docObjasnění dlouhodobých interakcí mezi ekosystémy - Projekty
download 
Stížnost Transkript
Objasnění dlouhodobých interakcí mezi ekosystémy - Projekty
UNIVERZITA JANA EVANGELISTY PURKYNĚ V ÚSTÍ NAD LABEM FAKULTA ŽIVOTNÍHO PROSTŘEDÍ _______________________________________________________________ ZÁVĚREČNÁ ZPRÁVA ZA ROK 2009 Objasnění dlouhodobých interakcí mezi ekosystémy ČR a jejich vnějším prostředím v podmínkách globálních změn (Projekt VaV MŽP č. SP/2d3/99/07) Autorský kolektiv: Doc. Ing. Josef Seják, CSc. Doc. RNDr. Pavel Cudlín, CSc. Dr. Dipl. Ing. Karel Černý Mgr. Jiří Guth RNDr. Tomáš Chuman, PhD. RNDr. Václav Petříček Doc. RNDr. Jan Pokorný, CSc. RNDr. Dušan Romportl RNDr. Irena Skořepová, CSc. Ing. Miloslav Šindlar Ing. Václav Vacek, CSc. Prof. Ing. Ilja Vyskot, CSc. Doc. Ing. Miloš Zapletal, Dr. Ing. Marcela Prokopová Ing. Renata Burešová Ing. Radek Plch Mgr. Petra Hesslerová, PhD. Ing. Barbora Engstová, PhD. ÚSTÍ NAD LABEM 2009 1 Zadání: podle zadávací dokumentace Cíl SP2d3:Objasnit dlouhodobé interakce mezi ekosystémy a jejich vnějším prostředím. Přínosy: - Kvalitativní zmapování jednotlivých základních typů ekosystémů. - Vytvoření systému indikátorů, které budou přímo prakticky použitelné pro hodnocení krajinných funkcí ekologického zemědělství včetně funkce ochrany biodiverzity. - Zachování a ochrana specifických ekosystémů. Kritéria splnění: Zpracování návrhů opatření případně metodik nebo využití výsledků v legislativních předpisech, vytvoření specializovaných map na úrovni odborné publikace a zveřejnění výsledků ve vědecké publikaci nebo v impaktovaném periodiku. Podle smlouvy: Ve třetím roce řešení projektu (2009): • budou dokončeny práce na specifikaci a kvalitativním zmapování souvislostí vztahů mezi biotopy a ekosystémy a prostředím; vytvoření specializovaných map; • budou dopracovány regionální studie vybraných částí území ČR; • bude vypracována metodika hodnocení vztahů mezi biotopy a ekosystémy a vnějším prostředím; • bude provedeno hodnocení úrovní atmosférické depozice s ohledem na kritické zátěže půd a stupeň poškození lesních ekosystémů; • bude provedeno prostorové vymezení oblastí s očekávanými změnami stavu složek životního prostředí s ohledem na stávající překročení kritických zátěží; • bude dokončen návrh legislativního zakotvení opatření omezujících snižování plnění ekosystémových funkcí biotopů. • zveřejnění výsledků ve vědecké publikaci či v impaktovaném periodiku. - 3. Kritéria splnění (kvantifikovatelné výsledky) V roce 2009 budou publikovány: - odborná kniha - článek v impaktovém časopise (do září 2010) - specializovaná mapa 2 Obsah Úvodem ..................................................................................................................................................................................... 4 Kap. 1 Přehled zkoumání interakcí mezi ekosystémy a prostředím .................................................................................... 9 1.1 Hodnocení struktur ekosystémů ..................................................................................................................................... 9 1.2. Hodnocení struktur krajiny .......................................................................................................................................... 12 1.3 Hodnocení funkcí ekosystémů na základě biodiverzity ................................................................................................ 15 1.4 Ekosystémové procesy, funkce a jejich vztah ke službám ekosystémů......................................................................... 16 1.5 Metody hodnocení funkcí a služeb ekosystémů ............................................................................................................ 18 1.5.1 Komplexní metody...................................................................................................................................................................... 18 1.5.2 Metody zaměřené na konkrétní typ ekosystémů.......................................................................................................................... 21 1.5.3 Hodnocení funkcí ekosystémů podle trofické struktury a energie ............................................................................................... 22 1.5.4 Hodnocení ekosystémových funkcí podle toku látek................................................................................................................... 23 1.5.5 Funkce ekosystému ve vztahu ke klimatu ................................................................................................................................... 24 1.5.6 Funkce ekosystému ve vztahu k půdě ......................................................................................................................................... 26 1.6 Krajinné měřítko, land-cover a vztah k ekosystémovým funkcím ................................................................................ 28 1.7 Metody hodnocení, které zahrnují strukturní i funkční aspekty ................................................................................... 29 1.8 Možnosti ekonomického hodnocení služeb ekosystémů ............................................................................................... 32 Kap. 2 Kvalitativní mapování základních typů ekosystémů ČR ........................................................................................ 33 2.1 Hodnocení krajinných funkcí a změn struktury krajiny ............................................................................................... 34 2.2 Funkce porostů............................................................................................................................................................. 49 2.3 Využití dat z DPZ pro funkční klasifikaci krajinných segmentů................................................................................... 54 2.4 Up-scaling a down-scaling mezi mapováním biotopů metodou Natura 2000+ BVM a kategoriemi CLC................... 66 2.5 Regionální studie .......................................................................................................................................................... 69 2.5.1 Regionální studie horní část povodí Stropnice ............................................................................................................................ 70 2.5.2 Regionální studie zájmového území Ralsko ............................................................................................................................... 72 2.5.3 Charakteristika modelového území Třeboňska............................................................................................................................ 75 Kap. 3 Indikátory pro zemědělské hospodaření se zaměřením na ekologické (trvale udržitelné) zemědělství ............. 84 3.1 Úvod ............................................................................................................................................................................ 84 3.2 Metody indikátorů pro zjištění potřeby a možností přechodu z konvenčního na ekologické zemědělství ................... 87 3.3 Případová studie............................................................................................................................................................ 92 Kap. 4 Rizika depozičních kritických zátěží v oblastech Stropnice, Třeboňsko a Ralsko................................................ 99 4.1. Úvod ............................................................................................................................................................................ 99 4.2. Výpočet atmosférické depozice sloučenin síry a dusíku .............................................................................................. 99 4.2.1. Mokrá depozice........................................................................................................................................................................ 101 4.2.2 Suchá depozice.......................................................................................................................................................................... 101 4.3. Kritické zátěže ........................................................................................................................................................... 102 4.3.1 Kritické zátěže acidity............................................................................................................................................................... 102 4.3.2 Empirické kritické zátěže dusíku............................................................................................................................................... 103 4.4. Metodika hodnocení ekosystémového rizika ............................................................................................................. 104 4.5. Hodnocení ekosystémového rizika v oblastech Stropnice, Třeboňsko a Ralsko ........................................................ 106 4.5.1 Oblast Stropnice........................................................................................................................................................................ 106 4.5.2 Oblast Třeboňsko ...................................................................................................................................................................... 112 4.5.3 Oblast Ralsko ............................................................................................................................................................................ 119 4.6 Porovnání hodnocených charakteristik v oblastech Stropnice, Třeboňsko a Ralsko ................................................... 124 Kap. 5 Peněžní hodnocení biotopů a služeb ekosystémů.................................................................................................. 128 5.1 Hodnocení přírody, funkcí a služeb ekosystémů ve světě ........................................................................................... 129 5.2 Peněžní hodnocení biotopů ČR .................................................................................................................................. 132 5.3. Řádový odhad hodnoty služeb biosféry ..................................................................................................................... 136 5.4 Odhady peněžních hodnot služeb typů ekosystémů v ČR ........................................................................................... 137 5.5 Závěry ......................................................................................................................................................................... 141 Kap. 6 Možnosti právní úpravy oceňování služeb ekosystémů v ČR ............................................................................... 142 6.1 Úvod: zadání, cíl ......................................................................................................................................................... 142 6.2 Literární rešerše .......................................................................................................................................................... 143 6.3 Návrhy změn a doplňků relevantních právních předpisů ............................................................................................ 147 6.3.1 Nový nástroj v z. č. 114/1992 Sb............................................................................................................................................... 147 6.3.2 Povinná součást dokumentace EIA/SEA................................................................................................................................... 148 6.3.4 Změny a doplňky zákona č. 167/2008 Sb. o ekologické újmě................................................................................................... 150 6.3.5 Návrh dalších kroků .................................................................................................................................................................. 151 7. Dosažené výsledky, závěry a doporučení ................................................................................................................. 155 Literatura: ............................................................................................................................................................................ 158 Příloha 1 Příklady termovizních snímků z různých biotopů ........................................................................................ 171 Příloha 2 Přehled bodových hodnot a zastoupení typů biotopů v položkách pokryvu ČR (CLC). .............................. 173 Příloha 3 Seznam indikátorů pro zjišťování intenzity přechodu na ekologické hospodaření v rámci DPSIR.............. 182 3 Úvodem Zadaným cílem projektu SP/2d3/99/07 je objasnit dlouhodobé interakce mezi ekosystémy ČR a jejich vnějším prostředím v podmínkách globálních změn. Řešitelé projektu vyšli z hypotézy, že objasnění souvislostí energo-materiálových toků a hydrických cyklů ve fungování přírodních a přírodě blízkých ekosystémů v porovnání s antropogenně přeměněnými ekosystémy (přírodě vzdálenými až cizími) je základní cestou ke zvyšování efektivity ochrany přírody a krajiny a k prosazování principů udržitelnosti do společenského a ekonomického života. Při plnění výše uvedeného zadání svou roli sehrála již samotná definice pojmu ekosystém. Vyjdeme-li ze všeobecně přijímaných definic ekosystému, známých jak z české či evropské legislativy, tak zejména z vědecké literatury, že „Ekosystém je funkční soustava živých a neživých složek životního prostředí, jež jsou navzájem spojeny výměnou látek, tokem energie a předáváním informací a které se vzájemně ovlivňují a vyvíjejí v určitém prostoru a čase.“ (zák. č. 17/1992 Sb. o životním prostředí, § 3, a č. 114/1992 Sb.) a že „Ekosystém je nejmenší jednotka, jež recykluje biologicky důležité prvky. Ekosystém je vymezený prostor na povrchu Země, kde organismy recyklují energii a chemické látky rychleji uvnitř ekosystému než mezi ním a jinými systémy“ (L. Margulisová 2004, s. 110-111), můžeme všeobecně říci, že ekosystém vyjadřuje funkční propojenost, vzájemnou závislost a vzájemné utváření forem či druhů života s jejich neživým prostředím. Přitom pod pojmem ekosystémy je třeba rozumět nejen vymezené prostory na povrchu Země, ale i jednotlivé organismy, protože ty jsou společenstvími mikrobiálních forem fungujících v rámci ekosystému daného organismu. Definování ekosystému jako funkční soustavy složek životního prostředí může v duchu tradičního karteziánského mechanistického přístupu k světu svádět k analytickému nahlížení na ekosystémy jako na mechanické soustavy složené ze součástí, které lze podle potřeby měnit či odebírat. Masivně je tradiční utilitární přístup k životnímu prostředí uplatňován zejména ze strany mnoha ekonomických subjektů, které pod heslem „rozvoje území – land development“ přeměňují a poškozují přirozenou krajinu za účelem vlastního obohacení, okamžitého či rychlého vlastního prospěchu. Podstatou definice ekosystému je ovšem systém a potřeba jeho systémového chápání. A základním poznatkem nemechanického, postkarteziánského systémového pohledu na ekosystémy je, že systém je více než suma jeho částí, že smysl každé jednotlivé části živého systému lze pochopit jen je-li posuzována v kontextu celého systému, že síť je obecným způsobem organizace života a uspořádání má zásadní důležitost pro vědecké vysvětlení podstaty života. Utilitární a mechanistické chápání světa, našeho životního prostředí, je nejhlubší příčinou všech současných krizových jevů, v nichž se projevuje systémový rozpor mezi touhou lidí v tržních systémech po rychlém zbohatnutí a globální potřebou udržení alespoň minima nezbytných životodárných ekosystémů (Capra 2004). Biosféra Země jako superekosystém představuje velmi vysoký, ale omezený počet ekosystémů, zahrnujících v jednotně propojené síti vše od jednobuněčného organismu s jeho okolím až po celou biosféru. Vhodné a potřebné dělící kritérium pro identifikaci částí v biosféře Země lze nalézat v částech vícenásobně vzájemně závislých. Takovým fylogeneticky významným kritériem, plynoucím z vývojových fází evoluce života, je rozlišení autotrofních a heterotrofních ekosystémů, které vytváří vzájemně závislou jednotu forem života, které nemohou existovat jedna bez druhé. 4 Lidský druh, stejně jako všichni ostatní vyšší živočichové, zejména savci, primáti a hominidi, se mohli postupně vyvinout teprve po přibližně třech miliardách let fungování mikroforem života (bakterií, sinic, řas, kvasinek), které vytvořily a udržují nám známé složení atmosféry, ochrannou ozonovou vrstvu, napomohly vzniku půd, vegetace na kontinentech, tvoří organickou součást těl živočichů i rostlin atd. K objasnění interakcí ekosystémů s vnějším prostředím je proto úvodem potřebné zmínit alespoň základní poznatky z procesu jejich vzniku až do podoby jak je známe v současných funkcích a službách. Přitom je zřejmé, že k úplnému objasnění interakcí mezi ekosystémy a vnějším prostředím nemá dosud lidstvo dostatečné poznatky. Proto řešitelé projektu mohli vycházet jen ze současné úrovně lidského poznání a čerpat z těch poznatků, které jsou vědeckou komunitou považovány za prokázané. Na druhé straně to, co činí využití systémového přístupu ve vědě možným, je objev přibližné znalosti. Zatímco staré paradigma stojí na karteziánské víře v jistotu a přesnost vědeckého poznání, nové systémové paradigma uznává, že veškeré vědecké koncepce a teorie jsou limitovaným a přibližným poznáváním nekonečného pletiva vzájemně propojených struktur (Capra 2004). Většina vědců se shoduje, že počátek života na Zemi je spojen s nahromaděním organických molekul (obsahujících uhlík) až do podoby, kdy vznikla molekula schopná replikace, která se postupně rozšířila a vedla ke vzniku buňky podobné bakteriím (Vesmír 2006, s. 52). Nejstarší dnes známé doklady života jsou staré přibližně 3,8 miliardy let (zbytky uhlovodíků v metamorfovaných usazených horninách Grónska, pocházející patrně z živých bakterií využívajících sluneční záření), mikrofosilie z Afriky pak vykazují stáří asi 3,5 mld. let. Již v té době vytvářeli fotosyntetizující mikrobi v teplých a mělkých vodách kupovité útvary známé jako stromatolity (Země 2004, s. 27). V těchto počátečních fázích vzniku života na Zemi organismy měly k dispozici velmi málo kyslíku a musely čelit ultrafialovému záření, protože neexistovala ochranná ozónová vrstva. První eukaryonti (organismy se složitou stavbou buněk s jádry) se objevili před asi 2,7 mld. let. Před 2,2 mld. let obsah kyslíku v atmosféře činil jen asi 1 % současného stavu a před 1,9 mld. let však dosahoval již asi 15 % dnešní úrovně. Překročí-li obsah kyslíku v atmosféře cca 2 %, začíná vznikat ozónová vrstva, takže se musela začít tvořit již před 1,9 mld. let (Země 2004, s. 28). Živý organismus je charakteristický tím, že musí být schopen se rozmnožovat a v čase se vyvíjet. K tomu ovšem potřebuje neustálý příkon energie. Téměř veškerý život na Zemi závisel, závisí a bude záviset na sluneční energii a na ochraně před škodlivým zářením, což zajišťuje atmosférický (zahrnující i ozónový) obal Země. Celé dlouhé období počátků vzniku života na Zemi v délce asi 2-3 mld. let (v geologickém čase období prekambria) je spjato se zvýšeným obsahem oxidu uhličitého v atmosféře (emitovaného především ze sopečných erupcí spolu s dusíkem a vodními parami), následovaného a střídaného po rozšíření bakterií a sinic s rolí metanu. Po prvním celoplanetárním zalednění (Země jako sněhová koule) před 2,4 mld. let došlo v době před 2,32 mld. let k velké okysličovací události, po níž podíl kyslíku v atmosféře stoupl nad minimální množství tvořené UV fotolýzou atmosférických par (Bekker a kol. 2004). S růstem koncentrací kyslíku v atmosféře (vznikajícího původně jako odpad expandujících sinic) byly vytvořeny podmínky pro evoluci mnohobuněčných organismů. Po cca miliardě let dominance prokaryotních bakterií a sinic byly s rostoucí koncentrací kyslíku v atmosféře vytvořeny ekosystémy umožňující symbiotický vznik eukaryotních mnohobuněčných organismů (např. řas Grypania, přispívajících ke zvýšení hladiny kyslíku), jejichž dlouhodobá 5 evoluce vyústila v postkambriu (období fanerozoika = 543 mil. let–současnost) vznikem suchozemských mnohobuněčných organismů, rostlinných a živočišných forem života, jejichž každá buňka vyžaduje neustálý přísun kyslíku. Přitom paleoklimatologie ukazuje, že v období karbonu (354-290 milionů let) před cca 300 miliony let, kdy díky bohaté vegetaci vznikal biologický základ ložisek uhlí, dosáhl obsah kyslíku v atmosféře až ke 30 % (Berner 1998, 2006). Atmosféra Země je produktem života a obecně podporuje život a fungování ekosystémů. Je zdrojem (či nosným médiem) kyslíku, vodní páry a oxidu uhličitého, jež jsou nezbytné pro biologické procesy (Pretel 2006). Protože intenzita slunečního záření dlouhodobě narůstá a zvýšila se za dobu existence života na Zemi přibližně o čtvrtinu, vytvořily živé části ekosystémů biosféry samoorganizací účinné systémy regulace teplotních výkyvů (podobně jako tělo, tělesný ekosystém každého živého organismu má svůj teplotně regulační systém). Zatímco lidská těla a těla většiny savců a ptáků udržují tělesnou teplotu kolem 37°C (přitom krátkodobě snesou výkyvy od 34 do 41°C), potom většina bakterií, řas a jiných jednobuněčných organismů se přizpůsobila daleko větším výkyvům teplot v rozmezí od -1,6°C (kdy zamrzá mořská voda) až do cca 50°C. Rozvoj rostlinných a živočišných druhů je přitom limitován fyzikálními vlastnostmi neživých částí ekosystémů. Vegetace na pevninách a fotosyntetické řasy v mořích odstraňují z ovzduší oxid uhličitý a snižují tak skleníkový efekt. Mořské mikroorganismy také produkují plyny, které oxidací na vzduchu vytvářejí kondenzační jádra nezbytná pro vznik mraků. Bez mraků by tepelné výkyvy na Zemi byly mnohem větší. Jak bude ukázáno v textu zprávy (zejména kap. 2 a 5), na kontinentech velmi účinné a ekonomicky vysoce hodnotné zmírňování teplotních pulsů zajišťuje v symbióze s vodou kvalitní vegetace, tvořící základ autotrofních ekosystémů. Lidský druh je evolučním produktem a součástí sítě ekosystémů (biosféry) Země, které udržují a regulují pro život příznivé rozmezí svých teplot, produkují biomasu a udržují a reprodukují život umožňující složení atmosféry. Biosféra Země se chová homeostaticky, samoorganizovaně reguluje teplotu a složení atmosféry – to je základ teorie živé planety, teorie Gaia. Spoluautorka teorie Gaia L. Margulisová píše: „Gaia je regulovaný povrch planety, jenž nepřetržitě vytváří nová prostředí a nové organismy…Je to jen příhodné pojmenování celozemského jevu – regulace teploty, kyselosti či zásaditosti prostředí a složení ovzduší. Gaia je série interagujících ekosystémů, z nichž se skládá jediný obrovský ekosystém, který pokrývá celý povrch Země“ (Margulisová 2004, s. 124). J. Lovelock, autor teorie živé planety, považuje planetární regulační systém (udržující stabilitu teplot a složení atmosféry) za naprosto ústřední záležitost pro pochopení života na Zemi (Lovelock 2006, s. 52). Jak tento autor ukazuje, v počátcích existence života na Zemi nebyla regulace teplot potřebná. Až do počátku kambria (před cca 600 miliony let) byly dominantními organizmy na Zemi bezjaderné organismy - bakterie a zejména sinice a tento dlouhý úsek geologické historie Země je označován jako „věk sinic“ (Age of Cyanobacteria). V tomto období se díky sinicím postupně zvyšoval obsah kyslíku v atmosféře (Kalina a Váňa 2005). Teprve v posledních pěti až šesti stech milionech let, s postupným nárůstem a relativní stabilizací podílu kyslíku v atmosféře, se mohl život symbioticky rozvinout do komplexnějších mnohobuněčných forem vyúsťujících v podobě hub, rostlin a živočichů. J. Lovelock argumentuje, že antropogenními emisemi skleníkových plynů do ovzduší a nahrazováním přirozených ekosystémů (jako jsou lesy a další formy kvalitní vegetace) nepřírodními povrchy lidstvo dvounásobně poškozuje Zemi. Nadměrnými emisemi 6 skleníkových plynů a zvyšováním jejich zásob v atmosféře přispívá k růstu průměrných teplot a souběžným odstraňováním přirozených ekosystémů likviduje účinný a dodejme, že finančně mimořádně hodnotný regulátor teplot na zemském povrchu. J. Lovelock doslova píše: „To co nyní děláme se Zemí zlověstně připomíná řadu hloupých kroků, které vedly k černobylské katastrofě jaderného reaktoru. Po té, co inženýři vypnuli bezpečnostní systémy, zvýšili teplotu, takže nemohlo být překvapením, že reaktor se přehřál a vznítil se“ (ibid., p. 59). Proto dostatečné poskytování životodárných či životanosných ekosystémových služeb je prvotním předpokladem udržení základních existenčních podmínek pro kvalitní život budoucích lidských generací i dalších forem života na Zemi. Vyjdeme-li z dnes již široce přijímané teorie sériové endosymbiózy L. Margulisové (2004), z toho, že všechny formy života na Zemi mají jednoho společného předka v podobě první živé buňky a z toho, že pro existenci současných odhadovaných 5-30 milionů rostlinných a živočišných druhů je rozhodující rovnováha mezi autotrofními a heterotrofními formami života, která je možná na základě slunečního záření a jeho pulsy evokovaných biogeochemických procesů, musíme začít na ekosystémy nahlížet nejen jako na přírodní zdroje pro obživu a další ekonomické činnosti lidí, ale také a to především jako na systémy biogeochemických procesů, bez nichž by život lidí a dalších živočišných druhů na Zemi velmi rychle deceleroval, zanikal a nanejvýš se udržel skrytý v mikroskopických formách. „Schopnost ekosystémů poskytovat (lidstvu) služby pramení přímo z fungování přirozených biogeochemických cyklů, jež byly v některých případech významně pozměněny“ (MEA 2005, s.33). Metodický postup v tomto projektu proto vychází z fungování biogeochemických cyklů, které představují funkční náplň ekosystémů a tvoří základ pro jejich služby lidské společnosti a dalším živočišným druhům. V prvé kapitole této závěrečné zprávy je podán širší přehled současných přístupů k hodnocení interakcí ekosystémů s jejich prostředím. Druhá kapitola přináší pohledy na kvalitativní mapování (resp. funkční identifikaci) ekosystémů ČR od satelitní úrovně k úrovni skupin biotopů (mozaiky typů biotopů s případnou dominancí jednoho či několika typů). Ekosystémy ČR jsou mapovány v základních jedenadvaceti skupinách rozlišených podle intenzity jejich základních funkcí. Kvalitativní mapování biotopů je potřebné jak z hlediska realizace soustavy evropsky významných chráněných území (Natura 2000), tak i z hlediska národního systému ochrany přírody a krajiny. V souladu se zadáním je ve třetí kapitole prezentován systém indikátorů využitelných pro hodnocení krajinných funkcí ekologického zemědělství. Čtvrtá kapitola prezentuje hodnocení atmosférické depozice síry, dusíku a celkové potenciální kyselé depozice na území lesních ekosystémů tří modelových oblastí Stropnice, Třeboňsko a Ralsko s ohledem na kritické zátěže acidity a dusíku a hodnocení ekosystémového rizika pro lesní ekosystémy v těchto oblastech vlivem imisně - depozičního stresu, který způsobují vybrané látky znečišťující ovzduší (sloučeniny síry, dusíku a přízemní ozon). Pátá kapitola integruje přírodovědní a společenskovědní pohledy na ekosystémy formou ekonomického hodnocení jejich služeb na základě nákladů či cen jejich technologické náhrady. Je podán orientační odhad peněžní hodnoty biosféry a identifikovány orientační hladiny peněžních hodnot vybraných služeb základních typů ekosystémů v ČR. Na základě vymezených jedenadvaceti skupin ekosystémů a jejich vybraných služeb je odhadnut přírodní 7 kapitál ČR. Je rovněž vyjádřen význam jednotlivých skupin ekosystémů z hlediska jejich měrného příspěvku do celkového toku služeb ekosystémů ČR. Šestá kapitola přináší nástin základních možností právního zakotvení kategorie služeb ekosystémů do českého legislativního prostředí. V sedmé části jsou shrnuty hlavní přínosy a formulovány stručné závěry a doporučení. Součástí zprávy jsou také tři užitečné přílohy. 8 Kap. 1 Přehled zkoumání interakcí mezi ekosystémy a prostředím Tato vstupní přehledová kapitola vychází při třídění existujících výzkumných přístupů k interakcím ekosystémů s prostředím z charakteristiky ekosystému jako prostoru v biosféře, kde organismus či organismy recyklují energii a chemické látky rychleji uvnitř ekosystému než mezi ním a prostředím (jinými systémy). V tomto smyslu třírozměrnou, vzájemně propojenou a do sebe vnořenou síť ekosystémů tvoří vše od jednobuněčného prokaryotního organismu s jeho prostředím, přes symbiogenezí z něj vzniklé mnohobuněčné eukaryotní organismy hub, rostlin i živočichů s jejich prostředím až po biosféru jako superekosystém s jeho souhrnnou biodiverzitou, diverzitou forem života. 1.1 Hodnocení struktur ekosystémů Struktura (anglicky "pattern") ekosystému popisuje rozličné fyzikální a biologické části ekosystému, jako je biomasa a složení druhů v konkrétním čase (Zedler 1996b); v závislosti na zvoleném měřítku může popisovat druhovou pestrost, druhovou diverzitu, výskyt druhů nebo jejich skupin, složení biotopů a uspořádání biotopů nebo kategorií využití krajiny. Struktura ekosystémů ve smyslu uspořádání rostlinných a živočišných druhů a jejich skupin je výsledkem procesů, jako je rychlost disperze, rychlost reprodukce, interakce mezi jedinci a druhy, změny edafických podmínek, změny klimatu a jiných abiotických faktorů (Parker 1997). Odborníci, kteří preferují výskyt bioty jakožto indikátor kvality ekosystému, vycházejí z předpokladu, že vysoce organizovaný ekosystém s velkou diverzitou druhů přizpůsobených danému stanovišti a jejich typickým uskupením, je sám o sobě zárukou kvalitního plnění ekosystémových funkcí (Peterson a Lipcius 2003; Seják, Dejmal a kol. 2003), neboť uspořádání bioty a ekosystémové funkce se vzájemně ovlivňují; funkce ekosystému jsou závislé na rostlinách, jejich biomase a produkci organické hmoty. Fyzikální a chemické charakteristiky prostředí ovlivňují složení a strukturu vegetace, jež pak dále ovlivňuje živočišné a mikrobiální složky ekosystému. Monitorování rostlinných nebo živočišných druhů pak představuje jednodušší, a přitom v mnoha případech dostatečně vypovídající metodu hodnocení ekosystému. Inventarizace rostlinných a živočišných druhů sice neodráží změny funkčnosti, ale zaznamenává, jak se změny prozatím odrazily ve složení bioty (Cairns a kol. 1993). Při hodnocení bioty je samozřejmě důležitá volba měřítka, jež nám předurčuje, zda sledujeme úroveň populace, společenstva nebo krajiny. Úroveň populací a druhů Hodnotí se interakce uvnitř populací a mezi populacemi, relativní vitalita jedinců, genetická diverzita, evoluční historie a evoluční potenciál, jež umožní předpovědět reakci populace na změnu (Andel 2003), dále věková struktura (Cairns a kol. 1993); u živočišných populací alelická (párově dědičná) diverzita, inbreeding (křížení mezi příbuznými jedinci), tok genů, abundance (početnost jedinců jednoho druhu na určitém místě) a hustota populace, její natalita, mortalita a doplňování, u rostlinných disperze, rychlost růstu, fenologie, přežívání nebo velikost (Holl a Cairns 2002). Úroveň společenstva / ekosystému Převážná část metod se soustředí pouze na hodnocení rostlinné složky ekosystému. Předmětem hodnocení může být výskyt jednotlivého druhu (indikačního nebo vzácného a ohroženého); často se ovšem využívají tzv. indikační skupiny, založené na přirozených fytocenózách (Chytrý a kol. 2001), případně tzv. guildách (skupinách druhů, využívajících stejné potravní zdroje) nebo funkčních skupinách; běžně se také pro hodnocení přirozenosti 9 využívá výskyt skupin druhů (rostlinných i živočišných), jež jsou typickými kolonizátory narušených ploch (ruderální, invazní druhy), přičemž důležitější než početnost těchto druhů je jejich výskyt nebo absence (Canterbury 2000). Zřejmě nejčastěji používanou metodou hodnocení je porovnávání druhového bohatství, případně indexu druhové diverzity rostlin (Cairns a kol. 1993; Holl a Cairns 2002; Andel 2003). Doplněním těchto kritérií může být biologická integrita, jež hodnotí také živočišnou složku společenstva a kromě druhového bohatství určuje také trofické úrovně a výskyt stres-tolerantních druhů (Karr 1991), procento domácích druhů (Anderson 1991), výskyt indikačních, chráněných a vzácných druhů, procento vegetačního krytu, procento exotických druhů a diverzita struktur a uspořádání biotopů (Cairns a kol. 1993). Andel (2003) navrhuje doplnit druhovou diverzitu společenstva o kvantitativní analýzu, která hodnotí trofickou strukturu, diverzitu druhů v rámci funkčních skupin, uspořádání společenstva, výskyt endemických druhů a výskyt alienů (cizích, nepůvodních druhů). Aronson a Le Floc´h (1996) navrhují hodnotit 16 vitálních atributů, rozdělených do tří skupin: 1) složení společenstva a relativní početnosti druhů; 2) funkční interakce mezi ekosystémem a krajinou; 3) stupeň, druh a příčiny fragmentace a degradace. Lopez a Fennesy (2002) vypracovali index floristické kvality (FQAI, floristic quality assessment index), kterým se hodnotí společenstvo rostlin podle stupně „konzervatismu“ jednotlivých druhů, jenž může dosahovat hodnot od 0 do 10 bodů a je vyjádřením původnosti druhu a jeho vývojové schopnosti k pozdním sukcesím stádiím. Výsledný index je suma bodů, vydělená odmocninou z počtu domácích druhů. Jednou z již ověřených metod, založených na druhové diverzitě, výskytu druhů a dalších přídavných kriteriích, je hesenská metoda hodnocení biotopů, používaná v Německu pro hodnocení a vyčíslení náhrady za ekologickou újmu (OECD, 2002). Tato metoda, která zahrnuje ekologické i ekonomické aspekty, byla v roce 2000 doporučena Bílou knihou o zodpovědnosti za škody na životním prostředí. Z ní byla v roce 2003 v Českém ekologickém ústavu v Praze vyvinuta metoda hodnocení biotopů (Biotope valuation method, BVM), která převzala hesenský princip hodnocení a uzpůsobila jej pro aplikaci na metodu pro hodnocení lokalit NATURA 2000. Pro každý typ biotopu byla vypočítána jeho relativní ekologická hodnota, určená na základě osmi charakteristik (diverzita druhů, diverzita struktur, zralost, přirozenost, vzácnost typu biotopu, vzácnost druhů typu biotopu, zranitelnost a ohroženost množství a kvality typu biotopu). Na toto základní hodnocení navazuje individuální hodnocení, které se již provádí v terénu a slouží ke korekci bodové hodnoty v případě, že biotop neodpovídá své typické podobě popsané v katalogu biotopů ČR. Korekční koeficient se určuje na základě následujících šesti charakteristik: ontogenetická zralost, přirozenost, nasycenost druhů, nasycenost chráněných druhů, nasycenost struktur a integrita (Seják, Dejmal a kol. 2003). Většina odborníků si je vědoma obtížnosti při zadávání obecných kritérií pro hodnocení ekologické kvality na ekosytémové úrovni či úrovni společenstva, indikátory ekologické kvality se výrazně liší v závislosti na konkrétním typu ekosystému. Poměrně podrobný výčet kritérií byl zpracován pro a/ terestrické, b/ mokřadní a c/ říční ekosystémy: a/ suchozemské ekosystémy Velice podrobný výčet hodnotících kritérií od genetické úrovně po úroveň krajinnou udává Holl a Cairns (2002). Při podrobnějším prostudování hodnotících parametrů pro úroveň společenstva je patrné, že kritéria se opět soustředí na sledování výskytu druhů (druhovou pestrost, druhovou diverzitu, procentické zastoupení rozličných skupin druhů), tato kritéria jsou dále doplněna o vegetační strukturu, pokryvnost, biomasu, a kritéria hodnotící vztahy 10 mezi složkami společenstva (parazitismus, predace). Zvláštní kritéria jsou pak zadána pro hodnocení ekosystémů; týkají se většinou ekologických funkcí, proto budou podrobněji zmíněny v kapitole o hodnocení ekologických funkcí. Často jsou vedle metod zaměřených na rostlinnou složku navrhovány metody hodnocení kvality ekosystému podle výskytu zástupců určitých skupin živočichů, například ptáků (Canterbury 2000), bezobratlých (Vaate a Pavluk 2004), nebo na základě analýzy mikrobiálního společenstva (Harris a Steer 2003). b/ mokřadní ekosystémy Zřejmě proto, že mokřadní ekosystémy jsou specifické svou dynamikou a jsou silně závislé na krajinných procesech, jsou navrhované metody pro hodnocení mokřadů komplexnější. Svou formou se podobají multikriteriální analýze, ve které jsou kromě strukturních charakteristik zahrnuty i atributy, týkající se ekologických funkcí, nebo alespoň podmínek, které vytvářejí. Důležitým parametrem je hydrologie (periodicita zaplavování, hloubka vody, nasycení vodou), chemické a fyzikální parametry vody (obsah kyslíku, akumulace organických látek, pH, toxické látky, redox potenciál, cyklus dusíku) a rostlinná společenstva a hodnocení přizpůsobení rostlin na zaplavené prostředí (Holl a Cairns 2002). Adamus a kol. (1991) vytvořili podrobnou metodiku pro hodnocení mokřadů – tzv. WET (Wetland Evaluation Technique), ve které udává podobně řazená kritéria. Vaate a Pavluk (2004) doporučují hodnotit mokřady podle Indexu trofické kompletnosti (ITC, Index of Trophic Completness), jenž hodnotí vztahy mezi společenstvy bezobratlých, které jsou negativně ovlivňovány antropickými činnostmi. Další metoda (Davis a Muhlberg 2002) je založena na multikriteriálním hodnocení a zahrnuje hodnocení půd (obsah organických látek, biotop pro bezobratlé, celkový obsah dusíku, obsah vody v pórech, obsah živin); u rostlin se zaměřuje spíše na hustotu vegetačního krytu, výšku rostlin a biomasu, ale hodnotí také počet druhů. Kromě rostlin se hodnocení zaměřuje též na živočichy, hodnotí bezobratlé („makro- a mezo-bezobratlé“, epibentické a vzplývavé), populace ryb (složení a hustotu populací, využití potočních biotopů) a výskyt ptáků. c/ říční ekosystémy V odborné literatuře lze najít podrobný seznam hodnotících kritérií, kategorizovaný podle skupin parametrů, jako je morfologie, hydrologie, kvalita vody a biotické charakteristiky (Karr 1981; Davis a Muhlberg 2002; Gergel a kol. 2002; Holl a Cairns 2002). U říčních ekosystémů se biotické charakteristiky soustředí více na biotické interakce, produkci jednotlivých skupin v potravním řetězci, ale také na přítomnost sensitivních druhů a druhovou diverzitu druhů ryb, bezobratlých nebo mikrofauny bentosu (Karr 1981). Verdonschot (2000) rozlišuje šest základních skupin metod pro ekologické hodnocení vodních toků: 1) indikátorové (saprobické společenstvo, druhová diverzita, biotické indikátory); 2) multikriteriální hodnocení používá mnoho jednotlivých indikátorů pro určení degradace ekosystému, například bezobratlí, index biotické integrity (Karr 1986), makrofyta (Barbour 1996); kde je zdraví společenstva určeno na základě rovnováhy a funkčních skupin se často měří tyto parametry: a) druhové bohatství, b) tolerantní a intolerantní druhy, c) indexy druhové diverzity, d) biotické indikátory, e) měření podobnosti s referenční plochou, f) funkční parametry; 3) fyzikálně - ekologické hodnocení používá parametry jako je typ substrátu, morfologie toku, mokřadní/lužní zóna, eroze břehů, stav systému, potoční hydrologie, struktury, složky a druhy (tzv. 5 - S model); 4) hodnocení povodí (využití krajiny); 5) hodnocení ekosystémových složek - hodnotící systém SERCON, který zahrnuje fyzikální a biotické charakteristiky v šesti kritériích: fyzikální diverzita, přirozenost, reprezentativnost, 11 vzácnost, druhové bohatství a zvláštní vlastnosti (Boon a kol. 1997); v Nizozemí se využívá metoda AMOEBE (Brink a kol. 1991), která je založena na porovnávání s referenční plochou; 6) hodnocení společenstva metodou RIVPACS, která předpovídá předpokládaný výskyt „makro-bezobratlých“ na základě malého množství parametrů prostředí (Wright 2000). 1.2. Hodnocení struktur krajiny „Krajina je část zemského povrchu s charakteristickým reliéfem, tvořená souborem funkčně propojených ekosystémů a civilizačními prvky“ (zák. č. 114/1992 Sb.). Kritéria a indikátory struktury krajiny Hodnocení ekologické kvality na krajinné úrovni se týká zejména diverzity stanovišť, přirozenosti biotopů či jejich integrity s abiotickými podmínkami, prostupnosti krajiny a fragmentace biotopů. Velký význam má také hodnocení kategorií využití území (land-use), krajinného pokryvu (land-cover) nebo uspořádání biotopů ve vztahu k funkcím ekosystémů, neboť do značné míry ovlivňují toky látek a energie v krajině. Krajinná kritéria měření nemusí být komplexní. Vhodné jsou jednoduché indikátory, jež jsou přímé a efektivní, například zjištění proporce "buffer" zóny a měření uspořádání nebo konektivity přirozených a antropogenních typů biotopů v nivě (Gergel a kol. 2002). Využití dálkového (družicového a leteckého) průzkumu Země Jako podklad pro hodnocení lze využít data z dálkového průzkumu Země (dále DPZ), zpracované do podoby GIS vrstev rozlišujících jednotlivé kategorie území (například „landuse“ nebo „land-cover“). Další zpracování dat je možné pomocí základní statistiky a multikriteriální analýzy (Mansourian a kol. 2005). Speciální metodou, využívající DPZ, je videogrammetrie, která umožňuje hodnotit například erozní ohrožení podle plošných videosnímků a následně monitorovat revitalizační úspěch (Davis a kol. 2004). Podklady z DPZ mají stále větší uplatnění, snímky je v této souvislosti možné využít pro klasifikaci mokřadů (Barrette a kol. 2000), dokumentaci změn mokřadů v čase (Richardson a Harris 1995), hodnocení řádů vodních toků (Zeff 1999) či druhového složení vegetace (Jensen et al. 1986). Využitím DPZ pro hodnocení úspěšnosti revitalizačních akcí se zabývali další autoři, např. Shuman a Amrose (2003) a porovnávali výsledky s metodami terénního průzkumu (s technikou kvadrátového a liniového průřezu). Metoda DPZ poskytuje přesné zaměření pokryvu vegetace, ovšem nedovede rozlišit rostlinné druhy. Tím je její využití limitováno a je doporučováno kombinovat jej s pozemním průzkumem. Diverzita stanovišť, přirozenost habitatů Hodnocení na základě údajů o krajinném pokryvu by se mělo zaměřit na kvantifikaci a uspořádání jednotlivých jednotek, přičemž se hodnotí počet typů, jejich vzájemná proporce, tvar ploch, plošné uspořádání a konektivita (Gergel 1999). Kromě kvantity jednotlivých ploch (např. biotopů nebo kategorií využití území lze hodnotit také jejich kvalitu a současně monitorovat funkční integritu půdy s vegetací (Ludwig 2004). Přirozenost biotopů je možné stanovit také jako stupeň změny, která by nastala, kdyby se odstranil vliv člověka; míra přirozenosti se v tom případě dá vyjádřit jako odchýlení od přirozené vývojové trajektorie (Anderson 1991). Tento přístup dále rozvíjejí Hong a kol. (2004), kteří navrhují využít jako rámec pro hodnocení a management ekosystémů na krajinné úrovni mapu ekotopů (jenž je vodítkem pro určení potenciální vegetace) a provést klasifikaci na základě kombinací geofyzikálních a biologických proměnných, čímž se zároveň zjistí geografické faktory, jež ovlivňují plošné uspořádání společenstva. 12 Vztah k funkcím ekosystémů Uspořádání jednotlivých typů krajinného pokryvu má význam například pro hodnocení erozního ohrožení, kdy se jako indikátor prověřovaly parametry jako je procento ploch bez vegetace či jejich průměrná velikost (Desoyza 2000). Pro odhad kvality cyklu látek v povodí je obzvlášť účinným indikátorem konektivita lužních/mokřadních biotopů, neboť plošné uspořádání pobřežní vegetace (délka, šířka a mezery) ovlivňuje její efektivnost při zachycování živin (Gergel a kol. 2002). Další autoři se věnovali hodnocení uspořádání jednotek krajinného pokryvu v povodí ve vztahu k odnosu látek; za nejdůležitější kritéria považují procento orné půdy, vážené podle vzdálenosti od toku (King a kol. 2005) a procento lužního lesa a mokřadu v pásu podél vodního toku (Johnson a kol. 2001). Bedford (1996) navrhuje obecný rámec pro hodnocení potenciálních krajinných efektů, založený na hydrologické ekvivalenci a krajinném profilu, přičemž profily kvantifikují relativní četnost mokřadů ve třídách, definovaných na základě hydrologických faktorů, jako je geomorfologické uspořádání, zdroj vody a hydrodynamika. Fragmentace/konektivita/prostupnost Určování fragmentace umožňuje hodnocení migračních možností rostlinných propagulí a živočichů, možnosti osídlování nových ploch atd.; má tedy zásadní význam pro určování revitalizačního potenciálu jednotlivých ploch a odhad průběhu vývoje revitalizované plochy. Nejčastěji hodnocenými parametry jsou: poměr okrajů, konektivita, fragmentace, velikost ploch, poměr hranic s ostatními biotopy (Franklin a Forman 1987; Cairns a kol. 1993; Andel 2003), počet typů a uspořádání krajinného pokryvu, vzájemná proporce typů, fyzikální struktura vegetace, tvar ploch, plošné uspořádání a konektivita (Gergel 2002). Vliv prostorového měřítka na hodnocení krajinné struktury Vliv měřítka na krajinné plošky je často řešeným tématem v krajinné ekologii (Saura 2004; Levin 1992). Pro řešení všech ekologický otázek není možné stanovit jednotné měřítko, protože ekosystém vykazuje charakteristickou variabilitu, a to jak v prostoru, tak i v čase (Levin 1992). Zároveň je také možné pozorovat určitý vztah mezi prostorem a časem. Většina krátce trvajících změn má vliv na malé oblasti, zatímco dlouho trvající změny mají vliv na oblasti velké. Tento zobecněný časově-prostorový princip je také často pozorován při řešení biologických a ekologických otázek (Forman 1997). Scaling, tedy proces, při kterém jsou objekty nebo jevy popisovány na základě měnícího se měřítka geografického podkladu, lze využít v různých oblastech výzkumu. Při výběru geografického podkladu je nutno dbát na jeho vhodné použití, protože jinak by mohlo dojít k nesprávné interpretaci výsledků (Li a Wu 2004). Jak již bylo řečeno, v současné době jsou jako primární prostorová data využívány satelitní snímky, protože poskytují digitální mozaiku krajinného pokryvu, která je použitelná nejen pro hodnocení krajinné struktury, ale i pro další analýzy krajiny a krajinných plošek (Saura 2004). Při scalingu lze postupovat podle dvou základních metodických přístupů: top-down (downscaling) a bottom-up (up-scaling), které se liší směrem, kterým se mění měřítko geografického podkladu. Při up-scalingu se postupuje od konkrétních objektů a jevů až k objektům a jevům, odehrávajících se na plochách, zahrnujících rozsáhlé území (např. list – ekosystém – krajina). V případě down-scalingu se postupuje v opačném pořadí (Levin 1992). Up-scaling ekosystémových procesů, postupující tedy od jednotlivých plošek ke krajině, je významný pro pochopení krajinné struktury a funkcí krajiny a také pro hodnocení ekologických dopadů využívání krajiny a klimatických změn (Zhang a kol. 2007). Příkladem 13 up-scalingu může být studie Trogmartina a kol. (Trogmartin a kol. 2007), kteří pomocí hierarchického modelu prokázali, že je možné převést data výskytu třech druhů lesních ptáků z lokálního mapování do krajinného měřítka, a tím podpořit management jejich ochrany v širších souvislostech. Viglizzo a kol. (2004) shrnuje oba přístupy studií, ve které se zabývá zemědělstvím a jeho přeměnou od poloviny 19. století do počátku 21. století, z hlediska vlivu přírodních a antropogenních složek. Přírodní složky v tomto případě přestavují regulaci agroekosystému ve směru top-down a antropogenní složky regulaci ve směru bottom-up. Měřítko může také výrazně ovlivnit heterogenitu krajiny (Wiens 1989). Obecně jsou při měření heterogenity důležité dvě složky scalingu: zrno (grain) a rozsah (extent). Zrno udává rozlišení dat (minimální mapovací jednotka, velikost pixelu a časový interval) a rozsah vypovídá o velikosti mapované oblasti nebo o časovém období, během kterého se sbírala data (O'Neil a kol. 1986). Je důležité přizpůsobit velikost zrna a rozsahu ke studovanému jevu Pokud předmětem studia bude mikrodiverzita určitého biotopu, budou pak všechny vzorky odebrány v rámci jedné velké plochy uvnitř tohoto biotopu. Pokud však bude sledována diverzita mezi různými biotopy, budou vzorky odebrány z menší plochy, ale uvnitř všech biotopů. Celková studovaná plocha pak zůstane stejná jako v prvním případě, ale dojde ke zmenší zrna a ke zvětšení rozsahu. Stejnou variabilitu rozsahu lze vyjádřit i v čase. Když bude ptačí populace souvisle pozorována po nějaký čas, pak výsledná data budou obsahovat údaje o denní aktivitě jednotlivých druhů. Pokud se však stejná doba pozorování rozdělí do několika intervalů, pak budou data vypovídat o sezónní variabilitě druhů v rámci dané lokality (White a Harrod 1997). Vliv velikosti zrna na prostorovou heterogenitu a na ekologické procesy popisuje také Gustafson (1998). Wiens (1989) upozorňuje na problematiku příliš velké generalizace dat, při které se data v daném měřítku obtížně extrapolují. Výběr velikosti mapového zrna může významně ovlivnit i výsledky hodnocení krajiny (Wu 2004). Vliv urbanizace na strukturu krajiny Vliv urbanizace na krajinnou strukturu studoval Dibari (2007), který se zabýval její změnou v oblasti Tusconu (Arizona) v půběhu 14 let. Hargis a kol. (1998) sledovali biotopy z hlediska rostoucí fragmentace krajinných složek, kdy biodiverzita může být silně ovlivněna ztrátou biotopů a zvýšenou fragmentací, která byla způsobena antropogenními změnami v krajině (Neel a kol. 2004). A právě vhodným managementem, který by vedl k nižšímu narušování krajiny, se zabývali Baldwin a kol. (2004). Ve své studii testovali senzitivitu soustavy krajinných plošek k prostorovému rozsahu, prostorovému rozlišení a významovému rozlišení. Ve výsledcích uvedli, že při scalingu (změně některého ze tří hledisek), má z 18 sledovaných kritérií prostorový rozsah vliv na 17 kritérií, prostorové rozlišení na 13 kritérií a významové rozlišení na 18 kritérií. Podobnou studii provedli Buyantuyev a Wu (2007), kteří zjistili, že změna tématického rozlišení může významně ovlivnit měření v krajině a tím i jejich vypovídající schopnost o změnách v krajině. To je také jedním z důvodů, proč je důležité znát vztah mezi scalingem a měřením vlastností jednotlivých složek krajiny. Znalost vztahů umožní vyvinutí metod, které ve svých výsledcích nebudou zahrnovat chyby, vznikající převodem dat z jednoho měřítka do druhého0 a zároveň umožní lepší poznání prostorové heterogenity krajiny (Shen a kol. 2004). V rámci lidského poznávání je stále více zřejmé, že živé systémy jsou systémy otevřenými vůči prostředí, s neustálým příkonem energie, která jim díky své disipaci napomáhá utvářet se k vyšší dokonalosti. Proto výzkum samotných struktur ekosystémů by byl zcela jednostranným bez hodnocení jejich funkcí, tj. dynamiky procesů neustále probíhajících v jejich strukturách. 14 1.3 Hodnocení funkcí ekosystémů na základě biodiverzity Pojem ekosystémové funkce, případně funkčnost ekosystému bývá často chápán rozdílně a popisován z různých hledisek – od obecného pojetí ve smyslu veškerých projevů ekosystému, vztahů a procesů, které v něm probíhají, přes jeho schopnost samoregulace až po vytváření rozličných ekosystémových služeb. Ekosystémové funkce se týkají interakcí organismů navzájem a interakcí mezi organismy a jejich prostředím (SER 2002). To vyžaduje zkoumání procesů, jež se objevují v průběhu času. Může to být například perzistence druhů, produktivita, kapacita pro asimilaci znečišťujících látek či recyklace živin (Zedler 1996b). V antropocentrickém pojetí je za funkce ekosystému považováno udržování biologické produktivity a kvality životního prostředí, spojené s podporou zdraví lidí, rostlin a živočichů (Andrén a Balandreau 1999). Produktem ekosystémových funkcí je například palivové dřevo, potraviny, čistý vzduch, pitná voda nebo půdní úrodnost (Schwartz a kol. 1999); pokud tyto produkty přímo ovlivňují lidské zdraví nebo ekonomický blahobyt, jsou nazývány službami ekosystému (Lyons a kol. 2005). Ekosystémové funkce a služby lze rozdělit do čtyř základních kategorií: 1) regulační funkce, 2) funkce biotopu, 3) produkční funkce a 4) informační funkce (de Groot a kol. 2002). Vytváření těchto služeb samozřejmě zahrnuje procesy jako je přenos tepla, primární produkci a cyklus základních živin (Andrén and Balandreau 1999). V této souvislosti jsou ekosystémové funkce obecně popisovány jako tok energie a materiálů soustavou biotických a abiotických prvků ekosystému (Chapin a kol. 2000). Whisenant (1999) používá podobné parametry pro hodnocení funkčnosti revitalizačních opatření. Ekosystém je podle něj funkční, když je obnovena jeho původní schopnost vázat energii, minimalizuje se odnos látek a jsou obnoveny hydrologické cykly. Funkčnost ekosystémů Termín funkčnost ekosystému se ovšem většinou používá spíše ve smyslu jeho integrity a stupně vývoje, která s výše uvedenými funkcemi úzce souvisí. S vyšší diverzitou trofických vztahů se zvyšuje počet alternativních cest pro tok energie mezi trofickými úrovněmi, který se tak stává stabilnější (Hooper 2005), komplexnější ekosystém se lépe vyrovnává s fluktuacemi prostředí, je více resilientní (Tilman 2001). Ekosystémy se sice nereprodukují jako živé organismy a jejich hranice nejsou vždy zcela jasné, ale tak jako organismy vytvářejí zpětné vazby, které připomínají principy homeostáze a resilience, pozorované u živých organismů (Winterhalder a kol. 2004). Funkčnost ekosystému je pak chápána jako stupeň jejich vývoje, případně vývoje procesu „samoorganizace“, kdy na důležitosti nabývají vztahy mezi druhy (Ripl a Hildmann 2000). To je zřejmě důvod, proč je pojem funkčnost ekosystému často chápán ve smyslu „zdraví“ ekosystému, v podání některých autorů se jeho význam dokonce částečně překrývá s pojmem ekologická stabilita, protože součástí funkcí ekosystému jsou autogenní procesy, které umožňují, aby se tento systém sám udržoval a obnovoval navzdory fluktuacím vnějšího prostředí (Palmer 1997). Funkčnost ekosystému je v tomto pojetí vnímána jako schopnost ekosystémů podporovat cílové druhy (Kentula 2000); za zdravý se považuje ekosystém s vyvinutou homeostází, vysokou diverzitou a komplexností, stabilitou, resiliencí a rovnováhou mezi jednotlivými složkami (Costanza 1992), se schopností samoudržitelnosti (Bertollo 1998) a se zachovanou kapacitou pro samoobnovu a minimální potřebou vnějších zásahů v podobě managementu (Karr 1986). Druhová diverzita Druhová diverzita rostlin je na kontinentech často pokládaná za nositele ekosystémových funkcí a mnoho výzkumů prokázalo její vztah např. k čisté primární produkci, případně k efektivitě hospodaření s vodou a živinami. Příčina je ve větší komplementaritě rostlinných druhů, umožňující 15 maximální příjem a využití vody a látek, což je ještě podpořeno vyšší diverzitou mutualistických půdních organismů (mykorhizní houby, půdní bezobratlí) které také příznivě působí na zachycování vody a živin v ekosystému a jejich příjem rostlinami (Brussaard 2006). Přestože mnoho studií prokázalo nějaký vztah mezi druhovou diverzitou a funkcemi či službami ekosystému, tento vztah není jasně definovaný a nelze tedy hodnotit pouhou druhovou diverzitu jakožto náhradu za ekosystémové funkce a služby. Příčinou nejasnosti vztahu diverzity k funkcím mohou být také různá měřítka pozorování, protože se tento vztah potvrzuje spíše u většího měřítka (rozsahu) – a to plošného i časového. Druhová diverzita je do značné míry relativní pojem, protože každý klimaxový (event. i paraklimaxový) a tedy ekologicky stabilní ekosystém má různý počet charakteristických (indikačních) druhů. Např. u bikových bučin se pohybuje v jednotkách druhů, v šipákové doubravě v desítkách druhů), v tropických deštných pralesích pak až ve stovkách. Ani u konkrétních stanovišť (lokalit) nemusí být větší druhová diverzita proti standardu spojena se zvýšenou stabilitou. Z hlediska fungování globálního klimatického systému Země se ke vztahu kvality životního prostředí a biodiverzity vyjadřuje J. Lovelock v tom smyslu, že vysoká biodiverzita nemusí být preferovanou za všech okolností a za cenu jakkoli vysokých nákladů. V podmínkách klimatických změn a zvýšené soutěže druhů se biodiverzita prostřednictvím procesů samoorganizace zvyšuje, následně však klesá po té, co se ekosystém adaptuje na nové podmínky. Lidé si přivykají chránit často vzácné či ohrožené druhy např. stromů, ale planetární reakce na negativní klimatické změny je řízena změnami v celých ekosystémech a nikoli přítomností či absencí samotných vzácných druhů (Lovelock 2006, s. 54-5). Z pohledu delšího časového horizontu funguje vyšší biodiverzita jako „pojistka“ pro případné změny prostředí /klimatu, neboť v diverzifikovaném ekosystému může ve změněných podmínkách převzít ekosystémové funkce druh, který se předtím jevil jako funkčně nadbytečný. To se potvrdilo také v modelové simulaci vlivu sucha na travní porosty, kde více diverzifikované porosty prokázaly větší efektivitu ekosystémových funkcí (Kahmen 2006). U plošně menších ekosystémů a kratších časových horizontů není tento vztah vždy platný, proto je třeba propojit hodnocení biodiverzity s přímým měřením procesů, funkcí a z nich plynoucích služeb ekosystémů. Proto se dnes již upouští od striktně strukturálních charakteristik ekosystémů a doporučuje se je doplnit o funkční kvality ekosystému, jako je tok energie, vody a látek, jejich zadržování a odnos, a dále dynamické vlastnosti (Muller 2000). 1.4 Ekosystémové procesy, funkce a jejich vztah ke službám ekosystémů Pojmy ekosystémové procesy a ekosystémové funkce často splývají, ve většině případů se za ekosystémové funkce považují vybrané ekosystémové procesy, jež nějakým způsobem souvisí s plněním ekosystémových služeb. De Groot charakterizuje ekosystémové funkce jako schopnost přirozených procesů a součástí ekosystému plnit ekosystémové služby pro lidstvo a další formy života. Za přirozené procesy označuje komplexní soubor interakcí mezi biotickými a abiotickými složkami ekosystému, podporovaných cyklickými toky energie a látek, tedy biogeochemickými cykly. Vztah biodiverzity, ekosystémových procesů (funkcí) a ekosystémových služeb je znázorněný na obrázku 1.1. 16 Klima Hnací síly Hospodaření - rotace plodin Zásoba vody a živin - jakost zdrojů organické hmoty - orba Faktory Biodiverzita rostlin a půdy Biogeochemické cykly uhlíku a živin Využití vody a živin Procesy Služby Struktura půdy a fyzikálně-chemické procesy Účinnost využití živin Vodní cyklus Účinnost využití vody Sekvestrace uhlíku Udržitelné agroekosystémy Obr. 1.1. Schéma udržitelnosti agroekosystémů podle Brussaarda (2006). Jak vyplývá z Brussaardova schématu, mohou procesy ekosystémů (cyklus vody a látek) vypovídat nejen o jejich životaschopnosti ev. ekologické stabilitě (resistenci či resilienci), ale mohou sloužit také k hodnocení ekosystémových služeb. To potvrzují také Bartkow & Udy (2004), kteří doporučují měřit služby ekosystému (jako je např. odběr nadbytečných živin z eutrofní vody a půdy procesem denitrifikace) pomocí hodnocení ekosystémových procesů. Také de Groot (2002) doporučuje výběr několika funkcí z komplexnosti ekosystémových procesů, podle kterých se následně mohou hodnotit ekosystémové služby, jež z nich plynou. Za tyto základní funkce považuje funkci: 1) regulační (ekosystém reguluje základní procesy a vytváří životodárný systém pomocí biogeochemických cyklů a dalších procesů, jako je transport energie do biomasy, zásoba a přeměna minerálů a energie v potravním řetězci, mineralizace organických látek, regulace klimatu atd.), 2) vytváření biotopů (ekosystém vytváří prostor pro život a reprodukci rostlin a živočichů), 3) produkční (fotosyntéza a autotrofní organismy přeměňují energii, oxid uhličitý, vodu a živiny na uhlovodíkové struktury, z čehož plynou služby jako je produkce potravy, materiálů, energetických zdrojů atd.) a 4) informační (poskytuje člověku zkušenost volné přírody a přináší mu duchovní obohacení, odpočinek a rekreaci, poznání a estetické hodnoty). Ekosystémové funkce a jejich indikátory Ekosystémy jsou termodynamicky otevřené systémy, které přijímají a ztrácejí energii a cyklují vodu a látky. Jsou schopny vytvářet gradienty a tvořit stále více disipačních struktur, které mohou být indikovány pomocí koncentrace gradientů nebo míry strukturní či funkční heterogenity. Jako indikátory lze obecně využívat veličiny, jež integrují a charakterizují informaci, začleněnou v komplexním souboru dat, tedy reprezentují vysoce komplexní podmínky ve velmi zhuštěné podobě (Muller 2000). Podaří-li se nám charakterizovat komplexnost ekosystému pomocí omezeného počtu funkcí, je možné na jejich základě hodnotit ekosystémové služby (de Groot 2002). Ekosystémové funkce lze hodnotit podle tří základních skupin indikátorů: a) indikátory struktury ekosystému a společenstev, b) ekofyziologické indikátory a c) indikátory organizace ekosystému (Muller 2000). 17 1.5 Metody hodnocení funkcí a služeb ekosystémů 1.5.1 Komplexní metody A) Banzhaf a Boyd (2005) vytvořili rozbor ekosystémových služeb a výčet používaných indikátorů, které rozdělili do pěti základních okruhů (biodiverzita, biotická integrita, hydrogeomorfní hodnocení, vhodnost habitatů pro cílové druhy, biofyzikální podmínky): služby ekosystémů - čištění ovzduší a vody - zmírňování sucha a záplav - vytváření a ochrana půd a obnova jejich živnosti - detoxikace a rozklad odpadů - opylení zemědělských plodin a přírodní vegetace - rozptyl semen - cyklus a rozmístění živin - kontrola nad škůdci - ochrana břehů před erozí a vlnami - ochrana před UV zářením - podíl na stabilizaci klimatu - zmírňování extrémů počasí a jejich následků - poskytování estetických prožitků, krás a intelektuální stimulace Indikátory Biodiverzita Indexy (Simpsonův, Shanonův) Vegetace Genetická diverzita a polymorphismus Biologické veličiny u vodních ekosystémů: IBI, HGM Biotická integrita IBI (index of biotic integrity) pro vodní toky se skládá ze šesti charakteristik, popisujících druhové bohatství a složení (celkový počet druhů, počet a identita bentických druhů, počet a identita druhů vodního sloupce, počet a identita dlouhověkých druhů, počet a identita netolerantních druhů, procento jedinců tolerantních druhů), dále ze tří charakteristik trofické komplexnosti (procento jedinců všežravců, procento jedinců hmyzožravců a procento jedinců masožravců) a ze tří charakteristik četnosti a kondice ryb (počet jedinců ve vzorku, procento jedinců nepůvodních druhů nebo hybridů a procento jedinců trpících nemocemi nebo anomáliemi). Pro každou charakteristiku je udaná škála rozdělená na tři části, jež jsou obodované 1, 3 a 5ti body. Celkový výsledek představuje suma všech bodů. Bodová škála možných výsledků je rozdělena do šesti kategorií integrity: výborná, dobrá, ucházející, slabá, velmi slabá a tok zcela bez ryb (Karr 1991). Hydrogeomorfní hodnocení (HGM) • • • HGM (stejně jako IBI) porovnává lokalitu s referenční plochou, aby byla určena základní rovina kvality zabývá se umístěním plochy v krajině určuje schopnost plochy plnit ekosystémové funkce, jako je: - cyklus látek - retence povrchové a podzemní vody - konektivita povodí 18 - vytváření organického C retence organických i anorganických látek vytváření biotopů pro obratlovce vytváření rostlinných společenstev HGM měří schopnost mokřadu plnit ekosystémové funkce. Prvním krokem je klasifikace mokřadů na základě jejich ekologických vlastností (umístění v krajině, zdroj vody, hydrodynamika). Druhým krokem je určení referenčních mokřadů ke stanovení potenciální funkčnosti mokřadu. Třetím krokem je určení relativní hodnoty funkcí vzhledem k referenčnímu mokřadu. HGM využívá hierarchickou klasifikaci se sedmi základními geomorfními třídami mokřadů: říční, depresní, svahový, nížinný (s organickou a minerální půdou) a „fringe“ (deltové a lakustrinní). Funkční index kapacity (FCI) Funkční hodnocení zahrnuje fyzikální, chemické a biologické charakteristiky (funkce mokřadů) v rámci regionálních podtříd mokřadů. Identifikuje, které funkce budou nejpravděpodobněji vytvářeny a zjišťuje, které atributy a procesy ekosystémů a okolní krajiny jednotlivé funkce ovlivňují. Tyto údaje se následně kalibrují podle dat z referenčních mokřadů. Výsledkem je funkční index kapacity (FCI), jenž nabývá hodnot od 0 do 1 a vyjadřuje kapacitu mokřadu vytvářet ekosystémové funkce v porovnání s referenčním mokřadem ze stejné podtřídy a regionu. Index vhodnosti habitatů (biotopů) Habitat suitability index (HSI) charakterizuje nosnou kapacitu habitatů pro konkrétní druh (ochranářský pohled). Prvním krokem je kvantitativní popis nároků konkrétního druhu ohledně vlastností habitatu. Vyberou se vhodné proměnné (SI, index vhodnosti, suitability index), jejichž míra vhodnosti se boduje škálou od 0 do 1. Jsou vždy určené konkrétní proměnné pro daný druh: například pro norníka rudého je to průměrná výčetní tloušťka stromů (SI1), procento půdy, pokryté opadem (SI2), procento pokryvnosti bylinného patra (SI3) a procento zápoje dřevinného patra (SI4). Pro každou proměnnou je určen graf její závislosti na SI, ze kterého se odečte konkrétní hodnota SI dané proměnné. Celkové HSI se počítá násobením dílčích SI s přidáním váhy důležitosti proměnné. Pro norníka rudého se použilo následujícího výpočtu: HSI = (SI1 * SI2 * SI3)1/3 *SI4 (Wakeley 1988). biofyzikální podmínky: - emise škodlivin - měření kvality vod - EBI, environmental benefit index (viz níže) - land cover a land use - odtok živin - půdní organické látky - kapacita ekosystému zachytit energii - množství energie a materiálu, jež byl ekosystémem zachycen - zásoba C - úrovně obsahu O v tocích (Banzhaf a Boyd 2005). Index environmentalního přínosu ≈ (EBI) Environmental benefit index (EBI) Environmental benefit index (EBI) je založen na hodnocení rizik. Rizika jsou počítána jako násobek vnitřních environmentálních hodnot a hodnot jejich ohrožení (obě jsou zaznamenány během terénního hodnocení). Environmentální hodnota zahrnuje geomorfologický typ, míru 19 narušení hydrologie a stav vegetace. Ohrožení představuje břehová nestabilita, existence přehrad a odvodnění, velikost plošek biotopů, výskyt invazních druhů a jejich poměrné plošné zastoupení a intenzita pastvy (Ribaudo 2001). B) Jednodušší hodnocení ekologických služeb, zaměřené na zadržování vody v krajině, ochranu půd a regulaci navrhuje ve své práci Guo (2001): Ekosystémové služby: ochrana vody regulace hydrologického toku retence vody zásoba vody ochrana vody zadržování vody: ochrana půdy redukce vyčerpání půdy prevence odplavování/odnosu prachových částic snižování půdních nánosů řekami ochrana půdní živnosti intercepce korunou (L) obsah vody v opadu (U) obsah vody v půdě (S) regulace plynů vázání uhlíku zásobení kyslíkem WR = µ ( L + U + S) pro každý údaj několik možností určení kombinací těchto možností (zde 90 typů) a porovnáním se standardní kombinací, pro kterou jsou naměřené údaje - určení relativní efektivity (zjištění koeficientů pro jednotlivé typy vegetace, půdy a sklonitosti) schopnost zadržení vody se liší dle: typu vegetace typu půdy sklonu svahu Vybraná plocha se rozdělí na plošné ekosystémy s danými kombinacemi a pro každou plochu se vypočítá množství zadržené vody (na základě naměřené hodnoty pro ideální kombinaci vegetace-půda-sklon, jež se vynásobí trojicí koeficientů). Spočítá se vážený průměr hodnot (váženo podle plochy). Provede se porovnání se simulovaným odlesněním celé plochy. Porovnáním výsledků se zjistí vliv lesa na funkci zadržení vody. ochrana půdy půdní eroze - zjistí se rozdíl mezi erozí na lesní půdě a na nelesní půdě moduly půdní eroze: rovněž reaguje na změny vegetace, půdy a sklonu - také určení relativních rozdílů, jako u ochrany vody Na hodnocení navazuje peněžní vyjádření služeb ekosystémů, převod na finanční částky byl proveden několika možnými způsoby, vycházejícími převážně z nákladových metod (Guo 2001): • • • • • • regulace toku řek - podle hydroelektráren (kolik vyrobí elektřiny a o kolik méně by vyrobily, kdyby tok nebyl ovlivněný porosty, jež ho dotují vodou zadržení vody - rozdíl mezi srážkami a výparem, počítá se hodnota vody, která přibyla díky lesním ekosystémům ochrana půdy - počítá se, o kolik víc půdy se odnese díky erozi při změně z lesní půdy na nelesní vyčerpání půdy (odnos živné části půdy) - počítá se "oportunity cost" lesních ekosystémů, které snižují vyčerpání půd nánosy prachových částic řekou - počítají se náklady na odvoz ochrana úživnosti půd - ztráty se oceňují pomocí nákladů na umělá hnojiva 20 1.5.2 Metody zaměřené na konkrétní typ ekosystémů Další metody hodnocení se liší podle konkrétního typu ekosystému, na který se zaměřují (základní dělení na ekosystém vodní, mokřadní a suchozemský). Říční ekosystémy A) Hodnotí se jednotlivé okruhy charakteristik, jako jsou fyzikální charakteristiky (hydrologie, morfologie, substrát), biotické charakteristiky (pobřežní a mokřadní vegetace, řasy, dřevní debris, bezobratlí, ryby, ptáci) a chemické charakteristiky (teplota, alkalita, tvrdost, pH, vodivost, koncentrace živin) (Davis a Muhlberg 2002). B) V podrobné metodě, jež se využívá pro hodnocení revitalizačních akcí, jsou fyzikální charakteristiky dále rozděleny na morfologii (geometrie meandrů, míra břehové eroze, poměr peřejí a tišin, poměr hloubky a šířky) a hydrologii (usazování, velikost částic, tok podzemní vody a výměnné procesy, množství odtoku - roční, sezónní a epizodní, doba retence, toky sedimentů, rychlost průtoku, hloubka vody), dalším kritériem je kvalita vody, která přibližně odpovídá chemickým charakteristikám (acidita/alkalita, rozpuštěné toxiny, rozpuštěné soli (vodivost), rozpuštěný kyslík, koncentrace P a N, usazené sedimenty/ turbidita, teplota vody) a biotické charakteristiky, které jsou hodnoceny komplexněji a podrobněji (biotické interakce, hrubý dřevní debris, kvalita biotopů, životní stadia ryb, vegetační pokryvnost, přítomnost sensitivních druhů, produkce řas, makrofyt, bakterií/hub, bezobratlých, ryb, druhové bohatství a diverzita, trofická diverzita) (Holl a Cairns 2002). Nivní a mokřadní ekosystémy A) Nakamura (2006) navrhl index ekosystémových služeb nivy, jenž odráží funkce hydrologické, geochemické, ekologické a socioekonomické, jež jsou relevantní pro zkoumání služeb nivy. Index je váženým průměrem hodnot definovaných indikátorů, váhy jsou určené podle managementu nivy. B) Součástí hodnocení mokřadů jsou hydrologické charakteristiky (stojící voda, hloubka nasycení vodou, periodicita zaplavování), chemické a biochemické charakteristiky (obsah kyslíku ve vodě a v půdě, toxické látky, pH, redox potenciál, cyklus dusíku), a biotické charakteristiky (akumulace organického materiálu, textura organického materiálu) (Holl a Cairns 2002). Jedním z důležitých indikátorů při hodnocení mokřadů je celkový obsah dusíku v půdě (Zedler a Callaway 1999). C) Další metoda, jež se snažila vyloučit duplikující se funkce, je rozděluje na funkce přímé (rostlinná biomasa, retence živin, odebírání dusíku, celkové množství ryb a abundance vzácných a klíčových druhů) a nepřímé (disipace energie, výměna povrchové vody, biotopy a potravinová základna pro klíčové druhy savců a ptáků). Princip hodnocení spočívá v určování procentického plnění těchto funkcí ve srovnání s ideálním stavem (Findlay a kol. 2002). D) Kritický přehled metod pro hodnocení funkcí mokřadů přináší Innis (2000). Suchozemské ekosystémy A) Funkční hodnocení travních porostů je postaveno na hodnocení tří základních charakteristik: Živnost biotopu, jež se určuje na základě listového dusíku, jenž se odvodil mnohonásobnou regresí z následujících charakteristik: specifická listová plocha, obsah sušiny a velikost listů. Další charakteristikou je intenzita pastvy, která se určuje pomocí průměrné maximální výšky jednotlivých složek, vážených podle zastoupení. Poslední charakteristikou je míra disturbance, hodnocená pomocí poměru jarních geofytů a jednoletých rostlin (Hodgson 2005) 21 B) Na úrovni společenstva se sleduje množství biomasy, frekvence parasitismu a míra predace (Cairns a kol. 1993), tato kritéria byla později doplněna o rychlost mineralizace, kvalitu a dostupnost organických látek a živin, proces pohybu živin (výměna kationů, zachycování dusíku) a ztrát živin vyplavováním, výměnou plynů a erozí (Ehrenfeld 2000), poměr predátora a kořisti a uspořádání potoční sítě (Holl a Cairns 2002). Další autoři doporučují hodnotit vázání uhlíku nebo energie do ekosystému, hodnocení produkce, cyklu látek, potravní sítě a vztahů ve společenstvu. Známkou degradace ekosystémů jsou následující funkční indikátory: 1) redukce počtu druhů, 2) redukce biomasy, 3) snížení primární produkce, 4) snížení toků energie do pastevní a dekompoziční části potravního řetězce, 5) vyčerpání zásob makronutrientů a 6) snížení půdní stability (Whisenant 1999). 1.5.3 Hodnocení funkcí ekosystémů podle trofické struktury a energie A) analýza emergy pomocí trojdílného diagramu Tento diagram je grafickým nástrojem pro environmentální ekonomiku pracující s hodnocením emergy (Odum H.T. 1996). Fázový diagram umožňuje hodnotit a) závislost ekosystému na obnovitelných a neobnovitelných vstupech, b) podporu omezování a eliminace emisí a c) efektivitu ekosystému. Vizualizace umožňuje porovnávat jednotlivé typy ekosystémů (Giannetti 2006). B) optimalizace zachycení exergy Odráží schopnost ekosystému zvyšovat přísun „exergy“, tj. využitelné energie. V průběhu zrání ekosystému se tato schopnost zlepšuje díky vyšší absorpční kapacitě pro sluneční energii nebo živiny. Indikátory této schopnosti je velikost listové plochy (LAI), kapacita fotosyntézy a radiační bilance (Muller 2006). C) optimalizace zásob energie a látek Během přirozeného vývoje mají ekosystémy tendenci rozdělovat čím dál více importované energie (exergy) do odlišných zásob, čímž počet biologických zásobáren pro energii a látky neustále stoupá. Indikátorem těchto procesů je biomasa a její frakce, půdní organické látky (SOM), zásoba živin v půdě a rezidenční doba importované exergy (Muller 2006). Tok energie může být měřený pomocí rychlostí respirace a dekompozice, trofických pyramid, struktury potravních pyramid a alternativních cest toků energie (Ehrenfeld 2000). D) analýza sítě trofických výměn jako indikátoru ekologických funkcí Holistickým indikátorem funkcí ekosystému je ekosystémová ascendence, jež je odvozena od stupně aktivity a stupně organizace ekosystému. Stupeň aktivity lze vyjádřit jako sumu množství všech trofických výměn, stupeň organizace jako průměrnou vzájemnou informaci zabudovanou v uspořádání a napojení toků. Je rovný logaritmu počtu efektivních trofických úrovní v rámci systému. Potravní sítě lze určit pomocí softwaru "Ecopath with Ecosim", který zjišťuje vyrovnanou uhlíkovou zásobu pro každou trofickou úroveň. Program pracuje s dvěma základními rovnicemi: produkční rovnice a rovnice energetické rovnováhy. Byly použity systémové ukazatele, jako je konzumace, produkce a respirace, přičemž byly určeny jejich roční bilance pro každou heterotrofní složku. 22 Nejprve se stanoví se struktura trofických úrovní a cyklů, následuje určení TST (total system throughput) - sumy všech toků v systému a AMI (average mutual information) - průměrná míra energie, vynaložené na libovolné množství materiálu, pohybujícího se od jednoho kompartmentu do druhého, jež závisí na počtu kompartmentů a rozsahu trofické specializace. Ekosystémová ascendence je určena na základě růstu, vývoje a potenciálu trofické sítě pro konkurenční zvýhodnění nad jinou sítí. Kapacita vývoje ekosystému převyšuje ekosystémovou ascendenci, přičemž tento rozdíl je nazýván systémovou režií (Patrício 2006). E) trofické spektrum jakožto ekosystémový indikátor Trofické spektrum vyjadřuje biomasu, abundanci nebo kořist na trofické úrovni a může indikovat funkčnost ekosystému. Může být modelované jako výsledek těchto tří procesů či faktorů: trofická efektivita, kinetika přenosu a rozsah top-down kontrol (Gascuel 2005). 1.5.4 Hodnocení ekosystémových funkcí podle toku látek A) soubor ekosystémově orientovaných indikátorů pro krajinné měřítko je zkoumána relativní rovnováha povodí (pro C a N). Jejich obsahy indikují současné využití půd (land-use) jakožto příčinu přeměny celé krajiny ze zásobníku (sink) (absorbéru či úložiště) na zdroj, následné disturbance vodních ekosystémů díky eutrofizaci a přispívání ke skleníkovému efektu. (Muller 2006). Toky látek v povodí se hodnotí pomocí zkoumání průtoků a složení vody v tocích na konci povodí. Hodnotí se atributy kvality vody jako je průhlednost, teplota a vodivost, a dále biotické atributy jako vodní bezobratlí, řasy, cévnaté rostliny, index biotické integrity (Karr 1991). Metoda Jonese se omezuje na charakteristiky odtoku a obsahu látek v toku, zejména živin (dusíku a fosforu), pevných částic a těžkých kovů (Jones et al. 2001). Buck kromě hodnocení odtoku a turbidity doporučuje provést analýzu vody, která určí: rozpuštěný kyslík, vodivost, teplotu a celkové množství pevných látek amonium NH4+, nitrit – nitrat (NO3-, NO2-) a rozpuštěný reaktivní fosfor (Buck a kol. 2004), jiní autoři doporučují měřit alkalitu a obsah zásaditých iontů (Cresser a kol. 2000; Ripl a Hildmann 2000). Důležitými indikátory cyklu látek je fixace uhlíku a dusíku, dekompoziční poměr, disturbanční intervaly, vsakování a tok vody, půdní textura, živiny a kvalita vody v odtoku (Cairns a kol. 1993). B) dynamika zásob C a N - hlavní indikátor ekosystémových funkcí -dynamika C a N v čase a prostoru je úzce svázaná se změnami ekosystémových procesů (produktivitou, cyklem látek, stabilitou, sukcesí a biodiverzitou) - rychlost cyklů C a N je ovlivněná typem, rozsahem, drsností a četností přirozené a antropogenní disturbance, jež způsobuje změny ve struktuře a funkčnosti ekosystémů na lokální a regionální úrovni a jež může ohrozit udržitelnost ekosystémových služeb na globální úrovni - zásoby C a N jsou proto důležitým indikátorem, jež ukazuje vychýlení z udržitelného managementu a pomáhá hodnotit potenciální důsledky antropogenní disturbance (Wali 2006). C) vnitřní toky a cykly - redukce ztráty živin Během sukcesního vývoje se otevřené systémy uzavírají díky vytvoření energetických disipačních struktur, jež jsou přizpůsobené lokálním fázím sluneční energie, daným rotací Země a vychýlením její osy. Tato efektivita využívání zdrojů začíná být pro ekosystém důležitá v momentě, kdy se plocha a zdroje stanou limitujícím faktorem rozvoje a je základem ekologické stability a udržitelnosti (Ripl 2003). Zvýšená komplexnost ekosystému je doprovázená zvýšenou důležitostí vnitřních toků energie a látek, z čehož vyplývá, že je omezen odnos živin. Dále se zvyšuje počet vnitřních cyklů. Indikátorem může být rychlost vyplavování dusíku a jiných živin, ztráta látek erozí a únik látek do ovzduší. Dále počet, délka a komplexnost cyklů, rychlost mineralizace, mikrobiální aktivita, ascendence a celkový 23 tok skrz systém (Muller 2000), případně poměr mezi celkovými cyklickými procesy a celkovými procesy, způsobujícími ztráty látek (Ripl a Hildmann 2000). D) C/N poměr - důležitý indikátor náchylnosti půd k vyplavování N při depozici atmosferického N porovnává výsledky jednoduchého C/N modelu se zkoumáním plošných rozdílů v C/N poměru a vyplavování N. Zjišťuje, že zásoba org. C významně ovlivňuje ohrožení povodí z hlediska vyplavování N (přestože je depozice N stejná v celé oblasti, díky rozdílům v poměru C/N je vyplavování a poškození plošně rozmanité). Potvrzuje se také předpoklad, že obsah N v půdě vyjádřený jako C/N poměr je dobrým indikátorem náchylnosti půd k vyplavování N. (Evans 2006) E) Látkové procesy indikující zdravotní stav říčních ekosystémů Byly zkoumány odpovědi šesti vybraných funkčních indikátorů na změny v zemědělsky využívaném povodí (zvýšená disturbance). Zvolené indikátory (červeně označené indikátory se prokázaly jako nejspolehlivější): potenciální denitrifikace index potenc. denitrifikace /organický materiál v sedimentech růst bentických řas na umělých substrátech obohacených o N růst bentických řas na umělých substrátech obohacených o P růst bentických řas na umělých substrátech obohacených o N a P δ15N vodních rostlin a bentického sedimentu 1) denitrifikace: proces přeměny dusičnanového dusíku NO3- na plynný dusík N2 (a tím jeho vyloučení z vodního ekosystému). Reaguje na změny sedimentu, C, dodávání N, změny teploty související se změnami (disturbancemi) v povodí, jako např. odstranění přírodní vegetace (včetně mokřadní vegetace), přeměna ploch na ornou půdu nebo intenzifikace zemědělství. Je způsobena metabolismem heterotrofních organismů, které užívají NO3- jako akceptor elektronů během oxidace organického C za anoxických podmínek. Proto se předpokládá, že zvýšená dodávka N a organického C, vyplývající z disturbance povodí, zvýší denitrifikaci. 2) bentické řasy a fytoplankton reagují na zvýšené dodávky živin - vysoký výskyt obvykle indikuje vysoké dodávky živin a tím nestabilní povodí 3) isotopy N se používají pro rozlišení původu N (antropogenní N). Vysoký výskyt stabilního izotopu δ15N indikuje vyšší disturbanci (Nakamura 2006). 1.5.5 Funkce ekosystému ve vztahu ke klimatu A) funkční vegetační typy pro modelování klimatických a ekosystémových změn Tyto modely pracují s vegetačními funkčními typy, jež jsou charakterizovány a) hlavními druhy vegetačního typu a jejich biomasou, plochou koruny, výškou, průměrem kmene (u stromů), b) počtem jedinců v populaci a c) plošným zastoupením v dané síti (gridu). 24 Tab. 1.1. Kategorie charakteristik porušení gradientů a specifické charakteristiky vybrané pro zobecněné modely lineární regrese indikátorů využití živin. Kategorie charakteristik 1. Land -use (využití území) v měřítku povodí podíl plochy povodí bez překážek v % kategorie land-use: 2. stav toku (v rozsahu maximálního stavu vody) stav toku (podmínky) 3. stav pobřeží (v rozsahu maximálního stavu vody) pokryv z fotografií rybím okem zachycující zorný úhel 180º pobřežní vegetace Poznámka podíl plochy celkového povodí, který je volně odvodněn proměnné úrovně kategorie se pohybují od 0 do 4: 0 ≈ pro urbanizované plochy, 4 ≈ pro zcela přírodní nebo neporušené(volné) plochy povodí proměnné úrovně kategorie se pohybují od 1 do 4: 1 ≈ pro vysoce degradované podmínky 4 ≈ pro zcela neporušené přírodní podmínky veličina znázorňující procentní podíl zapojeného pokryvu na vybraných zvláštních místech měření benthického metabolizmu, vypočtená ze snímků pořízených fotografování rybím okem se zorným polem odpovídající polokouli proměnné úrovně kategorie se pohybují od 0 do 4: 0 ≈ pro absenci pobřežní vegetace, 4 ≈ pro vynikající pobřežní vegetace 4. chemické složení vody a sedimentů (v rozsahu maximálního stavu vody a v měřítku povodí) - maximální teplota - hmotnostní podíl uhlíku v sedimentu v % - minimum koncentrace rozpuštěného kyslíku vyjádřená procentním podílem úrovně nasycení maximální teplota vody zaregistrovaná zapisovačem během 24 hodin ve volné vodě hmotnostní podíl uhlíku v sedimentu byl vypočten ze změny hmotnosti (váhy) vzorku sedimentu po jeho zahřátí na 400 ºC minimum z hodnot podílu nasycení vody kyslíkem zaznamenané v toku během 24h období (k tomuto minimu došlo vždy v nočních hodinách) Následující charakteristiky jsou založeny na výsledcích laboratorních analýz vzorků vody odebraných v době, kdy bylo prováděno měření ostatních charakteristik terénním průzkumem iontový gradient PCA 1 proměnná PCA 1 vyjadřuje úrovně anorganických iontů a je schopna vysvětlit a postihnout až 53 % změn v chemickém složení vody koncentrace rozpuštěného dusíku ve formě dusičnanového a koncentrace dusičnanů a dusitanů (NO3) dusitanového aniontu vyjádřená indexem nabývajícím hodnot od 1 do (NO2) 5 1 ≈ nejnižší koncentrace; 5 ≈ nejvyšší koncentrace + koncentrace rozpuštěného dusíku ve formě amonného kationtu koncentrace amonných iontů (NH4) vyjádřená indexem nabývajícím hodnot od 1 do 4 1 ≈ nejnižší koncentrace; 4 ≈ nejvyšší koncentrace 3koncentrace filtrovatelného (≈ rozpuštěného-koloidního) fosforu ve koncentrace fosforečnanů (PO4) formě fosforečnanového aniontu vyjádřená indexem nabývajícím hodnot od 1 do 11: 1 ≈ nejnižší koncentrace; 11 ≈ nejvyšší koncentrace celkový dusík (TN) obsah celkového dusíku vyjádřená indexem nabývajícím hodnot od 1 do 4 1 ≈ nejnižší celková koncentrace; 4 ≈ nejvyšší celková koncentrace celkový fosfor (TP) obsah celkového fosforu vyjádřená indexem nabývajícím hodnot od 1 do 5 1 ≈ nejnižší celková koncentrace; 5 ≈ nejvyšší celková koncentrace 5. stanoviště v toku (in-stream habitat) hmotnostní podíl bahna a jemných nánosů (kalů) z celkových (v rozsahu maximálního stavu vody a v měřítku sedimentů) v % povodí) 6. kategorie související s tokem zatím nezahrnuty 25 Dynamika čisté primární produkce se definuje na základě tří skupin charakteristik. První skupinou jsou funkční charakteristiky, jako jsou toky energie, hydrologické cykly a asimilace C, druhou skupinou je chování společenstva, spočívající v hodnocení zavedení a vývoje druhů, kompetice, růstu populací a mortality. Do třetí skupiny spadá zhodnocení pokryvnosti rostlin, vyjádřené pomocí LAI (leaf area index). Suchozemské ekosystémy ovlivňují klima několika způsoby. Mají vliv na toky energie, toky látek (vody, CO2, stopových prvků, minerálních aerosolů), způsobují rozdíly v albedu, množství srážek je ovlivněné rozdíly v drsnosti a vodivosti povrchu a rozdíly v půdní textuře. Příklady citelného ovlivnění klimatu vegetací: • odlesnění boreálních lesů - zvýšení albeda vedoucí k zalednění • před 6000 lety - ozelenění Sahary vedoucí k letním monzunům • posunutí hranice lesa na sever - snížení albeda (oteplení), ale také snížení CO2, vedoucí k ochlazení (vyrovnaný efekt) • odlesněné tropy - snížení evapotranspirace a zvýšení CO2 - zrychlení oteplování Modelově lze simulovat relevantní toky energie, vláhy, toky mezi půdou a atmosférou, hydrologický cyklus a půdní teplotu (Bonan 2003). B) modelování ekosystémových funkcí a indikátory Podobný vegetační model navrhuje též Nemani (1996), jenž považuje za nejdůležitější parametry z hlediska ekologických funkcí trvání biomasy, opadavost a tvar listů. Pro jednotlivé funkční skupiny na úrovni biomů se hodnotí množství srážek, LAI (leaf area index), evapotranspirace a NPP (čistá primární produkce). Model biogeochemických cyklů má denní krok, jenž zahrnuje transpiraci, evapotranspiraci, fotosyntézu, autotrofní dýchání a heterotrofní dýchání. Roční krok potom určuje alokaci C a N, opad, rozklad kořenů, dekompozici a mineralizaci dusíku. Mezi klíčové proměnné patří LAI, klima (denní max a min), radiace, rosný bod a obsah půdního uhlíku (Nemani 1996). C) disipace energie procesem evapotranspirace, vyrovnávání teplot Podle Ripla (2003) je jednou z nejdůležitějších funkcí (služeb) ekosystému disipace sluneční energie pomocí evapotranspirace, během níž se energie ze slunce přeměňuje na skupenské teplo páry a tím se zabraňuje přehřívání zemského povrchu. S tím souvisí udržování tzv. malého koloběhu vodu, neboť dostatek vody v ekosystému je klíčovým faktorem pro fungování tzv. ekosystémové disipační jednotky. Nedostatek vody se projeví mimo jiné většími výkyvy teplot v průběhu dne i roku (Ripl 2003). Jako indikátor pak lze použít teplotní snímky pořízené termokamerou, případně tepelný kanál družicových snímků či měření teplot v porostu a nad porostem v časovém průběhu (Pokorný a kol. 2007, 2008) 1.5.6 Funkce ekosystému ve vztahu k půdě Bezobratlí jsou vhodnými bioindikátory pro zjišťování udržitelnosti travních porostů, kdy reagují na různé typy managementu. Nejlepšími indikátory jsou tyto skupiny: Nematodes, žížaly, Protozoa, Collembola (King et al. 2005). Podle zastoupení jednotlivých druhů sk. Nematodes lze určit resilienci ekosystémů (Yeates 2003). Půdní bezobratlí se významně podílejí na vytváření následujících služeb: půdotvorné procesy, cyklus živin a primární produkce, regulace klimatu díky ovlivňování toků skleníkových plynů a sekvestraci uhlíku, regulace povodní, detoxikace a ochrana rostlin před škůdci (viz tab. 1.2). 26 Tab. 1.2. Příspěvky půdních bezobratlých k poskytování ekosystémových služeb půdou. Typ Služba služby ekosystému produkční zdroj vody Ekosystémový proces Příspěvek půdních bezobratlých Indikátor příspěvku fauny infiltrace a uchování vody v systému půdních pórů vytváření a udržování půdní porozity stálým rozviřováním a provrtáváním půdy podpůrná cykly živin dekompozice humifikace omezování ztrát živin denitrifikace výluhů rozmělňování, selekce a aktivování mikrobiálních aktivit tvorba půdy pedogeneze- vytváření půdy bioturbace povrchové depozice primární produkce stimulace symbiotické aktivity v půdě; nepřímá produkce molekul působících v půdě jako rostlinné hormony; ochrana proti společenstvím škůdců a chorob; selektivní mikrobiální posílení funkčních domén; omezování škůdců biologickými interakcemi; posílení reakceschopnosti rostlin; udržování vhodné biogenní struktury v půdě; vytvářené schopnosti půdy zadržovat vodu; výsledky vyšetření dekompozice odpadu; profil půdní organické hmoty v různých frakcích půdy; analýzy DNA a NIRS v biogenních strukturách morfologie půdy a humusu; regulace odtoku vody vytváření povrchové drsnosti půdy biogenními strukturami; infiltrace a zádrž vody v půdě vytváření a údržba stabilní póréznosti (porozity) půdy procesem bioturbace a zavrtávání se pohlcování nestabilních biogenních makroagregátů organickou hmotou posílená tvorba odolných huminových sloučenin regulační omezení záplav a eroze regulace klimatu produkce a spotřeba (pohlcování) skleníkových plynů ukládání organické hmoty v půdě a v biomase výsledky vyšetření půdní DNA morfologie půdy a humusu stabilní biogenní makro-agregáty Půdní bezobratlí jako indikátoři ekosystémových služeb Půdních bezobratlých tedy lze využít jako indikátorů ekosystémových služeb, neboť ovlivňují základní funkce ekosystémů, jako je zásobení vodou (ovlivňují drsnost povrchu a podporují vsakování vody a tím snižují povrchový odtok, vytváří strukturální pórovitost), cyklus látek (zvyšováním mineralizace a humifikace organických látek, vytvářením biogenních struktur, jež fungují jako inkubátory mikrobiální aktivity a ovlivněním cyklu C a N), primární produkce (zvyšují rostlinnou produkci - hlavně Protoctista, Nematodes, Enchytraeidae a Collembola), mezi základní mechanismy působení patří 1) zvýšené uvolňování živin v rostlinné rhizosféře, 2) stimulace mutualistických mikroorganismů - mykorhizy a N-fixátorů, 3) zvýšení ochrany před škůdci a nemocemi, 4) pozitivní efekt na fyzikální strukturu půd, 5) produkce hormonálních růstových podpůrných látek) a regulace klimatu (akumulují C po dlouhou dobu, vytváří půdní agregace, podílejí se na procesu humifikace) (Lavelle 2006). 27 1.6 Krajinné měřítko, land-cover a vztah k ekosystémovým funkcím Na krajinné úrovni byl zkoumán vztah mezi tzv. strukturou krajiny ve smyslu výskytu a uspořádání jednotek land-cover a jejími ekologickými funkcemi, jako cyklus látek v povodí a disipace sluneční energie. Na změnách těchto funkcí se podílejí procesy jako je eroze, nebo vyluhování a odnos látek z povodí podpovrchovým odtokem. Změny se mohou násobit účinkem pozitivních zpětných vazeb a následně ovlivnit také biotické charakteristiky ekosystémů (Ripl a Hildmann 2000). Nejjednodušší způsob přímého měření změny ekologických funkcí na krajinné úrovni je analýza kvality vody ve vodním toku, protože vypovídá o výši eroze, vyluhování a odnosu látek v jeho povodí. Příčinou zvýšeného obsahu látek v toku je zejména nevhodný land-cover a land-use, případně další charakteristiky, jako například nadbytečné hnojení (Berka a kol. 2001), vysoké počty dobytčích jednotek na ploše (McFarland a Hauck 1999) nebo zvýšená urbanizace (Ouyang a kol. 2006). Významné se zdá být také celkové množství ploch ovlivněných člověkem a jejich vzdálenost od toku (Mehaffey a kol. 2005). Tyto parametry byly případně doplněny o další kritéria, jakými je například hustota silniční sítě (Jones a kol. 2001; Houlahan a Findlay 2004) nebo depozice atmosférického dusíku (Jones a kol. 2001). Vybrané hlavní empirické poznatky Z výsledků pozorování vyplývá, že použití indikátoru kvality vody je do značné míry určující pro výslednou korelaci s parametry land-use. Například na variabilitu obsahu fosforu má největší vliv množství lužního lesa v povodí (způsobuje 45% variability obsahu celkového fosforu a až 73% variability obsahu rozpuštěného fosforu), zatímco na variabilitě obsahu dusíku se podílí následující parametry: celkové množství lesa v povodí, umístění lesa podél toku (negativní korelace), celkové množství orné půdy a depozice atmosférického dusíku (pozitivní korelace). Suspendované látky v toku jsou závislé zejména na množství mokřadů a celkové pokryvnosti rostlin v povodí (Jones a kol. 2001). U mokřadů se zdá být pro kvalitu vody určující pokryvnost lesa do vzdálenosti přibližně 2 km od jeho okraje (Houlahan a Findlay 2004), zalesněná lužní zóna je nejdůležitějším parametrem také pro nárůst indexu biotické integrity (IBI) a diverzity druhů ve vodním toku (Stauffer a kol. 2000). Procento antropicky ovlivněných ploch (orné půdy a urbanizované půdy) v povodí je nejdůležitějším faktorem korelujícím s kvalitou vody, jenž vysvětluje 25 – 75% variability (Mehaffey a kol. 2005). Důležité je také její umístění; King a kol. (2005) proto navrhují vážit procento výskytu orné půdy podle její vzdálenosti od vodního toku. Výskyt orné půdy společně s výskytem mokřadů v povodí jsou klíčovými parametry také podle Richardse (1996). Kvantifikaci vlivu jednotlivých typů využití území provedli Hernandez a kol. (2000) při modelování vlivu změn krajinného pokryvu na hloubku povrchového toku a maximální odtok v semiaridní oblasti - pro daný srážkový vstup závisí odtok na krajinném pokryvu v rozmezí tří řádů (viz tab. 1.3) Tab. 1.3. Vliv krajinného pokryvu na hydrologické parametry (podle Hernandez a kol., 2000). 1 2 3 4 5 6 7 8 9 průměrný roční odtok (mm) 30 60 0,15 2,6 0,2 0,2 0,07 0,17 0,1 urbánní holá půda dubotravnaté háje suchomilné křoviny TTP zemědělská půda les mokřad dubový les Analýza land-use může být použita také například pro hodnocení erozního ohrožení, které je také ve vztahu s cyklem látek a ovlivňuje kvalitu vody ve vodních tocích. Lze ho odhadovat na 28 základě fotografií či dat dálkového průzkumu, na kterých je pak hlavním parametrem procento plošek bez vegetace (Desoyza 2000). Podle Ludwiga souvisí biologická diverzita úzce s funkční integritou; vhodným indikátorem pro hodnocení v různých měřítcích by mohly být množství a kvalita vegetačních plošek, určené na základě dálkového průzkumu (Ludwig 2004). Hypotézy ohledně významnosti různých prvků krajiny Někteří odborníci se domnívají, že kvalitu vody v toku ovlivňuje zejména land-use v relativně úzkém pruhu podél vodního toku a ostatní části povodí na něj mají zanedbatelný vliv. Někteří se přiklánějí k názoru, že pro malé toky (2. řádu) je důležité hlavně pobřežní pásmo o šířce cca 120 m, kdežto u velkých toků se projevuje vliv celého povodí (Gergel a kol. 1999; Buck a kol. 2004). Záleží také na tom, jaké kritérium kvality vody se zkoumá. Pásy podél toku (100 m) jsou důležitější než land-cover pouze pro předpovídání charakteru biotopů ve vztahu k sedimentům (Richards a kol. 1996). Co se týče kvality vody v mokřadech, bylo sledováno do jaké vzdálenosti jsou hodnoty živin ovlivněny hodnotami land-cover. Úroveň dusíku a fosforu ve vodě byly v negativní korelaci s pokryvností lesa do vzdálenosti 2250 m od okraje mokřadu a úroveň fosforu v sedimentu byla v negativní korelaci s velikostí mokřadu a pokryvností lesa do 4000 m (Houlahan a Findlay 2004). 1.7 Metody hodnocení, které zahrnují strukturní i funkční aspekty Struktura a funkce jsou dvě základní vlastnosti ekosystémů. Obě tyto vlastnosti mohou být použity k dokumentování poškození ekosystému, protože jsou mezi nimi vzájemné komplexní vztahy (Cairns 1995); například mezi půdní texturou, cyklem látek, biomasou vegetace, velikostí populace býložravého hmyzu a hmyzích predátorů (Perrow a Davy 2002). Ovšem struktura se snáze měří a do nedávné doby se předpokládalo, že pokud je struktura v uspokojivém stavu, systém bude také dobře fungovat (Siemenstad a Thom, 1996). Pro hodnocení struktur (např. floristický index FQAI, biodiverzita, diverzita biotopů, land-use atd.) hovoří výsledky experimentů a měření, které prokázaly vztah mezi parametry, hodnotícími strukturu a parametry, hodnotícími stav ekologických funkcí (např. obsah látek ve vodních tocích, mokřadech, teplotní režim, průtoky atd.), jako např. Lopez a Fennessy (2002) - viz výše. Nedávno však bylo univerzální přijímání tohoto předpokladu zpochybněno, neboť vývoj funkcí trvá často mnohem déle než vývoj struktur (Bunn a Davies 2000; Strange a kol. 2002) a vyvíjí se různou rychlostí (například hydrologické funkce mohou být dosaženy relativně brzy oproti akumulaci živin. Při hledání procesů, jež jsou příčinami změn struktury a uspořádání biotopů, je zapotřebí provést jejich přímé měření, zejména metabolismus společenstva a pohyb uhlíku v ekosystému. U revitalizačních projektů, které obnovují celý ekosystém, by měly být hodnoceny funkce i struktura, neboť komponenty ekosystému se mohou obnovovat s rozdílnou mírou a rychlostí (Holl a Cairns 2002). Metody, hodnotící strukturní i funkční aspekty V některých případových studiích jsou již použity metody, které obsahují metody hodnocení ekologických funkcí i struktur (výskytu a uspořádání bioty), například metoda hodnocení vodních toků, která spočívá v měření metabolismu bentosu (monitoroval se rozpuštěný kyslík, jakožto indikátor GPP) a zjištění korelace s hodnocením zdraví ekosystému. To spočívalo v identifikaci bentických bezobratlých na úrovni rodů a hodnocení environmentálních kritérií, kterými byly parametry kvality vody. Výstup této části hodnocení byl porovnán s referenční plochou a výsledek byl zpracován do formy procentického podílu 29 z hodnot naměřených a pozorovaných na referenční ploše (poměr O/E, tedy „observed/ expected“). Tento poměr byl porovnán s naměřenou hodnotou GPP (Bunn a Davies 2000). Podobnou metodiku, která hodnotila počet bezobratlých a porovnávala je s funkcemi ekosystémů, vyjádřenými respirací a produktivitou, použili Brooks a kol. (2002). Kombinace hodnocení ekologických struktur a funkcí použili v metodice hodnocení revitalizačních akcí i další autoři. Aronson a Le Floc´h (1996) navrhli hodnocení šestnácti vitálních atributů, rozdělených do tří skupin: 1) složení společenstva a relativní abundance druhů, 2) funkční interakce mezi ekosystémem a krajinou a 3) stupeň, druh a příčiny fragmentace a degradace. Mezi typické příklady kombinování hodnocení struktur a funkcí patří metodiky pro hodnocení revitalizačních opatření mokřadních a říčních ekosystémů. Tyto ekosystémy disponují výraznou dynamikou a nižší perzistencí struktur, proto se hodnocení často skládá z atributů hodnotících kromě strukturálních charakteristik (pokryvnost, patrovitost vegetace, druhové složení, výskyt indikačních druhů, diverzita atd.) také funkční charakteristiky, které vypovídají o cyklu látek (chemická analýza vody a půdy, obsah uhlíku, dusíku, fosforu a bazických iontů), disipaci energie (evapotranspirace, teplotní amplituda), vodním režimu a s ním souvisejících charakteristikách. Metody hodnocení mohou být kvalitativní, jež udávají pouhý výčet hodnotících parametrů bez možnosti kvantifikace (Holl a Cairns 2002), nebo kvantitativní, kdy jsou jednotlivé kvantifikované charakteristiky začleněny do celkového hodnocení pomocí multikriteriální analýzy (Adamus 1991). Holl a Cairns (2003) rozlišují ve své metodice hodnocení revitalizačních akcí terestrických ekosystémů několik úrovní, z nichž úroveň ekosystémová je zaměřena více na hodnocení ekosystémových funkcí, kdežto úroveň společenstva na hodnocení strukturních charakteristik (viz tabulka 1.4). Tab. 1.4. Hodnotící kriteria pro terestrické ekosystémy (podle Holl a Cairns, 2002). Parametry pro monitorování SUCHOZEMSKÝCH ekosystémů Úroveň genetická allelická diverzita inbreeding depression tok genů druhová/populační abundance, hustota bioakumulace natalita, mortalita a doplňování disperze frekvence rychlost růstu struktura populace (věk, pohlaví) ekosystémová uhlík, fixace N rychlost dekompozice společenstva biomasa výskyt indikačních druhů krajinná množství okrajů konektivita intervaly disturbance struktura odtoku půdní textura, živiny a organ. mat. topografie výskyt vzácných druhů frekvence parazitismu fragmentace velikost plošek poměr ohraničení jinými biotopy kvalita vody v odtoku % exotických druhů % ohrožených a chráněných druhů relativní poměr predátora a kořisti druhová diverzita druhové bohatství druhové složení vegetační struktura fenologie přežívání velikost % pokryvnost velikost predace U říčních ekosystémů již většina parametrů odráží spíše funkční charakteristiky (morfologie, hydrologie, kvalita vody), skupina biotických parametrů zahrnuje také některé strukturní charakteristiky (viz tabulka 1.5). 30 Tab. 1.5. Hodnotící kriteria pro říční ekosystémy (podle Holl a Cairns 2002). Parametry pro monitorování ŘÍČNÍCH ekosystémů morfologie geometrie meandrů míra břehové eroze hydrologie usazování velikost částic poměr peřejí a tišin tok podzemní vody a rozpuštěné výměnné procesy soli (vodivost) poměr hloubky a šířky kvalita vody acidita/alkalita rozpuštěné toxiny biotické charakteristiky biotické interakce hrubý dřevní opad kvalita biotopu množství odtoku (roční, sezónní, epizodní) rozpuštěný kyslík životní stadia ryb doba retence koncentrace P a N vegetační pokryvnost (%) usazené sedimenty/ toky sedimentů přítomnost sensitivních druhů turbidita produkce řas, makrofyt, rychlost průtoku teplota vody bakterií/hub,bezobratlých, ryb hloubka vody druhové bohatství a diverzita trofická diverzita Jako příklad kvalitativní analýzy, kombinující strukturální a funkční parametry, slouží metoda navržená pro hodnocení revitalizace vodního toku (Davis a Muhlberg, 2002), která kombinuje parametry fyzikálních charakteristik (hydrologie, morfologie, substrátu) s parametry biotickými (výskyt pobřežní vegetace, řas, ryb) a chemickými (cykly a omezení živin, redox potenciál). Příkladem multikriteriální analýzy, která hodnotí převážně funkční charakteristiky, ale částečně se zabývá také strukturálními parametry (divoce žijícími živočichy a regionální diverzitou) je metoda WET (Wetland Evaluation Technique), kterou vyvinul Adamus a kol. (1991). Používá sedmistupňovou škálu hodnocení, přičemž pro jednotlivé skupiny parametrů určuje odlišné váhy (viz tabulka č. 1.6). Tab. 1.6 Metoda WET, multikriterální analýza pro hodnocení mokřadů (podle Adamus 1991). Kategorie funkcí mokřadů Váhy jednotlivých kategorií Podpora vodního systému Odtok podzemní vody a laterální tok Sedimentace, retence toxických látek Výměna látek Podpora mokřadních rostlin a břehových porostů Biotop pro ryby Erozní ohrožení Podpora služeb člověku Doplnění podzemní vody Kontrola povrchové hydrologie Benefit z nízko položených ploch Podpora suchozemských ekosystémů okolí Divoce žijící živočichové Regionální ekologická diverzita 9 6 7 10 11 7 7 9 9 12 11 V předkládané práci je rovněž důsledně využita a zásadně doplněna studie hodnocení krajinných funkcí pomocí multispektrálních družicových dat Landsat, kterou ve své dizertaci vypracovala Hesslerová (2008), viz kap. 2. 31 1.8 Možnosti ekonomického hodnocení služeb ekosystémů De Groot řadí metody ekonomického hodnocení ekosystémů do čtyř základních skupin: 1) přímé tržní hodnocení, 2) nepřímé tržní hodnocení, 3) kontingentní hodnocení a 4) skupinové hodnocení (de Groot 2002). Zaměříme-li se na nepřímé tržní hodnocení, můžeme jej rozdělit na následující metody: a) odvrácení nákladů ekosystémové služby umožňují odvrátit náklady, jež by za jejich absence vznikly (například odvrácení záplav a nákladů na kompenzaci škod díky existenci mokřadů); b) náklady náhrady služby ekosystému mohou být nahrazeny umělým systémem (např. čistička vody místo mokřadu; náklady na její výstavbu pak reprezentují hodnotu čisticí funkce mokřadu; technická klimatizační jednotka nahrazující klimatizační služby ekosystému); c) faktor příjmu ekosystémové služby mohou zvyšovat příjmy z některých ekonomických činností (např. z rybářství, z provozování turistických služeb apod.); d) cestovní náklady reflektují potřebu rekreace a potenciál dané oblasti tuto potřebu naplňovat; e) hedonické ocenění odvozuje ekonomickou hodnotu přírodních částí území podle rozdílu v cenách nemovitostí, jež s lokalitou sousedí. Neméně důležité jsou tzv. expertní metody, které se jako jediné snaží o objektivní, na tržních preferencích nezávislé zhodnocení kvality ekosystémů a tím jejich schopnosti vytvářet ekosystémové služby, zejména podpůrné/životadárné a regulační. Osvědčená hesenská metoda, na jejímž principu vznikla pro podmínky ČR upravená metoda BVM, je zaměřená převážně na biodiverzitu na úrovni biotopů a částečně krajiny (viz Seják, Dejmal a kol. 2003). Nabízí se proto možnost doplnit tuto metodu o charakteristiky, vypovídající o dalších ekosystémových funkcích a službách. 32 Kap. 2 Kvalitativní mapování základních typů ekosystémů ČR V předcházející přehledové kapitole je uvedeno jak se jednotliví autoři či týmy odborníků pokoušeli schématicky či modelově vyjádřit určité, podle nich podstatné, aspekty přírodních procesů a z nich plynoucí funkce a služby ekosystémů. Vyjdeme-li z definice, že biosféra, jakožto soustava ekosystémů, je energeticky otevřený systém, který zajišťuje cyklus vody a živin, potom ke kvalitativnímu členění ekosystémů můžeme přistoupit na základě účinnosti, s níž jednotlivé skupiny přirozených ekosystémů, resp. skupiny biotopů, jako prostředí pro jejich fungování a současně i jejich antropogenně přeměněné formy, dokáží využívat vstupující energii slunečního záření. Kvalitativní mapování jednotlivých typů či skupin ekosystémů – konkrétně mapování typů biotopů ČR pro účely evropského systému NATURA 2000, rozšířené o 53 přírodě vzdálených, přírodě cizích či umělých biotopů – musí proto vycházet z míry plnění ekosystémových funkcí, to jest z toho, jak efektivně dokáže příslušný typ ekosystému, resp. skupina či územní mozaika biotopů jako prostředí pro jeho fungování, zachycovat a přeměňovat sluneční energii na životodárné procesy. Z ekologických disciplín je již poměrně dlouho známo, že přirozený vývoj suchozemských biotopů směřuje ke klimaxovým formám, které v podmínkách mírného pásma mají převažující podobu listnatých opadavých lesů s příslušným zastoupením bylinných, křovinných a vodních biotopů (viz mapa potenciální přirozené vegetace ČR, Neuhäuslová a kol. 1998). Z teorie Energy-Transport-Reaction (ETR) W. Ripla zároveň vyplývá, že klimaxová stádia vegetačního pokryvu se vyznačují maximální schopností využití slunečního záření prostřednictvím evapotranspiračních a fotosyntetických procesů při minimalizaci ztrát vody a živin z území (Ripl 1995, 2003). Z tohoto hlediska lze říci, že samoorganizovaný vývoj ekosystémů jakožto jednoty geochemického prostředí a živých společenstev, vede přirozenou vývojovou cestou k maximalizaci záchytu sluneční energie v podobě latentního tepla (sluneční energie přeměněné do podoby vodní páry, která při poklesu teplot zpětně kondenzuje do tekuté formy a otepluje tím prostředí), což zabezpečuje nejúčinnější zmírňování teplotních výkyvů a udržování teplot na zemském povrchu, v rozmezí přijatelném pro existenci heterotrofních společenstev, včetně lidské společnosti. Tuto účinnou regulaci teplot zabezpečuje synergické působení vegetace a dostatku vody, kterou si klimaxová vegetace udržuje prostřednictvím malých vodních cyklů. Antropogenně vyvolané zásahy do území, likvidace přirozené vegetace a odvádění vody z území jednoznačně narušují a snižují míru efektivnosti plnění regulačních a podpůrných, čili životodárných funkcí ekosystémů. Příjem a následné využití denních pulsů přicházející sluneční energie je v relativně přirozených ekosystémech významně vyšší než na antropogenizovaných plochách. Ve zprávě za rok 2007 bylo konstatováno, že ke kvalitativnímu mapování typů ekosystémů je nezbytné využít územní přístup, který bude schopen přesně vymezit a funkčně popsat jednotlivé ekosystémy. Nezbytným předpokladem funkční klasifikace krajiny je kromě vymezení funkčně jednotných biotopů mapový podklad, charakterizující přírodní podmínky těchto biotopů, umožňující extrapolaci typů funkčních biotopů (zjištěných na základě terénních měření či detailní GIS analýzy) na celé území ČR. V loňské výroční zprávě byl uveden přístup kolegů z Katedry fyzické geografie a geoekologie PřFUK, se kterými na řešení této problematiky spolupracujeme v rámci jiných projektů, je jednou z možností. V letošní závěrečné zprávě jsou zhodnoceny změny struktury krajiny a krajinných funkcí. 33 2.1 Hodnocení krajinných funkcí a změn struktury krajiny 1. Úvod Krajinný pokryv a jeho prostorová struktura má zásadní vliv na krajinné funkce (de Groot 2006). Analýzy změn krajinného pokryvu a jeho prostorové struktury, včetně vlivu těchto změn na krajinné funkce, proto patří mezi tradiční předměty studia krajinně ekologických výzkumů. V řadě studií například Vitousek a kol. (1997), Stoate a kol. (2001) či Hansen a kol. (2004) byla prokázána přímá souvislost mezi změnami krajinného pokryvu a krajinnými funkcemi, včetně dalekosáhlých následků těchto změn pro biodiverzitu. Krajina České republiky prošla v posledních šedesáti letech převratnými změnami, které svým rozsahem a rychlostí nemají v její historii obdoby. Zcela zásadní změny ve struktuře krajiny znamenala kolektivizace zemědělské půdy a centrální plánování v druhé polovině 20. století. Na většině státního území tak došlo k významnému zjednodušení krajinné struktury (Lipský, 1995). Druhý zásadní přelom ovlivňující strukturu krajinného pokryvu přinesl pád železné opony, následná restituce soukromého vlastnictví, obnovení demokracie a tržní ekonomiky. V posttotalitní historii měla dále výrazný vliv příprava a vstup Česka do EU a implementace evropských environmentálních a zemědělských politik. Studie zabývající se změnami krajinného pokryvu a struktury krajiny jsou většinou zaměřeny pouze na modelová území (Lipský 1995, Václavík a Rogan 2009), případně se zabývají pouze kvantifikací změn krajinného pokryvu bez hodnocení změn prostorové struktury (Feranec a kol. 2000; Kolář 2001; Feranec a kol. 2007), i přesto že znalost rychlosti a rozsahu probíhajících změn, včetně změn krajinné struktury a dopadů takovýchto změn na krajinné funkce, je jedním ze základních předpokladů trvale udržitelného rozvoje (Millennium Ecosystem Assessment 2005). Exaktní hodnocení změn heterogenity krajinného pokryvu celorepublikového rozsahu za využití kvantifikovatelných ukazatelů doposud nebylo v Česku provedeno. Cílem této studie proto bylo posoudit časoprostorové aspekty změn krajinného pokryvu pomocí několika vybraných indikátorů a identifikovat klíčové procesy vedoucí ke změnám krajinného pokryvu, a tím i ke změně diverzity krajiny. Hodnocení kvality těchto změn je umožněno pomocí modifikované „hesenské“ metody (Seják, Dejmal a kol. 2003). 2. Metody 2.1 Hodnocení změn krajinného pokryvu K hodnocení změn krajinného pokryvu na plošně rozsáhlých územích se jeví jako nejvhodnější využití družicových dat dálkového průzkumu země (Haines a Young 1992), které zprostředkovávají nejpřesnější informaci o charakteru krajinného pokryvu ke zvoleným časovým horizontům. V rámci projektu CORINE Land Cover jsou data pořizována standardními metodami podle jednotné metodiky a klasifikována do tříd krajinného pokryvu podle jednotného nomenklatorického klíče. Výsledkem klasifikace dat jsou geodatabáze o charakteru krajinného pokryvu, se kterými je možné dále pracovat v prostředí GIS. Limitujícím faktorem je minimální velikost klasifikovaného polygonu, která činí 25 ha. Stavové databáze CORINE Land Cover proto nejsou vhodné pro lokální analýzy krajinného pokryvu. Kromě vektorových databází k uvedeným časovým horizontům 1990, 2000 a 2006 byly v rámci projektu zpracovány i změnové databáze za období 1990 – 2000, resp. 2000 – 2006, které zachycují jakékoli změny krajinného pokryvu rozsáhlejší než 5 ha. Pro stanovení hlavních procesů změn krajinného pokryvu v České republice po roce 1990 byly proto využity právě uvedené změnové databáze, zatímco hodnocení heterogenity krajiny vycházelo ze stavových databází k uvedeným rokům. Protože po roce 2000 došlo k mírným metodickým 34 změnám v klasifikaci družicových dat, bylo nutné porovnávat obě sledovaná období samostatně. Předmětem hodnocení vlivu hlavních procesů změn krajinného pokryvu na heterogenitu krajiny se tak stala dvě období 1990 až 2000, resp. 2000 až 2006. Pro analýzu změn krajinného pokryvu a jeho struktury je nezbytné zvolit referenční prostorové jednotky, za které budou výsledky vyjadřovány a porovnávány se zachováním informací o lokalizaci těchto změn. Pro tyto účely se nejčastěji využívají statistické jednotky NUTS či administrativní hranice obcí, krajů nebo uměle vytvořené pravidelné sítě (čtvercové či hexagonální). Výhodou pravidelných sítí je stejná velikost srovnávaných jednotek, která je důležitá zejména při porovnávání výsledků krajinných indikátorů. Řada algoritmů krajinných indikátorů je totiž závislá na velikosti území (krajiny) pro něž jsou počítány (O’Neill a kol. 1998). Pro hodnocení změn krajinného pokryvu a struktury krajiny byla vytvořena pravidelná hexagonální síť o velikosti oka sítě 10 km2. Volba velikosti oka sítě je do značné míry subjektivní a závislá na prostorovém rozlišení vstupních dat či prováděných analýzách. Kolář a kol. (2001) například hodnotil změny krajinného pokryvu Česka v pravidelné síti 1,5x1,5 km. Pro hodnocení změny struktury krajiny na celorepublikové úrovni s využitím dat CLC je však tato velikost podle našeho názoru příliš jemná. Změny krajinného pokryvu byly hodnoceny v rámci polí pravidelné hexagonální sítě vytvořené pomocí extenze Repeating Shapes (Jenness 2006). Velikost hexagonů byla zvolena 10 km2. Za jednotlivá pole byl vypočten procentuální nárůst hodnocených kategorií krajinného pokryvu vzhledem k celkové rozloze hexagonu. 2.2 Hodnocení změn struktury krajiny Pro hodnocení změn krajinné struktury existuje celá řada indikátorů (krajinných metrik), popisujících geometrii a vzájemné prostorové uspořádání prvků krajinného pokryvu, blíže viz (Botequilha-Leitão a kol. 2006; Bailey a kol. 2007; McGarigal 2007). Indikátory slouží jako prostředek ke snížení velkého množství dat směrem k jednoduchým proměnným, které však zachovávají podstatný smysl pro potřebnou interpretaci (Ott 1978 in Wascher et Pérez-Soba, eds. 2004). Podle metodických prací, které se zabývají konkrétním využitím kvantitativních indexů při hodnocení změn heterogenity krajiny (McGarigal 2007), lze krajinné indikátory zjednodušeně rozdělit do 5 základních typů: (1) ukazatele tvaru plošek, (2) ukazatele hustoty plošek, (3) ukazatele jádrových charakteristik, (4) ukazatele okrajů a (5) ukazatele diverzity. Jak však ukázali Riiters a kol. (1995) a O’Neill a kol. (1994) většina indikátorů je vzájemně silně korelována, proto pro popis struktury krajiny a jejích změn plně postačuje několik málo indikátorů nesoucích navzájem nezávislé informace. Základním předpokladem hodnocení změn heterogenity krajinného pokryvu České republiky byla jednoduchost použitých ukazatelů při současném zachování maximální vypovídací schopnosti a komplexnosti. Z indikátorů byly proto vybrány takové ukazatele, které splňovaly kritérium vysoké vypovídací schopnosti při zachování dostatečné jednoduchosti výpočtu a interpretace změn jejich hodnot. Soubor indexů obsahoval následující ukazatele: 1. počet tříd krajinného pokryvu – jednoduchý ukazatel změny heterogenity využívání krajiny; 2. počet plošek krajinného pokryvu – ukazatel změny mikroheterogenity krajinného pokryvu; 3. hustotu okrajů mezi ploškami – vyjadřuje změny délky rozhraní mezi jednotlivými ploškami krajinného pokryvu; 4. Shannonův index diverzity – komplexní měřítko relativní pestrosti plošek a tříd krajinného pokryvu. 35 Uvedené krajinné metriky byly stanoveny za všechna pole pravidelné sítě hexagonů a následně byly vzájemně porovnávány. Pro výpočet indexů bylo využito extenze Patch Analyst 4.0 pro ArcGIS 9.2 (Rempel 2008). Pro území České republiky (rozloha 78.867 km2) bylo takto vymezeno celkem 8 232 hexagonů. 2.3 Ocenění krajinných funkcí Podle metodiky „Hodnocení a oceňování biotopů ČR“ (Seják, Dejmal a kol. 2003) byly na základě terénního šetření a analýzy leteckých snímků přiřazeny bodové hodnoty všem kategoriím databáze CORINE Land Cover (podrobněji dále v této zprávě). V rámci hexagonální sítě byly vypočteny celkové hodnoty biotopů za jednotlivá pole odpovídající poměrnému zastoupení tříd krajinného pokryvu za jednotlivé časové horizonty. Výsledné hodnoty byly vzájemně porovnány. 3. Výsledky 3.1 Hodnocení změn krajinného pokryvu V posledních dvou desetiletích změny krajinného pokryvu Česka následují evropské a mezinárodní trendy, nicméně některé změny jsou díky dědictví socialistického plánování intenzivnější. Podle zprávy EEA Land Accounts for Europe 1990 – 2000 (EEA Report no. 11/2006) a Ferance a kol. (2000, 2002), jsou společnými trendy krajinných změn procesy: (1) urban sprawl – nárůst rozlohy urbánních ploch; (2) deforestation – pokles rozlohy lesa; (3) intenzifikace zemědělské výroby – nárůst rozlohy orné půdy, vinic, ovocných a zeleninových plantáží, na jedné straně a na druhé straně neméně intenzivní (4) afforestation – nárůst rozlohy lesa a (5) extenzifikace – pokles rozlohy intenzivně využívaných zemědělských ploch ve prospěch luk, pastvin či lesa. V některých státech Evropy výrazněji vystupuje též (6) výstavba vodních děl (Feranec a kol. 2007). Z analýzy krajinného pokryvu Česka s využitím změnových databází CORINE LC 1990 – 2000 a 2000 – 2006 vycházejí jako nejvýznamnější čtyři z šesti zmiňovaných procesů: Extenzifikace zemědělské výroby - hodnocena jako změna kategorie Orná půda (211) a Vinice (221) na jiné třídy krajinného pokryvu s výjimkou urbánních, vodních a těžebních ploch. 1. Sub/urbanizace - hodnocena jako nárůst kategorií Městská zástavba (111 a 112) a Průmyslové a obchodní a dopravní oblasti (121, 122, 123, 124) na úkor jiných tříd. 2. Intenzifikace zemědělské výroby - hodnocena jako změna jakékoli třídy krajinného pokryvu na kategorie Orná půda (211) a Vinice (221). 3. Zalesňování - hodnocena jako změna jakékoli třídy krajinného pokryvu s výjimkou kategorie Nízký porost v lese (324) na kategorie Listnaté lesy (311), Jehličnaté lesy (312), Smíšené lesy (313) a Nízký porost v lese (324). Výsledky analýzy krajinného pokryvu v České republice podle změnových databází CORINE Land Cover 1990 – 2000 a 2000 – 2006 ukázaly, že zásadní změny jsou způsobeny následujícími procesy: 1. Extenzifikace zemědělské výroby - hodnocena jako změna kategorie Orná půda (211) a Vinice (221) na jiné třídy krajinného pokryvu s výjimkou urbánních, vodních a těžebních ploch. 2. Sub/urbanizace - hodnocena jako nárůst kategorií Městská zástavba (111 a 112) a Průmyslové a obchodní a dopravní oblasti (121, 122, 123, 124) na úkor jiných tříd. 36 3. Intenzifikace zemědělské výroby - hodnocena jako změna jakékoli třídy krajinného pokryvu na kategorie Orná půda (211) a Vinice (221). 4. Zalesňování - hodnocena jako změna jakékoli třídy krajinného pokryvu s výjimkou kategorie Nízký porost v lese (324) na kategorie Listnaté lesy (311), Jehličnaté lesy (312), Smíšené lesy (313) a Nízký porost v lese (324). Počet tříd krajinného pokryvu Mezi nejjednodušší indikátory změn struktury krajiny patří Počet tříd krajinného pokryvu. Představuje pouze změnu počtu kategorií krajinného pokryvu, nevypovídá však nic o konfiguraci plošek. Při analýze změn počtu tříd krajinného pokryvu (viz obr. 2.9. a 2.10.) vyplývá, že se na poklesu nejvíce podílel proces extenzifikace zemědělské výroby, především zatravňování orné půdy v ekonomicky nerentabilních podmínkách podhůří a vrchovin. Nárůst počtu tříd krajinného pokryvu byl naproti tomu zaznamenán zejména ve středních polohách, zvláště v zázemí velkých sídel, kde vlivem komerční i rezidenční sub/urbanizace, výstavby dopravních sítí a další infrastruktury došlo ke zvýšení diverzity a fragmentace krajinného pokryvu. Počet plošek Ukazatel Počet plošek představuje jednoduše změnu počtu plošek všech kategorií krajinného pokryvu v rámci hodnoceného polygonu. Je tedy vhodný ke stanovení změn mikrogeterogenity daného regionu. V období 1990 – 2000 došlo k poklesu počtu plošek krajinného pokryvu opět především v podhorských a vrchovinných oblastech, rozptýleně se však tento jev projevil i v nížinných a pahorkatinných polohách (viz obr. 2.11.). Proces zvýšení mikroheterogenity krajinného pokryvu se naopak nejvýrazněji uplatnil ve středních polohách Oderských vrchů, Nízkého Jeseníku a podhůří Orlických hor, Jeseníků, Beskyd a Krkonoš, podobně i na Chebsku a ve Středních Čechách v Povltaví jižně od Prahy nebo v nižších (pánevních) polohách jihozápadních Čech. Po roce 2000 pokračuje na většině území České republiky mírný pokles počtu plošek; výraznější poklesy jsou vázány na pohraniční převážně horské lokality (obr. 2.12.). Zajímavý je nárůst počtu plošek krajinného pokryvu na Jižní Moravě, způsobený rozsáhlým zakládáním nových vinic pod příslibem dotací z EU. V případě celkového hodnocení poklesu či nárůstu mikroheterogenity krajiny však nelze stanovit jednoznačné závěry, stejné procesy změny land cover (např. extenzifikace) zde vedly k protichůdným změnám heterogenity krajiny. Relativně nejmenší změny v počtu plošek lze pozorovat v nejúrodnějších zemědělských oblastech. 3.2 Zhodnocení změn heterogenity krajiny Změny heterogenity krajinného pokryvu jsou kvantifikovány pomocí několika jednoduchých ukazatelů odděleně ve dvou časových obdobích. Protože k nejvýznamnějším změnám využití území došlo v 90. letech, měnila se heterogenita krajinného pokryvu především v tomto období. Plošný rozsah procesů diverzifikace, nebo naopak homogenizace krajiny je po roce 2000 tedy významně menší, je však třeba si uvědomit, že se odehrál v téměř polovičním časovém intervalu. 37 Extenzifikace: Absolutní nárůst: 2.931,6 km2 (1990 – 2000); 649,8 km2 (2000 – 2006) Obr.2.1. Proces extenzifikace zemědělské výroby mezi roky 1990 a 2000. Obr.2.2. Proces extenzifikace zemědělské výroby mezi roky 2000 a 2006 Suburbanizace: Absolutní nárůst: 80,9 km2 (1990 – 2000); 50,1 km2 (2000 – 2006) Obr.2.3. Proces sub/urbanizace mezi roky 1990 a 2000. Obr. 2.4. Proces sub/urbanizace mezi roky 2000 a 2006. 38 Zalesňování: Absolutní nárůst: 69,6 km2 (1990 – 2000); 46,1 km2 (2000 – 2006) Obr.2.5. Proces zalesňování mezi roky 1990 a 2000. Obr.2.6. Proces zalesňování mezi roky 2000 a 2006. Intenzifikace zemědělské výroby: Absolutní nárůst: 100,4 km2 (1990 – 2000); 68,9 km2 (2000 – 2006) Obr. 2.7. Proces intenzifikace zemědělské výroby mezi roky 1990 a 2000. Obr. 2.8. Proces intenzifikace zemědělské výroby mezi roky 2000 a 2006. Počet tříd krajinného pokryvu Počet plošek Obr.2.9. Změny počtu tříd krajinného pokryvu mezi roky 1990 a 2000. Obr. 2.11. Změny počtu plošek krajinného pokryvu mezi roky 1990 a 2000. Obr. 2.10. Změny počtu tříd krajinného pokryvu mezi roky 2000 a 2006. Obr.2.12. Změny počtu plošek krajinného pokryvu mezi roky 2000 a 2006. 39 Hustota okrajů Na funkce krajiny má zásadní vliv také délka a charakter ekotonů či spíše okrajů jednotlivých tříd krajinného pokryvu. Hodnocení změn jejich hustoty v polích pravidelné sítě tak vypovídá o charakteru krajinotvorných procesů. Ty vedou na jedné straně k vyšší homogenizaci krajinného pokryvu, linearizaci okrajů mezi třídami land cover a snižování složitosti tvarů plošek, jiné procesy však naopak zvyšují míru fragmentace a vytvářejí nové hranice mezi kategoriemi krajinné pokrývky. Procesy extenzifikace zemědělské výroby v marginálních oblastech tak vedly v uplynulých 20 letech k poklesu hustoty ekotonů. Známé jsou příklady zalesňování enkláv orné půdy či pastvin v jinak lesní krajině, podobně se jinde z původní mozaiky lesních a travních ploch a orné půdy vytvořila masivním zatravňováním krajina lesně-luční, resp. pastevní s naprostou převahou travních porostů. Tento proces homogenizace nelze apriori hodnotit negativně, v naprosté většině případů umožnilo zabránit nepříznivým dopadům vysokého stupně zornění vrchovinných a podhorských poloh. Ovšem na druhou stranu došlo vlivem rozsáhlého zalesňování ke ztrátám cenných okrajových biotopů, drobných ploch mezofilních luk a pastvin, které mají zásadní význam pro biodiverzitu zejména vyšších rostlin, bezobratlých a drobných savců. Dopady zalesňování a zatravňování na strukturu krajiny byly ovšem výrazně regionálně diferencované, proto např. v Pošumaví, Slavkovském lese, Českém lese, Ralsku a na Českomoravské vrchovině vedly v dekádě 19902000 k poklesu hustoty délky ekotonů, zatímco např. v Oderských vrších, Drahanské vrchovině či v Podkrkonoší způsobily nárůst délky okrajů mezi třídami krajinného pokryvu. Po roce 2000 pokračuje trend snižování délky okrajů plošek výrazněji pouze v Nízkém Jeseníku a Beskydech. V případě procesů urbanizace, výstavby komunikací a vývoje umělých ploch vzniklých těžbou se délka okrajů mezi kategoriemi land cover logicky zvyšuje, ať už zavedením množství plošek nových tříd nebo nárostem podílu liniových prvků. Ve většině případů vedou tyto procesy k nárůstu fragmentace krajiny, která je však opět prostorově odlišná. Zatímco např. na bezprostředním okraji velkého sídla může znamenat suburbánní výstavba ztrátu několika jiných tříd krajinného pokryvu a podstatné zkrácení délky ekotonů, stejný proces na „zelené louce“ v širším zázemí téhož města vede naopak k heterogenizaci krajinného pokryvu. V případě hledání závěrů pro krajinné plánování tak jde především o stanovení míry, kdy ještě uvedené procesy vedou k akceptovatelným změnám heterogenity krajiny a kdy již míra fragmentace překračuje únosnou mez. Shannonův index diverzity Změny celkové pestrosti krajinného pokryvu nejlépe vyjadřují komplexní indexy, z nichž nejznámější je Shannonův index diverzity. Analýza změn jeho hodnot potvrzuje obdobný závěr jako ve výše uvedených případech. Na většině území České republiky došlo za obě sledovaná období k mírnému nárůstu diverzity, ovšem současně došlo v rozsáhlých oblastech k podstatnému snížení heterogenity krajinného pokryvu. V některých oblastech podhůří a vrchovin byl zaznamenán jak pokles tak i nárůst diverzity, podobně i v ostatních typech krajin tyto jevy přímo sousedí. Protichůdné tendence vyplývají z charakteru určujících procesů, kdy např. zalesnění louky může znamenat jak snížení diverzity, jednalo-li se o poslední zbytek travních porostů v lesní krajině, stejně jako její zvýšení, pokud se tak stalo přirozenou sukcesí na jinak bezlesých výsypkách. Snížení diverzity postihlo nejvíce lesnaté horské oblasti, k nárůstu diverzity krajinného došlo naopak v podhorských a vrchovinných až pahorkatinných oblastech s leso-polní krajinou. Relativně beze změny opět zůstaly intenzivní úrodné zemědělské oblasti. Shannonův index diverzity Hustota okrajů Obr. 2.15. Změny hustoty okrajů plošek krajinného pokryvu mezi roky 1990 a 2000. Obr. 2.17. Změny diverzity krajinného pokryvu mezi roky 1990 a 2000, vyjádřené pomocí Shannonova indexu diverzity Obr. 2.16. Změny hustoty okrajů plošek krajinného pokryvu mezi roky 2000 a 2006. Obr. 2.18. Změny diverzity krajinného pokryvu mezi roky 2000 a 2006, vyjádřené pomocí Shannonova indexu diverzity 3.3 Hodnocení krajinných funkcí Hodnocení biodiverzity typů ekosystémů Grafické vyjádření hodnot biodiverzity biotopů v hexagonální síti jasně odráží stupeň antropogenní přeměny krajiny a rozložení vzácných stanovišť. Tradiční zemědělské oblasti, urbanizované a těžební krajiny vykazují nejnižší hodnoty, naproti tomu přirozené alpínské i přírodě blízké sekundární bezlesí, mokřady a rašeliniště, přirozené nížinné i horské lesy reprezentují nejhodnotnější ekosystémy (obr. 2.19. až 2.21.). 41 Obr. 2.19. Ocenění biotopů podle metodiky Seják et al. 2003 za rok 1990 Obr. 2.20. Ocenění biotopů podle metodiky Seják et al. 2003 za rok 2000 Obr. 2.21. Ocenění biotopů podle metodiky Seják et al. 2003 za rok 2006 42 Cílem vyjádření hodnot biotopů v hexagonální síti bylo zhodnocení změn mezi jednotlivými časovými horizonty, zapříčiněné výše uvedenými změnami krajinného pokryvu. Výsledné kartogramy dobře odráží hlavní procesy krajinných změn jako zatravňování, zalesňování či suburbanizace, zároveň se zde však odráží i negativní změny způsobené plošně nevýznamnými procesy přechodného odlesnění či intenzifikací zemědělské výroby. V souladu s intenzitou změn krajinného pokryvu došlo k výraznému nárůstu hodnot biotopů v 90. letech, po roce 2000 je pozitivní trend regionálně diferencován. Obr. 2.22. Rozdíly v hodnotě biotopů podle metodiky Seják et al. 2003 mezi roky 1990 a 2000 O Obr. 2.23. Rozdíly v hodnotě biotopů podle metodiky Seják et al. 2003 mezi roky 2000 a 2006 Změny heterogenity krajiny patří k základním atributům vývoje jejího využití. V uplynulých desetiletích prošla česká krajina zásadními změnami, které se musely projevit i v její struktuře. Analýza vybraných krajinných metrik za roky 1990, 2000 a 2006 ukázala, že 43 v krajině České republiky probíhají protichůdné procesy změn krajinné struktury. Na jedné straně krajina podléhá homogenizaci a unifikaci, projevující se snižováním počtu tříd krajinného pokryvu i zastoupených plošek, zkracováním délky okrajů mezi jednotlivými kategoriemi land cover a celkovým snížením pestrosti krajinné struktury. Nejvíce se to týká horských oblastí s vysokým podílem lesa, z nichž zmizelo dřívější horské zemědělství. Na druhé straně v řadě oblastí pozorujeme i zvýšení krajinné diverzity, mimo jiné i vlivem procesů suburbanizace. Z provedených analýz vyplývá, že na změnách krajinné heterogenity a diverzity má zásadní podíl několik hlavních procesů, kterými jsou sub/urbanizace, výstavba komerčních areálů a dopravní infrastruktury, zalesňování, zatravňování jako procesy extenzifikace hospodářské činnosti a konečně intenzifikace zemědělské výroby. Podobně jako jsou kvalitativně odlišné tyto řídící procesy, jsou protikladné i jejich dopady na diverzitu krajinného pokryvu. Nelze jednoznačně prokázat, že zvyšování heterogenity krajiny je kladný nebo negativní jev, vždy je třeba hodnotit, jaký kvalitativní proces k tomuto výsledku vedl. Všechny uvedené procesy změn krajinného pokryvu a jeho heterogenity se projevují i v charakteru krajinných funkcí. Z analýzy změn hodnot biotopů jasně vyplývají pozitivní dopady rozsáhlé extenzifikace zemědělské výroby, především zatravňování a zalesňování nerentabilní orné půdy. Zároveň se projevují i negativní dopady protichůdných procesů intenzifikace zemědělské výroby či suburbanizace. Cílem pokračujících prací je komplexní zhodnocení změn krajinného pokryvu, jeho heterogenity a souvisejících změn hodnot biotopů, analýza vzájemných vazeb mezi těmito procesy a nalezení vysvětlujících environmentálních i sociálně - geografických proměnných. Kvantifikace ekosystémových funkcí a služeb skupin biotopů Zařazení tříd Corine-LC (CLC) do funkčních skupin vychází z procentuálního zastoupení 192 typů biotopů Natura 2000-BVM v třídách CLC, proto byly nejprve do 21 funkčních skupin zařazeny typy biotopů (Seják, Dejmal a kol. 2003). Při tomto kroku byl kladen důraz na to, aby každý typ biotopu byl zařazen pouze do jedné funkční skupiny. Tam, kde to nebylo možné, byly typy biotopů zařazeny do maximálně čtyř funkčních skupin. Podíl zastoupení funkčních skupin v jednotlivých typech biotopů byl určen pomocí testovacích polygonů využitých při upřesnění bodových hodnot BVM (viz kap. 2.4; Seják, Dejmal a kol. 2003). V následujícím kroku pak bylo možné vypočítat hodnoty vybraných funkcí ekosystémů pro jednotlivé třídy CLC (tab. 2.1), které vycházejí z procentuálního zastoupení typů biotopů v těchto třídách CLC (příloha 2) a odhadnout peněžní hodnoty služeb typů ekosystémů. Na základě mapového podkladu CLC (EEA, 2000), pak bylo možné zjistit rozložení jednotlivých hodnot na území celé České republiky a také vypočítat rozlohu, kterou jednotlivé funkční skupiny biotopů (použité pro výpočet peněžní hodnoty základních ekosystémových služeb) v rámci České republiky zaujímají (kap. 2.2; tab. 2.3). Také území tří regionální studií, horní části povodí Stropnice, Ralska a Třeboňska, bylo zařazeno do hodnot ekosystémových služeb na základě mapového podkladu CLC z roku 2000 (EEA, 2000). Současně byla hodnota ekosystémových služeb vyjádřena na základě kombinovaného mapování Natura 2000-BVM, na území, kde toto mapování proběhlo: celé území regionální studie Stropnicka, jádrové území regionální studie Ralsko a mapový list ZM 1:10 000 23-33-23 (Stará Hlína), který se nachází přibližně uprostřed regionální studie Třeboňsko (viz kap. 2.5). 44 Tab. 2.1. Hodnoty základních funkcí ekosystémů pro jednotlivé třídy Corine-LC (MVC malý vodní cyklus, PPs - protipovodňová služba). Třídy CLC 2000 1.1.1. Městská souvislá zástavba 1.1.2. Městská nesouvislá zástavba 1.2.1. Průmyslové a obchodní areály 1.2.2. Silniční a železniční síť a přilehlé prostory 1.2.3. Přístavní zóny 1.2.4. Letiště 1.3.1. Těžba hornin 1.3.2. Skládky 1.3.3. Staveniště 1.4.1. Plochy městské zeleně 1.4.2. Zařízení pro sport a rekreaci 2.1.1. Orná půda mimo zavlaž. ploch 2.2.1. Vinice 2.2.2. Ovocné sady a keře 2.3.1. Louky 2.4.2. Komplexní systémy kultur a parcel 2.4.3. Převážně zeměd. území s příměsí přiroz. vegetace 3.1.1. Listnaté lesy 3.1.2. Jehličnaté lesy 3.1.3. Smíšené lesy 3.2.1. Přírodní pastviny 3.2.2. Slatiny a vřesoviště, křovinaté formace 3.2.4. Přechodová stadia lesa a křovin 3.3.2. Holé skály 4.1.1. Vnitrozemské bažiny 4.1.2. Rašeliniště 5.1.1. Vodní toky a cesty 5.1.2. Vodní plochy Klimatizač. MVC funkce -2 [l.m .rok-1] [l.m-2.rok-1] Produkce biomasy [kg.m-2.rok-1] Produkce O2 [kg.m-2.rok-1] Biodiverzita PPs [body -2 [l.m .rok-1] BVM.m-2] 153,05 60,61 0,18 0,19 2,39 7,9 365,43 206,30 0,88 0,94 10,22 51,1 179,36 71,53 0,26 0,28 2,95 12,2 302,37 130,05 0,65 0,69 8,23 22,0 323,52 388,60 232,30 444,38 231,63 199,17 196,76 106,71 288,88 76,85 0,74 0,91 0,33 1,10 0,50 0,79 0,97 0,36 1,17 0,53 8,27 11,94 13,40 7,87 7,12 16,0 56,6 5,3 30,5 7,3 475,55 302,89 1,21 1,29 19,27 83,7 389,55 202,64 0,83 0,88 18,77 43,5 322,58 104,30 0,92 0,98 11,18 12,5 439,06 220,21 0,96 1,02 15,25 3,3 437,36 217,76 0,96 1,02 14,15 9,0 486,40 263,86 1,17 1,25 20,79 87,1 415,74 206,11 0,99 1,06 14,08 22,1 462,61 270,75 1,13 1,21 21,51 92,5 634,07 519,84 1,65 1,76 39,99 250,4 507,19 397,64 1,45 1,55 26,18 106,8 538,35 420,44 1,46 1,56 28,48 148,9 520,10 291,38 1,19 1,27 33,02 97,2 576,23 392,98 1,49 1,59 52,99 191,2 480,66 301,66 1,24 1,32 23,51 100,1 473,94 316,85 1,18 1,26 39,79 83,4 672,49 515,86 1,77 1,89 33,47 313,8 728,71 598,01 1,91 2,04 53,29 535,5 566,52 452,80 1,55 1,66 23,14 28,4 597,08 491,69 1,66 1,77 18,67 16,7 45 Hodnoty základních ekosystémových funkcí byly na základě mapového podkladu Corine-LC z roku 2000 převedeny na celé území České republiky. Nejvyšších hodnot všech základních ekosystémových služeb dosahovala třída 412 Rašeliniště, která však na území ČR zaujímá velmi nepatnou část (0,05 %). Vysoké hodnoty produkce jsou však silně ovlivněny velkým procentuálním zastoupením jiných mokřadních biotopů v této třídě CLC. Nejnižší hodnoty měla třída 111 Souvislá městská zástavba, což bylo dáno vysokým procentem zastoupení zastavěných a zpevněných ploch (86% rozlohy třídy 111), jen v protipovodňové službě byla nejnižší hodnota u třídy 221 Vinice. Nejvíce zastoupená třída na území ČR 211 Orná půda mimo zavlažovaných ploch (41% rozlohy ČR) dosahovala podprůměrných hodnot a velmi nízkou hodnotu měla ve službě podpory malého cyklu vody (104 l.m-2.rok-1). Oproti tomu nadprůměrné hodnoty vykazovala druhá nejvíce zastoupená třída 312 Jehličnaté lesy, která je na území ČR zastoupena 22 %. Mapy hodnot jednotlivých služeb ekosystémů pro celou ČR v roce 2000 jsou na obr. 2.24 až 2.27. Obr. 2.24. Klimatizační funkce typů biotopů na území ČR na základě mapového podkladu Corine-LC z roku 2000. 46 Obr. 2.25. Mapa malého vodního cyklu, který je podporován typy biotopů na území ČR vytvořená na základě mapového podkladu Corine-LC z roku 2000. Obr. 2.26. Mapa roční produkce biomasy typů biotopů na území ČR vytvořená na základě mapového podkladu Corine-LC z roku 2000. 47 Obr. 2.27. Mapa protipovodňové služby typů biotopů na území ČR vytvořená na základě mapového podkladu Corine-LC z roku 2000. Na základě převodních koeficientů (viz tab. 2.3) byly převedeny hodnoty ekosystémových služeb (klimatizační služba, podpora malého vodního cyklu, produkce biomasy, tvorba kyslíku, biodiverzita, protipovodňová služba) na peněžní hodnotu, vyjádřenou pro jednotlivé třídy CLC (tab. 2.2) a současně byla vytvořena mapa ekosystémových služeb vyjádřená v peněžní hodnotě (obr. 2.28). Jak už vyplývá z dílčích výsledků, nejvyšší souhrnnou peněžní hodnotu ekosystémových služeb představuje třída 412 Rašeliniště, naopak nejnižší hodnota ekosystémových služeb zahrnuje třída 111 Souvislá městská zástavba. Tab. 2.2. Souhrnná hodnota ekosystémových služeb (klimatizační služba, podpora malého vodního cyklu, produkce biomasy, tvorba kyslíku, biodiverzita, protipovodňová služba) vyjádřená v peněžní hodnotě [Kč.m-2.rok-1] pro třídy Corine-LC. Hodnota ekosystémových služeb -2 -1 [Kč.m .rok ] 671 1950 806 Třídy Corine-LC 1.1.1. Městská souvislá zástavba 1.1.2. Městská nesouvislá zástavba 1.2.1. Průmyslové a obchodní areály 1468 1.2.2. Silniční a železniční síť a přilehlé prostory 1.2.3. Přístavní zóny 1.2.4. Letiště 1.3.1. Těžba hornin 1.3.2. Skládky 1.3.3. Staveniště 1.4.1. Plochy městské zeleně 1.4.2. Zařízení pro sport a rekreaci 2.1.1. Orná půda mimo zavlažovaných ploch 1758 2000 1087 2488 1061 2664 1993 1555 48 2.2.1. Vinice 2.2.2. Ovocné sady a keře 2.3.1. Louky 2.4.2. Komplexní systémy kultur a parcel 2.4.3. Převážně zemědělská území s příměsí přirozené vegetace 3.1.1. Listnaté lesy 3.1.2. Jehličnaté lesy 3.1.3. Smíšené lesy 3.2.1. Přírodní pastviny 3.2.2. Slatiny a vřesoviště,křovinaté formace 3.2.4. Přechodová stadia lesa a křovin 3.3.2. Holé skály 4.1.1. Vnitrozemské bažiny 4.1.2. Rašeliniště 5.1.1. Vodní toky a cesty 5.1.2. Vodní plochy 2229 2216 2565 2134 2507 3906 3118 3275 2749 3326 2689 2697 4002 4501 3857 3712 Obr. 2.28. Mapa souhrnných hodnot ekosystémových služeb (klimatizační služba, podpora malého vodního cyklu, produkce biomasy, tvorba kyslíku, biodiverzita, protipovodňová služba) vyjádřená v peněžní hodnotě [Kč.m-2.rok-1] na základě mapové vrstvy CLC z roku 2000. 2.2 Funkce porostů Evapotranspirace (ET), proces přeměny sluneční energie do skupenského tepla vody, je nejmohutnější proces přeměny sluneční energie na Zemi. Tento proces je velice dynamický, závisí zejména na množství dostupné energie (sluneční záření a vlhkost vzduchu), na druhovém složení a stavu porostu a pochopitelně na množství dostupné vody. 49 Evapotranspirací se chladí povrch, z něhož se voda odpařuje a energie se převádí ve formě latentního (skrytého, skupenského) tepla na místa, kde vodní pára kondenzuje. Evapotranspirace dosahuje výkonu až několika set W.m-2. Denní sumy ET dosahují běžně několika litrů z m2. Denní maxima dosahují například 0,5kg.m-2, což odpovídá toku 350W.m-2 (skupenské teplo vody při teplotě 20 oC je 2,5MJ.kg-1, tedy 0,69 kWh). Stanovit kvantitativně ET v prostoru a v čase, tedy stanovit průběh ET na plochách v průběhu dne, je velmi obtížné a přístrojově náročné. Navíc, procesy přeměny změny skupenství a vázání/uvolňování skupenského tepla nelze modelovat. Níže uvedená tabulka je pokusem přiblížit, jak různé porosty a ekosystémy za optimálních podmínek přispívají ke klimatizaci krajiny. Optimálními podmínkami se rozumí vyvinutý porost a dostatečné zásobení vodou. Spolehlivou metodou relativního hodnocení výkonu ET (chlazení, klimatizace) je termovizní snímek, který ukazuje rozložení teplot v určitém časovém okamžiku (viz Příloha 1). Ve větším měřítku je využitelný satelitní snímek pořízený v teplotním spektru. Vysoká ET se projevuje nižší teplotou povrchu. Velmi důležitou charakteristikou je, zda se vypařená voda vrací zpět do povodí, zda obíhá v krátkém cyklu (uzavřeném) nebo v cyklu dlouhém (otevřeném). Uzavřený cyklus se popisuje jako oběh nad kontinentem. Rozlišuje se ještě tzv. mikrocyklus, kdy voda obíhá v daném ekosystému. Takový mikrocyklus je znám z lesních porostů, kdy se voda odpařená během dne vrací zpět kondenzací v noci. Zemědělské plodiny jsou šlechtěny na nízkou spotřebu vody. Porosty plodin jsou monokulturami s jednoduchou vertikální strukturou. Ve slunných dnech se přehřívají, teplý vzduch o poměrně nízké relativní vlhkosti stoupá vzhůru a voda se nevrací zpět. Naše zemědělská krajina s poli o rozsáhlé výměře ztratila teplotní pestrost. Zatímco v mozaikovité krajině se chladnější místa střídají s teplejšími podle velikosti výparu a množství přítomné vody na tom kterém stanovišti, krajina s rozsáhlými monokulturami na odvodněných plochách vykazuje mnohem homogennější rozmístění teplot. V mozaikovité krajině je přítomno velké množství potenciálních míst vhodných pro kondenzaci vodní páry (chladnější remízky, drobné mokřady a podobně). V krajině s rozsáhlými lány tato kondenzační místa chybí a odpařená voda stoupá vzhůru do atmosféry a pokud nespadne zpět ve formě konvektivních srážek, odchází z místa výparu se vzdušným prouděním. Pohyb vodní páry je v podstatě nemožné detailně sledovat. Je však zřejmé, že pro snížení úniku vodní páry z dané lokality je nutné zvýšit její prostorovou teplotní variabilitu a to jak v horizontálním, tak ve vertikálním smyslu. Kromě geomorfologie a hydrologie území je z tohoto hlediska zásadní také přítomnost a struktura zastoupené vegetace. Následující tabulka (tab. 2.1.) představuje nástin funkcí a služeb různých ekosystémů. Jde o ukázku přístupu, jak kvantifikovat zřejmé ekosystémové funkce a z nich plynoucí služby. V některých případech jsme mohli vycházet z dat ověřených opakovaně v terénu (množství nadzemní biomasy). Většinou jsou však k dispozici jen dílčí data. Tabulka naznačuje, jaké služby lze očekávat od různých typů ekosystémů. Jejich skutečné hodnoty je možné určit jen pro jednotlivé konkrétní případy. Popisujeme živé systémy a ty lze jen s menším či větším zjednodušením popsat konstantami. Přesto, chceme-li ukázat řád škod působených přeměnami přírodních území, musíme se takového zjednodušení dopustit při vědomí relativnosti, proměnlivosti a neúplné uchopitelnosti živého systému. V tom je základní smysl našeho systémového pokusu. 50 Tab. 2.3. Nástin funkcí a služeb různých funkčních skupin biotopů. Funkční skupina biotopů č. typu m2 * ET * Disip. min Etmax skup. CC kg suš m -2 O2 kg kg suš -2 -2 MVC Klim. MVC min max klim. sl. MVC sl. 02 sl. 1134 962 421 8 4,8 867 717 294 10 3,4 1 75 4369 2224 1019 77 11,7 75 7811 4770 2890 45 PPs RŽ BD m 19 1,78 600 400 600 500 19 500 5 19-59 2,17 800 550 750 650 41,4 500 1,05 60-90 3 33-63 1,12 600 250 350 300 48 1,39 60-90 3 13 1,48 500 200 400 300 13 m MVC BD PPs BD prod. sl. biom. PPS Σ za FS % sl. % pl. 2529 1,38 0,86 1893 1,04 0,49 1 7702 4,2 3,3 33,0 2 15552 8,5 7,1 Vodní plochy 1 675010506 500 700 nehodnoc. Ostatní mokřady 2 387220687 600 900 1,3 Extenzivně využívané mezofilní louky a pastviny 3 2600740905 400 700 4 Intenzivně využívané mezofilní louky a pastviny 400 600 5 4 5579425046 Degradované mezofilní louky, pastviny a lada 5 4608661970 300 500 8 Suché uzavřené trávníky (TTP) 6 40093782 200 400 8 Suché mezernaté trávníky (TTP) 7 172361155 200 400 9 8 426487327 200 400 6 Křoviny mezofilní 9 1958802998 300 500 Křoviny mokřadní 10 16685204 500 Suché bory 11 297585489 Ostatní jehličnaté lesy 12 Jehličnaté lesy poškozené 1,67 1,67 1,59-2,03 2,03 1,39 <0,8 60-90 2 13 0,85 400 100 250 175 13 75 5162 2299 1371 37 15,7 2 8886 4,9 5,8 0,7 60-90 1 13-84 0,75 400 50 150 100 49 75 45 11 11 1 0,1 0 68 0,0 0,1 0,4 1 13-85 0,43 300 50 100 75 49 145 37 26 5 0,3 0 213 0,1 0,2 0,8 0,8 2 10-56 0,85 400 50 250 150 33 478 182 127 9 1,5 0 797 0,4 0,5 4 1,06 1,06 3 33 1,13 500 200 400 300 33 2742 1675 775 40 8,9 0 5241 2,9 2,5 700 2 1,16 1,16 4 33-56 1,24 600 400 550 475 45 28 23 7 0 0,1 0 58 0,0 0,0 200 400 5 3 40-61 0,96 400 150 300 225 50 333 191 100 9 1,1 0 634 0,3 0,4 6049852844 400 600 1,2,5 13 8222081514 300 500 3,5,6,8,9 Listnaté lesy 14 6635885444 600 800 1 Listnaté lesy degradované, kulticenozy 15 1631924483 400 600 Lužní lesy 16 923810105 700 900 700 mimo rozliš. Křoviny suchomilné (xerotermní) Soliterní stromy, aleje 17 Orná půda: biotopy obilovin a okopanin Orná půda: biotopy pícnin a trvalé polní vegetace Plocha bez vegetace 18 1276413502 300 1,12 600 0,9 600 1,56 60-90 4 36-43 1,66 500 300 500 400 40 75 8470 6897 3515 150 40,2 2 19074 10,4 7,7 1,25 30 3 19-20 1,33 400 200 400 300 20 30 9209 7030 3827 102 43,7 1 20213 11,1 10,4 1,79 250 4 38-72 1,91 700 500 700 600 55 250 13006 11347 4436 226 50,7 8 29074 15,9 8,4 5 1,28 200 3 19-25 1,37 500 250 450 350 22 200 2285 1628 783 22 8,9 2 4728 2,6 2,1 1 2,03 750 6 55-65 2,17 800 600 800 700 60 750 2069 1843 702 34 8,0 3 4660 2,5 1,2 1,43 100 25 1,52 500 200 400 300 25 100 1787 1091 679 20 7,8 1 3585 2,0 1,6 - 10 0,96 300 50 100 75 10 23189 5901 9275 171 106,0 0 38641 21,1 35,0 1,56 1,79 1,43 1,4,5,6,7,8 ,9 0,52-0,9 0,9 27605433114 200 400 19 141178987 200 500 6,7,8 1,98 1,98 60-90 0 10 2,11 400 50 200 175 10 75 158 70 104 1 1,2 0 335 0,2 0,2 20 2938464117 1 200 9 0 0 0 0 0 0 100 0 50 25 0 0 823 209 0 0 0,0 0 1032 0,6 3,7 mimo rozliš. 0 40-56 0,21 200 50 150 100 47 64 32 8 3 0,1 0 108 0,1 0,1 6227 4771 2123 96 24,3 3 13245 7,2 4,8 2672 1204 1000 21 11,4 0 4908 2,7 3,5 93072 55115 33493 1086 383 27 183175 100 100 Biotopy skalních stanovišť 113471077 100 300 Ostatní přírodní a přírodě blízké biotopy** 21 3780091369 456 681,58 1,51 1,61 588,3 350,24 536 443 41 155 Ostatní více antropogenně ovlivněné biotopy** 2787085625 242 442,42 0,96 1,02 342,4 98,89 204 152 12 27 Σ za ČR 0,2 78868767250 * 7-9 ET (l.m-2.rok) skupin pro ČR (zjednodušení reality), ale pro odhad národní hodnoty ekosystémových služeb nezbytné. * * Typy biotopů, které v rozloze minimálně jedné třídy CLC měly míru zastoupení nižší než jedno procento, a proto nebyly zařazeny do funkčních skupin. Pro tyto biotopy byl vypočítán vážený průměr z hodnot jednotlivých funkčních skupin: pro ostaní přírodní a přírodě blízké biotopy z funkčních skupin 1-3, 6-12,14,16,17,21; pro ostaní více antropogenně ovlivněné biotopy z funkční skupin 4,5,13,15,18-20. Služby typů ekosystémů: CC kg suš m-2 = roční produkce biomasy (podle projektu Czech Carbo) PPs = protipovodňová služba RŽ = retence živin - ztráty, 0 = neutrální, 1 = mírné zadržení až nejvyšší BD = bodová hodnota BVM 02kg.m-2 = produkce kyslíku = roční produkce x 1,0666 Klim. = klimatizační služba MVC= malý vodní cyklus - voda, která se vrací do krajiny 51 Poznámky a vysvětlivky k tab. 2.3: Kg biomasy (sušina) na m2: čistá roční produkce nadzemní a podzemní biomasy. Zásadní hodnota pro výpočet a odvozování dalších funkcí. Vycházíme zejména z dat z projektu CzechCarbo (typy ekosystémů: 1, 2, 4, 6,8,9,10, 12, 14, 17,18,19). Z hodnot roční produkce biomasy odvozujeme produkci kyslíku z rovnice fotosyntézy (6CO2 + 6H2O = C6H12O6 + 6O2). Poměr hmotnosti uvolněného kyslíku ku hmotnosti vytvořené biomasy tvořené polysacharidy je c. 192/180. Změny poměru v případě tvorby tuků, bílkovin jsme neuvažovali. Retence živin (RŽ): Množství zadržených živin závisí na množství vytvořené biomasy a zejména na vlhkosti resp. provzdušnění půdy. V půdách s vysokou hladinou podzemní vody převládá akumulace organických látek nad rozkladem. Živiny se v takové půdě hromadí – typickým příkladem jsou funkční rašeliniště. V říčních nivách vznikaly tímto způsobem úrodné půdy s vysokým obsahem organických látek. Po odvodnění takových půd převládne rozklad nad akumulací organických látek a z půd se živiny vyplavují. Pro retenci živin jsme zvolili několik tříd podle očekávaného stupně zadržení živin. Retenci je možno částečně kvantifikovat, podle množství živin ve vytvořené biomase. V takovém případě neuvažujeme konkrétní situaci případného odvodnění a uvolňování živin z půdního profilu následkem mineralizace. Koncentrace v biomase z eutrofních biotopů bude vyšší, koncentrace N, P, K, Ca a Mg v dřevinách bude nižší. Z empirie lze obsah živin a dalších prvků přepočítat podle jejich obsahu ve vlhké louky. Tyto hodnoty je potřeba dále upřesňovat podle dostupných analytických dat pro konkrétní typy ekosystémů. Hodnoty v závorce značí gramy prvku na kg sušiny: N (15), P (2), K (12), Ca (2), Mg (1). Koncentrace prvků v půdě se vyznačují nižším podílem N,P a vyšším podílem vápníku (Pokorný a kol. 2002). Neuvažujeme zadržení živin v půdě při záplavě. Evapotranspirace (ET): Ekosystémy využívají sluneční energii k životním pochodům a vyrovnávají tak rozdíly teplot mezi místy i v čase. Hlavními toky energie jsou: odraz slunečního záření, výpar vody rostlinami a z půdy (evapotranspirace), zjevné teplo (turbulentní proudění ohřátého vzduchu), tok tepla do půdy, ohřev porostů, fotosyntéza a dekompozice (rozklad organických látek). Tyto toky energie jsou dynamické a jejich velikost je zpětnovazebně spojena s příkonem sluneční energie, dostupností vody, vlhkostí vzduchu, stavem porostu atd. Právě poměr dvou nejmohutnějších a nejdynamičtějších toků (zjevné teplo a latentní teplo výparu vody) závisí na dostupnosti vody a stavu vegetace. Toky zjevného tepla a evapotranspirace mohou dosahovat řádově hodnot až stovek W.m-2. Fotosyntéza (tok energie do vytvářené biomasy) dosahuje hodnot jednotek W.m-2, tok energie spojený s dekompozicí (exotermní) může být i několikrát vyšší nežli fotosyntéza. Tok energie do půdy je nejvyšší do půdy vlhké (až 10% dopadajícího slunečního záření). Evapotranspirace je nejdůležitějším procesem vyrovnávání teplot na Zemi v prostoru a v čase. Je to ovšem děj nanejvýš dynamický spojený s přeměnou skupenství vody a vázáním/uvolňováním skupenského tepla. Procesy transformace energie prostřednictvím vody a rostlin v závislosti na slunečním záření, vlhkosti vzduchu a proudění vzduchu a stavu porostu nelze popsat matematickým modelem. Tyto zásadní děje ovlivňující klima se nedostaly do závěrů Mezivládního panelu klimatické změny (IPCC 2007) a nejsou tudíž respektovány při zásadních rozhodováních politiků. Rozhodli jsme se zařadit evapotranspiraci jako jednu z ekosystémových funkcí a uvádíme pokus o kvantifikaci této funkce jako ekosystémové služby. Jsme si plně vědomi, že jde o proces dynamický proměnlivý. Je to ovšem proces nanejvýš významný a nelze je opomíjet pouze proto, že jej nedokážeme přesně kvantifikovat. Klasifikujeme porosty podle celoročního výparu (evapotranspirace ET). Vysokou roční sumu výparu považujeme za pozitivní – velký podíl slunečního záření se uplatňuje ve výparu vody, ve vyrovnávání teplot. Vycházíme z vlastních měření (2B6023 NPV, Tokenelek), z prací z Botanického ústavu AVČR (Přibáň, Ondok a další, Ryzskowski, Rejšková 2009 atd). Uzavřený a otevřený oběh vody: Vysoké ET je schopen i kulturní porost. Ten roste ovšem na částečně odvodněné půdě a brzo vodu vyčerpá, za několik bezsrážkových dnů bude ET nízká. Ze zavlažovaných oblastí Austrálie je známo, že zavlažované porosty vykazují ET přes 10 mm za den, tedy velmi vysoké. Vodní pára však z porostů a z krajiny zmizí v dlouhém/otevřeném cyklu, protože krajina okolo je vysušená a teplý a suchý vzduch vodní páru odnáší a ta nekondenzuje zpět v krajině. Gorškov, Makarjeva vysvětlují: téměř 100% vlhkost vzduchu těsně nad povrchem půdy a aerostatická rovnováha díky teplotní inverzi v průběhu dne, zabraňují ztrátám půdní vlhkosti do atmosféry z lesních porostů. Nad povrchem půdy je teplota nižší nežli ve vyšších patrech porostu, vzduch tedy neproudí vzhůru. Výdej vody do atmosféry se děje převážně transpirací přes koruny stromů, výdej vody je tedy regulován živým organismem – stromem – přes průduchy. Inverzi teplot v lesním porostu a vyšší teploty na povrchu půdy nežli na povrchu porostu jsme zaznamenali termokamerou v letním dnu (viz příloha č. 1). V řídkém lese a v otevřených ekosystémech, zejména v plodinách se teplotní inverze během dne nevytváří, porost a povrch půdy jsou teplejší nežli vzduch nad nimi a vodní pára uniká. V.G. Gorškov a A.M.Makarjeva dále vysvětlují funkci velkých lesních celků: roční úhrny srážek se zmenšují se vzdáleností od moře méně u lesnatých celků nežli u bezlesých (savany). Na nezalesněných územích ubývá srážek směrem od moře rychleji nežli na zalesněných. Na zalesněných dokonce někdy srážek směrem od moře přibývá a to i na vzdálenosti několik set tisíc km. Tito autoři zformulovali koncept tzv. biologické pumpy – mezi 52 dvěma sousedícími regiony s rozdílným výparem a rozdílnou vlhkostí povrchu půdy vzniká horizontální tok vlhkého vzduchu z oblasti se slabším výparem do oblasti s vyšším výparem. Tento pohyb proti vlhkostnímu gradientu snižuje srážky v oblasti suché a zvyšuje srážky v oblasti vlhké. Uvádíme: Rozsah evapotranspirace v mm/rok (škály ET) a klimatizační službu jako střední hodnotu škály (odhadnutého rozsahu roční ET). Malý vodní cyklus vyznačuje množství vody, které se vrací zpět do krajiny formou mlhy, rosy a malých srážek. Uvádíme jak rozsah vody v malém vodním cyklu, tak střední hodnotu, ze které se počítá klimatizační služba. Klimatizační služba: Evapotranspirace zabraňuje zvyšování teploty na povrchu, ze kterého se voda vypařuje. Skupenské teplo se z vodní páry uvolňuje na chladných místech, kde vodní pára kondenzuje zpět do kapalného stavu a přitom otepluje prostředí. Proces oběhu vody, tedy její výpar a kondenzace představuje perfektní klimatizační systém, jehož mediem je voda, která klimatizuje dvakrát: 1) chladí místa výparu, 2) ohřívá chladná místa, kde kondenzuje. Abychom upozornili na význam tohoto procesu, vyjádřili jsme procesy výparu a kondenzace v množství přeměňované energie a tuto energii vyjadřujeme v běžných (spíše výrobních než prodejních) cenách. Neuvažujeme náklady spojené s transportem vody ani utopickou cenu, jakou by stála výroba vegetace člověkem. Protipovodňová služba: u této služby je vyjádřena schopnost jednotlivých ekosystémů absorbovat mimořádně vysoké srážky, udržet vodu ve svém prostředí a převést ji do podzemních vod. Na základě pokusů Z. Válka (Válek 1977) vyplynulo, že zdravý buk je schopen absorbovat až 250 mm/m2 hodinové srážky, aniž by voda odtékala z jeho území. Naproti tomu smrk zachytí jen 5 mm/m2 a ostatní srážky odtékají po povrchu. U mokřadů uvažujeme jejich schopnost zachytit povrchově až 500 litrů/m2. Konkrétní záchyt je samozřejmě podmíněn geomorfologicky. O významu vody a rostlin pro klima viz též: www.ourclimate.eu, www.enki.cz, ( Water, Vegetation and Climate Change, Košice Protocol) Ze shrnující tabulky hodnot služeb ekosystémů ČR lze zdůraznit zejména následující skutečnosti. Především kvantifikovaných pět služeb nepokrývá zdaleka všechny služby, které ekosystémy lidské společnosti poskytují. Množina těchto služeb je otevřená a zůstane otevřenou i do budoucna. Z dalších služeb, které zůstávají ke kvantifikacím, můžeme jmenovat např. podpůrnou službu tvorby půdy, záchyt prachových částic vegetací, zdravotní službu, subjektivně vnímané kulturní a estetické služby přírody a krajiny atd. Přes nutnou neúplnost kvantifikovaných pět služeb každoročně vytváří tok přínosů pro společnost, které představují téměř padesátinásobek (49,3 násobek) v porovnání s ročním hrubým domácím produktem ČR z roku 2008 (3706 mld. Kč). 53 2.3 Využití dat z DPZ pro funkční klasifikaci krajinných segmentů Metoda hodnocení disipační schopnosti krajiny Samostatné hodnocení teploty krajiny podává poměrně uspokojivé výsledky o jejím fungování. Pro detailnější analýzu, či jako případné podklady pro krajinný management, jehož cílem je obnova základních ekologických funkcí krajiny, je vhodné mít i doplňkové informace o kvalitativních vlastnostech krajiny, jež tento teplotní obraz ovlivňují, tzn. i indikátory hodnotící množství zelené biomasy a vlhkost. Pro hodnocení fungování krajiny byla navržena metoda, která zohledňuje všechny tři základní parametry – teplotu, zelenou biomasu a vlhkost krajinného pokryvu. Integrace těchto parametrů se stala základem klasifikačního schématu, podle něhož lze krajinu hodnotit ve vztahu k disipaci sluneční energie a jejímu fungování. Navržené klasifikační schéma poskytuje údaje o faktorech, které disipaci ovlivňují. Význam spočívá především v analýze fungování různých typů krajinného pokryvu s ohledem na jeho kvalitativní vlastnosti, což nelze získat pouhým hodnocením teplotního obrazu. Navržené klasifikační schéma pro hodnocení disipační schopnosti krajiny bylo definováno na základě matice obrazů relativní teploty a indexu wetness-biomass. Krajina je rozdělena do sedmi (popř. devíti) základních disipačních tříd. Použití tohoto klasifikačního schématu umožňuje poměrně rychlou analýzu a diagnózu krajinných funkcí, velkých a zároveň heterogenních územních celků. Vymezené disipační krajinné typy charakterizují krajinu z hlediska toho, jakým způsobem v ní dochází k přeměně sluneční energie. Jednu stranu klasifikačního schématu představuje typ krajiny s vysokým množstvím zelené biomasy a vlhkosti, který je schopen většinu dopadajícího slunečního záření, přes evapotranspiraci, transformovat do latentní složky tepla. V rámci fungování krajiny představuje tato kategorie maximálně funkční krajinný typ, reprezentovaný víceméně lesními porosty. Druhá strana je charakterizována krajinou s minimálním množstvím vegetace, s vysokým vodním deficitem a převažující vlastní tepelnou složkou slunečního záření. Takovýto krajinný typ je nejméně žádoucí, v závislosti na množství zelené biomasy je představován buď holými povrchy (technogenní plochy a sídla) na jedné straně, ale v některých případech i zemědělsky využívanými plochami. Metoda je nástrojem typu „scene-wise“, jehož použití a dosažené výsledky jsou ovlivněny konkrétním územím, které je analyzováno. Z tohoto důvodu je každé provedené hodnocení „případové“, neboť je využíváno metody relativního škálování, které je odvozeno z proporcionality tříd krajinného pokryvu, relativní teploty, vlhkosti i zelené biomasy. Výsledek metody bude závislý na výběru analyzovaného území a jeho heterogenitě. Z hodnocení území byly vyňaty vodní plochy. Informace o relativní teplotě zájmového území byla vytvořena z kumulovaného histogramu hodnot kanálu TM6 ekviareální metodou. Bylo vymezeno pět teplotních tříd (každá obsahující cca 20 % pixelů), s označením plochy nejchladnější – chladné – středně teplé – teplé – nejteplejší. Z hlediska přeměny sluneční energie v latentní teplo není důležitý pouze obsah chlorofylu, ale především množství vody, které je vázané v rostlinách a následovně využitelné při evapotranspiraci (tzv. „zelená voda“). Navržený index wetness-biomass umožňuje detekovat stavové parametry krajinného pokryvu, v závislosti na jeho fotosyntetické aktivitě (korelace NDVI s množstvím chlorofylu) a vodním obsahu. Lze jej použít jako indikátor případného vodního stresu vegetace. Zároveň však má i vypovídací schopnost o množství zelené biomasy v dané lokalitě. Součtový index wetness-biomass, pro indikaci vlhkostního stavu krajiny byl 54 vypočten podle níže uvedeného vztahu, tj. jako součet indexu NDVI a komponenty Wetness, z transformace Tasseled Cap. WB = NDVI + WETNESS WETNESS = 0,1509 TM1 + 0,1793 TM2 + 0,3299 TM3 + 0,3406 TM4-0,7112 TM5-0,4572 TM7 NDVI = (TM4 – TM3) / (TM4 + TM3) Pozn. Hodnoty platí pro Landsat 5 Komponenta Wetness byla však nejdříve přepočtena (funkcí linear stretch) do intervalu (-1, 1). Ve výsledku nízké hodnoty indexu) indikují plochy s nízkým obsahem chlorofylu i vlhkosti (řídká, suchá vegetace či holé suché povrchy) a naopak. Obraz byl opět překlasifikován do pěti kategorií tématického obrazu, a to ekviareální metodou kumulovaného histogramu. V následujícím kroku byla provedena krosklasifikační maticová analýza. Matice je tvořena pěti kategoriemi indexu wetness-biomass WB a pěti kategoriemi relativní teploty krajiny, s výsledným počtem 25 tříd (obr. 2.29). Pro účely snadnější interpretace výsledku bylo těchto 25 tříd sloučeno do sedmi, které mají vypovídací schopnost o teplotně – vlhkostním stavu krajiny a její disipační schopnosti. Byly tak zohledněny všechny tři základní a rozhodující parametry - vlhkost, množství zelené biomasy a relativní teplota povrchu. Normalized Difference Vegetation Index (NDVI), korelace s obsahem chlorofylu + WETNESS – korelace s vodním obsahem = 5 kategorií indexu wetness-biomass 2 3 4 5 relativní teplota krajinného pokryvu min max Krosklasifikační analýza 5 6 5 kategorií RELATIVNÍ POVRCHOVÉ TEPLOTY 7 4 2 3 1 1 1 max. 2 3 4 obsah chlorofylu a vlhkosti 5 min. Obr. 2.29. Schéma postupu, podle něhož byla sestavena metoda hodnocení disipační schopnosti krajiny. Kategorie 1 zahrnuje lokality v krajině s hustou vegetací (vysokým množstvím zelené biomasy), vysokým vodním obsahem a nízkou teplotou. Tato místa lze považovat za kondenzační jednotky v krajině, jež jsou schopny vyrovnávat lokální i časové tepelné rozdíly, zadržovat vodu a přes evapotranspiraci účinně disipovat sluneční energii. Ve většině případů se jedná o listnaté, případně i jehličnaté lesní porosty, vlhké louky, mokřady a rašeliniště, ve vrcholných fázích vegetačního období i o trvalé travní porosty, či rozptýlenou zeleň. Kategorie 2 je pozitivním přechodným typem. Je charakterizována středním podílem zelené biomasy a vlhkosti a nízkou teplotou, bez výraznějšího ovlivnění fenologickou fází. Ve většině případů se jedná o jehličnaté lesní porosty, u nichž se příliš neprojevuje teplotněvlhkostní stres. Do této kategorie lze rovněž zařadit trvalé travní porosty, rozptýlenou zeleň (přechodová společenstva les – trvalé travní porosty), rašeliniště a mokřady. Kategorii 3 lze považovat za relativně funkční krajinný typ, který se rovněž podílí na udržování nízké teploty. Odlišnost oproti předchozímu typu spočívá v nízkém množství 55 zelené biomasy, nižšímu vláhovému obsahu až vodnímu stresu (nemusí být pravidlem). I přes to dokáže v krajině fungovat jako účinná kondenzační jednotka. Jedná se o menšinový typ, do kterého lze zařadit různé typy krajinného pokryvu s ohledem na jejich kvalitativní charakteristiky - např. listnaté porosty, křovinná společenstva v raných fázích vegetačního období, velmi vlhké povrchy s minimálním množstvím vegetace, lesy pod vlivem stresových faktorů apod. Kategorie 4 je přechodným typem, který není příliš ovlivněn stavovými parametry (biomasou, vlhkostí). Zahrnuje následující typové kombinace – buď se jedná o lokality: • se střední kategorií teploty a nízkým podílem zelené biomasy, případně i vlhkosti (např. některé téměř holé povrchy, zemědělské plodiny pod působením vláhového stresu) • se střední kategorií teploty a vyšším podílem zelené biomasy i vlhkosti (lesní i trvalé travní porosty, zemědělské plodiny) Kategorie 5 sice zahrnuje lokality charakterizované vysokým podílem zelené biomasy i vlhkostí, avšak zároveň s vysokými hodnotami povrchové teploty. Tuto kategorii tedy nelze počítat mezi funkční krajinné typy, neboť nesplňuje požadavky disipačního poměru tepla a latentního tepla. Stejně jako v případě kategorie 3 se jedná spíše o menšinový typ, který lze přiřadit zejména zemědělsky využívanému území. Podíl této kategorie v krajině je ovlivněn fenologickou fází – nejvyšší zastoupení má ve vrcholné části vegetačního období. S poklesem zelené biomasy směrem k jeho konci, se její zastoupení snižuje. Kategorie 6 je negativním přechodným typem, s vysokou teplotou. Od předchozí kategorie se liší pouze středním podílem zelené biomasy a vlhkosti. Je zastoupena ve většině případů nelesní vegetací, především zemědělsky využívanými plochami, rovněž charakterizuje poškozené lesní porosty. Kategorie 7 představuje nejméně žádoucí typ. Jedná se většinou o lokality bez funkčního vegetačního pokryvu (buď, se silným vláhovým deficitem, většinou velmi intenzivně hospodářsky využívané. Tyto plochy přispívají k otevřenosti vodního cyklu, intenzita evapotranspirace je velmi nízká. Z hlediska disipace sluneční energie to znamená růst podílu vlastní tepelné složky na úkor latentního tepla. Toto vede ke zvýšení teploty krajiny a tepelných výkyvů a zároveň k rychlejšímu odnosu i rozkladu látek. Jejich podíl v krajině by měl být v ideálním případě co nejnižší, s nejmenší rozlohou. Pro regionální studie bylo využito i modifikované detailnější klasifikační schéma pro 9 kategorií - kategorie 4 byla rozdělena na tři (obr. 2.30). Disipační kategorie krajiny vymezené na základě krosklasifikační analýzy relativní teploty a indexu wetness-biomass Kategorie 1 Hustá vegetace (vysokým množstvím zelené biomasy), vysokým vodním obsahem a nízkou teplotou. Kondenzační jednotky v krajině, vyrovnávající lokální i časové tepelné rozdíly, jsou schopny zadržovat vodu a přes evapotranspiraci účinně disipovat sluneční energii. Např. lesní porosty, mokřady Kategorie 2 Pozitivní přechodný typ. Střední podíl zelené biomasy a vlhkosti, nízká teplota. Např. jehličnaté lesní porosty. Kategorie 3 Nízká teplota, nízké množství zelené biomasy a nižší vláhový obsah (nemusí být pravidlem). např. rákosiny, listnaté porosty, křovinná společenstva v ranných fázích vegetačního období, poškozené lesní porosty 56 Kategorie 4 Střední kategorie teploty, vysoké množství biomasy i vlhkosti např. (lesy v srpnovém termínu v přehřáté krajině), zemědělské plochy, TTP na mezofilních stanovištích extenzivně využívané Kategorie 5 Střední kategorie teploty, střední biomasa i vlhkost např. jehličnaté lesy s nedostatkem vody, TTP na mezofilních stanovištích – intenzivně využívané Kategorie 6 Střední kategorie teploty, střední biomasa , nízká vlhkost např. Keřový porost na sušších stanovištích Kategorie 7 Vysoká teplota s vysokým podílem zelené biomasy i vlhkosti. Příkladem jsou zejména intenzivně zemědělsky využívaná území Kategorie 8 Negativní přechodný typ se středním podílem zelené biomasy a vlhkosti a vysokou teplotou. Především zemědělské plodiny. Kategorie 9 Lokality bez funkčního vegetačního pokryvu, se silným vláhovým deficitem, Tyto plochy přispívají k otevřenosti vodního cyklu, intenzita evapotranspirace je velmi nízká. Z hlediska disipace sluneční energie to znamená růst podílu vlastní tepelné složky na úkor latentního tepla. Plochy bez vegetace, či s uschlou vegetací (strniště, posekaná louka s uschlou travou) Normalized Difference Vegetation Index (NDVI), korelace s obsahem chlorofylu + WETNESS – korelace s vodním obsahem 5 kategorií indexu wetness-biomass = 7 8 9 4 5 6 1 2 3 5 kategorií RELATIVNÍ POVRCHOVÉ TEPLOTY 5 1 2 3 4 Min. relativní teplota krajinného pokryvu max. Krosklasifikační analýza 1 2 3 4 5 max. wetness-biomass index min. Obr. 2.30. Schéma modifikovaného postupu ( 9 kategorií), podle něhož byla sestavena metoda hodnocení disipační schopnosti krajiny. získání výchozího souhrnného pohledu na stav antropogenizace určitého území lze využít multispektrální data ze zpracování satelitních snímků. Antropogenizací se rozumí snížení účinnosti záchytu sluneční energie odstraňováním přirozené vegetace za účelem lidských potřeb a v tržních ekonomikách také za účelem dosahování osobního prospěchu ze spekulace s územím. Značnou míru antropogenizace území České republiky můžeme dokumentovat na příkladu intenzívně využívaného regionu severních Čech, a to v porovnání s územím jižního Saska, kde se podařilo zachovat mnohem lepší účinnost klimatizační a vodo- a živinověretenční služby ekosystémů. První snímek (obr. 2.26) ukazuje krajinný pokryv tohoto regionu 11.8.2004 (Hesslerová 2008). 57 Na obr. 2.31. vidíme průměrné teploty povrchů s vegetací a bez vegetace. Jak ze spektrálního snímku vyplývá, biotopy s kvalitní vegetací a dostatkem vody dokáží za slunného letního dne snižovat teploty povrchu až o 20 stupňů. Zároveň je ze snímku vidět, že severozápad České republiky je územím s vysokým narušením regulačně klimatizační služby ekosystémů i služby udržení vody a živin v krajině, způsobeným povrchovými těžbami hnědého uhlí, antropogenními přeměnami povrchů na výsypkách, vysokou mírou zástavby území, ale i odvodněnými zemědělskými půdami. Ve všech těchto případech ploch bez vegetace či s vegetací bez dostatku vody je účinnost záchytu sluneční energie velmi nízká, což zvyšuje nárůst teplotních výkyvů i průměrných teplot v modelovém regionu a navíc způsobuje nevratné a výrazně zvýšené odnosy živin z tohoto území a ztráty vody rozvrácením krátkých vodních cyklů (Ripl 2003). Na následujícím snímku (obr. 2.32) je studované území rozděleno do 7 kategorií krajiny, podle své povrchové teploty, množství biomasy a vlhkosti (Hesslerová 2008). Chemnitz Ústí nad Labem Not classified Bare grounds Non-forest vegetation Forest Vody Obr. 2.31. Krajinný pokryv Mostecké pánve, Krušných hor a přilehlé části jižního Saska. Družicová data z Landsat TM, ze dne 11.8.2004 (Hesslerová 2008). 58 [ °C ] Obr. 2.32. Průměrná povrchová teplota Mostecké pánve, Krušných hor a přilehlé části jižního Saska. Družicová data z Landsat TM, ze dne 11.8.2004 (Hesslerová 2008). Obr.2.33. Kategorizace krajiny podle schopnosti disipace sluneční energie na základě družicových dat z Landsat TM, ze dne 11.8.2004 (Hesslerová 2008). Kat. 1 – lokality s nízkou teplotou, s vysokým množstvím zelené biomasy a vysokým obsahem vody; 2 – lokality s nízkou teplotou, s nízkým množstvím zelené biomasy a nižším obsahem vody; 3 – lokality se střední úrovní teploty, s nízkým či vyšším podílem zelené biomasy, případně i vlhkosti; 4 - lokality s vysokou teplotou, i když s vysokým množstvím zelené biomasy a vysokým obsahem vody; 5 - lokality s vysokou teplotou, bez funkčního vegetačního pokryvu; 6 - lokality s nízkou teplotou, se středním podílem zelené biomasy a vlhkosti; 7 - lokality s vysokou teplotou, se středním podílem zelené biomasy a vlhkosti. 59 2.3.2 Závislost kategorií disipace sluneční energie na reliéfu a půdních poměrech Cílem této analýzy bylo zjistit, zda třídy disipace stanovené na základě analýzy dat dálkového průzkumu Země (Hesslerová 2008) odrážejí krajinný pokryv, či zda se i v rámci stejných kategorií krajinného pokryvu vyskytují rozdíly ve schopnosti disipace sluneční energie, a pokusit se případně identifikovat, zda jsou tyto rozdíly dány reliéfovými a/nebo půdními poměry. Metody Klasifikace krajinného pokryvu v modelovém území byla přejata z databáze CORINE Land Cover. Z této databáze byly vybrány pouze 4 nejzastoupenější třídy krajinného pokryvu v modelovém území: jehličnatý les, listnatý les, orná půda a louky včetně pastvin. Ve vybraných třídách krajinného pokryvu byla provedena prostorová analýza a zjištěna heterogenita kategorií disipace, reliéfových charakteristik a půdních poměrů. Kategorie disipace byly převzaty z práce Hesslerové (2008), reliéfové charakteristiky byly odvozeny z digitálního modelu reliéfu o rozlišení 100 m a půdní poměry byly charakterizovány podle půdní mapy 1:200 000 (Němeček a Kozák 2003). Z modelu reliéfu byl vytvořen rastr expozice (všesměrná, S, J, V, Z, SV, SZ, JV, JZ) a reklasifikovaný rastr nadmořských výšek (v intervalu 100 m). Všechny podklady byly převedeny do vektorové podoby a vzájemně překryty. Překryvem vrstev vznikly relativně homogenní jednotky stejných reliéfových a půdních charakteristik, náležejících do stejných tříd krajinného pokryvu a stejných tříd disipace sluneční energie. Takto vytvořené podklady byly dále analyzovány. Data byla analyzována pomocí multinomiální regrese. Závislou proměnnou byla kategorie disipace. Jako vysvětlující proměnné byly použity kategoriální proměnné – expozice, půdní typ a kvantitativní proměnné – nadmořská výška. Multinomiální regrese využívá vždy jednu z kategorií jako srovnávací. V těchto modelech byla jako srovnávací kategorii zvolena vždy ta nejhorší kategorii disipace, které je v dané třídě krajinného pokryvu dosaženo a zároveň je dostatečně četná. Z toho důvodu není poslední kategorie zahrnuta ve výsledcích, neboť se nechá odvodit z ostatních. Kladná hodnota Estimate značí, že daná proměnná má pozitivní vliv, tzn. zvyšuje pravděpodobnost zařazení do dané kategorie. Negativní hodnota tuto pravděpodobnost snižuje. Intercept je prvním členem v regresní rovnici. Je to hodnota, které nabývá Y při nulových faktorech. Wald Stat. je testové kritérium, obdobně jako F statistika, na jejímž základě se počítá P hodnota. Testuje průkaznost regresního koeficientu: W = b * 1/Var(b) * b. Analýza plošného zastoupení kategorií disipace sluneční energie Podíl plošného zastoupení kategorií disipace sluneční energie mimo kategorie 0 v severozápadních Čechách v hlavních třídách krajinného pokryvu podle mapování Corine LC je vyjádřen pro jehličnaté a smíšené lesy, louky a pastviny a ornou půdu na obr. 2.34 až 2.37. Kódy kategorií disipace jsou uvedeny dle Hesslerové (2008). 60 Podíl kategorií disipace v jehličnatých lesích v % 0.4 0.8 7.6 15.7 0.5 1.6 1(A) 2(B) 3(C) 4(D) 73.4 5(E) 6(F) 7(G) Obr. 2.34. Zastoupení kategorií disipace sluneční energie v jehličnatých lesích. Podíl kategorií disipace v listnatých lesích v % 17.5 2.9 0.3 1.4 2.5 2.5 c 1(A) 2(B) 3(C) 4(D) 5(E) 72.9 6(F) 7(G) Obr. 2.35. Zastoupení kategorií disipace sluneční energie v listnatých lesích. Podíl kategorií disipace luk a pastvin v % 33.3 2.1 7.9 1(A) 2(B) 27.4 3(C) 12.8 1.8 4(D) 5(E) 14.6 6(F) 7(G) Obr. 2.36. Zastoupení kategorií disipace sluneční energie na loukách a pastvinách. 61 Podíl kategorií disipace orné půdy v % 77.6 1(A) 2(B) 3(C) 3.2 10.0 0.6 0.7 7.5 0.4 4(D) 5(E) 6(F) 7(G) Obr. 2.37. Zastoupení kategorií disipace sluneční energie na orné půdě. Analýza četnosti reliéfově a pedologicky homogenních jednotek dle příslušnosti k dané třídě krajinného pokryvu a třídě disipace Jednotlivé vybrané kategorie krajinného pokryvu vykazovaly rozdílnou heterogenitu v příslušnosti k disipačním kategoriím. Zatímco jehličnatý a listnatý les náležel v naprosté většině do jedné či dvou kategorií disipace, bez ohledu na variabilitu reliéfových a půdních charakteristik, orná půda a trvalé travní porosty vykazovaly vyšší heterogenitu disipace (viz. Tab. 2.4). Tab. 2.4. Počet polygonů nejvíce zastoupených tříd krajinného pokryvu, patřících do jednotlivých kategorií disipace sluneční energie. Vysvětlivky: 211 231 311 312 313 Orná půda mimo zavlažovaných ploch (Non-irrigated arable land) Louky (Pastures). Listnaté lesy (Broad-leaved forest) Jehličnaté lesy (Coniferous forest) Smíšené lesy (Mixed forest) Pro jednotlivé kategorie krajinného pokryvu byly vybrány jen nejčetnější disipační kategorie a analyzována závislost na reliéfových a půdních charakteristikách. 62 Analýza závislosti kategorií disipace jednotlivých tříd krajinného pokryvu na reliéfových a půdních charakteristikách a) Analýza orné půdy Orná půda se nacházela nejčastěji v kategoriích disipace C, D, E, G (3, 4, 5, 7 – dle kódování Heslerové, 2008). Příslušnost orné půdy k dané třídě disipace byla průkazně závislá na nadmořské výšce a expozici. Závislost na půdních poměrech se nepodařilo prokázat. Vyšší pravděpodobnost příslušnosti orné půdy do kategorie disipace C, oproti kategorii G, pozitivně ovlivňovala vyšší nadmořská výška a Z a SZ expozice (tab. 2.5). Tab. 2.5. Výsledky multinomiální regrese závislosti kategorií disipace sluneční energie na reliéfových a půdních charakteristikách na orné půdě. GRID_TXT - Test of all effects (CLC_zajmove) Distribution : MULTINOMIAL Link function: LOGIT Degr. of Wald p Effect Freedom Stat. Intercept 3 1252.090 0.000000 Nadmor_vys 3 619.310 0.000000 Aspect 24 118.483 0.000000 GRID_TXT - Parameter estimates (CLC_zajmove) Distribution : MULTINOMIAL Link function: LOGIT Level of Level of Column Estimate Standard Wald p Effect Effect Response Error Stat. Intercept 1 C 1 -3.22531 0.349588 85.1195 0.000000 Nadmor_vys C 2 0.01330 0.001055 158.8993 0.000000 Aspect North C 3 0.41920 0.215268 3.7921 0.051495 Aspect Northeast C 4 0.18385 0.198942 0.8541 0.355409 Aspect Northwest C 5 0.73191 0.259415 7.9603 0.004782 Aspect Southeast C 6 -0.35678 0.221773 2.5881 0.107670 Aspect East C 7 -0.50753 0.205782 6.0829 0.013650 Aspect Southwest C 8 -0.75698 0.235629 10.3209 0.001315 Aspect West C 9 1.17794 0.429664 7.5160 0.006115 Aspect South C 10 -1.04276 0.206899 25.4009 0.000000 Intercept 2 D 11 0.40503 0.448598 0.8152 0.366591 Nadmor_vys D 12 -0.00238 0.001486 2.5732 0.108684 Aspect North D 13 -0.60463 0.340040 3.1617 0.075386 Aspect Northeast D 14 0.04557 0.262947 0.0300 0.862400 Aspect Northwest D 15 0.16142 0.346841 0.2166 0.641647 Aspect Southeast D 16 0.17990 0.277654 0.4198 0.517038 Aspect East D 17 -0.46911 0.288159 2.6503 0.103532 Aspect Southwest D 18 -0.54146 0.329877 2.6942 0.100715 Aspect West D 19 0.85482 0.508212 2.8292 0.092565 Aspect South D 20 -0.38211 0.263308 2.1060 0.146724 Intercept 3 E 21 3.64881 0.289837 158.4872 0.000000 Nadmor_vys E 22 -0.00066 0.000927 0.5038 0.477814 Aspect North E 23 -0.00745 0.194840 0.0015 0.969497 Aspect Northeast E 24 -0.12991 0.179009 0.5266 0.468020 Aspect Northwest E 25 0.22385 0.241012 0.8626 0.353001 Aspect Southeast E 26 0.05151 0.192826 0.0714 0.789352 Aspect East E 27 -0.46939 0.174328 7.2499 0.007091 Aspect Southwest E 28 -0.24642 0.192858 1.6325 0.201353 Aspect West E 29 0.99860 0.407015 6.0195 0.014149 Aspect South E 30 -0.52667 0.164149 10.2943 0.001334 Scale 1.00000 0.000000 63 b) Analýza trvalých travních porostů (louky, pastviny) Trvalé travní porosty se nacházely nejčastěji v kategoriích A, C, E, F, G (1, 3, 5, 6, 7 – dle kódování Heslerové, 2008). Příslušnost trvalých travních porostů k dané třídě disipace byla též průkazně závislá na nadmořské výšce a expozici. Závislost na půdních poměrech se nepodařilo prokázat. Vyšší pravděpodobnost příslušnosti travních porostů do kategorie disipace A (1 dle Heslerová 2008), oproti kategorii G, pozitivně ovlivnila vyšší nadmořská výška a Z expozice. JZ, V a JV expozice snižují pravděpodobnost příslušnosti trvalých travních porostů do kategorie disipace A (tab. 2.6). Tab. 2.6. Výsledky multinomiální regrese závislosti kategorií disipace sluneční energie na reliéfových a půdních charakteristikách v trvalých travních porostech. GRID_TXT - Test of all effects (CLC_zajmove) Distribution : MULTINOMIAL Link function: LOGIT Degr. of Wald p Freedom Stat. Effect Intercept 4 756.2976 0.000000 Nadmor_vys 4 677.5919 0.000000 Aspect 28 109.9984 0.000000 Effect Intercept 1 Nadmor_vys Aspect Aspect Aspect Aspect Aspect Aspect Aspect Intercept 2 Nadmor_vys Aspect Aspect Aspect Aspect Aspect Aspect Aspect Intercept 3 Nadmor_vys Aspect Aspect Aspect Aspect Aspect Aspect Aspect Intercept 4 Nadmor_vys Aspect Aspect Aspect Aspect Aspect Aspect Aspect Scale GRID_TXT - Parameter estimates (CLC_zajmove) Distribution : MULTINOMIAL Link function: LOGIT Level of Level of Column Estimate Standard Effect Response Error A 1 -5.6075 0.470782 A 2 0.0127 0.000863 West A 3 1.1152 0.508569 Southwest A 4 -1.0856 0.316914 East A 5 -1.4280 0.317199 Southeast A 6 -1.1342 0.259288 Northwest A 7 0.8511 0.455610 Northeast A 8 0.5188 0.333795 South A 9 -0.4066 0.318763 C 10 -0.5537 0.358700 C 11 0.0056 0.000749 West C 12 0.5015 0.480767 Southwest C 13 -1.1005 0.284461 East C 14 -0.8887 0.277053 Southeast C 15 -0.7889 0.231642 Northwest C 16 0.4117 0.434969 Northeast C 17 0.4044 0.311117 South C 18 -0.1256 0.285368 E 19 3.1248 0.341015 E 20 -0.0019 0.000742 West E 21 0.4206 0.469196 Southwest E 22 -0.6197 0.265213 East E 23 -0.3228 0.264062 Southeast E 24 -0.5537 0.222963 Northwest E 25 -0.0645 0.431284 Northeast E 26 0.2598 0.307250 South E 27 -0.0379 0.275513 F 28 -14.5431 1.154677 F 29 0.0221 0.001530 West F 30 1.6873 0.577730 Southwest F 31 -0.8344 0.391878 East F 32 -1.7227 0.445786 Southeast F 33 -1.1624 0.344336 Northwest F 34 1.0463 0.503720 Northeast F 35 0.2931 0.463461 South F 36 -1.2947 0.488515 1.0000 0.000000 64 Wald Stat. 141.8732 217.0606 4.8083 11.7352 20.2667 19.1350 3.4893 2.4153 1.6267 2.3828 55.0237 1.0880 14.9668 10.2894 11.5980 0.8958 1.6894 0.1936 83.9648 6.3175 0.8038 5.4591 1.4940 6.1681 0.0224 0.7152 0.0190 158.6317 209.3136 8.5301 4.5341 14.9334 11.3967 4.3144 0.4000 7.0235 p 0.000000 0.000000 0.028323 0.000613 0.000007 0.000012 0.061768 0.120152 0.202156 0.122678 0.000000 0.296912 0.000109 0.001338 0.000660 0.343901 0.193680 0.659953 0.000000 0.011955 0.369971 0.019466 0.221595 0.013007 0.881065 0.397726 0.890482 0.000000 0.000000 0.003493 0.033226 0.000111 0.000736 0.037792 0.527091 0.008044 c) Analýza listnatého lesa Listnaté lesy se nejčastěji nacházely pouze ve dvou třídách disipace A, C (1, 3 – dle kódování Hesslerové 2008). Příslušnost listnatého lesa k dané třídě disipace byla průkazně závislá na nadmořské výšce a expozici. Závislost na půdních poměrech se opět nepodařilo prokázat. Vyšší nadmořská výška zvýšila pravděpodobnost příslušnosti listnatého lesa do A kategorie disipace; JZ a JV expozice tuto pravděpodobnost naopak snížila (tab.2.5). Tab.2.7. Výsledky multinomiální regrese závislosti kategorií disipace sluneční energie na reliéfových a půdních charakteristikách v listnatém lese. GRID_TXT - Test of all effects (CLC_zajmove) Distribution : BINOMIAL Link function: LOGIT Degr. of Wald p Effect Freedom Stat. Intercept 1 198.1705 0.000000 Nadmor_vys 1 330.0543 0.000000 Aspect 8 42.4734 0.000001 GRID_TXT - Parameter estimates (CLC_zajmove) Distribution : BINOMIAL Link function: LOGIT Level of Column Estimate Standard Wald Effect Error Stat. Effect Intercept 1 -4.20369 0.298615 198.1705 Nadmor_vys 2 0.01532 0.000843 330.0543 Aspect Northeast 3 -0.03500 0.236546 0.0219 Aspect Southwest 4 -0.95347 0.192514 24.5297 Aspect Southeast 5 -0.40620 0.168181 5.8334 Aspect South 6 0.00806 0.192059 0.0018 Aspect Northwest 7 -0.01829 0.281002 0.0042 Aspect North 8 1.09000 0.283812 14.7501 Aspect East 9 0.25239 0.297512 0.7197 Aspect West 10 0.31175 0.259358 1.4448 Scale 1.00000 0.000000 p 0.000000 0.000000 0.882385 0.000001 0.015725 0.966517 0.948093 0.000123 0.396257 0.229362 d) Analýza jehličnatého lesa Jehličnaté lesy se nacházely většinou ve třech třídách disipace A, C F (1, 3, 6 – dle kódování Hesslerové 2008). Příslušnost jehličnatého lesa k dané třídě disipace byla průkazně závislá na nadmořské výšce a expozici. Závislost na půdních poměrech se nepodařilo prokázat. Vyšší nadmořská výška a S expozice zvýšily pravděpodobnost příslušnosti jehličnatého lesa do A kategorie disipace (oproti F kategorii), naopak JZ, SV a JV expozice tuto pravděpodobnost snížily. Srovnáváme-li mezi sebou kategorie C a F, pak vzrůstající nadmořská výška snížila pravděpodobnost zařazení do kategorie C (tab.2.6). 65 Tab. 2.7. Výsledky multinomiální regrese závislosti kategorií disipace sluneční energie na reliéfových a půdních charakteristikách v jehličnatém lese. GRID_TXT - Test of all effects (CLC_zajmove) Distribution : MULTINOMIAL Link function: LOGIT Degr. of Wald p Effect Freedom Stat. Intercept 2 27.9461 0.000001 Nadmor_vys 2 162.5561 0.000000 Aspect 14 38.2295 0.000479 GRID_TXT - Parameter estimates (CLC_zajmove) Distribution : MULTINOMIAL Link function: LOGIT Level of Level of Column Estimate Standard Wald p Effect Effect Response Error Stat. Intercept 1 A 1 -0.15534 0.368301 0.17790 0.673185 Nadmor_vys A 2 0.00655 0.000770 72.36239 0.000000 Aspect South A 3 -0.58209 0.313074 3.45693 0.062987 Aspect East A 4 0.05182 0.343979 0.02270 0.880252 Aspect North A 5 2.16405 0.887390 5.94708 0.014742 Aspect Southwest A 6 -0.76165 0.277173 7.55100 0.005998 Aspect Northwest A 7 0.49596 0.375428 1.74519 0.186483 Aspect Northeast A 8 -0.60441 0.249212 5.88198 0.015297 Aspect Southeast A 9 -0.64841 0.290424 4.98471 0.025572 Intercept 2 C 10 2.27831 0.545240 17.46016 0.000029 Nadmor_vys C 11 -0.00651 0.001407 21.42313 0.000004 Aspect South C 12 -0.67189 0.554011 1.47083 0.225215 Aspect East C 13 0.76062 0.417304 3.32228 0.068347 Aspect North C 14 2.44413 0.930156 6.90460 0.008597 Aspect Southwest C 15 -2.11944 0.687998 9.48999 0.002066 Aspect Northwest C 16 0.78713 0.455833 2.98183 0.084204 Aspect Northeast C 17 -1.23505 0.434553 8.07760 0.004482 Aspect Southeast C 18 0.32664 0.406443 0.64586 0.421595 Scale 1.00000 0.000000 2.4 Up-scaling a down-scaling mezi mapováním biotopů metodou Natura 2000+ BVM a kategoriemi CLC Pro vymapování funkční klasifikace biotopů (kvality ekosystémů) je zapotřebí mapový podklad biotopů v dostatečně podrobném měřítku, aby zahrnoval relativně homogenní ekosystémy, plnící obdobným způsobem základní ekosystémové funkce. Takovým celorepublikovým podkladem je pouze mapování přírodních a přírodě blízkých biotopů v rámci soustavy Natura 2000 v měřítku 1:10 000. Ostatní, antropogenně vzniklé či podmíněné biotopy, byly mapovány pouze asi na jedné třetině území ČR; protože byly rozděleny pouze do 14 směsných kategorií, nemohly být použity pro rozlišení biotopů plnících různou měrou ekosystémové funkce. Proto byly pro potřeby hodnocení biodiverzity metodou biotopového hodnocení (BVM) podle Sejáka, Dejmala a kol. (2003) rozděleny na 53 biotopů. Tak vznikl systém 192 typů biotopů „Natura 2000+BVM“. Vzhledem k tomu, že 66 jediným dostupným oficiálním celorepublikovým podkladem vymapování krajinného pokryvu je periodicky se opakující mapování Corine LC (v měřítku přibližně 1:100 000), bylo nutno provést zpřesnění jeho tříd z hlediska zastoupení jednotlivých 192 typů biotopů. Výpočet procentuálního zastoupení typů biotopů kombinovaného mapování Natura 2000 – BVM ve třídách Corine-LC Přesné zastoupení kategorií Natura 2000-BVM v třídách Corine-LC bylo možné zjistit pro rozlohu celé České Republiky jen u přírodních a přírodě blízkých biotopů, protože podrobné mapování (tedy mapování i více antropogenně ovlivněných biotopů X) bylo provedeno jen na části území republiky. Více antropogenně ovlivněné biotopy (tyto typy biotopů jsou v textu značené jako X) z podrobného mapování Natura 2000 bylo nutné převést z 14 kategorií Natura 2000 na 53 kategorií BVM (pro odlišení jsou tyto typy biotopů značené jako X´). V případech, kde byl převod jednoznačný, tedy tam, kde v rámci jednotlivých tříd Corine-LC odpovídala jedné kategorii mapování Natura 2000 jedna kategorie BVM, byl převod proveden administrativně pro celou kategorii zahrnutou v dané třídě Corine-LC. Tam, kde jedné kategorii Natura 2000 neodpovídala jedna kategorie BVM, byl převod proveden pomocí interpretace leteckých snímků u náhodně vybraných testovací polygonů z dané třídy CorineLC a interpolací výsledků na zbývající území České Republiky (obr.2.33). Obr. 2.38. Schéma postupu při upřesňování bodových hodnot tříd Corine-LC na základě typů biotopů Natura 2000-BVM. M,S,A,T,K,L,V,R,X – skupiny biotopů podle Katalogu biotopů ČR (Chytrý a kol. 2001), X´ - více antropogenně ovlivněné biotopy podle metody BVM (Seják, Dejmal a kol. 2003). 67 Zastoupení více antropogenně ovlivněných biotopů X´ (nemapované při kontextovém mapováním Natura 2000), na vybraných testovacích polygonech jednotlivých tříd Corine-LC bylo zjišťováno buď přímo v terénu (využití 4 mapových listů ZM 1: 10 000), nebo za využití leteckých snímků. Počet testovacích mapovaných polygonů z jednotlivých tříd Corine-LC byl určen tak, aby byla podchycena heterogenita jednotlivých tříd. Výsledkem je procentuální zastoupení typů biotopů Natura 2000-BVM v jednotlivých třídách Corine-LC. Základem pro výpočet procentuálního zastoupení typů biotopů Natura 2000-BVM v jednotlivých třídách Corine-LC bylo zastoupení přírodních a přírodě blízkých biotopů v těchto třídách. Rozloha přírodních a přírodě blízkých biotopů byla známa pro celou republiku z mapování Natura 2000 a bylo tedy možné převést jejich rozlohy na procenta, která zaujímají v rámci dané třídy Corine-LC. Stejný postup byl použit i u biotopů více antropogenně ovlivněných (X), které byly mapovány podrobným mapováním Natura 2000. Tyto rozlohy přírodních a přírodě blízkých biotopů a více antropogenně ovlivněných biotopů (X), převedené na procenta, byly sečteny a následně odečteny od sta procent (celková rozloha dané třídy Corine-LC). Tím byla získána rozloha, která chyběla do celkové rozlohy jednotlivých tříd Corine-LC a která představovala rozlohu více antropogenně ovlivněných biotopů (X´), které nebyly v rámci kontextového mapování Natura 2000 mapovány. Jejich procentuální zastoupení bylo nejprve vypočítáno ze součtu rozloh všech testovaných polygonů dané třídy Corine-LC a to pak bylo přepočítáno na plochu zbývající do celkové rozlohy třídy Corine-LC. Výpočet hodnoty krajiny metodou BVM pro třídy Corine-LC Pro každou třídu Corine-LC, která je zastoupena na území České Republiky, byl vypočítán počet bodů podle průměrného zastoupení typů biotopů Natura 2000-BVM v jednotlivých třídách Corine-LC. Bodové hodnoty pro 192 typů biotopů byly vypočteny metodou hodnocení biotopů (BVM; Seják, Dejmal a kol. 2003). Při výpočtu se opět postupovalo od přírodních a přírodě blízkých biotopů, které byly mapovány během mapování Natura 2000. Těmto přírodním a přírodě blízkým biotopům s jejich procentuálním zastoupením, byla přiřazena bodová hodnota podle metody BVM (Seják, Dejmal a kol., 2003). Poté následoval stejný postup u více antropogenně ovlivněných biotopů (X), které byly mapovány podrobným mapováním Natura 2000 a které, jak již bylo popsáno v předcházejícím kroku, byly převedeny na biotopy popsané metodou BVM (Seják a kol., 2003). Procentům, zbývajícím do celkové rozlohy jednotlivých tříd Corine-LC, byla přiřazena bodová hodnota, která byla vypočítána jako průměr celkových bodových hodnot testovacích polygonů dané třídy Corine-LC (jejich výběr je popsán výše). Tyto polygony byly tvořeny více antropogenně ovlivněnými biotopy (X´), které nebyly mapovány kontextovým mapováním Natura 2000 a jejich hodnota byla vypočítána jako průměr bodových hodnot biotopů Natura 2000–BVM, spadajících do dané třídy Corine-LC, vážený jejich rozlohou. Do výpočtu nebyly zařazeny biotopy, jejichž rozloha byla v dílčích vybraných polygonech nižší než jedno procento. Bodová hodnota plochy, zbývající do celkové rozlohy dílčího vybraného polygonu z třídy Corine-LC, byla vypočtena jako průměrná bodová hodnota více antropogenně ovlivněných biotopů (X´) vyskytujících se v daném testovacím polygonu, jejichž plocha přesahovala 1% rozlohy tohoto polygonu. Celková bodová hodnota tříd Corine-LC pak byla vypočítána jako průměr bodových hodnot jednotlivých typů biotopů Natura 2000–BVM, vážený jejich procentuálním zastoupením v rozlohách těchto tříd Corine-LC (tab. 2.9). 68 Tab. 2.9. Názvy tříd CORINE-LC podle české národní CORINE Land Cover nomenklatury (Bossard a kol. 2000) a jejich bodová [body.m-2] a peněžní [Kč.m-2] hodnota vypočítaná podle metody BVM (Seják, Dejmal a kol. 2003). Kód 1.1.1. 1.1.2. 1.2.1. 1.2.2. 1.2.3. 1.2.4. 1.3.1. 1.3.2. 1.3.3. 1.4.1. 1.4.2. 2.1.1. 2.2.1. 2.2.2. 2.3.1. 2.4.2. 2.4.3. 3.1.1. 3.1.2. 3.1.3. 3.2.1. 3.2.2. 3.2.4. 3.3.2. 3.3.3. 3.3.4 4.1.1. 4.1.2. 5.1.1. 5.1.2. Název třídy CORINE-LC Městská souvislá zástavba Městská nesouvislá zástavba Průmyslové nebo obchodní zóny Silniční a železniční síť a přilehlé prostory Přístavní zóny Letiště Těžba hornin Skládky Staveniště Plochy městské zeleně Zařízení pro sport a rekreaci Orná půda mimo zavlažovaných ploch Vinice Ovocné sady a keře Louky Komplexní systémy kultur a parcel Převážně zemědělská území s příměsí přirozené vegetace Listnaté lesy Jehličnaté lesy Smíšené lesy Přírodní pastviny Slatiny a vřesoviště, křovinaté formace Přechodová stadia lesa a křovin Holé skály Oblasti s řídkou vegetací Vypálené oblasti Vnitrozemské bažiny Rašeliniště Vodní toky a cesty Vodní plochy Bodová hodota [body.m-2] 2,39 10,22 2,95 8,23 8,27 11,94 13,40 7,87 7,12 19,27 18,77 11,18 15,25 14,15 20,79 14,08 21,51 39,99 26,18 28,48 33,02 52,99 23,51 39,79 61,65 32,48 33,47 53,29 23,14 18,67 Peněžní hodnota [Kč.m-2] 29,5 126,4 36,4 101,7 102,3 147,6 165,7 97,3 88,1 238,2 232,0 138,2 188,4 175,0 256,9 174,0 265,8 494,3 323,5 352,0 408,1 654,9 290,5 491,8 761,9 401,4 413,7 658,6 286,0 230,8 Přehled procentuálního zastoupení dílčích biotopů v jednotlivých třídách Corine-LC je uveden v příloze 2. 2.5 Regionální studie V souladu s cíly projektu byly v letošním roce dokončeny tři regionální studie: horní část povodí Stropnice, část Třeboňska a území vojenské střelnice v bývalém vojenském újezdu Ralsko. Jejich hlavním cílem bylo detailnější analýza krajinných funkcí, zjišťovaných na základě disipace sluneční energie jednotlivými biotopy, vymapovanými metodou Natura 2000-BVM. 69 2.5.1 Regionální studie horní část povodí Stropnice Základní charakteristiky zájmového území horní části povodí Stropnice Území zájmové oblasti je vymezeno horní částí povodí řeky Stropnice s uzávěrovým profilem u Tomkova Mlýna (470 m n.m., nejnižší bod oblasti). Rozloha zájmového území je 112 km2, z které 99 km2 leží na území České republiky, a to převážně v jižní části okresu České Budějovice, zbývající část je na území Rakouské republiky (obr.2.34). Hlavním tokem území je Stropnice, která je největším pravostranným přítokem Malše a náleží k umoří Severního moře. Celková délka toku je 54 km z toho 20 km se nalézá v zájmovém území. Nejvyšším bodem této oblasti je vrchol Vysoká (1034 m n.m.), který se nalézá v blízkosti rakouských hranic. ský p . Dv ors k Lesní Lesozemedelská ký Be dř ic ho vs Typy krajin dle využítí (Löw, 2005) dsk ýp . Veveřský p. p. No voh ra ýp . ý p. nsk S ice pn o tr e Vy š Janov Rybnicní Mino území CR Obr. 2.39. Lokalizace zájmové oblasti s vymezením typů krajin podle využití území (Löw, 2005; zdroj Cenia). a s vyznačením hlavních vodních toků (zdroj ArcČR 500). Území regionální studie bylo zařazeno do tří typů krajin dle využití: lesozemědělská (49,2%), lesní (34%) a rybniční krajina (17,8%). Procento zastoupení je uvedeno pro českou část regionální studie. Geologie a pedologie Geologické podloží je na území regionální studie poměrně rozmanité. V jižní a střední části (subprovincie Šumavská soustava) se střídají žuly (granitová řada) s jednotvárnou sérií moldanubika (svorové ruly, pararuly až magmaty), která vybíhá i do severní části (subprovincie Česko-moravská soustava), kde je doplněna mezozoickými horninami (pískovce, jílovce), terciálními horninami (písky, jíly) a kvartery (hlíny, spraše, písky, štěrky). V severní části probíhá v jihovýchodním směru několik geologických zlomů (Geologická mapa, CENIA). Na území regionální studie se půdní typy střídají v severojižním směru. V severní části jsou převládajícím půdním typem pseudogleje s hnědými půdami oglejenými, které jižním směrem přecházejí v hnědé půdy kyselé a dále v hnědé půdy silně kyselé (Tomášek 2000). Z druhů 70 převažují půdy hlinitopísčité a na severním okraji jsou to převážně půdy rázu zahliněných a zajílených písků (Tomášek 2000). Klimatická charakteristika Z hlediska klimatické klasifikace náleží převážná část území regionální studie dle Köppena (1991) do podtypu podnebí listnatých lesů mírného pásma a jižní část do podtypu boreální klima (Atlas podnebí Česka, 2007). Dle klasifikace Quitta (1971), která je v České republice více používána, náleží sledované území do třech jednotek mírně teplých oblastí, s klesajícími průměrnými teplotami od severu k jihu a jižní část území náleží již do chladné oblasti (Atlas podnebí Česka, 2007). Průměrná teplota vzduchu se v severní části regionální studie pohybuje od 7° do 8° C a průměrné roční srážky jsou 700 mm, jižní část území je chladnější a průměrná teplota se pohybuje mezi 6° - 7° C, průměrné srážky jsou vyšší - kolem 750 mm. Zemědělská výrobní oblast Území regionální studie bylo zařazeno do výrobní oblasti bramborářské, typu bramborářskoobilnářského a do podtypu B3 (Půda-situační a výhledová zpráva, 2006), která zahrnuje území v nadmořské výšce 400 – 600 m s výrazně členitým terénem s převážným výskytem hnědých půd (Anonym 2008). Vegetační charakteristika Podle fytogeografického členění (Culek 1995) náleží území převážně do Českomoravského mezofytika (37p-Novohradské podhůří, 39-Třeboňská pánev) a menší jihozápadní částí do Českého oreofytika (89-Novohradské hory). Potenciální vegetační jednotky (Neuhäuslová a kol. 1998; obr. 2.35) jsou pro největší střední regionální studie část biková a/nebo jedlová doubrava (Luzulo albidae-Quercetum petraeae, Abieti-Quercetum), pro severní část střemchová doubrava a olšina (spol. Quercus roburPadus avium, spol. Alnus glutinosa-Padus avium s ostřicí třeslicovitou Carex brizoides, místy v komplexu s mokřadními olšinami Carici elongatae-Alnetum a společenstvy rákosin a vysokých ostřic Phragmito-Magnocaricetea) a na velmi malé části i biková bučina (LuzuloFagetum). Potenciální vegetační jednotkou jižní části je převážně bučina s kyčelnicí devítilistou (Dentario enneaphylli-Fagetum), doplněná podmáčenou rohovcovou smrčinou (Mastigobryo-Piceetum, místy v komplexu s rašelinnou smrčinou Sphagno-Piceetum). ´ 2 Střemchová - Stremchova doubrava a olsinaa doubrava olšina Bučina s kyčelnicí devítilistou Biková a/nebo jedlová doubrava 36 - Bikova a/nebo jedlova doubrava Podmáčená rohozcová smrčina 18 - Bucina s kycelnici devitilistou 44 - Podmacena rohozcova smrcina Obr. 2.40. Mapa potenciální přirozené vegetace (Neuhäuslová a kol. 1998). Zdroj: Cenia. 71 Chráněná území Téměř celé území regionální studie (90%) spadá do Chráněné oblasti přirozené akumulace vod (CHOPAV); převážná část do CHOPAV Novohradské hory a zbývající část do CHOPAV Třeboňská pánev. Na severním okraji zasahuje do zájmového území nepatrnou částí biosférická rezervace CHKO Třeboňsko. Většina území (kromě východního výběžku) náleží do přírodního parku Novohradské hory, který byl vyhlášen v roce 1999. 2.5.2 Regionální studie zájmového území Ralsko Základní charakteristiky zájmového území “Židlov” v bývalém VVP Ralsko Zájmové území se nachází v jihovýchodní části bývalého vojenského výcvikového prostoru Ralsko, v Libereckém kraji (obr. 2.41). Svojí rozlohou (16,5 km2) zabírá plochu bývalé židlovské střelnice (dnes obory) včetně okolních lesů a částečně i zemědělských pozemků (obr. 2.42). Územím neprotéká žádný vodní tok, pouze na východ od Židlovské obory protéká údolím potok Zábrdka, na kterém se nachází Zourovský rybník a více na jih pramení Mukařovský potok. Na pravé, západní, straně obory pramení Ploužnický potok (Vlček 1984). Nadmořská výška se v celém bývalém vojenském prostoru pohybuje od 260 m n.m. při břehu Ploučnice až po 696 m na vrcholu Ralska (Ložek 2001; geologická mapa ČR). Obr. 2.41. Lokalizace zájmového území v rámci ČR (zdroj ArcČR). Geologie a pedologie Území bývalého VVP Ralsko je součástí České křídové tabule a Ralské pahorkatiny. Charakteristická morfologie bývalého vojenského újezdu, kde z rozsáhlé pískovcové tabule vystupují kužely vulkanických kopců, určuje jedinečný krajinný ráz tohoto území (Lipský 2001). Horninový základ tvoří křemenné i vápnité pískovce jizerského souvrství (středního turonu), které jsou na řadě míst proraženy mladotřetihorními vulkanity. I vápnité pískovce jsou na plošinách hluboce odvápněné a celá oblast je charakteristická největší souvislou 72 vrstvou písečných (arenických) podzolů v Čechách (Ložek 2001; Mísař 1983; geologická mapa ČR). Samotné zájmové území, nacházející se v jihovýchodní části, je tvořeno převážně pískovci vápnitými. Převažujícím půdním typem zde jsou podzoly, na erodovaných svazích půdy rendzinového typu (Tomášek 2003). Nelze však předpokládat, že současný půdní pokryv odpovídá přirozenému rozložení. Během vojenských cvičení docházelo také k rozsáhlým překryvům půd a tedy jejich současné rozložení nemusí být spojeno s půdní genezí místa, ale s transportem. Obr. 2.42. Rozdělení zájmového území podle typů krajin dle využití (Lıw 2005; zdroj Cenia). Území spadá převážně do lesozemědělské krajiny, přičemž částečně zasahuje a je obklopeno také krajinou lesní. Klimatické podmínky Podnebí je mírně teplé s dostatečným množstvím srážek a s převládajícími západními až severozápadními větry. Podle Quitta se nachází v mírně teplé klimatické oblasti MT 11, kterou charakterizuje dlouhé, teplé a suché léto, krátká a mírná přechodná období a krátká, mírně teplá a velmi suchá zima s krátkým trváním sněhové pokrývky. Průměrný roční úhrn srážek je 650 mm a průměrné roční teploty se pohybují mezi 7-8 ºC (Quitt 1971; Culek (ed.) 1995). Vegetační charakteristika 73 Biogeograficky spadá oblast do Ralského bioregionu (Culek(ed.) 1995). Nejrozšířenějším typem potenciální vegetace jsou acidofilní doubravy (svaz Genisto germanicae-Quercion), s vazbou na písčité půdy na pískovcových plošinách (Neuhäuslová 2001) roztroušeně pak menší oblasti acidofilních bučin (Luzulo-Fagetum). Mezi reliktní společenstva patří plošně omezené reliktní bory, a to jak druhově chudé acidofilní na surových píscích nebo podzolových půdách, tak i druhově bohaté „květnaté“ vápnomilné bory, které pokrývají svahy s trvale erodovaným povrchem (Petříček a Kolbek 1984). Podle mapování biotopů soustavy NATURA 2000 jsou tyto dva typy označeny jako boreokontinentální bory a lesostepní bory (Chytrý et al. 2001). Chráněná území Území patří do chráněné oblasti přirozené akumulace vod (ChOPAV) Česká křídová tabule. Celé území trpí obecně nedostatkem vody, jak je patrné i z historických záznamů. Po vyklizení prostoru, když se voda přestala pravidelně odčerpávat, došlo k dalšímu poklesu hladiny podzemní vody. Povrchové vody se váží na střednoturonský kolektor. Vodní režim na pískovcích je nepříznivý, protože půdy jsou málo vodotěsné, vysýchavé, s malou vzlínavostí, což umožňuje rychlé vsakování do spodních vrstev (Netopil 1984). V bývalém vojenském újezdu Ralsko byla zřízena řada maloplošných zvláště chráněných území. V rámci sítě celoevropsky chráněných území Natura 2000 byly v bývalém VVP vyhlášeny dvě evropsky významné lokality a jedna ptačí oblast. Avšak přímo na prostor bývalé Židlovské střelnice chráněná území nezasahují. Analýza změn ve využití krajiny byla provedena na základě srovnání leteckých snímků z let 1938, 1975 a 2000 v programu ArcGIS 8.3, doplněné terénním průzkumem, mapovými a obrazovými dokumenty a získanou literaturou (obr. 2.43). 74 Obr. 2.43. Analýza změn ve využití krajiny na základě srovnání leteckých snímků z let 1938, 1975 a 2000. 2.5.3 Charakteristika modelového území Třeboňska Modelový region Třeboňska (974 km2) zahrnuje území vymezené zhruba linií Veselí nad Lužnicí – Jindřichův Hradec – Suchdol nad Lužnicí – Štěpánovice, přičemž jihovýchodní část již zasahuje do Rakouska. Území Třeboňska je od 12. stol. přetvářeno člověkem, avšak pouze 75 v míře, která dokázala zachovat i původní biotopy. Úpravy krajiny byly směřovány především na úpravy hydrologických poměrů. Bylo zde vytvořeno 16 rybničních soustav (v regionu se nachází cca 480 rybníků, o rozloze více než 7500 ha), z nichž většina pochází z 16. století a jsou propojeny nejen sítí přírodních toků, ale především sítí umělých stok a kanálů. Téměř celé území se nachází v CHKO Třeboňsko, geomorfologicky náleží k celku Třeboňská pánev. Tektonicky podmíněnou pánev vyplňují převážně svrchnokřídové a neogenní jezerněříční sedimenty. Na okrajích vystupují proterozoické metamorfované horniny (pararuly, migmatity) a granitoidy moldanubického plutonu. Plošně rozsáhlé pokryvy tvoří pleistocenní i holocenní fluviální, deluviální i deluviofluviální sedimenty. Specifický fenomén představují třeboňská rašeliniště, vyvinutá především v depresních polohách, s málo propustným podložím. Převažujícími půdními typy jsou semihydromorfní a hydromorfní půdy, pseudogleje i gleje. Plošně rozsáhlé zastoupení mají i organogenní půdy a kambizemě. Na minerálně chudých píscích se vyvinuly regozemě. Většina území Třeboňska náleží (dle Quitta) do mírně teplé oblasti MT7. Severní část území částečně spadá do MT11, jižní naopak do MT10. Průměrná roční teplota se pohybuje mezi 78oC, průměrné roční úhrny srážek mezi 600-700 mm. Podle Köppena náleží celé k podtypu podnebí listnatých lesů mírného pásma Cfb. Třeboňsko je charakteristické především bohatostí flóry. K ojedinělým biotopům v rámci Evropy patří přechodová rašeliniště. Rozsáhlé celky tvoří jehličnaté i listnaté lesy, s typickými proveniencemi středoevropských stromů a keřů. Významné jsou i lokální variety. Z ohrožených druhů se jich zde vyskytuje téměř 400. Unikátní jsou rašelinné lesy s porosty rojovníku bahenního, dále rozmanité květnaté a rašelinné louky či ostřicové porosty. Třeboňsko bylo v roce 1977 vyhlášeno biosférickou rezervací, pod Ramsarskou konvenci spadají Třeboňské rybníky a Třeboňská rašeliniště, je významnou ornitologickou lokalitou IBA (Important Bird Area), nachází se zde 16 lokalit v rámci sítě NATURA 2000. Nejcennější lokality jsou chráněny v rámci 33 maloplošných chráněných území. 2.5.4 Hodnota vybraných služeb ekosystémů na územích tří regionálních studií Pro území tří regionálních studií: Ralsko, Stropnicko a Třeboňsko byla spočítána peněžní hodnota ekosystémových služeb stejným postupem jako na úrovni celé České republiky. Mapovým pokladem bylo Corine – LC, na jehož základě byla vypočítána hodnota pro celá území regionálních studií (tab. 2.10). Tab. 2.10. Peněžní hodnoty ekosystémových služeb pro regionální studie získané z mapového podkladu Corine-LC z roku 2000. Rozloha[m2] 84374134 Hodnota [Kč] 240449371280 Hodnota[Kč.m-2] 2849 Stropnicko 98437735 256148675667 2602 Třeboňsko 935896611 2354818276919 2516 Regionální studie Ralsko Dále byla hodnota ekosystémových služeb vypočítána i na základě jemnějšího kombinovaného mapování Natura 2000 – BVM, a to pro jádrovou oblast studie Ralsko, mapový list Stará Hlína (23-33-23; ZM 1: 10 000), který se nachází uprostřed studie Třeboňsko a pro celou studii Stropnicko. Hodnoty získané na základě tohoto jemnější mapování pak byly pro stejné oblasti porovnány s hodnotami získaných z mapového pokladu 76 Corine-LC. Z těchto výsledků vyplývá, že vždy byla vyšší hodnota získaná z podrobnějšího kombinovaného mapování Natura 2000 – BVM (tab. 2.11). Hodnota ekosystémových služeb jádrové oblasti Ralska byla nižší (o 6%) než průměrná hodnota pro celé území této regionální studie. Naopak mapový list Stará Hlína (23-33-23; ZM 1: 10 000) měl hodnotu ekosystémových služeb vyšší (o 15%) než byla průměrná hodnota pro celou studii Třeboňska. Mapy pro jednotlivá území jsou uvedeny na obr. 2.44 – 2.46. Tab. 2.11. Peněžní hodnoty ekosystémových služeb pro regionální studie získané z mapového podkladu Corine-LC z roku 2000 a z kombinovaného mapování Natura 2000-BVM. CLC Regionální studie Rozloha [m2] Ralsko (jádrová oblast) Natura 200 - BVM 16618012 Hodnota [Kč] 44434492727 Hodnota [Kč.m-2] 2673 Hodnota [Kč] 49372643276 Hodnota [Kč.m-2] 2971 Stropnicko 98437735 256148675667 2602 283506507594 2880 Třeboňsko (mapový list) 18538449 54587951222 2944 63089642961 3403 Obr. 2.44. Peněžní hodnoty ekosystémových služeb pro území regionální studie Stropnicko získané z kombinovaného mapování Natura 2000-BVM (levá část obrázku) a z mapového podkladu a Corine-LC z roku 2000 (pravá část obrázku). 77 Obr. 2.45. Peněžní hodnoty ekosystémových služeb pro celé území regionální studie Ralsko získané z mapového podkladu Corine-LC z roku 2000 (levá část obrázku) a peněžní hodnoty ekosystémových služeb pro jádrovou oblast studie získané z kombinovaného mapování Natura 2000-BVM (pravá část obrázku). Obr. 2.46. Peněžní hodnoty ekosystémových služeb pro celé území regionální studie Třeboňsko získané z mapového podkladu Corine-LC z roku 2000 (levá část obrázku) a peněžní hodnoty ekosystémových služeb pro mapový list Stará Hlína (23-33-23; ZM 1:10 000) získané z kombinovaného mapování Natura 2000-BVM (pravá část obrázku). 78 2.5.5 Disipace sluneční energie na území regionální studie v horní části povodí Stropnice Na území regionální studie byla provedena analýza vlivu typů biotopů na disipaci sluneční energie. Pro analýzu byly využita mapa typů biotopů Bodlák a kol. 2008) a mapa disipace energie. Z hlediska disipace energie bylo modelové území stejně jako ostatní příhraniční modelová území (Třeboňsko a Severozápadní Čechy) hodnoceno pouze pro českou část, v důsledku chybějících zahraničních dat. Disipační kategorie krajiny, využívané v analýzách, byly však stanoveny pro pravoúhlé výřezy, jak byly popsány v charakteristikách zájmových území. Na území regionální studie se nachází 82 typů biotopů, pro které bylo zjištěno, v jakých kategoriích disipace energie se nacházejí (tabulka 2.12). Polygony s typy biotopů byly zařazeny do kategorií disipace energie podle převažující kategorie v daném polygonu. Pokud se polygon skládal z mozaiky typů biotopů byla plocha polygonu přepočtena pro jednotlivé členy mozaiky podle jejich procentuálního zastoupení; tak mohla být procenta zastoupení kategorií disipace energie vyjádřena pro každý typ biotopu zvlášť (obr. 2.47). Z celkových 82 typů biotopů je 25 typů biotopů charakterizováno pouze jednou kategorií disipace energie (v tabulce jsou zvýrazněny tmavě šedou barvou), v další 10 typech biotopů je jedna kategorie disipace energie zastoupena více jak 90 % (v tabulce zvýrazněno světle šedou barvou). Takto poměrně jednoznačně určené kategorie se vyskytují především v přírodních a přírodně blízkých typech biotopů, výjimkou je více antropogenně ovlivněný typ biotopu X4.7 Lada v průmyslových, skladových a zemědělsko-technických oblastech, který zcela jednoznačně spadá do kategorie 9, která je charakterizována jako plocha bez vegetace, se silným vláhovým deficitem. Tabulka 2.12. Zastoupení kategorií disipace energie v typech biotopů vyskytujících se na území regionální studie v horní části povodí Stropnice. Pořadové číslo Typ biotopu 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 K1 K2.1 K3 L1 L10.2 L2.2A L2.2B L3.1 L4 L5.1 L5.4 L7.1 L7.2 L7.3 L7.4 L7.5 L7.6 L7.7 Kategorie disipace energie H0 H1 H2 H3 H4 1 11 4 17 70 46 78 54 42 1 100 96 97 25 58 95 5 29 22 28 34 1 2 33 29 5 H5 8 33 9 3 H6 19 15 1 7 9 1 H7 1 6 4 7 91 H8 9 5 11 3 H9 30 47 4 12 2 1 10 9 2 6 2 5 6 4 1 5 100 100 100 100 79 23 2 19 20 21 22 23 24 25 26 27 28 29 30 31 32 33 34 35 36 37 38 39 40 41 42 43 44 45 46 47 48 49 50 51 52 53 54 55 56 57 58 59 60 61 62 63 64 65 66 67 68 69 70 L7.8 L8.1B L9.2B M1.1 M1.2 M1.3 M1.4 M1.5 M1.6 M1.7 M1.8 M1.9 M2.1 M2.2 M3 M5 R1.4 R2.2 R2.3 S1.2 T1.1 T1.10 T1.11 T1.12 T1.13 T1.3 T1.4 T1.5 T1.6 T1.7 T1.8 T1.9 T2.3B T3.5B T4.2 T5.5 T6.1B T8.2B V1F V1G V2C V4A V4B X4.3 X4.4 X4.7 X5.2 X6.4 XK1 XK2 XL1 XL3 100 67 56 100 0 100 3 34 2 8 13 18 99 1 2 51 98 1 5 1 12 6 42 3 1 1 100 14 3 100 60 100 100 100 100 100 0 99 34 1 61 6 1 100 23 99 7 4 12 26 7 8 22 4 2 5 1 43 59 78 100 1 3 17 7 18 15 18 3 13 18 24 1 6 19 14 100 99 79 23 20 100 15 20 67 2 6 33 13 100 9 10 13 2 18 10 52 62 12 100 2 54 100 90 5 33 0 1 9 1 11 1 25 92 2 2 2 19 6 100 35 32 0 9 3 87 0 9 4 70 1 1 26 5 1 3 80 6 5 1 7 3 1 25 10 13 5 5 6 9 1 51 17 10 2 1 5 2 2 4 4 2 9 5 1 100 26 100 80 100 81 1 23 24 62 3 71 72 73 74 75 76 77 78 79 80 81 82 XL4 XL5 XM1 XS1 XT1 XT2 XT3 XT6 XV2 XV4 XX3.1 XX3.2 0 53 77 40 7 2 2 36 4 84 3 12 12 9 3 2 1 2 2 0 1 5 10 3 7 4 1 1 3 1 5 3 13 4 3 20 18 8 9 9 3 35 13 1 1 6 6 2 5 1 9 9 2 1 4 25 58 92 87 76 76 29 18 16 81 65 Obr. 2.47. Mapy rozložení kategorií disipace sluneční energie na území regionální studie v horní části povodí Stropnice. Pokladem byla mapa typů biotopů a mapa disipace energie. Na území regionální studie v horní části povodí Stropnice, byla provedena i analýza, který zjišťovala, jaké typy biotopů se nachází v jednotlivých kategoriích disipace energie. Na celém území regionální studie byla nejvíce zastoupena kategorie H1 (36% území), která je charakterizována jako hustá vegetace s vysokým vodním obsahem a nízkou teplotou a kategorie H9 (39% území), která přestavuje lokalitu bez funkčního vegetačního pokryvu, se silným vláhovým deficitem (obr. 2.48 ). 81 Na území regionální studie zahrnovaly kategorie disipace energie rozdílný počet typů biotopů (tab. 2.13). Nejméně typů biotopů zahrnovala kategorie H0 (vodní plochy) se 3 typy biotopů a nejvíce heterogenní kategorie byla H6 (střední kategorie teploty, střední biomasy, nízká vlhkost) s 23 typy biotopů. Převaha více antropogenně ovlivněných biotopů v jednotlivých kategorií disipace energie je dána jejich celkově vyšší mírou zastoupení na území regionální studie (84% z celkové rozlohy 99km2). 40,0 Míra zastoupení [%] 35,0 30,0 25,0 20,0 15,0 10,0 5,0 0,0 H0 H1 H2 H3 H4 H5 H6 H7 H8 H9 Kategorie disipace energie Obr. 2.48. Míra zastoupení kategorií disipace sluneční energie na území regionální studie v horní části povodí Stropnice. Charakteristika kategorií disipace energie z hlediska zastoupení typů biotopů: H0 (vodní plochy): převažují vodní plochy doplněné o mokřady H1: výrazné zastoupení lesních porostů, převážně více antropogenně ovlivněných H2: výrazné zastoupení více antropogenně ovlivněných lesní porostů H3: převažují lesní typy biotopů v kombinaci s vodními plochami, doplněné mokřadním typem biotopu H4: výrazné zastoupení lesních typů biotopů v kombinaci s ornou půdou a trvalými travními porosty H5: výrazné zastoupení lesních typů biotopů v kombinaci s trvalými travními porosty H6: převažuje orná půda, doplněná o travinné a lesní typy biotopů H7: kombinace lesních a travinných typů biotopů H8: výrazné zastoupení travinných typů biotopů, doplněné o ornou půdu H9: kombinace orné půdy a travinných typů biotopů 82 Tab. 2.13. Zastoupení typů biotopů v kategoriích disipace energie na území regionální studie v horní části povodí Stropnice. Kategorie disipace energie H0 H1 H1 H2 H3 H4 Typ biotopu M1.1 V1G XV2 L10.2 L2.2A L2.2B L5.1 L5.4 L7.2 L8.1B T1.1 X6.4 XL3 XL4 XT3 X6.4 XK1 XK2 XL3 XL4 XT3 K1 L5.4 L7.3 M1.1 M1.7 T1.9 T2.3B V1G X5.2 XK2 XL3 XL4 XL5 XT2 XT3 XV2 XX3.1 XX3.2 L1 L10.2 L2.2A L2.2B L5.4 Míra zastoupení [%] 3 75 22 1 1 2 4 10 2 2 2 3 53 20 1 1 1 3 89 3 3 2 2 3 9 5 2 2 4 4 1 22 7 2 5 12 12 3 3 1 2 2 3 1 L7.1 L7.2 T1.1 T1.5 T1.6 X4.4 X6.4 XK2 XL3 2 3 2 2 1 17 1 2 39 XL4 XT3 12 10 Kategorie disipace energie H5 H5 H6 Typ biotopu K1 K2.1 L2.2B L7.1 L7.2 L7.3 L8.1B T1.1 T1.4 T1.6 X4.4 X5.2 XK2 XL1 XL3 XL4 XT2 XT3 XX3.1 XX3.2 K1 K2.1 L8.1B M1.1 M1.7 T1.1 T1.5 T1.6 T1.9 T2.3B V1G X4.4 X5.2 XK2 XL1 XL3 XL4 XL5 XM1 XT2 XT3 XV2 XX3.1 83 Míra zastoupení [%] 1 1 2 1 1 2 5 7 1 2 2 1 1 2 44 5 4 16 2 2 1 1 1 5 1 3 2 3 1 2 1 24 4 2 2 13 7 1 1 3 17 2 4 Kategorie disipace energie H7 H7 H8 H9 Typ biotopu L1 L2.2A L2.2B L3.1 L5.4 L7.1 L7.2 T1.1 T1.6 X4.4 X6.4 XK2 XL1 XL3 XL4 XM1 XT3 K1 L7.2 L7.3 T1.1 T1.5 T1.6 X4.4 X5.2 XK2 XL1 XL3 XL4 XT3 XX3.1 M1.7 T1.1 T1.9 X4.3 X4.4 X5.2 XL1 XL3 XL4 XT2 XT3 XX3.1 XX3.2 Míra zastoupení [%] 1 2 4 5 1 1 2 5 2 7 2 1 1 31 7 1 26 1 1 2 3 3 2 26 1 1 1 9 2 48 1 1 2 1 2 39 5 1 2 3 3 38 3 1 Kap. 3 Indikátory pro zemědělské hospodaření se zaměřením na ekologické (trvale udržitelné) zemědělství 3.1 Úvod V průběhu 20.století došlo k výrazným změnám ve způsobu hospodaření na zemědělské půdě. Postupně dochází ke zvyšování produktivity, ale také se začínají objevovat první negativní tendence (snižování kvality půdy, utužení, eroze atd.). S nástupem tzv. „Zelené revoluce“ po II. světové válce došlo k intenzivní industrializaci zemědělství (Šarapatka et al. 2006). Důsledkem bylo zvýšení produkce, ale také zvyšující se negativní ovlivnění životního prostředí (půda, voda, biologická diverzita). Mezi hlavní problémy konvenčního zemědělství řadíme – používání rychle rozpustných minerálních hnojiv (exploatace neobnovitelných zdrojů, kontaminace povrchových a podzemních vod), nadměrné používání syntetických pesticidů (vytváření rezistence, snižování biodiverzity, rezidua v potravinách), velkochovy hospodářských zvířat (špatné chovatelské podmínky, bodové znečištění životního prostředí), kontaminace krmiv (stimulátory růstu, syntetické zchutňovače), preventivní používání léčiv (antibiotika), podávání hormonálních látek, zvětšování přepravních vzdáleností a s tím související potřeba dlouhé trvanlivosti potravin (Šarapatka et al. 2006). Srovnání přírodních ekosystémů s konvenčním agroekosystémem uvádí Gliessman (2000). Konvenční agroekosystém není z dlouhodobého hlediska udržitelný. Jeho vysoká produkce je udržovaná velkými dodatečnými vklady energie a materiálů z externích zdrojů. Trvale udržitelné zemědělské hospodaření vidí v kompromisu přístupů k přírodního ekosystému a konvenčního agroekosystému. Tento způsob hospodaření má minimální negativní vliv na životní prostředí, udržuje a obnovuje půdní úrodnost, zabraňuje půdní erozi, šetrně využívá vodní zdroje, spoléhá se na lokální zdroje (a těmito zdroji nahrazuje externí vstupy jako např. cyklus živin), podporuje biodiverzitu. Intenzivně hospodařící zemědělské farmy dosahují vysoké produkce, ale mají vysoké vstupní náklady na fosilní paliva, velké množství spotřebovaných agrochemikálií, velké množství spotřebované vody, mají vysoké transportní náklady a také vysokou zátěž životního prostředí (emise, eutrofizace vod, půdní eroze atd.). Nízké vstupní náklady jsou pouze u pracovní síly. Naopak extenzivně hospodařící zemědělské farmy mají vysoké nároky na pracovní sílu. Ve všech ostatních ukazatelích mají nízké vstupní náklady, ale také nižší produkci potravin a zemědělských produktů (Hindmarch a Pienkowski 2000). Podle intenzity vstupů do agroekosystému můžeme zemědělské hospodaření rozdělit na konvenční (intenzivní), integrované a ekologické. Integrované zemědělství je přechodný stupeň mezi konvenčním a ekologickým zemědělstvím. Využívá diagnostické metody stavu výživy rostlin a okamžité zásoby živin v půdě. Aplikaci pesticidů omezuje na případy překročení prahu škodlivosti jednotlivých škodlivých činitelů a preferuje preventivní opatření (střídání plodin, výběr odrůd), biologické metody regulace a vyváženost všech pěstitelských faktorů (Moudrý 2006, www). Rozšířeným alternativním způsobem hospodaření je tzv. ekologické zemědělství, což je „způsob zemědělského hospodaření, který dbá na životní prostředí a jeho jednotlivé složky stanovením omezení či zákazů používání látek a postupů, které zatěžují a znečišťují životní prostředí nebo zvyšují rizika kontaminace potravního řetězce a dbá na pohodu chovaných hospodářských zvířat“. Mezi hlavní cíle patří – produkovat kvalitní potraviny a krmiva o vysoké nutriční hodnotě, udržet uzavřené cykly látek, minimalizovat ztráty, udržet a zvyšovat půdní úrodnost, minimalizovat znečištění a minimalizovat používání 84 neobnovitelných zdrojů energie a surovin (minerální hnojiva, pesticidy atd.) Šarapatka et al. (2006). Ekologické zemědělství je definováno zákonem 242/2000 Sb., mezi další předpisy patří nařízení rady č. 834/2007 Sb. o ekologické produkci a označování ekologických produktů a nařízení komise č. 889/2008, kterým se stanoví prováděcí pravidla pro předcházející nařízení rady. Zemědělství je poskytovatel i příjemce ekosystémových služeb. Poskytuje produkční, regulační a kulturní služby; výrazně závislé je na podpůrné službě – půdní úrodnosti. Vlivem zemědělského hospodaření vznikají i tzv. ekosystémové „dis-services“ (Swinton et al. 2007). Přehled ekosystémových služeb a „dis-servises“ je uveden v tab. 3.1. a tab. 3.2 (Zhang et al. 2007; Swinton et al. 2007). Tab. 3.1. Přehled hlavních ekosystémových služeb pro zemědělství. Zásobovací Produkce potravin Orná půda Produkce ostatních komodit Farma Genetické zdroje Farma Regulační Regulace klimatu Uhlíková sekvestrace Regulace povodní (retence vody) Regulace eroze Regulace nemocí, škůdců „Čištění“ vody (evapotranspirace) Opylování Farma Farma Louky a pastviny Louky a pastviny Louky a pastviny Farma Farma Kulturní Rekreace a ekoturistika Estetické hodnoty Farma Farma Podpůrné Úrodnost půdy Fotosyntéza Vodní cyklus Cyklus živin Biodiverzita Farma Farma Farma Farma Louky a pastviny Tab. 3.2. Přehled vybraných ekosystémových „dis-services“. Znečištění půdy, vody (eutrofizace, Farma; Výrobci pesticidy, průmyslová výroba) Eroze (vodní, větrná) Orná půda Snížení biodiverzity Orná půda Narušení (malých) vodních cyklů Orná půda Mineralizační procesy v půdě Orná půda Nemoci, škůdci Orná půda Snížení množství opylovačů Orná půda Utužení půdy Farma 85 Indikátory jsou vhodným prostředkem ke studiu ekologické struktury, funkce a složení. Ekologické systémy můžeme hodnotit na různých úrovních – krajina a region, ekosystémy a komunity, populace a druhy. „Struktura“ v úrovni krajiny zahrnuje např. velikost, prostorovou heterogenitu, tvar a distribuci, fragmentaci, propojenost. Na ekosystémové úrovni zahrnuje např. půdu a půdní podmínky, sklon, vodu a její zdroje. Populační úroveň je tvořena např. populační strukturou, morfologickou variabilitou. „Funkce“ v úrovni krajiny zahrnuje např. energetický tok a cyklus živin, erozi, geomorfologické a hydrologické procesy, disturbanci. Ekosystémová úroveň zahrnuje biomasu, produktivitu a dekompozici, cyklus živin, býložravce, parazity, predátory atd. Populační úroveň zahrnuje např. demografii, populační změny, fyziologii, fenologii, adaptaci. „Složení“ zahrnuje na úrovni krajiny identitu a distribuci, na ekosystémové úrovni identitu, množství, frekvenci, biodiverzitu a na populační úrovni například přítomnost, množství, frekvenci, pokryv, hustotu (Dale a Polasky 2007). Jednou z možností využití indikátorů při řešení problémů životního prostředí jsou navržené rámce PSR diagram (Patlitzianas et al. 2008), DSR diagram (Patlitzianas et al. 2008) a DPSIR diagram (Niemeijer a de Groot 2008). PSR diagram je tvořen pojmy „Pressure – State - Response“. „Pressure“ zahrnuje přímé a nepřímé vlivy společnosti na životní prostředí. Pod pojmem „State“ rozumíme vlivy na životní prostředí (znečištění atmosféry atd.) a „Response“ jsou popsány jako reakce společnosti na snížení těchto vlivů, nebo preventivní opatření (obr. 3.1). Obr. 3.1. (a) PSR diagram, (b) DSR diagram, (c) DPSIR diagram (Niemeijer a de Groot 2008). DSR diagram je tvořen pojmy „Driving force – State – Response“. Tento diagram byl vyvinut pro monitorování udržitelného růstu. Indikátory jsou rozděleny na sociální, ekonomické, environmentální a institucionální. „Driving force“ zahrnuje aktivity společnosti, které ovlivňují udržitelný růst. Pod pojmem „State“ rozumíme vliv na udržitelný růst a „Response“ zahrnuje politická a jiná opatření ke zlepšení aktuálního stavu (Patlitzianas et al. 2008). DPSIR diagram zahrnuje „Driving force – Pressure – State – Impact – Response“ = Aktivity společnosti – Dopady stresového působení – Stav ekosystému – Reakce ekosystému – Reakce společnosti“. Tento diagram je široce používaný a zabývá se komplexně procesy pro analýzu environmentálních problémů. Niemeijer a de Groot (2008) navrhli následující postup pro využití DPSIR diagramu: i) vytvořit diagram (definovat cíl, hranice systému, identifikovat obecné indikátory, zobrazit je v interaktivní mapě); ii) co nejlépe definovat cíle; iii) identifikovat tzv. „key-nodes“= indikátory klíčových bodů, které můžeme rozdělit na tzv. root-nodes (= indikátory výchozích bodů), central-nodes (= indikátory uzlových bodů) a endof-chain-nodes (= indikátory konečných bodů). Na závěr vybereme nejlepší indikátory podle předem stanovených kritérií (přesnost, měřitelnost, dosažitelnost atd.). 86 Metodickými přístupy a výběrem vhodných indikátorů se také zabývali Dantsis et al. (2009), Ritz et al. (2009), Bastin and Lutz (2006), Yli-Viikari et al. (2007). Dantsis et al. (2009) uvádějí metodický přístup ke srovnání jednotlivých úrovní udržitelné zemědělské produkce. Indikátory rozdělili na environmentální, sociální a ekonomické. Environmentální indikátory zahrnují použití hnojiv, použití pesticidů, spotřebu zavlažované vody, agro-ekologické operace (aplikace chlévského hnoje, zelené hnojení, osevní postup, atd.), strojní pracovní operace a intenzitu zemědělského hospodaření. Mezi sociální indikátory řadí věk farmáře, dosažené vzdělání, „nezemědělské“ aktivity, velikost rodin a zaměstnanost v zemědělství. Mezi ekonomické indikátory zařazují finanční zdroje (hrubá zemědělská hodnota), strukturu farem (diverzita plodin, velikost farmy, počet parcel/farmu, počet strojů/ha). Z projektů, které se v posledních letech zabývaly indikátory pro zemědělské hospodaření postavené na „DSR diagramu“ lze zmínit např. “Environmental sustainability of Canadian agriculture“ (2000) (McRae T. et al., 2000) a “Environmental indicators for agriculture: methods and results“ (2001). Na „DPSIR diagramu“ byl postaven např. “ISTAT Agroenvironmental indicators: methodologies, data needs and availability“ (2006). 3.2 Metody pro stanovení, výběr a použití vhodných indikátorů pro zjištění potřeby a možností přechodu z konvenčního na ekologické zemědělství Pro identifikaci a výběr vhodných indikátorů ke zjišťování udržitelnosti zemědělského obhospodařování půdy je možno využít DPSIR diagram (Niemeijer a de Groot, 2008; obr. 3.1). Diagram zahrnuje „Driving force – Pressure – State – Impact – Response“ = „Aktivity společnosti – Dopady stresového působení – Stav ekosystému – Reakce ekosystému – Reakce společnosti“. Celý postup můžeme popsat několika kroky: 1. Definovat náš cíl – stanovit indikátory pro zjištění potřeby konverze konvenčního zemědělského hospodaření na ekologické (trvale udržitelné) hospodaření. 2. Definovat hranice systému (obr. 3.2). Sluneční záření Dodatková energie Atmosféra a voda Produkce ŽV Produkce RV Spotřeba a trh Půda Rozklad Ztráty Ztráty Ztráty Živiny Energie Ztráty Obr. 3.2. Agroekosystémový koncept (podle Gliessman 2007). 87 3. Definovat pomocné otázky: Otázka 1 – Nezatěžujeme nadměrně agroekosystém, na kterém hospodaříme (je náš způsob hospodaření trvale udržitelný)? (obr. 3.3) Otázka 2 – Je náš způsob využívání zemědělské krajiny optimálním kompromisem mezi maximálním využíváním agroekosystému a udržením regulačních a regeneračních procesů v krajině? (obr. 3.4) Otázka 3 – Využívám dostatečně všech možných prostředků (technologické inovace, dotace) k zachování udržitelnosti zemědělského hospodaření? (obr. 3.4) 4. Zvolit obecné indikátory na základě DPSIR diagramu = „Aktivity společnosti“ (D) – „Dopady stresového působeni“ (P) – „Stav ekosystému“ (S) – „Reakci ekosystému“ (I) – „Reakci společnosti“ (R) . 5. Upřesnit konkrétní indikátory pro dané podmínky (vlastní, anebo z dostupné literatury). Obr. 3.3. DPSIR diagram pro zjištění míry environmentální zátěže agroekosystémů. Aktivity společnosti (D) Počet obyvatel Dostupnost potravin Cena potravin, hnojiv, pesticidů, půdy, atd. Dostupné technologie (stroje atd.) Zisk Know-how Dotace, směrnice, nařízení, zákony a vyhlášky „Životní úroveň“ obyvatel Dopady stresového působení (P) Změna landuse Změna managementu Dodatkové energie (fosilní energie, plyn, elektřina, stroje, budovy, minerální hnojiva, pesticidy atd.) Reakce společnosti (R) Změna dotací, směrnic, nařízení, zákonů a vyhlášek Změna spotřeby potravin Výzkum a vývoj Společnost Reakce ekosystému (I) Stav ekosystému (S) Sluneční záření Biodiverzita Vodní cyklus a kvalita Landuse Rostliny a zvířata Kvalita produktů GPP a NPP Efektivita fotosyntézy Půdní organický uhlík Ostatní půdní živiny Detritový řetězec Výskyt opylovačů Snížení biodiverzity Otevřený vodní cyklus Kvalita produktů = překročení zdravotních limitů Otevřený živinný cyklus Mineralizace půdního organického uhlíku Vyplavování půdních živin Eutrofizace vod Nedostatek vody Překročení hraniční hodnoty eroze Snížení množství opylovačů Utužení půd Environmentální zátěž (LCA) Farmy Obr. 3.4. DPSIR diagram pro zjištění trvalé udržitelnosti (ekologického) hospodaření. 88 Aktivity společnosti (D) Reakce společnosti (R) Počet obyvatel Dostupnost kvalitních potravin “Environmental thinking” Udržitelnost zemědělství Cena fosilních paliv, půdy atd. Dostupné technologie (stroje atd.) Know-how Zisk Dotace, směrnice, nařízení, zákony a vyhlášky „Životní úroveň“ obyvatel Změna dotací, směrnic, nařízení, zákonů a vyhlášek Změna spotřeby potravin Výzkum a vývoj Dopady stresového působení (P) Změna landuse Změna managementu Dodatkové energie (fosilní energie, plyn, elektřina, stroje, budovy, minerální hnojiva, pesticidy atd.) Společnost Reakce ekosystému (I) Stav ekosystému (S) Sluneční záření Biodiverzita Vodní cyklus a kvalita Landuse Rostliny a zvířata Kvalita produktů GPP a NPP Efektivita fotosyntézy Půdní organický uhlík Ostatní půdní živiny Detritový řetězec Výskyt opylovačů Zvýšení biodiverzity Uzavírání vodních cyklů Kvalita potravin – nepřekročení zdravotních limitů Uzavírání cyklů živin Nižší mineralizace půdního organického uhlíku Nižší vyplavování živin z půd Nižší eutrofizace vod Zvýšení zásoby vody v půdě Snížení erozní úrovně Zvýšení množství opylovačů Snížení utužení půdy Snížení environmentální zátěže zemědělství (LCA) Farmy 6. Definovat kritéria pro výběr indikátorů Kritéria pro indikátory by měly zohlednit cíl naší práce. Základní kritéria jsou (Dale a Polasky 2007): - měly by být lehce měřitelné - měly by být citlivé na změny v systému - měly by odpovídat změně, kterou chceme předpovídat - měly by zachytit klíčové charakteristiky systému - měly by předpovídat změny, kterým by mohlo být zabráněno vhodným managementem - měly by být integrační - měli bychom znát variabilitu indikátoru 7. Na základě kritérií vybrat nejvhodnější indikátory Pro zjištění míry environmentální zátěže agroekosystémů byly vybrány tyto indikátory: Aktivity společnosti (D) - produkce potravin [t. 100 obyvatel-1] - cena potravin, fosilních paliv, hnojiv, pesticidů, půdy atd. [Kč.jednotku-1] - dotace [Kč.ha-1] Dopady stresového působení (P) - množství použitých hnojiv [kg.ha-1] - množství použitých pesticidů [kg.ha-1] - množství dodatkové energie [GJ.ha-1] Stav ekosystému (S) 89 - landuse [% výměry orné půdy a TTP] - vodní deficit [mm] - zemědělské produkty [GJ.ha-1 ] [GJ.DJ-1] Reakce ekosystému (I) - snížení biotopové hodnoty [Kč.m-2] - překročení koncentrace N, P, K, Ca ve výpustích a vodních tocích [µg.l-1] - překročení koncentrace pesticidů ve vodách [µg.l-1] - množství půdy odnesené z pole (eroze) [kg.ha-1] - trend obsahu Cox v půdě [%] Reakce společnosti (R) - změna v dotacích - spotřeba potravin - investice do výzkumu a vývoje Pro zjištění trvalé udržitelnosti (ekologického) hospodaření byly vybrány tyto indikátory: Aktivity společnosti (D) - zdravotní limity látek v potravinách [µg.g-1] - % výměry zem. půdy, kde se hospodaří ekologicky z celk. výměry půdy - dotace [Kč.ha-1] Dopady stresového působení (P) - množství použitých hnojiv [kg.ha-1] - množství použitých pesticidů [kg.ha-1] - množství dodatkové energie [GJ.ha-1] Stav ekosystému (S) - landuse [% výměry orné půdy a TTP] - vodní deficit [mm] - zemědělské produkty [GJ.ha-1] [GJ.DJ-1] Reakce ekosystému (I) - zvýšení biotopové hodnoty [Kč.m-2] - zvýšení množství opylovačů [počet.ha-1] - trendy populací vybraných druhů ptáků (např. chřástal polní) [Shannon index] - trend obsahu Cox v půdě [%] Reakce společnosti (R) - změna v dotacích - spotřeba potravin - investice do výzkumu a vývoje Grafické znázornění výběru vhodných indikátorů na základě diagramu DPSIR pro zjištění míry environmentální zátěže agroekosystémů a pro zjištění trvalé udržitelnosti (ekologického) hospodaření je uvedeno na obr. 3.5 a 3.6. 90 Konvenční hospodaření Aktivita společnosti (D) • Produkce potravin [t.100 obyvatel-1] Reakce společnosti (R) Stav ekosystému (S) a reakce ekosystému (I) (uhlíkový a vodní cyklus) Slunce • Změna v dotacích • Spotřeba potravin • Investice do výzkumu Atmosféra Společnost Konzumenti Producenti • Cena potravin, fosilních paliv, minerálních hnojiv, pesticidů, půdy atd. [Kč.jednotku-1] • Produkty [GJ.ha-1] • Dotace [Kč.ha-1] • Produkty [GJ.DJ-1] • Snížení biotopové hodnoty [Kč.m-2] • Landuse [% výměry orné půdy a TTP] Dodatková energie Dopady stresového působení (P) • Překročení koncentrace pesticidů [µg.l-1] • Množství použitých hnojiv [kg.ha-1] • Množství použitých pesticidů [kg.ha-1] • Množství dodatkové energie [GJ.ha-1] ní če ce - 1 ] o kr tra .l ře en [µg P • nc K. k o , P, N ní od it V • efic ] d m [m Voda (povrchová a podzemní) Půda • Množství odnesené půdy (eroze) [kg.ha-1] • Trend obsahu Cox v půdě [%] Obr. 3.5. Grafické zobrazení vybraných indikátorů pro zjištění míry environmentální zátěže agroekosystémů. Pozn.: stav ekosystému (S) charakterizují žluté indikátory; reakci ekosystému (I) šedé indikátory. 91 Ekologické hospodaření Aktivita společnosti (D) Reakce společnosti (R) Stav ekosystému (S) a reakce ekosystému (I) (uhlíkový a vodní cyklus) Slunce • Změna v dotacích • Spotřeba potravin • Investice do výzkumu • Zdravotní limity látek v potravinách [µg.g-1] Atmosféra Společnost Konzumenti Producenti • % výměry půdy pro ekolog. hospodaření z celk. výměry • Produkty [GJ.ha-1] • Dotace [Kč.ha-1] • Produkty [GJ.DJ-1] • Zvýšení biotopové hodnoty [Kč.m-2] • Landuse [% výměry orné půdy a TTP] Dodatková energie Dopady stresového působení (P) • Množství použitých hnojiv [kg.ha-1] • Množství použitých pesticidů [kg.ha-1] • Množství dodatkové energie [GJ.ha-1] ní od it V • efic ] d m [m • Zvýšení počtu opylovačů [počet.ha-1] dy ren • T ulací h pop ranýc ků vyb ů ptá h dru annon [Sh x] e ind Půda • Trend obsahu Cox v půdě [%] Voda (povrchová a podzemní) Obr. 3.6. Grafické zobrazení vybraných indikátorů pro pro zjištění trvalé udržitelnosti (ekologického) hospodaření. Pozn.: stav ekosystému (S) charakterizují žluté indikátory; reakci ekosystému (I) šedé indikátory Zdroje dostupných dat pro indikátory - - Státní instituce: Český statistický úřad, Český hydrometeorologický ústav, Ministerstvo životního prostředí ČR, Ministerstvo zemědělství ČR, Agentura ochrany přírody a krajiny. Přírodovědecké časopisy. Vlastní průzkum 3.3 Případová studie Charakteristika zájmového území a popis variant Zájmové území tvoří horní část povodí toku Stropnice – Novohradské hory – Jižní čechy. Celková rozloha území je přibližně 99 km2. Využití krajiny („landuse“) uvádí obr. 3.7. V tomto území hospodaří 5 hlavních zemědělských farem, lišících se výměrou zemědělské půdy a intenzitou hospodaření. Celková rozloha zemědělských farem je přibližně 3 708 ha (33,1% z celkové rozlohy zájmového území). Dotazníkovým způsobem byla zjištěna základní data o jednotlivých farmách a byly kvantifikovány jednotlivé vstupy a výstupy (energetické a látkové toky). Podle druhu 92 pěstovaných plodin na farmách byly zjišťovány – provedené pracovní operace, výsevek, spotřeba minerálních a organických hnojiv (název hnojiva, dávka, výměra, % účinných živin), spotřebované množství chemických přípravků na ochranu rostlin (název přípravku, dávka, % účinné látky), výnosy hlavního i vedlejšího produktu. Dále byl vyhotoven seznam použitých strojů a nářadí. Podle druhu a plemene chovaných zvířat Les y na farmách byly sestaveny obraty stáda, Louk y , pas tviny zjišťována struktura a spotřeba krmiv, Orná půda množství použitého steliva, pracovní Ry bník y operace a produkce jednotlivých komodit 1% Zás tavba 2% (mléko, maso, chlévská mrva). Dále byl 3% M ok řady 4% vyhotoven seznam použitých strojů, Os tatní seznam staveb (výměra, typ budovy) a zařízení. 18% 49% Obr. 3.7. Využití krajiny zájmového území horní části povodí toku Stropnice – Novohradské hory. 23% Pro účely této případové studie byla využita data o hospodaření z farmy s největší výměrou zemědělské půdy a největším počtem chovaných zvířat (farma 4). Tato farma hospodaří na 2 365 ha zemědělské půdy (1 550 ha orné půdy, 815 ha louky a pastviny), chovají masný skot, mléčný skot, ovce, drůbež, prasata. Zemědělské hospodaření lze charakterizovat jako intenzivnější. Pro tuto farmu byly vytvořeny dvě varianty hospodaření – I. klasická (konvenční) a II. ekologická (ekologické zemědělství). Konvenční varianta je tvořena skutečným stavem a způsobem hospodaření. Údaje byly získány z dotazníku. Pro ekologickou variantu byl vypracován a spočítán návrh hospodaření pro ekologické zemědělství. Výpočty energetické a ekonomické bilance u obou variant jsou vztaženy k roku 2005. Charakteristika varianty I. – „konvenční“ Využití zemědělské půdy [ha] Obilniny 1 040,0 Olejniny 230,0 Ostatní (jeteloviny) 180,0 Louky 600,0 Pastviny 315,0 Celkem výměra 2 365,0 Průměrné počty chovaných zvířat [DJ] Masný skot 81,4 Mléčný skot 834,2 Ovce 21,2 Drůbež 26,7 Prasata 156,7 Celkem DJ 1 120,2 Farma nakupuje průmyslová hnojiva a pesticidy. Produkce organických hnojiv je používána pro vlastní potřebu. Část produkce rostlinné výroby je využívána pro krmení 93 chovaných hospodářských zvířat. Dokupovány jsou kompletní krmné směsi. Významnou produkcí ŽV je produkce mléka. Charakteristika varianty II. – „ekologická“ Využití zemědělské půdy [ha] Jetel 203,8 Pšenice 326,0 Kukuřice 122,2 Oves 163,0 Louky 1 100,0 Pastviny 450,0 Celkem výměra 2365,0 Průměrné počty chovaných zvířat [DJ] Masný skot 475,0 Mléčný skot 834,2 Ovce 40,0 Celkem DJ 1 349,2 Pro tuto variantu byla minimalizována výměra orné půdy a maximalizována výměra trvalých travních porostů. Počet chovaných kusů mléčného skotu je stejný jako ve variantě I., zvýšen byl počet kusů pro mléčný skot a ovce. Chov drůbeže a prasat byl z této varianty vyřazen. Byly sestaveny nové krmné dávky s využitím vlastní rostlinné produkce. Pro doplnění N má v osevní postupu trvale zařazeny jeteloviny. Produkce organických hnojiv je využívána pro hnojení orné půdy a luk. Metoda výpočtu energetické a ekonomické bilance Metoda výpočtu energetické bilance Byla spočítána energetická bilance rostlinné výroby, energetická bilance živočišné výroby a celková energetická bilance. Energetické bilance jsou rozděleny na dvě části – „náklady“ a „výnosy“. „Náklady“ jsou tvořeny energetickými náklady na výrobu a spotřebu (případně na balení a transport) např. minerálních hnojiv, pesticidů, osiv, fosilních paliv, elektrické energie, plynu, atd. „Výnosy“ jsou tvořeny energií produkce ve spalném teple v GJ. Pro bilanci rostlinné výroby jsou „výnosy“ rozděleny na celkovou produkci (nadzemní+podzemní), produkce produktů (např. zrno a sláma) a produkce pro prodej (např. pouze zrno). Pro bilanci živočišné výroby jsou „výnosy“ rozděleny na primární komoditu (maso), sekundární komoditu (mléko), produkce organických hnojiv, produkce methanu a produkce tepelné energie. Produkty ŽV jsou tvořeny primární komoditou, sekundární komoditou a produkcí organických hnojiv. V celkové energetické bilance byly sečteny „náklady“ rostlinné výroby s „náklady“ živočišné výroby a „výnosy“ rostlinné výroby s „výnosy“ živočišné výroby. V rámci celkové bilance je ale důležité nepočítat některé jednotlivé náklady dvakrát. Mezi hlavní zdroje energet. koeficientů patří tato literatura – Preininger M. 1987, Fluck R.C. 1992. Metoda výpočtu ekonomické bilance Byla spočítána celková ekonomická bilance včetně zahrnutí zdrojů z dotací. Tato bilance byla rozdělena na dvě části – „náklady“ a „výnosy“. „Náklady“ jsou tvořeny přímými náklady na produkci (např. mzdy přímých zaměstnanců v provozu, fosilní paliva, elektrická energie, plyn, odpisy strojů a budov, minerální hnojiva, pesticidy atd.), nejsou zde zahrnuty ostatní náklady tzn. např. nákup nového HIM a NIM, opravy budov, náklady na administrativu a top management. Bilance je počítána v cenách bez DPH. Ceny byly 94 zjišťovány za rok 2005. Pro ekonomické výnosy ekologické varianty byla základní tržní cena z konvenční produkce navýšena o 20% cenovou prémii. Mezi hlavní zdroje ekonomických dat o cenách můžeme zařadit stránky Českého statistického úřadu (on-line, http://www.czso.cz/), pro oceňování budov vyhláška 3/2008 Sb., pro zjištění přibližných pořizovacích cen strojů Abrham Z. et al. 1998, pro dotace z agroenvironmentálních programů ČR publikaci MŽP 2004. Energetická a ekonomická bilance zemědělských farem s konvenčním a ekologickým hospodařením V energetické bilanci rostlinné výroby dosáhly obě varianty pozitivních výsledků. V konvenční variantě farma dosahuje vysokých energetických výnosy produktů (86,25 GJ), má vyšší náklady na 1 ha zem. půdy (11,27 GJ) a nížší efektivitu (index=7,65). Zatímco u navrhované ekologické varianty byly dosaženy nižší výnosy (67,04 GJ), ale náklady na 1 ha zemědělské půdy jsou nižší (5,74 GJ) a efektivita se zvýšila (index=11,67) (tab. 3.3). Z výsledků vyplývá, že i když dojde u ekologické varianty. ke snížení výnosů o přibližně 22%, tak zároveň dojde ke snížení nákladů na 1 ha o 49%. Šarapatka (2006) potvrzuje, že na základě výsledků ze zahraničí lze obecně počítat se snížením výnosů pro ekologické hospodaření o 10-20% (pro obiloviny uvádí snížení o 30-40%, u olejnin snížení o 12-50%, u luskovin snížení o 20%). Celkové snížení výnosů je závislé hlavně na kvalitě půdy, klimatických podmínkách, osevním postupu, druhu plodin, a počtu chovaných zvířat. Rozhodující úlohu má také doba ekologického hospodaření na farmě. Tab. 3.3. Energetické srovnání konvenčního hospodaření s ekologickým [GJ]. KONVENČNÍ farma Položka / Index Energet. náklady RV EKOLOG. návrh I. 26 653,8 13 585,7 Energet. výnosy produktů RV 203 988,6 158 553,6 Energetický zisk / ztráta 177 334,8 144 967,9 7,65 11,67 Energet. výnosy prod. z 1 ha 86,25 67,04 Energet. náklady na 1 ha 11,27 5,74 0,218% 0,169% Energet. výnosy / energet. náklady Energet. výnosy / sluneční energie jednotky GJ GJ V energetické bilanci živočišné výroby dosáhly obě varianty pozitivních výsledků. V konvenční variantě farma dosahuje vyšších energetických výnosů (19,45 GJ.DJ-1), má vyšší náklady (39,93 GJ.DJ-1) a nižší efektivitu (index=2,05). Naproti tomu u navrhované ekologické varianty jsou výnosy nižší (13,65 GJ.DJ-1), náklady jsou nižší (30,14 GJ.DJ-1). U ekologické varianty je patrný pokles výnosů i nákladů a zvýšení efektivity (tab. 3.4). 95 Tab. 3.4. Energetické srovnání konvenčního hospodaření s ekologickým [GJ]. KONVENČNÍ farma Položka / Index EKOLOG. návrh I. Energet. náklady ŽV 21 782,9 18 414,8 Energet. výnosy produktů ŽV 44 726,2 40 659,6 Energetický zisk / ztráta 22 943,3 22 244,8 2,05 2,21 Energet. výnosy z 1 DJ 19,45 13,65 Eneget. náklady na 1 DJ 39,93 30,14 Energet. výnosy / energet. náklady jednotky GJ GJ V celkové energetické bilanci dosáhly obě varianty pozitivních výsledků. „Energetické výnosy produktů“ jsou spočítány součtem energetických výnosů produkce rostlinné výroby a živočišné výroby. Jedná se pouze o součet, bez zohlednění kolik energie produkce zůstává na farmě (krmení, stlaní, zaorání atd.) a kolik energie produkce je určeno pro prodej. „Energetické výnosy pro prodej“ zahrnují pouze energii prodaných produktů. U konveční varianty byly zaznamenány vyšší náklady, vyšší výnosy a celkově bylo dosaženo vyššího energetického zisku. U navrhované ekologické varianty jsou náklady nižší, výnosy nižší a celkově bylo dosaženo nižšího energetického zisku. Konvenční varianta je více zaměřena na prodej produktů (převážně rostlinné výroby, ale také živočišné výroby). Energie produktů zůstavající na farmě je u konvenční varianty 86%, u ekologické varianty 95% (tab. 3.5). Tab. 3.5 Energetické srovnání konvenčního hospodaření s ekologickým [GJ]. KONVENČNÍ farma Položka / Index Energet. náklady (RV+ŽV) Energet. výnosy produktů (RV+ŽV) Energet. výnosy pro prodej (RV+ŽV) Energet. výnosy prod. - náklady Energet. výnosy prodej - náklady Výnosy produktů / Náklady Energie produktů zůstavající na farmě jednotky EKOLOG. návrh I. 34 015,5 20 470,0 248 714,9 199 213,2 34 348,9 8 901,3 214 699,4 178 743,3 333,4 -11 568,7 7,31 9,73 86,19% GJ 95,53% GJ V ekonomické bilanci dosáhly obě varianty zisku. „Ekonomické výnosy v Kč (potenc.)“ jsou spočítány součtem ekonomických výnosů produkce rostlinné výroby a živočišné výroby. Jedná se pouze o součet, bez zohlednění, kolik produkce (v cenách v Kč) zůstává na farmě (krmení, stlaní, zaorání atd.) a kolik produkce (v cenách v Kč) je určeno pro prodej. „Ekonomické výnosy v Kč (skuteč.)“ zahrnují pouze cenu prodaných produktů. Ekologická varianta má nižší ekonomické náklady o 34% a o 12% nižší ekonomické výnosy (tab. 3.6). 96 Výnosy v ekologické variantě byly navýšeny o cenovou prémii 20%. Šarapatka (2006) uvádí, že výše cenové prémie se liší podle jednotlivých produktů i v rámci jednotlivých zemí. Např. pšenice má cenovou prémií 50-200%, v ČR byla prémie minimální (přibližně 10%); u mléka je cenová prémie 10-30%, v ČR přibližně 20%; hovězí maso realizuje prémii 2030%. Celkové dotace jsou vyčísleny zvlášť a nejsou započítány do ekonomické bilance. Nutno podotknout, že do celkových dotací pro ekologickou variantu byly započítány pouze základní dotace a nebyly vyčerpány všechny dotace z programů na ochranu a obnovu životního prostředí v zemědělství (agroenvironmentální programy ČR). Tab. 3.6. Ekonomické srovnání konvenčního hospodaření s ekologickým [Kč]. Položka / Index KONVENČNÍ farma EKOLOG. návrh II. Ekonomické náklady v Kč 29 839 388,9 19 563 729,7 Ekonomické výnosy v Kč (potenc.) 57 530 599,3 50 688 535,0 Ekonomické výnosy v Kč (skuteč.) Zisk / Ztráta v Kč (potenc.) Zisk / Ztráta v Kč (skuteč.) 40 665 394,0 27 691 210,4 10 826 005,1 32 218 121,7 31 124 805,3 12 654 391,9 Výnosy / Náklady (potenc.) 1,93 2,59 Výnosy / Náklady (skuteč.) 1,36 1,65 22 413 424,0 19 569 053,7 Celkové dotace (rok 2005) V celkové energetické a ekonomické bilanci (při zařazení do výnosů pouze produkty pro prodej) dosáhla konvenční varianta pozitivních výsledků. Zatímco ekologická varianta dosáhle v energetické bilanci negativního výsledku. V ekonomické bilanci ekologické varianty se tento trend neprojevil z důvodu zahrnutí cenové prémie do ekonomických výnosů (tab. 3, tab. 4). Indikátory trvale udržitelného zemědělského hospodaření odvozené na základě případové studie Pomocí energetických a ekonomických bilancí lze srovnávat jednotlivé způsoby zemědělského hospodaření (konvenční x integrované x ekologické), hodnotit jednotlivé farmy a stanovit pro ně jednoduché indikátory. Tyto indikátory jsou: • Pro energetickou bilanci rostlinné výroby - energetická produkce v GJ z 1 ha - energetické náklady v GJ na 1 ha - efektivita hospodaření = energetické výnosy v GJ / energetické náklady v GJ - efektivita rostlinné výroby [%] = energetické výnosy v GJ / sluneční energie v GJ • - Pro energetickou bilanci živočišné výroby efektivita hospodaření = energetické výnosy v GJ / energetické náklady v GJ energetické výnosy z 1 DJ energetické náklady na 1 DJ • - Pro celkovou energetickou bilanci efektivita hospodaření = energetické výnosy produktů v GJ / energetické náklady v GJ 97 - % energie produktů, které zůstává na farmě • - Pro celkovou ekonomickou bilanci dosažení zisku / ztráty (skutečné) efektivita hospodaření = ekonomické výnosy (skutečné) v Kč / ekonomické náklady v Kč pozn. „ekonomické výnosy (skutečné) v Kč“ jsou tvořeny zemědělskými produkty, které byly určeny pro prodej. Metodika pro výpočet energetické a ekonomické bilance bude publikována v roce 2010. 98 Kap. 4 Rizika depozičních kritických zátěží v oblastech Stropnice, Třeboňsko a Ralsko 4.1. Úvod Cílem této studie je hodnocení atmosférické depozice síry, dusíku a celkové potenciální kyselé depozice na území lesních ekosystémů tří modelových oblastí Stropnice, Třeboňsko a Ralsko s ohledem na kritické zátěže acidity a dusíku a hodnocení ekosystémového rizika pro lesní ekosystémy v těchto oblastech vlivem imisně - depozičního stresu, který způsobují vybrané látky znečišťující ovzduší (sloučeniny síry, dusíku a přízemní ozon). Výsledky byly dány do souvislosti s údaji o defoliaci a mortalitě lesních porostů. Z hlediska ochrany ekosystémů před účinky atmosférické depozice sloučenin síry a dusíku je důležité znát atmosférickou depozici, kritické zátěže a velikost překročení (o které je nezbytné snížit atmosférickou depozici síry a dusíku tak, aby nedocházelo k další devastaci přírodního prostředí acidifikací a eutrofizací). Nejvýznamnějšími negativními procesy v přírodním ekosystému, které způsobují látky znečišťující ovzduší, jsou procesy acidifikace (okyselování), eutrofizace a působení přízemního ozonu. Acidifikace je proces vnášení okyselujících látek do prostředí, obvykle vyjádřený v molární jednotce (mol H+). Projevuje se přímým narušením listového parenchymu, zvyšováním mobility hliníku a některých toxických prvků v půdě, likvidací některých skupin mikroorganismů v půdě, narušováním správné struktury půdy, zhoršením příjmu nebo imobilizací základních živin z půdy, mizením senzitivních druhů rostlin. Eutrofizace je nadměrný přísun sloučenin dusíku a fosforu do ekosystému, v jehož důsledku dochází ke změnám živinových poměrů v půdě a vodě. Projevuje se negativně v příjmu jiných nezbytných prvků (Mg), úbytkem některých skupin mikroorganismů (narušení rhizosféry), mizením senzitivních druhů rostlin typických pro chudá stanoviště, apod. Limitní hranice eutrofizace dle EHK OSN jsou vyjádřeny ”kritickou zátěží všech sloučenin dusíku”. K hodnocení potenciálního poškození vegetace ozonem se používá dlouhodobá kritická úroveň pro ozon, která je vyjádřena jako kumulativní expozice nad prahovou hodnotou koncentrace 40 ppb (Fuhrer, Acherman 1994). Tato kritická úroveň je používána k tvorbě map překročení, které ukazují místa, kde může být pozorováno poškození vegetace ozonem. 4.2. Výpočet atmosférické depozice sloučenin síry a dusíku Atmosférická depozice síry a dusíku byla odhadnuta z naměřených a modelovaných (interpolovaných) hodnot koncentrací acidifikačních činitelů v ovzduší a ve srážkách. Informace o koncentracích acidifikačních činitelů v ovzduší a ve srážkách byly získány z měření, která byla provedena na monitorovacích stanicích Českého hydrometeorologického ústavu a jiných organizací v České republice (ČHMÚ 2004). Imisní koncentrace acidifikačních činitelů v ovzduší a ve srážkách naměřené na monitorovacích stanicích byly interpolovány do sítě 1 x 1 km na území České republiky podle metodiky uvedené v prácí (Zapletal 2006). Mokrá depozice byla odvozena z hodnot koncentrací SO42-, NO3- a NH4+ ve srážkách a ze srážkových úhrnů. Suchá depozice byla odvozena z hodnot koncentrací plynných složek a aerosolových částic v ovzduší a jejich depozičních rychlostí. Pro výpočet depozičních rychlostí SO2, NOx, NH3 byl použit rezistenční model, jehož vstupními proměnnými byla meteorologická data, data o drsnosti povrchu a využití ploch na území 99 České republiky a hodnoty rezistence povrchu a pokryvu odvozené z literatury. Depoziční rychlosti HNO3 byly odvozeny z literatury, depoziční rychlosti aerosolových částic byly parametrizovány. Pro geografickou identifikaci a interpretaci územně orientovaných dat v síti 1x1 km byly využity nástroje geografického informačního systému (GIS). Výpočetní schéma pro výpočet celkové potenciální kyselé depozice je uvedeno na obr. 2.1. Mapa využití ploch 1x1 km Meteorologická pozorování Ra, Rb, Rc + Model pro prostorovou interpolaci Rezistenční model Imisní koncentrace 1x1 km Depoziční rychlosti Vd 1 x 1 km + Koncentrace Suchá depozice 1 x 1 km Úhrn srážek 1x1 km SO42-, NO3- a NH4+ + Mokrá depozice 1 x 1 km Celková potenciální kyselá depozice 1 x 1 km Obr. 2.1. Výpočetní schéma pro výpočet celkové potenciální kyselé depozice. 100 Pro potřeby této studie byly brány v úvahu následující acidifikační činitele: oxid siřičitý (SO2), oxidy dusíku (NO, NO2), kyselina dusičná (HNO3), amoniak (NH3), sírany (SO42-), dusičnany (NO3-) a amonné ionty (NH4+) v aerosolu a ve srážkách. Předpokládá se, že jeden mol SO2 může v konečné formě vytvořit dva vodíkové ionty H+, zatímco jeden mol NOx nebo NH3 jeden vodíkový iont H+ (Erisman et al. 1989). Maximální množství kyselé depozice, zde nazývané celková potenciální kyselá depozice, bylo odhadnuto následovně: Celková potenciální kyselá depozice = 2 SOx + NOy + NHx (2.1.) kde SOx je celková (mokrá a suchá) depozice sloučenin síry (SO2 a SO42- v aerosolu a ve srážkách), kde NOy je celková depozice oxidovaných sloučenin dusíku (NO, NO2, HNO3, NO3- v aerosolu a ve srážkách) a NHx je celková depozice redukovaných sloučenin dusíku NH4+). Celková potenciální kyselá depozice je vyjádřena v mol H+ ha-1 rok-1. Podrobný popis metodiky výpočtu atmosférické depozice acidifikačních činitelů na území ČR v síti 1 x 1 km je uveden např. v práci Zapletala (2006). 4.2.1. Mokrá depozice Celková potenciální mokrá depozice byla vypočtena takto (Erisman et al. 1989): Celková potenciální mokrá depozice = 2 SO42- + NO3- + NH4+ (2.2) Roční průměrné koncentrace SO42-, NO3- a NH4+ ve srážkách (vážené srážkovým úhrnem), které byly vypočteny z denních měření provedených na monitorovacích stanicích v České republice, byly následně interpolovány do sítě 1 x 1 km, která pokrývá celé území České republiky. Pro převedení ročních srážkových úhrnů na území České republiky do sítě 1 x 1 km byly použity mapy polí ročních srážkových úhrnů a příslušné srážkové úhrny z monitorovacích stanic, kde jsou odebírány srážky (ČHMÚ, 2004). Roční průměrná mokrá depozice SO42-, NO3- a NH4+ pro každý čtverec 1 x 1 km na území České republiky byla vypočtena vynásobením ročních průměrných koncentrací SO42-, NO3- a NH4+ ve srážkách ročními srážkovými úhrny. Metodika kvantifikace vertikální mokré depozice v lesním ekosystému a hodnocení vlivu mokré vertikální depozice na zdravotní stav lesního ekosystému je uvedena např. v práci Zapletala et al. (2007). 4.2.2 Suchá depozice K odhadu suché depozice plynných složek byla použita metoda, která odvozuje depoziční tok plynných složek pro každý čtverec 1 x 1 km z naměřených imisních koncentrací těchto složek v ovzduší a jejich depozičních rychlostí podle následujícího vztahu: F = Vd(z)C(z). (2.3) F je depoziční tok složky, Vd je depoziční rychlost složky a C(z) je koncentrace složky ve výšce z nad povrchem. 101 Pro modelování depozičních rychlostí z meteorologických dat a charakteristik vegetačních pokryvů byl použit několikanásobný rezistenční model (Voldner, 1986; Zapletal, 2006), který využívá koncepce jednoduché několikanásobné rezistence, která popisuje povrch stromového zápoje jako tzv. povrch „velkého listu (big leaf)“. Rezistence povrchu roste nebo klesá v závislosti na indexu listové plochy (LAI), který umožňuje rozšíření rezistence povrchu jednotlivého individuálního listu na celý stromový zápoj. Depoziční rychlost Vd byla vypočtena jako inverzní hodnota součtu tří rezistencí: Vd ( z ) = 1 Ra ( z ) + Rb + Rc (2.4) Tři rezistence reprezentují tři fáze přenosu: aerodynamická rezistence Ra reprezentuje přenos volnou atmosférou (turbulentní vrstvou) k laminární mezní vrstvě, laminární rezistence Rb reprezentuje přenos přes laminární mezní vrstvu k povrchu, rezistence povrchu nebo pokryvu Rc reprezentuje různý způsob příjmu plynu nebo částic povrchem. Aerodynamická rezistence Ra byly vypočtena standardním způsobem podle mikrometeorologických vztahů podle Hickse et al. (1987), Hickse et al. (1989) a Voldnera et al. (1986). Laminární rezistence Rb byla vypočtena z empirického vztahu uvedeného Hicksem et al. (1987). Rezistence povrchu Rc byla vypočtena podle Erismana a Draaijerse (1995) s využitím parametrizace, kterou uvedl Wesely (1989). Depoziční rychlost pro aerosolové částice byla odvozena podle Weseleho et al. (1985) a Erismana (1992). Celková potenciální kyselá depozice síry a dusíku byla vypočtena sečtením suché a mokré depozice síry a dusíku. Atmosférická depozice síry a dusíku byla porovnána s kritickými zátěžemi dle metodologie EHK OSN. 4.3. Kritické zátěže Kritická zátěž je nejvyšší dávka znečišťující látky, která ještě nezpůsobí chemické změny, které by měly dlouhodobé škodlivé účinky na nejcitlivější ekosystémy (Nilsson, Grennfelt, 1988). 4.3.1 Kritické zátěže acidity Kritické zátěže acidity byly vypočteny podle metodiky založené na hmotové bilanci vodíkových iontů v půdách za předpokladu ustáleného stavu (steady-state mass balance) podle Posch et al. (1995, 1997, 1999): ANCw + ANCex = Ad + Aup + ANC l + AN A = acidita (množství produkovaných vodíkových iontů) ANC = alkalita (opak acidity, množství bazických kationtů) Ad = atmosférická depozice vodíkových iontů Aup = produkce vodíkových iontů spotřebou bazických kationtů při růstu vegetace AN = produkce vodíkových iontů při procesech přeměny dusíku v půdě ANC l = vyplavování alkality ANCw = produkce alkality při zvětrávání primárních minerálů v půdě ANCex = produkce alkality při okyselování iontovýměnného komplexu půd 102 (3.1) Okyselování lesní půdy způsobují sloučeniny síry a dusíku, a proto hodnotíme působení sloučenin síry a dusíku současně, neboť vyhodnocení jejich limitních hodnot umožňuje optimalizovat snížení atmosférické depozice síry a dusíku. Určení kritických zátěží pro síru a dusík je důležité z hlediska vymezení maximálně přípustné zátěže pro daný ekosystém. Každý ekosystém charakterizovaný určitými půdními vlastnostmi, množstvím vody a dalšími toky, které jsou schopné okyselující sloučeniny neutralizovat, má jinou maximálně přípustnou zátěž okyselujících sloučenin. Pro vyhodnocení kritických zátěží i pro výsledné překročení se používá součtu kritických zátěží pro S (síra) a N (dusík) a součtu celkové aktuální zátěže S a N vyjádřené v ekvivalentech (mol H+). 4.3.2 Empirické kritické zátěže dusíku Na území lesních ekosystémů v České republice bylo aplikovány revidované empirické kritické zátěže pro dusík v rozsahu od 9 do 14,5 kg-N ha-1rok-1 (Zapletal et al. 2005). Tento rozsah empirických kritických zátěží pro dusík byl stanoven pro jehličnaté, listnaté a smíšené lesy na základě empirických pozorování změn v lesní půdě Bobbink et al. (2002). Příznakem překročení kritické zátěže dusíku pro jehličnaté a listnaté lesy je vyplavování dusíku, příznakem překročení kritické zátěže dusíku pro smíšené lesy je vzrůstající mineralizace dusíkem a nitrifikace. Faktory, které ovlivňují hodnotu kritické zátěže: • • • • • • klima (vlhkost půdy, vodní režim) nasycenost půdy bazickými kationty stupeň dekompozice půdní typ vegetační pokryv (dřevinná skladba lesního porostu) intenzita hospodaření Pokud kritické zátěže hodnotíme na základě chemismu půdy, jsou nejvýznamnějšími faktory půdní typ a vegetační pokryv. Dále vycházíme z předpokladu, že faktory klimatu, nasycenosti bazickými kationty a stupně dekompozice jsou implicitně zahrnuty především v půdním typu. Na základě tohoto přístupu bylo odvozeny empirické kritické zátěže na základě půdního typu a vegetačního pokryvu, s případnou modifikací podle intenzity hospodaření. Pro vybrané půdní typy byly výchozí hodnoty kritické zátěže z rozpětí (intervalu) 9 – 14,5 kg N.ha-1.rok-1 stanoveny na základě chemismu půdy (chemicko - fyzikálních charakteristik půdy) a vynásobeny koeficienty pro vegetační pokryv. Výchozí hodnoty kritické zátěže i koeficienty pro vegetační pokryvy byly kalibrovány s ohledem na vegetační pokryv. Půdní typy byly seskupeny na základě fyzikálně - chemických vlastností, hlavních klimatických podmínek a vodního režimu do čtyř skupin. Počáteční hodnoty kritických zátěží byly přiřazeny každé skupině půdních typů (viz tab. 4.1). Ke stanovení půdních typů byla použita digitální půdní mapa (Němeček 2004) a digitální mapa pokryvu (Zapletal 1998). Význam vegetačního pokryvu je vyšší u kyselých půd než u půd mezotrofních a bazických. Z tohoto důvodu se s obsahem bází v půdě snižuje hodnota koeficientu smíšeného a listnatého lesa. 103 -1 Tab. 4.1. Skupiny půdních typů pro stanovení empirických kritických zátěží dusíku (kg N ha -1 rok ) stanovené podle fyzikálně - chemických vlastností, hlavních klimatických podmínek a vodního režimu v České republice Počáteční Konečné Koeficient Skupiny půdních typů pro stanovení empirická empirické vegetačního empirických kritických zátěží(a) kritická kritické pokryvu zátěž(b) zátěže silně kyselé půdy na kyselých 9 jehličnatý 1 9 substrátech s nízkým stupněm nasycení smíšený 1.1 10 bázemi, akumulace surového humusu, 9 studené a vlhké klima 9 listnatý 1.25 11 kyselé půdy na silikátových 11 jehličnatý 1 11 substrátech, nižší stupeň nasycení smíšený 1.1 12 bázemi, střední akumulace sur. 11 humusu, chladnější a vlhčí klima 11 listnatý 1.2 13 mezotrofní půdy a různých neutrálních 13 jehličnatý 1 13 substrátech střední stupeň nasycení smíšený 1.05 14 bázemi, nízká akumulace sur. humusu, 13 mírné klima 13 listnatý 1.1 14 neutrální a zásadité půdy většinou na 14.5 jehličnatý 1 15 bazických substrátech, dobrá smíšený 1.05 15 nasycenost bázemi, bez akumulace sur. 14.5 14.5 listnatý 1.1 16 humusu, sušší a teplé klima a) Klimatické charakteristiky nebyly hodnoceny pro azonální půdy b) Podle: Bobbink (2002) 4.4. Metodika hodnocení ekosystémového rizika Imisně – depoziční stres lesních ekosystémů v oblastech Stropnice, Třeboňsko a Ralsko byl hodnocen pomocí metodiky identifikace a stanovení koeficientu ekosystémového rizika (Zapletal, 2009) in Vrubel, Zapletal et al. (2009). Tato metodika umožňuje hodnocení poškození lesních porostů vlivem imisního a depozičního působení vybraných látek znečišťujících ovzduší a odhad podílu těchto látek na vzniklém poškození. Metodika je založená na současné úrovni poznání o poškozování lesních ekosystémů imisními koncentracemi a depozičním tokem acidifikačních a eutrofizačních činitelů a přízemního ozonu s využitím konceptů kritických koncentrací a kritických zátěží stanovených pro lesní ekosystémy či vegetaci. Metodika hodnocení poškození lesních porostů vlivem imisního a depozičního působení vybraných látek znečišťujících ovzduší je založena na těchto východiscích: • • Na asimilační aparát dřevin působí přímo imisní koncentrace vybraných látek znečišťujících ovzduší. Pro potřeby hodnocení přímého vlivu imisních koncentrací na ekosystémy je dlouhodobě vyvíjena koncepce kritických koncentrací. Látky znečišťující ovzduší se do ekosystémů dostávají prostřednictvím procesů plynné (suché) depozice, procesů mokré depozice (nejčastěji srážky) v kombinaci s procesy 104 • • • horizontální depozice (mlha, námraza atd.). Na většině území dnes dominují vstupy mokrou depozicí (na rozdíl od let osmdesátých a počátku let devadesátých minulého století, kdy ve velkých oblastech byla dominantním vstupem suchá depozice především oxidu siřičitého a oxidů dusíku). V horských oblastech se zvyšuje podíl a význam horizontální mokré depozice. Pro hodnocení depozičních vstupů látek způsobujících acidifikaci a eutrofizaci prostředí je vyvíjena a neustále zpřesňována koncepce kritických zátěží. Koncepce kritických koncentrací a kritických zátěží je základem pro vypracování strategií snižování emisí látek znečišťujících ovzduší v Evropě. Tato koncepce je vhodným nástrojem pro objektivizaci imisního poškození lesních porostů vlivem suchých a mokrých depozičních toků znečišťujících látek. Vliv znečištění ovzduší na ekosystémy se projevuje v celkové změně stanovištních podmínek, což se v různé míře odráží ve změně biochemických charakteristik půd a v asimilačním aparátu dřevin (sekundární ukazatele změn v ekosystémech vlivem znečištění ovzduší) a na změně jejich zdravotního stavu. Acidifikace lesních půd v důsledků emisí okyselujících látek je proces dlouhodobý, dynamicky se vyvíjející a jeho negativní účinky na zdravotním stavu lesního ekosystému jsou patrné teprve po určitém čase. Jako riziko pro lesní ekosystémy v oblastech Stropnice, Třeboňsko a Ralsko byly brány v úvahu podle stupně zatížení tyto stresové faktory: Průměrná roční imisní koncentrace oxidu siřičitého nad 5 µg.m-3 (kritická koncentrace pro SO2 je 20 µg.m-3) Průměrná roční imisní koncentrace oxidů dusíku nad 15 µg.m-3 (kritická koncentrace pro NOx je 30 µg.m-3). Imisní koncentrace přízemního ozonu v průběhu vegetačního období posuzovaná prostřednictvím kumulovaného expozičního indexu AOT40 pro ozon nad 6 ppmh pro jehličnaté a listnaté lesy (kritický práh pro ochranu vegetace je 9 ppmh). Data poskytl ČHMÚ (ČHMÚ, (2004). Překročení kritických zátěží acidity (sloučenin síry a dusíku) atmosférickou depozicí síry a dusíku v mol H+ ha-1 rok-1. Překročení kritických zátěží dusíku atmosférickou depozicí dusíku v mol H+ ha-1 rok-1. Nepříznivé geografické a meteorologické podmínky (horské polohy v nadmořské výšce od 800 m n.m. (možnost negativního působení horizontální mokré depozice a spolupůsobení nepříznivých meteorologických podmínek). Nižší polohy v 1.- 3. lesním vegetačním stupni (jen pro smrk) Pro tyto stresové faktory byl navržen diferencovaný bodový systém koeficientů rizika, který udává váhu významu jednotlivých stresových faktorů pro vytipování ekosystémových rizik. Bodový systém je expertním vyjádřením míry rizika, kterým jsou vystaveny nejcitlivější ekosystémy (lesní ekosystémy) v důsledku působení antropogenních imisí vybraných látek znečišťujících ovzduší (sloučenin síry, dusíku a přízemního ozonu). Toto nastavení odpovídá současné míře poznání problematiky působení antropogenních emisí na lesní ekosystémy a využívá poznatků, doporučení a závěrů mezinárodních institucí působících v oblasti omezování a vyhodnocování emisí (mezinárodní programy a protokoly, především pracovní skupiny EHK/OSN). 105 4.5. Hodnocení ekosystémového rizika v oblastech Stropnice, Třeboňsko a Ralsko Podle metodiky hodnocení ekosystémového rizika (Zapletal 2009) v práci Vrubel, Zapletal et al. (2009) vyplývajícího pro lesní ekosystémy v důsledku působení vybraných stresových faktorů (imisní koncentrace, atmosférická depozice, nadmořská výška) byly v oblastech Stropnice, Třeboňsko a Ralsko vymezeny dva stupně rizika (stupeň rizika je vyjádřen koeficientem rizika, který vyjadřuje potenciální působení imisně - depozičního stresu sloučenin síry, dusíku a přízemního ozonu na lesní ekosystémy): Bez rizika (0 - 155 bodů) Území lesních ekosystémů bez rizika negativních ekosystémových změn v důsledku působení antropogenních imisí sloučenin síry, sloučenin dusíku a působení přízemního ozonu. Pokud byly tyto oblasti dříve imisně zatíženy je možno v budoucnu předpokládat zlepšení zdravotního stavu ekosystémů. S potenciálním rizikem (156 - 305) Území lesních ekosystémů s příležitostným překračováním kritických koncentrací a kritických zátěží. V závislosti na konkrétních stanovištních podmínkách může docházet k negativnímu působení imisí na lesní ekosystémy, které se ovšem nemusí nutně v krátkém časovém horizontu projevit na zhoršení zdravotního stavu lesních ekosystémů. 4.5.1 Oblast Stropnice Oblast se nachází v Jihočeském kraji a byla definována rozvodím vodního toku Stropnice. Nadmořská výška se pohybuje od 475 do1000 m n. m. Průměrná nadmořská výška oblasti je 581 m n. m. Na obr.5.1 je zobrazena mapa Corinne landcover povodí Stropnice (EEA 2005). Na obrázcích 5.2 až 5.10 jsou postupně zobrazeny celková depozice dusíku, celková depozice síry, celková potenciální depozice, kritické zátěže nutričního dusíku, kritické zátěže acidity, překročení kritických zátěží nutričního dusíku, překročení kritických zátěží acidity, defoliace a mortalita lesních porostů a koeficienty rizika na území oblasti Stropnice v síti 1x1 km. 106 Obr. 5.1. Mapa Corinne landcover oblasti Stropnice. Obr. 5.2. Celkové depozice dusíku N (NOy + NHx) v mol (H+) ha-1 rok-1 (kg (N) ha-1 rok-1) na území lesních ekosystémů oblasti Stropnice v roce 2003 v síti 1 x 1 km. 107 Obr. 5.3. Celkové depozice SOx v mol (H+) ha-1 rok-1 (kg (S) ha-1 rok-1) na území lesních ekosystémů oblasti Stropnice v roce 2003 v síti 1 x 1 km. Obr. 5.4. Celkové potenciální kyselé depozice v mol (H+) ha-1 rok-1 ekosystémů oblasti Stropnice v roce 2003 v síti 1 x 1 km. 108 na území lesních Obr. 5.5. Kritické zátěže nutričního dusíku v mol (H+) ha-1 rok-1 (kg (N) ha-1 rok-1) na území lesních ekosystémů oblasti Stropnice v síti 1 x 1 km. Obr. 5.6. Kritické zátěže acidity v mol (H+) ha-1 rok-1 na území lesních ekosystémů oblasti Stropnice v síti 1 x 1 km. 109 Obr. 5.7. Překročení kritických zátěží nutričního dusíku celkovou depozicí dusíku v mol (H+) ha-1 rok-1 (kg (N) ha-1 rok-1) na území lesních ekosystémů oblasti Stropnice v roce 2003 v síti 1 x 1 km. Obr. 5.8. Překročení kritických zátěží acidity celkovou potenciální kyselou depozicí síry a dusíku v mol (H+) ha-1 rok-1 na území lesních ekosystémů oblasti Stropnice v roce 2003 v síti 1 x 1 km. 110 Obr. 5.9. Průměrná defoliace a mortalita lesních porostů v oblasti Stropnice v roce 2003 v síti 1 x 1 km (podle Stoklasa, 2003). Obr. 5.10. Koeficienty rizika, které vyjadřují potenciální působení imisně - depozičního stresu sloučenin síry, dusíku a přízemního ozonu na lesní ekosystémy v oblasti Stropnice v roce 2003 v síti 1 x 1 km. 111 Nejvyšší hodnoty celkové depozice dusíku N(NOy + NHx) se nachází na jihozápadě, ve středu a na severovýchodě oblasti, nejnižší hodnoty celkové depozice dusíku se nachází na západě oblasti (převážně luční krajina). Nejvyšší hodnoty celkové depozice síry (SOx) se nachází na jihovýchodě oblasti, nejnižší na západě oblasti (převážně luční krajina). Nejvyšší hodnoty potenciální kyselé depozice se nachází zejména na jihu oblasti, nejnižší na západě oblasti (převážně luční krajina). Nejvyšší překročení kritických zátěží nutričního dusíku celkovou depozicí dusíku (NOy + NHx) se nachází v hraničních pásech jehličnatého lesa na jihozápadě a severovýchodě oblasti. Nejnižší překročení kritických zátěží nutričního dusíku celkovou depozicí dusíku se nachází v západní části oblasti (louky). Nejvyšší překročení kritických zátěží acidity celkovou potenciální kyselou depozicí síry a dusíku se nachází zejména v oblasti jehličnatého lesa při jihozápadní hranici území a také v některých částech na severu území. K překročení nedošlo v převážně luční krajině na západě území a k mírnému překročení došlo ve středních oblastech území. Nejvyšší hodnoty průměrné defoliace a mortality dosahují lesní porosty zejména ve středu a na severu území. Jako oblasti s potenciálním rizikem můžeme označit lesní porost při jihozápadní a severovýchodní hranici území a lesní porost nacházející se ve středu hodnoceného území území. 4.5.2 Oblast Třeboňsko Oblast se nachází v Jihočeském kraji. Nadmořská výška se pohybuje od 425 do 600 m n. m. Průměrná nadmořská výška oblasti je 461 m n. m. Na obr. 5.11 je zobrazena mapa Corinne landcover oblasti Třeboňsko (EEA, 2005). Na obrázcích 5.12 až 5.20 jsou postupně zobrazeny celková depozice dusíku, celková depozice síry, celková potenciální depozice, kritické zátěže nutričního dusíku, kritické zátěže acidity, překročení kritických zátěží nutričního dusíku, překročení kritických zátěží acidity, defoliace a mortalita lesních porostů a koeficienty rizika na území oblasti Třeboňsko v síti 1x1 km. 112 Obr. 5.11. Mapa Corine landcover oblasti Třeboňsko. 113 Obr. 5.12. Celkové depozice dusíku N (NOy + NHx) v mol (H+) ha-1 rok-1 (kg (N) ha-1 rok-1) na území lesních ekosystémů oblasti Třeboňsko v roce 2003 v síti 1 x 1 km Obr. 5.13. Celková depozice SOx v mol (H+) ha-1 rok-1 (kg (S) ha-1 rok-1) na území lesních ekosystémů oblasti Třeboňsko v roce 2003 v síti 1 x 1 km 114 Obr. 5.14. Celkové potenciální kyselé depozice v mol (H+) ha-1 rok-1 na území lesních ekosystémů oblasti Třeboňsko v roce 2003 v síti 1 x 1 km. Obr. 5.15. Kritické zátěže nutričního dusíku v mol (H+) ha-1 rok-1 (kg (N) ha-1 rok1) na území lesních ekosystémů oblasti Třeboňsko v síti 1 x 1 km. 115 Obr. 5.16. Kritické zátěže acidity v mol (H+) ha-1 rok-1 na území lesních ekosystémů oblasti Třeboňsko v síti 1 x 1 km. Obr. 5.17. Překročení kritických zátěží nutričního dusíku celkovou depozicí dusíku v mol (H+) ha-1 rok-1 (kg (N) ha-1 rok-1) na území lesních ekosystémů oblasti Třeboňsko v roce 2003 v síti 1 x 1 km. 116 Obr. 5.18. Překročení kritických zátěží acidity celkovou potenciální kyselou depozicí síry a dusíku v mol (H+) ha-1 rok-1 na území lesních ekosystémů oblasti Třeboňsko v roce 2003 v síti 1 x 1 km. Obr. 5.19. Průměrná defoliace a mortalita lesních porostů v oblasti Třeboňsko v roce 2003 v síti 1 x 1 km (podle Stoklasa 2003). 117 Obr. 5.20. Koeficienty rizika, které vyjadřují potenciální působení imisně - depozičního stresu sloučenin síry, dusíku a přízemního ozonu na lesní ekosystémy v oblasti Třeboňsko v roce 2003 v síti 1 x 1 km. Nejvyšší hodnoty celkové depozice dusíku N(NOy + NHx) se nachází zejména na severu a na západě oblasti, nejnižší hodnoty celkové depozice dusíku se nachází zejména na severozápadě a jihu oblasti. Nejvyšší hodnoty depozice síry (SOx) se nachází zejména na severu a jihovýchodě oblasti, nejnižší hodnoty se nachází ve středu západní části oblasti. Nejvyšší hodnoty celkové potenciální depozice se nachází zejména na severu oblasti, nejnižší hodnoty celkové potenciální depozice se nachází na severozápadě oblasti. Nejvíce byly kritické zátěže nutričního dusíku překročeny na severu oblasti, k nejnižšímu překročení kritických zátěží nutričního dusíku došlo naopak zejména na severozápadě oblasti. K nejvyššímu překročení kritických zátěží acidity celkovou potenciální kyselou depozicí síry a dusíku došlo zejména na severu a jihu oblasti. Nízkým nebo žádným překročením kritických zátěží se naopak vyznačuje severozápad a jihozápad oblasti. Okrajová území oblasti dosahují vyšších hodnot průměrné defoliace a mortality lesních porostů, jižní a severní části oblasti má naopak nejnižší hodnoty průměrné defoliace a mortality. Potenciální riziko poškození lesních porostů v důsledku imisně – depozičního stresu můžeme identifikovat na většině území oblasti Třeboňsko. 118 4.5.3 Oblast Ralsko Svou jihozápadní částí zasahuje oblast do Středočeského kraje, většina plochy však již leží v kraji Královehradeckém. Nadmořská výška se pohybuje od 300 do 450 m n. m. Průměrná nadmořská výška oblasti je 340 m n. m. Na obr. 5.21 je zobrazena mapa Corine landcover oblasti Ralsko (EEA 2005). Na obrázcích 5.22 až 5.30 jsou postupně zobrazeny celková depozice dusíku, celková depozice síry, celková potenciální depozice, kritické zátěže nutričního dusíku, kritické zátěže acidity, překročení kritických zátěží nutričního dusíku, překročení kritických zátěží acidity, defoliace a mortalita lesních porostů a koeficienty rizika na Ralska v síti 1x1 km. Obr. 5.21. Mapa Corine landcover oblasti Ralsko. 119 Obr. 5.22. Celková depozice dusíku N (NOy + NHx) v mol (H+) ha-1 rok-1 (kg (N) ha-1 rok-1) na území lesních ekosystémů oblasti Ralsko v roce 2003 v síti 1 x 1 km. Obr. 5.23. Celková depozice SOx v mol (H+) ha-1 rok-1 (kg (S) ha-1 rok-1) na území lesních ekosystémů oblasti Ralsko v roce 2003 v síti 1 x 1 km 120 Obr. 5.24. Celkové potenciální kyselé depozice v mol (H+) ha-1 rok-1 na území lesních ekosystémů oblasti Ralsko v roce 2003 v síti 1 x 1 km. Obr. 5.25. Kritické zátěže nutričního dusíku v mol (H+) ha-1 rok-1 (kg (N) ha-1 rok1) na území lesních ekosystémů oblasti Ralsko v síti 1 x 1 km. 121 Obr. 5.26. Kritické zátěže acidity v mol (H+) ha-1 rok-1 na území lesních ekosystémů oblasti Ralsko v síti 1 x 1 km. Obr. 5.27. Překročení kritických zátěží nutričního dusíku celkovou depozicí dusíku v mol (H+) ha-1 rok-1 (kg (N) ha-1 rok-1) na území lesních ekosystémů oblasti Ralsko v roce 2003 v síti 1 x 1 km. 122 Obr. 5.28. Překročení kritických zátěží acidity celkovou potenciální kyselou depozicí síry a dusíku v mol (H+) ha-1 rok-1 na území lesních ekosystémů oblasti Ralsko v roce 2003 v síti 1 x 1 km. Obr. 5.29. Mapa průměrné defoliace a mortality lesních porostů v oblasti Ralsko v roce 2003 v síti 1 x 1 km (podle Stoklasa 2003). 123 Obr. 5.30. Koeficienty rizika, které vyjadřují potenciální působení imisně - depozičního stresu sloučenin síry, dusíku a přízemního ozonu na lesní ekosystémy v oblasti Ralsko v roce 2003 v síti 1 x 1 km. Na území jehličnatým porostů lze lokalizovat vyšší překročení kritických zátěží nutričního dusíku celkovou depozicí dusíku, než na území s převládající luční či zemědělskou krajinou. Nejvyšší překročení kritických zátěží acidity celkovou potenciální kyselou depozicí síry a dusíku lze lokalizovat zejména při severozápadní hranici oblasti. Nejnižší překročení kritických zátěží acidity lze lokalizovat v luční a zemědělské krajině táhnoucí se středem oblasti. Nejnižší hodnoty průměrné defoliace a mortality lesních porostů se nachází v centrální části oblasti. Potenciální riziko poškození lesních porostů v důsledku imisně – depozičního stresu můžeme identifikovat na většině území Ralska. 4.6 Porovnání hodnocených charakteristik v oblastech Stropnice, Třeboňsko a Ralsko V Tab. 5.1 je uvedeno srovnání průměrných hodnot vybraných charakteristik v hodnocených oblastech a na obrázcích 5.3.1 až 5.3.3 jsou srovnány oblasti podle překročení kritických zátěží nutričního dusíku, acidity a koeficientů rizika v síti 1 x1 km. 124 Tab. 5.1 Průměr, minimum a maximum hodnot vybraných charakteristik v hodnocených oblastech Depozice dusíku* Depozice síry* Depozice acidity* Kritická zátěž dusíku* Kritická zátěž acidity* Překročení krit. zátěže dusíku* Překročení krit. zát.ěže acidity* Defoliace a mortalita+ Koeficient rizika++ Pozn. Prům. 1226 465 1690 640 1450 600 Stropnice Min 895 354 1274 500 1244 28 Max 1565 605 2008 1057 1714 867 Prům. 1336 367 1703 525 1364 864 Třeboňsko Min 798 273 1130 215 999 220 Max. 2220 479 2655 725 1672 1638 Prům. 1345 767 2113 699 1627 677 Ralsko Min 916 579 1495 627 1467 103 Max. 1698 983 2494 815 1807 1054 262 0 698 405 0 1188 527 0 1015 25 154 11 70 46 240 28 183 6 90 46 280 30 177 21 80 47 230 * mol (H+) ha-1 rok-1 + % ++ body Z údajů uvedených v Tabulce 5.1 a z obrázků 5.3.1 až 5.3.3 lze odvodit následující hlavní závěry. Na území lesních ekosystémů v oblasti Stropnice je ze tří srovnávaných oblastí průměrně nejnižší celková depozice dusíku N (NOy + NHx), průměrně nejnižší celková potenciální kyselá depozice, průměrně nejnižší překročení kritických zátěží nutričního dusíku celkovou depozicí dusíku a průměrně nejnižší překročení kritických zátěží acidity celkovou potenciální kyselou depozicí síry a dusíku. Oblast se vyznačuje nejnižší průměrnou mírou defoliace a mortality a náleží jí nejnižší průměrný koeficient rizika. Většina území lesních ekosystémů této oblasti je bez potenciálního rizika poškození lesních porostů. Na území lesních ekosystémů v oblasti Třeboňsko je průměrně nejvyšší celková depozice dusíku N (NOy + NHx), průměrně nejnižší celková depozice síry (SOx ), průměrně nejvyšší překročení kritických zátěží nutričního dusíku celkovou depozicí dusíku (způsobené mimo jiné tím, že má oblast nejnižší kritické zátěže nutričního dusíku). Oblast se vyznačuje prostřední pozicí při hodnocení průměrné defoliace a mortality lesních porostů a náleží jí nejvyšší průměrný koeficient rizika. Na základě průměru koeficientu rizika je možné oblast označit jako oblast s potenciálním rizikem poškození lesních porostů. Na území lesních ekosystémů v oblasti Ralsko je nejvyšší průměrná hodnota celkové depozice síry (SOx), nejvyšší průměrná hodnota celkové potenciální kyselé depozice a nejvyšší průměrná hodnota překročení kritických zátěží acidity celkovou potenciální kyselou depozicí síry a dusíku, ačkoliv má oblast nejvyšší průměrnou hodnotu kritické zátěže acidity. Oblast je charakteristická nejvyšší průměrnou hodnotou defoliace a mortality lesních porostů. Z hlediska porovnávání průměrných hodnot koeficientu rizika zaujímá tato oblast prostřední pozici mezi hodnocenými oblastmi. Na základě tohoto průměru je možné oblast označit jako oblast s potenciálním rizikem. 125 Obr. 5.31. Srovnání překročení kritických zátěží nutričního dusíku celkovou depozicí dusíku v mol (H+) ha-1 rok-1 na území lesních ekosystémů hodnocených oblastí roce 2003 v síti 1 x 1 km. 126 Obr. 5.32. Srovnání překročení kritických zátěží acidity celkovou potenciální kyselou depozicí síry a dusíku v mol (H+) ha-1 rok-1 na území lesních ekosystémů hodnocených oblastí v roce 2003 v síti 1 x 1 km. Obr. 5.33. Srovnání hodnocených oblastí podle koeficientu rizika ve čtvercích 1 x 1 km v roce 2003. 127 Kap. 5 Peněžní hodnocení biotopů a služeb ekosystémů Lidé dosud oceňují přírodu převážně jen jako zdroj vlastních ekonomických užitků (tradiční oceňování stavebních pozemků, zemědělských a lesních půd, vodních zdrojů, ložisek nerostů). Význam území pro fungování přírody, krajiny a jejích ekosystémů je dosud v rozhodnutích o území považován z finančního hlediska za nulový čili bezcenný a bezplatný. Je čím dál víc jasné, že cesta k vytváření rovnováhy mezi rostoucími ekonomickými požadavky lidí na území a stále naléhavější potřebou ochrany lidmi ničené a omezované krajiny a jejích životodárných ekosystémů je jak v rozpracování a zavedení peněžních hodnot přírody jako prostředí pro fungování ekosystémů (ocenění biotopů), tak i v identifikaci a využití samotných ocenění významných služeb ekosystémů (jako přínosů z udržování podmínek pro život). Hlavní tlaky na znehodnocování přírody a jejích autotrofních ekosystémů plynou z ekonomických činností lidí a v tržních ekonomikách pak z jejich společensky a eticky přijímané a politicky podporované materiální orientace na vlastní prospěch. Je třeba zdůraznit, že orientace jednotlivce na vlastní prospěch je v celé lidské historii ojedinělá, protože až do počátků průmyslové revoluce byli jednotlivci prakticky ve všech společenských systémech morálně zavazováni k jednání ve prospěch svých komunit. Teprve s nástupem průmyslové revoluce a s prosazením individuálních ekonomických svobod bylo paradigma vlastního prospěchu a soukromého vlastnictví povýšeno na základní cílovou funkci pro chování jednotlivců. Otec moderní ekonomie a propagátor spásné úlohy neviditelné ruky trhu Adam Smith prospěšnost orientace na vlastní prospěch formuloval před více jak 230 lety známým výrokem: „Sledováním svého vlastního prospěchu jednotlivec často podporuje prospěch společnosti efektivněji než kdyby jej podporoval přímo“ (Smith 1776). Jak je ovšem dokázáno v mnoha následných ekonomických analýzách, tato pro mnohé fascinující doktrína neviditelné ruky může efektivně fungovat jen při splnění mnoha zásadních podmínek (viz např. Perman a kol. 1996), z nichž v současné, globalizací stále víc určované, hospodářské praxi není úplně splněna prakticky žádná. Po přibližně 250 letech honby za vlastním prospěchem dospívá lidstvo nejen v tržních ekonomikách, ale i globálně, ke stále častějším krizovým situacím, které jsou v prvé řadě krizí hodnotové orientace lidí v ekonomických činnostech. Politická orientace na neustálý ekonomický růst, spojený v té či oné podobě s růstem čerpání přírody, je v prostředí omezených zdrojů dlouhodobě neudržitelná. Někteří kritici volnotržního systému dospívají dokonce k závěrům o principiální neslučitelnosti paradigmatu tržní ekonomiky s ekologickou udržitelností (Gowdy 1994). J. Gowdy tento hlavní závěr své knihy zdůvodňuje zásadním rozporem mezi samo-organizujícími principy trhů a samoorganizujícími principy ekosystémů. I když nebude posuzována otázka slučitelnosti tržního systému s jeho udržitelností tak přísně, je zřejmé, že východisko k udržení podmínek pro život budoucích lidských generací je primárně ve většinovém pochopení místa a úlohy jednotlivce a lidské společnosti v biosféře, v přijetí nové hodnotové orientace, která bude preferovat tvůrčí kvalitu života lidí při snižování materiálních nároků na přírodu a její ekosystémy. K dosažení nezbytné změny ve vnímání užitečnosti ekosystémů pro udržení životních podmínek lidí a dalších heterotrofních forem života, je potřebné ukázat význam přírody, jejích biotopů a ekosystémů v penězích, v jejich obecně srozumitelné a prakticky každému jednotlivci jasné řeči. Dosud však i v samotných metodách ekonomického hodnocení významu funkcí a služeb ekosystémů pro společnost převládá v tržních ekonomikách omezující individualistický a 128 parciální přístup, který vychází v rámci standardní neoklasické teorie z tvrzení, že ekonomickou hodnotou je pouze to, co vyjadřují preference jednotlivých spotřebitelů. Pomocí preferencí jednotlivců se odborníci na ekonomické hodnocení snaží odhalit ekonomickou hodnotu těch služeb, které jednotlivci v té či oné podobě vnímají a hodnotí jako užitečné (např. rekreační či estetické služby přírodních lokalit apod.). Je ale zřejmé, že určující služby ekosystémů, které tvoří základní podpůrné podmínky pro život (např. produkce kyslíku, klimatizační služba, vodoretenční služba, tvorba půdy atd.) nejsou, a pro svůj skrytý charakter většinou ani nemohou být, jednotlivci bezprostředně smyslově vnímány (mírnění teplot vegetací si lidé sice uvědomují, proč to tak je však již většinou ne). Proto uplatňování individualistických preferenčních metod k zjišťování služeb ekosystémů vede dosud obecně k jejich významnému podhodnocování. Asi ne náhodou mezi stem v současnosti nejdůležitějších otázek k významu ochrany biodiverzity byla zástupci 24 mezinárodních organizací, vládních i nevládních organizací a akademické sféry ze všech kontinentů hned na druhém místě formulována otázka „Jaká je efektivnost různých metod odhadování služeb ekosystémů?“ (Sutherland a kol. 2009). 5.1 Hodnocení přírody, funkcí a služeb ekosystémů ve světě S prohlubováním poznání v ekologických a biologických vědních disciplínách a ve vědách o životě a Zemi, s poznáváním počátků a vývojových tendencí forem života a jejich interakcí vzájemných a s prostředím této planety, se začínají rýsovat jasnější kontury pro určování společenského významu fungování přírody a krajiny a jejich ekosystémů. Formy života se samy podílejí na utváření prostředí - biotopů, ve kterých jsou schopny optimálně existovat nebo alespoň přežívat. Samoorganizace či autoregulace ekosystémů je dnes součástí základních vědeckých poznatků o podstatě života, toto poznání však zatím ani zdaleka neproniklo do lidského jednání, do ekonomických aktivit jednotlivců a firem, a konec konců jak uvedeno výše, ani do metod hodnocení ekosystémů. Četné lidské generace vychovávané a vzdělávané v evropském kulturním prostředí židovskokřesťanských tradic byly po staletí vedeny k tomu, chápat přírodu především jako prostředí k podrobení a panování. To se dodnes projevuje v mnoha oblastech lidských činností tím, že civilizační rozvoj území je obvykle fatálně spojován s nutnou likvidací přirozených biotopů a jejich nahrazováním zástavbou, komunikacemi a nejrůznějšími dalšími způsoby odvodnění a vysušení povrchu krajiny a přeměňování na prostředí vhodné především pro člověka a jeho blahobyt a finanční prospěch. Od počátků průmyslové revoluce pod vlivem změny morálního kodexu, potlačení odpovědnosti jednotlivce vůči své komunitě a uznání vlastního prospěchu jednotlivce jako oficiální morální doktríny, podpořené glorifikací soukromého vlastnictví, se v euro-americké civilizaci území začalo chápat především jen jako prostředí pro vlastní obohacování těch, kteří jej získali do svého soukromého vlastnictví či užívání. S železnou pravidelností obohacování z území téměř vždy začíná na úkor potlačení či přímého zničení přírody, přirozených biotopů a funkcí a služeb jejich ekosystémů. Např. známý Websterův slovník definuje ‘developera’ jako osobu, která rozvíjí nemovitost za účelem spekulace (vlastního prospěchu) (“a person who develops real estate on a speculative basis”, Webster’s Dictionary 1991, pp. 366-7). Přitom vědcům z oblasti přírodních věd, věd o životě a Zemi je již dlouho jasné, že příroda a její ekosystémy poskytují lidstvu široké spektrum cenných funkcí a služeb. Environmentální ekonomové je shrnuli do čtyř integrovaných přínosů (Turner 1994, str. 17): - jsou zásobárnou přírodních zdrojů obnovitelných i neobnovitelných, - mají schopnost asimilovat odpady z lidských činností, - představují systém podpory života na Zemi (služby ekosystémů), 129 - jsou množinou přírodních krajinných statků a přírodních krás, První dvě „ekonomické“ funkce (zásobárna přírodních zdrojů a asimilování odpadů) jsou zřejmými substituty dvou následujících „ekologických“ funkcí (systém podpory života na Zemi, množina přírodních krajinných statků), tzn. ekonomické a ekologické funkce jsou vzájemně konkurenční. Vzhledem k tomu, že ekonomické funkce přírody jsou peněžně oceňovány (ceny základních druhů přírodních zdrojů, platby za odpady), ekologické však nikoliv, dochází při rychlém růstu lidské populace k trvalému úbytku přírodních území a lidstvo tak, často nevratně, ztrácí přirozené ekosystémy a s nimi i podmínky pro existenci a kvalitu života. K přímým pokusům vědecké komunity o vyjádření významnosti přírody a jejich ekosystémů pro lidskou populaci a pro udržitelnost života v biosféře Země, bylo přistoupeno teprve v posledních zhruba třech desetiletích, vážněji a masivněji však teprve v posledním desetiletí. V uplynulém čtvrtstoletí bylo vyvinuto mnoho experimentálních metod hodnocení netržních přínosů přírody, které většina autorů v duchu utilitární neklasické ekonomie měří prostřednictvím zjišťování ochoty jednotlivců platit za určitou kvalitu životního prostředí, přírody a krajiny či ochoty přijímat (náhrady) za zhoršení jejich kvality. Tyto individualistické utilitární metody však vykazují řadu systémových omezení, která je dosud odsouvají na okraj společenského zájmu. Většina odborníků zaměřených na hodnocení významu přírody zastává názor, že je-li lidstvo existenčně závislé na kvalitě služeb ekosystémů, pak jejich hodnoty tendují ve vědomém a poučeném lidském hodnocení k nekonečnu, neboli jejich celková hodnota pro ekonomiky a lidskou společnost je nekonečně vysoká (např. Costanza et al. 1997, s. 253). Potřeba ocenění funkcí a služeb ekosystémů je stále naléhavější, protože nekonečno v úvahách teoretiků – ekologů, vědců zabývajících se životem a Zemí - se dosud při praktickém politickém rozhodování o území nejčastěji mění na nulu, ekologické aspekty území nejsou v ekonomickém rozhodování brány v úvahu v podobě konkrétních cen. Jinak řečeno, při rozhodování o využití území se dosud ekologické souvislosti peněžně nevyjadřují, čili přiřazuje se jim nulová cena. Hledají se proto způsoby a metody, které by vyjádřily takové ceny funkcí a služeb ekosystémů a umožňovaly tak nezbytná porovnávání mezi ekonomickými a ekologickými užitky a náklady při využívání přírody. Zejména jde přitom o vyjádření užitků a nákladů služeb přírodních a přírodě blízkých ekosystémů, kterým tvrdě a nezřídka likvidačně konkuruje standardní ekonomické využívání území („rozvoj území“) pro zcela nepřírodní zástavby, zpevňování povrchů a vytlačování vody z krajiny. V posledních desetiletích byly publikovány stovky studií zaměřených na hodnocení služeb ekosystémů. Hodnotou služeb se pak obvykle rozumí jejich přírůstková (marginální) hodnota, která ukazuje jak se změní hodnota při změně úrovně či kvality služby. Z metodického hlediska největší skupinu v realizovaných hodnoceních tvoří experimentální metody odvozování environmentálních hodnot z preferencí jednotlivců (spotřebitelů). Preferenční metody se dále dělí na metody odvozování hodnot ze souvisejících trhů (zejména hedonické metody, metody cestovních nákladů ad.) a metody přímého zjišťování ochoty jednotlivců platit (zejména dotazníkové metody kontingentního hodnocení). V níže uvedeném grafu podáváme návrh rozdělení metod hodnocení služeb ekosystémů na dvě základní skupiny. Tou dosud převažující skupinou jsou metody preferenční, které pod vlivem utilitární ekonomie a jejího individualistického pojetí ekonomické hodnoty vycházejí z různých způsobů přímého či nepřímého zjišťování preferencí jednotlivců. Jako druhou samostatnou skupinu definujeme expertní metody, které vycházejí z týmových interdisciplinárních znalostí o ekosystémech, jejich funkcích a službách a tyto poznatky 130 převádějí do příslušných škál hodnocení, včetně hodnocení peněžních. Výsledky takových expertních hodnocení lze v zastupitelských demokraciích předkládat k posouzení a schválení orgánům odpovědným za kvalitu životního prostředí a ochranu přírody a krajiny. V pozadí dále uvedeného duálního členění metod netržního hodnocení přírody stojí rozdílnost samotných paradigmat vztahů lidí s přírodou – antropocentrického a ekocentrického. Standardní preferenční přístupy vycházejí z omezujícího neoklasického individualistického pojetí ekonomické hodnoty jako ochoty jednotlivce platit za určitou kvalitu životního prostředí či ochoty přijímat za její pokles. Naproti tomu ekosystémové metody vycházejí z paradigmatu primární úlohy a hodnoty ekosystémů a z chápání lidského druhu a jeho ekonomických činností jako podmnožiny ekosystémů, jako jejich organické součásti. Metody hodnocení služeb ekosystémů preferenční metody metody souvisejících trhů metody přímého zjišťování preferencí expertní metody metody metody transferu transferu přínosů přínosů metody ekosystémové metody nákladové metody hodnocení rizik Preferenční metody se často člení na metody odvozující ocenění ze souvisejících trhů (např. hedonická ocenění kvality životního prostředí na základě rozdílných cen bytů), metody přímého zjišťování preferencí čili přímého dotazování (zejména kontingentní metody dotazníkových průzkumů) a konečně metody přenosů získaných výsledků v čase či prostoru). Hodnocení preferenčními metodami probíhá způsobem obdobným jako při oceňování ekonomicky využívaných přírodních zdrojů (nehodnotí se zdroje, ale jen budoucí užitky z nich pro lidské jednotlivce). Celková hodnota ekosystému je pak například odhadována jako suma diskontovaných budoucích toků služeb příslušného ekosystému v určitém (konečném či nekonečném) budoucím horizontu. Obvykle je však odhadována nikoli souhrnná hodnota ekosystému jako takového (hodnota zásoby přírodního kapitálu), ale pouze hodnota služby (užitku) tohoto přírodního kapitálu (z ekonomického hlediska má dimenzi toku za určitý čas, obvykle rok). Výše služby závisí na aktuální poptávce jednotlivců po takové službě, resp. na tom, co respondenti o hodnoceném problému životního prostředí vůbec ví (dosud jsou znalosti o společenském významu ekosystémů velmi mizivé) a za co jsou tudíž schopni deklarovat svou individuální ochotu platit. Dnes již mezi odborníky všeobecně známým příkladem takového individualisticky preferenčního hodnocení je např. stať Costanza et al. (1997). Jak známo, tento tým dospěl k odhadu hodnoty ročních služeb světových ekosystémů (sedmnáct služeb šestnácti světových biomů) ve výši 16-54 bilionů USD (bilion=1012, tj. v průměru cca 33 bilionů USD, což představovalo 1,8 násobek ročního světového HDP (18 bilionů USD). Jak autoři uvádějí (ibid., s. 258), hodnoty byly většinou odvozeny ze studií vycházejících ze zjištění běžné ochoty jednotlivců platit za jednotlivé služby ekosystémů. Pro praktická hodnocení životodárných či životanosných funkcí a služeb ekosystémů lze však tento přístup pomocí zjišťování a sečítání ochoty jednotlivců platit za jejich jednotlivé vybrané služby považovat za velmi omezující a z logického hlediska až zavádějící. Přístup 131 pomocí sumace diskontovaných budoucích služeb ekosystémů v čase je především z mnoha důvodů obtížně aplikovatelný v běžné ekonomické praxi. Například nedokážeme podat úplný seznam služeb přírody pro člověka, celková ekonomická hodnota ekosystémů je neomezená a těžko vyjádřitelná, použití diskontní míry otevírá nesjednocené názory na otázku její přiměřené výše, nelze sčítat vzájemně substituční užitky pro přírodu s užitky pro ekonomické potřeby společnosti, důležitější než přímé služby pro člověka jsou nezřídka vzájemné služby v ekosystémech. Preferenční metody hodnocení a sečítání jednotlivých služeb ekosystémů jsou poplatné tradičnímu mechanistickému, karteziánskému, antropocentrickému a subjektivistickému přístupu, který neumožňuje vyjádřit vzájemnou závislost všech složek ekosystému, neumožňuje vyjádřit, že živý systém je víc než pouhá suma jeho částí. Taková systémová hodnocení jsou možná jen pomocí ekosystémových metod, které nahlíží na ekosystém jako na samorganizující se živý celek v určitém prostředí. Ze všech těchto důvodů a zejména také proto, že metody zjišťování preferencí jednotlivců ve vztahu k životnímu prostředí a službám jeho ekosystémů neodpovídají společenské, veřejnoprávní podstatě rozhodování o kvalitě životního prostředí, se začaly v Evropě rozvíjet expertní metody, které jsou s to postihovat vnitřní hodnoty přírody a jejích ekosystémů. V České republice byla jako první systémová metoda hodnocení ekologických aspektů přírody a krajiny rozpracována metoda hodnocení biotopů, definovaných českou environmentální legislativou jako prostředí pro specifické formy života (zák. č. 114/1992 Sb.). 5.2 Peněžní hodnocení biotopů ČR Systematičtější práce na ekonomickém hodnocení ekologických aspektů přírody započaly v ČR až na vstupu do třetího tisíciletí. V letech 2001-2003 byla v tříletém projektu MŽP rozpracována původní tzv. hesenská metoda do podoby metody hodnocení biotopů ČR (Seják, Dejmal a kol. 2003), která uspořádává biotopy ČR podle jejich ekologického významu pomocí osmi ekologických charakteristik (zralost, přirozenost, diverzita struktur, diverzita druhů, vzácnost biotopu, vzácnost druhů, citlivost, ohrožení). Tato metoda hodnocení biotopů, již přizpůsobená potřebám ochrany biodiverzity a evropského systému ochrany Natura 2000, poskytuje seznam 192 typů biotopů ČR (ohodnocených na škále 0-84 bodů), který umožňuje zařadit každý metr čtvereční území ČR pod některý z nich (stručný výklad metody a seznam biotopů ČR viz http://fzp.ujep.cz/projekty/bvm/BVM_CZ.pdf). Peněžní hodnotu bodu řešitelský tým odvodil analýzou efektivnosti skutečných revitalizačních akcí z průměrných nákladů v ČR na přírůstek jednoho bodu. Ohodnocení bodu jsme tedy nerealizovali dotazováním spotřebitelů na jejich hypotetickou ochotu platit za zlepšení kvality životního prostředí, neboť dotazníková metoda kontingentního hodnocení je sice univerzální v možnostech své aplikace a také nejčastěji používána, ale zároveň velmi často i kritizována za svou hypotetičnost. Proto bylo hodnocení bodu postaveno na zjištění průměrných národních nákladů na přírůstek jednoho bodu. Ekonomickou analýzou 136 revitalizačních projektů jsme v roce 2003 dospěli k hodnotě jednoho bodu ve výši 12,36 Kč. Metoda hodnocení biotopů byla primárně rozpracována pro účely obecné ochrany biodiverzity a kvantifikace ekologické újmy na biotopech České republiky. Peněžní hodnoty ekologických funkcí biotopů, které metoda poskytuje, se pohybují v rozmezí od nuly do 1 038 Kč za 1 m2, neboli do hodnoty cca 10 mil. Kč na 1 hektar. Tyto hodnotové veličiny vyjadřují v zásadě kapitálovou hodnotu biotopů, neboli hodnotu biotopů jako součástí přírodního kapitálu ČR. 132 Ze 136 revitalizačních projektů zjištěná průměrná hodnota bodu ve výši 12,36 Kč odráží skutečné náklady na udržování a zlepšování kvality přírody a krajiny v České republice (průměrné náklady na přírůstek jednoho bodu). Peněžní hodnoty biotopů jsou v prvé řadě využitelné pro vyčíslování výše ekologické újmy ve všech projektech, které mění přirozené či přírodě blízké biotopy na biotopy antropogenně změněné. Obdobně je možné metodu využívat i v opačném pro hodnocení přínosů z revitalizačních projektů. Na základě upřesněných bodových hodnot tříd Corine-LC bylo možné vypočítat bodovou hodnotu přírodního kapitálu celé České Republiky. Podkladem bylo mapování Corine-LC ve třech obdobích: 1990, 2000 a 2006. Dále bylo možné vypočítat i peněžní hodnotu (tab. 4.1) a to vynásobením bodové hodnoty částkou 12,36 Kč, jejíž výpočet je popsán v Seják, Dejmal a kol. (2003). Tab. 5.1 Bodové a peněžní hodnoty biotopů v ČR 1990 2000 2006 Celková bodová hodnota [body] 1440654767357 1470545909371 1497232440841 Bodová hodnota 2 [body/m ] 18,27 18,65 18,98 A 133 Peněžní hodnota [miliardy Kč] 17806 18176 18506 BB B C -2 Legenda: Bodová hodnota [body.m ] 2,39 7,87 10,22 13,4 15,25 19,27 23,14 28,48 33,47 52,99 2,95 8,23 11,18 14,08 18,67 20,79 23,51 30,51 39,79 53,29 7,12 8,27 11,94 14,15 18,77 21,51 26,18 33,02 39,99 61,65 Obr. 5.1 Výsledné mapy bodových hodnot pro celou Českou Republiku. Podkladem pro výpočet bylo mapování Corine-LC ve třech časových obdobích A: 1990; B: 2000; C: 2006 134 Rozlohy jednotlivých tříd Corine-LC v letech 1990, 2000 a 2006 jsou zachyceny v tabulce 5.2. Tab. 5.2 Změny v rozlohách jednotlivých tříd Corine-LC mezi jednotlivými roky 1990 Třídy Rozloha Corine[miliony Počet LC m2] polygonů 14 14636 111 5417 3578496 112 828 521195 121 87 48074 122 3 1503 123 31 56090 124 174 180628 131 105 154614 132 34 21241 133 120 65256 141 257 117710 142 5256 35541028 211 161 110770 221 472 328213 222 3969 2527625 231 818 415343 242 7816 6736177 243 2057 2495243 311 5999 16552101 312 5000 5854942 313 256 404643 321 22 26523 322 3907 2486743 324 7 2099 332 0 333 2 1172 334 64 53537 411 41 37499 412 14 42805 511 535 492894 512 2000 Rozloha Počet [miliony polygonů m2] 14 14636 5424 3625853 845 547731 99 52727 3 1503 31 56266 171 171024 95 138865 19 8575 121 65552 264 127334 4713 32621674 169 119421 451 326438 5415 5317048 834 429535 7844 6747694 2054 2527400 5649 16992915 5036 6042243 252 392038 21 27389 2554 1869695 7 2099 0 0 66 53364 41 37110 14 43006 548 509669 Změna mezi roky 1990 a 2000 0 1,3 4,8 8,8 0 0,3 -5,3 -10,2 -59,6 0,5 7,6 -8,2 7,2 -0,5 52,5 3,3 0,2 1,3 2,6 3,1 -3,1 3,2 -24,8 0,0 0 -100 -0,3 -1 0,5 3,3 2006 Rozloha [miliony Počet m2] polygonů 19 15669 5698 3773845 893 599351 118 62535 2 788 30 56102 158 162029 91 95313 45 17931 116 66199 338 155638 5371 30109141 190 157672 428 306442 6968 7007970 1033 474406 8248 7066989 2120 2782404 5144 17220496 5167 6170285 222 270507 9 18231 2108 1604298 5 1498 4 1151 0 82 61448 52 42231 18 46386 561 520470 Změna mezi roky 2000 a 2006 6,6 3,9 8,6 15,7 -47,6 -0,3 -5,3 -31,4 52,2 1 18,2 -8,3 24,3 -6,1 24,1 9,5 4,5 9,2 1,3 2,1 -31,0 -33,4 -14,2 -28,6 100 0 13,2 12,1 7,3 2,1 Peněžní hodnoty biotopů jakožto specifických prostředí pro specifické rostlinné a živočišné druhy přitom neodpovídají na otázku jak významné či cenné jsou vlastní funkce ekosystémů a zejména jejich služby pro společnost. Proto projekt MŽP nazvaný „Objasnění dlouhodobých interakcí mezi ekosystémy a jejich vnějším prostředím v podmínkách globálních změn“, dal příležitost obohatit a rozšířit hodnocení biotopů o zásadní aspekt přínosů (služeb) z fungování souvisejících ekosystémů. Jednou z legitimních expertních metod k odhadu peněžní hodnoty služeb ekosystémů je systémově vyjádřit jejich základní množinu a posoudit, kolik by stálo tyto služby zabezpečovat náhradní, antropogenní cestou. Jeden z takových globálních propočtů jsme mohli v průběhu řešení projektu aplikovat na celou biosféru tím, že jsme využili skutečných nákladů na realizaci ambiciózního experimentu Biosféra 2 (Hawken a kol. 2004). Jak známo, 135 experiment amerických vědců v Arizoně v první polovině 90. let spočíval v pokusu 8 dobrovolníků přežít po dobu dvou let ve skleníkovém hermeticky uzavřeném prostředí uměle vytvořeného ekosystému. Projekt, který si vyžádal investici ve výši 200 mil. USD prokázal, že s poznatky z počátku 90. let nebyli vědci schopni vytvořit dlouhodoběji zdravě fungující ekosystém. Již po pěti měsících bylo nutno začít s externími dodávkami kyslíku, aby byla udržena žádoucí struktura atmosféry. Tuto službu přitom vykonává ekosystém Země každodenně a zdarma pro současných již téměř sedm miliard lidí. 5.3. Řádový odhad hodnoty služeb biosféry V projektu jsme se proto pokusili orientačně odhadnout řád ekonomické hodnoty biosféry na základě známého experimentu Biosféra 2 (Hawken et al. 2003). Experiment amerických vědců v Arizoně spočíval v pokusu 8 dobrovolníků přežít po dobu dvou let ve skleníkovém prostředí uměle vytvořeného ekosystému. Projekt, který si vyžádal investici ve výši 200 mil. USD, prokázal, že s poznatky z počátku 90. let nebyli vědci schopni vytvořit dlouhodoběji zdravě fungující ekosystém. Jestliže investice v Biosféře 2 činila celkem 25 mil. USD na hlavu, potom kapitálovou hodnotu biosféry Země lze velmi orientačně odhadnout nejméně ve výši 165 tis. bilionů USD (6.6 x 109 x 25 x 106 neboli 165 x 1015). Když jsme provedli podobně jako Costanza a kol. (1997, s. 258) přepočet z dimenze zásoby přírodního kapitálu na dimenzi ročního toku služeb světových ekosystémů a použili k tomu diskont 5 %, pak hodnota těchto ročních služeb sítě ekosystémů světa dosahuje 8 tisíc bilionů USD (8x1015). Jestliže roční světový HDP činil v první polovině 90. let asi 16 bilionů USD (16x1012), znamená to, že peněžní hodnota ročních služeb biosféry by asi pětsetkrát převyšovala hodnotu ročního světového HDP. Porovnáme-li tento výsledek (8x1015) získaný na základě metody skutečných nákladů náhradního řešení s výsledkem, ke kterému dospěl tým R. Costanzy (33x1012) prostřednictvím zjišťování převážně hypotetické ochoty jednotlivců platit za jednotlivé služby (Costanza et al. 1997), zjišťujeme, že skutečné náklady na vytvoření umělého ekosystému byly o dva řády vyšší (242krát vyšší) než tvořila souhrnná ochota lidí platit za služby ekosystémů biosféry světa. To na jedné straně potvrzuje dosavadní všeobecně malou míru povědomí lidí o své mnohostranné existenční závislosti na autotrofních ekosystémech, na straně druhé to ukazuje na nákladnost a dosavadní nedostatečnou úroveň znalostí při vytváření umělých ekosystémů a technologických náhrad jejich služeb. Již z tohoto jednoho experimentem podloženého příkladu je zřejmé, že odhady absolutní hodnoty přírodního kapitálu Země, který poskytuje dosud ne zcela identifikovanou škálu služeb pro lidskou společnost (Costanza a kol. jich identifikovali celkem 17 na základě 16 světových biomů) ukazují na veličiny, které značně přesahují hodnotové dimenze celé světové ekonomiky (Seják, Pokorný 2008a,b). Je pravděpodobné, že další vývoj v oblasti ekonomického hodnocení služeb ekosystémů pomocí preferenčních metod bude postupně, se zvyšováním povědomí lidí o jejich mnohostranné závislosti na ekosystémech, poskytovat zvyšující se hladiny odhadů. Naproti tomu odhad na základě investičních nákladů experimentu Biosféra 2 lze považovat za maximální a to jak z hlediska zlepšujícího se stavu poznání ekosystémů, tak z hlediska snižování nákladů při opakování podobných experimentů. Tendenci k postupnému sbližování odhadů pomocí obou metodických postupů potvrzuje např. jak modelová studie prezentující výsledky prvního globálního metamodelu biosféry (Boumans et al. 2002), v němž prostřednictvím mezního užitku jsou celkové roční služby ekosystémů v r. 2000 odhadnuty na čtyřapůlnásobek ročního hrubého světového produktu. Tendenci sbližování potvrzují i dále uváděné výsledky našich propočtů pomocí metody náhradních nákladů (viz část 5.4). 136 Ekosystémy a jejich energomateriálové a informační toky tvoří základní podmínky pro existenci a rozvoj forem života na Zemi. Stimulem pro práci v ČR se staly i závěry globálního projektu Millennium Ecosystem Assessment (MEA 2005), v nichž byly definovány tzv. podpůrné, zásobovací, regulační a kulturní služby ekosystémů. Zatímco funkce ekosystémů jsou nejčastěji spojovány s vlastnostmi a procesy ekosystémů, pojem služby ekosystémů souvisí s jejich přímými či nepřímými užitky pro lidskou populaci. Hodnocení jednotlivých služeb ekosystémů (viz i přehledová kap. 1) je dosud převážně poplatné tradičnímu subjektivistickému přístupu, který neumožňuje vyjádřit vzájemnou závislost všech složek ekosystému, neumožňuje vyjádřit, že živý systém je víc než pouhá suma jeho částí. Taková systémová hodnocení jsou možná jen pomocí ekosystémových metod a přístupů, které nahlížejí na ekosystém jako na samoorganizující se celek. Ze všech těchto důvodů a zejména také proto, že metody zjišťování preferencí jednotlivců ve vztahu k životnímu prostředí a službám jeho ekosystémů neodpovídají společenské, veřejnoprávní podstatě rozhodování o kvalitě životního prostředí, se začaly rozvíjet expertní metody, které jsou s to postihovat vnitřní hodnoty ekosystémů. Jednou z legitimních expertních metod k odhadu hodnoty služeb ekosystémů je vyjádřit, kolik by stálo zabezpečovat jednotlivé služby ekosystémů náhradní, antropogenní cestou. V tom, že biosféra je pro život lidí nenahraditelná a tudíž je její ekonomická hodnota nekonečně vysoká, se shoduje většina odborníků (Costanza et al. 1997, Toman 1998). Je ale známo, že v ekonomické praxi se často nekonečné veličiny služeb ekosystémů mění na nulové hodnoty, protože prostě nejsou hodnoceny v penězích. V této části jsme za použití metody náhradních nákladů (nákladů na odborníky vybudovaný ekosystém) dospěli k orientačnímu odhadu ročních služeb biosféry Země ve výši pětisetnásobku ročního světového HDP. Obdobným způsobem jsme v průběhu let 2008 a 2009 prováděli odhady hodnot služeb základních skupin typů ekosystémů v rámci území České republiky (Seják, Pokorný 2008a,b; 2009). 5.4 Odhady peněžních hodnot služeb typů ekosystémů v ČR Obdobným způsobem jako v případě orientačního odhadu ekonomické hodnoty biosféry jsme postupovali i při odhadech pro jednotlivé skupiny typů přírodních a přírodě blízkých biotopů a porovnávali se skupinami biotopů antropogenních. V průběhu roku 2008 byla provedena identifikace pro nivní ekosystém, ekosystémy listnatého, jehličnatého a smíšeného lesa a porovnány s antropogenně přeměněným ekosystémem odvodněné pastviny. Počáteční práce byly s ohledem na širší zájem vědecké komunity zaměřeny na odhad základního souboru služeb nivního, vodou dobře zásobeného ekosystému. Na základě využití metody nákladů náhradního antropogenního řešení a v kombinaci s metodou hodnocení biotopů, jsme provedli řádový odhad základního souboru ročních služeb ekosystému říční nivy (1 hektar, povodí Stropnice), které dosud nejsou oceňovány (Eiseltová et al. 2007), vodou dobře zásobeného lesa a odvodněné pastviny: 137 Odhad hodnoty ročních služeb z 1 hektaru zaplavované říční nivy: 1. protipovodňová služba nivy stojí na investičních vkladech náhradního řešení (investiční limit 100 Kč na zadržení 1 m3 umělou hrází) 0,5 mil. Kč na 1 ha nivy, což v přepočtu na roční protipovodňovou službu (při 5% diskontu) představuje částku cca 25 000 Kč ročně 2. produkce nadzemní biomasy: 5 tun ročně x 4 MWh (=4 tis. KWh) x 2 Kč/kWh x 0,5 (efektivnost) = 20 000 Kč ročně 3. retence živin: zadržení 1 tuny alkálií oproti meliorovaným orným půdám (Seják a kol. 2008) = 1 000 kg x 30-40 Kč 35 000 Kč ročně 4. biodiverzita: aluviální psárkové louky T 1.4 jsou hodnoceny 46 body/m2 (Seják, Dejmal a kol. 2003), což na 1 ha představuje 460 000 bodů x 12,36 Kč/bod = 5,685 mil. Kč, při 5% diskontu představuje roční službu v biodiverzitě ve výši cca 284 000 Kč ročně 5. produkce kyslíku: 3,5 mil. litrů O2 x min. 0,25-0,73 Kč/litr (0,50) 1 750 000 Kč ročně 6. klimatizační služba: 500 litrů odpařené vody ročně z 1 m2 v přepočtu na 1 ha znamená 500 x 1,4 kWh (0,7 kWh chlazení, 0,7 kWh oteplování) x 10000x 2 Kč/kWh 14 000 000 Kč ročně 7. podpora krátkého vodního cyklu, odpařených 500 litrů/m2 za rok znamená roční službu z 1 ha nivy: (500 litrů/m2) x cca 2,85 Kč (cena destil. vody) x 10000 = 14 250 000 Kč ročně Celkem služeb z 1 ha nivy 30 364 000 Kč ročně Odhad hodnoty ročních ekosystémových služeb 1 ha lesa (zdravý smíšený les s dostatkem vody): 1. Biodiverzita: L2.3 Tvrdé luhy nížinných řek jsou hodnoceny 66 body na 1 m2, což na 1 ha představuje 660 000 bodů x 12,36 Kč/bod = 8,158 mil. Kč, při 5% diskontu představuje roční službu v biodiverzitě ve výši cca 0,4 mil. Kč ročně 2. Odhad kyslíkové služby lesního porostu: Jeden hektar listnatého opadavého lesa v podmínkách mírného pásma vyprodukuje za rok průměrně 10 tun čisté produkce kyslíku. Pro přepočet mezi kilogramy a litry 02 platí vztah 1,429 kg/m3 neboli 1 kg 02 = 700 litrů 02. 10 000 kg/ha x 700 litrů x 0,50 Kč/litr = 3,5 mil. Kč ročně 3. Odhad klimatizační služby lesního porostu Vycházíme z úvahy, že strom s průměrem koruny cca 5 m (tj. plochou cca 20 m2), který je dostatečně zásoben vodou, odpaří za slunných dnů více než 100 litrů vody denně (cca 70 kWh) a zužitkuje tak podstatnou část slunečního záření (cca 80 %) na ochlazení prostřednictvím výparu. Naopak v noci vodní pára kondenzuje na chladnějších místech, čímž dochází k jejich oteplení a návratu vody do krajiny. Strom tedy působí jako přirozené klimatizační zařízení s dvojitou funkcí ochlazování za slunečního svitu a oteplování při poklesu teplot. S ohledem na počet slunných dnů v roce a střídavou disponibilitu vody můžeme předpokládat, že v průměru z 1 m2 zapojeného lesa za rok evapotranspiruje 600 l vody 300 stromů/ha x 140 kWh/den a strom x 150 dnů x 2 Kč/kWh = 16,8 mil. Kč ročně (600 l/m2 a rok x 1,4 kWh x 10 000 x 2 Kč/kWh = 16,8 mil. Kč ročně) 4. podpora krátkého vodního cyklu, odpařených 600 litrů/m2 za rok znamená roční službu z 1 ha lesa: (600 litrů/m2) x cca 2,85 Kč (cena litru destil. vody) x 10000 = 17,1 mil. Kč ročně Celkem služeb z 1 ha lesa 37,8 mil. Kč ročně Odhad hodnoty ročních ekosystémových služeb 1 ha podhorské pastviny s napřímeným a zahloubeným vodním tokem: 1. produkce nadzemní biomasy: 5 tun ročně x 4 MWh (=4 tis. KWh) x 2 Kč x 0,5 = 20 000 Kč ročně 2. biodiverzita: Intenzivní nebo degradované mezofilní louky X T.3 jsou hodnoceny 13 bodů/m2 (Seják, Dejmal a kol. 2003), což na 1 ha představuje 130 000 bodů x 12,36 Kč/bod = 1,6 mil. Kč, při 5% diskontu představuje roční službu v biodiverzitě ve výši celkem 80 000 Kč ročně 3. produkce kyslíku: 3,5 mil. litrů O2 x min. 0,25-0,73 Kč/litr (0,50) 1 750 000 Kč ročně 4. klimatizační služba: 300 litrů odpařené vody ročně z 1 m2 v přepočtu na 1 ha znamená 300 x 1,4 kWh (0,7 kWh chlazení, 0,7 kWh oteplování) x 10000x 2 Kč/kWh 8 400 000 Kč ročně 5. podpora krátkého vodního cyklu, odpařených 300 litrů/m2 za rok znamená roční službu z 1 ha nivy: (300 litrů/m2) x cca 2,85 Kč (cena destil. vody) x 10000 = 8 550 000 Kč ročně Celkem služeb z 1 ha odvodněné pastviny 18 800 000 Kč ročně 138 Uvedené pilotní odhady pro jednotlivé typy ekosystémů ČR, vycházející z výsledků podrobného monitoringu toků energie a vody (Pokorný 2001, Eiseltová et al. 2007) potvrzují, že zdravý listnatý les s dostatkem vody je v klimatických podmínkách ČR klimaxovou podobou ekosystému, který samoorganizací zajišťuje optimum udržení vody a živin v krajině. Případová studie s odvodněnou pastvinou ukazuje, že umělé odvedení vody z krajiny výrazně snižuje potenciál účinnosti lokálního ekosystému v produkci základních služeb pro udržování životodárných podmínek. I přes účelové antropogenní zásahy však tento přírodě blízký ekosystém poskytuje každoroční služby ve výši téměř 2 tis. Kč z každého čtverečního metru. To jsou veličiny o tři řády vyšší než činí úřední ceny metru čtverečního luk a pastvin podle vyhlášky MF ČR č. 3/2008 Sb. Na tomto místě je třeba zdůraznit, že na zpevněných površích hodnota služeb ekosystémů tenduje k nulové hladině. V průběhu roku 2009 řešitelé rozpracovali přehled základních služeb pro vymezených 21 typů ekosystémů (se dvěma zbytkovými), které se navzájem liší intenzitou svých funkcí, intenzitou energo-materiálových toků, cyklů a zpětných vazeb (viz tab. 2.1). K této shrnující tabulce s přehledem služeb ekosystémů ČR je hned úvodem nutno poznamenat, že údaje, které uvádí jsou přibližnými průměrnými údaji, které se v konkrétním ekosystému mohou i dost výrazně odchylovat nahoru i dolů. Účelem tabulky tudíž není podat rešeršní přehled výsledků konkrétních měření (i když se o ně snažíme opírat), ale použít obvyklé veličiny, které v praxi fluktuují v často velkých rozsazích a to jen proto, abychom alespoň velmi orientačně dokázali odhadnout řád několika základních služeb zmíněných jedenadvaceti resp. třiadvaceti typů ekosystémů ČR. Je zřejmé, že vysoká vzájemná provázanost funkcí, cyklů a pozitivních i negativních zpětných vazeb, které v ekosystémech i mezi ekosystémy a prostředím trvale probíhají, nedává zatím možnost postihnout živý systém ekosystémů ČR výrazně přesnějším způsobem. Základním cílem bylo získat prvotní poznatek o řádu služeb, které ekosystémy ČR trvale produkují. Proto jsme volili vyjádření alespoň těch několika služeb, které se z pilotních hodnocení ukázaly jako určující. Z tabulky 2.1 vyplývá, že peněžní hodnota čtyř základních služeb (klimatizační, vodoretenční, kyslíková, biodiverzitní) ekosystémů ČR dosahuje hladiny 182 tis. mld. Kč, což v porovnání s ročním HDP ve výši 3706 mld. Kč (rok 2008) představuje téměř padesátinásobek (přesněji 49,3) ročního HDP. Jestliže porovnáme tento výsledek s propočteným odhadem hodnoty služeb biosféry, odvozeným z nákladů experimentu Biosféra 2 na úrovni pětisetnásobku ročního produktu, vidíme, že použití nákladů náhrad za jednotlivé kvantifikované služby snižuje celkový odhad o jeden řád a metodu náhradních nákladů tak značně přibližuje úrovním odhadů prováděných pomocí tradičních preferenčních metod. Trend sbližování výsledků obou hlavních metodických postupů je tedy zřejmý. Vlastní kvantifikace pro jednotlivé typy ekosystémů ČR pak ukazují, že z hlediska zvolených služeb nejhodnotnějšími ekosystémy jsou mokřady a ekosystémy listnatých lesů. Vzhledem k tomu, že podíl mokřadů činí jen 0,5 % z plochy ČR, potom určující roli v ČR mají listnaté lesy. S podílem 8,4 % výměry ČR tvoří téměř dvojnásobné služby (15,9 % z celkových služeb ekosystémů ČR). Pro porovnání lze zmínit hladinu služeb agroekosystémů, které při podílu 35 % na území ČR zabezpečují „jen“ 21 % služeb ekosystémů. Je zřejmé, že jejich primárním účelem je výživa lidí a tyto ekonomické přínosy jsou pro udržitelnost života lidského druhu determinující. Prakticky nulové či nule se blížící ekosystémové služby představují všechny podoby zpevněných povrchů. 139 Pro porovnávání ekonomických a ekologických aspektů území je účelné promítnout výsledky peněžních hodnocení biotopů ČR a následného hodnocení služeb ekosystémů do souhrnné tabulky 5.3 jednotlivých forem pokryvu území ČR (CLC položek), v níž jsou tyto výsledky porovnány s úředními cenami pozemků podle vyhlášky MF ČR č. 3/2008 Sb. o provedení některých ustanovení zákona č. 151/1997 Sb. o oceňování majetku: Tab. 5.3 Hodnoty biotopů, služeb ekosystémů a úředních cen území ČR v Kč/m2 LAND COVER 1:100000 1.1.1. Souvislá městská zástavba průměr Hodn. biotopů (BVM) Kč/m2 Hodnota ročních služeb ekos. Kč/m2 0 - 2,4 0 - 30 671 Body Hodnota Ekonom. ceny ekosystémů Vyhl. MFČR Kč/m2 13420 Kč/m2 35-2050 dle velik. obce 10,2 126 1950 39000 35-2050 dle velik. obce 0 - 2,9 0 - 33 806 16120 35-2050 dle velik. obce 1.2.2. Silniční a železniční síť s okolím 8,2 100 1468 29360 35-2050 dle velik. obce 1.2.3. Přístavy 8,3 98 1758 35160 35-2050 dle velik. obce 1.2.4. Letiště 11,9 148 2000 40000 35-2050 dle velik. obce 1.3.1. Oblasti současné těžby surovin 13,4 166 1087 21740 35-2050 dle velik. obce 1.3.2. Haldy a skládky 7,9 97 2488 49760 1.3.3. Staveniště 7,1 88 1061 21220 35-2050 dle velik. obce 1.4.1. Městské zelené plochy 19,3 238 2664 53280 35-820 dle velik. obce 1.4.2. Sportovní a rekreační plochy 18,8 232 1993 39860 1-10 2.1.1. Nezavlažovaná orná půda 11,2 138 1555 31100 2-10 2.2.1. Vinice 15,2 188 2229 44580 42 2.2.2. Sady, chmelnice a zahradní plantáže 14,2 175 2216 44320 42 2.3.1. Louky a pastviny 20,8 257 2565 51300 2.4.2. Směsice polí luk a trvalých plodin 14,1 174 2134 42680 2.4.3. Zemědělské oblasti s přiroz.vegetací 21,5 266 2507 50140 3.1.1. Listnaté lesy 40,7 503 3906 78120 30 Roční sl. 3780 3.1.2. Jehličnaté lesy 26,2 324 3118 62360 22 Roční sl. 2500 3.1.3. Smíšené lesy 28,5 352 3275 65500 26 Roční sl. 3100 3.2.1. Přírodní pastviny 33,0 408 2749 54980 3 3.2.2. Stepi a křoviny 53,0 655 3326 66520 1 3.2.4. Přechodová stadia lesa a křovin 23,5 291 2689 53780 1 3.3.2. Skály 39,8 492 2697 53940 1 4.1.1. Mokřiny a močály 33,5 414 4002 80040 1 Roční sl. 3000 4.1.2. Rašeliniště 53,3 659 4501 90020 1 5.1.1. Vodní toky 23,1 286 3857 77140 7 5.1.2. Vodní plochy 18,7 231 3712 74240 7 1.1.2. Nesouvislá městská zástavba 1.2.1. Průmyslové a obchodní areály 1 dle okresů Roční sl. 1880 s regul. tokem 1-10 dle okresů 1-5 1-5 dle okresů Pramen: vlastní propočty Z tabulky 5.3 v prvé řadě vyplývá protichůdnost trendů v samoorganizovaném fungování přírody na straně jedné, na straně druhé pak trendů v jejích přeměnách lidmi ve vlastní prospěch. Příroda z nulových hodnot antropogenně znehodnocených biotopů dokáže prostřednictvím samoorganizovaných sukcesních procesů během kratšího (u vodních biotopů) či delšího období vytvořit biotopy s maximálními hodnotami, které zajišťují nejvhodnější prostředí pro maximalizaci služeb ekosystémů udržujících podmínky pro život. Naproti tomu lidé ve svých ekonomických a spekulačních aktivitách přeměňují dosud téměř bezplatné přirozené ekosystémy (v ČR symbolicky oceňované 1 Kč/m2) na zastavěná a antropogenně 140 jinak přeměněná území, kterým přidělují nejvyšší tržní hodnoty. Společnost tím ovšem ztrácí hodnoty služeb ekosystémů, které řádově přesahují veškeré utilitární ekonomické hodnoty. Je proto potřebné intenzívně šířit informace o skutečné úloze ekosystémů, aby si lidé v co nejkratší době uvědomili, že služby ekosystémů představují v peněžním vyjádření hodnoty, které jsou až o několik řádů vyšší než ekonomický prospěch fyzických či právnických osob plynoucí z „rozvoje území“, tj. z přeměny přirozených ekosystémů na antropogenizovanou podobu území s omezenou či neexistující vegetací a s vodou odvedenou co nejrychleji z krajiny. Přitom tyto peněžně velmi vysoké služby přírodních ekosystémů jsou jen velmi omezeně nahraditelné technickými způsoby (hráze, přehrady, klimatizace atd.) a jejich náhrada, jak dokládá výše uvedený propočet, je velmi drahá. Z prohlubujícího se poznání základních vývojových procesů vývoje Země a života, stále jasněji vyplývá, že již mnoho lidských civilizací zmizelo proto, že nedokázaly udržet přirozenou krajinu, která je výsledkem stovek milionů let trvajícího nastavování základní rovnováhy autotrofních a heterotrofních ekosystémů. Upřesňování takových experimentálních kvantifikací bude nesporně přínosné i v mezinárodním kontextu, protože hodnocení služeb ekosystémů se stalo předním tématem světové vědecké komunity (viz např. projekt IUCN k platbám za služby lesních ekosystémů). Při dalších pracích je třeba zejména respektovat systémový charakter ekosystémů a jejich samoorganizovaný vývoj. Podle systémového pohledu jsou zásadními vlastnostmi organizmu nebo živého systému vlastnosti celku, které nemá žádná jeho část. V systémovém resp. ekosystémovém pohledu mohou být vlastnosti částí pochopeny jen z organizace celku. Každý organismus je sám o sobě složitým ekosystémem, složeným z množství menších organizmů, nicméně samoorganizací harmonicky integrovaným do fungování celku (Capra 2004, Pokorný 2001). Základní podobu této samoorganizace ekosystémů představuje přirozená tendence vývoje vegetace směrem ke klimaxové podobě, která je charakteristická maximální schopností udržení vody a živin v krajině pomocí kombinace klimaxové vegetace (v ČR především vegetace opadavého listnatého lesa) s krátkými vodními cykly (Ripl 2003). V tomto smyslu bude rovněž třeba začít přehodnocovat i úlohu zemědělství v krajině tak, aby byly optimálně sladěny produkční služby zemědělství s udržením živin a vody v krajině (Seják et al. 2008). 5.5 Závěry Zdravé ekosystémy (s dostatkem vody a vegetace) jsou ve své klimatizační a retenční službě (zadržení vody a živin) schopny využít až asi 80-90 % dopadajícího slunečního záření, zatímco v produkci biomasy využívají jen necelé 1 % tohoto záření. Pro zmírňování dopadů globálního oteplování lze jako první předpoklad úspěšné revitalizace přírody a krajiny spatřovat v co nejrychlejším návratu vody do jeho povrchových vrstev a souběžný návrat vegetace zakládající postup k její klimaxové podobě, ke zdravému agroenvironmentálnímu využívání či jiným formám ekologicky a ekonomicky vyváženého budoucího využívání území České republiky. Povinnost návratu vody a vegetace do povrchových vrstev území musí být promítnuta do všech projektů spojených se vznikem ekologické újmy. V tomto smyslu nový zákon o předcházení ekologické újmě se musí vztahovat nejenom na vybrané části zvláště chráněných území, ale na celé území České republiky. Jen tak lze účinně a relativně velmi levně zmírňovat dopady při pokračování tendencí globálního oteplování. 141 Kap. 6 Možnosti právní úpravy oceňování služeb ekosystémů v ČR 6.1 Úvod: zadání, cíl Zadání z projektu doslova zní „návrh legislativního zakotvení opatření omezujících snižování plnění ekosystémových funkcí biotopů“. Konkrétní provedení popsané v této kapitole má oproti zadání určité důrazy a omezení. Pro přehlednost a kvůli souvislostem připomínáme několik aktualit a obecnějších okolností, které jsou ovšem podrobněji rozebrány jinde. Předmětem našeho zájmu je v zásadě Česká republika. Širší záběr nebo sousední a jiné státy, případně Evropská unie slouží pro zasazení do kontextu, pro srovnání a inspiraci. Paradigmatický posun od funkcí ke službám je primárně popsán v předchozích kapitolách. Zatímco koncept funkcí spočívá plně na půdě přírodních věd, úvahy o službách, které těmito funkcemi ekosystémy lidstvu (člověku, lidskému společenství) poskytují, přecházejí i do věd společenských. Pouhé překlopení – změna pojmu a hlediska z funkcí na služby- by nebylo možné bez zásadních zjednodušení a ztrát. Tým řešitelů projektu se naopak snaží o komplexní (snad dokonce holistický), multidisciplinární přístup. Klasická ani neoliberální ekonomická teorie dosud koncept ekosystémových služeb neuvažuje. Soudobé pojetí „založili“ Costanza et al. (1997) a Daily a kol. (1997), pro městské prostředí pak rozpracovali např. Bolund a Hunhammar (1999). Široké publicity a přijetí přístupu využívajícího pojem ekosystémových služeb se dostalo díky zprávě Millenium Ecosystem Assessment (MEA 2005). Různé, někdy i principiální kritiky ovšem toto pojetí provázejí od samého počátku (např. Toman 1998). V českém prostředí zatím spíše střídmým aktivitám (více v odd. 2) oponuje z neoliberálních pozic například poradce prezidenta Václava Klause M. Petřík (2008). V souladu se zaměřením projektu necháváme stranou zejména direktivní (případně některé jiné, například osvětové) druhy opatření a soustředíme se na ekonomické nástroje. Někteří profesionální ochránci životního prostředí obecně (a přírody zvlášť) odmítají jejich širší využívání z principiálních důvodů. Australští autoři Reeson a Tisdell (2008) provedli experiment, jehož výsledky poukazují na riziko, že zavedení ekonomických (tržních) nástrojů na financování veřejných statků může vést k „převedení“ dosud převládajícího „etického“ přístupu (s prvky společenské zodpovědnosti, altruismu apod.) na přístup „tržní“, výrazně upřednostňující soukromý profit před jakýmikoliv jinými ohledy. Přesto jsme přesvědčeni, že v současných podmínkách veřejné správy v ČR, především v oblasti povolovacích řízení podle stavebního zákona (č. 167/2006 Sb., v platném znění) a předpisů souvisejících (například zákona o posuzování vlivů na životní prostředí č. 100/2001 Sb., v platném znění) může být zavedení rutinního oceňování ekosystémových služeb jednoznačným přínosem, t.j. s efektem ochrany (příp. „omezení snižování“) těchto služeb, respektive funkcí, které tyto služby podmiňují. Aktuálně nás v našem snažení povzbudily závěry jednání rady ministrů životního prostředí členských států Evropské unie 25.června 2009: rada výslovně „uznává potřebu vyvíjet nástroje a politiky ke správnému oceňování ekosystémových statků a služeb a zlepšit využívání ekonomických pobídek, jako jsou například tržně orientované nástroje, k udržitelnému využívání služeb ekosystémů1. Rada přitom vycházela z návrhů Evropské 1 „RECOGNISES the need to develop tools and policies to properly value ecosystem goods and services and to make better use of economic incentives for the sustainable use of ecosystem services such as through marketbased instruments“ (2953rd ENVIRONMENT Council meeting, Luxembourg, 25 June 2009, Information Note No. 11412/09) 142 agentury pro životní prostředí (EEA), jak je přednesla ředitelka EEA Jacqueline McGlade na konferenci „Ochrana biologické rozmanitosti po roce 2010“, která se konala 27.-28..dubna 2009 v Athénách. Přísně vzato, citované zadání by mohlo zahrnout podstatnou část celé politiky ochrany životního prostředí, protože naprostá většina právních předpisů týkajících se životního prostředí více či méně působí v uloženém směru. Působí však spíše méně, protože plnění mnoha ekosystémových funkcí mnoha ekosystémů v ČR se v uplynulých letech snižuje. K tomu sice chybí ucelený kritický přehled, ale dílčí existující zprávy tomu nasvědčují (např. vládní Zpráva o životním prostředí v r. 2007, OECD Zpráva o politice, stavu a vývoji životního prostředí. Česká republika, 2005 a nejnověji Zpráva o stavu české přírody a krajiny v roce 2009, kterou připravilo MŽP v listopadu 2009). Návrh nemusí zahrnovat nutná (inherentní, povinná, automatická) rozhodnutí aniž být omezen na využívání mechanismů trhu. Základním úkolem navrhovaných nástrojů (resp. obecně vzato institutů) je zajistit účinnější informovanost při rozhodování administrativním, kvazitržním nebo i čistě tržním. Základem pro to je „ocenění“ vybraných služeb ekosystémů, které umožní kvantifikovat nejen případnou újmu (jakkoliv je to v podmínkách ČR aktuálně naléhavější, viz také předchozí odstavec), ale i prospěch. Teprve na základě ocenění bude možné stanovovat „škody“, „úhrady“ a podobně. V první řadě jde „jen“ o kodifikaci samotného institutu (a metody) oceňování. Právní předpisy týkající se životního prostředí (resp. legislativu) ani společnost jako celek totiž nepovažujeme za natolik připravené na tak radikální změnu, jako tomu bylo např. na počátku 90. let. Tehdy se podařilo provést do určité míry podobný proces kodifikace nového, originálního nástroje ochrany přírody krajiny, nezaložený na transpozici unijní legislativy. totiž územních systémů ekologické stability. Jeden z jejich duchovních otců, doc. A. Buček, zhodnotil tento proces se čtrnáctiletým odstupem takto: „Tehdy šlo o šťastnou souhru okolností. My jsme měli připravenou metodiku, na prvních realizacích jsme mohli ukázat, jak to vypadá a funguje. Ministrem životního prostředí byl Ivan Dejmal, který ÚSES znal a pokládal za rozumné. Dostaly se tedy do zákona. Pochybuji, že by dnes něco podobného prošlo.“ (Sedmá generace, č. 6/2006). 6.2 Literární rešerše Podobně jako v předchozím oddílu se zde omezíme na vybrané důležité zdroje. Základní přehled poznatků a zkušeností do r. 2003 shrnuli Seják, Dejmal a kol. (2003, 35 – 41). Následující text jednak doplňuje uvedený přehled o aktuální vývoj a publikace, jednak popisuje způsob a míru návaznosti na první komplexní návrh právní úpravy (Seják, Dejmal a kol 2003, 397 – 419) i naopak případné odlišnosti (a jejich zdůvodnění). Anotovanou bibliografii mezinárodních publikací nedávno zpracoval na vysoké úrovni D. Huberman (2008), takže v dalším se soustředíme především na situaci v ČR. V evropském kontextu je třeba se podrobněji zmínit o společné iniciativě Evropské komise a Programu OSN pro životní prostředí (UNEP) The Economics of Ecosystems and Biodiversity (TEEB). Podle politického „zadavatele“, komisaře pro životní prostředí Stavrose Dimase je jejím cílem „upozornit na globální ekonomický přínos biodiverzity i na náklady spojené s její ztrátou a degradací ekosystémů“ (TEEB 2008, 3). Vedoucí prováděných studií ale nechtějí jen upozornit, nýbrž také „prosadit lepší pochopení skutečné ekonomické hodnoty služeb ekosystémů a nabídnout ekonomické nástroje, které tuto hodnotu plně respektují“ (TEEB 2008, 9). Práce začaly v létě 2007 a mají vyvrcholit publikací závěrečné zprávy v říjnu 2010. 143 Publikace TEEB (2008) shrnuje výsledky první fáze, která zahrnovala pět následujících studií: název autoři CENA POLITICKÉ PASIVITY (COPI): PŘÍPAD NESPLNĚNÍ CÍLE BIODIVERZITY PRO ROK 2010 Braat, L. (Alterra) a ten Brink, P. (IEEP) a kol., PŘEHLED EKONOMIE ÚBYTKU BIODIVERZITY: ZKOUMÁNÍ DOPADU VĚDECKÝCH POZNATKŮ Balmford, A., Rodriguesová, A. (University of Cambridge), Walpole, M. (WCMC), ten Brink, P., Kettunenová, M. (IEEP) a Braat, L. a de Groot, R. (Alterra), PŘEHLED EKONOMIE ÚBYTKU BIODIVERZITY: EKONOMICKÁ ANALÝZA A SYNTÉZA Markandya, A., Nunes, P.A.L.D. (FEEM), Brauer, I. (Ecologic), ten Brink, P. (IEEP), a Kuik, O. a Rayment, M. (GHK) STUDIE O EKONOMII OCHRANY LESNÍ BIODIVERZITY Kontoleon, A. a kol., University of Cambridge, Katedra ekonomie krajiny EKOSYSTÉMOVÉ ÚČETNICTVÍ PRO HODNOCENÍ NÁKLADŮ SOUVISEJÍCÍ S ÚBYTKEM BIODIVERZITY: RÁMEC A PŘÍPADOVÁ STUDIE PRO POBŘEŽNÍ MOKŘADY VE STŘEDOZEMÍ EEA – Evropská agentura pro životní prostředí Přestože v názvu iniciativy stojí vedle sebe souřadně ekosystémy a biodiverzita, studie se soustředí spíše na biologickou rozmanitost a z existujících ekosystémů více na ty z pohledu ochrany přírody cenné. V tomto smyslu se ohnisko TEEB poněkud liší od zaměření řešeného projektu. Ohromný význam ovšem má rozsáhlá rešeršní či „metastudijní“ aktivita (studie Kontoleona a kol. je takovou „metastudií“ - kritickým, syntetizujícím přehledem literatury) a také zodpovědná a uvážlivá orientace na politiky jako důležitou „cílovou skupinu“ iniciativy. Rozvrh práce na bezmála čtyři roky vede k tomu, že v dílčí oblasti oceňování byl zatím navržen jen poněkud obecný, dosud blíže neupřesněný „oceňovací rámec“ (TEEB 2008, 38 – 43), který zatím ani náznakem neřeší konkrétní problémy případné právní úpravy. Ve druhé fázi iniciativy se plánuje studium stávající oceňovací literatury a na jeho základě vývoj metodiky výběru oceňovacích technik. Oceňovací postupy by měly být použitelné pro většinu terestrických ekosystémů a výstupy (jejich uspořádání, dostupnost, proveditelnost a celková účelnost) by měly být co nejvíc přizpůsobeny potřebám konečných uživatelů. Bude také prověřen a zveřejněn soubor politických nástrojů pro politiky i úředníky, který s pomocí správně nastavené ekonomie podpoří reformu politiky a hodnocení ekologických vlivů (TEEB 2008, 5). Oproti komplexním cílům, zformulovaným v zadání řešeného projektu (viz úvodní oddíl), je většina dosavadních výzkumů, návrhů a jiných souvisejících aktivit různými způsoby omezená: v rozsahu územním a společenském, tj. jsou závazné jen pro někoho a jen na velmi dílčím území, zahrnují často jen jednu ze všech prakticky ocenitelných služeb ekosystémů (vodní režim, sekvestrace uhlíku, biologická rozmanitost apod.), případně se týkají jen jednoho typu ekosystému. V globálním měřítku se v souvislosti s klimatickými změnami (konkrétně s vysokým významem, který je přikládán zásobám a tokům uhlíku resp. oxidu uhličitého) v současné době rychle rozvíjí úsilí o omezování emisí z odlesňování a poškozování lesů (Reducing emissions from deforestation and forest degradation, REDD). Zdá se (podle pracovního 144 dokumentu FCCC/AWGLCA/2009/INF.2), že v této dílčí problematice politické úsilí poněkud předbíhá stav poznání a odborné pozadí. Přehled tohoto stavu včetně nedostatků, omezení a podmíněností podává L. Milesová (Miles 2007). Dílčí studii ochoty platit v zájmu REDD provedli v Ženevě Baranziniová, Faustová a Huberman (2008) s nepříliš povzbudivými výsledky. Soustředili se na metodu „ochota platit“ (WTP), ale srovnali i dva možné (hypotetické) nástroje, totiž dobrovolné příspěvky do mezinárodního fondu, spravovaného nejspíš nějakou organizací při OSN a novou daň uvalenou např. na produkty z tropických lesů. V souladu s výsledky předchozích podobných studií byla ochota platit prostřednictvím „tvrdého“ nástroje (daně) nižší. Mezinárodní rozměr není v dosavadních případových studiích úplně opomíjený, ale zdá se, že do značné míry má jen úlohu politického ospravedlnění a odborného podložení rozvojové spolupráce (pomoci). Naprosto převládají lokální a regionální případové studie a naopak nápadně chybějí kodifikované systémy na národní úrovni. Zaznamenáníhodnou výjimkou jsou Spojené státy americké s několika takovými systémy fungujícími i více než deset let, zaměřenými především na vodu, tedy s omezením typu b) (Ruhl, Kraft a Lant 2007). V mnoha částech světa včetně tzv. vyspělých států existují systémy ekonomických nástrojů ochrany mokřadů – pro USA např. Ruhl, Kraft a Lant (2007, 193-197 a 213-221, pro Nizozemsko Almaši 2005 nebo Smit, H., P. Luttik & G. Boosten, 2005. V ČR patrně i z historických důvodů byla dosud větší pozornost věnována lesům: Vyskot 2003 a desítky jeho konkrétních „finančních vyjádření škody a újmy na životním prostředí v důsledku těžební činnosti v lesních porostech“ resp. „posouzení a vyhodnocení újmy na funkcích lesů“, dále Krečmer 2006, Melichar 2008 aj. Ekonomie hlavního proudu ani v ČR koncept ekosystémových služeb dosud neakceptovala. Snad i proto Moldan v kompendiu Podmaněná planeta (Moldan 2008) jenom obhajuje povahu služeb ekosystémů („přírodních služeb“) jako veřejných statků – ale nenavrhuje nic k jejich oceňování. Pouze zdůrazňuje význam vlastnictví – především soukromého- biotopů pro správu ekosystémů resp. obecně přírody. Přitom právě on respektive pracoviště, které vede, se zasloužilo o propagaci MEA v českém prostředí a má i dílčí přímé zkušenosti s oceňováním (Melichar 2008). Pro praxi je vzhledem k dostupnosti v češtině doporučeníhodnou (protože je bohatým zdrojem postupů, technologií a strategií jak ekosystémové služby chránit) monografie Přírodní kapitalismus (Hawken, Lovins a Lovinsová 2003). Autoři vysvětlují na mnoha příkladech z praxe, jak lze ekosystémy a jejich často nedoceňované služby vynalézavě chránit na základě toho, že je to ekonomicky velmi výhodné. Činí tak návrhem „integrovaného projektování“, které překonává hledisko, že priority ekonomické, sociální a environmentální navzájem soutěží nebo se dokonce vylučují. Integrovaným projektováním se prioritních cílů ekonomických, sociálních i environmentálních dosahuje simultánně v celé společnosti a na každé úrovni. Podmínkou je (d-)ocenění služeb ekosystémů a zastavení jejich destrukce. V ČR se sice na několika pracovištích a v několika kolektivech pěstuje ekologická a environmentální ekonomie, ale konkrétně dílčí problém oceňování služeb ekosystémů byl spíše na okraji zájmu. Soustavně se jím –a obzvlášť jeho možným praktickým využitím včetně právní úpravy- zabývá prakticky jen tým doc. Sejáka (Falukta životního prostředí UJEP v Ústí nad Labem a další instituce), Centrum pro životní prostředí Univerzity Karlovy v Praze (CŽP – Moldan, Melichar a další) a konečně Ústav ochrany a tvorby krajiny Fakulty lesnické a dřevařské Mendelovy lesnické a dřevařské univerzity v Brně (ÚTOK LDF MZL, 145 Vyskot), které ostatně více (ÚTOK LDF MZLU) či méně spolupracují, viz samotné složení řešitelského týmu tohoto projektu. Dále předložené návrhy –tak jako celý řešený projekt- navazují na projekt MŽP č. VaV/610/5/01 „Porovnání přístupů v oceňování vybraných částí přírody v ČR a Evropské unii s cílem sjednotit tento přístup“. Jeho závěrečná zpráva zahrnuje i návrh legislativního zakotvení ekologické újmy (Seják, Dejmal a kol., 2003, 397 – 419). Tento návrh je komplexní a precizní. Pochopitelně v rámci tehdejší prací pojímá ekologickou újmu jen jako oceněnou zápornou změnu (poškození) biologické rozmanitosti a tedy nezahrnuje ostatní služby ekosystémů. V dalších návrzích přebíráme, nepřebíráme nebo modifikujeme následující principy, pojmy a nástroje: a) zatím nekodifikujeme úhradu způsobené újmy (viz závěr úvodního oddílu), protože k tomu neexistuje širší politická a úřední vůle ani shoda mezi zainteresovanými odborníky (právníky, ekonomy, ekology), b) Oceňování a úhrada jen nelegálního nebo i právního jednání – naopak vzhledem k účelu směřujeme jednoznačně i k oceňování důsledků právního jednání. V této věci existuje rozpor mezi paragrafy 10 a 27 zákona č. 17/1992 Sb., o životním prostředí, ale ten není předmětem dále uvedených návrhů. Vztah k zákonu č. 167/2008 Sb., o ekologické újmě, (stran předmětu, terminologie apod.) je naopak těsný a komplikovaný, viz dále. c) Všeobecná (generální) povinnost prevence resp. zabránění vzniku újmy – to je sice logické a důsledné, ale z hlediska hlavního účelu ne nutné. d) Povinnost obnovy a až následně náhradní opatření – dtto e) Podklady (metody zjišťování údajů) – v původním návrhu je kodifikována potřeba zvláštního průzkum (se zvláštní autorizací, viz dále), případně využití výsledků jiných, ale vždy kvalifikovaných, náročných průzkumů. V mezičase ale bylo dokončeno mapování biotopů pro potřeby soustavy Natura 2000 a také metodiky jeho revizí a aktualizací (Härtel, Lončáková a Hošek 2008; Hošek, Zárybnický, Škapec, Chobot a Zohorna 2008), takže pro podobnou regulaci nevidíme důvod. I proto postačí, bude-li kvalita podkladů zajištěna v předpisech nižší právní síly. f) Autorizaci až na další nezavádíme. Předpokládáme takové formulace (a míru podrobnosti) metodických postupů, aby nebyly zneužitelné a obejitelné, resp. aby zneužití nebo obejití dokázal identifikovat průměrný úředník příslušného orgánu ochrany přírody a krajiny, ochrany ZPF apod. Funkce autorizací v praxi ochrany přírody a krajiny v ČR je nejednoznačná. g) Ochrana zemědělského půdního fondu (ZPF) – protože zatím neupravujeme institut úhrady, navrhujeme oceňování újmy na ekosystémech samostatně upravit pro potřeby stanovení výše odvodů za zábor ZPF v příslušném zvláštním zákonu. Obdobně u záboru PUPFL (pozemků určených k plnění funkcí lesa), ale předběžně nenavrhujeme nově právně upravit újmu na lesních ekosystémech (pokud k tomu nemá nějaký podnět prof. Vyskot). h) Vydání metodiky formou vyhlášky MŽP – tento postup by byl odůvodněný jen za určitých okolností (viz dále), ale není nezbytný. I forma předpisu s nižší právní silou by v tomto stádiu mohla být dostatečná. 146 6.3 Návrhy změn a doplňků relevantních právních předpisů Výchozí poznámky: • Využíváme koncept ekosystémových služeb podle Millenium Ecosystem Assessment (MEA 2005). Pragmatický výběr deseti služeb (Příloha č. 1) k oceňování podle navrhované zákonné úpravy odráží pohled jednak na středoevropské přírodní a společenské podmínky, jednak na dosavadní výzkumy (včetně modelových výpočtů). • Terminologie: Při jakémkoliv jiném řešení než je změna zákona o ekologické újmě (přeformulování, rozšíření předmětu a definice) navrhujeme používat pojem „újma na ekosystémech“. Pojem ekologická újma byl do českého právního řádu uveden v zákoně č. 17/1992 Sb., o životním prostředí, ale ve zřetelně jiném vymezení se používá v zákoně č. 167/2008 Sb., o ekologické újmě. Systematická rozvaha vedla k identifikaci čtyř nástrojů, využitelných ke kodifikaci oceňování služeb ekosystémů: I. nový nástroj v zákoně č. 114/1992 Sb., o ochraně přírody a krajiny; II. povinná součást dokumentace vlivů na životní prostředí (EIA/SEA) podle zákona č. 100/2001 Sb., o posuzování vlivů na životní prostředí; III. stanovení výše odvodů za odnětí půdy ze zemědělského půdního fondu (zákon č. 334/1992 Sb.) resp. poplatků za odnětí pozemků plnění funkcí lesa (zákon č. 289/1995 Sb.); IV. rozsáhlé změny a doplňky z. č. 167/2008 Sb. o ekologické újmě. Jejich vzájemný vztah není nikterak jednoduchý – nástroje č. 2 a 3 mohou působit v zásadě i samostatně; pro další rozvinutí jsou nejvhodnější nástroje č. 1 a 4, které by přitom jen velmi obtížně mohly existovat zároveň. Naopak při zakotvení v zákonech podle č. 1 nebo 4 by bylo vhodné je pojímat jako speciální a při používání metod oceňování při posuzování vlivů na životní prostředí a při stanovování výše odvodů a poplatků na ně odkazovat. Existuje i jedna v podstatě „nelegislativní“ možnost: publikovat metodiku oceňování a propagovat ji cíleně mezi soudními znalci (a i když to možná zní cynicky, i mezi poškozenými). V občanskoprávních sporech by to asi bylo snazší než ve věcech trestních. Text by musel být dostatečně atraktivní, srozumitelný a použitelný. 6.3.1 Nový nástroj v z. č. 114/1992 Sb. Na základě návrhu z projektu „Porovnání přístupů v oceňování vybraných částí přírody v ČR a Evropské unii s cílem sjednotit tento přístup“ (Seják, Dejmal a kol. 2003). byla zpracována nová verze, a to v intencích naznačených v předchozích oddílech, tedy jednak stručnější a liberálnější, jednak rozšířená na všechny ekosystémové služby. Znění celého návrhu je pro přehlednost uvedeno v příloze č. 2. Komentář: vzhledem k faktickému obsahu ekosystémových složek je začlenění do zákona o ochraně přírody a krajiny nanejvýš logické. Pro naznačenou úpravu –oproti, dejme tomu, nástroji č. 4, tedy ekologické újmě ve smyslu zákona č. 167/2008 Sb.)- svědčí skutečnost, že se jedná o nástroj „národní“ (vnitrostátní, dosud a zřejmě ještě po několik příštích let nezaložený komunitárním právem EU). Nejsystémovějším řešením by bylo zahrnutí úpravy oceňování služeb ekosystémů do nového zákona o ochraně přírody a krajiny, 147 který se s různou intenzitou připravuje už několik let. Návrh v příloze č. 2 je ale vztažen k zákonu č. 114/1992 Sb. především kvůli operativnosti. S ohledem na obvyklé okolnosti legislativního procesu nelze jednoznačně stanovit, zdali by byla vhodná novelizace vládním anebo poslaneckým (případně jiným, viz zákonodárná iniciativy zakotvená v čl. 41 odst 2) Ústavy ČR) návrhem. Obzvlášť při výběru tohoto nástroje je ale důležitá popularizace celého konceptu oceňování ekologický služeb v resortu MŽP a především na samotném ministerstvu. 6.3.2 Povinná součást dokumentace EIA/SEA Návrh je pojednán jako samostatný, tedy bez předpokladu zakotvení metody oceňování služeb ekosystémů v jiném zákoně, např. z. č. 114/ 1992 Sb. nebo z. č. 167/2008 Sb. Jádrem je změna resp. doplnění příloh č. 4 (Náležitosti dokumentace) a č. 9 (Náležitosti vyhodnocení koncepce z hlediska vlivů na životní prostředí a veřejné zdraví) k zákonu č. 100/2001 Sb. Návazně by bylo vhodné vydat metodiku oceňování služeb ekosystémů formou vyhlášky MŽP, takže součástí legislativního zásahu je i doplnění příslušného zmocnění mezi ostatní společná ustanovení v § 23 cit.z. U územně plánovací dokumentace je potřeba doplnit přílohu č. 5 k vyhlášce č. 500/2006 Sb. (o územně analytických podkladech, územně plánovací dokumentaci a způsobu evidence plánovací činnosti). Pro Politiku územního rozvoje ČR je třeba doplnění § 35 odst. 2) stavebního zákona (č. 183/2006 Sb.) – Aktualizace politiky územního rozvoje. Navržené změny: IIa. Novela zákona č. 100/2001 Sb.: 1. V § 23 se doplní nový odst. 11) a další se přečíslují: „Ministerstvo stanoví vyhláškou metodu oceňování služeb ekosystémů při zpracování dokumentace podle § 8 a vyhodnocení podle § 10e, odst. 3) tohoto zákona, případně při jiných úkonech podle jiných právních předpisů“. 2. V příloze č. 4 se v části D oddílu I doplňuje bod 10. „Ocenění změn služeb ekosystémů.“ 3. V příloze č. 9 se doplňuje nový bod 7. „Ocenění změn služeb ekosystémů“ a následující body se přečíslují. IIb. Novela vyhlášky č. 500/2006 Sb.: V příloze č. 5 se doplňuje nové písm. C. „Ocenění změn služeb ekosystémů3.“ a nová poznámka pod čarou č. 3 3 § 23 odst. 11 zákona č. 100/2001 Sb., o posuzování vlivů na životní prostředí a následující písmena se přeznačí a následující poznámky pod čarou se přečíslují. IIc. Novela zákona č. 183/2006 Sb.: V § 35 odst. 2) se doplňuje nové písmeno c) „ocenění změn ekosystémových služeb včetně stanovení rozsahu, v jakém byly tyto změny způsobeny plněním úkolů politiky územního rozvoje“ a následující písmena se přeznačí. Při komplexním zavedení metody oceňování služeb ekosystémů (zde ve smyslu kodifikace do zákona č. 114/ 1992 Sb.) by se použila mírně odlišná formulace. Bod 1. novely z. č. 100/2001 Sb. by nebyl nutný a následující body by odkazovaly na z.č. 114/1992 Sb.: „Ocenění služeb ekosystémů podle zvláštního právního předpisu1“ 148 1 §§ 67a a 67b zákona č. 114/1992 Sb., o ochraně přírody a krajiny, v platném znění. Komentář: Metoda je tak povinná pro záměry a koncepce posuzované podle příslušného zákona a pro zásady územního rozvoje (krajů) a územní plány (obcí). Tato varianta je obzvlášť vhodná pro postupné zavádění. Teprve podle zkušeností z praxe by mohlo v dalších letech následovat rozšíření oceňování služeb ekosystémů i pro jiné situace, zejména pro pořizování regulačních plánů (§§ 61 – 75 stavebního zákona) a při územním rozhodnutí (§§ 76 – 96 stavebního zákona). Metodickou výhodou je dosavadní praxe při posuzování vlivů na životní prostředí, kdy se více či méně formalizovaně používá multikriteriální analýza, do které lze oceňování služeb ekosystémů velice snadno a organicky (ve srovnání např. se správním řízením) začlenit. III. stanovení výše odvodů za odnětí půdy ze zemědělského půdního fondu resp. poplatků za odnětí pozemků plnění funkcí lesa Vzhledem ke složitosti zákonných nástrojů ochrany zemědělského fondu uvádíme hlavní prvky navrhované novelizace zákona č. 334/1992 Sb., o ochraně zemědělského půdního fondu, nikoliv její paragrafové znění. Hlavní navrhovaná změna se týká stanovení výše odvodů za odnětí půdy ze zemědělského půdního fondu. • V příloze zákona se zrušují části B a C (Faktory životního prostředí, které budou negativně ovlivněny odnětím půdy ze zemědělského půdního fondu a ekologické váhy těchto vlivů a Důvody ke snížení základní sazby odvodů za odnětí půdy ze zemědělského půdního fondu. • Část D přílohy zákona se mění v tom smyslu, že k tzv. skutečné výši odvodu (stanovené dosavadním, resp. po zrušení částí B a C zjednodušeným postupem) se přičte záporná hodnota částky vypočtené jako ocenění předpokládaných změn služeb ekosystémů. • Bude potřeba promyslet a upravit postup v případech, pokud by byla výsledná částka záporná. • Suspenze odvodů upravená v odstavcích 3) až 6) § 11 zákona se bude vztahovat pouze na tzv. skutečnou výši odvodu. Složka odvodu určená jako ocenění předpokládaných změn služeb ekosystémů se stanoví i v těchto případech a odvody se předepíší. • Pokud nebude změna součástí komplexní úpravy, do § 17 se doplní nové písm. i), kterým se zmocní MŽP k vydání metodiky oceňování formou vyhlášky. Případně – alternativně- ve stejném smyslu doplní nové písm. g) v § 22. V případě komplexní změny se na metodiku oceňování kodifikovanou v jiné, zákoně (nejspíš č. 114/1992 Sb., o ochraně přírody a krajiny) jen odkáže v postupu upraveném v části D přílohy zákona. • Podle zkušeností po uplatnění výše uvedených změn by jistě bylo možné zvážit zapracování metody oceňování služeb ekosystémů i při postupu podle §§ 2, 6 a 7, tedy při změnách kultur zemědělské a nezemědělské půdy, při zpracování návrhů na stanovení dobývacích prostorů a při zpracování zadání staveb. Teoreticky by bylo možné tento nástroj připravovat a používat souběžně s č. 2 (posuzování vlivů na životní prostředí, EIA/SEA). Podle dosud platné úpravy jsou předepisované odvody v rozsahu cca 20 – 76 tisíc Kč/ha podle bonity. V současné době projednává sněmovna parlamentu ČR návrh novely příslušného zákona, který odvody zvyšuje cca 1,6x až 2,8x. Podle předběžných propočtů (Seják – ústní sdělení) poskytuje každý hektar zemědělské půdy ekosystémové služby v hodnotě řádově (nízkých) desítek miliónů Kč, přesněji 13-23 000 000 Kč. 149 Obdobně by mohla být změněna příloha zákona č. 289/1995 Sb., lesního zákona. K poplatku za odnětí pozemků plnění funkcí lesa vypočtenému podle dosavadního postupu se přičte částka vzniklá výpočtem ocenění předpokládané změny plnění služeb ekosystémů na dotčených pozemcích. Zároveň bude možné snížit hodnotu tzv. faktoru ekologické váhy lesa a výrazně snížit počet odlišených kategorií lesa pro tento účel (v téže příloze). Bylo by konzistentní vztáhnout výjimky ze zpoplatnění uvedené v § 17 odst. 2 cit. z. jen na složku poplatku určovanou dosavadním postupem, ne na složku odpovídající ztrátě služeb ekosystémů. 6.3.4 Změny a doplňky zákona č. 167/2008 Sb. o ekologické újmě • • • • • • • • • IVa. Vybrané prvky nutné novelizace z. č. 167/2008 Sb. o ekologické újmě § 1, 1, předmět úpravy – ne jen zapracování příslušného předpisu Evropské unie, ale i úprava ochrany plnění ekosystémových funkcí biotopů (dále též „služby ekosystémů“) a oceňování služeb ekosystémů. § 1, 3, výjimky z působnosti zákona – zvážit vypuštění písm. c) (činnosti, na které se vztahuje Smlouva o založení Evropského společenství pro atomovou energii), přičemž písm. d) (činnosti, na které se vztahuje odpovědnost podle atomového zákona nebo podle vybraných mezinárodních smluv, uvedených v příloze zákona) by zůstalo každopádně zachováno; důsledný postoj by bylo trvat na vypuštění, ale ani případné jeho zachování nezasahuje do podstaty úpravy. Není naopak žádný důvod ponechat široké vymezení výjimky podle písm. f) (činnosti, jejímž jediným účelem je ochrana života, zdraví nebo majetku osob před živelními pohromami). Pro tyto činnosti je naopak v mnoha případech (typicky při plánování protipovodňových opatření v říčních nivách) velmi žádoucí ocenit hrozící škodu na ekosystémových službách a toto ocenění využívat při volbě řešení z více variant. § 2, a), základní pojmy – radikálně rozšířit vymezení ekologické újmy. Formálně se nabízí doplnit další bod (4.) o [změně na] plnění služeb ekosystémů, definovaných v příloze zákona. V návětí písm, a) je zajímavá formulace, která obecně opisuje ekologickou újmu i jako měřitelné zhoršení funkcí přírodního zdroje. Z pohledu odborné ekologie je to sporné, ale pro navržené rozšíření definice nesporně užitečné. Vzhledem k formulacím v dalším textu zákona (například v písm. h) téhož paragrafu) je vhodné například v definici služeb ekosystémů výslovně označit ekosystémy, které poskytují oceňované služby, jako přírodní zdroj. § 2, základní pojmy – doplnit definici „služeb ekosystémů“ § 2, definice provozní činnosti – prověřit, zda uvedená definice pokrývá všechny úkony, které mohou poskytování služeb ekosystémů významně omezit. Důležité je i hledisko následnosti, aby bylo možné oceňovat ohrožené služby ekosystémů s dostatečným předstihem – před zahájením konkrétních úkonů, už v raných fázích rozhodování (např. již v etapě územního plánování). § 5, 1 a 2a), obdobně i v jiných případech, např. § 10 a v přílohách 3 a 4 – újma nejen na druzích a stanovištích, ale i na službách ekosystémů § 5, 2 – doplnit i jednání podle práva § 14 – finanční zajištění se nemusí vztahovat na náklady na opatření proti omezení plnění funkcí ekosystémů potřebných pro poskytování služeb ekosystémů §15 – na oblast služeb ekosystémů se nevztahuje uvedený postup při vzniku a řešení přeshraniční ekologické újmy 150 IVb. Změna zákona č. 17/1992 Sb., o životním prostředí: 1.: V § 27 odst. 1 se za slova „nebo jiným protiprávním jednáním“ doplňují slova „nebo i v důsledku jednání podle práva“. 2.: V § 27 se ruší odst. 4 . Komentář: Zákon č. 167/2008 Sb. o ekologické újmě i evropské předpisy, které transponuje (Směrnice Evropského parlamentu a Rady 2004/35/ES o odpovědnosti za životní prostředí v souvislosti s prevencí a nápravou škod na životním prostředí, ve znění směrnice Evropského parlamentu a Rady 2006/21/ES o nakládání s odpady z těžebního průmyslu a o změně směrnice 2004/35/ES), jsou založeny na sporných principech, se sporně vymezenými předměty, atd. Přípravu směrnice Evropského parlamentu a Rady 2004/35/ES provázely ostré spory ochránců životního prostředí a jejich odpůrců, což přispívá k tomu, že dosud si jen málokdo dovolil tuto směrnici kritizovat z environmentalistických pozic pro nízkou účinnost. Pochyby jsou nezřídka vyslovovány jen v neformálních diskusích. Velmi decentně jsou formulovány například v bulletinu rakouské zastřešující nevládní organizace Oekobuero (Newsflash Umweltrecht, Oktober 2008) nebo v příspěvku T. Rady na letošní konferenci COFOLA (Rada 2009). Zkušenosti prakticky v žádném členském státu EU dosud neexistují, ale některé modelové úvahy předpokládaly, že ve středně velkém členském státě se odpovědnost podle této směrnice bude uplatňovat v jednotkách případů za rok (Natural Scotland 2006). Zákon v ČR nemá zřetelnou politickou ani administrativní podporu. Příslušná novela by musela být velmi rozsáhlá a poněkud cizorodá. Radikálně by změnila úzce transpoziční povahu zákona. 6.3.5 Návrh dalších kroků Za nejnaléhavější úkol (nejefektivnější opatření pro další postup ve smyslu zadání z projektu) považujeme soustavnou osvětu – propagaci konceptu ekosystémových služeb a potřeby a metody jejich oceňování. Pro jednotlivé typy zainteresovaných či dotčených činitelů (stakeholderů) je přitom třeba volit odlišné formy a postupy. Za významné skupiny činitelů lze považovat: • Ministerstvo životního prostředí • Českou inspekci životního prostředí • Environmentální právníky a ekonomy v akademické a soukromé sféře • Nevládní organizace expertní i aktivistické • Environmentální úřednictvo v regionech, především na krajských úřadech a na správách CHKO a NP • Environmentální exponenty hlavních politických stran. 151 Příloha 1, pracovní verze Kategorie služeb ekosystémů podle MEA a jejich podchycení v našem EWV přístupu Provisioning services i.e. products obtained from ecosystems 1. Food e.g. crops, fruit, fish 2. Fibre and fuel e.g. timber, wool 3. Biochemicals, natural medicines and pharmaceuticals 4. Genetic resources: genes and genetic information used for animal/plant breeding and biotechnology 5. Ornamental resources e.g. shells, flowers 6. Fresh water Regulating services i.e. benefits obtained from the regulation of ecosystem processes 1. Air-quality maintenance: ecosystems contribute chemicals to and extract chemicals from the atmosphere 2. Climate regulation e.g. land cover can affect local temperature and precipitation; globally ecosystems affect greenhouse gas sequestration and emissions 3. Water regulation: ecosystems affect e.g. the timing and magnitude of runoff, flooding etc. 4. Erosion control: vegetative cover plays an important role in soil retention/prevention of land/asset erosion 5. Water purification/detoxification: ecosystems can be a source of water impurities but can also help to filter out/decompose organic waste 6. Natural hazard protection e.g. storms, floods, landslides 7. Bioremediation of waste i.e. removal of pollutants through storage, dilution, transformation and burial 8. Pollination 9. Regulation of pests 10. Regulation of diseases Cultural services i.e. nonmaterial benefits that people obtain through spiritual enrichment, cognitive development, recreation etc 1. Spiritual and religious value: many religions attach spiritual and religious values to ecosystems 2. Inspiration for art, folklore, architecture etc 3. Social relations: ecosystems affect the types of social relations that are established e.g. fishing societies 4. Aesthetic values: many people find beauty in various aspects of ecosystems 5. Cultural heritage values: many societies place high value on the maintenance of important landscapes or species 6. Recreation and ecotourism Supporting services, necessary for the production of all other ecosystem services 1. Soil formation and retention 2. Nutrient cycling 3. Primary production 4. Water cycling 5. Production of atmospheric oxygen 6. Provision of habitat 152 Příloha 2 Zákon č. 114/1992 Sb., o ochraně přírody a krajiny, ve znění pozdějších předpisů, se mění a doplňuje takto: 1. Za ustanovení § 67 se vkládá nový § 67a a § 67b, který zní: „§ 67a Ten, kdo v rámci výstavby nebo jiného užívání přírody a krajiny zamýšlí uskutečnit zásah, který by mohl způsobit dočasně či trvale újmu na ekosystémech (dále jen „povinná osoba“), je povinen vzniku újmy na ekosystémech zabránit. Pokud tak nelze učinit, je povinná osoba povinna zajistit obnovení přirozených funkcí narušeného ekosystému nebo jeho části, v případě, že je to možné nebo účelné, nebo v opačném případě je povinna provést přiměřená náhradní opatření na svůj náklad. O rozsahu a nezbytnosti těchto opatření rozhodne orgán ochrany přírody. § 67b (1) Příslušný orgán ochrany přírody je oprávněn v případě rozhodování o povolení výjimky či vydání souhlasu nebo závazného stanoviska podle tohoto zákona ocenit hrozící újmu na ekosystémech. (2) Způsob ocenění újmy na ekosystémech a další podrobnosti stanoví Ministerstvo životního prostředí v příloze vyhlášky. (3) Ocenění újmy na ekosystémech je podkladem pro rozhodování o náhradních opatřeních podle § 67a. (4) Ustanovení zvláštních právních předpisů2 nejsou dotčena.“ 2. V ustanovení § 76 odst. 4 písm. c) se za slova „přiměřená náhradní opatření podle“ doplňují slova „§ 67a“. 3. V ustanovení § 77 odst. 2 písm.f) se za slova „přiměřená náhradní opatření podle“ doplňují slova „§ 67a“. 4. V § 80 se za slova „přiměřená náhradní opatření podle“ doplňují slova „§ 67a“. 5. V ustanovení § 86 nový odst. 3 zní: „(3) Jestliže není možný nebo z vážných důvodů účelný postup podle odst. 2, rozhodne příslušný orgán ochrany přírody o povinnosti povinného napravit ekologickou újmu úhradou v penězích (dále jen „finanční plnění“). O výši finančního plnění za ekologickou újmu rozhoduje ve správním řízení orgán ochrany přírody a toto rozhodnutí je podkladem pro vybírání a vymáhání úhrady příslušným úřadem. Způsob výpočtu finančního plnění za ekologickou újmu a další podrobnosti stanoví Ministerstvo životního prostředí vyhláškou. Vybírání a vymáhání finančního plnění za ekologickou újmu vykonávají místně příslušné finanční úřady podle sídla jednotlivých odpovědných osob na základě podkladů vydaných orgánem ochrany přírody; přitom postupuje podle zákona o správě daní a poplatků. Finanční plnění za ekologickou újmu je příjmem Státního fondu životního prostředí.“ 6. V ustanovení § 87 se doplňuje v odst. 3 písm. e) za slova „či přiměřená náhradní opatření podle § 67 odst. 4,“ slova „ nebo náhradní opatření podle § 67a“. 7. V ustanovení § 88 se doplňuje v odst. 2 písm.g) za slova „či přiměřená náhradní opatření 2 § 11 zákona č.334/1992 Sb., o ochraně zemědělského půdního fondu 153 podle § 67 odst. 4,“ slova „ nebo náhradní opatření podle § 67a“. 8. V ustanovení § 90 odst. 5 se doplňuje na konci další věta: „Tím však není dotčena působnost orgánů ochrany přírody podle § 67b odst. 1.“ 154 7. Dosažené výsledky, závěry a doporučení Jak vyplývá z úvodu závěrečné zprávy, hlavními cíli projektu byly i) funkční klasifikace a mapování biotopů na území ČR, postihující souvislost mezi mírou poskytování vybraných ekosystémových služeb a hodnotou jejich biodiverzity; ii) získání informací o schopnosti biotopů vytvářet ekosystémové služby v současnosti a prognóza pro podmínky globální environmentální změny s ohledem na ochranu biodiverzity a iii) návrh metody hodnocení ekosystémových služeb. Funkční klasifikace a mapování biotopů na území ČR • Pomocí 192 typů biotopů kombinovaného mapování „Natura 2000+BVM“ (v měřítku 1:10 000) bylo zmapováno území tří regionálních studií, horní část povodí Stropnice na Novohradsku, část Třeboňska a část bývalého vojenského prostoru Ralsko (kap. 2.5) a byla v nich zjištěna hodnota biodiverzity podle Sejáka, Dejmala a kol. (2003). • Up-scaling typů biotopů do tříd krajinného pokryvu Corine-LC v těchto modelových územích umožnil hodnocení biodiverzity i na základě mnohem méně přesného mapového podkladu Corine LC (v měřítku přibližně 1:100 000), dostupného pro roky 1990, 2000 a 2006, na základě zpřesnění jeho tříd z hlediska zastoupení jednotlivých 192 typů biotopů BVM (kap. 2.4; příloha 1). • Pro 21 funkčních skupin typů biotopů byla odhadnuta jejich schopnost minimalizovat výkyvy teploty (snižovat množství vyzařovaného tepla) a zkracovat cyklus vody v krajině (zadržet vodu v krajině, recyklovat látky a minimalizovat jejich ztráty z ekosystému) (kap. 2.2; tab. 2.1) a poskytovat tak podpůrné a regulační služby ekosystémů. • Všech 192 typů biotopů bylo přiřazeno k jednotlivým funkčním skupinám a díky jejich známému zastoupení ve třídách Corine LC, mohly být k ním přiřazeny i tyto třídy. To umožnilo zpracovat jak pro modelová území, tak i pro celou ČR, mapy míry poskytování vybraných služeb ekosystémů a případně i mapy cenové (kap. 2.5). Návrh metody hodnocení ekosystémových služeb • Na základě odhadu plnění výše zmíněných ekosystémových funkcí a byly nastíněny pro všech 21 funkčních skupin typů biotopů rozsahy hodnot ročního plnění vybraných služeb ekosystémů (viz kap. 2.2, tab. 2.1). • Podle současných nákladů na náhradu vybraných ekosystémových funkcí lidskou činností (například náklady na klimatizaci, na zadržování vody v přehradách) byly provedeny odhady peněžních hodnot služeb typů ekosystémů v ČR (viz kap. 5). • Při odhadu ekologické újmy se ocení ztráty poskytování ekosystémových služeb určitého území podle procenta snížení poskytování ekosystémových služeb ve srovnání s původními biotopy před plánovaným zásahem; k nim se připočtou náklady na revitalizaci stanoviště do stavu před zásahem podle metody BVM (viz kap. 5). • Možnosti právní úpravy oceňování služeb ekosystémů v ČR, včetně oceňování hodnoty biodiverzity biotopů, jsou diskutovány v kap. 6. 155 Schopnosti biotopů vytvářet ekosystémové služby v současnosti a prognóza pro podmínky globální environmentální změny • Hodnocení změn struktury krajiny a krajinných funkcí pro jednotlivé třídy krajinného pokryvu Corine LC, se známou hodnotou biodiverzity podle metody BVM, umožnilo zjistit vliv v posledních letech hlavních krajinotvorných procesů (intenzifikace a extenzifikace zemědělské výroby, zalesňování, sub/urbanizace) na stav biodiverzity, a tím i na degradaci přírodních a přírodě blízkých biotopů v období 1990 až 2006 (kap. 2.1). • Míra plnění ekosystémových funkcí (poskytování ekosystémových služeb) jednotlivých biotopů a tříd krajinného pokryvu Corine LC v modelových územích byla stanovena (nejprve v širším území severovýchodních Čech a potom ve všech třech modelových oblastech) zjištěním jejich disipace sluneční energie pomocí syntézy dat DPZ (povrchové teploty, zelené biomasy a vlhkosti krajinného pokryvu) (kap. 2.3; Hesslerová 2008). Následně byla provedena analýza závislosti kategorií disipace sluneční energie jednotlivých tříd krajinného pokryvu Corine LC na reliéfových a půdních charakteristikách. • Na míru narušení biogeochemických cyklů krajinných segmentů bylo usuzováno na základě stanovení překročení kritických zátěží acidity a atmosférického dusíku a ekologického rizika (kap. 4). • Byla vypracována metoda pro výběr vhodných indikátorů na základě diagramu DPSIR pro zjištění míry environmentální zátěže agroekosystémů a pro zjištění trvalé udržitelnosti (ekologického) hospodaření v konkrétním území (viz kap. 3). • Na základě scénářů klimatických změn a zhodnocení vývoje zátěže ekosystémů atmosférickou depozicí vybraných látek znečišťujících ovzduší lze usuzovat na změnu ve využití krajiny, a tím i na míru změny poskytování ekosystémových služeb v podmínkách environmentálních změn. **** Výsledky řešení tohoto tříletého projektu potvrdily platnost hypotézy, že objasnění souvislostí energo-materiálových toků a hydrických cyklů ve fungování přírodních a přírodě blízkých ekosystémů v porovnání s antropogenně přeměněnými ekosystémy (přírodě vzdálenými až cizími) je základní cestou ke zvyšování efektivity ochrany přírody a krajiny a k prosazování principů udržitelnosti do společenského a ekonomického života. Zdravé ekosystémy (s dostatkem vody a vegetace) jsou ve své klimatizační a retenční službě (zadržení vody a živin) schopny využívat až asi 80-90 % dopadajícího slunečního záření, zatímco v produkci biomasy využívají jen necelé 1 % tohoto záření. Pro zmírňování dopadů globálního oteplování lze jako první předpoklad úspěšné revitalizace přírody a krajiny spatřovat v co nejrychlejším návratu vody do jeho povrchových vrstev a souběžný návrat vegetace zakládající postup k její klimaxové podobě listnatých lesů, ke zdravému agroenvironmentálnímu využívání či jiným formám ekologicky a ekonomicky vyváženého budoucího využívání území České republiky. Povinnost návratu vody a vegetace do povrchových vrstev území musí být promítnuta do všech projektů spojených se vznikem ekologické újmy. V tomto smyslu nový zákon o předcházení ekologické újmě se musí vztahovat nejenom na vybrané části zvláště chráněných území, ale na celé území České republiky. Jen tak lze účinně a relativně velmi levně zmírňovat dopady při pokračování tendencí globálního oteplování. Antropogenní přeměny přirozené krajiny jsou sice rozvojem a přínosem z hlediska vlastního prospěchu jedné či několika osob, avšak společnosti a životu vytvářejí v mnoha případech 156 vysokou ekologickou újmu, která dosud není zahrnována do ekonomického rozhodování lidí. Proto orgány ochrany přírody a krajiny musí usilovat o co nejrychlejší plošnou ochranu životního prostředí, přírody a krajiny území ČR s ukládáním povinnosti náhradních ekologických opatření a za využití ekonomických nástrojů a plateb, aby jednotlivci se mohli rozhodovat se znalostí příslušných nejen ekonomických, ale i ekologických cen, plateb a hodnot. 157 Literatura: Abrham Z. et al., (1998): Náklady na provoz zemědělských strojů, Institut výchovy a vzdělávání Ministerstva zemědělství ČR v Praze. Aber, J. D., Nadelhoffer, K.J., Stendler, P. & Melillo, J. M. (1989): Nitrogen saturation in northern forest ecosystems. Bioscience : 39, 378 – 386. Adamus, P.R. a kol. (1991) Wetland evaluation technique WET, I. Literature review and Evaluation Rationale. Technical report WRP-DE-2 US Army Corps of Engineers Waterways Experiment Station, Vickburg, Mississippi, USA. Acherman, B. & Bobbink, R. (2003): Empirical Critical Loads for Nitrogen. Proceedings of the Expert Workshop, Berne, 11-13 November 2002. Environmental Documentation No. 164 – Air, Swiss Agency for the Environment, Forests and Landscape SAEFL, Berne. 327 pp. Alkan Olsson. J., Bockstaller. C., Turpin, N., Therond. O., Bezlepkina. I., Knapen, R., (2009): Indicator framework, indicators, and up-scaling methods implemented in the final version of SEAMLESS-IF, Report no.: 42, ISBN 978-90-8585-585-9 Almaši, A. (2005): Some issues and Examples of Environemnetal Services and Financing for the Protection and Sustainable Use of Waterrelated Ecosystems in the Netherlands, A contribution of the Ministry of Agriculture, Nature and Food Quality, Seminar on environmental services and financing for the protection and sustainable use of ecosystems, 10-11 October 2005, Geneva. Almeida, C.M.V.B., F.A. Barrella and B.F. Giannetti. 2007. Emergetic ternary diagrams: five examples for application in environmental accounting for decision-making. Journal of Cleaner Production 15: 63-74 Andel, J. Van (2003) Understanding biodiversity for biological conservation and restoration in terrestrial ecosystems: towards an ecological evaluation of changes. Citováno [17.12 2004]. Dostupné z WWW: <http://www.aka.fi/index.asp?id=70983D3C99624961926BACD636146B0A&data=1, URL,http://www.aka.fi/modules/page/show_page.asp?id=DC8C14CD95F344D8BD3D6913768B7D81& itemtype=00308B787886459385F296A5AFD4FA74> Andren, O., Balandreau, J. (1999) Biodiversity and soil functioning – from black box to can of worms? Applied ecology 13: 105 – 108. Anderson, J.E. (1991) A conceptual framework for evaluating. and quantifying naturalness. Conservation Biology 5:347-352. Atlas podnebí Česka (2007), ČHMÚ, UP Olomouc, ISBN 978-80-86690-26-1. Aronson, J.C., Le Floc´h (1996) Vital landscape attributes: missing tools for restoration ecology. Restoration ecology 4: 377 – 387. Bailey, D., Herzog, F., Augenstein, I., Aviron, Stéphanie, Billeter, R., Szerencsits, E., Baudry, J., (2007): Thematic resolution matters: Indicators of landscape pattern for European agro-ecosystems. Ecological Indicators, 7, p.692-709. Baldocchi, D.D., Hicks, B.B., Camara, P. (1987): A canopy stomatal resistance model for gaseous deposition to vegetated surfaces. Atmospheric Environment 21, 91-101. Baldwin, D.J.B, Weaver, K., Schnekenburger, F., Perera, A.H., 2004: Sensitivity of landscape pattern indices input data characteristics on real landscapes: implications for thein use in natural disturbance emulation. Landscape Ecology 19: 255-271. Banzhaf, S., Boyd, J. (2005) The Architecture and Measurement of an Ecosystem Services Index. Resources for the future, Discussion paper. Washington, DC 20036. RF DP 05 - 22. Baranzini, A., Faust, A.-K., Huberman, D. (2008). Understanding the Private Demand for International Ecosystem Services – Public attitudes and preferences towards REDD, final report, 56 p. Barrette, J., August, P., Golet, F. (2000) Accuracy assessment of wetland boundary delineation using aerial photography and digital orthophotography. Photogrammetric engineering and remore sensing 66 (4): 409-416. Bartkow, M.E. and Udy, J. W. (2004) Quantifying potential nitrogen removal by denitrification in stream sediments at a regional scale, Marine and Freshwater Research, vol. 55, nr. 3, ISSN 1323-1650, pp. 309-315. Bastion O., Lutz M., (2006): Landscape functions as indicators for the development of local agri-envrionmental measures, Ecological Indicators 6. Bekker, A., Holland, H.D., Wang, P.L., Rumble, D.R., Stein, H.J., Hannah, J.L., Coetzee, L.L. & Beukes, N.J. 158 2004 Dating the rise of atmospheric oxygen. Nature 427, 117-120. Bedford L.B, The need to define hydrologic equivalence at the landscape scale for freshwater wetland mitigation. Ecological Applications 6 (1996), pp. 57–68. Berka, C., Schreier, H. a Hall, K. (2001) Linking Water Quality with Agricultural Intensification in a Rural Watershed. Water, Air and Soil Pollution 127:389-401. Berner R.A. (1998) The carbon cycle and CO2 over Phanerozoic time: the role of land plants. Philosophical Transactions of the Royal Society of London, B 353, 75-82. Berner R.A. (2006) GEOCARBSULF: A combined model for Phanerozoic atmospheric O2 and CO2, Geochimica et Cosmochimica Acta 70, 5653–5664. Bertollo, P. (1998) Assessing ecosystem health in governed landscapes: A framework for developing core indicators.Ecosystem Health, 4(1):33. Bičík, I., Jeleček, L., Štěpánek, V. (2001): Land-use changes and their social driving forces in Czechia in the 19th and 20th centurie. Land Use Policy 18, 65-73. Block, W.M., Franklin, A.B., Ward, J.P., Ganey, J.L., White, G.C. (2001) Design and Implementation of Monitoring Studies to evaluate the Success of Ecological Restoration on Wildlife, Restoration Ecology 9/3, pp. 293 - 303. Bobbink, R., Ashmore, M., Braun, S., Flückiger, W., and Van den Wyngaert, I.J.J. (2002): Empirical nitrogen critical loads for natural and semi-natural ecosystems: 2002 update. Background paper for the Expert Workshop on Empirical Critical Loads for Nitrogen on (Semi-) natural Ecosystems, held under the UN/ECE CLRTAP, Berne, Switzerland, 11- 13 November 2002. Swiss Agency for the Environment, Forests and Landscape (SAEFL), Berne, 1-123. Bobbink, R., Horniny, M.& Roelofs, J., G.,M. (1996): Empirical nitrogen critical loads for natural and seminatural ecosystems. In: Manual on methodologies and criteria for mapping critical loads/levels and geographical areas where they exceeded, UNECE CLRTAP, Federál Environmental Agency, Berlin. Bockstael, N.E., Freeman, A. M., Kopp, R. J., Portney, P. R., Smith, V. K. (2000): On measuring economic values for nature. Environ. Sci. Technol., 34 (8), pp 1384–1389. Bolund.P., Hunhammar, S. (1999): Ecosystem services in urban areas, Ecological Economics, 29, pp 293-301. Bonan, G. B., Levis, S., Sitch, S., Vertenstein, M., Oleson, K.W. (2003) A dynamic global vegetation model for use with climate models: concepts and description of simulated vegetation dynamics. Global Change Biology 9 (1543 - 1566). Boon, P. J., N. T. H. Holmes, P. S. Maitland, T. A. Rowell & J. Davies, 1997. A system for evaluating rivers for conservation (SERCON): development, structure and function. In: Boon, P. J. & D. L. Howell (eds), Freshwater Quality: Defining the Indefinable? The Stationery Office, Edinburgh: 299–326. Bossard, M., Feranec, J., Otahel, J., 2000. CORINE Land Cover Technical Guide –Addendum 2000. Technical report No 40. Copenhagen: European Environment Agency. Citováno [20.7.2009]. Dostupné z WWW < http://www.eea.eu.int> Botequilha-Leitão, A., Miller, J., Ahern, J., McGarigal, K. (2006): Measuring Landscapes: A Planner´s Handbook. Island Press, Washington, 245 p. Boumans R, Costanza R, Farley J, Wilson M A, Portela R, Rotmans J, Villa F, Grasso M (2002) Modelling the dynamics of the integrated earth systém and the value of global ecosystem services usány GUMBO model, Ecological Economics 41, s. 529-560. Breemen, N. van, Burrough, P.A., Velthorst, E.J., Dobben, H.F. van, Wut, T. de, Ridder, T.B., Reinders, H.F.R. (1982): Soil acidification from atmospheric ammonium sulphate in forest canopy troughfall. Nature 299, 548550. ten Brink, B.J.E., 1991. The AMOEBA approach as a useful tool for establishing sustainable development. In: Kuik, O. and Verbruggen, H., Editors, 1991. In Search of Indicators of Sustainable Development, Kluwer, Dordrecht, pp. 71–87. Brussaard, L., Ruiter, P.C., Brown, G.G. (2006) Soil biodiversity for agricultural sustainability. Agriculture, Ecosystems and Environment 121 (233 - 244). Buck, O., Niyogi, D. K., Townsend, C. R. (2004) Scale-dependance of land use effects on water quality of streams in agricultural catchments. Bunn, S.E., Davies, P.M. (2000) Biological processes in running waters and their implications for the assessment of ecological integrity. Hydrobiologia 422/423, pp. 61 - 70. 159 Buyantuyev, A., Wu, J., 2007: Effects of thematic resolution on landscape pattern analysis. Ladscape Ecology 22: 7-13. Cairns, J. (1995) Rehabiliting Damaged Ecosystems. Lewis Publishers. Boca Raton. . 425 pp. Cairns, J., McCormick, P.V., Niederlehner, B.R. (1993) A proposed framework for developing indicators of ecosystem health. Hydrobiologia 263 (1): 1-44. Canterbury, G. E.et al. (2000) Bird communities and Habitat as Ecological Indicators of Forest Condition in Regional Monitoring, Conservation Biology, 14/2, pp 544 – 558. Capra F. (2004) Tkáň života, Nová syntéza mysli a hmoty, Academia Comission of the European Communities (2000) White Paper on Environmental Liability, COM 66 final, Brussels. Costanza, R., d’Arge, R. De Groot, R., Farberk, S., Grasso, M. Hannon, B., Limburg, K., Naeem, S., O’Neill, R., Paruelo, J., Raskin, R., Sutton, P. and van den Belt, M. (1997): The Value of the World’s Ecosystem Services and Natural Capital Nature, 387: 253–260. Costanza, R. and Daly, H. E. (1992) Natural capital and sustainable development. Conservation Biology; 63746. Cuffney, T.F., Meador, M.R. Porter, S.D., Gurtz, M.E. (2000) Responses of physical, chemical and biological indicators of water quality to a gradient of agricultural land use in the Yakima river basin, Washington. Environmental Monitoring and Assessment 64. Cummings, R.G., Brookshire, D.S., Schulze, W.D. (1986) Valuing Environmental Goods. An Assessment of the Contingent Evaluation Method. Totowa, N.J. Cresser, M.S., Smart, R.P., Billett, M.F., Soulsby, C., Neal, C., Wade, A., Langan, C., Edwards, A.C. (2000) Modelling water chemistry for a major Scottish river from catchment attributes. J. Appl. Ecol. 37, 1–15. Culek, M. (ed.) 1995. Biogeografické členění České republiky. Praha. Čermák, J., Jeník, J., Kučera, J., Zídek, V., 1984, Xylem water flow in a crack willow (Salix fragilis L.)in relation to diurnal changes of environment. Oecologia 64, 145 – 151. ČHMÚ (2004): Znečištění ovzduší na území České republiky v roce 2003. Český hydrometeorologický ústav, Praha, 2004. ČHMÚ (2005): Znečištění ovzduší a atmosférická depozice v datech, Česká republika 2004. Český hydrometeorologický ústav, Praha, 2005. ČHMÚ (2006): Znečištění ovzduší na území České republiky v roce 2005. Celkové emise základních druhů látek znečišťujících ovzduší v České republice, 1990–2005. Český hydrometeorologický ústav, Praha. Internet: http://www.chmi.cz/uoco/isko/groc/gr05cz/kap1.html ČHMÚ (2007) Informace o klimatu. Český hydrometeorologický ústav, Praha, odbor klimatologie. Internet: http://www.chmi.cz/meteo/ok/infklim.html Dantsis T., Douma C., Giourga Ch., Loumou A., Polychronaki E., (2009): A methodological approach to assess and compare the sustainability level of agricultural plant production systems, Ecological Indicators. Dale V.H., Polasky S., (2007): Measures of the effects of agricultural practices on ecosystem services, Ecological economics 64. Daily G. et al. (1997). Nature's Services: Societal Dependence On Natural Ecosystems. Publisher: Island Press. Dantsis T., Douma C., Giourga Ch., Loumou A., Polychronaki E., (2009): A methodological approach to assess and compare the sustainability level of agricultural plant production systems, Ecological Indicators. Davidson, C.I., Wu, Y.L.(1990): Dry deposition of particles and vapors. In: Acidic Precipitation, Vol. 3. ( edited by Lindberg, Page, Norton ). Springer, Hamburg. Davis, J. C., and G. A. Muhlberg. 2002. Wasilla Creek Stream Condition Evaluation. Alaska Department of Fish and Game, Habitat and Restoration Division, Technical Report No. 02-05. Anchorage, Alaska. 20p. Davis, A.M., Slobodkin L.B. (2004) The Science and Values of Restoration Ecology, Restoration Ecology 12/1, pp. 1-3. Davis, J. C., Muhlberg, G. A. (2002) The Evaluation of Wetland and Riparian Restoration Projects. Alaska Department of Fish and Game, Habitat and Restoration Division, Technical Report No DRAFT. Anchorage, Alaska. de Groot, R. S., Wilson, M. A., Boumans, R. M. J. (2002) A Typology for the Classification, Description and 160 Valuation of Ecosystem Functions, Goods and Services. Ecological Economics, 41(3), pp. 393-408. De Groot, R. (2006): Function-analysis and valuation as a tool to assess land use conflicts in planning for sustainable, multi-functional landscapes. Landscape and Urban Planning 75, 175–186. Desoyza, A. G. et al. (2000) Assessing and Monitoring the Health of Western Rangeland Watersheds, Environmental monitoring and assessment 64, pp 153 – 166. De Vries, W., Kros, H., Reinds, G. J., Wamelink, W., Mol, J., Van Dobben, H., Bobbink, R., Emmett, B., Smart, S., Evans, C., Schlutow, A., Kraft, P., Belyazid, S., Sverdrup, H., Van Hinsberg, A., Posch, M. & Hettelingh, J.-P. (2007): Development in deriving critical limits and modelling critical loads of nitrogen for terrestrial ecosystems in Europe. Alterra-MNP/CCE report, Alterra report 1382, ISSN 1566-7197, Wageningen, Bilthoven. 206 pp. DiBari, J., 2007: Evaluation of five landscape-level metrics for measuring the effects of urbanization on landscape structure: the case of Tucson, Arizona, USA. Landscape and Urban Planning 79: 308 – 313. EEA (2005): CORINE Land Cover vector by country. European Enviromental Agency data service. http://dataservice.eea.eu.int . EEA, European Environment Agency ,2000. Spatial and temporal coverage of the Corine land cover 1990 and 2000 projects. Citováno [15.7.2009]. Dostupné z WWW < http://www.eea. europa.eu/publications/COR0landcover> Eiseltova M. et al. (2005). Assessment of landscape efficiency in matter retention in submontane agricultural catchments of the Czech Republic. Source: Nutrient Management in Agricultural Watersheds: A Wetlands Solution Pages: 34-3 EMEP (2002): Vestreng, V., Klein, H.: Emission data reported to UNECE/EMEP: Quality assurance and trend analysis & Presentation of WebDab. EMEP/MSC-W, Status Report 1/2002. Oslo, Norway, 2002. EMEP (2004): Lövblad, G., Tarrasón, L., Tørseth, K., et al.: EMEP Assessment report, Part I, European Perspective, Chapter 4, Ammonia. Norwegian Meteorological Institute, Oslo, 2004. http://www.emp.int Erisman, J.W., Leeuw, F.A.A.M. de, Aalst, R.M. van (1989): Deposition of the Most Acidifying Components in the Netherlands During the Period 1980-1986. Atmospheric Environment, 23, 1989, s. 1051-1062. Erisman, J. W. (1991): A micrometeorological investigation of surface exchange parameters over heathland. Boundary - Layer Meteorology 57, 115 - 128. Erisman, J.W. (1992): Atmospheric deposition of acidifying compounds in The Netherlands. Ph. D. Thesis, Utrecht University, The Netherlands, 1992. 155 s. Erisman, J. W., Draaijers, G. P. J. (1995): Atmospheric Deposition in Relation to Acidification and Eutrophication. Elsevier Science B. V., Amsterdam. European Commission, (2005): Measuring progress towards a more sustainable Europe, ISBN 92-894-9768-8. Evans, CD; Reynolds, B; Jenkins, A, et al. (2006) Evidence that soil carbon pool determines susceptibility of semi-natural ecosystems to elevated nitrogen leaching. Ecosystems, 9 /3, 453-462. Feranec, J., Suri, M., Otahel, J., Cebecauer, T., Kolar, J., Soukup, T., Zdenkova, D., Waszmuth, J., Vajdea, V., Vijdea, A., Nitica, C. (2000): Inventory of major landscape changes in the Czech Republic, Hungary, Romania and Slovak Republic. International Journal of Applied Earth Observation and Geoinformation 2, 129–139. Feranec, J., Hazeu, G., Christensen, S., Jaffrain, G. (2007): Corine land cover change detection in Europe (case studies of the Netherlands and Slovakia). Land Use Policy 24, 234–247. Findlay, S. E. G., Kiviat, E., Nieder, W. Ch., Blair E. A. (2002) Functional assessment of a refence wetland set as a tool for science, management and restoration, Aquatic science 64, pp 107 – 117. Fluck R.C.,(1992): Energy in farm production, Elsevier. Forman, R.T.T., 1997: Land mosaics : the ecology of landscapes and regions.Cambridge University Press, 1997. 632 s. Fottová, D., Krám, P., Navrátil, T., Skořepa, J. & Skořepová, I. (2006): Twelve years of hydrochemical monitoring of the GEOMON network, Czech Republic, BIOGEOMON - 5th International Symposium on Ecosystem Behaviour, Conference Program and Abstract, June 25 – 30, 2006, Santa Cruz, CA, USA. p. 84. Franklin, J.F., Forman, T.T. (1987) Creating landscape patterns by forest cutting: Ecological consequences and principles. Landsc. Ecol. 1: 5-18. Fuhrer, J., Acherman, B. (eds.) (1994): Critical Levels for Ozone. A UN ECE workshop report. Schriftenreiche der FAC No.16. Bern-Liebefed. 161 Gascuel, D. (2005) The trophic-level based model: A theoretical approach of fishing effects on marine ecosystems Ecological Modelling, 189, 315-332. Gary, G. et al (2000) What is the observed relationship between species richness and productivity? Ecology 82(9):2381 – 2396. Gergel, S. E., Turner M. G., Miller J. R., Melack J. M., Stanley E. H. (2002) Landscape indicators of human impacts to riverine systems, Aquatic Science 64, pp.118 – 128. Gergel, S. E., Turner M. G., Kratz, T. K. (1999) Dissolved organic carbon as an indicator of the scale of watershade influence on lakes and rivers, Ecological aplications 9 (4), pp. 1377 – 1390. Giannetti, BF; Barrella, FA; Almeida, CMVB (2006) A combined tool for environmental scientists and decision makers: ternary diagrams and emergy accounting. Journal of Cleaner Production, 14 /2 (201-210) . Gliessman S. R., (2000): Ecological Foundations of Agroecosystem sustainablity, In: Agroecosystem sustainability – developing practical strategies, CRC Press, ISBN 0-8493-0894-1. Gowdy J. (1994) Coevolutionary Economics: The ekonomy, Society and the Environment, Kluwer Academic Publishers Gundersen, P. (1991): Nitrogen deposition and the forest nitrogen cycle: role of denitrification. Forest Ecol. Manage.: 44 (1), 15 – 28. Guo, Z., Xiao, X., Gan, Y., Zheng, Y. (2001) Ecosystem functions, services and their values - a case study in Xingshan County of China. Ecological Economics 38, 141 - 154. Grayson, J.E., M.G. Chapman & A.J. Underwood, 1998. The assessment of restoration of habitat in urban wetlands. Landsc. Urb. Plan. 43: 227–236. Gustafson, EJ. (1998): Quantifying landscape spatial pattern: What is the state of the art? Ecosystems (1) 2: 143-156 pp. Haines-Young, R.H., (1992): The use of remotely-sensed satellite imagery for landscape classification in Wales (U.K.), Landscape Ecol. 7, pp. 253–274. Hansen, A.J., DeFries, R., Turner, W., (2004). Land use change and biodiversity: a synthesis of rates and consequences during the period of satellite imagery. In: Gutman, G., Justice, C. (Eds.), Land Change Science: Observing, Monitoring, and Understanding Trajectories of Change on the Earth’s Surface. Springer-Verlag, New York, pp. 277–299. Hargis,C.D., Bissonette, J.A, David, J.L. (1998): The behavior of landscape metrics commonly used in the study of habitat fragmentation. Landscape Ecology 13: 167-186 pp. Harris, J.A. and Steer, J. (2003) Modern methods for estimating soil microbial biomass and diversity: An integrated approach. V.Sasek (Ed) The Utilization of Bioremediation to Reduce Soil Contamination: Problems and Solutions, NATO CCMS Symposium. Kluwer . Hawken P., Lovins A. a Lovins L.H. (2003): Přírodní kapitalismus. Jak se rodí další průmyslová revoluce. Mladá Fronta, Praha Härtel H., Lončáková J. & Hošek M. (eds.) (2008): Mapování biotopů v České republice. Východiska, výsledky, perspektivy.- Agentura ochrany přírody a krajiny ČR, Praha. Heij, G. J., Schneider, T. (1991): Final report, dutch Priority Programme on Acidification, Second Phase. Report No. 200-09. National Institute of Public Health and Environmental protection, Bilthoven, The Netherlands. Heij, G. J., Vries, W. de, Posthumus, A. C., Mohren, G. M. J. (1991): Effect of air pollution and acid deposition on forest soil. In: Acidification research in the Netherlands. Studies in Environmental Science 46 (edited by Heij and Schneider). Elsevier, Amsterdam. Hernandes, M., Miller, S.N., Goodrich, D.C., Goff, B.F., Kepner, W.G., Edmonds, C.M, Jones, B. (2000) Modeling runoff response to land cover and rainfall spatial variability in semi-arid watersheds. Environmental Monitoring and Assessment 64: 285-298. Hesslerová, P. (2008) Hodnocení krajinných funkcí pomocí multispektrálních družicových dat Landsat, PřF UK Praha. Hindmarch C., Pienkowski M., (2000): Land management, British Ecological Society, ISBN 0-632-05652-5. Hicks, B.B., Baldocchi, D.D., Meyers, T.P., Hosker, Jr.R.P., Matt, D.R.(1987): A preliminary multiple resistance routine for deriving dry deposition velocities from measured quantities. Water, Air, and Soil Pollut. 36, 311. Hicks, B.B., Matt, D.R., McMillen, R.T. (1989): A micrometeorological investigation of surface exchange of O3, SO2 and NO2: a case study. Boundary-Layer Met. 47, 321-336. 162 Hodgson, JG; Montserrat-Marti, G; Cerabolini, B, et al.(2005) A functional method for classifying European grasslands for use in joint ecological and economic studies. BASIC AND APPLIED ECOLOGY. 6 / 2 (119131) Holl, K.D., Cairns, J, Jr. (2002) Monitoring and appraisal. Handbook of Ecological Restoration, vol. 1. (eds M.R. Perrow & A.J. Davy) pp 411-432. Cambridge University Press, Cambridge. Hong, S. K., Kim, S., Cho, K. H., Kim, J. E. , Kang, S., Lee, D. (2004). Ecotope mapping for landscape ecological assessment of habitat and ecosystem. Ecological Research, 19, 130-139. Hooper, D. et al. (2005) Effects of biodiversity on ecosystem functioning:A consensus of current knowledge. Ecological Monographs 75 (1): 3- 35. Houlahan, J.E., Findlay, C.S. (2004) Estimating the “critical” distance at which adjacent land-use degrades wetland water and sediment quality, Landscape ecology 19, pp. 677-690. Hošek, M., Zárybnický, J., Škapec, L., Chobot, K. a Zohorna, J. (2008): Koncepce zpřístupnění nálezových dat ochrany přírody, Ochrana přírody č. 6/2008, Agentura ochrany přírody a krajiny ČR Praha. Huberman, D. (2008) A Gateway to PES: Using Payments for Ecosystem Services for Livelihoods and Landscapes. Markets and Incentives for Livelihoods and Landscapes Series No. 1, Forest Conservation Programme, International Union for the Conservation of Nature (IUCN), Gland. Chapin, F.S. et al. (1997) Biotic control over the functioning of ecosystems. Science 277: 500 – 504. Chapin, F.S. et al. (2000) Consequences of changing biodiversity. Nature 405: 234 – 241. Chytrý, M., Kučera, T., Kočí, M. (2001) Katalog biotopů České republiky, AOPK ČR. Innis, S. A., Naiman, R. J., Elliott, S. R. (2000) Indicators an assessment methods for measuring the ecological integrity of semi-aquatic terrestrial environments. Hydrobiologia 422/423 (111 - 131). IUCN-UNEP. 2007. Developing International Payments for Ecosystem Services – Greening the World Economy. Jensen, E. (1986) Population density and fertility – comment. Demography 23 (2): 283-284. Jenness, J. 2006. Repeating shapes for ArcGIS. Jenness Enterprises. Available at: http://www.jennessent.com/arcgis/repeat_shapes.htm. Johnson, K. H., Vogt, K. A., Clark, H. J., Schmitz, O. J., Vogt, D. J. (1996) Biodiversity and the productivity and stability of ecosystems. Trends in Ecology & Evolution. 11(9):372-377. Jones K. B. et al. (2001) Predicting nutrient and sediment loadings to streams from landscape metrics: A multiple watershed study from the United States Mid-Atlantic Region, Landscape Ecology 16, pp. 301 – 312. Kahmen, A; Perner, J; Buchmann, N (2006) Diversity-dependent productivity in semi-natural grasslands following climate perturbations. Functional Ecology, 19/4, 594-601. Kalina, T.; Váňa , J. (2005) Sinice, řasy, houby, mechorosty a podobné organismy v současné biologii. Praha : Karolinum, 2005. Karr, J. R., Fausch, K. D., Angermeier, P. L., Yant, P. R. and Schlosser, I. J. (1986) Assessment of Biological Integrity in Running Waters: A Method and its Rationale. Illinois Natural History Survey Special Publication 5, Champaign, Illinois. Karr, JR (1991) Biological integrity: A long-neglected aspect of water resource management. Ecol. Appl. 1:66– 84. Kentula, M. E. (2000) Perspectives on setting success criteria for wetland restoration. Ecological Engineering 15:199-209. King, R.S, Baker, M.E., Whigham, D.F., Weller, D.E., Jordan, T.E., Kazyak, P.F., Hurd, M.K. (2005) Spatial considerations for linking watershed land cover to ecological indicators in streams, Ecological Aplications 15/1, pp. 137 – 153. Kolář, J. (2001):Land cover changes in Central Europe mapped from satelite data. In: Buchroithner (ed): A Decade of Trans-European repote Sensing Cooperation. Balkerna, Rotterdam. Lavelle, P., Decaëns, T., Aubert, M., Barot, S., Blouin,S., Bureau, F., Margerie,P., Mora, P., Rossi, J. - P. (2006) Soil invertebrates and ecosystem services. European Journal of Soil Biology 42 (S3 - S15). Levin, S.A., 1992: The problem of pattern and scale in ecology. Ecology, 73, p. 1943-1967. Li, H. and J. Wu. 2004. Use and misuse of landscape indices. Landscape Ecology 19: 389-399. Lipský, Z., (1995). The changing face of the Czech rural landscape. Landsc. Urban Plan. 31, 39–45. Lipský, Z., Romportl, D., 2006: Landscape indicators for an evaluation of the landscape character´s changes (in 163 Czech) In: Sklenička, P., Vorel, I. (eds), Ochrana krajinného rázu. Třináct let úspěchů, zkušeností a omylů. Naděžda Skleničková, Praha. Lopez, R.D., Fennessy, M.S. (2002) Testing the floristic quality assessment index as an indicator of wetland condition Ecological Applications, 12(2). Lovelock, J. (2006) The Revenge of Gaia, Why the Earth is Fighting Back – and How We Can Still Save Humanity, Penguin Books, ISBN: 978-0-141-02990-0. Ložek, V. 2001. Srovnání VVP Mladá a Ralsko z hlediska přírodních věd. Příroda, 8: 126-127. Löw, J. (ed.) (2005): Typologie české krajiny. Závěrečná zpráva o realizaci projektu VaV/640/1/03. Brno. Ludwig, J.A., Tongway, D.J., Bastin, G.N.and James, C.D. (2004). Monitoring ecological indicators of rangeland functional integrity and their relation to biodiversity at local to regional scales. Austral Ecology 29(1): 108-120. Lyons, K., Brigham, C., Traut B., Schwartz, M. (2005) Rare species and ecosystem functioning. Conservation biology 9(4): 1019 – 1024. Mansourian, S., Vallauri, D., Dudley, N., eds. (in cooperation with WWF International) (2005) Forest restoration in Landscapes: Beyond planting trees, Springer, New York. Manual on methodologies and criteria for mapping critical loads/levels and geographical areas where they exceeded (2004), UNECE CLRTAP, Federal Environmental Agency, Berlin. Margulisová, L. (2004) Symbiotická planeta, Nový pohled na evoluci, Academia 2004, ISBN 80-200-1206-0 McFarland, A., Hauck, L. (1999) Relating agricultural land uses to in-stream stormwater quality. Journal of Environmental Quality 28: 836-844. McGarigal, K., (2007): Papers from Fragstats Workshop, 2007 IALE World Congress, Wageningen. McGarigal, K., Marks, B., (2002): Fragstats 3.3. http://www.umass.edu/landeco/research/fragstats/downloads/fragstats_downloads.html McRae T., Smith C.A.S., Gregorich L.J., (2000): Environmental sustainability of Canadian Agriculture, Minister of Public Works and Goverment of Canada Services, ISBN 0-662-28492-5. MEA (2005). Ecosystems and Human Well-being: Synthesis. Millenium Ecosystem Assessment. Island Press, Washington, D.C. MEA 2005, Ekosystémy a lidský blahobyt: Syntéza, COŽP UK Praha, ISBN 80-239-6300-7. Mehaffey, M. H., Nash, M. S, Wade, T. G., Ebert, D. W., Jones, K. B., Rager, A. (2005) Linking land cover and water quality in New York City´s water supply watersheds, Environmental monitoring and assessment 107(1 3), pp. 19 - 44. Melichar, J. (ed.) (2008): Forestry Valuation and Policy Relevance. Proceedings from an international seminar. Charles University Environment Center. Prague. ISBN: 978-80-87076-09-5. Ministerstvo životního prostředí, (2004): Agroenvironmentální programy ČR. Meyers T. P., Baldocchi, D.D. (1988): A comparison of models for deriving dry deposition fluxes of O3 and SO2 to a forest canopy. Tellus 40B, 270. Miles, L. (2007): Reducing Emissions from Deforestation: global mechanisms, conservation and livelihoods. UNEP World Conservation Monitoring Centre, Cambridge, U.K.) Mísař, Z. et al. 1983. Geologie ČSSR, Český masív. Praha. http://www.moldan.cz/cze/index.php Moudrý J., (2006): Multifunkční zemědělství, multimediální texty, Dostupné z http://home.zf.jcu.cz/~moudry/multif_zemedelstvi. Müller, F. (2005) Indicating ecosystem and landscape organisation. Ecological Indicators, 5 /4, 280-294. Muller, F. Hoffmann-Kroll, R., Wiggering, H. (2000) Indicating ecosystem integrity - theoretical concepts and environmantal requiremnts. Ecological modelling 130: 13 - 23. Muller, F; Schrautzer, J; Reiche, EW, et al. (2006) Ecosystem based indicators in retrogressive successions of an agricultural landscape. Ecological Indicators, 6 /1, 63-82. MZe, (2008): Zpráva o výsledcích sledování a vyhodnocování cizorodých látek v potravních řetězcích v resortu zemědělství v roce 2007. Nakamura, T (2006) Development of decision-making indicators for ecosystem-based river basin management. Hydrological processes, 20/6, 1293-1308. National Institute of Statistics (ISTAT), (2006): Agrienvironmental indicators: methodologies, data needs and 164 availability, essayes nr. 16/2006. Natural Scotland (2006): Environmental Liability, Directive, A Consultation, pp. 92 Neel, M.C., McGarigal, K., Cushman, S.A., 2004: Behavior of class-level landscape metrics across gradients of class aggregation and area. Landscape Ecology 19: 435-455. Nemani, R., Running, S. W. (1996) Implementaion of hierarchical global vegetation classification in ecosystem function models. Journal of Vegetation Science 7 (337 - 346). Netopil, R. a kol. 1984. Fyzická geografie I, SPN, Praha. Němeček, J. a kol. (2001): Taxonomický klasifikační systém půd České republiky. ČZU Praha. Němeček, J. (2004): Digitální půdní mapa. Česká zemědělská univerzita v Praze, Praha. Němeček J., Kozák J. (2003): Soil map of the Czech Republic at the scale 1:250 000 in SOTER system. In: Sobocká J., Jambor P. (eds): Druhé Pôdoznalecké dni v SR. Sborník konference. VÚPOP, Bratislava, 283–286. Niemeijer D., de Groot R.S., (2008): A conceptual framework for selecting environmental indicator sets, Ecological Indicators 8. Neuhäuslová Z. a kol. Mapa potenciální přirozené vegetace ČR, Praha : Academia, 1998. 341 s. ISBN 80-2000687-7. Nilsson, J., Grennfelt, P. (1988): Critical loads for sulphur and nitrogen. Report from a workshop held at Skokloster, Sweden, 19-24 March 1988, Nord miljorapport 1988, Nordic Council of Ministers, Copenhagen, 1988. O’Neill; Gustafson, EJ.,1998: Quantifying landscape spatial pattern: What is the state of the art? Ecosystems (1) 2: 143-156. Odum HT. Environmental accounting - emergy environmental decision making. John Wiley & Sons; 1996. 370 pp. OECD, (2001): Environmental Indicators for Agriculture - methods and results. OECD (2002) Handbook of Biodiversity Valuation: A Guide for Policy Makers. Ouyang, T., Zhu, Z., Kuang, Y. (2006) Assessing Impact of Urbanization on River Water Quality In The Pearl River Delta Economic Zone, China. Environmental Monitoring and Assessment.120: 1-3. Palmer, M.A. et al. (1997) Biodiversity and Ecosystem processes in freshwater sediments. Ambio. 26:571-577. Parker, T.V. (1997) The Scale of Successional Models and Restoration Objectives, Restoration Ecology 5/4, pp. 301 - 306. Patlitzianas, K.D., A. Pappa and J. Psarras, An information decision support system towards the formulation of a modern energy companies' environment, Renewable and Sustainable Energy Reviews 12 (2008), pp. 790–806. Patrício, J., R. Ulanowicz, M. A. Pardal & J. C. Marques, 2006. Ascendancy as ecological indicator for environmental quality assessment at the ecosystem level: a case study. Hydrobiologia 555: 19–30. Perman R, Yue M., McGilwray (1996) Natural Ressource & Environmental Economics, Longman Singapure Publisher, 396 s. Perrow, M.R., Davy, A.J. eds. (2002) Handbook of Ecological Restoration, Principles of Restoration. Cambridge University Press. Peterson, C.H., Lipcius, R.N. (2003) Conceptual progress towards predicting quantitative ecosystem benefits of ecological restorationMarine Ecology Progress Series 264:297 - 307. Petříček, V., Kolbek, J. 1984. Floristic study of the river Bělá watershed in the region of central Pojizeří (in Czech). Bohemia centralis, Praha, 13: 21-81. Petřík, M.(2008): Kořeny environmentalismu - služby ekosystémů a lidský blahobyt, RevuePolitika, 6-7/2008. Pokorný J. (2001) Dissipation of solar energy in landscape – controlled by management of water and vegetation. In: Renewable Energy, Amsterdam. Vol 24, pp. 641-645. Pokorný, J., Čeřovská, K., Macák, M., Pecharová, E. (2003): Matter losses from large catchment expressed as acidification – how much does acid rain cause? – In: Vymazal, J. (ed.), Wetlands: nutrients, metals and mass cycling, p 293-306, Backhuys Publ., Leiden. Pokorný, J., Květ, J., Čeřovská, K. (2002) The role of wetlands in energy and material flows in the landscape. In: Květ, J., Jeník, J., Soukupová, L. (eds) Freshwater wetlands and their sustainable future A case study of Třeboň Basin Biosphere Reserve, Czech Republic, UNESCO, Man and BIosphere, Paris, vol 28, 445 – 462. 165 Pokorný, J., Kučerová, A. (2000) Monitoring klimatu a atmosférických depozic v ChKO Třeboňso (Monitoring of climate and atmospheric depositions in Třeboň Landcape Protected Area In: Pokorný, J., Šulcová, J., Hátle, M., Hlásek, J. (eds.): Třeboňsko 2000. Ekologie a ekonomika Třeboňska po dvaceti letech. (Ecology and Economy of Třeboňsko Region after twenty years). Pp. 87 – 99, UNESCO MaB, ENKI, o.p.s. Třeboň, In Czech with English summary. Pokorný, J., Rejšková, A., Brom, J. (2007): Úloha makrofyt v energetické bilanci mokřadů, Zprávy Čes. Bot. Společ., Praha, 42 Mater. 22: 47 – 60 Pokorný, J., Rejšková, A. (2008): Water cycle management, In: Erik Jorgensen and Brian D. Fath (Editor in Chief), Ecological Engineering. Vol. 5 of Encyclopedia of Ecology, 5 vols. Pp. (3729 – 3737) Oxford: Elsevier Posch, M., de Smet, P.A.M., Hettelingh, J.-P., Downing, R.J., (eds.) (1995): Calculation and Mapping of Critical Tresholds in Europe. Stat. Rep. 1995, Coordination Centre for Effects, RIVM Rep. No. 259101004, ISBN No. 90-6960-060-9, Bilthoven, 1995. Posh, M., Hettelingh, J.P., Smet, P.A.M. de, Downing, R.J. (eds.) (1997): Calculation and Mapping of Critical Thresholds in Europe - Status Report 1997, RIVM Report No. 259101007, Coordination Centre for Effects, National Institute of Public Health and Environmental Protection, Bilthoven, The Netherlands. Posh, M., Smet, P.A.M. de, Hettelingh, J.P., Downing, R.J. (eds.) (1999): Calculation and Mapping of Critical Thresholds in Europe - Status Report 1999, RIVM Report No. 259101009, Coordination Centre for Effects, National Institute of Public Health and Environmental Protection, Bilthoven, The Netherlands. Preninger M.,(1987): Energetické hodnocení výrobních procesů v rostlinné výrobě, Ústav vědeckotechnických informací pro zemědělství, 1987. Pretel J. (2006) Klima na Zemi se mění, Vesmír 85, červenec 2006, s. 421-4 Procházka J., Brom J., Němcová J. a Pechar L.: Dynamika odtoku, vodní a látkové bilance malých povodí v závislosti na způsobu hospodaření člověka v krajině.(rukopis v přípravě) Procházka, J., Včelák, V., Wotavová, K., Štíchová, J., Pechar, L. (2006): Holistic concept of landscape assessment: case study of three small catchments in the Šumava mountains. Ekológia (Bratislava), vol 25, suplement 3/2006 p. 5 – 17. Přibáň, K., Ondok, J.P., Jeník, J., Popela, P. (1992) Analysis and modeling of wetland microclimate: The sase study Třeboň Biosphere Reserve, Academia Praha, 167 pp. Pul, W.A.J. van, Jacobs, A. F. G. (1994): The conductance of a maize crop and the underlying soil to ozone under various environmental conditions. Boundary-layer Met. 69, 83-99. Pul, W.A.J. van, Potma, C.J.M., Leeuwen, E.P. van, Draaijers, G.P.J., Erisman, J.W.: EDACS (1995): European deposition maps of acidifying components on a small scale. Model description and preliminary results, RIVM. Report No. 722401005. National Institute of Public Health and Environmental Protection, Bilthoven, The Netherlands. Quitt, E. (1971): Klimatické oblasti Československa. Academia, Studia Geographica 16, GÚ ČSAV v Brně, 73 s. Rada, T. (2009): Nedostatky Trestněprávní odpovědnosti na úseku ochrany půdy v České republice – Absence trestněprávní odpovědnosti právnických osob? In: Dávid R., Neckář J., Sehnálek D., (Editors). COFOLA 2009: the Conference Proceedings, Brno: Masaryk University. Reeson, A. F., Tisdell, J.G., (2008): Institutions, motivations and public goods: An experimental test of motivational crowding,“ Journal of Economic Behavior & Organization, vol. 68(1), 273-281. Rejšková, A., 2009 Non-metabolic use of solar energy in plants, PhD disertační práce, Jihočeská univerzita v Českých Budějovicích, Ústav fyzikální biologie, 400 pp. Rempel, R., (2008): Patch Analyst 4 (Beta release). http://flash.lakeheadu.ca/~rrempel/patch/download.htm. Ribaudo, M. (2001). “Non-point Source Pollution Control Policy in the USA.” In J. S. Shortle and D. Abler (eds.), Environmental Policies for Agricultural Pollution Control (pp. 123-149). Wallingford, UK: CAB International. Richards, C., Johnson, L.B., Host, G.E. (1996) Landscape-scale influences on stream habitats and biota. J. Fish. Aquatic Sci. 53, 295-311 Suppl. 1. Richardson, J. R., Harris, T. T. (1995) Vegetation mapping and change detection in the Lake Okeechobee marsh ecosystem. Archiv fur Hydrobiologie, Advances in Limnology. 45:17–39.Riitters, K.H, O’Neil1, R.V., Hunsaker, C.T, Wickham, J.D., Yankee, D.H., Timmins, S.P., Jones, K.B., Jackson, B.L. (1995): A factor analysis of landscape pattern and structure metrics. Landscape Ecology vol. 10, pp. 23-39. 166 Ripl, W. (1995) Management of Water Cycle and energy flow for ecosystem control: the energy-transportreaction (ETR) model. Ecological Modelling, 78, 61-76. Ripl, W., Hildmann, Ch. (2000) Dissolved load transported by rivers as an indicator of landscape sustainability. Ecological Engineering 14: 373 – 387. Ripl, W. (2003) Water: the bloodstream of the biosphere. Phil. Trans. R. Society, London B 358: 1921 - 1934. Ritz K., Black H.I.J., Campbell C.D., Hartus J.A., Wood C., (2009): Selecting biological indicators for monitoring soils: A framework for balancing scientific and technical opinion to assist policy development, Ecological Indicators 9. Ruhl, J. B., S. E. Kraft, and C. L. Lant (2007): The Law and Policy of Ecosystem Services, Washington (DC), Island Press. Rockstrom J., Gordon L., Folke C., Falkenmark M., Engwall M. (1999) Linkage among water vapour flows, food production, and terrestrial ecosystem services. Conservation Ecology 3 (2), article 5. Ryszkowski, L. (ed.). 2002. Landscape Ecology in Agroecosystems Management. CRC Press, Boca Raton, Florida, USA. Ryszkowski, L. (1989). Control of energy and matter fluxes in agricultural landscapes Agriculture, Ecosystems & Environment, 107. Ryszkowski, L., Kedziora, A. (1995): Modification of effects of global climate change by plant cover structure in an agricultural landscape. Journal of Geographica Polonica, 65, 5. Ryszkowski, L, Kedziora A. (2004). Impact of agricultural landscape structure on energy flow and water cycling. Journal of Landscape Ecology). Saura, S., 2004: Effects of remote sensor spatial resolution and data aggregation on selected fragmentation indices. Landscape Ecology 19: 197 – 209. Seják, J., Dejmal, I. et al. 2003: Hodnocení a oceňování biotopů České republiky. Český ekologický ústav, 422 p. ISBN 80-85087-54-5. Seják J. a kol. (2008) Udržitelnost českého zemědělství v globalizovaném prostředí, FŽP UJEP, ISBN 978-807414-007-5 Seják J., Pokorný J. .(2008a). Oceňování ekosystémových služeb na příkladu říční nivy (Valuing the ecosystem services on example of river floodplain). Příspěvek ve sborníku z konference Ekosystémové služby říční nivy (Pithart, D., Benedová, Z., Křováková, K. editoři), Ústav systémové biologie a ekologie AVČR, Třeboň 28.-30.4.2008, , s. 183-189, ISBN 978-80-254-1834-5. Seják J., Pokorný J.(2008b). Creating Biotope Values for National Economies, Proceedings of the 2nd Intern. Sustainability conf. Creating Values for Sust. Dev., 21-22 Aug. 2008, Basel. Switzerland, ISBN 978-3-90612948-8. Seják J., Pokorný J. (2009). Voda a peněžní hodnocení biotopů a služeb ekosystémů (Water and Monetary Valuation of Biotopes and Ecosystem Services), Vodní hospodářství č. 1, s. 12-14 Seják et al. (2008): Objasnění dlouhodobých interakcí mezi ekosystémy ČR a jejich vnějším prostředím v podmínkách globálních změn. Zpráva za rok 2008. Projekt VaV MŽP č. SP/2d3/99/07. UJEP Ústí nad Labem. SER 2002, The SER International Primer on Ecological Restoration, http://www.ser.org/pdf/primer3.pdf. Shen, W., Jenerette, G.D., Wu, J., Gardner, R.H., 2004: Evaluating empirical scaling relations of pattern metrics with simulated landscapes. Ecography 27: 459-469. Shuman C.S, Ambrose R.F. (2003) A comparison of remote sensing and ground-based methods for monitoring wetland restoration success. Restor. Ecol. 11, 325–333. Schwartz, M.W. et al. (1999) Exotic plant species invade hot spots of native plant diversity. Ecological monographs 69 (1):25 – 46. Simenstad, C.A. and Thom, R.M. (1996) Functional equivalency trajectories of the restored Gog-Le-Hi-Te estuarine wetland. Ecological Applications 6: 38-56. Skořepová, I., Beneš, S., Roušarová, Š. & Withers, R.,R.,H. (1998): Klasifikace obsahů Cr, Cu, Ni, Zn, Pb, Fe2+, Fe3+, Si, Al, Mg, Ca, Na, K a P v horninách České republiky. Podklad pro mapování kritických zátěží na území ČR, Český ekologický ústav, Praha. 118 str. Skořepová, I., Skořepa, J., Beneš, S., Fottová, D. & Hruška, J. (2007): Czech Republic – the national database of nutrient nitrogen critical loads. In: J. Slootweg, M. Posch, J.-P. Hettelingh (eds.): Critical Loads of Nitrogen and Dynamic Modelling. CCE Progress Report 2007, MNP Report 500090001/2007, Bilthoven. p.129-132. 167 Skořepová, I., Skořepa, J. & Beneš, S. (2008): Empirické kritické zátěže a jejich překročení. Oponovaná závěrečná zpráva přímé zakázky pro MŽP Pokrytí doplňkových aktivit spojených s plněním závazků vyplývajících z členství ČR v Úmluvě o dálkovém znečišťování ovzduší přesahujícím hranice států, vedených WGE (Working Group on Effects) a úkolovými pracovními skupinami mezinárodních programů spolupráce (ICP) pro modelování a mapování, pro integrovaný monitoring, pro materiály a kulturní památky, pro povrchové vody, pro lesy a expertní skupinou pro dynamické modelování. Česká geologická služba, Praha. 14 str. Smit, H., P. Luttik & G. Boosten, 2005. Nature and landscape as investment. Prospects for new financial instruments for nature and landscape management. (In Netherlands with English summary), Wageningen, Nature Policy Assessment Office, Wageningen, Planbureaurapporten 28, pp. 36 Statistical commission - Economic comission for Europe - Commission of the european communities Eurostat,(2001): Agri-environmental indicators to describe agriculture sustainability, working paper no. 21. Smith A. (1776) The Wealth of Nations. New Rochelle: Arlington House Stauffer, J.C., Goldstein, R.M., Newman, R.M. (2000) Relationship of wooded riparian zones and runoff potential to fish community composition in agricultural streams.Can. J. Fish. Aquatic Sci. 57 (2), 307-316. Stoate, C., Boatman, N.D., Borralho, R.J., Carvalho, C.R., de Snoo, G.R., Eden, P., (2001). Ecological impacts of arable intensification in Europe. Journal of Environmental Management. 63, 337–365. Stoklasa, M.: Interní zpráva. StoklasaTech. Praha, 2003. Strange, E., Galbraith, H., Bickel, S., Mills, D., Beltman, D., Lipton, J. (2002) Environmental assessment. Determinign Ecological Equvalence in Service-to Service Scaling of Salt Marsh Restoration. Environmental Management 29/2: 290 - 300. Sutherland W.J. et al. (2009) One Hundred Questions of Importance to the Conservation of Global Biological Diversity, Conservation Biology, vol. 23, No. 3, 557-567. Sverdrup, H. &Ineson, J. (1993): Immobilization of N in soils. In: Posch, M., de Smet, P.,A., M., Hettelingh, J.P.& Downing, R., J. (1995): Calculation and Mapping of Critical Thresholds in Europe. Status Report 1995, No.259101004, ISBN 90-6960-060-9, RIVM, Bilthoven. p. 34-35. Swinton S.M., Lupi F., Robertson G.P., Hamilton S.K., (2007): Ecosystem services and agriculture: Cultivating agricultural ecosystems for diverse benefits, Ecological economics 64. Šarapatka B. – Urban J. a kol., (2006): Ekologické zemědělství v praxi, Šumperk, ISBN 978-80-903583-0-0. TEEB (2008): Ekonomie ekosystémů a biodiverzity, Úřad pro úřední tisky Evropských společenství, Lucemburk, 64 str. Thogmartin, W., J. R. Sauer, and M. G. Knutson. 2007. Modeling and mapping abundance of American woodcock across the Midwestern and Northeastern United States. Journal of Wildlife Management 71:376–382. Tilman, D. et al (2001) Diversity and productivity in a long-term grassland experiment. Science 294: 843 – 845. Toman, M. (1998): Special Section: Forum on Valuation of Ecosystem Services: Why not to calculate the value of the world‘s ecosystem services and natural capital, Ecological Economics, 25 (1): 57-60. Tomášek, M. 2003. Půdy České republiky, třetí vydání. ČGS, Praha. Turner R.K., Pearce D., Bateman I. (1994), Environmental Economics, Harvester Wheatsheaf, Hemel Hempstead. ISBN 0-7450-1083-0. UBA, 1996. Manual on Methologies and Criteria for Mapping Critical Levels/Loads and Geographical Areas where they are Exceeded. Federal Environmental Agency text 71/96, ISSN 0722 UBA (2004): Manual on methologies and criteria for modelling and mapping critical loads & levels and air pollution effects, risks and trends. Texte 52/04, Federal Environmental Agency, Berlin. www.icpmapping.org ÚHÚL (2002): Oblastní plány rozvoje lesů. ÚHÚL, Brandýs nad Labem, 2002. UNECE (2005). Protocol to the 1979 Convention on Long-range Transboundary Air Pollution to Abate Acidification, Eutrophication and Ground-level Ozone (Gothenburg Protocol). http://www.unece.org Vaate, A., Pavluk, T. I. (2004) Practicability of the Index of Trophic Completeness for running waters, Hydrobiologia 519, pp. 49 – 60. Václavík, T., Rogan, J. (2009): Identifying Trends in Land Use/Land Cover Changes in the Context of PostSocialist Transformation in Central Europe: A Case Study of the Greater Olomouc Region, Czech Republic. Válek Z. (1977) Lesní dřeviny jako vodohospodářský a protierozní činitel, SZN Praha , 203 s. 168 Verdonschot, P.F.M. (2000) Integrated ecological assessment methods as a basis for sustainable catchment management. Hydrobiologia 422/423: 389 – 412. Vesmír (2006), Euromedia group a.s. - knižní klub v Praze. 512 s. ISBN 80-242-1668-X. Viglizzo, E. F., A. J. Pordomingo, M. G. Castro, F. A. Lértora, and J. N. Bernardos. 2004. Scale-dependent controls of ecological functions in agroecosystems of Argentina. Agriculture, Ecosystems and Environment 101:39–51. Vitousek, P.M., Mooney, H.A., Lubchenco, J., Melillo, J.M., 1997. Human domination of earth’s ecosystems. Science 277, 494–500. Vlček J. (1994). Technika a životní prostředí. - ČVUT Praha, 1994. Voldner, E.C., Barrie, L.A., Sirois, A. (1986): A literature rewiew of dry deposition of oxides of sulphur and nitrogen with emphasis on long-range transport modelling in North America. Atmospheric Environment 20, 2101-2112. Vrubel, J., Zapletal, M. et al. (2009): Návrh nového systému kompenzace imisních škod vlastníkům lesa. Závěrečná zpráva projektu 8/2007. Grantová služba státního podniku Lesy České republiky. Vyhláška 3/2008 Sb., Ministerstvo financí ČR. Vyskot a kol. (2003) Kvantifikace a hodnocení funkcí lesů České republiky. MŽP Praha. ISBN 80-72212-264-9. Wakeley, J. S. (1988) A Method to Create Simplified Version of Existing Habitat Suitability Index (HSI) Models. Environmental Management 12/1 (79 – 83). Wali, MK; Evrendilek, F; West, TO, et al. (2006) Assessing terrestrial ecosystem sustainability: Usefulness of regional carbon and nitrogen models. Nature & Resources, 35/4, 21-33. Walker, L.R., del Moral, R. (2003) Primary succession and Ecosystem Rehabilitation, Cambridge University Press, 442 p. Wascher, D.M.(2002): Landscape-indicator development: steps towards a European approach. In: Jongman, R.G.H. (ed.): The new dimensions of the European landscape. Proceedings of the Frontis workshop on the future of the European cultural landscape. Wageningen, The Netherlands 9-12 June 2002, http://library.wur.nl/frontis/landscape/toc.html , s.237 – 251, 24.10.2007. Wascher, D.M., Pérez-Soba, M. (eds.), (2004): Learning from European Transfrontier Landscapes. Project in Support of the European Landscape Convention. Alterra report 964, Wageningen, vi+58 pp. Costello R B (ed.) ,(1995). Webster’s College Dictionary (New York: Random House). Wesely, M.L., Cook, D.R., Hart, R.L. (1985): Measurements and parametrization of particulate sulfur dry deposition over grass. J.Geophys. Res., 90, 1985, s. 2131 Wesely, M.L., Lesht, B.M. (1989): Comparasion of RADM dry deposition algorithms with a site-specific method for inferring dry deposition. Water, Air, and Soil Pollut. 44, 273-293. Whisenant, S.G. (1999) Repairing Damaged Wildlands, A process-Orientated, Landscape-Scale Approach, Cambridge University Press, 312 p. White, D., Fennessy, S. (2005) Modeling the suitability of wetland restoration potential at the watershed scale. Ecological Engineering 24: 359 - 377. WHO (2000): Air duality guidelines for Europe, sekond edition. WHO regional publications, European series, No. 91. World Health Organisation, Regional office for Europe, Copenhagen. Wiens, JA., 1989: Spatial scaling in ecology. Functional Ecology 3: 385 – 397. White, P.S., Harrod, J., Bissonette, J.A., 1997: Wildlife and landscape ecology, Springer, s.128 – 159. Winterhalder, K., Clewel, A.F., Aronson, J. (2004) Values and Science in Ecological Restoration - A Response to Davis and Slobodkin, Restoration ecology 12/1, pp. 4 - 7. Wright, J. F. (2000) An introduction to RIVPACS. En, Wright, J. F.; Sutcliffe, D. W. y Furse, M. T. (eds.): Assessing the biological quality of fresh waters: RIVPACS and other techniques, pp. 1-24. Freshwater Biological Association. Ambleside. Wu, J., 2004: Effects of changing scale on landscape pattern analysis: scaling relations. Landscape ecology 19: 125-138. Yeates, GW (2003) Assessment of soil contamination - a functional perspective. Biodegradation ,13 /1, 41-52. Yli-Viikari A., Hietala-Koivu R., Huusela-Veistola E., Hyvonen R., Perala P., Turtola E.,(2007): Evaluating agri-environmental indicators (AEIs) – Use and limitations of international indicators at national level, Ecological Indicators 7. 169 Zapletal, M. (1998): Atmospheric deposition of nitrogen compounds in the Czech Republic. Environmental Poll. 29, 305-311. Zapletal M., Chroust P., Kuňák D. (2005): Atmospheric deposition of nitrogen in relation to empirical critical loads of nitrogen in the Czech Republic. Acid Rain 2005, 7th International Conference on Acid Deposition, Prague, Czech Republic, June 12 – 17, 2005. Conference Abstracts, p. 146. Zapletal, M., Chroust, P., Kuňák, D., Sáňka, M., Skořepová, I., Fottová, D., Pačes, T., Kazmarová, H., Čupr, P., Fara, M., Seják, J., Budská, E., Fabiánek, P., Šrámek, V. (2005): Zjišťování účinnosti opatření na omezení znečišťování ovzduší na základě snížení negativních účinků polutantů na složky životního prostředí a lidské zdraví. Projekt MŽP ČR VaV 740/1/02. Ekotoxa, 2005. Zapletal, M. (2006): Atmospheric deposition of nitrogen and sulphur in relation to critical loads of nitrogen and acidity in the Czech Republic. Journal of Forest Science, 52, 2006 (2): 92-100. Zapletal, M., Chroust, P. (2006): „Aktualizace a vyhodnocení prostorové distribuce emisí a depozice amoniaku na území ČR jako podklad pro hodnocení dosažitelnosti a plnění mezinárodních závazků ČR vyplývajících z Protokolu o snížení acidifikace, eutrofizace a přízemního ozonu v podmínkách ČR“, Projekt MŽP č. 740/9/06, 2006. Zapletal, M., Kuňák, D., Chroust, P. (2007): Chemical Characterization of Rain and Fog Water in the Cervenohorske Sedlo (Hruby Jesenik Mountains, Czech Republic). Water, Air, & Soil Pollution, 186:85-96, DOI 10.1007/s11270-007-9467-0. Zapletal, M. (2009): Návrh kritérií pro identifikaci a stanovení koeficientu ekosystémového rizika. In: Vrubel, J, Zapletal, M. et al.,(2009): Návrh nového systému kompenzace imisních škod vlastníkům lesa. Závěrečná zpráva projektu 8/2007. Grantová služba státního podniku Lesy České republiky. Zedler, J. B., and Callaway, J. C. (1999) Tracking wetland restoration: do mitigation sites follow desired trajectories? Restoration Ecology 7: 69–73. Zeff, M.L. (1999) Salt marsh tidal channel morphometry: Applications for wetland creation and restoration. Restoration Ecology 7 (2): 205-211. Země (2004), Euromedia Group, k.s. – knižní klub v Praze, 520 s., ISBN 80-242-1225-0. Zhang W., Ricketts T.H., Kremen C., Carney K., Swinton S.M., (2007): Ecosystem services and dis-services to agriculture, Ecological Economics 64. 170 Příloha 1 Příklady termovizních snímků z různých biotopů Termovizní snímky pořízené za jasného dne (25.8. 2009) kolem 13h SEČ ukazují rozdíly teplot v různých biotopech. Vzrostlý borový les. Teplota v lese je okolo 20 oC , v rozmezí 4 oC. Pozoruhodné je rozložení teplot ve vertikálním profilu. V podrostu je často teplota vyšší nežli ve vyšších patrech porostu. Při takové inverzi teplotní inverzi nestoupá vlhký vzduch z porostů vzhůru. Strniště s kulisou stromů v pozadí. Teplota strniště je okolo 40 oC. V sousedním lese je teplota až o 20 stupňů nižší. Snímky v lese a na strništi byly pořízeny v rozmezí několika minut. Kukuřičné pole vykazuje teploty v rozsahu 27 – 33 oC, pozoruhodné je, že teploty půdy jsou místy vyšší nežli teplota povrchu porostu. Vzduch tedy stoupá porostem vzhůru a vodní pára je odnášena.00 Oranice má nejvyšší teplotu, až 44 oC, 171 Strom v zástavbě má na povrchu koruny teplotu okolo 27 oC, ve stínu stromu je teplota ještě nižší. Na okolních střechách je teplota nad 40 oC. Efekt pokosení mezofylní louky je zřejmý z rozdílu teplot suché trávy (35 oC) a nepokosené trávy (25 oC) 172 Příloha 2 Přehled bodových hodnot a zastoupení typů biotopů v položkách pokryvu ČR (CLC). Kód Název biotopu biotopu Bodová hodnota Procent. Zastoupení [%] 1.1.1. Městská souvislá zástavba 2,39 X6.1 Parky a zahrady s převahou nepůvodních druhů 18 11,95 XX3.1 XX3.2 Plošně zastavěné území s minimální vegetací Nepropustné plochy 0 85,88 2,17 Ostatní X biotopy 1.1.2. Městská nesouvislá zástavba T1.1 Výsledná hodnota [body/m2] 10,22 Mezofilní ovsíkové louky 33 0,96 1,92 XT2 Ostatní přírodní a přírodě blízké biotopy Degradovaní vlhká lada XT3 Intenzivní nebo degradované louky 13 8,77 XT5 Bylinné porosty náspů dopravních staveb a zemních hrází 15 1,89 XL1 Remízky,a aleje a renaturalizační výsadby 25 1,82 X4.4 Jednoleté a ozimé kultury na orné půdě 10 1,39 X5.2 Užitkové zahrady a zahrádkářské kolonie 14 29,93 X6.1 Parky a zahrady s převahou nepůvodních druhů 18 13,04 X6.2 Hřbitovy s převahou nepůvodních druhů 15 4,49 XX3.1 XX3.2 Plošně zastavěné území s minimální vegetací Nepropustné plochy 0 30,91 17 1,11 3,76 Ostatní X biotopy 1.2.1. Průmyslové a obchodní areály 2,95 XK2 Lada s křovinnými porosty a stromy 24 0,91 XK4 13 2,74 XT3 Pionýrská dřevinná vegetace nekultivovaných antropogenních ploch Intenzivní nebo degradované louky 13 7,61 X4.6 Železniční stanice 8 1,91 X4.7 Lada v průmyslových a skladových areálech 6 4,93 X5.2 Užitkové zahrady a zahrádkářské kolonie 14 1,66 X6.2 Hřbitovy s převahou nepůvodních druhů 15 1,01 XX3.1 XX3.2 Plošně zastavěné území s minimální vegetací Nepropustné plochy 0 75,59 3,63 Ostatní X biotopy 1.2.2. Silniční a železniční síť a přilehlé prostory 8,23 XK2 Lada s křovinnými porosty a stromy 24 3,86 XK4 13 5,43 XL1 Pionýrská dřevinná vegetace nekultivovaných antropogenních ploch Remízky,a aleje a renaturalizační výsadby 25 1,36 XL4 Degradované lesní porosty s ruderálními společenstvy 19 1,76 XL5 Paseky, les po výsadbě a renaturalizační výsadby 17 1,81 XT3 Intenzivní nebo degradované louky 13 11,12 X4.4 Jednoleté a ozimé kultury na orné půdě 10 8,67 X4.6 Železniční stanice 8 22,15 X4.7 Lada v průmyslových a skladových areálech 6 5,33 X5.2 Užitkové zahrady a zahrádkářské kolonie 14 5,38 XX3.1 XX3.2 Plošně zastavěné území s minimální vegetací Nepropustné plochy 0 29,50 3,63 Ostatní X biotopy 173 1.2.3. Přístavní zóny 8,27 XK2 Lada s křovinnými porosty a stromy 24 4,47 XL1 Remízky,a aleje a renaturalizační výsadby 25 3,02 XT3 Intenzivní nebo degradované louky 13 6,93 XT5 Bylinné porosty náspů dopravních staveb a zemních hrází 15 1,39 XV2 Degradovaná biota vod 14 22,67 X4.6 Železniční stanice 8 4,71 X4.7 Lada v průmyslových a skladových areálech 6 1,55 X5.2 Užitkové zahrady a zahrádkářské kolonie 14 8,12 XX3.1 XX3.2 Plošně zastavěné území s minimální vegetací Nepropustné plochy 0 44,40 2,73 Ostatní X biotopy 1.2.4. Letiště 11,94 T1.1 Mezofilní ovsíkové louky 33 T5.3 Kostřavové trávníky písčin 50 2,63 1,61 0,93 XK2 Ostatní přírodní a přírodě blízké biotopy Lada s křovinnými porosty a stromy XL1 Remízky,a aleje a renaturalizační výsadby 25 2,00 XT3 Intenzivní nebo degradované louky 13 65,58 X4.4 Jednoleté a ozimé kultury na orné půdě 10 4,83 X4.7 Lada v průmyslových a skladových areálech 6 2,64 XX3.1 XX3.2 Plošně zastavěné území s minimální vegetací Nepropustné plochy 0 16,60 24 3,10 0,07 Ostatní X biotopy 1.3.1. Těžba hornin 13,40 XK2 Lada s křovinnými porosty a stromy 24 1,29 XK4 13 2,14 XL3 Pionýrská dřevinná vegetace nekultivovaných antropogenních ploch Monokultury stanovištně nevhodných dřevin 20 1,40 XS1 Nové těžební prostory ve skalních masivech a jejich kamenné odvaly 14 65,56 XT3 Intenzivní nebo degradované louky 13 2,55 XT4 Degradované suché trávníky a vřesoviště 19 11,74 XT6 Nové těžební prostory a odvaly zemních substrátů 13 5,99 X4.4 Jednoleté a ozimé kultury na orné půdě 10 1,39 X4.7 Lada v průmyslových a skladových areálech 6 2,63 XX3.1 XX3.2 Plošně zastavěné území s minimální vegetací Nepropustné plochy 0 3,22 2,08 Ostatní X biotopy 1.3.2. Skládky 7,87 XK2 Lada s křovinnými porosty a stromy 24 2,54 XK3 17 4,15 XL1 Dřevinné porosty náspů dopravních staveb Remízky,a aleje a renaturalizační výsadby 25 2,70 XL4 Degradované lesní porosty s ruderálními společenstvy 19 1,93 XT3 Intenzivní nebo degradované louky 13 6,35 XT5 Bylinné porosty náspů dopravních staveb a zemních hrází 15 2,00 XT6 Nové těžební prostory a odvaly zemních substrátů 13 8,41 X4.4 Jednoleté a ozimé kultury na orné půdě 10 2,23 X4.5 Bylinné porosty na nerekultivovaných skládkách 10 24,33 X4.7 Lada v průmyslových a skladových areálech 6 1,88 XX1.1 Nádrže čističek, odkaliště 0 38,24 XX3.1 XX3.2 Plošně zastavěné území s minimální vegetací Nepropustné plochy 0 2,06 174 XX4.2 Chemicky znehodnocené plochy a otevřené povrchy skládek toxických materiálů 0 1,85 1,33 Ostatní X biotopy 1.3.3. Staveniště 7,12 XK2 Lada s křovinnými porosty a stromy 24 1,28 XT3 Intenzivní nebo degradované louky 13 6,59 XT5 Bylinné porosty náspů dopravních staveb a zemních hrází 15 7,42 XT6 Nové těžební prostory a odvaly zemních substrátů 13 9,11 X1.1 Nové umělé nádrže z přírodních materiálů 9 1,39 X4.4 Jednoleté a ozimé kultury na orné půdě 10 35,20 X4.7 Lada v průmyslových a skladových areálech 6 1,92 X5.2 Užitkové zahrady a zahrádkářské kolonie 14 1,02 XX3.1 XX3.2 Plošně zastavěné území s minimální vegetací Nepropustné plochy 0 35,48 0,59 Ostatní X biotopy 1.4.1. Plochy městské zeleně Údolní jasanovo-olšové luhy (degradované a atypické) L2.2B 19,27 34 1,28 Hercynské dubohabřiny Suché acidofilní doubravy 47 4,19 L7.1 38 3,29 T1.1 Mezofilní ovsíkové louky 33 0,90 XL3 Ostatní přírodní a přírodě blízké biotopy Monokultury stanovištně nevhodných dřevin 20 XT3 Intenzivní nebo degradované louky 13 3,79 X5.2 Užitkové zahrady a zahrádkářské kolonie 14 1,80 X6.1 Parky a zahrady s převahou nepůvodních druhů 18 41,87 X6.2 Hřbitovy s převahou nepůvodních druhů 15 21,52 X6.4 Monokultury allochtonních druhů dřevin 10 0,95 XX3.1 XX3.2 Plošně zastavěné území s minimální vegetací Nepropustné plochy 0 11,02 L3.1 5,81 2,02 1,55 Ostatní X biotopy 1.4.2. Zařízení pro sport a rekreaci 18,77 L3.1 Hercynské dubohabřiny 47 1,84 T1.1 Mezofilní ovsíkové louky 33 3,72 T1.3 Poháňkové pastviny 66 1,27 XK2 Ostatní přírodní a přírodě blízké biotopy Lada s křovinnými porosty a stromy 24 1,50 XL3 Monokultury stanovištně nevhodných dřevin 20 5,93 XL4 Degradované lesní porosty s ruderálními společenstvy 19 1,91 XL5 Paseky, les po výsadbě a renaturalizační výsadby 17 2,93 XT3 Intenzivní nebo degradované louky 13 3,50 XT4 Degradované suché trávníky a vřesoviště 19 38,05 XV4 Lokálně upravené vodní toky 23 1,10 X5.2 Užitkové zahrady a zahrádkářské kolonie 14 2,18 X6.1 Parky a zahrady s převahou nepůvodních druhů 18 14,40 XX3.1 XX3.2 Plošně zastavěné území s minimální vegetací Nepropustné plochy 0 10,58 9,09 1,99 Ostatní X biotopy 2.1.1. Orná půda mimo zavlažovaných ploch T1.1 11,18 Mezofilní ovsíkové louky 33 1,14 2,11 Ostatní přírodní a přírodě blízké biotopy 175 XT3 Intenzivní nebo degradované louky 13 8,06 X4.4 Jednoleté a ozimé kultury na orné půdě 10 80,23 X5.2 Užitkové zahrady a zahrádkářské kolonie 14 1,12 XX3.1 XX3.2 Plošně zastavěné území s minimální vegetací Nepropustné plochy 0 1,78 5,57 Ostatní X biotopy 2.2.1. Vinice 15,25 K3 Vysoké xerofilní a mezofilní křoviny 33 0,97 XK1 Ostatní přírodní a přírodě blízké biotopy Extenzivní nebo opuštěné vinice a sady 36 XK2 Lada s křovinnými porosty a stromy 24 2,92 X4.4 Jednoleté a ozimé kultury na orné půdě 10 2,82 X5.2 Užitkové zahrady a zahrádkářské kolonie 14 0,92 X5.3 Intenzivní vinice, chmelnice a sady 13 80,11 XX3.1 XX3.2 Plošně zastavěné území s minimální vegetací Nepropustné plochy 0 2,26 1,27 6,45 2,29 Ostatní X biotopy 2.2.2. Ovocné sady a keře 14,15 K3 Vysoké xerofilní a mezofilní křoviny 33 1,12 T1.1 Mezofilní ovsíkové louky 33 1,23 XK1 Ostatní přírodní a přírodě blízké biotopy Extenzivní nebo opuštěné vinice a sady 36 2,01 XK2 Lada s křovinnými porosty a stromy 24 1,58 XT3 Intenzivní nebo degradované louky 13 3,70 X4.4 Jednoleté a ozimé kultury na orné půdě 10 7,90 X5.2 Užitkové zahrady a zahrádkářské kolonie 14 1,18 X5.3 Intenzivní vinice, chmelnice a sady 13 75,53 XX3.1 XX3.2 Plošně zastavěné území s minimální vegetací Nepropustné plochy 0 1,74 2,60 1,42 Ostatní X biotopy 2.3.1. Louky 20,79 T1.1 Mezofilní ovsíkové louky 33 11,96 T1.2 Horské trojštětové louky 50 1,74 T1.3 Poháňkové pastviny 66 4,19 T1.4 Aluviální psárkové louky 46 1,58 T1.5 Vlhké pcháčové louky 49 2,17 6,30 XK1 Ostatní přírodní a přírodě blízké biotopy Extenzivní nebo opuštěné vinice a sady XL1 Remízky,a aleje a renaturalizační výsadby 25 2,30 XL3 Monokultury stanovištně nevhodných dřevin 20 1,02 XT2 Degradovaní vlhká lada 17 1,38 XT3 Intenzivní nebo degradované louky 13 53,82 X4.3 Víceleté kultury na orné půdě 10 2,66 X4.4 Jednoleté a ozimé kultury na orné půdě 10 6,17 36 1,13 3,60 Ostatní X biotopy 2.4.2. Komplexní systémy kultur a parcel 14,08 K3 Vysoké xerofilní a mezofilní křoviny T3.4D Širokolisté suché trávníky (bez význačného zastoupení vstavačovitých a bez jalovce) 176 33 0,91 T3.4D 0,95 2,89 XK1 Ostatní přírodní a přírodě blízké biotopy Extenzivní nebo opuštěné vinice a sady 36 1,38 XK2 Lada s křovinnými porosty a stromy 24 3,92 XL1 Remízky,a aleje a renaturalizační výsadby 25 2,01 XT3 Intenzivní nebo degradované louky 13 9,87 X4.4 Jednoleté a ozimé kultury na orné půdě 10 16,16 X5.2 Užitkové zahrady a zahrádkářské kolonie 14 9,30 X5.3 Intenzivní vinice, chmelnice a sady 13 44,59 XX3.1 XX3.2 Plošně zastavěné území s minimální vegetací Nepropustné plochy 0 5,16 2,87 Ostatní X biotopy 2.4.3. Převážně zemědělská území s příměsí přirozené vegetace 21,51 Vysoké xerofilní a mezofilní křoviny Údolní jasanovo-olšové luhy 33 1,40 L2.2A 42 1,01 L2.2B Údolní jasanovo-olšové luhy (degradované a atypické) 34 2,03 L3.1 Hercynské dubohabřiny 47 0,99 T1.1 Mezofilní ovsíkové louky 33 9,79 T1.3 Poháňkové pastviny 66 1,96 T1.4 Aluviální psárkové louky 46 1,14 T1.5 Vlhké pcháčové louky 49 2,15 XK2 Ostatní přírodní a přírodě blízké biotopy Lada s křovinnými porosty a stromy 24 2,02 13 1,48 XL1 Pionýrská dřevinná vegetace nekultivovaných antropogenních ploch Remízky,a aleje a renaturalizační výsadby 25 7,34 XL3 Monokultury stanovištně nevhodných dřevin 20 2,95 XL4 Degradované lesní porosty s ruderálními společenstvy 19 2,01 XL5 Paseky, les po výsadbě a renaturalizační výsadby 17 1,04 XT3 Intenzivní nebo degradované louky 13 20,07 XV2 Degradovaná biota vod 14 1,69 X4.4 Jednoleté a ozimé kultury na orné půdě 10 9,43 X4.7 Lada v průmyslových a skladových areálech 6 1,67 X5.2 Užitkové zahrady a zahrádkářské kolonie 14 7,87 X5.3 Intenzivní vinice, chmelnice a sady 13 0,93 XX3.1 XX3.2 Plošně zastavěné území s minimální vegetací Nepropustné plochy 0 9,37 K3 XK4 8,78 2,86 Ostatní X biotopy 3.1.1. Listnaté lesy Údolní jasanovo-olšové luhy L2.2A 39,99 42 1,29 L2.2B Údolní jasanovo-olšové luhy (degradované a atypické) 34 0,94 Tvrdé luhy nížinných řek (dobře zachovalé, člověkem málo ovlivněné lesy s vyvinutou strukturou porost. pater a vysokou druh. diverzitou) 66 2,28 L2.3A 49 5,38 L3.1 Tvrdé luhy nížinných řek (člověkem silně ovlivněné fragmenty, zachované přirozené druhové složení stromovéhé patra) Hercynské dubohabřiny 47 13,31 L3.3A Panonsko-karpatské dubohabřiny 58 1,32 7,69 61 1,75 L4 Západokarpatské dubohabřiny Panonské dubohabřiny Suťové lesy 58 L4 2,26 L5.4 Acidofilní bučiny 38 7,63 L6.5B Acidofilní teplomilné doubravy (bez kručinky chlupaté) 51 1,24 L7.1 Suché acidofilní doubravy 38 2,98 L2.3B L3.3B L3.4 177 L5.1 Květnaté bučiny 45 15,95 XL5 Ostatní přírodní a přírodě blízké biotopy Paseky, les po výsadbě a renaturalizační výsadby 17 2,15 XL3 Monokultury stanovištně nevhodných dřevin 20 8,24 XL1 Remízky,a aleje a renaturalizační výsadby 25 1,09 XL4 Degradované lesní porosty s ruderálními společenstvy 19 10,86 X6.4 Monokultury allochtonních druhů dřevin 10 2,22 8,86 2,57 Ostatní X biotopy 3.1.2. Jehličnaté lesy 26,18 L5.1 Květnaté bučiny 45 12,74 L5.4 Acidofilní bučiny 38 4,76 L7.3 43 1,38 L9.1 Subkontinentální borové doubravy Horské třtinové smrčiny 36 1,47 L9.2B Rašelinné a podmáčené smrčiny (podmáčené smrčiny) 43 1,45 7,04 XL3 Ostatní přírodní a přírodě blízké biotopy Monokultury stanovištně nevhodných dřevin 20 XL5 Paseky, les po výsadbě a renaturalizační výsadby 17 66,88 2,95 1,32 Ostatní X biotopy 3.1.3. Smíšené lesy Údolní jasanovo-olšové luhy L2.2A 28,48 42 1,06 Údolní jasanovo-olšové luhy (degradované a atypické) 34 1,33 L3.1 Hercynské dubohabřiny 47 6,44 L3.3B 58 1,37 L4 Západokarpatské dubohabřiny Suťové lesy L4 1,56 L5.1 Květnaté bučiny 45 8,40 L5.4 38 8,97 L7.1 Acidofilní bučiny Suché acidofilní doubravy 38 2,53 L7.3 Subkontinentální borové doubravy 43 1,06 T1.1 Mezofilní ovsíkové louky 33 L2.2B 1,27 5,74 XL3 Ostatní přírodní a přírodě blízké biotopy Monokultury stanovištně nevhodných dřevin 20 37,77 XL4 Degradované lesní porosty s ruderálními společenstvy 19 14,80 XL5 Paseky, les po výsadbě a renaturalizační výsadby 17 3,04 X4.4 Jednoleté a ozimé kultury na orné půdě 10 1,14 X6.4 Monokultury allochtonních druhů dřevin 10 1,06 XX3.1 XX3.2 Plošně zastavěné území s minimální vegetací Nepropustné plochy 0 1,04 1,41 Ostatní X biotopy 3.2.1. Přírodní pastviny 33,02 Zapojené alpínské trávníky 56 1,37 1,25 K3 Mokřadní vrbiny Vysoké xerofilní a mezofilní křoviny 36 33 7,77 R2.3 Přechodová rašeliniště 56 1,07 T1.9 Střídavě vlhké bezkolencové louky 63 2,01 T1.1 Mezofilní ovsíkové louky 33 16,53 T1.2 Horské trojštětové louky 50 4,36 T1.5 Vlhké pcháčové louky 49 3,14 T1.6 Vlhká tužebníková lada 46 1,81 T2.3 Podhorské až horské smilkové trávníky 39 2,17 A1.2 K1 178 T3.4D Širokolisté suché trávníky (bez význěčného výskytu vstavačovitých a bez jalovce) T3.4D 5,32 T3.5B Acidofilní suché trávníky (bez význačného výskytu vstavačovitých) T3.5B 2,65 T3.3D Úzkolisté suché trávníky (bez význačného výskytu vstavačovitých) T3.3D 1,22 12,67 Ostatní přírodní a přírodě blízké biotopy 13 6,32 XL3 Pionýrská dřevinná vegetace nekultivovaných antropogenních ploch Monokultury stanovištně nevhodných dřevin 20 2,60 XL5 Paseky, les po výsadbě a renaturalizační výsadby 17 1,71 XT3 Intenzivní nebo degradované louky 13 22,66 Degradované suché trávníky a vřesoviště 19 2,18 XK4 XT4 1,17 Ostatní X biotopy 3.2.2. Slatiny a vřesoviště,křovinaté formace 52,99 A1.1 Vyfoukávané alpínské trávníky 59 1,76 A1.2 Zapojené alpínské trávníky Subalpínská brusnicová vegetace 56 7,67 56 5,01 59 7,32 A6A Subalpínské vysokostébelné trávníky Acidofilní vegetace alpínských skal a drolin (droliny) 66 3,58 A7 Kosodřevina 58 29,33 L10.4 Blatkové bory 59 4,08 L9.1 Horské třtinové smrčiny 36 12,42 L9.2A Rašelinné a podmáčené smrčiny (rašelinné smrčiny) 56 3,56 L9.2B Rašelinné a podmáčené smrčiny (podmáčené smrčiny) 43 7,54 R3.1 66 2,65 R3.2 Otevřená vrchoviště Vrchoviště s klečí 66 4,37 R3.3 Vrchovištní šlenky 63 A2.2 A4.1 1,06 4,74 XK2 Ostatní přírodní a přírodě blízké biotopy Lada s křovinnými porosty a stromy 24 XL5 Paseky, les po výsadbě a renaturalizační výsadby 17 2,19 1,55 1,17 Ostatní X biotopy 3.2.4. Přechodová stadia lesa a křovin 23,51 K3 Vysoké xerofilní a mezofilní křoviny 33 1,65 L5.1 Květnaté bučiny 45 1,11 L5.4 Acidofilní bučiny Horské třtinové smrčiny 38 2,76 L9.1 36 5,35 L9.2A Rašelinné a podmáčené smrčiny (rašelinné smrčiny) 56 1,13 L9.2B Rašelinné a podmáčené smrčiny (podmáčené smrčiny) 43 2,00 T1.1 Mezofilní ovsíkové louky 33 XK2 XK4 1,83 10,92 Ostatní přírodní a přírodě blízké biotopy Lada s křovinnými porosty a stromy 24 7,81 13 2,22 19 19,30 23,87 XL4 Pionýrská dřevinná vegetace nekultivovaných antropogenních ploch Degradované lesní porosty s ruderálními společenstvy XL5 Paseky, les po výsadbě a renaturalizační výsadby 17 XT3 Intenzivní nebo degradované louky 13 5,19 X4.4 Jednoleté a ozimé kultury na orné půdě 10 12,53 X4.5 Bylinné porosty na nerekultivovaných skládkách 10 1,79 0,55 Ostatní X biotopy 3.3.2. Holé skály 39,79 A1.1 Vyfoukávané alpínské trávníky 59 5,23 A1.2 Zapojené alpínské trávníky 56 3,06 A2.1 Alpínská vřesoviště 56 2,43 179 A2.2 Subalpínská brusnicová vegetace 56 1,14 A4.1 Subalpínské vysokostébelné trávníky 59 9,06 A4.2 Subalpínské vysokobylinné nivy 66 1,12 A4.3 Subalpínské kapradinové nivy Acidofilní vegetace alpínských skal a drolin (droliny) 63 4,09 66 13,28 Kosodřevina Vysoké subalpínské listnaté křoviny 58 5,82 56 1,44 38 1,10 A6A A7 A8.2 L5.4 S1.2 Acidofilní bučiny Štěrbinová vegetace silikátových skal a drolin 46 4,37 2,44 XL3 Ostatní přírodní a přírodě blízké biotopy Monokultury stanovištně nevhodných dřevin 20 XL5 Paseky, les po výsadbě a renaturalizační výsadby 17 1,78 X6.4 Monokultury allochtonních druhů dřevin 10 14,26 28,83 0,55 Ostatní X biotopy 4.1.1. Vnitrozemské bažiny 33,47 36 L1 Mokřadní vrbiny Vrbové křoviny hlinitých náplavů Mokřadní olšiny L9.2B Rašelinné a podmáčené smrčiny (podmáčené smrčiny) 43 2,02 M1.1 Rákosiny eutrofních stojatých vod 28 12,04 M1.4 Říční rákosiny 28 2,30 M1.7 Vegetace vysokých ostřic 26 10,00 R2.2 Nevápnitá mechová slatiniště 53 1,63 R2.3 Přechodová rašeliniště 56 2,49 T1.9 Střídavě vlhké bezkolencové louky 63 2,30 T1.2 Horské trojštětové louky 50 1,74 T1.4 Aluviální psárkové louky 46 3,91 T1.5 Vlhké pcháčové louky 49 8,75 T1.6 Vlhká tužebníková lada 46 2,55 T2.3 Podhorské až horské smilkové trávníky 39 K1 K2.1 6,38 36 3,67 55 0,97 1,58 8,99 Ostatní přírodní a přírodě blízké biotopy Pionýrská dřevinná vegetace nekultivovaných antropogenních ploch Monokultury stanovištně nevhodných dřevin 13 3,60 XL3 20 3,43 XT3 Intenzivní nebo degradované louky 13 1,56 XR Degradovaná vrchoviště 42 3,72 XV2 Degradovaná biota vod 14 15,44 XK4 0,94 Ostatní X biotopy 4.1.2. Rašeliniště 53,29 L10.2 Rašelinné březiny Rašelinné brusnicové bory L10.4 Blatkové bory 59 10,94 L9.2A Rašelinné a podmáčené smrčiny (rašelinné smrčiny) 56 11,32 L9.2B Rašelinné a podmáčené smrčiny (podmáčené smrčiny) 43 5,86 R2.3 Přechodová rašeliniště 56 3,79 R3.1 Otevřená vrchoviště Vrchoviště s klečí 66 8,63 66 21,49 L10.1 R3.2 56 2,83 56 2,20 8,66 Ostatní přírodní a přírodě blízké biotopy XK4 XL3 XR Pionýrská dřevinná vegetace nekultivovaných antropogenních ploch Monokultury stanovištně nevhodných dřevin 13 4,17 20 1,77 Degradovaná vrchoviště 42 17,50 0,82 Ostatní X biotopy 180 5.1.1. Vodní toky a cesty 23,14 V1F Tvrdé luhy nížinných řek (člověkem silně ovlivněné fragmenty, zachované přirozené druhové složení stromovéhé patra) Makrofytní vegetace přirozeně eutrofních a mezotrofních stojatých vod (bez významných druhů) Makrofytní vegetace přirozeně eutrofních a mezotrofních stojatých vod (bez makrofytní vegetace, přírodní charakter dna a břehu) 29 V1G V4A Makrofytní vegetace vodních toků (aktuální výskyt makrofyt) 52 1,55 V4B Makrofytní vegetace vodních toků (potencionální výskyt makrofyt) 32 13,02 XL1 Ostatní přírodní a přírodě blízké biotopy Remízky,a aleje a renaturalizační výsadby 25 1,93 19 2,52 L2.3B XL4 49 1,35 47 2,21 2,75 4,77 XT3 Degradované lesní porosty s ruderálními společenstvy Intenzivní nebo degradované louky 13 4,75 XV2 Degradovaná biota vod 14 22,91 XV4 Lokálně upravené vodní toky 23 32,76 X1.3 Systematicky upravené vodní toky 7 2,54 X4.4 Jednoleté a ozimé kultury na orné půdě 10 1,00 X5.2 XX3.1 XX3.2 Užitkové zahrady a zahrádkářské kolonie 14 1,26 Plošně zastavěné území s minimální vegetací Nepropustné plochy 0 2,93 1,74 Ostatní X biotopy 5.1.2. Vodní plochy Rákosiny eutrofních stojatých vod M1.1 18,67 28 1,65 V1F Makrofytní vegetace přirozeně eutrofních a mezotrofních stojatých vod (bez významných druhů) 47 4,60 V1G Makrofytní vegetace přirozeně eutrofních a mezotrofních stojatých vod (bez makrofytní vegetace, přírodní charakter dna a břehu) 29 12,05 XT3 Ostatní přírodní a přírodě blízké biotopy Intenzivní nebo degradované louky 13 0,69 XV2 Degradovaná biota vod 14 74,40 4,82 1,79 Ostatní X biotopy 181 Příloha 3 Seznam indikátorů pro zjišťování intenzity přechodu na ekologické hospodaření v rámci DPSIR. Intenzivní hospodaření 1. Aktivity společnosti (D) - Počet obyvatel - Dostupnost potravin - Cena potravin, fosilních paliv, hnojiv, pesticidů, půdy atd. - Dostupné technologie - Zisk - Know how - Dotace, směrnice, nařízení, zákony a vyhlášky - "Životní úroveň" obyvatel 2. Dopady stresového působení (P) - Změna landuse - Změna managementu Indikátory [počet] -2 hustota obyvatelstva [počet.km ] -2 -1 populační růst [počet.km .rok ] -1 množství orné půdy [ha.obyvatel ] -1 počet chovaných hospodářských zvířat [DJ.obyvatel ] -1 -1 produkce + import - export of základních potravin [t.obyvatel .rok ] -1 -1 produkce + import - export základních živočišných potravin [t.obyvatel .rok ] -2 dostupnost prodejních trhů, prodejen, supermarketů [počet.km ] cena základních potravin [Kč] -1 cena 1l fosilních paliv [Kč.l ] -1 cena 1 kg průmyslových hnojiv [Kč.kg ] -1 cena 1 kg pesticidů [Kč.kg ] -1 cena 1 ha zemědělské půdy [Kč.ha ] -1 množství strojů [počet. ha ] -1 typ a hmotnost [název; t. ha ] zisk [Kč.ha] počet farmářů s univerzitním zemědělským, biologickým vzděláním [počet] -1 celkové dotace [Kč.ha ] -1 agroenvironmentální dotace [CZK.ha ] -1 průměrné mzdy [Kč.obyvatel ] Indikátory [% orné půdy, % luk a pastvin, % lesů] množství pracovních operací pro ornou půdu, pro louky a pastviny [počet] druhy pěstovaných rostlin a chovaných zvířat -1 počet chovaných hospodářských zvířat [DJ.ha ] výměra rostlin s + C bilancí [ha]/ výměra rostlin s - C bilancí [ha] < 1 -1 -1 množství průmyslových hnojiv [N, P, K, Ca v kg. ha .rok ] -1 -1 množství organických hnojiv [N, P, K, Ca kg.ha .rok ] -1 -1 celkové množství aplikovaného N na farmě [N kg.ha .rok ] -1 -1 množství N z průmyslových hnojiv aplikovaných na ornou půdu a past. [N kg.ha rok ] -1 -1 množství aplikovaných pesticidů [kg aktivní látky.ha .rok ] - Dodatkové energie Citace % území, kde je aplikace pestiicidů nadlimitní -1 množství dodané dodatkové energie [GJ.ha ] Citace OECD, 2001 European Commission, 2005 Alkan Olsson J. et al. 2009 ISTAT, 2006 Alkan Olsson J. et al. 2009 ISTAT, 2006 Alkan Olsson J. et al. 2009 Alkan Olsson J. et al. 2009 Alkan Olsson J. et al. 2009 ISTAT, 2006 Alkan Olsson J. et al. 2009 McRae T. et al. 2000 ISTAT, 2006 -1 množství dodatkové energie spotřebované pro rostlinnou výrobu [GJ.ha ] -1 množství dodatkové energie spotřebované pro živočišnou výrobu [GJ.ha ] 3. Stav ekosystému (S) - Sluneční záření Indikátory -2 -1 množství slunečního záření [GJ.m .rok ] - Efektivita fotosyntézy - Půdní organický uhlík Bowenův poměr Simpson index Shannon index Biotopová hodnota [Kč] -2 -1 množství srážek [l.m .rok ] relativní vlhkost půdy [%] -1 koncentrace N, P, K, Ca v řekách [mg.l ] vodní deficit = množství srážek - evapotranspirace [mm] [% orné půdy, % luk a pastvin, % lesů] poměr výměry orné půdy k TTP druhy pěstovaných rostlin a chovaných zvířat výměra plodiny na orné půdě / celk. výměra [%] -1 počet DJ [DJ.ha ] výměra rostlin s + C bilancí [ha]/ výměra rostlin s - C bilancí [ha] < 1 -1 zdravotní limity potravin [ug.g ] -1 -1 zemědělská produkce [t C.ha ]; produkce nadzemní + podzemní [t C.ha ] -1 zemědělské produkty [GJ. ha ] -1 -1 index sluneční záření [GJ.rok ] / energie v produkci [GJ.rok ] [%] -1 množství půdního organického uhlíku v půdě [0-30 cm % Cox v půdě.ha ] - Ostatní půdní živiny množství N, P, K, Ca v půdě [] - Biodiverzita - Vodní cyklus a kvalita - Landuse - Rostliny a zvířata - Kvalita produktů - GPP a NPP - Detritový řetězec - Výskyt opylovačů - Environmentální zátěž (LCA) -2 množství žížal na 1 ha [počet.m ] -1 množství opylovačů [počet.ha ] -1 celková emise [CO2 ekv. ha ] -1 celková eutrofizace [PO4 ekv. ha ] -1 celková acidifikace [SO4 ekv. ha ] 182 Citace OECD, 2001 MZe, 2008 McRae T. et al. 2000 ISTAT, 2006 4. Reakce ekosystému (I) - Snížení biodiverzity - Otevřený vodní cyklus - Kvalita produktů - Otevřený živinný cyklus - Mineralizace půdního organického uhlíku Indikátory Simpson index Shannon index snížení biotopové hodnoty [Kč] počet druhů [kulturních, nekulturních, …, živočichů] trendy populací 24 vybraných druhů ptáků vyskytující se v Evropě Bowen ratio -1 překročení zdravotních limitů potravin [mg.g ] [% NPK živin v produktech, které zůstávají na farmě (z celk. NPK v produktech)] překročení poměru C:N < 10 v půdě snížení množství organického uhlíku v půdě [0-30 cm % Cox v půdě] Citace OECD, 2001 ISTAT, 2006 Alkan Olsson J. et al. 2009 McRae T. et al. 2000 ISTAT, 2006 - Vyplavování půdních živin - Eutrofizace vod - Nedostatek vody - Překročení hraniční hodnoty eroze - Snížení množství opylovačů - Utužení půdy - Environmentální zátěž (LCA) 5. Reakce společnosti (R) - Změna dotací, směrnic, nařízení, zákonů a vyhlášek - Změna spotřeby potravin - Výzkum a vývoj -1 koncentrace živin NPK v drenážních výpustech [mg.l ] rozdíl množství dostupného dusíku v půdě - množství odebíraného N v produktech -1 překročení koncentrace N, P, K, Ca v řekách [mg.l ] -1 překročení limitů pro pesticidy obsažených v povrchových a podzemních vodách [ug.l ] množství pesticidů (aktivních látek) vyplavovaných do spodních vod období aplikace N-hnojiv intenzita využívání efektivita využívání (technická, ekonomická) 3 množství čerpané podzemní vody k zavlažování [m /rok] Wischmeier-Smith 1978 [t.ha.year] index počet dní v roce bez porostů/ 365 dní [např. >0,5] -1 množství půdy odnesené z pole [kg.ha ] % území s činností způsobující vysokou erozy nad stanovený limit -2 počet opylovačů [počet.m ] -3 překročení utužení půdy [kg.m ] emise NOx [] emise amoniaku [NH3] -1 -1 emise methanu [CH4.ha .rok ] McRae T. et al. 2000 ISTAT, 2006 ISTAT, 2006 Alkan Olsson J. et al. 2009 McRae T. et al. 2000 OECD, 2001 OECD, 2001 ISTAT, 2006 McRae T. et al. 2000 McRae T. et al. 2000 Alkan Olsson J. et al. 2009 ISTAT, 2006 ISTAT, 2006 Alkan Olsson J. et al. 2009 ISTAT, 2006 Citace změna v dotacích [Kč] prodejnost potravin [počet] -1 výkupní ceny produktů [Kč.t ] [Kč] 183 Trvale udržitelné (ekologické) zemědělství 1. Aktivity společnosti (D) - Počet obyvatel - Dostupnost kvalitních potravin - "environmental thinking" a udržitelnost - Cena potravin, fosilních paliv, půdy atd. - Dostupné technologie - Know-how Indikátory [počet] podíl ekologicky vyprodukovaných potravin na trhu -1 "zdravotní limity látek" obsažených v potravinách (dusičnany, těžké kovy, …) [ug.g ] -1 množství pesticidových reziduí [ug.g ] -1 mykotoxiny [ug.g ] -1 množství akrylamidů [ug.g ] -1 počet nevládních organizací [počet.1000 ha ] -1 počet ekologicky hospodařících zemědělců [počet.1000 ha ] % ekologicky hospodařících zemědělců z celk. zeměď. půdy vyměra půdy, na které se hospodaří ekologicky [ha] -1 welfare zvířat - velikost výběhů [m2. DJ ]; [přístupnost výběhů = % dní v roce] -1 cena 1l fosilních paliv [Kč.l ] -1 cena 1 ha zemědělské půdy [Kč.ha ] index cena eko-produktů / cena konvečních produktů [%] -1 množství strojů [kusy. ha ] -1 typ a hmotnost [název; t. ha ] počet farmářů s univerzitním zemědělským, biologickým vzděláním [počet] Citace MZe, 2008 MZe, 2008 MZe, 2008 MZe, 2008 European Commission, 2005 ISTAT, 2006 ISTAT, 2006 -1 - Zisk zisk [Kč.ha ] % zisku na inovační technologie - Dotace, směrnice, nařízení, zákony a vyhlášky celkové dotace [Kč.ha ] - "Životní úroveň" obyvatel agroenvironmentální dotace [Kč.ha ] -1 průměrné mzdy [Kč.obyvatel ] -1 -1 2. Dopady stresového působení (P) - Změna landuse - Změna managementu Indikátory [% orné půdy, % luk a pastvin, % lesů] množství pracovních operací pro ornou půdu, pro louky a pastviny [počet] druhy pěstovaných rostlin a chovaných zvířat -1 počet chovaných hospodářských zvířat [DJ.ha ] výměra rostlin s + C bilancí [ha]/ výměra rostlin s - C bilancí [ha] > 1 -1 -1 množství průmyslových hnojiv [P, K, Ca v kg. ha .rok ] -1 -1 množství organických hnojiv [N, P, K, Ca kg.ha .rok ] -1 -1 celkové množství aplikovaného N na farmě [N kg.ha .rok ] množství aplikovaných pesticidů [kg aktivní látky.ha.rok] - Dodatkové energie % území, kde je aplikace pestiicidů nadlimitní množství dodané dodatkové energie [GJ.ha] Citace OECD, 2001 European Commission, 2005 Alkan Olsson J. et al. 2009 ISTAT, 2006 Alkan Olsson J. et al. 2009 ISTAT, 2006 Alkan Olsson J. et al. 2009 Alkan Olsson J. et al. 2009 ISTAT, 2006 Alkan Olsson J. et al. 2009 McRae T. et al. 2000 ISTAT, 2006 -1 množství dodatkové energie spotřebované pro rostlinnou výrobu [GJ.ha ] -1 množství dodatkové energie spotřebované pro živočišnou výrobu [GJ.ha ] 3. Stav ekosystému (S) - Sluneční záření - Biodiverzita - Vodní cyklus a kvalita - Landuse - Rostliny a zvířata - Kvalita produktů - GPP a NPP - Efektivita fotosyntézy Indikátory -2 -1 množství slunečního záření [GJ.m .rok ] Bowenův poměr Simpson index Shannon index Biotopová hodnota [Kč] -2 -1 množství srážek [l.m .rok ] relativní vlhkost půdy [%] -1 koncentrace N, P, K, Ca v řekách [mg.l ] vodní deficit = množství srážek - evapotranspirace [mm] [% orné půdy, % luk a pastvin, % lesů] poměr výměry orné půdy k TTP druhy pěstovaných rostlin a chovaných zvířat výměra plodiny na orné půdě / celk. výměra [%] -1 počet DJ [DJ.ha ] výměra rostlin s + C bilancí [ha]/ výměra rostlin s - C bilancí [ha] > 1 -1 zdravotní limity potravin [ug.g ] -1 -1 zemědělská produkce [t C.ha ]; produkce nadzemní + podzemní [t C.ha ] -1 zemědělské produkty [GJ.ha ] -1 -1 index sluneční záření [GJ.rok ] / energie v produkci [GJ.rok ] [%] - Půdní organický uhlík množství půdního organického uhlíku v půdě [0-30 cm % Cox v půdě.ha-1] - Ostatní půdní živiny - Detritový řetězec - Výskyt opylovačů množství N, P, K, Ca v půdě [] -2 množství žížal na 1 ha [počet.m ] -1 množství opylovačů [počet.ha ] - Snížení environmentální zátěže (LCA) -1 celková emise [CO2 ekv. ha ] -1 celková eutrofizace [PO4 ekv. ha ] -1 celková acidifikace [SO4 ekv. ha ] 184 Citace OECD, 2001 MZe, 2008 McRae T. et al. 2000 ISTAT, 2006 4. Reakce ekosystému (I) - Zvýšení biodiverzity - Uzavírání vodních cyklů - Kvalita potravin - Uzavírání cyklu živin - Nižší mineralizace půdního organického uhlíku Indikátory Simpson index Shannon index zvýšení biotopové hodnoty [Kč] počet druhů [kulturních, nekulturních, …, živočichů] trendy populací 24 vybraných druhů ptáků vyskytující se v Evropě Bowen ratio -1 nepřekročení zdravotních limitů potravin [mg.g ] [% NPK živin v produktech, které zůstávají na farmě (z celk. NPK v produktech)] překročení poměru C:N < 10 v půdě -1 množství sekvestrovaného C v půdě [kg.ha ] -1 snížení ztráty Cox v půdě [% Cox .rok ] Citace OECD, 2001 ISTAT, 2006 Alkan Olsson J. et al. 2009 Alkan Olsson J. et al. 2009 McRae T. et al. 2000 - Nižší vyplavování živin z půd - Nižší eutrofizace vod - Zvýšení zásoby vody v půdě - Snížení erozní úrovně - Zvýšení množství opylovačů - Snížení utužení půdy - Snížení environmentální zátěže (LCA) -1 koncentrace živin NPK v drenážních výpustech [mg.l ] rozdíl množství dostupného dusíku v půdě - množství odebíraného N v produktech -1 snížení koncentrace N, P, K, Ca v řekách [mg.l ] -1 množství pesticidů (aktivních látek) vyplavovaných do spodních vod [ug.l ] intenzita využívání index počet dní v roce bez porostů/ 365 dní [např. <0,5] efektivita využívání (technická, ekonomická) 3 množství čerpané podzemní vody k zavlažování [m /rok] Wischmeier-Smith 1978 [t.ha.year] % rozlohy, kde je pěstována meziplodina -2 počet opylovačů [počet.m ] -3 snížení utužení půdy [kg.m ] emise NOx [] emise amoniaku [NH3] -1 -1 emise methanu [CH4.ha .rok ] McRae T. et al. 2000 Alkan Olsson J. et al. 2009 OECD, 2001 McRae T. et al. 2000 OECD, 2001 ISTAT, 2006 Alkan Olsson J. et al. 2009 ISTAT, 2006 ISTAT, 2006 Alkan Olsson J. et al. 2009 ISTAT, 2006 5. Society response Citace změna v dotacích [Kč] - Změna dotací, směrnic, nařízení, zákonů a vyhlášek - Změna spotřeby potravin prodejnost potravin [počet] -1 výkupní ceny produktů [Kč.t ] - Výzkum a vývoj [Kč] 185
Podobné dokumenty
Diverzita a ekologické zemědělství
V posledních desetiletích jsme svědky negativních změn v krajině, ztráty
některých druhů rostlin a živočichů a snížení abundance řady dalších. Na tomto
snížení se do značné míry podílí i intenzifik...
Nutriční management koně
dalších živin.
Zažívací trakt koně je přizpůsoben pro kontinuální příjem velkého objemu píce. Malá kapacita
kraniální části zažívacího traktu není utvářena pro jednorázový příjem velkého množství k...
Objasnění dlouhodobých interakcí mezi ekosystémy - Projekty
RNDr. Václav Petříček
RNDr. Jan Pokorný, CSc.
RNDr. Irena Skořepová, CSc.
Ing. Miloslav Šindlar
Ing. Václav Vacek, CSc.
Doc. Ing. Miloš Zapletal, Dr.
Ing. Marcela Prokopová
Ing. Renata Burešová
Text s fotografiemi - Unie pro řeku Moravu
Podle dostupných prognóz se vlivem změny klimatu zvýší teploty a dojde ke změně distribuce
srážek, zvýší se jejich extremita a dojde k přesunu srážek do zimního období, přičemž se sníží
průměrné sr...
Interakce laserového pulsu s plazmatem v souvislosti s inerciální
Tato práce je zaměřena právě na interakci laserového záření s plazmatem pro podmínky současných experimentů Badatelského centra PALS v Praze, které studují možnosti zapálení inerciálně držené fúze ...
Doc. Ing. Miloš Zapletal, Dr.
Vědecké práce v zahraničních vědeckých sbornících:
- Zapletal, M.: Modelování imisní zátěže oxidu siřičitého v prostoru Severní Moravy a
Slezska a její grafická interpretace formou grafických výstu...
Vorel (2006)
snižuje tak objektivitu hodnocení. Metodický postup proto zavádí postupy, které využívají
metod, používaných v architektonické a krajinářské kompozici, využívá standardizovaných
kroků hodnocení a o...
Romanticky laděná
kolekce v široké škále
prvků a barev.
