On the potential of Kriging for forest management planning

Detta examensarbete har haft som syfte att undersoka om skogsbruksplanerings­ \nmetoden "Avdelningsfritt skogsbruk" kan tillämpas med tillfredsstallande resultat i \nsodra Sverige. Studien utfordes pa Asa skogsvårdsgård ägd av skogsvårdsstyrelsen i \nKronobergs Ian. Fastigheten ar belagen strax soder om Asa ca 30 km norr om Växjö. \nEn pilotstudie har tidigare utforts i Vilhelmina (Holmgren & Thuresson 1995, 1996). \nVid skogsbruksplanering ar det viktigt att habra data om skogen att basera beslut pa. \nLika viktigt ar dock att veta noggrannheten hos de skattningar som gjorts for olika \nskogsbruksplaneringsvariabler. Dessutom ar heltackande data en forutsattning for \nskogsbruksplanering. Pa grund av kostnaden for insamling av objektiva data har \nskogsbruksplanering hittills baserats pa subjektiva skattningar pa bestandsniva, \nmojligen kalibrerade med hjalp av objektivt provytematerial. Lamplig skotsel av dessa \nhestand bestams ocksa subjektivt. Dessa hestand anses vara homogena avseende \nviktiga variabler for skogsbruksplanering, t ex volym, standortsindex mm och \nforvantas besta for lang tid. Detta ar en forenkling av verkligheten. \nMed hjalp av kriging och Geografiska Informations System (GIS) kan man gora \nheltackande skattningar av viktiga skogsbruksplaneringsvariabler fran objektiva \nskattningar pa provytor. Dessa skattningar atfOljs dessutom av varden for dessa \nskattningars noggrannhet, nagot som saknas vid subjektiva skattningar. \nKriging ar en geostatistisk metod utvecldad fran borjan inom gruvindustrin, men fullt \nmojlig att tillampa pa alla variabler som uppvisar spatial autokorrelation, d v s \nvariabler vars varde fOr en viss punkt uppvisar likheter med varden for punkter som \nligger nara geografiskt. Metoden utnyttjar information (semivariogram) om hur \nkorrelerade varden, for en viss variabel, ar pa olika avstand. Informationen anvands \ntill att med hjalp av ett vagt medelvarde skatta varden for punkter utan information. \nVikterna for de olika observationerna bestams sa att variansen for skattningen \nm1mmeras. \nDa fastigheten i undersokningen, som de fiesta fastigheter i sodra Sverige, ar intensivt \nskott harden ett fragmenterat utseende med sma hestand. Detta ar ett problem vid \nkriging eftersom skarpa granser utjfunnas, t.ex. blir det ingen skarp grans i volym mot \nen hyggeskant. For att komma till ratta med detta problem indelades skogen i fyra \nstratum efter alder enligt befintlig skogsbruksplan. De olika stratum \nen var: under 10 \nar; 10 -30 ar; 30 -70 ar; 70 ar och uppat. En annan anledning till stratumindelningen \nvar att man i aldre hestand forlorar mer pengar (nuvarde) pa ett felaktigt beslut. \nDessutom tillfOr en flygbild betydligt mer information i yngre hestand. A \nv des sa \nanledningar varierades provytetatheten sa att provytorna lades tatare i aldre stratum. \nFor att undersoka vilka variabler som kan skattas med hjalp av kriging, framstalldes \nsemivariogram for olika variabler. Det visade sig att flera variabler uppvisade spatial \nautokorrelation och kan alltsa skattas med hjalp av kriging. Nagra av dessa variabler \nvar: totalvolymlha, standortsindex, grundytevagd medeldiameter ( \ndgv), \ninoptimalforlust vid slutavverkning och volymtillvaxt. Tyvarr uppvisade inga lovtdidsvariabler tilldicklig autokorrelation. Detta kan forklaras av den laga andelen \nlOvtrad pa fastigheten. Forekomsten av lOvtrad upplevdes dessutom splittrad. \nEn utvardering av krigingresultatet m h a korsvalidering visade pa en liten \nunderskattning av volymen. Denna underskattning var dock sa liten att den inte \nbevisar att skattningen ar belastad av bias. Utvarderingen visade ocksa, som vantat, att \nvardena fran krigingskattningen ar utjamnade jamfort med vardena i \nursprungsmaterialet (variansen betydligt Higre). De hogsta volymerna underskattas \noch de lagsta overskattas. \nManga variabler uppvisade de egenskaper som kravs for att kunna skattas med \nkriging. Egenskapen att skattningarna atfoljs med felskattningar gor att de kan \nanvandas till att skapa kombinationsestimat, t ex med skattningar fran flygbilder. \nPrecisionen i dessa kombinerade skattningar skulle pa detta satt bli battre an \nskattningar med enbart kriging eller flygbilder. \n