Eesti põllumajandus on läbinud mitu suurt struktuurilist muutust. Kui 1919. aasta maareformi eesmärk oli luua väikemaaomand, siis 1944–1947. a maareformi käigus kujundati taas maasuhted ümber ning algas põllumajanduse kollektiviseerimine (Virma, 2004). Põllumajanduse ja tootmise koondumisega aastail 1950–1990 vähenes põllumajandusliku maa pindala 1 miljoni hektari võrra 1,5 miljoni hektarini ja suurenes metsa pindala 900 000 hektari võrra 1,9 miljoni hektarini (Virma, 2004).
Järgmine suurem muutus Eesti põllumajanduslikus maakasutuses algas 90-ndate alguses, kui Nõukogude Liit lagunes ning algas maade tagastamine ja erastamine. Maareformi käigus tagastati natsionaliseeritud maa õigusjärgsetele omanikele või nende õigusjärglastele, kuid paljud neist ei olnud põllumajandusega seotud ning neil puudusid oskused ja vahendid, et tegeleda põllumajandusega pärast kolhooside ja sovhooside lagunemist. Hinnanguliselt oli 1993. aastaks kasutusest väljas 20–30% haritavast maast (Peterson & Aunap, 1998). Teine suurem muutus põllumajanduslikus maakasutuses toimus 2000-ndate alguses, kui Eesti liitus Euroopa Liiduga. Selle liitumise järel avanes Eesti põllumeestel võimalus osa saada põllumajandustoetustest Euroopa Liidu ühise põllumajanduspoliitika raames. Toetuste eesmärk on tõsta põllumajanduslikku tootlikkust tehnilise progressi teel, samas jättes tarbijahinnad mõistlikuks ja tagada põllumajandustootjate rahuldav elatustase (Massot, 2019). Samal ajal tuli Eesti põllumajandusel konkureerida kinnisvaraja infrastruktuuriarendustega põllumajandusmaadel. Kinnisvaraarenduse tulemusena võib väheneda põllumaa kompaktsus, mis võib mõjutada selle edaspidist kasutamist (Veeroja
Maakasutuse muutus üldiselt ja eelkõige põllumajandusliku maa mahajätmine on keerulised ruumilised protsessid (Levers
Eestis on suur osa haritavast maast praeguseks koondunud suurtootjate kätte (Rasva, 2017). See võib kaasa tuua väiksemate, korrapäratu kuju ja kehva ligipääsetavusega maatükkide põllumajanduslikust kasutusest väljajätmise ja ka nende võsastumise. Kuid juba võsastunud maa muutmine tagasi põllumaaks on ressursimahukas protsess (Larsson & Nilsson, 2005) ja seda võib mõjutada aeg, kui kaua põld on olnud maha jäetud või kui palju on sellel puittaimestikku kasvanud (Alcantara
Uurimistöö eesmärk on hinnata põllumassiivide mulla viljakuse, ruumiliste omaduste ja asukoha võimalikku mõju haritava maa mahajätmisele. Hüpotees on, et mida väiksema viljakusega, halvemate ruumiliste omadustega ja asukohaga on põllumassiiv, seda suurem on tõenäosus, et põldudel esineb võsastunud alasid.
Uurimistöö eesmärgi täitmiseks analüüsiti seoseid haritava maa massiivide võsastumise ulatuse ja nende massiivide omaduste vahel. Massiivide omaduste iseloomustamiseks kasutati järgmisi näitajaid – põllumassiivi pindala; põllumassiivi kaalutud keskmine boniteet; põllumassiivi kompaktsus; põllumassiivi pinna keskmine konarlikkus (pinna ebakorrapärasuse aste, mis iseloomustab põllu mikroreljeefi); maaparandusega ala osatähtsus põllumassiivi pindalast; kaugus Tartust; kaugus lähimast asulast (alev, linn); kaugus lähimast riigiteest; kaugus lähimast naaberpõllumassiivist.
Uurimistöö tehti Tartu maakonna näitel ja haritava maa massiivide määramiseks kasutati Eesti Topograafilise Andmekogu (edaspidi ETAK) andmeid. Võsastunud alade väljaselgitamiseks kasutati Maa-ameti taimkatte kõrgusmudelit. Lisaks kasutati uurimistöös Maa-ameti asustusüksuste kaarti, mullastiku kaarti ja maaparandussüsteemide piiride kaarti.
Uuringu alaks on Tartu maakond, milles on haritava maa osakaal üks Eesti suurimaid. Eesti keskmine haritava maa osakaal on ca 25%. Tartu maakonnas on vastav näitaja ca 32%. Tartu maakonna pindala oli 2017. a seisuga 299 301 ha. Haritavat maad oli kokku 95 428 hektarit. Uuringust jäi välja 1886hektarine ala maakonna põhjaosas (ligikaudu 0,6% kogu maakonna pindalast) kuna selle ala kohta puudusid aeropildistamise ja laserskaneerimise andmed 2017. aasta seisuga.
Tartu maakonnas elas 2017. aastal 145 550 inimest (Eesti Statistika Andmebaas, 2017). Maakonnas oli 2017. aasta aprilli seisuga kolm linna (Tartu, Elva ja Kallaste) ning 19 valda (Statistikaamet, 2017). 2017. aastal oli põllukultuuride kasvupind kokku 76 321 ha, millest 52% moodustas teravili, 18% mitmeaastased söödakultuurid, 13% kaunviljad ja 12% tehnilised kultuurid (Maa-amet, 2018a).
Esimeses etapis (joonis 1) koostati uuritavate põllumassiivide (edaspidi: põllud) digitaalkaart. Teises etapis määrati laserskaneerimise andmetest põldudel olevad võsastunud alad. Selle etapi tulemusena leiti iga põllu kohta võsastunud alade osakaal protsentides. Kolmandas etapis toimus põllumassiivide ruumiliste omaduste (suurus, kuju jm) iseloomustamine. Neljandas etapis uuriti statistiliste meetoditega seoseid põldude ruumiliste omaduste ja põldudel olevate võsastunud alade osatähtsuse vahel.
Põllumaa kasutuses toimuvate muudatuste väljaselgitamiseks moodustati põllumaa kontuurid (põllumassiivid) 2011. aasta seisuga. Selleks kasutati ETAK-i 2011. aasta haritava maa kaardikihti, millest eraldati põllumaa kontuurid, välja jäid aiandusliku maa kontuurid, kuna nendel maatükkidel võib esineda viljapuid (Topograafilised andmed, 2014; § 27 lg 2). Välja jäeti ka linnades ja alevikes olevad alad (I etapp, kaart 1, joonis 1).
Joonobjektide eraldamiseks põllumaa kontuuridest moodustati joonobjektidena kaardil kujutatud teede, vooluveekogude ja puuderidade ümber puhvertsoonid (I etapp, kaart 2, joonis 1). Pärast joonobjektide alla jäävate puhvertsoonide väljalõikamist tekkisid kildpolügoonid. Need on näiteks ribad teede ja kraavide vahel. Selliste ribade elimineerimiseks moodustati põllukontuuridele neljameetrise raadiusega negatiivsed puhvrid. Järgnevalt moodustati negatiivsete puhvertsoonide ümber puhvertsoonid raadiusega neli meetrit. Selle tulemusena saadud põldudel (I etapp, kaart 3, joonis 1) oli üldjoontes nende esialgne pindala ja kuju, kuid puudusid kitsad ribad, mis tegelikkuses ei eksisteeri. Selle tulemusena vähenes kõigi uuritud põldude kogupindala uuritaval alal 0,07% ja keskmiselt vähenes ühe põllu pindala 0,24%. Tuleb arvestada, et pindala vähenemine toimus just nendel põldudel, kus kadusid ära eelnimetatud kaardil olevad ribad, mida tegelikkuses ei eksisteeri. Ligikaudu pooltel uuritud põldudest oli pindala vähenemine alla 0,1%.
Allesjäänud põldude hulgast eemaldati põllud, mille pind oli alla 0,3 ha. Sellise suurusepiirangu aluseks on Põllumajanduse Registrite ja Informatsiooni Ameti (PRIA) poolt kasutatav minimaalne põllu pind, millele saab toetust taotleda (Toetused, 2015). Selle tulemusena jäi edaspidisesse töösse 6604 põldu kogupindalaga 84 570 hektarit. PRIA põllumassiivide kaarti antud uurimistöö raames kasutada ei saa, sest sellel kaardil on võsastunud alad juba välja jäetud ja seega ei kajasta kaart maakasutuses toimunud muutusi. Lisaks sellele on põlde, mis ei kajastu PRIA põllumassiivide kaardil, kuid 2011. aastal olid nad ETAK-i andmetel põllud.
Algandmeteks olid Maa-ameti taimkatte kõrgusmudeli (CHM) andmed GeoTIFF vormingus, mis on koostatud 2017. aasta suvel toimunud aerolaserskaneerimise andmetest (II etapp, kaart 1, joonis 1). Piksli suurus maapinnal on neli meetrit. Kokku oli uurimisala kohta 47 CHM faili, igaüks ulatusega 10×10 kilomeetrit. Mudeli piksli väärtuse arvutamisel on kasutatud 90 protsentiili väärtust. Iga piksli sisse arvutatakse LiDAR punktidest kõrgusjaotus. Kõrgusjaotusest võetakse 90% väärtus, mis omistatakse piksli väärtuseks ning mis näitab taimestiku kõrgust selle piksli sees. (Maa-amet, 2018b)
Kõik eelnimetatud GeoTIFF failid ühendati ArcGIS keskkonnas korraldusega
Ortofotode ja laserskaneerimise andmete esmane visuaalne võrdlemine tõi välja elektriliinidega, eriti kõrgepingeliinidega seotud probleemi. Suurte liinide korral tuvastatakse süstemaatiliselt traate kui maapinnast kõrgemaid objekte (joonis 2).
Elektriliinidega seotud probleem on eriti märgatav pingega 110 ja 330 kV kõrgepingeliinide korral. Suurte liinide korral, kus traatide vahe on suur, on märgatav, et iga traat moodustab omaette pikslite rea. Probleemi lahendamiseks leiti ruumilise päringu abil elektriliinide mõjutsoonis olevad niinimetatud valetaimkatte alad ja need punktid eemaldati edasisest töötlusest. Elektriliinide asukohad määrati ETAKi andmete alusel (seisuga 1.07.2018), arvestati ainult liinidega, mille nimipinge oli vähemalt 15 kV. Mõjutsoonide ulatused liinide pingest lähtudes on vastavalt 6 m 15–20 kV, 8 m 35 kV, 10 m 110 kV ja 15 m 330 kV.
Kokku jäeti seoses elektriliinidega edaspidisest andmetöötlusest välja 17 483 kõrguspunkti. Lisaks eemaldati käsitsi valiku alusel 371 punkti. Probleem oli selles, et Tartu juures on ETAKi andmetes üks 330 kV liinilõik puudu.
Selleks, et hinnata laserskaneerimisega saadud andmete kasutamise usaldusväärsust võsa tuvastamiseks põldudel, võrreldi laserskaneerimisega saadud võsastunud alade osatähtsust põldudel ja ortofotodelt visuaalselt määratud võsastunud alade osatähtsust. Võrdlus viidi läbi kolme kaardilehe (54864; 54673 ja 54534) ulatuses. Nimetatud kaardilehtede ulatuses valiti välja kõik põllud, mis olid tervikuna vastavatel kaardilehtedel. Kasutades 2017. aastal toimunud aeropildistamise andmeid, digitaliseeriti põldude piires võsastunud alad. Seejuures kasutati tavalisi RGB (
Erinevate meetoditega leitud võsastunud alade osatähtsuse omavaheline seos (joonis 3) oli lineaarne ning väga tugev (
Seega näitab seos, et laserskaneerimise teel on võimalik tuvastada põldudel võsastunud alasid. Enamikul uuritud põldudest on võsaga kaetud alade osatähtsus alla 20% põllu pinnast. Olulist mõju avaldavad hinnangutele põldude servades olevad vaatlused, mida võivad mõjutada kontrollandmestiku ja Lidari andmestiku erinev resolutsioon (25 cm
Tuginedes eelnevale uurimustööle Filho põllu pindala; põllu kuju iseloomustav kompaktsuse koefitsient; mulla keskmine boniteet; maaparandussüsteemidega maa osatähtsus põllul; põllu kaugus Tartu linnast kui maa-konna keskusest; põllu kaugus lähimast asulast; põllu kaugus lähimast riigiteest; põllu kaugus lähima naaberpõlluni; põllu konarlikkuse indeks.
Põllu kuju iseloomustav kompaktsuse koefitsient (
Keskmine mulla boniteet (
Põldudel oleva parandatud maa (maaparandussüsteemidega maa) osatähtsuse määramise aluseks oli maaparandussüsteemide piiride kaart, mida lõigati põldude piiride kaardiga. Tekkinud polügoonide pindade alusel arvutati ArcGIS-s päringuga iga põllu jaoks maaparandussüsteemide all olev pind (Smaap). Põldudel oleva parandatud maa osatähtsus (
Neli näitajat (põllu kaugus Tartust, põllu kaugus lähimast asulast, põllu kaugus lähimast riigiteest ja põllu kaugus lähima naaberpõlluni) iseloomustasid põldude kaugusi teatud objektidest. Kaugused leiti ArcGISi vastava korraldusega
Maapinna konarlikkuse indeks arvutati põldudele Quantum GISi abil, kasutades funktsiooni
Põldude pindalaline varieeruvus on suhteliselt suur, mida näitab ka standardhälve (tabel 1). Kuna Eestis haritakse ja kasutatakse põldusid pigem looduslikke piire kui katastripiiri järgides, siis pole nende kuju kõige kompaktsem. Tartumaa muldade viljakus on hea, üle Eesti keskmise, mis on 43 hindepunkti (Eesti mullastik, 2011). Lisaks viljakale mullale on ligikaudu pooled põllud kaetud maaparandussüsteemidega. Põldude keskmine kaugus Tartust on 17,7 km. Eesti on kaetud tiheda teedevõrguga, see pärast on ka keskmine kaugus riigiteest üsna väike – 490 m (tabel 1). Põllud paiknevad üksteisega lähestikku, keskmine kaugus naaberpõlluni on vaid 17 m. Samas on põlde, mis asuvad lähimast naabrist enam kui kahe kilomeetri kaugusel. Keskmine konarlikkuse indeks jääb alla ühe, mis näitab, et tegemist on tasase maa-alaga valitud pikslisuuruse juures.
Uuritud põldude ruumilisi omadusi iseloomustavate näitajate kirjeldav statistika (vaatluste arv oli 6604).
Põlde iseloomustavad näitajad / | Keskmine / | Mediaan / | Miinimum / | Maksimum / | Standardhälve / |
---|---|---|---|---|---|
Pindala (ha) / | 12,8 | 3,9 | 0,3 | 239,1 | 22,3 |
Kompaktsus / | 1,4 | 1,3 | 0,9 | 6,8 | 0,4 |
Mulla boniteet / | 44,5 | 45,0 | 20,1 | 64,0 | 5,7 |
Parandatud maa osatähtsus (%) / | 50,2 | 60,7 | 0,0 | 100,0 | 47,4 |
Kaugus Tartust (km) / | 17,7 | 16,7 | 0,0 | 42,5 | 9,5 |
Kaugus lähimast asulast (km) / | 4,2 | 3,5 | 0,0 | 15,7 | 3,2 |
Kaugus lähima riigiteeni (km) / | 0,5 | 0,2 | 0,0 | 5,3 | 0,7 |
Kaugus lähima naaberpõlluni (m) / | 17,0 | 6,0 | 0,0 | 2370,0 | 62,1 |
Põldude konarlikkus / | 0,9 | 0,7 | 0,1 | 3,9 | 0,53 |
Põldude mulla viljakuse, ruumiliste omaduste ja asukoha ning põldudel olevate võsastunud alade osatähtsuse vaheliste seoste uurimiseks kasutati kahte võtet. Esmalt jagati põllud kahte gruppi võsaga alade osatähtsuse järgi põldudel. Esimese grupi moodustasid põllud, kus võsaga alasid oli kuni viis protsenti (3980 põldu) ja neid põlde käsitleti kui võsata põlde. Võttes arvesse võsastumise määramise täpsust ja ebaselgeid alasid põldude servades, jäeti võsastumise alampiiriks viis protsenti. Teise grupi moodustasid põllud, kus võsaga alade osatähtsus oli üle viie protsendi (2624 põldu) ja neid loeti võsastunud põldudeks.
Seejärel leiti gruppidele põldude mulla viljakust, ruumilisi omadusi ja asukohta iseloomustavad keskmised näitajad ning hinnati nende näitajate varieeruvust ja erinevuste statistilist olulisust
Lagedate ja võsaga põldude omaduste võrdlemine.
Põlde iseloomustavad näitajad / | Keskmine / | Standardhälve / | ||||||
---|---|---|---|---|---|---|---|---|
I grupp/ | II grupp/ | I grupp/ | II grupp/ | |||||
Pindala (ha) / | 16,39 | 7,37 | 16,39 | 0,00 | 25,03 | 15,94 | 2,47 | 0,00 |
Kompaktsus / | 1,39 | 1,41 | −2,30 | 0,02 | 0,40 | 0,42 | 1,09 | 0,01 |
Mulla boniteet / | 45,50 | 43,10 | 16,64 | 0,00 | 5,34 | 6,03 | 1,27 | 0,00 |
Parandatud maa osatähtsus (%) / | 58 | 38 | 16,69 | 0,00 | 46,35 | 46,66 | 1,01 | 0,71 |
Kaugus Tartust (km) / | 16,70 | 19,30 | −10,81 | 0,00 | 9,47 | 9,40 | 1,01 | 0,69 |
Kaugus lähimast asulast (km) / | 3,80 | 4,70 | −10,97 | 0,00 | 2,98 | 3,44 | 1,34 | 0,00 |
Kaugus lähima riigiteeni (km) / | 0,47 | 0,51 | −2,35 | 0,02 | 0,69 | 0,66 | 1,07 | 0,07 |
Kaugus lähima naaberpõlluni (m) / | 12,80 | 23,30 | −6,77 | 0,00 | 44,74 | 81,20 | 3,29 | 0,00 |
Põldude konarlikkus / | 0,80 | 0,95 | −11,41 | 0,00 | 0,47 | 0,59 | 1,55 | 0,00 |
Teiseks kasutati hüpoteesi (väiksema viljakusega, halvemate ruumiliste omadustega ja asukohaga põldudel on suurem tõenäosus, et nendel esineb võsastunud alasid) kontrollimiseks logistilist regressioonanalüüsi. See meetod võimaldab hinnata erinevate tegurite mõju mingi sündmuse toimumise tõenäosusele ehk teisisõnu: kui suur on tõenäosus, et mingi sündmus toimub. Selles töös oli binaarseks tunnuseks, mille toimumise võimalikku tõenäosust hinnati, võsa esinemine põllul. Nii nagu esimese võtte puhul (põldude grupeerimine kahte gruppi), loeti ka logistilise regressiooni korral põllud võsaga alla viie protsendi võsata põldudeks (sündmust ei toimunud ja binaarse tunnuse väärtus oli null). Kui põldudel oli võsa üle viie protsendi, siis sündmus toimus ja binaarse tunnuse väärtus oli üks.
Logistilise regressiooni mudeli üldkuju on järgmine:
Lagedate ja võsaga põldude omaduste võrdlemise tulemused on esitatud tabelis 2. Valimis oli kokku 6604 põldu, millest 3980 olid lagedad ja 2624 esines võsa. I grupis on näidatud lagedaid põlde iseloomustavad keskmised näitajad ja II grupis vastavalt võsaga põlde iseloomustavad näitajad.
Tabeli 2 andmetest nähtub, et kõigi uuritud tegurite puhul on võsata ja võsaga põlde iseloomustavate näitajate keskmiste väärtuste erinevus statistiliselt oluline (
Tabeli 3 ja joonise 4 andmetest nähtub, et põldude keskmine pindala, mulla viljakuse (boniteet) ja põldudel oleva parandatud maa osatähtsuse erinevus on võsata ja võsaga põldude gruppide vahel kõige suurem. Keskmiselt on võsaga põldude pindala ligikaudu kaks korda väiksem kui võsata põldudel (osa A, joonis 4). Samuti on jooniselt (osa A) näha, et keskmine pindalade varieeruvus on mõlemas põldude suurusgrupis väike. Parandatud maa osatähtsus võsata põldudel oli ligikaudu 1,5 korda suurem kui võsaga põldudel (osa E, joonis 4). Parandatud maa osatähtsus võsaga põldudel oli keskmiselt 38 protsenti ja võsata põldudel oli sama näitaja 58 protsenti. Parandatud maa osatähtsuse varieerumine oli mõlemas põldude grupis samas suurusjärgus. Keskmise mulla viljakuse erinevus (boniteet) võsaga põldude ja võsata põldude gruppide vahel on 2,4 palli ja absoluutarvudes ei ole see väga suur. Võsaga põldude mulla boniteet oli 43,1 hindepunkti, jäädes alla Tartumaa keskmise mulla boniteedile, milleks on 44,5. Võsata põldude boniteet oli pisut üle maakonna keskmise, mis on 45,5 hindepunkti. Samas näitab joonise osa B siiski, et kahe põldude grupi keskmise mulla viljakuse erinevus on statistiliselt oluline.
Logistilise regressiooni tulemused: mudeli parameetrite standardviga, statistiline olulisus (
Põlde iseloomustavad näitajad / | Standardviga / | Šansside suhe / | |
---|---|---|---|
Vabaliige / | 0,256 | 0,012 | 1,888 |
Pindala (ha) / | 0,002 | 0,000 | 0,975 |
Kompaktsus / | 0,078 | 0,000 | 2,260 |
Mulla boniteet / | 0,005 | 0,000 | 0,946 |
Kaugus Tartust (km) / | 0,003 | 0,000 | 1,020 |
Kaugus lähimast asulast (km) / | 0,009 | 0,000 | 1,047 |
Kaugus lähima naaberpõlluni (m) / | 0,001 | 0,001 | 1,002 |
Põldude konarlikkus / | 0,053 | 0,000 | 1,294 |
Parandatud maa osatähtsus (%) / | 0,058 | 0,000 | 0,600 |
Model log likelihood ratio (LL) = 3987.26; AUC = 0.715; Adj.R2 = 0.100; Significance at
Seost põldude asukoha (kaugus erinevatest objektidest) ja põldudel võsa esinemise vahel iseloomustavad joonise 4 osad F, G, H ja I. Võsaga põllud on Tartust ja lähimast asulast keskmiselt kaugemal kui võsata põllud – kaugused Tartust vastavalt 19,3 kilomeetrit ja 16,7 kilomeetrit ning kaugused lähimast asulast vastavalt 4,7 kilomeetrit ja 3,8 kilomeetrit. Põllu kaugus lähima naaberpõlluni oli võsaga põldudel keskmiselt 23,3 meetrit ja võsata põldudel 12,8 meetri. Absoluutarvudes on tegemist väikese erinevusega, aga keskmiste erinevus on siiski ligikaudu kahekordne. Kaugus lähima riigiteeni on võsata põldudel küll väiksem kui võsaga põldudel (osa H, joonis 4), kuid erinevus kahe grupi keskmiste vahel on ainult 0,04 kilomeetrit.
Põldude kuju iseloomustava kompaktsuse koefitsiendi keskmine väärtus võsata põldudel on väiksem kui võsaga põldudel, arvulised väärtused vastavalt 1,39 ja 1,41 (osa C, joonis 4). See tähendab, et keskmiselt on võsata põllud kompaktsemad kui võsaga põllud. Siiski on varieeruvus mõlemas põldude grupis suhteliselt suur ja võsata põldude kompaktsuse koefitsiendi keskmise usalduspiir kattub osaliselt võsaga põldude kompaktsuse koefitsiendi keskmise usalduspiiriga.
Joonis 4 (osa D) näitab, et võsaga põllud olid konarlikumad kui võsata põllud. Täiesti tasase maapinna konarlikkuse indeks oleks null. Võsaga põldude keskmine konarlikkuse indeks oli 0,95 ja võsata põldudel 0,80. Seega on võsaga põldude konarlikkus ligikaudu 16% suurem kui võsata põldudel. Ka oli võsaga põldude keskmine konarlikkuse varieeruvus suurem kui võsata põldudel.
Logistilise regressiooni tulemusel koostatud lõpliku mudeli iseloomustus on toodud tabelis 3. Kasutades samm-sammulist regressiooni, lisati algul mudelisse kõik näitajad, mis iseloomustavad uuritud põlde. Selle tulemusena ilmnes, et põldude kaugus riigiteedest ei ole mudelis statistiliselt oluline (
Tabelis 3 kirjeldatud mudeli kõik argumenttunnused on statistiliselt olulised. Seda näitavad
Mudeli kirjeldusaste on suhteliselt madal (McFadden kohandatud
Uuringu tulemuste põhjal selgus, et põldude võimalikku mahajätmist (võsa kasvamine põldudele) mõjutavad põllu pindala, boniteet, maaparanduse osatähtsus, kaugus Tartust, lähimast asulast, naaberpõllust ja põldude konarlikkus. Põldude keskmine kompaktsus ja keskmine kaugus riigiteedest oli võsaga ja võsata põldude gruppide vahel küll statistiliselt oluline, kuid antud tegurite puhul võib esineda olukord, kus toimuvad mõlemad protsessid –nii võsastumine kui ka aktiivne põllumajandustegevus.
Selle uuringu tulemustes ilmnenud seos põllu pindala ja võsastumise vahel on sarnane Abolina & Luzadis (2015) poolt Lätis korraldatud uuringu tulemustele. Lätis hüljatakse enim põllumassiive pindalaga 5–10 hektarit ning kõige vähem pindalaga üle 20 hektari. Seega on Tartumaa põldudel toimuvad protsessid üsna sarnased Lätiga. Võsata põldude keskmine pindala oli 16,4 ha ja võsaga põldudel 7,4 ha.
Mullaviljakuse ja põllu võsastumise vahelisi seoseid on uurinud mitu teadlast (Benayas
Maasikamäe & Mandel (2015) leidsid Eesti 15 testpiirkonna alusel, et põllumassiivi kompaktsus mõjutab põllumajandusmaade võsastumist. Mida ebakompaktsema kujuga on põllumassiiv, seda enam on sellel võsa. Põllu ebakorrapärane kuju võib mõjutada tootmiseks tehtavaid kulutusi ning seetõttu ka vähendada tulu, mis võib viia põllu mahajätmiseni ja hilisema võsastumiseni (Sklenicka
Eesti on Euroopa mõistes tasane maa ja konarlikkuse näitaja varieeruvus on üsna väike. Mida suurem see indeks on, seda keerulisema reljeefiga on tegemist. Täiesti tasase maa korral oleks see null. Tartu maakonna kontekstis iseloomustab konarlikkuse indeks pigem põllu mikroreljeefi – kas põld on tasane või pigem künklik. Konarlikkuse indeksil on oluline roll mulla erosiooni ja veerežiimi hindamisel (Zhao
Maaparanduse osatähtsus põllumassiivi pindalast pole väga levinud indikaator põldude võsastumist käsitlevates uurimustes. Üks põhjustest võib olla andmete kättesaadavus ja vähesus. Oletus, et enam võsastuvad põllud, kus maaparandus puudub või tema osatähtsus põllu pinnast on väike, leidis käesolevas uurimuses kinnitust. Kuid võib esineda ka vastupidist olukorda, kus kuivendatud ja küntud põllu maha jätmine hoopis soodustavad võsastumast, luues soodsad tingimused kiirekasvuliste puittaimede levikuks (Prishchepov
Heterogeenne maastik on kasulik looduskeskkonna mitmekesisust silmas pidades, kuid põllumajandusliku maakasutuse seisukohast kipuvad üksteisest eraldatud põllud rohkem võsastuma kui lähestikku paiknevad põllud (Müller
Selle uuringu tulemused iseloomustavad haritava maa mahajätmist ja seda mõjutavaid tegureid Tartu maakonnas. Ilma vastavate uuringuteta ei saa väita, et samasugused protsessid toimuvad ka mujal Eestis. Seega oleks vaja teha analoogilised uuringud kogu Eesti kohta või vähemalt Eesti erinevate piirkondade kohta. Edasiste uuringute üks põhiküsimus on ka mahajäetud alade määramise metoodika täiustamine, kuna see ei ole päris selge. Taimkatte kõrgusmudel võimaldab määrata võsa ja muu puittaimestikuga alasid põldudel. Samas on olukordi, kus vahe võsastunud alade vahel on väike ja ortofotode visuaalse hindamise kogemuse järgi otsustades ei kasutata ka neid alasid, mis on üksteise lähedal asuvate võsaga alade vahel. Seega on võimalik, et mitte kasutatava haritava maa pind on suurem, kui on võsaga alade pind nendel põldudel. Kui näiteks 50%-l põllust on võsa, siis võib see tähendada, et pool põldu on endiselt kasutuses. Samas on ka võimalik, et kasutusest on väljas kogu põld, sest võsa paikneb väiksemate aladena kogu põllu ulatuses.