Malliketjut

1. Malliketjut NGPS-seminaari 12.1.2005 Jouni Kalliovirta Jussi Rasinmäki

2. Lähtötiedot Malliketjujen yleiskuvaus Tehoisan lämpötilan summa ja korkeus merenpinnasta sijaintitiedosta Ojansuu & Hentonen 1983 K E Puustosta vain keskitunnuksia Puusto-ositteiden muodostaminen ja keskitunnusten laskenta Lisäksi mitatun ositteen klpm<5 cm K Metsikkötason mallit E K Puutason mallit E d ja h mitattu maastossa E K Metsikkötiedot hetkellä i Kuvauspuiden pituusjakauman ennustaminen normaalijakauman avulla d>=5 cm latvuksen lpm ja/tai h saatu ilma/satelliitti- kuvilta Weibull Jakaumamallin valinta Prosenttipiste E K puulaji=kuusi Johnson SB Läpimittajakauman parametrien ennustaminen Läpimittajakauman parametrien ennustaminen Läpimittajakauman parametrien ennustaminen Puiden läpimittojen ennustaminen Pituuden laskenta E Kalliovirta & Tokola Mykkänen 1986 Maltamo 1997 Siipilehto 1999 Kärki ym. 2000 Kilkki ym. 1989 Maltamo 1997 Siipilehto 1999 Siipilehto 1999 h mitattu Veltheim 1987 Siipilehto 1999 K Kuvauspuiden läpimittojen ennustaminen kertymäfunktion avulla Kuvauspuiden läpimittojen ennustaminen tiheysfunktion avulla Kuvauspuiden läpimittojen ennustaminen prosenttipistemalleilla Kuvauspuiden läpimittojen ennustaminen Kangas & Maltamo 2000 Puiden ikien ennustaminen Ojansuu 2002 Kuvauspuiden pituuksien ennustaminen Kasvumallit Kalliovirta & Tokola Korhonen 1987 Vähäsaari 1988 Veltheim 1987 Kuvauspuiden ikien ennustaminen Puu- ja metsikkötiedot hetkellä i Kalliovirta & Tokola Korhonen 1987 Vähäsaari 1988 Metsikkötiedot hetkellä i+j Kasvumallit Metsikkötunnusten laskenta Puu- ja metsikkötiedot hetkellä i+j Vuokila & Väliaho 1980 Puustotunnusten laskenta Laasasenaho 1982 Mehtätalo 2002 Valmiit puustotiedot

3. Mallien tarkastelu, vastepinnat • Tarkastellaan mallien toimivuusalueita • Testiaineistona VMI pysyvien mittaukset  mahdolliset muuttujayhdistelmät • Määritetään rajat, joiden ulkopuolella mallia ei tule käyttää • Esimerkkinä Mielikäisen (1985) laatimat rauduskoivun ppa:n ja tilavuuden kasvumallit Etelä-Suomessa (laadinta-aineisto sekametsiköistä) • Muuttujina Ppa:n kasvumallissa: ppa, ikä rinnankorkeudelta ja koivun osuus ppa:sta ja Tilavuuden kasvumallissa: tilavuus, ikä rinnankorkeudelta ja koivun osuus ppa:sta • Verrataan vastepintoja laadinta-aineiston rajoituksiin: Mallit toimivat odotetusti, kun puusto on iältään riittävän vanhaa, taimikoissa Mielikäisen laatimat rauduskoivun metsikkömallit eivät toimi.

4. PPA:n kasvumalli, raudus ikä1,3 >14 vuotta ei ikärajoitusta Ei Toimi! Koivun osuus PPA:sta kuvattu väreillä: sininen(<25%), vihreä(25-50%), punainen(50-75%) ja musta(>75%)

5. Ppa:n kasvu%, kun ikä_13 > 14 vuotta max=19,5 % min=1,16 %

6. Tilavuuden kasvumalli, raudus ei ikärajoitusta ikä1,3 >14 vuotta Ei Toimi! Koivun osuus PPA:sta kuvattu väreillä: sininen(<25%), vihreä(25-50%), punainen(50-75%) ja musta(>75%)

7. Tilavuuden kasvu%, kun ikä_13 > 14 vuotta max=28,8 % min=1,57 %

8. Tilavuuden kasvumalli, raudus Samalla testiaineistolla Oikarisen (1983) laatima malli istutetuille rauduskoivikoille Oikarisen mallien laadinta-aineiston ikärajoituksella: Biologinen ikä > 10 vuotta, ikä >10 vuotta Ei toimi! Ei toimi! • Mallin muita rajoituksia: • perustamistapa, istutus ja • perustamistiheys, 2000-2300 runkoa/ha •  metsikön alkukehitys on tunnettava!

9. Mallin dokumentointi

10. Simulaattorin malliketjut metsikkötason kasvumallit Metsikkötiedot hetkellä i Puuttuvien alkuarvojen ennustaminen Weibull- jakaumalla (valtapituus, runkoluku ja kuoreton ppa) Mykkänen 1986 Siipilehto 1999 Kilkki 1989 Vuokila & Väliaho 1980 Harvennusmallit Uudet puu- ja metsikkötiedot hetkellä i+j Runkoluvun päivitys Vuokila & Väliaho 1980 Oikarinen 1983 Tapion harvennusmallit Metsikkötietojen päivitys puulaji = kuusi tai mänty puulaji = koivu tai muu lehtipuu Metsikön pohjapinta-alan kasvu-%:n ennustus Metsikön tilavuuden kasvu-%:n ennustus Metsikön valtapituuden kasvu-%:n ennustus Metsikön pohjapinta-alan kasvu-%:n ennustus Mielikäinen 1985 Mielikäinen 1985 Vuokila & Väliaho 1980 Vuokila & Väliaho 1980 Metsikön valtapituuden kasvu-%:n ennustus Metsikön ppa:n ja valtapituuden päivitys Saramäki 1985 Oikarinen 1983 Vuokila & Väliaho 1980 Metsikön muotoluvun kehityksen ennustus Läpimittajakauman parametrien ennustaminen - Weibull Metsikön tilavuuden päivitys Vuokila & Väliaho 1980 Mykkänen 1986 Siipilehto 1999 Kilkki 1989 Kuvauspuiden läpimittojen ennustaminen kertymäfunktion avulla Kuvauspuiden pituuksien ennustaminen Veltheim 1987 Apteeraus Puu- ja metsikkötiedot hetkellä i+j K Laasasenaho, 1982 Jussin pölkyttäjä E K Uudet puu- ja metsikkötiedot hetkellä i+j Ylittää harvennuskriteerit Ylittää avohakkuukriteerit Tapion harvennusmallit E

11. puulaji = kuusi tai mänty Metsikön valtapituuden kasvu-%:n ennustus Metsikön pohjapinta-alan kasvu-%:n ennustus Vuokila & Väliaho 1980 Vuokila & Väliaho 1980 Metsikön ppa:n ja valtapituuden päivitys Vuokila & Väliaho 1980 Metsikön muotoluvun kehityksen ennustus Metsikön tilavuuden päivitys Vuokila & Väliaho 1980 Kasvumallit: mänty • Vuokila & Väliaho, Metsikön PPA:n kasvu (kuoretta) Muuttujat:Age=Metsikön ikä, BAu=Puuston kuoreton ppa, Hdom=Metsikön valtapituus ja SI100=kasvupaikkaindeksi 100 vuoden iällä Yhtälö: -0.89537+0.0019059*SI100^2+730.26/(Hdom^0.3*BAu^0.4*Age^(0.8+SI100/175))+363780/ (Hdom^0.3*BAu^0.4*Age^(0.8+SI100/175))^3 Mallin antama yksikkö: % (vuotuinen kasvu keskimäärin 5 vuoden jaksolle) Mallin sopivuus:Koko maa, viljellyt havupuumetsiköt, ei nuorille puustoille! • Vuokila & Väliaho, kuoren määrä Muuttujat:Age=Metsikön ikä, BAu=Puuston kuoreton ppa ja Hdom=Metsikön valtapituus Yhtälö:0.67175+0.086641*Hdom-0.013987*Age+0.15393*BAu Mallin antama yksikkö: m2/ha (kuorettomesta ppa:sta ennustettu kuoren määrä) Mallin sopivuus:Koko maa, viljellyt havupuumetsiköt, ei nuorille puustoille! • Vuokila & Väliaho, Metsikön valtapituuden kasvu Muuttujat:Age=Metsikön ikä ja Hdom=Metsikön valtapituus Yhtälö:-0.40006+434.52/(Hdom^0.4*Age^1.1)-124.51/ ((Hdom^0.4*Age^1.1)^2) Mallin antama yksikkö: % (vuotuinen kasvu keskimäärin 5 vuoden jaksolle) Mallin sopivuus:Koko maa, viljellyt havupuumetsiköt, ei nuorille puustoille! • Vuokila & Väliaho, Metsikön muotoluvun kehitys Muuttujat:Age=Metsikön ikä, Hdom=Metsikön valtapituus ja BA=Puuston ppa Yhtälö: e^(0.49372-0.001628*Hdom+4.4746/(Age*BA)) Mallin sopivuus:Koko maa, viljellyt havupuumetsiköt, ei nuorille puustoille! • Metsikön tilavuus V = BA*Hdom*F

12. puulaji = kuusi tai mänty Metsikön valtapituuden kasvu-%:n ennustus Metsikön pohjapinta-alan kasvu-%:n ennustus Vuokila & Väliaho 1980 Vuokila & Väliaho 1980 Metsikön ppa:n ja valtapituuden päivitys Vuokila & Väliaho 1980 Metsikön muotoluvun kehityksen ennustus Metsikön tilavuuden päivitys Vuokila & Väliaho 1980 Kasvumallit: kuusi • Vuokila & Väliaho, Metsikön PPA:n kasvu (kuoretta) Muuttujat:Age=Metsikön ikä, BAu=Puuston kuoreton ppa ja Hdom=Metsikön valtapituus Yhtälö: -0.099776+3256.7/(Hdom^0.5*BAu^0.6*Age^0.9-31736/(Hdom^0.5*BAu^0.6*Age^0.9)^2 Mallin antama yksikkö: % (vuotuinen kasvu keskimäärin 5 vuoden jaksolle) Mallin sopivuus:Etelä-Suomi, viljellyt havupuumetsiköt, ei nuorille puustoille! • Vuokila & Väliaho, Kuoren määrä Muuttujat: BAu=Puuston kuoreton ppa ja Hdom=Metsikön valtapituus Yhtälö: 10^(0.080806+0.62909*log(BAu)-0.30883*log(Hdom)) Mallin antama yksikkö: m2/ha (kuorettomesta ppa:sta ennustettu kuoren määrä) Mallin sopivuus:Etelä-Suomi, viljellyt havupuumetsiköt, ei nuorille puustoille! • Vuokila & Väliaho, Metsikön valtapituuden kasvu Muuttujat:Age=Metsikön ikä ja Hdom=Metsikön valtapituus Yhtälö:-0.41018+616.40/(Hdom^0.55*Age^1.05)-3592.9/(Hdom^0.55*Age^1.05)^2 Mallin antama yksikkö: % (vuotuinen kasvu keskimäärin 5 vuoden jaksolle) Mallin sopivuus:Etelä-Suomi, viljellyt havupuumetsiköt, ei nuorille puustoille! • Vuokila & Väliaho, Metsikön muotoluvun kehitys Muuttujat:Age=Metsikön ikä, Hdom=Metsikön valtapituus ja BA=Puuston ppa Yhtälö: e^(-0.042807*ln(BA)-0.049259*ln(N)-0.087706*ln(SI100)) Mallin sopivuus:Etelä-Suomi, viljellyt havupuumetsiköt, ei nuorille puustoille! • Metsikön tilavuus V = BA*Hdom*F

13. puulaji = koivu tai muu lehtipuu Metsikön pohjapinta-alan kasvu-%:n ennustus Metsikön tilavuuden kasvu-%:n ennustus Mielikäinen 1985 Mielikäinen 1985 Metsikön valtapituuden kasvu-%:n ennustus Saramäki 1985 Oikarinen 1983 Kasvumallit: rauduskoivu • Mielikäinen, Metsikön PPA:n kasvu Muuttujat:A=Metsikön rinnankorkeusikä, BA=Puuston ppa ja BA%b=Koivun osuus metsikön ppa:sta Yhtälö: e^(6.816-0.8409*LN(A)-0.3634*LN(BA)-0.3331*ln(BA%b)) Mallin antama yksikkö: % (vuotuinen kasvu keskimäärin 5 vuoden jaksolle) Mallin sopivuus:Etelä-Suomi, kivennäismaiden metsiköt • Mielikäinen, Metsikön tilavuuden kasvu Muuttujat:A=Metsikön rinnankorkeusikä, V=Puuston tilavuus ja BA%b=Koivun osuus metsikön ppa:sta Yhtälö: e^(7.267-0.9317*ln(A)-0.2324*ln(V)-0.2354*ln(BA%b)) Mallin antama yksikkö: % (vuotuinen kasvu keskimäärin 5 vuoden jaksolle) Mallin sopivuus:Etelä-Suomi, kivennäismaiden metsiköt • Oikarinen, Metsikön valtapituuden kasvu Muuttujat:A=Metsikön rinnankorkeusikä, V=Puuston tilavuus ja BA%b=Koivun osuus metsikön ppa:sta Yhtälö:-1.103+3177.4/(Age+4.5)^1.5+802.8/(Hdom^1.8)-3.99*((Hdom+34.7)/Age)^1.2 Mallin antama yksikkö: % (5 vuoden jaksolle!) Mallin sopivuus:Etelä-Suomi, istutetut metsiköt

14. puulaji = koivu tai muu lehtipuu Metsikön pohjapinta-alan kasvu-%:n ennustus Metsikön tilavuuden kasvu-%:n ennustus Mielikäinen 1985 Mielikäinen 1985 Metsikön valtapituuden kasvu-%:n ennustus Saramäki 1985 Oikarinen 1983 Kasvumallit: hieskoivu • Mielikäinen, Metsikön PPA:n kasvu Muuttujat:A=Metsikön rinnankorkeusikä, BA=Puuston ppa ja BA%b=Koivun osuus metsikön ppa:sta Yhtälö: e^(6.071-1.0491*LN(A)-0.3182*LN(BA)) Mallin antama yksikkö: % (vuotuinen kasvu keskimäärin 5 vuoden jaksolle) Mallin sopivuus:Etelä-Suomi, kivennäismaiden metsiköt • Mielikäinen, Metsikön tilavuuden kasvu Muuttujat:A=Metsikön rinnankorkeusikä, V=Puuston tilavuus ja SI50=kasvupaikkaindeksi 50 vuoden iällä Yhtälö: e^(3.601-0.8436*ln(A)-0.2606*ln(V)+0.7597*ln(SI50)) Mallin antama yksikkö: % (vuotuinen kasvu keskimäärin 5 vuoden jaksolle) Mallin sopivuus:Etelä-Suomi, kivennäismaiden metsiköt • Saramäki, Metsikön valtapituuden kasvu Muuttujat:Age=Metsikön ikä ja Hdom=valtapituus Yhtälö:3.04105+0.11580*(100-Age)+1.11130*((26-Hdom)/10)^5-2.01025*((26-Hdom)/10)^3 Mallin antama yksikkö: % (5 vuoden jaksolle!) Mallin sopivuus: Kainuu ja Pohjanmaa, ojitettujen turvemaiden metsiköt

15. Läpimittajakauman parametrien ennustaminen - Weibull Jakaumamallit, Weibull parametrien ennustaminen Mykkänen 1986 Siipilehto 1999 Kilkki 1989 Kuvauspuiden läpimittojen ennustaminen kertymäfunktion avulla Kuvauspuiden pituuksien ennustaminen Veltheim 1987 • Mänty, Mykkänen 1986 Muuttujat:DgM=keskiläpimitta ja BA=pohjapinta-ala, lisäksi parametrejä: a, b ja c Yhtälöt: ln(a) = -1.306454+1.154433*ln(DgM) b = (DgM-a)/((-ln(0.5))^(1/c)) ln(c) = 0.647888+0.025530*DgM-0.005558*BA Kertymäfunktio: F(x) = 1-exp(-((x-a)/b)^c) Mallin sopivuus:Koko maa, poislukien Lapin ja Koillis-Suomen metsälaitakunnat • Kuusi, Kilkki 1989 Muuttujat:DgM=keskiläpimitta ja BA=pohjapinta-ala, lisäksi parametrejä: a, b ja c Yhtälöt: a = 0.001389+0.517444*DgM ln(b) = -0.346223+0.934993*ln(DgM)-0.000925*BA c = (ln(-ln(0.5)))/(ln((DgM-a)/b)) Kertymäfunktio: F(x) = 1-exp(-((x-a)/b)^c) Mallin sopivuus:E- ja K-Suomi (laadinta-aineiston mukaan) • Koivu, Siipilehto 1999 Muuttujat:DgM=keskiläpimitta, A=metsikön rinnankorkeusikä, lisäksi parametrejä: b ja c Yhtälöt: b =DgM/(-ln(0.5))^(1/c) c = 3.7062+0.08632*DgM+0.02185*A Todennäköisyysjakauma: F(x) = c/b*(x/b)^(c-1)*exp(-(x/b)^c) Mallin sopivuus: E- ja I-Suomi, kivennäismaat (laadinta-aineiston mukaan)

16. Jakaumamallit, Weibull läpimitan ja pituuden ennustaminen Läpimitat kertymäfunktion avulla • Esim. kuusi, Kilkki 1989 Pituudet jakaumalla lasketuille puille • Pituusmallit: Veltheim 1987, esim. kuusi, kivennäismaa, laaja Muuttujat: (jatkuvat) d=rinnankorkeusläpimitta, DgM=keskiläpimitta, Age=metsikön ikä, TS=lämpösumma, BA=metsikön pohjapinta-ala ja ALT=metsikön korkeus merenpinnan yläpuolella (10 m) (dummyt) SC1=lehto, SC2=lehtomainen kangas, SC3=tuore kangas, SC4=kuivahko kangas, SC5=kuiva kangas, SC6=karukkokangas sekä SC7=kalliomaat ja hietikot Yhtälö: ln(h-1,3)= 3.28747-27.8738/(d+5)+19.6503/(d+5)^2+0.000596058*Age+ 0.00758229*BA-0.145859*(d/DgM)+0.0039764*(TS/10)-0.00200392*ALT-0.013007*(SC1,SC2)-0.0544321*(SC4-SC7) Mallin antama yksikkö: m Mallin sopivuus: Koko maa lukuun ottamatta Koillis-Suomea ja Lappia Muiden puulajien ja turvemaiden malleissa lisäksi dummyt: PEATd=turvekangas ja Y1-Y4=ravinteisuusluokat turvemailla, Huikari (1952, 1974)

17. Apteeraus Laasasenaho, 1982 Jussin pölkyttäjä Apteeraus • Läpimittojen laskeminen rungon eri korkeuksille Laasasenahon (1982) runkokäyrillä  sovitetaan runkoon splini-käyrä • Jussin pölkyttäjä: • puun kokonaistilavuus lasketaan splini-käyrällä • lasketaan tukin päättymiskorkeus tukin minimilatvaläpimitalla tukin tilavuus • lasketaan kuidun päättymiskorkeus kuidun minimilatvaläpimitalla kuidun tilavuus • tukin ja kuidun minimipituusrajoitteet otetaan huomioon • katkonnan rajoituksia ei yksinkertaisuuden vuoksi huomioida tukin päättymiskorkeus kuidun päättymiskorkeus latva kuitua tukkia

18. Harvennus- ja avohakkuukriteerit K K E Ylittää harvennuskriteerit Ylittää avohakkuukriteerit Tapion harvennusmallit E • Harvennustarpeen määritys Tapion mallien mukaan • Avohakkuukriteerit keskiläpimitaan ja ikään perustuen (E-Suomi) Puusto suositellaan harvennettavaksi Kasvamaan jäävä puusto harvennuksen jälkeen keskimäärin

19. Harvennus simulaattorissa • Kun metsikön pohjapinta-ala ylittää harvennusrajan, metsikköä harvennetaan niin paljon, että saavutetaan jäävän puuston ppa:ssa suosituksen alaraja • Kuitenkaan puuston ppa:sta ei koskaan poisteta yli 30 % • Harvennus on toteutettu puhtaana alaharvennuksena eli poistetaan pienimmät läpimittaluokat kaikilta puulajeilta (siis ajourien avauksen vaikutusta suurempien läpimittaluokkien kohdalla ei tässä yksinkertaisuuden vuoksi ole huomioitu) • Harvennuksen jälkeinen puuston minimiläpimitta säilyy seuraavaan harvennukseen Ongelmia: • Keskiläpimitan päivitys harvennuksen jälkeen • Runkoluku harvennuksen jälkeen, Vuokilan & Väliahon runkoluvun poistomallit  Tapion harvennusmallit Poistettavat läpimittaluokat

20. Simulointituloksia id V Vtukki Vkuitu PPA DgM Ikä kasvatus 1.0 7.4 0.0 0.0 2.0 1.8 6.0 kasvatus 1.0 13.6 0.0 0.0 3.7 3.2 11.0 kasvatus 1.0 19.8 0.0 0.0 5.4 4.7 16.0 kasvatus 1.0 26.0 0.0 0.0 7.1 6.1 21.0 kasvatus 1.0 7.1 0.0 2.6 2.2 7.1 26.0 kasvatus 2.0 170.5 23.3 126.4 25.8 12.0 38.0 kasvatus 2.0 232.1 46.1 167.1 36.7 13.0 43.0 kasvatus 2.0 307.1 73.0 216.2 44.5 14.0 48.0 kasvatus 2.0 391.8 111.3 263.1 52.1 15.0 53.0 kasvatus 2.0 484.0 163.7 302.8 59.7 16.0 58.0 kasvatus 2.0 582.1 231.0 333.4 67.1 17.0 63.0 harv, puusto 2.0 451.8 323.2 122.6 harv, poistuma 2.0 233.1 23.8 198.6 kasvatus 3.0 181.7 155.8 24.1 36.8 27.0 70.0 avohakkuu 3.0 205.0 183.9 16.3 kasvatus 3.0 4.9 0.0 0.0 1.5 1.6 6.0 kasvatus 3.0 9.0 0.0 0.0 2.8 2.9 11.0 kasvatus 3.0 13.1 0.0 0.0 4.1 4.3 16.0 Kasvatus 3.0 17.2 0.0 0.0 5.4 5.6 21.0 kasvatus 3.0 44.0 0.0 4.7 12.1 6.6 26.0

21. Metsikkösimulaattorin ongelmia • Puuttuvat lähtötiedot (valtapituus, runkoluku ja kuoreton pohjapinta-ala) estimoitava runkolukujakaumasta  estimoidaan keskiläpimitasta, ppa:sta ja iästä  Käytettävien runkolukujakaumamallien avulla lasketut tunnukset eroavat huomattavasti metsikkömallien tuloksista (tilavuus, keskiläpimitta)  Virheet estimoiduissa lähtötiedoissa kertautuvat koko simulointiperiodin yli • Keskiläpimitan kasvulle ei metsikkötason mallia  uudistusajankohdan määrittäminen, runkolukujakaumien muodostaminen • Taimikon kasvumallien puuttuminen metsikkötasolta • Simulaattorilla ei pysty kasvattamaan inventoituja taimikkoja nuoreksi metsäksi • uudistuksen jälkeen mahdollisia puulajeja ainoastaan mänty ja kuusi, koska koivulle ei löytynyt taimikon kasvatuksessa tarvittavia lähtöarvoja • Metsikkömallit yhden puulajin metsiköille  Ongelmia erityisesti pienillä puusto-osuuksilla • Harvennus  Keskiläpimitan päivitys harvennuksen jälkeen  Runkoluku harvennuksen jälkeen, Vuokilan & Väliahon runkoluvun poistomallit  Tapion harvennusmallit • Kattaa toistaiseksi E-Suomen kivennäismaat

22. Malliketjuun tulossa… • Tehoisan lämpötilan summa –pintamalli • Korkeus merenpinnasta –pintamalli • Apteeraus, dynaaminen optimointi • Puutason kasvumallit

23. Tehoisan lämpötilan summa • Aineisto Ilmatieteen laitokselta • Pitkän ajan keskiarvo (30 v.) • Tiheys 10 x 10 km • Pisteistö laskettu Ojansuu & • Hentonen, 1983 julkaistulla • mallilla • MELA –mallien muuttujana • Mallissa huomioitu • Korkeus merenpinnasta • Merisyys • Järvisyys

24. Korkeus merenpinnasta • 1000 m tarkkuus • Ilmainen Näiden pintojen avulla sekä korkeus merenpinnasta että tehoisan lämpötilan summa saadaan suoraan sijaintitiedosta! - Käyttö vaatii siis sijaintitiedon jokaiselta koealalta

25. Apteeraus • Kaikki mahdolliset katkontavaihtoehdot luetellaan esim. 10 cm:n välein • Lasketaan kullekin katkontavaihtoehdolle arvo • Valitaan parhaimman arvon tuottava vaihtoehto • Katkonnan optimoinnin perusedellytyksenä on, että puutavaralajien keskinäinen haluttavuus- tai arvosuhteet voidaan muotoilla matemaattisesti  hintamatriisi, tavoitepainotusmatriisi • Runkokäyrä on estimoitava ennen apteerausta  etäisyys tyveltä, lpm ja tilavuus • Runkokäyrän tieto + hintamatriisi  arvo

26. 1 0 2 6 5 4 3 7 8 9 10 • Apteerauksessa käytetään Näsbergin väitöskirjassa 1985: ”Mathematical programming models for optimal log bucking” esiteltyä dynaamisen optimoinnin menetelmää • Haetaan pisin (arvokkain) reitti tyvestä latvaan käymällä läpi mahdolliset katkontayhdistelmät • Menetelmä on käytössä lähes kaikilla hakkuukonevalmistajilla • Katkontavaihtoehtojen määrä kasvaa eksponentiaalisesti, kun puun pituus ja tehtävien tukin pituuksien (esim. 34-55 dm -> 31-66 dm, 3 dm:n välein) lukumäärä kasvavat • Kuinka monta puuta koealaa kohti on apteerattava, jotta tulos on riittävän • luotettava ja kulunut aika siedettävä?

27. Katkontavaihtoehtojen määrän kasvu Metsäolosuhteissa monitoimikoneella tehtävässä katkonnassa saavutettava arvo puun teoreettisesta arvosta

28. Simulaattorin malliketjut puutason kasvumallit Puu- ja metsikkötiedot hetkellä i Harvennusmallit Puiden syntyminen, sisäänkasvu Puun elossapysymismallit (kilpailusta johtuva kuolleisuus, vanhenemisesta johtuva kuolleisuus) p1(elossa) E K kasvualustana turvemaa Suht. tiheystunnusten laskenta Puun h ennustus hetkellä i Kasvupaikkaind. ennustus Puun ppa kasvun ennustus Pituusmallin muuttujien päivitys Puun latvussuhteen ennustus Valtapuiden pituus- kasvun ennustus Puun läpimitan päivitys Puun pituuden ennustus hetkellä i+j Puun ppa kasvun ennustus Puun pituus- kasvun laskenta Puun pituuskasvun ennustus Läpimitan päivitys Pituuden päivitys Pituuden päivitys Koealan runkoluvun päivitys N =  Nip(elossa)i Puun elossapysymistodennäköi- syyden skaalaus p(elossa)i = MNp1(elossa)i Suurimman sallittavan runkoluvaun ennustaminen Nmax Skaalausparametrin laskenta MN = f(N, Nmax) E N<Nmax K Apteeraus Puu- ja metsikkötiedot hetkellä i+j K Laasasenaho, 1982 Näsberg 1985 E Uudet puu- ja metsikkötiedot hetkellä i+j Ylittää harvennuskriteerit K Ylittää avohakkuukriteerit E

29. Kehitysmietteitäeli kuinka malliketjuista tehdään suunnittelujärjestelmä? Tietokantasovellus, joka yhdistää datan, mallit, simuloinnin ja optimoinnin suunnittelujärjestelmäksi, koostuen: "Universaalista" tietomallista • tietosisältö vapaasti muutettavissa tietomallia muuttamatta (uudet muuttujat, uudet mittaustavat) • voi sisältää hierarkista tietoa • aikaulottuvuus • spatiaalisen tiedon ja sen muutosten hallinta • valmis toteutus Oracle-kantana olemassa Laskentamalleista • C:llä toteutetut DLL-kirjastot Laskentaketjuista • Laskentamallien ketjutus Oracle-kannassa PL/SQL-proseduureilla Säännöistä • Osana laskentaketjuja ohjaavat simuloinnin kulkua

30. Miksi näin? Tietomalli Oraclella koska: • toteutus on jo olemassa ja se toimii ;-) (plus ne syyt, miksi toteutusalustaksi alun perin valittiin Oracle-kanta) Laskentamallit C:llä DLL-kirjastoina koska: • "universaalein mahdollinen toteutustapa", siirrettävissä sellaisenaan hankkeen osapuolien omiin ohjelmistoprojekteihin Laskentaketjut PL/SQL:llä koska: • Mahdollistaa tietomallin laajentamisen mallilaskenta-osiolla, jolloin mallit ja data voidaan naittaa yhteen jo kannassa => malliketjuille voidaan määritellä haaroja, joiden läpikäyntiä data ohjaa (rajoitteet esimerkiksi maantieteellisen alueen ja lähtötietojen arvoalueen suhteen). • Muutokset tietosisällössä, kuten muuttujat ja muuttujien arvot, välittyvät samalla kertaa niin dataan kuin malleille • Data ja sovelluslogiikka yhdessä samalla palvelimella. Useita mahdollisuuksia toteuttaa käyttöliittymä (perinteinen sovellus, www-sovellus) tai julkaista laskentajärjestelmä esim. web services-palveluna Kustannukset • koko paketti käyttöön sellaisenaan: Oracle Standard Edition One (5 käyttäjää) 760 € + kannan ylläpidon kustannukset (yliopistolla Oraclen kampuslisenssi)