Artikkelit jotka sisältää sanan 'Jeeves'

Metsikön käsittelyn optimointi Galiciassa, Luoteis-Espanjassa Väitöskirjatutkimuksen tavoitteena on kehittää ohjeet Galician mäntymetsien optimaaliselle käsittelylle, kun maksimoidaan taloudellista kannattavuutta. Galiciassa metsien kasvu on hyvä, ja alueen tärkeimmät havupuut ovat Pinus pinaster, Pinus radiata ja Pinus sylvestris. Metsien hoidon suunnittelussa ei ole tähän saakka juuri käytetty analyyttisiä menetelmiä. Väitöskirjatutkimuksen päätavoite oli kehittää työvälineitä, joiden avulla männiköiden käsittelyn suunnittelu on helppoa ja joiden käyttö parantaa metsätalouden kannattavuutta. Kasvumalleja ja optimointialgoritmia apuna käyttäen kehitettiin mallit männiköiden optimaaliselle käsittelylle. Koska optimikäsittely riippuu mm. puun hinnasta ja korkokannasta, näitä käytettiin mallien selittävinä muuttujina (tutkimukset I-III) yhdessä kasvupaikan pituusboniteetin ja istutustiheyden kanssa. Galician mäntymetsien suurin uhka ovat metsäpalot, joiden aiheuttama riski hankaloittaa sekä metsien hoitoa että taloudellisia analyysejä. Galiciassa metsäpaloriski on niin merkittävä tekijä, että se on sisällytettävä niihin analyyseihin, joiden perusteella metsänkäsittelyohjeet laaditaan. Väitöskirjatyön osatutkimuksessa II riski otettiin huomioon eksogeenisena tekijänä ja osatutkimuksissa III ja IV riski oli endogeeninen. Se, millaiseksi riski oletetaan (eksogeeninen vs. endogeeninen), vaikuttaa optimointituloksiin ja niistä tehtyihin päätelmiin. Osatutkimuksessa IV analysointiin metsälaidunnusta yhdessä puuntuotannon kanssa. Metsäpaloriski otettiin näissäkin analyyseissä huomioon. Kaikkien osatutkimusten mukaan optimaalinen metsän käsittely riippuu puun hinnasta, korkokannasta ja metsäpaloriskistä. Suureneva korkokanta tai paloriski lyhentää optimikiertoaikaa. Työssä kehitetyt mallit ovat joustavia ja kaikkiin tilanteisiin sopeutuvia, sillä ne ottavat puulajin ja kasvupaikan lisäksi huomioon mm. puun hinnan, korkokannan ja metsäpaloriskin vaikutuksen metsän optimaaliseen käsittelyyn.

• Pasalodos-Tato, Itä-Suomen yliopisto, Metsätieteiden osasto Sähköposti: pasalodos.maria@inia.es

Metsäsuunnitteluongelma koostuu yleensä monista ristiriitaisistakin tavoitteista ja useasta suunnittelukaudesta. Lisäksi suunnittelualueeseen kuuluu lukuisia metsikkökuvioita. Optimointiongelman ratkaisuavaruus voi olla valtava. Tällöin ongelma on ratkaistavissa vain numeerisilla menetelmillä. Tämän väitöskirjan tavoitteena oli kehittää heurististen optimointimenetelmien soveltuvuutta spatiaalisiin metsäsuunnitteluongelmiin ja vertailla eri heuristiikkojen kykyä ratkaista erilaisia ongelmia. Tavoitteena oli myös kehittää uusia ratkaisumenetelmiä yhä vaikeutuviin spatiaalisiin metsäsuunnitteluongelmiin. Kun perinteisiä paikallisen haun heuristiikkoja sovelletaan metsäsuunnitteluun, tarkastellaan vain yhtä kuviota kerrallaan ja vaihdetaan sen käsittelyä, jos käsittely parantaa ratkaisua. Tässä väitöskirjassa vaihdettiin kahden kuvion käsittelyä samanaikaisesti. Tämä paransi huomattavasti ratkaisun spatiaalista rakennetta varsinkin yksinkertaisempien heuristiikkojen kohdalla. Paikallisen haun heuristiikkojen suorituskyky on riippuvainen hakua ohjaavista parametreista. Tässä väitöskirjassa kehitettiin automatisoitu menetelmä optimaalisten parametrien löytämiseksi. Menetelmällä löydettiin loogiset ja tehokkaat parametrit paikallisen haun menetelmille rajoitetulla hakuajalla. Kuvionrajat on perinteisesti muodostettu pysyviksi, ja yksittäiset kuviot oletetaan ominaisuuksiltaan homogeenisiksi. Tämä voi rajoittaa metsän resurssien tehokasta hyväksikäyttöä. Kaukokartoitusmenetelmien kyky tuottaa yhä luotettavampaa metsikkötietoa on lisännyt kiinnostusta pienipiirteisemmän tiedon käyttöön metsäsuunnittelussa. Tässä väitöskirjassa tutkittiin rasterisolujen käyttöä ja merkitystä metsäsuunnittelussa. Spatiaalisten tavoitteiden avulla rasterisoluista muodostettiin dynaamisia käsittely-yksiköitä. Spatiaalisen optimoinnin ja rasterisolujen avulla pystyttiin samalla puuntuotannon tasolla tuottamaan enemmän vanhan metsän pinta-alaa kuin ennakkokuvioinnilla. Suurten suunnitteluongelmien laskennallista taakkaa voidaan vähentää käyttämällä hajautettuja laskentamenetelmiä. Hajautettuun optimointiin perustuvia soluautomaattia ja redusoitujen kustannusten spatiaalista menetelmää sovellettiin tässä väitöskirjassa spatiaalisiin metsäsuunnitteluongelmiin. Hajautetut lähestymistavat pienensivät ratkaisuavaruutta pieneen osaan paikallisen haun menetelmän ratkaisuavaruudesta, ja näin vähensivät spatiaalisen optimoinnin ajan käyttöä parantamalla samanaikaisesti ratkaisujen laatua.

• Heinonen, University of Joensuu, Faculty of Forestry Sähköposti: tero.heinonen@joensuu.fi