Endringer i ytre forhold, som f.eks. klima, miljøkrav eller marked vil medføre endringer i optimal skogbehandlings- og avvirkningsstrategi

Transkript

1 Endringer i ytre forhold, som f.eks. klima, miljøkrav eller marked vil medføre endringer i optimal skogbehandlings- og avvirkningsstrategi Hvordan kan en analysere de langsiktige konsekvensene av slike endringer for å komme frem til en optimal skogbehandlings-strategi? Jens Kolstad Honne, 5. november 2015

2 Langsiktige konsekvensanalyser På overordnet nivå (ikke årsplan/kortsiktig plan) Kompleksiteten er så stor at en trenger automatiserte rutiner for å komme frem til aktuelle løsninger Baserer seg på bestandsdata Er til støtte for den mer kortsiktige planleggingen Analysere konsekvensene av f.eks. Klimaendringer Markedskrav/tømmerpriser Miljøhensyn/vern/"økonomisk imp" Forsert avvirking i en kortere periode Ordinær balansekvantumsberegning med "normale" forutsetn. Jens Kolstad, Honne 5. november

3 Balansekvantum Balansekvantumet for skogen er det høyest mulige kvantum som kan avvirkes hvert år, utan at avvirkningskvantumet i fremtiden blir lavere Balansekvantum/avvirkningspotensiale er avhengig av situasjonen på eiendommen, ikke bare størrelsen Jens Kolstad, Honne 5. november

4 Beregningsmodulen SGIS SGIS beregner avvirkningskvantum basert på hvert enkelt bestand, og beregningen foregår i to trinn: GAYA : "Bestandsutviklingsbaner" avhengig av forskjellige inngrep/tiltak Først beregnes mulige behandlingsprogrammer for hvert enkelt bestand vha GAYA. For alle bestand er det mange forskjellige kombinasjoner av behandlinger som er mulige. F.eks. at et bestand tynnes i periode 3 og sluttavvirkes i periode 6, eller f.eks. at det ikke tynnes, men bare sluttavvirkes i periode 5. Alle mulige kombinasjoner av behandlingsprogrammer beregnes for hvert enkelt bestand. (Som kan føre til at hvert bestand har mer enn 100 forskjellige kombinasjoner av behandlingsprogram for beregningsperioden på 100 år (10 perioder) J optimeringsmodul : Setter sammen de bestandsutviklingsbaner som gir den beste løsningen, avhengig av valgte skranker Deretter definerer en hva en vil optimere mot, f.eks. maksimering av nåverdi (Faustmanns formel) eller ikke synkende avvirkningskvantum/ balansekvantum (ISA). For å gjøre dette benyttes optimeringsmodulen J, som da setter sammen de behandlingsprogram for det enkelte bestand som fører til den beste måloppnåelse. den beste måloppnåelsen er maksimering av nåverdi, men innenfor de skrankene en har satt. Disse skrankene kan f.eks. være at en ønsker å ha et høyt tynningskvantum samt et balansekvantum (ISA) for slutthogster. Jens Kolstad, Honne 5. november

5 GAYA baserer seg på registrerte og/eller avledete bestandsdata Gjennomsnittstre (Middeldiam, Middelhøyde og Treantall) Funksjoner for diameter- og høydeutvikling og mortalitet Foryngelsemetode-/tetthet Brutto/tømmerprisberegninger avh. av treslag og diameter Hogst og fremkjøringskostnader Beregningsmåte (for hvert enkelt bestand/beregningsenhet) Nåsituasjon Vekst til midt i perioden Ny nåsituasjon Hvilke inngrep/behandlinger kan gjøres Ny nåsituasjon etter alle aktuelle behandlinger for det enkelte bestand/enhet Vekst i 5 eller 10 år Osv. Gjør dette for det antall perioder som er definert (normalt 10 perioder a 10 år, men kan også regne med f.eks. 5 års periodelengde) Jens Kolstad, Honne 5. november

6 GAYA: Behandlingsprogram Eksempel: 30 år gammel bestand. Laveste hogstalder 50 år 2 muligheter: La stå eller Avvirke G = La vokse C = Sluttavirke Jens Kolstad, Honne 5. november 2015 Alder/år

7 Målfunksjoner: Maksimere nåverdi (det mest vanlige) Maksimere stående volum? Restriksjoner: Ikke-synkende avvirkning (ISA/Balansekvantum) Ikke-synkende inntekt Stående volum Aldersfordeling Lauvtrær Vernede arealer mm Jens Kolstad, Honne 5. november

8 Eksempeleiendom På Østlandet Ca daa Domineres av midlere boniteter 53 % gran, 36 % furu og 11 % løv 1 Arealfordeling 2 3på hkl % 24 % 32 % 25 % 12 % Ca 9,5 m3/daa i snitt Jens Kolstad, Honne 5. november

9 Analyser Forutsetninger: 18 perioder a 5 år, rentefot 3 % A. Basisberegning dvs. "normale" forutsetninger, dvs. nedre alder før slutthogst = aldersgrense for hkl 5, men ingen øvre grense B. Granbestand på god og middels bonitet MÅ avvirkes tidligere enn "normalt", pga. klima og/eller risiko for kalamiteter, øvrige bestand har "normale" forutsetninger Bon Nedre alder PEFC Laveste hogstalder Hkl 5 grense Høyeste hogstalder Gjelder fra og med 3. periode C. Avvirke før middeldimensjon blir mer enn 25 cm samt at granbestand på god og middels bonitet MÅ avvirkes tidligere enn "normalt For disse 3 analysene er det optimalisert for å oppnå: Max Nåverdi Ikke Synkende Avvirkningskvantum (Balansekvantum) Ikke Synkende Inntekt Jens Kolstad, Honne 5. november

10 Basisberegning dvs. "normale" forutsetninger, dvs. nedre alder før slutthogst = aldersgrense for hkl 5, men ingen øvre grense Alt. A - M3 Alt A - Kontantstrøm Max. Nåverdi m3 ISA m3 Ikke synk. Inntekt m3 Max. Nåverdi ISA Ikke synk. Inntekt Jens Kolstad, Honne 5. november

11 Granbestand på god og middels bonitet MÅ avvirkes tidligere enn "normalt", Alt B - M3 Alt B - Kontantstrøm ISA Ikke synk. Inntekt ISA Ikke synk. Inntekt Jens Kolstad, Honne 5. november

12 ISA - M3 - de 3 alternativene A = "Normale" nedre aldre B = Gran på god og middels tvinges til tidlig avvirkning C = Som B men i tillegg ikke avvirkn. Over 25 cm i Dbh A B C Jens Kolstad, Honne 5. november

13 M3/år Sluttavv. 02-Slutth. lauv 03-Frøtrest. hogst 04-Hogst frøtrær Inngrepstype 07- Skjermh. gran 08-Avvikl. av skjerm 09-Tynning f. skjerm 10-Tynning Totalsum Perioder Totalsum Tynning 09-Tynning f. skjerm 08-Avvikl. av skjerm 07- Skjermhogst gran 04-Hogst frøtrær 03-Frøtrest.hogst 02-Slutthogst lauv 01-Sluttavvirkning Jens Kolstad, Honne 5. november

14 Visualisering av hogstforløp, periode 1 og 2 Jens Kolstad, Honne 5. november

15 Takk for oppmerksomheten Kontakt: Jens Kolstad /

16 Jens Kolstad, Honne 5. november

17 Jens Kolstad, Honne 5. november

18 Jens Kolstad, Honne 5. november

19 Jens Kolstad, Honne 5. november