Hariliku kuuse ( (L.) H. Karst.) kändude juurimise tootlikkus juurimisagregaadiga Pallari KH-160 neljal Eesti katsealal

Puitu kui alternatiivset ja taastuvat energiaallikat on järjest enam hakatud väärtustama. Kui minevikus kasutati energia saamiseks peamiselt halupuitu, siis tänapäeval järjest enam hakkpuitu. Eestis on hakkpuidu tarbimine kasvanud viimase 10 aasta jooksul üle kahe korra (Statistikaamet, 2023). Hakkpuitu toodetakse nii tüve-puidust kui ka raidmetest (oksad, ladvad jms), aga ka kraavipervedel ja elektriliini trassidel kasvavast võsast ja muust puitsest biomassist.

Lisaks traditsioonilisele toorainele on hakatud aina rohkem kasutama biokütusena kände, millest on võimalik saada märkimisväärne hulk energiat. Pikaajalise keskmise raiemahu järgi on Eesti lageraie lankide kändude potentsiaalne maht hari liku männi (Pinus sylvestris L.) puhul 308 000 m³ ja hariliku kuuse (Picea abies (L.) H. Karst.). puhul 240 000 m³ aastas (“Forest Energy Atlas,” 2023). Peale selle on kännupuitu ajalooliselt kasutatud tõrva ajamiseks, laevaehituses, kelkude jalastena ja atrade valmistamisel (Walmsley & Godbold, 2010).

20. sajandi alguses katsetati ühe meetodina puude juurimist lõhkeainega, aga peamiselt kasutati käsitsi juurimise tehnikat (Athanassiadis et al., 2011). Industrialiseeritud juurimise alguseks võib pidada 1960. aastaid. Kändude juurimisel kasutati tollal põhiliselt suuri roomiktraktoreid ning juurimisseadmetena leidsid kasutust spetsiaalsed haaratsiga varustatud lõiketerad (Spinelli et al., 2005).

Kännu- ja juurepuidu kasutamise võimalusi kütuse saamise eesmärgil hakati nii Soomes kui ka Rootsis aktiivsemalt uurima 1970-ndatel ja 80-ndatel (Hakkila, 2003a). Tööstuslikku kändude juurimist kütuse saamise eesmärgil alustas Soomes UPM Kymmene 2001. a (Hakkila, 2003a). Juuritavate alade pind hakkas kiiresti suurenema – juba 2006. a. oli see 6000 ha (Laitila, 2006) ja 2010. aastal 20 000 ha (Juntunen, 2011). Aastatel 2005 kuni 2021 oli Soomes toodetud kännupuidu maht vahemikus 0,3–1,2 miljonit m³ aastas, kusjuures suurima tootlikkusega olid aastad 2010–2013 ning sellest alates on juurimise mahud langenud (2021. a oli 288 000 m³) (Finnish Forestry Yearbook, 2023). Soomes on loodud toetused raiesmikelt kändude juurimiseks, kuna see tegevus peaks vähendama juurepessu (Heterobasidion spp.) kahjustuse riski järgmise metsapõlvkonna puudes (Flynn & Kumar, 2005; Hakkila, 2003a). Kändude juurimine on levinud ka Kanadas ja USAs Vaikse ookeani rannikul (Hope, 2007; Thies & Nelson, 1988; Thies & Westlind, 2005) ning Inglismaa idaosas, kus peamiseks eesmärgiks on hoida kontrolli all putukate kahjustused (pms. Hylobius abietis (L.)) ja juurepessu levik (Walmsley & Godbold, 2010).

Aastatega on välja töötatud erinevaid juurimisseadmeid, mis parandavad töö kvaliteeti ja suurendavad efektiivsust. Põhjalik uurimus on koostatud juurimisseadmete Terosa, Väkevä, Xteho tootlikkuse kohta sõltuvalt kännu diameetrist (Palander et al., 2015), kus kännu diameetrist sõltumata näitas paremaid tulemusi Terosa juurimispea. Juurimispea CBI tootlikkust on uuritud Lätis (Lazdinš et al., 2009).

Eestis on kändude juurimise mahud tagasihoidlikud ja bioenergia saamiseks kasutatakse kände väga vähe. Kändude juurimise protsess on energiakulukas (Eriksson et al., 2008). Kändude juurimine vajab suuri alginvesteeringuid, kuna tuleb soetada ekskavaatorile sobiv juurimispea ja hakkimine toimub spetsiaalseid purusteid kasutades. Lisandite sisaldus (liiv, kivid) hakitud materjalis tekitab probleeme kännupuidust toodetud kütuse põletamisel (Vares et al., 2005).

Kändude juurimine on saanud aktuaalseks tänu puiduressursside suurenevale kasutamisele taastuvenergia tootmisel. Üha enam on hakatud otsima lisaks raidmetele alternatiivseid puiduressursse (energiavõsa, kännud, juured jms), mida oleks võimalik puitkütusena kasutusele võtta. Kändude ja juurte kasutusele võtmine suurendaks ühtlasi taastuvenergia kasutamise osakaalu Eestis.

Praegusel ajal juuritakse põhiliselt hariliku kuuse kände, peamiselt pindmise juurestiku tõttu, aga ka sellepärast, et kuusk kasvab viljakatel muldadel, mis on vähem tundlikud toitainete vähenemise ja tulevikus väheneva kasvukoha tootlikkuse vastu (Athanassiadis et al., 2011). Kuuse kändudel on kõrge kütteväärtus ja kändude ladustamisega parandatakse nende kvaliteeti, sest kännud ei ima vett nii kergesti kui raidmed ning seega on kändude tarbimine koondunud talvistele perioodidele, millal energiavajadus on kõige suurem (Hakkila, 2003b). Kändude purustamine kiirendab kuivamist ja edasist transporti ning suurendab peenestamise töö kiirust (Laitila et al., 2007). Kändude peenestamine toimub hakkurite asemel spetsiaalsete purustitega, sest purustid võimaldavad peenestada koos lisanditega (muld, kivid jms) materjali (Vares et al., 2005).

Metsa majandamise eeskirja kohaselt on Eestis lubatud juurida kuues kasvukohatüübis. Metsa uuendamisel pohla, jänesekapsa-pohla, mustika, jänesekapsa-mustika, jänesekapsa ja sinilille metsakasvukohatüübis võib maapinna ettevalmistamise käigus juurida kuuse kände kogu uuendatava ala ulatuses (Metsa majandamise eeskiri, 2007). Eeskirja järgi võib viljakates kasvukohtades kändude juurimisel kahjustada metsamulda sügavamalt kui 30 cm. Pentti Hakkila (2003a) hinnangute järgi on kändudest võimalik toota energiat 140–160 MWh/ha, kui hektaril on ligikaudu 400 kändu. Eestis näitavad erinevate arvutuste tulemused, et okaspuu lageraie aladelt on võimalik juurida aastas ligikaudu 480 000 m³ (3,12 TJ) (Padari et al., 2009) kuni 548 000 m³ (3,57 TJ) (Forest Energy Atlas, 2023) kände.

Selles töös on käsitletud kändude mehhaniseeritud juurimist ja purustamist roomikekskavaatorile agregeeritud spetsiaalse kändude juurimise seadmega Pallari KH-160. Töö eesmärkideks oli välja selgitada ekskavaatori tootlus juurimisel, erinevate tööoperatsioonide ajaline jaotus ja kännu diameetri mõju juurimise ajale ning tööoperatsioonide jaotusele.

Materjal ja metoodika

Töös kasutatud materjal pärineb neljalt katsealalt (Uri et al., 2015). Neist kaks asusid Virumaal, üks Tartumaal ja üks Võrumaal. Iga katseala oli jaotatud neljaks proovitükiks, kus kaks proovitükki olid kontrollalad, kus juurimist ei teostatud, ja kaks juuritud alad. Sõltuvalt juurimisalade suurusest teostati filmimine ja kronometreerimine kas iga katseala mõlemal juurimisalal või ühel neist. Juurimine toimus 2011. a sügisel heades ilmastikuoludes.

Katsealade detailne kirjeldus on esitatud varasemas töös (Uri et al., 2015). Parema ülevaate saamiseks on esitatud tabelis 1 andmed asukoha koordinaatide, kronometreerimisel kasutatud proovitükkide summaarse pindala ning juuritud kändude ruutkeskmise diameetri ja arvu kohta.

Tabel 1.

Kändude juurimise kronometreerimise proovitükkide koond.

Table 1. Data of the time measurement sample plots for stump lifting.

Prooviala Sample area	Geograafilised koordinaadid Geographical coordinates	Pindala Area ha	Kasvukohatüüp Site type	Ruutkeskmine kännu diameeter Quadratic mean stump diameter cm	Juuritud kändude arv tk Number of lifted stumps	Juuritud kändude arv tk/ha Number of lifted stumps ha⁻¹
Viru	59°14′34.3»N 26°24′26.1»E	0,20	Hepatica	24,2	175	875
Elva	58°19′50.4»N 26°31′34.7» E	0,25	Oxalis	48,2	86	344
Orguse	59°04′17.3»N 26°21′51.6»E	0,32	Hepatica	45,3	60	188
Rõuge	57°42′33.9»N 26°45′20.7»E	0,12	Myrtillus	44,8	39	325

Tabelis 1 on näha, et Viru katseala erines teistest väiksemate kändude poolest. See oli tingitud puistu raiest nooremas eas juurepessust tingitud kahjustuse tõttu.

Juurimiseks kasutati baasmasinana roomikekskavaatorit ja selle küljes olevat juurimisseadet Pallari KH-160 (joonis 1). Ekskavaatoriks oli New Holland Kobelco E235B, mis kaalus ligikaudu 25 tonni (New Holland, 2012).

Kännu juurimisseade Pallari KH-160 (Athanassiadis et al., 2011).
Figure 1. Stump lifting device Pallari KH-160 (Athanassiadis et al., 2011).

Juurimisseade Pallari KH-160 on mitmeotstarbeline seade hüdraulilistele ekskavaatoritele ja on mõeldud kändude ning juurte purustamiseks ja eemaldamiseks. Väiksema ja keskmise suurusega kännud saab eemaldada ühes tükis, suuremad kännud esmalt tükeldatakse ja siis eemaldatakse tükkidena (Tervolan Konepaja, 2010). Seadet kasutatakse igasuguste metsas ja ümbertöötlemiskeskustes olevate puitmaterjalide hakkimiseks, lõikamiseks ja lõhkumiseks. Kändu raputades väheneb kännu kaal liigse ballasti arvelt. Seade on vastupidav (karastatud teras), tasuv ja seda on võimalik paigaldada paljudele ekskavaatoritele (Tervolan Konepaja, 2010). Juurimisseadme kaal on ligikaudu kaks tonni ja ava suurus 135 cm. Seadme lõikejõuks on 50 t ehk ligikaudu 500 kN ning soovituslikult võiks seadet kasutada 18–20-tonnise ekskavaatoriga (Tervolan Konepaja, 2010).

Väli- ja kameraaltööde metoodika

Juurimismasina tootlikkust hinnati filmitud videomaterjali põhjal. Proovitükkidel märgistati kännud numbritega, et hinnata seoseid kännu diameetri ja juurimiseks kuluva aja vahel. Igal proovitükil teostati enne juurimist ülepinnaline kluppimine. Igal kännul mõõdeti kaks teineteisega risti olevat diameetrit ja arvutati kännu keskmine diameeter.

Uurimustöö on esimene omataoline Eestis. Varasemate sarnaste uurimustööde puudumise tõttu puudus ka võrdlusmaterjal. Samuti oli juuritavaks puuliigiks ainult kuusk, seega puudus võrdlus ka teiste puuliikidega. Kõigil katsealadel tegi töid sama operaator, juurimismasin ja -seade. Töid teostas erafirma Riigimetsa Majandamise Keskuse tellimusel.

Esmalt kronometreeriti videomaterjali põhjal roomikekskavaatori tööprotsess kändude juurimisel. Kronometreerimisel saadud andmeid kasutati efektiivse tööaja leidmiseks ja masina tootlikkuse arvutamiseks. Ekskavaatori tööprotsessi kronometreerimise jooksul mõõdeti aega, mis kulus järgmisteks operatsioonideks: 1)

kännu juurimine: a)

juurimisseadme positsioneerimine kännule;

kännu tõstmine;

kännu raputamine ja purustamine;

kännu kuhjamine hunnikutesse;

augu silumine;

liikumine ühelt tööpositsioonilt teisele;

pausid.

Kännu juurimine ja masina liikumine järgmisele tööpositsioonile moodustasid efektiivse tööaja ehk aja ilma seisakute ja pausideta. Kändude juurimise alguseks loeti seda, kui juurimisseade positsioneeriti kännule ning lõpuks seda, kui kändudest järele jäänud augud vajadusel siluti. Liikumine algas siis, kui ekskavaatori lindid alustasid liikumist ja lõppes siis, kui lindid peatusid ning algas juurimisseadme positsioneerimine kännule. Väiksemate kändude juurimisel tõsteti kännud üles, raputati ja purustati. Suuremate kändude puhul esmalt tükeldati känd maa sees ja seejärel tõmmati osade kaupa maast välja. Liigsest pinnasest vabanemiseks kände raputati ja lasti kõrgelt hunnikusse kukkuda. Sageli toimus ühel ajal mitu etappi (näiteks täiendav purustamine õhus ja hunnikusse asetamine).

Andmeanalüüs

Kõikide kändude kohta saadi teada kännu diameeter ja juurimiseks kulunud aeg tööetappide kaupa. Andmetesse lisati veel kännu mass ja maht. Massi arvutamiseks kasutati samadelt proovitükkidelt koostatud kännu kuivmassi mudeleid (Uri et al., 2015): (1) $m = a \cdot D^{b},$ m = a \cdot {D^b}, kus m – kännu kuivmass, kg; D – kännu diameeter, cm; a ja b – proovialast sõltuvad konstandid (Uri et al., 2015).

Kuivmassist mahu arvutamiseks kasutati Soomes leitud kuuse kändude-juurte keskmist tihedust, milleks oli 432 kg/m³ (Hakkila, 1975).

Kännu diameetri ja juurimiseks kulunud aja vahelise seose kirjeldamiseks kasutati regressioonanalüüsi, valemikujuks valiti eksponentvalem: (2) $Aeg = a_{0} \cdot e^{a_{1} \cdot D},$ Aeg = {a_0} \cdot {e^{{a_1} \cdot D}}, mille teisendus lineaarsele kujule on järgmine: (3) $ln (Aeg) = ln (a_{0}) + a_{1} \cdot D,$ \ln \left( {Aeg} \right) = \ln \left( {{a_0}} \right) + {a_1} \cdot D, proovialade erinevuse hindamiseks kasutati dispersioonanalüüsi sama valemikuju kasutades: (4) $ln (Aeg) = ln (a_{0} + a_{2}) + a_{1} \cdot D,$ \ln \left( {Aeg} \right) = \ln \left( {{a_0} + {a_2}} \right) + {a_1} \cdot D, kus Aeg – juurimiseks kulunud aeg, s; D – kännu diameeter; a₀, a₁ – valemi parameetrid; a₁ – prooviala kirjeldav parameeter.

Analoogselt leiti seos kännu diameetri ja juurimise kiiruse vahel, kus kasutati astmefunktsiooni: (5) $\frac{m}{Aeg} = b_{0} \cdot D^{b_{1}},$ {m \over {Aeg}} = {b_0} \cdot {D^{{b_1}}}, mis regressioonanalüüsi jaoks teisendati lineaarsele kujule: (6) $ln (\frac{m}{Aeg}) = ln (b_{0}) + b_{1} \cdot ln (D),$ \ln \left( {{m \over {Aeg}}} \right) = \ln \left( {{b_0}} \right) + {b_1} \cdot \ln \left( D \right), proovialade erinevuse hindamiseks kasutati dispersioonanalüüsi sama valemikuju kasutades: (7) $ln (\frac{m}{Aeg}) = ln (b_{0} + b_{2}) + b_{1} \cdot D,$ \ln \left( {{m \over {Aeg}}} \right) = \ln \left( {{b_0} + {b_2}} \right) + {b_1} \cdot D, kus m – kännu mass, kg; Aeg – juurimiseks kulunud aeg, s; D – kännu diameeter; a₀, a₁ – valemi parameetrid; b₁ – prooviala kirjeldav parameeter.

Tulemused ja arutelu

Kokku filmiti neljal katsealal 360 kuusekännu juurimistööd. Juurimiseks kulunud kogu tööaeg jaotus efektiivseks tööajaks (E_h) ja muuks ajaks. Muuks ajaks loeti aega, mis kulus erinevatele seisakutele ja pausidele. Efektiivset tööaega oli kokku 5,62 tundi. Muu aja alla kuuluvat aega oli nelja ala kohta kokku 20 minutit. Tegemist oli kahel juhul juurimispea hüdraulika rikkega, mis kohe likvideeriti. Efektiivseks tööajaks loeti aega, mis kulus kändude juurimisoperatsioonideks koos sõitude aegadega. Efektiivne tööaeg leiti igale katsealale eraldi. Kogu tööajast moodustas juurimisoperatsioonidele kuluv aeg 86%, sõidu aeg 8% ja muu aeg 6%. Muu aja osakaal kogu tööajast oli märgatavalt väike, mis on hea näitaja.

Nende tulemuste põhjal võib tõdeda, et tööaja veelgi efektiivsemaks kasutamiseks ja kogu juurimiseks kuluva aja vähendamiseks peaks tegema muudatusi just kännu juurimisega seotud operatsioonides, sest ligikaudu 94% efektiivsest tööajast moodustasid juurimisoperatsioonid. Samas tuleb tõdeda ka seda, et pinnas, operaatori oskused, masina võimsus, kaal ja korrasolek mõjutavad töö efektiivsust ja kvaliteeti.

Latila et al. (2007) hinnangute järgi on kändude juurimise operatsioonidest kõige ajakulukam kändude purustamine ja raputamine. Meie andmete järgi olid kõige ajakulukamad kändude maa seest välja tõstmine ja hunnikusse paigutamine, samas kändude tükeldamine ja raputamine kokku olid ajakulu järgi kolmandal kohal (joonis 2). Kändude õhus tükeldamine ja kuhjamine hunnikutesse teostati suhteliselt üheaegselt. Aukude silumist teostati väga vähesel määral ja ühe liigutusega. Joonisel 2 on toodud ainult efektiivse tööaja arvutustes kasutatud aega ehk erinevate põhjustega pausid on jäetud arvestusest välja.

Kändude juurimisoperatsiooni etappide ajaline jaotus katsealadel.
Figure 2. Temporal distribution of stump lifting operation stages in the experimental areas.

Kändude koguse, suuruse, juurimise efektiivse tööaja ja juurimise tootlikkuse koondtulemused proovialade kaupa on esitatud tabelis 2.

Tabel 2.

Kändude juurimise tootlikkus proovialade kaupa.

Table 2. Stump lifting productivity by sample areas.

Parameeter / Parameter	Viru	Elva	Orguse	Rõuge
Proovitüki suurus / Area of sample plots (ha)	0,20	0,25	0,32	0,12
Efektiivne tööaeg / Effective time (E_h)	1,78	1,82	1,30	0,72
Juuritud kände / Number of lifted stumps	175	86	60	39
Ühelt positsioonilt juuritud kände / Stumps lifted from a single position	2,5	1,9	1,3	1,5
Kände hektaril / Stumps per hectare (ha⁻¹)	875	344	188	325
Ruutkeskmine diameeter / Quadratic mean diameter (cm)	24,2	48,2	30,3	51,3
Keskmine juurimisoperatsiooni aeg / Average time for stump lifting (s)	36,6	76,2	78,2	66,8
Tunnitootlikkus / Production per stump (E_h⁻¹)	98	47	46	54
Tunnitootlikkus / Production per dry weight (t_dm/E_h)	2,8	8,5	6,4	9,8
Tunnitootlikkus / Production per solid m³ (m³/E_h)	6,4	19,7	14,8	22,7

Viru prooviala eristub teistest keskmiselt väiksemate kändudega ruutkeskmise diameetriga 24,2 cm. Sellel alal oli suur osa kändudest nakatunud juurepessuga ning mädaniku tõttu olid kännud keskmiselt pudedamad kui teistel proovialadel. Samuti lõigati kännud Viru katsealal enamasti kaheks, teistel aladel tänu suurematele kändudele enamasti neljaks. Lisaks asetsesid Viru katsealal kännud tiheda-malt ning ühelt positsioonilt juuriti keskmiselt 2,5 kändu (suurus leiti kändude arvu ja sõitmisoperatsioonide jagatisena), mis on teiste aladega võrreldes 1,3 kuni 1,9 korda suurem. Eespool kirjeldatud tegurite tõttu juuriti Viru katsealal tunnis umbes kaks korda rohkem kände kui teistelt proovialadelt. Samas olid sellel tükil kännud keskmiselt kergemad ja väiksema mahuga ning seetõttu juurimise tootlikkus massi või mahu järgi osutus 2,3 kuni 3,5 korda väiksemaks kui teistel proovialadel. Kõige suurema tootlikkusega massi või mahu järgi oli kändude juurimine Rõuge katsealal, kus tunnis juuriti 9,8 t kände kuivmassi järgi. Rõuge alal oli kändude ruutkeskmine diameeter (51,3 cm) suurem kui Elva (48,2 cm) ja Orguse (30,3) proovialal, kuid tunnis juuriti kände rohkem (54 versus vastavalt 47 ja 46). Üheks põhjuseks on see, et pinnas eraldus kändude küljest hõlpsamini kui teistel proovialadel. Tabelist 1 on näha, et Viru ja Orguse katsealad asuvad sinilille kasvukohatüübis, mis on paekivise aluspõhjaga leetjatel ja leostunud muldadel. Seevastu Elva ja Rõngu katsealad asuvad vastavalt jänesekapsa ja mustika kasvukohatüübis, mille mullad on liivasel aluspõhjal.

Kirjeldamaks kändude juurimiseks kuluva aja sõltuvust kännu diameetrist teostati katsealade kaupa regressioonanalüüs, kasutades valemikuju 2 ja 3. Kõikide proovialade andmed koos regressioonanalüüsi tulemustega on esitatud joonisel 3. Kõigil neljal juhul osutus mudel oluliseks (p < 0,0001). Lisaks teostati regressioonanalüüs kõikide alade puudele kokku ehk 360 kännule. Tulemuseks saadi valem (R² = 0,562 ja p < 0,0001): (8) $Aeg = 15, 598 \cdot e^{0, 0319 \cdot D} .$ Aeg = 15,598 \cdot {e^{0,0319 \cdot D}}. Joonisel 3 on toodud kändude juurimisaja sõltuvus diameetrist, aga ettevõtjaid huvitab pigem juurimise tootlikkus. Seega arvutati igale kännule ka kännu kuivmassi ja juurimiseks kulunud aja suhe ehk kändude juurimise kiirus (kg/s), kasutades selleks regressioonanalüüsi (valemid 5 ja 6). Joonisel 4 on toodud kändude juurimise kiiruse ja diameetri vaheline suhe igale proovialale eraldi. Kõikide kändude kohta korraga (360 tk) tehtud regressioonanalüüsi tulemusel saadi valem (R² = 0,686 ja p < 0,0001): (9) $ν = 0, 00679 \cdot D^{1, 50915} .$ \nu = 0,00679 \cdot {D^{1,50915}}.

Kännu juurimise aja sõltuvus kännu diameetrist katsealade kaupa (Aeg – juurimiseks kulunud aeg, s; D – kännu diameeter, cm).
Figure 3. The dependence of stump lifting time and stump diameeter by sample areas (Aeg – time spent on lifting, s; D – stump diameter, cm).

Jooniselt 4 on näha, et mida suuremad kännud, seda suurem on tootlikkus. Näiteks 10 cm läbimõõduga kännu keskmine tootlikkus efektiivse aja kohta on 0,22 kg/s ehk 0,79 t/h, 20 cm kännu puhul 0,62 kg/s ehk 2,25 t/h, aga 60 cm kännu puhul 3,28 kg/s ehk 11,79 t/h. Võrdluseks saadi Lätis juurimispeaga CBI keskmiseks tootlikkuseks 5,2 t/h (Lazdinš et al., 2009), mis vastab meie andmetel kännu diameetrile 34,9 cm (joonis 5). Soomes tehtud uurimuses (Palander et al., 2015) võrreldi kolme juurimispead, millest juurimispea Terosa andis suurema tootlikkuse ning juurimispead Väkevä ja Xteho andsid väiksema tootlikkuse siinse uuringu tulemustega võrreldes (joonis 5).

Kännu juurimise kiiruse (kg/s) sõltuvus kännu diameetrist katsealade kaupa.
Figure 4. The dependence of stump lifting speed (kg/s) and stump diameter by sample areas.

Käesoleva uuringu tulemuse (Pallari KH-160, Estonia) võrdlus teiste uurimustulemustega.
Figure 5. Comparison of the results of this study (Pallar KH-160, Estonia) with other research findings.

Uurimustöö kirjeldab ja analüüsib ainult ühe juurimismasina tunnitootlikkust, tööaegade jaotumist, ning kännu juurimise aja sõltuvust kännu diameetrist neljal erineval proovialal. Uurimuse käigus ei selgunud, kas mädade kändude juurimine on efektiivsem kui tervete kändude juurimine. Samas uuriti dispersioonanalüüsiga alade statistilist erinevust valemiga 4, kust selgus, et usaldusväärne erinevus juurimiseks kulunud aja ja kännu diameetri vahel on vaid Elva (jänesekapsa kasvukohatüüp) ja Orguse (sinilille kasvukohatüüp) proovi ala vahel (tabel 3).

Tabel 3.

Valemi 4 parameetrid kändude juurimise aja ja prooviala sõltuvuse hindamiseks kännu diameetrist.

Table 3. ANCOVA parameters for the dependence of stump lifting time and stump diameter by sample areas (Equation 4).

Parameeter / Parameter	Prooviala / Sample area	Hinnang / Estimate	p / p-value
a₀		2,728	<0,0001
a₁		0,03143	<0,0001
a₂	Elva	0	-
	Orguse	0,1497	0,0322
	Rõuge	0,0004	0,9965
	Viru	0,0221	0,7688
R²		0,5683
P		<0,0001

Sarnaselt uuriti dispersioonanalüüsiga alade statistilist erinevust kändude juurimise kiiruse ja diameetri vahel valemiga 7, kust selgus, et usaldusväärne erinevus juurimise kiiruse ja kännu diameetri vahel ei ole vaid Orguse ja Viru katseala vahel (mõlemad sinilille kasvukohatüübiga) (tabel 4).

Tabel 4.

Valemi 7 parameetrid kändude juurimise kiiruse ja prooviala sõltuvuse hindamiseks kännu diameetrist.

Table 4. ANCOVA parameters for the dependence of stump lifting speed and stump diameter by sample areas (Equation 7).

Parameeter / Parameter	Prooviala / Sample area	Hinnang / Estimate	p / p-value
b₀		−4,582	<0,0001
b₁		1,338	<0,0001
b₂	Orguse	0	-
	Elva	0,3307	<0,0001
	Rõuge	0,5768	<0,0001
	Viru	0,0765	0,324
R²		0,7283
P		<0,0001

Lisaks kändude mõõtudele sõltub juurimisoperatsioonide kestus väga paljudest teistest faktoritest: masina võimekusest, korrasolekust ja tehnilistest näitajatest, raiesmiku pinnase omadustest, tööoperatsioonidest, operaatori töökogemusest jms. Purustamine ja raputamine on vägagi oluline kändude juurimisel ja mitte ainult sellepärast, et on kõige ajakulukam, vaid seepärast, et purustatud ja puhtamad kännud on väiksema mahuga, mis omakorda mõjutab kändude transpordi ja peenestamise tootlikkust (Athanassiadis et al., 2011). Seega, kui vähendada ajakulu purustamisele ja raputamisele, väheneks juurimisoperatsioonideks kuluv aeg ja suureneks efektiivses töötunnis juuritud kändude arv, kuid väheneks ladustatavate kändude kvaliteet.

Kokkuvõte

Töö eesmärk oli anda ülevaade juurimisagregaadi Pallari KH-160 tootlikkusest, tööaja jagunemisest ning hinnata juurimisoperatsioonidele kuluva aja ja tootlikkuse sõltuvust kännu diameetrist neljal erineval katsealal. Katsealade kändude ning juurimisaja analüüsi koondtulemused on esitatud tabelis 2.

Viru ja Orguse katsealad asusid sinilille, Elva katseala jänesekapsa ning Rõuge katseala mustika kasvukohatüübis. Viru katseala oli teistega võrreldes väiksemate kändudega ja enam esines mädanikuga kände ning kändude juurimine oli seetõttu ka kiirem. Samas tootlikkus kuivmassi või mahu järgi oli väiksem kui teistel katsealadel. Viru katsealal juuriti tunnis umbes kaks korda rohkem kände kui teistelt proovialadelt, samas oli sellel proovialal kändude juurimise tootlikkus massi või mahu järgi 2,3 kuni 3,5 korda väiksem kui teistel proovialadel. Kõige suurema tootlikkusega massi või mahu järgi oli kändude juurimine Rõuge katsealal, kus tunnis juuriti 9,8 t kände kuivmassi järgi.

Kõige ajakulukamad juurimisoperatsiooni etapid olid kändude maa seest välja tõstmine ja hunnikusse paigutamine, kändude tükeldamine ja raputamine kokku olid ajakulu järgi kolmandal kohal (joonis 2). Aukude silumist teostati väga vähesel määral ja ühe liigutusega.

Lisaks teostati regressioonanalüüs kõikide alade puudele kokku ehk 360 kännule (valem 8). Praktikuid huvitab juurimise tootlikkus ja seega leiti kändude juurimise kiiruse (kg/s) sõltuvus kännu diameetrist (joonis 4). Kõikide kändude kohta korraga tehtud regressioonanalüüsi tulemusel saadi valem 9.

Rõuge alal oli kändude ruutkeskmine diameeter (51,3 cm) suurem kui Elva (48,2 cm) ja Orguse (30,3 cm) proovialal, kuid tunnis juuriti kände rohkem (54 versus vastavalt 47 ja 46). Üheks põhjuseks on see, et pinnas eraldus kändude küljest hõlpsamini kui teistel proovialadel. Tabelist 1 on näha, et Viru ja Orguse katsealad asuvad sinilille kasvukohatüübis, mis on paekivi aluspõhjaga leetjatel ja leostunud muldadel. Seevastu Elva ja Rõngu katsealad asuvad vastavalt jänesekapsa ja mustika kasvukohatüübis, mille mullad ei ole nii kivised.

Proovitükkide kaupa loodud mudelite erinevuse hindamiseks kasutati dispersioonanalüüsi, kusjuures juurimisaja ja kännu diameetri vahelist seost kirjeldati valemiga 4, mille tulemused on tabelis 3. Selgus, et teistest erineva tulemuse annavad Elva ala kändude juurimise tulemused. Analoogselt teostati dispersioonanalüüs ka kändude juurimise kiiruse (kg/s) ja kännu diameetri vahel valemiga 7, mille parameetrid on esitatud tabelis 4. Selgus, et ainult Viru ja Orguse prooviala vahel puudus usaldusväärne erinevus. Mõlemad alad asusid teistest erinevalt sinilille kasvukohatüübis.

Mida suurema diameetriga oli känd, seda rohkem aega kulus ühe kännu kohta, samas kasvas kändude juurimise kiirus massiühiku kohta. Seega on suuremate kändudega puistus juurimise tootlikkus kõrgem kui väiksemate kändudega puistus.

eISSN:: 1736-8723
Language:: English

Publication timeframe:: 2 times per year
Journal Subjects:: Life Sciences, Plant Science, Ecology, other

Journal RSS Feed

Hariliku kuuse (Picea abies (L.) H. Karst.) kändude juurimise tootlikkus juurimisagregaadiga Pallari KH-160 neljal Eesti katsealal

Article Category: Research paper

Published Online: Apr 13, 2024

Page range: 37 - 50

DOI: https://doi.org/10.2478/fsmu-2023-0011

Keywords
Pallari KH-160, stump lifting, Norway spruce, productivity

© 2023 Vahur Kurvits et al., published by Sciendo

This work is licensed under the Creative Commons Attribution 4.0 International License.

Joonis 1.

Joonis 2.

Joonis 3.

Joonis 4.

Joonis 5.