Universitatea Transilvania din Braşovold.unitbv.ro/Portals/31/Sustineri de doctorat... · 2017-04-13 · Universitatea Transilvania din Braşov Şcoala Doctorală Interdisciplinară

Universitatea Transilvania din Braşov Şcoala Doctorală Interdisciplinară

Departament de cercetare: Exploatări Forestiere,

Amenajarea Pădurilor şi Măsurători Terestre

Ing. Jean VIŞAN

SISTEM DECIZIONAL IT PENTRU GESTIONAREA ŞI DEZVOLTAREA REŢELEI

DE DRUMURI FORESTIERE

COMPUTER AIDED DECISIONAL SYSTEM FOR THE MANAGEMENT AND DEVELOPMENT OF

FOREST ROADS NETWORK

REZUMATUL TEZEI DE DOCTORAT

SUMMARY OF Ph.D. THESIS

Conducător ştiinţific Prof. univ. dr. ing. Valentina Doina CIOBANU

BRASOV, 2017

Teză de doctorat ing. VIŞAN Jean

1

MINISTERUL EDUCAŢIEI NAŢIONALE

UNIVERSITATEA „TRANSILVANIA” DIN BRAŞOV

BRAŞOV, B-DUL EROILOR, NR. 29, 500036, TEL. 0040-268-413000,

FAX 0040-268-410525 RECTORAT

www.unitbv.ro

D-lui (D-nei)………………………………………………………………………………..

Vă aducem la cunoştinţă că în ziua de 12.05.2017, ora 1000, sala SP4 a Facultăţii de

Silvicultură şi Exploatări Forestiere, va avea loc susţinerea publică a tezei de doctorat intitulată

„Sistem decizional IT pentru gestionarea şi dezvoltarea reţelei de drumuri forestiere”,

elaborată de drd. ing. Jean VIŞAN, în vederea obţinerii titlului ştiinţific de DOCTOR, în domeniul

SILVICULTURĂ.

COMISIA DE DOCTORAT

Numită prin Ordinul Rectorului Universităţii Transilvania din Braşov

Nr. 8531 din 27.03.2017

PREŞEDINTE: Prof. univ. dr. ing. Lucian Alexandru CURTU Decan Facultatea de Silvicultură şi Exploatări Forestiere Universitatea Transilvania din Braşov

COORDONATOR ŞTIINŢIFIC: Prof. univ. dr. ing. Valentina Doina CIOBANU Universitatea Transilvania din Braşov

REFERENŢI: Conf. univ. dr. ing. Dan ZAROJANU Universitatea ”Ștefan cel Mare” din Suceava C. S. I, dr. ing. Lucian DINCĂ I.N.C.D.S. „Marin Drăcea” – Staţiunea Braşov Prof. univ. dr. ing. Iosif VOROVENCII Universitatea Transilvania din Braşov

Eventualele aprecieri sau observaţii asupra conţinutului lucrării pot fi trimise pe adresa de e-

mail: [email protected] sau pe adresa Facultăţii de Silvicultură şi Exploatări Forestiere (Str. Şirul

Beethoven, nr. 1, 500123 Braşov, România).

De asemenea, vă invităm să luaţi parte la şedinţa publică de susţinere a tezei de doctorat.

Vă mulţumim!


2

CUVÂNT ÎNAINTE

În condiţiile actuale, în România, accesibilitatea pădurilor este asigurată printr-o vastă

reţea de căi transport, alcătuită, în principal, din drumuri forestiere cărora li se adaugă drumuri

publice şi drumuri de exploatare ale altor sectoare de activitate. Menţinerea viabilităţii

drumurilor forestiere presupune intervenţii planificate şi organizate, după necesităţi, privind

întreţinerea anuală a drumurilor, reparaţiile curente, reparaţiile capitale şi chiar reabilitări.

Planificarea judicioasă a acestor intervenţii, precum şi evaluarea lor cât mai corectă impune

existenţa unei evidenţe corespunzătoare, care să redea starea reţelei de drumuri forestiere

existente şi realizarea unei baze de date care să permită localizarea fiecărui drum în parte,

încadrarea sa administrativă şi geografică, precum şi elementele sale caracteristice privind

geometria specifică drumului, modul de consolidare a părţii carosabile şi lucrările de apărare

– consolidare din lungul traseului.

Teza de doctorat a fost elaborată începând cu data de 1 octombrie 2013, data admiterii

la doctorat, şi încheind cu luna februarie 2017, când a avut loc presusţinerea tezei de doctorat

în faţa comisiei de îndrumare. În tot acest timp am desfăşurat o cercetare intensă sub

îndrumarea ştiinţifică competentă a Doamnei Prof. univ. dr. ing. Valentina CIOBANU,

motiv pentru care ţin să îi mulţumesc şi să o asigur de respectul pe care i-l port.

Mulţumesc conducerilor Universităţii Transilvania din Braşov şi Facultăţii de

Silvicultură şi Exploatări Forestiere – Braşov pentru punerea la dispoziţie a facilităţilor

existente elaborării acestei cercetări.

În acelaşi timp mulţumesc Domnului Conf. univ. dr. ing. Dan ZAROJANU,

Domnului Cercet. şt. dr. ing. Lucian DINCĂ şi Domnului Prof. univ. dr. ing. Iosif

VOROVENCII pentru amabilitatea de a fi acceptat invitaţia de a face parte din comisia de

analiză a tezei mele de doctorat, în vederea susţinerii publice.

Pentru sugestiile şi părerile nepreţuite doresc să mulţumesc Domnului Prof. univ. dr.

ing. Stelian Alexandru BORZ, Domnului Conf. univ. dr. ing. Rudolf DERCZENI şi

Domnului Conf. univ. dr. ing. Mihai Daniel NIŢĂ.

Mulţumesc, în mod deosebit, conducerii Regiei Naţionale a Pădurilor ROMSILVA,

pentru ajutorul oferit cu ocazia lucrărilor de teren.

Nu pot să uit şi să nu mulţumesc familiei, care mi-a fost mereu alături.

Autorul,


3

CUPRINS

Teză / Rezumat CUVÂNT ÎNAINTE .………………………………………………………………. - 2 INTRODUCERE ……………………………………………………………………. 8 - 1. NECESITATEA, SCOPUL ŞI OBIECTIVELE CERCETĂRILOR ………… 10 9 2. STADIUL ACTUAL AL CUNOŞTINŢELOR ………………………………… 12 10 2.1. Consideraţii generale …………………………………………………… 12 10 2.2. Conceptul de „accesibilitate” şi căile de transport forestier din trecut … 13 - 2.3. Evoluţia în timp a reţelei permanente de transport …………………….. 15 11 2.4. Legislaţia proprie drumurile forestiere …………………………………. 20 - 2.5. Relaţia dintre reţeaua de drumuri forestiere şi activitatea de exploatare a

lemnului. Planificarea şi dezvoltarea reţelei de drumuri forestiere …………. 22

-

2.6. Aspecte privind impactul drumurilor forestiere asupra mediului ……… 27 - 2.7. Utilizarea tehnicilor moderne de monitorizare şi control a infrastructurii

forestiere de transport ……………………………………………………….. 30

11

2.8. Utilizarea GIS în domeniul drumurilor forestiere ……………………… 32 - 2.9. Posibilităţi de colectare a datelor prin zboruri de mică altitudine ……… 36 - 3. LOCUL CERCETĂRILOR, METODOLOGIA ŞI APARATURA UTILIZATĂ …………………………………………………………………………

38

15

3.1. Locul cercetărilor ………………………………………………………. 38 15 3.1.1. Situaţia teritorial-administrativă a celor două ocoale silvice … 39 - 3.1.2. Caracterizarea cadrului natural ……………………………….. 40 - 3.1.3. Instalaţii de transport …………………………………………. 47 - 3.2. Metodologia de cercetare şi aparatura utilizată ………………………… 48 16 3.2.1. Aparatura utilizată la colectarea de date şi setările acestora.

Proceduri de colectare a datelor …………………………………….. 50

17

3.2.1.1. Tehnologie GPS ……………………………………. 50 17 3.2.1.2. Colectarea datelor prin tehnică GPS – generalităţi … 50 18 3.2.2. Posibilităţi de colectare a datelor prin zboruri de mică

altitudine …………………………………………………………….. 53

19

3.2.2.1. Preluarea imaginilor aeriene ……………………….. 53 19 3.2.2.2. Programe software folosite pentru prelucrarea

imaginilor aeriene ………………………………………….... 54

20

4. REZULTATELE CERCETĂRILOR ………………………………………….. 58 21 4.1. Situaţia căilor permanente de transport la nivel naţional şi pe direcţii

silvice ……………………………………………………………………….. 58

21

4.1.1. Inventarierea căilor de transport forestier la nivel naţional …. 58 21 4.1.2. Inventarierea căilor de transport forestier la nivelul direcţiilor

silvice ……………………………………………………………….. 59

21

4.1.3. Inventarierea căilor de transport forestier la nivelul Ocoalelor Silvice Comandău şi Sinaia …………………………………………

66

23

4.2. Rezultate obţinute în urma prelucrării datelor colectate din teren cu tehnici GPS ………………………………………………………………….

71

26

4.2.1. Procesarea şi analiza datelor. Elemente generale …………….. 71 26 4.2.2. Centralizarea şi interpretarea datelor culese pe raza Ocolului

Silvic Comandău ……………………………………………………. 74

29


4

4.2.2.1. Transferul datelor în calculator şi prelucrarea datelor 74 29 4.2.2.2. Analiza statistică a performanţelor la colectarea de

date prin tehnici GPS ……………………………………….. 79

33

4.2.2.3. Interpretarea datelor iniţiale ………………………... 80 34 4.2.2.4. Performanţa globală la colectarea datelor. Statistici

descriptive aferente …………………………………………. 80

34

4.2.2.5. Modelarea consumului de timp la colectarea datelor prin tehnici GPS ……………………………………………..

82

37

4.2.2.6. Performanţa colectării datelor prin tehnici GPS în Ocolul Silvic Comandău …………………………………….

85

39

4.2.3. Centralizarea şi interpretarea datelor culese în ambele ocoale silvice ………………………………………………………………..

86

41

4.2.3.1. Statistici descriptive şi performanţe estimate ……… 86 41 4.2.3.2. Modele empirice de estimare a consumului de timp

în activităţile de colectare a datelor ………………………… 89

44

4.2.3.3. Interpretarea rezultatelor în acord cu literatura de specialitate …………………………………………………...

93

47

4.3. Rezultate obţinute în urma interpretării datelor colectate prin zboruri de mică altitudine ………………………………………………………………

95

49

4.3.1. Preluarea imaginilor aeriene prin zboruri de mici altitudine …. 95 49 4.3.2. Procesarea imaginilor aeriene ………………………………... 96 50 4.3.2.1. Corelarea imaginilor aeriene ………………………. 98 52 4.3.2.2. Georeferenţierea …………………………………… 100 53 4.3.3. Realizarea produsului ………………………………………… 101 54 4.3.4. Interpretarea datelor colectate prin zboruri de mică altitudine . 104 56 4.4. Conceperea bazei de date necesare monitorizării stării tehnice a căilor

de transport forestier ………………………………………………………... 106

58

4.4.1. Necesitatea realizării unei baze de date pentru cunoaşterea stării tehnice şi a caracteristicilor drumurilor forestiere administrate de Regia Naţională a Pădurilor – Romsilva …………………………

106

58

4.4.2. Precizări privind conţinutul bazei de date ……………………. 107 58 4.4.3. Conceperea bazei de date GIS şi soluţia informatică propusă .. 110 60 4.4.3.1. Etape de dezvoltare a bazei de date GIS …………… 110 60 4.4.3.2. Structura logică a sistemului informatic de

monitorizare a drumurilor forestiere ……………………….. 111

61

4.4.4. Construcţia bazei de date din cadrul unei zone test ………….. 115 64 4.4.5. Interacţionarea cu baza de date ………………………………. 116 64 4.4.5.1. Construirea interfeţei de interacţionare …………….. 116 - 4.4.5.2. Actualizarea datelor în vederea monitorizării stării

drumurilor …………………………………………………... 120

-

4.4.6. Implicaţiile bazei de date GIS în monitorizarea drumurilor forestiere …………………………………………………………….

122

64

5. CONCLUZII. CONTRIBUŢII PERSONALE ŞI RECOMANDĂRI PENTRU PRODUCŢIE …………………………………………………………….

124

66

5.1. Concluzii ……………………………………………………………….. 124 66 5.1.1. Concluzii privind interpretarea datelor colectate pe raza O.S.

Comandău …………………………………………………………... 124

66

5.1.2. Concluzii privind interpretarea datelor colectate prin tehnici GPS ………………………………………………………………….

125

66


5

5.1.3. Concluzii referitoare la utilizarea zborurilor de mică altitudine pentru colectarea datelor pentru drumurile forestiere ……………….

125

67

5.1.4. Concluzii referitoare la conceperea şi implementarea bazei de date …………………………………………………………………..

126

68

5.2. Contribuţii personale. Diseminarea rezultatelor ...……………………… 127 68 5.3. Recomandări pentru producţie …………………………………………. 128 70 BIBLIOGRAFIE ……………………………………………………………………. 130 71 ANEXE ………………………………………………………………………………. 141 75 Anexa 1. Evidenţa instalaţiilor de transport din cadrul Ocolului Silvic

Comandău la data amenajării ……………………………………………….. 142

-

Anexa 2. Evidenţa instalaţiilor de transport din cadrul Ocolului Silvic Sinaia la data amenajării …………………………………………………………...

144

-

Anexa 3. Inventarul drumurilor forestiere aflate în administrarea Regia Naţionale a Pădurilor – Romsilva, la data de 31.12.2014 …………………...

146

-

Anexa 4. Structura bazei de date propuse …………………………………... 157 - Anexa 5. Borderou figuri …………………………………………………… 160 - Anexa 6. Borderou tabele …………………………………………………… 163 - Anexa 7. Declaraţia de autenticitate ………………………………………… 165 - Anexa 8. Rezumatul tezei de doctorat .……………………………………… - 76 Anexa 9. Curriculum vitae – în limba română ……………………………… - 77 Anexa 10. Curriculum vitae – în limba engleză ….………………………… - 78


6

CONTENT

PhD Thesis / Summary FOREWORD ……..…………………………………………………………………. - 2 INTRODUCTION ..…………………………………………………………………. 8 - 1. NECESSITY, PURPOSE AND RESEARCH OBJECTIVES ……………....… 10 9 2. STATE OF ARTs ………………………………………………………………… 12 10 2.1. General considerations .………………………………………………… 12 10 2.2. The concept of ”accessibility” and the forest transport roads in the past 13 - 2.3. The time evolution of the permanent transport network ……………….. 15 11 2.4. The legislation of forest roads ………..……………………...…………. 20 - 2.5. The relationship between the forest transport network and the logging

activity. Planning and development of the forest roads network ...…………. 22

-

2.6. Aspects concerning the environmental impact of the forest roads …….. 27 - 2.7. The utilization of modern techniques of monitorising and control af the

foret transport infrastructure ..……………………………………………….. 30

11

2.8. Using GIS for forest roads ……………………….…………………….. 32 - 2.9. Possibilities of collecting data through low altitude flights …….……… 36 - 3. THE PLACE OF RESEARCHE, METHODOLOGY AND MATERIALS …. 38 15 3.1. The place of research …….………………..……………………………. 38 15 3.1.1. The territorial-administrative situation of the two forest

districts ……………………………………………………………… 39

-

3.1.2. The characterization of the environment ....………………….. 40 - 3.1.3. Transport instalations …...……………………………………. 47 - 3.2. The methodology and the materials ………….………………………… 48 16 3.2.1. The equipments used for data collection and their setting.

Data collection procedures ………………………………………….. 50

17

3.2.1.1. GPS technology .……………………………………. 50 17 3.2.1.2. Collecting data using GSP techniques - generalities . 50 18 3.2.2. Possibilities of collecting data through low altitude flights ….. 53 19 3.2.2.1. The aerial images aquisition .……………………….. 53 19 3.2.2.2. Software used for aerial images processing …...….... 54 20 4. RESEARCH RESULTS ………………………...……………………………….. 58 21 4.1. Situation of permanent transport network, at national level and forest

districts …..………………………………………………………………….. 58

21

4.1.1. Inventory of forest roads, at national level ……..…………….. 58 21 4.1.2. Inventory of forest roads, at county forest administrations

level ...…………………..………………………..………………….. 59

21

4.1.3. Inventory of forest roads in Comandau and Sinaia Forest Districts ………………………………...……………………………

66

23

4.2. Results obtained from processing of data collected by GPS techniques .. 71 26 4.2.1. Data processing and analysis. General elements …………….. 71 26 4.2.2. Centralization and interpretation of data collected in

Comandău Forest District ..…………………………………………. 74

29

4.2.2.1. The transfer of data into the computer and their processing ……………………………………………………

74

29

4.2.2.2. The statistical analysis of the performances during the collecting data by GPS techniques ……..………………..

79

33


7

4.2.2.3. Interpretation of initial data .………………………... 80 34 4.2.2.4. The overall performance in data collection.

Descriptive statistics related ………………………………… 80

34

4.2.2.5. Modelling the time consumption for data collection by GPS techniques …………………………………………..

82

37

4.2.2.6. The performance of data collection by GPS tehchniques, in Forest District Comandău .………………….

85

39

4.2.3. Centralization and interpretation of data collected in both forest districts ………………………………………………………..

86

41

4.2.3.1. Descriptive statistics and estimated performances … 86 41 4.2.3.2. Empirical models for estimating the time

consumption in data collection activities ...………………… 89

44

4.2.3.3. Interpretation of results according to literature ...…... 93 47 4.3. Results obtained by interpretation of data collected by low-altitude

flights ………...……………………………………………………………… 95

49

4.3.1. Taking aerial images by low-altitude flights …………………. 95 49 4.3.2. Processing of aerial images …………………………………... 96 50 4.3.2.1. Correlation of aerial images .………………………. 98 52 4.3.2.2. Georeferencing ..…………………………………… 100 53 4.3.3. Product realization …………………………………………… 101 54 4.3.4. Interpretation of the data collected by low altitude flights …... 104 56 4.4. Design of the database for monitoring the technical condition of forest

roads ……………….………………………………………………………... 106

58

4.4.1. The need of a database for knowing the technical condition and the characteristics of forest roads managed by the National Forest - Romsilva ……………………...….…………………………

106

58

4.4.2. Details of database contents …………….……………………. 107 58 4.4.3. The desing of the GIS database and the proposed IT solution .. 110 60 4.4.3.1. Stages of development of GIS database .…………… 110 60 4.4.3.2. The logical structure of the informatic system for

monitoring the forest roads ………...……………………….. 111

61

4.4.4. Database construction within a test zone …………………….. 115 64 4.4.5. Interaction with the database …………………………………. 116 64 4.4.5.1. Building of the interaction interface ……………….. 116 - 4.4.5.2. Data updating for monitoring of forest roads

condition ..…………………………………………………... 120

-

4.4.6. The implications of GIS database in monitoring the forest roads …….………..………………………………………………….

122

64

5. CONCLUSIONS. PERSONAL CONTRIBUTIONS AND RECOMMENDATIONS FOR PRODUCTION ………………………………….

124

66

5.1. Conclusions …………………………………………………………….. 124 66 5.1.1. Conclusions concerning the interpretation of data collected in

Comandău Forest District …………………………………………... 124

66

5.1.2. Conclusions concerning the interpretation of the data collected by GPS techniques .………………………………………………….

125

66

5.1.3. Conclusions regarding the use of low altitude flights to collect data about the forest roads …………………………..……………….

125

67

5.1.4. Conclusions regarding the design and implementation of database ….…………………………………………………………..

126

68


8

5.2. Personal contributions. Resultes disemination .………………………… 127 68 5.3. Recommendations for production ...……………………………………. 128 70 REFERENCES ..……………………………………………………………………. 130 71 ANNEXES ..…………………………………………………………………………. 141 75 Annex 1. Inventory of forest roads in Comandău Forest Distict ..…………. 142 - Annex 2. Inventory of forest roads in Sinaia Forest Distict ….……………... 144 - Annex 3. Inventory of forest roads under the National Forest Administation

- Romsilva, on 31.12.2014…………………………………........................... 146

-

Annex 4. The structure of proposed database ……..………………………... 157 - Annex 5. Figures ……….…………………………………………………… 160 - Anex 6. Tables ……………………………………………………………… 163 - Annex 7. Declaration of authenticity …………………..…………………… 165 - Annex 8. Short summary of PhD Thesis ……………………………………. - 76 Annex 7. Curriculum vitae – Romanian ……………………………………. - 77 Annex 7. Curriculum vitae – English ……………………………………….. - 78


9

1. NECESITATEA, SCOPUL ŞI OBIECTIVELE CERCETĂRILOR

Scopul cercetărilor a fost acela de a crea o bază de date cu drumurile forestiere

existenţe, care să permită localizarea administrativ-teritorială a drumului şi să ofere informaţii

legate de caracteristicile geometrice, modul de consolidare a părţii carosabile şi informaţii

referitoare la prezenţa şi particularităţile lucrărilor de apărare consolidare existente de-a

lungul traseului.

Pentru atingerea scopului propus, s-a apelat şi la aplicaţii de tip sistem de informaţii

geografice (GIS) care, coroborate cu alte tipuri de informaţii şi/sau tehnici, respectiv algoritmi

de optimizare, să ofere suport în luarea deciziilor legate de lucrările pe drumurile respective,

dar să poată oferi informaţii şi în ceea ce priveşte alocarea de resurse în domeniul

transportului forestier.

Punctual, obiectivele corespunzătoare scopului urmărit prin cercetare au presupus:

• centralizarea drumurilor forestiere de la nivel naţional, precizarea principalelor

probleme identificate ca urmare a acestei centralizări şi stabilirea locaţiilor unde se vor

desfăşura lucrările de teren pentru colectarea informaţiilor geo-spaţiale şi descriptive

pentru popularea unei baze de date;

• identificarea celui mai eficient mod de obţinere a datelor geo-spaţiale şi descriptive

prin utilizarea de colectori de date GPS: i) verificarea posibilităţii de colectare a

datelor prin zboruri de mică altitudine, folosind drone şi identificarea diferenţelor care

apar la colectarea datelor cu astfel de tehnici faţă de datele obţinute prin utilizarea

staţiei totale; ii) identificarea factorilor care afectează performanţele la colectarea

datelor prin tehnici GIS; iii) producerea de statistici cu privire la performanţele ce pot

fi atinse prin utilizarea unor tehnici GIS de colectare a datelor;

• estimarea consumului de timp necesar pentru colectarea datelor de teren pentru

popularea şi actualizarea unui sistem de management al bazei de date Web-GIS, cu

aplicaţii în gestionarea drumurilor forestiere, prin: i) identificarea factorilor relevanţi

care influenţează consumul de timp în astfel de activităţi; ii) modelarea dependenţei

dintre intrările de timp şi variabilele operaţionale ale colectării datelor de teren;

• elaborarea de modele de estimare a cantităţilor de resurse necesare pentru situaţii

similare de aplicare a tehnicilor de colectare a datelor şi propunerea structurii unei

baze de date în care să fie înregistrate toate drumurile forestiere.


10

2. STADIUL ACTUAL AL CUNOŞTINŢELOR

2.1. Consideraţii generale

Nevoia de automatizare a unor procese care sunt consumatoare de resurse, devine din

ce în ce mai acută în prezent, pentru a se oferi, în timp util şi cu costuri reduse, informaţia

necesară în luarea deciziilor şi prioritizarea resurselor. Pe de o parte, dezvoltarea la anumiţi

parametri a reţelei de transport forestier contribuie la scăderea costurilor operaţionale cauzate

de operaţiile de extracţie a masei lemnoase şi la creşterea performanţelor productive (Oprea,

2008; Enache et al., 2012), iar o reţea forestieră judicios dezvoltată contribuie şi la

optimizarea altor procese legate de activitatea forestieră, precum cele turistice, cele de

prevenire şi combatere a dăunătorilor, cele de protecţie şi pază (Olteanu, 2003; Iordache, 2010

şi 2015), inclusiv la cele legate de reducerea emisiilor de gaze cu efect de seră. Pe de altă

parte, o reţea de transport forestier extinsă implică costuri de gestionare semnificative,

inclusiv în sensul că necesită colectarea şi actualizarea informaţiei pentru teritorii vaste şi

variate din multe puncte de vedere. În acelaşi timp, pe termen scurt, Regia Naţională a

Pădurilor îşi propune reabilitarea şi dezvoltarea reţelei de transport forestier, precum şi

automatizarea unor procese şi activităţi în scopul reducerii cheltuielilor administrative

(Crăciunescu, 2014). Din acest punct de vedere, menţinerea într-un stadiu actualizat a unui

sistem de gestionare a reţelei, extins la nivel naţional, pare un obiectiv greu de atins dacă se

iau în considerare abordări conform cărora actualizarea informaţiei se realizează local pentru

generarea unor rapoarte care se trimit pentru centralizare într-o locaţie dată. Mai mult, un

astfel de sistem este redundant, deoarece permite dublarea unor activităţi, prin urmare dubla

alocare de resurse. Tot din acest punct de vedere, actualizarea unei baze de date

centralizatoare, de nivel naţional, prin participarea unor celule mai mici, regionale şi (sau)

teritoriale, având capabilitatea de a edita şi a actualiza informaţie într-un astfel de sistem,

devine o necesitate. Această abordare devine eficientă pe fondul necesităţii menţinerii

capacităţii drumurilor forestiere în stare de funcţionare, menţinere ce se realizează prin

alocarea de resurse importante pentru întreţinere (mentenanță) şi reabilitare, pentru care este

necesară stabilirea unor priorităţi. Un sistem de priorităţi bine fundamentat trebuie să fie

dezvoltat şi pentru construcţia de drumuri noi, pentru că, în condiţiile forestiere româneşti,

reţeaua actuală de transport forestier trebuie să fie dezvoltată în continuare.


11

2.3. Evoluţia în timp a reţelei permanente de transport

Dotarea pădurilor cu drumuri s-a desfăşurat planificat (Bereziuc et al., 2013), avându-

se drept obiectiv deschiderea uniformă a întregii suprafeţe păduroase, prin reţele de transport

bine studiate, care să permită într-un viitor cât mai apropiat, recoltarea cu continuitate, în mod

economic şi cu respectarea cerinţelor ecologice a produselor principale şi a celor secundare,

ceea ce presupune etapizarea acţiunii de dotare a pădurilor cu drumuri.

Prin etapizare se urmăreşte concentrarea capacităţilor tehnice şi logistice pentru

realizarea drumurilor din etapa respectivă (Ungur 2008), iar, în fapt, se construiau

concomitent şi drumuri secundare şi colectoare în bazinul respectiv. În consecinţă, programul

de dotare etapizată a pădurilor cu drumuri forestiere a presupus 5 etape.

În urma centralizării informaţiilor furnizate de Regia Naţională a Pădurilor s-a

constatat un ritm deosebit de intens de dotare a pădurilor cu drumuri forestiere, în perioada

1960 – 1988 fondul forestier fiind îmbogăţit cu aproape 25000 km de căi permanente de

transport, adică o medie de 960 km/an. Însă dotarea nu a fost ritmică, în perioada 1960 – 1970

înregistrându-se un ritm mediu de 800 km/an, iar în perioadele 1971 – 1975 şi 1981 – 1985,

ritmuri medii de peste 1.000 km/an. De menţionat este şi faptul că anul 1965 a reprezentat

punctul de maxim în ceea ce priveşte dotarea pădurilor cu căi permanente de transport, atunci

fiind construite 1830 km de drumuri noi (Bereziuc et al., 2013).

După anul 1986 ritmul de dotare a pădurilor cu căi permanente de transport s-a

diminuat foarte mult, media anuală fiind de doar 200 km, iar în anii 1989 şi 1990 nu s-au

construit drumuri forestiere, activitatea reluându-se foarte slab din 1991.

Ceea ce atrage atenţia în mod deosebit, dar în sens negativ, este ritmul foarte lent de

dotare a pădurilor cu căi permanente de transport între 1991 şi 2005, când reţeaua a fost

extinsă cu doar 1750 km.

2.7. Utilizarea tehnicilor moderne de monitorizare şi control a infrastructurii

forestiere de transport

Dată fiind natura construcţiilor de infrastructură forestieră de tipul drumurilor (Borz et

al., 2015), componenta geografică a acestora (geolocaţie), asociată cu cea descriptivă

(atribute) devin deosebit de importante, putând asista, prin aplicarea unor metodologii, în

luarea deciziilor şi stabilirea priorităţilor (Pellegrini et al., 2013). Acest lucru a condus, în


12

unele ţări, la realizarea unor sisteme de asistare a luării deciziei care pot servi în demersuri ce

vizează prioritizarea resurselor pe baza unor aplicaţii de tip GIS, ce încorporează informaţie

legată de infrastructura de transport forestier (Pentek et al., 2005). Există mai multe exemple

privind utilizarea de aplicaţii de tip GIS în gestionarea reţelei de transport forestier.

Combinate cu modele digitale ale terenului, extrase din fişiere de date colectate prin tehnici

LIDAR (eng. LIght Detection And Ranging), precum şi cu algoritmi de optimizare, astfel de

sisteme pot fi utilizate atât la optimizarea lucrărilor de terasamente (Akay, 2004; Aruga et al.,

2005a), cât şi la creşterea acurateţei de determinare a volumelor de ramblee sau deblee în

proiectarea lucrărilor terasiere (Contreras et al., 2012). Alături de dalele LIDAR, astfel de

aplicaţii pot facilita analize legate de transportul de sedimente relaţionat cu infrastructura de

transport forestier (Aruga et al., 2005b), iar alături de dalele ce conţin informaţie

tridimensională pentru un teritoriu dat (DEM - eng. Digital Elevation Model), astfel de

aplicaţii pot fi utilizate în luarea deciziei privind construcţia de noi drumuri forestiere,

incluzând aspecte legate de riscul erozional, precum şi costurile adiţionale cauzate de

traversarea acestor zone de către drumurile forestiere (Iordache et al., 2012). De asemenea,

deciziile cu privire la construcţia de drumuri noi sunt asistate de astfel de sisteme care sunt

dezvoltate cel puţin în jurul performanţelor operaţiilor de exploatare a lemnului şi a celor de

construcţie a drumurilor sub raportul eficienţei, productivităţii şi costurilor (Ghaffaryian şi

Sobhani, 2007; Heinimann, 1998; Jourgholami et al., 2013; Naghdi şi Limaei, 2009).

Abordările de optimizare presupun utilizarea GIS în crearea unor rute optime pentru

deplasarea lemnului prin colectarea şi transportul acestuia pe drumuri forestiere (Najafi et al.,

2008; Najafi şi Richards, 2013). Problema rutelor parcurse prin transportul forestier este

foarte importantă în economia forestieră de ansamblu. Astfel, prin utilizarea de software

specializat (GIS) au fost posibile optimizări ce au condus la creşteri în termeni de eficienţă de

până la 40% în activitatea de transport a lemnului (Gerasimov et al. 2008). Alte tipuri de

sisteme de gestiune a transportului forestier, ce au drept suport o arhitectură structurată în

jurul unui sistem de gestiune a bazelor de date, pot fi utilizate în diferite tipuri de evaluări,

precum cele legate de consumurile de carburant şi emisiile de gaze cu efect de seră cauzate de

transportul lemnului (Klvač et al., 2013).

Softurile GIS pot fi utilizate la realizarea unor interogări pentru spaţii sau zone

geografice foarte mari, eliminând eforturile computaţionale specifice abordărilor clasice.

Astfel, se pot determina, de exemplu, zonele forestiere inaccesibile (Krč şi Beguš, 2013),

aspect ce asigură luarea deciziilor cu privire la necesitatea şi oportunitatea construcţiei de noi


13

drumuri forestiere. Mai mult, se pot efectua interogări cu aplicabilitate în managementul şi

riscul de incendii forestiere (Majlingová, 2012), iar atunci când se utilizează tehnici de

monitorizare GPS, coroborat cu tehnici GIS, se pot determina unii parametri importanţi cu

privire la proporţia în care drumurile forestiere sunt utilizate în transportul lemnului, ca şi a

unor parametri legaţi de performanţa operaţiilor de transport forestier: viteză, consum de timp,

consum de carburant (Holzleitner et al., 2011). Aceleaşi tehnici se pot utiliza, sub raport

metodologic, pentru identificarea cauzelor ce conduc la rănirea arborilor marginali în timpul

construcţiei de drumuri forestiere (Gumus et al., 2009), ca şi la colectarea de date şi

includerea diferitelor tipuri de infrastructură în sisteme geografice informatice (Nevečerel et

al., 2007; Sisakht et al., 2014).

Pentru popularea bazei de date aferentă unui sistem suport pentru infrastructura

forestieră de transport cu informaţie geospaţială se pot utiliza mai multe abordări. Una dintre

abordări constă din utilizarea informaţiei care este deja inclusă într-un cadastru al drumurilor

forestiere. De exemplu, în Croaţia există deja un astfel de cadastru, în 2008 punându-se în

continuare problema realizării unui cadastru pentru drumurile de tractor (Pentek et al., 2008).

O altă abordare constă din implementarea unor activităţi de transformare a informaţiei în

format digital prin digitizarea drumurilor forestiere ce intră în structura reţelei de transport

forestier, utilizându-se în acest scop resursele cartografice disponibile. Totuşi, această

abordare necesită, în mod suplimentar, validări ale entităţilor construite în format digital de tip

vector, pe baza altor surse de informaţie. De asemenea, în anumite condiţii, această abordare

nu poate pune în evidenţă anumite caracteristici ale reţelei de transport forestier, precum tipul

şi poziţia spaţială a lucrărilor de traversare şi consolidare existente, respectiv starea lor.

O a treia abordare constă în efectuarea de măsurători de teren, prin utilizarea unor

colectori de date ce au capabilitatea de a colecta date la diferite niveluri de precizie, urmând

ca informaţia colectată să fie încorporată în bazele de date. Colectarea de date cu receptoare

GPS are avantajul unei productivităţi ridicate în condiţiile în care acestea pot fi setate să

colecteze date în mod real şi continuu. Viteza la care pot fi colectate aceste date depinde şi de

vectorul care poartă colectorul de date. Astfel, se pot utiliza tehnici conform cărora colectorul

de date este purtat de un operator de teren sau, în anumite condiţii concrete, se poate recurge

la amplasarea colectorului de date pe un vehicul ce parcurge drumurile forestiere ce se supun

măsurării. În primul caz, viteza cu care se pot colecta datele de teren este mai mică, iar

productivitatea colectării datelor mai depinde şi de performanţa umană în anumite condiţii

date (sens de deplasare în raport cu declivitatea longitudinală a drumului, declivitatea


14

drumului etc.), dar această tehnică are avantajul colectării de date pe drumuri care la un

moment dat nu sunt practicabile cu mijloace auto, şi, în plus, apar avantaje legate de

posibilitatea evaluării la un detaliu mai ridicat al altor elemente de interes. În cel de-al doilea

caz (colectarea de date cu receptoare GPS montate pe mijloace auto), marele avantaj este cel

legat de o viteză mult mai mare de colectare a datelor. Totuşi, în această tehnică, limitările

sunt cele legate de starea de practicabilitate a drumurilor forestiere pentru care se colectează

date, ea fiind limitată în cazul unor drumuri care au o stare necorespunzătoare pentru

circulaţia auto. Colectarea unor date adiţionale privind tipul, starea şi poziţia lucrărilor de artă

şi consolidare, ca şi a altor elemente de interes, este posibilă în ipoteza opririi vehiculului în

dreptul acestora.

Datorită faptului că este posibilă utilizarea unor abordări de colectare a datelor prin

tehnici GPS pentru reţeaua de transport forestier, poate să apară ca fiind necesară o evaluare a

resurselor în utilizarea unor astfel de tehnici de colectare a datelor. Din acest punct de vedere,

pentru o planificare a activităţilor de teren ce poate fi realizată pe baza informaţiei disponibile

sunt necesare informaţii cu privire la performanţele ce pot fi obţinute la colectarea de date.


15

3. LOCUL CERCETĂRILOR,

METODOLOGIA ȘI APARATURA UTILIZATĂ

3.1. Locul cercetărilor

În scopul colectării datelor au fost selectare două ocoale silvice pilot (Comandău şi

Sinaia) ca fiind reprezentative pentru reţeaua de drumuri forestiere administrată de Regia

Naţională a Pădurilor. Alegerea lor s-a bazat atât pe datele cartografice şi descriptive furnizate

de RNP, ca şi pe criterii de reprezentativitate, precum: practicabilitatea (prezenţa ambelor

variante, nepracticabile (doar deplasare pe jos) versus practicabile cu autoturisme), tipul de

administrare (prezenţa ambelor variante, drumuri forestiere versus drumuri publice care

accesibilizează pădurea), tipul de îmbrăcăminte (prezenţa diferitelor tipuri de îmbrăcăminţi,

ca: pietriş, piatră, asfalt) şi topografia generală care a fost caracterizată prin rectitudinea

traseului drumului. Alegerea celor două ocoale silvice montane s-a bazat pe faptul că cea mai

mare parte a reţelei de transport forestier este dezvoltată în zonele montane ale României.

Localizarea ocoalelor silvice alese este prezentată în figura 3.1.

Figura 3.1. Localizarea celor două ocoale silvice în care s-au colectat date de teren


16

În particular, Ocolul Silvic Comandău este localizat la 45º 58’ N, 26 º 20’ E, în timp

ce Ocolul Silvic Sinaia este localizat la 45º 16’ N, 25 º 36’ în Munţii Carpaţi, cuprinzând

teritorii împădurite caracterizate printr-o mare varietate de specii de arbori, pornind de la

păduri de fag (făgete), localizate la altitudini mici, şi terminând cu molidişuri pure.

3.2. Metodologia de cercetare şi aparatura utilizată

Practic, la colectarea datelor de teren, în ambele ocoale silvice, au fost folosite tehnici

GPS (Geographic Positioning System – sistem de poziţionare geografică) în timp real (RTK –

Real Time Kinematic). Asemenea tehnici sunt utilizate, în special, în teren dificil şi sunt

folosite pentru a actualiza baza de date pentru drumurile forestiere existente (Cavalli şi

Grigolato 2010, Grigolato et al. 2013). Pentru colectarea datelor au fost folosite trei tipuri de

colectori de receptoare GPS portabile, respectiv: Garmin 60 stc®, Garmin GPSMap 60 CSx®

şi Garmin eTrex®. Astfel de receptoare au fost dezvoltate, în principal, pentru activităţi de

navigaţie. Cu toate acestea, funcţionalităţile lor permit colectarea datelor pentru activităţi de

cartografiere destul de precise. Deşi se cunoaşte că precizia datelor colectate cu receptorul

GPS poate fi îmbunătăţită substanţial prin post-procesare, astfel de activităţi conduc la un

consum suplimentar de timp pentru procesarea datelor, necesită specialişti instruiţi (personal

calificat) şi receptoare mult mai performante şi scumpe. Pe de altă parte, cele mai multe

ocoale aflate în subordinea Regiei Naţionale a Pădurilor nu dispun de angajaţi cu o astfel de

pregătire şi ar fi nerealist să considerăm că aceştia îşi vor îmbunătăţi abilităţile în scurt timp.

În plus, precizia asigurată a unui astfel de echipament este mai mult decât suficientă, dacă are

ca scop localizarea, din moment ce se întrunesc unele condiţii favorabile cum ar fi

disponibilitatea semnalului GPS, asigurarea unui orizont suficient prin setarea unei anumite

valori a unghiului mască astfel că instrumentele pot asigura o precizie submetrică, În plus,

astfel de repetoare sau altele similare sunt disponibile, în prezent, la majoritatea ocoalelor

silvice aflate în subordinea Regiei Naţionale a Pădurilor, iar utilizarea lor este pe deplin

acceptată în măsurătorile legate de sectorul forestier românesc, cum ar fi, spre exemplu,

colectarea datelor în activităţile de amenajare a pădurilor. Totuşi, s-a considerat că obţinerea

unei marje de eroare de 1m ar fi nerealistă în condiţiile de lucru de pe drumurile forestiere,

deoarece formele de relief de tipul văilor înguste, care nu asigură un orizont suficient pentru

captarea semnalului satelitar şi pădurile din apropiere (Pirti 2008) sunt cunoscute ca fiind

factori care afectează precizia semnalului GPS.


17

Pentru a colecta date într-o manieră continuă, unităţile GPS au fost setate să

înregistreze poziţii din teren la intervale de timp de 1 – 5 secunde. Şase echipe de teren au

colectat datele în cele două ocoale silvice studiate, fiecare echipă de teren alegându-şi timpul

de lucru după ce a consultat Almanahul de pe Internet care arată distribuţia sateliţilor pe bolta

cerească. O echipă de teren a constat dintr-un operator al unităţii GPS şi un şofer. Şoferul a

avut ca responsabilitate parcurgerea drumului supus măsurării, în timp ce operatorul unităţii

GPS a avut responsabilitatea colectării datelor în mod continuu, pe măsură ce echipa a avansat

pe drumul respectiv. Tehnicile de colectare punctuală a datelor au fost folosite de fiecare

echipă ca şi strategie de măsurare pe teren, care permite localizarea diferitelor particularităţi

ale drumului, precum poduri, podeţe, şi ziduri de sprijin. La momentul colectării datelor,

şoferii, care sunt angajaţi ai ocoalelor silvice, cunoşteau foarte bine atât topografia locală a

terenului, cât şi structura reţelei de drumuri forestiere. Prin urmare, modul de deplasare şi de

desfăşurare a măsurătorilor au fost alese de conducătorii auto, cu scopul general de a acoperi

drumurile forestiere, cel puţin prin măsurători într-un singur sens. La momentul colectării

datelor de teren, unele drumuri forestiere nu erau practicabile pentru autoturisme. Pentru

aceste excepţii, colectarea datelor de teren a fost făcută pe jos. În acest fel, datele de teren

folosite în cercetarea de faţă au fost colectate în noiembrie 2015 (Ocolul Silvic Comandău) şi

mai 2016 (Ocolul Silvic Sinaia), în două zile de către fiecare echipă.

3.2.1. Aparatura utilizată la colectarea de date şi setările acestora. Proceduri de

colectare a datelor

3.2.1.1. Tehnologie GPS

La colectarea

datelor de teren s-au

utilizat receptoare GPS

marca Garmin de două

tipuri constructive

(figura 3.10): Garmin

GPSMap 60 CSx,

respectiv Garmin 60 stc

şi Garmin eTrex®. Figura 3.10. Colectori de date utilizaţi: stânga – Garmin GPSMap 60 CSx; dreapta – Garmin 60 stc


18

3.2.1.2. Colectarea datelor prin tehnică GPS - generalităţi

La colectarea efectivă a datelor de teren s-a recurs atât la colectarea continuă a datelor,

cât şi la colectarea punctuală a informaţiilor, fiind astfel aplicate ambele proceduri. În figura

3.11 se prezintă un exemplu de colectare a datelor în mod continuu pentru două situaţii

specifice, respectiv:

• parcurgerea drumurilor forestiere şi colectarea de date GPS cu un autovehicul;

• parcurgerea drumurilor forestiere şi colectarea de date GPS pe jos, direct de către un

operator.

Figura 3.11. Exemplu de date colectate în mod continuu (după descărcarea datelor):

1. – din autovehicul; 2. – prin parcurgerea drumului pe jos

Desimea norului liniar de puncte colectate pe lungimea unui drum forestier dat,

diferită în cazul celor două abordări, indică viteze diferite de parcurgere a terenului în vederea

colectării de date şi, prin urmare, performanţe distincte ale activităţilor de colectare a datelor

între cele două proceduri. Colectarea de date în mod continuu s-a utilizat la preluarea datelor

privind geometria de bază şi locaţia geografică a drumurilor forestiere studiate. În acest sens,

instrumentele de colectare a datelor au fost setate astfel încât să colecteze date la un interval

de 5 secunde, date ce au fost salvate în memoria internă a instrumentului, pentru fiecare drum

supus măsurătorilor, sub forma aşa-numitelor track-uri, prin parcurgerea drumurilor forestiere


19

pe axul central, fie de către un autovehicul (majoritatea cazurilor), fie de către un operator

mergând pe jos. Funcţionalitatea de colectare punctuală a datelor s-a utilizat în cazul colectării

unor detalii punctuale de interes, precum poziţia lucrărilor de artă, poziţia intersecţiilor etc.

3.2.2. Posibilităţi de colectare a datelor prin zboruri de mică altitudine

3.2.2.1. Preluarea imaginilor aeriene

Realizarea produsului final prin procesarea imaginilor presupune o serie de etape

desfăşurate într-o succesiune logică şi anume: preluare imagini, procesare imagini şi realizare

produs (figura 3.12).

Pentru preluarea imaginilor aeriene folosite, corespunzătoare anului 2016, s-a recurs la

utilizarea unui vehicul aerian fără pilot (UAV). Un vehicul aerian fără pilot este un avion care

are capacitatea de zbor autonom, fără pilot. De obicei, vehiculul aerian fără pilot este controlat

manual, prin control radio, la decolare şi aterizare şi trece în modul automat, controlat de către

GPS numai la o altitudine de siguranţă.

Figura 3.12. Succesiunea logică în realizarea produsului final


20

În cadrul cercetărilor s-a folosit un UAV DJI Phantom 4, dotat cu GPS propriu,

camera de fotografiere şi giroscop (figura 3.13).

Figura 3.13. Dotări ale aparatului de zbor DJI Phantom 4

3.2.2.2. Programe software folosite pentru prelucrarea imaginilor aeriene

AgiSoft PhotoScan este un soft avansat de modelare 3D, bazat pe imagini, utilizat

pentru crearea de conţinuturi 3D profesionale şi de calitate. Fundamentat pe tehnologie de

ultimă oră de reconstrucţie 3D din mai multe imagini, acest produs foloseşte imagini

preluate în diferite poziţii şi este eficient atât în condiţiile controlate de utilizator, cât şi în

condiţii nedirijate. Fotografiile pot fi realizate din orice poziţie, cu condiţia ca obiectul care se

doreşte a fi reconstruit să fie vizibil în cel puţin 2 dintre acestea, procesele de aliniere a

imaginilor şi reconstrucţie a modelelor 3D fiind total automatizate.

Acest program specializat de modelare 3D suportă importuri ale imaginilor care au

extensii de tipul JPEG, TIFF, PNG, BMP, JPEG Multi-Picture Format (MPO), iar, ca şi

fişiere exportate, acestea pot fi de tipul: Wavefront OBJ, 3DS Max, PLY, VRML,

COLLADA, Universal 3D, FBX, PDF.


21

4. REZULTATELE CERCETĂRILOR

4.1. Situaţia căilor permanente de transport la nivel naţional şi pe direcţii silvice

4.1.1. Inventarierea căilor de transport forestier la nivel naţional

Lungimea reţelei de drumuri forestiere este în continuă dinamică datorită legislaţiei în

vigoare cu privire la transferul acestora către unităţi administrativ-teritoriale (UAT-uri),

precum şi datorită execuţiei şi punerii în funcţiune a altor drumuri noi.

Astfel că, din 14.10.2010 şi până în prezent, ca urmarea a Legii nr. 192/2010, au fost

transferate către unităţile administrativ-teritoriale 1785 drumuri forestiere, în lungime totală

de 5992,567 km.

În plus, din 1994, când Regia Naţională a Pădurilor a preluat drumurile forestiere

aflate în administrarea fostelor regii autonome de exploatare a lemnului (Hotărârii de Guvern

nr. 15/1994), şi până în prezent, o parte a drumurilor forestiere au fost retrocedate către foştii

proprietari, ca urmare a intrării în vigoare a Legii nr. 1/2000. Deosebit de important de

menţionat este faptul că, în general, către foştii proprietari s-a predat doar terenul de sub

drum, nu şi drumul în sine (componenta investiţională).

Pe baza datelor furnizate de Regia Naţională a Pădurilor s-a observat că, la data de

31.12.2014, se aflau în administrarea Romsilva, 7752 drumuri forestiere, în lungime totală de

26055,169 km, din care 9067,55 km de drumuri necirculabile.

4.1.2. Inventarierea căilor de transport forestier la nivelul direcţiilor silvice

Răspândirea reţelei permanente de transport este influenţată de numeroşi factori, dintre

care relieful foarte variat şi tipul ecosistemelor forestiere sunt printre cei mai importanţi.

Astfel, se constată că direcţiile silvice administrează lungimi diferite ale reţelei de transport,

cele mai multe drumuri regăsindu-se în Direcţiile Silvice Suceava (769), Caraş-Severin (599),

Neamţ (542), Bacău (516) şi Maramureş (465), iar cele mai puţine în Direcţiile Silvice

Constanţa (2), Călăraşi (3), Brăila (7), Galaţi (11) şi Ialomiţa (12).

În plus, se constată că apar direcţii silvice în care lungimea drumurilor necirculabile

este mult mai mare decât lungimea drumurilor circulabile, după cum este cazul următoarelor

Direcţii Silvice: Bistriţa, Braşov, Covasna, Harghita, Sibiu şi Vrancea (figura 4.1). De


22

menţionat este faptul că pe hartă apare şi Direcţia Silvică Brăila în această categorie, dar doar

artificial, acest lucru datorându-se numărului mic de drumuri. O justificare a acestei situaţii

apare ca urmare a aplicării legilor fondului funciar prin care o parte a fondului forestier a fost

retrocedat către vechii proprietari, fără a fi transferate şi drumurile forestiere, care au rămas în

administrarea Regiei Naţionale a Pădurilor.

Figura 4.1. Distribuţia drumurilor necirculabile ca procent din lungimea totală a reţelei

permanente de transport

Reţeaua de transport forestier cuprinde pe lângă drumurile forestiere şi tronsoane de

drumuri publice, care pătrund în pădure şi la care este permisă colectarea de masă lemnoasă

şi, în consecinţă, contribuie la deschiderea fondului forestier. Din datele oferite de RNP,

lungimea acestor drumuri, conform tabelului 4.3, se cifrează la 4038,4 km, dintre care:

3431,7 km aparţinând Statului, 408,5 km aparţinând Comisariatului de Regim Silvic şi

Vânătoare şi 198,2 km altor proprietari.

Reţeaua permanentă de transport forestier se completează şi cu drumurile de

exploatare ale altor deţinători, cum sunt: drumurile miniere, de acces la baraje, turistice etc.,


23

care însumează 1453 km (Bereziuc et al., 2011), precum şi cu cei 58 km de cale ferată

forestieră, reprezentaţi de tronsonul de pe râul Vişeu, rămas nedemontat în urma înlocuirii

fostei reţele de căi ferate forestiere cu drumuri.

Conform studiilor întocmite de Institutul de Cercetări şi Amenajări Silvice şi Institutul

Naţional al Lemnului (***, 2011b), lungimea „drumurilor forestiere de legătură”, ce se

dezvoltă în afara pădurii şi la care nu se colectează masă lemnoasă este de 3012,2 km

(Bereziuc et. al., 2011), şi poate fi considerată valabilă şi azi, întrucât drumurile construite

ulterior nu au mai fost drumuri de legătură, ci drumuri de deschidere a pădurilor, luarea lor în

considerare fiind pe deplin justificată atunci când se analizează problemele cu aspect

economic, deoarece costurile lor se suportă din beneficiile aduse de pădure.

Prelucrarea datelor oferite de Regia Naţională a Pădurilor cu privire la lungimea

drumurilor forestiere şi starea lor tehnică, comparativ pentru anii 2011 şi 2014, a evidenţiat

substanţiala reducere a lungimii reţelei de transport forestier cu 6026,50 km în 2014, ca

urmare a trecerii lor în reţeaua publică, conform prevederilor Legii 192/2010.

Pe lângă această reducere semnificativă a lungimii reţelei de căi de transport, atrage

atenţia şi creşterea lungimii impracticabile a drumurilor forestiere, de la 2473,30 km în 2011

la 9067,55 km în 2014, ceea ce înseamnă că 35% din lungimea totală a reţelei de transport

(26055,17 km) este impracticabilă.

4.1.3. Inventarierea căilor de transport forestier la nivelul Ocoalelor Silvice

Comandău şi Sinaia

Detalii importante legate de reţeaua de drumuri forestiere aflată în administrarea

fiecărui ocol silvic se pot obţine din consultarea hărţilor din figurile 4.2 şi 4.3.

Structura reţelei de transport forestier din cadrul Ocolului Silvic Comandău (Direcţia

Silvică Covasna), la data efectuării lucrărilor de teren, însuma 166,7 km, fiind formată din 6

drumuri principale, în lungime de 61,2 km, şi 42 drumuri secundare, în lungime totală de

105,5 km.

Structura reţelei de transport forestier din cadrul Ocolului Silvic Sinaia (Direcţia

Silvică Prahova), la data efectuării lucrărilor de teren, însuma 172,8 km, fiind formată din 11

drumuri publice, în lungime de 68,6km, un drum secundar (0,6 km) şi 28 drumuri forestiere,

în lungime totală de 103,6 km.


24

Figura 4.2. Reţeaua de drumuri în Ocolul Silvic Comandău – Direcţia Silvică Covasna


25

Figura 4.3. Reţeaua de drumuri în Ocolul Silvic Sinaia – Direcţia Silvică Prahova


26

4.2. Rezultate obţinute în urma prelucrării datelor colectate din teren cu tehnici

GPS

4.2.1. Procesarea şi analiza datelor. Elemente generale

Datele colectate din teren au fost transferate într-un calculator personal ca fişiere de tip

GPX. Acest format de schimb al datelor conţine, printre alte caracteristici, locaţia şi ora

fiecărei poziţii colectate. Din numeroasele date de teren, segmentele de drum au fost

individualizate ca observaţii statistice. Un segment de drum a fost delimitat utilizând un set de

constrângeri procedurale. În primul rând, direcţia colectării datelor în raport cu topografia

generală, denumită în continuare CD, a fost folosită ca şi constrângere pentru a delimita un

segment de drum dat. În acest sens, au fost delimitate segmente de drum în rampă (UH) şi în

pantă (DH). Segmentele de drum relativ orizontale au fost considerate ca având o direcţie de

măsurare în pantă. A doua regulă / restricţie a fost de natură topologică şi a constat în

delimitarea unui segment de drum dat între două intersecţii succesive (sau capete de drum); a

treia regulă / constrângere a fost aceea a delimitării segmentului de drum de fiecare dată când

o secţiune particulară a unui drum a fost parcursă (situaţia s-a întâlnit de 1 – 6 ori); cea de-a

patra regulă a luat în considerare vectorul de colectare a datelor – denumite, în continuare,

proceduri de colectare a datelor – CP (pe jos – F şi cu maşina – C), iar ultima regulă a fost

aceea de a utiliza doar datele specifice echipei. Reconstruirea fiecărui segment de drum a fost

realizată prin mediul soft-ului QGis, unde un strat sub forma unei linii (SHP) a fost proiectat

şi utilizat pentru fiecare fişier GPX pentru a stoca segmentele de drum delimitate, împreună

cu numerele lor de identificare. Activităţile de digitizare manuală au fost efectuate de către

două persoane, care pentru a delimita segmentele de drum au utilizat ordinea de înregistrare a

poziţiilor (ID-uri stocate în fişiere de tip GPX). Seturile grupate de poziţii, care au indicat o

mişcare redusă sau lipsa mişcării, specifică procedurilor de teren pentru colectarea datelor

pentru poduri, podeţe, ziduri de sprijin sau alte puncte de interes, au fost excluse din

segmentele de drum reconstruite. Consumul de timp specific colectării acestor particularităţi a

fost folosit mai departe indicatorilor de performanţă. Lungimea (L) a fiecărui segment de

drum a fost calculată cu precizie de 1 metru prin utilizarea funcţiilor QGis. Timpul efectiv

consumat la colectarea datelor (ET), în secunde, a fost extras din fişierele GPX ca diferenţă de

timp dintre atributele punctului iniţial şi final pentru fiecare segment de drum delimitat.

Declivitatea medie a fiecărui segment de drum (S), exprimată în procente, a fost calculată

făcând raportul dintre diferenţa de nivel (m) dintre punctul iniţial şi cel terminal a fiecărui


27

segment de drum dat şi lungimea sa (L), înmulţit cu 100. Diferenţa de nivel între punctele

iniţiale şi finale a fost interpolată pe o hartă cu curbe de nivel cu o echidistanţă de 10 m iar

lungimea reală a fiecărui segment de drum (RL) a fost calculată / evaluată cu precizie de 1

metru, folosind datele deja disponibile.

A fost făcută o diferenţiere în ceea ce priveşte condiţiile locale de trafic, topografia

generală a fiecărui segment de drum şi procedurile de colectare a datelor. Condiţiile de trafic

şi topografia generală au fost îmbinate din punct de vedere conceptual şi descrise folosind trei

categorii (RC). Drumurile care au avut îmbrăcăminte din asfalt şi care au aparţinut reţelei de

drumuri publice (APR) au fost codificate cu 0. Drumurile forestiere care au avut îmbrăcăminţi

din macadam, pietriş sau piatră şi care nu au avut curbe cu raze mici (SFR) au fost codificate

cu 1, în timp ce acele drumuri forestiere care au prezentat curbe frecvente, cu raze reduse

(CFR), au fost codificate cu 2. Procedurile de colectare a datelor (folosind o maşină – C sau

pe jos – F) au fost, de asemenea, incluse în două categorii distincte: 0 pentru colectarea

datelor cu maşina şi 1 pentru colectarea datelor pe jos.

Procedurile descrise mai sus au fost proiectate şi implementate cu scopul de a

cuantifica contribuţia potenţială a variabilelor operaţionale continue şi discrete asupra

variaţiei consumului de timp în activităţile de colectare a datelor. Valorile tuturor variabilelor

măsurate sau derivate au fost incluse într-o foaie de calcul MS Excel care a servit ca bază de

date iniţială pentru analizele ulterioare.

Analiza datelor a urmat specificitatea studiilor de timp forestiere descrise de

Björheden et al. (1995), ca şi fluxul de lucru general descris de Magagnotti şi Spinelli (2012),

cu unele adaptări impuse de particularităţile studiului. Statisticile descriptive au fost calculate

luând în considerare patru scenarii, respectiv: i) doar datele colectate în Ocolul Silvic

Comandău; ii) doar datele colectate în Ocolul Silvic Sinaia; iii) toate datele colectate în

ambele ocoale silvice; iv) doar datele corespunzătoare drumurilor forestiere, colectate în

ambele ocoale silvice.

Procedurile de modelare statistică, care folosesc tehnicile regresiei obişnuite (LSR), au

fost aplicate pentru a modela relaţiile de dependenţă dintre consumul efectiv de timp la

colectarea datelor şi variabilele operaţionale. Au fost utilizate două tipuri de tehnici de

modelare. Tehnica regresiei retrograde pas cu pas (SBR – Zar, 1974), ca procedură obişnuită a

regresiei (OLS), urmărind alegerea celui mai potrivit model, a fost aplicată pentru a dezvolta

modele de predicţie a timpului, în două scenarii / variante: pentru toate datele generale,


28

respectiv numai datele corespunzătoare drumurilor forestiere. O asemenea procedură necesită,

ca intrare, un model maximal care să cuprindă toate variabilele independente, care este trecut

printr-o serie de iteraţii cu scopul de a le testa semnificaţia. În plus, aceasta oferă posibilitatea

includerii variabilelor cu rol indicator (Olsen et al. 1998) ce furnizează capabilităţi

comparative modelului rezultat (Magagnotti şi Spinelli 2012). Astfel de proceduri sunt

acceptate şi utilizate frecvent în studiile forestiere. Chiar dacă este cunoscută capacitatea

diverselor tehnici statistice de a asigura mijloacele de alegere a celui mai bun model, în

cercetarea de faţă a fost folosit predictorul şi testele de semnificaţie la nivel global pentru a

alege modelul final. Semnificaţia s-a testat la nivelul fiecărei variabile independente precum şi

la nivelul modelului (global), cu un prag de încredere prestabilit la 5% (p ≤ 0.05). În aceste

scenarii, s-a presupus că variaţia consumului efectiv de timp în activităţile de colectare a

datelor poate fi afectată de toate variabilele independente colectate din teren sau calculate la

birou urmând ca cel mai bun model să rezulte din aplicarea testelor statistice iterative.

Tehnica regresiei liniare simple fără termen liber (RTO) a fost aplicată pentru a

produce modele în scop comparativ, în condiţiile unor restricţii / constrângeri. Această tehnică

de modelare statistică reprezintă o variantă specială a regresiei obişnuite (OLS) care

presupune lipsa termenului liber (Eisenhauer, 2003). Aici, scopul a fost de a compara grafic

consumul efectiv de timp (ET) în activităţile de colectare a datelor în funcţie de lungimea

segmentelor de drum (RL) pentru datele măsurate pe scară ordinală, precum: categoria

drumului, direcţia de colectare a datelor şi procedura de colectare a datelor, pe baza unor

ipoteze similare celor puse în aplicare pentru SRB.

Există numeroase moduri în care performanţa unei activităţi date, proces sau sistem se

poate măsura. În teoria şi practica ingineriei sistemelor performanţa indică cât de bine se

realizează o acţiune care caracterizează funcţionalitatea sistemului (Wasson 2006). De

asemenea, timpul, eficienţa şi productivitatea sunt descrise printre parametrii obiectivi de

performanţă. În cercetarea de faţă, timpul a fost tratat ca intrare în sistem, în timp ce

indicatorii de performanţă au fost derivaţi ulterior inclusiv prin utilizarea consumului de timp.

În special, viteza activităţilor de colectare a datelor (S, exprimată în km/oră) a fost folosită ca

măsură a productivităţii operaţionale, în timp ce timpul consumat pentru a colecta datele

pentru o unitate arbitrară de drum (E, exprimat în ore/km) a fost utilizat pentru a măsura /

estima eficienţa. Timpul total (TT, exprimat în ore), după cum a rezultat din fişierele de date

colectate, a fost folosit pentru realizarea estimărilor brute asupra productivităţii (GS) şi

eficienţei (GE), în timp ce timpul efectiv consumat în pentru deplasare şi colectare de date (cu


29

maşina sau pe jos – ET, exprimat în ore) a fost utilizat pentru a estimarea productivităţii nete

(NS) şi, respectiv a eficienţei nete (NE).

Analiza statistică, precum şi calcularea indicatorilor de performanţă au fost

implementate folosind uneltele disponibile în pachetul MS Excel.

4.2.2. Centralizarea şi interpretarea datelor culese pe raza Ocolului Silvic

Comandău

4.2.2.1. Transferul datelor în calculator şi prelucrarea datelor

Toate datele colectate din teren prin procedurile expuse anterior au fost transferate în

calculator. Pentru scopul studiului de faţă s-au luat în considerare doar datele culese de către o

singură echipă de teren. Astfel, într-o primă etapă, datele aferente echipei luate în considerare

s-au transferat în calculator prin utilizarea procedurilor standard de transfer a datelor

specifice. Se menţionează aici faptul că există diferenţe de procedură în descărcarea datelor,

diferenţele fiind generate de tipul instrumentului utilizat la colectare. Astfel, în cazul tipului

mai vechi de instrument, procedurile au fost puţin mai complicate, incluzând utilizarea unui

program software suplimentar, în timp ce, în cazul celui de-al doilea instrument, datele culese

din teren au fost preluate direct din memoria internă a instrumentului.

Datele aferente echipei de lucru ce s-a luat în studiu, s-au procesat şi au fost încărcate

ulterior în programul Qgis, unde s-au condus şi alte tipuri de analize, ce vor fi detaliate în

continuare. Alegerea acestui set de date s-a justificat pe baza unor considerente legate de

abordările utilizate în colectarea datelor de teren. S-a urmărit, în acest fel, includerea în

analiză atât a datelor culese din autovehicule, cât şi a celor culese prin parcurgerea drumurilor

forestiere prin mers pe jos. Drumurile luate în studiu de echipa de teren menţionată au fost

separate din setul general de date (figura 4.4), iar locaţiile culese cu receptorul GPS au fost

luate în considerare pentru o analiză mai detaliată. Datele transferate în calculator au fost

supuse post-procesării, după care s-a recurs la determinarea unor caracteristici pentru anumite

tronsoane de drum, separate pe baza unor criterii, precum: modalitatea de colectare a datelor,

sensul de parcurgere a tronsonului, caracteristicile punctelor (atributele locaţiilor) etc. În acest

fel s-a separat un număr de 21 de tronsoane de drum forestier, totalizând circa 54 km (figura

4.5).


30

Figura 4.4. Tronsoanele de drum luate în considerare la analiza performanţelor la colectarea

de date prin măsurători GPS, în cazul Ocolului Silvic Comandău

Figura 4.5. Tronsoane de drum separate şi analizate pentru setul de date luat în considerare

de la Ocolul Silvic Comandău (exemplu)

Pentru tronsoanele de drum în cauză s-a recurs, în continuare, la analize ce au vizat

derivarea unor variabile de interes care să fie utilizate în estimarea performanţelor la

colectarea de date GPS după modalităţile precizate anterior. Astfel, au prezentat interes şi s-au

determinat următorii parametri:

• modalitatea de colectare a datelor (m), determinată pe baza a două considerente:

precizările operatorului care a colectat datele, respectiv timpul scurs între două locaţii

succesiv colectate raportat la distanţa parcursă. În analiza statistică, această variabilă a

fost luată în considerare sub forma unei variabile indicatoare, care a fost codificată

iniţial prin luarea în considerare a două alternative: M – colectarea de date din maşină,

respectiv P – colectarea de date prin mers pe jos. Pentru includerea în analiza

statistică, datele aferente alternativei M s-au codificat cu 0, iar datele aferente


31

alternativei P s-au codificat cu 1, pe baza considerentului că cea de a doua alternativă

contribuie suplimentar prin consum de timp;

• sensul de parcurgere a tronsonului de drum în raport cu declivitatea terenului, în

timpul colectării datelor (s), s-a determinat pe baza poziţiei relative a locaţiilor

înregistrate, raportată la un strat GIS fizic, conţinând curbele de nivel pentru zona

studiată (figura 4.6). În acest sens, s-a utilizat numerotarea succesivă a punctelor

colectate pe tronsonul de drum în cauză, după cum aceasta a fost disponibilă în baza

de date asociată fiecărui tronson, şi stratul cu curbe de nivel, apreciindu-se sensul de

parcurgere a tronsonului. Convenţional, s-au utilizat două atribute pentru descrierea

sensului de deplasare în raport cu declivitatea generală a terenului, care s-au codificat

cu AM pentru amonte şi cu AV pentru aval (inclusiv deplasare în palier). În analiza

statistică, acestea s-au codificat cu 1 pentru AM şi cu 0 pentru AV;

Figura 4.6. Modalitatea de apreciere a sensului de parcurgere a tronsonului de drum în

raport cu declivitatea terenului

• lungimea redusă la orizont pentru un tronson de drum dat (l), reprezentând

lungimea cumulată a distanţelor (exprimate în metri) dintre locaţiile componente ale

fiecărui tronson de drum măsurat, s-a determinat pe baza informaţiei conţinute în baza

de date cu privire la locaţiile fiecărui tronson, prin digitizare în mediul QGIS, după

încărcarea datelor aferente echipei luate în studiu;

• diferenţa de nivel absolută a fiecărui tronson de drum (dh), reprezentând diferenţa

de nivel (m) a celor două puncte de capăt ale fiecărui tronson de drum analizat, s-a

determinat prin efectuarea diferenţei dintre cotele punctelor de capăt ale tronsoanelor


32

analizate. În acest sens, s-a utilizat stratul GIS conţinând curbele de nivel pentru zona

luată în studiu;

• declivitatea longitudinală a fiecărui tronson de drum (d), exprimată în procente, s-a

calculat utilizându-se diferenţa de nivel dh (m) şi lungimea l (m) a fiecărui tronson de

drum luat în considerare, prin utilizarea relaţiei (1):

, [%] (1)

unde:

dh - diferenţa de nivel absolută a fiecărui tronson de drum [m];

l – lungimea redusă la orizont pentru un tronson de drum dat [m].

• lungimea reală estimată a fiecărui tronson de drum (lr), s-a calculat utilizându-se

lungimea redusă la orizont l (m) şi diferenţa de nivel absolută dh (m), prin aplicarea

relaţiilor de calcul consacrate;

• timpul de colectare a datelor pentru fiecare tronson de drum (t), s-a calculat

utilizându-se datele de natură temporală conţinute în baza de date aferentă fiecărui

tronson de drum supus analizei (figura 4.7). În acest sens, s-au cumulat timpii specifici

pentru fiecare punct component (locaţie colectată, măsuraţi în secunde) al tronsonului

luat în studiu la un anumit moment dat;

Figura 4.7. Datele temporale colectate prin proceduri GPS (cele din chenarul roşu)

• eficienţa colectării datelor pentru fiecare tronson de drum studiat (E), exprimată în

ore, s-a apreciat prin prisma cantităţii de timp necesare pentru colectarea de date

pentru 1 km de drum forestier, utilizându-se relaţia (2):


33

, [ore/km] (2)

unde:

t reprezintă timpul de colectare a datelor pentru fiecare tronson de drum [s];

l – lungimea redusă la orizont pentru un tronson de drum dat [m].

• viteza de colectare a datelor pentru fiecare tronson de drum studiat (V), s-a calculat

utilizându-se relaţia (3):

, [km/h] (3)

unde:

lr reprezintă lungimea reală estimată a fiecărui tronson de drum [m];

t – timpul de colectare a datelor pentru fiecare tronson de drum [s].

• durata de colectare a datelor pentru fiecare tronson de drum studiat (D), exprimată

în ore, s-a calculat utilizându-se relaţia (4):

, [h] (4)

unde t reprezintă timpul de colectare a datelor pentru fiecare tronson de drum [s].

• numărul de puncte colectate pe kilometrul de drum, pentru fiecare tronson de drum

studiat (NP), s-a calculat utilizându-se numărul de puncte colectat pentru fiecare

tronson de drum şi lungimea reală a tronsonului în cauză, exprimată în km.

4.2.2.2. Analiza statistică a performanţelor la colectarea de date prin tehnici GPS

Procedurile de analiză statistică utilizate în estimarea performanţelor la colectarea de

date prin tehnici GPS au fost cele specifice studiilor de măsurare a muncii în general şi a celor

de studiu a timpului în particular (Borz, 2014). Acestea au vizat următoarele aspecte:

• elaborarea statisticilor descriptive pentru studiul de caz analizat, statistici ce indică

condiţiile în care s-au colectat datele prin procedurile descrise, ca şi limitele,

variabilitatea şi modul de grupare a datelor în setul de date luat în considerare;


34

• modelarea datelor s-a utilizat pentru a se pune în evidenţă relaţiile de dependenţă între

variaţia anumitor variabile explicate şi variaţia unor variabile explicative (predictori),

cuantificabile în aplicaţii reale specifice colectării de date prin procedurile descrise;

• estimarea performanţelor la colectarea de date prin procedurile menţionate s-a realizat

prin prisma a doi indicatori obiectivi, respectiv: consumul de timp necesar pentru

realizarea unei unităţi de colectare a datelor (ore/km), abordare reprezentând o măsură

cunoscută sub numele de eficienţă (Björheden et al., 1995), respectiv prin luarea în

considerare a unei măsuri a productivităţii, mai exact a vitezei de colectare a datelor

prin procedurile descrise.

Pentru elaborarea statisticilor descriptive s-au utilizat abordările clasice de calcul a

valorilor minime, maxime, mediei, abaterii standard etc. În acest sens, s-a utilizat programul

MS Excel care posedă funcţionalităţile necesare unor astfel de prelucrări statistice. Abordările

utilizate în modelarea datelor au fost cele de tipul regresiei prin origine (RO), respectiv a

regresiei multiple retrograde pas cu pas (RMR). Pentru astfel de prelucrări s-a utilizat acelaşi

software iar, din punct de vedere statistic, s-au utilizat anumite valori prag pentru eliminarea

sau includerea în modele a unor variabile independente. Performanţele la colectarea datelor

prin tehnici GPS s-au apreciat prin indicatorii menţionaţi, iar pentru elaborarea calculelor

necesare s-a utilizat, de asemenea, aplicaţia MS Excel.

4.2.2.3. Interpretarea datelor iniţiale

În urma aplicării procedurilor de calcul descrise în metodologia de cercetare, s-a

întocmit tabelul 4.8 care centralizează datele relevante pentru fiecare tronson de drum luat în

studiu în cazul Ocolului Silvic Comandău.

4.2.2.4. Performanţa globală la colectarea datelor. Statistici descriptive aferente

În condiţiile în care colectarea datelor s-a realizat pe timp uscat şi rece, fără prezenţa

unui strat de zăpadă, productivitatea globală la colectarea datelor, reprezentând numărul de

kilometri colectaţi de o echipă într-o oră de muncă (incluzând aici şi întârzierile cauzate de

diferite întreruperi) a fost de 4,17 km pe oră-echipă, iar eficienţa globală de colectare a

datelor, reprezentând cantitatea de timp necesară (inclusiv întârzieri) pentru colectarea

datelor pentru un kilometru de drum de către o echipă, a fost de 0,024 ore-echipă pe km.

Aceste cifre sunt orientative şi sunt estimate pe baza lungimii reţelei de transport forestier şi a

timpului consumat global de către cele patru echipe la colectarea de date, indiferent de


35

modalităţile utilizate la colectarea datelor şi (sau) de anumiţi parametri suplimentari ce pot

afecta performanţa la colectarea de date.

Tabelul 4.8

Date iniţiale şi (sau) derivate pentru tronsoanele de drum analizate

Nr. tronson m s l

[m] dh [m]

d [%]

lr [m]

t [s]

E [h×km-1]

V [km×h-1]

D [h] NP

1. M AV 3942 5 0,13 3942 515 0,04 27,56 0,14 26,13 2. M AM 846 20 2,36 846 210 0,07 14,51 0,06 49,63 3. M AM 193 5 2,59 193 50 0,07 13,90 0,01 51,80 4. P AM 285 15 5,26 285 201 0,20 5,11 0,06 140,86 5. M AV 4305 40 0,93 4305 575 0,04 26,95 0,16 26,71 6. M AV 8129 50 0,62 8129 1345 0,05 21,76 0,37 33,09 7. M AM 5201 60 1,15 5201 1620 0,09 11,56 0,45 62,29 8. M AV 7394 25 0,34 7394 885 0,03 30,08 0,25 23,94 9. P AV 278 0 0,00 278 175 0,17 5,72 0,05 125,90

10. M AM 661 20 3,03 661 180 0,08 13,23 0,05 54,44 11. M AV 1424 100 7,02 1428 235 0,05 21,87 0,07 32,92 12. M AV 2121 85 4,01 2123 265 0,03 28,84 0,07 24,97 13. M AV 3310 260 7,85 3320 500 0,04 23,91 0,14 30,12 14. M AM 1476 30 2,03 1476 330 0,06 16,11 0,09 44,71 15. M AM 3674 75 2,04 3675 690 0,05 19,17 0,19 37,55 16. M AM 5939 190 3,20 5942 1020 0,05 20,97 0,28 34,33 17. M AV 149 10 6,71 149 35 0,07 15,36 0,01 46,87 18. M AV 203 10 4,93 203 90 0,12 8,13 0,03 88,56 19. M AV 2762 10 0,36 2762 320 0,03 31,07 0,09 23,17 20. M AM 994 20 2,01 994 125 0,03 28,63 0,03 25,15 21. M AM 336 10 2,98 336 70 0,06 17,29 0,02 41,65

Notă: m – modalitatea de colectare a datelor (M = 0 = din maşină şi P = 1 = prin mers pe jos); s – sensul de parcurgere a tronsonului de drum în raport cu declivitatea terenului, în timpul colectării datelor (AM = 1, pentru amonte şi AV = 0 pentru aval); l – lungimea redusă la orizont; dh – diferenţa de nivel absolută; d – declivitatea longitudinală; lr – lungimea reală estimată; t – timpul de colectare a datelor; E – eficienţa colectării datelor; V – viteza de colectare a datelor; D – durata de colectare a datelor; NP – numărul de puncte colectate pe kilometrul de drum, pentru fiecare tronson de drum studiat.

Principalele statistici descriptive ale datelor aferente echipei luate în studiu se prezintă

în tabelul 4.9. După cum se observă, durata efectivă (D) de colectare a datelor, pentru o

lungime reală a reţelei de transport forestier ce s-a luat în studiu de circa 54 km, a fost de

2,62 ore. Se precizează aici că, pentru un număr de 2 tronsoane dintre cele luate în studiu,

colectarea datelor s-a realizat prin parcurgerea acestora pe jos.


36

Tabelul 4.9

Statistici descriptive privind tronsoanele de drum luate în studiu

Parametri (variabile) Nr. tronsoane Sume Valoare

minimă Valoare maximă

Media ± Abaterea standard

Variabile dependente Timp de colectare – t [secunde] 21 9436 35 1620 449,3 ± 439,1 Viteza de colectare – V [km × h-1] 21 – 5,11 31,07 19,13 ± 8,02 Durata colectării – D [ore] 21 2,62 0,01 0,45 0,12 ± 0,12 Număr de puncte colectate pe kilometru – NP 21 1025 23,17 140,86 48,80 ± 32,31

Eficienţa colectării datelor – E [ore × km-1] 21 – 0,03 0,20 0,07 ± 0,04

Variabile independente Modalitatea de colectare – m 21* – – – – Sensul de colectare – s 21** – – – – Lungimea redusă la orizont – l [m] 21 53622 149 8129 2553,4 ± 2485,2 Diferenţa de nivel – dh [m] 21 – 0 260 49,52 ± 65,63 Declivitatea – d [%] 21 – 0 7,85 2,84 ± 2,36 Lungimea reală estimată – lr [m] 21 53644 149,3 8129,2 2554,5 ± 2485,5 Notă:

* Două situaţii de colectare a datelor prin mers pe jos. ** 11 situaţii de colectare a datelor înspre aval şi 10 situaţii de colectare a datelor înspre amonte.

Timpul consumat cu activitatea de colectare a datelor a variat între 35 şi 1620 de

secunde, aspect corelat cu lungimile tronsoanelor analizate care au variat între circa 150 şi

circa 8130 m. Vitezele de colectare a datelor au fost mult mai mici în cazul colectării de date

prin parcurgerea tronsoanelor de drum pe jos, comparativ cu vitezele specifice parcurgerii

tronsoanelor cu autovehicule. În primul caz, viteza de deplasare a fost de ordinul a 5 km × h-1,

în timp ce, în cel de-al doilea caz, aceasta a ajuns, depinzând de condiţiile concrete din teren

(sens de deplasare, declivitate) până la circa 31 km × h-1. În condiţiile studiate, viteza medie

de deplasare specifică a fost de circa 19 km × h-1.

Această statistică poate fi privită şi ca un indicator al productivităţii la colectarea de

date pe baza căruia se pot estima resursele de timp necesare pentru colectarea de date în

cazuri similare. Numărul de puncte colectate pe kilometrul de drum a variat, de asemenea, în

raport cu modalitatea de colectare a datelor. În cazul deplasării pe jos a operatorului, numărul

de puncte colectate pe kilometru a ajuns până la 141, în timp ce valoarea minimă a fost

specifică colectării de date din autovehicule (23 puncte la kilometrul parcurs). În medie,

numărul de puncte colectate pe kilometrul parcurs a fost de circa 49.

Eficienţa colectării de date prin procedurile descrise a variat între 0,03 şi 0,20 ore pe

kilometrul de drum parcurs. Prima valoare este specifică unor situaţii favorabile, în care un


37

tronson de drum dat s-a parcurs cu autovehicule, iar ultima este specifică unor situaţii în care

un tronson de drum dat s-a parcurs pe jos înspre amonte. Valoarea medie pentru condiţiile

studiate a fost de 0,07 ore × km-1, valoare ce poate fi utilizată pentru estimarea cantităţii de

timp necesară pentru colectarea de date în condiţii similare şi care, prin extrapolare, ar

însemna că ar fi necesare circa 70 de ore efective pentru colectarea de date pentru 1000 km de

reţea. Bineînţeles, acest lucru implică doar deplasările efective, fără a se lua în considerare

stagnările sau staţionările necesare pentru alte activităţi, precum şi un mod de organizare a

culegerii datelor prin măsurători specific celui din zona studiată.

4.2.2.5. Modelarea consumului de timp la colectarea datelor prin tehnici GPS

Pentru modelarea consumului de timp la colectarea datelor prin tehnicile GPS

menţionate anterior, s-au luat în considerare două seturi de variabile: variabile dependente şi

variabile independente. Variabilele dependente sunt cele ce indică performanţa colectării

datelor în funcţie de variaţia unor parametri (variabile independente). De exemplu, în figura

4.8 se prezintă relaţia funcţională de dependenţă dintre durata de colectare a datelor D (ore) şi

variaţia lungimii reduse la orizont a tronsoanelor de drum l (m). După cum se poate observa,

variaţia lui D este explicată în proporţie de 79% prin variaţia lungimii reduse la orizont (l), iar

modelul prezentat în figura menţionată poate fi utilizat în estimarea consumului de timp la

colectarea datelor în funcţie de lungimea redusă la orizont al unui tronson de drum.

Figura 4.8. Relaţia de dependenţă dintre durata de colectare a datelor – D (ore)

şi variaţia lungimii reduse la orizont a tronsonului de drum – l (m)


38

În mod explicit, modelul exclude unii parametri, precum sensul de deplasare, şi a fost

construit pe baza datelor aferente modalităţii de colectare cu mijloace auto. El este util în

estimarea resurselor de timp necesare atunci când nu se cunoaşte a priori modul de organizare

a activităţii de colectare a datelor (de exemplu, modul în care se vor deplasa vehiculele în

raport cu declivitatea generală a terenului: înspre amonte sau înspre aval).

Interpretarea (sau aplicarea) modelului din figura 4.8 poate fi făcută în felul următor:

pentru o lungime redusă la orizont a unui tronson de drum l = 1000 m, consumul de timp la

colectarea de date prin utilizarea unui autovehicul, în condiţii similare cu cele în care s-au

desfăşurat cercetările, se calculează astfel: D [ore] = 0,000046 × 1000 = 0,046 ore.

Modelul prezentat s-a estimat prin aplicarea tehnicii regresiei prin origine, pornindu-se

de la considerentul că durata colectării datelor va fi egală cu zero atunci când un tronson de

drum are o lungime egală cu zero, deci nu există. În modelul expus, luarea în considerare ca

variabilă independentă (explicativă) a lungimii reduse la orizont s-a realizat pe baza unor

considerente logice. În primul rând, majoritatea resurselor cartografice redau lungimea redusă

la orizont a reţelei de transport forestier, iar, în cel de-al doilea rând, aprecierea lungimii

acesteia poate fi realizată şi de pe hărţi amenajistice care sunt disponibile la ocoalele silvice.

Aplicabilitatea modelului este restrânsă la amplitudinea de variaţie a setului de date pentru

care s-au colectat efectiv date, ca şi la condiţii similare legate de starea vremii şi starea

drumurilor forestiere (vreme rece şi uscată, fără strat de zăpadă, cu drumuri în stare bună),

inclusiv tipul de vehicul utilizat (Dacia Duster sau similar).

Sensul de deplasare a vehiculului în timpul activităţii de colectare a datelor prin

tehnici GPS poate să afecteze consumul de timp în astfel de activităţi. Modelul prezentat în

tabelul 4.10 prezintă inclusiv contribuţia acestui parametru la variaţia consumului de timp

efectiv la colectarea de date.

Tabelul 4.10 Model pentru estimarea consumului de timp la colectarea datelor prin tehnici GPS:

Variaţia consumului de timp (D) în funcţie de lungimea redusă la orizont (l) şi sensul de deplasare al vehiculului (s)

Parametrii statistici ai modelului Model de estimare a consumului de timp N R2 Sig. F. Predictor p l <0,01 D (ore) = 0,000048 × l (m) + 0,05899 × s –

0,02926 19 0,84 <0,01 s <0,01


39

Modelul estimat şi prezentat în tabelul 4.10 a fost dezvoltat prin aplicarea tehnicii

regresiei multiple retrograde pas cu pas, cu includerea unui termen liber. Iniţial s-a pornit de

la elaborarea unui model maximal care a inclus toate variabilele independente posibile: l (m),

d (%) şi s, după care s-au executat iteraţii de estimare cu testarea semnificaţiei globale a

modelului (p<0,01) şi a variabilelor independente incluse (p<0,01), rezultând în acest fel

modelul prezentat, pentru care semnificaţia globală şi individuală a variabilelor independente

este relevantă. Particular acestui model este faptul că variabila s are rol de comutator, aceasta

putându-se interpreta astfel: la deplasarea vehiculului înspre aval s = 0, consumul de timp D

va depinde doar de variaţia lungimii reduse la orizont, iar la deplasarea înspre amonte s = 1,

pe lângă contribuţia lungimii reduse la orizont se vor mai adăuga alte circa 0,06 ore ce se

datorează acestui sens de deplasare. Un model de utilizare se prezintă în tabelul 4.11,

utilizarea modelului fiind specifică datelor descriptive minime şi maxime prezentate anterior,

în tabelul 4.9.

Tabelul 4.11

Exemple de utilizare ale modelului din tabelul 4.10

Date iniţiale Model de estimare a consumului de timp l s Rezultat

1000 Amonte, s = 1

D = 0,000048 × 1000 + 0,05899 × 1 - 0,02926 = 0,08 ore D (ore) = 0,000048 × l (m) +

0,05899 × s - 0,02926 1000 Aval, s = 0

D = 0,000048 × 1000 + 0,05899 × 0 - 0,02926 = 0,02 ore

4.2.2.6. Performanţa colectării datelor prin tehnici GPS în Ocolul Silvic Comandău

Din analiza datelor a reieşit faptul că, deşi numărul de puncte ce pot fi colectate pe

kilometrul de drum (în condiţiile aceloraşi setări ale receptorului GPS) este mai mare în cazul

colectării de date prin mers pe jos, această procedură este mai anevoioasă, deci mai puţin

eficientă. După cum se poate observa în tabelul de date iniţiale (tabelul 4.8), eficienţa

colectării datelor prin proceduri GPS la mersul pe jos a fost de: 0,20 ore × km-1 în cazul

deplasării înspre amonte şi de 0,17 ore × km-1 în cazul deplasării înspre aval. În aceste condiţii

vitezele de deplasare ale operatorului au fost apropiate (5,11 respectiv 5,72 km × oră-1), fiind

mult mai reduse comparativ cu cele înregistrate în procedura de colectare prin utilizarea unui

autovehicul.


40

În tabelul 4.12 se prezintă valorile medii comparative privind performanţa colectării

de date prin tehnici GPS. După cum se poate observa, viteza de deplasare, care poate fi

interpretată ca o măsură a productivităţii la colectarea de date prin tehnici GPS, a fost de circa

4 ori mai mare la colectarea cu autovehicule faţă de colectarea prin mersul pe jos, indicând un

consum de timp mediu pe kilometru (eficienţă) cu circa 3,36 ori mai mare în cazul utilizării de

autovehicule. Totuşi, în aplicarea procedurilor de colectare a datelor prin mers pe jos înspre

amonte, viteza de deplasare a fost semnificativ mai mică (de circa 1,37 ori), indicând o

eficienţă de 1,2 ori mai mică în acest caz, motiv pentru care, în măsura posibilităţilor, se

recomandă culegerea de date prin mersul înspre aval. Nu se exclude aici nici posibilitatea

deplasării cu viteze mult mai mari, deoarece în cercetările de faţă s-a încercat deplasarea cu

viteze care să nu depăşească 15 – 20 km × h-1.

Tabelul 4.12 Indicatori ai performanţei la colectarea de date prin tehnici GPS: situaţia comparativă între

colectarea de date cu autovehicule şi colectarea de date prin mers pe jos

Situaţia Eficienţa [ore × km-1]

Productivitatea (viteza) [km × oră-1]

Mers pe jos, amonte 0,20 5,11 Mers pe jos, aval 0,17 5,72

Mers pe jos, în medie 0,185 5,415 Autovehicul, mers înspre amonte 0,06 17,26

Autovehicul, mers înspre aval 0,05 23,65 Autovehicul, în medie 0,055 20,455

Valorile şi modelele prezentate reflectă doar efectul condiţiilor studiate, respectiv a

factorilor de influenţă asupra variabilităţii consumului de timp la colectarea de date. Deşi

datele pot fi culese cu o eficienţă sporită în astfel de situaţii, fapt ce este facilitat de folosirea

funcţionalităţilor instrumentelor de colectat date, procesarea datelor necesită resurse de timp

suplimentare care pot fi considerabile. Dacă descărcarea datelor de teren în calculatoare este,

în esenţă, destul de facilă, consumuri însemnate de timp pot fi cauzate de transformarea

datelor în formate compatibile cu softurile GIS, precum şi de analiza sau procesarea ulterioară

a acestora. Astfel, pentru informaţiile prezentate, pe lângă transformarea datelor în formate

compatibile GIS, analiza acestora, incluzând aici extragerea, determinarea şi (sau) derivarea

unor variabile de interes, a durat circa 5 ore. Totuşi, la nivel mai general, colectarea şi analiza

datelor prin procedurile expuse poate fi privită ca fiind eficientă în astfel de demersuri. În

aplicaţii reale ce vizează integrarea datelor într-un sistem de gestiune geo-spaţial, procedurile


41

suplimentare de analiză a datelor nu mai sunt necesare. Totuşi, în astfel de cazuri poate deveni

necesară rafinarea datelor prin procesare.

4.2.3. Centralizarea şi interpretarea datelor culese în ambele ocoale silvice

4.2.3.1. Statistici descriptive şi performanţe estimate

Activităţile de culegere a datelor de pe teren s-au desfăşurat pe parcursul a două zile,

în fiecare dintre ocoalele silvice studiate. Cu toate acestea, au apărut diferenţe legate de

timpul consumat pentru activităţile de colectare a datelor, care a fost diferit între echipe, atât

în ceea ce priveşte timpul total consumat în teren, cât şi în ceea ce priveşte timpul efectiv

consumat pentru a realiza activităţile de colectare a datelor. Timpul total cumulat (TT),

consumat în teren, s-a cifrat la 39,25 ore, din care timpul cumulat de colectare efectivă a

datelor (ET) a reprezentat aproximativ 69% (26,89 ore). Această categorie de timp consumat a

exclus timpul în care echipele de teren au realizat observaţii asupra elementelor drumurilor,

altele decât cele de geolocalizare efectivă a geometriei drumurilor, ca şi opririle şi timpul

înregistrat de receptoare anterior şi ulterior efectuării măsurătorilor. O defalcare a consumului

de timp în activităţile de colectare a datelor este prezentată în tabelul 4.13.

Tabelul 4.13

Defalcarea consumului de timp pe echipe şi ocoale silvice Ocolul silvic

Comandău Sinaia Total

TT ET TT ET TT ET Numărul echipei

(s) (s) % of TT (s) (s) % of TT (s) (s) % of TT

1

10998

5634

51.23

-

-

-

10998

5634

51.23

2 26456 18003 68.05 - - - 26456 18003 68.05

3 48123 25346 52.67 - - - 48123 25346 52.67

4 - - - 15232 14456 94.91 15232 14456 94.91

5 - - - 25574 20065 78.46 25574 20065 78.46

6 - - - 14922 13288 89.05 14922 13288 89.05

Total 85577 48983 57.24 55728 47809 85.79 141305 96792 68.50

În urma procesării datelor, a rezultat un număr de 158 segmente de drum (observaţii).

Apartenenţa lor la un anumit ocol silvic, categoria drumului, precum şi datele specifice


42

procedurilor de colectare sunt redate în tabelul 4.14. După cum se observă, segmentele de

drum delimitate au fost distribuite relativ uniform în ceea ce priveşte direcţia de colectare a

datelor. Mai mult de 90% dintre segmentele de drum delimitate au fost specifice drumurilor

forestiere. În plus, aproximativ 90% dintre datele de teren au fost colectate prin deplasarea cu

maşina.

Tabelul 4.14

Statisticile primare ale segmentelor de drum delimitate

Numărul de segmente pentru fiecare categorie

de drum

Numărul de segmente pentru fiecare procedură

de colectare a datelor

Numărul de segmente pentru fiecare direcţie de colectare a datelor

Ocolul Silvic

APR SFR CFR F C UH DH Comandău 0 78 21 5 94 48 51

Sinaia 22 27 10 11 48 32 27 Total 22 105 31 16 142 80 78

În setul general de date, declivitatea segmentelor de drum (S) a variat între 0,30 şi

11,98%, cu o medie de 3% (tabelul 4.15).

În acelaşi timp, aproximativ 488 km de drumuri forestiere au fost acoperiţi prin

activităţi de colectare a datelor. Lungimea totală acoperită prin activităţi de colectare a datelor

pentru drumurile publice asfaltate a fost de aproape 64 km, în timp ce pentru drumurile

forestiere s-au atins aproximativ 424 km. Însă, aceste cifre nu indică adevărata extindere a

reţelei de drumuri forestiere din ocoalele silvice studiate, întrucât cele mai multe drumuri au

fost parcurse de mai mult de două ori prin activităţi de colectare a datelor. De asemenea, nu

toate drumurile din fiecare ocol silvic au fost parcurse cu măsurători. Lungimea segmentelor

de drum delimitate (RL) a variat în limite largi, între 124 şi aproximativ 13330 m, cu o medie

de 3100 m (tabelul 4.15). Timpul consumat în activităţile de colectare a datelor (ET) a fost

influenţat de variabilele operaţionale, spre exemplu de lungimea segmentelor de drum. Acesta

a variat între 30 secunde (0,01 ore) şi 3193 secunde (0,89 ore), cu o medie în jurul valorii de

613 secunde (0,17 ore). Indicatorii de performanţă calculaţi, cum ar fi eficienţa netă şi

productivitatea activităţilor de colectare a datelor, au fost, de asemenea, influenţaţi direct de

variabilele operaţionale şi de consumul de timp. Eficienţa netă (NE) a fost de 0,067 ore/km, în

timp ce productivitatea (viteza) a fost de 22,276 km/oră. În acelaşi timp, eficienţa brută (GE)

a fost de 0,055 ore/km, în timp ce productivitatea brută a fost de 18,165 km/oră. Cu toate


43

acestea, cifrele au variat în funcţie de ocolul studiat, indicând o performanţă mai scăzută în

cazul Ocolului Silvic Sinaia.

Tabelul 4.15

Statistici descriptive ale intrărilor, variabilelor operaţionale şi indicatorilor de performanţă

Variabile derivate şi indicatori de performanţă Statistici descriptive S (%) RL (m) EF (s) ET (h) NE (h×km-

1) NS (km×h-

1) Setul de date corespunzător Ocolului Silvic Comandău

Minim 0.30 124.00 30 0.01 0.02 5.23 Maxim 10.16 13330.38 2801 0.78 0.19 54.16

Amplitudine de variaţie 9.86 13206.37 2771 0.77 0.17 48.92

Medie 3.009 3153.009 494.8 0.137 0.051 25.083 Deviaţie standard ±2.497 ±2737.463 ±455.8 ±0.127 ±0.031 ±22.845

Sumă - 312147.91 48983 13.61 - - Setul de date corespunzător Ocolului Silvic Sinaia

Minim 0.51 327.38 69 0.02 0.01 3.04 Maxim 11.98 11698.15 3193 0.89 0.33 71.66



Sumă - 176241.77 47809 13.28 - - Întregul set de date

Minim 0.30 124.00 30 0.01 0.01 3.04 Maxim 11.98 13330.38 3193 0.89 0.33 71.66



Sumă - 488389.68 96792 26.89 - - Setul de date corespunzător drumurilor forestiere

Minim 0.30 124.00 30 0.01 0.02 3.04 Maxim 11.98 13330.38 3193 0.89 0.33 54.16



Sumă - 424234.83 88291 24.53 - -

În setul de date corespunzător drumurilor forestiere, statisticile legate de declivitatea

segmentelor de drum (S) au fost similare / asemănătoare celor specifice întregului set de date.

Cu toate acestea, au fost depistate diferenţe în ceea ce priveşte lungimea medie a segmentelor


44

de drum (RL), consumul de timp (ET) şi indicatorii de performanţă (NE, NS), ultimii indicând

o performanţă mai scăzută comparativ cu cea a întregului set de date (tabelul 4.15).

4.2.3.2. Modele empirice de estimare a consumului de timp în activităţile de colectare

a datelor

Pe baza întregului set de date a fost dezvoltat un model predictiv, cu scopul de a

caracteriza dependenţa dintre consumul efectiv de timp (ET) şi variabilele operaţionale,

urmând procedurile specifice regresiei retrograde pas cu pas. În acest model, variabilele

operaţionale semnificative, la nivelele de încredere alese, au fost: categoria drumului (RC),

procedurile de colectare a datelor (CP), direcţia de colectare a datelor (CD) şi lungimea reală

a segmentelor de drum (RL). Modelul predictiv şi statisticile relevante asociate acestuia sunt

redate în tabelul 4.16.

Tabelul 4.16 Statistici sumare ale modelului pentru consumul efectiv de timp

(corespunzătoare întregului set de date) Model statistic Modelul consumului de timp N R2 adj. Sig. F Predictor p

RC =0.03 CP <0.01 CD =0.05

ET (h) = 0.03634 × RC + 0.19312 × CP + 0.03466 × CD

+ 0.00004 × RL (m) – 0.02584

158

0.53 <001

RL <0.01

Notă: RC = 0 pentru APR, RC = 1 pentru SFR, RC = 2 pentru CFR; CP = 0 pentru C, CP = 1 pentru F; CD = 0 pentru DH; CD = 1 pentru DH.

După cum s-a arătat, influenţe semnificative asupra consumului de timp la colectarea

datelor pot avea categoria drumului (RC), procedurile de colectare (CP) şi direcţia de

colectare a datelor (CD). Figura 4.9 prezintă efectul categoriei drumului în relaţia de

dependenţă dintre consumul efectiv de timp şi lungimea reală a segmentelor de drum (ET-

RL). A existat o uşoară diferenţiere între cele două categorii de drumuri forestiere (SFR versus

CFR) în ceea ce priveşte variaţia consumurilor de timp (ETSFR, ETCFR) în funcţie de lungimea

reală a segmentelor de drum (RL – figura 4.5).

Colectarea datelor în Ocolul Silvic Comandău a necesitat mai mult timp, iar timpul

efectiv consumat (ET) a fost afectat de variaţia lungimii reale a segmentelor de drum (RL).


45

Acest lucru indică faptul că, în categoria drumurilor forestiere, topografia lor poate afecta

timpul necesar colectării datelor, influenţa fiind mai evidentă odată cu creşterea lungimii

drumurilor forestiere. Prin comparaţie, magnitudinea creşterii timpului efectiv consumat pe

drumurile publice asfaltate (AFR), în funcţie de lungimea reală a segmentelor de drum (RL), a

fost mai mică. Cu toate acestea, pentru o lungime reală de 1 km, timpul necesar colectării

datelor pe drumurile forestiere a fost de aproximativ 1,7 ori mai mare în comparaţie cu timpul

necesar la colectarea datelor, pe aceiaşi distanţă, însă pe drumurile asfaltate (cu îmbrăcăminte

asfaltică).

ETAPR (h) = 0.000029 × RL (m) ETSFR (h) = 0.000049 × RL (m) ETCFR (h) = 0.000050 × RL (m)

0

0,1

0,2

0,3

0,4

0,5

0,6

0,7

0,8

0,9

1

0 2000 4000 6000 8000 10000 12000 14000

ET(h

)

RL (m)

ETapr ETsfr ETcfr Linear (ETapr) Linear (ETsfr) Linear (ETcfr)

Figura 4.9. Efectul categoriei drumului (RC) asupra dependenţei dintre consumul efectiv de

timp la colectarea datelor (ET) şi lungimea reală a segmentelor de drum (RL)

Tabelul 4.17 indică statisticile corespunzătoare modelului dezvoltat pentru consumul

de timp, prin luarea în considerare doar a drumurilor forestiere. În urma aplicării procedurilor

de testare prin tehnica regresiei, s-a constatat că variabilele independente relevante au fost:

procedurile de colectare a datelor (CP), direcţia de colectare a datelor (CD) şi lungimea

înclinată a segmentelor de drum (RL).

În conformitate cu ipotezele modelelor RTO, modul de colectare a datelor (CM)

influenţează semnificativ dependenţa dintre timpul efectiv consumat la colectarea datelor (ET)

şi lungimea reală a segmentelor de drum (RL). După cum se poate observa în figura 4.10,

colectarea datelor prin mers pe jos conduce la creşterea timpului efectiv de colectare (ETFR_F)

de aproximativ 4 ori, în comparaţie cu timpul necesar procedurilor de colectare a datelor cu

maşina (ETFR_C). De asemenea, pentru categoria drumurilor forestiere, direcţia colectării

datelor are efecte semnificative asupra consumului efectiv de timp. De fapt, când se foloseşte

o maşină, colectarea datelor înspre amonte conduce la majorarea consumului efectiv de timp


46

(ETFR_C_UH) cu un factor de 1,5 (figura 4.11), în comparaţie cu situaţia în care colectarea

datelor se realizează înspre aval (ETFR_C_DH)

Tabelul 4.17

Statistici sumare ale modelului pentru consumul efectiv de timp (corespunzătoare setului de date pentru drumurile forestiere)

Model statistic Modelul consumului de timp N R2 adj. Sig. F Predictor p CP <0.01 CD =0.04

ETfr (h) = 0.19856 × CP + 0.04216 × CD

+ 0.00004 × RL (m) – 0.00174

136 0.54 <0.01 RL <0.01

Notă: CP = 0 pentru C, CP = 1 pentru F; CD = 0 pentru DH; CD = 1 pentru UH.

ETFR_C (h) = 0.000046 × RL (m) ETFR_F (h) = 0.000183× RL (m)

0

0,1

0,2

0,3

0,4

0,5

0,6

0,7

0,8

0,9

1

0 2000 4000 6000 8000 10000 12000 14000

ET(h

)

RL (m)

ET_fr_c ET_fr_f Linear (ET_fr_c) Linear (ET_fr_f) Figura 4.10. Efectul modului de colectare a datelor (CM) asupra dependenţei dintre

consumul efectiv de timp la colectarea datelor (ET) şi lungimea reală a segmentelor de drumuri forestiere (RL)

ETFR_C_DH (h) = 0.00004 × RL (m) ETFR_C_UH (h) = 0.00006 × RL (m)

0

0,1

0,2

0,3

0,4

0,5

0,6

0,7

0,8

0,9

1

0 2000 4000 6000 8000 10000 12000 14000

ET(h

)

RL (m)

ET_fr_c_dh ET_fr_c_uh Linear (ET_fr_c_dh) Linear (ET_fr_c_uh) Figura 4.11. Efectul direcţiei de colectare a datelor cu maşina (CD) asupra dependenţei

dintre consumul efectiv de timp la colectarea datelor (ET) şi lungimea reală a segmentelor de drumuri forestiere (RL)


47

4.2.3.3. Interpretarea rezultatelor în acord cu literatura de specialitate

Cercetarea de faţă are ca scop dezvoltarea de modele predictive şi de indicatori de

performanţă ai consumului efectiv de timp în activităţile de colectare a datelor care folosesc

tehnologia GPS ca şi condiţie esenţială a dezvoltării unui sistem Web-GIS de management /

gestionare a reţelei de drumuri forestiere. Performanţa colectării datelor a fost afectată /

influenţată de caracteristicile segmentelor de drum delimitate în seturile de date. În cazul celor

două ocoale silvice, au prezentat deosebiri, în special, NS şi NE. Diferenţele de performanţă

constatate între cele două ocoale silvice pot fi rezultatul unor raporturi diferite între: (i)

numărul de segmente care se încadrează într-un RC; (ii) numărul de segmente de drum care se

încadrează într-un CP dat; (iii) numărul de segmente care se încadrează într-un CD. Din acest

punct de vedere, activităţile de colectare a datelor desfăşurate în Ocolul Silvic Sinaia au fost

caracterizate printr-o performanţă mai scăzută chiar dacă, pe durata colectării datelor,

condiţiile atmosferice / climatice au fost mai bune. Oricum, în Ocolul Silvic Sinaia, drumurile

forestiere care s-au încadrat în categoria SFR au avut o proporţie de 0,37 comparativ cu

drumurile forestiere încadrate în categoria CFR. Acelaşi lucru a apărut şi în Ocolul Silvic

Comandău, raportul fiind de 0,27. Procedurile de colectare a datelor au indicat, de asemenea,

o proporţie mai mare a folosirii maşinilor în Ocolul Silvic Comandău comparativ cu Ocolul

Silvic Sinaia. De exemplu, în Ocolul Silvic Comandău, numărul RS în care datele au fost

colectate cu maşina a fost de aproximativ 18,8 mai mare decât numărul celor în care datele au

fost colectate pe jos. La colectarea datelor în Ocolul Silvic Sinaia, raportul a fost de

aproximativ 4,4. În sfârşit, pentru Ocolul Silvic Comandău, numărul RS unde datele au fost

colectate înspre aval a fost de aproximativ 1,1 ori mai mare decât numărul celor în care

colectarea s-a realizat înspre amonte. În Ocolul Silvic Sinaia, acesta a fost de aproximativ 0,8.

Dat fiind numărul relativ redus al segmentelor de drum APR, proporţiile descrise mai sus au

afectat, de asemenea, diferenţele de performanţă dintre seturile de date, mai exact între cele

generale şi cele specifice drumurilor forestiere. În plus, performanţa poate fi semnificativ

influenţată de consumul de timp al altor operaţii decât de colectarea efectivă a datelor.

Modelele de consum de tip au fost dezvoltate pentru două scenarii, cu scopul de a face

faţă mai bine condiţiilor actuale ale reţelei de drumuri forestiere administrate de Regia

Naţională a Pădurilor, deoarece există situaţii particulare în care ocoalele silvice au sau nu

drumuri publice asfaltate în cuprinsul lor. În funcţie de asta, utilizatorii finali pot alege cel mai

adecvat model pentru a estima resursele necesare pentru colectarea datelor. Cu toate acestea,

ar fi dificil să se prezică (estimeze), în avans, starea reţelei de drumuri forestiere dintr-un ocol


48

dat, precum şi planul general al procedurilor de colectare a datelor. Din acest punct de vedere,

modelele dezvoltate pot fi folosite (întrebuinţate) în scenarii diferite prin includerea sau

excluderea variabilelor indicator.

Estimarea resurselor necesare pentru colectarea datelor la nivel local sau naţional, în

ceea ce priveşte timpul, echipamentul, manopera şi capitalul, pot reprezenta o sarcină dificilă.

Aceasta se datorează variatelor scenarii care pot fi luate în considerare, pentru un teritoriu dat,

în ceea ce priveşte alocarea de resurse, structura reţelei forestiere şi procedurile de colectare a

datelor utilizate efectiv. În condiţiile actuale, starea reţelei de drumuri forestiere administrată

de Regia Naţională a Pădurilor poate fi estimată aproximativ prin datele furnizate de cele 41

de ramuri regionale (direcţii silvice). Potrivit acestor date, din lungimea totală a reţelei de

drumuri forestiere, de circa 35123 km, aproximativ 26% este impracticabilă cu maşina.

Evident, în scopul colectării datelor, în mod asemănător celui descris în prezenta cercetare,

aproximativ 9066 km ar trebui parcurşi pe jos. Presupunând o schemă de colectare a datelor în

care cea mai mare parte a reţelei de transport este dezvoltată pe văile principale, un procent de

26% dintre drumurile impracticabile cu maşina, ca şi călătorii dus-întors pentru fiecare drum

forestier, timpul necesar efectiv pentru colectarea datelor ar fi de aproximativ 5716 ore (2397

ore în care colectarea s-ar realiza cu maşina şi 3319 ore pentru colectarea prin mers pe jos).

De asemenea, presupunând viteza de deplasare a maşinii pe drumurile forestiere ca fiind

similară celei estimate pentru cercetările prezente, şi consumul de motorină de aproximativ

0,1 l pe kilometru, cifrele prezentate mai sus s-ar putea traduce în cel puţin 27000 lei cheltuiţi

pentru combustibil.

În timp ce cercetările prezente au abordat problema construirii unui sistem de

gestionare Web-GIS, rezultatele cercetării pot fi folositoare, în particular, altor aplicaţii de

planificare strategică şi operaţională. În particular, cercetarea ce urmăreşte să găsească cele

mai bune rute pentru deplasarea vehiculelor pe drumurile forestiere, poate găsi drept

folositoare astfel de modele predictive. În timp ce unele studii sunt implementate, de regulă,

pentru analizarea performanţelor achiziţiei de lemn prin aplicaţii GIS (Cavalli şi Grigolato

2010), fiind luate în considerare alte tipuri de vehicule decât cele studiate aici, altă abordare,

ca cea a lui Hruza şi Vyskot (2010), urmăreşte să cuantifice rolul drumurilor forestiere în

furnizarea funcţiilor recreative. Din acest punct de vedere, modelele dezvoltate ar putea fi

folositoare pentru a evalua tipul necesar intrării în pădure pentru scopuri recreative. Acest

lucru ar prezenta un interes particular în scopuri de informare turistică (Potočnik 2006), mai

ales în regiuni ca cele ale Ocolului Silvic Sinaia, unde pădurile sunt vizitate frecvent de turişti.


49

Cu toate acestea, intervenţia cu maşini ca urmare a diferitelor evenimente (dezastre, accidente

de muncă sau apărute în urma activităţilor recreative), ar putea fi gestionată într-o manieră

îmbunătăţită printr-un sistem de date integrate referitor la viteza de deplasare a maşinilor pe

drumuri.

4.3. Rezultate obţinute în urma interpretării datelor colectate prin zboruri de

mică altitudine

4.3.1. Preluarea imaginilor aeriene prin zboruri de mică altitudine

Pentru testarea capabilităţilor tehnice a tehnicilor teledetecţiei la distanţă scurtă în

reproducerea caracteristicilor terenului, cu aplicabilitate în domeniul drumurilor forestiere, s-a

executat un zbor la altitudine mică (circa 30 m deasupra solului) în zona joncţiunii drumului

forestier Valea Rea (Ocolul Silvic Sinaia, Direcţia Silvică Prahova) cu reţeaua publică de

transport, pe o lungime a drumului de circa 200 m. Cu această ocazie s-a preluat un set de

fotografii de rezoluţie ridicată prin utilizarea camerei cu care este echipată drona DJI Phantom

3. Zborul s-a realizat cu un plan prealabil, cu ghidaj de la sol, urmărindu-se preluarea

imaginilor cu o acoperire longitudinală şi transversală cât mai mare.

Aerofotografierea verticală s-a executat pe baza proiectului tehnic care cuprinde toate

datele privind planul de zbor şi fotografierea (figura 4.12). În cadrul acestui proiect s-au

stabilit parametrii de zbor (figura 4.13), cum ar fi: traseele de zbor, altitudinea la care se

execută zborul, precum şi viteza cu care se deplasează aparatul de zbor. Aceste date au fost

încărcate în pilotul automat al UAV.

Figura 4.12. Perspectiva 3D a poziţiei fotografiilor aeriene


50

Figura 4.13. Planul de zbor şi numărul de suprapuneri ale imaginilor preluate

Decolarea, precum şi aterizarea dronei, s-a realizat manual prin unde radio, cu ajutorul

telecomenzii. Odată ajuns la o altitudine de siguranţă, avionul este trecut pe modul automat,

moment în care controlul lui este preluat de către GPS, şi îşi începe deplasarea după traseul

stabilit anterior şi încărcat în el. În aer UAV-ul poate întâmpina dificultăţi din cauza curenţilor

de aer. Din acest motiv, aparatele de acest tip sunt dotate cu giroscop, accesoriu care are rol

de a menţine echilibrul avionului de a nu se retrage de la traseul stabilit iniţial.

4.3.2. Procesarea imaginilor aeriene

Fotografiile rezultate în urma zborului au fost prelucrate folosind programul

specializat AgiSoft PhotoScan, care permite georeferenţierea şi ortorectificarea imaginilor cu

rezoluţie spaţială ridicată (de până la 5 cm, folosind puncte de referinţă la sol) şi modele

digitale ale terenului, extrem de detaliate. Acest program este o soluţie avansată de modelare

3D, care se bazează pe imagini pentru obţinerea de conţinuturi 3D profesionale şi de calitate

(figura 4.14). Imaginile prelucrate cu acest program pot fi realizate în orice poziţie, cu

condiţia ca obiectul căruia i se doreşte obţinerea profilului 3D să fie vizibil în cel puţin două

dintre acestea.


51

Figura 4.14. Exemplu de stereogramă formată din două imagini aeriene cu acoperire

longitudinală de 85%

Pentru crearea modelului digital de elevaţie sunt necesare anumite date cantitative şi

tematice, ce constituie baza informatică a modelului. Aceste date sunt obţinute din imaginile

preluate de camera aerofotogrammetrică amplasată pe aparatul de zbor.

În fotogrammetrie exploatarea imaginii aeriene în mod independent se face prin

procedee: grafice, analogice, analitice sau digitale, obţinându-se reprezentarea planimetrică

(grafică, fotografică, numerică sau digitală) a detaliilor din spaţiul obiect ce sunt reprezentate

pe imaginea aeriană. Obţinerea celei de a treia dimensiuni (Z) presupune exploatarea a două

sau mai multe fotograme preluate din puncte diferite şi care au o zonă de dublă acoperire.

Astfel se obţine stereograma, care reprezintă, de fapt, ansamblul a două imagini succesive

preluate din puncte diferite, având o acoperire longitudinală cuprinsă între 60% şi 90% (figura

4.14). Stereograma este utilizată drept unitate de lucru în stereofotogrammetrie.

Elementele de orientare ale unei stereograme sunt cele care determină poziţia

stereogramei în raport cu un sistem de referinţă din spaţiul obiect.

Elementele de orientare ale unei stereograme se împart în două grupe şi anume:

• elementele de orientare interioară, foarte importante în cazul exploatării

stereoscopice congruente;

• elementele orientării exterioare.


52

4.3.2.1. Corelarea imaginilor aeriene

Potrivit literaturii de specialitate „identificarea punctelor corespondente între cele două

imagini ale stereogramei este un proces necesar în aplicaţii, precum: realizarea

aerotriangulaţiei, ortofotoplanurilor, efectuarea orientării relative, crearea modelului altimetric

al terenului etc. (Vorovencii, 2010)”.

Această identificare a punctelor de legătură dintre două sau mai multe imagini se

realizează prin corelare. Mai exact procesul presupune compararea imaginilor pixel cu pixel,

după ce au fost prelucrate radiometric în mod preliminar. Prelucrarea radiometrică trebuie

făcută cu atenţie, dat fiind faptul că pot conduce la soluţii greşite ale procesului de corelare.

Metodele de corelare utilizate în cadrul cercetărilor actuale sunt:

a) corelarea bazată pe compararea nivelurilor de gri din cele două imagini care

constituie stereograma (figura 4.15);

b) corelarea bazată pe compararea trăsăturilor (figura 4.16).

Pentru identificarea prin corelaţie a punctelor de aerotriangulaţie marcate pe una din

imagini (puncte în care nu se dispune de informaţie fotografică), se va stabili o zonă în jurul

acestora care va fi luată în considerare în cadrul procesului de corelaţie, după care se poate

efectua corelarea pentru cele două ferestre.

Figura 4.15. Erori reziduale (zgomotul) în cadrul imaginii brute


53

Figura 4.16. Extragerea trăsăturilor din imagini

4.3.2.2. Georeferenţierea

Pentru realizarea orientării absolute a imaginilor este necesară existenţa reperajului

fotogrammetric. Operaţiunea constă în identificarea şi determinarea coordonatelor punctelor

de reper la sol. Poziţia acestor repere fotogrametrice se determină prin metode topografice

folosind, în general, staţia totală sau tehnica GPS.

Pentru a asigura legătura dintre imaginile digitale şi teren, în lucrarea de faţă s-au

determinat repere fotogrametrice la sol (figura 4.17) folosind staţia totală Leica TCR407.

Erorile de determinare sunt prezentate în tabelul 4.18.

Tabelul 4.18 Precizia de determinare pentru cele patru puncte de control

Label Eroare XY (m) Eroare Z (m) Eroare (m) Proiecţii Eroare (px)

Point 1 0.00998 -0.00235 0.010253 12 0.58 Point 2 0.020967 -0.01042 0.023412 24 0.786 Point 3 0.007653 -0.00726 0.010548 22 0.635 Point 4 0.025253 0.007658 0.026389 24 1.387 Total 0.017575 0.007506 0.019111 0.95


54

Figura 4.17. Distribuţia punctelor de control

4.3.3. Realizarea produsului

După realizarea georeferenţierii şi a prelucrărilor specifice fotogrammetriei digitale pe

baza imaginilor aeriene se pot genera diferite produse, cum ar fi: DEM, DSM, DTM,

ortofotoplanuri etc.

Un extras din setul de fotografii prelucrate în AgiSOFT Photoscan se redă în figura

4.18. În paralel, s-au realizat controale le sol, prin efectuarea de măsurători cu staţia totală

Leica TCR407, colectându-se puncte de referinţă. Poziţia punctelor principale de referinţă se

prezintă în figura 4.19. Au fost preluate un număr de 23 de puncte de control, dintre care 4

principale. Datele colectate prin cele două procedee s-au convertit în sistemul de coordonate

Stereografic 1970. După parcurgerea paşilor necesari de construire a modelului terenului în

AgiSOFT Photoscan, s-a trecut, în acelaşi program, la poziţionarea punctelor de control

(figura 4.19).

Pe imaginile aeriene preluate devin reprezentabile, la o acurateţe ridicată, elemente de

interes precum (figura 4.20): lăţimea părţii carosabile, acostamentele, şanţurile şi/sau rigolele,

dar şi porţiuni din taluzurile de rambleu/debleu, cu condiţia ca acestea să nu fie acoperite de

vegetaţie forestieră. Datorită vitezei de zbor mari se pot obţine date relevante în perioade de

timp foarte scurte, cu acurateţe foarte mare. Astfel de abordări ar putea fi utilizate inclusiv la

producerea de informaţii cu privire la starea drumurilor în cauză, informaţii ce ar putea fi

utilizate în stabilirea necesarului de lucrări de întreţinere şi reparare.

Figura 4.18. Set de fotografii aeriene preluate de la 30 m deasupra solului, utilizate la construirea modelului digital în AgiSOFT Photoscan


56

Figura 4.19. Zona de studiu cu poziţionarea imaginilor digitale preluate cu drona şi a

punctelor verificate la sol cu staţia totală

Figura 4.20. Perspectivă cu modelul digital al suprafeţei în zona studiată

4.3.4. Interpretarea datelor colectate prin zboruri de mică altitudine

În figura 4.21 se prezintă sintetic diferenţele dintre cotele punctelor de control preluate

prin utilizarea staţiei totale şi cotele aceloraşi locaţii, interpolate de către algoritmul

programului AgiSOFT Photoscan. Pentru punctele principale diferenţele de cotă au fost în

intervalul 0.00 – 0.06 m, cu o medie de 0.02 m. Pentru restul punctelor, diferenţele au variat

între 0.00 şi 0.27 m, cu o medie de 0.07 m, în condiţiile în care au existat şi diferenţe negative

(cote interpolate mai mici decât cotele preluate cu staţia totală).


57

Pentru întregul set de date diferenţa medie dintre cotele rezultate prin interpolările

efectuate de AgiSOFT Photoscan şi cele preluate cu staţia totală a fost de 0.06 m. După cum

se observă în figura 4.21, cotele interpolate prin implementarea algoritmului AgiSOFT

Photoscan pot fi explicate de către cotele măsurate cu staţia totală (metodă considerată ca

fiind de referinţă) în proporţie de aproape 100%.

Figura 4.21. Comparaţie între cotele punctelor preluate cu drona şi cotele punctelor

determinate cu staţia totală

Punctele în cauză au fost preluate, majoritar, în teren având o altă categorie decât cea

de drum forestier, caracterizat de prezenţa unor detalii eterogene. În figura 4.22 se prezintă

distribuţia erorilor pentru punctele preluate din dronă. În acest caz, erorile au fost interpretate

ca diferenţe faţă de setul de date de referinţă (date preluate cu ajutorul staţiei totale).

Figura 4.22. Distribuţia erorilor pentru punctele preluate din dronă


58

În condiţiile în care tehnicile de colectare a datelor prezentate anterior se aplică cu

luarea în considerare a unui plan bine stabilit, inclusiv cu planificarea zborului astfel încât să

existe o acoperire longitudinală şi transversală suficientă între imagini, rezultatele ce se pot

obţine pot fi de mare acurateţe, redând detalii ale terenului care pot fi preluate mai greu prin

tehnicile utilizate în mod curent în activităţi relaţionate cu planificarea şi gestionarea reţelei de

transport forestier. În figura 4.23 se prezintă un extras din zona de studiu în care se pot

identifica detalii de fineţe ale terenului.

Figura 4.23. Distribuţia erorilor pentru punctele preluate din dronă

4.4. Conceperea bazei de date necesare monitorizării stării tehnice a căilor de

transport forestier

4.4.1. Necesitatea realizării unei baze de date pentru cunoaşterea stării tehnice şi a

caracteristicilor drumurilor forestiere administrate de Regia Naţională a Pădurilor

– Romsilva

În vederea desfăşurării organizate şi judicios programate a respectivelor intervenţii se

impune existenţa unei „baze de date”, care să permită identificarea drumului, localizarea sa în

spaţiu, caracteristicile sale tehnice, precum şi evidenţa intervenţiilor efectuate pe parcurs.

4.4.2. Precizări privind conţinutul bazei de date

În vederea obţinerii unui studiu operativ, care să corespundă scopului urmărit, se

consideră că baza de date trebuie să includă informaţii suplimentare faţă de actuala situaţie


59

aflată în posesia Regiei Naţionale a Pădurilor. Astfel, situaţia deţinută de R.N.P. cuprinde

informaţii referitoare la: direcţia silvică care administrează drumul respectiv şi denumirea

drumului, categoria acestuia (drumuri magistrale, principale şi secundare), stratul rutier, masa

lemnoasă transportată, numărul de inventar de la Ministerul Finanţelor Publice, lungimea

drumului (km) şi lăţimea părţii carosabile (m), suprafaţa deservită (departajată pe suprafaţa

administrată de stat şi de alţi deţinători), volumul mediu accesibilizat anual (departajat, de

asemenea, pe două entităţi – stat şi alţi deţinători), starea tehnică a drumului respectiv

(circulabil – km şi necirculabil – km) şi lucrările de artă (ziduri de sprijin – ml, poduri şi

podeţe, ca număr de bucăţi).

Cu alte cuvinte, actuala situaţie este structurată pe 12 capitole, în timp ce baza de date

propusă cuprinde 8 capitole, încă cu mult mai multe detalii referitoare la drumul forestier

analizat, punându-se un accent deosebit pe:

• elementele de identificare a drumului: denumirea drumului forestier; codul de

identificare; categoria drumului; anul dării în folosinţă; numărul de inventar (R.N.P. şi

M.F.P.);

• localizarea drumului: localizarea administrativă (Direcţia Silvică şi Ocolul Silvic);

localizarea geografică (bazin, bazinet, versant); relieful regiunii (şes, deal, munte);

modelul de amplasare în teren (vale, de coastă, culme); suprafaţa deservită (totală –

ha, din care: R.N.P. şi alţi deţinători);

• elementele geometrice şi constructive: lungimea drumului (km), în plan orizontal

[procentul curbelor de racordare (%), raza minimă (m) şi raza medie a drumului (m)];

în plan longitudinal [procentul rampelor, în sensul hectometrajului (total, din care

rampe mai mari de 5%), rampa medie (%), rampa maximă a drumului (%), procentul

pantelor, în sensul hectometrajului (%), lungimea sectoarelor cu pantă mai mică de 5%

(m), panta medie (m) şi procentul lungimii sectoarelor în palier (%)]; în plan

transversal [lăţimea medie a părţii carosabile (m), lăţimea medie a platformei (m),

secţiunea şanţului (adâncimea – m, lăţimea la bază – m, lăţimea în partea superioară –

m), înclinarea taluzurilor de debleu, înclinarea taluzurilor de rambleu şi lăţimea medie

a amprizei (m)];

• alcătuirea şi consolidarea structurii rutiere: alcătuirea structurii rutiere

(terasamente, material pietros unistrat; material pietros bistrat; material pietros

tristrat); consolidarea structurii rutiere (balast şi piatră spartă);

• lucrările de artă: poduri şi podeţe;


60

• lucrările de apărare – consolidare: ziduri de sprijin, anrocamente, gabioane sau alte

lucrări;

• starea tehnică a drumului: circulabil (stare bună sau parţial deteriorat, în procente);

necirculabil; în curs de reabilitare:

• lucrările de întreţinere şi reparaţii efectuate după punerea în circulaţie:

întreţinere anuală; reparaţii curente; reparaţii capitale (anul ultimei reparaţii);

reabilitare (anul reabilitării).

4.4.3. Conceperea bazei de date GIS şi soluţia informatică propusă

4.4.3.1. Etape de dezvoltare a bazei de date GIS

În cadrul activităţii de concepere a bazei de date s-au parcurs următoarele etape de

dezvoltare: definirea structurii bazei de date GIS, a tematicilor de prezentare, a rapoartelor

standard şi a modalităţilor de actualizare şi schimb de date.

Această structură a fost realizată în concordanţă cu prevederile existente la nivel

naţional şi este definită în funcţie de tipurile de date integrate în sistem, astfel încât să acopere

întreg domeniul specific (Rădulescu, 2015). Rapoartele sunt astfel concepute încât să

răspundă scopului evidenţei necesare investiţiilor în drumuri forestiere, şi anume: organizarea

folosirii acestora, a regenerării şi protecţiei lor eficiente, cu exercitarea controlului sistematic

al schimbărilor calitative şi cantitative. În vederea definirii structurii bazei de date s-a urmărit

descrierea schematică a acesteia la nivelul fizic, conceptual si extern (figura 4.24).

Figura 4.24. Cele trei nivele de descriere ale unei baze de date (Rădulescu, 2015)


61

Astfel, baza de date este dezvoltată pentru a avea asociată o singură schema fizică şi o

singură schema conceptuală, dar mai multe scheme externe. În plus, trebuie realizate

următoarele setări:

• definirea standardelor de transfer de informaţii în cazul măsurătorilor cu receptoare

GPS pentru delimitarea, în teren, a drumurilor forestiere şi culegerea datelor

cantitative şi calitative referitoare la acestea;

• definirea fişelor speciale şi protocoalelor pentru prelucrarea informaţiilor culese pe

teren;

• realizarea modulului de introducere a meta-datelor, în conformitate cu specificaţiile

INSPIRE pentru bazele de date geo-spaţiale ale ariilor protejate;

• implementarea sistemului informatic necesar rulării aplicaţiei, asigurarea

compatibilităţii cu sistemele de operare Windows, IOS, Linux şi Android.

4.4.3.2. Structura logică a sistemului informatic de monitorizare a drumurilor

forestiere

Conform celor stipulate în capitolul anterior s-a urmărit dezvoltarea structurii

sistemului informatic pe cele 3 nivele fizic, conceptual si extern.

A. Nivelul fizic al bazei de date

Nivelul fizic al bazei de date trebuie să asigure un suport hardware stabil pentru

asigurarea cadrului optim de funcţionare a bazei de date. Astfel pentru nivelul fizic, sunt

necesare:

• unitatea centrală de procesare (CPU);

• memorie de acces;

• spaţiul de stocare.

B. Nivelul conceptual

La nivel conceptual, baza de date este dezvoltată în trei structuri logice (figura 4.25):

baza de date (cu două componente descriptivă şi primitive grafice), rapoarte de identificare şi

rapoarte de monitorizare.

Monitorizarea se bazează pe două aspecte dinamice ale drumurilor: starea tehnică şi

lucrările de întreţinere şi reparaţii efectuate. Rapoartele de monitorizare se vor baza de

interogarea câmpurilor din baza de date legate de aceste aspecte ale drumurilor.


62

Baza de date

Introducere date

Verificari / actualizari

NU

DA

Raportare

Fisa drumului

Fisa drumului

Fisa drumului

Figura 4.25. Schema conceptuală a bazei de date

În consecinţă, nivelul conceptual al sistemului informatic de monitorizare a drumurilor

forestiere se bazează pe schema logică din figura 4.26.


63

Figura 4.26. Schema logică a sistemului informatic de monitorizare a drumurilor forestiere


64

C. Nivelul extern

Nivelul extern propriu bazei de date permite administratorului să gestioneze numărul

utilizatorilor şi drepturile acestora de a accesa şi edita baza de date. În plus, structurează

utilizatorii în funcţie de drepturile de citire şi/sau scriere în baza de date.

Structura utilizatorilor este următoarea: vizualizatorul, editorul şi administratorul.

4.4.4. Construcţia bazei de date din cadrul unei zone test

În prima fază, cea de construcţie a bazei de date, s-a urmărit atât introducerea

informaţiilor geografice ale drumurilor (stocate sub formă de linie), cât şi corelarea acestora

cu datele descriptive.

Pentru construcţia primitivelor grafice s-a recurs la măsurători de teren pe axul

drumului, fiecare valoare unică din baza de date descriptivă regăsindu-se în primitivele

grafice construite pe baza măsurătorilor de teren.

4.4.5. Interacţionarea cu baza de date

Pentru interacţionarea cu baza de date s-a utilizat aplicaţia QGIS, versiunea 2.14. Prin

intermediul acestei aplicaţii open-source s-a putut realiza editarea, măsurarea şi identificarea

înregistrărilor din baza de date, oferind cu adevărat un instrument facil de testare a schemei

logice a sistemului de monitorizare a drumurilor forestiere.

Informaţia din baza de date poate fi redată în două moduri:

• sub formă de rapoarte prin extragerea de informaţii descriptive din baza de date;

• sub formă de hărţi prin desenarea informaţiilor grafice (linii, puncte, poligoane)

stocate în baza de date.

4.4.6. Implicaţiile bazei de date GIS în monitorizarea drumurilor forestiere

Managementul pădurilor devine din ce în ce mai complex, în special datorită unei mai

mari implicări economice dar şi datorită presiunilor exercitate asupra mediului şi a impactului

asupra societăţii. Bazele de date GIS sunt de natură şi joacă deja un rol central.

Evoluţiile produselor satelitare, aeriene (ex. cu ajutorul dronelor), tehnologiilor bazate

pe web oferă oportunităţi mult mai mari pentru accesul la informaţii, chiar şi în multe zone


65

îndepărtate. Pentru o ţară cu infrastructură de internet excepţională, cum este România, acest

lucru permite captarea de date în timp real în sistem on-line şi interogarea instantanee a

informaţiilor din baza de date.

Gama de aplicaţii prezentate în acest capitol este o dovadă clară a valorii semnificative

a potenţialului GIS pentru a ajuta la gestionarea informaţiilor referitoare la reţeaua de

drumuri forestiere. Aplicaţiile GIS beneficiază într-un mod foarte dinamic de integrarea

produselor satelitare şi aeriene. Monitorizarea drumurilor forestiere se pretează excelent unui

inventar realizat la nivel naţional folosind o metodă combinată prin teledetecţie şi măsurători

terestre.

Integrarea măsurătorilor terestre rămâne vitală în monitorizarea drumurilor forestiere,

iar sistemele de poziţionare prin satelit, cum ar fi tehnicile GPS (Navstar, Glonass, Galileo)

joacă un rol important în suportul tehnic pentru activităţile tradiţionale de monitorizare a stării

şi impactului drumurilor forestiere.

Baza de date GIS asigură atât o acoperire cu produse cartografice dinamice care pot

reda în timp real starea drumurilor forestiere (figura 4.16) cât şi cu rapoarte ce afişează date

numerice la zi. Acest cumul de date oferă o imagine în timp real, oferind posibilitatea luării

unei decizii mai bune într-un timp mai scurt.

Figura 4.33. Hartă întocmită folosind baza de date GIS realizată în studiul de caz de la O.S.

Comandău


66

5. CONCLUZII. CONTRIBUŢII PERSONALE

ŞI RECOMANDĂRI PENTRU PRODUCŢIE

5.1. Concluzii

5.1.1. Concluzii privind interpretarea datelor colectate pe raza O.S. Comandău

Din analiza datelor prezentate se pot extrage mai multe concluzii. În primul rând,

planificarea colectării datelor prin utilizarea unor proceduri similare celor descrise este

deosebit de importantă în vederea consumării unor resurse de timp cât mai mici. În limita

posibilităţilor, colectarea datelor se va efectua prin parcurgerea tronsoanelor de drum înspre

aval, indiferent de modalitatea de colectare (mers pe jos, colectare cu autovehicul) care se

utilizează. Atunci când este posibil, se va acorda preferinţă colectării de date prin utilizarea de

mijloace auto, datorită unei eficienţe sporite ce rezultă la colectarea de date prin astfel de

modalităţi. Rezultatele cercetării de faţă sunt limitate ca aplicabilitate la condiţii similare de

abordare a problemelor, precum şi la condiţii similare referitoare la variaţia factorilor ce s-au

luat în considerare. Ele indică factorii relevanţi ce afectează consumul de timp la colectarea

datelor şi pot fi utilizate în aprecierea resurselor de timp pentru condiţii operaţionale similare.

Factorii suplimentari care ar putea să afecteze performanţele la colectarea de date prin

aplicarea unor tehnici GPS similare celor descrise pot fi: numărul şi mărimile razelor de

racordare a curbelor, starea drumului forestier care se măsoară, viteza de deplasare şi

condiţiile vremii. Adiţional, comportamentul şoferului în conducerea vehiculului ar putea să

influenţeze timpul consumat la colectarea datelor.

5.1.2. Concluzii privind interpretarea datelor colectate prin tehnici GPS

Performanţa colectării datelor a fost afectată / influenţată de caracteristicile

segmentelor de drum delimitate în seturile de date. Diferenţele de performanţă constatate între

cele două ocoale silvice pot fi rezultatul unor raporturi diferite între: (i) numărul de segmente

care se încadrează într-un RC; (ii) numărul de segmente de drum care se încadrează într-un

CP dat; (iii) numărul de segmente care se încadrează într-un CD.


67

Din acest punct de vedere, activităţile de colectare a datelor desfăşurate în Ocolul

Silvic Sinaia au fost caracterizate printr-o performanţă mai scăzută chiar dacă, pe durata

colectării datelor, condiţiile atmosferice / climatice au fost mai bune.

Procedurile de colectare a datelor au indicat, de asemenea, o proporţie mai mare a

folosirii maşinilor în Ocolul Silvic Comandău comparativ cu Ocolul Silvic Sinaia.

Performanţa poate fi semnificativ influenţată de consumul de timp al altor operaţii

decât de colectarea efectivă a datelor.

Ar fi dificil să se prezică (estimeze), în avans, starea reţelei de drumuri forestiere

dintr-un ocol dat, precum şi planul general al procedurilor de colectare a datelor. Din acest

punct de vedere, modelele dezvoltate pot fi folosite (întrebuinţate) în scenarii diferite prin

includerea sau excluderea variabilelor indicator.

Estimarea resurselor necesare pentru colectarea datelor la nivel local sau naţional, în

ceea ce priveşte timpul, echipamentul, manopera şi capitalul, pot reprezenta o sarcină dificilă.

Modelele dezvoltate ar putea fi folositoare pentru a evalua tipul necesar intrării în

pădure pentru scopuri recreative. Acest lucru ar prezenta un interes particular în scopuri de

informare turistică, mai ales în regiuni ca cele ale Ocolului Silvic Sinaia, unde pădurile sunt

vizitate frecvent de turişti. Cu toate acestea, intervenţia cu maşini ca urmare a diferitelor

evenimente (dezastre, accidente de muncă sau apărute în urma activităţilor recreative), ar

putea fi gestionată într-o manieră îmbunătăţită printr-un sistem de date integrate referitor la

viteza de deplasare a maşinilor pe drumuri.

5.1.3. Concluzii referitoare la utilizarea zborurilor de mică altitudine pentru

colectarea datelor pentru drumurile forestiere

Tehnicile de colectare a datelor prin zboruri de mică altitudine pot fi utilizate cu

succes în diferite activităţi relaţionate cu planificarea şi gestionarea infrastructurii de transport

forestier. Pot fi menţionate următoarele aspecte:

§ în cazul zonelor în care există suficientă vizibilitate la sol, se pot estima cu acurateţe

ridicată unii parametri, precum cei legaţi de teren care pot fi utili în lucrări de

mentenanţă, reparaţii şi reabilitare a drumurilor forestiere;

§ în cazul unor zone caracterizate de mişcare a detaliilor (arbori supuşi vântului etc.)

rezultatele pot să fie afectate;

§ în cazul terenurilor acoperite folosirea dronelor poate să nu conducă la rezultatele

dorite din motive de vizibilitate la sol. Totuşi, astfel de dispozitive pot fi manevrate


68

destul de uşor pe sub coronament în condiţiile în care există culoare (drumuri

forestiere);

§ în condiţiile unor arborete cu consistenţă mai redusă, astfel de tehnici pot colecta date

cel puţin la un nivel care să permită interpolarea la un nivel suficient de bun pentru

obţinerea unui model de acurateţe a terenului, ceea ce poate servi la obţinerea unor

parametri de interes.

5.1.4. Concluzii referitoare la conceperea şi implementarea bazei de date

Prin teza de doctorat sunt subliniate anumite aspecte referitoare la schema logică a

bazei de date şi la soluţia informatică ce va fi folosită în dezvoltarea, actualizarea şi

managementul informaţiei. Prin intermediul studiului de caz s-a putut analiza întreg procedeul

de inventariere, dar şi de monitorizare a drumurilor forestiere de pe raza unui ocol silvic.

Sistemul informatic prezintă avantaje deosebite, în special prin aceea că asigura

unicitatea datelor prin sistemul de codificare independent, făcându-l foarte uşor de aplicat în

cazul culegerii datelor de mai multe echipe. Datele culese pot fi suprapuse pe orice suport

cartografic şi pot fi permanent actualizate. Acestea pot fi accesate şi interpretate de o gamă

foarte largă de utilizatori, indiferent de sistemul de operare utilizat de aceştia. Prin meniul

uşor de utilizat, pe de o parte, şi, pe de altă parte, datorită complexităţii datelor primare

încorporate, pot fi obţinute rapoarte mai mult sau mai puţin amănunţite, în funcţie de solicitări

şi utilizatori.

În ceea ce priveşte schema logică a bazei de date, s-a ţinut cont de informaţiile

existente la nivelul inventarului drumurilor forestiere, precum şi de experienţa personalului

implicat în mod direct în această activitate. Structura bazei de date a urmărit integrarea acestei

experienţe şi a nevoilor utilizatorului într-o schemă logică integrată.

Referitor la aplicaţia de management a informaţiei, s-a utilizat o soluţie open-source

care va oferi întreg suportul de vizualizare şi interogare a datelor.

5.2. Contribuţii personale. Diseminarea rezultatelor

A. Contribuții personale

§ utilizarea tehnicilor moderne (GIS şi zboruri de joasă altitudine) pentru verificarea

inventarului drumurilor forestiere aflate în administrarea Regiei Naţionale a Pădurilor

– Romsilva;


69

§ conceperea unei baze de date interactive, necesare monitorizării stării tehnice a căilor

permanente de transport forestier, pe baza căreia se pot realiza, atât la nivelul

direcţiilor silvice, cât şi la nivelul RNP, într-un timp foarte scurt, rapoartele / situaţiile

solicitate de forurile superioare;

§ utilizarea în premieră la nivel naţional a tehnicilor UAV (zboruri de mică altitudine) la

inventarierea reţelei de drumuri forestiere, precum şi la verificarea stării tehnice a

acesteia.

B. Diseminarea rezultatelor

1. Bereziuc, R., Alexandru, V., Ciobanu, V., Muşat E.-C., Dumitraşcu, A.-E., Antoniade,

C., Vişan, J., 2015. The density index of the forest road network managed by the

Natinal Forest Administration (R.N.P.). Articol publicat și susținut la: Proceedings of

the International Conference “Forest and Sustainable Development”, Brașov, 25 – 26

octombrie 2014, pp. 196 – 203.

2. Borz, St.Al., Niţă, M.D., Derczeni, R.Al., Vişan, J., Tiţă, G.C., Fornea, M., Apăfăian,

A., 2015. Evaluarea eficienţei la colectarea de date prin măsurători GPS în aplicaţii

de dezvoltare şi actualizare a unui sistem informatic de gestiune a reţelei de transport

auto forestier. În: Revista Pădurilor, anul 130, nr. 5-6 (septembrie – decembrie), pp.

50-65.

3. Dobre, I., Vișan, J., 2013. Investim în plină criză. În: Pădurea şi Viaţa. Publicaţie

periodică de cultură şi informaţie silvică editată de Regia Naţională a Pădurilor –

Romsilva, nr. 1-3, pp. 21-23.

4. Ignea, Gh., Borz, S.A., Vișan, J., Derczeni, R.A., Apăfăian, I.A., Talagai, N., Mușat,

E.C., Tiță, G.C., Fornea, M., Niță, M.D., 2016. Time consumption in data collection

on forest roads using GPS technology. Trimis la: Baltic Forestry.

5. Muşat E.C., Alexandru, V.M., Ciobanu, V.D., Săceanu, S.C-tin., Antoniade C., Vişan,

J., 2014. The type and the extension of the degradations caused by the introduction in

the timber transportation of the increased weight vehicles. În: Revista Pădurilor, anul

129, nr. 5 – 6, pp. 38 – 43.

6. Muşat, E.-C., Antoniade, C.C., Vişan, J., Munteanu, H., Muşat, G., Ciobanu, V.,

2015. Current development of the forest with auto roads. Case of five Romanian

Forest Districts. Prezentat la conferinţa internaţională: The 14th International

Symposium „Prospects for the 3rd Millennium Agriculture, 24th – 26th September


70

2015, Cluj-Napoca, University of Agricultural Sciences and Veterinary Medicine

Cluj-Napoca.

7. Muşat, E.C., Ciobanu, V.D., Vişan, J., Antoniade, C., Săceanu, S.C-tin., 2016:

Analiza variantelor de structuri rutiere în contextul sporirii capacităţii portante a

drumurilor forestiere. În: Revista Pădurilor, nr. 3-4, pp. 91-99.

8. ***, 2015. Monografia Romsilva la 25 de ani (1990 – 2015). În comitetul de redacţie

(Crăciunescu, A., Machedon, I., Mohanu, Gh., Dima, Gh., Pavel, L., Daia, M., Rontea,

I., Vişan, J., Aldea, D.I., Corduneanu, C-tin., Munteanu, F., Popescu, O., Bratu, S.,

Gărgărea, P., Mihai, D.). Editura Economică. ISBN 978-973-709-766-8.

9. Vișan, J., Alexandru, V.M., Ciobanu, V., Mușat, E.C., 2017: Consideration regarding

the relationship „forest road-forest”. Articol publicat și susținut la: Proceedings of the

International Conference “Forest and Sustainable Development”, Brașov, 7-8

octombrie 2016.

5.3. Recomandări pentru producţie

§ instruirea personalului din cadrul fiecărui ocol silvic/direcţie silvică responsabil cu

drumurile forestiere pentru completarea bazei de date, actualizarea periodică a acesteia

(în funcţie de lucrările efectuate: execuţie de drumuri noi, lucrări de întreţinere, lucrări

de reparaţii, lucrări accidentale) şi interogarea bazei de date / extragere rapoarte;

§ fiecare direcţie silvică îşi va completa, după instruirea personalului, baza de date

pentru fiecare ocol silvic aflat în subordine, astfel încât completarea datelor să fie

unitară;

§ stabilirea, prin intermediul bazei de date, a priorităţilor privind drumurile care necesită

lucrări de reabilitare;

§ verificarea, pe teren, prin intermediul tehnicilor GPS, a concordanţei dintre proiectul

de execuţie şi drumul efectiv executat;

§ identificarea degradărilor produse în cazul calamităţilor prin ajutorul dronelor;

§ repartizarea fondurilor pentru calamităţi se va baza pe informaţiile colectate prin

zboruri de joasă altitudine.


71

BIBLIOGRAFIE

1. Akay, A.E., 2004. A new method of designing forest roads, Turkish Journal of

Agriculture and Forestry, 28, pp. 273-279.

2. Alexandru, V., 2000. Construcţia şi întreţinerea drumurilor forestiere. Editura

Infomarket, Braşov, 397 p.

3. Aruga, K., Sessions, J., Akay, A.E., 2005. Application of airborne laser scaner to

forest road design using accurate eartwork volumes, Journal of Forest Research, 10,

pp. 113-123.

4. Bereziuc, R., Alexandru, V., Ciobanu, V., 2011: Accesibilizarea pădurilor în prezent

şi soluţii pentru viitor. Lucrare susţinută la A.S.A.S. Bucureşti în data de 5 mai 2011.

5. Bereziuc, R., Alexandru, V., Ciobanu, V., 2013. Accesibilizarea pădurilor în condiţii

ecologice, în vederea valorificării masei lemnoase. În: Revista Pădurilor, anul 128, nr.

6, pp. 28 – 34.

6. Björheden, R., Apel, K., Shiba, M., Thompson, M., 1995. IUFRO forest work study

nomenclature. Grapenberg, Sweden: Swedish University of Agricultural Science,

Department of Operational Efficiency, 16p.

7. Borz, S.Al., 2014. Evaluarea eficienţei echipamentelor şi sistemelor tehnice în

operaţii forestiere. Editura Lux Libris, 251 p.

8. Borz, S.Al., Ignea, G. Popa, B., Spârchez, G., Iordache, E., 2015a. Estimating time

consumption and productivity of roundwood skidding in group shelterwood system –

a case study in a broadleaved mixed stand located in reduced accessibility conditions.

Croatian Journal of Forest Engineering 36(1): 137-146.

9. Borz, St.Al., Niţă, M.D., Derczeni, R.Al., Vişan, J., Tiţă, G.C., Fornea, M., Apăfăian,

A., 2015b. Evaluarea eficienţei la colectarea de date prin măsurători GPS în aplicaţii

de dezvoltare şi actualizare a unui sistem informatic de gestiune a reţelei de transport

auto forestier. În: Revista Pădurilor, anul 130, nr. 5-6 (septembrie – decembrie), pp.

50-65.

10. Cavalli, R., Grigolato, S., 2010. Influence of characteristics and extension of a forest

road network on the supply cost of forest woodchips. Journal of Forest Research, vol.

15, pp. 202-209.

11. Eisenhauer, J.G. 2003. Regression through origin. Teaching statistics 25(3): 76-80.


72

12. Contreras, M., Aracena, P., Chung, W., 2012. Improving accuracy in earthwork

volume estimation for proposed forest roads using a high-resolution digital elevation

model. În: Croatian Journal of Forest Engineering, vol. 33(1), pp. 125-142.

13. Crăciunescu, A., 2014. Regia Naţională a Pădurilor. Plan de management iulie 2014

– iunie 2017. În: Revista Pădurilor, vol. 3-4, pp. 4-13.

14. Enache, A., Ciobanu, V., Pertlik, E. 2012. Approaches regarding the environmental

impact assessment of forest roads with a special emphasis on the Romanian forest

sector. Bulletin of the Transilvania University of Braşov. Series II: Forestry-Wood

Industry-Agricultural Food Engineering, Vol. 5, 54(1): 63-72.

15. Ghaffarian, M.R., Sobhani, H., 2007. Optimization of an existing forest road network

using Network 2000. În: Croatian Journal of Forest Engineering, vol. 28(2), pp. 185-

193.

16. Gerasimov, Y., Sokolov, A., Karjalainen, T., 2008. GIS-based decision-support

program for planning and analyzing short-wood transport in Russia. În: Croatian

Journal of Forest Engineering, vol. 29(2), pp. 163-175.

17. Gumus, S., Aricak, B., Enez, K., Acar, H.H., 2009. Analysis of tree damage caused by

rockfall at forest road construction works. În: Croatian Journal of Forest

Engineering, vol. 30(2), pp. 151-158.

18. Heinimann, R.H., 1998. A computer based model to differentiate between skidder and

cable-yarder based road network concepts on steep slopes. În: Journal of Forest

Research, vol. 3(1), pp. 1-9.

19. Holzleitner, H., Kanzian C., Stampfer, K., 2011. Analyzing time and fuel consumption

in road transport of round wood with an onboard fleet manager. În: European Journal

of Forest Research, vol. 130, pp. 293-301.

20. Hruza, P., Vyskot, I. 2010. Social-recreation evaluation of forest roads and their

suitability for trails: towards a complex approach. Croatian Journal of Forest

Engineering 31(2): 127-135.

21. Iordache, E., 2010. Accesibilizarea pădurilor, Editura Universităţii Transilvania din

Braşov, 165 p.

22. Iordache, E., 2015. Accesibilizarea pădurilor cu mijloace de colectare şi transport,

Editura Lux Libris, 320 p.


73

23. Jourgholami, M., Abdi, E., Chung, W., 2013. Decision making in forest road planning

considering both skidding and road costs: a case study in the Hyrcanian Forest in

Iran. În: iForest, vol. 6, pp. 59-64.

24. Klvač, R., Kolařik, J., Volná, M., Drápela, K., 2013. Fuel consumption in timber

haulage. În: Croatian Journal of Forest Engineering, vol. 34(2), pp. 229-240.

25. Krč, J., Beguš, J., 2013. Planning forest opening with forest roads. În: Croatian

Journal of Forest Engineering, vol. 34(2), pp. 217-228.

26. Magagnotti, N., Spinelli, R. (Eds.), 2012. COST Action FP0902 - Good Practice

Guideline for Biomass Production Studies. CNR IVALSA, Florence, Italy, ISBN978-

88-901660-4-4, 41 pp., available at: www.forestenergy.org.

27. Majilingová, A., 2012. Opening-up of forests for fire extinguishing purposes. În:

Croatian Journal of Forest Engineering, vol. 33(1), pp. 159-168.

28. Naghdi, R., Limaei, S.M., 2009. Naghdi, R., Limaei, S.M., 2009. Optimal forest road

density based on skidding and road construction costs in Iranian Caspian forests. În:

Caspian Journal of Environmental Sciences, vol. 7(2), pp. 79-86.

29. Najafi, A., Sobhani, H., Saeed, A., Makhdom, M., Mohajer, M.M., 2008. Planning

and assessment of alternative forest road and skidding networks. În: Croatian Journal

of Forest Engineering, vol. 29(1), pp. 63-73.

30. Najafi, A., Richards, E.W., 2013. Designing a forest road network using mixed linear

integer programming. În: Croatian Journal of Forest Engineering, vol. 34(1), pp. 17-

30.

31. Nevečerel, H., Pentek, T., Pičman, D., Stankić, I., 2007. Traffic load of forest roads as

a criterion for their categorization - GIS analisys. În: Croatian Journal of Forest

Engineering, vol. 28(1), pp. 27-38.

32. Olsen, E., Hossain, M., Miller, M. 1998. Statistical comparison of methods used in

harvesting work studies. Oregon State University, Forest Research Laboratory,

Corvallis, OR. Research Contribution nº 23. 31 pp.

33. Olteanu, N., 2003. Reţele de drumuri forestiere. Editura Universităţii Transilvania din

Braşov, 152 p.

34. Oprea, I. 2008. Tehnologia exploatării lemnului [Timber Harvesting Technology].

Transilvania University Press, Braşov, 237 pp.


74

35. Pellegrini, M., Grigolato, S., Cavalli, R., 2013. Spatial multi-criteria decision process

to define maintenance priorities of forest road network: an application in the Italian

alpine region. În: Croatian Journal of Forest Engineering, vol. 34(1), pp. 31-42.

36. Pentek, T., Pičman, D., Potočnik, I., Dvorščak, P., Nevečerel, H., 2005. Analysis of an

existing forest road network. În: Croatian Journal of Forest Engineering, vol. 26(1),

pp. 39-50.

37. Pentek, T., Nevecerel, H., Porsinsky, T., Picman, D., Lepoglavec, K., Potocnik, I.,

2008. Methodology for development of secondary forest traffic infrastructure

cadastre. În: Croatian Jorunal for Forest Engineering, vol. 29(1), pp. 75-83.

38. Pirti A, 2008. Accuracy assessment of GPS positioning near the forest environment.

Croatian Journal of Forest Engineering 29(2): 189-199.

39. Potočnik, I. 2006. Road traffic in protected areas - case study in Triglav National Park,

Slovenia. Croatian Journal of Forest Engineering 27(2): 115-121.

40. Sisakht, S.R., Majnounian, B., Saravi, M.M., Abdi, E., Surfleet, C., 2014. Impact of

rainfall intensity and cutslope material on sediment concentration from forest roads in

northern Iran. În: iForest, vol. 7, pp. 48-52.

41. Ungur, A., 2008. Pădurile României – Trecut, prezent şi viitor. Politici şi strategii.

Editura Devadata.

42. Vorovencii, If., 2010: Fotogrammetrie. Editura Matrix Rom, Bucureşti. ISBN 978-

973-755-580-9.

43. Wasson, C.S. 2006. System analysis, design and development. Concepts, principles

and practices. Wiley & Sons, Inc., Hoboken, New Jersey, 818 pp.

44. ***, 1994. Hotărârea de Guvern nr. 15 din 11 ianuarie 1994 privind reorganizarea

regiilor autonome de exploatare, transport şi prelucrare primară a lemnului „Estrel”

– Suceava, „Sudrel” – Bucureşti şi „Vestrel” – Braşov în societăţi comerciale.

Publicată în Monitorul Oficial al României nr. 46 din 22 februarie 1994.

45. ***, 2000. Legea nr. 1 din 11 ianuarie 2000 pentru reconstituirea dreptului de

proprietate asupra terenurilor agricole şi celor forestiere, solicitate potrivit prevederilor

Legii fondului funciar nr. 18/1991 şi ale Legii nr. 169/1997. Publicată în Monitorul

Oficial al României nr. 8 din 12 ianuarie 2000.

46. ***, 2011b. Date privind reţeaua de transport forestier. Institutul de Cercetări şi

Amenajări Silvice şi Institutul Naţional al Lemnului Bucureşti.


75

ANEXE


76

ANEXA 8

Sistem decizional IT pentru gestionarea şi dezvoltarea reţelei de drumuri forestiere

Doctorand Conducător de doctorat

Ing. Jean VIŞAN Prof. univ. dr. ing. Valentina CIOBANU

În condiţiile actuale, accesibilitatea pădurilor este asigurată printr-o vastă reţea de căi transport pentru care s-a urmărit crearea unei baze de date care să permită localizarea administrativ-teritorială a drumului şi să ofere informaţii legate de caracteristicile geometrice, modul de consolidare a părţii carosabile şi informaţii referitoare la prezenţa şi particularităţile lucrărilor de apărare consolidare existente de-a lungul traseului.

În scopul colectării datelor au fost selectare două ocoale silvice pilot (Comandău şi Sinaia), alegerea celor două ocoale silvice montane bazându-se pe faptul că cea mai mare parte a reţelei de transport forestier se află în zona montană a României.

La colectarea datelor de teren s-au utilizat receptoare GPS, aplicându-se şi colectarea datelor prin zboruri de mică altitudine, tehnici care pot oferi informaţii importante referitoare la caracteristicile drumurilor forestiere. În plus, se pot colecta date despre drumurile forestiere afectate de calamităţi şi inaccesibile factorului uman.

Performanţa colectării datelor a fost influenţată de caracteristicile segmentelor de drum delimitate în seturile de date. Diferenţele de performanţă constatate între cele două ocoale silvice pot fi rezultatul unor raporturi diferite elemente folosite la procesarea şi analiza datelor. Tehnicile de colectare a datelor prin zboruri de mică altitudine pot fi utilizate cu succes în diferite activităţi relaţionate cu planificarea şi gestionarea infrastructurii de transport forestier.

Teza a urmărit şi crearea unei baze de date care a inclus elemenetele de identificare ale drumului, localizarea acestuia, elementele geometrice şi constructive, alcătuirea şi consolidarea structurii rutiere, lucrările de artă, lucrările de apărare-consolidare, starea tehnică a drumurilor şi lucrările de întreţinere şi reparaţii efectuate după punerea în funcţiune a drumurilor forestiere. Importanţa acestei baze de date constă în faptul că se poate face o planificare riguroasă şi etapizată a drumurilor care necesită lucrări de reabilitare şi de întreţinere.

Computer aided decisional system for the management and development of forest roads network

PhD Student Coordinator

Eng. Jean VIŞAN Prof. PhD. Eng. Valentina CIOBANU

The forest accessibility is nowadays ensured through a wide network of transportation roads. With a

view to locate the road territory under administrative approach, a large database was created. Information related to the geometrical features, the consolidation way of the road and the peculiarities of the consolidation works along the road are provided by such database.

In order to collect such data, two pilot forestry areas were selected, namely Comandau and Sinaia. Their selection was done based on the fact that the largest network of forest roads is located in Romania in the mountain area.

GPS devices were used to collect data in the field. Also flights at low altitude were used for collecting data. Such techniques offer important data regarding the features of the forest roads, including those ones from damaged areas and with low accessibility.

The data collection was influenced by the features of the road segments within the data sets. The differences noticed between the two forest areas may be the result of some different ratios among the elements used for data processing and analysis. The techniques of collecting data by flights at low altitude can be successfully used in various activities related to the management and development of the forestry transportation infrastructure.

The PhD thesis aimed to create a database in which the road identification elements, the road location, its geometrical and constructive elements, the road structure consolidation, the road art and consolidation works and also the road maintenance and repairing works were included. The importance of such database consists in the fact that a rigurous planning of the forest roads which need rehabilitation and maintenance works may be applied.


77

ANEXA 9

CURRICULUM VITAE Nume: Visan Prenume: Jean Data şi locul naşterii: 28.02.1977, oraşul Buzău, judeţul Buzău Starea civilă: căsătorit Domiciliul stabil: Buzău, B-dul. Unirii, bl. O2, ap. 16 Telefon: 0730 653 885 Adresa de e-mail: [email protected] Studii liceale: Liceul „Henri Coanda” Studii universitare: 1996 – 2001: Facultatea de Silvicultură şi Exploatări Forestiere, Universitatea Transilvania din Braşov Activitatea profesională: sept. 2015 – prezent Şef Birou la Biroul Investiţii din Fonduri Proprii şi Accesibilizare oct. 2012 – sept. 2015 inginer în cadrul Regiei Naţionale a Pădurilor – ROMSILVA

(Serviciul Investiţii) mai 2010 – oct. 2012 Şef Serviciu Mecanizare, Accesibilizare şi Investiţii în cadrul

Regiei Naţionale a Pădurilor – ROMSILVA mai 2006 – mai 2010 inginer în cadrul Regiei Naţionale a Pădurilor – ROMSILVA

(Serviciul Investiţii – Mecanizare) oct. 2004 – mai 2006 inginer în cadrul Direcţiei Silvice Buzău. Compartiment: Investiţii

– Mecanizare mai 2002 – oct. 2004 inginer în cadrul Ocolului Silvic Vintilă Vodă. Compartiment:

Investiţii – Mecanizare oct. 2001 – mai 2002 inspector în cadrul Inspectoratului de Regim Silvic şi Cinegetic

Buzău Activitatea ştiinţifică: 1 articol trimis la un jurnal cotat ISI 5 articole publicate în reviste cotate BDI 3 lucrări susţinute la conferinţe internaţionale 1 lucrare ca membru in comitetul de redacţie (Monografia: Romsilva la 25 de ani) Limbi străine cunoscute: engleză.


78

ANEXA 10

CURRICULUM VITAE Personal data: Name: Visan Surname: Jean Date and place of birth: February 28, 1977, Buzau, Buzau county Marital status: married Residence: Bdul Unirii , Bl. O2, 4th floor , ap. 16, Buzau, Buzau county Phone number: 0730 653 885 Email adress: [email protected] Secondary studies: 1991 – 1995: Henri Coanda Highschool Buzau University studies: 1996 – 2001: Faculty of Silviculture and Forest Engineering, Transilvania University of Brasov 2013 – present: PhD Student (at form without frequent ), Transilvania Universitz of Brasov Professional activity: Sept. 2015: Investments Office Chief – RNP 2012 – 2015: Engineer Investments Office – RNP 2010 – 2012: Engineer Accessibility and Service and Investments Chief – RNP 2006 – 2010: Engineer Mechanization Office – RNP 2004 – 2006: Engineer Investments and Mechanization Compartment – D.S. Buzau 2002 – 2004: Engineer Investments and Mechanization Compartment – O.S. Vintila Voda 2001 – 2002: Forestry and Hunting Inspectorate Scientific activity: 1 article sent to a journal ISI 5 articles published in BDI journals 3 conference papers 1 book in the redaction committee (Romsilva la 25 de ani) Foreign languages: English

Documents

Universitatea Transilvania din Braşovold.unitbv.ro/Portals/31/Sustineri de doctorat... · 2017-04-13 · Universitatea Transilvania din Braşov Şcoala Doctorală Interdisciplinară