Kuvioton metsäsuunnittelu Paikkatietomarkkinat, Helsinki Tero Heinonen

Transkriptio

1 Paikkatietomarkkinat, Helsinki Tero Heinonen

2 Sisältö Kuvioton metsäsuunnittelu Optimointi leimikon suunnittelumenetelmänä Verrataan optimointi lähestymistapaa diffuusiomenetelmään

3 Muuttuvat käsittely-yksiköt (MKY) ei pysyviä kuviorajoja (rajoittaa tehokasta resurssien käyttöä) useasti puuston ominaisuudet perinteisen kuvion sisällä vaihtelevat suuresti pysyvät kuviorajat muuttuvat ajan kuluessa (ei päivitystä, virheet suunnittelulaskelmissa) MKY muodostetaan pienistä laskentayksiköistä (rasterisolut, piensegmentit) laserkeilaus tuottaa luotettavaa puustotietoa laskentayksiköille

4 Muuttuvat käsittely-yksiköt Laskentayksiköt suunnittelulaskelmissa Rasterisolut ( ha) Piensegmentit ( ha)

5 Optimointi metsäsuunnittelussa Kuvioton metsäsuunnittelu Tavoitefunktio z(x), jota minimoidaan tai maksimoidaan. Tavoitefunktio muodostuu suunnitteluongelmaan sisältyvistä metsälötason tavoitteista. Tavoitteina metsäsuunnitteluongelmissa yleensä: o maksimoi: hakkuumäärä, nettotulot, nettotulojen nykyarvo o minimoi: kustannukset, metsätuhot o leimikkokeskitykset, vanhan metsän keskitykset Suunnitteluongelma voi sisältää myös rajoitteita o esim. hakkuumäärä (puutavaralajeittain) Optimoinnissa etsitään tavoitteet parhaiten täyttävät käsittelyvaihtoehdot metsikkökuvioille o ennen optimointia kuvioille simuloidaan erilaisia käsittelyvaihtoehtoja yhdelle tai useammalle kaudelle o tavoitteet voidaan kohdentaa joko koko suunnittelujaksolle tai yhdelle kaudelle erikseen

6 Optimointimenetelmät: Analyyttiset menetelmät o LP, IP, MIP Heuristiikat o Simuloitu jäähdytys, tabu-haku, geneettinen algoritmi, soluautomaatti Valitse kuvioille käsittelyvaihtoehto satunnaisesti Valitse satunnaisesti kuvio ja vaihda käsittelyvaihtoehto Jos tavoitefunktion arvo kasvaa, valitse ehdotettu vaihtoehto Optimoinnin yleinen kulku: Valitaan satunnainen käsittelyvaihtoehto kuvioille Kokeillaan kuvioille eri käsittelyvaihtoehtoja kunnes parannusta tavoitefunktion arvoon ei enää löydetä, tai muu lopetusehto täyttyy Paras optimoinnin aikana löytynyt suunnitelma valitaan Ei Kyllä Onko lopetusehto saavutettu? Lopeta ja tallenna paras optimoinnin aikana löytynyt suunnitelma

7 Luo alkuratkaisu satunnaisesti Simulated annealing Heuristiikka Globaalin optimoinnin menetelmä Paikallisen parannuksen menetelmä Muuta ratkaisua satunnaisesti valitsemalla kuvio ja käsittelyvaihtoehto Parametrit: satunnaiset alkuratkaisut (100) alkulämpötila (0.001) jäähtymiskerroin (0.9) loppulämpötila ( ) iteraatiot alussa (1000) iteraatiokerroin (1.1) Kyllä Lisääntyykö hyöty? Valitse ehdotettu vaihtoehto Ei Kyllä Laske hyväksymistodennäköisyys Onko tod.näk > random(0,1) Ei Ei Iteraatioita jäljellä? Kyllä Hyöty Saattaa pysähtyä tänne Todellinen maksimi Uusi lämpötila = vanha lämpötila * jäähtymiskerroin Ei Kyllä Aloituspiste Ratkaisuavaruus Onko lopetusehto saavutettu? Lopeta ja tallenna paras haun aikana löytynyt suunnitelma

8 Spatiaaliset tavoitteet suunnittelulaskelmissa Rajaosuus metsäalueella Hakkuukuvioiden välisen rajan osuus metsäalueella o maksimointi keskittää, minimointi hajauttaa Hakkuukuvioiden ja ei-hakkuukuvioiden välisen rajan osuus metsäalueella o maksimointi hajauttaa, minimointi keskittää Uudistushakkuut, harvennushakkuut, vanha metsä

9 Kuvioton metsäsuunnittelu Suunnitelmat: Normaalit hakkuurajat. Alennetut hakkuurajat (0.9 x normaalit hakkuurajat). Verrataan UPM:n suunnitelmaan: 5 diffuusiokierrosta Toimenpiteiden painotus: uudistus 0.3, harvennus 0.3, lepo 0.3. Suunnittelualue: Piensegmenttejä: 3136 Minimi, ha: 0.02 Maksimi, ha: Yhteensä, ha: Keskikoko, ka: 0.44 KESKI_IKä

10 Tavoitteet leimikoiden suunnitteluesimerkissä: Kuitupuun hakkuumäärä sama kuin UPM-suunnitelmassa, m 3. Tukkipuun hakkuumäärä sama kuin UPM-suunnitelmassa, m 3. Hakkuu-hakkuu rajaosuuden maksimointi (HH). Uudistushakkuu - ei uudistushakkuu rajaosuuden minimointi (UeU). Harvennushakkuu - ei harvennushakkuu rajaosuuden minimointi (HeH). Tavoitefunktio: additiivinen hyötyfunktio TF = 0.05(kuitupuu) (tukkipuu) + 0.3(HH) 0.3(UeU) 0.3(HeH) Hyöty Kuitupuu, m3 Hyöty HH Hyöty UeU HeH

11 UPM Monsu Normaalit hakkuurajat Uudistushakkuut UPM Monsu Alueita: Minimi, ha: Maksimi, ha: Yhteensä, ha: Keskiarvo, ha: Harvennushakkuut Alueita : Minimi, ha: Maksimi, ha: Yhteensä, ha: Keskiarvo, ha: Kuitupuu, m Tukkipuu, m

12 UPM Monsu Alennetut hakkuurajat Uudistushakkuut UPM Monsu Alueita: Minimi, ha: Maksimi, ha: Yhteensä, ha: Keskiarvo, ha: Harvennushakkuut Alueita : Minimi, ha: Maksimi, ha: Yhteensä, ha: Keskiarvo, ha: Kuitupuu, m Tukkipuu, m

13 Kiitos!