Vihreä kulta digitoituna
Vihreä kulta digitoituna
Jotta liiketoimintaa voi johtaa tehokkaasti, täytyy siihen liittyvä tieto olla oikein ja ajan tasalla. Tämä pätee metsätalouteen siinä missä mihin tahansa sektoriin. Jos metsävaroja koskevan tiedon virhemarginaali on jopa 20 %, voi vain kuvitella, miten se vaikuttaa niiden hoitoon ja hallintaan. Jotta metsänhoidon toimia voitaisiin toteuttaa optimaalisesti ja jatkuvasti kehittää, metsänomistajalla täytyy olla oikeaa ja paikkansapitävää tietoa ja reaaliaikainen ymmärrys metsävaroistaan. Juuri tähän pyritään täsmämetsätaloudella.
Merkittäviä hyötyjä
Paikkansapitävä metsävaratieto voi tuoda 2–10 %:n vuosittaiset kustannussäästöt ja tuoton lisäyksen. Vaikka luvut voivat tuntua pieniltä, metsäyhtiöiden suuressa mittakaavassa puhutaan absoluuttisesti useiden miljoonien eurojen vuosittaisesta hyödystä. Kokonaiskuvan hahmottaminen hyödyistä voi olla monimutkaista hyötyjen jakautuessa metsäyhtiössä eri toiminta-alueisiin ja organisaatioihin. Siksi metsävarojen hallintaan liittyvä päätöksenteko pitäisikin olla ylimmällä johdolla.
Täsmämetsänhoidolla parempaa kasvua
Metsänhoidon tavoitteena on kasvattaa tervettä metsää, jonka tarkoituksena on paitsi sitoa hiiltä myös tuottaa puuta jatkojalostettavaksi ja biomassaksi. Puun kasvuun vaikuttavat monet tekijät kuten maaperä, sää, ravinteet ja tuholaiset. Ne kaikki vaikuttavat myös siihen, miten metsää hoidetaan. Mitä täsmällisempiä ja kuhunkin olosuhteeseen optimoidumpia metsänhoidon toimet ovat, sitä parempaa kasvua metsältä voidaan odottaa ja sitä aiemmin mahdolliset vauriot voidaan havaita. Kun metsää hoidetaan optimaalisen kokoisissa, tarkoissa ja samankaltaisissa kokonaisuuksissa, voidaan todennäköisesti myös vähentää lannoitteita, tuholaistorjuntaa ja muiden materiaalien käyttöä. Plantaaseilla kierto on huomattavasti lyhyempi kuin pohjoisella havumetsävyöhykkeellä ja toimien vaikutukset nopeampia ja näkyvämpiä. Pienempien metsäalojen tarkempi hallinnointi antaa myös tärkeää palautetta entistä optimoidumpien lajikkeiden tutkimukseen ja kehitykseen.
Kaiken kaikkiaan tarkka metsävaratieto mahdollistaa täsmämetsänhoidon ja siten tehokkaammat hoitotoimet ja paremman keskimääräisen vuosikasvun.
Tehokkailla metsänhoitotoimilla yksikkökustannuksia alemmas
Metsänhoitotoimien suunnittelu perustuu nykyisin metsävarantojen oletettuun määrään. Erilaiset toimet kuten korjuu ja siihen liittyvä logistiikka muodostavat ketjun, jossa yhden osa-alueen epätarkkuus johtaa uusiin epätarkkuuksiin ja heikentää siten tehokkuutta, jos asiat eivät etene suunnitellusti. Jos metsää ei yhdellä alueella saada korjattua tavoitteen mukaisesti, täytyy korjuuta tehdä toisessa, vähemmän optimaalisessa sijainnissa. Sen seurauksena tukkirekat ajavat pitkiä matkoja tyhjinä tai vain osittaisella kuormalla. Se paitsi maksaa tuo myös tehottomuutta toimitusketjuun metsästä tehtaalle.
Oikea metsävaratieto auttaa hinnoittelussa
Puunhankinnassa tarkka tieto poistaa monta muuttujaa ostoprosessista. Arvottamisen epätarkkuus tuo hankintaan riskejä, joita pyritään lieventämään hintastrategioilla. Hyödyntämällä tarkkaa ja paikkansapitävää metsävaratietoa työvoimavaltaista puun ja biomassan manuaalista korjuuta voidaan parantaa merkittävästi. Se taas tuo merkittäviä kustannussäästöjä. Kun yksittäisten tapahtumien vaikutusten perusteella lasketaan kaikkien tapahtumien kokonaisvaikutus, voi se olla vuositasolla todella merkittävä. Puunhankintayhtiöt ovatkin kilpailukykyä ja tehokkuutta tavoitellessaan valmiita maksamaan enemmän puusta, joka on tasalaatuisempaa ja jonka volyymit ovat tasaisempia.
Miten täsmämetsänhoito toimii?
AFRYn digitaaliset metsänhoidon Smart Forestry -ratkaisut hyödyntävät täsmämetsänhoidon kehittyneintä teknologiaa. Metsävarat voidaan inventoida, ja niiden kehitystä voidaan seurata puukohtaisesti droonien RGB- ja/tai LiDAR-sensoreiden avulla. LiDARin avulla voidaan luoda erittäin tarkka mittaus puusta, ja moni- ja hyperspektrikameroiden mahdollistamat värit puolestaan auttavat erottamaan eri puulajeja ja niiden mahdollisia tuholais- tai tautivaurioita. Nämä voidaan tunnistaa kameroiden avulla jo ennen kuin ne ovat ihmissilmin havaittavissa. Ajantasainen tieto ja ajoissa tehty torjunta voivat säästää isoja metsäalueita vaurioilta.
Tarkkuutta voidaan parantaa entisestään tihentämällä seurantaa. Kun mittausten väli on pitkä, kasvun mittauksen tarkkuus ja vaurioiden havaitseminen heikkenevät, kun taas usein toistetuilla mittauksilla kasvumallinnuksia voidaan päivittää todellisella kasvutiedolla.
Vaurioiden tunnistaminen ja ehkäisy edellyttävät useammin tehtyjä mittauksia, jotta mahdolliset vauriot saadaan pysäytettyä ajoissa. Neljästi vuodessa tehtävä mittaus istutusmetsissä ja kerran vuodessa havumetsävyöhykkeellä parantavat merkittävästi kasvun ja vauriotorjunnan tarkkuutta.
Metsänhoidossa käytetään aina useista lähteistä kerättyä tietoa. Hienous piileekin siinä, että lähteitä käytetään tehokkaasti. Satelliittitieto mahdollistaa muutosten havainnoinnin suuressa mittakaavassa, droonit puolestaan antavat tehokkaan puukohtaisen tiedon. Korjuussa kerätty tieto kertoo todellisuuden korjatuista volyymeista. Kun kaikista näistä lähteistä kerätty tieto kootaan inventoinnin tietokantaan, metsästä voidaan muodostaa digitaalinen kaksonen. Tekoälyn avulla kasvumallinnusta voidaan korjata automaattisesti jokaisella mittauskerralla samankaltaisten alakokonaisuuksien välillä. Inventaarissa oleva raakadatan määrä on suuri ja edellyttää riittävää prosessointia tietomäärän muuttamiseksi merkitykselliseksi metsävaratietokannaksi, jonka perusteella suunnitellaan metsänhoidon toimenpiteitä.
Hyvällä suunnittelulla ja optimoinnilla parhaisiin tuloksiin
Metsänhoito tarkoittaa aina vuosiksi eteenpäin tehtävää suunnittelua varoista, joiden kasvuvauhti vaihtelee. Tavoite ohjaa hoitoa, mutta matkan varrella metsänhoitosuunnitelmiin täytyy olla valmis tekemään muutoksia. Metsävaroihin on aina sovellettu kasvumalleja. Epätarkan lähdetiedon yli 20 %:n virhemarginaali tarkoittaa kuitenkin sitä, että 5–50 vuoden suunnittelujänteellä lopputulokseen liittyy suuria epävarmuuksia. Vaikka metsävarat voidaan inventoida yksittäisten puiden tarkkuudella, metsänhoitoa ei voi käytännössä tehdä puukohtaisesti, vaan metsänhoito on optimoitava sellaisen alan mukaan, jota voidaan kohtuudella hallita. Hoitotoimien optimointia voidaan tehostaa vielä metsäkoneisiin liitetyillä tekoälysensoreilla, jotka täydentävät metsästä kerättävää tietoa.
Metsävarojen kasvun ja käytön simulointi ja optimointi digitaalisen metsäinventaarin pohjalta mahdollistaa metsävarojen tarkan suunnittelun, hoidon ja arvottamisen ja siten myös ymmärryksen metsän sitomasta hiilestä. Digitaaliset Smart forestry -ratkaisut tuovat metsävarojen hoitoon työkaluja sekä alustan metsän kasvun ja hoitotoimien optimoiseksi ja siten tehokkuuden lisäämiseksi.
