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

Article id 10089201

Applying a Multi-Criteria Project Portfolio Tool in Selecting Energy Peat Production Areas

This study demonstrates the characteristics of the new generic project portfolio selection tool YODA (“Your Own Decision Aid”). YODA does not include a mathematical aggregation model. Instead, the decision maker’s preferences are defined by the interactive articulation of acceptance thresholds of project-level decision criteria. Transparency and ease of adopting the method in participatory planning are sought using the method’s simple preference input. The characteristics of the YODA tool are introduced by presenting how it has been applied in participatory land use planning in northern Finland in selecting a combination of peat production sites to attain the goals defined at municipal level. In this process, each stakeholder first constructed a project portfolio that best met his or her preferences. In doing this, acceptance thresholds for project-level decision criteria were defined. In total, eight decision criteria were related to economic value, biodiversity, social impacts, and ecosystem services. Subsequently, the portfolios of different stakeholders were combined in line with the principles of robust portfolio modelling. Core projects were accepted by all stakeholders, while exterior projects were not accepted, and borderline projects by some of the stakeholders. Although the land use planning situation at hand was highly sensitive, because it was related to various aspects of sustainability, the use of YODA provided useful results. The first meeting with stakeholders identified 52 out of 99 sites that none of the stakeholders would use for energy peat production, due to their characteristics, whereas, in the second meeting, a smaller stakeholder group found 18 core projects and 26 borderline projects which could be potential areas for energy peat production. We conclude that YODA—as a generic project portfolio tool—can be used in various planning situations

Applying a Multi-Criteria Project Portfolio Tool in Selecting Energy Peat Production Areas

This study demonstrates the characteristics of the new generic project portfolio selection tool YODA (“Your Own Decision Aid”). YODA does not include a mathematical aggregation model. Instead, the decision maker’s preferences are defined by the interactive articulation of acceptance thresholds of project-level decision criteria. Transparency and ease of adopting the method in participatory planning are sought using the method’s simple preference input. The characteristics of the YODA tool are introduced by presenting how it has been applied in participatory land use planning in northern Finland in selecting a combination of peat production sites to attain the goals defined at municipal level. In this process, each stakeholder first constructed a project portfolio that best met his or her preferences. In doing this, acceptance thresholds for project-level decision criteria were defined. In total, eight decision criteria were related to economic value, biodiversity, social impacts, and ecosystem services. Subsequently, the portfolios of different stakeholders were combined in line with the principles of robust portfolio modelling. Core projects were accepted by all stakeholders, while exterior projects were not accepted, and borderline projects by some of the stakeholders. Although the land use planning situation at hand was highly sensitive, because it was related to various aspects of sustainability, the use of YODA provided useful results. The first meeting with stakeholders identified 52 out of 99 sites that none of the stakeholders would use for energy peat production, due to their characteristics, whereas, in the second meeting, a smaller stakeholder group found 18 core projects and 26 borderline projects which could be potential areas for energy peat production. We conclude that YODA—as a generic project portfolio tool—can be used in various planning situations

Kaukokartoitukseen perustuvan metsävaratiedon hyötyanalyysi : MetKu-hankkeen loppuraportti

Julkisen metsävaratiedon kerääminen on merkittävä investointi metsätalouden edellytysten parantamiseen. Jotta investointi olisi kannattava, metsävaratiedolla saavutettavien hyötyjen täytyy olla kustannuksia suuremmat. Perinteinen kustannus-hyötyanalyysi metsävaratiedosta on haastava, koska investoinnin maksaa yhteiskunta (veronmaksajat), mutta yhteiskunnalle koituva hyöty on epäsuoraa (esimerkiksi verotulojen tai viennin arvon lisääntyminen). Suoraa hyötyä muodostuu useille eri toimijoille, ja kunkin toimijan ja kunkin käyttötilanteen tuottama hyöty täytyy arvioida erikseen. Tämä raportti on yhteenveto maa- ja metsätalousministeriön rahoittamassa yhteistutkimushankkeessa Metsävaratiedon kustannushyötyanalyysi (MetKu) tehdyistä töistä. Hankkeessa tunnistettiin tahoja, jotka hyötyvät tiedosta ja kuvattiin mekanismeja, joilla hyöty realisoituu. Näin muodostuvien hyötyjen suuruusluokkaa arvioitiin tapauskohtaisesti tehdyillä laskelmilla. Laskelmissa ei pyritty kattavaan tiedon kokonaisarvoon. Jo pelkästään tapauskohtaiset laskelmat osoittavat kuitenkin kiistattomasti, että metsävaratietoon on kannattavaa investoida. Metsänomistajakunta hyötyy varttuneissa metsissä laserkeilaukseen perustuvasta metsävaratiedosta vuosittain jopa 210 miljoonaa euroa verrattuna siihen, että käytettävissä olisi satelliittikuvien luotettavuutta vastaava tieto, ja noin 60 miljoonaa vuodessa suhteessa perinteiseen maastotietoon, mikäli hyötyä tarkastellaan pelkästään kokonaistilavuuden luotettavuuden perusteella. Joidenkin muuttujien, kuten puulajiosuuksien suhteen laserkeilaus on kuitenkin maastoinventointia epätäsmällisempää, mikä vähentää nykyisenlaisen keilauksen tuottamaa hyötyä. Laserkeilaus toisaalta myös säästää kustannuksia tiedon keruussa, jolloin samansuuruisella yhteiskunnan investoinnilla voidaan kattaa vuosittain suurempi pinta-ala, mikä hyödyttää omistajia ajantasaisempana tietona. Hankkeessa tarkasteltiin myös, miten tiedonkeruun tapa vaikuttaa hyötyyn. Tätä varten verrattiin eri tavoin poimittujen opetuskoealojen tuottamaa hyötyä metsänomistajille. Tulosten mukaan koealojen poimintatapa (ositus, systemaattinen otos tai satunnainen otos) ei ollut kovin merkittävä, mutta koealojen määrän vaikutus on selkeä. Yhden lisäkoealan mittaamisesta saatava hyöty on 200 000 hehtaarin inventointialueella vielä 500 mitatun koealan jälkeen yli 3000 euroa. Tulosten perusteella myös tietojen tarkkuuden ja omistajan tulojen välillä on selkeä yhteys. Kokonaistilavuuden suhteellisen RMSE:n (keskineliövirheen neliöjuuri) pieneneminen yhdellä prosenttiyksiköllä kasvatti omistajan tuloa noin 4€/ha. Lisäksi hankkeessa selvitettiin, millaisella frekvenssillä inventointeja kannattaa toteuttaa verrattuna tietojen päivittämiseen kasvumalleilla (ja tehdyillä toimenpiteillä). Tätä varten tarkasteltiin Evon tutkimusaineistossa metsänomistajan laskennallisia tuloja vuonna 2014 mitattujen, vuonna 2009 mitattujen ja vuoteen 2014 päivitettyjen, sekä vuonna 2007 mitattujen ja vuoteen 2014 päivitettyjen tietojen välillä. Tulosten mukaan jo viiden vuoden päivitys vähensi metsävaratietojen luotettavuutta siinä määrin, että uusi laserkeilaus oli omistajan kannalta kannattavampi kuin vanhojen metsävaratietojen päivitys. Metsävaratietojen näkökulmasta laserkeilausinventointien väliä ei siis ole suositeltavaa kasvattaa kansalliseen laserkeilausohjelmaan suunniteltua kuutta vuotta pidemmäksi.201

Quantification and valuation of ecosystem services to optimize sustainable re-use for low-productive drained peatlands

LIFEPeatLandUse (LIFE12 ENV/FI/000150) 2013 – 2018, LAYMAN’S REPORT201

Kuvioittaisen arvioinnin virheiden simulointimenetelmä

TutkimusselosteSeloste artikkelista: Haara, A. 2003. Comparing simulation methods for modelling the errors of stand inventory data. Silva Fennica 37(4): 477–491

Metsävaratietojen laskennallinen ajantasaistus yleistyy metsäsuunnittelussa – onko luotettavuuden arviointiin mahdollisuuksia?

KatsausMetsätalouden eri osa-alueilla pyritään jatkuvasti kustannussäästöihin. Kustannusten vähentämiseen tähtäävien toimenpiteiden vaikutukset jäävät kuitenkin valitettavan usein selvittämättä. Yksityismetsien metsäsuunnittelun tietotarpeita tyydyttävään kuvioittaiseen arviointiin on haettu viime aikoina kustannussäästöjä erilaisia korvaavia ja täydentäviä arvioimismenetelmiä testaamalla. Metsäkeskusten suorittamassa yksityismetsien metsäsuunnittelussa metsälön kaikki kuviot käydään läpi maastoinventoinneilla noin kymmenen vuoden välein. Laskennallisessa ajantasaistuksessa kuvioaineistoa päivitetään tilastollisilla malleilla toimenpiteet huomioon ottaen. Tällöin rajoiltaan muuttumattomilla kuvioilla ei tarvitse suorittaa puustomittauksia jokaisella inventointikerralla. Kasvuennusteiden luotettavuusarvioita ei kuitenkaan tehdä, vaan ajantasaistettua kuvioaineistoa käytetään kuten varsinaista uutta inventointiaineistoa. §§ Tässä katsauksessa tarkastellaan erilaisia menetelmiä, joiden avulla voidaan tuottaa ajantasaistetuille tunnuksille luotettavuusarvioita. Nämä luotettavuusarviot palvelevat tilanteissa, joissa olisi päätettävä, käytetäänkö kuviotiedoston ajantasaistusta kuvioittaisen inventoinnin tukena tai korvaamassa osittain uutta inventointitietoa. Suunnittelijalle luotettavuusarviot antavat tukea päätöstilanteessa, jossa valitaan kuviot, joille ajantasaistus voidaan tehdä luotettavasti. §

Metsävaratietojen laskennallinen ajantasaistus yleistyy metsäsuunnittelussa : onko luotettavuuden arviointiin mahdollisuuksia?

KatsausMetsätalouden eri osa-alueilla pyritään jatkuvasti kustannussäästöihin. Kustannusten vähentämiseen tähtäävien toimenpiteiden vaikutukset jäävät kuitenkin valitettavan usein selvittämättä. Yksityismetsien metsäsuunnittelun tietotarpeita tyydyttävään kuvioittaiseen arviointiin on haettu viime aikoina kustannussäästöjä erilaisia korvaavia ja täydentäviä arvioimismenetelmiä testaamalla. Metsäkeskusten suorittamassa yksityismetsien metsäsuunnittelussa metsälön kaikki kuviot käydään läpi maastoinventoinneilla noin kymmenen vuoden välein. Laskennallisessa ajantasaistuksessa kuvioaineistoa päivitetään tilastollisilla malleilla toimenpiteet huomioon ottaen. Tällöin rajoiltaan muuttumattomilla kuvioilla ei tarvitse suorittaa puustomittauksia jokaisella inventointikerralla. Kasvuennusteiden luotettavuusarvioita ei kuitenkaan tehdä, vaan ajantasaistettua kuvioaineistoa käytetään kuten varsinaista uutta inventointiaineistoa. §§ Tässä katsauksessa tarkastellaan erilaisia menetelmiä, joiden avulla voidaan tuottaa ajantasaistetuille tunnuksille luotettavuusarvioita. Nämä luotettavuusarviot palvelevat tilanteissa, joissa olisi päätettävä, käytetäänkö kuviotiedoston ajantasaistusta kuvioittaisen inventoinnin tukena tai korvaamassa osittain uutta inventointitietoa. Suunnittelijalle luotettavuusarviot antavat tukea päätöstilanteessa, jossa valitaan kuviot, joille ajantasaistus voidaan tehdä luotettavasti. §

Kasvuennusteiden luotettavuuden selvittäminen knn-menetelmällä ja monitavoiteoptimoinnilla

TutkimusartikkeliTässä tutkimuksessa testattiin k-lähimmän naapurin (knn) menetelmän ja monitavoiteoptimoinnin soveltuvuutta metsikön kasvuennusteiden luotettavuuden arviointiin. Tutkimuksen aineistona käytettiin Metsäntutkimuslaitoksen kangasmaiden kasvukoealoja. Puulajeista tarkasteltiin mäntyä, kuusta ja koivua. Koealoilta muodostettiin kuvioittaisen arvioinnin SOLMU- ja TASO-muotoiset tiedostot, joihin simuloitiin lisäksi kuvioittaisen arvioinnin mittausvirhettä. Luotettavuusarviot estimoitiin pohjapinta-alamediaanipuun läpimitalle ja pituudelle, pohjapinta-alalle ja tilavuudelle. Luotettavuusarviot estimoitiin puulajeittain ja metsikölle. Kuvion puustotunnusten luotettavuusarviot saatiin k lähimmän naapurin vastaavien tunnusten kehitysennusteiden virheiden hajonnasta, joille oli ennustettu samantasoinen kasvu samanlaisilla puustotunnuksilla. Virhe saatiin kasvukoealalta mitatun ja MELAlla simuloidun kehityksen erona. Lähimpien naapureiden haussa käytetyt metsikkö- ja puustotunnukset ja tunnusten painot etsittiin monitavoiteoptimoinnilla. Menetelmää testattiin estimoimalla kunkin kuvion puustotunnuksien kehitysennusteiden luotettavuusarviot etsien lähimmät naapurit tutkimusaineistosta, josta poistettiin kulloinkin käsiteltävä kuvio. Menetelmän hyvyyttä tarkasteltiin vertaamalla puustotunnusten kasvuennusteiden toteutuneita keskivirheitä ja harhaa knn-menetelmän tuottamiin keskivirheiden ja harhan ennusteisiin. Lisäksi hyvyyttä arvioitiin tarkastelemalla keskivirheitä ja harhaa metsätyypeittäin ja pohjapinta-ala- ja ikäluokittain. Menetelmä toimi hyvin tutkimusaineistossa. Kuvioaineiston tietosisällöllä (SOLMU/TASO) ei ollut merkittävää vaikutusta tuloksiin. Menetelmää voidaan käyttää metsänomistajan päätöksenteon tukena ennusteiden luotettavuuden arvioinnissa. Luotettavuusarviot poistavat liian optimistiset kuvitelmat suunnittelulaskelmien paikkansa pitävyydestä. Menetelmää voidaan käyttää myös laskennallisessa ajantasaistuksessa päätettäessä, käytetäänkö kuviotiedoston ajantasaistusta kuvioittaisen inventoinnin tukena tai korvaamassa osittain uutta inventointitietoa