Параметричне моделювання властивостей токенізованих деревних насаджень
Анотація
Проаналізовано проблему цифрового обліку лісових ресурсів шляхом токенізації активів окремих одиниць деревних насаджень із застосуванням технологій розподілених реєстрів та децентралізованих фінансових засобів. Дослідження засноване на принципах проєктування архітектури програмного забезпечення з використанням відомих способів формулювання функціональних вимог, застосування структурних шаблонів та організації взаємодії програмних модулів. Формалізовано метод подання дерева як невзаємозамінного токена з подальшим інкрементальним оновленням його біометричних властивостей та економічної цінності, дії якого виконують смарт-контракти. Обґрунтовано спосіб поєднання фізичної ідентифікації стовбурів дерев із журналізацією їх життєвого циклу, що дає змогу побудувати цифрову модель природного об'єкта. Розроблено алгоритм генерування моделі екосистеми на рівні блокчейн-мережі як сукупність параметрів індивідуальних насаджень та таксономічних характеристик породи дерева без використання зовнішніх централізованих систем зберігання даних. Встановлено, що механізм автоматичного перерахунку цінності невзаємозамінного токена, через кореляцію з реальними природними процесами, розширює можливості токенізованих активів із детермінованою траєкторією зростання їх вартості. Розширено уявлення про оцінювання деревних насаджень шляхом введення адаптивних коефіцієнтів їхньої цінності, залежних від таксаційних параметрів та природної зони регіону, що надає змогу інтеграції до децентралізованих торгових платформ для отримання ними додаткових можливостей. Досліджено можливість перетворення цифрового активу, еквівалентно до зміни статусу сировини, відстежуючи формальні етапи у децентралізованій мережі. Результати дослідження утворюють методичні засади для розширення можливостей актуалізації цінності оцифрованих активів та пропонують доповнення до стандартів цифрової сертифікації.
Завантаження
Посилання
Damaševičius, R., & Maskeliūnas, R. (2025). An analytical approach to blockchain-driven identity management in sustainable forest supply chains. Supply Chain Analytics, 12, article ID 100161. https://doi.org/10.1016/j.sca.2025.100161
Damaševičius, R., & Maskeliūnas, R. (2025, November). Blockchain-enabled smart contracts for secure and transparent timber traceability. Journal of Industrial Information Integration, 48, article ID 100934. https://doi.org/10.1016/j.jii.2025.100934
ERC-721. (2025). erc721.org. URL: https://erc721.org
Figorilli, S., Antonucci, F., Costa, C., Pallottino, F., Raso, L., Castiglione, M., Pinci, E., Del Vecchio, D., Colle, G., Proto, A. R., Sperandio, G., & Menesatti, P. (2018). A blockchain implementation prototype for the electronic open‑source traceability of wood along the whole supply chain. Sensors, 18(9), article ID 3133. https://doi.org/10.3390/s18093133
Gove, J. H., Lynch, T. B., & Ducey, M. J. (2019). The Chapman – Richards distribution and its relationship to the generalized beta. Forest Ecosystems, 6(27). https://doi.org/10.1186/s40663-019-0184-0
He, Z., & Turner, P. (2022). Blockchain applications in forestry: A systematic literature review. Applied Sciences, 12(8), article ID 3723. https://doi.org/10.3390/app12083723
Hrytsiuk, Y. I. (2022). Features of giving preference to the characteristics of the software product quality model. Scientific Bulletin of UNFU, 32(3), 79-102. https://doi.org/10.36930/40320313
Hrytsiuk, Y. I., & Dyak, T. P. (2021). The use os internet technologies in educational process in higher education institutions. Scientific Bulletin of UNFU, 31(1), 137-146. https://doi.org/10.36930/40310123
Hrytsiuk, Y. I., & Mukha, T. O. (2020). Methods of determination of quality of software. Scientific Bulletin of UNFU, 30(1), 158–167. https://doi.org/10.36930/40300127
Kaulen, A., Stopfer, L., Lippert, K., & Purfürst, T. (2023). Systematics of forestry technology for tracing the timber supply chain. Forests, 14(9), article ID 1718. https://doi.org/10.3390/f14091718
Kazimirović, M., Stajić, B., Petrović, N., Ljubičić, J., Košanin, O., Hanewinkel, M., Krumm, F., & Šperlich, D. (2024). Dynamic height growth models for highly productive pedunculate oak (Quercus robur L.) stands: Explicit mapping of site index classification in Serbia. Annals of Forest Science, 81(1), 1–17. https://doi.org/10.1186/S13595-024-01231-0
Murielle Féty Tonouéwa, J. F., & Honoré Biaou, S. S., et al. (2024, December). Timber traceability, determining effective methods to combat illegal logging in Africa: A review. Trees, Forests and People, vol, 18, article ID 100709. https://doi.org/10.1016/j.tfp.2024.100709
Protazio, J. M. B., Souza, M. A., Hernández‑Díaz, J. C., Escobar‑Flores, J. G., López‑Sánchez, C. A., Carrillo‑Parra, A., & Wehenkel, C. (2022). A dynamical model based on the Chapman – Richards growth equation for fitting growth curves for four pine species in Northern Mexico. Forests, 13(11), article ID 1866. https://doi.org/10.3390/f13111866
Sheng, S. W., & Wicha, S. (2021). The Proposed of a Smart Traceability System for Teak Supply Chain Based on Blockchain Technology. 2021 Joint International Conference on Digital Arts, Media and Technology with ECTI Northern Section Conference on Electrical, Electronics, Computer and Telecommunication Engineering, Cha-am, Thailand, pp. 59–64. https://doi.org/10.1109/ECTIDAMTNCON51128.2021.9425780
Sheng, S. W., & Wicha, S. (2024, March). Blockchain-Based Traceability for Teak Identity: A Transformational Approach. Journal of Mobile Multimedia, 20(2), 267–306. https://doi.org/10.13052/jmm1550-4646.2022
Shibano, K., Nakajima, T., & Mogi, G. (2022). Wood traceability system using blockchain and zero‑knowledge proof. arXiv. https://doi.org/10.48550/arXiv.2211.11136
Stopfer, L., Kaulen, A., & Purfürst, T. (2024). Potential of blockchain technology in wood supply chains. Computers and Electronics in Agriculture, 216, article ID 108496. https://doi.org/10.1016/j.compag.2023.108496
Swinkels, L. (2024). Trading carbon credit tokens on the blockchain. International Review of Economics & Finance, 91, 720–733. https://doi.org/10.1016/j.iref.2024.01.012
Torskyi, O. I., & Hrytsiuk, Y. I. (2025). Application of machine learning to enhance the efficiency of automated software testing. Scientific Bulletin of UNFU, 35(4), 142-149. https://doi.org/10.36930/40350416
Wang, Y., Liu, Z., & Chen, S. (2022). The theoretical framework and application of cross-border timber traceability based on blockchain technology. American Journal of Environmental and Resource Economics, 7(3), 89–95. https://doi.org/10.11648/j.ajere.20220703.12
Xiao, S., Tian, Y., & Dang, Z. (2025). Blockchain-based framework for secure sharing of cross-border trade data. Computers, Materials & Continua, 83, 2351–2373. https://doi.org/10.32604/cmc.2025.062324
Yousaf, I., Assaf, A., & Demir, E. (2024). Relationship between real estate tokens and other asset classes: Evidence from quantile connectedness approach. Research in International Business and Finance, 69, article ID 102238. https://doi.org/10.1016/j.ribaf.2024.102238
Zhang, L., Qu, H., Liu, K., & Wang, Y. (2023). Forest resource management system based on blockchain. CERNE, 29. https://doi.org/10.1590/01047760202329013259
