Artikkelit jotka sisältävät avainsanan 'paikkatieto'.

Olli-Jussi Korpinen. (2021). Spatial forest biomass supply chain analysis in Finland. https://doi.org/10.14214/df.323

Metsäbiomassan hankinnalla on tärkeä asema erilaisten puupohjaisten tuotteiden arvoketjuissa, ja myös sen ympäristövaikutukset ovat usein merkittäviä. Biomassan toimitusketjujen suorituskykyä voidaan arvioida eri yhteyksissä erilaisilla metodologisilla menettelytavoilla, joissa arvioinnin kohde joko on tai ei ole sidottu maantieteelliseen sijaintiin. Tämän väitöskirjan tarkoituksena oli selvittää, millaista paikkatietoa tarvitaan ja on saatavilla tapauskohtaisiin metsäbiomassojen toimitusketjujen analyyseihin Suomessa, ja millainen on sopiva spatiaalisen tarkkuuden taso eri tarkastelutapoja ja menetelmiä käytettäessä. Työ koostuu viidestä osajulkaisusta, joista yhdessä tarkastellaan eri maantieteellisissä ympäristöissä eri puolilla maailmaa tehtyjä tutkimusalan tapaustutkimuksia. Loput neljä osajulkaisua ovat spatiaalisia tapaustutkimuksia metsäbiomassan toimitusjärjestelmistä Suomessa. Näistä kolme keskittyy biomassaan energiantuotannon raaka-aineena ja yksi uuteen kuitupuun kuljetuskonseptiin. Yhdessä tutkimuksessa paikkatietojärjestelmää käytettiin pääasiallisena tutkimusvälineenä, kun taas kolmessa tutkimuksessa paikkatietojärjestelmän tehtävänä oli tuottaa spatiaalisesti analysoitua tietoa toimitusketjujen elinkaariarvioinnin ja agenttipohjaisen simuloinnin lähtötiedoiksi. Tärkein johtopäätös on, että suomalaisia metsäbiomassan toimitusjärjestelmiä mallinnettaessa riittää spatiaalinen tarkkuus 1 km ja 10 km väliltä, jolloin jokainen toimitusketjun lähtöpiste edustaa noin 1–100 km² kokoista aluetta. Lopullinen tarkkuus olisi määritettävä tapaustutkimuksen rakenne, toimitusjärjestelmän monimutkaisuuteen johtavat tekijät ja tutkimusalueen maantieteellinen laajuus huomioiden. Suomessa toimitusketjujen tutkimuksessa tarvittavaa korkealaatuista ja tarkkaa paikkatietoa on moneen muuhun maahan verrattuna hyvin saatavilla. Paikkatietopohjaista tutkimusta voitaisiin edelleen parantaa lisäämällä paikkatietomalleihin dynaamisia ominaisuuksia ja stokastisuutta, koska raaka-aineen kysynnän ja tarjonnan ajallinen vaihtelu tulee todennäköisesti lisääntymään tulevaisuudessa.

  • Korpinen, University of Eastern Finland, Faculty of Science and Forestry, School of Forest Sciences ORCID ID:Sähköposti olli-jussi.korpinen@lut.fi (email)
Cheikh Mohamedou. (2019). Improving local forest growth prediction by terrain-derived attributes, airborne γ-ray, and leaf area index. https://doi.org/10.14214/df.268

Metsän kasvu on tärkeimpiä tunnuksia metsävarojen suunnittelussa ja eri käyttötarpeisiin tehdyissä metsäympäristön kehitystä kuvaavissa simulointimalleissa. Perinteisesti puulajeittaiset kasvumallit on tehty laajojen alueiden koeala-aineistosta mallintamalla, jolloin paikallisten olosuhteiden vaihtelu ei tule kovin tarkkaan huomioiduksi. Paikallisen kartta- ja muun paikkatiedon avulla on mahdollista kalibroida ja tarkentaa kasvuennusteita.Tässä tutkimuksessa käytettiin paikkatietopohjaisia maaston pintamallista johdettuja kosteustunnuksia, lentokone gamma-säteilyn mittauksia ja latvuspeiton estimaatteja. Käytetyssä aineistossa oli yhteensä 9987 lukupuuta, 1118 koepuuta ja 197 koealaa. Tilastollisessa analyysissä käytettiin sekamallinnusta ja koneoppimisen menetelmiä. Näiden paikkatieto aineistojen avulla puulajeittaisia paikallisia ennusteita onnistuttiin parantamaan 6-18 % puun läpimitan kasvun ennusteita. Parannus oli suurinta karuilla mailla.

  • Mohamedou, University of Eastern Finland, School of Forest Sciences ORCID ID:Sähköposti cheikh.mohamedou@uef.fi (email)
Jussi Rasinmäki. (2007). Management of multi-scale forest resource data over time. https://doi.org/10.14214/df.49

Perinteisesti metsävarojen hyödyntämisessä on keskitytty puuvarantoon, mutta viimeisinä vuosikymmeninä myös ekologiset, taloudelliset ja sosiaaliset ulottuvuudet ovat saaneet painoarvoa. Metsävarojen hallinnan kannalta tämä tarkoittaa uusien ajallisten ja tilallisten ulottuvuuksien lisäämistä osaksi toimintaa. Jotta voitaisiin arvioida, onko metsävarojen käyttö vastannut sille asetettuja tavoitteita, tulisi olla mahdollista seurata metsien muuttumista ajan myötä. Tämän tutkimuksen tavoitteena olikin kehittää tiedonhallinnallisia menetelmiä ajan ja eri mittakaavojen yhdistämiseksi osaksi metsävaratietojen hallintaa.

Tutkimuksessa pyrittiin vastaamaan kysymykseen kuinka nykyhetken tiedot voitaisiin säilöä käytettävässä muodossa niiden muuttuessa historiatiedoiksi, toisin sanoen tutkimuksessa etsittiin menetelmiä säilyttää ajantasaisen puustotiedon lisäksi tieto metsän menneisyydestä. Lisäksi tutkittiin kuinka metsää voitaisiin tarkastella useammista näkökulmista samanaikaisesti, esimerkiksi puiden, puuryhmien, metsäkuvioiden tai suurempien alueiden tasolla, ja kuinka nämä aikaan ja paikkaan sidotut tiedonhallinnan tarpeet voitaisiin yhdistää. Menetelmäkehitys jakaantui neljään osaan: aika-paikkatiedon tallentamisen, laskennallisen käsittelyn, tiedonhaun ja hyödyntämisen menetelmiin. Kehitetyt tiedonhallinnan menetelmät perustuvat työssä kehitettyyn käsitteelliseen malliin, jossa metsä kuvataan kohteena hierarkkisia kohteita. Toisin sanoen, kullakin kohteella voi olla joukko alikohteita, joilla taas voi olla omat alikohteensa ja niin edelleen. Esimerkkinä tästä toimii edellä mainittu suuralue-metsäkuvio-puuryhmä-puu–hierarkkia. Oleellista menetelmien kannalta oli mahdollistaa tietosisällön ja tiedon käsittelyyn käytettävien mallien mahdollisimman vapaa muokattavuus, sillä aika tuo väistämättä mukanaan muutoksia siinä, mitä metsästä mitataan ja miten mittaustietoa malleilla käsitellään. Monimittakaavaisen metsävaratiedon hyödyntämisen menetelmien osalta tässä väitöksessä kehitettiin menetelmä, jolla voidaan tuottaa hakkuukoneen tuottamasta mittaustiedosta kustannustehokkaasti yksittäisen puun tasoa lähestyvää maastotietoa kaukokartoitusmenetelmien käyttöön.

  • Rasinmäki, University of Helsinki, Faculty of Agriculture and Forestry ORCID ID:Sähköposti jussi.rasinmaki@helsinki.fi (email)

Rekisteröidy käyttäjäksi
Paina tätä linkkiä Metsätieteen aikakauskirjan käsikirjoituksen tarjoamis- ja seurantajärjestelmään (OJS) kirjautumiseen.
Kirjaudu sisään
Jos olet kirjautunut käyttäjäksi, kirjaudu sisään tallentaaksesi valitsemasi artikkelit myöhempää käyttöä varten.
Ilmoitukset päivityksistä
Kirjautumalla saat tiedotteet uudesta julkaisusta.


Valitsemasi artikkelit