Objasnění dlouhodobých interakcí mezi ekosystémy - Projekty

UNIVERZITA JANA EVANGELISTY PURKYNĚ
V ÚSTÍ NAD LABEM
FAKULTA ŽIVOTNÍHO PROSTŘEDÍ
_______________________________________________________________
ZPRÁVA ZA ROK 2008
Objasnění dlouhodobých interakcí
mezi ekosystémy ČR a jejich vnějším prostředím
v podmínkách globálních změn
(Projekt VaV MŽP č. SP/2d3/99/07)
Autorský kolektiv:
Doc. Ing. Josef Seják, CSc.
RNDr. Pavel Cudlín, CSc.
Dr. Dipl. Ing. Karel Černý
RNDr. Václav Petříček
RNDr. Jan Pokorný, CSc.
RNDr. Irena Skořepová, CSc.
Ing. Miloslav Šindlar
Ing. Václav Vacek, CSc.
Doc. Ing. Miloš Zapletal, Dr.
Ing. Marcela Prokopová
Ing. Renata Burešová
________________________________________________________________
ÚSTÍ NAD LABEM 2008
Zadání projektu
Cíl SP2d3:Objasnit dlouhodobé interakce mezi ekosystémy a jejich vnějším prostředím. Přínosy:
- Kvalitativní zmapování jednotlivých základních typů ekosystémů.
- Vytvoření systému indikátorů, které budou přímo prakticky použitelné pro hodnocení krajinných
funkcí ekologického zemědělství včetně funkce ochrany biodiverzity.
- Zachování a ochrana specifických ekosystémů.
Kritéria splnění:
Zpracování návrhů opatření případně metodik nebo využití výsledků v legislativních předpisech,
vytvoření specializovaných map na úrovni odborné publikace a zveřejnění výsledků ve vědecké
publikaci nebo v impaktovaném periodiku.
V projektu SP2d3 bude v r. 2008:
1. provedeno zpřesnění popisu interakce biotopů s vnějším prostředím v podobě funkční
klasifikace čili relativního ohodnocení skupin typů biotopů z hlediska jejich schopnosti
vytvářet vybrané ekosystémové funkce, důležité pro plnění ekosystémových služeb;
2. započato se specifikací členění území ČR v metodice CORINE land-cover (propojení CLC
s BVM;
3. tento metodický přístup bude aplikován v podrobnějším měřítku na ocenění vybrané části
území ČR, která bude zvolena po dohodě se zadavatelem (regionální studie: Novohradsko,
Ralsko: Vrchbělá, Židlov);
4. modelování a výpočet celkové atmosférické depozice dusíku a síry na území lesních
ekosystémů ČR v síti 1x1 km;
5. provedeno hodnocení kritických zátěží, degradace půd a zdravotního stavu lesů v
důsledku atmosférické depozice vybraných polutantů.
2
Obsah
Zadání projektu .................................................................................................................................................... 2
Úvodem .................................................................................................................................................................. 4
Kap. 1 Hodnocení ekosystémových služeb na základě poznání přírodních procesů....................................... 6
1.1 Hodnocení funkcí na základě biodiverzity ................................................................................................... 6
1.2 Ekosystémové procesy, funkce a jejich vztah ke službám ekosystémů........................................................ 6
1.3 Metody hodnocení funkcí a služeb ekosystémů ........................................................................................... 8
1.3.1 Komplexní metody ............................................................................................................................... 8
1.3.2 Metody zaměřené na konkrétní typ ekosystémů................................................................................. 11
1.3.3 Hodnocení funkcí ekosystémů podle trofické struktury a energie...................................................... 12
1.3.4 Hodnocení ekosystémových funkcí podle toku látek ......................................................................... 13
1.3.5 Funkce ekosystému ve vztahu ke klimatu .......................................................................................... 15
1.3.6 Funkce ekosystému ve vztahu k půdě................................................................................................. 16
1.4 Krajinné měřítko, land-cover a vztah k ekosystémovým funkcím ............................................................. 17
1.5 Možnosti ekonomického hodnocení služeb ekosystémů ............................................................................ 18
Kap. 2 Kvalitativní mapování základních typů ekosystémů ČR..................................................................... 20
2.1 Vymezení typologických jednotek funkční klasifikace krajiny ................................................................ 21
2.2 Funkce porostů .......................................................................................................................................... 24
2.3 Využití dat z DPZ pro funkční klasifikaci krajinných segmentů................................................................ 27
2.4 Up-scaling a down-scaling mezi mapováním biotopů metodou Natura 2000+ BVM a kategoriemi Corine
LC..................................................................................................................................................................... 30
2.5 Regionální studie........................................................................................................................................ 33
2.5.1 Charakteristika zájmového území horní část povodí Stropnice.......................................................... 34
2.5.2 Charakteristika zájmového území Ralsko........................................................................................... 37
Kap. 3 Modelování depozice a překročení kritických zátěží dusíku na území ČR ....................................... 41
3.1 Úvod........................................................................................................................................................... 41
3.2 Materiál a metoda....................................................................................................................................... 41
3.2.1. Výpočet atmosférické depozice sloučenin dusíku ............................................................................. 41
3.2.2 Modelování imisních koncentrací....................................................................................................... 47
3.3 Stanovení empirických kritických zátěží dusíku pro lesní ekosystémy na území České republiky ........... 49
3.4 Výsledky a diskuse..................................................................................................................................... 52
3.4.1 Atmosférická depozice oxidovaných a redukovaných forem dusíku ................................................. 52
3.4.2 Překročení empirických kritických zátěží dusíku atmosférickou depozicí dusíku ............................. 56
3.5 Závěry ........................................................................................................................................................ 57
3.6 Vyhodnocení empirických kritických zátěží s využitím mapy biotopů (SEI mapa) .................................. 58
3.6.1 Metodika vyhodnocení a mapování empirických kritických zátěží.................................................... 59
3.6.2 Výsledky hodnocení empirických kritických zátěží a překročení atmosférickou depozicí ................ 60
3.7 Diskuse hodnocení kritických zátěží nutričního dusíku s předpokládanými změnami klimatu ................. 63
Kap. 4. Peněžní hodnocení ekologických funkcí a služeb ekosystémů........................................................... 68
4.1 Hodnocení funkcí a služeb přírody ve světě............................................................................................... 68
4.2. Odhad hodnoty služeb biosféry ................................................................................................................. 71
4.3 Peněžní hodnocení biotopů ČR ................................................................................................................. 72
4.4 Odhady peněžních hodnot služeb typů ekosystémů v ČR.......................................................................... 76
4.5 Závěry ........................................................................................................................................................ 79
Literatura: ........................................................................................................................................................... 82
Příloha 1: Kritický přehled metod hodnotících ekosystémové funkce mokřadů (Innis 2000)…….……….87
Příloha 2: Možnosti ekonomického hodnocení ekosystémových funkcí (de Groot 2002) ......................... 90
Příloha 3: Metoda hodnocení a oceňování ekosystémových služeb (Guo 2001)........................................ 92
Příloha 4: Úplný přehled bodových hodnot a zastoupení typů biotopů v položkách pokryvu ČR (CLC)... 95
3
Úvodem
Tento tříletý výzkumný projekt (2007-2009), zaměřený na objasnění dlouhodobých interakcí
mezi ekosystémy a jejich vnějším prostředím, je založen na tvrzení, že objasnění souvislostí
energo-materiálových toků a hydrických cyklů ve fungování přírodních a přírodě blízkých
ekosystémů v porovnání s antropogenně přeměněnými ekosystémy (přírodě vzdálenými až
cizími) je základní cestou ke zvyšování efektivity ochrany přírody a krajiny a k prosazování
principů udržitelnosti do společenského a ekonomického života.
K objasnění interakcí ekosystémů s vnějším prostředím je úvodem potřebné zmínit základní
poznatky z procesu jejich vzniku až do podoby jak je známe v současných funkcích a
službách. Celé dlouhé období počátků vzniku života na Zemi v délce asi 2-3 mld. let (v
geologickém čase období prekambria) je spjato s dominancí oxidu uhličitého v atmosféře
(emitovaného především ze sopečných erupcí), následovaného a střídaného po rozšíření
bakterií a sinic s dominancí metanu.
S růstem koncentrací kyslíku v atmosféře (vznikajícího původně jako odpad expandujících
sinic) byly vytvořeny podmínky pro evoluci mnohobuněčných organismů. Po dvou až třech
miliardách let existence výlučně prokaryotních bakterií a sinic byly s rostoucí koncentrací
kyslíku v atmosféře vytvořeny ekosystémy umožňující symbiotický vznik mnohobuněčných
organismů, živočišných a rostlinných forem života, jejichž každá buňka vyžaduje neustálý
přísun kyslíku. Atmosféra Země obecně podporuje život a fungování ekosystémů. Je zdrojem
(či nosným médiem: JS) kyslíku, vodní páry a oxidu uhličitého, jež jsou nezbytné pro
biologické procesy (Pretel 2006).
Protože intenzita slunečního záření dlouhodobě narůstá a zvýšila se za dobu existence života
na Zemi přibližně o čtvrtinu, vytvořily živé části ekosystémů biosféry samoorganizací účinné
systémy regulace teplotních výkyvů (podobně jako tělo každého živého organismu má svůj
teplotně regulační systém). Vegetace na pevninách a fotosyntetické řasy v mořích odstraňují
z ovzduší oxid uhličitý a snižují tak skleníkový efekt. Mořské mikroorganismy také produkují
plyny, které oxidací na vzduchu vytvářejí kondenzační jádra nezbytná pro vznik mraků. Bez
mraků by tepelné výkyvy na Zemi byly mnohem větší. Jak bude ukázáno v textu zprávy
(zejména kap. 2 a 4), na kontinentech velmi účinné a ekonomicky vysoce hodnotné
zmírňování teplotních pulsů zajišťuje v symbióze s vodou kvalitní vegetace, tvořící základ
autotrofních ekosystémů.
Lidský druh je evolučním produktem a součástí sítě ekosystémů (biosféry) Země, které
udržují a regulují pro život příznivé rozmezí svých teplot, produkují biomasu a udržují a
reprodukují život umožňující složení atmosféry. J. Lovelock, autor teorie živé planety,
považuje planetární regulační systém (udržující stabilitu teplot a složení atmosféry) za
naprosto ústřední záležitost pro pochopení života na Zemi (Lovelock 2006, s. 52). Jak tento
autor ukazuje, v počátcích existence života na Zemi nebyla regulace teplot potřebná. Až do
počátku kambria (před cca 600 miliony lety) byly dominantními organizmy na Zemi
bezjaderné organismy - bakterie a zejména sinice a tento dlouhý úsek geologické historie
Země je označován jako „věk sinic“ (Age of Cyanobacteria). V tomto období se díky sinicím
postupně zvyšoval obsah kyslíku v atmosféře (Kalina et Váňa, 2005: 606). Teprve
v posledních pěti až šesti stech milionech let, s postupným nárůstem a stabilizací podílu
kyslíku v atmosféře, se mohl život symbioticky rozvinout do komplexnějších
mnohobuněčných forem vyúsťujících v podobě rostlin a živočichů.
J. Lovelock argumentuje, že antropogenními emisemi skleníkových plynů do ovzduší a
nahrazováním přirozených ekosystémů (jako jsou lesy a další formy kvalitní vegetace)
4
nepřírodními povrchy lidstvo dvounásobně poškozuje Zemi. Nadměrnými emisemi
skleníkových plynů a zvyšováním jejich zásob v atmosféře přispívá k růstu průměrných teplot
a souběžným odstraňováním přirozených ekosystémů likviduje účinný a dodejme, že finančně
mimořádně hodnotný regulátor teplot na zemském povrchu. J. Lovelock doslova píše: „To co
nyní děláme se Zemí zlověstně připomíná řadu hloupých kroků, které vedly k černobylské
katastrofě jaderného reaktoru. Po té, co inženýři vypnuli bezpečnostní systémy, zvýšili
teplotu, takže nemohlo být překvapením, že reaktor se přehřál a vznítil se“ (ibid., p. 59).
Proto dostatečné poskytování životodárných či životanosných ekosystémových služeb je
prvotním předpokladem udržení základních existenčních podmínek pro kvalitní život lidí i
dalších forem života na Zemi.
Vyjdeme-li z dnes již široce přijímané teorie sériové endosymbiózy L. Margulisové (2004),
z toho, že všechny formy života na Zemi mají jednoho společného předka v podobě první živé
buňky a z toho, že pro existenci současných odhadovaných 5-30 milionů rostlinných a
živočišných druhů je rozhodující rovnováha mezi autotrofními a heterotrofními formami
života, která je možná na základě slunečního záření a jeho pulsy evokovaných
biogeochemických procesů, musíme začít na ekosystémy nahlížet nejen jako na přírodní
zdroje pro obživu a další ekonomické činnosti lidí, ale také a to především jako na systémy
biogeochemických procesů, bez nichž by život lidí a dalších živočišných druhů na Zemi velmi
rychle deceleroval, zanikal a nanejvýš se udržel skrytý v mikroskopických formách.
„Schopnost ekosystémů poskytovat (lidstvu:JS) služby pramení přímo z fungování
přirozených biogeochemických cyklů, jež byly v některých případech významně pozměněny“
(Ekosystémy a lidský blahobyt: Syntéza, 2005, kap. 1, s.33).
Metodický postup v tomto projektu proto vychází z fungování biogeochemických cyklů, které
představují funkční náplň ekosystémů a tvoří základ pro jejich služby lidské společnosti a
dalším živočišným druhům.
V prvé kapitole je podán širší přehled současných přístupů k hodnocení ekosystémů a jejich
služeb na základě přírodních procesů a na základě v ekonomii převládajícího konceptu ochoty
jednotlivců platit za takové služby.
Druhá kapitola přináší pohledy na kvalitativní mapování (resp. funkční identifikaci)
ekosystémů ČR od satelitní úrovně k úrovni skupin biotopů (mozaiky typů biotopů
s případnou dominancí jednoho či několika typů). Kvalitativní mapování biotopů je potřebné
jak z hlediska realizace soustavy evropsky významných chráněných území (NATURA 2000),
tak i z hlediska národního systému ochrany přírody a krajiny.
Třetí kapitola prezentuje zatěžování ekosystémů antropogenními emisemi dusíku. Z hlediska
ochrany ekosystémů před účinky atmosférické depozice dusíku je důležité znát atmosférickou
depozici, kritické zátěže a velikost překročení, o které je nezbytné snížit atmosférickou
depozici dusíku tak, aby nedocházelo k další devastaci přírodního prostředí acidifikací a
eutrofizací.
Čtvrtá kapitola integruje přírodovědní a společenskovědní pohled na ekosystémy formou
ekonomického hodnocení jejich služeb na základě cen jejich technologické náhrady. Je podán
orientační odhad peněžní hodnoty biosféry a identifikovány peněžní hodnoty vybraných
služeb základních typů ekosystémů v ČR.
Tato průběžná zpráva za rok 2008 je informací o druhém roku řešení projektu, který bude
završen v roce 2009.
5
Kap. 1 Hodnocení ekosystémových služeb na základě poznání
přírodních procesů
1.1 Hodnocení funkcí na základě biodiverzity
Druhová diverzita (rostlin) je často pokládaná za nositele ekosystémových funkcí a mnoho výzkumů
prokázalo její vztah např. k čisté primární produkci, případně k efektivitě hospodaření s vodou a
živinami. Příčina je ve větší komplementaritě rostlinných druhů, umožňující maximální příjem a
využití vody a látek, což je ještě podpořeno vyšší diverzitou mutualistických půdních organismů
(mykorhizní houby, půdní bezobratlí) které také příznivě působí na zachycování vody a živin
v ekosystému a jejich příjem rostlinami (Brussaard 2006).
Přestože mnoho studií prokázalo nějaký vztah mezi druhovou diverzitou a funkcemi či službami
ekosystému, tento vztah není jasně definovaný a nelze tedy hodnotit pouhou druhovou diverzitu
jakožto náhradu za hodnocení ekosystémových funkcí a služeb. Příčinou nejasnosti vztahu diverzity k
funkcím mohou být také různá měřítka pozorování, protože se tento vztah potvrzuje spíše u většího
měřítka (rozsahu) – a to plošného i časového.
Druhová diverzita je do značné míry relativní pojem, protože každý klimaxový (event. i
paraklimaxový) a tedy ekologicky stabilní ekosystém má různý počet charakteristických (indikačních)
druhů. Např. u bikových bučin se pohybuje v jednotkách druhů, v šipákové doubravě v desítkách
druhů), v tropických deštných pralesích pak až ve stovkách. Ani u konkrétních stanovišť (lokalit)
nemusí být větší druhová diverzita proti standardu spojena se zvýšenou stabilitou.
Z hlediska fungování globálního klimatického systému Země se ke vztahu kvality životního prostředí
a biodiverzity vyjadřuje J. Lovelock v tom smyslu, že vysoká biodiverzita nemusí být preferovanou za
všech okolností a za cenu jakkoli vysokých nákladů. V podmínkách klimatických změn a zvýšené
soutěže druhů se biodiverzita prostřednictvím procesů samoorganizace zvyšuje, následně však klesá
po té, co se ekosystém adaptuje na nové podmínky. Lidé si přivykají chránit často vzácné či ohrožené
druhy např. stromů, ale planetární reakce na negativní klimatické změny je řízena změnami v celých
ekosystémech a nikoli přítomností či absencí samotných vzácných druhů (Lovelock 2006, s. 54-5).
Z pohledu delšího časového horizontu funguje vyšší biodiverzita jako „pojistka“ pro případné změny
prostředí /klimatu, neboť v diverzifikovaném ekosystému může ve změněných podmínkách převzít
ekosystémové funkce druh, který se předtím jevil jako funkčně nadbytečný. To se potvrdilo také
v modelové simulaci vlivu sucha na travní porosty, kde více diverzifikované porosty prokázaly větší
efektivitu ekosystémových funkcí (Kahmen 2006).
U plošně menších ekosystémů a kratších časových horizontů není tento vztah vždy platný, proto je
třeba propojit hodnocení biodiverzity s přímým měřením procesů, funkcí a z nich plynoucích služeb
ekosystémů. Proto se dnes již upouští od striktně strukturálních charakteristik ekosystémů a
doporučuje se je doplnit o funkční kvality ekosystému, jako je tok vody, látek a energií,
zadržování a odnos a dynamické vlastnosti (Muller 2000).
1.2 Ekosystémové procesy, funkce a jejich vztah ke službám ekosystémů
Pojem ekosystémové procesy a ekosystémové funkce často splývají, ve většině případů se za
ekosystémové funkce považují vybrané ekosystémové procesy, jež nějakým způsobem souvisí
s plněním ekosystémových služeb. De Groot charakterizuje ekosystémové funkce jako schopnost
přirozených procesů a součástí ekosystému plnit ekosystémové služby. Za přirozené procesy označuje
komplexní soubor interakcí mezi biotickými a abiotickými složkami ekosystému, podporované
hybnou silou energie a látek.
Vztah biodiverzity, ekosystémových procesů (funkcí) a ekosystémových služeb je znázorněný na
obrázku 1.1.
6
Obrázek 1.1 (Brussaard 2006).
Jak vyplývá z Brussaardova schématu, mohou procesy ekosystémů (cyklus vody a látek)
vypovídat nejen o jejich životaschopnosti ev. ekologické stabilitě (resistenci či resilienci), ale
mohou sloužit také k hodnocení ekosystémových služeb. To potvrzují také Bartkow & Udy
(2004) kteří doporučují měřit služby ekosystému (jako je např. odběr nadbytečných živin
z eutrofní vody a půdy procesem denitrifikace) pomocí hodnocení ekosystémových procesů.
Také de Groot (2002) doporučuje výběr několika funkcí z komplexnosti ekosystémových
procesů, podle kterých se následně mohou hodnotit ekosystémové služby, jež z nich plynou.
Za tyto základní funkce považuje funkci: 1) regulační (ekosystém reguluje základní procesy a
vytváří životadárný systém pomocí biogeochemických cyklů a dalších procesů, jako je
transport energie do biomasy, zásoba a přeměna minerálů a energie v potravním řetězci,
mineralizace organických látek, regulace klimatu atd.), 2) vytváření biotopů (ekosystém
vytváří prostor pro život a reprodukci rostlin a živočichů), 3) produkční (fotosyntéza a
autotrofní organismy přeměňují energii, oxid uhličitý, vodu a živiny na uhlovodíkové
struktury, z čehož plynou služby jako je produkce potravy, materiálů, energetických zdrojů
atd.) a 4) informační (poskytuje člověku zkušenost volné přírody a přináší mu duchovní
obohacení, odpočinek a rekreaci, poznání a estetické hodnoty).
EKOSYSTÉMOVÉ FUNKCE A JEJICH INDIKÁTORY
Ekosystémy jsou termodynamicky otevřené systémy, které přijímají a ztrácejí energii a cyklují vodu a
látky. Pracují na bázi vytváření gradientů, systém tvoří stále více disipačních struktur, které mohou být
indikovány pomocí koncentrace gradientů nebo míry strukturní či funkční heterogenity.
Jako indikátory lze obecně využívat veličiny, jež integrují a charakterizují informaci, začleněnou
v komplexním souboru dat, tedy reprezentují vysoce komplexní podmínky ve velmi zhuštěné podobě
(Muller 2000). Podaří-li se nám charakterizovat komplexnost ekosystému pomocí omezeného počtu
funkcí, je možné na jejich základě hodnotit ekosystémové služby (de Groot 2002). Ekosystémové
funkce lze hodnotit podle tří základních skupin indikátorů: a) indikátory struktury ekosystému a
společenstev, b) ekofyziologické indikátory a c) indikátory organizace ekosystému (Muller 2000).
7
1.3 Metody hodnocení funkcí a služeb ekosystémů
1.3.1 Komplexní metody
A) Banzhaf a Boyd (2005) vytvořili rozbor ekosystémových služeb a výčet používaných indikátorů,
které rozdělili do pěti základních okruhů (biodiverzita, biotická integrita, hydrogeomorfní hodnocení,
vhodnost habitatů pro cílové druhy, biofyzikální podmínky):
služby ekosystémů
- čištění ovzduší a vody
- zmírňování sucha a záplav
- vytváření a ochrana půd a obnova jejich živnosti
- detoxikace a rozklad odpadů
- opylení zemědělských plodin a přírodní vegetace
- rozptyl semen
- cyklus a rozmístění živin
- kontrola nad škůdci
- ochrana břehů před erozí a vlnami
- ochrana před UV zářením
- podíl na stabilizaci klimatu
- zmírňování extrémů počasí a jejich následků
- poskytování estetických prožitků, krás a intelektuální stimulace
Indikátory
Biodiverzita
Indexy (Simpsonův, Shanonův)
Vegetace
genetická diverzita a polymorphismus
Biologické veličiny u vodních ekosystémů: IBI, HGM
Biotická integrita
IBI (index of biotic integrity) pro vodní toky se skládá ze šesti charakteristik, popisujících
druhové bohatství a složení (celkový počet druhů, počet a identita bentických druhů, počet a
identita druhů vodního sloupce, počet a identita dlouhověkých druhů, počet a identita
netolerantních druhů, procento jedinců tolerantních druhů), dále ze tří charakteristik trofické
komplexnosti (procento jedinců všežravců, procento jedinců hmyzožravců a procento jedinců
masožravců) a ze tří charakteristik četnosti a kondice ryb (počet jedinců ve vzorku, procento
jedinců nepůvodních druhů nebo hybridů a procento jedinců trpících nemocemi nebo
anomáliemi).
Pro každou charakteristiku je udaná škála rozdělená na tři části, jež jsou obodované 1, 3 a 5ti
body. Celkový výsledek představuje suma všech bodů. Bodová škála možných výsledků je
rozdělena do šesti kategorií integrity: výborná, dobrá, ucházející, slabá, velmi slabá a tok
zcela bez ryb (Karr 1991).
Hydrogeomorfní hodnocení (HGM)
•
•
•
HGM (stejně jako IBI) porovnává lokalitu s referenční plochou, aby byla určena základní
rovina kvality
zabývá se umístěním plochy v krajině
určuje schopnost plochy plnit ekosystémové funkce, jako je:
- cyklus látek
- retence povrchové a podzemní vody
- konektivita povodí
8
-
vytváření organického C
retence organických i anorganických látek
vytváření biotopů pro obratlovce
vytváření rostlinných společenstev
HGM měří schopnost mokřadu plnit ekosystémové funkce. Prvním krokem je klasifikace
mokřadů na základě jejich ekologických vlastností (umístění v krajině, zdroj vody,
hydrodynamika). Druhým krokem je určení referenčních mokřadů ke stanovení potenciální
funkčnosti mokřadu. Třetím krokem je určení relativní hodnoty funkcí vzhledem
k referenčnímu mokřadu.
HGM využívá hierarchickou klasifikaci se sedmi základními geomorfními třídami mokřadů:
říční depresní, svahový, nížinný (s organickou a minerální půdou) a „fringe“ (deltové a
lakustrinní).
Funkční hodnocení zahrnuje fyzikální chemické a biologické charakteristiky (funkce
mokřadů) v rámci regionálních podtříd mokřadů. Identifikuje, které funkce budou
nejpravděpodobněji vytvářeny a zjišťuje, které atributy a procesy ekosystémů a okolní krajiny
jednotlivé funkce ovlivňují. Tyto údaje se následně kalibrují podle dat z referenčních
mokřadů. Výsledkem je funkční index kapacity (FCI), jenž se pohybuje od 0 do 1 a vyjadřuje
kapacitu mokřadu vytvářet ekosystémové funkce v porovnání s referenčním mokřadem ze
stejné podtřídy a regionu.
Vhodnost habitatů (biotopů)
Habitat suitability index (HSI) charakterizuje nosnou kapacitu habitatů pro konkrétní druh
(ochranářský pohled). Prvním krokem je kvantitativní popis nároků konkrétního druhu ohledně
vlastností habitatu. Vyberou se vhodné proměnné (SI, index vhodnosti, suitability index), jejichž míra
vhodnosti se boduje škálou od 0 do 1. Jsou vždy určené konkrétní proměnné pro daný druh: například
pro norníka rudého je to průměrná výčetní tloušťka stromů (SI1), procento půdy, pokryté opadem
(SI2), procento pokryvnosti bylinného patra (SI3) a procento zápoje dřevinného patra (SI4). Pro
každou proměnnou je určen graf její závislosti na SI, ze kterého se odečte konkrétní hodnota SI dané
proměnné. Celkové HSI se počítá násobením dílčích SI s přidáním váhy důležitosti proměnné. Pro
norníka rudého se použilo následujícího výpočtu: HSI = (SI1 * SI2 * SI3)1/3 *SI4 (Wakeley 1988).
biofyzikální podmínky:
- emise škodlivin
- měření kvality vod
- EBI, environmental benefit index (viz níže)
- land cover a land use
- odtok živin
- půdní organické látky
- kapacita ekosystému zachytit energii
- množství energie a materiálu, jež byl ekosystémem zachycen
- zásoba C
- úrovně obsahu O v tocích
(Banzhaf a Boyd 2005).
Environmental benefit index (EBI) je založen na hodnocení rizik. Rizika jsou počítána jako
násobek vnitřních environmentálních hodnot a hodnot jejich ohrožení (obě jsou zaznamenány
během terénního hodnocení). Environmentální hodnota zahrnuje geomorfologický typ, míru
narušení hydrologie a stav vegetace. Ohrožení představuje břehová nestabilita, existence
přehrad a odvodnění, velikost plošek biotopů, výskyt invazních druhů a jejich poměrné plošné
zastoupení a intenzita pastvy (Ribaudo 2001).
9
B) Jednodušší hodnocení ekologických služeb, zaměřené na zadržování vody v krajině, ochranu půd a
regulaci navrhuje ve své práci Guo (2001):
Ekosystémové služby:
ochrana vody
regulace hydrologického toku
retence vody
zásoba vody
ochrana vody
zadržování vody:
ochrana půdy
redukce vyčerpání půdy
prevence odplavování/odnosu prachových částic
snižování půdních nánosů řekami
ochrana půdní živnosti
intercepce korunou (L)
obsah vody v opadu (U)
obsah vody v půdě (S)
regulace plynů
vázání uhlíku
zásobení kyslíkem
WR = µ ( L + U + S)
pro každý údaj několik možností určení kombinací těchto možností (zde
90 typů) a porovnáním se standardní
kombinací, pro kterou jsou naměřené
údaje - určení relativní efektivity
(zjištění koeficientů pro jednotlivé typy
vegetace, půdy a sklonitosti)
schopnost zadržení vody se liší dle: typu vegetace
typu půdy
sklonu svahu
Vybraná plocha se rozdělí na plošné ekosystémy s danými kombinacemi a pro každou plochu se vypočítá
množství zadržené vody (na základě naměřené hodnoty pro ideální kombinaci vegetace-půda-sklon, jež se
vynásobí trojicí koeficientů). Spočítá se vážený průměr hodnot (váženo podle plochy). Provede se porovnání se
simulovaným odlesněním celé plochy. Porovnáním výsledků se zjistí vliv lesa na funkci zadržení vody.
ochrana půdy
půdní eroze - zjistí se rozdíl mezi erozí na lesní půdě a na nelesní půdě
moduly půdní eroze: rovněž reaguje na změny vegetace, půdy a sklonu - také určení relativních rozdílů, jako u
ochrany vody
Na hodnocení navazuje peněžní vyjádření služeb ekosystémů, převod na finanční částky byl
proveden několika možnými způsoby, vycházejícími převážně z nákladových metod:
•
•
•
•
•
•
regulace toku řek - podle hydroelektráren (kolik vyrobí elektřiny a o kolik méně by vyrobily,
kdyby tok nebyl ovlivněný porosty, jež ho dotují vodou
zadržení vody - rozdíl mezi srážkami a výparem, počítá se hodnota vody, která přibyla díky
lesním ekosystémům
ochrana půdy - počítá se, o kolik víc půdy se odnese díky erozi při změně z lesní půdy na
nelesní
vyčerpání půdy (odnos živné části půdy) - počítá se "oportunity cost" lesních ekosystémů,
které snižují vyčerpání půd
nánosy prachových částic řekou - počítají se náklady na odvoz
ochrana úživnosti půd - ztráty se oceňují pomocí nákladů na umělá hnojiva
(Guo 2001)
Podrobnější popis metody – viz příloha 3.
10
1.3.2 Metody zaměřené na konkrétní typ ekosystémů
Další metody hodnocení se liší podle konkrétního typu ekosystému, na který se zaměřují (základní
dělení na ekosystém vodní, mokřadní a suchozemský).
ŘÍČNÍ EKOSYSTÉMY
A) Hodnotí se jednotlivé okruhy charakteristik, jako jsou fyzikální charakteristiky (hydrologie,
morfologie, substrát), biotické charakteristiky (pobřežní a mokřadní vegetace, řasy, dřevní debris,
bezobratlí, ryby, ptáci) a chemické charakteristiky (teplota, alkalita, tvrdost, pH, vodivost, koncentrace
živin) (Davis a Muhlberg, 2002).
B) V podrobné metodě, jež se využívá pro hodnocení revitalizačních akcí, jsou fyzikální
charakteristiky dále rozděleny na morfologii (geometrie meandrů, míra břehové eroze, poměr peřejí a
tišin, poměr hloubky a šířky) a hydrologii (usazování, velikost částic, tok podzemní vody a výměnné
procesy, množství odtoku - roční, sezónní a epizodní, doba retence, toky sedimentů, rychlost průtoku,
hloubka vody), dalším kritériem je kvalita vody, která přibližně odpovídá chemickým charakteristikám
(acidita/alkalita, rozpuštěné toxiny, rozpuštěné soli (vodivost), rozpuštěný kyslík, koncentrace P a N,
usazené sedimenty/ turbidita, teplota vody) a biotické charakteristiky, které jsou hodnoceny
komplexněji a podrobněji (biotické interakce, hrubý dřevní debris, kvalita biotopů, životní stadia ryb,
vegetační pokryvnost, přítomnost sensitivních druhů, produkce řas, makrofyt, bakterií/hub,
bezobratlých, ryb, druhové bohatství a diverzita, trofická diverzita) (Holl a Cairns, 2002).
NIVNÍ A MOKŘADNÍ EKOSYSTÉMY
A) Nakamura (2006) navrhl index ekosystémových služeb nivy, jenž odráží funkce hydrologické,
geochemické, ekologické a socioekonomické, jež jsou relevantní pro zkoumání služeb nivy. Index je
váženým průměrem hodnot definovaných indikátorů, váhy jsou určené podle managementu nivy.
B) Součástí hodnocení mokřadů jsou hydrologické charakteristiky (stojící voda, hloubka nasycení
vodou, periodicita zaplavování), chemické a biochemické charakteristiky (obsah kyslíku ve vodě a
v půdě, toxické látky, pH, redox potenciál, cyklus dusíku), a biotické charakteristiky (akumulace
organického materiálu, textura organického materiálu) (Holl a Cairns, 2002). Jedním z důležitých
indikátorů při hodnocení mokřadů je celkový obsah dusíku v půdě (Zedler a Callaway, 1999).
C) Další metoda, jež se snažila vyloučit duplikující se funkce, je rozděluje na funkce přímé (rostlinná
biomasa, retence živin, odebírání dusíku, celkové množství ryb a abundance vzácných a klíčových
druhů) a nepřímé (disipace energie, výměna povrchové vody, biotopy a potravinová základna pro
klíčové druhy savců a ptáků). Princip hodnocení spočívá v určování procentického plnění těchto
funkcí ve srovnání s ideálním stavem (Findlay a kol., 2002).
D) Kritický přehled metod pro hodnocení funkcí mokřadů přináší Innis (2000), viz příloha 1.
SUCHOZEMSKÉ EKOSYSTÉMY
A) Funkční hodnocení travních porostů je postaveno na hodnocení tří základních
charakteristik: Živnost biotopu, jež se určuje na základě listového dusíku, jenž se odvodil
mnohonásobnou regresí z následujících charakteristik: specifická listová plocha, obsah sušiny
a velikost listů. Další charakteristikou je intenzita pastvy, která se určuje pomocí průměrné
maximální výšky jednotlivých složek, vážených podle zastoupení. Poslední charakteristikou
je míra disturbance, hodnocená pomocí poměru jarních geofytů a jednoletých rostlin
(Hodgson 2005)
11
B) Na úrovni společenstva se sleduje množství biomasy, frekvence parasitismu a míra
predace (Cairns a kol., 1993), tato kritéria byla později doplněna o rychlost mineralizace,
kvalitu a dostupnost organických látek a živin, proces pohybu živin (výměna kationů,
zachycování dusíku) a ztrát živin vyplavováním, výměnou plynů a erozí (Ehrenfeld, 2000),
poměr predátora a kořisti a uspořádání potoční sítě (Holl a Cairns, 2002).
Další autoři doporučují hodnotit vázání uhlíku nebo energie do ekosystému, hodnocení
produkce, cyklu látek, potravní sítě a vztahů ve společenstvu. Známkou degradace
ekosystémů jsou následující funkční indikátory: 1) redukce počtu druhů, 2) redukce biomasy,
3) snížení primární produkce, 4) snížení toků energie do pastevní a dekompoziční části
potravního řetězce, 5) vyčerpání zásob makronutrientů a 6) snížení půdní stability
(Whisenant, 1999).
1.3.3 Hodnocení funkcí ekosystémů podle trofické struktury a energie
A) analýza EMERGY pomocí trojdílného diagramu
Tento diagram je grafickým nástrojem pro environmentální ekonomiku pracující s
hodnocením EMERGY [Odum HT. Environmental accounting - emergy environmental
decision making. John Wiley & Sons; 1996. 370 pp. [1]].
Fázový diagram umožňuje hodnotit a) závislost ekosystému na obnovitelných a
neobnovitelných vstupech, b) podporu omezování a eliminace emisí a c) efektivitu
ekosystému. Vizualizace umožňuje porovnávat jednotlivé typy ekosystémů (Giannetti 2006).
B) optimalizace zachycení EXERGY
Odráží schopnost ekosystému zvyšovat přísun „exergy“, tj. využitelné energie. V průběhu
zrání ekosystému se tato schopnost zlepšuje díky vyšší absorpční kapacitě pro sluneční
energii nebo živiny. Indikátory této schopnosti je velikost listové plochy (LAI), kapacita
fotosyntézy a radiační bilance (Muller 2006).
C) optimalizace zásob energie a látek
Během přirozeného vývoje mají ekosystémy tendenci rozdělovat čím dál více importované
energie (exergy) do odlišných zásob, čímž počet biologických zásobáren pro energii a látky
neustále stoupá. Indikátorem těchto procesů je biomasa a její frakce, půdní organické látky
(SOM), zásoba živin v půdě a rezidenční doba importované exergy (Muller 2006).
Tok energie může být měřený pomocí rychlostí respirace a dekompozice, trofických pyramid,
struktury potravních pyramid a alternativních cest toků energie (Ehrenfeld, 2000).
D) analýza sítě trofických výměn jako indikátoru ekologických funkcí
Holistickým indikátorem funkcí ekosystému je ekosystémová ascendence, jež je odvozena
od stupně aktivity a stupně organizace ekosystému. Stupeň aktivity lze vyjádřit jako sumu
množství všech trofických výměn, stupeň organizace jako průměrnou vzájemnou informaci
zabudovanou v uspořádání a napojení toků. Je rovný logaritmu počtu efektivních trofických
úrovní v rámci systému.
Potravní sítě lze určit pomocí softwaru "Ecopath with Ecosim", který zjišťuje vyrovnanou
uhlíkovou zásobu pro každou trofickou úroveň. Program pracuje s dvěma základními
rovnicemi: produkční rovnice a rovnice energetické rovnováhy. Byly použity systémové
ukazatele, jako je konzumace, produkce a respirace, přičemž byly určeny jejich roční bilance
pro každou heterotrofní složku.
12
Nejprve se stanoví se struktura trofických úrovní a cyklů, následuje určení TST (total system
throughput) - sumy všech toků v systému a AMI (average mutual information) - průměrná
míra energie, vynaložené na libovolné množství materiálu, pohybujícího se od jednoho
kompartmentu do druhého, jež závisí na počtu kompartmentů a rozsahu trofické specializace.
Ekosystémová ascendence je určena na základě růstu, vývoje a potenciálu trofické sítě pro
konkurenční zvýhodnění nad jinou sítí. Kapacita vývoje ekosystému převyšuje
ekosystémovou ascendenci, přičemž tento rozdíl je nazýván systémovou režií (Patrício 2006).
E) trofické spektrum jakožto ekosystémový indikátor
Trofické spektrum vyjadřuje biomasu, abundanci nebo kořist na trofické úrovni a může
indikovat funkčnost ekosystému. Může být modelované jako výsledek těchto tří procesů či
faktorů: trofická efektivita, kinetika přenosu a rozsah top-down kontrol (Gascuel 2005).
1.3.4 Hodnocení ekosystémových funkcí podle toku látek
A) soubor ekosystémově orientovaných indikátorů pro krajinné měřítko
je zkoumána relativní rovnováha povodí (pro C a N). Jejich obsahy indikují současné využití půd
(land-use) jakožto příčinu přeměny celé krajiny ze sinku (absorbéra či úložiště) na zdroj, následné
disturbance vodních ekosystémů díky eutrofizaci a přispívání ke skleníkovému efektu. (Muller 2006).
Toky látek v povodí se hodnotí pomocí zkoumání stavu vody v tocích na konci povodí. Hodnotí se
atributy kvality vody jako je průhlednost, teplota a vodivost, a dále biotické atributy jako vodní
bezobratlí, řasy, cévnaté rostliny, index biotické integrity (Karr 1981). Metoda Jonese se omezuje na
charakteristiky odtoku a obsahu látek v toku, zejména živin (dusíku a fosforu), pevných částic a
těžkých kovů (Jones et al. 2001). Buck kromě hodnocení odtoku a turbidity doporučuje provést
analýzu vody, která určí: rozpuštěný kyslík, vodivost, teplotu a celkové množství pevných látek
amonium NH4+, nitrit – nitrat (NO3-, NO2-) a rozpuštěný reaktivní fosfor (Buck a kol., 2004), jiní
autoři doporučují měřit alkalitu a obsah zásaditých iontů (Cresser a kol., 2000; Ripl a Hildmann,
2000).
Důležitými indikátory cyklu látek je fixace uhlíku a dusíku, dekompoziční poměr, disturbanční
intervaly, vsakování a tok vody, půdní textura, živiny a kvalita vody v odtoku (Cairns a kol., 1993).
B) dynamika zásob C a N - hlavní indikátor ekosystémových funkcí
-dynamika C a N v čase a prostoru je úzce svázaná se změnami ekosystémových procesů
(produktivitou, cyklem látek, stabilitou, sukcesí a biodiverzitou)
- rychlost cyklů C a N je ovlivněná typem, rozsahem, drsností a četností přirozené a antropogenní
disturbance, jež způsobuje změny ve struktuře a funkčnosti ekosystémů na lokální a regionální úrovni
a jež může ohrozit udržitelnost ekosystémových služeb na globální úrovni
- zásoby C a N jsou proto důležitým indikátorem, jež ukazuje vychýlení z udržitelného managementu
a pomáhá hodnotit potenciální důsledky antropogenní disturbance (Wali 2006).
C) vnitřní toky a cykly - redukce ztráty živin
Během sukcesního vývoje se otevřené systémy uzavírají díky vytvoření energetických disipačních
struktur, jež jsou přizpůsobené lokálním fázím sluneční energie, daným rotací Země a vychýlením její
osy. Tato efektivita využívání zdrojů začíná být pro ekosystém důležitá v momentě, kdy se plocha a
zdroje stanou limitujícím faktorem rozvoje a je základem ekologické stability a udržitelnosti (Ripl,
2003). Zvýšená komplexnost ekosystému je doprovázená zvýšenou důležitostí vnitřních toků energie a
látek, z čehož vyplývá, že je omezen odnos živin. Dále se zvyšuje počet vnitřních cyklů. Indikátorem
může být rychlost vyplavování dusíku a jiných živin, ztráta látek erozí a únik látek do ovzduší. Dále
počet, délka a komplexnost cyklů, rychlost mineralizace, mikrobiální aktivita, ascendence a celkový
13
tok skrz systém (Muller 2000), případně poměr mezi celkovými cyklickými procesy a celkovými
procesy, způsobujícími ztráty látek (Ripl a Hildmann, 2000).
D) C/N poměr - důležitý indikátor náchylnosti půd k vyplavování N při depozici atmosferického
N
porovnává výsledky jednoduchého C/N modelu se zkoumáním plošných rozdílů v C/N poměru a
vyplavování N.
Zjišťuje, že zásoba org. C významně ovlivňuje ohrožení povodí z hlediska vyplavování N (přestože je
depozice N stejná v celé oblasti, díky rozdílům v poměru C/N je vyplavování a poškození plošně
rozmanité). Potvrzuje se také předpoklad, že obsah N v půdě vyjádřený jako C/N poměr je dobrým
indikátorem náchylnosti půd k vyplavování N. (Evans 2006)
E) Látkové procesy indikující zdravotní stav říčních ekosystémů
Byly zkoumány odpovědi šesti vybraných funkčních indikátorů na změny v zemědělsky využívaném
povodí (zvýšená disturbance).
Zvolené indikátory (červeně označené indikátory se prokázaly jako nejspolehlivější):
potenciální denitrifikace
index potenc. denitrifikace /organický materiál v sedimentech
růst bentických řas na umělých substrátech obohacených o N
růst bentických řas na umělých substrátech obohacených o P
růst bentických řas na umělých substrátech obohacených o N a P
δ15N vodních rostlin a bentického sedimentu
1) denitrifikace: proces přeměny NO3- na plyn (jeho odebrání z vodního ekosystému). Reaguje na
změny sedimentu, C, dodávání N, změny teploty související se změnami (disturbancemi) v povodí,
jako např. odstranění přírodní vegetace (včetně mokřadní vegetace), přeměna ploch na ornou půdu
nebo intenzifikace zemědělství. Je způsobena metabolismem heterotrofních organismů, které užívají
NO3- jako akceptor elektronů během oxidace organického C za anoxických podmínek. Proto se
předpokládá, že zvýšená dodávka N a organického C, vyplývající z disturbance povodí, zvýší
denitrifikaci.
2) bentické řasy a fytoplankton reagují na zvýšené dodávky živin - vysoký výskyt obvykle indikuje
vysoké dodávky živin a tím nestabilní povodí
3) isotopy N se používají pro rozlišení původu N (antropogenní N). Vysoký výskyt stabilního izotopu
δ15N indikuje vyšší disturbanci (Nakamura 2006).
14
1.3.5 Funkce ekosystému ve vztahu ke klimatu
A) funkční vegetační typy pro modelování klimatických a ekosystémových změn
Tyto meodely pracují s vegetačními funkčními typy, jež jsou charakterizovány a)hlavními
druhy vegetačního typu a jejich biomasou, plochou koruny, výškou, průměrem kmene
(u stromů), b) počtem jedinců v populaci a c) plošným zastoupením v gridu.
Dynamika čisté primární produkce se definuje na základě tří skupin charakteristik. První
skupinou jsou funkční charakteristiky, jako je toky energie, hydrologické cykly a asimilace C,
druhou skupinou je chování společenstva, spočívající v hodnocení zavedení a vývoje druhů,
15
kompetice, růstu populací a mortality. Do třetí skupiny spadá zhodnocení pokryvnosti rostlin,
vyjádřené pomocí LAI (leaf area index).
Suchozemské ekosystémy ovlivňují klima několika způsoby. Mají vliv na toky energie, toky
látek (vody, CO2, stopových prvků, minerálních aerosolů), způsobují rozdíly v albedu,
množství srážek je ovlivněné rozdíly v drsnosti a vodivosti povrchu a rozdíly v půdní textuře.
Příklady citelného ovlivnění klimatu vegetací:
• odlesnění boreálních lesů - zvýšení albeda vedoucí k zalednění
• před 6000 lety - ozelenění Sahary vedoucí k letním monzunům
• posunutí hranice lesa na sever - snížení albeda (oteplení), ale také snížení CO2,
vedoucí k ochlazení (vyrovnaný efekt ?)
• odlesněné tropy - snížení evapotranspirace a zvýšení CO2 - zrychlení oteplování
Model simuluje energii, vláhu, toky mezi půdou a atmosférou, hydrologický cyklus a půdní
teplotu (Bonan 2003).
B) modelování ekosystémových funkcí a indikátory
Podobný vegetační model navrhuje též Nemani (1996), jenž považuje za nejdůležitější
parametry z hlediska ekologických funkcí trvání biomasy, opadavost a tvar listů. Pro
jednotlivé funkční skupiny na úrovni biomů se hodnotí množství srážek, LAI (leaf area
index), evapotranspirace a NPP (čistá primární produkce). Model biogeochemických cyklů
má denní krok, jenž zahrnuje transpiraci, evapotranspiraci, fotosyntézu, autotrofní dýchání a
heterotrofní dýchání. Roční krok potom určuje alokaci C a N, opad, rozklad kořenů,
dekompozici a mineralizaci dusíku. Mezi klíčové proměnné patří LAI, klima (denní max a
min), radiace, rosný bod a obsah půdního uhlíku (Nemani 1996).
C) disipace energie procesem evapotranspirace, vyrovnávání teplot
Podle Ripla (2003) je jednou z nejdůležitějších funkcí (služeb) ekosystému disipace sluneční
energie pomocí evapotranspirace, během níž se energie ze slunce přeměňuje na skupenské
teplo páry a tím se zabraňuje přehřívání zemského povrchu. S tím souvisí udržování tzv.
malého koloběhu vodu, neboť dostatek vody v ekosystému je klíčovým faktorem pro
fungování tzv. ekosystémové disipační jednotky. Nedostatek vody se projeví mimo jiné
většími výkyvy teplot v průběhu dne i roku (Ripl 2003). Jako indikátor pak lze použít teplotní
snímky pořízené termokamerou, případně tepelný kanál družicových snímků či měření teplot
v porostu a nad porostem v časovém průběhu (Pokorný a kol. 2007, 2008)
1.3.6 Funkce ekosystému ve vztahu k půdě
Bezobratlí jsou vhodnými bioindikátory pro zjišťování udržitelnosti travních porostů, kdy
reagují na různé typy managementu. Nejlepšími indikátory jsou tyto skupiny: Nematodes,
žížaly, Protozoa, Collembola (King et al. 2005). Podle zastoupení jednotlivých druhů sk.
Nematodes lze určit resilienci ekosystémů (Yeates 2003). Půdní bezobratlí se významně
podílejí na vytváření následujících služeb: půdotvorné procesy, cyklus živin a primární
produkce, regulace klimatu díky ovlivňování toků skleníkových plynů a sekvestraci uhlíku,
regulace povodní, detoxikace a ochrana rostlin před škůdci (viz tabulka).
16
Půdní bezobratlí jako indikátoři ekosystémových služeb
Půdních bezobratlých tedy lze využít jako indikátorů ekosystémových služeb, neboť ovlivňují
základní funkce ekosystémů, jako je zásobení vodou (ovlivňují drsnost povrchu a podporují
vsakování vody a tím snižují povrchový odtok, vytváří strukturální pórovitost), cyklus látek
(zvyšováním mineralizace a humifikace organických látek, vytvářením biogenních struktur,
jež fungují jako inkubátory mikrobiální aktivity a ovlivněním cyklu C a N), primární
produkce (zvyšují rostlinnou produkci - hlavně Protoctista, Nematodes, Enchytraeidae a
Collembola), mezi základní mechanismy působení patří 1) zvýšené uvolňování živin v
rostlinné rhizosféře, 2) stimulace mutualistických mikroorganismů - mykorhizy a N-fixátorů,
3) zvýšení ochrany před škůdci a nemocemi, 4) pozitivní efekt na fyzikální strukturu půd, 5)
produkce hormonálních růstových podpůrných látek) a regulace klimatu (akumulují C po
dlouhou dobu, vytváří půdní agregace, podílejí se na procesu humifikace) (Lavelle 2006).
1.4 Krajinné měřítko, land-cover a vztah k ekosystémovým funkcím
Na krajinné úrovni byl zkoumán vztah mezi tzv. strukturou krajiny ve smyslu výskytu a uspořádání
jednotek land-cover a jejími ekologickými funkcemi, jako cyklus látek v povodí a disipace sluneční
energie. Na změnách těchto funkcí se podílejí procesy jako je eroze, nebo vyluhování a odnos látek
z povodí podpovrchovým odtokem. Změny se mohou násobit účinkem pozitivních zpětných vazeb a
následně ovlivnit také biotické charakteristiky ekosystémů (Ripl a Hildmann, 2000).
Nejjednodušší způsob přímého měření změny ekologických funkcí na krajinné úrovni je analýza
kvality vody ve vodním toku, protože vypovídá o výši eroze, vyluhování a odnosu látek v jeho povodí.
Příčinou zvýšeného obsahu látek v toku je zejména nevhodný land-cover a land-use, případně další
17
charakteristiky, jako například nadbytečné hnojení (Berka a kol., 2001), vysoké počty dobytčích
jednotek na ploše (McFarland a Hauck, 1999) nebo zvýšená urbanizace (Ouyang a kol., 2006).
Významné se zdá být také celkové množství ploch ovlivněných člověkem a jejich vzdálenost od toku
(Mehaffey a kol., 2005). Tyto parametry byly případně doplněné o další kritéria, jakými je například
hustota silniční sítě (Jones a kol., 2001; Houlahan a Findlay, 2004) nebo depozice atmosférického
dusíku (Jones a kol., 2001).
Z výsledků pozorování vyplývá, že použití indikátoru kvality vody je do značné míry určující pro
výslednou korelaci s parametry land-use. Například na variabilitu obsahu fosforu má největší vliv
množství lužního lesa v povodí (způsobuje 45% variability obsahu celkového fosforu a až 73%
variability obsahu rozpuštěného fosforu), zatímco na variabilitě obsahu dusíku se podílí následující
parametry: celkové množství lesa v povodí, umístění lesa podél toku (negativní korelace), celkové
množství orné půdy a depozice atmosférického dusíku (pozitivní korelace). Suspendované látky v toku
jsou závislé zejména na množství mokřadů a celkové pokryvnosti rostlin v povodí (Jones a kol., 2001).
U mokřadů se zdá být pro kvalitu vody určující pokryvnost lesa do vzdálenosti přibližně 2 km od jeho
okraje (Houlahan a Findlay, 2004), zalesněná lužní zóna je nejdůležitějším parametrem také pro nárůst
indexu biotické integrity (IBI) a diverzity druhů ve vodním toku (Stauffer a kol., 2000). Procento
antropicky ovlivněných ploch (orné půdy a urbanizované půdy) v povodí je nejdůležitějším faktorem
korelujícím s kvalitou vody, jenž vysvětluje 25 – 75% variability (Mehaffey a kol., 2005). Důležité je
také její umístění; King a kol. (2005) proto navrhují vážit procento výskytu orné půdy podle její
vzdálenosti od vodního toku. Výskyt orné půdy společně s výskytem mokřadů v povodí jsou
klíčovými parametry také podle Richardse (1996).
Někteří odborníci se domnívají, že kvalitu vody v toku ovlivňuje zejména land-use v relativně úzkém
pruhu podél vodního toku a ostatní části povodí na něj mají zanedbatelný vliv. Někteří se přiklánějí
k názoru, že pro malé toky (2. řádu) je důležité hlavně pobřežní pásmo o šířce cca 120 m, kdežto u
velkých toků se projevuje vliv celého povodí (Gergel a kol., 1999; Buck a kol., 2004). Záleží také na
tom, jaké kritérium kvality vody se zkoumá. Pásy podél toku (100 m) jsou důležitější než land-cover
pouze pro předpovídání charakteru biotopů ve vztahu k sedimentům (Richards a kol., 1996). Co se
týče kvality vody v mokřadech, bylo sledováno do jaké vzdálenosti jsou hodnoty živin ovlivněny
hodnotami land-cover. Úroveň dusíku a fosforu ve vodě byly v negativní korelaci s pokryvností lesa
do vzdálenosti 2250 m od okraje mokřadu a úroveň fosforu v sedimentu byla v negativní korelaci s
velikostí mokřadu a pokryvností lesa do 4000 m (Houlahan a Findlay, 2004).
1.5 Možnosti ekonomického hodnocení služeb ekosystémů
De Groot řadí metody ekonomického hodnocení ekosystémů do čtyř základních skupin: 1) přímé tržní
hodnocení, 2) nepřímé tržní hodnocení, 3) kontingentní hodnocení a 4) skupinové hodnocení (de
Groot 2002).
Zaměříme-li se na nepřímé tržní hodnocení, můžeme jej rozdělit na následující metody:
a) odvrácení nákladů
ekosystémové služby umožňují odvrátit náklady, jež by za jejich absence vznikly (například
odvrácení záplav a nákladů na kompenzaci škod díky existenci mokřadů);
b) náhrada nákladů
služby ekosystému mohou být nahrazeny umělým systémem (např. čistička vody místo mokřadu;
náklady na její výstavbu pak reprezentují hodnotu čisticí funkce mokřadu; technická klimatizační
jednotka nahrazující klimatizační služby ekosystému);
c) faktor příjmu
ekosystémové služby mohou zvyšovat příjmy z některých ekonomických činností (např.
z rybářství, z provozování turistických služeb apod.);
18
d) cestovní náklady
reflektují potřebu rekreace a potenciál dané oblasti tuto potřebu naplňovat;
e) hedonické ocenění
odvozuje ekonomickou hodnotu přírodních částí území podle rozdílu v cenách nemovitostí, jež
s lokalitou sousedí.
Použití metod v konkrétních případech – viz tabulka v příloze 2.
Neméně důležité jsou tzv. expertní metody, které se jako jediné snaží o objektivní, na tržních
preferencích nezávislé zhodnocení kvality ekosystémů a tím jejich schopnosti vytvářet ekosystémové
služby, zejména podpůrné/životadárné a regulační.
Osvědčená hesenská metoda, na jejímž principu vznikla pro podmínky ČR upravená metoda BVM, je
zaměřená převážně na biodiverzitu na úrovni biotopů a částečně krajiny (viz Seják, Dejmal a kol.
2003). Nabízí se proto možnost doplnit tuto metodu o charakteristiky, vypovídající o dalších
ekosystémových funkcích a službách.
19
Kap. 2 Kvalitativní mapování základních typů ekosystémů
ČR
V předcházející přehledové kapitole je uvedeno jak se jednotliví autoři či týmy odborníků
pokoušejí schématicky či modelově vyjádřit určité, podle nich podstatné, aspekty přírodních
procesů a z nich plynoucí funkce a služby ekosystémů. Vyjdeme-li z definice, že biosféra,
jakožto soustava ekosystémů, je energeticky otevřený systém, který cykluje vodu a živiny,
potom ke kvalitativnímu členění ekosystémů můžeme přistoupit na základě účinnosti, s níž
jednotlivé skupiny přirozených ekosystémů, resp. skupiny biotopů jako prostředí pro jejich
fungování a současně i jejich antropogenně přeměněných forem dokáží využívat vstupující
energii slunečního záření.
Kvalitativní mapování jednotlivých typů či skupin ekosystémů – konkrétně mapování typů
biotopů ČR pro účely evropského systému NATURA 2000, rozšířené o 53 přírodě
vzdálených, přírodě cizích či umělých biotopů – musí proto vycházet z míry plnění
ekosystémových funkcí, to jest z toho, jak efektivně dokáže příslušný typ ekosystému, resp.
skupina či územní mozaika biotopů jako prostředí pro jeho fungování, zachycovat a
přeměňovat sluneční energii na životodárné procesy. Z ekologických disciplín je již poměrně
dlouho známo, že přirozený vývoj suchozemských biotopů směřuje ke klimaxovým formám,
které v podmínkách mírného pásma mají převažující podobu listnatých opadavých lesů
s příslušným zastoupením bylinných, křovinných a vodních biotopů (viz mapa potenciální
přirozené vegetace ČR, Neuhäuslová a kol. 1998).
Z teorie Energy-Transport-Reaction (ETR) W. Ripla zároveň vyplývá, že klimaxové podoby
vegetačního pokryvu se vyznačují maximální schopností využití slunečního záření
prostřednictvím evapotranspiračních a fotosyntetických procesů při minimalizaci ztrát živin
z území (Ripl 1995, 2003). Z tohoto hlediska lze říci, že samoorganizovaný vývoj ekosystémů
jakožto jednoty geochemického prostředí a živých společenstev vede přirozenou vývojovou
cestou k maximalizaci záchytu sluneční energie v podobě latentního tepla (sluneční energie
přeměněné do podoby vodní páry, která při poklesu teplot zpětně kondenzuje do tekuté formy
a otepluje tím prostředí), což zabezpečuje nejúčinnější zmírňování teplotních výkyvů a
udržování teplot na zemském povrchu, v rozmezí přijatelném pro existenci heterotrofních
společenstev, včetně lidské společnosti. Tuto účinnou regulaci teplot zabezpečuje synergické
působení vegetace a dostatku vody, kterou si klimaxová vegetace udržuje prostřednictvím
malých vodních cyklů.
Antropogenně vyvolané zásahy do území, likvidace přirozené vegetace a odvádění vody
z území jednoznačně narušují a snižují míru efektivnosti plnění regulačních a podpůrných, čili
životodárných funkcí ekosystémů.
Příjem a následné využití denních pulsů přicházející sluneční energie je v relativně
přirozených ekosystémech významně vyšší než na antropogenizovaných plochách.
Ve zprávě za rok 2007 bylo konstatováno, že ke kvalitativnímu mapování typů ekosystémů je
nezbytné využít územní přístup, který bude schopen přesně vymezit a funkčně popsat
jednotlivé ekosystémy. Nezbytným předpokladem funkční klasifikace krajiny je kromě
vymezení funkčně jednotných biotopů mapový podklad, charakterizující přírodní podmínky
těchto biotopů, umožňující extrapolaci typů funkčních biotopů (zjištěných na základě
terénních měření či detailní GIS analýzy) na celé území ČR. Níže uvedený přístup kolegů
z Katedry fyzické geografie a geoekologie PřFUK, se kterými na řešení této problematiky
spolupracujeme v rámci jiných projektů, je jednou z možností.
20
2.1 Vymezení typologických jednotek funkční klasifikace krajiny
Při hodnocení stavu a vývoje krajinného pokryvu ve vztahu k ekosystémovým funkcím, které
poskytuje, je nutné vycházet z funkční klasifikace širších prostorových jednotek. Tyto
jednotky však musí reflektovat nejen způsob využití krajiny, ale také další charakteristiky
přírodního prostředí, které mají zásadní vliv na procesy a fungování dílčích systémů. Mezi
neopominutelné faktory vstupující do komplexní klasifikace tak patří např. informace o
klimatických poměrech, reliéfu a půdotvorném substrátu.
Postižení všech znaků přírodních jevů, které podmiňují fyziognomii i fungování
krajiny je však složité nejen z hlediska jejich různé váhy na různých hierarchických úrovních,
ale rovněž z důvodu proměnlivého vlivu v čase a prostoru. Prvním krokem sestavení funkční
klasifikace současné krajiny je proto výběr reprezentativních prvků z hierarchického systému
dílčích krajinných systémů na prostorové úrovni České republiky.
Obr. 2.1: Výběr řídících prvků podle hierarchické závislosti
Tento výběr musí především reflektovat váhu vlivu jednotlivých prvků na charakter
vymezovaných typologických krajinných jednotek, zároveň je však omezen dostupností
příslušných dat v kvantifikovatelné podobě. V podmínkách české krajiny byly jako řídící
podklady pro vymezení typů přírodních krajin zvoleny databáze postihující faktory klimatu,
horninového substrátu a reliéfu, pro typizaci funkčního využití krajiny byly doplněny
informace o krajinném pokryvu.
Konkrétními vstupními tematickými datovými sety byly:
1. Informace o přírodních charakteristikách krajiny:
• KLIMA – odvozené z vymezených klimatických oblastí podle Quitta (1971),
upraveno podle Atlas podnebí Česka (2007)
• RELIÉF - nadmořská výška a výšková členitost – odvozené z výškového gridu
DEM ArcČR 500
• PŮDOTVORNÝ SUBSTRÁT – odvozené z databáze GEO ČR 500 a Půdní
mapy ČR (Němeček a kol.)
21
2. Informace o antropogenním ovlivnění krajiny člověkem:
• VYUŽITÍ PLOCH – odvozené z databáze CORINE Land Cover 2000
• SEKUNDÁRNÍ HETEROGENITA KRAJINY - odvozené z databáze
CORINE Land Cover 2000
Všechny datové vstupy byly nejprve generalizovány tak, aby u jednotlivých vstupních
vrstev zůstaly zastoupeny z pohledu klasifikace všechny podstatné třídy tématického obsahu.
Pouze v případě klimatu bylo zachováno všech původních 13 tříd (T2 až CH7)
mezoklimatické rajonizace dle Quitta (1971). Pro co nejúplnější a přitom jednoduché
postižení geologických a půdních poměrů byla sloučením a následnou generalizací vytvořena
vrstva půdotvorný substrát. Původních 19 kategorií hornin Geologické mapy ČR v měřítku
1:500.000 (GEO ČR 500, ČGS) bylo nejprve sloučeno do šesti tříd a následně byly z Půdní
mapy ČR v měřítku 1:200.000 vygenerovány 3 kategorie nezpevněných a krasových
substrátů. Výsledný datový vstup, vypovídající o geologických a půdních poměrech tak
rozlišuje 9 typů substrátu. Další informační vrstvy využité v klasifikaci byly odvozeny
z digitálního modelu terénu z topografické databáze ArcČR 500 o velikosti pixelu 200x200m.
Jednoduše bylo vymezeno 6 intervalů nadmořské výšky, diferencující území do tříd od nížin
po hory. Pro hodnocení členitosti reliéfu byl vybrána geostatistická funkce směrodatná
odchylka, která popisuje variabilitu datového souboru, v našem případě výšek v síti čtverců
1km2. Získaný výstup byl porovnán s tradičním způsobem členění georeliéfu na základě
výškové členitosti. Nakonec byly výsledky výpočtů reklasifikovány do 4 tříd, reprezentujících
typy reliéfu od plochého po velmi členitý.
Pro další typizaci území podle způsobu využití krajiny byla využita databáze CORINE
Land Cover 2000. Původních 28 kategorií podle nomenklatury CORINE bylo generalizováno
do deseti tříd. Z výsledné datové sady byla dále odvozena informace o heterogenitě
krajinného pokryvu. Zde byla využita geostatistická funkce „Variety“ – rozmanitost, která
vyhodnocuje počet různých kategorií krajinného pokryvu v rámci vymezeného území, zde
opět v síti čtverců 1km2. Podle výsledných počtů zastoupených tříd CORINE byly
vygenerovány segmenty krajiny od silně homogenní (1 - 2 třídy) až po silně heterogenní (7 –
8 tříd).
Všechny vytvořené datové sety byly převedeny na rastry o shodné velikosti pixelu
(200x200m) a každé ze tříd jednotlivých vrstev byl přiřazen unikátní číselný kód. Tím vznikl
soubor jednotných a vzájemně srovnatelných vstupních vrstev, které je možné zpracovat
metodami rastrové algebry.
Klíčovým krokem klasifikace současné krajiny je tzv. RGB syntéza, originální způsob
sloučení vybraných vstupních vrstev v prostředí programu ArcGIS 9.2. Pro potřeby takové
syntézy byly ze všech výše uvedených vrstev vybrány primární – tedy neodvozované datové
sety: klima, reliéf, substrát a data o krajinném pokryvu. Třem ze vstupujících vrstev je
přiřazen barevný kanál, jedna z datových vrstev vždy zůstává bez barevného vyjádření,
přičemž však lze měnit „spektrální charakteristiku“ obrazu přepínáním jednotlivých kanálů,
resp. vrstev (např. R – klima, G – substrát, B - reliéf, 0 – CORINE). Využití čtyř vrstev není
samoúčelné, cílem je nejprve analýza obrazu vzniklého pouze na základě dat o přírodním
prostředí, tedy vymezení typů přírodních krajin a teprve následná segmentace téhož obrazu se
zapojením dat o využití ploch, tedy typologie kulturní krajiny. Každý pixel se tak stává
nositelem specifické kombinace syntetizovaných vrstev. Pokud např. pixel vykazuje hodnoty
RGB – 9.3.3 při zapojení výše uvedené kombinace, znamená to, že dané území náleží do 9.
klimatické oblasti (MT11), do 3. třídy substrátu (METAMORFITY) a 3. intervalu nadmořské
výšky (VRCHOVINY), přičemž informaci o krajinném pokryvu získáme po přepnutí kanálu.
Výsledkem je obraz podobný družicovým snímkům, který je tedy možné klasifikovat
metodami dálkového průzkumu Země.
22
Obr. 2.2: RGB syntéza vstupních dat pro segmentaci funkčních krajinných jednotek
Druhým zásadním metodickým krokem je využití metody řízené segmentace
vzniklého RGB obrazu. To umožňuje program Definiens, objektově orientovaný software
primárně určený k zpracování dat DPZ. Dovoluje změny klasifikovaného obrazu
přiřazováním různých kanálů jednotlivým vrstvám a tím zapojení více vstupních datových
setů do procesu segmentace, kterou lze provádět vícenásobně na různých hierarchických
úrovních podle různých parametrů. Základním principem je „slučování“ pixelů příbuzných
spektrálních charakteristik do skupin, představujících podobný funkční krajinný typ.
Jednotlivým vrstvám lze přiřazovat v procesu segmentace různou váhu, což umožňuje
zdůraznit nebo naopak potlačit vliv řídících prvků. Tento postup řeší nejproblematičtější krok
každé typizace – tedy vymezení konkrétních polygonů reprezentujících jednotlivé typy
krajiny - objektivní cestou. Zároveň program umožňuje export polygonů ohraničujících
sloučené areály i klasifikovaného obrazu zpět do prostředí GIS.
23
Obr. 2.3: Segmentace RGB obrazu v prostředí programu Definiens
V případě klasifikace krajiny České republiky byla nejprve provedena segmentace
RGB obrazu složeného z vrstev charakterizujících přírodní krajinu (KLIMA, SUBSTRÁT,
RELIÉF). Teprve v takto vymezených jednotkách přírodního pozadí byla následně na
hierarchicky a měřítkově nižší úrovni vyhotovena další segmentace založená čistě na
informacích o krajinném pokryvu. V jednotlivých typech přírodní krajiny tak byly vymezeny
jednotky současné kulturní krajiny. Takto definované prostorové jednotky budou předmětem
další klasifikace a analýzy, zejména z hlediska hodnocení vlastních krajinných funkcí a
hodnot biotopů obsažených ve vymezených jednotkách.
2.2 Funkce porostů
Jednou z důležitých funkcí porostů je jejich schopnost ovlivňovat místní klima a koloběh
vody prostřednictvím podpory evapotranspirace. To se děje za pomoci několika mechanismů.
Porosty zadržují srážkovou vodu, napomáhají jejímu vsakování a udržovaní v půdě, následně
ji transpirují do ovzduší a zároveň podporují zpětné srážení vody na listech a udržování
krátkého cyklu vody. Čím více jsou porosty schopné zadržovat a transpirovat vodu, tím větší
je jejich „chladící“ efekt, protože přeměňují větší část energie slunečního záření na energii
skupenského tepla výparu. Tato energie „uzamčená“ ve vodní páře již nepřispívá k oteplování
povrchu, který by se jinak vlivem slunečního záření přehříval.
O této schopnosti (funkci) porostů vypovídá například Bowenův poměr, který vyjadřuje
poměr mezi energií slunečního záření, jež se přemění na pocitové teplo (S) a energií
slunečního záření, jež se spotřebuje na výpar vody (skupenské teplo výparu L a množství
evapotranspirace E), případně evaporativní frakce, jež udává, kolik procent sluneční energii se
přeměmnilo na skupenské teplo výparu.
Bowenův poměr: β = S/ LE
24
β......................... Bowenův poměr
S ........................pocitové teplo
L ........................skupenské teplo výparu
E ....................... evapotranspirace
Ovšem Bowenův poměr je velice dynamická veličina, jejíž momentální hodnota závisí na
mnoha parametrech, které lze rozdělit do následujících skupin:
1) sluneční záření, teplota a vlhkost vzduchu (zejména sytostní deficit vodní páry)
2) dostupnost vody pro porost
3) schopnost porostu transpirovat
ad 1) chladicí funkce porostů je zřejmá pouze u relativně teplých, suchých a slunečných dnů,
proto jsou důležité údaje o Bowenově poměru pro letní měsíce a slunné dny
ad 2) průměrná dostupnost vody pro porost je dána a) klimatickými poměry, zejména
množstvím srážek, b) geologickými a geomorfologickými poměry (tvar reliéfu a propustnost
půd) a c) typem porostu a jeho schopností zadržovat vláhu a vypařenou vodu cyklicky
navracet do porostu přes tzv. krátký cyklus vody. Údaje o bodu a) a b) lze vyčíst například
z mapování STG (hydrické řady), bod c) souvisí se zápojem a patrovitostí porostu. Aktuální
dostupnost vody lze zjistit kombinací předchozích údajů s historií srážek za poslední dny.
ad 3) schopnost porostu transpirovat vodu za stejných vláhových podmínek je různá, závisí na
konkrétních anatomicko-fyziologických vlastnostech rostlin (počtu průduchů, šířce tracheí,
uzpůsobení na zamokření), listové ploše (LAI) atd.
Údaje o průměrném Bowenově poměru za vegetační dobu jsou zjištěny pro základní druhy
porostů a půdních pokryvů (Ryszkowski, L. 2002):
Druh půdního pokryvu
voda les
louka pole - řepka pole - řepa pole - pšenice
holá půda
Průměrný Bowenův poměr 0,08
0,08 0,17 0,28
0,36
0,45
0,75
za vegetační období
Zdroj: Ryszkowski, L. (2002) Landscape Ecology in Agroecosystems Management, CRC Press LLC
Bowenův poměr pro slunečné letní dny je obtížné určit bez předchozího dlouhodobého
měření, jež je velice náročné. Aby bylo možné zahrnout tuto veličinu alespoň částečně do
hodnocení, byla na základě našich bioklimatických měření vytvořena hypotetická tabulka
s přibližnými hodnotami, odhadnutými na základě úvah o výše zmíněných parametrech, jež ji
ovlivňují, dílčích údajů o jejich hodnotách, analogie atd.
Typ porostu
Bowenův poměr
Typ porostu
Odtok
Utužená plocha
bez vegetace
>2
Utužená
plocha bez
vegetace
100%
Běžné zemědělské
rostliny
2
Běžné
zemědělské
rostliny + TTP
80%
TTP
1
TTP s vysokou
hladinou podzemní
vody
60%
25
TTP s občasným
mokřadem
0.5
Mokřad + vodní
nádrž
< 0.5
TTP + les
Mokřad + vodní
nádrž
50%
< 50%
Odtoky alkálií
Zásadní pro setrvalé užívání půdy jsou odtoky alkálií sledované jako množství odtékajících
iontů vápníku, hořčíku a draslíku. Dlouhodobá měření na třech malých povodí na pravém
břehu Lipna ukázala, že v průběhu deseti let se trvale vyplavuje více alkálií z odvodněné
pastviny nežli z lesních a mokřadních porostů. Na odvodněné pastvině je již menší zásoba
těchto iontů. Z úrodných půd se vyplavuje těchto alkálií až několik set kg ročně z ha, což vede
k výrazné acidifikaci a degradaci půd.
Hypotetické hodnoty Bowenova (BR) poměru při dostatku vody v denních hodinách při
dostatečném slunečním záření. Tyto hodnoty budou korigovány na základě dat zjišťovaných
v projektu NPV Tokenelek (2B06023). Pro rok 2007 existují data pro výpočet BR za celou
vegetační sezónu.
Tab. 2.1 Hypotetické hodnoty Bowenova (BR) poměru, patrovitosti porostů a retence vody
funkčních skupin biotopů při dostatku vody v denních hodinách při dostatečném slunečním
záření
Typ porostu
Vodní plocha
Mokřady + TTP na vlhkých a
zamokřených stanovištích
TTP na mezofilních stanovištích –
extenzivně využívané
TTP na mezofilních stanovištích –
intenzivně využívané
TTP na mezofilních stanovištích degradované
TTP na sušších stanovištích, vyšší
pokryvnost
TTP na sušších stanovištích, nižší
pokryvnost
Keřový porost na sušších stanovištích
Mezofilní keřový porost
Keřový porost na vlhkých stanovištích
Suché bory
Lesní porost jehličnatý, zdravý
Lesní porost jehličnatý, poškozený
Lesní porost listnatý, zdravý
Lesní porost listnatý, degradovaný
Lesní porost lužní
Soliterní stromy, aleje
Orná půda
Orná půda -pícniny
Plocha bez vegetace
Bowenův poměr při
dostatku vody
(schopnost
transpirovat)
0,1
0,1
+++++
vysoká
50% a více
0,2
++++
50%
0,3
+++
40%
0,3
++
40%
0,6
+++
30%
0,7
++
20% a méně
1
0,6
0,5
1
0,8
1,5
0,6
1,5
0,5
1
3
2
5 a více
+++
+++
+++
+++
++++
++
++++
++
+++++
+++
0
+
-
20%
30%
35%
30%
50%
30%
60%
30%
70%
přispívá
10%
20%
Méně než 5%
26
Schopnost navracet
vodu krátkým cyklem
vody (patrovitost
porostu)
Retence
vody
2.3 Využití dat z DPZ pro funkční klasifikaci krajinných segmentů
Pro získání velkoplošných podkladů o fungování ekosystémů či o rozložení biotopů v krajině
se neobejdeme bez dat z dálkového průzkumu z letadel a satelitů.
První a nesouhrnnější pohled na území a na fungování jeho ekosystémů v současnosti
poskytuje satelitní snímkování, které nabízí nejen snímky fyzického povrchu Země, ale
prostřednictvím speciálních technik také multispektrální snímky schopné zaznamenávat jak
teploty různých částí zemského povrchu, tak podobu jeho pokryvu (typy vegetace, vody, bez
vegetace), včetně množství zelené biomasy a vlhkosti povrchu. To jsou základní
charakteristiky vysvětlující souhrnně úroveň či účinnost disipace slunečního záření.
Disipace je v této práci chápána v pojetí Prigoginovy teorie jako přeměna energie slunečního
záření na další formy energie (tj. na zjevné teplo a latentní teplo). V duchu této teorie lze pak
účinnost ekosystému v záchytu a disipace energie slunečního záření měřit podílem disipace
slunečního záření do podoby latentního (skupenskými přeměnami vody zužitkovaného) tepla.
K získání výchozího souhrnného pohledu na stav antropogenizace určitého území lze využít
multispektrální data ze zpracování satelitních snímků. Antropogenizací se rozumí snížení
účinnosti záchytu sluneční energie odstraňováním přirozené vegetace za účelem lidských
potřeb a v tržních ekonomikách také za účelem dosahování osobního prospěchu ze spekulace
s územím. Značnou míru antropogenizace území České republiky můžeme dokumentovat na
příkladu intenzívně využívaného regionu severních Čech, a to v porovnání s územím jižního
Saska, kde se podařilo zachovat mnohem lepší účinnost klimatizační a vodo- a živinověretenční služby ekosystémů. První snímek (obr. 2.4) ukazuje krajinný pokryv tohoto regionu
11.8.2004 (Hesslerová 2008).
27
Chemnitz
Ústí nad Labem
Not classified
Bare grounds
Non-forest vegetation
Forest
Vody
Obr. 2.4 Krajinný pokryv Mostecké pánve, Krušných hor a přilehlé
části jižního Saska. Družicová data z Landsat TM, ze dne 11.8.2004
(Hesslerová 2008).
Na obr. 2.5 vidíme průměrné teploty povrchů s vegetací a bez vegetace. Jak ze spektrálního
snímku vyplývá, biotopy s kvalitní vegetací a dostatkem vody dokáží za slunného letního dne
snižovat teploty povrchu až o 20 stupňů.
28
[ °C ]
Obr.2.5. Průměrná povrchová teplota Mostecké pánve, Krušných hor a přilehlé části jižního Saska. Družicová
data z Landsat TM, ze dne 11.8.2004 (Hesslerová 2008).
Zároveň je ze snímku vidět, že severozápad České republiky je územím s vysokým narušením
regulačně klimatizační služby ekosystémů i služby udržení vody a živin v krajině,
způsobeným povrchovými těžbami hnědého uhlí, antropogenními přeměnami povrchů na
výsypkách, vysokou mírou zástavby území, ale i odvodněnými zemědělskými půdami.
Ve všech těchto případech ploch bez vegetace či s vegetací bez dostatku vody je účinnost
záchytu sluneční energie velmi nízká, což zvyšuje nárůst teplotních výkyvů i průměrných
teplot v modelovém regionu a navíc způsobuje nevratné a výrazně zvýšené odnosy živin
z tohoto území a ztráty vody rozvrácením krátkých vodních cyklů (Ripl 2003).
Na následujícím snímku (obr. 2.6) je studované území rozděleno do 7 kategorií krajiny, podle
své povrchové teploty, množství biomasy a vlhkosti (Hesslerová 2008).
29
Kat. 1 – lokality s nízkou teplotou, s vysokým množstvím zelené biomasy a vysokým obsahem vody; 2 – lokality
s nízkou teplotou, s nízkým množstvím zelené biomasy a nižším obsahem vody; 3 – lokality se střední úrovní
teploty, s nízkým či vyšším podílem zelené biomasy, případně i vlhkosti; 4 - lokality s vysokou teplotou, i když s
vysokým množstvím zelené biomasy a vysokým obsahem vody; 5 - lokality s vysokou teplotou, bez funkčního
vegetačního pokryvu; 6 - lokality s nízkou teplotou, se středním podílem zelené biomasy a vlhkosti; 7 - lokality s
vysokou teplotou, se středním podílem zelené biomasy a vlhkosti.
Obr.2.6. Kategorizace krajiny podle schopnosti disipace sluneční energie na základě družicových dat z Landsat
TM, ze dne 11.8.2004 (Hesslerová 2008).
2.4 Up-scaling a down-scaling mezi mapováním biotopů metodou Natura
2000+ BVM a kategoriemi Corine LC
Pro vymapování funkční klasifikace biotopů (kvality ekosystémů) je zapotřebí mapový
podklad biotopů v dostatečně podrobném měřítku, aby zahrnoval relativně homogenní
ekosystémy, plnící obdobným způsobem základní ekosystémové funkce. Takovým
celorepublikovým podkladem je pouze mapování přírodních a přírodě blízkých biotopů
v rámci soustavy Natura 2000 v měřítku 1:10 000. Ostatní, antropogenně vzniklé či
podmíněné biotopy, byly mapovány pouze asi na jedné třetině území ČR; protože byly
rozděleny pouze do 14 směsných kategorií, nemohly být použity pro rozlišení biotopů
plnících různou měrou ekosystémové funkce. Proto byly pro potřeby hodnocení biodiverzity
metodou biotopového hodnocení (BVM) podle Sejáka, Dejmala a kol. (2003) rozděleny na 53
biotopů. Tak vznikl systém 192 typů biotopů „Natura 2000+BVM“. Vzhledem k tomu, že
30
jediným dostupným oficiálním celorepublikovým podkladem vymapování krajinného
pokryvu je periodicky se opakující mapování Corine LC (v měřítku přibližně 1:100 000), bylo
nutno provést zpřesnění jeho tříd z hlediska zastoupení jednotlivých 192 typů biotopů.
Upřesnění bodových hodnot tříd Corine-LC pomocí mapování Natura 2000
Toto zpřesnění zastoupení typů biotopů v třídách Corine-LC bylo též nezbytné provést pro
upřesnění bodových hodnot tříd Corine-LC pomocí mapování Natura 2000. Bodové hodnoty
vycházejí z metody hodnocení biotopů (BVM; Seják, Dejmal a kol. 2003) a pro každou třídu
Corine-LC, která je zastoupena na území České Republiky, byl vypočítán počet bodů podle
průměrného zastoupení typů biotopů Natura 2000- BVM v jednotlivých kategoriích mapování
Corine-LC. Až doposud byl počet bodů spočítán na základě expertního odhadu procenta
zastoupení 192 typů biotopů v jednotlivých třídách Corine LC (Seják, Dejmal a kol. 2003).
Práce byla zpracována v programu ArcView 9.0 – 9.3. Z vrstvy Corine-LC (Úroveň 3, ZM
1:100 000) byly postupně vybrány jednotlivé třídy vyskytující se na území České Republiky.
Každou třídou byly postupně ořezány všechny kategorie mapování Natura 2000. Přesné
zastoupení kategorií Natura 2000 bylo možné zjistit jen u přírodních a přírodě blízkých
biotopů, protože podrobné mapování (tedy mapování i nepřírodních biotopů X) bylo
provedeno jen na části území České Republiky. Pro nepřírodní biotopy byl překryv kategorií
Natura 2000 - BVM a Corine-LC proveden jen u vybraných polygonů a výsledky byly
interpolovány na zbývající území České Republiky.
Biotopy
Přírodní a přírodě blízké
Natura 2000
Přírodě vzdálené až cizí
Natura 2000
Není Natura 2000
M, S, A, T, K, L
V, R
Vymapované
listy
X
Ortofoto
Ověření v terénu
M,S,A,T,K,L,V,R,X – skupiny biotopů podle Katalogu biotopů ČR (Chytrý a kol., 2001)
Schéma postupu při upřesňování bodových hodnot tříd Corine-LC
Obr. 2.7. Schéma klasifikace biotopů NATURA 2000 - BVM
Nepřírodní nevymapované biotopy byly (pro určitý počet polygonů z každé kategorie CorineLC) vymapovány buď přímo v terénu (využití 4 mapových listů ZM 1: 10 000) nebo za
využití leteckých snímků (viz obr. 2.8). Počet vybraných polygonů v jednotlivých třídách
31
Corine-LC je určen tak, aby byla podchycena heterogenita jednotlivých tříd; pro heterogenní
třídy byl počet polygonů zvolen tak, aby pokryl různé typy krajin v České Republice.
XT3/XK2
XL1
XL1/XT3
XL1
XT3
X4.4
X4.4
X4.4
X4.4
XL1/XT3/XK2
X4.4
XL1
XL1
X4.4
XL1
XL1
X4.4
Obr. 2.8 Příklad mapování přírodě vzdálených až cizích biotopů na podkladě leteckých
snímků. Zde se jedná o polygon z třídy 2.4.3 Převážně zemědělská území s příměsí přirozené
vegetace.
Výsledná rozloha dílčích biotopů v jednotlivých třídách byla vypočtena jako procentuální
zastoupení X-biotopů v celkové rozloze všech vybraných polygonů, které doplnily
procentuální zastoupení biotopů mapování Natura 2000 v rámci celé České Republiky.
Pro výpočet bodových hodnot tříd Corine-LC bylo procentuální zastoupení ploch dílčích
X-biotopů počítáno pro každý vybraný polygon zvlášť (vážený průměr bodových hodnot
podle rozlohy) a výsledná hodnota byla získána jako průměr hodnot všech vybraných
polygonů pro jednotlivé třídy Corine-LC. Takto získaná bodová hodnota má vyšší vypovídají
hodnotu, protože území České Republiky je složeno z více menších polygonů.
Biotopy, jejichž rozloha byla v dílčích polygonech nižší než jedna, byly vyřazeny. Bodová
hodnota plochy, zbývající do celkové rozlohy polygonu, byla vypočtena jako průměrná
hodnota zastoupených biotopů daného polygonu, jejichž plocha přesahovala 1% rozlohy
polygonu.
Výsledné bodové hodnoty pro jednotlivé třídy Corine-LC byly vypočteny jako průměr vážený
rozlohou, kdy základem bylo procentuální zastoupení biotopů mapování Natura 2000
v rozloze celé republiky, které byly ohodnoceny metodou BVM. Procentům chybějícím do
celkové rozlohy byla přiřazena bodová hodnota podle předchozího výpočtu, tedy průměrná
bodová hodnota vybraných polygonů.
32
Přehled výsledných bodových hodnot tříd 3.úrovně Corine-LC. Třída 3.3.3. Oblasti s řídkou
vegetací je zastoupena jen v roce 2006 a třída 3.3.4 Vypálené oblasti je zastoupena jen v roce
1990.
Tab. 2.2 Přehled výsledných bodových hodnot tříd 3.úrovně Corine-LC
Položky pokryvu České republiky
1.1.1. Městská souvislá zástavba
1.1.2. Městská nesouvislá zástavba
1.2.1. Průmyslové nebo obchodní zóny
1.2.2. Silniční a železniční síť a přilehlé prostory
1.2.3. Přístavní zóny
1.2.4. Letiště
1.3.1. Těžba hornin
1.3.2. Skládky
1.3.3. Staveniště
1.4.1. Plochy městské zeleně
1.4.2. Zařízení pro sport a rekreaci
2.1.1. Orná půda mimo zavlažovaných ploch
2.2.1. Vinice
2.2.2. Ovocné sady a keře
2.3.1. Louky
2.4.2. Komplexní systémy kultur a parcel
2.4.3. Převážně zemědělská území s příměsí přirozené vegetace
3.1.1. Listnaté lesy
3.1.2. Jehličnaté lesy
3.1.3. Smíšené lesy
3.2.1. Přírodní pastviny
3.2.2. Slatiny a vřesoviště,křovinaté formace
3.2.4. Přechodová stadia lesa a křovin
3.3.2. Holé skály
3.3.3. Oblasti s řídkou vegetací
3.3.4 Vypálené oblasti
4.1.1. Vnitrozemské bažiny
4.1.2. Rašeliniště
5.1.1. Vodní toky a cesty
5.1.2. Vodní plochy
Body/m2
2,39
10,22
2,95
8,23
8,27
11,94
13,40
7,87
7,12
19,27
18,77
11,18
15,25
14,15
20,79
14,08
21,51
39,99
26,18
28,48
33,02
52,99
23,51
39,79
61,65
30,51
33,47
53,29
23,14
18,67
Přehled procentuálního zastoupení dílčích biotopů v jednotlivých třídách Corine-LC je
uveden v příloze č. 4.
2.5 Regionální studie
V souladu s cíly projektu byla v letošním roce definitivně vybrána dvě zájmová území pro
regionální studie: horní část povodí Stropnice a území vojenské střelnice v bývalém
vojenském újezdu Ralsko.
33
2.5.1 Charakteristika zájmového území horní část povodí Stropnice
Území se nachází v Novohradských horách a kromě několika menších vesnic a osad zahrnuje
správní středisko oblasti, Nové Hrady a bývalou střediskovou obec Horní Stropnice. Základní
charakteristiky zájmového území horní část povodí Stropnice. Jeho přírodní poměry, krajinný
pokryv a způsob zemědělského využití území vyplývá z obr. 2.9, 2.10 a 2.11.
Obr. 2.9 Horopis a vodopis zájmového území horní části povodí Stropnice.
Obr. 2.10 Plošné zastoupení jednotlivých farem a lesů v zájmovém území horní části povodí
Stropnice.
34
2005
Holá půda
Brambory
Pšenice
Ječmen
Oves
Žito + tritikále
Kukuřice
Řepka
Hrách
Bob
Mezofilní louky
Mez.louky + nálet
Vlhké louky
Rákosiny + ostřice
Rákosiny + vrbiny/olšiny
Vrbiny a olšiny
Nálety dřevin
Lada
Ruderály
Osady
Listnaté lesy
Jehličnaté lesy
Smíšené lesy
Paseky
Vodní plochy
Obnažená dna
Souvislá zástavba
Roztroušená zástavba
Lomy
Obr. 2.11 Podrobné mapování vegetačního pokryvu zájmového území horní části povodí
Stropnice v roce 2005.
Energetická, uhlíková a ekonomická bilance zemědělských farem
v zájmovém území a u největší farmy srovnání klasického a ekologického
zemědělství
Cílem studia je energetická, uhlíková a ekonomická bilance zemědělských farem
hospodařících v zájmovém území horní části povodí Stropnice. Zájmové území má celkovou
rozlohu přibližně 99 km2. Bilance byla provedena na 5 zemědělských farmách - 1. Jihočeská
zemědělská a.s., Sohors s.r.o., Novohradské hory s.r.o., Václav Heral, Robert Blíženec (viz
tab. X.).
Celková rozloha zemědělských farem je přibližně 3 708 ha (37,5% z celkové rozlohy
zájmového území). Podle druhu pěstovaných plodin na farmách byly zjišťovány – provedené
pracovní operace, výsevek, spotřeba minerálních a organických hnojiv (název hnojiva, dávka,
výměra, % účinných živin), spotřebované množství chemických přípravků na ochranu rostlin
(název přípravku, dávka, % účinné látky), výnosy hlavního i vedlejšího produktu. Dále byl
vyhotoven seznam použitých strojů a nářadí.
Podle druhu a plemene chovaných zvířat na farmách byly sestaveny obraty stáda (rok 2004,
2005), zjišťována struktura a spotřeba krmiv, množství použitého steliva, pracovní operace a
produkce jednotlivých komodit (mléko, maso, chlévská mrva). Dále byl vyhotoven seznam
použitých strojů, seznam staveb (výměra, typ budovy) a zařízení.
35
Tab. 2.3. Charakteristika zemědělských farem v zájmovém území
R. Blíženec Novohradské
hory s.r.o.
Průměrná
nadmořská výška
Výměra zemědělské
farmy (rok 2005)
Soukromě
hospodařící
rolník 1
621 m
80 ha
Výměra
mimo
zájmové území
Chovaná
skot masný,
hospodářská zvířata ovce, koně
Intenzita
hospodaření
extenzivní
Společnost s
ručením
omezeným 1
541 m
V. Heral
1. Jihočeská Sohors s.r.o.
zemědělská
a.s.
Soukromě
Akciová
Společnost s
hospodařící společnost
ručením
rolník 2
omezeným 2
556 m
543 m
518 m
713 ha
95 ha
2184,7
630 ha
-
-
850 ha
1674 ha
skot masný
extenzivní
skot masný, skot masný,
ovce, kozy, skot mléčný,
koně
ovce, drůbež
extenzivní
intenzivní
masný skot
intenzivní
Dotazníkovým způsobem za roky 2004 a 2005 byla zjištěna základní data o jednotlivých
farmách a byly kvantifikovány jednotlivé vstupy a výstupy (energetické a látkové toky).
Na základě zjištěných dat bude začátkem přístího roku pro každou farmu sestavena
energetická bilance (rostlinné výroby, živočišné výroby a celková energetická bilance),
uhlíková bilance (rostlinné výroby a živočišné výroby) a celková ekonomická bilance
zemědělských farem a vypočítána zátěž pro životní prostředí metodou LCA.
Energetická bilance
Energetické náklady bilance rostlinné výroby se skládají z energie lidské práce, fosilní
energie, elektrická energie, energie strojů, energie minerálních hnojiv, energie organických
hnojiv, energie chemických přípravku a energie osiv. Energetické výnosy bilance rostlinné
výroby jsou tvořeny hlavním produktem (např. zrno), vedlejším produktem (např. sláma).
Všechny energetické výnosy jsou uvedeny ve spalném teple v GJ. Výsledkem je energetická
bilance (zisk/ztráta) za každou farmu, vypočtené ukazatele – energetické výnosy/energetické
náklady, energetické výnosy z 1 ha, energetické náklady na 1 ha zemědělské půdy.
Energetické náklady bilance živočišné výroby se skládají z energie lidské práce, fosilní
energie, elektrická energie + plyn, energie strojů, energie staveb, energie krmiv a steliv.
Energetické výnosy jsou tvořeny hlavním produktem (maso), vedlejším produktem (mléko) a
energií chlévského hnoje. Všechny energetické výnosy jsou uvedeny ve spalném teple v GJ.
Výsledkem je energetická bilance živočišné výroby za každou farmu.
Celková energetická bilance bude spočítána na základě propojení vstupů a výstupů
z energetické bilance rostlinné výroby a energetické bilance živočišné výroby.
36
Uhlíková bilance
Pro každou zemědělskou farmu bylo spočítáno množství uhlíku v nadzemní i podzemní
biomase. Výstupem je čistá primární produkce a hrubá primární produkce na 1 ha. Uhlíková
bilance živočišné výroby je tvořena vstupy (krmiva, steliva) a výstupy (produkce C-CO2,
produkce C-CH4, produkce hlavního produktu (maso), produkce vedlejšího produktu (mléko),
produkce chlévské mrvy. Výsledkem je uhlíková bilance (výstupy – vstupy).
Byla vypracovaná LCA analýza pro každou zemědělskou farmu. Výsledky této analýzy
ukazují celkovou „zátěž“ životního prostředí zemědělským hospodařením. Hlavním výstupem
této analýzy jsou celkové emise CO2, acidifikace a eutrofizace.
Ekonomická bilance
Pro ekonomickou bilanci rostlinné výroby byly spočítány náklady v Kč (mzdy, fosilní paliva,
elektrická energie, stroje, minerální hnojiva, organická hnojiva, chemické přípravky, osiva).
Výnosy jsou spočítány v tržní ceně v Kč (hlavní produkt, vedlejší produkt).
Pro ekonomickou bilanci živočišné výroby byly spočítány náklady v Kč (mzdy, fosilní paliva,
elektrická energie, stroje, budovy, krmiva a steliva). Výnosy jsou spočítány v tržní ceně v Kč
(hlavní produkt – maso, vedlejší produkt – mléko, produkce chlévského hnoje).
Celková ekonomická bilance bude spočítána na základě propojení nákladů a výnosů
ekonomické bilance rostlinné výroby a ekonomické bilance živočišné výroby. Do výpočtu
byly zahrnuty dotace.
Výše uvedené výsledky budou prezentovány na příštím kontrolním dnu projektu. V současné
době začínají ve spolupráci se Zemědělskou fakultou JU v Českých Budějovicích práce na
srovnání všech výše uvedených bilancí a ekologické zátěže I. Jihočeské zemědělské při
klasickém a ekologickém způsobu hospodaření.
2.5.2 Charakteristika zájmového území Ralsko
Modelová studie – Vrchbělsko
V bývalém výcvikovém prostoru, přesněji újezdu Ralsko bylo pro výzkum vybráno
reprezentativní modelové území Vrchbělska v jeho jihovýchodním cípu (cf. Engstová 2005) a
následně rozšířeno o navazující území - velkou bezlesou enklávu bývalé tankové střelnice
Židlov s okolím.
Výraznými fenomény Vrchbělska jsou odlesněné plochy, na kterých probíhal intenzivní
vojenský výcvik. Největší z nich je plocha tankové střelnice, která se rozprostírá na ploše
přibližně 3 km2 (přib. 1 km do šířky a téměř 3 km do dálky, resp. směrem severo-jižním). Asi
třetina tankodromu je v jižní části morfologicky upravena na systém dlouhých paralelních
prohlubní a vyvýšenin se zarovnaným povrchem. Prohlubně vznikly zřejmě vyježděním od
tanků při vojenských cvičeních. Jsou alespoň 5 metrů hluboké a asi 30 metrů široké.
Druhou odlesněnou plochou je menší cvičiště mezi tankodromem a Vrchbělským údolím.
Plocha byla v devadesátých letech po odchodu sovětské armády zcela bez vegetace. Dnes zde
můžeme se zájmem sledovat pozvolné zarůstání a vytváření nových rostlinných společenstev.
Mezi převažujícími pionýrskými a rumištními společenstvy tu lze najít také zajímavá
společenstva svazu Koelerio-Phleion phleoidis. Platí tu stejné pravidlo jako u tankodromu:
přirozenou sukcesí se i tato plocha postupně zalesní. Možná, že to bude škoda, neboť ještě
37
před II. světovou válkou tu byly obdělávané pozemky. Bezlesí tu tedy má svou „tradici“ a
snad by nebylo špatné pokusit se ho v rámci krajinné mozaiky zachovat.
Nejrozšířenějším typem přirozené potenciální vegetace jsou smíšené acidofilní doubravy
s borovicí, které náleží svazu Genisto germanicae-Quercion (asociace Vaccinio vitis-idaeaeQuercetum). Vyskytují se na lesnatých písčitých plošinách i svazích v bukovo-dubovém až
dubovém vegetačním stupni. Ze stromů je zde dominantní borovice lesní (Pinus silvestris) a
bříza bělokorá (Betula pendula). V bylinném patře převládá metlička křivolaká (Deschampsia
flexuosa), vřes obecný (Calluna vulgaris) a borůvka (Vaccinium myrtillus), popř. brusinka (V.
vitis-idaea).
V současné době převažují na celém území kulturní bory, zřídka i smrčiny. Borové porosty
místy působí přirozeným dojmem, připomínají skandinávské boreální bory, tzv. světlou tajgu.
Nenáročné rostliny, vřes a borůvka, nelze považovat za určující druhy vegetačního typu,
neboť se jim dobře daří i na degradované půdě hospodářských lesů. Naopak výskyt
náročnějších druhů (např. Convallaria nebo Maianthemum), skupin vitálních starých dubů i
semenáčků dubu nebo habru potvrzují, že se nejedná o přirozené bory.
Uměle udržované bezlesí výcvikových ploch se v průběhu téměř dvou dekád dost změnilo.
Travnaté plochy začínají postupně od krajů zarůstat břízami a borovicemi, ve vnitřních
částech se uplatňují i další dřeviny. V bylinném patře pod břízami a borovicemi dominuje
vřes, který spolu s janovcem metlatým (Sarothamus scoparius) pokrývá také místa bez
stromových náletů nebo zapojeného trávníku. Janovec je expanzivní druh, jež se lehce
uchycuje na otevřených písčitých plochách, snadno a rychle se množí a má vysoký přírůstek
biomasy, stejně jako rychle se šířící vlčí bob malolistý (Lupinus polyphyllus).
Odlesněné plochy, kde dříve probíhala intenzivní vojenská činnost, již nyní pokrývá zajímavá
vegetace. Kromě pionýrských a rumištních společenstev s běžnými druhy (řebříček obecný
(Achillea millefolium), mochna stříbrná (Potentilla argentea) nebo sléz mošusový (Malva
moschata) se zde dají diagnostikovat společenstva suchých mírně acidofilních trávníků
asociace Koelerio-Phleion phleioidis s indikačními druhy např. bika ladní (Luzula
campestris), kostřava žlábkatá (Festuca rupicola), svízel syřišťový (Galium verum),
mateřídouška vejčitá (Thymus pulegioides), pryšec chvojka (Euphorbia cyparissias), štírovník
růžkatý (Lotus corniculatus), vítod chocholatý (Polygala comosa) a další.
Analýza změn ve využití krajiny byla provedena na základě srovnání leteckých snímků z let
1938, 1975 a 2000 v programu ArcGIS 8.3, doplněné terénním průzkumem, mapovými a
obrazovými dokumenty a získanou literaturou (obr. 2.12).
38
Obr. 2.12 Analýza změn ve využití krajiny na základě srovnání leteckých snímků z let 1938,
1975 a 2000
Stejně jako Vrchbělsko je oblast Židlova charakteristická pahorkatinným reliéfem a střídáním
kontrastních geologických složek - na jedné straně písčitých, kyselých a vysýchavých
substrátů křídového původu, na druhé straně úrodných kvartérních sprašových pokryvů. I
proto potenciální vegetace je poměrně pestrá, od převahy acidofilních doubrav k vzácnějším
habrovým doubravám, azonálního charakteru jsou malé plochy odpovídající oligotrofním
39
bučinám a acidofilním borům. Mokřadní a rašelinné lesy i reliktní bezlesí, typické pro kotliny
a nivy, jsou již mimo sledované území.
Na Židlově se mnoho staletí odvíjely osudy statisíců lidí, krajina byla kultivovaná, vznikl
nádherný člověkem podmíněný krajinný ráz. To vše bylo z kulturního pohledu "devastováno",
z ostatních pohledů radikálně změněno. Je ale možné mluvit o vzniku nových hodnot, i když
zatížených smutnými až tragickými osudy původních obyvatel.
Po prozkoumání daného území a prostudování dějin jsme došli k závěru, že není možné se
smířit s úplným zapomněním života lidí před existencí vojenského prostoru a nechat zcela
zakrýt stopy tohoto života "milosrdnou" vegetací. Plochu bývalé obce Olšina/Wolschen
navrhujeme citlivě upravit na Místo paměti. Využít genia loci, tvořeného na volném
prostranství mohutnou starou lípou, hlubokou studní, návesním rybníkem, povaleným
pomníkem obětem války, zbytky zahrádek s přežívajícími okrasnými květinami a samozřejmě
ruinami domů, hospodářských objektů a vytvořit kultivované místo setkání lidí - turistů, na
zamyšlení nad dějinnými zvraty i osudy krajin.
40
Kap. 3 Modelování depozice a překročení kritických zátěží dusíku
na území ČR
3.1 Úvod
Cílem této první části kapitoly je hodnocení atmosférické depozice dusíku na území lesních
ekosystémů České republiky s ohledem na kritické zátěže stanovené dle metodologie EHK
OSN.
Modelování prostorové distribuce atmosférické depozice dusíku a vyhodnocení překročení
kritických zátěží dusíku na území lesních ekosystémů České republiky je v souladu se
strategií Göteborského protokolu (článek 2), který specifikuje přípustnou úroveň atmosférické
depozice nebo koncentrace ve výši nepřesahující kritické zátěže nutričního dusíku (UNECE,
2005).
Z hlediska ochrany ekosystémů před účinky atmosférické depozice dusíku je důležité znát
atmosférickou depozici, kritické zátěže a velikost překročení (o které je nezbytné snížit
atmosférickou depozici dusíku tak, aby nedocházelo k další devastaci přírodního prostředí
acidifikací a eutrofizací). Informace o překročení kritických zátěží atmosférickou depozicí
jsou základem pro tvorbu strategií směřujících k řešení ohrožení ekosystémů těmito látkami.
Nejvýznamnějšími negativními procesy v přírodním ekosystému, které způsobují látky
znečišťující ovzduší, jsou procesy acidifikace (okyselování) a eutrofizace.
Acidifikace je proces vnášení okyselujících látek do prostředí, obvykle vyjádřený v molární
jednotce (mol H+). Projevuje se přímým narušením listového parenchymu, zvyšováním mobility
hliníku a některých toxických prvků v půdě, likvidací některých skupin mikroorganismů v půdě,
narušováním správné struktury půdy, zhoršením příjmu nebo imobilizací základních živin
z půdy, mizením senzitivních druhů rostlin.
Eutrofizace je nadměrný přísun sloučenin dusíku a fosforu do ekosystému, v jehož důsledku
dochází ke změnám živinových poměrů v půdě a vodě. Projevuje se negativně v příjmu jiných
nezbytných prvků (Mg), úbytkem některých skupin mikroorganismů (narušení rhizosféry),
mizením senzitivních druhů rostlin typických pro chudá stanoviště, apod. Limitní hranice
eutrofizace dle EHK OSN jsou vyjádřeny ”kritickou zátěží všech sloučenin dusíku”.
3.2 Materiál a metoda
3.2.1. Výpočet atmosférické depozice sloučenin dusíku
Atmosférická depozice dusíku byla odhadnuta z naměřených a modelovaných
(interpolovaných) hodnot koncentrací acidifikačních činitelů v ovzduší a ve srážkách.
Informace o koncentracích acidifikačních činitelů v ovzduší a ve srážkách byly získány z
měření, která byla provedena na monitorovacích stanicích Českého hydrometeorologického
ústavu a jiných organizací v České republice. Imisní koncentrace acidifikačních činitelů v
ovzduší a ve srážkách naměřené na monitorovacích stanicích byly interpolovány do sítě 1 x 1
km na území České republiky. Mokrá depozice byla odvozena z hodnot koncentrací NO3- a
NH4+ ve srážkách a ze srážkových úhrnů. Suchá depozice byla odvozena z hodnot koncentrací
plynných složek a aerosolových částic v ovzduší a jejich depozičních rychlostí. Pro výpočet
depozičních rychlostí NOx, NH3 byl použit rezistenční model, jehož vstupními proměnnými
byla meteorologická data, data o drsnosti povrchu a využití ploch na území České republiky a
hodnoty rezistence povrchu a pokryvu odvozené z literatury. Depoziční rychlosti HNO3 byly
odvozeny z literatury, depoziční rychlosti aerosolových částic byly parametrizovány. Pro
41
geografickou identifikaci a interpretaci územně orientovaných dat v síti 1x1 km byly využity
nástroje geografického informačního systému (GIS). Výpočetní schéma pro výpočet celkové
potenciální depozice dusíku je uvedeno na obr. 3.1.
Obr. 3.1. Výpočetní schéma pro výpočet celkové potenciální depozice dusíku.
Pro potřeby této studie byly brány v úvahu následující acidifikační činitele: oxidy dusíku
(NO, NO2), kyselina dusičná (HNO3), amoniak (NH3), dusičnany (NO3-) a amonné ionty
(NH4+) v aerosolu a ve srážkách. Jeden mol NOx nebo NH3 může v konečné formě vytvořit
jeden vodíkový iont H+ (Erisman et al., 1989). Popis půdních procesů vedoucích k acidifikaci
přesahuje rámec této studie. Příspěvek NH3 do kyselé depozice odpovídá stupni půdní
nitrifikace. Působením kyslíku mohou nitrifikační bakterie změnit amoniak na dusičnany
podle rovnice (Van Breemen et al., 1982):
NH4+ + 2O2 Æ NO-3 + H2O + 2H+
(2.1)
Během tohoto procesu mohou kyseliny v plynné formě, aerosolu nebo kapkách původně
neutralizované amoniakem vytvářet dva ionty vodíku. Jeden můžeme odvozovat z NH3
a jeden z neutralizované kyseliny. Vzhledem k neúplné nitrifikaci v půdě může být příspěvek
NH3 nebo NH4+ menší než jeden vodíkový iont. Tento příspěvek je závislý na typu půdy
a vegetace (Erisman, Draaijers, 1995).
42
V publikované studii (Heij, Schneider, 1991), která vychází z monitoringu v lesích
Holandska, je odhadováno, že aktuální kyselá zátěž dusíku byla určena jako polovina
potenciální zátěže. Rozdíl mezi potenciální zátěží a aktuální kyselostí půdy je hlavně
výsledkem přemisťování nebo fixace dusíku v důsledku příjmu kořenovým systémem rostlin,
denitrifikace a fixace dusíku v půdní organické hmotě (Heij et al., 1991).
Celková potenciální kyselá depozice dusíku byla vypočtena podle literatury (Erisman et al.,
1989) takto:
Celková potenciální kyselá depozice dusíku = NOy + NHx
(2.2)
kde NOy je celková depozice oxidovaných sloučenin dusíku (NO, NO2, HNO3 a NO3-) a NHx
je celková depozice redukovaných sloučenin dusíku (NH3 a NH4+). Celková depozice dusíku
je vyjádřena v mol H+ ha-1 rok-1.
Mokrá depozice
Celková potenciální mokrá depozice dusíku byla vypočtena podle literatury (Erisman et al.,
1989):
Celková potenciální mokrá depozice = NO3- + NH4+
(2.3)
Mokrá depozice dusičnanů byla vypočtena ze srážkových úhrnů a koncentrací NO3- ve
srážkách pro každý čtverec sítě 1 x 1 km na území České republiky. Mokrá depozice
amonných iontů byla vypočtena ze srážkových úhrnů a koncentrací NH4+ ve srážkách pro
každý čtverec sítě 1x1 km na území České republiky. Celková potenciální mokrá depozice
byla vypočtena sečtením hodnot mokré depozice dusičnanů a hodnot mokré depozice
amonných iontů v každém čtverci sítě 1 x 1 km na území České republiky.
Suchá depozice
K odhadu suché depozice byla použita metoda, která odvozuje depoziční tok pro každý
čtverec 1 x 1 km z naměřených imisních koncentrací těchto složek v ovzduší a jejich
depozičních rychlostí podle následujícího vztahu:
F = Vd(z)C(z).
(2.4)
F je depoziční tok složky, Vd je depoziční rychlost složky a C(z) je koncentrace složky ve
výšce z nad povrchem.
Pro modelování depozičních rychlostí z meteorologických dat a charakteristik vegetačních
pokryvů byl použit několikanásobný rezistenční model (Voldner, 1986; Zapletal, 2006), který
využívá koncepce jednoduché několikanásobné rezistence, která popisuje povrch stromového
zápoje jako tzv. povrch „velkého listu (big leaf)“. Rezistence povrchu roste nebo klesá
v závislosti na indexu listové plochy (LAI), který umožňuje rozšíření rezistence povrchu
jednotlivého individuálního listu na celý stromový zápoj.
Depoziční rychlost Vd může být vyjádřena jako inverzní hodnota součtu tří rezistencí:
Vd ( z ) =
1
Ra ( z ) + Rb + Rc
(2.5)
Tři rezistence reprezentují tři fáze přenosu: aerodynamická rezistence Ra reprezentuje přenos
volnou atmosférou (turbulentní vrstvou) k laminární mezní vrstvě, laminární rezistence Rb
reprezentuje přenos přes laminární mezní vrstvu k povrchu, rezistence povrchu nebo pokryvu
Rc reprezentuje různý způsob příjmu plynu nebo částic povrchem. Ra závisí zejména na
intenzitě lokální atmosférické turbulence. Turbulence může být vytvářena prostřednictvím
43
mechanických sil při tření o povrch (silné proudění) nebo v důsledku ohřátého povrchu
(vzlínání nebo slabé proudění). Jestliže je rychlost větru velmi nízká, potom je slabé proudění
málo srovnatelné s mechanickou turbulencí. V případě drsných vegetačních pokryvů (stromy)
ovlivňují aerodynamické charakteristiky a rychlost větru turbulenci velmi výrazně a regulují
promíchávání znečišťujících látek ve vrstvách vzduchu v blízkosti těchto vegetačních
pokryvů (stromy).
Aerodynamická rezistence Ra byla vypočtena standardním způsobem podle
mikrometeorologických vztahů podle Hickse et al. (1987), Hickse et al. (1989) a Voldnera et
al. (1986):
[
Ra = ln ( z z 0 ) − ψ c
[
]
k u* , kde
(2.6)
]
u* = kuz ln( z z0 ) − ψ m .
(2.7)
Pro depozici plynu do vody
[
]
Ra + Rb = ln( ku* z D) − ψ c ku* .
(2.8)
D je molekulární difuze plynu, k je von Karmanova konstanta (0.4), u* je třecí rychlost, uz je
horizontální rychlost větru ve výšce z nad nulovou rovinou posunutí, z0 je drsnost povrchu, ψm
je korekční funkce stability hybnosti a ψc je korekční funkce stability koncentrace znečišťující
látky. Pro indiferentní (neutrální) podmínky vertikálního zvrstvení atmosféry (0<z/L<1)
mohou být ψm a ψc vypočteny pomocí následující rovnice:
ψ m = ψ c = −5 z L
(2.9)
L je Moninova a Obuchovova délka. Hodnota L může být vypočtena standardně z třecí
rychlosti, měrného tepla vzduchu při stálém tlaku, hustoty vzduchu, potenciální teploty, von
Karmanovy konstanty, tíhového zrychlení a vertikálního turbulentního toku tepla, který může
být vypočten z čisté radiace. Hodnota L může být zvolena pro indiferentní teplotní zvrstvení
atmosféry (Erisman, 1991).
Rb je spojena s přenosem skrz laminární mezní vrstvu, která je v kontaktu s povrchem. Přenos
plynných znečišťujících látek skrz laminární vrstvu prostřednictvím molekulární difuze závisí
na tloušťce vrstvy, koncentračním gradientu napříč vrstvou a na difuzní konstantě, která
závisí na poloměru uvažovaných molekul plynu a na teplotě. Velikost laminární mezní vrstvy
závisí na velikosti, tvaru a orientaci receptoru a na rychlosti větru. Laminární rezistence Rb
byla vypočtena z empirického vztahu uvedeného Hicksem et al. (1987) následovně:
Rb = 5 Sc
2
3
/ u* ,
(2.10)
kde Sc je Schmidtovo číslo (poměr kinematické vazkosti vzduchu a molekulární difuze
plynu). Schmidtovo číslo pro některé plyny je uvedeno v tabulce 3.1. (Hicks et al., 1987; van
Pul et al., 1995).
Tab. 3.1. Schmidtovo číslo (Sc) v rovnici (2.10) pro některé plyny (Hicks et al., 1987; van Pul
et al., 1995).
Plyn
NO2
HNO3
NH3
H2O
Sc
1.07
1.25
0.584
0.68
44
Podle vztahů (2.6) až (2.10) byla vypočtena Ra a Rb na základě znalosti rychlosti větru
drsnosti povrchu.
Rezistence povrchu Rc je funkcí:
a
− rezistence stomat (Rsto), která je odporem kladeným plynné složce při jejím příjmu
stomaty;
− rezistence mezofylu (Rm);
− rezistence kutikul nebo rezistence vnějšího povrchu rostliny (Rext), tj. povrchu listů, větví,
kmene;
− aerodynamické rezistence v rostlinném zápoji (Rinc), která je odporem kladeným plynné
složce při jejím přenosu skrz vegetaci směrem k půdě a spodním částem rostlinného
zápoje;
− rezistence půdy (Rsoil), která je odporem půdy při absorpci plynné složky půdním
povrchem.
Rezistence stomat, rezistence vnějšího povrchu rostliny a rezistence půdy působí současně a
může být charakterizovaná rovnicí:
⎛
1
1
1 ⎞
Rc = ⎜
+
+
⎟
R inc + R soil
R ext ⎠
⎝ R sto + R m
−1
(2.11)
Rezistence stomat Rsto je funkcí fotosynteticky aktivní radiace, teploty listů, deficitu tlaku
vodních par, vnitřní koncentrace CO2, vodního potenciálu listu, věku listu a jeho umístění.
Obecně rezistence stomat závisí na těchto faktorech nelineárně. V případě, že všechny tyto
parametry nejsou dostupné, můžeme použít parametrizaci, kterou uvedl Wesely (1989). Tato
parametrizace vyžaduje pouze data pro globální záření Q (W/m2) a teplotu povrchu Ts (°C)
a zavádí pojem vstupní rezistence, na jejímž základě jsou odhadnuty hodnoty rezistence
stomat podle klasifikace využití ploch a ročního období. Tato parametrizace je odvozena
z metod, které použil Baldocchi et al. (1987) a vyžaduje pouze data pro globální záření Q
(W/m2) a teplotu povrchu Ts (°C):
Rsto = Ri(1+(200/(Q+0.1))2)(400/Ts(40-Ts))
(2.12)
Hodnoty vstupní rezistence Ri mohou být získány z parametrizace, kterou provedl Wesely
(1989). Pro přechodné období jaro - léto (červen) je Ri = 1.40 s/cm pro listnaté lesy
a Ri = 2.50 s/cm pro jehličnaté lesy. Tento všeobecný postup, používaný pro odvození
rezistence stomat pro vodní páru, může být použit pro popis stomatálního příjmu plynných
složek, pokud je použit poměr difuzních koeficientů voda/plynná složka a rezistence
mezofylu Rm:
Rsto,i=Rsto(DH2O/Di)+Rm
(2.13)
Vzhledem k nedostatečným znalostem je rezistence mezofylu Rm považována za rovnou nule
(Voldner et al., 1986; Wesely, 1989).
Aerodynamická rezistence v rostlinném zápoji Rinc pro vegetaci může být modelována podle
(van Pul, Jacobs, 1994):
Rinc =bLAIh/ u*,
(2.14)
kde LAI je index listové plochy, h je výška vegetace a b je empirická konstanta rovná 14 m-1.
V literatuře je uváděn index listové plochy LAI = 5 jako průměrná hodnota pro listnaté lesy
45
(Meyers, Baldocchi, 1988) a index listové plochy LAI = 8.6 jako průměrná hodnota pro
jehličnaté lesy (Erisman, Draaijers, 1995).
Rezistence půdy Rsoil = 1.00 s/cm je uváděna podle Meyerse a Baldocchiho (1988).
Příjem oxidů dusíku vnějším povrchem rostlin je zanedbatelný. Rezistence vnějšího povrchu
rostlin Rext = 12 s/cm pro oxidy dusíku může být použita podle Erismana a Draaijerse (1995) a
Pula et al. (1995) jako minimální hodnota.
Amoniak je emitován hlavně ze zemědělských půd a z pastvin. V lesních ekosystémech je
amoniak hlavně deponován. Plynná depozice amoniaku je ovlivňována hlavně stomaty
a vnějším rostlinným povrchem. Rezistence vnějšího povrchu rostlin Rext = 1 s/cm pro
amoniak může být použita pro denní hodiny jako maximální hodnota, rezistence vnějšího
povrchu rostlin Rext = 5 s/cm pro amoniak může být použita pro noční hodiny jako maximální
hodnota (podle Erismana a Draaijerse, 1995).
Depoziční rychlost aerosolových částic je silně závislá na rozměrech částic a charakteristikách
povrchu (Davidson, Wu, 1990). Depozice částic s rozměrem mezi 0.1 a 1 µm je závislá
zejména na intenzitě turbulence a drsnosti povrchu. Aerosolové částice o rozměru od 0.1 do
1 µm jsou rovněž nejvíce obohaceny o sírany, dusičnany a amonné ionty (Voldner et al.,
1986; Erisman, Draaijers, 1995).
Depoziční rychlost pro aerosolové částice s rozměrem mezi 0.1 a 1 µm byla odvozena z
parametrizace třecí rychlosti u* pro nízkou vegetaci podle Weseleho et al. (1985):
u*
Vd = ----------- , L > 0
500
a pro lesy podle Erismana (1992)
(2.15)
u*
Vd = ----------- , L > 0.
100
(2.16)
Roční průměrná depoziční rychlost NO3- a NH4+ aerosolových částic pro jednotlivé povrchy
zastoupené v oblastech kolem vybraných meteorologických stanic na území České republiky
byla vypočtena podle vztahů (2.15) a (2.16) pro indiferentní zvrstvení atmosféry (L > 0).
Třecí rychlost u* byla vypočtena pro jednotlivé povrchy ze vztahu (2.7) a (2.9) na základě
znalosti průměrné roční hodnoty drsnosti povrchu z0, průměrné roční horizontální rychlosti
větru uz a hodnoty L pro indiferentní zvrstvení atmosféry.
Roční průměrné hodnoty drsnosti povrchu z0 byly vztaženy k odpovídajícím povrchovým
charakteristikám na území lesních ekosystémů České republiky podle klasifikace CORINE
Land Cover (EEA, 2005).
Schéma několikanásobného rezistenčního modelu je uvedeno na obr. 3.2.
46
Obr. 3.2. Schéma několikanásobného rezistenčního modelu.
Rezistenční model pro výpočet depozičních rychlostí NOx, NH3, dusičnanů v aerosolu a
amonných iontů v aerosolu na území lesních ekosystémů v České republice byl aplikován
následovně. Území lesních ekosystémů České republiky bylo rozděleno do 41 přírodně
lesních oblastí a roční sezónní horizontální rychlost větru uz ve výšce z pro rok 2004 na 70
meteorologických stanicích byla extrapolována do těchto oblastí. Hodnoty Ra a Rb byly
vypočteny z mikrometeorologických vztahů podle Voldnera et al. (1986) a Hickse et al.
(1987) s využitím průměrné hodnoty z0 podle jednotlivých povrchů a ročních průměrných
hodnot uz v jednotlivých oblastech.
Roční průměrná depoziční rychlost Vd(z) NOx, NH3, dusičnanů v aerosolu a amonných iontů
v aerosolu ve výšce 10 m nad jednotlivými povrchy (čtverce 1 x 1 km) zastoupených v
oblastech v okolí 70 meteorologických stanic na území lesních ekosystémů byly vypočteny
pomocí denních průměrných hodnot Ra, Rb a Rc z rovnice (2.5). Každému čtverci 1 x 1 km
byl přiřazen dominantní typ povrchu. Roční průměrné hodnoty depozičního toku NOx, NH3,
dusičnanů v aerosolu a amonných iontů v aerosolu F byly vypočteny z ročních průměrných
imisních koncentrací NOx, NH3, dusičnanů v aerosolu a amonných iontů C(z), ročních
průměrných depozičních rychlostí Vd(z) a času t v každé čtverci 1 x 1 km.
3.2.2 Modelování imisních koncentrací
Pro účely této studie byla použita data o imisních koncentracích NOx naměřených na
monitorovacích stanicích na území ČR v roce 2004 z imisní báze Informačního systému
kvality ovzduší (ISKO) České republiky (ČHMÚ, 2005). Hodnoty ročních průměrných
imisních koncentrací NOx byly interpolovány do sítě 1 x 1 km metodou krigingu.
47
Metoda krigingu byla s úspěchem použita v řadě environmentálních aplikací, a to zejména pro
prostorové modelování mokré depozice síranů, dusičnanů, amonných iontů, koncentrace
vodíkových iontů ve srážkách, imisních koncentrací SO2, NOx (Zapletal, 2006). Kriging
vychází z tradičních deterministických interpolačních metod, ve kterých určení interpolačních
vah závisí na kovariační struktuře regionalizované proměnné (v této aplikaci jde o
koncentrace řešených složek v ovzduší a ve srážkách). Základním problémem krigingu je
odhad modelu kovariační struktury, která je známa jako semivariogram. Je definován jako
rozdíl mezi základní variancí prostorového procesu a kovariancí mezi hodnotami v dané
vzdálenosti. Variogram zkoumá rozptyl regionalizovaných proměnných jako funkci jejich
vzdáleností a orientace. Průměrné hodnoty řešených složek byly technikou lineárního
krigingu interpolovány do sítě 1 x 1 km, která pokrývá celé území České republiky.
Hodnoty koncentrací, které jsou spojitě se měnící regionalizované proměnné v prostoru, jsou
považovány za funkci polohových souřadnic (x,y) v dvourozměrném prostoru.
Regionalizovaná proměnná závisí na lokalizaci a souvisí s geometrií a orientací naměřené
hodnoty. Naměřená hodnota se mění spojitě s různou variabilitou v různých směrech.
Hlavním prostředkem výzkumu variability regionalizované proměnné je výzkum rozptylu
zkoumané proměnné jako funkce vzájemných vzdáleností jednotlivých bodů měření. Mezi
naměřenými hodnotami proměnné v jednotlivých bodech existuje korelace, která po určité
vzdálenosti zaniká. Jednotlivá měření pak jsou považována za navzájem nezávislá.
Výsledkem tohoto procesu je variogram, který je vyjádřen lineární funkcí. Z variogramu
vychází metoda váženého průměru, která určuje optimální střední hodnoty regionalizovaných
proměnných v daných plochách. Váhy jsou vypočteny pomocí hodnot odečtených z
variogramu. Lineární model krigingu bere v úvahu hustotu rozložení měřicích stanic a
prostorově orientovanou proměnlivost naměřených hodnot. Statistický model poskytuje dobré
odhady v oblastech s řídkou sítí měření (volná krajina), při extrapolaci na okrajích řešeného
území (hranice ČR) a v oblastech s relativně vysokou hustotou měřicích stanic (sídla,
průmyslové aglomerace a impaktní krajina).
Hodnoty ročních průměrných imisních koncentrací HNO3, dusičnanů v aerosolu (NO3-) a
amonných iontů v aerosolu (NH4+) na území České republiky byly extrapolovány z EMEPLRTAP modelu (čtverce 50 x 50km) (EMEP, 2002) do sítě 1 x 1 km.
Hodnota průměrné roční plynné depozice amoniaku byla vypočtena pro každý čtverec 1 x 1
km z roční průměrné koncentrace amoniaku a roční průměrné depoziční rychlosti. Z důvodu
absence dostatečného počtu monitorovacích stanic pro monitorování imisních koncentrací
amoniaku na území České republiky (3 až 4 stanice pro celé území ČR) bylo pole imisních
koncentrací amoniaku odhadnuto z hodnot imisních koncentrací amoniaku z EMEP-LRTAP
modelu (s rozlišením 50 x 50 km) a podle prostorové distribuce ročních měrných emisí NH3
v síti 5 x 5 km v roce 2005. Roční měrné emise NH3 v roce 2005 byly vypočteny na základě
celkové emisní bilance NH3 ze zemědělských, průmyslových zdrojů a lidské populace pomocí
emisního modelu (Zapletal, Chroust, 2006).
Korekce a extrapolace hodnot imisních koncentrací amoniaku z EMEP-LRTAP modelu (s
rozlišením 50 x 50 km) do sítě 5x5 km podle prostorové distribuce emisí NH3 je podpořena
následujícími předpoklady. Všechny NHx sloučeniny jsou emitovány ve formě NH3.
Emitovaný NH3 není v atmosféře stabilní. Přeměňuje se na NH4+ a váže se na aerosolové
částice nebo se do několika hodin usazuje jako NH3. 10 – 30 % emitovaného amoniaku je
deponováno do jedné hodiny. Místní, především zemědělské, zdroje emisí amoniaku se
dominantně podílejí na místní imisní koncentraci NH3. Pro výpočet plynné depozice
amoniaku bylo pole imisních koncentrací amoniaku v síti 5 x 5 km transformováno do sítě 1 x
1 km.
48
3.3 Stanovení empirických kritických zátěží dusíku pro lesní ekosystémy na
území České republiky
Kritická zátěž je nejvyšší dávka znečišťující látky, která ještě nezpůsobí chemické změny,
které by měly dlouhodobé škodlivé účinky na nejcitlivější ekosystémy (Nilsson, Grennfelt,
1988).
Na území lesních ekosystémů v České republice bylo aplikovány revidované empirické
kritické zátěže pro dusík v rozsahu od 9 do 14,5 kg-N ha-1rok-1 (Zapletal et al., 2005). Tento
rozsah empirických kritických zátěží pro dusík byl stanoven pro jehličnaté, listnaté a smíšené
lesy na základě empirických pozorování změn v lesní půdě Bobbink et al. (2002). Příznakem
překročení kritické zátěže dusíku pro jehličnaté a listnaté lesy je vyplavování dusíku,
příznakem překročení kritické zátěže dusíku pro smíšené lesy je vzrůstající mineralizace
dusíkem a nitrifikace.
Faktory, které ovlivňují hodnotu kritické zátěže:
• klima (vlhkost půdy, vodní režim)
• nasycenost půdy bazickými kationty
• stupeň dekompozice
• půdní typ
• vegetační pokryv (dřevinná skladba lesního porostu)
• intenzita hospodaření
Pokud kritické zátěže hodnotíme na základě chemismu půdy, jsou nejvýznamnějšími faktory
půdní typ a vegetační pokryv. Dále vycházíme z předpokladu, že faktory klimatu, nasycenosti
bazickými kationty a stupně dekompozice jsou implicitně zahrnuty především v půdním typu.
Na základě tohoto přístupu bylo odvozeny empirické kritické zátěže na základě půdního typu
a vegetačního pokryvu, s případnou modifikací podle intenzity hospodaření. Pro vybrané
půdní typy byly výchozí hodnoty kritické zátěže z rozpětí (intervalu) 9 – 14,5 kg N.ha-1.rok-1
stanoveny na základě chemismu půdy (chemicko - fyzikálních charakteristik půdy) a
vynásobeny koeficienty pro vegetační pokryv. Výchozí hodnoty kritické zátěže i koeficienty
pro vegetační pokryvy byly kalibrovány s ohledem na vegetační pokryv. Půdní typy byly
seskupeny na základě fyzikálně - chemických vlastností, hlavních klimatických podmínek a
vodního režimu do čtyř skupin. Počáteční hodnoty kritických zátěží byly přiřazeny každé
skupině půdních typů (viz tab. 3.2). Ke stanovení půdních typů byla použita digitální půdní
mapa (Němeček, 2004) a digitální mapa pokryvu (Zapletal, 1998). Význam vegetačního
pokryvu je vyšší u kyselých půd než u půd mezotrofních a bazických. Z tohoto důvodu se
s obsahem bází v půdě snižuje hodnota koeficientu smíšeného a listnatého lesa.
49
-1
Tab. 3.2. Skupiny půdních typů pro určení empirických kritických zátěží dusíku (kg N ha
-1
rok ) stanovené podle fyzikálně-chemických vlastností, hlavních klimatických podmínek a
vodního režimu v České republice
Počáteční
Konečné
Koeficient
empirické
Skupiny půdních typů pro stanovení empirická
vegetačního
kritická
kritické
empirických kritických zátěží(a)
pokryvu
zátěž(b)
zátěže
silně kyselé půdy na kyselých 9
jehličnatý 1
9
substrátech s nízkým stupněm nasycení
smíšený
1.1
10
bázemi, akumulace surového humusu, 9
studené a vlhké klima
9
listnatý
1.25 11
kyselé
půdy
na
silikátových 11
jehličnatý 1
11
substrátech, nižší stupeň nasycení
smíšený
1.1
12
bázemi, střední akumulace sur. 11
humusu, chladnější a vlhčí klima
11
listnatý
1.2
13
mezotrofní půdy a různých neutrálních 13
jehličnatý 1
13
substrátech střední stupeň nasycení
smíšený
1.05 14
bázemi, nízká akumulace sur. humusu, 13
mírné klima
13
listnatý
1.1
14
neutrální a zásadité půdy většinou na 14.5
jehličnatý 1
15
bazických
substrátech,
dobrá
smíšený
1.05 15
nasycenost bázemi, bez akumulace sur. 14.5
14.5
listnatý
1.1
16
humusu, sušší a teplé klima
a) Klimatické charakteristiky nebyly hodnoceny pro azonální půdy
b) Podle: Bobbink (2002)
Na obr. 3.3. jsou zobrazeny hlavní skupiny půdních typů na území České republiky v síti 1 x
1 km.. Na obr. 3.4 je zobrazen vegetační pokryv (listnaté, jehličnaté a smíšené lesy) na území
České republiky v síti 1 x 1 km. Na obr. 3.5 je stanovena plocha lesních ekosystémů
(jehličnaté, listnaté a smíšené) v % na lesních půdních typech na území České republiky.
Obr. 3.3. Hlavní skupiny půdních typů na území České republiky v síti 1x1 km.
50
Obr. 3.4. Vegetační pokryv (listnaté, jehličnaté a smíšené lesy) na území České republiky
v síti 1 x 1 km.
Coniferous
Deciduous
Strong acid
soils
Acid soils
Coniferous and deciduous
Forest area
100%
80%
60%
40%
20%
0%
Type of soil
Mezotrophic
soils
Neutral and
basic soils
Obr. 3.5. Plocha lesních ekosystémů (jehličnaté, listnaté a smíšené) v % na lesních půdních
typech na území České republiky.
Na obr. 3.6. je znázorněna prostorová distribuce hodnot empirických kritických zátěží na
území lesních ekosystémů v České republice v síti 1 x 1 km.
Obr. 3.6. Prostorová distribuce hodnot empirických kritických zátěží na území lesních
ekosystémů v České republice v síti 1 x 1 km.
51
Na obr. 3.7. je zachycena distribuce empirických kritických zátěží dusíku podle skupin
lesních půdních typů na území České republiky.
Neutral and basic soils
Mezotrophic soils
Acid soils
Strong acid soils
12000
..
Number of grids
15000
9000
6000
3000
0
9
10
11
12
13
14
15
-1
-1
Critical loads of N (kg N ha year )
16
Obr. 3.7. Distribuce empirických kritických zátěží dusíku podle skupin lesních půdních typů
na území České republiky.
Určení hodnot empirických kritických zátěží dusíku pro lesní ekosystémy na území České
republiky bylo prováděno ve vztahu k rozložení a druhové skladbě lesních ekosystémů,
půdním typům a dalším charakteristikám, které jsou popsány výše. Hodnoty byly stanoveny
v rozmezí od 9 do 16 kg N ha-1 rok-1. Rozložení polí hodnot empirických kritických zátěží
dusíku v síti 1 x 1 km vykazuje značné územní rozdílnosti.
Relativně nejnižší hodnoty empirických kritických zátěží, vymezující nejcitlivější oblasti
z hlediska depozičního vstupu oxidovaných a redukovaných forem dusíku, jsou ve všech
v horských oblastech, přičemž se západní část Krušných hor se jeví jako relativně citlivější
než část východní. Tato skutečnost je dána historicky vyšší imisní zátěží ve východní části
pohoří, rozvrácené smrkové porosty byly nahrazeny porosty listnatých náhradních dřevin
ÚHÚL (2002), jejichž opad je příznivější z hlediska dekompozice. Otázkou k diskusi je
skutečný chemismus půd a porovnání výsledků analýz vzorků půd z obou částí pohoří.
Relativně odolné vůči depozičnímu vstupu oxidovaných a redukovaných forem dusíku jsou
lesní ekosystémy v okolí významných vodních toků, jako je Polabí, Podyjí nebo Poodří.
Celkově lze na základě empirických kritických zátěží hodnotit lesní ekosystémy na území ČR
jako relativně citlivé vůči depozičnímu vstupu oxidovaných a redukovaných forem dusíku.
3.4 Výsledky a diskuse
3.4.1 Atmosférická depozice oxidovaných a redukovaných forem dusíku
Na obr.3.8. je zobrazena prostorová distribuce celkové depozice oxidovaných forem dusíku
NOy, na obr. 3.9 je zobrazena celková depozice redukovaných forem dusíku (NHx) a na obr.
3.10 je zobrazena celková depozice dusíku (NOy a NHx) v síti 1 x 1 km na území České
52
republiky v roce 2004. Celková depozice NHx je ovlivněna zejména emisemi NH3 v oblastech
s intenzivní zemědělskou činností (východní Čechy, jižní Morava). Nejvyšší hodnoty celkové
depozice NOy jsou lokalizovány ve velkých městech (např. Praha, Brno, Ostrava) a v okolí
významných dopravních komunikací v důsledku nárůstu emisí oxidů dusíku z dopravy.
Obr. 3.8 Celková depozice oxidovaných forem dusíku NOy v mol (H+) ha-1 rok-1 na území
České republiky v síti 1 x 1 km v roce 2004.
Obr. 3.9 Celková depozice redukovaných forem dusíku NHx v mol (H+) ha-1 rok-1 na území
České republiky v síti 1 x 1 km v roce 2004.
53
Obr. 3.10 Celková depozice dusíku N (NOy + NHx) v mol (H+) ha-1 rok-1 na území České
republiky v síti 1 x 1 km v roce 2004.
V tabulce 3.2 je pro srovnání uveden vývoj průměrné celkové depozice oxidovaných a
redukovaných forem dusíku v síti 1 x 1 km na území České republiky mezi roky 1994, 2000
a 2004.
Tab. 3.2. Vývoj celkové depozice oxidovaných a redukovaných forem dusíku v mol (H+) ha-1
rok-1 na území České republiky v letech 1994, 2000 a 2004 (průměrné roční hodnoty v síti 1 x
1 km).
Rok
1994
2000
2004
NOy (mol (H+) ha-1 rok-1)
Suchá
Mokrá Celk.
655
369
379
317
280
264
972
649
643
NHx (mol (H+) ha-1 rok-1)
Suc
há
481
444
387
Mokrá Celk.
Celková
depozice
dusíku
406
384
274
1859
1477
1304
887
828
661
Z hodnot uvedených v tabulce 3.2 je patrné, že od druhé poloviny devadesátých let dochází
k postupnému poklesu průměrných hodnot atmosférické depozice oxidovaných i
redukovaných forem dusíku. Průměrná celková depozice dusíku poklesla mezi roky 1994 a
2004 z hodnoty 1859 na 1304 mol (H+) ha-1 rok-1, tj. přibližně o 30 %.
Do roku 2000 se na poklesu celkové depozice dusíku podílely hlavně oxidované formy
(především plynná depozice NOx). Pokles celkové depozice NOy mezi roky 1994 a 2000
v rozsáhlých oblastech České republiky (střední, severní a severozápadní Čechy) je způsoben
omezováním emisí NOx z velkých průmyslových zdrojů v České republice, současně však
dochází ke stagnaci nebo nárůstu hodnot celkové depozice NOy ve velkých městech (např.
54
Praha, Brno, Ostrava) a v okolí významných dopravních komunikací v důsledku nárůstu emisí
oxidů dusíku z automobilové dopravy. Trend v poklesu suché depozice NOy je mnohem
výraznější než trend v poklesu mokré depozice NO3-.
Od roku 2000 byl pokles celkové depozice dusíku určován spíše poklesem redukovaných
forem dusíku (plynná depozice NH3 a mokrá depozice amonných iontů). Snížení emisí
amoniaku do poloviny devadesátých let se rovněž projevilo ve změně zahraniční bilance
importu a exportu emisí amoniaku. Zatímco na počátku 90. let převažoval export emisí
amoniaku z ČR do zahraničí, na konci 90. let již naopak převažoval import emisí amoniaku ze
zahraničí, především z Německa a Rakouska (Zapletal a kol., 2005).
Na obr. 3.11 je porovnán vývoj celkové emise SO2, NOx a NH3 v % k roku 1990 na území ČR
(ČHMÚ, 2007). Na obr. 3.12 je porovnán vývoj koncentrací síranů, dusičnanů a amonných
iontů ve srážkách na stanicích monitorovací sítě GEOMON (Česká geologická služba)
(ČHMÚ, 2006) v letech 1994 až 2005. Emise amoniaku klesly mezi roky 1990 a 1995
přibližně o 50 %, od roku 1996 do roku 2004 spíše stagnovaly (obr. 3.13). V období 1994 až
2005 nebyl zaznamenán výrazný pokles měřených koncentrací amonných iontů ve srážkách
na stanicích programu GEOMON (obr. 3.12).
100
% (k roku 1990)
90
80
70
60
50
40
30
Emise SO2
20
Emise NOx
10
Emise NH3
2005
2004
2003
2002
2001
2000
1999
1998
1997
1996
1995
1994
1993
1992
1991
1990
0
Rok
Obr. 3.11. Celkové emise SO2, NOx a NH3 v % k roku 1990 na území ČR (ČHMÚ, 2006).
100
µeq l
-1
80
60
40
20
sírany
dusičnany
amonné ionty
2005
2004
2003
2002
2001
2000
1999
1998
1997
1996
1995
1994
0
Rok
Obr. 3.12. Vývoj koncentrací síranů, dusičnanů a amonných iontů ve srážkách na stanicích
monitorovací sítě GEOMON (Česká geologická služba) (ČHMÚ, 2006) v letech 1994 až
2005.
55
Na obr. 3.13 je porovnán vývoj měrné emise oxidu siřičitého, měrné emise amoniaku a
mokré depozice amonných iontů v letech 1990 až 2005.
20
80
-1
16
12
-1
kg síry ha rok
-1
100
60
8
40
-1
Měrná emise SO2
Měrná emise NH3
Mokrá depozice NH4+ (GEOMON)
kg dusíku ha rok
120
4
20
2005
2004
2003
2002
2001
2000
1999
1998
1997
1996
1995
1994
1993
1992
1991
0
1990
0
Rok
Obr. 3.13. Vývoj měrné emise oxidu siřičitého, měrné emise amoniaku a mokré depozice
amonných iontů v letech 1990 až 2005.
3.4.2 Překročení empirických kritických zátěží dusíku atmosférickou depozicí
dusíku
Hodnoty celkové atmosférické depozice dusíku (NOy a NHx) v roce 2004 byly porovnány
s hodnotami empirických kritických zátěží dusíku v síti 1 x 1 km a bylo vyhodnoceno jejich
překročení na území lesních ekosystémů České republiky. Prostorová distribuce překročení
empirických kritických zátěže nutričního dusíku hodnotami celkové depozice dusíku (NOy a
NHx) v roce 2004 na území lesních ekosystémů České republiky je zobrazena na obr. 3.14.
Celková depozice dusíku (NOy + NHx) překračovala kritické zátěže nutričního dusíku v roce
2004 přibližně na 99 % plochy lesních ekosystémů. Nejvyšší hodnoty překročení empirických
kritických zátěží dusíku celkovou depozicí dusíku je možno v roce 2004 lokalizovat v lesních
ekosystémech Krušných hor, středních Čech, Vysočiny, Orlických hor a Železných hor.
56
Obr. 3.14 Překročení empirických kritických zátěží dusíku celkovou depozicí dusíku (NOy a
NHx) v mol (H+) ha-1 rok -1 na území lesních ekosystémů České republiky v síti 1 x 1 km
v roce 2004.
3.5 Závěry
Od roku 1994 do roku 2005 došlo v České republice, podobně jako v dalších zemích Evropy
(EMEP, 2004), ke snížení emisí oxidů dusíku a emisí amoniaku. Emise NOx poklesly mezi
roky 1994 a 2005 přibližně o 24 %, emise NH3 o přibližně 20 %. Nejvíce klesly emise
amoniaku mezi roky 1990 a 1995, a to přibližně o 50 %, od roku 1996 do roku 2004 spíše
stagnovaly.
Od druhé poloviny devadesátých let dochází k postupnému poklesu průměrných hodnot
atmosférické depozice oxidovaných i redukovaných forem dusíku. Průměrná celková
depozice dusíku poklesla mezi roky 1994 a 2004 z hodnoty 1859 na 1304 mol (H+) ha-1 rok-1,
tj. přibližně o 30 %. Do roku 2000 se na poklesu celkové depozice dusíku podílely hlavně
oxidované formy (především plynná depozice NOx). Pokles celkové depozice NOy mezi roky
1994 a 2000 v rozsáhlých oblastech České republiky (střední, severní a severozápadní Čechy)
je způsoben omezováním emisí NOx z velkých průmyslových zdrojů v České republice,
současně však dochází ke stagnaci nebo nárůstu hodnot celkové depozice NOy ve velkých
městech (např. Praha, Brno, Ostrava) a v okolí významných dopravních komunikací
v důsledku nárůstu emisí oxidů dusíku z automobilové dopravy. Trend v poklesu suché
depozice NOy je mnohem výraznější než trend v poklesu mokré depozice NO3-, což potvrzují
výsledky programu GEOMON. V období 1994 až 2005 nebyl zaznamenán výrazný pokles
měřených koncentrací amonných iontů ve srážkách na stanicích programu GEOMON.
57
Hodnoty celkové atmosférické depozice dusíku (NOy a NHx) v roce 2004 byly porovnány
s hodnotami empirických kritických zátěží dusíku v síti 1 x 1 km a bylo vyhodnoceno jejich
překročení na území lesních ekosystémů České republiky. Celková depozice dusíku (NOy +
NHx) překračovala kritické zátěže nutričního dusíku v roce 2004 přibližně na 99 % plochy
lesních ekosystémů. Nejvyšší hodnoty překročení empirických kritických zátěží dusíku
celkovou depozicí dusíku je možno v roce 2004 lokalizovat v lesních ekosystémech Krušných
hor, středních Čech, Vysočiny, Orlických hor a Železných hor.
Určení hodnot empirických kritických zátěží dusíku pro lesní ekosystémy na území České
republiky bylo prováděno ve vztahu k rozložení a druhové skladbě lesních ekosystémů,
půdním typům a dalším charakteristikám. Hodnoty byly stanoveny v rozmezí od 9 do 16 kg N
ha-1 rok-1. Rozložení polí hodnot empirických kritických zátěží dusíku v síti 1 x 1 km
vykazuje značné územní rozdílnosti.
Relativně nejnižší hodnoty empirických kritických zátěží, vymezující nejcitlivější oblasti
z hlediska depozičního vstupu oxidovaných a redukovaných forem dusíku, jsou ve všech
v horských oblastech, přičemž západní část Krušných hor se jeví jako relativně citlivější než
část východní. Relativně odolné vůči depozičnímu vstupu oxidovaných a redukovaných
forem dusíku jsou lesní ekosystémy v okolí významných vodních toků, jako je Polabí, Podyjí
nebo Poodří. Celkově lze na základě empirických kritických zátěží hodnotit lesní ekosystémy
na území ČR jako relativně citlivé vůči depozičnímu vstupu oxidovaných a redukovaných
forem dusíku. Otázkou dalšího výzkumu a diskuse je skutečný chemismus půd a
zpřesňování hodnot empirických kritických zátěží dusíku.
3.6 Vyhodnocení empirických kritických zátěží s využitím mapy biotopů
(SEI mapa)
Přebytek dusíku může v terestrických i vodních ekosystémech vyvolávat jak acidifikaci, tak
eutrofizaci v závislosti na rychlostech fyzikálních, chemických a biologických procesů, kterými jsou
sloučeniny dusíku z atmosférické depozice v daném typu ekosystému vystaveny. Někteří autoři
v souvislosti s přebytkem dusíku hovoří o tzv. saturaci ekosystému dusíkem (např. Aber et al, 1989,
Gundersen, 1991). Gundersen (1991) předpokládá tři stadia saturace - první stadium immobilizaci
dusíku, druhé stadium saturaci dusíku a jako třetí stadium přebytek dusíku. Tato tři stadia jmenovaný
autor spojuje s různými biogeochemickými procesy, od vegetačních změn, přes půdní acidifikaci a
nevyváženost ve výživě, až po redukci růstových procesů a zvýšení vyplavování dusíku. Saturace
ekosystému dusíkem se odráží také na snížení poměru C/N v půdách, který se považuje za jeden
z významných indikátorů saturace. Časové měřítko změn vyvolaných přebytkem dusíku v ekosystému
se liší v závislosti na typu daného ekosystému a oblasti definované půdními vlastnostmi, horninovým
podložím, klimatickými poměry apod. Nejdůležitější je zaregistrovat stadium první (nejmírnější),
které se projevuje především vegetačními změnami.
Poslední výsledky výzkumu poukazují na skutečnost, že v přirozených i polopřirozených
ekosystémech dochází ke změnám v druhové skladbě vegetace, která vede ke snížení biodiversity a
nárůstu nitrofilních druhů (De Vries et al., 2007). Návrat těchto ekosystémů do původního (spíše
udržitelného) stavu potrvá velmi dlouho a často pouze za přispění nákladných opatření vedoucích ke
snížení cyklu dusíku. Z těchto důvodů je velmi potřebné znát kritické zátěže dusíku pro daný typ
ekosystému, které nepovedou ke změnám druhového složení vegetace a k negativnímu zvýšení cyklu
dusíku.
58
Koncept empirických kritických zátěží pro zjišťování účinků atmosférické depozice dusíku na
přirozené a polopřirozené typy ekosystémů byl poprvé prezentován v roce 1992 na mezinárodním
semináři organizovaném pod záštitou CLRTAP UNECE v Lökebergu ve Švédsku (Grennfelt a
Thörnelöf, 1992). Další informace o souboru navržených hodnot empirických kritických zátěží
aktualizovaných v letech 1992 - 1995 podal Bobbink et al. (1996). Tento přehled byl publikován
v Příloze III. Prvního Mapovacího manuálu (UBA, 1996). Aktualizované empirické kritické zátěže
byly v roce 1995 diskutovány a přijaty na jednání expertů v Ženevě a staly se rovněž součástí předpisů
Světové zdravotnické organizace vydaném v roce 2000 (WHO, 2000). Nové poznatky o účincích
dusíku na přirozené ekosystémy v druhé polovině devadesátých let minulého století byly dále
diskutovány na zasedání expertů v Bernu v roce 2002 (Achermann a Bobbink, 2003). Poslední
aktualizace empirických kritických zátěží pro ekosystémy v oblastech s nízkými atmosférickými
depozicemi byla provedena v roce 2007 na mezinárodním semináři ve Stockholmu. Nově
aktualizované hodnoty empirických kritických zátěží se staly v roce 2007 také součástí Mapovacího
manuálu (2004).
3.6.1 Metodika vyhodnocení a mapování empirických kritických zátěží
S ohledem na současný vývoj atmosférické depozice okyselujících sloučenin, kdy od poloviny
devadesátých let minulého století výrazně poklesla atmosférická depozice síry, zatímco atmosférická
depozice dusíku zaznamenala v posledních letech jen mírné zlepšení (Fottová et al., 2006), se
problematika kritických zátěží přesunula především na sledování nutričního dusíku a s ním spojenou
eutrofizaci přirozených ekosystémů. Z hlediska hodnocení kritických zátěží nutričního dusíku jsou
k dispozici metody výpočtu založené na jednoduchých hmotnostních bilancích dusíku v ekosystému
(Skořepová et al., 2007). Metodika založená na empirických kritických zátěží dusíku byla využita až
v letošním roce (Skořepová et al., 2008).
Pro vyhodnocení byly použity údaje empirických kritických zátěží dusíku pro přirozené a
polopřirozené ekosystémy publikované v aktualizované verzi mapovacího manuálu z roku 2007
(kapitola 5.2) dostupného na webových stránkách www.oekodata.com/icpmapping. Mapování
vybraných typů ekosystémů bylo aplikováno na území ČR s využitím mapy biotopů (SEI mapa),
kterou poskytlo Koordinační centrum pro účinky (Bilthoven) v roce 2007. SEI mapa umožnila rozlišit
následující typy ekosystémů uvedené v klasifikaci EUNIS (tabulka 3.3).
Tabulka 3.3 Vybrané typy ekosystémů
Kód SEI
EUNIS klasifikace
Typ ekosystému
4100
D1
Raised and blanket bogs
Valley mires, poor fens and transition mires or Base-rich fens and
calcareous spring mires
4204
D2 or D4
5179
E1.7 or E1.9
Non-Mediterranean dry acid and neutral closed grassland
5209
E2 without 2.3
Mesic grasslands without Mountain hay meadows
5230
E2.3
Mountain hay meadows
5300
E3
Seasonally wet and wet grasslands
5400
E4
Alpine and subalpine grasslands
5500
E5
Woodland fringes and clearings and tall forb stands
6200
F2
Arctic, alpine and subalpine scrub
6400
F4
Temperate shrub heathland
7100
G1
Broadleaved deciduous woodland
7300
G3
Coniferous woodland
7400
G4
Mixed deciduous and coniferous woodland
59
Z hlediska kritických zátěží, obecně, jsou nejdůležitějšími parametry rychlost vyplavování dusíku
vodou a odnímaní dusíku biomasou – plodinami či těžbou dřeva. Čím vyšší je odnos dusíku (nebo
jiného prvku) biomasou, tím vyšší jsou také hodnoty kritických zátěží. Avšak mnoho přirozených
ekosystémů se neobhospodařuje, a právě proto patří k unikátním přírodním biotopům. Tyto biotopy
mají relativně velmi nízké hodnoty kritických zátěží dusíku. Rychlost vyplavování dusíku z půdy je
také jedním z kritérií při výpočtu kritických zátěží založeném na bilanci dusíku a čím je vyšší, tím jsou
také vyšší výsledné hodnoty kritických zátěží. Ale nejvíce zranitelné ekosystémy (tzv. ekosystémy
limitované dusíkem) se vyskytují právě v oblastech s vysokými srážkovými úhrny a s půdami o
faktoru denitrifikace fd = 0 a 0,1. Jsou to ekosystémy s velmi lehkými, dobře drenujícími půdami. Toto
hledisko bylo uvažováno také při vyhodnocení empirických kritických zátěží.
Rozsah empirických kritických zátěží zahrnující vybrané typy ekosystémů (tabulka 1) je poměrně
značně široký a pohybuje se od 5 do 25 kg N ha-1 rok-1. Je však možné jej detailněji rozdělit podle
základních environmentálních podmínek, jako je např. teplota, půdní vlhkost, zásoba bazických
kationů a fosforu v půdě, způsob obhospodařování. Navrhovaný způsob detailnější kvantifikace
empirických kritických zátěží je uveden v tabulce 2. Při vyhodnocení jsme použili s ohledem na
dostupnost údajů o přírodním prostředí klasifikaci uvedenou v tabulce 3. Navíc vybrané ekosystémy
byly hodnoceny z hlediska dostupnosti fosforem.
Při posuzování dostupnosti fosforu v půdách jsme provedli relativní srovnání obsahu fosforu
a vápníku v horninovém podloží. Obsahy CaO a P2O5 byly rozděleny na čtyři kategorie (nízké
obsahy P a nízké obsahy Ca; nízké obsahy P a vysoké obsahy Ca; vysoké obsahy P a vysoké
obsahy Ca; vysoké obsahy P a nízké obsahy Ca). Kategorie s poslední kombinací obsahů P
a Ca v horninovém podloží byla uvažována jako prostředí s relativně dobře dostupným P.
Předpokladem pro tento způsob relativního srovnání obsahů bylo, že nízké obsahy CaO v
horninách budou limitovat srážení fosforečnanů na minerály apatitové skupiny a naopak, že
vysoké obsahy Ca povedou ke zpětné imobilizaci P v půdě. Porovnání celkových obsahů P a
Ca v horninách bylo provedeno na základě tabulek 4 a 5 (Skořepová et al., 1998). Půdy s
dobrou dostupností fosforem se vyskytují podle výše zvoleného předpokladu na horninách s
obsahem P2O5 > 0,21 % a zároveň s obsahem CaO ≤ 3,9 % . Interakce fosforu a hliníku a
vliv poměru P/Al v půdě na růstové procesy nebyly prozatím uvažovány.
3.6.2 Výsledky hodnocení empirických kritických zátěží a překročení
atmosférickou depozicí
Pro hodnocení empirických kritických zátěží vybraných typů ekosystémů (rašeliniště a
vrchoviště – D 4; louky – E 5.1 a E 5.4; vřesovištní vegetace - F 4; lesy – G) byly použity
rozsahy hodnot uvedené v tabulce 3.4. V tabulce 3.4 jsou také uvedena možná rizika
vyplývající z překročení kritických zátěží atmosférickou depozicí a plocha těchto vybraných
ekosystémů v rámci ČR. Vzhledem k velmi malé ploše území, kterou pokrývají např.
vrchoviště a vřesovištní vegetace, byly tyto typy ekosystémů včleněny do společné
schematické mapky s lučními ekosystémy. Výsledné hodnoty empirických kritických zátěží
pro nelesní typy ekosystémů (D 4, F 4 a E 5. 1 a E 5.4) jsou schematicky znázorněny na obr.
1. Hodnoty empirických kritických zátěží pokrývají široký rozsah hodnot od 5 do 25 kg ha1
rok-1. Nejnižší hodnoty kritických zátěží vykazují právě vrchoviště (5 – 10 kg N ha-1rok-1),
alpinské a subalpinské louky (10-15 kg N ha-1rok-1) a alpinské a subalpinské typy vřesovištní
vegetace (5 – 15 kg N ha-1rok-1). Nejvyšší hodnoty empirických kritických zátěží jsou
především u nížinných sečených lučních ekosystémů (20 – 25 kg N ha-1rok-1), které mají
relativně velkou plochu na území ČR. Pro lesní ekosystémy hodnoty empirických kritických
60
zátěží nabývají hodnot 10 – 20 kg N ha-1rok-1. Schematická mapka kritických zátěží lesních i
nelesních typů ekosystémů je vidět na obrázku 3.15. Nejnižší hodnoty empirických kritických
zátěží pro lesní ekosystémy (≈ 10 kg N ha-1rok-1) se nacházejí především v horských lesních
oblastech ČR.
Kromě kritických zátěží je také prospěšné znát míru překročení atmosférickou depozicí. V
rámci tohoto projektu byla Zapletalem et al. (2008) mapově zpracována celková atmosférická
depozice dusíku pro rok 2004. Tento odhad atmosférické depozice byl použit pro výpočty
překročení empirických kritických zátěží. Hodnoty překročení lesních i vybraných nelesních
typů ekosystémů jsou schematicky znázorněny na obr. 3.16. Plocha ekosystémů v % s
překročenými empirickými kritickými zátěžemi je vidět na sloupcovém grafu (obr. 3.17).
Procento překročení se týká vždy daného typu ekosystému a jeho celkové plochy. Pokud
bychom uvažovali procento překročení z celkové plochy všech zkoumaných typů ekosystémů
(tabulka 3.4), nejvíce překročeny by byly lesní ekosystémy (pokrývají největší plochu).
Tabulka 3.4 Použité rozsahy empirických kritických zátěží pro hodnocení vybraných typů
ekosystémů
Typ ekosystému
Rizika překročení
Lesní ekosystémy (G)
listnaté lesy,
jehličnaté lesy,
smíšené lesy
Vřesoviště (F4)
suchá vřesoviště,
alpinská a subalpinská
vřesovištní vegetace
Změny v půdních procesech,
podkorunové vegetace, mikorhíz
a riziko zvýšení živin
Likvidace lišejníků a mechů,
přeměna vřesovišť na trávníky
5 - 20
Vrchoviště a rašeliniště
(D4)
Změny druhového složení,
redukce mechů, zvýšení počtu
vysokých bylin, snížení
biodiversity
Snížení biodiversity,
zvýšení počtu vysokých bylin,
zvýšení počtu nitrofilních druhů
5 – 25
13,24
89,77
10 – 25
7636,66
Louky (E 5.1)
suché acidofilní až
neutrální uzavřené trávníky
a suché acidofilní až
neutrální otevřené
trávníky,
středně vlhké louky,
horské sečené louky,
sezónně či stále vlhké
louky
Louky (E 5.4)
alpinské a subalpinské
louky
Rozsah CL(N)emp
(kg ha-1rok-1)
10 - 20
Rozloha v ČR
(km2)
30222,65
3045,11
20578,79
6598,75
39,00
25,76
15,44
7242,44
3,66
Snížení biodiversity,
zvýšení počtu vysokých bylin,
zvýšení počtu nitrofilních druhů
61
10 - 15
375,34
1794,96
Obr. 3.15 Empirické kritické zátěže pro vybrané typy nelesních ekosystémů v ČR
Obr. 3.16 Empirické kritické zátěže pro lesní a vybrané nelesní ekosystémy
62
Obr. 3.17 Výsledné překročení empirických kritických zátěží ve vybraných nelesních a
lesních typech ekosystémů ČR (zdroj atmosférické depozice N pro rok 2004: Zapletal et al.,
2008)
%
100
80
60
40
20
0
D4
E5.1
E5.4
F4
G
Obr. 3.18 Procentické vyjádření plochy překročení empirických kritických zátěží vybraných
nelesních a lesních ekosystémů ČR
3.7 Diskuse hodnocení kritických zátěží nutričního dusíku s
předpokládanými změnami klimatu
Zelená kniha vydaná Komisí Evropských společenství v roce 2007 uvádí a dokumentuje
předpokládané klimatické změny, které zasáhnou celou Evropu do konce tohoto století.
Změna klimatu těžce zasáhne přírodní prostředí Evropy a téměř všechny oblastí společnosti a
hospodářství. V důsledku nelineárního průběhu klimatických dopadů a citlivosti ekosystémů
mohou mít na ekosystémy velmi značný vliv i malé změny teploty. Současné teplotní
extrémy, jako rekordní vlna veder v létě v roce 2003, souvisí se změnou klimatu způsobenou
činností člověka. Zatímco jednotlivé výkyvy počasí nelze přisuzovat jediné příčině,
statistické analýzy prokázaly, že riziko podobných výkyvů se v důsledku klimatické změny
63
již značně zvýšilo. Existují ohromující důkazy, že většina přírodních, biologických a
fyzikálních procesů reaguje na klimatické změny v Evropě a na celém světě (např. stromy
kvetou dříve, ledovce tají). Do roku 2080 by mohla být zranitelná nebo ohrožená více než
polovina rostlinných druhů v Evropě.
Se změnami klimatu také souvisejí změny biogeochemických procesů v přirozených a
polopřirozených ekosystémech a následně také hodnocení kritických zátěží. V případě cyklu
dusíku a výpočtů kritických zátěží (rovnice 1, 2) lze do budoucna počítat s některými
vývojovými trendy.
CLnut(N) = Nupt + Nim + Nleacc/(1-fde),
(1)
kde CLnut(N) = kritická zátěž nutričního dusíku,
Nupt = tok dusíku spotřebou lesními porosty,
Nim = odhad immobilizace dusíku v půdní organické hmotě,
Nleacc = vyplavování dusíku při koncentraci N akceptovatelné pro vegetaci,
fde = faktor denitrifikace (0 až 1)
Nleacc = Qle * [N]acc,
(2)
kde [N]acc = limitní („akceptovatelná“) hodnota koncentrace dusíku v půdním roztoku.
Bude to například vyšší evapotranspirace, která bude mít za následek menší odtoky vody do
podzemních částí ekosystémů. Pro lesní ekosystémy je výpočet odtoku definován podle
Mapovacího manuálu (2004) následující rovnicí (3):
Qle,zb = Pm- fE,zb . (Pm-2 + (e(0,063 . T) . Em, pot)-2)-1/2
(3)
Za předpokladu průměrných ročních srážkových úhrnů Pm = 0,8 m. rok-1, s uvažovanou
hloubkou půdy cca 10 - 20 cm (tj. ve svrchním půdním horizontu) a průměrnou roční
potenciální evapotranspirací 0,35 m . rok-1 bude výsledný odtok Qle,zb v závislosti na
průměrné roční teplotě mít předpokládaný vývoj, který je vidět na obr. 3.19. Tato skutečnost
bude mít za následek snížení hodnot kritických zátěží nutričního dusíku (podle rovnice 1).
12
10
P = 0,8 m a-1
fE,zb = 0,8
8
Em,pot = 0,35 m a-1
T oC 6
4
2
0
0,35
0,4
0,45
0,5
0,55
Qle,zb
Obr. 3.19 Předpokládaný vývoj odtoku vody z půdy (m . rok-1) v závislosti na průměrné roční
teplotě
64
Dalším členem rovnice 1 je rychlost immobilizace dusíku v půdní organické hmotě, která již
za současného stavu především u lesních půd, jejichž poměr C/N je zpravidla nižší než 25, je
velmi nízká, bude ještě nižší se vzrůstem teploty (obr. 3.20). I v tomto případě dojde ke
snížení hodnot kritických zátěží. Naproti tomu lze předpokládat, že zvýšením teploty se zvýší
také rychlost spotřeby dusíku vegetací a lesními porosty (Posch et al., 1995).Tento
předpoklad je možné podpořit také nárůstem rychlostí zvětrávání bazických kationů se
zvýšením teploty (obr. 3.21). Tím poklesne také toxicita Al3+ půdního roztoku, daná jak
poměrem Ca/Al, tak i poměrem P/Al. Ke snížení toxicity Al3+ pravděpodobně přispěje i
nárůst DOC, předpokládaný např. také u povrchových vod.
Vliv zvýšení spotřeby dusíku vegetací na hodnoty kritických zátěží bude významné
především
u obhospodařovaných ekosystémů (lesy, louky), zatím co u
neobhospodařovaných ekosystémů, kde nedochází k odnímání biomasy, na hodnotu kritické
zátěže vliv mít nebude. Do jaké míry se však vliv teploty na zvýšení produkce ekosystému
(obhospodařovaných) uplatní závisí také na množství srážek a vlhkosti půd, která
pravděpodobně poklesne v důsledku vyšší evapotranspirace (obr. 5).
Jako nejvíce diskutabilní lze považovat vliv zvýšených teplot na denitrifikaci. Pokud
použijeme funkčních závislostí pro denitrifikaci podle Sverdrupa a Inesona (1993), bude
zvýšení teploty znamenat také nárůst rychlosti denitrifikace (obr. 3.22). Pokud však budeme
uvažovat také vlhkost půdy, která se vlivem zvýšených teplot sníží, bude to mít také vliv na
snížení rychlosti denitrifikace (obr. 3.23). Proto můžeme předpokládat, že zvýšení
denitrifikace s teplotou bude možné očekávat na stanovištích s hydromorfními půdami
(klasifikovanými v případě našich zpracování třídami ≥ 4). Na těchto půdách budou hodnoty
kritických zátěží v důsledku zvýšené denitrifikace vyšší. Naopak stanoviště, která mají půdy
„málo“ hydromorfní a budou s největší pravděpodobností vysychat vlivem zvýšených teplot,
budou vykazovat nízkou denitrifikaci nebo vůbec žádnou. Na těchto půdách můžeme počítat
se snížením hodnot kritických zátěží pro nutriční dusík.
6
Nim kg ha-1 rok-1
5
4
3
2
1
0
0
1
2
3
4
5
6
7
8
9
10
11
T oC
Obr. 3.20 Předpokládaný vývoj rychlosti imobilizace dusíku v půdní organické hmotě
65
1600
BCw ekv ha -1 rok-1
1400
1200
1000
800
600
400
200
0
0
2
4
6
8
10
12
T °C
WRc=1
WRc=2
WRc=3
WRc=4
WRc=5
WRc=6
Obr. 3.21 Předpokládaný nárůst rychlostí zvětrávání bazických kationů v půdách (vypočteno
z Mapovacího manuálu, 2004; WRc je třída rychlosti zvětrávání daná typem půdy a zrnitostí)
12
10
8
T oC 6
4
2
0
0
0,2
0,4
0,6
0,8
1
1,2
1,4
1,6
f (T)
Obr. 3.22 Funkční závislost rychlosti denitrifikace na teplotě
0,6
relativní vlhkost půdy
0,5
0,4
0,3
0,2
0,1
0
0
0,5
1
1,5
2
2,5
f(w)
Obr. 3.23 Funkční závislost rychlosti denitrifikace a relativní vlhkosti půdy
66
V neposlední řadě je nutné se zmínit také o rozkladných procesech v půdách. S nárůstem
teploty poroste také rychlost rozkladu organické hmoty v půdě. Tento nárůst je možné
demonstrovat na zvýšení parciálního tlaku CO2 v půdách (obr. 3.24). Se zvýšením rychlosti
rozkladných procesů se zvýší také zdroj dusíku a fosforu, potřebného pro růst vegetace. Z
pohledu budoucích hodnot kritických zátěží nutričního dusíku, které představují limit pro
atmosférickou depozici N, poklesnou hodnoty kritických zátěží především pro
neobhospodařované (unikátní) ekosystémy, kterým bude díky klimatické změně hrozit zánik.
pCO2 atm
0,009
0,008
0,007
0,006
0,005
0,004
0,003
0,002
0,001
0
0
2
4
6
8
10
12
T oC
Obr. 3.24 Vliv teploty na parciální tlak oxidu uhličitého v půdách (graf sestaven na základě
rovnice podle Mapovacího manuálu, 2004).
Závěr
Uvedená část shrnuje výsledky hodnocení empirických kritických zátěží pro lesní a vybrané
nelesní typy ekosystémů na území ČR a jejich překročení celkovou atmosférickou depozicí
dusíku. Empirické kritické zátěže jsou mapovány s využitím mapy biotopů (SEI-mapa).
Všechny hodnocené lesní a nelesní ekosystémy ČR vykazují na většině území významné
překročení atmosférickou depozicí. Pouze vlhké a středně vlhké sečené louky jsou bez
překročení nebo jen s malým překročením empirických kritických zátěží pro nutriční dusík.
Diskuse je věnována vývoji hodnocení kritických zátěží ve vztahu k očekávané klimatické
změně. Současné prognózy podle Komise Evropských společenství pro území ČR
předpokládají do konce tohoto století zvýšení teploty až o 4oC a relativně malou změnu ve
srážkových úhrnech, které se mohou lokálně zvýšit maximálně o 20 %. Na základě
současných znalostí teplotních závislostí biogeochemických procesů výrazně poklesnou také
hodnoty kritických zátěží nutričního dusíku především u neobhospodařovaných ekosystémů.
67
Kap. 4. Peněžní hodnocení ekologických funkcí a služeb
ekosystémů
Hlavní tlaky na znehodnocování přírody a jejích autotrofních ekosystémů plynou z
ekonomických činností lidí a v tržních ekonomikách pak z jejich společensky a eticky
přijímané a podporované materiální orientace na vlastní prospěch. Otec moderní ekonomie a
propagátor spásné úlohy neviditelné ruky trhu Adam Smith jej před cca 230 lety formuloval
např. výrokem: „Sledováním svého vlastního prospěchu jednotlivec často podporuje prospěch
společnosti efektivněji než kdyby jej podporoval přímo“ (Smith 1776).
Protože lidé dosud oceňují přírodu převážně jen jako zdroj vlastních ekonomických užitků,
stává se stále jasnějším, že cesta k vytváření rovnováhy mezi rostoucími ekonomickými
požadavky lidí (včetně jejich rostoucích požadavků na území) a stále naléhavější potřebou
ochrany lidmi ničené a omezované přírody a jejích životodárných ekosystémů je v
rozpracování a zavedení peněžních hodnot ekologických funkcí a služeb přírody.
4.1 Hodnocení funkcí a služeb přírody ve světě
S prohlubováním poznání v ekologických a biologických vědních disciplínách a ve vědách o
životě a Zemi, s poznáváním počátků a vývojových tendencí forem života a jejich interakcí
vzájemných a s prostředím této planety, se začínají rýsovat jasnější kontury pro určování
významu fungování přírody a krajiny a jejich ekosystémů. Formy života se samy podílejí na
utváření prostředí - biotopu, ve kterém jsou schopny optimálně existovat nebo alespoň
přežívat. Samoorganizace či autoregulace ekosystémů je dnes součástí základních poznatků o
podstatě života, toto poznání však zatím ani zdaleka neproniklo do lidského jednání, do
ekonomických aktivit jednotlivců a firem, ani do metod hodnocení ekosystémů.
Lidské generace v prostředí židovsko-křesťanských tradic a v prostředí euro-americké
civilizace byly po staletí vedeny k tomu, chápat přírodu především jako prostředí k podrobení
a panování. To se dodnes projevuje v mnoha oblastech lidských činností tím, že civilizační
rozvoj území je obvykle fatálně spojován s nutnou likvidací přirozených biotopů a jejich
nahrazováním zástavbou, komunikacemi a nejrůznějšími dalšími způsoby odvodnění a
vysušení povrchu krajiny a přeměnění na prostředí vhodné především pro člověka a jeho
blahobyt.
Od počátků průmyslové revoluce pod vlivem změny morálního kodexu, potlačení
odpovědnosti jednotlivce vůči své komunitě a uznání vlastního prospěchu jednotlivce jako
oficiální morální doktríny, podpořené glorifikací soukromého vlastnictví, se území začalo
chápat především jen jako prostředí pro vlastní obohacování těch, kteří území získali do svého
soukromého vlastnictví. S železnou pravidelností obohacování z území téměř vždy začíná na
úkor potlačení či přímého zničení přírody, přirozených biotopů a funkcí a služeb jejich
ekosystémů. Např. známý Websterův slovník definuje ‘developera’ jako osobu, která rozvíjí
nemovitost za účelem spekulace (vlastního prospěchu) (“a person who develops real estate on
a speculative basis”, Webster’s Dictionary 1991, pp. 366-7).
Přitom vědcům z oblasti přírodních věd, věd o životě a Zemi je již dlouho jasné, že příroda a
její ekosystémy poskytují lidstvu široké spektrum cenných funkcí a služeb. Environmentální
ekonomové je shrnuli do čtyř integrovaných přínosů (Turner 1994, str. 17):
- jsou zásobárnou přírodních zdrojů obnovitelných i neobnovitelných,
- mají schopnost asimilovat odpady z lidských činností,
- představují systém podpory života na Zemi (služby ekosystémů),
- jsou množinou přírodních krajinných statků a přírodních krás,
68
První dvě „ekonomické“ funkce (zásobárna přírodních zdrojů a asimilování odpadů) jsou
zřejmými substituty dvou následujících „ekologických“ funkcí (systém podpory života na
Zemi, množina přírodních krajinných statků), tzn. ekonomické a ekologické funkce jsou
vzájemně konkurenční.
Vzhledem k tomu, že ekonomické funkce přírody jsou peněžně oceňovány (ceny
základních druhů přírodních zdrojů, platby za odpady), ekologické však nikoliv, dochází
při exponenciálním růstu lidské populace k trvalému úbytku přírodních území a lidstvo tak,
často nevratně, ztrácí přirozené ekosystémy, které udržují podmínky pro existenci a kvalitu
života.
K přímým pokusům vědecké komunity o vyjádření významnosti přírody a jejich ekosystémů
pro lidskou populaci a pro udržitelnost života v biosféře Země, bylo přistoupeno teprve
v posledních zhruba třech desetiletích, vážněji a masivněji však teprve v posledním desetiletí.
V uplynulém čtvrtstoletí bylo vyvinuto mnoho experimentálních metod hodnocení netržních
přínosů přírody, které většina autorů v duchu utilitární neklasické ekonomie měří
prostřednictvím zjišťování ochoty jednotlivců platit za určitou kvalitu životního prostředí,
přírody a krajiny či ochoty přijímat (náhrady) za zhoršení jejich kvality. Tyto
individualistické utilitární metody však vykazují řadu systémových omezení, která je dosud
odsouvají na okraj společenského zájmu.
Většina odborníků zaměřených na hodnocení významu přírody zastává názor, že je-li lidstvo
existenčně závislé na kvalitě služeb ekosystémů, pak jejich hodnoty tendují ve vědomém a
poučeném lidském hodnocení k nekonečnu, jejich celková hodnota pro ekonomiky a lidskou
společnost je nekonečně vysoká (např. Costanza et al. 1997, s. 253).
Potřeba ocenění funkcí a služeb ekosystémů je stále naléhavější, protože nekonečno
v teoretických úvahách se dosud při praktickém rozhodování o území nejčastěji mění na nulu,
ekologické aspekty území nejsou v ekonomickém rozhodování brány v úvahu v podobě
konkrétních cen. Jinak řečeno, při rozhodování o využití území se dosud ekologické
souvislosti peněžně nevyjadřují, čili přiřazuje se jim nulová cena. Hledají se proto způsoby a
metody, které by vyjádřily takové ceny funkcí a služeb ekosystémů a umožňovaly tak
nezbytná porovnávání mezi ekonomickými a ekologickými užitky a náklady při využívání
přírody. Zejména jde přitom o vyjádření užitků a nákladů služeb přírodních a přírodě blízkých
ekosystémů, kterým tvrdě a nezřídka likvidačně konkuruje standardní ekonomické využívání
území („rozvoj území“) pro zcela nepřírodní zástavby, zpevňování povrchů a vytlačování
vody z krajiny.
V posledních desetiletích byly publikovány stovky studií zaměřených na hodnocení služeb
ekosystémů. Hodnotou služeb se pak obvykle rozumí jejich přírůstková (marginální) hodnota,
která ukazuje jak se změní hodnota při změně úrovně či kvality služby. Z metodického
hlediska největší skupinu v realizovaných hodnoceních tvoří experimentální metody
odvozování environmentálních hodnot z preferencí jednotlivců (spotřebitelů). Preferenční
metody se dále dělí na metody odvozování hodnot ze souvisejících trhů (zejména hedonické
metody, metody cestovních nákladů ad.) a metody přímého zjišťování ochoty jednotlivců
platit (zejména dotazníkové metody kontingentního hodnocení).
V níže uvedeném grafu podáváme návrh rozdělení metod hodnocení služeb ekosystémů na
dvě základní skupiny. Tou dosud převažující skupinou jsou metody preferenční, které pod
vlivem utilitární ekonomie vycházejí z různých způsobů přímého či nepřímého zjišťování
preferencí jednotlivců. Jako druhou samostatnou skupinu definujeme expertní metody, které
vycházejí z týmových interdisciplinárních znalostí o ekosystémech, jejich funkcích a službách
a tyto poznatky převádějí do příslušných škál hodnocení, včetně hodnocení peněžních.
69
Výsledky takových expertních hodnocení lze v zastupitelských demokraciích předkládat
k posouzení a schválení orgánům odpovědným za kvalitu životního prostředí a ochranu
přírody a krajiny.
Metody hodnocení služeb ekosystémů
preferenční metody
metody
souvisejících
trhů
metody
přímého
zjišťování
preferencí
expertní metody
metody
metody
transferu
transferu
přínosů
přínosů
metody
ekosystémové
metody
nákladové
metody
hodnocení
rizik
Preferenční metody se často člení na metody odvozující ocenění ze souvisejících trhů (např.
hedonická ocenění kvality životního prostředí na základě rozdílných cen bytů), metody
přímého zjišťování preferencí čili přímého dotazování (zejména kontingentní metody
dotazníkových průzkumů) a konečně metody přenosů získaných výsledků v čase či prostoru).
Hodnocení preferenčními metodami probíhá způsobem obdobným jako při oceňování
ekonomicky využívaných přírodních zdrojů (nehodnotí se zdroje, ale jen budoucí užitky
z nich pro lidské jednotlivce). Celková hodnota ekosystému je pak například odhadována jako
suma diskontovaných budoucích toků služeb příslušného ekosystému v určitém (konečném či
nekonečném) budoucím horizontu. Obvykle je však odhadována nikoli souhrnná hodnota
ekosystému jako takového (hodnota zásoby přírodního kapitálu), ale pouze hodnota služby
(užitku) tohoto přírodního kapitálu (z ekonomického hlediska má dimenzi toku za určitý čas,
obvykle rok). Výše služby závisí na aktuální poptávce jednotlivců po takové službě, resp. na
tom, co respondenti o hodnoceném problému životního prostředí vůbec ví (dosud jsou
znalosti o společenském významu ekosystémů velmi mizivé) a za co jsou tudíž schopni
deklarovat svou individuální ochotu platit.
Dnes již všeobecně známým příkladem takového hodnocení je např. stať Costanza et al.
(1997). Jak známo, tento tým dospěl k odhadu hodnoty ročních služeb světových ekosystémů
(sedmnáct služeb šestnácti světových biomů) ve výši 16-54 bilionů USD (bilion=1012, tj.
v průměru cca 33 bilionů USD, což představovalo 1,8 násobek ročního světového HDP (18
bilionů USD). Jak autoři uvádějí (ibid., s. 258), hodnoty byly většinou odvozeny ze studií
vycházejících ze zjištění běžné ochoty jednotlivců platit za jednotlivé služby ekosystémů.
Pro praktická hodnocení životodárných či životanosných funkcí a služeb ekosystémů lze však
tento přístup pomocí zjišťování a sečítání ochoty jednotlivců platit za jejich jednotlivé
vybrané služby považovat za velmi omezující a z logického hlediska až zavádějící. Přístup
pomocí sumace diskontovaných budoucích služeb ekosystémů v čase je především z mnoha
důvodů obtížně aplikovatelný v běžné ekonomické praxi. Například nedokážeme podat úplný
seznam služeb přírody pro člověka, celková ekonomická hodnota ekosystémů je neomezená a
těžko vyjádřitelná, použití diskontní míry otevírá nesjednocené názory na otázku její
přiměřené výše, nelze sčítat vzájemně substituční užitky pro přírodu s užitky pro ekonomické
potřeby společnosti, důležitější než přímé služby pro člověka jsou vzájemné služby
v ekosystémech.
70
Preferenční metody hodnocení a sečítání jednotlivých služeb ekosystémů jsou poplatné
tradičnímu mechanistickému, karteziánskému, antropocentrickému a subjektivistickému
přístupu, který neumožňuje vyjádřit vzájemnou závislost všech složek ekosystému,
neumožňuje vyjádřit, že živý systém je víc než pouhá suma jeho částí. Taková systémová
hodnocení jsou možná jen pomocí ekosystémových metod, které nahlíží na ekosystém jako na
samorganizující se živý celek v určitém prostředí.
Ze všech těchto důvodů a zejména také proto, že metody zjišťování preferencí jednotlivců ve
vztahu k životnímu prostředí a službám jeho ekosystémů neodpovídají společenské,
veřejnoprávní podstatě rozhodování o kvalitě životního prostředí, se začaly rozvíjet expertní
metody, které jsou s to postihovat vnitřní hodnoty ekosystémů.
Jednou z legitimních expertních metod k odhadu hodnoty služeb ekosystémů je vyjádřit, kolik
by stálo tyto služby zabezpečovat náhradní, antropogenní cestou. Jeden z takových globálních
propočtů můžeme aplikovat na celou biosféru tím, že využijeme nákladů nutných na realizaci
ambiciózního experimentu Biosféra 2 (Hawken 2004). Jak známo, experiment amerických
vědců v Arizoně v první polovině 90. let spočíval v pokusu 8 dobrovolníků přežít po dobu
dvou let ve skleníkovém hermeticky uzavřeném prostředí uměle vytvořeného ekosystému.
Projekt, který si vyžádal investici ve výši 200 mil. USD prokázal, že s poznatky z počátku 90.
let nebyli vědci schopni vytvořit dlouhodoběji zdravě fungující ekosystém. Již po pěti
měsících bylo nutno začít s externími dodávkami kyslíku, aby byla udržena žádoucí struktura
atmosféry. Tuto službu přitom vykonává ekosystém Země každodenně a zdarma pro 6,6 mld.
lidí.
4.2. Odhad hodnoty služeb biosféry
V projektu jsme se proto pokusili odhadnout orientační řád ekonomické hodnoty biosféry na
základě známého experimentu Biosféra 2 (Hawken et al. 2003). Experiment amerických
vědců v Arizoně spočíval v pokusu 8 dobrovolníků přežít po dobu dvou let ve skleníkovém
prostředí uměle vytvořeného ekosystému. Projekt, který si vyžádal investici ve výši 200 mil.
USD, prokázal, že s poznatky z počátku 90. let nebyli vědci schopni vytvořit dlouhodoběji
zdravě fungující ekosystém. Již po pěti měsících bylo nutno začít s externími dodávkami
kyslíku, aby byla udržena žádoucí struktura atmosféry. Tuto službu přitom vykonává
ekosystém Země každodenně a zdarma pro 6,6 mld. lidí. Jestliže investice do lidmi
vytvořeného ekosystému činila v Biosféře 2 celkem 25 mil. USD na hlavu, potom hodnotu
přírodního kapitálu biosféry Země lze z hlediska jejích ročních služeb pro lidstvo odhadnout
nejméně ve výši 165 tis. bilionů USD (neboli 165x1015). Jestliže roční světový HDP činil v
první polovině 90. let asi 16 bilionů USD (16x1012), byl asi desetitisíckrát nižší.
Když jsme provedli podobně jako Costanza a kol. (1997, s. 258) přepočet z dimenze zásoby
přírodního kapitálu na dimenzi ročního toku služeb světových ekosystémů a použili k tomu
diskont 5 %, pak hodnota těchto ročních služeb sítě ekosystémů světa činí 8 tisíc bilionů USD
(8x1015), což pětsetkrát převyšuje hodnotu ročního světového HDP.
Porovnáme-li tento výsledek (8x1015), získaný na základě metody skutečných náhradních
nákladů řešení, s výsledkem, ke kterému dospěl tým R. Costanzy (33x1012) prostřednictvím
zjišťování převážně hypotetické ochoty jednotlivců platit za jednotlivé služby, zjišťujeme, že
skutečné náklady na vytvoření umělého ekosystému byly o dva řády vyšší (242krát vyšší) než
tvořila souhrnná ochota lidí platit za služby ekosystémů biosféry světa. To na jedné straně
potvrzuje dosavadní všeobecně nízkou úroveň znalostí o existenční závislosti lidského druhu
na ekosystémech, na straně druhé to ukazuje nákladnost a dosavadní nedostatečnou úroveň
našich znalostí při vytváření umělých ekosystémů.
71
Již z tohoto jednoho příkladu je zřejmé, že odhady absolutní hodnoty přírodního kapitálu
Země, který poskytuje dosud ne zcela úplně identifikovanou škálu služeb pro lidskou
společnost (Costanza a kol. jich identifikovali celkem 17 na základě 16 světových biomů)
ukazují na veličiny, které značně přesahují hodnotové dimenze celé světové ekonomiky
(Seják, Pokorný 2008a,b).
4.3 Peněžní hodnocení biotopů ČR
Systematičtější práce na ekonomickém hodnocení ekologických aspektů přírody započaly
v ČR až na vstupu do třetího tisíciletí. V letech 2001-2003 byla v tříletém projektu MŽP
rozpracována původní tzv. hesenská metoda hodnocení biotopů do podoby metody hodnocení
biotopů ČR (Seják, Dejmal a kol. 2003), která uspořádává biotopy ČR podle jejich
ekologického významu pomocí osmi ekologických charakteristik (zralost, přirozenost,
diverzita struktur, diverzita druhů, vzácnost biotopu, vzácnost druhů, citlivost, ohrožení). Tato
metoda hodnocení biotopů, již přizpůsobená potřebám ochrany biodiverzity a evropského
systému ochrany NATURA 2000, poskytuje seznam 192 typů biotopů ČR, který umožňuje
zařadit každý metr čtvereční území ČR pod některý z nich (stručný výklad metody a seznam
biotopů ČR viz http://fzp.ujep.cz/projekty/bvm/BVM_CZ.pdf ).
Peněžní hodnotu bodu řešitelský tým následně odvodil z průměrných nákladů v ČR na
přírůstek bodové hodnoty skutečných revitalizačních akcí. Ohodnocení jednoho bodu jsme
tedy nerealizovali dotazováním spotřebitelů na jejich hypotetickou ochotu platit za zlepšení
kvality životního prostředí, neboť dotazníková metoda kontingentního hodnocení je sice
univerzální v možnostech své aplikace a také nejčastěji používána, ale zároveň velmi často i
kritizována za svou hypotetičnost. Proto bylo hodnocení bodu postaveno na zjištění
průměrných národních nákladů na přírůstek jednoho bodu. Ekonomickou analýzou 136
revitalizačních projektů jsme dospěli k hodnotě jednoho bodu ve výši 12,36 Kč.
Metoda hodnocení biotopů byla primárně rozpracována pro účely obecné ochrany
biodiverzity a kvantifikace ekologické újmy na biotopech České republiky. Peněžní hodnoty
ekologických funkcí biotopů, které metoda poskytuje, se pohybují v rozmezí od nuly do cca 1
tis. Kč za 1 m2, neboli do hodnoty cca 10 mil. Kč na 1 hektar. Tyto hodnotové veličiny
vyjadřují v zásadě kapitálovou hodnotu biotopů, neboli hodnotu biotopů jako součástí
přírodního kapitálu ČR.
Zatímco bodové hodnoty biotopů vyjadřují jejich relativní významnost jakožto specifického
prostředí pro udržování biodiverzity a pro fungování ekosystémů, potom převod bodu na
peněžní vyjádření byl proveden nikoli dotazováním lidí kolik jsou ochotni za jeden bod
ekologické kvality zaplatit, nýbrž analýzou skutečných nákladů na realizované revitalizační
projekty na území České republiky. Ze 136 revitalizačních projektů zjištěná průměrná
hodnota bodu ve výši 12,36 Kč odráží skutečné náklady na udržování a zlepšování kvality
přírody a krajiny v České republice. Peněžní hodnoty biotopů jsou tedy v prvé řadě využitelné
pro vyčíslování výše ekologické újmy ve všech projektech, které mění přirozené či přírodě
blízké biotopy na biotopy antropogenně změněné.
Na základě upřesněných bodových hodnot tříd Corine-LC (viz kap. 2) bylo možné vypočítat
bodovou hodnotu přírodního kapitálu celé České Republiky. Podkladem bylo mapování
Corine-LC ve třech obdobích: 1990, 2000 a 2006. Dále bylo možné vypočítat i peněžní
hodnotu (tab. 4.1) a to vynásobením bodové hodnoty částkou 12,34 Kč, jejíž výpočet je
popsán v Seják, Dejmal a kol. (2003).
72
Tab. 4.1 Bodové a peněžní hodnoty biotopů v ČR
1990
2000
2006
Celková bodová hodnota
[body]
1440654767357
1470545909371
1497232440841
Bodová hodnota
[body/m2]
18,27
18,65
18,98
A
B
73
Peněžní hodnota
[miliardy Kč]
17777
18146
18475
A
C
Legenda: Bodová hodnota [body.m-2]
2,39
7,87
10,22
13,4
15,25
19,27
23,14
28,48
33,47
52,99
2,95
8,23
11,18
14,08
18,67
20,79
23,51
30,51
39,79
53,29
7,12
8,27
11,94
14,15
18,77
21,51
26,18
33,02
39,99
61,65
Obr. 4.1 Výsledné mapy bodových hodnot pro celou Českou Republiku. Podkladem pro výpočet bylo
mapování Corine-LC ve třech časových obdobích A: 1990; B: 2000; C: 2006
74
Změny v rozlohách jednotlivých tříd Corine-LC mezi jednotlivými roky jsou zachyceny
v tabulce 4.2. Jejich prostorové vymezení v rámci České Republiky bude uskutečněno během
následující etapy projektu.
Tab. 4.2 Změny v rozlohách jednotlivých tříd Corine-LC mezi jednotlivými roky
1990
Třídy
Rozloha
Corine- Počet
[miliony
LC
polygonů
m2]
14
14636
111
5417
3578496
112
828
521195
121
87
48074
122
3
1503
123
31
56090
124
174
180628
131
105
154614
132
34
21241
133
120
65256
141
257
117710
142
5256
35541028
211
161
110770
221
472
328213
222
3969
2527625
231
818
415343
242
7816
6736177
243
2057
2495243
311
5999
16552101
312
5000
5854942
313
256
404643
321
22
26523
322
3907
2486743
324
7
2099
332
0
333
2
1172
334
64
53537
411
41
37499
412
14
42805
511
535
492894
512
2000
Rozloha
Počet
[miliony
polygonů
m2]
14
14636
5424
3625853
845
547731
99
52727
3
1503
31
56266
171
171024
95
138865
19
8575
121
65552
264
127334
4713
32621674
169
119421
451
326438
5415
5317048
834
429535
7844
6747694
2054
2527400
5649
16992915
5036
6042243
252
392038
21
27389
2554
1869695
7
2099
0
0
66
53364
41
37110
14
43006
548
509669
Změna
mezi roky
1990 a
2000
0
1,3
4,8
8,8
0
0,3
-5,3
-10,2
-59,6
0,5
7,6
-8,2
7,2
-0,5
52,5
3,3
0,2
1,3
2,6
3,1
-3,1
3,2
-24,8
0,0
0
-100
-0,3
-1
0,5
3,3
2006
Rozloha
Počet
[miliony
polygonů
m2]
19
15669
5698
3773845
893
599351
118
62535
2
788
30
56102
158
162029
91
95313
45
17931
116
66199
338
155638
5371
30109141
190
157672
428
306442
6968
7007970
1033
474406
8248
7066989
2120
2782404
5144
17220496
5167
6170285
222
270507
9
18231
2108
1604298
5
1498
4
1151
0
82
61448
52
42231
18
46386
561
520470
Změna
mezi roky
2000 a
2006
6,6
3,9
8,6
15,7
-47,6
-0,3
-5,3
-31,4
52,2
1
18,2
-8,3
24,3
-6,1
24,1
9,5
4,5
9,2
1,3
2,1
-31,0
-33,4
-14,2
-28,6
100
0
13,2
12,1
7,3
2,1
Peněžní hodnoty biotopů jakožto specifických prostředí pro specifické rostlinné a živočišné
druhy přitom neodpovídá na otázku jak významné či cenné jsou vlastní ekosystémové funkce
a jejich služby pro společnost. Proto tento řešený projekt nazvaný „Objasnění dlouhodobých
interakcí mezi ekosystémy a jejich vnějším prostředím v podmínkách globálních změn“, dává
příležitost obohatit a rozšířit hodnocení biotopů o zásadní aspekt přínosů (služeb) z fungování
souvisejících ekosystémů.
Ekosystémy a jejich energomateriálové a informační toky tvoří základní podmínky pro
existenci a rozvoj forem života na Zemi. Stimulem pro práci v ČR se staly i závěry globálního
projektu Millennium Ecosystem Assessment (MEA 2005), v nichž byly definovány tzv.
podpůrné, zásobovací, regulační a kulturní služby ekosystémů. Zatímco funkce ekosystémů
75
jsou nejčastěji spojovány s vlastnostmi a procesy ekosystémů, pojem služby ekosystémů
souvisí s jejich přímými či nepřímými užitky pro lidskou populaci.
Hodnocení jednotlivých služeb ekosystémů je ovšem dosud převážně poplatné tradičnímu
mechanistickému, karteziánskému, antropocentrickému a subjektivistickému přístupu, který
neumožňuje vyjádřit vzájemnou závislost všech složek ekosystému, neumožňuje vyjádřit, že
živý systém je víc než pouhá suma jeho částí. Taková systémová hodnocení jsou možná jen
pomocí ekosystémových metod a přístupů, které nahlížejí na ekosystém jako na
samoorganizující se celek. Ze všech těchto důvodů a zejména také proto, že metody
zjišťování preferencí jednotlivců ve vztahu k životnímu prostředí a službám jeho ekosystémů
neodpovídají společenské, veřejnoprávní podstatě rozhodování o kvalitě životního prostředí,
se začaly rozvíjet expertní metody, které jsou s to postihovat vnitřní hodnoty ekosystémů.
Jednou z legitimních expertních metod k odhadu hodnoty služeb ekosystémů je vyjádřit, kolik
by stálo zabezpečovat služby ekosystémů náhradní, antropogenní cestou. V tom, že biosféra
je pro život lidí nenahraditelná a tudíž je její ekonomická hodnota nekonečně vysoká, se
shoduje většina odborníků (Costanza et al. 1997, Toman 1998). Je ale známo, že v
ekonomické praxi se často nekonečné veličiny služeb ekosystémů mění na nulové hodnoty,
protože prostě nejsou hodnoceny v penězích. V části 4.2 jsme za použití metody náhradních
nákladů dospěli k orientačnímu odhadu ročních služeb biosféry i k odhadu její celkové
kapitálové hodnoty a obdobným způsobem jsme v průběhu roku 2008 prováděli odhady
základních skupin typů ekosystémů v rámci území České republiky (Seják, Pokorný 2008a,b).
4.4 Odhady peněžních hodnot služeb typů ekosystémů v ČR
Obdobným způsobem jako v případě orientačního odhadu ekonomické hodnoty biosféry,
jsme postupovali i při odhadech pro jednotlivé skupiny typů přírodních a přírodě blízkých
biotopů a porovnávali se skupinami biotopů antropogenních. V průběhu roku 2008 byla
provedena identifikace pro nivní ekosystém, ekosystémy listnatého, jehličnatého a smíšeného
lesa a porovnány s antropogenně přeměněným ekosystémem odvodněné pastviny.
Počáteční práce v letošním roce byly s ohledem na širší zájem vědecké komunity zaměřeny
na odhad základního souboru služeb nivního, vodou dobře zásobeného ekosystému. Na
základě metody nákladů náhradního antropogenního řešení, jsme letos provedli řádový
odhad základního souboru ročních služeb ekosystému říční nivy (1 hektar, povodí Stropnice),
které dosud nejsou oceňovány (Eiseltová et al. 2007):
76
Odhad hodnoty ročních služeb z 1 hektaru zaplavované říční nivy:
1. protipovodňová služba nivy stojí na investičních vkladech náhradního řešení (investiční limit 100 Kč na
zadržení 1 m3 umělou hrází) 0,5 mil. Kč na 1 ha nivy, což v přepočtu na roční protipovodňovou službu (při 5%
diskontu) představuje částku cca
25 000 Kč ročně
2. produkce nadzemní biomasy: 5 tun ročně x 4 MWh (=4 tis. KWh) x 2 Kč/kWh x 0,5 (efektivnost) =
20 000 Kč ročně
3. retence živin: zadržení 1 tuny alkálií oproti meliorovaným orným půdám (Seják a kol. 2008) =
1 000 kg x 30-40 Kč
35 000 Kč ročně
4. biodiverzita: aluviální psárkové louky T 1.4 jsou hodnoceny 46 body/m2 (Seják, Dejmal a kol. 2003), což na 1
ha představuje 460 000 bodů x 12,36 Kč/bod = 5,685 mil. Kč, při 5% diskontu představuje roční službu v
biodiverzitě ve výši cca
284 000 Kč ročně
5. produkce kyslíku: 3,5 mil. litrů O2 x min. 0,25-0,73 Kč/litr (0,50)
1 750 000 Kč ročně
6. klimatizační služba: 500 litrů odpařené vody ročně z 1 m2 v přepočtu na 1 ha znamená
500 x 1,4 kWh (0,7 kWh chlazení, 0,7 kWh oteplování) x 10000x 2 Kč/kWh
14 000 000 Kč ročně
7. podpora krátkého vodního cyklu, odpařených 500 litrů/m2 za rok znamená roční službu z 1 ha nivy:
(500 litrů/m2) x cca 2,85 Kč (cena destil. vody) x 10000 =
14 250 000 Kč ročně
Celkem služeb z 1 ha nivy
30 364 000 Kč ročně
Odhad hodnoty ročních ekosystémových služeb 1 ha lesa (zdravý smíšený les
s dostatkem vody):
1. Odhad kyslíkové služby lesního porostu
Jeden hektar listnatého opadavého lesa v podmínkách mírného pásma vyprodukuje za rok průměrně 10 tun čisté
produkce kyslíku. Pro přepočet mezi kilogramy a litry 02 platí vztah 1,429 kg/m3 neboli 1 kg 02 = 700 litrů 02.
10 000 kg/ha x 700 litrů x 0,50 Kč/litr =
3,5 mil. Kč ročně
2. Odhad klimatizační služby lesního porostu
Vycházíme z úvahy, že strom s průměrem koruny cca 5 m (tj. plochou cca 20 m2), který je dostatečně zásoben
vodou, odpaří za slunných dnů více než 100 litrů vody denně (cca 70 kWh) a zužitkuje tak podstatnou část
slunečního záření (cca 80 %) na ochlazení prostřednictvím výparu. Naopak v noci vodní pára kondenzuje na
chladnějších místech, čímž dochází k jejich oteplení a návratu vody do krajiny. Strom tedy působí jako přirozené
klimatizační zařízení s dvojitou funkcí ochlazování za slunečního svitu a oteplování při poklesu teplot. S ohledem
na počet slunných dnů v roce a střídavou disponibilitu vody můžeme předpokládat, že v průměru z 1 m2
zapojeného lesa za rok evapotranspiruje 600 l vody
300 stromů/ha x 140 kWh/den a strom x 150 dnů x 2 Kč/kWh =
16,8 mil. Kč ročně
(600 l/m2 a rok x 1,4 kWh x 10 000 x 2 Kč/kWh = 16,8 mil. Kč ročně)
3. podpora krátkého vodního cyklu, odpařených 600 litrů/m2 za rok znamená roční službu z 1 ha lesa:
(600 litrů/m2) x cca 2,85 Kč (cena litru destil. vody) x 10000 =
17,1 mil. Kč ročně
Celkem služeb z 1 ha lesa
37,4 mil. Kč ročně
Odhad hodnoty ročních ekosystémových služeb 1 ha podhorské pastviny s napřímeným
a zahloubeným vodním tokem:
1. produkce nadzemní biomasy: 5 tun ročně x 4 MWh (=4 tis. KWh) x 2 Kč x 0,5 =
20 000 Kč ročně
2. biodiverzita: Intenzivní nebo degradované mezofilní louky X T.3 jsou hodnoceny 13 bodů/m2 (Seják,
Dejmal a kol. 2003), což na 1 ha představuje 130 000 bodů x 12,36 Kč/bod = 1,6 mil. Kč, při 5% diskontu
představuje roční službu v biodiverzitě ve výši celkem
80 000 Kč ročně
3. produkce kyslíku: 3,5 mil. litrů O2 x min. 0,25-0,73 Kč/litr (0,50)
1 750 000 Kč ročně
4. klimatizační služba: 300 litrů odpařené vody ročně z 1 m2 v přepočtu na 1 ha znamená
300 x 1,4 kWh (0,7 kWh chlazení, 0,7 kWh oteplování) x 10000x 2 Kč/kWh
8 400 000 Kč ročně
5. podpora krátkého vodního cyklu, odpařených 300 litrů/m2 za rok znamená roční službu z 1 ha nivy:
(300 litrů/m2) x cca 2,85 Kč (cena destil. vody) x 10000 =
8 550 000 Kč ročně
Celkem služeb z 1 ha odvodněné pastviny
18 800 000 Kč ročně
77
Uvedené odhady pro jednotlivé typy ekosystémů ČR, vycházející z výsledků podrobného
monitoringu toků energie a vody (Pokorný 2001, Eiseltová et al. 2007) potvrzují, že zdravý
listnatý les s dostatkem vody je v klimatických podmínkách ČR klimaxovou podobou
ekosystému, který samoorganizací zajišťuje optimum udržení vody a živin v krajině.
Případová studie s odvodněnou pastvinou ukazuje, že umělé odvedení vody z krajiny výrazně
snižuje potenciál účinnosti lokálního ekosystému v produkci základních služeb pro udržování
životodárných podmínek. I přes účelové antropogenní zásahy však tento přírodě blízký
ekosystém poskytuje každoroční služby ve výši téměř 2 tis. Kč z každého čtverečního metru.
To jsou veličiny o tři řády vyšší než činí kapitálové úřední ceny metru čtverečního luk a
pastvin podle vyhlášky MF ČR č. 3/2008 Sb. Na tomto místě je třeba zdůraznit, že na
zpevněných površích hodnota služeb ekosystémů tenduje k nulové hladině.
Proto je účelné promítnout výsledky peněžních hodnocení biotopů ČR a následného
hodnocení služeb ekosystémů do souhrnné tabulky 4.3 jednotlivých forem pokryvu území ČR
(CLC položek), v níž jsou tyto výsledky porovnány s úředními cenami pozemků podle
vyhlášky MF ČR č. 3/2008 Sb. o provedení některých ustanovení zákona č. 151/1997 Sb. o
oceňování majetku:
Tab. 4.3 Hodnoty biotopů, služeb ekosystémů a úředních cen území ČR v Kč/m2
LAND COVER 1:100000
1.1.1. Souvislá městská zástavba
1.1.2. Nesouvislá městská zástavba
1.2.1. Průmyslové a obchodní areály
Body
průměr
Hodn. biotopů
(BVM)
Kč/m2
0 - 2,4
0 - 30
10,2
126
0 - 2,9
0 - 33
Hodnota
ekosystémů
Kč/m2
trend k 0
trend k 0
Ekonom. ceny
Vyhl. MFČR
Kč/m2
35-2050
dle velik. obce
35-2050
dle velik. obce
35-2050
dle velik. obce
dle velik. obce
1.2.2. Silniční a železniční síť s okolím
8,2
100
35-2050
1.2.3. Přístavy
8,3
98
35-2050
dle velik. obce
dle velik. obce
dle velik. obce
1.2.4. Letiště
11,9
148
35-2050
1.3.1. Oblasti současné těžby surovin
13,4
166
35-2050
1.3.2. Haldy a skládky
7,9
97
1
1.3.3. Staveniště
7,1
88
35-2050
dle velik. obce
dle velik. obce
1.4.1. Městské zelené plochy
19,3
238
35-820
1.4.2. Sportovní a rekreační plochy
18,8
232
1-10
2.1.1. Nezavlažovaná orná půda
11,2
138
2-10
2.2.1. Vinice
15,2
188
42
2.2.2. Sady, chmelnice a zahradní plantáže
14,2
175
42
2.3.1. Louky a pastviny
20,8
257
2.4.2. Směsice polí luk a trvalých plodin
14,1
174
1-10
2.4.3. Zemědělské oblasti s přiroz.vegetací
21,5
266
1-5
37 600
1-5
dle okresů
Roční sl. 1880
s regul. tokem
dle okresů
dle okresů
3.1.1. Listnaté lesy
40,7
503
75 000
30 Roční sl. 3740
3.1.2. Jehličnaté lesy
26,2
324
50 000
22 Roční sl. 2500
3.1.3. Smíšené lesy
28,5
352
62 500
26 Roční sl. 3100
3.2.1. Přírodní pastviny
33,0
408
3
3.2.2. Stepi a křoviny
53,0
655
1
3.2.4. Přechodová stadia lesa a křovin
23,5
291
1
3.3.2. Skály
39,8
492
1
60 000
1 Roční sl. 3000
4.1.1. Mokřiny a močály
33,5
414
4.1.2. Rašeliniště
53,3
659
1
5.1.1. Vodní toky
23,1
286
7
5.1.2. Vodní plochy
18,7
231
7
Pramen: vlastní propočty
78
Z tabulky v prvé řadě vyplývá šokující rozdíl ve fungování přírody a lidí. Příroda z nulových
hodnot antropogenně znehodnocených biotopů dokáže prostřednictvím procesů
samoorganizace během kratšího (u vodních biotopů) či delšího období vytvořit biotopy
s maximálními hodnotami, které zajišťují nejvhodnější prostředí pro maximalizaci služeb
ekosystémů. Naproti tomu lidé ve svých ekonomických a spekulačních aktivitách přeměňují
dosud téměř bezplatné přirozené ekosystémy (v ČR symbolicky oceňované 1 Kč/m2) na
zastavěná a antropogenně jinak přeměněná území, kterým přiděluje nejvyšší ekonomické
hodnoty. Ztrácí tím ovšem hodnoty služeb ekosystémů, které řádově přesahují veškeré
utilitární hodnoty.
Je žádoucí, aby si lidé v co nejkratší době uvědomili, že služby ekosystémů představují
v peněžním vyjádření hodnoty, které jsou až o několik řádů vyšší než ekonomický prospěch
fyzických či právnických osob plynoucí z „rozvoje území“, tj. z přeměny přirozených
ekosystémů na antropogenizovanou podobu území s omezenou či neexistující vegetací a
s vodou odvedenou co nejrychleji z krajiny. Přitom tyto peněžně velmi vysoké služby
přírodních ekosystémů jsou jen velmi omezeně nahraditelné technickými způsoby (hráze,
přehrady, klimatizace atd.) a jejich náhrada, jak dokládá výše uvedený propočet, je velmi
drahá.
Upřesňování takových experimentálních kvantifikací bude nesporně přínosné i v
mezinárodním kontextu, protože hodnocení služeb ekosystémů se stalo předním tématem
světové vědecké komunity (viz např. projekt IUCN k platbám za služby lesních ekosystémů).
Při dalších pracích je třeba zejména respektovat systémový charakter ekosystémů a jejich
samoorganizovaný vývoj. Podle systémového pohledu jsou zásadními vlastnostmi organizmu
nebo živého systému vlastnosti celku, které nemá žádná jeho část. V systémovém resp.
ekosystémovém pohledu mohou být vlastnosti částí pochopeny jen z organizace celku. Každý
organismus je sám o sobě složitým ekosystémem, složeným z množství menších organizmů,
nicméně samoorganizací harmonicky integrovaným do fungování celku (Capra 2004,
Pokorný 2001).
Základní podobu této samoorganizace ekosystémů představuje přirozená tendence vývoje
vegetace směrem ke klimaxové podobě, která je charakteristická maximální schopností
udržení vody a živin v krajině pomocí kombinace klimaxové vegetace (v ČR především
vegetace opadavého listnatého lesa) s krátkými vodními cykly (Ripl 2003). V tomto smyslu
bude rovněž třeba začít přehodnocovat i úlohu zemědělství v krajině tak, aby byly optimálně
sladěny produkční služby zemědělství s udržením živin a vody v krajině (Seják et al. 2008).
4.5 Závěry
Zdravé ekosystémy (s dostatkem vody a vegetace) jsou ve své klimatizační a retenční službě
(zadržení vody a živin) schopny využít až asi 80-90 % dopadajícího slunečního záření,
zatímco v produkci biomasy využívají jen necelé 1 % tohoto záření.
Pro zmírňování dopadů globálního oteplování lze jako první předpoklad úspěšné revitalizace
přírody a krajiny spatřovat v co nejrychlejším návratu vody do jeho povrchových vrstev a
souběžný návrat vegetace zakládající postup k její klimaxové podobě, ke zdravému
agroenvironmentálnímu využívání či jiným formám ekologicky a ekonomicky vyváženého
budoucího užití území České republiky.
79
Povinnost návratu vody a vegetace do povrchových vrstev území musí být promítnuta do
všech projektů spojených se vznikem ekologické újmy. V tomto smyslu nový zákon o
předcházení ekologické újmě se musí vztahovat nejenom na vybrané části zvláště chráněných
území, ale na celé území České republiky. Jen tak lze účinně a relativně velmi levně
zmírňovat dopady globálního oteplování.
Pro vymapování funkční klasifikace biotopů (kvality ekosystémů) je zapotřebí mapový
podklad biotopů v dostatečně podrobném měřítku, aby zahrnoval relativně homogenní
ekosystémy, plnící obdobným způsobem základní ekosystémové funkce. Takovým
celorepublikovým podkladem je pouze mapování přírodních a přírodě blízkých biotopů
v rámci soustavy Natura 2000 v měřítku 1:10 000. Ostatní, antropogenně vzniklé či
podmíněné biotopy, byly mapovány pouze asi na jedné třetině území ČR; protože byly
rozděleny pouze do 14 směsných kategorií, nemohly být použity pro rozlišení biotopů
plnících různou měrou ekosystémové funkce. Proto byly pro potřeby hodnocení biodiverzity
metodou biotopového hodnocení (BVM) podle Sejáka, Dejmala a kol. (2003) rozděleny na 53
biotopů. Tak vznikl systém 192 typů biotopů „Natura 2000+BVM“. Vzhledem k tomu, že
jediným dostupným oficiálním celorepublikovým podkladem vymapování krajinného
pokryvu je periodicky se opakující mapování Corine LC (v měřítku přibližně 1:100 000), bylo
nutno provést zpřesnění jeho kategorií z hlediska zastoupení jednotlivých 192 typů biotopů.
4.6 Upřesnění dalšího postupu projektu
Hlavními cíli projektu jsou i) funkční klasifikace a mapování biotopů na území ČR
v souvislosti s poskytováním ekosystémových služeb; ii) objasnění fungování typů
biotopů v současnosti a prognóza pro podmínky globální environmentální změny s ohledem
na ochranu biodiverzity; iii) návrh metody ocenění ekosystémových služeb.
Postup dalšího řešení projektu:
A. Hodnocení schopnosti ekosystémů/biotopů vytvářet ekosystémové služby
1) Pro skupiny typů biotopů bude odhadnuta jejich schopnost minimalizovat výkyvy
teploty (snižovat množství vyzařovaného tepla) a zkracovat cyklus vody v krajině
(zadržet vodu v krajině, recyklovat látky a minimalizovat jejich ztráty z ekosystému);
Navrhované indikátory: průměrná akumulace uhlíku v biomase, patrovitost porostu,
LAI, evapotranspirace, Bowenův poměr, CN křivky.
2) Na základě kvantifikace výše zmíněných ekologických funkcí budou … Využít toto
hodnocení jako další kritérium hodnocení biotopů pomocí BVM metody (Seják a
Dejmal, 2003). Kvantifikace ekosystémových funkcí a hodnoty biodiverzity typů
biotopů umožní kvantifikaci ekosystémových služeb.
3) Míra narušení biogeochemických cyklů a plnění ekologických funkcí (poskytování
ekosystémových služeb) konkrétního území bude stanovena na základě
vypracovaného systému indikátorů (obdoba individuální hodnocení biotopů v metodě
BVM).
4) Míra narušení bude porovnána s překročením kritických zátěží, vypracovaným pro
celé území ČR.
80
5) Budou oceněny současné „ztráty“ poskytování ekosystémových služeb podle procenta
snížení poskytování ekosystémových služeb ve srovnání s potencionálním biotopem
na daném místě, odvozeném z mapy potenciální a rekonstruované přirozené vegetace.
6) Při odhadu ekologické újmy budou oceněny ztráty poskytování ekosystémových
služeb určitého území podle procenta snížení poskytování ekosystémových služeb ve
srovnání s původními biotopy před plánovaným zásahem; k nim budou přičteny
náklady na revitalizaci stanoviště do stavu před zásahem podle metody BVM.
7) Budou oceněny jednotlivé ekosystémové služby (podpůrné, regulační, zásobovací,
kulturní) skupiny typů biotopů (optimálně pro všech 192 typů biotopů) podle
současných nákladů na jejich náhradu lidskou činností (náklady na klimatizaci, na
zadržování vody v přehradách, na zemědělskou a lesnickou výrobu apod.; kulturní
služby kontingenčními metodami).
8) Na základě scénářů klimatických změn a zhodnocením vývoje zátěže ekosystémů
atmosférickou depozicí vybraných látek znečišťujících ovzduší bude odhadnuta míra
narušení poskytování ekosystémových služeb v podmínkách environmentální změny.
Hodnotit funkce, k jednotlivým službám přiřadit funkce, na kterých služby závisí.
Pro funkční klasifikaci ekosystémů budou použity výsledky i) studia disipace sluneční energie
prostřednictvím živých organismů, vedoucí k minimalizaci výkyvů teplot a ii) schopnosti
ekosystému zadržet vodu v krajině, recyklovat látky a minimalizovat tak ztráty látek
z ekosystému (Ripl, 2003).
Pro územní identifikaci a kvalitativní mapování ekosystémů na území ČR bude použit úplný
seznam biotopů, (vycházející ze systému mapování Natura 2000), vypracovaný pro hodnocení
a oceňování biotopů ČR (Seják, Dejmal a kol., 2003).
81
Literatura:
Aber, J. D., Nadelhoffer, K.J., Stendler, P. & Melillo, J. M. (1989): Nitrogen saturation in northern forest
ecosystems. Bioscience : 39, 378 – 386.
Atlas podnebí Česka (2007), ČHMÚ, UP Olomouc, ISBN 978-80-86690-26-1.
Acherman, B. & Bobbink, R. (2003): Empirical Critical Loads for Nitrogen. Proceedings of the Expert Workshop,
Berne, 11-13 November 2002. Environmental Documentation No. 164 – Air, Swiss Agency for the Environment,
Forests and Landscape SAEFL, Berne. 327 pp.
Baldocchi, D.D., Hicks, B.B., Camara, P. (1987): A canopy stomatal resistance model for gaseous deposition to
vegetated surfaces. Atmospheric Environment 21, 91-101.
Bartkow, M.E. and Udy, J. W. (2004) Quantifying potential nitrogen removal by denitrification in stream
sediments at a regional scale, Marine and Freshwater Research, vol. 55, nr. 3, ISSN 1323-1650, pp. 309-315.
Banzhaf, S., Boyd, J. (2005) The Architecture and Measurement of an Ecosystem Services Index. Resources for
the future, Discussion paper. Washington, DC 20036. RF DP 05 - 22.
Berka, C., Schreier, H. a Hall, K. (2001) Linking Water Quality with Agricultural Intensification in a Rural
Watershed. Water, Air and Soil Pollution 127:389-401.
Bobbink, R., Ashmore, M., Braun, S., Flückiger, W., and Van den Wyngaert, I.J.J. (2002): Empirical nitrogen
critical loads for natural and semi-natural ecosystems: 2002 update. Background paper for the Expert Workshop on
Empirical Critical Loads for Nitrogen on (Semi-) natural Ecosystems, held under the UN/ECE CLRTAP, Berne,
Switzerland, 11- 13 November 2002. Swiss Agency for the Environment, Forests and Landscape (SAEFL), Berne,
1-123.
Bobbink, R., Horniny, M.& Roelofs, J., G.,M. (1996): Empirical nitrogen critical loads for natural and seminatural ecosystems. In: Manual on methodologies and criteria for mapping critical loads/levels and geographical
areas where they exceeded, UNECE CLRTAP, Federál Environmental Agency, Berlin.
Bonan, G. B., Levis, S., Sitch, S., Vertenstein, M., Oleson, K.W. (2003) A dynamic global vegetation model for
use with climate models: concepts and description of simulated vegetation dynamics. Global Change Biology 9
(1543 - 1566).
Breemen, N. van, Burrough, P.A., Velthorst, E.J., Dobben, H.F. van, Wut, T. de, Ridder, T.B., Reinders, H.F.R.
(1982): Soil acidification from atmospheric ammonium sulphate in forest canopy troughfall. Nature 299, 548-550
Brussaard, L., Ruiter, P.C., Brown, G.G. (2006) Soil biodiversity for agricultural sustainability. Agriculture,
Ecosystems and Environment 121 (233 - 244).
Buck, O., Niyogi, D. K., Townsend, C. R. (2004) Scale-dependance of land use effects on water quality of streams
in agricultural catchments.
Cairns J., McCormick P.V., Niederlehner, B.R. (1993) A proposed framework for developing indicators of
ecosystem health. HYDROBIOLOGIA 263 (1): 1
Cresser et al., 2000M.S. Cresser, R.P. Smart, M.F. Billett, C. Soulsby, C. Neal, A. Wade, S. Langan and A.C.
Edwards , Modelling water chemistry for a major Scottish river from catchment attributes. J Appl Ecol 37 (2000),
pp. 1–15.
ČHMÚ (2005): Znečištění ovzduší a atmosférická depozice v datech, Česká republika 2004. Český
hydrometeorologický ústav, Praha, 2005.
ČHMÚ (2006): Znečištění ovzduší na území České republiky v roce 2005. Celkové emise základních druhů látek
znečišťujících ovzduší v České republice, 1990–2005. Český hydrometeorologický ústav, Praha. Internet:
http://www.chmi.cz/uoco/isko/groc/gr05cz/kap1.html
ČHMÚ (2007) Informace o klimatu. Český hydrometeorologický ústav, Praha, odbor klimatologie. Internet:
http://www.chmi.cz/meteo/ok/infklim.html
Davidson, C.I., Wu, Y.L.(1990): Dry deposition of particles and vapors. In: Acidic Precipitation, Vol. 3. ( edited
by Lindberg, Page, Norton ). Springer
Davis, J. C., and G. A. Muhlberg. 2002. Wasilla Creek Stream Condition Evaluation. Alaska Department of Fish and Game,
Habitat and Restoration Division, Technical Report No. 02-05. Anchorage, Alaska. 20p.
de Groot, Rudolf S.; Wilson, Matthew A. and Boumans, Roelof M. J. (2002) A Typology for the Classification,
Description and Valuation of Ecosystem Functions, Goods and Services. Ecological Economics, 41(3), pp. 393408.
De Vries, W., Kros, H., Reinds, G. J., Wamelink, W., Mol, J., Van Dobben, H., Bobbink, R., Emmett, B., Smart,
S., Evans, C., Schlutow, A., Kraft, P., Belyazid, S., Sverdrup, H., Van Hinsberg, A., Posch, M. & Hettelingh, J.P. (2007): Development in deriving critical limits and modelling critical loads of nitrogen for terrestrial
ecosystems in Europe. Alterra-MNP/CCE report, Alterra report 1382, ISSN 1566-7197, Wageningen, Bilthoven.
206 pp.
82
EEA (2005): CORINE Land Cover vector by country. European Enviromental Agency data service.
http://dataservice.eea.eu.int
Ehrenfeld, J.G. (2000) Defining the Limits of Restoration: The Need for Realistic Goals. Restoration Ecology 8, 29.
EMEP (2002): Vestreng, V., Klein, H.: Emission data reported to UNECE/EMEP: Quality assurance and trend
analysis & Presentation of WebDab. EMEP/MSC-W, Status Report 1/2002. Oslo, Norway, 2002.
EMEP (2004): Lövblad, G., Tarrasón, L., Tørseth, K., et al.: EMEP Assessment report, Part I, European
Perspective, Chapter 4, Ammonia. Norwegian Meteorological Institute, Oslo, 2004. http://www.emp.int
Erisman, J.W., Leeuw, F.A.A.M. de, Aalst, R.M. van (1989): Deposition of the Most Acidifying Components in
the Netherlands During the Period 1980-1986. Atmospheric Environment, 23, 1989, s. 1051-1062.
Erisman, J. W. (1991): A micrometeorological investigation of surface exchange parameters over heathland.
Boundary - Layer Meteorology 57, 115 - 128.
Erisman, J.W. (1992): Atmospheric deposition of acidifying compounds in The Netherlands. Ph. D. Thesis,
Utrecht University, The Netherlands, 1992. 155 s.
Erisman, J. W., Draaijers, G. P. J. (1995): Atmospheric Deposition in Relation to Acidification and Eutrophication.
Elsevier Science B. V., Amsterdam.
Evans, CD; Reynolds, B; Jenkins, A, et al. (2006) Evidence that soil carbon pool determines susceptibility of seminatural ecosystems to elevated nitrogen leaching. ECOSYSTEMS. 9 /3 (453-462)
Findlay, S. E. G., Kiviat, E., Nieder, W. Ch., Blair E. A. (2002) Functional assessment of a refence wetland set as a
tool for science, management and restoration, Aquatic science 64, pp 107 – 117.
Fottová, D., Krám, P., Navrátil, T., Skořepa, J. & Skořepová, I. (2006): Twelve years of hydrochemical
monitoring of the GEOMON network, Czech Republic, BIOGEOMON - 5th International Symposium on
Ecosystem Behaviour, Conference Program and Abstract, June 25 – 30, 2006, Santa Cruz, CA, USA. p. 84.
Gascuel D (2005) The trophic-level based model: A theoretical approach of fishing effects on marine ecosystems
ECOLOGICAL MODELLING Volume: 189 Issue: 3-4 Pages: 315-332
Gergel, S. E., Turner M. G., Kratz, T. K. (1999) Dissolved organic carbon as an indicator of the scale of
watershade influence on lakes and rivers, Ecological aplications 9 (4), pp. 1377 – 1390.
Giannetti, BF; Barrella, FA; Almeida, CMVB (2006) A combined tool for environmental scientists and decision
makers: ternary diagrams and emergy accounting. JOURNAL OF CLEANER PRODUCTION. 14 /2 (201-210)
Grennfelt, P. & Thörnelöf, E., eds. (1992): Critical loads for nitrogen: report from a workshop held at Lokeberg,
Sweden, 6-10 April 1992. Miljorapport 1992, 41, Nordic Council of Ministers, Copenhagen.
Gundersen, P. (1991): Nitrogen deposition and the forest nitrogen cycle: role of denitrification. Forest Ecol.
Manage.: 44 (1), 15 – 28.
Guo, Z., Xiao, X., Gan, Y., Zheng, Y. (2001) Ecosystem functions, services and their values - a case study in
Xingshan County of China. Ecological Economics 38 (141 - 154).
Heij, G. J., Schneider, T. (1991): Final report, dutch Priority Programme on Acidification, Second Phase. Report
No. 200-09. National Institute of Public Health and Environmental protection, Bilthoven, The Netherlands.
Heij, G. J., Vries, W. de, Posthumus, A. C., Mohren, G. M. J. (1991): Effect of air pollution and acid deposition
on forest soil. In: Acidification research in the Netherlands. Studies in Environmental Science 46 (edited by Heij
and Schneider). Elsevier, Amsterdam.
Hesslerová, P. (2008) Hodnocení krajinných funkcí pomocí multispektrálních družicových dat Landsat, PřF UK
Praha.
Hicks, B.B., Baldocchi, D.D., Meyers, T.P., Hosker, Jr.R.P., Matt, D.R.(1987): A preliminary multiple resistance
routine for deriving dry deposition velocities from measured quantities. Water, Air, and Soil Pollut. 36, 311
Hicks, B.B., Matt, D.R., McMillen, R.T. (1989): A micrometeorological investigation of surface exchange of O3,
SO2 and NO2: a case study. Boundary-Layer Met. 47, 321-336.
Hodgson, JG; Montserrat-Marti, G; Cerabolini, B, et al.(2005) A functional method for classifying European
grasslands for use in joint ecological and economic studies. BASIC AND APPLIED ECOLOGY. 6 / 2 (119-131)
Holl, K.D., Cairns, J, Jr. (2002) Monitoring and appraisal. Handbook of Ecological Restoration, vol. 1. (eds M.R.
Perrow & A.J. Davy) pp 411-432. Cambridge University Press, Cambridge.
Houlahan, J.E., Findlay, C.S. (2004) Estimating the "critical" distance at which adjacent land-use degrades wetland
water and sediment quality, Landscape ecology 19, pp. 677-690.
Chytrý, M., Kučera, T., Kočí, M. (2001) Katalog biotopů České republiky, AOPK ČR
Innis, S. A., Naiman, R. J., Elliott, S. R. (2000) Indicators an assessment methods for measuring the ecological
integrity of semi-aquatic terrestrial environments. Hydrobiologia 422/423 (111 - 131).
83
Jones K. B. et al. (2001) Predicting nutrient and sediment loadings to streams from landscape metrics: A multiple
watershed study from the United States Mid-Atlantic Region, Landscape Ecology 16, pp. 301 – 312.
Kahmen, A; Perner, J; Buchmann, N (2006) Diversity-dependent productivity in semi-natural grasslands following
climate perturbations. FUNCTIONAL ECOLOGY. 19/4 (594-601)
Kalina, T.; Váňa , J. (2005) Sinice, řasy, houby, mechorosty a podobné organismy v současné biologii. Praha :
Karolinum, 2005.
Karr, JR (1991) Biological integrity: A long-neglected aspect of water resource management. Ecol. Appl. 1:66–84.
King, R.S, Baker, M.E., Whigham, D.F., Weller, D.E., Jordan, T.E., Kazyak, P.F., Hurd, M.K. (2005) Spatial
considerations for linking watershed land cover to ecological indicators in streams, Ecological Aplications 15/1,
pp. 137 – 153.
Lavelle, P., Decaëns, T., Aubert, M., Barot, S., Blouin,S., Bureau?F., Margerie,P., Mora, P., Rossi, J. - P. (2006)
Soil invertebrates and ecosystem services. European Journal of Soil Biology 42 (S3 - S15).
Lovelock, J. (2006) The Revenge of Gaia, Why the Earth is Fighting Back – and How We Can Still Save
Humanity, Penguin Books, ISBN: 978-0-141-02990-0
Manual on methodologies and criteria for mapping critical loads/levels and geographical areas where they
exceeded (2004), UNECE CLRTAP, Federal Environmental Agency, Berlin.
Margulisová, L. (2004) Symbiotická planeta, Nový pohled na evoluci, Academia 2004, ISBN 80-200-1206-0
McFarland, A., Hauck, L. (1999) Relating agricultural land uses to in-stream stormwater quality. Journal of
Environmental Quality 28: 836-844.
Mehaffey, M. H., Nash, M. S, Wade, T. G., Ebert, D. W., Jones, K. B., Rager, A. (2005) Linking land cover and
water quality in New York City´s water supply watersheds, Environmental monitoring and assessment 107(1 - 3),
pp. 19 - 44.
MEA 2005, Ekosystémy a lidský blahobyt: Syntéza, COŽP UK Praha, ISBN 80-239-6300-7
Meyers T. P., Baldocchi, D.D. (1988): A comparison of models for deriving dry deposition fluxes of O3 and SO2 to
a forest canopy. Tellus 40B, 270
Müller, F. (2005) Indicating ecosystem and landscape organisation. ECOLOGICAL INDICATORS. 5 /4 (280294)
Muller, F. Hoffmann-Kroll, R., Wiggering, H. (2000) Indicating ecosystem integrity - theoretical concepts and
environmantal requiremnts. Ecological modelling 130: 13 - 23.
Muller, F; Schrautzer, J; Reiche, EW, et al. (2006) Ecosystem based indicators in retrogressive successions of an
agricultural landscape. ECOLOGICAL INDICATORS. 6 /1 (63-82)
Nakamura, T (2006) Development of decision-making indicators for ecosystem-based river basin management.
HYDROLOGICAL PROCESSES 20/6 (1293-1308)
Nemani, R., Running, S. W. (1996) Implementaion of hierarchical global vegetation classification in ecosystem
function models. Journal of Vegetation Science 7 (337 - 346).
Němeček, J. a kol. (2001): Taxonomický klasifikační systém půd České republiky. ČZU Praha.
Němeček, J. (2004): Digitální půdní mapa. Česká zemědělská univerzita v Praze, Praha, 2004.
Neuhäuslová Z. a kol. Mapa potenciální přirozené vegetace ČR, Praha : Academia, 1998. 341 s. ISBN 80-2000687-7.
Nilsson, J., Grennfelt, P. (1988): Critical loads for sulphur and nitrogen. Report from a workshop held at
Skokloster, Sweden, 19-24 March 1988, Nord miljorapport 1988, Nordic Council of Ministers, Copenhagen, 1988.
Ouyang, T., Zhu, Z., Kuang, Y. (2006) Assessing Impact of Urbanization on River Water Quality In The Pearl
River Delta Economic Zone, China. Environmental Monitoring and Assessment.120: 1-3.
Patrício, J., Ulanowicz, R., Pardal, M.A., Marques J.C. (2006) Ascendency as ecological indicator for
environmental assessment at the ecosystem level: case study. Hydrobiologia 555 (19 - 30).
POKORNÝ J., ČEŘOVSKÁ K., MACÁK M. et PECHAROVÁ E. (2003): Matter losses from large catchment
expressed as acidification – how much does acid rain cause? – In: Vymazal, J. (ed.), Wetlands: nutrients, metals
and mass cycling, p 293-306, Backhuys Publ., Leiden.
POKORNÝ, J., REJŠKOVÁ, A., BROM, J. (2007): Úloha makrofyt v energetické bilanci mokřadů, Zprávy Čes.
Bot. Společ., Praha, 42 Mater. 22: 47 – 60
POKORNÝ J., REJŠKOVÁ A. (2008): Water cycle management, In: Erik Jorgensen and Brian D. Fath (Editor in
Chief), Ecological Engineering. Vol. 5 of Encyclopedia of Ecology, 5 vols. Pp. (3729 – 3737) Oxford: Elsevier
84
Posch, M., de Smet, P.A.M., Hettelingh, J.-P. & Downing, R.J., (eds.) (1995): Calculation and Mapping of Critical
Tresholds in Europe. Stat. Rep. 1995, Coordination Centre for Effects, RIVM Rep. No. 259101004, ISBN No. 906960-060-9, Bilthoven, 1995.
Pretel J. (2006) Klima na Zemi se mění, Vesmír 85, červenec 2006, s. 421-4
Procházka J., Brom J., Němcová J. a Pechar L.: Dynamika odtoku, vodní a látkové bilance malých povodí v
závislosti na způsobu hospodaření člověka v krajině.(rukopis v přípravě)
Procházka, J., Včelák, V., Wotavová, K., Štíchová, J., Pechar, L. (2006): Holistic concept of landscape assessment:
case study of three small catchments in the Šumava mountains. Ekológia (Bratislava), vol 25, suplement 3/2006 p.
5 – 17.
Pul, W.A.J. van, Jacobs, A. F. G. (1994): The conductance of a maize crop and the underlying soil to ozone under
various environmental conditions. Boundary-layer Met. 69, 83-99.
Pul, W.A.J. van, Potma, C.J.M., Leeuwen, E.P. van, Draaijers, G.P.J., Erisman, J.W.: EDACS (1995): European
deposition maps of acidifying components on a small scale. Model description and preliminary results, RIVM.
Report No. 722401005. National Institute of Public Health and Environmental Protection, Bilthoven, The
Netherlands.
Quitt, E. (1971): Klimatické oblasti Československa. Academia, Studia Geographica 16, GÚ ČSAV v Brně, 73 s.
Ribaudo, M. (2001). "Non-point Source Pollution Control Policy in the USA." In J. S. Shortle and D. Abler (eds.),
Environmental Policies for Agricultural Pollution Control (pp. 123-149). Wallingford, UK: CAB International.
Richards, C., Johnson, L.B., Host, G.E. (1996) Landscape-scale influences on stream habitats and biota.
JOURNAL OF FISHERIES AND AQUATIC SCIENCES 53: 295-311 Suppl. 1.
Ripl, W. (1995) Management of Water Cycle and energy flow for ecosystem control: the energy-transport-reaction
(ETR) model. Ecological Modelling, 1995, vol. 78, s. 61-76.
Ripl, W., Hildmann, Ch. (2000) Dissolved load transported by rivers as an indicator of landscape sustainability.
Ecological Engineering 14: 373 – 387.
Ripl, W. (2003) Water: the bloodstream of the biosphere. Phil. Trans. R. Society, London B 358: 1921 - 1934.
Ryszkowski, L. (ed.). 2002. Landscape Ecology in Agroecosystems Management. CRC Press, Boca Raton,
Florida, USA.
Seják, J., Dejmal, I. et al. 2003: Hodnocení a oceňování biotopů České republiky. Český ekologický ústav, 422 p.
ISBN 80-85087-54-5.
Seják J. a kol. (2008) Udržitelnost českého zemědělství v globalizovaném prostředí, FŽP UJEP, ISBN 978-807414-007-5
Skořepová, I., Beneš, S., Roušarová, Š. & Withers, R.,R.,H. (1998): Klasifikace obsahů Cr, Cu, Ni, Zn, Pb, Fe2+,
Fe3+, Si, Al, Mg, Ca, Na, K a P v horninách České republiky. Podklad pro mapování kritických zátěží na území
ČR, Český ekologický ústav, Praha. 118 str.
Skořepová, I., Skořepa, J., Beneš, S., Fottová, D. & Hruška, J. (2007): Czech Republic – the national database of
nutrient nitrogen critical loads. In: J. Slootweg, M. Posch, J.-P. Hettelingh (eds.): Critical Loads of Nitrogen and
Dynamic Modelling. CCE Progress Report 2007, MNP Report 500090001/2007, Bilthoven. p.129-132.
Skořepová, I., Skořepa, J. & Beneš, S. (2008): Empirické kritické zátěže a jejich překročení. Oponovaná
závěrečná zpráva přímé zakázky pro MŽP Pokrytí doplňkových aktivit spojených s plněním závazků
vyplývajících z členství ČR v Úmluvě o dálkovém znečišťování ovzduší přesahujícím hranice států, vedených
WGE (Working Group on Effects) a úkolovými pracovními skupinami mezinárodních programů spolupráce
(ICP) pro modelování a mapování, pro integrovaný monitoring, pro materiály a kulturní památky, pro povrchové
vody, pro lesy a expertní skupinou pro dynamické modelování. Česká geologická služba, Praha. 14 str.
Stauffer, J.C., Goldstein, R.M., Newman, R.M. (2000) Relationship of wooded riparian zones and runoff potential
to fish community composition in agricultural streams.CANADIAN JOURNAL OF FISHERIES AND AQUATIC
SCIENCES 57 (2): 307-316.
Sverdrup, H. &Ineson, J. (1993): Immobilization of N in soils. In: Posch, M., de Smet, P.,A., M., Hettelingh, J.P.& Downing, R., J. (1995): Calculation and Mapping of Critical Thresholds in Europe. Status Report 1995,
No.259101004, ISBN 90-6960-060-9, RIVM, Bilthoven. p. 34-35.
UBA, 1996. Manual on Methologies and Criteria for Mapping Critical Levels/Loads and Geographical Areas
where they are Exceeded. Federal Environmental Agency text 71/96, ISSN 0722
UBA (2004): Manual on methologies and criteria for modelling and mapping critical loads & levels and air
pollution effects, risks and trends. Texte 52/04, Federal Environmental Agency, Berlin. www.icpmapping.org
ÚHÚL (2002): Oblastní plány rozvoje lesů. ÚHÚL, Brandýs nad Labem, 2002.
UNECE (2005). Protocol to the 1979 Convention on Long-range Transboundary Air Pollution to Abate
Acidification, Eutrophication and Ground-level Ozone (Gothenburg Protocol). http://www.unece.org
85
Voldner, E.C., Barrie, L.A., Sirois, A. (1986): A literature rewiew of dry deposition of oxides of sulphur and
nitrogen with emphasis on long-range transport modelling in North America. Atmospheric Environment 20, 21012112.
Vyskot a kol. (2003) Kvantifikace a hodnocení funkcí lesů České republiky. MŽP Praha. ISBN 80-72212-264-9.
Wali, MK; Evrendilek, F; West, TO, et al. (2006) Assessing terrestrial ecosystem sustainability: Usefulness of
regional carbon and nitrogen models. NATURE & RESOURCES. 35/4 (21-33)
Wakeley, J. S. (1988) A Method to Create Simplified Version of Existing Habitat Suitability Index (HSI) Models.
Environmental Management 12/1 (79 – 83).
Wesely, M.L., Cook, D.R., Hart, R.L. (1985): Measurements and parametrization of particulate sulfur dry
deposition over grass. J.Geophys. Res., 90, 1985, s. 2131
Wesely, M.L., Lesht, B.M. (1989): Comparasion of RADM dry deposition algorithms with a site-specific method
for inferring dry deposition. Water, Air, and Soil Pollut. 44, 273-293.
Whisenant, S.G. (1999) Repairing Damaged Wildlands, A process-Orientated, Landscape-Scale Approach,
Cambridge University Press, 312 p.
WHO (2000): Air duality guidelines for Europe, sekond edition. WHO regional publications, European series, No.
91. World Health Organisation, Regional office for Europe, Copenhagen.
Yeates, GW (2003) Assessment of soil contamination - a functional perspective. BIODEGRADATION. 13 /1 (4152)
Zapletal, M. (1998): Atmospheric deposition of nitrogen compounds in the Czech Republic. Environmental Poll.
29, 305-311.
Zapletal, M., Chroust, P., Kuňák, D., Sáňka, M., Skořepová, I., Fottová, D., Pačes, T., Kazmarová, H., Čupr, P.,
Fara, M., Seják, J., Budská, E., Fabiánek, P., Šrámek, V. (2005): Zjišťování účinnosti opatření na omezení
znečišťování ovzduší na základě snížení negativních účinků polutantů na složky životního prostředí a lidské
zdraví. Projekt MŽP ČR VaV 740/1/02. Ekotoxa, 2005.
Zapletal, M. (2006): Atmospheric deposition of nitrogen and sulphur in relation to critical loads of nitrogen and
acidity in the Czech Republic. Journal of forest science, 52, 2006 (2): 92-100.
Zapletal, M., Chroust, P. (2006): „Aktualizace a vyhodnocení prostorové distribuce emisí a depozice amoniaku na
území ČR jako podklad pro hodnocení dosažitelnosti a plnění mezinárodních závazků ČR vyplývajících
z Protokolu o snížení acidifikace, eutrofizace a přízemního ozonu v podmínkách ČR“, Projekt MŽP č. 740/9/06,
2006.
Zedler, J. B., and Callaway, J. C. (1999) Tracking wetland restoration: do mitigation sites follow desired
trajectories?. Restoration Ecology 7: 69–73.
86
Příloha 1: Kritický přehled metod, hodnotících ekosystémové funkce mokřadů (Innis 2000)
87
88
89
Příloha 2: Možnosti ekonomického hodnocení ekosystémových funkcí (de Groot
2002)
90
91
Příloha 3: Metoda hodnocení a oceňování ekosystémových služeb (Guo 2001)
Metoda je založena na kombinaci tří základních údajů: typu vegetace, půdním typu a
sklonitosti terénu. Pro všechny tři údaje je k dispozici kategorizace v mapové podobě (v
měřítku 1 : 50 000). Rozlišeno je šest typů vegetačního krytu (stálezelené a opadavé
širokolisté lesy, jehličnaté lesy, křoviny, travnaté porosty, sady a obiloviny), pět půdních typů
(žlutohnědá půda, žlutá půda, vápnitá půda, purpurová půda, rýžová půda) a tři typy
sklonitosti (méně než 15°, mezi 15° a 25° a více než 25°). Kombinacemi těchto kategorií se
získá 90 typů území.
Pro tyto typy se dále určuje jejich schopnost plnit ekosystémové funkce, jako je retence vody,
retence půdy a regulace plynů v atmosféře a porovnávají se lesní typy s ostatními
(náhradními, neslesními) typy.
Retence vody
zadržení srážkové vody v lesním porostu zahrnuje tři stádia: intercepci korunou, obsah vody
v opadu a obsah vody v půdě. Průměrné množství vody, zadržené lesem je vyjádřeno
vzorcem:
WR = µ(L + U + S)
µ............množství srážek a délka období dešťů
L............intercepce korunou
U...........obsah vody v opadu
S............obsah vody v půdě
Jelikož se tyto hodnoty liší podle typů porostu, půdy a sklonitosti terénu, provedl se výpočet
pro standardní (ideální) kombinaci těchto kategorií (stálezelený a opadavý širokolistý les,
žlutá půda a svah menší než 15°). Na základě dat z pokusů a terénních průzkumů se zjistila
relativní efektivita ostatních kategorií (typů vegetace, půd a sklonitosti) na zadržení vody a
vypracoval se seznam koeficientů. Výpočet pro konkrétní plochu je následující:
WR (p1) = εδη WR (ps)
εδη...............koeficienty retence vody (ε pro vegetaci, δ pro půdu a η pro sklonitost)
WR..............množství zadržené vody u standardní kombinace vegetace-půda-sklon
Celková schopnost území zadržovat vodu se spočítá jako průměr schopností jednotlivých typů
(určených na základě kombinace vegetace-půda-sklon) zadržovat vodu, vážený podle jejich
rozlohy (obdoba hesenské metody). Tuto reálnou schopnost můžeme porovnat se
simulovaným zalesněním celého území (koeficient pro vegetační kryt odpovídá u všech ploch
koeficientu lesního porostu), případně se simulovaným odlesněním celého území (koeficient
vegetačního pokryvu má hodnotu jako nelesní plocha). Odečtením výsledků zjistíme, o kolik
více vody by zadržel lesní pokryv oproti nelesnímu, případně určíme vliv stávajícího lesního
porostu na zadržení vody. Tomuto konkrétnímu množství zadržené vody lze přiřadit peněžní
hodnotu.
Retence půdy (protierozní ochrana)
Obdobně jako u retence vody se zjistila eroze u standardní kombinace vegetace-půda-sklon a
na základě terénního průzkumu a experimentů in-situ se určily koeficienty pro jednotlivé
kategorie vegetačního krytu, půdního typu a sklonitosti terénu. Obdobně se také vypočítá
přispění lesa k ochraně půdy.
Vzorec pro výpočet erozní ohroženosti konkrétní plochy:
MS (pi) = βµσ MS(ps)
92
βµσ................koeficienty půdní eroze (β pro vegetaci, µ pro půdu a σ pro sklonitost)
MS(ps)...........eroze u standardní kombinace vegetace-půda-sklon
Regulace plynů v atmosféře
Metoda výpočtu přispění lesa k této službě je založená na vzorci fotosyntézy. Na základě
množství sušiny je podle tohoto vzorce odvozeno množství zadrženého CO2 a vypouštěného
O2 ročně.
Ekonomické ohodnocení
Přímá ekonomická hodnota, jako je produkce dřeva nebo rekreační hodnota, se počítá podle
tržních cen surovin a cestovních nákladů rekreantů.
Nepřímou ekonomickou hodnotu podpůrných a regulačních služeb je možné určit na
základě výše uvedených výpočtů.
RETENCE VODY
Funkce retence vody se dá vyjádřit pomocí spočítané retence pro známou kombinaci
vegetace-půda-sklon (celkové množství zadržené vody je zde 1326,23 mm/rok). Tato hodnota
se dále násobí různými koeficienty podle konkrétního výskytu vegetačního typu, typu půdy a
sklonitosti terénu. Podle plošného výskytu typů lze tímto způsobem stanovit retenční
schopnost celého povodí. Dále je možné simulovat zalesněnost celého území, případně bezlesí
celého území a porovnat výsledky. Rozdíl nám udává potenciální kapacitu území pro zadržení
vody, případně (v případě porovnání s bezlesím) míru přispění konkrétního lesního porostu
k této funkci.
Z této funkce vyplývají konkrétní služby, jako je vyrovnávání průtoků během roku a zásobení
vodou.
Vyrovnání průtoku
Vyrovnání průtoku se oceňuje pomocí výnosu hydroelektráren (kolik vyrobí elektřiny a o
kolik méně by vyrobily, kdyby tok nebyl ovlivněn lesním porostem v povodí.
Výpočet je následující:
Ve = CFW*Fe*Ps
CFW......................přispění lesa k zadržení vody (viz výše)
Fe...........................míra služby (zde vyrobená elektřina v povodí)
Ps...........................cena za jednotku vyrobené elektřiny
Zásobování vodou
Ekonomická hodnota této služby se hodnotí pomocí výpočtu hodnoty vody, jež v území
přibyla díky lesním ekosystémům. Využívá se metoda vodní bilance, tj. rozdíl mezi srážkami
a výparem. V povodí je známá průměrná hodnota ročních srážek (1100 mm). Na ploše daného
povodí (231 600 ha) to je 25,47 milionů tun vody/rok. Je znám také poměr výparu ke srážkám
(72%), takže lze zjistit vodu zachycenou v povodí během roku (7,13 milionů tun).
Použijeme předchozí vzorec (Ve = CFW*Fe*Ps), pouze za Fe dosadíme množství vody,
zachycené povodím za rok a za Ps cenu vody. Tím vypočítáme míru přispění lesa k zadržení
vody v peněžní formě.
93
RETENCE PŮDY
Eroze pro standardní kombinaci vegetace-půda-sklon je 1,09t/ha/rok. V daném regionu se na
základě této hodnoty a hodnoty koeficientů pro ostatní kombinace spočítalo celkové množství
eroze, dále simulované množství eroze pro případ bezlesí a určil se rozdíl, jež udává funkci
lesa v protierozní ochraně (redukce o 258,84 t/ha /rok).
Z této funkce vyplývá několik služeb: redukce znehodnocení půdy, prevence nánosů prachu,
snížení depozice půdy ve vodních nádržích a ochrana úživnosti půdy.
redukce znehodnocení půdy
Na základě množství tun eroze, které zabránily lesní porosty v povodí a průměrné hloubce
půdy se vypočítá plocha půdy, která byla zachráněná před znehodnocením. Ocenění této
plochy se provede pomocí „oportunity cost“, tedy ročních ekonomických výnosů 1 ha lesního
pozemku.
prevence nánosů prachu
Za předpokladu, že množství nánosů prachu, redukovaného lesním porostem, představuje
53% z celkové redukce eroze lesním porostem, je v daném regionu zabráněno nánosu 16,6
milionů m3. Cena této služby se počítá pomocí nákladů na úklid a odvoz prachových nánosů.
snížení depozice půdy ve vodních nádržích
Depozice půdy snižuje retenční kapacitu vodních nádrží a zkracuje délku jejich využívání.
Předpokládá se, že v daném regionu se 21% erodované půdy usazuje v nádržích, lesní porosty
tedy redukují usazování půdy v nádržích o 6,38 milionů m3/rok. Ekonomická hodnota této
služby se počítá podle ceny jednoho m3 kapacity vodního rezervoáru (podle nákladů na
výstavbu vodních nádrží).
ochrana úživnosti půdy
Lesy chrání před úbytkem půdy erozí, z toho 1,1% představují organické látky a 0,18 %
anorganické živiny. Organické látky se v případě nedostatku nahrazují zaoráváním slámy a
sena. Jelikož se tyto suroviny v regionu využívají i jako palivo a v případě jejich zaorávání se
zvyšuje spotřeba palivového dřeva, je cena za zadržené organické látky vyjádřená pomocí
ceny palivového dřeva. Cena za zadržené anorganické látky je vyjádřena cenou průmyslových
hnojiv.
REGULACE PLYNŮ V OVZDUŠÍ
Podle vzorce fotosyntézy se vypočetlo, že na vytvoření 1g sušiny připadá spotřeba 1,6g CO2
a vypuštění 1,2g kyslíku. Spočítala se hmotnost sušiny stromů v lesním porostu (hmotnost
větví a kořenů odpovídá 25% hmotnosti kmene). Na základě této hmotnosti se vypočítalo
množství kyslíku, vypouštěného lesem do ovzduší a množství fixovaného CO2. Cena za
1tunu kyslíku a 1 tunu vázaného oxidu uhličitého byla převzata z Čínské akademie pro
výzkum lesa (CAFS (Chinese Academy of Forest Science) 1994. The assessment on the forest
environment resources of China. Beijing (unpublished), p. 63).
94
Příloha č. 4 Úplný přehled bodových hodnot a zastoupení typů biotopů v
položkách pokryvu ČR (CLC)
Kód
Název biotopu
biotopu
Bodová
hodnota
Procent.
Zastoupení
[%]
1.1.1. Městská souvislá zástavba
Výsledná
hodnota
2
[body/m ]
2,39
X6.1
Parky a zahrady s převahou nepůvodních druhů
18
11,95
XX3.1
XX3.2
Plošně zastavěné území s minimální vegetací
Nepropustné plochy
0
85,88
2,17
Ostatní X biotopy
1.1.2. Městská nesouvislá zástavba
10,22
T1.1
Mezofilní ovsíkové louky
33
0,96
XT2
Ostatní přírodní a přírodě blízké biotopy
Degradovaní vlhká lada
17
1,11
XT3
Intenzivní nebo degradované louky
13
8,77
XT5
Bylinné porosty náspů dopravních staveb a zemních hrází
15
1,89
XL1
Remízky,a aleje a renaturalizační výsadby
25
1,82
X4.4
Jednoleté a ozimé kultury na orné půdě
10
1,39
X5.2
Užitkové zahrady a zahrádkářské kolonie
14
29,93
X6.1
Parky a zahrady s převahou nepůvodních druhů
18
13,04
X6.2
Hřbitovy s převahou nepůvodních druhů
15
4,49
XX3.1
XX3.2
Plošně zastavěné území s minimální vegetací
Nepropustné plochy
0
30,91
1,92
3,76
Ostatní X biotopy
1.2.1. Průmyslové a obchodní areály
2,95
XK2
Lada s křovinnými porosty a stromy
24
0,91
XK4
13
2,74
XT3
Pionýrská dřevinná vegetace nekultivovaných antropogenních ploch
Intenzivní nebo degradované louky
13
7,61
X4.6
Železniční stanice
8
1,91
X4.7
Lada v průmyslových a skladových areálech
6
4,93
X5.2
Užitkové zahrady a zahrádkářské kolonie
14
1,66
X6.2
Hřbitovy s převahou nepůvodních druhů
15
1,01
XX3.1
XX3.2
Plošně zastavěné území s minimální vegetací
Nepropustné plochy
0
75,59
3,63
Ostatní X biotopy
1.2.2. Silniční a železniční síť a přilehlé prostory
8,23
XK2
Lada s křovinnými porosty a stromy
24
3,86
XK4
13
5,43
XL1
Pionýrská dřevinná vegetace nekultivovaných antropogenních ploch
Remízky,a aleje a renaturalizační výsadby
25
1,36
XL4
Degradované lesní porosty s ruderálními společenstvy
19
1,76
XL5
Paseky, les po výsadbě a renaturalizační výsadby
17
1,81
XT3
Intenzivní nebo degradované louky
13
11,12
X4.4
Jednoleté a ozimé kultury na orné půdě
10
8,67
X4.6
Železniční stanice
8
22,15
X4.7
Lada v průmyslových a skladových areálech
6
5,33
X5.2
Užitkové zahrady a zahrádkářské kolonie
14
5,38
XX3.1
XX3.2
Plošně zastavěné území s minimální vegetací
Nepropustné plochy
0
29,50
3,63
Ostatní X biotopy
95
1.2.3. Přístavní zóny
8,27
XK2
Lada s křovinnými porosty a stromy
24
4,47
XL1
Remízky,a aleje a renaturalizační výsadby
25
3,02
XT3
Intenzivní nebo degradované louky
13
6,93
XT5
Bylinné porosty náspů dopravních staveb a zemních hrází
15
1,39
XV2
Degradovaná biota vod
14
22,67
X4.6
Železniční stanice
8
4,71
X4.7
Lada v průmyslových a skladových areálech
6
1,55
X5.2
Užitkové zahrady a zahrádkářské kolonie
14
8,12
XX3.1
XX3.2
Plošně zastavěné území s minimální vegetací
Nepropustné plochy
0
44,40
2,73
Ostatní X biotopy
1.2.4. Letiště
11,94
T1.1
Mezofilní ovsíkové louky
33
2,63
T5.3
Kostřavové trávníky písčin
50
1,61
XK2
Ostatní přírodní a přírodě blízké biotopy
Lada s křovinnými porosty a stromy
24
3,10
XL1
Remízky,a aleje a renaturalizační výsadby
25
2,00
XT3
Intenzivní nebo degradované louky
13
65,58
X4.4
Jednoleté a ozimé kultury na orné půdě
10
4,83
X4.7
Lada v průmyslových a skladových areálech
6
2,64
XX3.1
XX3.2
Plošně zastavěné území s minimální vegetací
Nepropustné plochy
0
16,60
0,93
0,07
Ostatní X biotopy
1.3.1. Těžba hornin
13,40
XK2
Lada s křovinnými porosty a stromy
24
XK4
13
2,14
XL3
Pionýrská dřevinná vegetace nekultivovaných antropogenních ploch
Monokultury stanovištně nevhodných dřevin
1,29
20
1,40
XS1
Nové těžební prostory ve skalních masivech a jejich kamenné odvaly
14
65,56
XT3
Intenzivní nebo degradované louky
13
2,55
XT4
Degradované suché trávníky a vřesoviště
19
11,74
XT6
Nové těžební prostory a odvaly zemních substrátů
13
5,99
X4.4
Jednoleté a ozimé kultury na orné půdě
10
1,39
X4.7
Lada v průmyslových a skladových areálech
6
2,63
XX3.1
XX3.2
Plošně zastavěné území s minimální vegetací
Nepropustné plochy
0
3,22
2,08
Ostatní X biotopy
1.3.2. Skládky
7,87
XK2
Lada s křovinnými porosty a stromy
24
2,54
XK3
17
4,15
XL1
Dřevinné porosty náspů dopravních staveb
Remízky,a aleje a renaturalizační výsadby
25
2,70
XL4
Degradované lesní porosty s ruderálními společenstvy
19
1,93
XT3
Intenzivní nebo degradované louky
13
6,35
XT5
Bylinné porosty náspů dopravních staveb a zemních hrází
15
2,00
XT6
Nové těžební prostory a odvaly zemních substrátů
13
8,41
X4.4
Jednoleté a ozimé kultury na orné půdě
10
2,23
X4.5
Bylinné porosty na nerekultivovaných skládkách
10
24,33
X4.7
Lada v průmyslových a skladových areálech
6
1,88
XX1.1
Nádrže čističek, odkaliště
0
38,24
XX3.1
XX3.2
Plošně zastavěné území s minimální vegetací
Nepropustné plochy
0
2,06
96
XX4.2
Chemicky znehodnocené plochy a otevřené povrchy skládek toxických
materiálů
0
1,85
1,33
Ostatní X biotopy
1.3.3. Staveniště
7,12
XK2
Lada s křovinnými porosty a stromy
24
1,28
XT3
Intenzivní nebo degradované louky
13
6,59
XT5
Bylinné porosty náspů dopravních staveb a zemních hrází
15
7,42
XT6
Nové těžební prostory a odvaly zemních substrátů
13
9,11
X1.1
Nové umělé nádrže z přírodních materiálů
9
1,39
X4.4
Jednoleté a ozimé kultury na orné půdě
10
35,20
X4.7
Lada v průmyslových a skladových areálech
6
1,92
X5.2
Užitkové zahrady a zahrádkářské kolonie
14
1,02
XX3.1
XX3.2
Plošně zastavěné území s minimální vegetací
Nepropustné plochy
0
35,48
0,59
Ostatní X biotopy
1.4.1. Plochy městské zeleně
Údolní jasanovo-olšové luhy (degradované a atypické)
L2.2B
19,27
34
1,28
4,19
Hercynské dubohabřiny
Suché acidofilní doubravy
47
L7.1
38
3,29
T1.1
Mezofilní ovsíkové louky
33
0,90
XL3
Ostatní přírodní a přírodě blízké biotopy
Monokultury stanovištně nevhodných dřevin
20
2,02
XT3
Intenzivní nebo degradované louky
13
3,79
X5.2
Užitkové zahrady a zahrádkářské kolonie
14
1,80
X6.1
Parky a zahrady s převahou nepůvodních druhů
18
41,87
X6.2
Hřbitovy s převahou nepůvodních druhů
15
21,52
X6.4
Monokultury allochtonních druhů dřevin
10
0,95
XX3.1
XX3.2
Plošně zastavěné území s minimální vegetací
Nepropustné plochy
0
11,02
L3.1
5,81
1,55
Ostatní X biotopy
1.4.2. Zařízení pro sport a rekreaci
18,77
L3.1
Hercynské dubohabřiny
47
1,84
T1.1
Mezofilní ovsíkové louky
33
3,72
T1.3
Poháňkové pastviny
66
1,27
XK2
Ostatní přírodní a přírodě blízké biotopy
Lada s křovinnými porosty a stromy
24
1,50
XL3
Monokultury stanovištně nevhodných dřevin
20
5,93
XL4
Degradované lesní porosty s ruderálními společenstvy
19
1,91
XL5
Paseky, les po výsadbě a renaturalizační výsadby
17
2,93
XT3
Intenzivní nebo degradované louky
13
3,50
XT4
Degradované suché trávníky a vřesoviště
19
38,05
XV4
Lokálně upravené vodní toky
23
1,10
X5.2
Užitkové zahrady a zahrádkářské kolonie
14
2,18
X6.1
Parky a zahrady s převahou nepůvodních druhů
18
14,40
XX3.1
XX3.2
Plošně zastavěné území s minimální vegetací
Nepropustné plochy
0
10,58
9,09
1,99
Ostatní X biotopy
2.1.1. Orná půda mimo zavlažovaných ploch
T1.1
11,18
Mezofilní ovsíkové louky
33
1,14
2,11
Ostatní přírodní a přírodě blízké biotopy
97
XT3
Intenzivní nebo degradované louky
13
8,06
X4.4
Jednoleté a ozimé kultury na orné půdě
10
80,23
X5.2
Užitkové zahrady a zahrádkářské kolonie
14
1,12
XX3.1
XX3.2
Plošně zastavěné území s minimální vegetací
Nepropustné plochy
0
1,78
5,57
Ostatní X biotopy
2.2.1. Vinice
15,25
K3
Vysoké xerofilní a mezofilní křoviny
33
0,97
XK1
Ostatní přírodní a přírodě blízké biotopy
Extenzivní nebo opuštěné vinice a sady
36
6,45
XK2
Lada s křovinnými porosty a stromy
24
2,92
X4.4
Jednoleté a ozimé kultury na orné půdě
10
2,82
X5.2
Užitkové zahrady a zahrádkářské kolonie
14
0,92
X5.3
Intenzivní vinice, chmelnice a sady
13
80,11
XX3.1
XX3.2
Plošně zastavěné území s minimální vegetací
Nepropustné plochy
0
2,26
1,27
2,29
Ostatní X biotopy
2.2.2. Ovocné sady a keře
14,15
K3
Vysoké xerofilní a mezofilní křoviny
33
1,12
T1.1
Mezofilní ovsíkové louky
33
1,23
XK1
Ostatní přírodní a přírodě blízké biotopy
Extenzivní nebo opuštěné vinice a sady
36
2,01
XK2
Lada s křovinnými porosty a stromy
24
1,58
XT3
Intenzivní nebo degradované louky
13
3,70
X4.4
Jednoleté a ozimé kultury na orné půdě
10
7,90
X5.2
Užitkové zahrady a zahrádkářské kolonie
14
1,18
X5.3
Intenzivní vinice, chmelnice a sady
13
75,53
XX3.1
XX3.2
Plošně zastavěné území s minimální vegetací
Nepropustné plochy
0
1,74
2,60
1,42
Ostatní X biotopy
2.3.1. Louky
20,79
T1.1
Mezofilní ovsíkové louky
33
T1.2
Horské trojštětové louky
50
11,96
1,74
T1.3
Poháňkové pastviny
66
4,19
T1.4
Aluviální psárkové louky
46
1,58
T1.5
Vlhké pcháčové louky
49
2,17
XK1
Ostatní přírodní a přírodě blízké biotopy
Extenzivní nebo opuštěné vinice a sady
36
1,13
XL1
Remízky,a aleje a renaturalizační výsadby
25
2,30
XL3
Monokultury stanovištně nevhodných dřevin
20
1,02
XT2
Degradovaní vlhká lada
17
1,38
XT3
Intenzivní nebo degradované louky
13
53,82
X4.3
Víceleté kultury na orné půdě
10
2,66
X4.4
Jednoleté a ozimé kultury na orné půdě
10
6,17
6,30
3,60
Ostatní X biotopy
2.4.2. Komplexní systémy kultur a parcel
14,08
K3
Vysoké xerofilní a mezofilní křoviny
T3.4D
Širokolisté suché trávníky (bez význačného zastoupení vstavačovitých
a bez jalovce)
98
33
0,91
T3.4D
0,95
2,89
XK1
Ostatní přírodní a přírodě blízké biotopy
Extenzivní nebo opuštěné vinice a sady
36
1,38
XK2
Lada s křovinnými porosty a stromy
24
3,92
XL1
Remízky,a aleje a renaturalizační výsadby
25
2,01
XT3
Intenzivní nebo degradované louky
13
9,87
X4.4
Jednoleté a ozimé kultury na orné půdě
10
16,16
X5.2
Užitkové zahrady a zahrádkářské kolonie
14
9,30
X5.3
Intenzivní vinice, chmelnice a sady
13
44,59
XX3.1
XX3.2
Plošně zastavěné území s minimální vegetací
Nepropustné plochy
0
5,16
2,87
Ostatní X biotopy
2.4.3. Převážně zemědělská území s příměsí přirozené vegetace
21,51
Vysoké xerofilní a mezofilní křoviny
Údolní jasanovo-olšové luhy
33
1,40
L2.2A
42
1,01
L2.2B
Údolní jasanovo-olšové luhy (degradované a atypické)
34
2,03
L3.1
Hercynské dubohabřiny
47
0,99
T1.1
Mezofilní ovsíkové louky
33
9,79
T1.3
Poháňkové pastviny
66
1,96
T1.4
Aluviální psárkové louky
46
1,14
T1.5
Vlhké pcháčové louky
49
2,15
XK2
Ostatní přírodní a přírodě blízké biotopy
Lada s křovinnými porosty a stromy
K3
8,78
24
2,02
13
1,48
XL1
Pionýrská dřevinná vegetace nekultivovaných antropogenních ploch
Remízky,a aleje a renaturalizační výsadby
25
7,34
XL3
Monokultury stanovištně nevhodných dřevin
20
2,95
XL4
Degradované lesní porosty s ruderálními společenstvy
19
2,01
XL5
Paseky, les po výsadbě a renaturalizační výsadby
17
1,04
XT3
Intenzivní nebo degradované louky
13
20,07
XV2
Degradovaná biota vod
14
1,69
X4.4
Jednoleté a ozimé kultury na orné půdě
10
9,43
X4.7
Lada v průmyslových a skladových areálech
6
1,67
X5.2
Užitkové zahrady a zahrádkářské kolonie
14
7,87
X5.3
Intenzivní vinice, chmelnice a sady
13
0,93
XX3.1
XX3.2
Plošně zastavěné území s minimální vegetací
Nepropustné plochy
0
9,37
XK4
2,86
Ostatní X biotopy
3.1.1. Listnaté lesy
Údolní jasanovo-olšové luhy
L2.2A
39,99
42
1,29
L2.2B
Údolní jasanovo-olšové luhy (degradované a atypické)
34
0,94
Tvrdé luhy nížinných řek (dobře zachovalé, člověkem málo ovlivněné
lesy s vyvinutou strukturou porost. pater a vysokou druh. diverzitou)
66
2,28
L2.3A
49
5,38
L3.1
Tvrdé luhy nížinných řek (člověkem silně ovlivněné fragmenty,
zachované přirozené druhové složení stromovéhé patra)
Hercynské dubohabřiny
47
13,31
L3.3A
Panonsko-karpatské dubohabřiny
58
1,32
7,69
61
1,75
L4
Západokarpatské dubohabřiny
Panonské dubohabřiny
Suťové lesy
58
L4
2,26
L5.4
Acidofilní bučiny
38
7,63
L6.5B
Acidofilní teplomilné doubravy (bez kručinky chlupaté)
51
1,24
L7.1
Suché acidofilní doubravy
38
2,98
L2.3B
L3.3B
L3.4
99
L5.1
Květnaté bučiny
45
XL5
Ostatní přírodní a přírodě blízké biotopy
Paseky, les po výsadbě a renaturalizační výsadby
15,95
17
2,15
XL3
Monokultury stanovištně nevhodných dřevin
20
8,24
XL1
Remízky,a aleje a renaturalizační výsadby
25
1,09
XL4
Degradované lesní porosty s ruderálními společenstvy
19
10,86
X6.4
Monokultury allochtonních druhů dřevin
10
2,22
8,86
2,57
Ostatní X biotopy
3.1.2. Jehličnaté lesy
26,18
L5.1
Květnaté bučiny
45
L5.4
Acidofilní bučiny
38
12,74
4,76
L7.3
43
1,38
L9.1
Subkontinentální borové doubravy
Horské třtinové smrčiny
36
1,47
L9.2B
Rašelinné a podmáčené smrčiny (podmáčené smrčiny)
43
1,45
XL3
Ostatní přírodní a přírodě blízké biotopy
Monokultury stanovištně nevhodných dřevin
20
66,88
XL5
Paseky, les po výsadbě a renaturalizační výsadby
17
2,95
7,04
1,32
Ostatní X biotopy
3.1.3. Smíšené lesy
Údolní jasanovo-olšové luhy
L2.2A
28,48
42
1,06
Údolní jasanovo-olšové luhy (degradované a atypické)
34
1,33
L3.1
Hercynské dubohabřiny
47
6,44
L3.3B
58
1,37
L4
Západokarpatské dubohabřiny
Suťové lesy
L4
1,56
L5.1
Květnaté bučiny
45
8,40
L5.4
38
8,97
L7.1
Acidofilní bučiny
Suché acidofilní doubravy
38
2,53
L7.3
Subkontinentální borové doubravy
43
1,06
T1.1
Mezofilní ovsíkové louky
33
1,27
XL3
Ostatní přírodní a přírodě blízké biotopy
Monokultury stanovištně nevhodných dřevin
20
37,77
XL4
Degradované lesní porosty s ruderálními společenstvy
19
14,80
XL5
Paseky, les po výsadbě a renaturalizační výsadby
17
3,04
X4.4
Jednoleté a ozimé kultury na orné půdě
10
1,14
X6.4
Monokultury allochtonních druhů dřevin
10
1,06
XX3.1
XX3.2
Plošně zastavěné území s minimální vegetací
Nepropustné plochy
0
1,04
L2.2B
5,74
1,41
Ostatní X biotopy
3.2.1. Přírodní pastviny
33,02
Zapojené alpínské trávníky
56
1,37
1,25
K3
Mokřadní vrbiny
Vysoké xerofilní a mezofilní křoviny
36
33
7,77
R2.3
Přechodová rašeliniště
56
1,07
T1.9
Střídavě vlhké bezkolencové louky
63
2,01
T1.1
Mezofilní ovsíkové louky
33
16,53
T1.2
Horské trojštětové louky
50
4,36
T1.5
Vlhké pcháčové louky
49
3,14
T1.6
Vlhká tužebníková lada
46
1,81
T2.3
Podhorské až horské smilkové trávníky
39
2,17
A1.2
K1
100
T3.4D
Širokolisté suché trávníky (bez význěčného výskytu vstavačovitých a
bez jalovce)
T3.4D
5,32
T3.5B
Acidofilní suché trávníky (bez význačného výskytu vstavačovitých)
T3.5B
2,65
T3.3D
Úzkolisté suché trávníky (bez význačného výskytu vstavačovitých)
T3.3D
1,22
12,67
Ostatní přírodní a přírodě blízké biotopy
6,32
XL3
Pionýrská dřevinná vegetace nekultivovaných antropogenních ploch
Monokultury stanovištně nevhodných dřevin
13
20
2,60
XL5
Paseky, les po výsadbě a renaturalizační výsadby
17
1,71
XT3
Intenzivní nebo degradované louky
13
22,66
XT4
Degradované suché trávníky a vřesoviště
19
2,18
XK4
1,17
Ostatní X biotopy
3.2.2. Slatiny a vřesoviště,křovinaté formace
52,99
A1.1
Vyfoukávané alpínské trávníky
59
A1.2
Zapojené alpínské trávníky
Subalpínská brusnicová vegetace
56
7,67
56
5,01
A2.2
1,76
59
7,32
A6A
Subalpínské vysokostébelné trávníky
Acidofilní vegetace alpínských skal a drolin (droliny)
66
3,58
A7
Kosodřevina
58
29,33
L10.4
Blatkové bory
59
4,08
L9.1
Horské třtinové smrčiny
36
12,42
L9.2A
Rašelinné a podmáčené smrčiny (rašelinné smrčiny)
56
3,56
L9.2B
Rašelinné a podmáčené smrčiny (podmáčené smrčiny)
43
7,54
R3.1
66
2,65
R3.2
Otevřená vrchoviště
Vrchoviště s klečí
66
4,37
R3.3
Vrchovištní šlenky
63
1,06
XK2
Ostatní přírodní a přírodě blízké biotopy
Lada s křovinnými porosty a stromy
24
2,19
XL5
Paseky, les po výsadbě a renaturalizační výsadby
17
1,55
A4.1
4,74
1,17
Ostatní X biotopy
3.2.4. Přechodová stadia lesa a křovin
23,51
K3
Vysoké xerofilní a mezofilní křoviny
33
1,65
L5.1
Květnaté bučiny
45
1,11
L5.4
Acidofilní bučiny
Horské třtinové smrčiny
38
2,76
L9.1
36
5,35
L9.2A
Rašelinné a podmáčené smrčiny (rašelinné smrčiny)
56
1,13
L9.2B
Rašelinné a podmáčené smrčiny (podmáčené smrčiny)
43
2,00
T1.1
Mezofilní ovsíkové louky
33
1,83
XK2
Ostatní přírodní a přírodě blízké biotopy
Lada s křovinnými porosty a stromy
XK4
10,92
24
7,81
13
2,22
19
19,30
23,87
XL4
Pionýrská dřevinná vegetace nekultivovaných antropogenních ploch
Degradované lesní porosty s ruderálními společenstvy
XL5
Paseky, les po výsadbě a renaturalizační výsadby
17
XT3
Intenzivní nebo degradované louky
13
5,19
X4.4
Jednoleté a ozimé kultury na orné půdě
10
12,53
X4.5
Bylinné porosty na nerekultivovaných skládkách
10
1,79
0,55
Ostatní X biotopy
3.3.2. Holé skály
39,79
A1.1
Vyfoukávané alpínské trávníky
59
5,23
A1.2
Zapojené alpínské trávníky
56
3,06
A2.1
Alpínská vřesoviště
56
2,43
101
A2.2
Subalpínská brusnicová vegetace
56
A4.1
Subalpínské vysokostébelné trávníky
59
9,06
A4.2
Subalpínské vysokobylinné nivy
66
1,12
A4.3
Subalpínské kapradinové nivy
Acidofilní vegetace alpínských skal a drolin (droliny)
63
4,09
66
13,28
Kosodřevina
Vysoké subalpínské listnaté křoviny
58
5,82
56
1,44
Acidofilní bučiny
Štěrbinová vegetace silikátových skal a drolin
38
1,10
S1.2
46
4,37
XL3
Ostatní přírodní a přírodě blízké biotopy
Monokultury stanovištně nevhodných dřevin
20
XL5
Paseky, les po výsadbě a renaturalizační výsadby
17
1,78
X6.4
Monokultury allochtonních druhů dřevin
10
14,26
A6A
A7
A8.2
L5.4
1,14
2,44
28,83
0,55
Ostatní X biotopy
4.1.1. Vnitrozemské bažiny
K1
33,47
36
6,38
L1
Mokřadní vrbiny
Vrbové křoviny hlinitých náplavů
Mokřadní olšiny
L9.2B
Rašelinné a podmáčené smrčiny (podmáčené smrčiny)
43
2,02
M1.1
Rákosiny eutrofních stojatých vod
28
12,04
M1.4
Říční rákosiny
28
2,30
M1.7
Vegetace vysokých ostřic
26
10,00
R2.2
Nevápnitá mechová slatiniště
53
1,63
R2.3
Přechodová rašeliniště
56
2,49
T1.9
Střídavě vlhké bezkolencové louky
63
2,30
T1.2
Horské trojštětové louky
50
1,74
T1.4
Aluviální psárkové louky
46
3,91
T1.5
Vlhké pcháčové louky
49
8,75
T1.6
Vlhká tužebníková lada
46
2,55
T2.3
Podhorské až horské smilkové trávníky
39
1,58
K2.1
36
3,67
55
0,97
8,99
Ostatní přírodní a přírodě blízké biotopy
Pionýrská dřevinná vegetace nekultivovaných antropogenních ploch
Monokultury stanovištně nevhodných dřevin
13
3,60
XL3
20
3,43
XT3
Intenzivní nebo degradované louky
13
1,56
XR
Degradovaná vrchoviště
42
3,72
XV2
Degradovaná biota vod
14
15,44
XK4
0,94
Ostatní X biotopy
4.1.2. Rašeliniště
53,29
56
L10.2
Rašelinné březiny
Rašelinné brusnicové bory
56
2,20
L10.4
Blatkové bory
59
10,94
L9.2A
Rašelinné a podmáčené smrčiny (rašelinné smrčiny)
56
11,32
L9.2B
Rašelinné a podmáčené smrčiny (podmáčené smrčiny)
43
5,86
R2.3
Přechodová rašeliniště
56
3,79
R3.1
Otevřená vrchoviště
Vrchoviště s klečí
66
8,63
66
21,49
L10.1
R3.2
2,83
8,66
Ostatní přírodní a přírodě blízké biotopy
13
4,17
XL3
Pionýrská dřevinná vegetace nekultivovaných antropogenních ploch
Monokultury stanovištně nevhodných dřevin
20
1,77
XR
Degradovaná vrchoviště
42
17,50
XK4
0,82
Ostatní X biotopy
102
5.1.1. Vodní toky a cesty
23,14
49
1,35
V1F
Tvrdé luhy nížinných řek (člověkem silně ovlivněné fragmenty,
zachované přirozené druhové složení stromovéhé patra)
Makrofytní vegetace přirozeně eutrofních a mezotrofních stojatých vod
(bez významných druhů)
47
2,21
Makrofytní vegetace přirozeně eutrofních a mezotrofních stojatých vod
(bez makrofytní vegetace, přírodní charakter dna a břehu)
29
2,75
V1G
V4A
Makrofytní vegetace vodních toků (aktuální výskyt makrofyt)
52
1,55
V4B
Makrofytní vegetace vodních toků (potencionální výskyt makrofyt)
32
13,02
XL1
Ostatní přírodní a přírodě blízké biotopy
Remízky,a aleje a renaturalizační výsadby
25
1,93
19
2,52
L2.3B
XL4
4,77
XT3
Degradované lesní porosty s ruderálními společenstvy
Intenzivní nebo degradované louky
13
4,75
XV2
Degradovaná biota vod
14
22,91
XV4
Lokálně upravené vodní toky
23
32,76
X1.3
Systematicky upravené vodní toky
7
2,54
X4.4
Jednoleté a ozimé kultury na orné půdě
10
1,00
X5.2
XX3.1
XX3.2
Užitkové zahrady a zahrádkářské kolonie
14
1,26
Plošně zastavěné území s minimální vegetací
Nepropustné plochy
0
2,93
1,74
Ostatní X biotopy
5.1.2. Vodní plochy
Rákosiny eutrofních stojatých vod
M1.1
18,67
28
1,65
V1F
Makrofytní vegetace přirozeně eutrofních a mezotrofních stojatých vod
(bez významných druhů)
47
4,60
V1G
Makrofytní vegetace přirozeně eutrofních a mezotrofních stojatých vod
(bez makrofytní vegetace, přírodní charakter dna a břehu)
29
12,05
XT3
Ostatní přírodní a přírodě blízké biotopy
Intenzivní nebo degradované louky
13
0,69
XV2
Degradovaná biota vod
14
74,40
4,82
1,79
Ostatní X biotopy
103