Как очистить поле от деревьев
Как очистить поле от деревьев: технология и оборудование
Автор: Константин Смолий
Даже в такой огромной стране, как Россия, запасы земли не бесконечны. Уже сейчас многие агропромышленные компании сталкиваются с дефицитом качественных сельхозугодий, препятствующим развитию бизнеса и наращиванию объемов производства. Между тем скрытые и неиспользуемые резервы земли в нашей стране огромны. Например, тысячи гектаров пашни в результате многолетней бесхозяйственности заросли деревьями и кустарниками. Однако существуют технические средства, способные вернуть эту бесценную землю в сельскохозяйственный оборот.
То, что лесные массивы и лесополосы необходимы для благополучной экологической обстановки – бесспорно. Необходимы они и для сельского хозяйства: лесомелиорация защищает почву от эрозии из-за ветров. Неслучайно еще в 1940 году начал реализовываться сталинский план высадки защитных лесополос в степной зоне юга страны, где проблема эрозии весьма остра. Реализация плана продолжалась до 1965 года, а затем сельхозпредприятия поддерживали лесополосы в установленном нормативами виде – 40-60 м в ширину. Для этого нужно было каждый год удалять молодую поросль – подлесок, а также вырубать кустарник. Геометрию лесополос удавалось поддерживать в изначальном виде.
Однако в последние десятилетия эта работа была практически прекращена. О том, к каким последствиям это привело и как их можно исправить, рассказывает Константин Иванов, управляющий продажами компании SEPPI M. в России.
– Действительно, в последние 20-30 лет, когда плановая работа по поддержанию лесополос в исходном состоянии практически не велась, защитные насаждения значительно разрослись. С каждой стороны они стали шире на 5, 10 или даже 20 метров. Кустарник и подлесок наступает на поле и отвоевывает у него все больше плодородной пашни. Если решить эту проблему, то поле размером, например, 80-100 га можно увеличить примерно на 5-10%, то есть получить дополнительно до 10 га. Для крупного хозяйства, владеющего множеством таких полей, получившаяся прибавка окажется весьма значительной.
– Какие лесомелиоративные мероприятия нужно провести для очистки поля от лишней растительности? Какое оборудование для этого понадобится?
– В некоторых случаях аграрии ведут ручной спил деревьев и поросли, а затем используют мелиоративную почвообрабатывающую технику, чтобы убрать пни и корни и вернуть землю в оборот. Но это достаточно долгая и неэффективная процедура, которая требует большого количества ручного труда. Поэтому существует гораздо более быстрая, легкая и эффективная альтернатива – механизированная расчистка поля. Это мероприятие, конечно, требует специального оборудования, но оно есть на российском рынке специальной техники.
Так, компания SEPPI M., один из мировых лидеров в производстве оборудования для профессионалов лесного и сельского хозяйства, предлагает отечественным сельхозпроизводителям широкий спектр косилок-измельчителей, мульчеров, специальных фрез (ротоваторов) и другой техники. При правильном выборе оборудования очищение поля от древесно-кустарниковой растительности, мелколесья и даже леса не представляет большой трудности. А выбор зависит от того, насколько сильно заросло поле и какой тип растительности на нем преобладает. В целом же технология очистки достаточно отработана.
– Расскажите, пожалуйста, с чего нужно начинать механизированную расчистку?
– В большинстве случаев начинать нужно с обрезки нависающих над полем веток, чтобы обеспечить доступ мульчеру ближе к деревьям: он будет идти вдоль лесополосы и выполнять основную работу – удалять кусты и деревья. Но работа мульчера – это уже второй этап очистки, а для первого могут использоваться, например, дисковые обрезчики, которые агрегатируются с трактором или экскаватором. Это оптимальный вариант, если лесополоса не сильно запущена, и свисающие над полем ветки не превышают 5 см в диаметре. Если же ветви более толстые, то лучше использовать экскаватор или телескопический погрузчик с установленным на нем специальным навесным оборудованием – легкой моделью мульчера или гидравлическими ножницами. Из моделей компании SEPPI M. для этого оптимальны BMS и BMS-F – это мульчеры, которые навешиваются на стрелу экскаватора. Модели поменьше можно навесить на телескопический погрузчик. В общем, выбор модели зависит от толщины срезаемых веток и густоты растительности.
– Итак, нависающие ветви срезаны. Что дальше?
– А дальше в дело вступает техника с более мощными и производительными мульчерами, которые будут срезать и измельчать уже не ветки, а стволы деревьев и кустов, благо дорога к ним после первого этапа открыта. При выборе мульчера для второго этапа работы тоже нужно обратить внимание на особенности очищаемой растительности и технические особенности трактора. Если участок не слишком запущен и на нем преобладает тонкий подлесок или молодая поросль, то можно использовать небольшие трактора мощностью 80-130 л.с. и модель мульчера MIDIFORST. Наиболее распространенная комбинация, используемая в таких случаях, – это мульчер MIDIFORST-200 и трактор Беларус-1221 (130 л.с). с поворотным постом управления.
А если деревья большие, вплоть до 10-15 см в диаметре, то стоит предпочесть модель MIDIFORST DT с трактором 150-200 л.с. или модель STARFORST с трактором 200-350 л.с. Эти мульчеры очень эффективно измельчат кусты и деревья до состояния мелкой щепки, оставляя ее на земле. В результате получится ровная, полностью расчищенная поверхность.
– Однако в земле пока остаются корни и пни срезанных растений…
– Действительно, после второго этапа очистки мы пока не можем использовать на поле сельскохозяйственную технику, не рискуя ее повредить. Поэтому нужен третий этап – удаление пней и корней, и здесь у SEPPI M. тоже очень широкий выбор вариантов, главным критерием выбора которых можно считать глубину фрезеровки. Для такого рода работы используется грунтовая фреза, или ротоватор. Эти машины похожи на мульчеры, но со своими конструктивными особенностями: у них ниже частота вращения ротора и мощнее защита от износа, поскольку в почве мы имеем дело с серьезным абразивом. А принцип использования у ротоваторов примерно тот же, что и у мульчеров: они сплошным проходом идут вдоль лесополосы и методично измельчают древесные остатки.
Выбор модели опять-таки зависит от конкретной ситуации на поле. Для относительно небольшой растительности оптимальна универсальная модель ротоватора MULTIFORST, которая может фрезеровать почву на глубину до 25 см. Она используется с тракторами мощностью 180-250 л.с. Обязательное требование к трактору – наличие ходоуменьшителя или бесступенчатой трансмиссии, поскольку фрезы работают достаточно медленно: для качественного размельчения пней и корней требуется скорость от 0,2 до 0,6 км/ч. Другой вариант – модель STARSOIL, которая используется с трактором 200-300 л.с. и может фрезеровать на глубину до 30-40 см. Особый случай – если на поле росли крупные деревья или тем более лесополоса убрана целиком, после чего остались большие пни диаметром 30, 40 или даже 50 см. В этом случае стоит использовать модели SUPERSOIL и MAXISOIL – мощнейшие ротоваторы, которые фрезерует почву на глубину до 30-35 см, размельчая пеньки до 50 см в диаметре. Агрегатируются они с тракторами мощностью до 300-500 л.с.
Но какую бы модель ротоватора вы ни выбрали для своих работ, будьте уверены, что после его прохода на земле можно начинать сельскохозяйственные работы – остатки древесины не испортят сельхозорудие. Получившаяся мелкая щепка смешивается с почвой и разлагается, пополняя почву органикой, и через пару лет от лишней растительности на поле не останется и следа. А средства, которые вы вложите в оборудование SEPPI M., быстро окупятся благодаря дополнительному урожаю, который вы получите на освобожденных от лишней растительности участках.
Итак, даже в условиях дефицита свободных сельхозугодий можно нарастить площадь своей пашни на 5-10%. Главное – содержать поля в чистоте, не экономить на лесомелиорации и использовать качественное и эффективное оборудование.
SEPPI M. Spa-AG: I-39052 Kaltern(Südtirol)- Handwerkerzone 1.
Российское представительство: г. Ростов-на-Дону, ул. Таганрогская, 4.
тел. 8(800)250-0-228, E-mail: [email protected], www.seppi.com
все возможные способы избавиться от древесных насаждений, а также убрать их поросль, не прибегая к вырубке

Бывают ситуации, при которых необходимо прекратить рост дерева или совсем убрать его, но спиливание и вырубка неприменимы.
Если вы решили уничтожить дерево, то должны понимать возможные последствия, в том числе высокую вероятность получения штрафа или даже уголовное преследование.
Тем не менее, эти методы можно применять законно, например, для борьбы с порослью спиленного или выкорчеванного дерева, которое удалили с получением соответствующего разрешения.
Кроме того, прекращение роста или удаление может потребоваться в тех случаях, когда:
- молодой росток от дикого корня пробивается рядом с фундаментом;
- среди деревьев одной породы появляется дикорастущее растение другой породы и подавляет другие растения;
- после очистки поля и корчевания пней появляется дикорастущая поросль.
Разберемся, какими способами можно уничтожить дерево, не спиливая его.
Чем отличаются прекращение роста и удаление?
Прекращение роста приводит к гибели растения, однако ствол и ветви могут сохранять свою форму еще десятки лет. Такое растение превращается в сухостой и быстро высыхает, ведь сокодвижение в нем полностью прекращается.
Удаление подразумевает разрушение ствола или корней любым способом, после которого восстановление дерева уже невозможно.
Однако после удаления ствола возможно сохранение активности корней и появление новых побегов. Также возможно одновременное удаление ствола и корней, но вот удалить или разрушить корни прежде удаления ствола невозможно.
Как прекратить рост?
Все способы прекращения роста можно разделить по воздействию на:
- листья;
- ствол;
- грунт и корни.
Воздействие на листья
На листья воздействуют различными гербицидами, наиболее популярный из которых Раундап.
Несмотря на то, что это препарат позиционируют как средство для борьбы с сорняками, он хорошо подходит для уничтожения большинства лиственных деревьев.
Основным компонентом является глифосат, который блокирует синтез некоторых критически важных веществ, что приводит к гибели всех частей растения.
Раундап наносят на листья с помощью распылителя, используя защитную одежду, респиратор и очки, ведь глифосат очень токсичен. Кроме того, любые препараты на основе глифосата нельзя применять там, где часто появляются любые животные.
Обрабатывать листья Раундапом или другими гербицидами можно в любое время, однако максимальная эффективность будет при опрыскивании ранней листвы.
Нанося препарат на растение, необходимо действовать очень осторожно, по возможности избегая попадания вещества на землю. Попав в почву, глифосат отравит ее и проходящие сквозь нее грунтовые воды, затем с ними попадет к другим растениям, а также в скважину или колодец. Из-за высокой токсичности препарата его стоит использовать только в исключительных случаях, когда никакие другие методы борьбы с молодой порослью дерева не дают результата.
Воздействие на ствол
Для прекращения роста растения через ствол используют те же методы, о которых мы рассказывали в статье про удаление пней без корчевания.
Благодаря тому, что древесина ствола почти не отличается от древесины корней, эти реагенты действуют на ствол точно так же.
Просверливать отверстия для закладки реагентов наиболее удобно на высоте 1,5 м от земли, это позволит выполнять все работы с минимальным уровнем дискомфорта. При необходимости высоту можно менять в любую сторону, ведь реагенты распространяются по дереву вместе с движением соков.
Выбирая реагент, необходимо учитывать, что мочевина и селитра разрыхляют древесину и лишают прочности, из-за чего дерево может упасть под воздействием ветра.
Обработка корней
Воздействие на корни отличается от воздействия на ствол лишь тем, что препараты не вводят внутрь древесины, а разливают вокруг.
Этот метод применим лишь там, где после удаления дерева не планируется высаживать никаких других растений.
Поэтому можно не переживать о негативном влиянии реагентов.
У этого метода есть несколько существенных минусов:
- повышенный расход реагентов, ведь необходимо создать высокую концентрацию в районе корневой системы;
- полное бесплодие почвы;
- загрязнение высоко залегающих грунтовых вод.
Как избавиться от дерева?
В тех случаях, когда нужно уничтожить дерево, не спиливая его, можно:
- Свалить его различными способами.
- Извлечь из земли корень (если требуется).
- Утилизировать остатки.
Свалить можно лишь молодые деревья небольшой высоты и диаметра. Если же высота превышает 4–5 м, а диаметра ствола превышает 10 см, лучше его спилить, потому что более крупные растения можно свалить лишь с помощью тяжелой техники, то есть экскаватора или бульдозера.
В домашних условиях свалить ствол можно с помощью легкового или грузового автомобиля. Чем тяжелей машина, тем проще будет сломать ствол или вывернуть корни из земли.
Для сваливания необходимы веревка или трос, длина которых вдвое больше высоты дерева. Трос или веревку привязывают к стволу на высоте 2/3 длины ствола, затем привязывают к фаркопу или транспортировочному крюку.
Желательно максимально загрузить багажник, чтобы увеличить массу автомобиля и сцепление его колес с землей. Затем заводят автомобиль и, включив первую передачу, медленно натягивают трос или веревку и продолжают движение вперед.
Не стоит выполнять эту работу без многолетнего водительского опыта, ведь слишком сильное нажатие на педаль газа приведет к проскальзыванию колес и снижению тягового усилия.
Кроме того, нежелательно использовать для этой операции машины с автоматической коробкой передач (АКПП) или вариатором.
Также очень важно правильно использовать педаль сцепления, ведь ошибки приведут к быстрому износу диска сцепления или глушению двигателя.
Если ствол отломился от корня, то необходимо извлечь корень из земли. Если же оставить его в земле, то велика вероятность как появления новой поросли, так и развития в нем вредителей и возбудителей различных болезней.
Мы уже рассказывали о различных способах корчевания здесь. После этого необходимо утилизировать всю древесину любым допустимым способом, чем вам сможет помочь статья про вывоз деревьев и веток.
Вывод
Избавиться от дерева, не спиливая его, можно лишь если оно небольшого размера, используя для этого как гербициды, так и другие способы. Однако большинство способов представляют угрозу для почвы, а также животных и людей.
Поэтому прибегать к столь экстремальным мерам необходимо лишь в том случае, если никакими другими способами убрать дерево или его поросли не получается.
Вконтакте
Одноклассники
Мой мир
Как очистить дачный участок от деревьев: эффективные способы
Общие правила убийства деревьев
- Заниматься этим стоит весной и летом, когда по стволу движутся соки. Зимой дерево замирает, и химия может не подействовать (к тому же, ее следы будут отчетливо видны на снегу). Летом те же опрыскивания будут малоэффективными из-за жары.
- Выбирая химию, помните: некоторые ее виды могут подпортить участок. Поэтому если убиваете дерево в городском дворе или на парковке, можете лить что угодно, если же в саду, на огороде или в частном дворе, лучше использовать соль или только аграрные средства.
- Многие гербициды ядовиты, поэтому всегда прячьте их от детей. Также некоторые (скажем, «Ураган», о котором пойдет речь ниже) могут быть неопасными для домашних животных и птицы, но настоящим ядом для рыбы, так что не пользуйтесь ими вблизи водоемов.
- Гербициды неплохо действуют на лиственные деревья и очень слабо — на хвойные.
- Если деревья растут тесно, их корни могут срастись. Это значит, что истребляя одно, вы можете ударить химией и по остальным растениям.
- Соль — тоже неоднозначный помощник, ведь засоленный участок не будет плодородным. Впрочем, когда дерево засохнет, землю можно будет улучшить. Смотрите на почву. Если она песчаная, просто хорошо ее полейте (раза за 4 соль уйдет вниз). Если кислая, проведите известкование. А главное, такие действия не покажутся никому подозрительными.
- Начинать стоит с самого безобидного способа: вылить под корни ведро кипятка, а через неделю еще одно. Это точно не навредит грунту.
Черная пленка
Очень просто привести в порядок небольшой заросший участок. Но с чего начать, если его размеры внушительны и ручная обработка невыполнимый процесс? Как легко и без усилий очистить заросший участок от небольшого кустарника? Как навсегда убрать сорняки с заброшенного, сильно заросшего участка и больше не вспоминать о них?
На помощь приходит черная пленка. Ее расстилают по всей поверхности, края тщательно закрепляют.
При отсутствии солнечного света у растений не могут протекать процессы фотосинтеза, необходимые для жизни и развития. Сначала сорняки меняют окраску. Постепенно происходит полное отмирание корневой системы. Отмершие корни можно удалить из земли вручную или оставить до естественного разложения.
Черную пленку можно заменить любым подручным материалом:
- картоном;
- рубероидом;
- старыми коврами;
- доской.
Единственное требование к материалу — покрытие не должно пропускать свет. Этот способ занимает много времени. Для ускорения процессов отмирания и удаления корней можно применить эффективные микроорганизм
Как очиститься от негативной энергии и улучшить самочувствие с помощью деревьев... - Познавательный сайт ,,1000 мелочей"
Деревья – живые и разумные существа.
И могут помочь нам в наших проблемах: очиститься от негативной энергии и болезней, а также зарядиться позитивной энергией…
Какое должно быть отношение при подходе к дереву:
Если вы отнесетесь к деревьям с уважением и мысленно попросите о помощи, они помогут вам. Издревле жрецами разных культур, в том числе друидами запрещалось плевать и мочиться рядом или на деревья. Так, как нанеся оскорбление дереву, человек может получить от него магический удар. За деревьями нужно ухаживать и общаться с ними телепатическим способом.
Старинная примета: Если очень старое живое дерево срубают (а оно считается обителью и прибежищем различных духов), то они могут отомстить людям и один из людей в этом населенном пункте умрет. Таким образом духи дерева забирают жертву, в замен своей обители. ( поверье из деревенской магии).
Деревья доноры и деревья вампиры:
Существуют деревья-доноры и деревья-вампиры. К донорам относят почти все деревья, кроме осины и тополя. У каждого дерева своя энергетика и работают с ними в разное время года.
Благоприятные периоды для работы с различными деревьями:
- С лиственными деревьями хорошо работать с конца апреля до начала августа.
- С хвойными лучше всего работать зимой, осенью, весной.
Внимание! Ни в коем случае не беспокойте засыпающее на зиму (когда оно уже скинуло листья) лиственное дерево – проснувшись – оно может умереть от холода.
Как «работать» с деревьями?
Работа с деревьями очень проста. Начинающим лучше начинать после половодья, в начале мая. Но лучшая пора для лиственных – лето, период цветения, а для хвойных – зима.
Причем сосна хороша в сильные морозы, а ель в период легких морозов и мягкой оттепели.
Для более глубокого контакта лучше выбрать березу.
Рябина успокаивает, убоюкивает, дарит нежность.
Дуб заряжает мощной энергией.
Тополь – дерево-вампир, с ним можно работать, чтобы он снял негативную энергию, боли и даже если дерево разрешит, может снять порчу. Также хорошо впитывает негативную энергию осина.
В древности на Руси из кусочков осины делали обереги. И носили с собой, если совершалось негативное воздействие, то оберег чернел, впитывая в себя негативную энергию. Естественно, что после того, как он почернел, его следует сжечь и сделать новый.
Описание практики:
Подходите к дереву, мысленно приветствуя его.
Настройтесь на него, почувствуйте, что в нем течет жизнь!
Если есть возможность, встаньте босиком рядом со стволом, там где на поверхность выходят корни.
Положите обе руки на ствол и создайте между ними поток энергии. Вы почувствуйте вибрацию или покалывания, тепло.
Когда ваше биополе сольется с полем дерева, то вы почувствуете, что ствол начинает как бы вас энергетически втягивать.
Прижмитесь лбом и телом к дереву, обнимите руками, и вы почувствуете, как от корней по вашим ногам начнет подниматься волна тепла. Все ощущения тонкие и почти незаметные, но с практикой вы начнете ощущать все сильнее и сильнее.
Слушайте ваши ощущения. вы сливаетесь с деревом своими полями. Не бойтесь, будьте уверены ничего страшного не случится.
Направьте ваше сознание вверх, к кроне дерева и подниметесь вверх по стволу (сознанием), вы «увидите» все с высоты дерева. Вы сможете почувствовать, как ветер колышет ветки, как птицы сидят на ветках деревьев, как лучи солнца скользят по листьям и стволу.
Как только дерево даст вам все, что может, оно начнет мягко выталкивать вас из себя. Не пытайтесь удерживаться дольше, выходите. Иначе может ухудшиться самочувствие, начнет тошнить и кружиться голова.
Как правильно завершить практику с деревом: После мысленно поблагодарите дерево. Обязательно сделайте это. Это благоприятный импульс для дерева, который поможет ему для роста.
Биоэнергетика деревьев.
Каждый из нас по собственному опыту знает, что прогулка по лесу после дождя успокаивает, снимает даже сильное нервное напряжение, а вечером обеспечивает крепкий сон. Ученые пришли к выводу, что уже один вид деревьев улучшает общее самочувствие.
Отношения людей и деревьев весьма любопытны. Считается, что каждый вид деревьев обладает собственным, присущим только ему биополем. Этим биополем может воспользоваться человек, чтобы пополнить запасы биоэнергетики.
Но как узнать «свое» дерево»? Как применять его щедрый дар? Древние жрецы Северной Европы – друиды – создали гороскоп, в основе которого лежит понятие, что люди и растения родственны.
Согласно утверждению друидов, каждый человек, как и дерево, имеет определенные черты, достоинства, недостатки и требует определенных условий жизни. Друиды нигде не упоминали об энергетике деревьев и их влиянии на человека. Но современные исследования свидетельствуют о том, что деревья, дающие человеку максимально положительную энергию, действительно совпадают с деревом данного человека по гороскопу друидов. Таким образом, каждый из нас может выбрать себе дерево. Но это не значит, что вам следует общаться только с ним. В принципе полезно общение с любым деревом, только польза от этого будет разная.
Кроме того, существует и единственное дерево, к которому человек испытывает особое родство, относится как к давнему другу. Это может быть старая яблоня в вашем саду и красавец дуб где-то в лесу. Разные деревья действуют на нас по-разному: взбадривают и успокаивают, исцеляют, дают силы, позволяют забыться, но ни одно из них не навредит человеку.
Яблоня – первое дерево в гороскопе друидов. Это дерево женской силы, женской сексуальности, пробуждает в женщине чувственную сторону натуры. Если вы хотите испытать прилив эротических сил, то ложитесь спать летом под яблоней, правда, она охотнее делится своими силами с молодыми девушками. Под влиянием энергии яблони девушка может представить себе образ идеального подходящего ей мужчины, а во сне увидеть суженого.
Влияние яблони очень нужно именно молодым, неопытным и неуверенным в себе девушкам. Но надо опасаться соблазнов, которыми вас может окружить это дерево. Для энергии яблони не существует моральных правил, она руководствуется только зовом природы.
Вяз – исключительно мужское дерево, дерево истинных душевных качеств настоящего мужчины. Именно мужчинам в полном смысле этого слова он отдает предпочтение, поддерживает все их начинания, но неудачников не любит. Только тому, кто борется до конца, не «раскисает», он дает силы. Иногда одного хорошего контакта с вязом человеку может хватить на многие годы.
В средневековье рыцари делали из вяза копья не только из-за прочности древесины. Считалось, что вязовые копья вселяют в воина отвагу и приносят удачу в сражении.
Кипарис – также типично мужское дерево, влияет на сексуальную силу мужчин, на половую активность и не только усиливает потенцию у здоровых мужчин, но лечит слабых.
Кипарис не воспринимает женский организм, но вносит через мужчину гармонию и новизну в семейные взаимоотношения. Правда, он не действует на расстоянии. Для полноценного взаимодействия с этим деревом человеку необходим только прямой контакт или нахождение в непосредственной близости от него. Тогда энергия кипариса наделяет мужчину ореолом неотразимости, перед которым трудно устоять.
Кипарис требует немедленного удовлетворения возникшего желания, он охотно способствует в этом тем, кто обращается к нему за помощью.
Тополь – совершенно безразличное к человеку дерево. Его особенность состоит в том, что он, как губка, впитывает все отрицательное из окружающей среды. Поэтому в городах тополь играет роль санитара, улучшает экологию.
Сосна – дерево спокойствия и высоты духа. Если в вашей жизни настал важный момент, решается ваша судьба и необходимо в спокойной обстановке ответить себе на ряд серьезных вопросов, без общения с сосной не обойтись.
Аура этого дерева очень сильна, она поможет обратившемуся к нему человеку подняться на небывалую высоту духовного озарения, творческого взлета. При прямом контакте сила сосны унесет раздражение и досаду, которые ежедневно накапливаются в вашей душе.
Энергия сосны поможет вам избавиться от нервных расстройств, стресса. Ни один невроз не устоит под ее влиянием.
Сосна – милосердное дерево. К нему необходимо обращаться с открытой душой. Сосна способна очистить ауру человека от постороннего воздействия, частично снять порчу.
Ива – дерево женской магии. Она связана с Луной, всеми обрядами, посвященными земле и воде, которые исполняют женщины. Энергетику ивы нельзя назвать доброй, ей безразличны проблемы добра и зла, она служит только природе, подчиняясь законам равновесия и справедливости. Энергия ивы дает удивительную силу женщинам, способным приворожить, отворотить, навести на обидчика порчу, испортить ему судьбу. Ива чрезвычайно чувствительна, она может не захотеть общаться с вами.
Орешник – очень влиятельное дерево с сильным характером, одно из основных его качеств – справедливость. Его энергия поможет обратить ваш разум к объективному рассмотрению ситуации с разных сторон. Понятие справедливости у него относится не только к сфере человеческих взаимоотношений. Для орешника не существует не стоящих внимания случаев, даже самая маленькая несправедливость должна быть устранена.
Рябина – по типу влияния родственна яблоне, но покровительствует более зрелым женщинам. Самый лучший союзник для женщин, которые находят истинное наслаждение в физической стороне любви. Прямой контакт с рябиной способен разбудить дремлющую в женщине сексуальность. Для рябины излюбленный женский возраст около 40 лет. Таким женщинам она дарит в любви особенно теплую осень, полную сил.
Клён – дерево, которое помогает обрести душевное равновесие людям всех типов, несет успокоение, уверенность в себе. Это дерево внутренней силы и уравновешенности. Оно не обидчиво; принимает на себя все эмоциональные взрывы, освобождает от кипящих страстей.
Каштан – речь идет о женском каштане. Прямой контакт с этим деревом равносилен общению с бурной горной рекой. Чистый и сильный поток его энергии смоет ваши недомогания, но энергетической подпитки от него не ждите. Каштан занят собой. Он эгоист.
Ясень – дерево мировой оси, символизирует божественную природу человечества. Он помогает понять наше предназначение, иногда его энергия пробуждает способность к ясновидению, позволяет узнать будущее, но помогает только тем, кто искренен в своем желании познания. И даже при этих условиях необходимо хорошо подумать, прежде чем обращаться за помощью к ясеню, ведь за возможность заглянуть в будущее придется заплатить. Платой могут оказаться потеря душевных сил, огромная физическая усталость, чувство опустошенности. После плодотворной работы с ясенем нужен продолжительный полноценный отдых.
Дуб – это могучее дерево, символ огромной жизненной силы, долголетия. Друиды считали его священным. Дуб является энергетическим донором. При прямом контакте с ним человек получает максимально возможное количество жизненной энергии.
Не следует, однако, забывать, что это сильное, но суровое дерево. Его аура очень мощна, она хорошо воспринимает только здоровых людей. Человеку тяжелобольному и страдающему хроническими заболеваниями лучше не общаться с этим деревом.
Общение с дубом заряжает человека активирующей энергией, успокаивает душу. Давно замечено, что прогулки по дубраве нормализуют кровяное давление, благотворно сказываются на работе сердца и нервной системы.
Дуб всегда отдает предпочтение воинам, борцам, сильным и здоровым людям. Он врачует раны, полученные в бою, лечит души воинов, делится частичкой своего долголетия. Ветеранам, бывшим воинам, пожилым людям контакт с ним приносит большую пользу.
Береза – любимое дерево нашего народа, олицетворяющее русскую душу, дерево необыкновенной доброты. Ее еще называют деревом жизни. Береза нежна и сострадательна, обладает очень мягким, ласковым и в то же время сильным влиянием.
В противоположность дубу к березе стоит обращаться больным, ослабленным, выздоравливающим людям. Она облегчит страдания, поможет вернуть утраченные силы, легче перенести болезнь, ускорит процесс выздоровления.
Общение с березой полезно людям с расстроенными нервами, находящимся в состоянии депрессии.
Это дерево снимает усталость, нейтрализует негативные последствия повседневных стрессов, способствует восстановлению душевной гармонии. Береза, растущая рядом с домом, отгоняет кошмарные сны. Воздействие этого дерева продолжительно. Лучше не приходить к нему, а жить рядом, тогда оно сможет исцелить вас. Березе всегда приписывалась способность отгонять злых духов.
В дополнение рассмотрим несколько деревьев, не вошедших в гороскоп друидов, которые растут в нашей полосе и играют в нашей жизни немалую роль.
Акация – дерево, зарождающее жизнь. Именно у акации просят о рождении ребенка, но общаться с ней супругам необходимо вдвоем. Влияние акации способствует плодородию, пробуждает инстинкт продолжения рода в равной степени как у мужчин, так и у женщин.
Осина – дерево, поглощающее отрицательную энергию. Это свойство осины раньше считалось магическим. Всем известен наилучший способ борьбы с оборотнями и вампирами – осиновый кол.
В старину считалось, что осина отгоняет злых духов, поэтому ее высаживали около жилья. В осиновой роще можно найти убежище от преследования энергетического вампира, в какой-то степени облегчить последствия порчи и сглаза.
Прямой контакт с осиной очистит вашу ауру от вредных влияний. Таким качеством обладает не только живое дерево, но и изделия из него.
Общение с осиной помогает при нервозных состояниях, навязчивых мыслях, беспричинном страхе, но при одном непременном условии – вере в живительные силы растений.
Шиповник стимулирует проявления нежных чувств, отвечает за эмоциональную сторону любви, поддерживает в людях нежность, страсть, душевную гармонию. Если вы сорвете цветущую ветку шиповника и подарите любимому человеку, а она оставит его равнодушным – значит, его чувства не так глубоки и сильны, как вам казалось. В цветках и плодах сосредоточена добрая магия шиповника.
Черемуха – нежное дерево, дружески настроенное к молодости, врачует душевные разочарования молодых, помогает проявлять нежную привязанность, юную страсть, но не допускает ничего низменного. Если в вас говорит не душа, а тело, черемуха не принесет вам пользы.
Даже если вы уже немолоды, устали от превратностей судьбы, приходите к черемухе. Ее аура поможет вам снова полюбить людей, жизнь.
Ольха – дерево, покровительствующее семье; чем больше в семье детей и внуков, тем сильнее ольха поддерживает ее членов. Она укрепляет родственные связи, сплачивает всех членов семьи, ей свойственно соединять людей в род.
Если вы придете к ольхе с проблемами родственных взаимоотношений, она охотно поможет вам найти решение. Это дерево для женщин – хранительниц очага, дерево «большого дома». Ольха поможет вам «привязать» мужа к дому.
Можжевельник – кустарник, обладающий сильным очищающим свойством. Сила его в основном направлена не на людей, а на окружающее их предметы. Если сжечь в квартире его хвою, можно избавиться от неблагоприятных воздействий.
Человеку можжевельник может помочь снять сглаз или порчу, избавиться от действия приворота.
Лиственница – успокаивающее дерево. Если человека не оставляют страхи, сомнения, беспричинное беспокойство, контакт с лиственницей принесет ему большое облегчение. Она исцеляет тяжелые нервные расстройства, особенно сопровождаемые приступами меланхолии, депрессии. Ее влияние помогает увидеть лучшие стороны жизни.
Ель предлагает свою энергетическую поддержку круглый год. Она не несет в себе особенно сильных свойств, но энергия ее постоянно доступна тем, кто ощущает в себе зимой недостаток сил. Она даст вам энергии не больше, чем необходимо.
Ель помогает контролировать эмоции, настраивает на философский лад. Запах сожженной высушенной хвои – прекрасное средство для очистки жилища от вредных влияний.
Мало кому сегодня известно, какими уникальными лечебными свойствами обладают обыкновенные еловые шишки. Чем больше будет их в вашем доме, тем здоровее и чище станет воздух, которым вы дышите. Хорошо заготовить их на зиму, причем не срывая с деревьев, а подбирая с земли. Подержав еловую шишку между ладонями буквально несколько минут, вы быстро избавитесь от отрицательной энергии, накопившейся в организме.
После бани их чрезвычайно полезно прикладывать к ушибленным или больным местам на теле – они вытягивают боль, заживляют поверхностные раны.
Если же высадить елочки по всеми периметру дачного участка, то они будут выполнять роль защитного пояса, препятствуя проникновению на вашу территорию отрицательных зарядов, которые несут недобрые взгляды соседей или просто случайных прохожих.
Инструкция. Выберите наиболее могучее, ветвистое дерево с упругими блестящими листьями, отойдите подальше и обойдите вокруг него (у энергетически активного дерева обычно нет соседей на расстоянии не менее 6 м). Вы должны почувствовать симпатию и доброжелательность к этому дереву. Затем начинайте приближаться к нему. Если на расстоянии 1,5 м вы будете подносить к дереву ладонь и уже с расстояния около 1 м почувствуете на ладони повышенную плотность, тепло, покалывание – значит, это дерево-донор, обладающее большим запасом энергетики.
Правила «накопления» биоэнергетики с помощью естественных деревьев-доноров известны давно:
- Встаньте лицом или спиной к дереву на расстоянии 60 см и мысленно обратитесь к нему с просьбой помочь пополнить запасы биоэнергетики и повысить энергетический потенциал. Если вы делаете это с чистыми мыслями, то придет положительный ответ.
- Расслабьтесь и представьте себе, как сверху вниз по телу медленно проходит теплая волна. Закройте глаза, проверьте, все ли части тела расслаблены. Если нет, то снова на выдохе направьте в эти места теплую волну.
- После расслабления тела производится «вдох» биоэнергетики с помощью ритмического движения по схеме вдох – задержка дыхания – выдох. Вдох может быть равен 4–8 секундам, задержка дыхания – около 4 секунд, выдох равен вдоху. Во время вдоха необходимо представить и почувствовать, как биоэнергетика дерева-донора поднимается по вашим рукам и ногам по направлению к солнечному сплетению.
- Ощутите корни дерева, движение соков из-под земли вверх, растекание их по листьям кроны.
- «Вдох» биоэнергетики от дерева-донора должен занимать не более 3 минут. Занятия сверх указанного времени могут привести к неожиданным скачкам давления крови.
- Подпитываться биоэнергией надо не позже чем за 2–3 часа до отхода ко сну, иначе может нарушиться сон.
Положительной биоэнергетикой обладают (в порядке очередности) дуб, деревья хвойных пород (особенно сосна), акация, клен, береза, рябина. К деревьям-потребителям (с отрицательной биоэнергетикой) относятся осина, каштан, тополь, ива, ель, вяз, черемуха и другие быстрорастущие деревья. Мощнейшим источником биоэнергетики весной являются плодовые деревья в цвету. Зимой запасы биоэнергетики у деревьев-доноров снижаются, но полностью не исчезают.
Биоэнергетический обмен между деревом и человеком можно использовать не только для лечения, но и для регуляции общего самочувствия.
Нелишне напомнить, что со «своим» деревом следует здороваться как с другом, а, пообщавшись с ним, поблагодарить его за оказанную помощь.
Энергетика деревьев.
Необходимо отметить, что деревья обладают положительной и отрицательной биоэнергией.
Так, со знаком плюс: береза, дуб, сосна, каштан, клен, ясень, липа, ива – как бы подпитывают нас своей здоровой жизненной энергией.
Со знаком минус: осина, тополь, ель, платан, черемуха, ольха. Эти деревья забирают энергию, но они также и лечат, снимая боль, выводят болезненную энергию.
Биологические часы активности деревьев:
Береза. Покой с 3 до 4 часов. Активность с 5 до 9 часов. Энергия у березы мягкая, успокаивающая. Прижмись, выплачь слезы, и вырвется стресс – и человек успокоится.
Дуб. Покой с 15 до 17 часов. Активность с 21 до 3 часов. Энергия мощная, властная. К дубу не в любом состоянии подойдешь. В возбужденном, взвинченном настроении лучше не подходить. Сначала нужно сбросить скверное состояние у осины или ольхи, а затем уже подойти к дубу.
Сосна. Как и у всех хвойных, активность у нее постоянная. Но энергия сосны мощная: снимает депрессии, берет психоэмоциональный удар человека на себя.
Клен. Покой с 4 до 5 часов. Активность с 7 до 10 часов. Энергия мягкая, расслабляющая, приводит в гармонию энергетическую оболочку человека. Сглаз снимать лучше всего под кленом.
Ясень. Энергия чистая, тонкая. Хорошо очищает энергетическое поле человека, выравнивает психику. У ясеня хорошо медитировать: идет сильная концентрация внимания. Активность ясеня 11 – 13 часов. Распознать его легко по семенам-“вертолетикам”.
Липа. Покой с 6 до 7 часов. Активность с 14 до 20. Энергия мягкая. Идет ощущение тепла и покоя: не случайно в Китае липу называют “деревом забвения”.
Ива. Состояние покоя с 2 до 3 часов, активность 18 – 21 час. Энергия мягкая, успокаивающая, восстанавливающая. Проходит злость и усталость. Энергия ивы снимает головную боль, приводит весь организм к гармонии.
Тополь. Покой 4-5 часов, активность 15-18 часов. Энергия ровная, четкая, умеренная, способствует мобилизации сил в нужном направлении, психической коррекции. Обнимите тополь на несколько минут – пройдет усталость. Но долго стоять не следует: закружиться голова, т. е. произойдет откачка энергии.
Спасение от недугов.
Японские ученые-натуропаты считают: для того, чтобы быть здоровым, человеку необходимо ежегодно проводить в лесу 250 часов. Однако, гуляя по лесу, следует помнить, что одни деревья отдают человеку энергию, а другие, наоборот, забирают ее. Но это вовсе не значит, что одни из них хорошие, а другие плохие. В природе не бывает ничего случайного или лишнего. Как утверждают исследователи, для 45-50% людей “заряжающим” деревом является дуб, для 25-30% – береза, для остальных – другие деревья. Отсасывают энергию в основном осина, ольха, тополь.
Для оздоровления организма необходимы оба типа деревьев. Сначала на пару минут следует соприкасаться с отсасывающими породами, чтобы избавиться от загрязненной, больной энергии. Затем минут на 5 встать к подпитывающему дереву. И в том и в другом случае лучше всего использовать здоровые и сильные деревья без изъянов с прямыми стволами.
Существуют и определенные положения тела человека, позволяющие вступить в эффективный энергетический контакт с деревом. Например, сидя на пятках и плотно прижавшись спиной к стволу так, чтобы позвоночник полностью соприкасался с корой дерева, руки при этом свободно лежат на коленях. Такая поза применяется при лечении и восстановлении нервной системы, радикулитов, заболевания почек, головного мозга, гипертонии.
Другой способ: стоя, прижаться к дереву грудью и животом, руками обнять ствол, ноги широко расставить в полуметре от основания ствола. Эта поза помогает при болезнях сердца, легких, печени, желудка, кишечника, половых органов, поднимает общий тонус организма.
Кроме того, следует хорошо знать, чего ожидать от каждого дерева. Сегодня живя городской жизнью, мы совершенно утратили это знание. А между тем с древности известно, от какой породы, что можно получить.
Дуб – дерево жизненной силы, долголетия, дерево-донор. Прямой контакт с ним полезен тем, кто часто страдает от беспричинной усталости, внутренней апатии, в основе которой лежит недостаток жизненных сил. Дуб – сильное, но суровое дерево, оно не принимает нытиков, не терпит отчаявшихся. Дуб отдает предпочтение борцам, он врачует раны воинам, лечит их души. Именно ветеранам, пожилым людям принесет пользу общение с этим деревом.
Сосна – дерево спокойствия, оно лечит нервные расстройства и все заболевания связанные со стрессами. Для людей с больным сердцем полезны длительные прогулки в сосновом бору, но только не в жаркую погоду, когда летучие вещества, выделяемые сосной, могут оказать излишне возбуждающие действия. Сосна – милосердное дерево, оно способно не только очистить ауру человека, но и частично снять порчу.
Клён – дерево обретения равновесия. При контакте с ним человек становится спокойным, так как оно принимает на себя переполняющую человека избыточную энергию, утихомиривает ярость, гнев, делает нас уравновешенными и выдержанными. Взамен слез, тревог и уныния это дерево подарит вам успокоение, уверенность в себе.
Береза – нежное, сострадательное дерево с очень мягким, ласковым, но в то же время сильным влиянием. Именно к березе следует обращаться больным, ослабленным и выздоравливающим людям. Она облегчит страдания, поможет легче перенести болезнь. Для человека с расстроенными нервами береза просто незаменима. Это ласковое дерево избавит вас от страха перед будущим, от бесплодных хлопот, от напрасных тревог. Береза, растущая рядом с домом, обладает чудесным свойством отгонять кошмарные сны.
Деревья-лекари:
Еловое лечение. 50 г измельченных молодых шишек ели залить 1 л воды, варить в закрытой посуде на слабом огне пока не выкипит 1/3 жидкости, процедить. Принимать, подсластив по вкусу медом или сахаром, теплым, небольшими глотками по 1 стакану 3-4 раза в день за 30-40 минут до еды при сильном хроническом кашле, начальной стадии туберкулеза легких, простудных инфекционных заболеваниях органов дыхания.
Настои весенних побегов молодой хвои пьют при простудных заболеваниях, кашле.
Настой готовится так: 1 ст. л измельченного сырья залить 1 ст. крутого кипятка, настоять, укутав 4-6 часов, процедить. Пить теплым в течение дня небольшими глотками.
При ангине очень полезно жевать свежую смолу ели (горько). Но ангина проходит за сутки.
Сосна – дерево духовного озарения. Это дерево обладает сине-фиолетовой аурой, сила которой способствует духовному озарению и творческому взлету.
Если в вашей жизни настал серьезный момент, если решается ваша судьба, и вы хотите справиться с житейскими проблемами – вам необходима именно сосна.
При прямом контакте сила сосны унесет всё то раздражение, досаду, которые, словно накипь, оставляет на нас повседневность, которые так мешают ясности мысли и духа.
Сосна способствует лечению всех тех заболеваний, которые напрямую связаны со стрессом. Практически ни один невроз не устоит под ее влиянием.
Для людей с больным сердцем есть чисто врачебная рекомендация: длительные прогулки в сосновом бору не рекомендуются, т. к. летучие вещества сосны могут оказать излишне возбуждающее действие.
Сосна способна очистить ауру человека от постороннего воздействия, частично снять порчу. Это милосердное дерево поможет душевно открытому человеку.
Сосновые ветки, положенные под кровать или на кровать оберегают от болезней, помогают выздороветь.
Повесьте сосновые веточки над входной дверью, чтобы в доме всегда царили радость, счастье, любовь и благополучие.
Букет из хвойных лапок сосны защитит дом от злой силы, обережет вас от болезней, поможет вам быстрее выздороветь. Сжигание сосновых лапок в квартире изгоняет нечистую силу.
Береза. Один только сок березы чего стоит. Березовый сок разрушает мочевые камни, эффективен при лечении язвы желудка, печени, желчного пузыря, головной боли, цинге, бронхите, кашле, ревматизме и артрите. Он очищает кровь, стимулирует обмен веществ.
Витаминный напиток. 100 г молодых листьев березы заливают 2 стаканами горячей воды, настаивают в течение 3-4 часов и пьют по одному стакану 2-3 раза в день.
Настой листьев. 2 ч. л листьев на 200 мл кипятка настаивают в течение 30 мин, охлаждают, отжимают. Принимать по 50 мл 3-4 раза в день.
Отвары и настои из березовых почек и листьев противопоказаны при беременности и почечной недостаточности.
Унесет вода печали. Летом в городе нужно утром и вечером принимать контрастный душ. Это самое простое, но достаточно эффективное средство избавления от негативных энергетических программ.
За городом контрастный душ заменит проточная вода. Когда обстоятельства складываются неудачно, пересекайте текущую воду: перешагните или перепрыгните через ручей, перейдите реку по мосту.
Если приснился плохой сон, подержите руки в проточной воде и вспоминайте свой сон, так долго пока не успокоитесь, пока он не перестанет тревожить вашу душу. Как почувствуете облегчение, знайте, вода его унесла.
Если вы искренне любите человека, но боитесь или стесняетесь в этом признаться, наговорите признание на воду. Заговоренную воду нужно дать выпить объекту вашей любви. Секрет здесь в том, что выпитая вода обязательно донесет до человека ваши чувства.
ЭНЕРГЕТИКА КОМНАТНЫХ РАСТЕНИЙ:
Плющ - его в народе называют "мужегоном", то есть, способным "выживать" из дома людей мужского пола (мужей, сыновей и т.п.). Мне нравятся плющики, но у многих двузначное отношение к ним.
Толстянка обыкновенная (денежное дерево) - приносит деньги. Если листва мелкая - это мелочь, если крупные листья - в кармане будут водиться купюры!
Хойя - растение семейного счастья. Рекомендуют ставить в спальне.
Фикус - В спальне обеспечит спокойствие (сглаживает ссоры), а на кухне - защитит от бедности и голода.
Пеларгония в доме - поможет при нервных напряжениях и примирит в ссоре.
АЛОЭ - уменьшает количество содержания ядовитых веществ, ночью выделяет кислород (про лечебные свойства говорить не буду - много)
АНТУРИУМ - оказывает положительное воздействие на робких людей, устраняет вредные вещества
АСПАРАГУС - превосходно подходит для рабочих и учебных помещений. Не стоит ставить в спальню (проверено лично, по крайней мере у меня цветок начал погибать) кстати, используется в медицине
ГИБИСКУС - способствует предприимчивости, дружелюбию, готовности к контактам с людьми, решительности
ГОРТЕНЗИЯ - рекомендованы людям, страдающим от меланхолии и депрессии, способствует раскрытию творческих сил
ГУЗМАНИЯ - активизирует и мобилизует людей грезящих наяву, сов
ДИФФЕНБАХИЯ - подходит для людей занятых умственным трудом, помогает при различных нарушениях в кровообращении мозга, нейтрализует вредные вещества
ДРАЦЕНА - дает жизненные силы, гармонизирует, хорошо нейтрализует химические вещества
КАКТУСЫ - повергают в страх, делают агрессивными, тем не менее они превосходная защита от отрицательной энергии, которая приходит извне (не ставить в спальнях кухне, часто посещаемых помещениях)
КАЛАНХОЕ - способствует поднятию настроения, устраняет вредные вещества
КРОТОН - способствует формированию мотивации у безинициативных людей, устраняет ядовитые вещества
ЛИМОН - благодаря запаху, способствует правильному дыханию и улучшает концентрацию (не подходит маленьким детям)
МАРАНТА - помогает довести начатое до конца. Только никогда не ставьте в детских комнатах или спальнях.
НЕФРОЛЕПИС- положительно действует на нервную систему. Удаляет такие вещества как формальдегид толуол, ксилол
СПАТИФИЛУМ - устраняет вредные вещества, особенно алкоголь, ацетон, формальдегид.
ФИАЛКА - приносит хорошее настроение и позитив
ХАМЕДОРЕЯ - скромным, робким людям поможет обрести позитивное отношение к себе, одно из лучших растений увлажняющих воздух и устраняющих бензол, формальдегид и трихлорэтилен.
5 Инструменты для расчистки заросшей земли - приусадебное хозяйство и животноводство
Если вы расширяете лужайку, ухаживаете за заросшими полями и лугами или прокладываете новые тропы в лесах, расчистка заросшей земли может оказаться непростой задачей. Некогда чистая открытая земля может быстро превратиться в беспорядок, покрытый кустарником, древесными саженцами и жесткими сорняками. Но с чего начать? Как вообще начать атаковать беспорядок и превратить его в желаемое чистое пространство? Начните с правильных инструментов.Вот 5 наших любимых инструментов здесь, в DR - инструменты, которые просты в использовании, справляются со своей работой как чемпион и даже забавны в использовании.
Большая, плохая косилка
Для расчистки самых больших участков заросшей земли лучше всего подойдет косилка. Выберите модель с пешеходным движением (также известную как «самоходная») для пешеходных зон и модель с буксировкой сзади (часто называемую «кустарник») для действительно больших полей и лугов. Эти машины - настоящие звери в поле, они рубят саженцы толщиной 3 дюйма и даже не останавливаются на сильных сорняках и траве.Большинство людей, впервые использующих щеточную косилку, шокированы тем, насколько они мощные и насколько весело ими пользоваться. Это большая сила - все в ваших руках и готово взорваться!
Выкорчевывание саженцев щеточной щеткой
Допустим, вы хотите удалить только один саженец кое-где или небольшой участок кисти. Вам, вероятно, не понадобится целая косилка, но газонокосилка или бензопила не помогут. Brush Grubber - это набор металлических челюстей с шипами, которые врезаются в небольшое дерево или пень.К другому концу прикреплена цепь, и вы используете свой грузовик, квадроцикл или трактор, чтобы вытащить ненужное дерево с корнем. Чем сильнее вы тянете, тем сильнее челюсти держатся за дерево. Доступный в 4 различных размерах, Brush Grubber - лучший способ заботиться об одном саженце за раз - он исчез навсегда, потому что не осталось корня, который можно было бы вырастить заново.
Усильте свой триммер для струн
Триммеры для струн, как ручного, так и ручного типа, отлично подходят для очистки линий заборов и очистки тонких сорняков и травы.Однако для более интенсивной очистки щеток есть способы превратить триммер в еще более мощный инструмент. Добавьте комплект DuraBlades к триммеру / косилке DR, чтобы превратить его в кусторез, способный удалять древесную щетину толщиной до 3/8 дюйма. Или добавьте насадку Beaver Blade к триммеру / косилке DR или к ручному триммеру, превратив его в динамо-машину для стрижки саженцев и кустарников. Beaver Blade легко разрезает саженцы толщиной до 3 дюймов. Если вы добавите эти мощные аксессуары, струнный триммер - это гораздо больше, чем просто триммер для легкой травы!
Выровняйте пни измельчителем пней
Если вы убрали большие деревья в своем квесте, чтобы очистить заросшую землю, у вас, вероятно, остались уродливые и раздражающие пни.И если ваша цель - совершенно чистая земля, это большая проблема. Самый быстрый и простой способ избавиться от них - измельчить их шлифовальной машиной для пней. Конечно, есть и другие методы, но использование измельчителя пней - будь то арендованное на выходные или приобретенное на весь срок эксплуатации - на сегодняшний день является самым быстрым и простым. Химические растворы могут занять месяцы или даже годы, чтобы полностью растворить пень, и выкопать их вручную - непосильная задача.
И самое интересное из них - DR TreeChopper!
Если у вас есть большие территории с небольшими инвазивными деревьями, такими как мескит, облепиха, маслина, полынь и бамбук, есть гораздо более простой способ избавиться от них, чем срезать их по одному бензопилой.DR TreeChopper устанавливается на переднюю часть квадроцикла и работает как труборез для деревьев толщиной до 4 дюймов. Вы просто врезаетесь в каждое дерево, и лезвия срезают дерево на уровне земли - нет пня, о котором можно споткнуться, и больше никаких агрессивных деревьев. Владельцы сообщают, что могут расчистить акры и акры земли за один уик-энд. Кроме того, это довольно увлекательный способ выполнить работу! Посмотрите это видео.
Грейс Кэмпбелл - копирайтер компании DR Power Equipment. Она живет в сельской местности Вермонта.Прочтите все сообщений Грейс из «НОВОСТИ МАТЕРИ ЗЕМЛИ» здесь.
Все блоггеры сообщества MOTHER EARTH NEWS согласились следовать нашим Правилам ведения блогов и несут ответственность за точность своих сообщений.
.Как очистить поплавки (Clearfix)
Узнайте, как очистить флоты с помощью хака "clearfix".
Как очистить поплавки (Clearfix)
Элементы после плавающего элемента будут обтекать его. Используйте «clearfix» взломайте, чтобы исправить проблему:
Без Clearfix
с Clearfix
Взлом Clearfix
Если элемент выше, чем содержащий его элемент, и он плавающий, он будет выливаться за пределы контейнера.
Затем мы можем добавить overflow: auto;
в содержащий элемент, чтобы исправить эта проблема:
Переполнение: автоматическая очистка работает хорошо, пока вы можете контролировать свои поля и отступы (иначе вы могут видеть полосы прокрутки). В новый современный хакер clearfix , однако, более безопасен в использовании, и для большинства веб-страниц используется следующий код:
Пример
.clearfix :: after {
content: "";
ясно: оба;
дисплей: таблица;
}
Совет: Узнайте больше о float в нашем учебнике CSS Float.
.
гиперпараметров Настройка случайного леса в Python | by Will Koehrsen
Я включил код Python в эту статью, где он наиболее поучителен. Полный код и данные для отслеживания можно найти на странице проекта Github.
Лучше всего думать о гиперпараметрах, как о настройках алгоритма, которые можно настроить для оптимизации производительности, точно так же, как мы можем повернуть ручки AM-радио, чтобы получить четкий сигнал (или ваши родители могли бы это сделать!). В то время как параметры модели изучаются во время обучения, такие как наклон и пересечение в линейной регрессии, специалист по анализу данных должен установить гиперпараметров перед обучением .В случае случайного леса гиперпараметры включают количество деревьев решений в лесу и количество функций, учитываемых каждым деревом при разделении узла. (Параметры случайного леса - это переменные и пороговые значения, используемые для разделения каждого узла, изученного во время обучения). Scikit-Learn реализует набор разумных гиперпараметров по умолчанию для всех моделей, но не гарантируется, что они будут оптимальными для проблемы. Лучшие гиперпараметры обычно невозможно определить заранее, а при настройке модели машинное обучение превращается из науки в разработку на основе проб и ошибок.
Гиперпараметры и параметрыНастройка гиперпараметров больше полагается на экспериментальные результаты, чем на теорию, и, таким образом, лучший метод определения оптимальных настроек - это попробовать множество различных комбинаций для оценки производительности каждой модели. Однако оценка каждой модели только на обучающей выборке может привести к одной из самых фундаментальных проблем машинного обучения: переобучению.
Если мы оптимизируем модель для обучающих данных, то наша модель будет очень хорошо оцениваться на обучающем наборе, но не сможет обобщаться на новые данные, например, на тестовый набор.Когда модель хорошо работает на обучающем наборе, но плохо работает на тестовом наборе, это называется переобучением или, по сути, созданием модели, которая очень хорошо знает обучающий набор, но не может быть применена к новым задачам. Это похоже на студента, который запомнил простые задачи из учебника, но не знает, как применять концепции в беспорядочном реальном мире.
Модель переобучения может выглядеть впечатляюще на обучающем наборе, но будет бесполезна в реальном приложении. Таким образом, стандартная процедура оптимизации гиперпараметров учитывает переоснащение посредством перекрестной проверки.
Технику перекрестной проверки (CV) лучше всего объяснить на примере с использованием наиболее распространенного метода - K-Fold CV. Когда мы подходим к проблеме машинного обучения, мы обязательно разделяем наши данные на обучающий и тестовый набор. В K-Fold CV мы дополнительно разбиваем наш обучающий набор на K подмножеств, называемых складками. Затем мы итеративно подбираем модель K раз, каждый раз обучая данные на K-1 складок и оценивая K-ю складку (называемую данными проверки). В качестве примера рассмотрим подгонку модели с K = 5.Первую итерацию мы тренируем на первых четырех складках и оцениваем на пятой. Во второй раз мы тренируемся в первом, втором, третьем и пятом раза и оцениваем в четвертом. Мы повторяем эту процедуру еще 3 раза, каждый раз оценивая по разному. В самом конце обучения мы усредняем производительность по каждой из складок, чтобы получить окончательные метрики проверки для модели.
Перекрестная проверка с 5 сгибами (источник)Для настройки гиперпараметров мы выполняем множество итераций всего процесса K-Fold CV, каждый раз используя разные настройки модели.Затем мы сравниваем все модели, выбираем лучшую, обучаем ее на полном обучающем наборе, а затем оцениваем на тестовом наборе. Это звучит как ужасно утомительный процесс! Каждый раз, когда мы хотим оценить другой набор гиперпараметров, мы должны разделить наши обучающие данные на K раз, а затем обучить и оценить K раз. Если у нас есть 10 наборов гиперпараметров и используется 5-кратное CV, это соответствует 50 циклам обучения. К счастью, как и большинство проблем в машинном обучении, кто-то решил нашу проблему, и настройка модели с помощью K-Fold CV может быть автоматически реализована в Scikit-Learn.
Обычно у нас есть лишь смутное представление о лучших гиперпараметрах, и поэтому лучший способ сузить наш поиск - это оценить широкий диапазон значений для каждого гиперпараметра. Используя метод Scikit-Learn RandomizedSearchCV, мы можем определить сетку диапазонов гиперпараметров и случайным образом выбрать из сетки, выполняя K-Fold CV с каждой комбинацией значений.
Вкратце, прежде чем мы перейдем к настройке модели, мы имеем дело с проблемой машинного обучения с контролируемой регрессией.Мы пытаемся предсказать температуру завтра в нашем городе (Сиэтл, Вашингтон), используя прошлые исторические данные о погоде. У нас есть 4,5 года тренировочных данных, 1,5 года тестовых данных, и мы используем 6 различных функций (переменных), чтобы делать наши прогнозы. (Полный код для подготовки данных см. В записной книжке).
Давайте быстро рассмотрим особенности.
Функции для прогнозирования температуры- temp_1 = максимальная температура (в F) за один день до
- average = историческая средняя максимальная температура
- ws_1 = средняя скорость ветра за один день до
- temp_2 = максимальная температура за два дня до
- friend = прогноз от нашего «верного» друга
- год = календарный год
В предыдущих сообщениях мы проверяли данные на предмет аномалий и знаем, что наши данные чистые.Таким образом, мы можем пропустить очистку данных и сразу перейти к настройке гиперпараметров.
Чтобы просмотреть доступные гиперпараметры, мы можем создать случайный лес и проверить значения по умолчанию.
из sklearn.ensemble import RandomForestRegressorrf = RandomForestRegressor (random_state = 42) from pprint import pprint # Посмотрите на параметры, используемые нашим текущим лесом
print ('Параметры, используемые в настоящее время: \ n')
pprint (rf.get_params ()) Используемые в настоящее время параметры:{'bootstrap': True,
'criterion': 'mse',
'max_depth': None,
'max_features': 'auto',
'max_leaf_nodes': None,
'min_impurity_decrease' : 0.0,
'min_impurity_split': Нет,
'min_samples_leaf': 1,
'min_samples_split': 2,
'min_weight_fraction_leaf': 0.0,
'n_estimators': 10,
'n_jobs': 1,
'oobse_score ,
'random_state': 42,
'verbose': 0,
'warm_start': False}
Вау, это довольно обширный список! Как узнать, с чего начать? Хорошее место - документация по случайному лесу в Scikit-Learn. Это говорит нам о том, что наиболее важными параметрами являются количество деревьев в лесу (n_estimators) и количество функций, рассматриваемых для разделения на каждом листовом узле (max_features).Мы могли бы прочитать исследовательские статьи о случайном лесу и попытаться теоретизировать лучшие гиперпараметры, но более эффективно использовать наше время - просто попробовать широкий диапазон значений и посмотреть, что работает! Мы попробуем настроить следующий набор гиперпараметров:
- n_estimators = количество деревьев в прогнозе
- max_features = максимальное количество функций, учитываемых для разделения узла
- max_depth = максимальное количество уровней в каждом дереве решений
- min_samples_split = минимальное количество точек данных, помещенных в узел перед разделением узла
- min_samples_leaf = минимальное количество точек данных, разрешенных в листовом узле
- bootstrap = метод выборки точек данных (с заменой или без нее)
Сетка случайных гиперпараметров
Чтобы использовать RandomizedSearchCV, нам сначала нужно создать сетку параметров для выборки во время подгонки:
из sklearn.model_selection import RandomizedSearchCV # Количество деревьев в случайном лесу
n_estimators = [int (x) for x in np.linspace (start = 200, stop = 2000, num = 10)]
# Количество функций, которые следует учитывать при каждом разбиении
max_features = ['auto', 'sqrt']
# Максимальное количество уровней в дереве
max_depth = [int (x) для x в np.linspace (10, 110, num = 11)]
max_depth.append (None)
# Минимальное количество выборок, необходимых для разделения узла
min_samples_split = [2, 5, 10]
# Минимальное количество выборок, необходимых для каждого конечного узла
min_samples_leaf = [1, 2, 4]
# Метод выбора выборок для обучения каждого tree
bootstrap = [True, False] # Создать случайную сетку
random_grid = {'n_estimators': n_estimators,
'max_features': max_features,
'max_depth': max_depth,
'min_samples_split': min_samples_leaf_split ': min_samples47_split min_samples_leaf,
'bootstrap': bootstrap} pprint (random_grid) {'bootstrap': [True, False],
'max _depth ': [10, 20, 30, 40, 50, 60, 70, 80, 90, 100, None],
' max_features ': [' auto ',' sqrt '],
' min_samples_leaf ': [1, 2, 4],
'min_samples_split': [2, 5, 10],
'n_estimators': [200, 400, 600, 800, 1000, 1200, 1400, 1600, 1800, 2000]}
На каждом итерация, алгоритм выберет разностную комбинацию признаков.Всего 2 * 12 * 2 * 3 * 3 * 10 = 4320 настроек! Однако преимущество случайного поиска заключается в том, что мы не пробуем каждую комбинацию, а выбираем случайным образом для выборки широкого диапазона значений.
Обучение случайному поиску
Теперь мы создаем экземпляр случайного поиска и подгоняем его, как любую модель Scikit-Learn:
# Используйте случайную сетку для поиска лучших гиперпараметров
# Сначала создайте базовую модель для настройки
rf = RandomForestRegressor ( )
# Случайный поиск параметров с использованием трехкратной перекрестной проверки,
# поиск по 100 различным комбинациям и использование всех доступных ядер
rf_random = RandomizedSearchCV (Estimator = rf, param_distributions = random_grid, n_iter = 100, cv = 3, verbose = 2, random_state = 42, n_jobs = -1) # Подходит для модели случайного поиска
rf_random.fit (train_features, train_labels)
Самыми важными аргументами в RandomizedSearchCV являются n_iter, который контролирует количество различных комбинаций, которые нужно попробовать, и cv, которое представляет собой количество складок, используемых для перекрестной проверки (мы используем 100 и 3 соответственно). Больше итераций охватит более широкое пространство поиска, и большее количество кратных сокращений сокращает вероятность переобучения, но повышение каждого из них увеличит время выполнения. Машинное обучение - это область компромиссов, а производительность в зависимости от времени - одна из самых фундаментальных.
Мы можем просмотреть лучшие параметры, подбирая случайный поиск:
rf_random.best_params_ {'bootstrap': True,
'max_depth': 70,
'max_features': 'auto',
'min_samples_leaf': 4,
'min_samples_split': 10,
'n_estimators': 400}
На основе этих результатов мы сможем сузить диапазон значений для каждого гиперпараметра.
Оценить случайный поиск
Чтобы определить, дает ли случайный поиск лучшую модель, мы сравниваем базовую модель с лучшей моделью случайного поиска.
def Assessment (model, test_features, test_labels):
predictions = model.predict (test_features)
errors = abs (predictions - test_labels)
mape = 100 * np.mean (errors / test_labels)
precision = 100 - mape
print ('Характеристики модели')
print ('Средняя ошибка: {: 0,4f} градуса.'. формат (np.mean (errors)))
print ('Точность = {: 0,2f}%.'. format ( точность))точность возврата
base_model = RandomForestRegressor (n_estimators = 10, random_state = 42)
base_model.fit (train_features, train_labels)
base_accuracy = оценить (base_model, test_features, test_labels) Производительность модели
Средняя ошибка: 3,9199 градусов.
Точность = 93,36%. best_random = rf_random.best_estimator_
random_accuracy = оценить (best_random, test_features, test_labels) Производительность модели
Средняя ошибка: 3,7152 градуса.
Точность = 93,73%. print ('Улучшение {: 0,2f}%.'. Формат (100 * (random_accuracy - base_accuracy) / base_accuracy)) Улучшение 0.40%.
Мы добились впечатляющего улучшения точности на 0,4%. Однако в зависимости от приложения это может быть значительным преимуществом. Мы можем улучшить наши результаты, используя поиск по сетке, чтобы сосредоточиться на наиболее многообещающих диапазонах гиперпараметров, обнаруженных при случайном поиске.
Случайный поиск позволил сузить диапазон для каждого гиперпараметра. Теперь, когда мы знаем, на чем сосредоточить наш поиск, мы можем явно указать каждую комбинацию настроек, чтобы попробовать. Мы делаем это с помощью GridSearchCV, метода, который вместо случайной выборки из распределения оценивает все комбинации, которые мы определяем.Чтобы использовать поиск по сетке, мы создаем другую сетку на основе лучших значений, предоставленных случайным поиском:
из sklearn.model_selection import GridSearchCV # Создаем сетку параметров на основе результатов случайного поиска
param_grid = {
'bootstrap': [True ],
'max_depth': [80, 90, 100, 110],
'max_features': [2, 3],
'min_samples_leaf': [3, 4, 5],
'min_samples_split': [8, 10 , 12],
'n_estimators': [100, 200, 300, 1000]
} # Создание модели на основе
rf = RandomForestRegressor () # Создание экземпляра модели поиска по сетке
grid_search = GridSearchCV (Estimator = rf, param_grid = param_grid,
cv = 3, n_jobs = -1, verbose = 2)
Это попробует 1 * 4 * 2 * 3 * 3 * 4 = 288 комбинаций настроек.Мы можем подогнать модель, отобразить лучшие гиперпараметры и оценить производительность:
# Подгоняем поиск по сетке к данным
grid_search.fit (train_features, train_labels) grid_search.best_params_ {'bootstrap': True,
'max_depth': 80,
'max_features': 3,
'min_samples_leaf': 5,
'min_samples_split': 12,
'n_estimators': 100} best_grid = grid_search.best_estimator_
grid_accuracy = Оценить (best_grid, Performance Model_abatures)
Средняя ошибка: 3.6561 градус.
Точность = 93,83%. print ('Улучшение {: 0,2f}%.'. Format (100 * (grid_accuracy - base_accuracy) / base_accuracy)) Улучшение 0,50%.
Кажется, мы почти достигли максимума производительности, но мы можем попробовать еще раз с сеткой, улучшенной по сравнению с нашими предыдущими результатами. Код такой же, как и раньше, только с другой сеткой, поэтому я представляю только результаты:
Производительность модели
Средняя ошибка: 3,6602 градуса.
Точность = 93.82%. Улучшение 0,49%.
Небольшое снижение производительности указывает на то, что мы достигли убывающей отдачи от настройки гиперпараметров. Мы могли бы продолжить, но отдача в лучшем случае будет минимальной.
Мы можем провести несколько быстрых сравнений между различными подходами, используемыми для повышения производительности, показывая отдачу от каждого из них. В следующей таблице показаны окончательные результаты всех внесенных нами улучшений (в том числе из первой части):
Сравнение всех моделей Модель- это (очень невообразимые) названия моделей, точность - это процентная точность, ошибка - средняя. абсолютная ошибка в градусах, n_features - это количество функций в наборе данных, n_trees - количество деревьев решений в лесу, а time - время обучения и прогнозирования в секундах.
Это следующие модели:
- среднее: исходная базовая линия, вычисленная путем прогнозирования исторической средней максимальной температуры для каждого дня в тестовом наборе
- one_year: модель, обученная с использованием данных за один год
- four_years_all: модель, обученная за 4,5 года данные и расширенные функции (подробности см. в первой части)
- four_years_red: модель, обученная с использованием данных за 4,5 года и подмножества наиболее важных функций
- best_random: лучшая модель из случайного поиска с перекрестной проверкой
- first_grid: лучшая модель из поиска по первой сетке с перекрестной проверкой (выбрана в качестве окончательной модели)
- second_grid: лучшая модель из поиска второй сетки
В целом, сбор дополнительных данных и выбор функций уменьшили ошибку на 17.69%, в то время как гиперпараметр дополнительно снизил ошибку на 6,73%.
Сравнение моделей (код см. В Блокноте)С точки зрения программиста, сбор данных занял около 6 часов, а настройка гиперпараметров - около 3 часов. Как и в случае с любым другим занятием в жизни, есть момент, когда дальнейшая оптимизация не стоит усилий, и знание того, когда остановиться, может быть столь же важным, как и способность продолжать работу (извините за философские размышления). Более того, в любой проблеме с данными существует так называемая частота ошибок Байеса, которая является абсолютным минимумом возможной ошибки в проблеме.Ошибка Байеса, также называемая воспроизводимой ошибкой, представляет собой комбинацию скрытых переменных, факторов, влияющих на проблему, которую мы не можем измерить, и внутреннего шума в любом физическом процессе. Поэтому создание идеальной модели невозможно. Тем не менее, в этом примере мы смогли значительно улучшить нашу модель с помощью настройки гиперпараметров, и мы рассмотрели множество широко применимых тем машинного обучения.
Для дальнейшего анализа процесса оптимизации гиперпараметров мы можем изменять одну настройку за раз и видеть влияние на производительность модели (по сути, проводя контролируемый эксперимент).Например, мы можем создать сетку с диапазоном количества деревьев, выполнить поиск по сетке CV, а затем построить график результатов. Построение графика ошибки обучения и тестирования и времени обучения позволит нам проверить, как изменение одного гиперпараметра влияет на модель.
Сначала посмотрим, как влияет изменение количества деревьев в лесу. (см. тетрадь для обучения и построения кода)
Количество деревьев Обучающие кривыеПо мере увеличения количества деревьев наша ошибка уменьшается до определенного значения.Нет особого преимущества в точности увеличения количества деревьев сверх 20 (в нашей окончательной модели было 100), и время обучения постоянно увеличивается.
Мы также можем исследовать кривые на количество функций для разделения узла:
Количество функций Обучающие кривыеПо мере увеличения количества сохраняемых функций точность модели увеличивается, как и ожидалось. Время обучения также увеличивается, хотя и незначительно.
Вместе с количественной статистикой эти визуальные эффекты могут дать нам хорошее представление о компромиссах, которые мы делаем с различными комбинациями гиперпараметров.Хотя обычно нет возможности заранее узнать, какие настройки будут работать лучше всего, этот пример продемонстрировал простые инструменты Python, которые позволяют оптимизировать нашу модель машинного обучения.
Как всегда, приветствую отзывы и конструктивную критику. Со мной можно связаться по адресу [email protected]
.Как визуализировать дерево решений из случайного леса в Python с помощью Scikit-Learn | by Will Koehrsen
- Создайте поезд модели и извлеките: мы могли бы использовать одно дерево решений, но поскольку я часто использую случайный лес для моделирования, он используется в этом примере. (Деревья будут немного отличаться друг от друга!).
из sklearn.ensemble import RandomForestClassifier
model = RandomForestClassifier (n_estimators = 10) # Train
model.fit (iris.data, iris.target)
# Извлечь отдельное дерево
Estimator = model.estimators_ [5]
2. Экспорт дерева как .dot файл: Это использует функцию export_graphviz
в Scikit -Учиться. Здесь есть много параметров, которые управляют внешним видом и отображаемой информацией. Взгляните на документацию для уточнения деталей.
из sklearn.tree import export_graphviz # Экспортировать как точечный файл
export_graphviz (Estimator_limited,
out_file = 'tree.точка ',
feature_names = iris.feature_names,
class_names = iris.target_names,
Round = True, ratio = False,
precision = 2, fill = True)
3. Преобразовать dot
в png
с помощью системной команды : запуск системных команд на Python может быть удобен для выполнения простых задач. Для этого требуется установка graphviz, в которую входит утилита dot. Полный список вариантов преобразования можно найти в документации.
# Преобразовать в png
из вызова импорта подпроцесса
call (['точка', '-Tpng', 'tree.dot', '-o', 'tree.png', '-Gdpi = 600'])
4. Визуализируйте : лучшие визуализации появляются в Jupyter Notebook. (Аналогично, вы можете использовать matplotlib
для отображения изображений).
# Отображение в jupyter notebook
из IPython.display import Image
Image (filename = 'tree.png')
Замечания
При случайном лесу каждое дерево будет построено по-своему.Я использую эти изображения для отображения аргументов, лежащих в основе дерева решений (а затем и случайного леса), а не для конкретных деталей.
Если у вас много объектов, полезно ограничить максимальную глубину в деревьях. В противном случае вы получите массивные деревья, которые выглядят впечатляюще, но совершенно не могут быть интерпретированы! Вот полный пример с 50 функциями.
.Вырубка лесов: факты, причины и последствия
Вырубка леса - это безвозвратное вырубка деревьев, чтобы освободить место для чего-то помимо леса. Это может включать расчистку земли для сельского хозяйства или выпаса скота или использование древесины для топлива, строительства или производства.
По данным Всемирного фонда дикой природы , леса покрывают более 30% поверхности суши Земли. Эти лесные массивы могут обеспечить продуктами питания, лекарствами и топливом более миллиарда человек. Во всем мире леса дают 13.4 миллиона человек работают в лесном секторе, и еще 41 миллион человек имеют рабочие места, связанные с лесами.
Леса - это ресурс, но они также представляют собой большие неосвоенные участки земли, которые можно использовать для таких целей, как сельское хозяйство и выпас скота. По данным National Geographic , в Северной Америке примерно половина лесов в восточной части континента была вырублена для получения древесины и ведения сельского хозяйства в период с 1600-х по конец 1800-х годов.
Сегодня большая часть вырубки лесов происходит в тропиках.Области, которые были недоступны в прошлом, теперь доступны, поскольку новые дороги прокладываются через густые леса. Отчет 2017 года ученых из Университета Мэриленда показал, что тропики потеряли около 61000 квадратных миль (158000 квадратных километров) леса в 2017 году - площадь размером с Бангладеш.
Причины уничтожения лесов
По оценке Всемирного банка , с начала 20 века было потеряно около 3,9 миллиона квадратных миль (10 миллионов квадратных километров) леса.За последние 25 лет площадь лесов сократилась на 502 000 квадратных миль (1,3 миллиона квадратных километров) - площадь больше, чем размер Южной Африки. В 2018 году издание The Guardian сообщило о том, что каждую секунду теряется кусок леса, равный размеру футбольного поля.
Часто вырубка лесов происходит, когда лес вырубают и расчищают, чтобы освободить место для сельского хозяйства или выпаса скота. Союз обеспокоенных ученых (UCS) сообщает, что за вырубку тропических лесов ответственны всего четыре продукта: говядина, соя, пальмовое масло и лесоматериалы.По оценкам UCS, территория размером со Швейцарию (14 800 квадратных миль или 38 300 квадратных километров) ежегодно теряется из-за вырубки лесов.
Естественные пожары в тропических лесах обычно бывают редкими, но интенсивными . Пожары, зажженные людьми, обычно используются для расчистки земель для сельскохозяйственных нужд. Сначала заготавливается ценная древесина, а затем сжигается оставшаяся растительность, чтобы освободить место для таких культур, как соя или выпас скота. В 2019 году количество пожаров в Бразилии резко возросло. По состоянию на август 2019 года в Амазонии сгорело более 80000 пожаров, что почти на 80% больше, чем в 2018 году, сообщает National Geographic .
Многие леса вырублены, чтобы освободить место для плантаций пальмового масла. Пальмовое масло является наиболее широко производимым растительным маслом, и его содержится в половине всех продуктов супермаркетов . Это дешево, универсально, и его можно добавлять как в еду, так и в личные продукты, такие как помады и шампуни. Его популярность побудила людей расчищать тропические леса, чтобы выращивать больше пальм. Выращивание деревьев, производящих нефть, требует выравнивания естественного леса и уничтожения местных торфяников, что на удваивает вредное воздействие на экосистему.Согласно отчету , опубликованному Zion Market Research , мировой рынок пальмового масла оценивался в 65,73 миллиарда долларов в 2015 году и, как ожидается, достигнет 92,84 миллиарда долларов в 2021 году.
Пальмовая ферма, посаженная на месте, где когда-то был тропический лес. (Изображение предоставлено Shutterstock)
Последствия вырубки лесов
Леса можно найти от тропиков до высокоширотных областей. По данным Всемирного банка , международного финансового учреждения, они являются домом для 80% наземного биоразнообразия, содержащего большое количество деревьев, растений, животных и микробов.Некоторые места особенно разнообразны - например, тропические леса Новой Гвинеи содержат более 6% мировых видов растений и животных.
Леса - это больше, чем просто дом для разнообразных живых существ; они также являются важным ресурсом для многих во всем мире. В таких странах, как Уганда, люди используют деревья для получения дров, древесины и древесного угля. За последние 25 лет Уганда потеряла 63% своего лесного покрова, сообщает агентство Рейтер. Семьи отправляют детей - , в основном девочек, - собирать дрова, а детям приходится все дальше и дальше идти, чтобы добраться до деревьев.На сбор древесины часто уходит целый день, поэтому дети пропускают школу.
Согласно отчету ФАО за 2018 год , три четверти пресной воды Земли поступает из засаженных деревьями водосборов, и исчезновение деревьев может повлиять на качество воды. В отчете ООН о состоянии мировых лесов за 2018 год установлено, что более половины населения мира полагается на водосборные бассейны, покрытые лесами, для получения питьевой воды, а также воды, используемой для сельского хозяйства и промышленности.
Связано: Последние новости о вырубке лесов
Вырубка лесов в тропических регионах может также повлиять на то, как водяной пар образуется над пологом, что приводит к уменьшению количества осадков .Исследование 2019 года, опубликованное в журнале Ecohydrology , показало, что части тропических лесов Амазонки, которые были преобразованы в сельскохозяйственные угодья, имеют более высокие температуры почвы и воздуха, что может усугубить засушливые условия. Для сравнения, у покрытых лесом земель уровень эвапотранспирации был примерно в три раза выше, что добавляло больше водяного пара в воздух.
Деревья также поглощают углекислый газ, снижая выбросы парниковых газов в результате деятельности человека.Поскольку изменение климата продолжается, деревья играют важную роль в связывании углерода или улавливании и хранении избыточного углекислого газа. По оценкам World Resources Institute , некоммерческого глобального научно-исследовательского института , одни только тропические деревья обеспечивают около 23% смягчения последствий изменения климата, необходимого для компенсации изменения климата.
Вырубка лесов не только удаляет растительность, которая важна для удаления углекислого газа из воздуха, но и вырубка лесов приводит к выбросам парниковых газов.Продовольственная и сельскохозяйственная организация Объединенных Наций заявляет, что вырубка лесов - вторая по значимости причина изменения климата. (Первый - сжигание ископаемого топлива.) Фактически, вырубка лесов составляет почти 20% выбросов парниковых газов.
При обезлесении не только удаляются деревья, которые улавливают парниковые газы, но также образуется значительное количество парниковых газов. (Изображение предоставлено Shutterstock)
Решения по обезлесению
Разработка альтернатив обезлесению может помочь снизить потребность в вырубке деревьев.Например, желание увеличить площадь земель, используемых для сельского хозяйства, является привлекательной причиной вырубки леса. Но если люди перейдут на устойчивые методы ведения сельского хозяйства или будут использовать новые сельскохозяйственные технологии и сельскохозяйственные культуры, потребность в дополнительных земельных участках может снизиться, согласно инструментарию ООН по устойчивому управлению лесами .
Леса также можно восстановить, пересадив деревья на вырубленных территориях или просто позволив лесной экосистеме со временем восстановиться. Согласно U, цель восстановления - вернуть лес в его первоначальное состояние, в котором он был до вырубки.С. Лесная служба . Чем раньше вырубленная территория будет восстановлена, тем быстрее экосистема начнет восстанавливаться. После этого дикие животные вернутся, водные системы восстановятся, углерод будет улавливаться, а почвы восстановятся.
Каждый может внести свой вклад в сдерживание вырубки лесов. Мы можем закупить сертифицированных деревянных изделий , по возможности отказаться от бумажных документов, ограничить потребление продуктов, в которых используется пальмовое масло, и по возможности посадить деревья.
Дополнительные ресурсы:
.javascript - как очистить поле, когда ui-select отключен?
Переполнение стека- Около
- Продукты
- Для команд
- Переполнение стека Общественные вопросы и ответы
- Переполнение стека для команд Где разработчики и технологи делятся частными знаниями с коллегами
- Вакансии Программирование и связанные с ним технические возможности карьерного роста
- Талант Нанимайте технических специалистов и создавайте свой бренд работодателя
- Реклама Обратитесь к разработчикам и технологам со всего мира
- О компании