Mallit, ennusteet ja simulointi metsätalouden laskentajärjestelmissä

KatsausMetsätalouden laskentajärjestelmät pohjautuvat yhä enemmän simuloituihin metsien kehitysennusteisiin, mutta näin saatujen kehitysennusteiden ja -skenaarioiden luotettavuutta ei ole riittävästi tarkasteltu. Tässä artikkelissa esitellään erilaisten puustotunnusten ennustamiseen liittyviä epävarmuuden lähteitä. Lähinnä tarkastellaan mallien jäännösvirheiden ja kertoimien sekä malleissa tarvittavien lähtötietojen virheiden vaikutuksia saataviin ennusteisiin. Lisäksi tarkastellaan esimerkkilaskelman avulla virheiden vaikutuksia metsäsuunnitelmaan. Puustotunnusten ennustamisen lisäksi metsäsuunnittelussa aiheuttavat epävarmuutta esimerkiksi päätöksentekijän tavoitteiden analysointi ja kuvaaminen. Ennustamiseen ja suunnitteluun liittyvät erilaiset epävarmuustekijät ja niiden yhteisvaikutukset tulisikin tuntea nykyistä paremmin. Epävarmuus pitäisi myös pystyä kuvaamaan päätöksentekijälle tämän ymmärtämässä muodossa

Benefits of past inventory data as prior information for the current inventory

When auxiliary information in the form of airborne laser scanning (ALS) is used to assist in estimating the population parameters of interest, the benefits of prior information from previous inventories are not self-evident. In a simulation study, we compared three different approaches: 1) using only current data, 2) using non-updated old data and current data in a composite estimator and 3) using updated old data and current data with a Kalman filter. We also tested three different estimators, namely i) Horwitz-Thompson for a case of no auxiliary information, ii) model-assisted estimation and iii) model-based estimation. We compared these methods in terms of bias, precision and accuracy, as estimators utilizing prior information are not guaranteed to be unbiased.202

Näslundin pituuskäyrä ja siihen perustuvia malleja läpimitan ja pituuden välisestä riippuvuudesta suomalaisissa talousmetsissä

TutkimusartikkeliTutkimuksessa tarkasteltiin Näslundin pituuskäyrän matemaattisia ominaisuuksia ja laadittiin malliperhe Näslundin pituuskäyrän ennustamiseksi. Aineistona käytettiin taimikoiden TINKA- ja varttuneiden puustojen INKA-kokeita. Pituuskäyrät sovitettiin männylle, kuuselle ja lehtipuille Näslundin yhtälön linearisoidussa muodossa. Ennustemallit laadittiin havumetsissä pääpuulajille, mutta lehtipuiden aineisto koostui sekä koivikoista, että sekapuuna kasvaneesta koivusta ja vähäisestä määrästä muuta lehtipuustoa. Näslundin pituuskäyrää ennustettiin sekä nuorten että varttuneiden metsiköiden tyypillisillä puustotunnusten yhdistelmillä ja lisäksi valtapituudella ja puuston tilavuustunnuksilla. Ennustemallit laadittiin lineaarisina sekamalleina, jotta mallit ovat lokalisoitavissa lineaarisen ennustamisen teorian mukaisesti estimoimalla satunnaisosat puutason mittauksilla. Jäännöshajonta oli heteroskedastinen metsikön kehitysvaiheen, keskimääräisen solakkuuden sekä lämpösumman suhteen metsiköiden välillä ja se huomioitiin varianssifunktion avulla. Jäännösvirheen hajontaa voitiin hyödyntää pituuden satunnaisvaihtelun luomiseksi. Pääosa laadituista malleista on tarkoitettu vaihtoehdoksi tilanteessa, jossa puutason tietoja ei ole. Mallin kiinteän osan avulla saatiin varsin luotettava kuva puiden läpimitan ja pituuden riippuvuudesta. Laaditut mallit on helppo ottaa käyttöön esim. erilaisissa metsätalouden suunnittelujärjestelmissä.201

Challenges in publishing: producing, assuring and communicating quality

201

Miehittämättömät lentolaitteet metsien kaukokartoituksessa

201

Metsävaratieto metsäalan toimijoiden päätöksenteossa – käyttötilanteet ja hyötyyn vaikuttavat tekijät

201

Effect of permanent plots on the relative efficiency of spatially balanced sampling in a national forest inventory

Article 20201

Huvista vai hyödystä - mistä on metsänarvioimistieteen tutkimus tehty?

201

Economic losses caused by tree species proportions and site type errors in forest management planning

Article id 10089201

Natural Resources Institute Finland - a foundation for the bioeconomy

201