Principy vymezení I. a II. zóny příměstských lesů
Příspěvek byl uveřejněn ve sborníku
ČLS (2006): Hospodaření v městských a příměstských lesích (strana 18-25).
Karel Matějka
Jedním ze základních úkolů projektu "Problematika péče o lesy v okolí hl. m. Prahy s ohledem na jejich funkční využívání" bylo definování území, které může plnit ve zvýšené míře rekreační funkce pro obyvatele hlavního města Prahy. K tomuto účelu bylo využito analýzy současného stavu, dosavadních přístupů řešení a exaktně formulovaných současných požadavků na plnění rekreačních funkcí lesů. Překryvem jednotlivých kritérií pro plnění rekreačních funkcí lesů byla definována první a druhá zóna příměstských lesů, kde prvořadou funkcí určující způsob hospodaření je funkce rekreační. Výměra ploch těchto zón odpovídá evropským standardům, jak jsou definovány v dokumentech EU. Odvození standardů pro podmínky okolí Prahy bylo úkolem pracoviště LDF MZLU v Brně (Prof. Vyskot a kolektiv).
Základním úkolem před vlastním vymezením obou zón bylo provedení důkladné analýzy parametrů prostředí, současného stavu lesních porostů a stanovení potenciálního a aktuálního rekreačního využití lesů v širší oblasti okolí Prahy. Zvláště posledně jmenovaný bod byl principiální pro další rozhodování a proto mu bude věnována pozornost na prvém místě.
Zájem trávit volný čas v lesích v okolí Prahy je možné předvídat ze dvou základních východisek – dostupnosti a atraktivity cíle (tj. určité lokality). Na rozdíl od situace v zahraničí je v Čechách třeba navíc uvažovat i fenomén tradiční víkendové rekreace, která má zvláště v okolí Prahy téměř stoletou tradici a významně usměrňuje pobyt Pražanů v lese do nejbližších velkých lesních celků. V místech, kde je tradiční chatová zástavba cílem víkendového (tj. dvoudenního) výjezdu Pražanů, vznikla za dobu existence chatových osad a kolonií i další zařízení a vybavení, která jsou atraktivní i pro krátkodobý (jednodenní, půldenní) pobyt. Proto vyhodnocení rekreačních objektů na lesních pozemcích bylo neopominutelnou součástí projektu.
Les jako cíl rekreace je ovlivněn nabídkou užitků, které návštěvník získá. Ať jsou to sezónní sběry lesních plodů nebo možnost bezpečné procházky lesním prostorem. Pražské okolí, opět již s dlouhou tradicí, je dobře vybaveno značenými turistickými trasami, v poslední době se velmi rozšířila nabídka značených cyklostezek včetně možnosti využít pražské integrované dopravy k východiskům cyklostezek. Nabídka turistických tras je důležitou atraktivitou pro krátkodobou rekraci stejně jako v zahraničí. V okolí Prahy se nabízejí i služby hippoturistiky, jejichž obliba stále narůstá. V celém území se nacházejí pouze dvě oficiální místa pro koupání (zdroj: HEIS VÚV TGM), z nichž Slapy jsou v zájmovém území (spadají do dále vymezené I. zóny), a tak na existenci vodního toku jako turistické atraktivity nebyl brán zvláštní zřetel, s výjimkou okolí Brandýsa n. Labem, kde jsou bývalé pískovny, které jsou hojně rekreačně využívány, včetně oficiálního koupaliště v katastru obce Lhota. Při analýze byly také využity výsledky hodnocení komplexního turistického potenciálu, které v sobě zahrnují i hodnocení estetické a kulturní atraktivity daného území.
Druhým aspektem turistické návštěvy je dostupnost cíle. Součástí řešení nebylo samostatné zkoumání způsobu dopravy Pražanů za rekreací do lesa. Okolí Prahy je však dobře obsluhováno Pražskou integrovanou dopravou, z mapy jejích zastávek je zřejmé, že pokrývá železniční i silniční síť. Zastávky autobusů jsou na všech významnějších křižovatkách a odbočkách k sídlům a vzhledem k tomu, že do lesa je vjezd soukromým vozidlům zakázán, pokrývají zastávky ROPID více-méně stejná místa, kam se lze dostat i soukromým vozidlem. Proto pro analýzu dostupnosti byla zvolena jen síť zastávek ROPID.
Třetím aspektem stanovení krátkodobé turistické zátěže je počet obyvatel Prahy v určité vzdálenosti od uvažovaného lesního porostu.
· V průběhu řešení byla metodika stanovení FAZ podle MŽP/LDF MZLU v Brně (Vyskot, 2003) zvolena jako prioritní a tak analýzy intenzity rekreačního využívání lesů byly prováděny v území pokrývající katastry okolí Prahy. Zpracované analýzy intenzity turistiky pak sloužily k přesnému vymezení katastrů s přípražskými lesy (viz následující kapitola).
· Generalizace zpracování byla prováděna vždy na plochu celého katastru, protože v dalším má být respektován požadavek vymezení hranic příměstských lesů vždy pomocí hranic katastrů.
· Vymezení území s nějakou formou ochrany, která může limitovat intenzivní rekreační funkci lesa.
· Shromážděna byla řada dalších dat, které mohou sloužit k upřesnění a zdůvodnění vymezení příměstských lesů.
Použita byla následující data:
· Chráněná území – data OPRL a Agentury ochrany přírody a krajiny a volně dostupná data (HEIS VÚV, MŽP) poskytovaná službou WMS.
· Komplexní rekreační potenciál: manuální digitalizace analýzy potenciálu cestovního ruchu (ÚÚR, 2002) pro každý katastr Středočeského kraje.
· Hippoturistika – vyhledání všech koňských stájí a farem a jízdáren v dostupných informačních zdrojích (speciální informační servery, Zlaté stránky).
· Turistické stezky – manuální digitalizace ze scanovaných turistických map (SHOCKART).
· Cyklostezky – vektorová data poskytnuta Krajským úřadem Středočeského kraje a doplněna manuální digitalizací cest vhodných pro cykloturistiku podle turistických map. Soubory pěších stezek a cyklostezek byly následně sloučeny do jedné vrstvy.
· Chaty na lesních pozemcích: listinný seznam lesních parcel, na kterých je omezena produkční funkce lesa. Seznamy poskytnuty KÚ Středočeského kraje. Pro účely analýzy byly parcely spočteny pro každý katastr.
· Zastávky ROPID – vektorová mapa, poskytnutá ROPIDem, stav 2003.
· Počty obyvatel Prahy podle katastrů, stav k roku 2001 – Magistrát hlavního města Prahy, soubor programu Excel
· Lesní plochy – zpracovaná vrstva lesních komplexů v GIS (vektorová mapa, popis viz následující kapitola).
Analýza
intenzity turistické zátěže a vymezení forem ochrany území byly zpracovány
v prostředí geografického informačního systému ArcGIS
Při vlastním zpracování analýz byly dle potřeby vlastnosti zkoumaného území vyjádřeny vektorovým nebo rastrovým datovým modelem.
Zpracována byla rastrová data s
pixelem 100 ×
1. Rekreační potenciál převzal klasifikaci zpracovatele (ÚÚR, 2002).
2. Hippoturistika byla klasifikována jen podle existence nebo neexistence výskytu aspoň nějaké koňské stáje, jízdárny nebo farmy nabízející služby veřejnosti.
3. Přítomnost turistických a cyklistických stezek v lese nebo jeho nejbližším okolí, např. po kraji lesa, byla zjišťována tak, zda se ve 100m okolí stezky vyskytuje lesní plocha.
4. Hustota chat na lesních pozemcích v katastru byla vypočtena jako podíl počtu pozemků s chatou k výměře lesní půdy v daném katastru. Neboť nebyly známy výměry pozemků s chatou, vypovídají vypočtené hodnoty pouze o četnosti jevu, nikoli o jeho velikosti. I tak lze však usoudit, že existuje-li na území jednoho katastru v lese více pozemků s chatou než někde jinde, je v tomto lesním území větší intenzita pobytové rekreace.
5.
Dostupnost lesa ze zastávek Pražské integrované dopravy byla
zkoumána podobně jako dostupnost lesa z turistických stezek výpočtem
V následujícím kroku se klasifikace složek 1-5 sečetla a každý hektar zkoumaného území získal hodnotu ve škále 0-8, přičemž hodnota 0 znamená nejmenší a hodnota 8 největší dostupnost a turistickou atraktivitu území.
Intenzita rekreačního využívání byla analyzována jako souběh turistické atraktivity území a počtu obyvatel Prahy, žijících v určité vzdálenosti od tohoto území. Pro každý hektar zkoumaného území byla vypočtená klasifikace turistické atraktivity následně vážená hodnotou podle bodu 6 nebo 7 tabulky 1 v závislosti na počtu Pražanů bydlících v určité vzdálenosti od daného bodu.
Tabulka 1. Parametry pro hodnocení rekreačního využívání lesa. Ke každé klasifikaci ANO byla přiřazena hodnota 1, ke klasifikaci NE hodnota 0.
složka analýzy |
klasifikace |
význam klasifikace |
1. rekreační potenciál |
0=m1..m3 1=z1..z4 2=zl1..zl3 3=c1 |
nízký střední vyšší nejvyšší |
2. existence koňské farmy v katastru (Mapa 1.12) |
ANO/NE |
existuje aspoň jedna farma? |
3. 100m okolí turistické nebo cyklistické stezky |
ANO/NE |
leží v 100m okolí stezky? |
4. hustota chat na lesních pozemcích |
0-3 |
3 je nejvyšší |
5. 1000m okolí zastávky ROPID |
ANO/NE |
je do 15 min chůze od zastávky PID? |
6. počet
Pražanů ve vzdálenosti |
0 1 2 3 4 |
do 10 000 obyvatel do 250 000 do 500 000 do 750 000 více |
7. počet
Pražanů ve vzdálenosti |
0-4 |
jako v předchozím případě |
Tabulka 2. Průměrné ukazatele hodnocené v rámci katastrů
proměnná |
název |
minimum |
25% kvantil |
medián |
75% kvantil |
maximum |
CHATY |
hustota chat na lesních pozemcích |
0 |
0,004 |
0,025 |
0,125 |
16,6 |
ROPID |
1000m okolí zastávky ROPID |
0,002 |
46,0 |
80,7 |
99,9 |
100 |
STEZKY |
100m okolí turistické nebo cyklistické stezky |
0 |
0 |
0 |
6,35 |
79,5 |
ROPID_ST |
průměrná hodnota pro překryv vrstev předchozích dvou ukazatelů |
0,01 |
9,59 |
30,6 |
47,4 |
69,9 |
TUR |
průměrná turistická atraktivita zájmového území |
0 |
0 |
1,09 |
2,28 |
5,21 |
REKRE |
rekreační potenciál |
m1..m3 = 0; z1..z4 = 1; zl1..zl3 = 2; c1 = 3 | ||||
HIPPO |
existence koňské farmy v katastru |
kategoriální proměnná (1=farma přítomna) |
Modifikované standardy příměstských rekreačních lesů vychází z uznaných standardů Evropské Unie. Ty však ošetřují podrobně ošetřují pouze rekreační lesy sídel do 100 000 obyvatel. Stanovení hodnot standardů pro sídla na 1 000 000 obyvatel bylo provedeno extrapolací.
Na základě vyhodnocení reálných potenciálů obou sledovaných funkcí lesů s přihlédnutím na současný stav lesních porostů (zvláště k věkové struktuře lesů; jedná se o takzvané "reálné efekty") stanovil kolektiv Prof. Vyskota minimální potřebnou plochu lesů následovně
I. zóna
II.
zóna
Umístění této plochy bylo prováděno na základě znalostí místních poměrů ve vztahu k rekreačním potřebám. Hranice byly stanoveny na základě tzv. FAZ, přičemž byly použity zvláště souhrnné kategorie klasifikace území podle potenciálu a intenzity rekreačního využívání lesů. Přihlédnuto bylo i k dalším vrstvám. Užitečné je probrat postupně jejich význam a zdůvodnění význačných rysů, zvláště pak ve vztahu ke konečnému vymezení obou zón příměstských lesů.
· Ve vlastním území I. a II. zóny se nenacházejí rozsáhlejší plochy chráněné z hlediska podzemních vod. Tím byl eliminován potenciální konflikt zájmů s vodním hospodářstvím.
· Přírodní parky jsou významné z rekreačního hlediska. Je proto žádoucí jejich zapojení do oblasti příměstských lesů v případě, že nehrozí konflikt se zájmy ochrany přírody.
·
Příměstské lesy v I. zóně by měly být dobře dopravně
přístupné. Hranice I. zóny by měla být vedena tak, aby zóna pokrývala území, kde
ve vzdálenosti do
· Vymezení mezi I. a II. zónou, částečně i vnější hranice II. zóny, bylo provedeno především podle turistické atraktivity hraničních katastrů.
· Hustota chat na lesních pozemcích byla považována za významnou pro stanovení průběhu vnější hranice II. zóny.
· Většina území v okolí Prahy je dobře dostupná hromadnou dopravou; proto tento faktor zřejmě nemusí hrát významnější roli při vymezení příměstských lesů.
· Dostupnost lesa po stezkách nebyla použita jako samostatný faktor, ale pouze jako součást ukazatele turistická atraktivita území (viz mapa 1.7).
· Předchozí platí i pro hippoturistiku.
· Vojenské lesy se na území I. zóny prakticky nenacházejí, v II. zóně se jedná o jednu rozsáhlejší lokalitu na severovýchodě území a to v přímém sousedství vysoce rekreačně atraktivních území v blízkosti Brandýsa nad Labem.
· Takzvané "rekreační lesy" byly vymezeny při zpracovávání OPRL, kde se jedná o území, která byla identifikována jako silně rekreačně využívaná. V okolí Prahy jsou tato území asymetricky rozmístěna a to zvláště v souvislých plochách v okolí Vltavy a Sázavy jižně od Prahy. Blíže k hlavnímu městu umístěné tyto rekreační lesy se nacházejí v rámci zde vylišených zón příměstských lesů.
· Rozmístění lesních komplexů v území je další příčinou prostorové asymetrie vymezení příměstských lesů. Dále bylo uvažováno, že rozsáhlejší lesní komplexy nebývají většinou tak intenzivně zatíženy rekreací, respektive poškozování lesního ekosystému rekreací bývá méně výrazné. Proto je možné některá území s rozsáhlejšími (méně fragmentovanými) lesy vyloučit z území příměstských lesů. To se týká například části Brd nebo vedení části hranice mezi I. a II. zónou.
Vymezení obou zón probíhalo v několika krocích. Vycházelo se z kombinace čtyř různých starších variant ohraničení příměstských lesů Prahy, jak jsou vyjádřeny na mapě 1. Zóna I byla v terénu vymezena poměrně konzistentně na základě znalostí intenzivního rekreačního využívání jednotlivých katastrů v okolí Prahy. Tato zóna má větší výměru lesů, nežli je výměra, která byla navržena výše, přičemž však jsme nebyli schopni dané území omezit tak, aby území zůstalo celistvé, byly v něm zařazeny vždy celé katastry a nevyřadily jsme nějaké území, které je z rekreačního hlediska minimálně stejně významné, jako jsou území v zóně zbývající. Výměra se snižovala u zóny II.
Základem pro vymezení zóny I i II byla provedená analýza turistické atraktivnosti území, která je uvedena v kapitole 1.
Podmínky lesů v zájmové oblasti byly stanovovány na základě různých datových vrstev v prostředí GIS. Jako zvláště důležité je potřebné zmínit následující zařazené skupiny charakteristik.
Při roztříštěné majetkové držbě
lesů bylo potřebné vycházet z dostupných vrstev, které nemají návaznost na
majetkové poměry. Vycházelo se tedy z vrstvy lesnické typologie zpracované v
rámci Oblastních plánů rozvoje lesů. Lesní komplexy byly arondovány tak, aby v
rámci jednoho komplexu byly všechny lesní plochy, které mohou být odděleny pásem
bezlesí o šíři maximálně
Z hlediska plnění různých funkcí
(jak rekreačních, tak i ekologických nebo produkčních) a potřeb managementu
(například ochrana před větrem) nelze velikost lesního komplexu popisovat pouze
jeho plochou, ale je potřebné vyjádřit též jeho další vlastnosti závisející na
tvaru zaujaté plochy. Za základ byl vzat průměr lesního komplexu d = 4 P / O ,
který byl odvozen z plochy (P) a obvodu (O) daného lesního komplexu tak, aby se
jednalo o průměr jedné kružnice takové, že bude-li lesní komplex složen z
takovýchto kružnic, jejich celková plocha a celkový obvod budou totožné s
plochou a obvodem daného lesního komplexu. Za limitní průměr je možno považovat
takovou hodnotu, která odpovídá průměrnému lesnímu komplexu o ploše
Soubory lesních typů byly převzaty z dat OPRL. Pro každý SLT byla odvozena přirozená druhová skladba dřevin na základě kompilace literatury s přihlédnutím k vlastním znalostem o chování dřevin v zájmovém území. Celkem se v území vyskytuje přirozeně minimálně 28 druhů dřevin rozlišovaných v lesnictví, přičemž počet botanických taxonů je vyšší. Přitom nebyly uvažovány křoviny, které v okolí Prahy jsou na některých stanovištích velmi významnou složkou porostu (například lesostepní lokality).
Současné zastoupení dřevin a z něj odvozené charakteristiky byly zpracovávány pouze pro plochy lesa ležící v rámci majetků, pro které byla dostupná data LHP / LHO.
Různorodost porostu je možné
kvantifikovat počtem zastoupených druhů dřevin, což však není příliš vhodné,
protože potřebné je rovněž uvažovat zastoupení jednotlivých druhů v porostu. To
je možné při použití indexů druhové diversity. Velmi často a vhodně bývá v
ekologii používán Shannon-Wienerův index druhové diversity H' = - Σ
p*log2(p) , kde p je podíl druhu (reálná hodnota mezi
Okolí Prahy je z geologického hlediska velmi pestré a i v rámci generalizované mapy se nachází celkem 14 jednotek. Největší rozdíl je možné vidět mezi tabulovou oblastí s kvartérními sedimenty na severu a severovýchodě, kde se však vyskytuje minimum lesních porostů a zvláště porostů vhodných pro rekreaci, a zbytkem území. Dále je nutno zmínit specifikum Českého krasu s paleozoickými horninami, většinou vápenci nebo dalšími bazickými horninami. Jižní část území je velmi pestrá, což má odraz i v pestřejším složení jednotek přirozené vegetace a v zastoupení lesních typů. Jedná se současně o oblast, která je rekreačně atraktivní, což má několik příčin, mimo jiné se zde též odráží geologická stavba se svým odrazem v pestřejším modelování terénu, který je sekundárně rozčleněn hlavními říčními toky - Vltavou a Sázavou. Jihovýchod oblasti zasahuje výběžek Moldanubika, který není tak výrazný jako předchozí jednotky, vytváří však území, které doplňuje mozaiku různých typů krajiny o další prvek.
V území se přirozeně vyskytují především dubohabřiny a acidofilní doubravy na jihu. Zvláště západní a severozápadní část území je typická mozaikou s prvky termofytika (subxerofilní a šípákové doubravy). Severovýchod zaujímá rozsáhlá oblast nivy Labe s původně lužními lesy. Z hlediska rekreačního využití jsou nejvíce zasaženy lesy ležící na ploše s přirozenou vegetací tvořenou acidofilními doubravami a acidofilními bučinami (severovýchodní výběžek Brd) nebo květnatými bučinami (jihovýchodně od Prahy).
Heterogenita přírodních poměrů v okolí Prahy se odráží v biogeografickém členění - viz například Culek et al. (1996). Obdobně vypadá i fytogeografické členění. Tyto skutečnosti se odrážejí rovněž v zastoupení několika územních jednotek přirozených lesních oblastí. Při plánování lesnických zásahů na tak malém území jako je užší okolí Prahy nemusí být zřejmě prvotně brán zřetel na přesné vedení jednotlivých hraničních čar, ale je nutno vždy posuzovat přírodní a růstové podmínky konkrétní lokality.
Zpracovaná mapa ukazuje rozdělení
lesních komplexů podle jejich velikosti, respektive podle jejich vypočítaného
průměru d, pro který byly uvažovány následující limitní hodnoty definující
velikostní kategorie lesních komplexů:
V rámci dat LHP/LHO je uvedena velmi pestrá současná skladba dřevin. Dále bylo analyzováno dřevinné složení lesních porostů v celé zájmové oblasti. Ta se výrazně mění podle příslušnosti porostní skupiny k lesnímu komplexu určité velikosti. Následující přehled uveden právě podle čtyř různých velikostních kategorií lesních komplexů - A - nejmenší, D - největší. První skupina sloupců tabulky 3 udává průměrné zastoupení každého druhu v porostní skupině, pokud je tento druh v dané porostní skupině přítomen. Druhá čtveřice sloupců udává podíl porostních skupin, v nichž se druh vyskytuje. Jedná se o dva údaje, které se často chovají rozdílně. Existují tak druhy, které dosahují vysoké lokální dominance, ale frekvence jejich výskytu je nízká (například topoly a řada druhů označených v tabulce 3 jako "doprovodné"). Naopak jiné druhy přes svou vyšší frekvenci nedosahují zvýšené průměrné zastoupení v porostu (bříza). Celá tabulka 3 je seřazena tak, aby maximálně zdůraznila rozdílnost zastoupení jednotlivých dřevin v lesních komplexech různých velikostních kategorií. Silně fragmentované porosty mají zvýšené zastoupení řady listnáčů (například olše, jasan, babyka, třešeň), v menších lesních komplexech je rovněž silné zastoupení problematického akátu. Na druhé straně ve velkých komplexech lesa mají relativně vyšší zastoupení klasicky lesnicky využívané dřeviny, zvláště smrk, dále též borovice a buk.
Dále bylo vyhodnoceno druhové složení současných lesů z hlediska druhové diversity. Tento obraz je možné srovnat s diversitou stromového patra v rámci porostů přirozené skladby. Patrné je globální snížení druhové diversity dřevin a to i přes výše uvedená fakta. Ve zdejších lesích se jen na omezených plochách v rámci jedné porostní skupiny pracuje s větším počtem dřevin. To může vést i z hlediska pocitového k hodnocení porostů rekreanty jako "porosty fádní".
Aktuální i potenciální (přirozená) druhová skladba lesů byly použity pro vyhodnocení potenciálů funkcí lesů (funkce sociálně-rekreační a zdravotně hygienická).
Tabulka č. 3. Zastoupení druhů dřevin v lesních komplexech velikostních kategorií A (nejmenší) až D v rámci celého vylišeného území příměstských lesů.
|
Zastoupení v
porostu (%) pokud je druh přítomen |
Podíl
porostů | ||||||
Velikostní kategorie
lesa: |
A |
B |
C |
D |
A |
B |
C |
D |
Populus
tremula |
27.11 |
16.60 |
12.48 |
9.54 |
2.79% |
2.19% |
1.82% |
1.29% |
Alnus
glutinosa |
39.48 |
32.25 |
25.86 |
23.60 |
12.77% |
5.33% |
5.01% |
6.30% |
Fraxinus
excelsior |
30.55 |
24.39 |
21.84 |
20.77 |
14.43% |
12.43% |
6.45% |
1.55% |
Acer
campestre |
20.31 |
14.17 |
12.47 |
|
2.90% |
1.35% |
0.73% |
0.00% |
Acer
negundo |
35.50 |
42.94 |
26.25 |
|
1.51% |
0.12% |
0.01% |
0.00% |
Prunus
avium |
17.55 |
14.26 |
13.57 |
8.23 |
3.81% |
1.57% |
0.43% |
0.15% |
Pyrus
communis |
15.00 |
33.75 |
16.71 |
|
0.15% |
0.06% |
0.02% |
0.00% |
Malus
sylvestris |
10.00 |
17.50 |
31.56 |
|
0.04% |
0.02% |
0.02% |
|
Salix sp.
div. |
25.71 |
28.63 |
25.19 |
|
4.14% |
1.22% |
0.23% |
0.00% |
Juglans
regia |
20.00 |
38.29 |
13.78 |
40.00 |
0.11% |
0.05% |
0.01% |
0.01% |
Robinia
pseudacacia |
39.79 |
41.75 |
31.52 |
8.81 |
13.90% |
12.35% |
3.23% |
0.25% |
Populus
nigra |
44.17 |
59.23 |
38.09 |
10.00 |
0.68% |
0.66% |
0.17% |
0.01% |
Populus
alba |
51.93 |
48.94 |
44.16 |
24.38 |
3.32% |
2.04% |
0.35% |
0.15% |
Ulmus
minor |
18.65 |
16.03 |
12.45 |
4.25 |
0.75% |
0.70% |
0.33% |
0.05% |
Carpinus
betulus |
38.96 |
26.28 |
21.05 |
14.06 |
17.75% |
16.08% |
15.52% |
7.74% |
Acer
platanoides |
19.41 |
18.56 |
15.61 |
13.99 |
5.73% |
7.98% |
4.46% |
0.86% |
Picea
pungens |
11.83 |
10.21 |
10.39 |
9.86 |
2.26% |
3.12% |
2.99% |
0.42% |
Salix
caprea |
24.17 |
17.88 |
15.09 |
43.33 |
0.23% |
0.25% |
0.35% |
0.04% |
Pinus
nigra |
35.92 |
29.01 |
21.92 |
16.26 |
6.37% |
11.81% |
6.17% |
1.14% |
Acer
pseudoplatanus |
30.82 |
21.40 |
17.38 |
12.93 |
3.35% |
6.27% |
5.55% |
3.04% |
Quercus
petraea |
36.80 |
32.83 |
29.85 |
|
2.26% |
4.57% |
1.46% |
0.00% |
Aesculus
hippocastanum |
20.00 |
7.89 |
35.07 |
5.00 |
0.08% |
0.60% |
0.17% |
0.02% |
Tilia
cordata |
24.53 |
26.05 |
21.89 |
12.07 |
8.85% |
13.13% |
14.04% |
6.90% |
Pseudotsuga
menziesii |
43.21 |
17.77 |
14.53 |
11.78 |
0.53% |
0.97% |
3.67% |
2.98% |
Abies
alba |
25.00 |
13.84 |
15.40 |
12.49 |
0.08% |
0.72% |
5.83% |
5.26% |
Fagus
sylvatica |
14.53 |
18.46 |
26.93 |
19.94 |
3.54% |
10.23% |
25.63% |
17.79% |
Picea
excelsa |
39.58 |
43.27 |
53.52 |
50.61 |
15.41% |
21.77% |
49.07% |
48.61% |
Larix
decidua |
32.05 |
19.90 |
14.32 |
13.65 |
12.02% |
18.09% |
26.83% |
38.31% |
Betula
verrucosa |
25.30 |
17.99 |
11.86 |
10.12 |
12.70% |
15.78% |
19.25% |
26.86% |
Pinus
strobus |
29.00 |
24.36 |
13.21 |
16.30 |
0.08% |
0.35% |
0.63% |
2.11% |
Abies
grandis |
|
9.17 |
16.43 |
7.81 |
0.00% |
0.09% |
0.54% |
0.80% |
Pinus
sylvestris |
50.09 |
51.08 |
44.02 |
47.26 |
25.32% |
35.57% |
44.73% |
60.82% |
Ulmus
laevis |
50.00 |
2.00 |
6.44 |
|
0.04% |
0.03% |
0.01% |
0.00% |
Sorbus
aucuparia |
33.75 |
13.86 |
12.01 |
7.05 |
0.30% |
0.27% |
0.36% |
0.22% |
Quercus
robur |
39.41 |
33.80 |
28.84 |
29.13 |
42.28% |
37.65% |
44.68% |
43.09% |
Quercus
rubra |
17.28 |
18.54 |
15.86 |
32.60 |
3.05% |
8.14% |
7.90% |
8.06% |
Sorbus
torminalis |
5.00 |
5.29 |
7.38 |
|
0.11% |
0.05% |
0.08% |
0.00% |
Abies
concolor |
|
|
5.00 |
|
|
|
0.00% |
|
Alnus
incana |
2.00 |
24.44 |
24.18 |
|
0.04% |
0.14% |
0.09% |
0.00% |
Castanea
sativa |
|
|
50.00 |
|
|
|
0.00% |
|
Fraxinus
americana |
|
11.67 |
5.00 |
|
|
0.02% |
0.00% |
|
Juglans
nigra |
|
|
12.50 |
|
|
|
0.00% |
|
Picea (ostatní
druhy) |
|
|
5.00 |
|
|
|
0.00% |
|
Picea
glauca |
|
5.00 |
13.13 |
|
|
0.01% |
0.01% |
|
Picea
omorika |
|
5.00 |
2.33 |
|
|
0.04% |
0.02% |
|
Pinus (ostatní
druhy) |
|
|
|
6.50 |
|
|
|
0.05% |
Pinus
banksiana |
|
9.67 |
7.73 |
9.00 |
|
0.02% |
0.01% |
0.29% |
Pinus
contorta |
|
10.00 |
|
|
|
0.02% |
|
|
Pinus
mugo |
|
|
50.50 |
|
|
|
0.00% |
|
Prunus
padus |
|
|
14.00 |
5.00 |
|
|
0.03% |
0.02% |
Quercus
pubescens |
|
|
74.44 |
|
|
|
0.02% |
|
Quercus robur f.
slavonica |
|
80.00 |
90.00 |
|
|
0.01% |
0.00% |
|
Sorbus
aria |
|
|
1.00 |
|
|
|
0.01% |
|
Taxus
baccata |
10.00 |
|
|
5.00 |
0.04% |
|
|
0.01% |
Ulmus
glabra |
|
25.00 |
|
|
|
0.01% |
|
|
Vymezení rekreačních lesů je složitý úkol, kde se překrývá několik oborů. Potřebné je vyhodnotit přírodní podmínky celého území a stav lesních porostů. K tomu však přistupuje potřeba vyhodnotit řadu společenských aspektů, které ovlivňují rekreační a turistické využití území.
Základní charakteristikou porostů, která ovlivňuje i rekreační atraktivitu lesa, je jejich druhová skladba. Druhová skaldba pak bývá vyhodnocena ve vztahu k lesnímu typu (nebo souboru lesních typů) jako skladba aktuální nebo potenciální. Jedná se současně i o nejdůležitější parametr lesa, který je lesní hospodář schopen ovlivňovat (určovat) na základě postupů pěstování lesa.
Zpět na hlavní stránku IDS
© Karel Matějka - IDS (2006)