Artikkelin koko teksti on saatavilla vain PDF-formaatissa.

Sanna Härkönen

Estimating forest growth and carbon balance based on climate-sensitive forest growth model and remote sensing data

Härkönen S. (2012). Estimating forest growth and carbon balance based on climate-sensitive forest growth model and remote sensing data. https://doi.org/10.14214/df.138

Tiivistelmä

Metsän kasvun ja hiilitaseen ennustaminen ilmastoon reagoivan kasvumallin ja kaukokartoitusaineiston avulla Tutkimuksessa kehitettiin uusi menetelmä metsien kasvun ja hiilitaseen ennustamiseen pohjoisilla alueilla. Menetelmässä metsän kasvu ennustetaan tiivistelmämallilla, joka huomioi metsikön rakenteen ja ilmaston vaikutuksen puuston kehitykseen. Tutkimuksessa tarkasteltiin tiivistelmämallin hyödyntämistä sekä maastosta että laserkeilaimella lentokoneesta kerätyillä metsikkötason lähtötiedoilla. Lisäksi testattiin hiilitase-ennusteiden yleistämistä koealatasolta suuraluetasolle satelliittikuvien avulla. Menetelmän luotettavuutta arvioitiin vertailemalla malliennusteita maastossa mitattuihin kasvuihin, jotka olivat suurimmaksi osaksi peräisin Metsäntutkimuslaitoksen valtakunnan metsien inventoinneista. Vertailun vuoksi tutkimuksessa ennustettiin metsän kasvua myös perinteisillä empiirisillä kasvumalleilla, joita käytetään tällä hetkellä käytännön metsäsuunnittelussa Suomessa. Lyhyellä aikavälillä kasvuennusteiden luotettavuus oli samalla tasolla kuin perinteisten kasvumallienkin. Prosessi/hybridipohjaisten menetelmien etuna on se, että niitä voidaan soveltaa myös muuttuvissa ilmasto-olosuhteissa sekä uudenlaisten metsänkäsittelyvaihtoehtojen simuloinnissa, joista nykyisten empiiristen mallien laadinta-aineistoissa ei ole riittävästi tietoa. Menetelmä vaatii kuitenkin vielä testausta kattavammalla aineistolla, jotta sen luotettavuudesta laajassa mittakaavassa voidaan tehdä johtopäätöksiä. Malliennusteiden luotettavuutta varsinkin sekametsiköissä ja eri-ikäisrakenteisissa metsiköissä sekä pidemmillä kasvujaksoilla tulisi tarkastella lisää. Tiivistelmämallia sovellettiin tässä tutkimuksessa vain lyhyisiin kasvatusjaksoihin. Pidempiä aikoja simuloitaessa mukaan tulisi liittää uusien puiden syntymistä ja vanhojen kuolemista kuvaavat mallit. Muita jatkokehityskohteita ovat esimerkiksi puiden veden ja typen oton prosessit sekä kasvumallin parametrisointi turvemaille. Kehitetty menetelmä tarjoaa monipuolisia työkaluja metsäsuunnittelun päätöksenteon, tutkimuksen ja metsäpolitiikan apuvälineeksi. Sitä voidaan soveltaa esimerkiksi metsikkökohtaisten hiilitase-ennusteiden laatimiseen laserkeilaustiedon perusteella ja hiilitase-ennusteiden yleistämiseen koko Suomelle ja sen lähialueille. Metsäsuunnitteluohjelmistoon yhdistettynä menetelmä tarjoaisi entistä helpomman välineen sekä arvioida käytännön metsänhoidon vaikutusta metsien hiilitaseisiin että hakea hiilinielujen kannalta optimaalisia metsänkäsittelyvaihtoehtoja.

Avainsanat
satelliittikuvat; LiDAR; empiiriset metsän kasvun mallit; prosessimallit; valtakunnan metsien inventointi; k; n lähimmän naapurin menetelmä

Tekijä
  • Härkönen, University of Eastern Finland, School of Forest Sciences Sähköposti sanna.harkonen@metla.fi (sähköposti)

Julkaistu 11.1.2012

Katselukerrat 5780

Saatavilla https://doi.org/10.14214/df.138 | Lataa PDF

Creative Commons License CC BY-NC-ND 4.0

Osajulkaisut

Härkönen, S., Mäkinen, A., Tokola, T., Rasinmäki, J., Kalliovirta, J. 2010. Evaluation of forest growth simulators with NFI permanent sample plot data from Finland. Forest Ecology and Management 259: 573-582.

https://doi.org/10.1016/j.foreco.2009.11.015

Härkönen, S., Pulkkinen, M., Duursma, R., Mäkelä, A. 2010. Estimating annual GPP, NPP and stem growth in Finland using summary models. Forest Ecology and Management 259: 524-533.

https://doi.org/10.1016/j.foreco.2009.11.009

Härkönen, S., Tokola, T., Vauhkonen, J., Packalén, P., Mäkelä, A. 2011. Linking airborne LiDAR data to a climate-sensitive forest growth model. Manuscript.

Härkönen, S., Lehtonen, A., Eerikäinen, K., Peltoniemi, M., Mäkelä, A. 2011. Estimating carbon fluxes for large regions in Finland based on process-based modeling, NFI data and Landsat satellite images. Forest Ecology and Management 262: 2364-2377.

https://doi.org/10.1016/j.foreco.2011.08.035


Rekisteröidy
Click this link to register to Dissertationes Forestales.
Kirjaudu sisään
Jos olet rekisteröitynyt käyttäjä, kirjaudu sisään tallentaaksesi valitsemasi artikkelit myöhempää käyttöä varten.
Ilmoitukset päivityksistä
Kirjautumalla saat tiedotteet uudesta julkaisusta
Valitsemasi artikkelit
Hakutulokset