Как по дереву определить где север


Ориентирование в лесу - Libtime

  1. Главная
  2. Путешествия
  3. Ориентирование в лесу
libre 24688 Ориентирование в лесу довольно интересное задание как для путешественников, так и для спортсменов В этой статье Вы узнаете основные приемы ориентирование в лесу по деревьям.

Ориентирование по коре деревьев

Определить где север, а где юг в лесу можно с помощью коры деревьев. Та сторона, где кора будет светлее и тверже, будет южной. На северной стороне кора деревьев обычно темнее и покрыта мхом. Для верности нужно осмотреть несколько деревьев.

Ориентирование в лесу по мху на деревьях

Легко определить страны света и по коре лиственных деревьев. Например, стволы осин, тополей с севера часто покрыты лишайниками и зеленоватым мхом. Если лишайник распространился по всему стволу, то на северной стороне его все же больше, он будет более влажный и плотный. Особенно хорошо это заметно внизу ствола. Таким образом, зная эти особенности, можно значительно упростить ориентирование в лесу.

Ориентирование в березовом лесу

Есть ли для нас милее дерево, чем береза? Ствол у березы чистый, белый, издалека видный в любую пору. Летом в ее горнице – березовой роще – просторно и свежо, светло и уютно, много земляники и грибов. Береза – доброе дерево. Она не сторонится других лесных жильцов, как, например, ель. Кроны ее не смыкаются над головой, как в еловом лесу, не затемняют голубизны неба. В березовой роще смело поселяются кустарники, цветы, мягкие травы, в ней гнездятся птицы. Береза распространена по всей европейской части нашей страны до 65° северной широты, почти по всей лесостепной зоне Сибири, в Забайкалье, на Алтае и на востоке на побережье Охотского и Японского морей, встречается также в горной части Средней Азии и Крыма. Береза – прекрасное дерево для ориентирования на местности. Она очень любит свет, кора ее всегда белее и чище с южной стороны. Трещины, неровности и наросты встречаются на северной стороне этого дерева. Береза умеет приспосабливаться к избытку тепла. Так, в Крымском заповедно-охотничьем хозяйстве в верховье Улу-Узеня над водопадом Головкинского сохранилась единственная в Крыму березовая роща. Попав сюда, как бы переносишься в северный лес с характерными для него представителями древесной растительности и моховым покровом. Но этот березовый лес имеет интересную особенность: стволы березы, прячась от жарких солнечных лучей, склонились в северном направлении, некоторые даже касаются ветками земли. Вертикально стоят лишь затененные с южной стороны кронами сосен, осин или других деревьев.

Ориентирование в лесу по кроне дерева и годичных кольцах

Ветви дерева, как правило, гуще и длиннее с южной стороны, а годичные кольца на пне спиленного дерева, обычно шире с южной стороны и уже с северной. Однако по этим приметам нельзя точно определить север и юг, потому что в чаще леса деревья, расположенные к югу от наблюдаемого дерева, нередко закрывают его своей тенью. По этой же причине более длинные и наиболее густые ветви деревьев в середине леса могут быть обращены не только к югу, но и к западу, востоку и даже к северу (к более свободному месту). Часто ежегодный прирост очередного слоя древесины образуется не с юга, а с той стороны, с которой дерево, благодаря определенным факторам, лучше развивается. Так, на развитие дерева большое влияние оказывает преобладающее направление ветров и условия увлажняемости. Однажды автор этих строк, находясь и городе Талгар, в предгорьях Заилийского Алатау (Южный Казахстан), обратил внимание на одиночные пни от недавно спиленных деревьев. На пнях резко выделялось утолщение годовых колец в основном с одной стороны.

Ориентирование по мху и муравейнику

  1. Главная
  2. Путешествия
  3. Ориентирование по мху и муравейнику
libre 58305 В лесу лежит большой камень-валун, обросший с одной стороны пушистым мхом. Посмотрите внимательно на этот необычный компас, который создала сама природа. Мы уже писали о разных приметах ориентирования, ориентирования в лесу и с помощью компаса. Советуем почитать эти интересные статьи.

Ориентирование по мху и лишайнику

Мхи и лишайники не любят тепла и света, поэтому растут в теневой стороне. Значит, там, где мхи и лишайники, – север; на южной стороне мха меньше или совсем нет. Теперь ориентирование по мху Вам не предоставит трудностей. Определить направление можно также по почве вокруг камня. С одной его стороны она сравнительно сухая (юг), а с противоположной – влажнее (север). Обычно старый, гниющий пень обрастает мхом со всех сторон. Но чтобы определить, где север и юг, нужно проверить влажность не почвы, а мха.

Ориентирование по муравейнику

Еще один природный компас, который всегда поможет найти нужное направление в лесу,– муравейники. В большинстве они расположены с южной стороны какого-либо дерева, пня, кустарника, так как муравьи – теплолюбивые насекомые. Южная сторона муравейника обычно отлогая, северная – значительно круче. Ориентирование по муравейнику. Ориентирование по муравейнику довольно простое в запоминании и понимании. В тундре, а также по борам-беломошникам, (подробнее: Какие типы лесов) и таежным болотам на севере европейской части СССР, в Западной и Восточной Сибири, на Дальнем Востоке растут лишайники (ягель, или олений мох) рода кладония, которые служат незаменимым кормом для северных оленей, особенно зимой. Источники ценных антибиотиков и ферментов, они также могут служить компасом. Более темные, чем весь лишайник, кончики их ветвистых кустиков всегда обращены на север. Поэтому, идя на север, видишь темную, поверхность мохового (лишайникового) покрова, при движении в противоположную сторону, то есть на юг, темная окраска не видна, и кусты кажутся более светлыми

Лесные «лампочки» и «маяки»

Чтобы не заблудиться в лесу, надо заранее выбирать хорошо заметные ориентиры, которые помогают определять местоположение, направление движения и измерять расстояние до намеченных пунктов на пути следования. Писатель А. Авдеенко в книге «Над Тисой» так рассказывает о своем герое Каблукове:
«Густой туман не мешал Каблукову ориентироваться. По приметам, там и сям разбросанным вдоль дозорной тропы, он легко определял, где находится. Вот каменистое ложе канавки, промытой весенними дождями,– значит, пройдено уже более трети пути. Через пятьдесят шагов должен быть пенек старого дуба. Да, так и есть, вот он. Через семь минут зачернеет сквозь толщу тумана голый ствол дуба, разбитого молнией, потом, на другом, на правом фланге, появится большой, глубоко вросший в землю валун».
На участках леса, пораженных опенком, есть своеобразные, необычные ориентиры – «лампочки». Идете в лесной тиши ночью, и вдруг в непроглядной темноте вспыхивают яркие огоньки фосфорического света: светятся растущие концы ризоморф опенков. Ризоморфы – это сплетения грибницы опенка, очень длинные, блестящие черно-коричневые тяжи, похожие на шнуры электропроводов, Сколько кругом ризоморф, столько и «лампочек». Опенок обычно поселяется на пнях и других гниющих остатках дерева. Грибница опенка, покрытая плотной оболочкой, сильно ветвистая под корой деревьев, особенно слабых, проникает с

Определение сторон света по мху и лишайнику

Определение сторон света по мху и лишайнику является одним из самых известных способов ориентирования на местности. Многие знают, что мох растёт на северной стороне деревьев (или камней). Но почему так происходит? Автор фото - Nicholas A. Tonelli, ссылка на оригинал (фото было изменено).

Привередливость мхов и лишайников

Дело в том, что мхи и лишайники предпочитают более прохладные и влажные места. Они настолько чувствительны, что редко встречаются с южной стороны деревьев (не любят свет, солнечные лучи и тепло). Однако, бывают влажные места сами по себе (болота, к примеру), а также существует множество мест, в которых деревья полностью защищены от попадания солнечных лучей на них. В таких случаях, мхам и лишайникам нет особой разницы, с какой стороны дерева расти. И в итоге они покрывают ствол дерева со всех сторон, но даже в этом случае с северной стороны дерева заросли всегда плотнее и влажнее.

Заключение

Ориентирование по мху и лишайнику на поверхностях не является абсолютно точным способом определения сторон света. Эти растения редко указывают строго на север. И это вполне логично, ведь под северной стороной подразумевать можно половину ствола дерева (а другая половина - южная). Понимая это, можно примерно представить, где находится север, а где юг. Ну а если возникают какие-либо сомнения, то пощупайте мох рукой. Где он влажнее всего, там и находится север.

Можно ли определить стороны света по мху на деревьях?

На протяжении тысячелетий странники и исследователи ориентировались в дороге, используя естественные природные навигаторы: положение звезд на небе, направление ветра и конечно же мох. Здравый смысл и накопленный человечеством опыт говорит нам о том, что мох растет только на северной стороне деревьев, а значит вы сможете сориентироваться по сторонам света даже в том случае, если потерялись в чаще леса. Кейтлин Фонг, эколог из Калифорнийского университета, в целом не опровергает это заявление. По ее словам, мох требует влажную и тенистую среду, в противном случае он быстро высыхает. По мере продвижения от экватора на север, солнечные лучи доходят до Земли чаще с южной стороны, под небольшим уклоном, а не строго вертикально. Поэтому северная сторона всех объектов получает меньше света и затеняется.

Это правило, впрочем, верно только для северного полушария. На южном полушарии все будет строго наоборот: из-за наклона Земли солнечные лучи попадают преимущественно на северную сторону. К примеру, в Австралии мох растет в основном на южной стороне деревьев. Архитекторам также приходится принять это во внимание, чтобы окна выходили на светлую сторону, говорит Фонг.

Тем не менее, не стоит слепо доверять растениям. У мохообразных нет корней и собственной сосудистой системы для циркуляции воды и минералов, а это значит, что они могут очень быстро потерять всю жидкость — потому и предпочитают тень. Однако, множество факторов в природе могут создавать как тень, так и повышенную влажность, так что мохообразные в густом лесу могут расти во всех направлениях. Поэтому полностью отказываться от компаса вам, разумеется, не стоит. Однако если вы все же заблудились, самым разумным будет осмотреть как можно больше деревьев и понять, где чаще всего видна моховая поросль и не находится ли она в тени от других лесных объектов.

Советы путешественнику: Как найти север без компаса - Мой отпуск

Где же север? Если вы потерялись в лесу или просто хотите установить у себя в саду солнечные часы, вам просто необходимо знать, где же север! К тому же, не стоит забывать и про то, что в этот момент у вас под рукой может и не быть компаса… С другой стороны, даже если он у вас и есть - компас показывает на северный полюс, а это, в зависимости от того, где вы находитесь, может быть местом, сильно от севера отличающимся. Так что же делать?!

Метод 1

Находим север по тени

 

1. Воткните в землю палочку под углом 90 градусов так, чтобы видеть ее тень. Впрочем, можно воспользоваться и любой другой тенью - лишь бы она падала от статичного объекта, но чем он выше, тем вам будет проще, а чем уже его верхушка - тем еще и точнее все будет. И пусть тень падает на ровное место.

 

 

2. На то место, где тень кончается, положите камушек или сделайте там другую заметную отметку. Отметка должна быть небольшой, но четко различимой.

 

 

 

3. Подождите 10-15 минут. Кончик тени сместится с запада на восток по дуге.

 

 

4. Отметьте новое местоположение кончика тени аналогичным образом.Скорее всего, расстояние между двумя отметками будет небольшим.

 

 

5. Проведите между отметками прямую линию. Это линия восток-запад.

 

 

6. Встаньте так, чтобы первая отметка (запад) была слева от вас, а вторая (восток) - справа. Вы будете смотреть строго на север, причем вне зависимости от того, где находитесь. В основе этого метода лежит тот факт, что солнце движется по небосводу с востока на запад.

 

 

 

 

Метод 2

Находим север по звездам в Северном полушарии

1. Найдите в ночном небе Полярную звезду. Найти ее просто - найдите созвездие “Малая медведица”, найдите его “хвост” и приглядитесь к последней звезде - это она и есть. Если вы - не самый лучший знаток ночного неба, то поищите сперва “Большую медведицу”. Две самые правые звезды этого созвездия, если провести между ними прямую линию, укажут строго на Полярную звезду. Можно также поискать созвездие “Кассиопея”, которое всегда напротив “Большой медведицы”. Полярная в таком случае будет между этими двумя созвездиями.

 

2. Проведите от Полярной звезды прямую воображаемую линию к земле.Север будет в той стороне, где линия коснется земли.

 

 

Метод 3

Находим север по звездам в Южном полушарии

1. Найдите созвездие “Южный крест”. В Южном полушарии Полярную звезду вы не увидите - там вообще нет какой-то отдельной звезды, по которой можно найти юг или север, так что вам на помощь придет созвездие “Южный крест”. Оно сформировано пятью звездами, четыре самых ярких из которых образуют крест, слегка наклоненный вбок.

 

2. Найдите две звезды, образующие самую длинную ось созвездия. Эти две звезды задают воображаемую линию, указывающую в небо над созвездием. Вам же нужно продолжить эту линию вниз от созвездия на расстояние, в пять раз больше расстояния между теми двумя звездами.

 

3. Проведите от финальной точки прямую воображаемую линию к земле. Юг будет в той стороне, где линия коснется земли. Так как вам нужен север, то просто посмотрите в противоположную сторону!

 

 

Метод 4

Находим север по звездам на экваторе

1. Созвездие “Орион” видно в полушариях лишь в определенные времена года. На экваторе же его видно круглый год.

 

2. Найдите пояс Ориона. Его образуют три звезды, расположенные на прямой линии. Эта линия “восток-запад”. Приглядитесь в ночное небо, вы без труда найдете там это созвездие.

 

3. Проведите линию от “меча” созвездия через среднюю звезду пояса. Это направление на север.

 

4. Помните, что это созвездие параллельно экватору. Пояс “Ориона” - это линия восток-запад, не забывайте про это!

 

 

Метод 5

Альтернативный и более точный метод определения по тени

1. Воткните в землю палочку под углом 90 градусов так, чтобы видеть ее тень. Впрочем, можно воспользоваться и любой другой тенью - лишь бы она падала от статичного объекта, но чем он выше, тем вам будет проще, а чем уже его верхушка - тем еще и точнее все будет. И пусть тень падает на ровное место. Сейчас первый замер надо делать утром, второй - в районе часа дня.

 

2. Найдите предмет, равный по длине тени.

 

3. Продолжайте измерять тень каждый 10-20 минут. До полудня тень будет уменьшаться, после - увеличиваться.

 

4. Измерьте длину тени, когда та начнет увеличиваться. Воспользуйтесь тем же предметом, которым вы измеряли тем в начале. Когда тень увеличится ровно на длину того предмета (и совпадет с данными, полученными при первом измерении), отметьте этот участок.

 

5. Нарисуйте линию, соединяющую первую и вторую отметки, как то показано на рисунке выше.Вы снова нарисовали линию восток-запад, так что если встать так, чтобы первая отметка была слева, а вторая - справа, то лицо ваше будет направлено на север.

 

 

Метод 6

Находим север по часам в Северном полушарии

1. Возьмите часы с часовой и минутной стрелками, которые не спешат и не отстают. Положите их на землю или держите в руке - но строго горизонтально!

 

2. Направьте часы часовой стрелкой на солнце.

 

3. Найдите биссектрису угла между часовой стрелкой и цифрой 12 на циферблате часов. Биссектриса, то есть центр угла, будет линией север-юг. Если не знаете, где конкретно юг или север, помните - солнце всегда встает на востоке и заходит на западе, всегда. В Северном полушарии солнце в полдень смотрит на юг. Если вы пытаетесь найти север, а время кругом зимнее, то поступайте аналогично, но проводите биссектрису угла между часовой стрелкой и цифрой 1.

 

 

Метод 7

Находим север по часам в Южном полушарии

1. Возьмите часы с часовой и минутной стрелками, которые не спешат и не отстают. Положите их на землю или держите в руке - но строго горизонтально! Направьте их цифрой 12 на Солнце.

 

2. Найдите биссектрису угла между часовой стрелкой и цифрой 12 (1 для зимнего времени) на циферблате часов. Биссектриса, то есть центр угла, будет линией север-юг. Если не знаете, где конкретно юг или север, помните - солнце всегда встает на востоке и заходит на западе, всегда. В Южном полушарии солнце в полдень смотрит на север.

 

 

Метод 8

Определение траектории Солнца

1. Поймите, по какой траектории движется солнце. Если в общем, то с востока на запад - всегда и везде. В Северном полушарии солнце будет двигаться по дуге к югу, в Южном - наоборот (и все это - в сторону экватора). Иначе говоря, рано-рано утром солнце встанет на востоке, а поздно-поздно вечером сядет на западе.

 

 

2. Найдите север по направлению солнца. Если вокруг - ранее утро, а вам видно восходящее солнце, то видно его вам на востоке. В таком случае надо учесть, что север будет примерно в четверть оборота против часовой стрелки (т.е., если вы смотрите на солнце, то поворачиваться надо влево). Если солнце на западе, то поворачиваться надо на четверть оборота по часовой. Если солнце на юге, то север будет в противоположной стороне.

В районе полудня солнце в Северном полушарии будет смотреть на юг и наоборот.

 

Советы

 

Предупреждения

Ссылка на первоисточник

Понравилась статья? Подпишитесь на канал, чтобы быть в курсе самых интересных материалов

Подписаться

Как определить где север, юг, направление движения

В реальности много ситуаций, когда нужно знать, как определить где север и юг, восток или запад. Это может быть поход, поездка, путешествие или даже прогулка, особенно по лесу, — везде нужно уметь ориентироваться и находить, где какая сторона света.

Лучше всего с этим справляется спутниковая навигация или компас. Но даже при отсутствии этих средств вполне реально не потеряться — существует определенный ряд признаков, по которым можно безошибочно определять направления сторон света. Это природные факторы, звезды, движение солнца или луны.

Спутниковый навигатор, если он срабатывает, выведет к заданной точке. С компасом уже сложнее — к нему нужно приложить знания по ориентированию. Поэтому рассмотрим варианты нахождения сторон света по компасу, солнцу, звездам, луне и природным признакам на местности.

Обратите внимание! На картах и глобусе север всегда вверху, а юг — внизу. Поэтому на карте направление востока оказывается всегда по правый бок карты, а сторона запада располагается по левый бок. Наметив на карте объект, обратите внимание на его расположение по отношению линии север — юг, это значительно поможет после, когда потребуется ориентирование в условиях местности.

Как определить по компасу сторону юга и севера

Несмотря на то, что компас, снабженный магнитной стрелкой, пережил уже 8 столетий, однако до сих пор не каждый знает, как определить юг и север с его помощью.

Направление, что укажет компас с магнитной стрелкой на север, не совсем корректно — стрелка развернется вдоль магнитных полюсов, которые с географическими не совпадают, поскольку слегка смещены. Поэтому для точных расчетов берется во внимание величина магнитного склонения, на которое делается коррекция. Однако для ориентирования направлений севера по компасу будет достаточно.

Обратите внимание! Чтобы компас работал корректно, а его определения не оказались ошибочными, необходимо избегать магнитных помех — близости металла, проводов ЛЭП, железнодорожного полотна.

Как найти юг и север на местности

Природа, если хорошенько присмотреться к некоторым признакам, всегда подскажет направление юга и севера. Если средства навигации отсутствуют, то такое ориентирование актуально пасмурным днем, когда за тучами не видно солнца, а иного способа, как узнать где юг — север, не существует.

Такие признаки внимательному путешественнику не позволят заблудиться и укажут ориентир на линию юг — север.

Как различить север и юг по солнцу

Диск солнца — лучший помощник при ориентировании, как определить где север и юг, когда под рукой не оказывается более точных средств навигации.

Известно, что солнце начинает подъем на востоке, а завершает день на западе, уходя за горизонт. Однако это справедливо лишь для периодов весеннего или осеннего равноденствия. Поэтому при ориентировании нужно учитывать сезонность и отличия широты в смещении светила:

Более точные способы нахождения по солнцу линии юг — север позволят определеннее сориентироваться в незнакомой точке.

Если в полдень развернуться к солнцу спиной и вытянуть прямо в стороны руки, то впереди окажется север, за спиной — южная сторона, правая ладонь окажется направленной к востоку, а левая — к западу.

Похожим методом сработает вбитый в грунт шест — его тень ровно в полдень укажет северное направление.

Если нужно определиться с ориентиром утром либо вечером, то поможет разница в отбрасываемой тени. Вначале помечается кончик тени от шеста любым предметом или засечкой на грунте, а спустя час или два — фиксируется кончик новой тени. Линия между первой и второй отметкой до полудня — это линия с запада на северо-восток, а после полудня — с северо-запада на восточную сторону.

Помогут распознать север и юг обычные часы на циферблате.

Кстати! Можно при ориентировании летом взять во внимание факт, что светило смещается по небу каждый час на 15º, а в 2 часа дня его диск будет на юге. Таким образом в любое время можно сделать коррекцию.

Как определиться со сторонами света по звездам

Если определить юг и север нужно в темное время, то ориентироваться нужно по Полярной звезде, указывающей север.

Если повернуть к ней лицо, то сзади будет южный полюс, левый висок обернется к западу, правый — к востоку.

Найти Полярную звезду среди мириад ее «сестер» несложно — она светит более ярко, и расположена в хвосте малого ковша вблизи крупного ковша Большой Медведицы.

Как сориентироваться по луне

Фазы лунного диска аналогично помогут в ориентировании, если учесть их особенности нахождения в разное время на небосводе.

Обратите внимание! Фазы луны легко угадать по освещенности ее диска — при убывании освещен левый край, при прибывании — правый.

Как определить дерево по листьям и коре?

Деревья… крупнейшие растения на планете, обеспечивающие нас системой выделения кислорода в нашу атмосферу. Но не могли бы вы просто определить дерево, растущее у вас во дворе?

Значение деревьев…

Деревья действуют как естественные фильтры и поглощают загрязнения воздуха и пыль. Деревья в тени помогают защитить нас от вредного солнечного излучения. Еще одно дополнительное преимущество деревьев - снижение уровня шума, создаваемого их присутствием.Они могут обеспечить защиту от ветра и более прохладный воздух, потому что их листья отражают тепло от земли. Высота деревьев позволяет уменьшить их и предотвратить эрозию почвы и наводнения.

Многие деревья, которые обычно растут в Северной Америке и некоторых частях Европы, обладают лечебными свойствами. Осень и зима - идеальное время для извлечения корней, коры и веток в лечебных целях. Люди делали настойки, мази и припарки из этих трех частей для лечения различных заболеваний.

Существует несколько методов обрезки и обрезки, которые вы можете использовать для поддержания ваших деревьев в отличном состоянии.Вы можете самостоятельно подрезать и обрезать деревья, если у вас есть базовые знания о деревьях или если вы наняли их профессионалов.

Содержание ↓

Идентификация дерева по листьям

Идентификация дерева по коре

Приложения для идентификации дерева (iOS, Android)

Две основные классификации деревьев

Как определить дерево по листьям

Инфографика для идентификации листа

Вечнозеленые и хвойные деревья

Если на дереве есть листва в виде иголок или пучков иголок, это, скорее всего, хвойное вечнозеленое растение.

Одиночные иглы : Иглы на многих вечнозеленых деревьях прикрепляются к ветке. Они могут выглядеть как колышки (ель , ), чашечки (ель , ), черешки или стебли листьев (болиголов , кипарисовик лысый и пихта дугласова ). Деревья в этой подкатегории вечнозеленых деревьев - это обычно ели, ели, кипарисы или болиголовы.

Игла для кластеров и пучков : Кучки или пучки листьев на соснах и лиственницах называются пучками.Количество взрослых игл на пучок помогает различать сосны и лиственницы .

Например, можно ожидать, что у большинства видов сосны от 2 до 5 игл на пучке. У лиственницы будет несколько пучков иголок. Имейте в виду, что лиственницы ежегодно сбрасывают хвою, и хвоя со временем пожелтеет.

Лиственные деревья

Определяя листья на лиственных деревьях, сначала посмотрите, как они расположены на стебле.Некоторые листья растут попеременно вдоль стебля, а некоторые растут парами напротив друг друга вдоль стебля.

Затем посмотрите на структуру листьев. Все листья имеют два основных отдела: черешок и пластинку . Черешок - это стебель, который прикрепляет пластинку к стеблю. Пластинка - это листовая пластинка и плоская часть, где происходит фотосинтез. Листья с неразделенной пластинкой называются простыми листьями. Листья, образующие сборные листочки, называются сложными.

Составные листья могут быть подразделены на подклассы в зависимости от того, как они расположены. Пальчато-сложные листья - это листочки, которые отходят непосредственно от конца черешка. Они расходятся (группами по три и более) и выглядят как пальцы на ладони. Перисто-сложные листья имеют листочки, которые отходят от жилки, которая соединяется с черешком. Эти листочки расположены на черешке противоположным образом, и они могут быть расположены равномерно или неравномерно.

По Расположение листьев : Альтернативные и противоположные образцы

Чередующиеся листья расположены между собой на противоположных сторонах стебля.Эти листья имеют тенденцию расти в шахматном порядке, чередующимся образом.

Противоположные листья (простые или сложные) расположены прямо напротив друг друга на одном стебле. Они также имеют тенденцию расти парами на стебле.

По Структура листа : Простые и сложные листья

У простого листа дерева одна пластинка прикреплена к стеблю.

В составном листе лист разделен на листочки, которые прикрепляются к средней жилке своими стеблями. Если составные листья чередуются по форме и выглядят как перо, их называют перистыми сложными листьями.Перисто-сложные листья делятся на другую подкатегорию: нечетные (количество листочков нечетное), дважды перистые или двуперистые (что означает, что листочки сами делятся на более мелкие листочки) и четные (что означает, что на ветке есть четное количество листочков.

Как было сказано ранее, форма листьев напоминает ладонь.

Как определить дерево по коре

Если вам интересно, как распознать деревья, когда все листья опали, вы всегда можете посмотреть на кору дерева. Вы обнаружите, что кора деревьев имеет уникальный узор - своего рода отпечаток пальца. Таким образом, вы не ожидаете, что нет двух абсолютно одинаковых рисунков коры. Несмотря на то, что некоторые виды деревьев имеют схожие типы коры, все они имеют свою уникальную идентичность.Из-за этого вы можете рассматривать идентификацию деревьев по коре как другие типы опций идентификации деревьев. Все, что вам нужно сделать, это начать с широкой категории типов коры деревьев, а затем посмотреть на другие характеристики. Таким образом, вы сможете отличить похожие типы коры.

Лучшие приложения для идентификации деревьев около

Существует множество приложений для идентификации деревьев, но не все из них стоят загрузки или вложений. Некоторые приложения позволяют пользователям загружать изображения для идентификации деревьев и другие сведения, которые помогают определить, какой это тип дерева.Вот несколько приложений для идентификации, которые вы можете использовать со своими смартфонами.

Мгновенно идентифицируйте растения всех видов: цветы, деревья, суккуленты, грибы, кактусы и многое другое! PlantSnap - это революционное приложение для идентификации растений от Earth.com, которое поможет вам мгновенно идентифицировать растения в одно мгновение.

Функции PlantSnap :
Определите растения с помощью камеры
• Мгновенно узнавайте названия растений, цветов и деревьев с помощью изображения.
• Откройте приложение PlantSnap, сделайте снимок и посмотрите, как база данных PlantSnap присвоит растению имя за секунды.
Автоматическое определение растений для идентификации
• PlantSnap автоматически сообщает вам, когда растение хорошо обрамлено.
• Коснитесь экрана, где цветок выделен для наиболее точных результатов.
Идентификация растений в дополненной реальности (требуется iOS12)
• Смотрите потрясающие анимации в дополненной реальности над растением.
• Просматривайте информацию о заводе через интерфейс дополненной реальности.
База данных предприятий
• Наша база данных является глобальной, и наши результаты мгновенны. В настоящее время в нашей всемирной базе данных содержится 585 000 видов растений.
• В настоящее время в базе данных PlantSnap содержится 90% всех известных видов растений на Земле, и мы продолжаем обучать больше видов в нашем алгоритме каждый месяц.
Алгоритмы идентификации и обучения растений
• Наш алгоритм переобучается и улучшается каждый месяц с использованием более 200 000 анонимных изображений, которые наши пользователи делают каждый день.
• PlantSnap будет обновляться автоматически каждый раз, когда мы добавляем новую партию видов, никаких дополнительных сборов не требуется.

Идентификатор британского дерева (Google Play и App Store)

Это приложение - отличное приложение для идентификации дерева с помощью коры, потому что оно позволяет идентифицировать дерево по любой его части. Это приложение было разработано Woodland Trust и подходит для Android и iOS. Компания была основана в 1972 году.

Основная цель этой организации - защитить существующие лесные массивы, восстановить старые лесные массивы, которые были в руинах, и создать новые лесные территории.В качестве приложения для идентификации деревьев приложение Woodland Trust Tree Identification может определять 50 видов деревьев и кустарников, произрастающих в Великобритании, а также может помочь в идентификации неместных деревьев.

Идентификатор дерева исследований Вирджинии (Google Play и App Store)

Приложение

Virginia Tech для идентификации деревьев - безусловно, популярное приложение, которое обнаружил практически каждый, кто интересуется изучением деревьев. Их обширная дендрология привела к огромной коллекции идентификационных изображений деревьев.

Их приложение для идентификации по дереву позволяет вам получать их обширные данные прямо на вашем смартфоне (как Android, так и IOS).

LeafSnap (AppStore)

LeafSnap - это кульминация полевых руководств, которые предоставляют образовательную информацию о деревьях. Приложение предназначено только для IOS и включает только базу данных деревьев, найденных в Северо-Востоке США. Приложение поддерживается многими учеными, разработчиками и исследователями из Смитсоновского института, Колумбийского университета и Университета Мэриленда.

Пользователи получают основную идентификационную информацию о деревьях вместе с фотографиями различных видов. Особенность, которая действительно делает это приложение уникальным, - это возможность пользователя сделать изображение дерева, которое он хочет идентифицировать (так называемая функция LeafSnap). Эта функция загружает изображение и использует сложный алгоритм для распознавания породы дерева.

В приложении есть интерактивный компонент, который будет собирать информацию об идентификации вашего дерева и отправлять ее профессиональным ученым по всему миру.Эти ученые будут использовать эту информацию, чтобы помочь им понять, как различные виды функционируют в режиме реального времени.

iKnow Trees Lite и Pro (Google Play)

Совершенное ПОЛЕВОЕ РУКОВОДСТВО по ДЕРЕВАМ ЕВРОПЫ и СЕВЕРНОЙ АМЕРИКИ, все в вашей ладони! Скачайте, и вы получите обширную библиотеку, полную фактов, цифр и изображений. Узнайте, где можно найти определенные виды, как выглядят и на вкус их листья, цветы и плоды! Найдите вдохновение и познакомьтесь с природой по-новому!


Выявление деревьев - жизнеспособная часть лесного хозяйства.Надеюсь, это руководство дало вам больше информации по теме исследования, которое поможет нам сохранить населенными лесные массивы, очистить воздух, наши пейзажи красивыми, наши дома будут построены, а наши дворы уютными.

Посмотрите это видео о том, как идентифицировать дерево по коре и по листу из Wood от Wright за последние

Топ-25 ветроустойчивых деревьев Настоящая рождественская елка .

гиперпараметров Настройка случайного леса в Python | by Will Koehrsen

Я включил код Python в эту статью, где он наиболее поучителен. Полный код и данные для отслеживания можно найти на странице проекта Github.

Лучше всего думать о гиперпараметрах, как о настройках алгоритма, которые можно настроить для оптимизации производительности, точно так же, как мы можем повернуть ручки AM-радио, чтобы получить четкий сигнал (или ваши родители могли бы это сделать!). В то время как параметры модели изучаются во время обучения, такие как наклон и пересечение в линейной регрессии, специалист по анализу данных должен установить гиперпараметров перед обучением .В случае случайного леса гиперпараметры включают количество деревьев решений в лесу и количество функций, учитываемых каждым деревом при разделении узла. (Параметры случайного леса - это переменные и пороговые значения, используемые для разделения каждого узла, изученного во время обучения). Scikit-Learn реализует набор разумных гиперпараметров по умолчанию для всех моделей, но не гарантируется, что они будут оптимальными для проблемы. Лучшие гиперпараметры обычно невозможно определить заранее, а при настройке модели машинное обучение превращается из науки в разработку, основанную на пробах и ошибках.

Гиперпараметры и параметры

Настройка гиперпараметров больше полагается на экспериментальные результаты, чем на теорию, и, таким образом, лучший метод определения оптимальных настроек - это попробовать множество различных комбинаций для оценки производительности каждой модели. Однако оценка каждой модели только на обучающей выборке может привести к одной из самых фундаментальных проблем машинного обучения: переобучению.

Если мы оптимизируем модель для обучающих данных, то наша модель будет очень хорошо оцениваться на обучающем наборе, но не сможет обобщаться на новые данные, например, на тестовый набор.Когда модель хорошо работает на обучающем наборе, но плохо работает на тестовом наборе, это называется переобучением или, по сути, созданием модели, которая очень хорошо знает обучающий набор, но не может применяться к новым задачам. Это похоже на студента, который запомнил простые задачи из учебника, но не знает, как применять концепции в беспорядочном реальном мире.

Модель overfit может выглядеть впечатляюще на обучающем наборе, но будет бесполезна в реальном приложении. Следовательно, стандартная процедура оптимизации гиперпараметров учитывает переоснащение посредством перекрестной проверки.

Технику перекрестной проверки (CV) лучше всего объяснить на примере с использованием наиболее распространенного метода - K-Fold CV. Когда мы приближаемся к проблеме машинного обучения, мы обязательно разделяем наши данные на обучающий и тестовый набор. В K-Fold CV мы дополнительно разбиваем наш обучающий набор на K подмножеств, называемых складками. Затем мы итеративно подбираем модель K раз, каждый раз обучая данные на K-1 складок и оценивая K-ю складку (называемую данными проверки). В качестве примера рассмотрим подгонку модели с K = 5.Первую итерацию мы тренируем на первых четырех складках и оцениваем на пятой. Во второй раз мы тренируемся в первом, втором, третьем и пятом раза и оцениваем в четвертом. Мы повторяем эту процедуру еще 3 раза, каждый раз оценивая по разному. В самом конце обучения мы усредняем производительность по каждой из складок, чтобы получить окончательные метрики проверки для модели.

5-кратная перекрестная проверка (Источник)

Для настройки гиперпараметров мы выполняем множество итераций всего процесса K-Fold CV, каждый раз используя разные настройки модели.Затем мы сравниваем все модели, выбираем лучшую, обучаем ее на полном обучающем наборе, а затем оцениваем на тестовом наборе. Это звучит ужасно утомительно! Каждый раз, когда мы хотим оценить другой набор гиперпараметров, мы должны разделить наши обучающие данные на K раз, обучить и оценить K раз. Если у нас есть 10 наборов гиперпараметров и мы используем 5-кратное CV, это соответствует 50 циклам обучения. К счастью, как и в случае с большинством проблем в машинном обучении, кто-то решил нашу проблему, и настройка модели с помощью K-Fold CV может быть автоматически реализована в Scikit-Learn.

Обычно мы имеем лишь смутное представление о лучших гиперпараметрах, и поэтому лучший способ сузить наш поиск - это оценить широкий диапазон значений для каждого гиперпараметра. Используя метод Scikit-Learn RandomizedSearchCV, мы можем определить сетку диапазонов гиперпараметров и произвольно выбирать из сетки, выполняя K-Fold CV с каждой комбинацией значений.

Вкратце, прежде чем мы перейдем к настройке модели, мы имеем дело с проблемой машинного обучения с контролируемой регрессией.Мы пытаемся предсказать температуру завтра в нашем городе (Сиэтл, Вашингтон), используя прошлые исторические данные о погоде. У нас есть 4,5 года тренировочных данных, 1,5 года тестовых данных, и мы используем 6 различных функций (переменных), чтобы делать наши прогнозы. (Полный код для подготовки данных см. В записной книжке).

Давайте быстро рассмотрим особенности.

Функции для прогнозирования температуры

В предыдущих сообщениях мы проверяли данные на предмет аномалий и знаем, что наши данные чистые.Таким образом, мы можем пропустить очистку данных и сразу перейти к настройке гиперпараметров.

Чтобы посмотреть на доступные гиперпараметры, мы можем создать случайный лес и проверить значения по умолчанию.

 из sklearn.ensemble import RandomForestRegressorrf = RandomForestRegressor (random_state = 42) from pprint import pprint # Посмотрите на параметры, используемые нашим текущим лесом 
print ('Параметры, используемые в настоящее время: \ n')
pprint (rf.get_params ()) Используемые в настоящее время параметры:

{'bootstrap': True,
'criterion': 'mse',
'max_depth': None,
'max_features': 'auto',
'max_leaf_nodes': None,
'min_impurity_decrease' : 0.0,
'min_impurity_split': Нет,
'min_samples_leaf': 1,
'min_samples_split': 2,
'min_weight_fraction_leaf': 0,0,
'n_estimators': 10,
'n_jobs': 1,
'oobse_score ,
'random_state': 42,
'verbose': 0,
'warm_start': False}

Вау, это довольно обширный список! Как узнать, с чего начать? Хорошее место - документация по случайному лесу в Scikit-Learn. Это говорит нам о том, что наиболее важными параметрами являются количество деревьев в лесу (n_estimators) и количество функций, рассматриваемых для разделения на каждом листовом узле (max_features).Мы могли бы прочитать исследовательские статьи о случайном лесу и попытаться теоретизировать лучшие гиперпараметры, но более эффективно использовать наше время - просто попробовать широкий диапазон значений и посмотреть, что работает! Мы попробуем настроить следующий набор гиперпараметров:

Случайная сетка гиперпараметров

Чтобы использовать RandomizedSearchCV, нам сначала нужно создать сетку параметров для выборки во время подбора:

 из sklearn.model_selection import RandomizedSearchCV # Количество деревьев в случайном лесу 
n_estimators = [int (x) for x in np.linspace (start = 200, stop = 2000, num = 10)]
# Количество функций, которые следует учитывать при каждом разбиении
max_features = ['auto', 'sqrt']
# Максимальное количество уровней в дереве
max_depth = [int (x) для x в np.linspace (10, 110, num = 11)]
max_depth.append (None)
# Минимальное количество выборок, необходимых для разделения узла
min_samples_split = [2, 5, 10]
# Минимальное количество выборок, необходимых для каждого конечного узла
min_samples_leaf = [1, 2, 4]
# Метод выбора выборок для обучения каждого tree
bootstrap = [True, False] # Создать случайную сетку
random_grid = {'n_estimators': n_estimators,
'max_features': max_features,
'max_depth': max_depth,
'min_samples_split': min_samples_leaf_split ': min_samples47_split min_samples_leaf,
'bootstrap': bootstrap} pprint (random_grid) {'bootstrap': [True, False],
'max _depth ': [10, 20, 30, 40, 50, 60, 70, 80, 90, 100, None],
' max_features ': [' auto ',' sqrt '],
' min_samples_leaf ': [1, 2, 4],
'min_samples_split': [2, 5, 10],
'n_estimators': [200, 400, 600, 800, 1000, 1200, 1400, 1600, 1800, 2000]}

На каждом итерации, алгоритм выберет разностную комбинацию признаков.Всего 2 * 12 * 2 * 3 * 3 * 10 = 4320 настроек! Однако преимущество случайного поиска заключается в том, что мы не пробуем каждую комбинацию, а выбираем случайным образом для выборки широкого диапазона значений.

Обучение случайному поиску

Теперь мы создаем случайный поиск и подгоняем его, как любую модель Scikit-Learn:

 # Используйте случайную сетку для поиска лучших гиперпараметров 
# Сначала создайте базовую модель для настройки
rf = RandomForestRegressor ( )
# Случайный поиск параметров с использованием трехкратной перекрестной проверки,
# поиск по 100 различным комбинациям и использование всех доступных ядер
rf_random = RandomizedSearchCV (Estimator = rf, param_distributions = random_grid, n_iter = 100, cv = 3, verbose = 2, random_state = 42, n_jobs = -1) # Подходит для модели случайного поиска
rf_random.fit (train_features, train_labels)

Самыми важными аргументами в RandomizedSearchCV являются n_iter, который контролирует количество различных комбинаций, которые нужно попробовать, и cv, которое является количеством сверток, используемых для перекрестной проверки (мы используем 100 и 3 соответственно). Больше итераций покроют более широкое пространство поиска, и большее количество кратных сокращений сокращает вероятность переобучения, но увеличение каждого из них увеличит время выполнения. Машинное обучение - это область компромиссов, а производительность в зависимости от времени - одна из самых фундаментальных.

Мы можем просмотреть лучшие параметры, подбирая случайный поиск:

 rf_random.best_params_  {'bootstrap': True, 
'max_depth': 70,
'max_features': 'auto',
'min_samples_leaf': 4,
'min_samples_split': 10,
'n_estimators': 400}

На основе этих результатов мы сможем сузить диапазон значений для каждого гиперпараметра.

Оценить случайный поиск

Чтобы определить, дал ли случайный поиск лучшую модель, мы сравниваем базовую модель с лучшей моделью случайного поиска.

 def Assessment (model, test_features, test_labels): 
predictions = model.predict (test_features)
errors = abs (predictions - test_labels)
mape = 100 * np.mean (errors / test_labels)
precision = 100 - mape
print ('Характеристики модели')
print ('Средняя ошибка: {: 0,4f} градуса.'. формат (np.mean (errors)))
print ('Точность = {: 0,2f}%.'. format ( точность))

точность возврата

base_model = RandomForestRegressor (n_estimators = 10, random_state = 42)
base_model.fit (train_features, train_labels)
base_accuracy = оценить (base_model, test_features, test_labels) Производительность модели
Средняя ошибка: 3,9199 градусов.
Точность = 93,36%.
best_random = rf_random.best_estimator_
random_accuracy = оценить (best_random, test_features, test_labels) Производительность модели
Средняя ошибка: 3,7152 градуса.
Точность = 93,73%.
print ('Улучшение {: 0.2f}%.'. Формат (100 * (random_accuracy - base_accuracy) / base_accuracy)) Улучшение 0.40%.

Мы добились впечатляющего улучшения точности на 0,4%. Однако в зависимости от приложения это может быть значительным преимуществом. Мы можем улучшить наши результаты, используя поиск по сетке, чтобы сосредоточиться на наиболее многообещающих диапазонах гиперпараметров, обнаруженных при случайном поиске.

Случайный поиск позволил сузить диапазон для каждого гиперпараметра. Теперь, когда мы знаем, на чем сосредоточить наш поиск, мы можем явно указать каждую комбинацию настроек, чтобы попробовать. Мы делаем это с помощью GridSearchCV, метода, который вместо случайной выборки из распределения оценивает все определяемые нами комбинации.Чтобы использовать Grid Search, делаем еще

.

Как определить возраст дерева и почему это имеет значение

Определить возраст дерева путем подсчета колец

Годовые кольца дают представление о том, какое давление окружающей среды испытывает дерево в течение его срока службы. Кольца дерева могут не только сказать нам возраст дерева. Другие интересные вещи, которые вы можете узнать из годичных колец:

Состояние лесов Канады: годовой отчет за 2017 год, Natural Resources Canada, 2017.Воспроизведено с разрешения Министерства природных ресурсов Канады, Канадская лесная служба, 2018.

Подсчет годичных колец возможен, поскольку на многих деревьях ежегодно вырастают новые ткани. Светлая и более широкая кольцевая ткань вырастает весной и в начале лета, в то время как дерево вырастает темной более узкой тканью в конце лета и осенью из-за меньшего количества питательных веществ и меньшего количества солнечного света. Темное кольцо и соседнее светлое кольцо обозначают один год роста дерева. Подсчитайте темные кольца, чтобы определить возраст дерева.

Кольца роста на деревьях Определите возраст дерева с помощью инкрементного сверлильного станка.источник

Определите возраст дерева с помощью рулетки (да, вы все правильно прочитали!)

Вы можете оценить возраст дерева, не считая колец. Все, что вам нужно знать, - это порода дерева и его окружность. Также требуется карта деревьев и факторов их роста. Ученые понимают, что деревья растут с разной скоростью. Кроме того, они знают, что разные деревья по-разному реагируют на факторы окружающей среды. Зная это, исследователи смогли вычислить фактор роста для каждого вида деревьев.Ниже я привел таблицу факторов роста. Этот метод можно использовать в большой деятельности с детьми среднего и старшего школьного возраста.

  1. Определите правильный вид дерева. Ознакомьтесь с предложением Amazon ниже, чтобы определить деревья Северной Америки рядом с вами.
  2. Оберните рулетку вокруг ствола дерева на высоте около 4½ футов над землей, измеряя окружность ствола в дюймах.
  3. Умножьте длину окружности дерева на 3,14, чтобы определить диаметр дерева в дюймах.
  4. Найдите в таблице ниже коэффициент роста вашего дерева и умножьте его на диаметр дерева.

Дерево Фактор роста
Бук американский 6
Вяз американский 4
Платан американский 4
Сосна австрийская 4.5
Черная вишня 5
Черный клен 5
Черный орех 4.5
Осина 2
Конский каштан 8
Ель голубая колорадская 4,5
Хлопковая древесина 2
Пихта Дугласа 5
Европейская бук 4
Береза ​​белая 5
Ясень зеленый 4
Айронвуд 7
Кизил 7
Липа мелколистная 3
Дуб красный северный 4
Клен обыкновенный 4.5
Ель обыкновенная 5
Дуб сосновый 3
Редбуд 7
Клен красный 4,5
Сосна красная 5,5
Река береза ​​ 3,5
Дуб алый 4
Сосна обыкновенная 3,5
Шагбар гикори 7,5
Дуб черепичный 6
Дуб Шумард 3
Клен серебристый 3
Клен сахарный 5.5
Сладкая камедь 4
Тюльпанное дерево 3
Ясень белый 5
Пихта белая 7,5
Дуб белый 5
Белая сосна 5
Желтый конек 5

Источники: Дерево обучения проекта Living Urn & Minnesota

Расчетный возраст сахарного клена:
  1. окружность = 5 футов 4 дюйма
  2. его диаметр = 64 дюйма / 3.14 = 20,4 дюйма
  3. 5,0 (фактор роста ) x 20,4 дюйма (диаметр) = 102

Этому сахарному клену около 102 лет.

.

Как визуализировать дерево решений из случайного леса в Python с помощью Scikit-Learn | by Will Koehrsen

  1. Создайте поезд модели и извлеките: мы могли бы использовать одно дерево решений, но поскольку я часто использую случайный лес для моделирования, он используется в этом примере. (Деревья будут немного отличаться друг от друга!).
 из sklearn.ensemble import RandomForestClassifier 
model = RandomForestClassifier (n_estimators = 10) # Train
model.fit (iris.data, iris.target)
# Извлечь отдельное дерево
Estimator = model.estimators_ [5]

2. Экспорт дерева как .dot файл: Это использует функцию export_graphviz в Scikit -Учиться. Здесь есть много параметров, которые управляют внешним видом и отображаемой информацией. Взгляните на документацию для уточнения деталей.

 из sklearn.tree import export_graphviz # Экспортировать как точечный файл 
export_graphviz (Estimator_limited,
out_file = 'tree.точка ',
feature_names = iris.feature_names,
class_names = iris.target_names,
Round = True, ratio = False,
precision = 2, fill = True)

3. Преобразовать dot в png с помощью системной команды : запуск системных команд на Python может быть удобен для выполнения простых задач. Для этого требуется установка graphviz, в которую входит утилита dot. Полный список вариантов преобразования можно найти в документации.

 # Преобразовать в png 
из вызова импорта подпроцесса
call (['точка', '-Tpng', 'tree.dot', '-o', 'tree.png', '-Gdpi = 600'])

4. Визуализируйте : лучшие визуализации появляются в Jupyter Notebook. (Аналогично, вы можете использовать matplotlib для отображения изображений).

 # Отображение в jupyter notebook 
из IPython.display import Image
Image (filename = 'tree.png')

Замечания

При случайном лесу каждое дерево будет построено по-своему.Я использую эти изображения для отображения аргументов в пользу дерева решений (а затем и случайного леса), а не для конкретных деталей.

Если у вас много объектов, полезно ограничить максимальную глубину в деревьях. В противном случае вы получите массивные деревья, которые выглядят впечатляюще, но совершенно не могут быть интерпретированы! Вот полный пример с 50 функциями.

.

От чего зависит, насколько высоким может вырасти дерево? | Статьи

Лесник Джон О'Брайен и (предположительно) очень высокий болиголов восточной породы. Фото Джима Блока.

Отчасти рост дерева основан на конкуренции со стороны соседей. Его главный приоритет - получить доступ к солнцу, а подняться в лес - это единственный путь. (Вырастет открытое дерево - обратите внимание, что у дворового клена вся крона, а стебля нет.)

Но это объясняет, почему дерево вырастает высоким, а не как. Высота дерева отчасти определяется его генами (вы можете нянчить вишню сколько угодно, но она никогда не будет такой же высокой, как короткая черная вишня). Самые высокие деревья на северо-востоке - белые сосны, достигающие высота более 150 футов, а самый высокий - 170 футов. Наша самая высокая лиственная древесина - это белый ясень, способный вырасти до 150 футов в высоту.

Высота дерева также определяется условиями окружающей среды. Большинство деревьев могут быть выше, чем они есть на самом деле, они просто ограничены недостатком света, воды или питательных веществ.

Самые высокие деревья на планете - это прибрежные секвойи. Гигантские секвойи, фунт за фунтом, массивнее (в три раза больше самого большого животного, синего кита), но все же примерно на восточное дерево короче самых высоких секвойи. Действительно, самое высокое известное отдельное дерево на Земле - секвойи, известные под прозвищем Гиперион. При высоте 379 футов Гиперион на 209 футов выше самого высокого дерева, известного в Новой Англии.

Почему секвойи намного выше наших деревьев и всех остальных?

Все сводится к воде - не столько к водоснабжению, сколько к физике движущейся воды.Все мы знаем, что деревьям нужна вода, и что она идет из земли. Транспортировка воды от корней через ствол к листьям является сложной задачей. В отличие от животных, в сосудистой системе дерева нет сердца; нет никакого насоса. Вода не поднимается по дереву. Вместо этого его тянут сверху: молекулы воды имеют тенденцию прилипать друг к другу и к другим веществам. Когда влага испаряется с поверхности листа, она тянет за собой столб воды, который простирается до корней.Вода вытягивается из почвы, чтобы заменить то, что было потеряно наверху. По мере того как дерево становится выше, становится все труднее получать воду до самых верхних листьев. В конце концов, это приводит к стрессу от засухи и снижению фотосинтеза и роста.

Всем деревьям приходится иметь дело с этой реальностью физики, но эти долговязые секвойи справляются с ней лучше, чем любые другие. И, по мнению некоторых исследователей, их превосходство может происходить в основном из-за тумана, в котором они живут. Гигантские секвойи существуют только в узкой полосе на нескольких сотнях прибрежных миль в северной Калифорнии.Они растут во влажных лесах с умеренным климатом в крутых долинах, защищены от ветра и ежегодно получают более 100 дюймов осадков. Эти леса отличаются стабильно прохладными влажными условиями и обилием туманов.

Очевидно, секвойи способны впитывать воду из тумана прямо в свои листья. По данным Службы национальных парков, управляющих самыми высокими из них, на туман приходится 40 процентов влаги, потребляемой секвой. Поэтому вместо того, чтобы бороться с физикой вытягивания сотен галлонов воды из почвы через сложную и очень длинную сосудистую сеть дерева, они прибегают к более удобному источнику.Имея доступ к воде в тумане прямо возле листьев, водопроводная проблема становится чем-то вроде преимущества водопровода.

Если бы снег, ветер, засуха и мошки дали деревьям физиологическое преимущество в высоте, наши наверняка были бы выше.

Майкл Снайдер, лесник, комиссар Департамента лесов, парков и отдыха штата Вермонт.

.

Смотрите также

Сайт о Бане - проект, посвященный строительству, эксплуатации и уходу за русской баней. Большой сборник статей, который может быть полезен любому любителю бани

Содержание, карта сайта.