Как расщепить дерево


Я выживаю везде!: РАСЩЕПЛЕНИЕ БРЕВНА НА ДОСКИ


Есть у древесины замечательное свойство — расщепляться вдоль волокон под действием клина.
Именно это свойство используем мы, когда колем дрова, расщепляем лучину. С глубокой древности и до изобретения пилы доски для строительства и других хозяйственных нужд получали исключительно раскалыванием бревен вдоль волокон.
Но и позже, когда появились пилы, деревенские зодчие предпочитали изготавливать доски для кровли по старинке. И вот почему. Пила, перерезая древесные волокна, открывала доступ влаге внутрь доски, и от этого она быстрей загнивала. У колотой доски цельность волокон не нарушалась, а значит, и кровля из таких досок служит дольше.

Брёвна расщепляют на доски с помощью топоров и деревянных клиньев и помощи деревянных кувалдочек . Для этого подготовленное бревно кладут на подкладки или куда по удобнее, если на землю, то вбивают клинья для поддержки бревна, чтобы оно не каталось во время расщепления. Далее размечают линию, и топором делают насечки, по которыми будет расщепляться бревно, если надо бревно расщепить на несколько досок, то надо несколько линий. Далее с торца в бревно загоняют большой топор и начинают расщеплять помогая клиньями и вторым топором. Если сучков нет, то процесс расщепления довольно быстр, ну а с сучками придется повозиться, их можно пропиливать ножовкой, или перерубать топором. После расщепления доски нужно обтесать от грубых неровностей и они готовы к дальнейшей работе. Так же доски после можно тщательно обработать рубанком для ровной и гладкой поверхности, и такие доски уже пойдут на изготовление многих вещей, мебели, дверей, оконных рам и т.д.

Для изготовления доски, сначала по всей длине бревна намечали зарубы, в них вгоняли клинья, бревно расщеплялось на две половины, из них и вытесывали доски. Такие доски называли «тесницами». Делали их специальным топором – «потесом», у которого широкое лезвие и односторонний срез.

кроме того, можно также расщепить дерево и не только вдоль , но и по срезу или срубу.. также вставляется клин и вбивается в дерево.

Источник:

источник

Как скрепить расщепленные ветви садового дерева

Часто под тяжестью плодов на деревьях, особенно если вы неправильно поставили подпоры, или же при сильном ветре ветви отламываются, расщепляются. И если своевременно не принять мер, расщепы могут превратиться в дупла, а ветви — заболеть и отмереть. Две расщепленные толстые ветви можно прочно скрепить. И если это сделано правильно, они срастаются и продолжают плодоносить.

Один из надежных способов — скрепление при помощи двух деревянных брусков. Пораненные места предварительно слегка зачищают острым садовым ножом, затем ветви соединяют и связывают толстой проволокой. Под бруски и проволоку необходимо подкладывать мешковину или другой мягкий материал во избежание повреждений здоровой коры дерева.

Запись опубликована в рубрике Дачные советы. Добавьте в закладки постоянную ссылку.

что делать и как вылечить дерево?

Яблоня – дерево, у которого слабая, хрупкая древесина.

Поэтому у яблонь, растущих без правильной обрезки, то есть неимеющих правильную конструкцию, зачастую случаются продольные трещины на поверхности ствола, а временами дерево ломается вдоль на 2 половины.

Спасательную процедуру необходимо провести как можно раньше.

О причинах того, почему у вас раскололась яблоня и что делать в этом случае, пойдет речь ниже.


Содержание статьи:

Треснул ствол у яблони — что делать?

Очень печально видеть, как треснула яблоня: что делать в таком случае? Для правильного лечения есть план действий:

  1. Не надо паниковать! Нужно, подойдя поближе, оценить тяжесть раны;
  2. Знайте, что попытка просто чем-то закрыть рану — не есть спасение дерева от такой беды;
  3. Если уж дачник начал какой-то один вид лечения, то его необходимо довести до конца, так как непрерывная смена способов лечения — это надежный способ убить дерево;
  4. Каждый сезон требует применения своего способа лечения (на зиму и на лето раны замазывают по-разному!).

Когда рана свежа, то шанс приживаемости максимально высок. Но если трещина случилась давно и края коры высохли, то почти бесполезно стягивать такое повреждение (особенно, если дерево расщепило пополам) или чем-то мазать, если это «состарившаяся» трещина в стволе. Старую трещину залечивают так же, как и дупло.

Важно! Уточняя последний пункт плана, стоит отметить существенные отличия лечения по временам года. Так, если это время начала сентября и до первого снега, то под зимний период никто не мажет разлом коровяком с жирной глиной, ухудшится приживаемость. На зимние холода надо мазать лишь «жирным варом». Для голой древесины такая замазка под зимний период — очень подходящая.

Когда из зоны рядом с раной в следующем году покажутся отростки, то их не выламывают сразу.

Смотрите на видео, как починить треснувший ствол яблони:

Если у яблони треснул ствол

Сначала надо постараться соединить яблоню воедино, а потом защитить рану от влияния неблагоприятных факторов.

Для соединения и фиксации расщепа нужны:

Сам хомут надевают на ствол так, чтобы меньшая часть ствола была под хомутом.

На более крупной части ствола под проволоку обязательно подложить подкладки из толстых кусков резины в виде пластин или лоскуты войлока.

Такие прокладки на кору яблони защитят дерево, иначе при стягивании легко содрать живую часть коры.

После наложения хомута и проволоки её закручивают наподобие «наложения жгута». Если дерево крупное, то делают эту операцию вдвоем.

Когда же нет такой возможности, то после максимально возможной утяжки трещины и фиксации закрутки с наиболее разошедшейся части дополнительно вворачивают в дерево саморезы 5 см длины с двух сторон вдоль раны, попарно, через каждые 6-8 см.

На них «шнуровкой» кладут проволоку-двойку, начиная снизу вверх, с максимально возможным усилием и «зашнуровывают» с последующим фиксированием концов проволоки.

Стянув ствол, чтобы щель исчезла после стяжки и не была видна, изготовляют замазочный состав. Для этого нужны:

Всё надо развести водой до состояния жирной деревенской сметаны и потом намазать всё место раны, после наложить бинт и снова мазать смесью.

Ствол после обработки замазочной смесью.

Берётся только медицинский нестерильный бинт, но можно и широкий отрез марли. Подручная ветошка или мешковина нежелательна и годится в самом безысходном варианте.

Весной смесь удалить, бинты снять, промыть, края раны обновить и покрыть варом на основе канифоли.

Если беда приключилась в феврале-марте, а части удалось уже совместить и твердо неподвижно закрепить, то сомкнувшуюся трещину надо мазать расплавленным варом, а корьевой слой забеливать краской для побелки стволов или известью с клеем. В июне окраску смывают, а лишний вар убирают.

Совет! Вар не годится для нанесения поверх живой коры, если её хотят срастить. Им мазать разрешено только те места, которые никак не получится соединить вместе.



Яблоня треснула пополам

Когда дачник, выйдя в сад, замечает, что крупная развилка на стволе треснула и повредила ствол, либо дерево расщепилось до основания, или даже трещина зашла вглубь почвы (внутрь подземной части ствола), яблоню можно попытаться спасти.

Выход только один: стягивание разлома до его первоначального положения. После этого необходимо закрепление такой стяжки.

Только так есть шанс на сращивание перелома. Это необходимо сделать так, чтобы скрепляющим материалом охватить ствол с обеих сторон.

Наиболее простым вариантом скрепления расщеплённых разветвлений стволов считается скрепление разлома при помощи двух брусков из твёрдой древесины. Если у хозяина не имеется деревяшек, то можно использовать деревянные дощечки от ящиков или толстые палки.

Толщина их: от 2 до 6 см, а длина: 17-25 см. Для скрепления желательно применять сталистую проволоку от 2 до 3 мм для мелких ран и от 5 мм для крупных.

Деревяшки или палки необходимы для того, чтобы проволока не врезалась в кору яблоневого ствола. Под досочки в дополнение необходимо подсунуть холстину или сукно.

Завершив соединение расщепа, ветви на меньшей части скола подпирают «тычками»-подпорками.

Скрепление ствола с помощью брусков и троса.

Совет! При большом количестве яблок нужно устанавливать опоры, чтобы предотвратить раскалывание как крупных веток, так и самого ствола. Как только ветви начинают сильно прогибаться под грузом плодов, необходимо загруженные яблоками ветки подпереть подпорками, не дожидаясь разлома яблони пополам.

Подпорка для веток при обильном урожае яблок.

Иногда можно устранить разлом просто удалением меньшей из разломившихся долей ствола, сохранив самую крупную. Тогда ненужную долю спиливают по нижней кромке самого места расщепа.

При этом учитывают, что поверхностный слой спила должен находиться в максимально гладком состоянии. Оголенную рану покрывают смесью воска и смальца, 1 к 1, для защиты от высыхания и попадания заразных заболеваний, а затем можно укутать старым агроволокном.

Если треснул ствол у молодой яблоньки?

Первое, что делают при такой беде, это совмещают рану. Сжав её, сколько можно, хомутными стяжками, применяемыми для водопроводных труб подходящего диаметра.

Если останется щель от раны, то не страшно, если её ширина:

Когда в одиночку сразу полностью сжать не получается, не отчаиваются. Для этого понемногу подвинчивают соединения, каждый день на полный оборот. Делая так неделю, можно заставить дерево «подчинится», постепенно соединив края расщеплённого ствола вплотную.

Когда раны медленно сжимают, то внутрь расщепа можно залить воск (только там, где древесина, а не камбий).

Осторожно! Он не должен попадать на кору! По мере сжатия излишек выдавится из яблоньки и его убирают.

Если трещина не очень крупная, можно сильно не печалиться. Такие трещины промазывают вначале раствором хлоргексидина (100 мл на литр воды), далее замазывают варом на основе живицы. Потом заматывают куском лутрасила, если впереди зима.

Для того, чтобы ускорить зарастание, надо нанести продольные надрезы на «раненные корьевые натёки». Глубиной 2-4 мм, по кромке нарастания новой коры, через каждый 1 см. Это позволит быстрее зарастить щель, оставшуюся после расщепа.



Если треснул ствол старой яблони?

Старые стволы яблонь лопаются иногда глубоко и чем раньше помогут такой яблоне, тем лучше. Для этого:

  1. Сверлят отверстия 2-2,5 см в диаметре, по два с каждой стороны;
  2. Берут два длинных прочных болта и, продев их каждый в своё отверстие, через обе части стягивают гайками так, чтобы концы раны оказались вместе. Если дерево тоньше, то толщину болтов подбирают так, чтобы и дереву не навредить и чтобы болты выдержали это натяжение.

Внимание! После такой «операции» надо сделать обработку раны хлоргексидином! Затем варом, только не измазывая им края коры.

Через месяц или чуть больше яблоня восстановит нормальную жизнедеятельность и плодоношение, а правильный уход поможет ранам быстрее зарасти.

А сросшийся ствол затянет и болты. Яблоня после этого продолжит дальше успешно плодоносить.

Если же рана средних размеров, то подложив 4 деревяшки, нужно стянуть ствол сантиметровым тросом, насколько получится.

После, зафиксировав стяжку, сверху кладут мешковину, смазанную жирной глиной. В начале ноября, через год, смывают всё, а бинты срезают. Остатки раны, зачистив, заливают восщано-жировой смесью.

Мелкую рану-щель, оставшуюся от морозной зимы, прочистив от мертвых тканей, густо промазывают садовым варом. Но не измазывают им участки коры! При правильно выполненной операции из под концов коры появятся новые «натёки», которые и залечат рану окончательно.

Трещина ствола старой яблони.

Совет! Неглубокие трещинки только промывают раствором однопроцентного медного купороса, а после смазывают живичным варом.

Заключение

Что в итоге такой работы получит садовник? Он снова получит яблоню, которая будет плодоносить ещё много лет подряд, и ещё хозяин сада будет иметь ценный опыт «реанимации» расщепов на стволах яблонь.



Вконтакте

Facebook

Twitter

Одноклассники

Зависшее дерево при валке | Лесоруб

Даже если вальщик леса профессионал, постоянно задействован на лесозаготовках, имеет большой стаж, то я уверен, что в его практике было немало таких случаев, как зависшее дерево при валке деревьев. Начинающие вальщики уже «встречались» в своей практике с зависшими деревьями (либо еще «встретятся»). Про «висяки» мы не раз говорили в статьях на блоге, особенно в теме по технике безопасности. Разбирали батарейную валку, одиночное навешивание и сбивание. Все это смертельно опасно, но встречаемо и применяемо в жизненной ситуации. Тем не менее, подобные вопросы лесорубы продолжают задавать, это вы можете видеть по предоставленному мной скриншоту, который пришел на мой сайт.

Разумеется, спиленное дерево у вальщика леса может зависнуть не только на лесосеке, но и в городской черте, при расчистке ЛЭП и других объектах, когда специалист трудится при удалении аварийных деревьев, «лишних» насаждениях. Попробуем вместе разобрать эти вопросы.

Причины зависания деревьев

Причины зависания деревьев при валке леса очевидны, и избежать их не всегда удается. Это как ошибки самого вальщика леса, так и особенности технологии рубки, особенности насаждений. К ошибкам вальщика относится следующие моменты:

Первый пункт –  банальный и распространенный. Вальщик лишен навыка и опыта, либо утомлен работой по времени или погодными условиями (жара/мороз). Запиливает не точно и в итоге спиливаемое дерево зависает на соседнее стоящее дерево. К тому же деревья бывают «клепые», то есть растут с наклоном в обратную сторону валки, либо в сторону – вправо или влево по отношению к повалу. Необходимо учитывать это и корректировать запил.

Второй пункт, как и первый – вальщик не грамотно произвел спиливание. Как правило, это часто встречается при наклонных деревьях, когда необходимо регулировать толщину недопила («шарнира») какой либо из его сторон.

Третий пункт зависит от погоды. Например, ветер. Порывы ветра, особенно боковые и встречные уводят спиливаемое дерево в сторону и в результате – «висяк». Еще бывает, что после сильного снегопада одна из сторон кроны дерева под большой тяжестью налипшего снега уводит спиливаемое дерево в сторону, и оно зависает.

О рельефе. Иной раз лесорубам приходится осваивать лесосеку на склонах. Либо некоторые участки делянки имеют лога, водосборы. В этом случае вальщик вынужден спиливать деревья, находясь в невыгодном положении. Если он работает в паре с помощником, то и напарнику зачастую бывает непреодолимо трудно вытолкнуть спиливаемое дерево. Вальщик совершает ошибку – спиливает дерево полностью, в итоге оно уходит в сторону и зависает.

Особенности участка. Лес бывает разный: короткий и длинный, тяжёлый и не очень, ровный и кривой (растет в стороны), с маленькой кроной и с раскидистой. Все это и другое влияет на особенности валки деревьев. И вальщик должен это иметь в виду.

Причем ситуации бывают разные. Например, при работе на лесосеке на сплошной рубке. Лесоруб длительное время благополучно роняет лес: специально «миллиметрит» для более точного повала леса и ровные прогонистые сосны удачно пролетают даже сквозь листву впереди стоящих деревьев. «Прочухав» это вальщик на другом участке повторяет свои приемы, но большинство деревьев зависает. Менее тяжелый и короткий лес с раскидистой кроной неизбежно будет зависать, если вальщик рискует и «бьет» в небольшие просветы. Напротив, тяжелый лес на участке с небольшой полнотой насаждений (редкий лес) удачно пролетает сквозь соседние кроны деревьев.

Выборочная рубка главного пользования требует более серьезного навыка. Как правило, здесь волока намечены, деревья высокие, а коридоры узкие. Кроны смыкаются, и вальщик попадает в ситуацию, когда «висяк» заранее очевиден. Например, осины с раскидистой кроной перекрывают просвет над волоком. Опытный вальщик убирает проблематичное дерево с пасеки, дабы оно не помешало валке. Но если на выборочных рубках главного пользования данную проблему можно предотвратить, но на рубках ухода, такой прием не всегда можно использовать. Ведь на рубках ухода каждое дерево отмечено (заклемено), поэтому и убрать мешающее дерево не всегда возможно. Поэтому отводчик (мастер леса/лесник) должен сам увидеть такую возможную проблему и предотвратить (отобрать в рубку). А все ли лесники профессионалы?

Есть и аварийные деревья – сухостойные, фаутные, с расщепленным стволом. При их повале они также могут уйти в сторону. В этом случае необходимо применять специальные средства (бандаж, лебедка) и технику. Если вальщик игнорирует подобные действия, значит, это относится к его профессиональным ошибкам.

Ниже мы разберем, как удалить зависшее дерево безопасно, по инструкции и запрещенные методы, которые могут стоить жизни лесорубам.

Как уронить зависшее дерево

По инструкции вальщик обязан зависшее дерево стащить при помощи трелевочного трактора или ручной лебедки. Никаких сбиваний и наваливаний не допускается. Впрочем, вальщикам следует ознакомиться, кто игнорировал пункты ТБ, либо вспомнить и повторить пункт из ОТ. Цитата:

3.24. Снимать зависшие деревья следует трактором, лебедкой или при помощи конной тяги с расстояния не менее 35 м. Каждое дерево нужно снимать отдельно.

Для снятия зависшего дерева канат или веревка укрепляется на комлевой части; в зависимости от конкретных условий дерево стаскивают под углом или вдоль его оси.

В исключительных случаях разрешается производить снятие зависших деревьев:

— рычагами (аншпугами) — перемещением комля дерева в сторону от себя. При этом все работники должны находиться с противоположной перемещению ствола дерева стороны;

— воротом — закреплением за комель зависшего дерева одного конца каната (веревки) и наматыванием другого с помощью рычага на ствол растущего дерева;

— кондаком — вращением зависшего дерева вокруг его оси.

— Не разрешается:

— спиливать дерево, на которое опирается зависшее дерево;

— обрубать сучья, на которые дерево опирается;

— отпиливать чураки от комля зависшего дерева;

— сбивать зависшее дерево валкой на него другого дерева;

— подрубать корни, комель или пень зависшего дерева;

— снимать трактором зависшее дерево одновременно с набором пачки хлыстов или деревьев;

— снимать зависшее дерево захватом или манипулятором трелевочного трактора.

Собственно, это были пункты из ТБ по «висякам». Теперь разберем способы удаления зависших деревьев, самый безопасный и надежный, но в то же время самый нудный и хлопотный, это применение трелёвочного трактора. Картина понятна изначально: «висяк» зацепляется чокером основного троса за комель, трактор двигается, разматывая трос с лебедки на всю длину, и стаскивает дерево. Как правило, вальщики игнорируют подобный метод, дабы не отвлекаться самому и не отвлекать тракториста от работы. При небольших объемах работы лесорубы используют данный метод, согласно инструкции, при внушительных объёмах – игнорируют, то бишь нарушают ТБ.

Использование ручной лебедки для снятия зависших деревьев вообще крайне редко, так как её чаще всего нет в «боекомплекте» лесорубочных бригад! Сегодня редко лесопользователь оснащает работников данным девайсом. Если же лебедка есть в наличии, то ее закрепляют на крепком здоровом дереве с прочной корневой системой, диаметром в комле не менее 24 см на расстоянии не менее 10 метров от «висяка». Затем можно стаскивать зависшее дерево за комель.

Когда ручная лебедка отсутствует, можно использовать самодельный девайс (ворот), состоящий из троса (веревки) и рычага, в качестве которого используют прочный сухостойный кругляк (подтоварину/баланс).  Один конец троса/веревки закрепляют к комлю зависшего дерева, второй конец к концу рычага, который заносят за здоровое дерево. Рычаг поворачивают вокруг ствола и роняют зависшее дерево.

Если вальщик леса использует валочную лопатку с кондаком (крючком), то зависшее дерево можно уронить, путем вращения ствола вокруг своей оси, зацепив кондаком ствол. Но это только в том случае, когда дерево не «намертво» зависло и посильно для такой операции. В подобном случае можно использовать и валочную вилку, когда помощник вальщика, стоя в стороне от «висяка» путем раскачивания, уперев в дерево вилку, сталкивает его с другого дерева. Учтите, что перед началом подобных операций необходимо полностью перепилить зависшее дерево (комель от пня), иначе кантовка не получится. При этом имейте в виду, что спиливая полностью «висяк» можно получить серьезную травму. Комель может сыграть назад, ведь зависшее дерево упирается макушкой и давит в обратную сторону. Распространенные травмы при этом у вальщика: раздавленные ступни, сломанные колени. Ствол может ударить и в грудь, что смертельно опасно! Кроме этого может зажать пильную шину на бензопиле. Данный метод также отсноится к запрещенным.

Случается так, что зависшее дерево имеет слом, который находится относительно невысоко от комля. В этом случае необходимо произвести надпилы (от 4 до 6см) с обеих сторон в месте слома, зацепить чокер выше надпилов и стаскивать дерево. Данная операция рекомендуется даже по ОТ.

Если слом высоко, но необходимо произвести стаскивание дерева трактором, при этом технику следует располагать под 90° к продольной оси вершинной части дерева.

Бывает так, что вальщик завесил дерево, стал суетиться, сбивать его другим деревом, а в результате завешивает и это дерево. Потом еще дерево – очередной «висяк». В итоге получается «костер». В этом случае необходимо разбирать этот «костер» только трактором. При этом очередность снятия следующая: первым стаскивают дерево, находящееся наверху, после то, на которое упиралось первое, и далее по порядку. Из 2-ух и более рядом стоящих наклоненных и зависших деревьев первым стаскивается то, которое легче поддается приземлению.

Распространенные методы снятия деревьев

Распространенные методы снятия деревьев следует отнести к запрещенным операциям. Тем не менее они используются повсеместно многими лесорубами. Применял ли я в своей практике запрещенные методы? Да, и неоднократно! Это плохо? Да, безусловно! Оправдываться не буду – я плохой вальщик. Но и того вальщика, который бегает за трактором, чтобы снять «висяк» хорошим не специалистом не назовешь. Если кто-то скажет, что надо уметь прицельно бить! ))) Ребята, я вас, умоляю))))))). Выше я приводил пример про рубки ухода и выборочные – там лишнего не возмешь, а вывалить деревья в замкнутые просветы не всегда реально.

У меня был случай, когда с краю росла высокая двухвершинная сосна, причем эти стволы начинали расти приблизительно в двух метрах из основного ствола. И стволы далеко расходились друг от друга. В этом случае следует отделять (спиливать) стволы поочередно (по отдельности). Навесить нереально, так как крон практически нет, а стволы лысые. Просвет перекрывает один из стволов. По инструкции, я вальщик, должен был валить дерево в сторону наклона дерева – в сторону одного из стволов. А это перпендикулярно волоку. Опыта было мало – где-то года 2 от силы. Решил надпилить эту двухвершинку и сбить следующим деревом, потому что следующее дерево никак не пройдет. Прицелился в вершину, начал ронять, но «бита» скользнула по вершинке и упала между стволами. Подпил был недостаточным, и двухвершинная сосна не упала, зато между ее стволами упала другая громадная сосна, и ее комель задрало метров на 6. Такое вот коромысло! Полез под двухвершинку – решил допилить максимально, насколько возможно. Но верхлежащая сосна придавила двухвершинную и всё!

В итоге решил взять дерево стороне – почти перпендикулярно и навалил на «свое изобретение». Все это конечно благополучно упало – но это был такой погром, такой завал, что тракторист матерился и проклинал меня, несчастно рвя чокера. Хорошо, что это были сосны, и сучкоруб не так мучительно долго разбирал мое искусство (удаляли сучья на пасеках, а не на складе). Было досадно, но став старше и опытнее думал, что хорошо, что остался жив тогда.

С моей точки зрения как раз ручная лебедка должна быть в арсенале вальщика леса. Особенно она необходима в том случае, когда дерево «намертво» зависло своим стволом на ствол впереди стоящего дерева, где помимо ствола «висяк» держит и крона. Сбивать такое дерево рискованно – можно «накострить» так, что и трактором потом не разберешь. Можно наломать кубатуру, или затруднить трелевку/ход трактора. Можно покалечиться или травмировать других лесорубов.

Если спиленное дерево зависло своим стволом на кроне далеко стоящего дерева, то в этом случае большинство вальщиков отпиливают чураки от комлевой части «висяка». Таким образом, проблематичное дерево становится короче и во время удара комля при отпиливании чурака слетает с «зацепа» и благополучно падает. При отпиливании чурака, вальщик делает неглубокий надпил сверху, а потом – финальный снизу. Дерево ломается в районе спила и отделяется на чурак. Риск заключается в возможном зажатии пильной шины и шансы эти достаточно высоки. Некоторые вальщики не рискуют и не производят верхний надпил, а сразу спиливают снизу. В этом случае опасен преждевременный слом и возникает риск получения травмы. Этот метод запрещен, но часто используется!

«Метод чураков», как я сказал выше, чаще применяют при «зависе» на отдаленные деревья. Когда же дерево зависает на близлежащее стоящее дерево, то вальщик пытается сбить «висяк» следующим деревом, либо подпилить то, на которое зависло. Сбивание при небольшом наклоне зависания чревато тем, что и следующее дерево может зависнуть. Теперь вальщик уже не остановиться, и будет навешивать последовательно до тех пор, пока весь этот необъятный исполинский хоровод не ебнеться лавиной на волок (если только на волок)! В итоге некоторые члены бригады придут в неописуемый восторг! Если сучья обрубаются на пасеках, то сучкорубу обеспечено необычайное удовольствие наслаждаться «стрижкой» своих «подопечных», которых напрессовало во всеобщей куче. Тракторист повесится сам!

Более «продуманные» вальщики в этом случае подпиливают дерево, на которое упирается зависшее дерево. Очень опасный метод и непредсказуемый итог! Если береза и сосна еще «может дать время» для ухода во время падения после спила, то ель этого времени может не дать, а осина (самое коварное дерево) ломается мгновенно! В этом случае необходимо оценивать кубатуристость и вес деревьев, с которыми работаешь. Если зависшее дерево в разы легче того, на котором оно висит, тогда шансы на благополучный исход увеличиваются. Ежели наоборот – то тогда «дело пахнет керосином». Зимой, когда глубина снежного покрова большая, риск – невообразимый! Даже если сделать отходные дорожки, нет полной уверенности, что деревья не упадут именно на них в то время, когда вы «нырнете» по ним.

Описывать последовательность навешиваний и «посадку» я здесь не буду. Кто хочет ознакомиться с этим, пусть прочтет статью секреты мастерства, где подробно эти операции описываются мной.

Городская черта Линейные объекты

Парки, скверы, ЛЭПы и подобные не промышленные лесные объекты – все это зона повышенного риска. Здесь зависания недопустимы, и в этом случае необходимо использовать специальную технику и специальные вспомогательные приспособления для валки, такие как реечные домкраты, лебедки, так и снаряжение для арбористики. Тут необходимо предвидеть и предотвратить зависания деревьев, иначе – «глобальная» катастрофа! Фаутные, гнилые деревья в городской черте следует расчленить и удалить с помощью снаряжения. Линейные объекты – с помощью приспособлений (гидродомкратов, реечных домкратов), оттяжек, валочных машин. Запрещенные методы исключены!

Спилы дерева: описание и характеристики

Решил написать небольшую статью о породах дерева и показать фотографии различных спилов. Обычно имел дело с более экзотическими сортами, но и некоторые наши российские породы весьма красивы.

Ниже фото спилов облепихи, сливы, ирги, ели. Диаметр около 9-10 см.

При недостаточной просушке спилы могут дать трещинки или даже трещины. Бывает это даже и хорошо, красивая текстура, но иногда нужны ровные спилы без трещин.

Остановимся подробнее на некоторых породах деревьев.

Ирга представляет собой кустарник или небольшое деревце. Листья и кора содержат дубильные вещества и пригoдны для дубления кож. Древесина ирги прочная, очень тяжелая (до 1000 кг/м3), хорошо полируется.

Облепиха обладает высокой прочностью, твердостью, стойкостью к гниению. Неплохо обрабатывается резцами-ножами, хорошо лакируется и полируется. Плотность 700 кг/м3.

Древесина березы прекрасно поддается механической обработке и хорошо режется. Ее нетрудно обточить на токарном станке. Плотность 640 кг/м3.

Ель имеет хорошо выраженные годичные слои. Древесина ели достаточно плотная и прочная, к тому же довольно устойчива к гниению и легка в обработке. Плотность 450 кг/м3. Сосна, кстати, чуть поплотнее — 510 кг/м3.

Древесина сливы прекрасно подходит для изготовления украшений или точеной утвари. Недостатком этой древесины является подверженность короблению и растрескиванию при сушке (как и яблоня). Слива отличается твердостью и прочностью. Плотность от 750 кг/м3 до 850 кг/м3. У яблони плотность чуть меньше - 650-700 кг/м3.

Давайте теперь посмотрим как отличаются спилы после пропитки их маслом (в данном случае использовано масло для полока). Ниже показаны облепиха (слева) и слива (справа).

Разные породы дерева по разному впитывают масла, лаки и т.д. Зависит это от плотности.

Интересные спилы получаются на раздвоении ствола — сердцевинки две.

Вроде что тут такого сложного — спил дерева. Отпилил пилой и готово :) Немного о ценообразовании — этапы заготовки древесины.

1. Спилить дерево (на садовом участке, в лесу и так далее).

2. Если дерево свежее — найти место для сушки. Нужна тень и не высокая температура.

3. Кору лучше не снимать. Торцевые срезы после спиливания следует обязательно обработать чем-то, что будет препятствовать проникновению воздуха и влаги.

4. Срок сушки может различаться. Чем больше, тем лучше. Например, некоторые стволы яблони и сливы у меня лежат 2-3 года, а после распила могут все-равно треснуть. Есть и более сложные способы сушки.

5. Бревнышко досохло? Достаем и пилим. Если диаметр большой — циркулярная пила пропилит его не полностью. А бензопила оставит слишком неровную поверхность.

6. Шлифуем. Очень неровную поверхность (после бензопилы) можно сначала построгать рубанком — так чтобы не испортить, аккуратно.

7. Ждем два-три дня — спилы могут треснуть.

Еще несколько фото: елка и ирга, с маслом и без.

Черемуха — до и после шлифовки.

Черемуха пользуется заслуженной славой у столяров, токарей и резчиков по дереву. Плостность 600-750 кг/м3

Ниже кусочек ветки дуба, стабилизированный.

Все знают что дуб дерево твердое, стойкое к гниению. На срезе ствола всегда очень интересные радиальные лучи. Плотность дуба 700 кг/м3.

Спасибо за внимание.

Продолжение здесь >>

Переработка древесины: виды, технологии, способы

Одним из наиболее доступных и востребованных природных материалов, которым пользуется человечество, является древесина и продукты ее переработки. Универсальность дерева позволяет использовать его практически во всех отраслях промышленности и хозяйства, при этом это один из немногих возобновляемых ресурсов планеты. Однако, несмотря на возможность искусственного возобновления лесных насаждений рациональная переработка древесины помогает получить намного больший эффект в сохранении лесов, сделав практически замкнутый цикл переработки, используя практически все части дерева при этом получая значительную прибыль.

Основные источники отходов древесины

Сегодня проблеме поиска новых источников сырья уделяется много внимания, и неудивительно, что и в вопросе переработки древесины постоянно работы с целью минимизации получения отходов во время производства продукции. Но даже при этом деревоперерабатывающая отрасль еще далека от 100 % использования древесного сырья. Вся технологическая цепочка деревообработки от валки леса и до выпуска готовой товарной продукции имеет просто огромные потери в виде отходов от распиловки и раскряжевки, а также необрабатываемых частей деревьев – того что остается в грунте – пней и корневищ.

Основной объем отходов первого этапа переработки древесины составляют опилки. Перерабатывать опилки производство пиломатериалов часто не в состоянии, особенно это касается мелких предприятий с примитивной технологией. Для них это дополнительные расходы, которые просто не окупаются.

Большие предприятия лесного хозяйства и деревообрабатывающей промышленности с современной технологией часто включают в производственный цикл и процесс переработки отходов производства. Так, переработка стружки, некондиционных и бракованных изделий на фанерных комбинатах, фабриках по производству древесных плит дают возможность экономить на энергоресурсах.

На предприятиях, выпускающих строительные материалы, упаковку и готовые изделия из древесины практически у всех на сегодняшний день налажен безотходный цикл производства. Здесь в ход идет не только деловой лес и сырье, но и то, что могло просто списываться как дрова или вообще оставаться гнить на вырубке. Переработкой этой категории древесины занимаются рубильные машины, справляющиеся с горбылем, ветками и сучьями, некондиционными стволами деревьев.

Виды древесных отходов

Классификация отходов производства может строиться по нескольким признакам. Одним из таких признаков может быть группировка по месту образования древесных отходов:

Лесосечные отходы не что иное, как ветки, кора, остатки от рубки и раскряжевки, сучья и верхушки деревьев, в общем, все то, что нецелесообразно к сбору, транспортировке и дальнейшей переработке.

Эти остатки древесины просто оставляют на участке вырубки или сжигают, избавляя, таким образом, здоровый лес от рассадника болезней.

Промышленные отходы образуются на предприятиях, занимающихся переработкой дерева. В зависимости от вида выпускаемой продукции отходами могут служить – горбыль, щепа, кора, сучья, некондиционный шпон, опилки, отрезки древесноволокнистых и древесностружечных плит. Эта категория древесины может классифицироваться по степени твердости:

В промышленных отходах строительных материалов и древесных плит это могут быть:

При химической переработке древесины могут образовываться жидкие отходы – лигнин, или имеющие вид волокон – вискоза.

Классифицируются отходы и по степени пригодности к дальнейшему использованию и переработке – первичные, отходы полуфабрикатов, отходы, не подлежащие дальнейшему использованию. Впрочем, последняя классификация на сегодня более чем условна. Так, листва и хвоя на сегодняшний день не представляют большой ценности для промышленности и фактически они не утилизируются и не перерабатываются. Но с появлением новых технологий, они обязательно найдут свое применение, например, в производстве бумаги или упаковочных материалов.

Закон об обязательной утилизации древесных отходов

Большим шагом вперед было бы законодательное урегулирование вопроса обращения с отходами. Но, увы на сегодняшний день доработка, рассмотрение и принятие такого законодательного акта отложено на более позднее время. А пока до 2021 года идет наработка другой нормативной базы, в которой будет частично урегулирована утилизация древесных отходов. В частности, проходит экспертизу ряд актов, связанных с классификацией древесины, которая может быть в дальнейшем переработана, осуществляется экспертная оценка и верификация технологии переработки и утилизации древесных материалов.

Способы переработки древесины

Но, несмотря на отсутствие отдельного федерального закона об утилизации отходов обработки древесины наука ведет активный поиск новых и модернизацию старых технологий переработки древесных материалов. На сегодняшний день способы переработки древесины представляют три основных направления:

Наиболее интересным и перспективным направлением развития технологии переработки дерева выступает комплексная переработка древесины, которая подразумевает получение продукта с использованием 95-97 % сырья. Для этого в отличие от примитивных механических методов используются более технологичные методы получения готовой продукции или полуфабрикатов для дальнейшего производства:

Все эти методы более затратные по сравнению с обычным дроблением или лущением дерева, но и при этом получаемый продукт более ценный – начиная от офисной бумаги и вискозных волокон и заканчивая скипидаром и ценными древесными маслами и смолами.

Биологические методы

Самым простым методом переработки отходов древесины выступает биологический метод. Конечным продуктом такой обработки является компост – ценное удобрение богатое гумусом. В процессе переработки стружка, опилки и щепа под воздействием бактерий разлагаются, образуя ценнейший продукт повышения плодородия почв. В традиционном виде используются специальные бункеры или открытые площадки, в новейших технологических решениях всю процедуру контролирует компьютер, проводя процесс таким образом, чтобы получить перегной в нужное время с заранее определенными параметрами влажности и насыщенности кислородом.

Механические методы

Механическая обработка древесины позволяет получить необходимое сырье для производства древесных плит, строительных материалов, полуфабрикатов для изготовления целлюлозы, древесного спирта так и обычных пиломатериалов. Механическая обработка применяется в виде распила, дробления, получения шпона. Распил применяется для изготовления пиломатериалов. В результате этого процесса получается обрезная и необрезная доска, брус, рейки, отходом считается горбыль и опилки. Дробление древесины позволяет получить сырье для изготовления плит и листов, наполнителя для строительных материалов. В результате дробления получается щепа разной фракции – от самой мелкой для ДВП и до крупной, служащей для изготовления древесно-ориентированных плит.

Химические методы

Химическая переработка древесины позволяет при помощи химически активных веществ получить новые ценные соединения, применение которых необходимы в технологии производства бумаги, спирта, канифоли, растворителей, смол и лаков. Химические методы используют разные технологии – от получения однородной целлюлозной массы до газообразных соединений таких, как углекислота.

Пиролиз древесины

Высокотемпературный нагрев без доступа воздуха позволяет расщепить древесину на простые вещества, в результате чего образуются древесный уголь – ценное топливо и необходимое сырье для металлургии, жидкие вещества, такие как фенолы и формальдегиды, и газообразные горючие вещества такие, как метан. Несмотря на то, что этот процесс требует специального оборудования использовать эту технологию в производстве можно для самых разных целей. Например, до сих пор используются автомобили, имеющие газогенераторную установку, работающую на древесине.

Метод гидролиза

Основным продуктом гидролиза древесины является древесный этанол. Этот метод позволяет получить 200 литров чистого этанола из 1 тонны дерева. Обработка гидролизом имеет ряд промежуточных этапов, в результате чего получается целлюлозная масса, из которой и перегоняется этанол.

Газификация древесины

Для получения газообразного топлива применяется метод газификации древесины. Этот метод основан на процессе распада молекул древесины и превращении простых веществ в газ при небольшом, дозированном доступе воздуха во время высокотемпературного нагрева. После получения насыщенного газа происходит процесс удаления из него жидкости и очистки от углекислоты. В результате получается высококалорийный газ, пригодный для использования в промышленных энергетических установках. Аппарат для газификации способен переработать не только цельную древесину, но и опилки, щепу и другие виды отходов деревообработки.

Оборудование для переработки дерева

Получение качественного сырья для производства конечной продукции во многом зависит от правильного подбора оборудования. Это могут быть станки и агрегаты для получения специального вида сырья, например, для производства фанеры необходим шпон, а может быть и оборудование для переработки древесных отходов, таких как опилки, стружка или щепа. Промышленный подход к процессу заготовки сырья требует применения разных типов установок. Например, получение щепы или опилок необходимо не только для быстрой переработки, но и для удобства транспортировки и хранения. Ведь намного проще измельчить ветки, обрезки досок и горбыль и загрузить щепу в контейнер или кузов машины, чем складировать, а потом мучиться с погрузкой неликвида. Именно поэтому для переработки древесины используются как стационарные, так и мобильные установки для измельчения.

Измельчители древесных отходов

Рубительная машина применяется в основном для первичной переработки крупных веток, небольших бревен и горбыля. Этот агрегат часто выполняется в виде мобильного комплекса для работы на лесозаготовках и санитарной резке насаждений в городской зоне. Работа машины напоминает движение гильотины – нож с большой силой и частотой разрубает дерево, превращая его в небольшие головешки, а дальше дробилка завершает процесс, измельчая его в щепу.

Ножевые дробилки

Это устройство дает возможность сразу перерабатывать древесину в щепу нужного размера. Рабочим органом этого шредера выступает кассета из дисковых ножей, схожих с циркулярным кругом. Зубья ножей вгрызаются в древесину на высокой скорости в результате получается щепа небольшой фракции. Такая дробилка для горбыля может использовать не только свежие пиломатериалы, но и древесину, которая уже использовалась, в том числе и с крепежными элементами.

Молотковые дробилки

Молотковые дробилки для древесины используют ударный принцип расщепления волокон. На массивном диске закреплено несколько литых стальных головок на подвижном соединении – молотков. Вращаясь на большой скорости, диск разгоняет молотки, которые при ударе о массив заставляют его ломаться на мелкие части.

Печи

Стационарные и мобильные печи используются для получения древесного угля. Принцип работы этого агрегата заключается в высокотемпературном расщеплении древесины на летучие газы и углеродные соединения. В процессе пиролиза сгорают нестабильные соединения, оставляя только древесный уголь.

Станки

Чаще всего специальные станки для производства опилок применяются для получения мелкофракционных древесных опилок – основного сырья для целлюлозы и вискозы. На фабриках применяются стационарные станки, а для условий лесозаготовок применяется мобильный вариант таких агрегатов.

Использование древесных отходов

Реализация идеи переработки древесных отходов как бизнес-проект на самом деле позволяет не только решить проблему утилизации отходов производства, но и обеспечить неплохую прибыль.

Самым простым и вполне обоснованным проектом может быть изготовление топливных брикетов из опилок и стружки. Стружка также может использоваться и для изготовления строительных блоков, обладающих хорошими теплоизоляционными свойствами. Даже заготовка сырья для фабрик и цехов изготавливающих ДСП и ДВП также способна обеспечить неплохую прибыль. Даже в небольших предприятиях применение современного оборудования для переработки отходов дает возможность сократить производственные расходы и обеспечить дополнительный доход за счет производства сопутствующей продукции.

Как видно внедрение новых технологий переработки древесины открывает дополнительные возможности для получения выгоды из производства продукции из отходов. Перспектива этого направления деятельности заключается и в том, что полное использование дерева позволяет снизить объемы вырубок лесов и тем самым обеспечить сохранность природы. Такой подход в недалекой перспективе позволит не только сократить объем новых вырубок, но и дать возможность вырасти новым массивам на месте промышленных заготовок.

javascript - Как разбить дерево на все возможные поддеревья?

Переполнение стека
  1. Около
  2. Товары
  3. Для команд
  1. Переполнение стека Общественные вопросы и ответы
  2. Переполнение стека для команд Где разработчики и технологи делятся частными знаниями с коллегами
.Алгоритм

- как разбить дерево на максиум поддеревья с четными узлами?

Переполнение стека
  1. Около
  2. Товары
  3. Для команд
  1. Переполнение стека Общественные вопросы и ответы
  2. Переполнение стека для команд
.

Урок 11: Древовидные методы

Функция примеси является функцией апостериорных вероятностей k классов. В этом разделе мы отвечаем на вопрос: «Как мы оцениваем эти вероятности?»

Начнем с введения обозначения N - общего количества отсчетов. Количество выборок в классе j , \ (1 \ leq j \ leq K \), составляет \ (N_j \). Если мы сложим все точки данных \ (N_j \), мы получим общее количество точек данных N .{K} N_j (t) = N (t) \)

И, если мы сложим точки, идущие влево, и точки, идущие в правом дочернем узле, мы также должны получить количество точек в родительском узле.

\ (N_j (t_L) + N_j (t_R) = N_j (t) \)

Для полного дерева (сбалансированного) сумма \ (N (t) \) по всем узлам t на том же уровне составляет N .

Далее мы обозначим априорную вероятность класса j как \ (\ pi_j \). Априорные вероятности очень часто оцениваются на основе данных путем вычисления доли данных в каждом классе.Например, если нам нужна априорная вероятность для класса 1, мы просто вычисляем отношение между количеством баллов в классе 1 и общим количеством баллов, \ (N_j / N \). Это так называемые эмпирические частоты для классов.

Это один из способов получения приоры. Иногда могут быть предоставлены предварительные требования. Например, в медицинских исследованиях исследователи собирают большой объем данных от пациентов, страдающих заболеванием. Процент случаев заболевания в собранных данных может быть намного выше, чем в популяции.В этом случае нецелесообразно использовать эмпирические частоты, основанные на данных. Если данные представляют собой случайную выборку из совокупности, тогда может быть разумным использовать эмпирическую частоту.

Предполагаемая вероятность того, что выборка из класса j перейдет в узел t , равна \ (p (t | j) = N_j (t) / N_j \). Очевидно,

\ (p (t_L | j) + p (t_R | j) = p (t | j) \)

Затем мы можем предположить, что мы знаем, как вычислить \ (p (t | j) \), а затем мы найдем совместную вероятность точки выборки в классе j и в узле t .{K} \ pi_jN_j (t) / N_j \)

Примечание: \ (p (t_L) + p (t_R) = p (t) \).

Теперь нам действительно нужен \ (p (j | t) \). То есть, если я знаю, что точка идет в узел t , какова вероятность, что эта точка находится в классе j .

(Будьте осторожны, потому что мы перевернули условие и событие, для которого нужно вычислить вероятность!)

Вероятность того, что образец находится в классе j , при условии, что он попадает в узел t , составляет:

\ (p (j | t) = p (j, t) / p (t) \)

Обе вероятности в правой части решаются из предыдущих формул.{K} p (j | t) = 1 \).

Существует ярлык, если априор не задан заранее, а оценивается эмпирической частотой класса j в наборе данных!

Когда \ (\ pi_j = N_j / N \), упрощение выглядит следующим образом:

Это ярлык, эквивалентный предыдущему подходу.

3) Определение критериев остановки

Когда мы выращиваем дерево, требуются два основных типа вычислений. Сначала для каждого узла мы вычисляем апостериорные вероятности для классов, то есть \ (p (j | t) \) для всех j и t . Затем мы должны пройти все возможные разбиения и тщательно отыскать ту, которая обладает максимальной добротой. Предположим, мы определили 100 кандидатов на разбиение (то есть вопросы на разбиение), чтобы разбить каждый узел, вычисляются 100 апостериорных распределений классов для каждого левого и правого дочерних узлов и рассчитываются 100 показателей качества.В конце выбирается одно разбиение, и только для этого выбранного разбиения сохраняются апостериорные вероятности класса в правом и левом дочерних узлах.

А пока предположим, что мы оставим обсуждение обрезки на потом и будем выращивать дерево до тех пор, пока не будут выполнены какие-то критерии остановки.

Простой критерий заключается в следующем. Мы прекратим разбиение узла t , когда:

\ (\ underset {s \ in S} {\ text {max}} \ Delta I (s, t) <\ beta \)

, где \ (\ Delta I \) (определено ранее) - это уменьшение показателя примеси, взвешенное по проценту точек, идущих к узлу t , s - оптимальное разделение, а \ (\ beta \) - предварительное -определяемый порог.

Мы должны отметить, однако, что вышеуказанный критерий остановки для определения размера дерева не является удовлетворительной стратегией. Причина в том, что метод выращивания дерева жадный. Расщепление в каждом узле «близорукое». Мы можем смотреть только на один шаг вперед. Плохое разделение на одном этапе может привести к очень хорошим разделениям в будущем. В способе выращивания деревьев такие случаи не рассматриваются.

Посмотреть видео Пояснение

Этот процесс выращивания дерева жадный, потому что он выглядит только на шаг впереди.Сделать шаг вперед и принять плохое решение не означает, что оно всегда будет плохим. Если вы сделаете еще несколько шагов, вы действительно кое-что получите. Вы даже можете идеально разделить классы. Ответ на это может быть таким: что, если бы мы посмотрели на два шага вперед? Как насчет трех шагов? Вы можете это сделать, но возникает вопрос: «На сколько шагов вперед мы должны смотреть?»

Сколько бы шагов мы ни ожидали, этот процесс всегда будет жадным. Забегая вперед, несколько шагов не решат эту проблему коренным образом.Вот почему нам нужна обрезка.

4) Определение правил присвоения классов

Наконец, как нам решить, какой класс назначить каждому листу?

Дерево решений классифицирует новые точки данных следующим образом. Мы позволяем точке данных проходить вниз по дереву и видеть, в какой листовой узел она попадает. Класс листового узла назначается новой точке данных. По сути, всем точкам, попадающим в один листовой узел, будет присвоен один и тот же класс. Это похоже на k-means или любой метод-прототип.

Правило присвоения класса присваивает класс \ (j = {1, \ cdots, K} \) каждому конечному (листу) узлу \ (t \ in \ tilde {T} \). Класс присвоен узлу t . \ (\ tilde {T} \) обозначается \ (\ kappa (t) \), например, если \ (\ kappa (t) = 2 \), все точки в узле t будут отнесены к классу 2.

Если мы используем потерю 0-1, правило присвоения классов очень похоже на k-средних (где мы выбираем класс большинства или класс с максимальной апостериорной вероятностью):

\ (\ kappa (t) = \ text {arg} \ underset {j} {\ text {max}} p (j | t) \)

Предположим на мгновение, что у меня есть дерево и классы, назначенные для листовых узлов.Теперь я хочу оценить частоту ошибок классификации для этого дерева. В этом случае нам необходимо ввести оценку повторной замены \ (r (t) \) для вероятности ошибочной классификации, учитывая, что случай попадает в узел t . Это:

\ (r (t) = 1- \ underset {j} {\ text {max}} p (j | t) = 1-p (\ kappa (t) | t) \)

Обозначим \ (R (t) = r (t) p (t) \). Оценка повторной замены для общего коэффициента ошибочной классификации \ (R (T) \) древовидного классификатора T составляет:

\ (R (T) = \ sum_ {t \ in \ tilde {T}} R (t) \)

Одна вещь, на которую мы должны потратить некоторое время, - это то, что , если мы разделим узел t на дочерние узлы, коэффициент ошибочной классификации повысится до .Другими словами, если мы оценим частоту ошибок, используя оценку повторной замены, чем больше разделений, тем лучше. Это также указывает на проблему с оценкой частоты ошибок с использованием частоты ошибок повторной подстановки, потому что она всегда смещена в сторону большего дерева.

Давайте рассмотрим доказательство.

Предложение : Для любого разделения узла t на \ (t_L \) и \ (t_R \),

\ (R (t) \ geq R (t_L) + R (t_R) \)

Доказательство : Обозначим \ (j * = \ kappa (t) \).* | t) \\
& \ ge 1- \ left (p_L \ underset {j} {\ text {max}} p (j | t_L) + p_R \ underset {j} {\ text {max}} p ( j | t_R) \ right) \\
& = p_L (1- \ underset {j} {\ text {max}} p (j | t_L)) + p_R (1- \ underset {j} {\ text {max }} p (j | t_R)) \\
& = p_Lr (t_L) + p_Rr (t_R) \\
\ end {align} \)

Наконец,

\ (\ begin {align} R (t) & = p (t) r (t) \\
& \ ge p (t) p_Lr (t_L) + p (t) p_Rr (t_R) \\
& = p (t_L) r (t_L) + p (t_R) r (t_R) \\
& = R (t_L) + R (t_R) \\
\ end {align} \)

.

Простая математика, лежащая в основе 3 критериев разделения дерева решений | Рахул Агарвал

Согласно Википедии,

Примесь Джини - это мера того, как часто случайно выбранный элемент из набора будет неправильно помечен, если он был случайно помечен в соответствии с распределением ярлыков в подмножестве.

Проще говоря, примесь Джини - это мера примеси в узле . Его формула:

, где J - количество классов, присутствующих в узле, а p - распределение классов в узле.

Итак, чтобы лучше понять формулу, давайте поговорим конкретно о двоичном случае, когда у нас есть узлы только с двумя классами.

Итак, в пяти нижеприведенных примерах узлов-кандидатов, помеченных A-E, и с показанным распределением положительного и отрицательного классов, какое условие является идеальным для пребывания?

Думаю, вы сказали бы A или E, и вы правы. В какой ситуации оказаться хуже всего? C, я полагаю, поскольку данные в этом узле точно 50:50.

Теперь все это интуитивно выглядит хорошо.Примесь Джини дает нам возможность ее количественно оценить.

Рассчитаем примесь Джини для всех пяти узлов отдельно и проверим значения.

✅ Примесь Джини работает должным образом. Максимум для узла C и минимум для A и E. Нам нужно выбрать узел с минимальной примесью Джини.

Мы также могли увидеть график примеси Джини для двоичного случая, чтобы проверить вышесказанное.

Примесь Джини

❓Так как нам точно использовать ее в дереве решений?

Предположим, у нас есть данные UCI Heart Disease.Поле «цель» относится к наличию у пациента сердечного заболевания. Это 0 (нет присутствия) или 1.

Теперь у нас уже есть мера (примесь Джини), с помощью которой мы можем оценить разбиение по конкретной переменной с определенным порогом (непрерывным) или значением (категориальным).

Разделение категориальной переменной

Для простоты начнем с категориальной переменной - пола.

Если мы разделим по полу, наше дерево будет выглядеть следующим образом:

Если мы разделим по полу

Обратите внимание, что мы используем Пол = 0 и Секс! = 0, так что это хорошо обобщается на категории с несколькими уровнями.В нашем корневом узле есть 165+ примеров и 138 примеров. И мы получаем два дочерних узла при разделении по полу.

Мы уже знаем, как рассчитать примесь для узла. Итак, мы вычисляем нечистоту левого ребенка, а также правого ребенка.

 I_Left = 1 - (72/96) ** 2 - (24/96) ** 2 
I_Right = 1 - (93/207) ** 2 - (114/207) ** 2print («Загрязнение левого узла : ", I_Left)
print (" Загрязнение правого узла: ", I_Right)
-------------------------------- -------------------------------
Загрязнение левого узла: 0.375
Примесь правого узла: 0,4948540222642302

Здесь мы получаем два числа. Нам нужно получить единое число, которое обеспечивает примесь единственного разбиения. Так что же нам делать? Следует взять среднее? Мы можем взять среднее значение, но что произойдет, если один узел получит только один пример, а другой узел - все другие примеры?

Чтобы смягчить вышеуказанное, мы берем средневзвешенное значение двух примесей, взвешенное по количеству примеров в отдельном узле. В коде:

 gender_split_impurity = 96 / (96 + 207) * I_Left + 207 / (96 + 207) * I_Right 
print (gender_split_impurity)
------------------ ----------------------------------------------
0.45688047065576126

Непрерывное разбиение переменной

Мы также можем разбить на непрерывную переменную. Давайте попробуем разделить, используя функцию холестерина в наборе данных. Мы выбрали порог 250 и создали дерево.

 I_Left = 1 - (58/126) ** 2 - (68/126) ** 2 
I_Right = 1 - (107/177) ** 2 - (70/177) ** 2print («Загрязнение левого узла : ", I_Left)
print (" Загрязнение правого узла: ", I_Right)
-------------------------------- -------------------------------
Примесь левого узла: 0,49685059208868737
Примесь правого узла: 0.47815123368125373

Просто взглянув на обе примеси, близкие к 0,5, мы можем сделать вывод, что это не очень хорошее разделение. Тем не менее, мы рассчитываем нашу взвешенную примесь Джини, как и раньше:

 chol_split_impurity = 126 / (126 + 177) * I_Left + 177 / (126 + 177) * I_Right 
print (chol_split_impurity)
---------- -------------------------------------------------- ---
0,48592720450414695

Поскольку chol_split_impurity > gender_split_impurity , мы разделяем по полу.

На самом деле мы оцениваем множество различных сплитов. С разными пороговыми значениями для непрерывной переменной. И все уровни для категориальных переменных. А затем выберите разделение, которое обеспечивает нам наименьшую взвешенную примесь в дочерних узлах.

.

энтропия: как деревья решений принимают решения | Сэм Т.

Простая логика и математика, лежащие в основе очень эффективного алгоритма машинного обучения

Вы - специалист по анализу данных на тренинге. Вы прошли долгий путь от написания своей первой строки кода Python или R. Вы знаете свой путь в Scikit-Learn как свои пять пальцев. Сейчас вы проводите больше времени на Kaggle, чем на Facebook. Вы не новичок в создании потрясающих случайных лесов и других ансамблевых моделей на основе деревьев, которые выполняют свою работу.Однако ты ничто, если не досконально. Вы хотите копнуть глубже и понять некоторые тонкости и концепции, лежащие в основе популярных моделей машинного обучения. Что ж, я тоже.

В этом сообщении в блоге я представлю концепцию энтропии как общую тему статистики, что позволит мне более подробно представить концепцию получения информации и впоследствии объяснить, почему обе эти фундаментальные концепции составляют основу как деревья решений строятся на данных, которые мы им предоставляем.

Прав.Тогда давай займемся этим.

Что такое энтропия? Проще говоря, энтропия - это не что иное, как мера беспорядка . (Вы можете думать об этом как о мере чистоты. Вы увидите. Мне нравится беспорядок, потому что он звучит круче.)

Математическая формула для энтропии выглядит следующим образом -

энтропия. Иногда также обозначается буквой «H»

, где «Pi» - это просто частотная вероятность элемента / класса «i» в наших данных. Для простоты предположим, что у нас есть только два класса: положительный класс и отрицательный класс.Следовательно, «i» здесь может быть либо +, либо (-). Таким образом, если бы в нашем наборе данных было всего 100 точек данных, 30 из которых принадлежали к положительному классу, а 70 - к отрицательному, то «P +» было бы 3/10, а «P-» было бы 7/10. Довольно просто.

Если бы я рассчитывал энтропию своих классов в этом примере, используя формулу выше. Вот что я получу.

Энтропия здесь примерно 0,88. Это считается высокой энтропией, высоким уровнем беспорядка (что означает низкий уровень чистоты).Энтропия измеряется от 0 до 1. (В зависимости от количества классов в вашем наборе данных энтропия может быть больше 1, но это означает то же самое, очень высокий уровень беспорядка. Для простоты примеры в этом блоге будет иметь энтропию от 0 до 1).

Взгляните на этот график ниже.

Провост, Фостер; Фосетт, Том. Наука о данных для бизнеса: что нужно знать об интеллектуальном анализе данных и аналитическом мышлении

Ось x измеряет долю точек данных, принадлежащих к положительному классу в каждом пузыре, а ось y измеряет их соответствующие энтропии.Сразу вы можете увидеть перевернутую U-образную форму графика. Энтропия минимальна в крайних точках, когда пузырь либо не содержит положительных примеров, либо только положительных экземпляров. То есть, когда пузырек чистый, беспорядок равен 0. Энтропия самая высокая в середине, когда пузырек равномерно разделен между положительными и отрицательными случаями. Крайний беспорядок, потому что нет большинства.

Имеет ли значение, почему энтропия измеряется с использованием логарифма 2 или почему энтропия измеряется между 0 и 1, а не в каком-либо другом диапазоне? Нет.Это просто показатель. Неважно, как это произошло. Важно знать, как его читать и что в нем говорится, что мы только что сделали выше. Энтропия - это мера беспорядка или неопределенности, и цель моделей машинного обучения и специалистов по данным в целом - уменьшить неопределенность.

Теперь мы знаем, как измерить беспорядок. Затем нам нужна метрика для измерения уменьшения этого расстройства в нашей целевой переменной / классе с учетом дополнительной информации (характеристики / независимые переменные) о нем.Вот где появляется информационное усиление. Математически это может быть записано как:

Информационное усиление от X на Y

Мы просто вычитаем энтропию Y, заданную X, из энтропии только Y, чтобы вычислить уменьшение неопределенности относительно Y с учетом дополнительной части информации X о Y. Это называется информационным усилением. Чем больше уменьшение этой неопределенности, тем больше информации об Y получается из X.

Позвольте мне проиллюстрировать пример с использованием простой таблицы непредвиденных обстоятельств, а затем я объединю все это вместе с тем, как деревья решений используют энтропию и получение информации. чтобы решить, на какую функцию разделить их узлы, когда они обучаются на наборе данных.

Таблица непредвиденных обстоятельств

Здесь наша целевая переменная - это ответственность, которая может принимать два значения «Нормальный» и «Высокий», и у нас есть только одна функция, называемая Кредитный рейтинг, которая может принимать значения «Отлично», «Хорошо» и «Плохо». Всего 14 наблюдений. Из них 7 относятся к классу обычной ответственности, а 7 - к классу высокой ответственности. Так что это равный раскол сам по себе. Подводя итог по верхней строке, мы видим, что есть 4 наблюдения, которые имеют значение Отлично для кредитного рейтинга функции. Кроме того, я также могу видеть, как моя целевая переменная разделена на «Отличный» кредитный рейтинг.Для наблюдений, которые имеют значение «Отлично» для их кредитного рейтинга, есть 3, которые относятся к классу нормальной ответственности, и только 1 относится к классу высокой ответственности. Аналогичным образом я могу вычислить такие значения для других значений кредитного рейтинга из таблицы непредвиденных обстоятельств.

Для этой иллюстрации я буду использовать эту таблицу непредвиденных обстоятельств, чтобы вычислить энтропию нашей целевой переменной, а затем вычислить энтропию нашей целевой переменной с учетом дополнительной информации об этой функции, кредитном рейтинге.Это позволит мне рассчитать, сколько дополнительной информации предоставляет «Кредитный рейтинг» для моей целевой переменной «Ответственность».

Тогда перейдем к делу.

Энтропия нашей целевой переменной равна 1, при максимальном беспорядке из-за равного разделения между метками класса «Нормальный» и «Высокий». Наш следующий шаг - вычислить энтропию нашей целевой переменной «Обязательства» с учетом дополнительной информации о кредитном рейтинге. Для этого мы рассчитаем энтропию ответственности для каждого значения кредитного рейтинга и сложим их, используя средневзвешенное значение доли наблюдений, которые попадают в каждое значение.Почему мы используем средневзвешенное значение, станет яснее, когда мы обсудим это в контексте деревьев решений.

Мы получили энтропию для нашей целевой переменной с учетом функции Кредитный рейтинг. Теперь мы можем вычислить информационную выгоду от кредитного рейтинга, чтобы увидеть, насколько информативна эта функция.

Знание кредитного рейтинга помогло нам снизить неопределенность в отношении нашей целевой переменной, обязательства! Разве это не то, что должна делать хорошая функция? Предоставить нам информацию о нашей целевой переменной? Что ж, именно так и почему деревья решений используют энтропию и прирост информации, чтобы определить, на какую функцию разбить их узлы, чтобы приблизиться к предсказанию целевой переменной при каждом разбиении, а также для определения, когда прекратить разбиение дерева! (в дополнение к гиперпараметрам, таким как максимальная глубина, конечно).Давайте посмотрим на это в действии на другом примере с использованием деревьев решений.

Рассмотрим пример, в котором мы строим дерево решений, чтобы предсказать, приведет ли ссуда, предоставленная человеку, к списанию или нет. Вся наша популяция состоит из 30 экземпляров. 16 относятся к классу списания, а остальные 14 относятся к классу без списания. У нас есть две функции, а именно «Баланс», который может принимать два значения -> «<50 КБ» или «> 50 КБ» и «Резиденция», который может принимать три значения -> «СОБСТВЕННЫЙ», «АРЕНДА» или «ДРУГОЕ».Я собираюсь показать вам, как алгоритм дерева решений решает, какой атрибут разделить первым и какая функция предоставляет больше информации или уменьшает неопределенность в отношении нашей целевой переменной из двух, используя концепции энтропии и информационного прироста.

Характеристика 1: Баланс

Провост, Фостер; Фосетт, Том. Наука о данных для бизнеса: что нужно знать о интеллектуальном анализе данных и аналитическом мышлении

Точки - это точки данных с прямым отсчетом класса, а звездочки - без списания.Разделение родительского узла на баланс атрибутов дает нам 2 дочерних узла. Левый узел получает 13 из общих наблюдений с 12/13 (вероятность 0,92) наблюдениями из класса списания и только 1/13 (вероятность 0,08) наблюдений из класса без записи. Правый узел получает 17 из общего числа наблюдений с 13/17 (вероятность 0,76) наблюдениями из класса без списания и 4/17 (вероятность 0,24) из класса списания.

Давайте вычислим энтропию для родительского узла и посмотрим, сколько неопределенности дерево может уменьшить путем разбиения по Balance.

Разделение на функцию «Баланс» приводит к увеличению информации 0,37 по нашей целевой переменной. Давайте сделаем то же самое для функции «Место жительства», чтобы посмотреть, как она выглядит в сравнении.

Характеристика 2: Резиденция

Провост, Фостер; Фосетт, Том. Наука о данных для бизнеса: что нужно знать об интеллектуальном анализе данных и аналитическом мышлении

Разделение дерева по месту жительства дает нам 3 дочерних узла. Левый дочерний узел получает 8 от общего числа наблюдений с 7/8 (вероятность 0,88) наблюдениями из класса списания и только 1/8 (0.12 вероятность) наблюдения из класса без списания. Средние дочерние узлы получают 10 из общего числа наблюдений с 4/10 (вероятность 0,4) наблюдениями класса списания и 6/10 (вероятность 0,6) наблюдениями из класса без списания. Правый дочерний узел получает 12 из общего числа наблюдений с 5/12 (вероятность 0,42) наблюдениями из класса списания и 7/12 (0,58) наблюдений из класса без списания. Нам уже известна энтропия родительского узла. Нам просто нужно вычислить энтропию после разделения, чтобы вычислить выигрыш информации от «Residence»

Получение информации от функции Balance почти в 3 раза больше, чем получение информации от Residence! Если вы вернетесь и посмотрите на графики, то увидите, что дочерние узлы из разделения на Balance кажутся более чистыми, чем у Residence.Однако крайний левый узел для проживания также очень чистый, но здесь играют роль взвешенные средние. Несмотря на то, что этот узел очень чистый, он имеет наименьшее количество общих наблюдений, и результат вносит небольшую часть его чистоты, когда мы вычисляем общую энтропию от разделения на Residence. Это важно, поскольку мы стремимся к общей информативности функции и не хотим, чтобы наши результаты искажались из-за редкого значения функции.

Сама по себе функция Balance предоставляет больше информации о нашей целевой переменной, чем Residence.Это уменьшает больше беспорядка в нашей целевой переменной. Алгоритм дерева решений будет использовать этот результат для первого разделения наших данных с помощью Balance. С этого момента алгоритм дерева решений будет использовать этот процесс при каждом разбиении, чтобы решить, какую функцию он будет разбивать дальше. В реальном сценарии с более чем двумя функциями первое разделение выполняется по наиболее информативной функции, а затем при каждом разделении необходимо пересчитывать информационный выигрыш для каждой дополнительной функции, потому что он не будет таким же, как выигрыш информации от каждого особенность сама по себе.Прирост энтропии и информации должен быть рассчитан после того, как уже было выполнено одно или несколько разделений, которые изменили бы результаты. Дерево решений будет повторять этот процесс по мере того, как оно будет расти все глубже и глубже, пока оно не достигнет заранее определенной глубины, или никакое дополнительное разделение не может привести к большему информационному приросту сверх определенного порога, который также обычно можно указать как гиперпараметр!

Вот и все! Теперь вы знаете, что такое энтропия и прирост информации и как они вычисляются.Вы понимаете, как дерево решений само по себе или в ансамбле на основе дерева определяет наилучший порядок функций для разделения и решает, когда остановиться, когда оно обучается на заданных данных. Если вам каждый раз приходится объяснять кому-то тонкости работы деревьев решений, надеюсь, вы не справитесь.

Я надеюсь, что вы смогли извлечь какую-то пользу из этого сообщения. Если я что-то пропустил, или что-то было неточно, или если у вас есть какие-либо отзывы, сообщите мне об этом в комментариях.Я буду очень признателен. Спасибо.

.

Страница не найдена · GitHub Pages

Страница не найдена · GitHub Pages

Файл не найден

Сайт, настроенный по этому адресу, не содержать запрошенный файл.

Если это ваш сайт, убедитесь, что регистр имени файла соответствует URL-адресу.
Для корневых URL (например, http://example.com/ ) вы должны предоставить index.html файл.

Прочтите полную документацию для получения дополнительной информации об использовании GitHub Pages .

.

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.