X

Laadi alla uus Eesti Raadio äpp, kust leiad kõik ERRi raadiojaamad, suure muusikavaliku ja podcastid.

Biostatistik: tulevikus kannatavad Eestis nii metsaelanikud kui ka metsandus

Mudeli põhjal jõutakse 2050. aastaks olukorrani, kus intensiivselt majandatud erametsades napib isegi keskealisi metsi.
Mudeli põhjal jõutakse 2050. aastaks olukorrani, kus intensiivselt majandatud erametsades napib isegi keskealisi metsi. Autor/allikas: Bart Zimny/Unsplash

Tartu Ülikooli teadlaste simulatsioonimudel viitab, et järgmise 30 aasta jooksul langeb vanade metsade osakaal Eesti majandusmetsades märkimisväärselt, mis seab löögi alla ka Eesti metsanduse jätkusuutlikkuse. Metsaelanikele aitavad survet leevendada rangelt kaitstavad metsad, leiab Tartu Ülikooli biostatistik Ants Kaasik.

Intensiivsest metsaraiest viimase kümnekonna aasta jooksul on räägitud ja kirjutatud palju. Puht matemaatiliselt pole metsade äraraie ja taastumise kiirused riigi mastaabis ülearu keerulised probleemid. Kuivõrd isegi metsa hetkeseisukorra hindamise tulemused ei ole üheselt selged, on aga palju keerulisem vastata praktilisele küsimusele, milliseks kujuneb metsade olukord tulevikus.

Sellele küsimusele vastamiseks tulid mulle appi looduskaitsebioloogid Raido Kont ning Asko Lõhmus. Lähtusime Eesti metsaregistri andmetest, uuendasime neid ja lõime tööriista, mis võimaldab simuleerida lageraieid ning nende järgset puistute taastumist üle terve Eesti. Simulatsiooni tulemusena on võimalik saada iga metsaeraldise jaoks selle vanus ja eeldatav koosseis tulevikus.

Avaldatud uurimuses tegime kõigile kättesaadavaks antud tööriista lähtekoodi ja testisime erinevaid üldisi tulevikustsenaariume aastani 2050. Selgus, et eri omanikerühmade tulevikuväljavaated on üpris erinevad.

Meie mudeli teeb eriliseks asjaolu, et selles simuleeritaksegi iga metsaeraldise, mida Eestis on kokku umbes kaks miljonit, vananemist ja võimalikku raiet eraldi. Kuivõrd metsaseadus sätestab, et lageraie tegemise järgselt ei tohi tekkida liiga suured raielangid, tähendab see praktikas, et lageraie läbiviimiseks peab lisaks eraldisel kasvava metsa piisavale vanusele kontrollima ka olukorda naabereraldistel.

Kuna igal metsaeraldisel on tüüpiliselt 5–10 naabrit, tähendab naabereraldiste läbivaatamine intensiivse raie tingimustes igal simulatsiooniaastal väga suurt lisatööd. Seetõttu oli mudeli loomisel oluline väljakutse ühele simulatsioonikordusele kuluva arvutiaja minimeerimine selliselt, et mudeli kasutaja saaks tulemused kätte paari päevaga. Paralleelarvutuse kasutamisega saame üheaegselt jooksutada mitut simulatsioonikordust. Nii saamegi koondväljundina iga eraldise vanuse tulevikujaotuse.

Sellise mudeli väljundi põhjal on lisaks erinevate metsakasutuse kategooriate, nagu rangelt kaitstava metsa, erinevate piiranguvööndite ja majandusmetsa, tervikprognoosile võimalik leida ka näiteks teatud vanusega metsamassiivide sidususe hinnanguid. Need hinnangud aitavad tuvastada näiteks võimalikke tulevikuprobleeme liikide jaoks, kelle elupaigaks sobib vaid selline piisavalt vana mets. Samamoodi võib uurida ka inimestele puhkamiseks, marjul või seenel käimiseks sobivate metsade maastikuprognoose.

Töö esimeses osa kasutasime aerolaserskaneerimise andmeid. Õhust laseriga tehtud mõõtmised aitas meil tuvastada metsaeraldised, kus metsaregistri andmed vajasid uuendamist. Muu hulgas osutus, et 2022. aasta alguse seisuga oli viimase kümne aasta jooksul Eesti majandusmetsas pindala mõttes lageraiutud umbes 13 protsenti männikutest, 21 protsenti kuusikutest ja 17 protsenti kaasikutest.

Kuusikute puhul õigustavad metsatöösturid sedavõrd intensiivset raiet metsade vanuselise jaotusega. Ühtlasi toovad nad välja, et küpsetes kuusikutes raiete edasilükkamine põhjustaks vahetut majanduslikku kahju. Mänd on aga klassikaline näide puust, kus hilisem raie selliseid probleeme ei põhjusta. Võttes aga arvesse nende puuliikide seaduses fikseeritud raievanuseid, osutavad meie saadud tulemused, et kõigi kolme Eesti põhipuuliigi korral on toimunud üleraie võrreldes nende ühtlase kasutusega.

Töö teises osas lõime simulatsioonimudeli, kus erinevatel metsaomanikel, nagu riigil ning füüsilistel ja juriidilistel isikutel, on erinevad raieintensiivsused, mis sõltuvad eraldise raieküpsusest. See tähendab, et teostatavate lageraiete hulk on proportsioonis raieküpsete eraldiste arvuga, ent see proportsioon on eri metsaomanikel erinev. Vastavate proportsioonide ehk raietõenäosuste kalibreerimiseks kasutasime perioodi 2012.–2021. aasta raieandmeid.

Töö kolmandas osas rakendasime mudelit erinevate võimalike tulevikustsenaariumite uurimiseks. Tulemused näitasid, et järgmise 30 aasta jooksul langeb vana metsa osakaal majandusmetsades ja kaitsemetsades veelgi. Seejuures oli neis simulatsioonides raieküpsust arvestatud tegelikust isegi rangemalt: raiet prognoositi ainult vanuse järgi, ehkki tegelikult raiutakse palju metsi eri põhjustel juba varem.

Eesti metsades tervikuna võimaldas rangelt kaitstavate metsade, kus lageraied on keelatud, olemasolu seda langust vähendada. Viimane illustreerib sellise metsa suurt tähtsust vanu metsi kasutavate liikide jaoks. 

Samuti nägime, et intensiivselt majandatud erametsades kukub absoluutne raiemaht praegusega võrreldes olulisel määral ja 2050. aastaks jõutakse olukorrani, kus napib isegi keskealisi metsi.

Riigimetsas on tulevikuolukord rahuldav, ent sealgi on raiemahu langus paratamatu. Madala intensiivsusega majandatavates erametsades on tulevikuväljavaated parimad, sest senine raieintensiivsus on vastanud metsa ühtlase kasutuse põhimõtetele.

Loodud tööriist on praktikas kasutatav mistahes eraldisepõhise metsakorraldusega territooriumi korral. Seega on need teistsuguste lähteparameetrite korral rakendatavad ka Eestist väljaspool.

Kuivõrd tulevik ei ole veel kivisse raiutud, siis on võimalik, et saadud tulemused veenavad ehk ka otsustajaid, et praegune intensiivse metsanduse suund ei ole olnud õige. Tööriist, mille abil hinnata, millise tulemuseni võiksime jõuda siis, kui raietõenäosused langevad, on nüüd olemas.

Artikkel ilmus ajakirjas PLOS ONE.

Toimetaja: Jaan-Juhan Oidermaa

Hea lugeja, näeme et kasutate vanemat brauseri versiooni või vähelevinud brauserit.

Parema ja terviklikuma kasutajakogemuse tagamiseks soovitame alla laadida uusim versioon mõnest meie toetatud brauserist: