Aruanne käsitleb Tartu Ülikooli matemaatika ja statistika instituudi (TÜ MSI) projektimeeskonna saadud tulemusi Keskkonnaagentuuri tellitud projekti Statistilise metsainventuuri (SMI) ja maakasutuse, maakasutuse muutuse ja metsanduse (LULUCF) andmehõive metoodika arendamine täitmisel ajaperioodil 15.07.2024 - 15.11.2025.
Aruanne on jätkuks projektidele: Statistilise metsainventuuri (SMI) arendamine ja Statistilise metsainventuuri (SMI) traktivõrgu analüüs ja arvutusmeetoditega seotud uuring.
Tulemuste lühikokkuvõte
Uue mudeli väljatöötamine puu kõrguse jaoks. On koostatud uus metoodika puu kõrguse prognoosimiseks rinnasdiameetri ja vastavat proovitükki kirjeldavate tunnuste põhjal, mis on tunduvalt täpsem kui seni SMI-s kasutatav kõrguse mudel.
- Läbiviidud analüüs näitas, et uue kõrgusmudeli kasutamine kõrguse prognoosimisel vähendab prognoosi viga võrreldes SMI praeguse mudeliga tervikuna 30%. Detailsem analüüs näitas, et uus mudel on paegusest kõrguse mudelist täpsem ka kõikide suuremate puuliikide lõikes: prognoosivea vähenemine okaspuudel männil ja kuusel on vastavalt 44% ja 20%, lehtpuudel kask 25%, sanglepp 37%, hall lepp 30% ja haab 27%. Uue kõrgusmudeli täpsust saab veelgi tõsta selle parameetrite rekalibreerimisega lühemate (nt 5- või 10-aastase) andmeperioodide pealt.
- Analüüs näitas ka, et uue kõrgusmudeli kasutamine mahuarvutuses vähendab mahuprognoosi viga võrreldes SMI praeguse mudeliga tervikuna 24%. Detailsem analüüs näitas, et uus kõrguse mudel on praegusest mudelist täpsem ka kõikide suuremate puuliikide lõikes: mahuhinnangu vea vähenemine okaspuudel männil ja kuusel on vastavalt 38% ja 22%, lehtpuudel sanglepp 32% ja hall lepp 21%, tagasihoidlikum on vea vähenemine haaval ja kasel (vastavalt 13% ja 7%).
Puistu juurdekasvu ja suremuse mudelite loomine. On välja pakutud kaks meetodit puistu juurdekasvu hindamiseks:
- Mudelipõhine meetod, mis kasutab uut kõrguse mudelit ja sellega seotud kõrguse muudu mudelit
- Mitmene imputeerimine, mis otseselt ei kasuta statistilisi mudeleid
Mõlemad meetodid lähtuvad mudelpuude andmetest (kus puude tegelik juurdekasv loetakse teadaolevaks), liiguvad edasi alalistele proovitükkidele ja sealt omakorda juhumetsa meetodi abil ajutistele proovitükkidele. Mudelipõhise meetodi juures on üksikpuude mahumuudu hindamiseks välja pakutud uudne kõrguse muudu mudel, mille eeliseid tavameetodi ees on põhjendatud nii teoreetiliselt kui ka numbriliselt.
Mitmese imputeerimise korral arvutatakse samale proovitükile üksteise järel välja terve seeria erinevaid prognoose (antud uurimuses 20 prognoosi), mistõttu prognoositud andmetesse tekib ka vajalik juhuslikkus ning see võimaldab veaarvutust läbi viia nõutud viisil.
Märksõnad: SMI, statistiline metsainventuur, maakasutuse muutused, LULUCF, metsa kõrgus, juurdekasv, metsa tagavara.