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

Parameter recovery vs. parameter prediction for the Weibull distribution validated for Scots pine stands in Finland

201

Model for diameter distribution from assortments volumes: theoretical formulation and a case application with a sample of timber trade data for clear-cut sections

201

Metsikön todellisen iän määrittäminen rinnankorkeusiästä suomalaisissa talousmetsissä. Ikälisäysmalli INKA-aineiston kairauksista

Tutkimusartikkeli201

Taimikoiden tila valtakunnan metsien 11. inventoinnin mukaan ja biometriset mallit eritasoisilla lähtötiedoilla

Tutkimuksessa tarkasteltiin vuosina 2009–2013 mitatun valtakunnan metsien 11. inventoinnin (VMI11) pienten ja varttuneiden taimikoiden tilaa ja laadittiin mallit kokonaisrunkoluvun, lehtipuuosuuden ja keskipituuden iänmukaisesta kehityksestä. Logaritmista taimikon tiheyttä ja keskipituutta kuvattiin lineaarisella regressiolla ja lehtipuuosuutta logistisella regressiolla. Vaihtoehtoisia malleja laadittiin eri lähteistä saatavan tiedon pohjalta. Vaihtoehtoina olivat 1) avoimien tietolähteiden maaperäkartta ja topografiset kosteustunnukset, 2) edelliset tunnukset VMI11-aineiston kasvupaikkatunnuksilla täydennettynä ja 3) ns. ”täydellinen tieto”, jossa edellisten lisäksi tunnettiin taimikonhoitotoimenpiteet ja niiden ajoitus. Kaikissa vaihtoehdoissa oletettiin tunnettavan uudistamistapa, pääpuulaji ja toimenpiteet vähintään tasolla muokattu/muokkaamaton ja ojitettu/ojittamaton. Vaihtoehdoissa 1 ja 2 taimikon tiheys kuvattiin hoitamattomien taimikoiden kasvupaikan potentiaalista tiheyttä kuvaavina tunnuksina (kokonaisrunkoluku ja lehtipuuosuus). Vaihtoehdossa 3 koko aineisto toimenpiteiden vaikutuksineen oli mallinnuksen kohteena. Avoimesta tiedosta VMI11-aineiston kasvupaikan kuvaukseen siirryttäessä taimikon runkoluvun selitysaste kohosi 16,6 %:sta 19,0 %:iin. ”Täydellisen tiedon” avulla runkoluvun selitys­aste oli 22,5 %. Keskipituuden iänmukainen kehitys kuvattiin erikseen havu- ja lehtipuustolle vain vaihtoehdon 3 lähtötiedoilla ja niiden selitysasteet olivat 87 % ja 63 %. GTK:n maaperätunnuksia verrattiin VMI11-aineiston maaperätunnuksiin ja valuma-alueen topografiaan perustuvaa kosteusindeksiä verrattiin VM11-aineiston kasvupaikkaan ja topografiseen luokkaan. Topografinen kosteusindeksi osoittautui VMI11-aineiston topografista luokkaa merkitsevämmäksi selittäjäksi ja lopulta se oli selittäjänä kaikissa malleissa. Turvemaat mallitettiin yhdessä kivennäismaiden kanssa käyttämällä turvemaiden kasvupaikkaa ja ojitustilannetta kuvaavia tunnuksia. Turvemailla taimikon kokonaisrunkoluku lisääntyi nopeasti ojituksen jälkeen taimettumisolosuhteiden parantuessa. Taimikon tiheyden ja lehtipuuosuuden nopea kasvu hoitotoimenpiteen jälkeen oli selvästi erottuva ominaisuus. Laadittuja malleja voidaan hyödyntää sellaisenaan ennustamaan taimikon tiheyttä, havu- ja lehtipuuston määrää ja keskipituutta tai ne voivat olla perustana esim. laserkeilausta hyödyntäville kalibrointimalleille. Tutkimus liittyi MMM:n rahoittamaan hankkeeseen ”Taimikoiden tiedonkeruun kehittäminen”

Männyn- ja kuusentaimikoiden kehitys erilaisia metsänuudistamisketjuja käytettäessä

TutkimusartikkeliTutkimuksessa tarkasteltiin mänty- ja kuusitaimikoiden tiheyttä ja pituuskehitystä. Tutkimus perustui käytännön uudistusaloilta koko maan alueelta kerättyyn kertamittausaineistoon, joka käsitti 68 männyn- ja 19 kuusentaimikkoa. Mänty oli uudistettu luontaisesti, kylvetty tai istutettu tuoreelle ja kuivahkolle kankaalle ja kuusi oli istutettu lehtomaiselle ja tuoreelle kankaalle. Uudistusala oli joko muokkaamaton tai muokattu äestämällä, laikuttamalla, mätästämällä tai auraamalla. Joitakin uudistusaloja oli lisäksi kulotettu. Taimikot olivat mittaushetkellä 6–34 vuotta vanhoja ja valtapituudeltaan 2–11 m. §§ Aineistoon sovitettiin lineaarisia malleja selittämään pääpuulajin osalta sekä yksittäisen taimen pituutta, että taimikon keski- ja valtapituutta sekä runkolukua. Lisäksi tarkasteltiin siemen- ja vesasyntyisen lehtipuuston määrää. Erityisen kiinnostavia selittäviä tekijöitä olivat erilaiset muokkausmenetelmät. Keski- ja valtapituutta selittivät taimikon ikä, lämpösumma, pääpuulaji, uudistamismenetelmä ja kasvupaikka. Keskipituuteen ja runkoluun vaikuttivat myös erilaiset muokkausmenetelmät, mutta niillä ei ollut vaikutusta valtapituuteen. Maanmuokkaus lisäsi lehtipuuston määrää, mutta muokkausmenetelmät eivät eronneet merkitsevästi toisistaan. Yksittäisen taimen pituutta selitti syntytapa, asema muokkausjäljessä ja terveydentila. Metsikkötason mallit selittivät 48–66% runkoluvun ja 81–87% pituustunnusten vaihtelusta. Maanpinnan käsittelyistä kulotus, auraus ja mätästys nopeuttivat keskipituuden kehitystä äestetyn uudistusalan perustasoon verrattuna. Vesakon tiheys ei vaikuttanut merkitsevästi kasvatettavien taimien pituuskehitykseen, mutta vesakon pituus suhteessa kasvatettavan havupuun taimen pituuteen oli merkitsevä selittäjä.201

Lentolaserkeilaukseen ja Trestima-menetelmään perustuvien puustotunnusten hyödyntäminen puutavaralaji- ja rungonosahinnoittelumenetelmien vertailussa

Rungonosahinnoittelu on uusi vaihtoehto puukauppamenetelmäksi perinteisen puutavaralajimenetelmän rinnalle. Rungonosahinnoittelussa puu jaetaan rungon läpimitan mukaan osiin, ja jokaiselle osalle on määritelty kuutiometriperusteinen yksikköhinta. Merkittävin ero puutavaralajimenetelmään on, että puun ostaja saa katkoa rungon vapaasti haluamiinsa pituuksiin, koska puun myyjä saa kantorahan rungonosien tilavuuksien ja yksikköhintojen tulon perusteella, eikä katkotun puutavaran mukaan. Puukauppaan liittyvä päätöksenteko perustuu nykyisin suurilta osin kaukokartoituksen avulla tuotettuun metsävaratietoon tai leimikolta tehtyihin ennakkomittauksiin. Tässä tutkimuksessa selvitettiin lentolaserkeilaukseen (Airborne laser scanning, ALS), sekä Trestima sovelluksen käyttökelpoisuutta puukauppatilanteen hakkuukertymien arviointiin puutavaralaji- ja rungonosahinnoittelumenetelmillä. Tutkimuksessa laskettiin kokonaiskantorahatulot seitsemälle leimikolle käyttäen ennakkomittaustietoina sekä ALS- että Trestima-aineistoihin perustuvia puustotulkintoja ja kauppamenetelminä rungonosahinnoittelua ja puutavaralajimenetelemää. Rungonosahinnoittelun yksikköhinnat pyrittiin määrittelemään siten, että leimikoiden keskimääräiset hinnat olisivat mahdollisimman lähellä puutavaralajihinnoittelua. Kaukokartoitus- ja ennakkomittausten epätarkkuudet erityisesti runsaspuustoisissa sekametsissä aiheuttivat virhearvioita kantorahatuloennusteisiin sekä ALS- että Trestima-aineistoihin perustuvia puustotulkintatietoja käytettäessä. Tässä tutkimuksessa käytettyjen rungonosa -ja puutavaralajihinnoittelumenetelmien ja niissä käytettyjen hintojen perusteella, ero kahden hinnoittelumenetelmien välillä oli noin kaksi prosenttia koko leimikkoaineistossa. Tulosten perusteella rungonosaluokkien hintojen onnistunut asettaminen onkin tärkeää, jotta teollisuuden puustamaksukyvyssä ei tapahdu vinoutumia, joissa jokin puunjalostuslaitos joutuu maksamaan puun käyttöarvoon nähden liian suurta hintaa. Puusta maksetaan toteutuneen hakkuun mukaan, joten ennakkomittausten virheet aiheuttavat enemmän ongelmia puun ostajalle, mikäli ennakkotiedon perusteella halutaan suunnitella tuotantoa. Tämän tutkimuksen tulosten perusteella suurin osa rungonosahinnoittelun riskeistä on metsäteollisuudella. Toisaalta puuta jalostavien yritysten elinvoimaisuuden kannalta olisi tärkeää, että puukauppa on jatkuvaa ja sekä myyjä että ostaja kokevat kantohinnat tasapuolisina, mikä tämän tutkimuksen tulosten perusteella on täysin mahdollista. Menetelmän läpinäkyvyys ja informaation jakaminen ovat avainasioita, mikäli rungonosahinnoittelua aiotaan käyttää laajemmin puukaupassa.201

Päätehakkuukuvioille arvioidun puuston rakenteen luotettavuus laserkeilaustulkinnalla, Trestima-mobiilisovelluksella ja EMO-ennakkomittausohjelmistolla

201

Ikä vaikuttaa kuusen kuolleisuuteen

Ikääntyminen ja kilpailu heikentävät puiden veden ja ravinteiden saantia, joka altistaa ne kuolemiselle. Joissakin tutkimuksissa kuusen eloonjäämisen on havaittu laskevan suurissa läpimittaluokissa, mutta iän vaikutusta ei ole otettu huomioon. Tässä tutkimuksessa tarkasteltiin kuusen ikääntymisen vaikutusta eloonjäämiseen sovittamalla useita vaihtoehtoisia eloonjäämismalleja