Syyshaavakan esiintyminen ja merkitys männyn pystykarsinnan kannalta.

KatsausKatsauksessa selostetaan havupuiden lepokauden aikaisia vioituksia tartuttavan syyshaavakan tuntomerkkejä, levinneisyysaluetta ja ekologiaa. Myöhäissyksyllä karsittaessa syyshaavakka voi aiheuttaa laatua alentavia koroja tartuttamalla karsintavioitusta ympäröivää nilasolukkoa. Sinistymistä syyshaavakka voi aiheuttaa vioitetussa pintapuussa. Tuhot ovat vältettävissä karsimalla männyt suositusten mukaisena ajankohtana. Kasvutappioita tai ytimennävertäjien aiheuttamia runkotuhoja ei synny, kun elävää latvusta poistetaan enintään 40 %

The performance of ground-supported railway embankment on peat subsoil

Suomen rataverkko on rakennettu pääosin 1900-luvun alkupuolella. Aikoinaan rautateitä rakennettaessa pyrittiin massatöiden minimointiin, minkä vuoksi radat perustettiin suurilta osin maanvaraisesti luonnontilaiselle maaperälle ja tasamaalle. Soilla tämä tarkoitti ratojen perustamista maanvaraisesti turpeelle. Suomen maapinta-alasta on soita ja soistumia noin 30 %, ja vaikka nykyisin turvetta ei pääsääntöisesti sallita uusien ratojen alla, olemassa olevalla rataverkolla on turpeen varaan rakennettuja rautateitä useita satoja kilometrejä. Radan kunnossapidosta tehtyjen havaintojen perusteella maanvaraisilla ratapenkereillä turpeen alapuolisen maan laatu vaikuttaa merkittävästi penkereen toimintaan. Etelä- ja Lounais-Suomessa turvekerroksen alla on usein savea tai liejua, jolloin maanvarainen ratapenger ei useimmiten toimi tyydyttävästi. Sen sijaan Pohjanmaalla ja Lapissa suot ovat usein muodostuneet kantavan pohjamaan päälle, jolloin vanhojen ratojen maanvaraiset ratapenkereet voivat toimia täysin kelvollisesti. Työtä varten mitattiin radan palautuvia painumia ja otettiin näytteitä radan alla olevasta turpeesta Riipan ja Kannuksen väliseltä rataosalta noin kmv 580+500…580+750. Radan alla olevan turvekerroksen lujuusparametrien selvittämiseen rasialeikkauskoe osoittautui huomattavasti siipikairausta luotettavammaksi menetelmäksi. Leikkauskokeissa turpeessa ei tapahdu murtoa kohtuullisilla leikkausmuodonmuutoksilla, joten suunnittelijan on päätettävä kuinka suurilla leikkauskokeen siirtymillä mitoituksessa käytettävät lujuusparametrit määritetään. Luotettavin palautuvan painuman määritystapa olemassa olevilla radoilla on kahden erisuuruisen raskaan kuormituksen aiheuttaman painuman mittaaminen ja mittaustulosten perusteella palautuvan painuman suuruuden arviointi mitoituskuormalla. Arvioitaessa olemassa olevan ratapenkereen toimintaa turvepehmeiköllä, on ehdottoman tärkeää selvittää todellinen ratapenkereen korkeus, radan alla olevan tiivistyneen turvekerroksen paksuus ja turpeen alla olevan maan laatu. Tarkempia tutkimuksia varten on tarpeen ottaa ratapenkereen alla olevasta turvekerroksesta häiriintymättömiä näytteitä ja määrittää turpeen geoteknisiä ominaisuuksia laboratoriokokein. Laskennallisten tarkastelujen perusteella kantavankin pohjamaan päälle muodostuneilla soilla ongelmaksi voi muodostua ratapenkereen pysyvien painumien hallinta. Radan pystygeometrian ennallistaminen tukikerrospaksuutta kasvattamalla voi pahimmillaan johtaa jatkuvaan painuma-tuentakierteeseen. Stabiliteetti on heikoin tilanteissa, joissa paksun turvekerroksen päällä on korkea ratapenger. Radan jäykkyys taas pienenee huomattavasti pengerkorkeuden ollessa alle 2,0 m, mikä ilmenee suurina palautuvina painumina

Airborne dual-wavelength waveform LiDAR improves species classification accuracy of boreal broadleaved and coniferous trees

Funding Information: This study was conducted on course FOR-254 ‘Advanced Forest Inventory and Management Project’ at the University of Helsinki. Plots IM and OG were measured by students and assistants on course FOR110B with the kind permission of Prof. Pauline Stenberg. Dr. Pekka Kaitaniemi provided phenological observations during LiDAR campaigns, and support by Dr. Antti Uotila was crucial in finding aspen, alder and larch samples in Hyytiälä. The LiDAR and field data in 2013 were collected and processed with funding from the Academy of Finland and Metsämiesten säätiö. Other work by made possible by the University of Helsinki. Publisher Copyright: © 2022, Finnish Society of Forest Science. All rights reserved.Tree species identification constitutes a bottleneck in remote sensing applications. Waveform LiDAR has been shown to offer potential over discrete-return observations, and we assessed if the combination of two-wavelength waveform data can lead to further improvements. A total of 2532 trees representing seven living and dead conifer and deciduous species classes found in Hyytiälä forests in southern Finland were included in the experiments. LiDAR data was acquired by two single-wavelength sensors. The 1064-nm and 1550-nm data were radiometrically corrected to enable range-normalization using the radar equation. Pulses were traced through the canopy, and by applying 3D crown models, the return waveforms were assigned to individual trees. Crown models and a terrain model enabled a further split of the waveforms to strata representing the crown, understory and ground segments. Different geometric and radiometric waveform attributes were extracted per return pulse and aggregated to tree-level mean and standard deviation features. We analyzed the effect of tree size on the features, the correlation between features and the between-species differences of the waveform features. Feature importance for species classification was derived using F-test and the Random Forest algorithm. Classification tests showed significant improvement in overall accuracy (74→83% with 7 classes, 88→91% with 4 classes) when the 1064-nm and 1550-nm features were merged. Most features were not invariant to tree size, and the dependencies differed between species and LiDAR wavelength. The differences were likely driven by factors such as bark reflectance, height growth induced structural changes near the treetop as well as foliage density in old trees.Peer reviewe

Short communication. A review on the efficacy tests and risk analyses conducted on Chondrostereum purpureum, a potential biocontrol agent, in Finland.

Peer reviewe

Finnish Forest Sector Economic Outlook 2018–2019. Executive Summary

The executive summary is a translation of the summary of the Finnish original publication, and is based on information available in early October 2018. Available at: http://urn.fi/URN:ISBN:978-952-326-628-5 Year 2018 will be a major economic peak in the Finnish forest sector. Forest industries’ production and export volumes are growing, industrial roundwood fellings are increasing, stumpage prices are rising, and operating profit in non-industrial private forestry is improving. Current cyclical peak is driven by growing world economy, which has increased the demand for forest industry products. Political decisions, such as restrictions on the import and use of recycled fibre and the closures of polluting mills in China, have contributed to the development of Finnish forest exports. In 2019, the growth in the world economy is expected to slow down. Uncertainty in export markets for forest industry products is maintained by, e.g. the Brexit and problems related to the accumulating debts in China and Italy. Despite the slowdown in the global economic growth, the Finnish forest sector is not expected to face a strong downturn. In 2019, the growth in production and export volumes of forest industry products will slow down for most products and the upward trend in export prices will level off. With regard to market pulp, the export price will decrease from the record high level of 2018.201