Modeling of bud break of Scots pine in northern Finland in 1908-2014

201

Valtakunnan metsien 9. inventointiin perustuvat hakkuumahdollisuusarviot vuosille 1997–2026 Etelä-Pohjanmaan metsäkeskuksen alueella

MetsävaratTutkimuksen tavoitteena oli selvittää nykyisen (metsäkeskusjako 1.1.1998) Etelä-Pohjanmaan metsäkeskuksen alueen hakkuumahdollisuudet vuosina 1997–2026. Hakkuulaskelmat tehtiin MELA-ohjelmistolla ja aineistona oli vuonna 1997 mitatusta valtakunnan metsien 9. inventoinnin koeala-aineistosta muodostettu MELA-aineisto. §§ Tällä hetkellä käytössä olevien Metsätalouden kehittämiskeskus Tapion metsänkäsittelysuositusten mukaan hakkuukypsää ja hakkuukypsäksi tulevaa puuta riittäisi ensimmäisellä kymmenvuotiskaudella hakattavaksi 5,3 miljoonaa kuutiometriä vuodessa eli noin kaksinkertaisesti vuosina 1987–1996 keskimäärin toteutuneisiin hakkuisiin – runsas 2,8 miljoonaa kuutiometriä käyttöpuuta vuodessa – verrattuna. Jos hakkuita halutaan nykyisestään lisätä hakkuumahdollisuuksien kuitenkaan vähentymättä tulevaisuudessa, osa nyt hakattavissa olevasta puustosta on säästettävä tuleville vuosikymmenille. Suurimman jatkuvasti hakattavissa olevan käyttöpuumäärän arvio on 4,1 miljoonaa kuutiometriä vuodessa ensimmäisellä kymmenvuotiskaudella ja sen arvioidaan ylittävän 4,6 miljoonaa kuutiometriä vuodessa kahden seuraavan vuosikymmenen kuluessa. Suurimman kestävän hakkuumäärän arvion mukaan toimittaessa vuoteen 2026 mennessä harvennuspuun osuus hakkuukertymästä kohoaa 29 prosentista 36 prosenttiin ja turvemailta saatavan puun osuus 26 prosentista 44 prosenttiin. §§ Esitetyt hakkuumahdollisuusarviot eivät ole puun tarjonnan eivätkä todennäköisesti toteutuvan tulevaisuuden ennusteita. Todellisuudessa metsänomistajat yhdessä puun ostajien kanssa ratkaisevat markkinoille tulevan puumäärän ja metsien hoidon. Metsien hakkuumahdollisuudet pienenevät tässä esitetyistä, jos esim. puuntuotantoon käytettävissä olevien metsien määrä vähenee, nuoret metsät jäävät hoitamatta, puuta ei korjata turvemailta tai jos puun tarjonta tai kysyntä ei kohdistu hakkuukypsimpien metsien puustoihin

Valtakunnan metsien 9. inventointiin perustuvat hakkuumahdollisuusarviot vuosille 2003–2032 Lapin metsäkeskuksen alueella

MetsävaratTämän tutkimuksen tavoitteena oli selvittää Lapin metsäkeskuksen alueen hakkuumahdollisuudet vuosille 2003–2032. Hakkuulaskelmat tehtiin MELA-ohjelmistolla. Laskelmissa käytettiin valtakunnan metsien 9. inventoinnin (VMI9) koeala- ja puutiedoista muodostettua laskelma-aineistoa. §§ Kymmenvuotiskaudella 2003–2012 metsänkäsittelysuositusten perusteella hakkuukypsää ja hakkuukypsäksi tulevaa puuta riittäisi hakattavaksi 5,9 miljoonaa kuutiometriä vuodessa eli 1,6-kertaisesti vuosina 1998–2002 keskimäärin toteutuneisiin hakkuisiin verrattuna (noin 3,8 miljoonaa kuutiometriä käyttöpuuta vuodessa). Vaikka välittömät hakkuumahdollisuudet hyödynnettäisiin kokonaan, puuvaranto puuntuotantoon käytettävissä olevalla metsä- ja kitumaalla suurenisi lähivuosikymmeninä ja hakkuumahdollisuudet säilyisivät 5,5 miljoonan kuutiometrin tasolla vuodessa. Suurimman jatkuvasti hakattavissa olevan käyttöpuumäärän arvio on ensimmäisellä kymmenvuotiskaudella 5,1 miljoonaa kuutiometriä vuodessa ja se kohoaa 5,4 miljoonaan kuutiometriin vuodessa 30 vuoden tarkastelujakson aikana. Tarkastelujakson jälkeen kestävien hakkuumahdollisuuksien ennakoidaan nousevan yli 6,0 miljoonaan kuutiometriin vuodessa. §§ Metsä- ja kitumaasta on tiukasti suojeltu noin 20 prosenttia ja rajoitetussa käytössä on noin 23 prosenttia. Suojelu ja käytönrajoitukset supistivat ensimmäisen kymmenvuotiskauden välittömiä hakkuumahdollisuuksia 3,2 miljoonaa kuutiometriä ja kestäviä hakkuumahdollisuuksia 2,0 miljoonaa kuutiometriä vuodessa. §§ Esitetyt hakkuumahdollisuusarviot eivät ole puun tarjonnan eivätkä todennäköisesti toteutuvan tulevaisuuden ennusteita. Käytännössä puunostajat ja metsänomistajat ratkaisevat, miten metsiä hakataan ja hoidetaan. §

Lämpötilan vaikutus männyn pituuskasvuun Pohjois-Suomessa

The effect of temperature on height growth of Scots pine in the northern boreal zone in Lapland was studied in two different time scales. Intra-annual growth was monitored in four stands in up to four growing seasons using an approximately biweekly measurement interval. Inter-annual growth was studied using growth records representing seven stands and five geographical locations. All the stands were growing on a dry to semi-dry heath that is a typical site type for pine stands in Finland. The applied methodology is based on applied time-series analysis and multilevel modelling. Intra-annual elongation of the leader shoot correlated with temperature sum accumulation. Height growth ceased when, on average, 41% of the relative temperature sum of the site was achieved (observed minimum and maximum were 38% and 43%). The relative temperature sum was calculated by dividing the actual temperature sum by the long-term mean of the total annual temperature sum for the site. Our results suggest that annual height growth ceases when a location-specific temperature sum threshold is attained. The positive effect of the mean July temperature of the previous year on annual height increment proved to be very strong at high latitudes. The mean November temperature of the year before the previous had a statistically significantly effect on height increment in the three northernmost stands. The effect of mean monthly precipitation on annual height growth was statistically insignificant. There was a non-linear dependence between length and needle density of annual shoots. Exceptionally low height growth results in high needle-density, but the effect is weaker in years of average or good height growth. Radial growth and next year s height growth are both largely controlled by current July temperature. Nevertheless, their growth variation in terms of minimum and maximum is not necessarily strongly correlated. This is partly because height growth is more sensitive to changes in temperature. In addition, the actual effective temperature period is not exactly the same for these two growth components. Yet, there is a long-term balance that was also statistically distinguishable; radial growth correlated significantly with height growth with a lag of 2 years. Temperature periods shorter than a month are more effective variables than mean monthly values, but the improvement is on the scale of modest to good when applying Julian days or growing-degree-days as pointers.Männyn pituuskasvu käynnistyy keväällä lämpötilan ohjaamana, ja lämpötila on myös tärkein kasvun etenemistä selittävä tekijä. Päivittäiskasvu kiihtyy päivien lämmetessä ja saavuttaa huippunsa yleensä aivan alkukesästä. Pituuskasvu päättyy yleensä heinäkuun alkupuolella. Pituuskasvukertymää kuvattiin mallilla, jossa selittävänä muuttujana oli lämpösummakertymä. Riippumatta pituuskasvun määrästä se päättyy, kun noin 40% paikkakunnan pitkäaikaisesta lämpösummasta oli kertynyt. Männyn pituuskasvu on ennaltamääräytynyttä: kasvuaiheet muodostetaan päätesilmuun edellisenä kesänä silloisen pituuskasvun päättymisen aikoihin, ja havaitsemamme pituuskasvu on kasvuaiheiden erilaistumista ja venymistä lopulliseen mittaansa. Pituuskasvun vuotuinen vaihtelu seuraa pääosin päätesilmun muodostumisajankohdan kasvun minimitekijän vaihtelua, joka pohjoista metsänrajaa lähestyttäessä on useimmin kasvukauden aikainen lämpötila. Tässä tutkimuksessa männyn pituuskasvun vuosivaihtelua kuvaavan mallin selittäväksi muuttujaksi valikoitui puun iän lisäksi edellisen heinäkuun lämpötila, joka selitti 74 % pituuskasvun vuosivaihtelusta. Kun mallia sovellettiin ennustamiseen käyttäen tutkimusjakson aikana mitattuja kuukausilämpötiloja, yhden asteen marginaalisen muutoksen vaikutus seuraavan vuoden pituuskasvuun oli 1,8 cm ja keskimääräisen pituuskasvun vaihteluväli 15 32 cm. Keskimääräisinä vuosina neulastiheys eli neulasparien määrä vuosikasvaimen pituutta kohden määräytyy pituuskasvun tapaan jo edellisen kasvukauden aikana päätesilmun muodostuessa. Jos pituuskasvuyksiköiden venymisessä lopulliseen mittaansa ilmenee häiriöitä tuhojen tai äärevien sääilmiöiden vaikutuksesta, neulastiheys voi nousta korkeaksi. Neulastiheys voi myös laskea niissä tilanteissa, jolloin kasvuvuoden kevään olosuhteet lisäävät pituuskasvuyksiköiden venymistä. Hyvä pituuskasvu tarkoittaa myös runsasta neulastuotantoa. Nuorimmat neulasvuosikerrat ovat merkittävimpiä nettotuottajia, joten runsas neulastuotanto mahdollistaa hyvän kasvun neulasten syntyä seuraavina parina vuotena, mikäli muut olosuhteet ovat suotuisat. Neulasiin on myös sitoutunut energiaa, jota voidaan siirtää etenkin vanhemmista neulasvuosikerroista esimerkiksi läpimitan kasvun tarpeisiin. Läpimitan kasvu korreloikin kahta vuotta aikaisemman pituuskasvun kanssa. Lämpötilan vaihtelussa on paljon satunnaisia ja pitkillä aikaväleillä vaikeasti ennustettavia piirteitä. Koska lämpötila on merkittävin vuotuisen pituuskasvun vaihtelun selittäjä Lapissa, myös pituuskasvuun sisältyy satunnaisen kaltaisena ilmenevää vuosivaihtelua. Seuraavan kasvukauden pituuskasvun suuruus on toisaalta helppo ennustaa hyvin ennalta määräytyneen kasvutavan vuoksi. Voimakas riippuvuus edellisen vuoden heinäkuun lämpötilasta tekee Lapin männyn pituuskasvusta erittäin käyttökelpoisen bioindikaattorin varsinkin yhdessä muiden ympäristöaikasarjojen kanssa

Valtakunnan metsien 10. inventointiin perustuvat ainespuun alueelliset hakkuumahdollisuusarviot

MetsävaratMetsänhoitosuosituksia noudattaen puuntuotannon metsämaalta olisi hakattavissa tukki- ja kuitupuun mitat täyttävää ainespuuta 123,5 milj. m3/v vuosina 2007–2016. Suurimman kestävän ainespuukertymän arvio vastaavalle jaksolle oli 69,7 milj. m3/v. Etelä-Suomessa erityisesti tukkikertymän ja tulojen tasaisuusvaatimus sekä Pohjois-Suomessa kannattavasti hakattavissa olevan puuston määrä rajoittivat kestävää hakkuukertymää. Suurimman kestävän hakkuukertymäarvion mukainen ensimmäisen kymmenvuotiskauden hakkuupoistuma oli keskimäärin 78 % mitatusta puuntuotannon metsämaan kasvusta. Kestävyyttä noudattavat hakkuumahdollisuudet olivat voimakkaimmin kasvussa Kainuun ja Pohjois-Pohjanmaan metsäkeskusten alueilla. Nousu johtui nuorten puustojen varttumisesta ja sen mahdollistamasta kasvatushakkuiden lisäyksestä. Hakkuumahdollisuusarviot laskettiin MELA2007-ohjelmistolla perustuen valtakunnan metsien 10. inventoinnin maastoaineistoon vuosilta 2004–2008. Puuston tilavuus kasvoi 40 % 30 vuoden aikana, jos hakkuut noudattivat vuosina 2004–2008 keskimäärin toteutunutta hakkuukertymää (56 milj. m3/v). Viimeaikaisten ainespuun käyttöarvioiden perusteella tukki- ja kuitupuun riittävyys ei ole tulevaisuudessa ongelma, tosin muutokset puunkäytössä mm. puun energiakäytön lisäys ja metsien muiden käyttömuotojen kasvu supistavat perinteistä ainespuun tarjontaa. Ainespuun tarjontaan vaikuttaa myös metsäomistajien puunmyyntihalukkuus

Competence portfolio assessment of research and development center for regional development

Digitalization is rapidly increasing and enterprises must find new ways to innovate for business advantage. Engineering industry is currently living in the middle of co-evolution from being the product provider to offering smart services and even to being the provider of customer value. The right way of digitalization can lead to business differentiation by smart services. But to transform themselves, the companies must have the right digital assets, suitable organizational capability and culture, right competence structure and individuals with right mindset to succeed in co- evolution. This article concentrates on analysing the role of research and development unit HAMK Smart Services. Its mission is to support co-evolution of municipal and industrial enterprises as well as value networks and through that increasing the competitiveness of the region. For that purpose, it is important to know the overall capabilities of the HAMK Smart Services unit. In our article we categorize the competence and capability into three layers: human competence and capability, organizational capability and content management capability. This article introduces a new interrelated three layer competence portfolio model and results of survey done with Smart Services research and development unit. Case study analysis has been executed within the customer segment of Industrial digitalization and life cycle care.©2015 The Authors. Published by Elsevier B.V. This is an open access article under the CC BY-NC-ND license http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/fi=vertaisarvioitu|en=peerReviewed

Models for predicting stand development in MELA System

This document addresses the models that are developed to be applicable in the simulation of stand development for forest management planning purposes. A detailed description is provided of the models predicting regeneration, growth and mortality, together with auxiliary models required for the simulation of stand development. Models were developed to be applicable for the all tree species and on all the forest site types throughout the Finland. The model input were restricted to those variables that are measurable in large-scale forest inventories. Extensive data from repeatedly measured inventory growth plots and permanent sample plots were used in the model development. Most of the models in the simulation system can be categorized as individual-tree, distance independent models. After model building they were evaluated and calibrated using the temporary sample plot data from the 8th National Forest Inventory. The purpose was to calibrate the predicted growth to the average level obtained from the growth measurements of national forest inventory, and obtain the growth predictions also for those tree species, and site types that were poorly represented in the modelling data