Artikkelit jotka sisältää sanan 'runkokäyrä'

Hakkuukonemittauksessa tyvipölkkyjen tyviosan läpimitat määritetään laskennallisesti puulaji­kohtaisilla tyvifunktioilla. Tyviosalla tarkoitetaan 1,3 metrin pituista rungonosaa kaatosahauksesta lähtien. Tämän tutkimuksen tavoitteena oli tarkastaa ja tarvittaessa korjata hakkuukonemittauksessa käytettävä männyn tyvifunktio. Tutkimukseen valittiin 33 eri puolella Suomea sijaitsevaa mäntymetsikköä, joista valittiin 825 koepuuta. Koepuiden mittauksia tehtiin metsässä, ja hakkuiden jälkeen koepuiden tyvipölkyille tehtiin mittauksia kuudella eri tehtaalla. Koetyvipölkkyjen tyviosien vertailutilavuudet määritettiin upotusmittauksella. Tyvifunktioissa tyviosan suhteellinen muoto muuttuu tyvipölkyn järeyden, siis 130 senttimetrin etäisyydeltä kaatosahauksesta mitatun läpimitan, mukaan. Tässä tutkimuksessa tyvifunktio tuotti pienillä puilla suurempia, ja suurilla puilla pienempiä läpimittoja koepuiden tyviosista saksimittauksella mitattuihin läpimittoihin verrattuna. Koetyvipölkkyaineistossa tyviosan suhteellinen muoto ei muuttunut pölkkyjen järeyden mukaan, vaan oli likimäärin vakio. Tyvifunktion korjaus muodostui kahdesta vaiheesta, niin sanotuista oikaisukorjauksesta ja tasokorjauksesta. Tyvifunktion oikaisukorjaus tehtiin koepuiden tyviosista saksimittauksella mitattujen läpimitta-aineistojen perusteella. Näin korjatun tyvifunktion perusteella määritetyt koetyvipölkkyjen tyviosan tilavuudet olivat noin viisi prosenttia tyviosien upotustilavuuksia suurempia kaikilla järeyksillä. Edelleen tyvifunktiolle tehtiin tasokorjaus siten, että tyvifunktion perusteella määritetyt tyviosan tilavuudet vastasivat upotustilavuutta. Tyvifunktion korjauksen vaikutus sillä määritettyyn tyviosan tilavuuteen oli pienillä noin 50 litran rungoilla (rinnankorkeusläpimitta noin 10 senttimetriä) noin –8,5 prosenttia ja suurilla noin 1750 litran rungoilla (rinnankorkeusläpimitta noin 45 senttimetriä) noin –2,9 prosenttia. Kun tyvifunktion korjaus suhteutetaan koko rungon tilavuuksiin, olivat vastaavat osuudet noin –2,3 ja –0,4 prosenttia. Kun korjaus suhteutetaan Suomen kokonaishakkuukertymäarvioissa esitettyihin järeysluokkien osuuksiin, on kokonaisvaikutus suuntaa-antavasti noin yhden prosentin vähennys männyn kokonaistilavuudessa.

• Lindblad, Luonnonvarakeskus (Luke), Tuotantojärjestelmät, Joensuu Sähköposti: jari.lindblad@luke.fi
• Kilpeläinen, Luonnonvarakeskus (Luke), Tuotantojärjestelmät, Joensuu Sähköposti: harri.kilpelainen@luke.fi
• Heikkinen, Luonnonvarakeskus (Luke), Soveltava tilastotiede, Helsinki Sähköposti: juha.heikkinen@luke.fi

Suunnittelujärjestelmät ennustavat kuvioittaisessa arvioinnissa mitattujen keskitunnusten perusteella puulajeittain kokonaistilavuudet sekä puutavaralajien tilavuudet. Laskenta perustuu jakaumamallin, pituusmallin sekä runkokäyrämallin käyttöön. Puutavaralajien tilavuudet voidaan laskea järjestelmissä teoreettisina, puutavaralajien yläläpimittavaatimuksien perusteella, tai ottaa huomioon myös katkonnan vaikutus. Katkonnan vaikutus taas voidaan ottaa huomioon empiirisellä mallilla, tai apteeraamalla järjestelmän tuottamat kuvauspuut simulaattorissa. Tässä tutkimuksessa tavoitteena on selvittää, miten suunnittelujärjestelmän laskenta kannattaa toteuttaa. Tutkimuksessa selvitetään, mistä komponenteista puutavaralajien tilavuuksien virheet koostuvat, ja mihin laskentajärjestelmässä siis kannattaa kiinnittää huomiota. Tutkimus tehtiin vertaamalla laskentajärjestelmän tuottamia arvoja MASI apteeraussimulaattorin tuottamiin. Virheet jaettiin runkokäyrämallin, pituusmallin sekä jakaumamallin aiheuttamiin komponentteihin. Näistä runkokäyrän vaikutusta ei ole aiemmissa tutkimuksissa voitu ottaa huomioon. Tutkittu malliketju tuotti järjestelmällisen aliarvion sekä kokonais- että tukkitilavuuksille. Laskentajärjestelmän malleista suurimmaksi virhelähteeksi osoittautui runkokäyrämalli, toiseksi suurimmaksi pituusmalli ja pienin virhelähde oli jakaumamalli.

• Kuusisto, Sähköposti: ei.tietoa@metsatiede.org
• Kangas, Sähköposti: ei.tietoa@metsatiede.org

Tutkimuksessa tarkastellaan runkopuun kosteutta sekä manto- ja sydänpuun lämpöarvoja vuoden eri aikoina. Tavoitteena on selvittää perusteita laskea kuljetettavan veden määrä ja puuerän lämpöarvo suoraan korjuun yhteydessä. Lämpöarvot määritettiin viiden millimetrin paksuisista kairanlastuista suoraan, koska näytteen kuivaamisen yhteydessä osa energiapitoisista aineista haihtuu. Kairanlastujen kosteuserot ja niihin sattuneet pihkatiehyet aiheuttivat lisää vaihtelua, joten menetelmää käytettäessä on otettava useita näytteitä tulosten luotettavuuden lisäämiseksi.
Tuoreen männyn mantopuun lämpöarvo oli kesällä juhannuksen jälkeen noin 1,5 MJ kg^–1 suurempi kuin kuusella ja sydänpuussa ero oli lähes yhtä suuri. Kuivapainosta laskettuna erot olivat samaa suuruusluokkaa, mutta talvella pienemmät. Männyn sydänpuu kuivapainoa kohti laskettuna todettiin lämpöarvoltaan noin 8% suuremmaksi kuin mantopuu. Kuusella ero on noin puolta pienempi. Koivun pienilläkin oksilla lämpöarvot olivat korkeat. Kuusen pihkan haihtuvat ainesosat todettiin hyvin energiapitoisiksi.
Mittauksissa todettiin, että havupuiden sydänpuun kosteus ei ole vakio, vaan sydänpuu on talvella selvästi kuivempaa lähellä ydintä kuin mantopuurajalla. Kuusien mantopuun kosteus oli hieman suurempi kesällä kuin mäntyjen, mutta sydänpuun kosteus pienempi. Talvella mantopuun kosteudessa ei ollut juuri eroja. Koivun kosteuden todettiin vaihtelevan vain vähän rungon poikkileikkauksessa lehtien putoamisen jälkeen syksyllä ja talvella.
Mikäli käytössä olisivat sydänpuun läpimitan estimointiin eri korkeuksilla soveltuvat mallit, voitaisiin runkokäyrien avulla estimoida runkoihin sisältyvän veden määrä ja myös rungon osien lämpöarvot melko tarkasti. Tällaisilla menetelmillä voidaan puun hinnoittelua tarkentaa eri käyttötarkoituksiin ja etenkin puun tuorepolttoon uudenaikaisissa lämpölaitoksissa, joissa on höyrystyneen veden sisältämän energian talteen ottoon soveltuvat laitteet. Puun polton tuottavuutta voidaan nostaa useita kymmeniä prosentteja lyhyellä aikavälillä Suomessa.

• Laasasenaho, Helsingin yliopisto, Metsätieteiden laitos, Helsinki Sähköposti: jouko.laasasenaho@helsinki.fi
• Timonen, Helsingin yliopisto, Kemian laitos, Helsinki Sähköposti: raimo.timonen@helsinki.fi
• Poso, Helsingin yliopisto Sähköposti: heikki.poso@helsinki.fi