Forest biomass

1. LOGO
ОЙН БИОМАССЫГ ХИЙМЭЛ ДАГУУЛЫН
МЭДЭЭ АШИГЛАН ТООЦОХ
Илтгэгч: Б.Баярманлай /магистр/
2021-12-27
Улаанбаатар хот

2. Агуулга
1. Удиртгал
 Судалгааны алсын хараа, Зорилго
 Судалгааны зорилт
 Өмнөх судалгаа
 Судалгааны муж
2. Судалгааны арга зүй
 Судалгааны үе шатууд
 Хээрийн хэмжилт
 Биомассын хэмжилт
 Хиймэл дагуулын мэдээ
3. Анализ, үр дүн
 Статистик шинжилгээ
 Үр дүн харьцуулалт
4. Дүгнэлт
5. Ном зүй
2

3.  Илүү сайн нарийвчлалтай зураг
 эх сурвалж хиймэл дагуулын мэдээний
 зөгийн аж ахуй нөлөө хөрс, индекс
Тоо статистик, вариац
3

4. Судалгааны алсын хараа,
зорилго, зорилт
 Судалгааны алсын хараа
• Ойн биомассын судалгаанд өргөнөөр хэрэглэгдэх
• Хиймэл дагуулын мэдээнд үндэслэсэн,цаг хугацаа зардал
хэмнэсэн оновчтой судалгааны аргачлал гаргах
 Судалгааны зорилго
• Ойн биомассын хээрийн хэмжилт хийж:
• Судалгааны табайн хиймэл дагуулын мэдээнд
боловсруулалт хийн:
• Ойн газрын дээрх биомассийг тооцоолох аргачлал
боловсруулан үр дүнг зураглана.
4

5.  Судалгааныхаа зорилгын дагуу дараах зорилтыг
дэвшүүлэв.
• Хэд хэдэн удаагийн ойн биомассын хээрийн
хэмжилт хийн цэгүүдийн мэдээг боловсруулах
• Судалгааны мужийн LANDSAT-8 хиймэл дагуулын
мэдээнд дүн шинжилгээ хийн боловсруулж газрын
дээрх биомассыг тооцох аргачлал загварыг
боловсруулах.
• Загварын үр дүнг зураглаж боловсруулах
• Бусад хээрийн хэмжилтийн үр дүнд харьцуулах
зорилттой
5
Судалгааны алсын хараа,
зорилго, зорилт

6. Зайнаас тандах судлалыг ойн биомассын
судалгаанд хэрэглэх ач холбогдол
6
Уур
амьсгалын
өөрчлөлт –
Монгол
орны ой
Ойн
биомассын
хэмжилт
Олон
нийтэд
нээлттэй эх
сурвалж
Зайнаас
тандах
судлал -
Хиймэл
дагуулын
мэдээ
Дүн
шинжилгээ
- оновчтой
загвар-
шийдэл

7. • Sentinel 1, PALSAR-2 хиймэл
дагуулын радарын мэдээнд
анхдагч боловсруулалт
хийсэн.
• Арга зүйг тодорхойлж, газрын
хэмжилт, ойн биомассыг
зайнаас тандан судлах аргаар
тодорхойлох загварыг
дэвшүүлж туршсан.
7
[12] Тандан судалгааны аргаар ойн
биомассыг үнэлэх
Н.Баянмөнх. (2019). Тандан судалгааны аргаар ойн биомассыг үнэлэх.
Монгол орны газарзүй гео-экологийн асуудлууд сэтгүүл.
Өмнөх судалгаа

8. Судалгааны муж
8
Зураг: Булган аймгийн Хангал сумын нутагт хамаарах Ханбуян
нөхөрлөлийн талбайн байрлал
Газарзүйн солбицол: (Х.Ө 490 10I- Х.Ө 490 15I , З.У 1040 05I- З.У 1040 15I )
Судалгааны бүс нутаг нь ой
ба уулын хээрийн Хангайн
ой-ургамалжилтын мужид
хамаарагддаг.

9. 2. Судалгааны арга зүй
• Хээрийн хэмжилт
• Хэмжилтийн мэдээ
• Мэдээ боловсруулалт
Хээрийн
хэмжилт
• Хиймэл дагуулын
мэдээг боловсруулах
• NDVI
• Хиймэл дагуулын
тоон мэдээг
боловсруулах
LANDSAT-8
• Регрессийн
шинжилгээ
• Биомассыг тооцох
загварыг турших
Статистик
боловсруулалт
• Загварын үр дүнг
зураглан гаргах
• Бусад судалгааны үр
дүнд харьцуулах
• Сайжруулах ажлыг
төлөвлөх
Үр дүн
9
Судалгааны үе шат

10. Хээрийн хэмжилт
10
Зураг 4 Хээрийн хэмжилт хийж буй
байдал 2020 оны 7-р сарын 5 Хангал сум
• 2018, 2020 онуудын VII-VIII
саруудад хэмжилтүүдийн
дундаж мэдээг ашигласан.
• Моддын төрөл зүйлээс
хамаарч ишний диаметр,
өндрөөс хамаарсан
коэффициент ялгаатай
байна.

11. Зүйл a b c
Сибирь шинэс 0.0770 0.50556 2.56399
Хавтага навчит
хус
0.0735 2.19502 0.4053
11
𝐴𝐺𝐵 = 𝑎 ∙ 𝐷𝑏ℎ𝑏
∙ 𝐻𝑐
Үүнээс :
Dbhb- Модны ишний диаметр
H- Модны нийт өндөр
a- Цээжний өндрийн диаметрээс
хамаарсан коэффициент
b- Зүйлээс хамаарсан
коэффициент
c-Өндрөөс хамаарсан коэффициент
Тэгшитгэл : ШУА-ийн Ерөнхий болон сорилын
хүрээлэнгээс 2012 онд гаргасан тоон загварчлал
Хүснэгт: Зүйлээс хамаарсан коэффициент
Хангайн ой, ургамалжилтын бүс
Биомассын хэмжилт

12. Хиймэл дагуулын мэдээ
12
Судалгаанд идэвхгүй тандан
судлалын аргыг ашигласан.
Зураг: Зайнаас тандах судлал-
газрын бүрхүүлийн ойлт
Зураг: Идэвхгүй тандан судалгаа

13. LANDSAT-8 хиймэл дагуулын мэдээ
13
Хүснэгт: Хиймэл дагуулын спектрийн
сувгууд
Ойрын нэл улаан туяаны муж (NIR)
Үзэгдэх гэрлийн улаан туяаны муж (Red)
Эдгээр сувгийн мэдээг ашиглан NDVI
тооцоолсон
𝑁𝐷𝑉𝐼 =
𝑁𝐼𝑅 − 𝑅𝐸𝐷
𝑁𝐼𝑅 + 𝑅𝐸𝐷
Ургамлын нормчлогдсон индекс тооцох
томьёо

14. ENVI программ ашиглан хиймэл
дагуулын мэдээний суваг тус бүрийн
мэдээг:
 3, 5, 7, 9, 11 цонхнууд дээрх
утгуудыг тус бүр олсон.
 Цонх тус бүрт mean- дундаж
VAR- дисперс, En - энтропи
тооцсон.
14

15. 15
Хиймэл дагуулын 2,4,5,6,7-р
сувгийн мэдээнээс дээрх
утгуудыг түүж боловсруулсан.
Боловсруулсан үр дүнгээс
хээрийн хэмжилтийн цэгүүдийн
утгуудыг түүн Microsoft Excel
программ луу хөрвүүлж олон
хүчин зүйлийн регрессийн
шинжилгээ хийсэн.

16. 𝑨𝑮𝑩𝟐𝟎𝟏𝟖 = −2.1841 + 0.00442 ∙ 𝑁𝐷𝑉𝐼 + 0.00218 ∙ 𝑊7𝑏2𝐸𝑛 + 0.00971 ∙ 𝑊11𝑏6𝐸𝑛
− 0.0261 ∙ 𝑊3𝑏2𝑀𝑒𝑎𝑛 − 0.0076 ∙ 𝑊11𝑏5𝑀𝑒𝑎𝑛 + 0.01622 ∙ 𝑊3𝑏6 𝑀𝑒𝑎𝑛
− 0.0137 ∙ 𝑊7𝑏7𝑀𝑒𝑎𝑛 − 0.1159 ∙ 𝑊3𝑏4𝑉𝑎𝑟 + 0.05763 ∙ 𝑊7𝑏4𝑉𝑎𝑟
+ 0.01205 ∙ 𝑊7𝑏6𝑉𝑎𝑟 − 0.0071 ∙ 𝑊5𝑏6𝑉𝑎𝑟
• AGB (Aboveground Ground Biomass)−Газрын дээд хэсгийн биомасс
• NDVI (Normalized Different Vegetation Index) - Ургамлын нормчлогдсон индекс
• 𝑊𝑖 − Судалгааны талбайн i-р харьцааны цонх (i=3,5,7,9,11)
• 𝑏𝑗 − Landsat 8-ын j-р суваг (j=1, 2,…, 7)
• 𝐸𝑛 − Энтропи
• 𝑀𝑒𝑎𝑛 − Дундаж
• 𝑉𝑎𝑟 − дисперс
16
Хиймэл дагуулын сувгийн мэдээ ашиглан олсон дундаж, вариац, дисперс-г хээрийн
хэмжилтийн мэдээнд хамааруулсан регрессийн шинжилгээний үр дүнд гарсан загвар.
3. Анализ, үр дүн

17. 17
Зураг: Судалгааны загвараас гарсан үр дүн.

18. 18
Зураг: 2018 оны 8-р сарын хиймэл дагуулын мэдээ ашиглан
боловсруулсан үр дүн.

19. Ханбуян нөхөрлөлийн талбайн ойн сан бүхий ихэнхи хэсэг 0,4-0,5
дунд зэргийн эрүүл индексийн утгыг харуулж байна. Харин
гадаргын өндрийн хувьд уулын энгэр өвөр хэсэгт ургамлын
нормчлогдсон индекс харьцангуй сул биомассын тархалтын үр
дүнтэй харьцуулахад мөн адил хомс буюу 7 тонн/га-с бага утгаар
тооцогдож байна.
19

20. 20
Статистик шинжилгээ
Боловсруулсан загварын үр
дүнгийн тоон мэдээнд
шинжилгээ хийн биомассын
хэмжээг ангилж, нийт
талбайд эзэлж буй хувиар
тооцсон.
Зураг: Загварын үр дүнгийн тоон утгад
хийсэн шинжилгээ. (зураг 8-г ашиглав)
ENVI 5.3 программ хангамж ашигласан.

21. 9.6, 10%
85.77, 86%
4.42, 4%
0.197…
Судалгааны талбайд эзлэх
хувь
Хомс
Бага
Дунд зэрэг
Их
21
Зураг: Судалгааны талбайд эзлэх
биомассын ангиллыг хувиар харуулав.
• Нийт судалгааны талбайн
85.77 % нь биомассын
хэмжээ багатай, 4.42% нь
дундаж, 0.19% их, 9.6%
хомс буюу огт байхгүй
гэсэн ангилалд багтаж
байна.
• Ангилал оруулах

22. 2018-2020 онд
хийсэн хээрийн
хэмжилтийн 150 цэг
загварын үр дүнг
харьцуулсан.
22

23. Загварын үр дүн
Хээрийн
хэмжилт
их дунд бага нийт
их 42 5 3 50
дунд 5 38 7 50
бага 6 7 37 50
нийт 42 38 37 117
Таарцын
хувь 78%
23
3. Үр дүн харьцуулалт
• Загвараас гарсан үр
дүнг шалгахын тулд
хээрийн хэмжилтийн
цэгүүдтэй нийцлэлийн
матрицын арга ашиглан
шалгасан.
• Хэмжилт хийсэн
цэгүүдийг биомассын
утгаар их, дунд, бага
хэмжээгээр ангилсан.
Хүснэгт: Нийцлэлийн матриц

24. Нийт нийцлэл 78 хувьтай таарсан учир хиймэл дагуулын
мэдээ ашиглан ойн биомассыг тооцох судалгаанд ашиглах
боломжтой юм.
Газрын дээд хэсгийн биомасс болон ургамлын нормчлогдсон
индекс хоорондоо шууд хамааралтай гэж энэхүү судалгаагааны
ажлаараа тооцов.
Хиймэл дагуулын мэдээ ашиглан ойн биомасс тооцох энэхүү
үр дүнг сайжруулан сэрүүн өргөргийн ой бүхий нутагт хийх
цаашдын судалгаа шинжилгээний ажлуудад өргөнөөр хэрэглэх
боломжтой.
Цаашдийн судалгаанд орон зай, цаг хугацааны давтамжаас
шалтгаалан бусад хиймэл дагуулын мэдээ /MODIS/ ашиглан
сайжруулах боломжтой. 24
4. Дүгнэлт

25. Ойн биомассын судалгаа хийхэд ихээхэн цаг хугацаа шаардах,
олон цэгт хээрийн хэмжилт хийх, тухайн судалгааны мужид
үзүүлэх сөрөг нөлөөлөл зэрэг олон хүндрэлийг арилгах давуу
талуудыг судалгааний үр дүн бий болгож байна.
Судалгааны үр дүнгээр Булган аймгийн Хангал сумын Ханбуян
нөхөрлөлийн талбайн хэмжээнд дунджаар 49,2 тонн/га
хэмжээнд тодорхойлогдсон.
Монгол улсад хэрэгжиж буй “Тэрбум мод” тарих үндэсний
хөдөлгөөний үр дүнд хяналт үнэлгээ хийх ажлын төлөвлөлт
боловсруулалтан бидний судалгааны арга зүйг хэрэглэх
боломжтой гэж үзэж байна.
25

26. Ном зүй
1. Norovsuren Bayanmunkh, T. B. (2019). Estimation for forest biomass and coverage using
satellite data in small scale area. IOP Conf. Series: Earth and Environmental Science, 320-331.
2. Tsolmon Renchin, B. N. (2019). The approach of above ground biomass estimation. page
1080-1086.
3. Tsolmon, R. (2003). Methodology to estimate coverage and biomass of boreal forests using
satellite data . Ulaanbaatar.
4. Yangquan Li, N. H. (2018). Spatiotemporal Estimation of Bamboo forest aboveground
carbon storage based on Landsat data in Zhejiang, China. Multidisciplinary Digital Publishing
Institute.
5. А.Мөнх-Эрдэнэ. (2019). “Сансрын олон эх сурвалжийн мэдээгээр ойн мэдээллийн санг
баяжуулах арга зүйн асуудалд” Докторын судалгааны ажил. Улаанбаатар хот .
6. Б.Баяртунгалаг. (2009). Зайнаас тандан судлал болон газарзүй мэдээллийн систем
ашиглан газар ашиглалтын зураглал хийх арга зүй боловсруулах.тагистрын зэрэг горилсон
бүтээл, Улаанбаатар хот .
7. Б.Жамъяаншарав, Г. (2015 он). Магадлал статистикийн удиртгал. Улаанбаатар хот.
8. БОАЖЯ, Ш. О. (2018). Ой, уур амьсгалын өөрчлөлт. Улаанбаатар: ШУТИС хэвлэлийн
газар.
26

27. 9. БОНХЯ. (2014). Уур амьсгалын өөрчлөлтийн үнэлгээ хоёрдугаар илтгэл. Улаанбаатар.
10. Д.Энхсайхан. (2016). Монгол орны мод, сөөг . Улаанбаатар .
11. Доржсүрэн.Ч., Д. б. (2012). “Монгол орны ойн таксацын лавлах. Улаанбаатар .
12. Н.Баянмөнх. (2019). Тандан судалгааны аргаар ойн биомассыг үнэлэх.
Монгол орны газарзүй гео-экологийн асуудлууд сэтгүүл.
13. Н.Энхжаргал. (2010). Монгол орны Хантай нурууны өвөр хэсгийн чийгийн индексийг
Зайнаас тандан судлалын мэдээ ашиглан тодорхойлох нь. Улаанбаатар хот.
14. Ойн судалгаа хөгжлийн төв, Б. Э.-Э. (2018). Булган аймгийн Хангал сумын Эко- Ханбуян
нөхөрлөлийн 10 жилийн ойн менежментийн төлөвлөгөө .
15. Х.Одхүү. (2011). Хангайн нурууны төв хэсгийн ургамалжилтыг зайнаас тандан судлал
болон газарзүй мэдээллийн систем ашиглан тодорхойлох нь. Улаанбаатар хот.
16. https://www.ncss.com/.
27

28. 28
Анхаарал хандуулсанд
баярлалаа