natgillin/translations-raw huggingface dataset:
В този случай ползата е 1035,10 евро за всяко евро на инвестиция при оптимистичния сценарий и 417.66 евро за всяко евро инвестиция при песимистичния сценарий.
In that case, the benefit is €1,035.10 per one Euro of investment under the optimistic scenario and €417.66 per one Euro of investment under the pessimistic scenario.
Мерките за адаптиране се отнасят до непазарни стоки, затова те не могат да бъдат класифицирани, тъй като социалните и икономически ползи са избегнати загуби в националния природен капитал.
The adaptation measures refer to non-market goods, thus they cannot be ranked because the social and economic benefits are avoided losses of national natural capital.
Общият ефект от мерките за адаптиране ще бъде спестени разходи в резултат на потенциално намалените щети за горите от изменението на климата и устойчивата способност за генериране на приходи.
The overall effects of the adaptation measures will be cost saving as a result of potentially decreased forest damage from climate change and sustained ability for revenue generation.
Освен това, комбинирането на мерки ще доведе до синергични ефекти.
Moreover, combining measures will generate synergetic effects.
В сектора горско стопанство основният ефект от успешното прилагане на мерки за адаптиране ще бъде намаляването на очакваните загуби от отрицателните последици от изменението на климата.
In the forestry sector, the main effect of successfully applying adaptation measures will be the reduction of anticipated losses from the negative effects of climate change.
Например, инвестициите за адаптиране на горите към поголяма устойчивост към вятъра ще намалят загубите от силни ветрове; инвестициите във всички мерки за намаляване на потенциалните загуби от пожари ще намалят очакваните огромни загуби на ресурси от горски пожари.
For example, investments in adapting forests to be more resilient to windthrows will decrease the losses from windthrows; investments in all measures to reduce the potential losses from fires will reduce the anticipated huge losses of resources from forest fires.
Резултатите от подобрените стратегии за управление, които са пряко свързани с всички меки мерки и приложните изследвания, са по-малко ясни, но още по-ефективни.
The results of generally improved management strategies, which are directly related to all soft measures and applied research, are less clear but even more effective.
Те се изразяват в бъдещ състав и структури на горите, които са адаптирани към очакваните климатични условия и по този начин са помалко склонни към намаляване на производителността и високи загуби от смъртност.
They are expressed in future forest composition and structures, that are adapted to anticipated climate conditions and, thus, less prone to decreases in productivity and high losses from mortality.
Следователно, инвестициите в мерки за адаптиране могат да имат много големи потенциални ефекти, тъй като те са относително малки в сравнение с потенциалната загуба на ресурси в случай на липса на адаптация.
Therefore, investment in adaptation measures can have very high potential effects, because they are relatively small compared to the potential loss of resources in case of lack of adaptation.
Освен това, успешното адаптиране ще направи разликата между горите, които допринасят положително за икономиката и тези, които не.
In addition, successful adaptation will make the difference between forests, that positively contribute to the economy and those that do not.
Правилният избор на видове и управление дава възможност на някои видове да се възползват от климатичните условия на определени места (т.е. от увеличена продължителност на вегетационния период на места с достатъчно влага), като по този начин се определя потенциалът за високи икономически ползи.
The correct choice of species and management provide an opportunity for some species to gain advantage from climate conditions at certain locations (that is from increased duration of the growing season at locations with sufficient moisture), thus setting the potential for high economic benefits.
Моделиране на адаптирането на горския сектор към изменението на климата в България до сега
Forest Sector Climate Adaptation Modelling in Bulgaria to Date
Общият процес на планиране за развитие на управленския капацитет, дейностите и ресурсите, които са необходими за справяне с предизвикателствата, свързани с климатичните промени е описан в Третия национален план за действие по изменение на климата (НПДИК), Националната стратегия за устойчиво развитие на горския сектор в Република България за периода 2013-2020 г., Програма от мерки за адаптация на горите в Република България и намаляване на негативното влияние от изменението на климата върху тях 2012-2020 г., Програмата за развитие на селските райони 2014-2020 г., Оперативна програма „Околна среда 2014-2020 г.“.
General planning for the development of management capacity, actions and resources required to cope with the challenges of climate change in forestry are described in the Third NAPCC, the National Strategy ‘Sustainable Development of Forestry in Bulgaria 2013-2020', the ‘Program of measures to adapt forest in the Republic of Bulgaria and mitigate the negative effect of climate change on them 2012-2020', OP Environment 2014-2020, RDP 2014-2020.
Подобно моделиране за българските гори е извършено в рамките на няколко проекти, като всеки от тях има своите предимства и недостатъци.
For the Bulgarian forests, such modeling has been done in several projects, each of which has both its advantages and disadvantages.
За съжаление, някои от модерните и практически подходи не са били приложени на национално равнище и наличните резултати се отнасят само до ограничен брой зони и дървесни видове.
Unfortunately, some of the more modern and practical approaches were not used at the country level and results are available only for limited areas and species.
По-долу са представени проекти за моделиране на развитието на българските гори на национално или местно равнище, изпълнени до сега:
This annex presents a list of the available modeling projects on the development of Bulgarian forests at the national or local level:
Програма от мерки за адаптация на горите в Република България и намаляване на негативното влияние от изменението на климата върху тях, 2012-2020 г.
Program of Measures to Adapt Forests in the Republic of Bulgaria and Mitigate the Negative Effect of Climate Change on Them 2012-2020
Основното моделиране за територията на страната е събрано в този доклад и се базира на четирите Представителни пътища на концентрациите (RCPs) на Междуправителствения комитет по изменението на климата (IPCC) от Пети оценъчен доклад (AR5) (IPCC AR5, 2014 г.).
The main modeling for the territory of the country was compiled for this report and is based on the four Representative Concentration Pathways (RCPs) of IPCC AR5 (IPCC AR5, 2014).
Четирите RCPs (RCP2.6, RCP4.5, RCP6, и RCP8.5) са наименувани на възможния диапазон от радиационен натиск през 2100 г. (+2.6, +4.5, +6.0, и +8.5 W/m2, съответно).
The four RCPs (RCP2.6, RCP4.5, RCP6, and RCP8.5) were named after a possible range of radiative forcing values in the year 2100 (+2.6, +4.5, +6.0, and +8.5 W/m2, respectively).
За моделирането в България RCP2.6 е възприет като оптимистичен сценарий, а RCP8.5 - като песимистичен сценарий.
For the modeling in Bulgaria RCP2.6 was accepted as an optimistic scenario and RCP8.5 as a pessimistic scenario.
Авторите на анализа (Raev и колектив, 2011 г.) моделират годишната температура на въздуха, годишните валежи и индекса на сухотата на Де Мартон за територията на България при различните сценарии.
The authors of the analysis (Raev et al. 2011) modeled average annual air temperature, annual precipitation, and De Martonne aridity index for the territory of Bulgaria under the different scenarios.
На базата на индекса на Де Мартон те разделят страната на зони на уязвимост A, B, C, D, E, F, G, като поредността на буквите отразява намаляващата сухота (т.е. зона А е най-суха, следвана от зона B, и т.н.).
Based on the De Martonne index, they divided the country to A, B, C, D, E, F, and G vulnerability zones characterized by decreasing aridity in the order of letters (that is, the most arid is zone A, followed by zone B, and so on).
Като се взима за база настоящото разпределение на основните горски видове в зоните се моделира бъдещото очаквано разпространение при новото позициониране на зоните при различните сценарии (фигура 23).
Taking as a basis the present distribution of the main forests species in the zones, the expected future species distribution under the different scenarios was modeled (Figure 23).
Индекс на Де Мартон за реалистичен (в ляво) и песимистичен (в дясно) сценарий за 2080 г. след изпълнение на Програма от мерки за адаптация на горите в Република България и намаляване на негативното влияние от изменението на климата върху тях, 2012-2020 г.
De Martonne Aridity index for realistic (left) and pessimistic (right) scenarios for 2080 following the Program of Measures to Adapt Forest in the Republic of Bulgaria and Mitigate the Negative Effect of Climate Change on Them 2012-2020
Този подход има предимството да установи потенциалните райони, където се очакват най-сериозни проблеми във връзка с влиянието на общите климатични условия върху дървесните видове.
This approach has the advantage of revealing the potential regions where most severe problems in terms of the effects of general climate conditions on tree species may be expected.
Той осигурява добра отправна точка, особено в случаите, когато определени дървесни видове вече имат проблеми в някои зони и се очаква очакваното бъдещо зониране да очертае местата, където се очакват бъдещи проблеми.
It provides a good reference especially in the cases when certain tree species already have problems in certain zones and the expected future zoning can provide guidance as to where further problems may be expected.
Подходът може да се прилага и за да се насочи вниманието към опазването на отдавна съществуващи и ценни екосистеми (включително зоните по НАТУРА 2000), които се оценяват като уязвими.
Another application of the approach is to direct attention to the protection of long-established and valuable ecosystems (including NATURA 2000 sites) which are assessed as vulnerable.
Недостатък на подхода е, че не отчита напълно сложните взаимодействия между видовете в горите, които могат да доведат до посоки на развитие, различни от очакваната приспособимост на отделните видове.
However, the approach does not consider the complex interactions between tree species in forests, which may lead to different pathways of development than simply the expected single species adaptability.
Освен това екстремните климатични условия, а не средните годишни температури и валежи, може да окажат значително влияние върху различните видове.
In addition, extreme climatic conditions and not the average yearly temperatures and precipitation may be of very high importance for species.
Те могат да попречат на миграцията на определени видовете към зони, където се очакват по-добри условия за тях.
This could hinder species migrations to zones with generally expected good conditions for certain species.
Пример за това са ниските температури, които препятстват растежа и оцеляването на средиземноморски видове с ниска студоустойчивост, които в противен случай биха се възползвали от по-топлите условия и биха мигрирали до нововъзникнали зони с такива условия.
An example is extremely low temperatures which hinder the growth and survival of cold-intolerant Mediterranean species, which may otherwise take advantage of generally warmer conditions and migrate to newly available zones with such conditions.
Това моделиране също така не отчита биотичните и абиотични нарушения, които може да бъдат основен проблем за горите в бъдеще.
This modeling does not also take into account biotic and abiotic disturbances, which may be a major problem in future.
При песимистичния сценарии увеличението на температурата на въздуха се очаква да бъде по-значително.
At the pessimistic scenario RCP8.5, the increase of the air temperature will be even more significant.
До 2050 г. средните температури са очаква да се увеличат с 3-4°C в низините и с 2-3°C в планинските области, което е съществено увеличение в сравнение със сегашния климат.
By 2050 mean temperatures are expected to rise with 3°C - 4°C in lowlands and with 2°C - 3°C in mountain areas, which is a significant increase compared to the current climate.
При сценарии RCP8.5 значително намаление на валежите се очаква предимно в Североизточна България, Добруджа, Югоизточна България и Тракийската низина.
At RCP8.5, a significant reduction of precipitation is expected mainly in northeast Bulgaria, Dobrudzha, southwest Bulgaria, and the Thracian valley.
Освен това се очакват промени в годишното разпределение на валежите: увеличени валежи през зимата и намаление през вегетативния период, което ще се отрази негативно на мнозинството дървесни видове в България, които в момента растат при условия на максимум на валежите през късна пролет и ранно лято.
Furthermore, changes in the annual precipitation distribution are expected: increase in winter precipitation and reduction of rainfall during the vegetation period, which will be harmful to most of the tree species in Bulgaria, growing now at conditions of higher, late-spring-early-summer precipitation.
Буковите гори в зона с надморска височина от 500 до 900 м се очаква да бъдат сериозно засегнати от засушавания, което може да стимулира разпространение на други, устойчиви на засушаване видове като обикновен габър (Caprinus betulus) в тази зона.
Beech forests at the altitude zone of 500 m to 900 m a.s.l. are expected to be seriously affected by drought which may promote the expansion of other more drought-resistant species such as the common hornbeam (Caprinus betulus) in this zone.
Два проекта на НПО
Two NGO-led projects
Друг подход за класифициране на потенциалните последствия от климатичните промени за растителността и горите в България е приложен в два регионални проекта за района на Държавно горско стопанство (ДГС) Кресна (Югозападна България, проект „Как да адаптираме горите към промените в климата - иновативен принос на НПО“, изпълнен от Сдружение „Балканка“) и черноморското крайбрежие (проект „Секторни политики укрепващи ангажираността за подобряване на екосистемните услуги в България (SPECIES)“, изпълнен от сдружение за дива природа БАЛКАНИ”)).
Another approach used to classify the potential effect of climate changes on vegetation and forests in Bulgaria was applied in two regional projects for the region of the Kresna Forest Enterprise (southwestern Bulgaria, project ‘How to Adapt Forests to Changes in Climate - Innovative Contribution of NGO' accomplished by Balkanka NGO) and the Black Sea coast (project ‘Sector Policies Strengthening the Engagement for Improvement of Ecosystem Services in Bulgaria [also called SPECIES]' accomplished by Balkani NGO).
Подходът се основава на подхода на Ривас-Мартинес (Rivas-Martinez) за биоклиматична класификация.
The approach was based on the Rivas-Martinez concept for bioclimatic classification.
Според нея биоклиматът в света се разделя на 5 биоклиматични макрозони, които са разделени на 28 биоклимати с допълнителни вариации.
It divides the bioclimates of the world into five macro bioclimatic zones, subdivided into 28 bioclimates with additional variants.
Тази система прилага по-подробна разбивка на климатичните параметри, като в допълнение към средните стойности, различните сезонни параметри и биоклиматични индекси се взимат предвид и сезонното разпределение на валежите и температурните екстремуми.
This system uses a much more detailed subdivision of climatic parameters accounting for seasonal precipitation distribution, temperature extremes in addition to the usual average values, different seasonality parameters, and specific combinations of these parameters forming bioclimatic indices.
Освен това в горепосочените проекти е използвана Световната класификация за студоустойчивост, базирана на хронологична средна стойност на най-ниските абсолютни температури за най-студения месец.
In addition, the abovementioned projects used the world hardiness classification based on the long-term average of the absolute minimal temperatures for the coldest month.
Тази класификация дава възможност да се отчитат и екстремно ниските температури, които може да бъдат решаваща пречка за миграцията и оцеляването в дългосрочен план на дървесните видове, адаптирани към по-топли и сухи климатични условия.
This classification provides the opportunity to account also for the extreme minimum temperatures, which might be decisive in the hindering of migration and long-term survival of tree species adapted to grow at warmer and drier climate conditions.
Въз основа на този подход в двата проекта са описани 2 макро биоклимата с 15 вариации за района на Кресна и един макро биоклимат за черноморското крайбрежие, като след това те се сравняват с подробно картиране на растителността на база класификация на местообитанията в Европейската информационна система за природата (EUNIS).
Using this approach, the projects described two macro bioclimates with 15 variants for Kresna and one macro bioclimate for the Black Sea coast and then compared them to a detailed mapping of vegetation descriptions using the European Nature Information System habitat classification.
За биоклиматични вариации, каквито не се наблюдават в България понастоящем, за целите на прогнозиране на бъдещ аналог са ползвани най-близките сходни растителни асоциации (в случая Гърция и Турция).
For bioclimate variations, which are not presented in Bulgaria, the vegetation in the closest analogues (in the case in Greece and Turkey) was used as a prediction for potential future analogue.
Предимството на този подход е по-пряката връзка между климатичните параметри и биологичните характеристики на растителните видове, което дава възможност за понадеждна прогноза, какво би се случило със сегашната растителност и каква растителност ще възникне или ще е подходяща в бъдеще.
The advantage of this approach is a much more direct link between climatic parameters and vegetation species biological characteristics, which provides the opportunity for more robust prognosis of what will happen to the current vegetation and what vegetation may arise or be suitable in the future.
Подходът има предимства пред описания преди това подход, приложен за цялата страна (Raev и колектив, 2011 г.).
Such approach has the advantages of the formerly mentioned approach applied for the whole country (Raev et al. 2011).
Друг недостатък на този подход е, че той не отчита взаимодействията между видовете, като и ефекта от природни и антропогенни нарушения и практики на стопанисване.
Another disadvantage of this approach is that it does not account for interaction between species, effects of natural and anthropogenic disturbances, and management practices.
Основните заключения по тези проекти са:
The main conclusions of these projects are:
Прогноза за драматични промени в потенциалната растителност в черноморския регион с преход към вечнозелена средиземноморска растителност и преобладаващи видове от род дъб, които сега или не се срещат в България или са разпространени в ограничен мащаб в Югозападна България.
A prognosis for dramatic changes in the potential vegetation of the Black Sea region with transition to evergreen Mediterranean vegetation type with dominance of oak species, which are now either not found in Bulgaria or are with limited distribution in southwest Bulgaria.
В много гори с габър, горун и източен бук могат да се очакват интензивни процеси на деградация.
Intensive degradation processes might be expected in many forests with participation of hornbeam, oriental beech and sessile oak.
Очакваните промени в района на Кресна ще засегнат най-силно влаголюбивите иглолистни видове като обикновен смърч и обикновена ела в планинските области, както и горун, кестен и черна елша на по-ниска надморска височина.
For the Kresna region, the expected changes will be the strongest for moisture-demanding coniferous species such as Norway spruce and fir in the mountain region, sessile oak, chestnut, and black alder at lower altitudes.
Тяхното разпространение ще намалее.
They will decrease their distribution.
Видове, които се очаква да се адаптират към по-топлия и сух климат, са благун, цер, пърнар, черен бор, келяв габър, видове смрики и евентуално бук в горите, който може да мигрира към по-големи надморски височини и да заеме територии, доминирани преди това от обикновена ела и обикновен смърч.
Those species which are expected to be able to adapt to warmer and drier climate are Hungarian oak, Turkey oak, Kermes oak (Quercus coccifera), Austrian pine, Oriental hornbeam, juniper species, and potentially beech in the mountains, which may migrate higher up and use territories formerly dominated by fir and spruce.
Друг общ подход за прогнозиране на възможното влияние на климата върху растителността и особено върху горите е да се използват модели за развитие на горите в мащаб дървостои и ландшафт и те да се наложат върху данните за климата от моделите за симулиране на климата.
Another general approach to predict the possible effects of climate on vegetation and especially on forests is to use models for forest development on the stand-scale on landscape-scale and feed them with climate data from climate-simulation models.
Тези модели имат голямото предимство, че стимулират дърводобив и растеж, конкуренция и междувидови взаимоотношения и природни нарушения.
These models have the big advantage of simulating tree recruitment and growth, competition and between-species interactions, and natural disturbances.
Всички тези процеси зависят от фактори на околната среда като топография, свойства на почвите и най-вече климатични параметри.
These processes are dependent on environmental factors such as topography, soil properties, and most important climate parameters.
Подходът също така дава възможност продуктите на модела да се ползват за изчисление на различни допълнителни параметри.
The approach also provides the opportunity to use the model outputs for various value calculations.
За територията на България този подход е прилаган за планински ландшафт, доминиран от иглолистни видове в Родопите (казус по проекта „Модерно мултифункционално стопанисване на горите в планинските вериги на Европа“ [наричан също ARANGE] (Zlatanov и колектив, 2015 г.)26; както и за гори с преобладаващи видове от род дъб и борови култури в ниски хълмисти ландшафти в Средна гора (казус по проекта MOTIVE)22.
For the territory of Bulgaria, this approach was used for mountain landscape dominated by coniferous species in the Rhodope Mountains (case study of the project ‘Advanced Multifunctional Forest Management in European Mountain Ranges [also called ARRANGE]') (Zlatanov et al. 2015)'; and for oak-dominated forests and pine plantations in low-altitude hilly landscape in Sredna Gora Mountain (case study of the project MOTIVE).22
Моделиране на развитието на иглолистни гори и смесени буково-иглолистни гори в Родопите като казус в рамките на проекта ARRANGE
Modeling of the development of coniferous forests and mixed beech-coniferous forests in the Rhodope Mountains as a case-study within the project ARRANGE
Областта, в която е проведено изследването и моделирането по проекта в Родопите, е долината на връх Перелик в Западните Родопи.
The study area and modeling for the project in the Rhodope Mountains was the valley of Mt. Perelik in the Western Rhodopes.
Районът също така е особено важен за туризма, тъй като е една от най-популярните дестинации за летен и зимен отдих в България (курорт Пампорово, селата Широка Лъка, Гела и Стойките).
The region is also of high value for tourism being one of the most popular summer and winter mountain recreational destinations in Bulgaria (Pamporovo resort, the villages of Shiroka Laka, Gela, Stoikite).
Моделирането на горското развитие е чрез модела PICUS на ниво дървостой (PICUS се разработва от Университета „BOKU“, Австрия) и чрез модела LandClim на ниво ландшафт (Моделът LandClim се разработва от ETH, Швейцария).
The forest development modeling was based on the stand-scale model PICUS (developed in BOKU University, Austria) and landscape scale model LandClim (developed by ETH, Switzerland).