Puistu ruumilise struktuuri arvutuslik kirjeldamine

Eesti on metsavarude poolest rikas riik – metsad katavad ligikaudu poole Eesti maismaast ning metsadest rohkem kui veerandile on kehtestatud erineva tugevusega kaitserežiime (Sirkas & Valgepea, 2022). Kaitsealadel on küll oluline roll metsade bioloogilise mitmekesisuse säilitamisel, kuid bioloogilise mitmekesisuse hoidmise ja taastamisega tuleb tegeleda ka majandusmetsades väljaspool kaitsealasid. Majandusmetsade peamine eesmärk on pikka aega olnud optimaalsete kuludega puidu tootmine (Buongiorno et al., 1994), mistõttu metsamajanduslike tööde mõju on olnud puistutes nende struktuuri (ülesehitust) lihtsustav. Viimastel aastatel on metsanduses fookus liikunud puidutootmiselt metsade majanduslike, ökoloogiliste ning sotsiaalsete funktsioonide efektiivsemale omavahelisele integreerimisele (Huuskonen et al., 2021).

Erinevate metsa majandamise võtetega mõjutatakse eelkõige elusate ja surnud puude ruumilist, liigilist, vanuselist ja dimensionaalset jaotust puistus (Seidel et al., 2019; Juchheim, 2020). Metsade elurikkuse säilitamisel mängivad olulist rolli puistusse jäetavad struktuurielemendid, sh vanad ja surnud puud, erinevas kõdunemisastmes lamapuud, peamisest puistuelemendist selgelt erineva vanusega ja erinevat liiki puud jt, mille olemasolu ja rohkus loovad sobivaid elupaiku erinevatele metsas elavatele liikidele (McElhinny et al., 2005; Mikoláš et al., 2017; Thorn et al., 2017). Elurikkusest sõltub omakorda metsaökosüsteemi võime säilitada häiringute korral oma struktuuri olulisemaid komponente ning tagada oluliste ökoloogiliste protsesside ja looduslike funktsioonide toimimist (Thompson et al., 2009). Nii võibki metsade majandamisel puistu ruumilise struktuuri mitmekesisena hoidmist pidada üheks oluliseks elurikkuse säilitamise meetmeks.

Puistu struktuuri mitmekesisuse edendamine ja mitmekesisena hoidmine eeldab, et puistu ruumilise struktuuri kohta kogutud informatsioon on piisav ja põhjalik. Metsakorralduses klassikaliselt kasutatavad takseertunnused nagu puistu koosseis, diameeter, rinnaspindala jm annavad küll kasulikku informatsiooni puistute kohta, kuid ei kirjelda puistu struktuuri piisavalt detailselt. Sarnaste tunnustega puistutes võivad olla väga erinevad puude paiknemise mustrid (Pretzsch, 1995) – näiteks ei iseloomusta puistu keskmine diameeter puude dimensioonide varieeruvust puistus, puud võivad olla nii sarnaste diameetritega kui ka väga erinevatega. Puistu struktuuri terviklikuks kirjeldamiseks ja ruumilise olemuse arvestamiseks oleks tarvis kasutada meetodeid, mis iseloomustavad puistut tervikuna (Zenner & Hibbs, 2000). Selles artiklis tutvustame kahte uuringut, mis on publitseeritud osana doktoritööst (Põldveer, 2022) ning mille käigus antakse puistu ruumilisele struktuurile erinevate indeksite abil arvulisi hinnanguid – erineva looduslikkuse tasemega puistute struktuuri uuring (Põldveer et al., 2020) ja puistu struktuuri mitmekesisuse uuring (Põldveer et al., 2021).

Materjal ja metoodika

Uuringud põhinevad Eesti metsa kasvukäigu püsiproovitükkide inventeerimisandmetel. Püsiproovitükkide võrgustik koondab endas üle tuhande proovitüki andmeid, mis paiknevad üle Eesti ja asuvad erineva vanuse, kasvukohatüübi ja majandamisrežiimiga puistutes (Kiviste et al., 2015). Ringikujulistel proovitükkidel raadiusega kuni 30 m on puude asukohad kaardistatud (joonis 1) ning iga viie aasta järel toimub kordusinventuur, kus mõõdetakse puude rinnasdiameeter, märgitakse üles puudel esinevad kahjustused ning mõõdetakse mudelpuude kõrgus koos võra alguse kõrgusega. Lisaks elusatele puudele inventeeritakse surnud ja lamapuud, määratakse puu suremise põhjused, hinnatakse üksikpuude elujõulisust, puistu looduslikkust jm.

20-meetrise raadiusega püsiproovitüki skeem. KU – harilik kuusk (Picea abies (L.) H. Karst.), KS – aru- või sookask (Betula pendula Roth, B. pubescens Ehrh.), HB – harilik haab (Populus tremula L.), JT – teised puuliigid.

Proovitükkide detailne andmestik võimaldab puistu ruumilisele struktuurile anda arvulisi hinnanguid, kasutades erinevaid struktuuriindekseid (tabel 1). Indeksid kirjeldavad puistu struktuuri heterogeensust (Zenner, 2000) ja erinevate omadustega (nt liik või suurus) puude ruumilise paiknemise mustreid puistus (Kint et al., 2003; Gadow et al., 2012).

Tabel 1

Puistu ruumilist struktuuri kirjeldavad indeksid. Tase – indeksi esmane arvutamise tase (puu tasemel, puistu tasemel). Indeksite arvutamisel proovitüki tasemel tuleb korrigeerida servaefekti. Detailsema ülevaate saamiseks vaata Põldveer (2022).

Indeksi nimetus	Tähis	Viide	Tase	Valem
Liigiline segunemine	M_i	Gadow, 1993	puu	$M_{i} = \frac{1}{k} \sum_{j = 1}^{k} v_{j}$ {M_i} = {1 \over k}\sum\limits_{j = 1}^k {{v_j}}
					M_i ∈ [0,1]
				kus: i – referentspuu; j – referentspuu naaberpuu
				$v_{j} = {\begin{matrix} 1, kui liik j \neq liik i \\ 0, vastupidi \end{matrix}$ {V_j} = \left\{ {\matrix{ {1,kui\;liik\;j \ne liik\;i} \cr {0,\;vastupidi} \cr } } \right.

Surnud puude ruumiline paiknemine	DM_i	Laarmann et al., 2009	puu	${DM}_{i} = \frac{1}{k} \sum_{j = 1}^{k} v_{j}$ D{M_i} = {1 \over k}\sum\limits_{j = 1}^k {{v_j}}
					DM_i ∈ [0,1]
				kus: i – surnud referentspuu; j – referentspuu naaberpuu
				$v_{j} = {\begin{matrix} 1, kui naaberpuu j on surnud puu \\ 0, vastupidi \end{matrix}$ {v_j} = \left\{ {\matrix{ {1,\;kui\;naaberpuu\;j\;on\;surnud\;puu} \cr {0,\;vastupidi} \cr } } \right.

Elusate ja surnud puude segunemine	D_i	Põldveer et al., 2020	puu	$D_{i} = \frac{1}{k} \sum_{j = 1}^{k} v_{j}$ {D_i} = {1 \over k}\sum\limits_{j = 1}^k {{v_j}}
					D_i ∈ [0,1]
				kus: i – elus referentspuu; j – referentspuu naaberpuu
				$v_{j} = {\begin{matrix} 1, kui naaberpuu j on surnud puu \\ 0, vastupidi \end{matrix}$ {v_j} = \left\{ {\matrix{ {1,\;kui\;naaberpuu\;j\;on\;surnud\;puu} \cr {0,\;vastupidi} \cr } } \right.

Diameetrite diferentseeru mine	T_i	Gadow, 1999	puu	$T_{i} = 1 - \frac{1}{k} \sum_{j = 1}^{k} \frac{min (d_{i}, d_{j})}{\max (d_{i}, d_{j})},$ {T_i} = 1 - {1 \over k}\sum\nolimits_{j = 1}^k {{{\min \left( {{d_i},{d_j}} \right)} \over {max \left( {{d_i},{d_j}} \right)}}} ,
					T_i ∈ [0,1]
				kus: i – referentspuu; j – referentspuu naaberpuu; d – puu diameeter

Puude ruumiline paiknemine	W_i	Gadow & Hui, 2002	puu	$W_{i} = \frac{1}{k} \sum_{j = 1}^{k} v_{j}$ {W_i} = {1 \over k}\sum\limits_{j = 1}^k {{v_j}}
					W_i ∈ [0,1]
				kus: i – referentspuu; j – referentspuu naaberpuu; a_j – naaberpuude vaheline nurk, ≤ 180°; α_o – standardnurk (360° / k + 1), 72° kui naaberpuude arv (k) on 4 (Hui & Gadow, 2002)
				$v_{j} = {\begin{matrix} 1, k u i a_{j} < α_{o} \\ 0, vastupidi \end{matrix}$ {v_j} = \left\{ {\matrix{ {1,\;kui\;{a_j}\; < \;{\alpha _{\rm{o}}}} \cr {0,\;vastupidi} \cr } } \right.

Puistu struktuuri mitmekesisus	SCI	Zenner, 1998	puistu	SCI = SCI^*/A_T,	kus: A_T – mittekattuvate kolmnurkade pindalade summa, mis arvutatakse puu x- ja y-koordinaatide järgi kasutades Delaunay triangulatsiooni protseduuri

				kusjuures $SCI * = \sum_{i = 1}^{N} \frac{1}{2} \| a \times b \|$ {\rm{SCI}}^* = \sum\limits_{i = 1}^N {{1 \over 2}\left\| {a \times b} \right\|}	N – kolmnurkade arv proovitükil, \|a × b\| – vektorite AB: koordinaadid a = (x_b − x_a, y_b − y_a, z_b − z_a) ja AC: koordinaadid b = (x_c − x_a, y_c − y_a, z_c − z_a) absoluutväärtused.

Erineva looduslikkuse tasemega puistute struktuuri uuring (Põldveer et al., 2020) põhineb 212-l üle Eesti paiknevatel püsiproovitükkide andmetel. Puistu looduslikkuse hindamine koosneb kolmest komponendist: puistu loodusväärtused, kultuurilis-bioloogilised väärtused ja negatiivsed inimmõjud (Korjus et al., 2012). Looduslikkuse hindamisel saadud punktiskoori alusel jaotati puistud kolme klassi: majandatavad, taastuvad ja looduslikud metsad. Puistu struktuuri arvuliseks kirjeldamiseks kasutati neljal lähimal naaberpuul põhinevaid indekseid (tabel 1): liigilise segunemise, surnud puude ruumilise paiknemise, elusate ja surnud puude segunemise, diameetrite diferentseerumise ning puude ruumilise paiknemise indekseid. Erineva looduslikkuse tasemega puistute struktuuri uurimiseks ning omavaheliseks võrdlemiseks kasutati nii indeksite keskmist väärtust kui ka indeksite varieeruvust puistu tasemel. Nelja lähima naaberpuu korral on referentspuu indeksite väärtused 0; 0,25; 0,5; 0,75 või 1, kusjuures, mida kõrgem on indeksi väärtus, seda sagedasem on erinevate puuliikide segunemine, surnud puude grupiline paiknemine, elusate ja surnud puude omavaheline segunemine, diameetrite diferentseerumine ning seda ebaregulaarsemad on puude ruumilise paiknemise mustrid puistus.

Puistu struktuuri mitmekesisuse uuring (Põldveer et al., 2021) põhineb 852 püsiproovitükil, mis jaotati vastavalt kehtivale majandusrežiimile kolme gruppi: kaitsealused metsad, majandatavad metsad ning väga tugevate inimmõjudega karjäärimetsad, mis asuvad endises Aidu põlevkivikarjääri taasmetsastatud aladel. Igale proovitükile arvutati puistu struktuuri mitmekesisuse indeks SCI (tabel 1), mis põhineb puu asukohal ja puu suurusel puistus ning võimaldab muuhulgas hinnata metsamajandamise otsest mõju puistu struktuuri mitmekesisusele ja analüüsida, kuidas struktuuri mitmekesisus muutub sõltuvalt metsamajandamise režiimist ja kasvukohast.

Tulemused

Erineva looduslikkuse tasemega puistute struktuuri uuringust (Põldveer et al., 2020) selgus, et struktuurielementide ja -mustrite mitmekesisus osutab erineva majandamisrežiimiga puistutes olulistele erinevustele, kuid erinevused sõltuvad puistu enamuspuuliigist (tabel 2). Näiteks olid majandamata (taastuvates ja looduslikes) kuusikutes erinevad puuliigid omavahel sagedamini segunenud ning puude paiknemise mustrid ebaregulaarsemad kui majandatud puistutes, samas kui männikute puhul statistilist erinevust erineva looduslikkuse tasemega puistute vahel ei esinenud. Looduslikes männikutes paiknesid surnud puud sagedamini grupiti ning elusad ja surnud puud olid omavahel seda sagedamini segunenud, mida looduslikum on puistu. Kuusikutes aga erineva looduslikkuse taseme vahel statistilist erinevust surnud puude ruumilise paiknemise ning elusate ja surnud puude segunemise indeksite osas ei ilmnenud. Lisaks selgus, et nii kuusikutes kui ka männikutes olid naaberpuud seda sagedamini erinevate mõõtmetega, mida looduslikum on puistu, ning struktuuri mitmekesisuse säilitamise seisukohalt mängivad olulist rolli vanad jämedad puud (diameetriga üle 40 cm).

Tabel 2

Struktuuriindeksite keskmised väärtused koos usaldusvahemikega 95% usaldusnivoo korral vastavalt puistu enamuspuuliigile ja looduslikkuse tasemele. Erinevad värvid tähistavad statistiliselt olulisi erinevusi (p < 0,05) erineva looduslikkuse tasemega metsade vahel vastavalt Kruskal-Wallise testile. $\bar{M}$ \overline M – liigilise segunemise, $\bar{D M}$ \overline {DM} – surnud puude ruumilise paiknemise, $\bar{D}$ \overline D – elusate ja surnud puude segunemise, $\bar{T}$ \overline T – diameetrite diferentseerumise ja $\bar{W}$ \overline W – puude ruumilise paiknemise indeksid.

	Looduslikkuse tase	$\bar{M}$ \overline M	$\bar{D M}$ \overline {DM}	$\bar{D}$ \overline D	$\bar{T}$ \overline T	$\bar{W}$ \overline W
Harilik kuusk	Majandatav mets	0,17 (0,13; 0,21)	0,15 (0,11; 0,19)	0,10 (0,07; 0,12)	0,31 (0,30; 0,33)	0,47 (0,46; 0,48)
	Taastuv mets	0,28 (0,22; 0,34)	0,10 (0,06; 0,15)	0,10 (0,07; 0,13)	0,40 (0,37; 0,43)	0,49 (0,47; 0,50)
	Looduslik mets	0,35 (0,29; 0,41)	0,12 (0,06; 0,18)	0,08 (0,06; 0,11)	0,45 (0,43; 0,48)	0,49 (0,48; 0,51)

Harilik mänd	Majandatav mets	0,43 (0,39; 0,46)	0,13 (0,09; 0,16)	0,08 (0,07; 0,09)	0,36 (0,34; 0,38)	0,48 (0,47; 0,49)
	Taastuv mets	0,44 (0,41; 0,47)	0,12 (0,10; 0,15)	0,11 (0,09; 0,13)	0,41 (0,39; 0,44)	0,49 (0,48; 0,50)
	Looduslik mets	0,44 (0,37; 0,50)	0,18 (0,14; 0,22)	0,15 (0,12; 0,17)	0,44 (0,43; 0,46)	0,49 (0,48; 0,50)

Puistu struktuuri mitmekesisuse hindamisel (Põldveer et al., 2021) kasutati puude asukohal ja diameetritel põhinevat mitmekesisuse indeksit SCI. Indeksi väärtus oli kõige suurem ehk puistu struktuur heterogeenseim viljakates kaitsealustes metsades, millele järgnesid viljakad majandusmetsad, väheviljakad majandusmetsad ning väheviljakad kaitsealused metsad, vaid kaks viimast gruppi ei erinenud omavahel statistiliselt oluliselt (p = 0,32; Kruskal-Wallise testi alusel). Indeks oli väikseim endistes karjäärides asuvates metsades (tabel 3).

Tabel 3

Struktuuri mitmekesisuse indeksi SCI keskmised väärtused koos standardhälbega (miinimum- ja maksimumväärtused kuvatud sulgudes) sõltuvalt metsatüübist (kaitsealused, majandatavad ja karjäärimetsad) ja kasvukoha headusest (viljakad ja väheviljakad kasvukohad).

	Kaitsealused metsad	Majandatavad metsad	Karjäärimetsad
Viljakad	7,42 ± 1,20 (3,16 – 10,22)	4,74 ± 1,44 (1,86 – 10,78)	–
Väheviljakad	3,85 ± 0.87 (1,99 – 5,90)	4,00 ± 1,22 (1,72 – 6,77)	2,64 ± 0,69 (1,36 – 4,15)

Puude asukohal ja diameetritel põhineva SCI indeksi väärtus oli seda suurem, mida enam puu- ja põõsaliike puistus esineb (p < 0,01; Kruskal-Wallise testi alusel), toetades seisukohta, et liigiline mitmekesisus toetab struktuuri mitmekesisust. Lisaks selgus, et harvendusraiete otsene mõju puistu struktuuri mitmekesisusele on negatiivne (puistu struktuuri lihtsustatakse raiete käigus), mis on ka ootuspärane, kuid pikemas perspektiivis pole metsamajandamise käigus puistute struktuuri liigselt ühtlustatud.

Arutelu ja kokkuvõte

Erineva ökoloogilise kvaliteediga puistute struktuur Eestis erineb üksteisest oluliselt nii elusate kui surnud puude paiknemise mustrite, puude liigilise segunemise, elusate puude dimensioonide varieeruvuse ning üleüldise struktuuri keerukuse aspektist. Kuigi struktuurielementide ja -mustrite mitmekesisus erineva majandamisrežiimiga puistutes osutab olulistele erinevustele, sõltuvad erinevused puistu enamuspuuliigist ja kasvukohast. Puistu struktuuri mitmekesisuse säilitamise seisukohalt mängivad olulist rolli vanad ja jämedad puud ning liikide mitmekesisus toetab puistu struktuuri mitmekesisust, sest eri mõõtmetega erinevat liiki puud ja põõsad kasutavad sageli omavahel mittekonkureerivaid asukohti ja kasvuruumi puistus.

Puistu ruumilise struktuuri uurimine ja kvantitatiivne hindamine on metsanduses oluline temaatika. Puistu ruumilist struktuuri võib tinglikult pidada ökoloogilise mitmekesisuse asendusmõõdikuks (Gadow & Hui, 2002). Klassikalise metsainventeerimise käigus puistu struktuuri mitmekesisust enamjaolt ei kirjeldata. Siim Reimandi (2019) bakalaureusetöö näitas, et naaberpuude suhetel põhinevaid struktuuriindekseid on edukalt võimalik praktikas hinnata. Seega oleks metsakorraldusandmetesse võimalik integreerida puistu ruumilist struktuuri ja sealhulgas mitmekesisuse erinevaid aspekte kirjeldavat infot, mis annaks metsaomanikele oma puistute kohta väärtuslikku lisateavet. Kuna puistu struktuuri mitmekesisuse erinevad aspektid on omavahel seotud (Pommerening & Särkkä, 2013), edendab metsamajandamise käigus kindlate struktuurielementide ja -mustrite säilitamine (näiteks liikide mitmekesisus ja omavaheline segunemine) teisi mitmekesisuse aspekte (näiteks puude diameetrite diferentseerumist).

Aina enam kogutakse puistute kohta andmeid mittekontaktsetel meetoditel (Arumäe & Lang, 2020) ning metsade kaugseire andmed on muutunud laialdaselt kättesaadavaks ja kasutatavaks (Maa-amet, 2021), mistõttu on kasvanud vajadus meetodite järgi, millega suuremahulis-test andmekogudest puistu struktuuri ja selle mitmekesisust hinnata. Struktuuriindekseid saab edukalt rakendada Eesti metsadest kogutud andmetel ning need on tõhusad vahendid, mille abil puistu ruumilisele struktuurile arvulisi hinnanguid anda, sh selle kohta, kui heterogeenne on puistu struktuur ja kuidas erinevat liiki, suuruse või seisundiga puud puistus paiknevad. Struktuuriindeksite abil saadavat informatsiooni saab rakendada paljudes erinevates metsanduse valdkondades, näiteks metsade ökoloogilise kvaliteedi või kasutatavate metsamajandusvõtete pikaajalise mõju jälgimiseks. Samuti on kõrge ökoloogilise kvaliteediga kaitsealuste metsade puhul võimalik indeksite väärtusvahemikke kasutada lähtealusena majandamismeetodite sobivuse hindamisel puistu struktuuri heterogeensuse säilitamiseks või suurendamiseks. Indeksite praktiline kasutamine aitaks potentsiaalselt kaasa ka terviklikumale metsade majandamise planeerimisele, võimaldades tõsta puistute ökoloogilist kvaliteeti majandatavates metsades.

eISSN:: 1736-8723
Idioma:: Inglés

Calendario de la edición:: 2 veces al año
Temas de la revista:: Life Sciences, Plant Science, Ecology, other

RSS Feed de revista

Quantification of spatial stand structure

Article Category: Short communication

Publicado en línea: 20 feb 2023

Páginas: 90 - 98

Recibido: 28 may 2022

Aceptado: 11 nov 2022

DOI: https://doi.org/10.2478/fsmu-2022-0006

Palabras clavestand heterogeneity, structural indices, point process statistics

© 2022 Eneli Põldveer et al., published by Sciendo

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

Joonis 1

Palabras clave
stand heterogeneity, structural indices, point process statistics