OPEN PROJECT
Techniques and technologies for the global assessment of the health status of forest areas, based on the multiparametric analysis of global-local information suggested by the theory of dissipative systems
English version. Romanian version and Bibliography below.
Document retrieved from the archives of the UNESCO Chair of Geodynamics within the Institute of Geodynamics. The original text has been preserved as such, while the bibliography has been brought up to date through the addition of recent and relevant references.
Context
Modelling tree-like structures through recursive techniques (fractal models, IFS) has enabled an approach, beyond statistics, to the structure of trees and, in general, of the entire plant kingdom. Likewise, the use of appropriate computational techniques has enabled the dynamic study of these tree-like structures, as well as of their coupling with the soil.
The results obtained in the multidimensional analysis of non-periodic fluctuations in general (“noise”) have enabled the development of techniques and methods for diagnosing the operating state (normal/pathological) of many living and non-living systems. The experience of extracting information from heterogeneous databases (data mining) has likewise made an essential contribution to the understanding of the couplings between local and global structures (tree–forest) or of the couplings between living systems (where negentropic phenomena, generating biostructures, predominate) and non-living systems (where entropic, energy-material processes predominate).
In this context, and given the satellite studies concerning the health status of vegetation in general and of forests in particular, it is considered opportune to initiate studies and research on the assessment of the “health status” — measured globally — of forests, by combining the classical approach with the one offered by Complexity science (modelling based on A. Bejan’s constructal physics, on the concepts of allometry, on the fractal structures and distributions of trees, on their dynamics as a function of the characteristics of atmospheric movement — wind — and on the tree–soil coupling).
Objectives
– theoretical-experimental studies and research, from the perspective of dissipative systems and constructal theory (A. Bejan), on the possibility of assessing the health status of a forest area from the multiparametric analysis of the information contained in the structure of the mechanical oscillations measured at the crust–atmosphere interface;
– the modelling of tree-like structures through methods specific to fractal geometry;
– the study of the dynamics of tree-like structures subjected to perturbations (wind) and the determination of how this dynamics is felt in the structure–soil coupling;
– the development of forestry regulations that establish general rules for the replanting of trees with a view to ensuring a natural distribution and their integration into the GAIA structure.
OPEN PROJECT
Tehnici și tehnologii de evaluare globală a stării de sănătate a zonelor forestiere, bazate pe analiza multiparametrică a informațiilor global-locale, sugerate de teoria sistemelor disipative
Document preluat din arhivele Catedrei de Geodinamică UNESCO din cadrul Institutului de Geodinamică. Textul original a fost păstrat ca atare, iar bibliografia a fost adusă la zi prin adăugarea unor referințe recente și relevante.
Context
Modelarea structurilor arborescente prin tehnici recursive (modele fractale, IFS) a permis o abordare, dincolo de statistică, a structurii arborilor și în general a întregului regn vegetal. De asemenea, utilizarea unor tehnici computaționale adecvate a permis studiul dinamic al acestor structuri arborescente, precum și a cuplajului acestora cu solul.
Rezultatele obținute în analiza multidimensională a fluctuațiilor neperiodice în general (a „zgomotului”) au permis realizarea unor tehnici și metode de diagnoză a stării de funcționare (normală/patologică) a multor sisteme vii și nevii. Experiența de extragere de informații din baze eterogene de date (data mining) a adus de asemenea o contribuție esențială la înțelegerea cuplajelor între structuri locale și globale (arbore-pădure) sau a cuplajelor dintre sisteme vii (unde predomină fenomene negentropice, generatoare de biostructuri) și sisteme nevii (unde predomină procese entropice, energo-materiale).
În acest context, și date fiind studiile satelitare legate de starea de sănătate a vegetației în general și a pădurilor în mod special, se consideră oportună inițierea unor studii și cercetări privind evaluarea „stării de sănătate” – măsurată global – a unor păduri, prin combinarea dintre abordarea clasică și cea oferită de știința Complexității (modelare în baza fizicii constructale a lui A. Bejan, a conceptelor de alometrie, a structurilor și distribuțiilor fractale a arborilor, a dinamicii acestora în funcție de caracteristicile mișcării atmosferice – vânt – și a cuplajului arbore-sol).
Obiective
– studii și cercetări teoretico-experimentale, din perspectiva sistemelor disipative și a teoriei constructale (A. Bejan), referitoare la posibilitatea de a evalua starea de sănătate a unei zone forestiere, din analiza multiparametrică a informațiilor conținute în structura oscilațiilor mecanice măsurate la interfața crustă-atmosferă;
– modelarea structurilor arborescente prin metode specifice geometriei fractale;
– studiul dinamicii structurilor arborescente supuse la perturbații (vânt) și determinarea modului în care această dinamică se resimte în cuplajul structură-sol;
– elaborarea de reglementări în domeniul forestier, care să prevadă reguli generale de replantare a copacilor în vederea asigurării unei distribuții naturale și a integrării lor în structura GAIA.
Bibliografie / References
1. Prusinkiewicz, P., Lindenmayer, A. (1990). *The Algorithmic Beauty of Plants*. Springer-Verlag, New York. http://algorithmicbotany.org/papers/abop/abop.lowquality.pdf
2. Allen, M., Prusinkiewicz, P., DeJong, T. (2005). Using L-systems for modeling source-sink interactions, architecture and physiology of growing trees: the L-PEACH model. *New Phytologist*, 166(3), 869–880.
3. Bidwell, K., Quinby, P. A. (1994). *Sustainability and the Value of the Ancient Forest Landscapes*. Ancient Forest Exploration & Research. http://www.ancientforest.org/rr5.html
4. Proulx, R., Parrott, L. (2007). Measures of structural complexity in digital images for monitoring the ecological signature of an old-growth forest ecosystem. *Ecological Indicators*.
5. Zmeskal, O. și colab. (2001). *HarFA – Harmonic and Fractal Image Analysis*. http://www.fch.vutbr.cz/lectures/imagesci/download_ejournal/harfaejournal.pdf
6. Ordóñez, C., Duinker, P. N. (2010). Interpreting Sustainability for Urban Forests. *Sustainability*, 2(6), 1510–1522. http://www.mdpi.com/2071-1050/2/6/1510/pdf
7. Mizoue, N. (2001). Fractal analysis of tree crown images in relation to crown transparency. *Journal of Forest Planning*, 7, 79–87.
8. Schmitt Olabisi, L. (2010). The System Dynamics of Forest Cover in the Developing World: Researcher Versus Community Perspectives. *Sustainability*, 2(6), 1523–1535. http://www.mdpi.com/2071-1050/2/6/1523/
9. Lévesque, J., King, D. J. (2003). Spatial analysis of radiometric fractions from high-resolution multispectral imagery for modelling individual tree crown and forest canopy structure and health. *Remote Sensing of Environment*, 84(4), 589–602.
10. Patil, G. P. (2002). *Characterization, Evaluation and Validation of Ecosystem Health and Its Measurement at Landscape Scale*. http://citeseerx.ist.psu.edu/viewdoc/download?doi=10.1.1.113.8923&rep=rep1&type=pdf
11. Ribeiro, B., Albrecht, R. F., Dobnikar, A., Pearson, D. W., Steele, N. C. (Eds.) (2005). Generating grammatical plant models with genetic algorithms. În *Adaptive and Natural Computing Algorithms*. Springer.
12. Popa, I. (2003). Analiza dendroecologică a regimului perturbărilor în pădurile din nordul Carpaților Orientali. *Bucovina Forestieră*, 1. http://www.icassv.ro/popa_ionel_pdf/popa_BF_1_2003.pdf
13. Kay, J. J. (2000). *Ecosystems as Self-Organizing Holarchic Open Systems: Narratives and the Second Law of Thermodynamics*. http://www.redfish.com/papers/Kay_SelforgEcosystem.pdf
14. Silow, E. A., Mokry, A. V. (2010). Exergy as a Tool for Ecosystem Health Assessment. *Entropy*, 12(4), 902–925. http://www.mdpi.com/1099-4300/12/4/902/pdf
15. Bejan, A., & Lorente, S. (2011). The constructal law and the evolution of design in nature. *Physics of Life Reviews*, 8(3), 209–240. https://doi.org/10.1016/j.plrev.2011.05.010
16. Bentley, L. P., Stegen, J. C., Savage, V. M., Smith, D. D., von Allmen, E. I., Sperry, J. S., Reich, P. B., & Enquist, B. J. (2013). An empirical assessment of tree branching networks and implications for plant allometric scaling models. *Ecology Letters*, 16(8), 1069–1078. https://doi.org/10.1111/ele.12127
17. Calders, K., Newnham, G., Burt, A., Murphy, S., Raumonen, P., Herold, M., Culvenor, D., Avitabile, V., Disney, M., Armston, J., & Kaasalainen, M. (2015). Nondestructive estimates of above-ground biomass using terrestrial laser scanning. *Methods in Ecology and Evolution*, 6(2), 198–208. https://doi.org/10.1111/2041-210X.12301
18. Tang, H., Stark, S. C., Armston, J., Espírito-Santo, F., Goetz, S. J., Kellner, J. R., Dubayah, R., et al. (2024). Characterizing the structural complexity of the Earth’s forests with spaceborne lidar. *Nature Communications*, 15, 8161. https://doi.org/10.1038/s41467-024-52468-2
19. Hellwig, F. M., Stelmaszczuk-Górska, M. A., Dubois, C., Wolsza, M., Truckenbrodt, S. C., Sagichewski, H., Chmara, S., Bannehr, L., Lausch, A., & Schmullius, C. (2024). Forest disturbance detection in Central Europe using transformers and Sentinel-2 time series. *Remote Sensing of Environment*, 308, 114165. https://doi.org/10.1016/j.rse.2024.114165
20. Brandt, M., Tucker, C. J., Kariryaa, A., Rasmussen, K., Abel, C., Small, J., Chave, J., Rasmussen, L. V., Hiernaux, P., Diouf, A. A., Kergoat, L., Mertz, O., Igel, C., Gieseke, F., Schöning, J., Li, S., Melocik, K., Meyer, J., Sinno, S., … Fensholt, R. (2020). An unexpectedly large count of trees in the West African Sahara and Sahel. *Nature*, 587, 78–82. https://doi.org/10.1038/s41586-020-2824-5
21. Jackson, T., Shenkin, A., Moore, J., Bunce, A., van Emmerik, T., Kane, B., Burcham, D., James, K., Selker, J., Calders, K., Origo, N., Disney, M., Burt, A., Wilkes, P., Raumonen, P., Gonzalez de Tanago Menaca, J., Lau, A., Herold, M., Goodman, R. C., Fourcaud, T., & Malhi, Y. (2019). An architectural understanding of natural sway frequencies in trees. *Journal of the Royal Society Interface*, 16(155), 20190116. https://doi.org/10.1098/rsif.2019.0116
22. Umlauft, J., Gerberding, K., Kattenborn, T., Werner, C., & Korup, O. (2025). The seismic fingerprint of wind-induced tree sway. *Methods in Ecology and Evolution*, 16(10), 70173. https://doi.org/10.1111/2041-210X.70173
23. Čada, V., Trotsiuk, V., Janda, P., Mikoláš, M., Bače, R., Nagel, T. A., Morrissey, R. C., Tepley, A. J., Vostarek, O., Begović, K., Chaskovskyy, O., Dušátko, M., Kameniar, O., Kozák, D., Lábusová, J., Málek, J., Meyer, P., Pettit, J. L., Schurman, J. S., … Svoboda, M. (2020). Quantifying natural disturbances using a large-scale dendrochronological reconstruction to guide forest management. *Ecological Applications*, 30(8), e02189. https://doi.org/10.1002/eap.2189
24. Sabatini, F. M., Bluhm, H., Kun, Z., Aksenov, D., Atauri, J. A., Buchwald, E., Burrascano, S., Cateau, E., Diku, A., Duarte, I. M., Fernández López, A. B., Garbarino, M., Grigoriadis, N., Horváth, F., Keren, S., Kitenberga, M., Kiš, A., Knohl, A., Kraut, A., … Kuemmerle, T. (2021). European primary forest database v2.0. *Scientific Data*, 8, 220. https://doi.org/10.1038/s41597-021-00988-7
