Information system of dendrometric models and data a tool for modeling of forest growth
Laen...
Failid
Kuupäev
2009
Kättesaadav alates
Autorid
Ajakirja pealkiri
Ajakirja ISSN
Köite pealkiri
Kirjastaja
Eesti Maaülikool
Abstrakt
Empiiriliste metsanduslike andmete haldamiseks ja säilitamiseks on loodud
takseermudelite ja andmestike infosüsteem (ForMIS), mis võimaldab
ka andmesisestuse kontrolli ning erindite diagnostikat. ForMIS sisaldab
nelja erinevat moodulit: proovitükkide andmebaas, kasvukäigutabelite
andmebaas, dendromeetriliste mudelite andmebaas ja kasvufunktsioonide
andmebaas. Kogu süsteemiga on võimalik tutvuda ForMIS kodulehel
http://formis.emu.ee/, kus ta on avalikult kasutatav.
Hetkel on proovitükkide andmebaasi kantud 3 497 proovitüki mõõtmiselt
kogutud 514 308 puu andmed. Andmesisestuse kontrolli ning erindite
diagnostika protseduuride abil on andmestikust leitud ning parandatud
suurel hulgal vigu. Ainuüksi kasvukäigu püsiproovitükkide võrgustiku
1995 kuni 2008 aasta mõõtmisandmetest (240 538 puu mõõtmist) on
parandatud 10 622 väärtust (diameetrid, puuliik ja rinne) ning mudelpuude
(68 725 puud) andmetest on parandatud 1 172 väärtust (kõrgus, elusa võra
algus, kuiva oksa kõrgus).
Empiirilistest andmetest on kogutud infosüsteemi ka paljude autorite
poolt erinevatel aegadel koostatud kasvukäigutabelid kogu Euroopast. Hetkel on andmebaasis 23 Euroopa riigist 240 tabelite komplekti, milles
sisaldub 1 135 kasvukäigutabelit 23 552 andmereaga. Tabeli komplekt
esitab erineva boniteediga ühe autori poolt ühele puuliigile loodud puistute
kasvukäigutabelite kogumikku.
Dendromeetriliste mudelite andmebaas on loodud empiiriliste
dendromeetriliste mudelite süstematiseerimiseks ning avalikuks
kasutamiseks. Andmebaasis on peamiselt mudelid, mida kasutatakse
praktilises metsamajanduses. Seetõttu on nende kasutajad nii
metsanduslikud töötajad kui ka modelleerijad, kellele andmebaas annab
ülevaate olemasolevatest mudelitest ning võimaldab ka avaldada oma
tehtud uusi mudeleid. Andmebaasi suurus ei ole piiratud ning uute
mudelite lisamine toimub pidevalt.
Dendromeetriliste mudelite andmebaasis hoitakse mudeleid
süstematiseeritult, mis võimaldab lihtsalt mudeleid vormindada ning erinevate programmidega töötamiseks sobivale kujule teisendada.
Dendromeetriliste mudelitega töötamise lihtsustamiseks on kasutajatel
võimalus kopeerida mudel valemina või laadida alla kasutajafunktsioonina.
Kopeerida on võimalik kas Visual FoxPro, Exceli või statistika programmis
R töötamise jaoks, kasutajafunktsioonina on võimalik alla laadida kas
Visual FoxPro, Visual Basic-u või Visual C# jaoks.
Käesoleva töö üheks osaks on puistu kasvu modelleerimine ning üksiku
puu ellujäämistõenäosuse analüüsimine.
Puude arvu dünaamika majandamata puistus toimub üldiselt lainetena,
kus mingi lühikese perioodi jooksul sureb suur hulk puid ning seejärel
on pikk periood, kus puistu suremus on madal. Majandamata metsas
suremuse analüüsiks on vaja pikema ajalisi mõõtmisi, kus pikka aega ei ole
tehtud elusate puude raieid. Järvseljas rajati eelmise sajandi alguses hulk
proovitükke, millel mõõtmised on olnud ebaregulaarsed. Suur hulk nendest
proovitükkidest on hiljuti taastatud ning need on mõõtmisandmed on
heaks materjaliks pikema ajaliste uuringute läbiviimiseks. Kuna mõningatel
proovitükkidel on vahepeal mõõtmiste vahe olnud peaaegu 50 aastat, siis on
enne analüüsi vajalik tuvastada võimalikud muutused ning majanduslikud
tööd. Käesoleva uurimuse käigus analüüsiti Järvselja püsikatsealade andmeid leidmaks, kas antud proovitükid on oma arengus olnud pikka
aega bioloogiliselt piirtihedad, mis näitab metsamajanduslike tööde
puudumist. Piirtiheduse hindamiseks kasutati Nilsoni puistu piirtiheduse
ja diameetri vahelist seost ning leiti, et töös analüüsitud proovitükid on
kogu oma kasvu jooksul olnud piirtihedad.
Eestit katva kasvukäigu püsiproovitükkide andmetel analüüsiti puude
ellujäämist ning seda mõjutavaid tegureid. Analüüsiks võeti 236 proovitükki,
millel oli 31 097 puu mõõtmise andmed, mis olid kogutud aastatel 1995
kuni 2004. Kordusmõõtmised toimusid viie aastase intervalliga ning
selle aja jooksul oli 2 319 puud surnud. Puude ellujäämisest arusaamine
on puistu dünaamika oluline osa, kuna paljud kasvumudelite ennustused
sõltuvad just puude ellujäämisest. Käesoleva uurimuse tulemused näitavad,
millised puistu ja puu tunnused mõjutavad kõige enam puude ellujäämise
tõenäosust Eesti metsades. Ellujäämist mõjutas puistu tunnustest kõige
enam puistu täius ning puu tunnustest mõjutasid puu suhteline kõrgus, suhteline diameeter ning suhteline suuremate puude rinnaspindala.Puistu tiheduse muutumine on üks olulisemaid, kuid keerulisemaid
metsandusliku modelleerimise aspekte. Puistu kasvu modelleerimiseks võib
kasutada erinevat tüüpi mudeleid, millest enamlevinud on regressiooni-
ning diferentsmudelid. Diferentsmudelid võimaldavad ennustada erinevate
tunnuste kasvu pikalt ette. Regressioonimudelitega saab ennustada mingi
i kseeritud perioodi võrra ning pikema perioodi jaoks tuleb puistu kasvu
arvutada korduvate tsüklitega. Käesoleva töö käigus töötati välja männikute
kasvu prognoosimiseks regressioonimudelid, millega ennustatakse puistu
diameetri, kõrguse, rinnaspindala, puude arvu ja tagavara kasvu viie aasta
kaupa. Selliste mudelite eeliseks on kõikide tunnuste üheaegne kasvatamine
lühikeste perioodide kaupa, mis võimaldab leida ka puistu piirtiheduse
saavutamise ajahetke. Diferentsmudeliga pikema perioodi jaoks kasvu
prognoosimisel on võimalik ületada puistu bioloogiline piirtihedus, mis
selgelt viitab prognoosimudeli ebasobivusele.
Puistu kasvu simuleerimiseks kasutatakse nii kasvu kui ka staatilisi mudeleid,
kus mõned takseertunnused kasvatatakse ning ülejäänud arvutatakse
juba kasvatatud takseertunnuste alusel staatiliste mudelitega. Käesoleva
töö üheks osaks on võrrelda kuut erinevat puistu kasvu simuleerimise
kombinatsiooni. Kõikide kombinatsioonide korral arvutatakse puistu
kõrgus kasvumudeliga. Kuna puude arv, keskmine diameeter ja
rinnaspindala vahel on matemaatiline seos (rinnaspindala on puude arvu
ja keskmise puu rinnaspindala korrutis), siis nendest tunnustest kaks
kasvatatakse ning kolmas arvutatakse nende vahelise seose järgi. Tagavara
arvutatakse kasvatatud kõrguse ja rinnaspindala järgi. Erinevaid töös
loodud valemeid kombineerides saadi kokku kuus simulatsiooni skeemi.
Analüüsi tulemusena leiti, et juhul kui mudelid on loodud sama andmestiku
põhjal, siis olulist vahet ei ole, mis järjekorras on tunnused arvutatud ning
milliseid puistutunnuseid kasvatatakse ning milliseid arvutatakse staatiliste
mudelitega. Olulisemalt erinevaks osutusid skeemid, kus kasutati Kiviste
diferentsmudeleid rinnaspindala ja tagavara prognoosimiseks, mis on
ka täiesti ootuspärane, kuna need mudelid sisaldavad ka raieid kuid test
andmestikus ning teistes kasvumudelites puudusid raied.
Esialgsed mudelid üksikpuu kasvu ning suremuse prognoosimiseks on
Eestis juba koostatud. Edasisel metsa kasvu uurimisel ja mudelite loomisel
tuleb eelistada mudeleid, mis on võimalikult väheste parameetritega ning
oleksid bioloogiliselt tõlgendatavad ja vastavad protsessi loogikale, et
võimaldada ka mudelite ekstrapoleerimist.
Kirjeldus
Märksõnad
metsakasvatus, puistud, andmehaldus, kasvukohad, metsatakseerimine, kasv, metsa juurdekasv, andmebaasisüsteemid, matemaatilised mudelid, modelleerimine (teadus), dissertatsioonid