METSÄNTUTKIMUSLAITOKSEN JULKAISUJA COMMUNICATIONES INSTITUTI FORESTALIS FENNIAE MEDDELANDEN FRAN SKOGS FO R S KNI NGS I N STITUTET I FINLAND MITTEILUNGEN DER FORSTLICHEN FORSCHUNGSANSTALT IN FINLAND PUBLICATIONS OF THE FINNISH FOREST RESEARCH INSTITUTE PUBLICATIONS DE L'INSTITUT DE RECHERCHES FORESTIfiRES DE LA FINLANDE 71 HELSINKI 1971 METSÄNTUTKIMUSLAITOKSEN JULKAISUJA COMMUNICATIONES INSTITUTI FORESTALIS FENNIAE MEDDELANDEN FRÄN SKOGS FO R S KNI NGS IN ST ITUTET I FINLAND MITTEILUNGEN DER FORSTLICHEN FORSCHUNGSANSTALT IN FINLAND PUBLICATIONS OF THE FINNISH FOREST RESEARCH INSTITUTE PUBLICATIONS DE L'INSTITUT DE RECHERCHES FORESTIfiRES DE LA FINLANDE 71 HELSINKI 1971 COMMUNICATIONES INSTITUTI FORESTALIS FENNIAE 71 71.1 Kuusela, Kullervo. 1970. Suomen eteläpuoliskon metsävarat 1964—68 ja niiden kehittyminen. Summary: Forest resources in southern half of Finland in 1964—68 and their development . . 1 —69 71.2 Koivisto, Pentti. 1970. Regionality of forest growth in Finland. Seloste: Metsän kasvun alueellisuus Suomessa 1—76 CORRECTION: The publication has been printed as a serial publication 70.3, should be 71.2. KORJAUS: Julkaisu on painettu sarjajulkaisuna 70.3, pitäisi olla 71.2. 71.3 Tiihonen, Paavo. 1970. Ruskean mäntypistiäisen (N. Sertijer Geoffr.) tuhojen vaikutuksesta männiköiden kasvuun Etelä-Poh janmaalla, Pohjois-Satakunnassa ja Länsi-Uudellamaalla vuosina 1960—61. Referat: Über die Einwirkungen des Schadfrasses der roten Kiefernbuschhornblattwespe auf den Zuwachs der Kiefern bestände im siidlichen Pohjanmaa, im nördlichen Satakunta und im westlichen Uusimaa in den Jahren 1960—67 I—2l1 —21 71.4 Harstela, Pertti. 1970. The effect of winter conditions on the preparation of rough-limbed spruce pulpwood of approximate length. Seloste: Talviolosuhteiden vaikutus tynkäkarsitun ja liki - pituisen kuusikuitupuun tekoon 1—54 71.6 H akkila, Pentti. 1970. Basic density, bark percentage and dry matter content of grey alder (Alnus incana). Seloste: Harmaa lepän puuaineen tiheys, kuoriprosentti ja kuiva-ainesisältö 1—33 71.6 Rummukainen, Ukko. 1971. Lumikarsiteen, Phacidium infestans Karst., torjuntakokeita PCNB-pölytyksin männynviljelyaloilla. Summary : On the control of snow blight, Phacidium infestans Karst., by means of dusting with PGNB 1—27 SUOMEN ETELÄPUOLISKON METSÄVARAT 1964—68 JA NIIDEN KEHITTYMINEN Forest resources in southern half of Finland in 1964—68 and their development KULLERVO KUUSELA HELSINKI 1970 Helsinki 1970. Valtion painatuskeskus ALKUSANAT Valtakunnan metsien IV inventoinnin kenttätyön tultua suoritetuksi v. 1963 jouduttiin ratkaisemaan jatkuvien inventointitutkimusten työ muoto. Koska piirimetsälautakuntien alueiden ja yleensä maan osa-alueiden metsävaratiedot olivat yli 10 vuotta vanhoja ja koska osa-alueita koskevat tiedot näyttivät silloisessa metsätasetilanteessa ensiarvoisen tärkeiltä, aloi tettiin V inventointi maan lounaisosasta ja kunkin kesän kenttätyöt käsitti vät niin monta piirimetsälautakunnan toimialuetta ja talousaluetta kuin määrärahat mahdollistivat. Maastonäytteen tiheys tuli niin suureksi, että tarkkuudeltaan käyttökelpoisia tuloksia voidaan laskea noin 150 000 hehtaa rin suuruisille pienalueille ja että koko maan osalta näyte tulee mitatuksi 7—B vuodessa. Käsillä oleva julkaisu sisältää vuosina 1964—68 mitattuun näytteeseen perustuen Suomen eteläpuoliskon metsävarojen kuvauksen ja päätunnusten vertailun aikaisempien inventointien tuloksiin. Inventoinnin suunnitteluun, johtamiseen ja suoritukseen sekä tulosten laskentaan on osallistunut pääosa metsänarvioimisen tutkimusosaston hen kilökuntaa. Tutkijoiden panos on keskittynyt seuraaviin tehtäviin: Erikoistutkija, tri Paavo Tiihonen: Kenttäryhmien koulutus, kenttätyön johto ja valvonta. Vanhempi assistentti Sakari Salminen: Aineiston tietokonekäsittelyn suunnittelu ja toteutus sekä kenttäryhmien koulutus ja valvonta aineiston käsittelyn toteutusta silmällä pitäen. Nuorempi assistentti Alli Salovaara: Kenttäaineiston vastaanoton ja esikäsittelyn järjestely, eräiden laskentavaiheiden suorittaminen ja julkais tavien tulostaulukoiden valmistaminen. Kenttätyön alkuvaiheissa ja ns. koeinventointeja suoritettaessa työhön osallistui tohtori Veikko O. Mäkinen. Ryhmänjohtajina ovat toimineet metsänhoitajat Kari Borgman, Juhani Huittinen, Markku Kiikka, Ilkka Kohmo, Aarno Koukkula, Veikko Laukka nen, Heikki Mäki, Raimo Pökälä, Jorma Rajala, Jaakko Salo, Mauno Salo niemi, Tarmo Uusitalo, Arno Uusvaara ja Lauri Vuorisalo. Erityistehtävissä mittausryhmän johtajana on toiminut metsäteknikko Matti Kujala. Kiitän edellä nimettyjä henkilöitä sekä muuta tutkimusosaston henkilö kuntaa heidän panoksestaan, joka on tehnyt mahdolliseksi V inventoinnin 4 Kullervo Kuusela 71.1 toteutuksen olosuhteissa, joille on ollut ominaista menetelmien suuret muu tokset ja metsävaratietojen loputtomalta tuntunut tarve. Kenttätyön toteutusta ja ennen muuta metsänomistuksen selvitystä ovat tehokkaasti avustaneet metsähallitus, keskusmetsälautakunnat, piirimetsä lautakunnat, Ahvenanmaan maakuntahallinnon metsäosasto, metsänhoito yhdistykset ja teollisuusyhtiöiden metsäosastot, joille kaikille esitän parhaan kiitoksen. Kullervo Kuusela SISÄLTÖ CONTENTS Sivu Alkusanat 3 Valtakunnan metsien V inventointi Eteläpuoliskon metsävarat 1964—68 7 Maan kuvaus 7 Puuston kuvaus 10 Metsiköiden laatu ja toimenpiteiden tarve 12 Vuotuisen kasvun ja hakkuusuunnitteen arvio 13 Metsävarojen ja hakkuumahdollisuuksien kehittyminen 15 Maa 15 Puusto 17 Metsiköiden laatu ja tiheys 23 Puuston alueellinen vaihtelu 26 Kasvu ja hakkuumahdollisuudet 32 Metsätase 36 Taulukot Tables 41 Kirjallisuus References 65 Summary in English 67 ETELÄPUOLISKON METSÄVARAT 1964—68 Maan kuvaus Maan kuvauksessa pinta-alan arvioiden perustana on virallisen tilaston kunnittaiset maa-alat sellaisina kuin ne julkaistiin kesinä 1964 ja 1965 inven toidun alueen osalta vuonna 1963, 1966 inventoidun alueen osalta 1966, 1967 inventoidun alueen osalta 1967 ja 1968 inventoidun alueen osalta 1968. Maa pinta-alan jakaantuminen maaluokkiin perustuu inventoinnin arvioihin. Taulukossa 1 esitettyjen maaluokkien määritelmät ovat (vert. Ilvessalo 1965, s. 32): Metsämaalla on puuston keskimääräinen vuotuinen kasvu suotui simpien olosuhteiden vallitessa ja 100 vuoden kiertoaikaa käytettäessä vähintään 1 m 3 /ha kuorineen. Metsämaahan sisältyy aikaisempi kasvullinen metsämaa ja paras osa aikaisempaa huonokasvuista metsämaata. Kitumaalla on puuston kasvu edellä mainituilla edellytyksillä 1.0—O.i m 3 /ha. Kitumaa käsittää pääosan aikaisempaa huonokasvuista metsämaata kuitenkin siten, että huonoin osa huonokasvuista maata on luokitettu joutomaaksi. Joutomaalla on puuston kasvu edellä mainituilla edellytyksillä alle 0.1 m 3 /ha. Nykyistä metsätalouden veroluokituksen käytäntöä silmällä pitäen metsämaa vastaa lähinnä sitä pinta-alaa, joka kuuluu luokkiin I—IV. Kitumaa ja joutomaa yhdessä muodostavat verotuksen ulkopuolelle jäävän pinta-alan, jossa ensin mainittu on kituliasta puustoa kasvavaa joutomaata ja jälkimmäinen puutonta tai miltei puutonta joutomaata. Metsätalouden tiet, varastot, jne. ovat pinta-alaa, joka inventoinnin ajankohtana käytetään muuhun metsätalouden tarkoitukseen kuin puun kasvattamiseen. Metsätalouden maa on edellä määriteltyjen neljän maaluokan summa. Joutomaan sisällyttämisestä metsämaahan voitaneen olla eri mieltä, koska monien maiden metsätilastossa joutomaa on oma itsenäinen luok kansa. Käytetty luokitus on katsottu sopivimmaksi sen vuoksi, että inven toinnissa metsätalouden joutomaaksi arvioitu pinta-ala on suurimmaksi osaksi suota ja ojituksella metsämaaksi muutettavissa. Kankaiden jouto 8 Kullervo Kuusela 71.1 maa on metsämaan sisällä, metsätalouden käytössä ja se kuuluu Pohjois- Suomen metsänrajaseudullakin metsätalouden hallinnollisiin yksikköihin. Maatalouden maa sisältää pellot, laitumina hoidetut alueet, maatalouden tiet ja rakennusten vaatiman maa-alan sekä maatalousmaan sisällä olevan ja siihen välittömästi liittyvän joutomaan. Rakennusten ala käsittää kaupungit, asutuskeskukset, teolli suusalueet ja vastaavat. Liikenneväylät, jne. käsittää maantiet, rautatiet, lentokentät, voimajohtolinjat ja vastaavat. Metsämaan, kitumaan ja joutomaan jakaantuminen kankaihin, korpiin, rämeisiin ja nevoihin on esitetty taulukossa 2 sekä kasvupaikkatyyppeihin taulukossa 3. Kasvupaikkatyypit koostuvat seuraavista metsä- ja suo tyypeistä: 1. Metsämaan kankailla lehdot . » turvemailla lehtomaiset kasvupaikat, pääasiassa lehtokorpi; rämeillä poikkeuksellisen hyväpuustoinen lettoräme. Kitumaan turvemailla lehtomaiset kasvupaikat; korvissa lettokorpi ja koivuletto korpi; rämeillä varsinainen lettoräme ja rahkainen lettoräme. Joutomaan turvemailla lehtomaiset kasvupaikat; rämeillä heikkopuustoisin letto räme; nevoilla letto. 2. Metsämaan kankailla käenkaali-mustikka- ja pyrolatyyppi. » turvemailla ruohoiset kasvupaikat; korvissa ruoho- ja heinäkorpi; rämeillä poikkeuksellisen hyväpuustoinen ruohoinen sararäme. Kitumaan turvemailla ruohoiset kasvupaikat; korvissa ruohoiset sarakorvet ja heikkopuustoisimmat ruoho- ja heinäkorvet; rämeillä ruohoinen sara räme. Joutomaan turvemailla ruohoiset kasvupaikat; rämeillä heikkopuustoisin ruohoi nen sararäme; nevoilla ruohoinen saraneva. 3. Metsämaan kankailla mustikkatyyppi. » turvemailla suursaraiset ja mustikkaiset kasvupaikat; korvissa pääosa kangaskorpia ja mustikkakorpi; rämeillä paraspuustoinen sararäme. Kitumaan turvemailla suursaraiset ja mustikkaiset kasvupaikat; korvissa varsi nainen sarakorpi; rämeillä varsinainen sararäme. Joutomaan turvemailla suursaraiset ja mustikkaiset kasvupaikat; korvissa heikko puustoisin sarakorpi; rämeillä heikkopuustoinen sararäme; nevoilla var sinainen saraneva. 4. Metsämaan kankailla puolukkatyyppi. » turvemailla piensaraiset ja puolukkaiset kasvupaikat; korvissa puo lukkakorpi, pallosarakorpi, heikompi osa kangaskorpia; rämeillä pää osa korpirämeitä ja kangasräme. Kitumaan turvemailla piensaraiset ja puolukkaiset kasvupaikat; korvissa heikko puustoiset pallosarakorvet; rämeillä pääosa pallosara-, lyhytkortinen sara- ja heikkopuustoisin osa korpirämeistä. Joutomaan turvemailla piensaraiset ja puolukkaiset kasvupaikat, heikkopuustoi simmat pallosarakorvet; rämeillä heikkopuustoisimmat pallosara- ja lyhytkortiset sararämeet; nevoilla harvakseltaan suursaroja kasvavat lyhytkortiset nevat. 71.1 Suomen eteläpuoliskon metsävarat 1964—68 ja niiden kehittyminen 9 2 8856—70 Kuva 1. V inventoinnin suoritusaika alueittain maan eteläpuoliskossa. Fig. 1. Time when the sth inventory was carried out by regions in the southern half of the country. 10 Kullervo Kuusela 71.1 5. Metsämaan kankailla kanervatyyppi. » turvemailla tupasvillaiset ja isovarpuiset kasvupaikat; rämeillä pääosa isovarpuisia rämeitä ja paraspuustoiset tupasvillarämeet. Kitumaan turvemailla tupasvillaiset ja isovarpuiset kasvupaikat; rämeillä heikko - puustoisimmat isovarpuiset rämeet ja pääosa tupasvillarämeistä. Joutomaan turvemailla tupasvillaiset ja isovarpuiset kasvupaikat; rämeillä heikko puustoisimmat tupasvillarämeet; nevoilla lyhytkortinen ja rimpineva. 6. Metsämaan kankailla jäkälätyyppi. Joutomaan turvemailla rahkaiset kasvupaikat; rämeillä rahkaräme ja nevoilla rahkaneva. 7. Kitumaan ja joutomaan avokalliot, louhikot ja hietikot. Inventoinnin ajankohdan ojitustilanne on kuvattu taulukossa 4. Turve maiden luokat ovat: Luonnontilainen suo. Pintakasvillisuudesta yli 75 % suokasvillisuutta. Ojikko on ojitettu suo, jossa ojituksen vaikutusta ei ole vielä havaittavissa pinta kasvillisuudessa eikä puustossa. Muuttuma on aina metsämaata ja siinä on ojituksen vaikutus selvä, mutta pinta kasvillisuudelle lyö alkuperäinen suotyyppi vielä leimansa. Turvekangas on aina metsämaata ja pintakasvillisuus muistuttaa ojituksen vaiku tuksesta jotain metsätyyppiä. Metsätalouden maa jaettiin vanhan järjestelmän mukaisiin veroluokkiin (Taulukko 5, vert. esim. Tapion Taskukirja, 1965). Metsätyypin mukaista veroluokkaa alentavia tekijöitä ovat olleet kivisyys, soistuneisuus (soistu neella kankaalla on pintakasvillisuudesta 25—75 % suokasvillisuutta), kunt taisuus ja sijainti tuulille alttiilla paikalla sekä lakimailla. Tulosten osalta on otettava huomioon, että pieni osa metsämaasta ja huomattava osa kitu maasta sisältyy veroperusteiden mukaiseen joutomaahan, esim. ne alunperin joutomaan suot, joiden ojituksesta ei inventoinnin hetkellä ole kulunut 10 vuotta, mutta joiden kasvukyky on jo parantunut. Samoin pieni osa metsä maasta kuuluu V veroluokkaan. Puuston kuvaus Vallitsevan puulajin perusteella suoritetun metsikköluokituksen tulok set on esitetty taulukossa 6. Vallitseva puulaji käsittää suhteellisesti suu rimman osan vallitsevan puujakson kuutiomäärästä, ts. ylispuut ja alikasvos eivät vaikuta luokitukseen. Taimistoissa se on kuitenkin puulaji, joka hoito toimenpiteen jälkeen jää metsikköön vallitsevaksi. Metsämaan metsiköiden ikärakenne ja ikäluokkien keskipohjapinta-ala sekä keskikuutio on esitetty taulukossa 7 a. Taulukoissa 7 b—g on esitetty samat tunnukset metsämaan kankaiden, turvemaiden, ojittamattomien soi den, ojikoiden, muuttumien ja turvekankaiden metsikköluokille. Suoritet 71.1 Suomen eteläpuoliskon metsävarat 1964—68 ja niiden kehittyminen 11 taessa esitettyjen arvioiden ja esim. kasvutaulukoiden välisiä vertailuja on otettava huomioon, että käytetty laskentamenetelmä antaa liian suuren kuutiomäärän nuorimmille ja vanhimmille metsiköille, joissa muotokorkeus kerroin (vert. Kuusela 1966) on keskimääräistä pienempi ja liian pienen kuutiomäärän tiheimmille keski-ikäisille metsiköille, joissa muotokorkeus kerroin on keskimääräistä suurempi. Erot ovat suurimmillaan noin 5 %:n suuruusluokkaa. lkäluokkien pohjapinta-alat ovat virheettömät. Ylispuuston ja kehityskelpoisen alikasvoksen esiintymistä kuvaavat arviot ovat taulukossa 8 ja metsämaan metsiköiden kehitysluokkien osuudet taulukossa 9. Kehitysluokkien puuston yksityiskohtainen kuvaus on esi tetty taulukoissa 10 a—j metsämaan alaluokittain samoin ikäluokkien osalta aikaisemmin. Vastaavasti ikäluokkien kuutiomäärän arvioita koskevan huo mautuksen kanssa on syytä todeta, että laskentamenetelmästä johtuen har vennus- ja väljennysmetsiköiden keskikuutio on jonkin verran liian pieni ja taimistojen sekä vajaatuottoisten metsiköiden kuutiomäärä liian suuri. Puuston kuutiomäärä kuorineen (pienin luettu puu on 2.5 cm rinnan korkeusläpimitaltaan) on esitetty taulukossa 11 erikseen metsämaalla, kitu maalla ja yhteensä. Kuorettoman puuston keskimääräinen prosentti on 84. Männyllä se on hieman suurempi kuin kuusella, lehtipuilla pienempi kuin havupuilla. Puuston kuorellisen kuutiomäärän jakaantuminen tärkeimpiin puu tavaralajeihin on esitetty taulukossa 12. Sahapuuksi on luettu kaikista vähintään 19.5 cm rinnankorkeusläpimitaltaan olevista puista se rungon osa, joka laatunsa puolesta on saha- tai vaneritukkia ja siten, että tukin pienin latvaläpimitta on 16 cm kuoren päältä (noin 6 tuumaa kuoren alta). Paperi puun pölkyn pituus on 2 m ja pienin latvaläpimitta kuoren päältä 8 cm. Ohutpuun vastaavat mitat ovat 1 m ja 5 cm. Muu rungon osa ja ne puut, joista ei saada vähintään yhtä ohutpuupölkkyä, ovat hakkuutähdettä. Jos sahatukki otetaan 5 tuuman latvaläpimittaan 6 tuuman asemesta ja puista 18 cm:n rinnankorkeusläpimittaan saakka (esim. Nyyssönen 1965, tau lukko 42 ja 43 tai Tiihonen 1966 a), niin männyn sahapuuprosentti 48 suurenee noin 54:ksi ja kuusen 35 noin 45:ksi. Sahapuuosuuden voimak kaampi suureneminen kuusella kuin männyllä johtuu siitä, että kuusikoiden runkolukusarjassa on pienimmän tukin kohdalla enemmän puita kuin män nyn runkolukusarjassa. Taulukossa 12 esitetyt puutavaralajien osuusprosentit samoin kuin aikaisemmin julkaistut piirimetsälautakuntien alueita koskevat (Kuusela 1966 ja 1967; Kuusela ja Salovaara 1968 ja 1969) on saatu ns. keskipuumenetelmällä (Kuusela 1966). Maan eteläpuoliskon inventoin nin valmistuttua suoritetuissa tarkistuslaskelmissa on voitu todeta, että keskipuumenetelmällä saatuihin puutavaralajiprosentteihin sisältyy syste maattista virhettä. Tämän vuoksi julkaistuja puutavaralajiprosentteja on 12 Kullervo Kuusela 71.1 pidettävä eri alueiden puustojen suhteellista järeyttä osoittavina. Maan eteläpuoliskon kokonaispuuston osalta korjatut prosentit ovat: Ts. keskipuumenetelmällä saadut ja keskiläpimittaan perustuvat funktiot aliarvioivat sahapuun, ohutpuun ja jonkin verran myös hukkapuun osuutta sekä yliarvioivat paperipuun osuutta. Edellä esitetyn lisäksi on korjuun yhteydessä kiinnitetty huomiota siihen, että vaneripuuna korjataan keskimääräistä tukkia lyhyempiä pölkkyjä ja että vaneritukin laatuvaatimukset ovat alhaisemmat kuin inventoinnin kenttätyön ohjeissa esitetyt. Korjuussa noudatettavia periaatteita vas taava vaneripuuosuus on noin 30 % suurempi taulukossa 12 esitettyä osuutta. Puulajien osuudet kuutiomäärästä, runkoluvusta ja pohjapinta-alasta on esitetty taulukoissa 13 ja 14, runkoluvun ja kuutiomäärän jakaantuminen 1 cm:n rinnankorkeusläpimittaluokkien ryhmiin taulukoissa 15 ja 16 sekä tukkirunkojen lukumäärän ja kuutiomäärän jakaantuminen läpimittaluok kien ryhmiin taulukoissa 17 ja 18. Tukkirungoksi on luettu puu, joka on vähintään 19.5 cm rinnankorkeusläpimitaltaan ja josta saadaan vähintään yksi laatuvaatimukset täyttävä tukki. Metsiköiden laatu ja toimenpiteiden tarve Metsiköiden metsänhoidollisen tilan ja vajaatuottoisuuden syyn mukai sen luokituksen tulokset on esitetty taulukossa 19. Luokat on pyritty pitä mään mahdollisimman tarkoin samakäsitteisinä kuin 111 inventoinnissa. Lehtipuumetsiköiden osalta arvostelu on kuitenkin kiristynyt sikäli, että vain rauduskoivuvaltaiset metsiköt on V inventoinnissa arvioitu kehitys kelpoisiksi. Luokka »muu vajaatuottoinen» sisältää myös uudistusalat, joiden on arvioitu edellyttävän metsänviljelyä, joten vajaatuottoisten metsiköiden pinta-ala on näitä uudistusaloja suurempi verrattuna kehitysluokkataulu koiden (9 ja 10) puustoisten vajaatuottoisten metsiköiden pinta-alaan. Taulukossa 20 on esitetty määrä ja laatu niistä metsiköistä, jotka inven toinnin luokituksia suoritettaessa voitiin todeta viljelyllä perustetuiksi. Täydennysviljelyä tarvitsevat taimistot ovat olleet runkoluvultaan liian har voja. Pääosa niistä on ilmeisesti kehityskelpoisia, kun otetaan huomioon luonnonsiemennyksen kautta saatavat taimet. Kasvu ja tuotto jäävät niissä kuitenkin pienemmiksi kuin täysitiheissä taimistoissa. puulaji saha- paperi- ohut- hakkuu- puu puu puu tähde mänty 49 39 7 5 kuusi 41 45 10 4 lehtipuu 13 63 12 12 71.1 Suomen eteläpuoliskon metsävarat 1964—68 ja niiden kehittyminen 13 Hyvien, tyydyttävien, vajaatuottoisten ja viljelyllä perustettujen met siköiden jakaantuminen ikäluokkiin ja ikäluokkien keskimääräiset pohja pinta-alat sekä kuutiomäärät on esitetty taulukoissa 21 a—c ja 22. Viimeisestä hakkuusta kulunut aika on esitetty taulukossa 23, hakkuun tarve taulukossa 24, hoitotöiden tarpeellisuus taulukossa 25 ja ojitustoimin nan tarpeellisuus taulukossa 26. Taulukoiden tiedot muodostavat perustan hakkuulaskelmien ja metsänhoito-ohjelmien valmistamiselle. Erityisesti on korostettava, että hakkuiden, metsänhoitotöiden ja ojituksen tarvetta osoit tavat tiedot eivät sellaisenaan ole metsänhoito-ohjelma, vaan eri töiden määrät on mitoitettava noudattaen periaatteita, joiden mukaan metsiä hakataan ja kehitetään. Käytännössä suurimpaan mahdolliseen puuntuotan toon tähtäävä ohjelma on esim. MERA-toimikunnan viimeisimmässä mie tinnössä esitetty (MERA . . . ~ 1969), jota valmistettaessa on ollut käytet tävissä V inventoinnin tuloksia. Vuotuisen kasvun ja hakkuusuunnitteen arvio Vuotuisen kasvun ja hakkuusuunnitteen arvio on esitetty taulukossa 27. Kasvulla ja poistumalla tarkoitetaan kotimaisilla kuutioimistaulukoilla saa tavia pystypuiden kuorellisen runkopuun keskimääräistä vuotuista lisäystä ja vähenemistä. Kasvu on inventointia edeltäneiden 5 vuoden keskimääräi nen todellinen kasvu (so. kasvun arviota ei ole korjattu keskimääräistä ilmas toa vastaavaksi), jossa mittauksilla saatuun, inventoinnin ajankohtana met sässä olleiden puiden kasvuun on lisätty arviona mittausjakson aikana met sästä poistuneiden puiden kasvu. Valtakunnan metsien 111 ja IV inventoin nin kasvun arvioihin (Ilvessalo 1956; Tiihonen 1968) verrattuna V inventoinnin kasvun arvio on noin 4 % suurempi kuin jos olisi käytetty aikaisempaa menetelmää. Suunnite vastaa suurinta kestävää hakkuumahdollisuutta ja arviota tehtäessä on otettu huomioon tällä hetkellä ja lähitulevaisuudessa toden näköinen metsänhoidon ja perusparannustoiminnan taso. Lisäksi on ole tettu, että kaikki omistajat käsittelevät metsiään valtakunnallisten tavoit teiden mukaisesti. Kasvun arvioon verrattuna suunnite on 3.5 % suurempi. Kuorettoman puun osuus suunnitteessa on noin 86 %. Suunnitteen puutavaralajit ovat samat kuin pystypuuston rakenteen yhteydessä esitetyt (s. 11). Niitä koskevat samat huomautukset kuin mitä on esitetty pystypuuston puutavaralajisuhteiden yhteydessä, ts. sahapuu osuus on arvioitu hieman liian pieneksi. Edellä sanottu huomioon ottaen ja jos tukki otetaan 5 tuuman latvaläpimittaan myös puista, joiden rinnan korkeusläpimitta on vähintään 18 cm, suunnitteen havupuiden sahapuu osuus on noin 55 % männyllä ja 51 % kuusella. Vaneripölkkyjen tarkka 14 Kullervo Kuusela 71.1 talteenotto suurentaa lehtipuun tukkiosuuden noin 17 %:ksi. Pinotavara osuus pienenee vastaavasti. Suunnitteen kuorellisen kuutiometrin ja puutavaralajien kesken on käy tetty seuraavia kertoimia: 1 m 3 on 21 j 3 teknillistä mittaa havutukkia, 30.5 j 3 (mitattu tukin keskeltä kuoren päältä) lehtipuutukkia, 1.2 p-m 3 puolipuhdasta havupaperipuuta, 1.4 p-m 3 kuorellista lehtipaperipuuta, 1.35 p-m 3 kuorellista havuohutpuuta ja 1.5 p-m 3 lehtipuuhalkoa. Puutavara lajit on ensiksi arvioitu kiintomittana ja muunnettu sen jälkeen teknillisiksi mitoiksi. METSÄVAROJEN JA HAKKUUMAHDOLLISUUKSIEN KEHITTYMINEN Maa Valtakunnan metsien inventointi on suoritettu maan eteläpuoliskossa viisi kertaa (1 1 vess a 1 o 1927,1942,1956,1962,1963; Tiihonen 1966, 1968). Käyttämällä inventointien kenttätyöjaksojen keskimmäistä vuotta tietojen ajankohtana, voidaan aikasarjalla 1922, 1937, 1952, 1961 ja 1966 kuvata metsävarojen kehittymistä. Vertailuja vaikeuttavat jonkin verran käsitteiden määrittelyssä, tulosten julkaisussa ja maapinta-alassa tapahtu neet muutokset, mutta tärkeimpien tunnusten osalta on kuitenkin saatavissa täysi aikasarja. Edellä todetuista syistä kehityksen tarkastelu rajoittuu monien tunnusten osalta 111 ja V tai 111, IV ja V inventoinnin tulosten vertailuun. Metsätalouden piirissä olevan maa-alan kehittyminen inventointien tulok sissa on esitetty taulukossa 28. Vuodesta 1922 vuoteen 1961 jatkunut metsä talouden maan pieneneminen on ilmeisestikin tilastollisesti merkitsevä. Tärkeimpänä syynä siihen on ollut maatalouden maan lisääntyminen. Myös rakennetut alat ja liikenneväylät ovat lisääntyneet. Metsätalouden maan pinta-alan arvion suureneminen v. 1966 (111 inventoinnin tulokseen verrat tuna suureneminen on 292 000 ha) johtunee osittain arvioimislinjojen maas soon sijoittamisen muutoksesta (Kuusela ja Ervasti 1969). Toi taalta on ilmeistä, että maatalousmaan pieneneminen, ennen muuta huo noimpien laitumien ja peltojen luontainen metsittyminen ovat jo vaikutta neet tulokseen ja että metsäpinta-ala on lisääntymässä. Tämä lisääntyminen on kiihtyvää, sillä kuluvalla vuosisadalla peltopinta-alan odotetaan pienene vän vähintään 600 000 ha. Metsämaan luokkien määritelmien muuttamisesta aiheutuneet pinta-alan muutokset on esitetty taulukossa 29. Metsämaan alan suureneminen johtuu pääosaksi siitä, että paras osa entistä huonokasvuista metsämaata on luoki tettu metsämaaksi. Vertauksen vuoksi todettakoon, että V inventoinnin metsämaan arvio on 10 944 000 ha ja samakäsitteinen metsämaa IV inven toinnin arvion mukaan 10 822 000 ha. Kun otetaan huomioon aikaisemmin mainittu linjojen maastoon sijoittamisen muuttamisesta todennäköisesti 16 Kullervo Kuusela 71.1 aiheutuva ero, voidaan todeta, että uusitun määritelmän mukainen metsä maa on kyetty luokittamaan yhtenäisillä perusteilla IV ja V inven toinnissa. Joutomaan arvio on taas suurentunut V inventoinnin tuloksissa, joka johtuu siitä, että huonoin osa aikaisempaa huonokasvuista metsämaata on luokitettu joutomaaksi. Metsämaan lisääntymiseen vaikuttaa enenevässä määrässä ojitus, jonka edistyminen on esitetty taulukossa 30. Uudisojitus on ilmeisestikin saavut tanut suurimman määränsä 1960-luvun puolivälissä. Vuonna 1966 oli 47.1 % soista ojitettu. Tällöin oli ojittamatonta suota 2.1 milj. ha (Taulukko 4) ja inventoinnissa tehdyt ojitusehdotukset käsittivät 1.6 milj. ha (Taulukko 26). Kun vuoden 1969 ojitustuloksen ennuste on 165 000 ha ja uudisojituksen tavoite 1970-luvun alkupuoliskolla 172 000 ha vuotta kohti (MERA . . . ~ 1969), saadaan tämän mukaan maan eteläpuoliskon kaikki ojituskelpoiset suot ojitetuiksi noin 1976 mennessä. On kuitenkin todennäköistä, että var sinaisen uudisojituksen työtulokset alkavat pienetä 1970-luvun alussa ja työ muuttuu lisääntyvässä määrässä täydennysojitukseksi. Uudisojitusta suori tettaneen vielä 1980-luvullakin. Tätä kehitystä ei ole ehkä riittävässä mää rässä otettu huomioon edellä mainitun MERA 111 ohjelman työtavoitteita määritettäessä. Täydennysojituksen ja ojien perkauksen tarpeellisuutta korostaa myös V inventoinnin tulos, jonka mukaan v. 1966 oli puutteelli sessa kunnossa olevia ojituksia 658 000 ha:lla eli 35 %:lla ojitetusta alasta (Taulukko 26). Taulukossa 31 on esitetty metsätyyppien osuudet kankailla 111 ja V inventoinnin tulosten mukaan. Tuloksissa voidaan todeta pinta-alan liuku mista parempien metsätyyppien suuntaan. Tätä on voitu odottaakin sen vuoksi, että parhaiden metsätyyppien kasvillisuus on lisääntynyt 1930- ja 1940-lukujen keskimääräistä lämpimämmän ilmaston vuoksi ja kaskeami seen sekä metsäpaloihin perustuvan metsän uudistumisen jäädessä yhä kauemmaksi menneisyyteen. Jälkimmäisen tekijän merkitystä korostaa havainto, että metsätyyppien paraneminen on suhteellisesti voimakkainta koivu- ja leppäalueilla. Taulukossa 5 on esitetty metsätalouden maan jakaantuminen veroluok kiin. Arvio on sikäli mielenkiintoinen, että se on ensimmäinen luokitus, jonka ovat suorittaneet yhtenäisesti koulutetut henkilöt ilman välitöntä kos ketusta veroluokituksen suoritukseen sinänsä. Taulukkoon 32 on laskettu piirimetsälautakuntien metsä- ja kitumaan pinta-alojen summalla punnitut keskimääräiset verokuutioluvut (asetus 1. 10. 1959/376), jotka ovat kasvu lukuja ja perustuvat ennen ko. asetuksen valmistumista suoritettujen inven tointien kasvun arvioille. Järjestelmän periaatteiden mukaan veroluokituk sen ja verokuutiolukujen tulisi antaa kasvun arvio, joka vastaa edellä mai nittujen inventointien aikaista puustoa. 71.1 Suomen eteläpuoliskon metsävarat 1964—68 ja niiden kehittyminen 17 3 8856—70 Edellä selostetulla menetelmällä saatu kasvun arvio on 35.6 milj. m 3 kuoretonta puuta, valtakunnan metsien 111 inventoinnin kasvun arvio on 35.1, IV inventoinnin ilmastoindeksillä korjattu arvio 35.8 ja V inventoin nin arvio 37.9 milj. m 3. Kun otetaan huomioon, että V inventoinnin kasvun arvio on laskentamenetelmänsä puolesta noin 4 % suurempi aikaisemmilla menetelmillä saatavia arvioita ja että viimeisimpien ojitusten vaikutus ei näy veroluokituksen tuloksissa mutta sisältyy V inventoinnin kasvun mit tauksiin, voidaan todeta, että metsä- ja suotyypeille perustuva maiden puun tuottokyvyn arviointi on yllättävän luotettava menetelmä, kun tavoitteena on suurten alueiden keskiarvot. Erityisesti on syytä korostaa myös sitä, että suuri soiden osuus, joka on 31 %, kankaiden kivisyys 23 % ja soistuneisuus 8 %, on kyetty ottamaan huomioon luokitusta suoritettaessa. On tuskin kuviteltavissa, että nykymetsien olosuhteissa esim. pelkästään puuston ikään ja valtapituuteen perustuva maiden luokitus antaisi metsä- ja suo tyyppien käyttöä paremman tuloksen. Vaikka edellä esitetty onkin metsä- ja suotyyppien soveltuvuutta maiden bonitointiin erittäin voimakkaasti puol tava tulos, on ilmeistä, että yksityisiä metsiköitä varten olisi syytä tutkia pintakasvillisuutta täydentäviä tunnuksia. Puusto Puulajivaltaisuuden kehittymistä voidaan tarkastella kaikkien viiden inventoinnin tulosten perusteella (Taulukko 33). Tosin pinta-alojen ja maa luokkien määritelmien muutokset ovat jonkin verran vaikuttaneet metsikkö luokkien suhteellisiin osuuksiin, mutta tärkeimmät kehityspiirteet ovat ilmei sestikin merkitseviä. Metsämaan laajentuminen aikaisempaan kasvulliseen metsämaahan verrattuna sekä metsämaan suureneminen ojituksen vaikutuk setta suurentavat mäntyvaltaisten metsiköiden osuutta. Pääsyynä mäntyval taisten metsiköiden osuuden pienenemisen pysähtymiseen ja suurenemiseen viimeisten noin 15 vuoden aikana on kuitenkin mäntyä suosiva uudistaminen ja viljely kuivahkoilla kankailla. Mäntyvaltaiset metsiköt ovat yleisimmät maan eteläpuoliskossa ja niiden osuus näyttäisi säilyvän vajaana 50 %:na lähitulevaisuudessakin. Suhteellisesti voimakkainta on ollut kuusivaltaisten metsiköiden yleis tyminen ja lehtipuuvaltaisten väheneminen. Kehitykseen ovat vaikuttaneet sekä kaskikauden jälkeen tapahtunut kuusettuminen että metsän käsittelyn periaatteet. Koivuvaltaisten metsiköiden väheneminen hyppäyksenä 111 ja IV inventoinnin välissä on suurelta osalta johtunut siitä, että alueet met sittäneisiin kuusialikasvoksiin on kiinnitetty aikaisempaa suurempaa huo miota. Kahdessa viimeisimmässä inventoinnissa kuusi on luokitettu vallit sevaksi jaksoksi ja metsiköissä oleva koivu ylispuustoksi. Tästä syystä kuusi valtaisten taimisto- ja riukuvaiheen metsiköistä 58 % on sellaisia, joissa 18 Kullervo Kuusela 71.1 Kuva 2. Metsien ikärakenne vuosina 1922 ja 1966 sekä vuoden 1922 tilanteeseen perustuva laskennallinen ikärakenne vuodelle 1966. Ikärakennetiedot ovat ilman Poh janmaan laskenta-alueiden 13, 14 ja 15 arvioita. Fig. 2. Age class distribution in 1922 and 1966 and calculated distribution for 1966 based on situation in 1922. Estimates of calculation units 13, 14 and 15 in Ostrobothnia are excluded. pääosaksi ylispuina kasvavien lehtipuiden kuutiomäärä on 35 m 3 hehtaaria kohti (Taulukko 10 c). Haapa- ja leppävaltaisten metsiköiden osuus on pienentynyt itsenäisyy den aikana selvästi, mikä kehitys on viime vuosina hidastunut. Näyttää ilmeiseltä, että huomattava osa maataloudesta vapautuvaa pinta-alaa met sittyy luontaisesti vähäarvoiseksi lehtipuu-, pääasiassa leppävaltaiseksi met siköksi. Metsien ikärakenteen kehittymistä kuvaavia tietoja on esitetty taulu koissa 34 ja 35 sekä kuvassa 2. Pääosa metsiköistä on koko itsenäisyyden ajan kuulunut ikäluokkiin 21—80. Taimistojen määrä on ollut aivan viime aikoja lukuun ottamatta suhteellisen vähäinen ja pienimmillään se oli 1950-luvun alussa. Taimistojen vähäisestä määrästä huolimatta metsät eivät ole vanhentuneet niin kuin metsiköiden laskennallinen siirtyminen ikäluo kasta toiseen olisi edellyttänyt. Kuvassa 2 on esitetty vuodelle 1966 arvioitu ikärakenne ja laskennallinen ikärakenne, jolloin jälkimmäinen on laskettu vuoden 1922 arviosta olettamalla, että metsiköt siirtyvät ikäluokasta toiseen kalenterivuosien mukaisesti. Laskennallisen ikärakenteen pinta-alalla pun nittu keski-ikä on 24 vuotta suurempi kuin inventoinnin tulosten mukainen keski-ikä vuonna 1966. Syynä tähän metsien nuorentumiseen ilman, että osa pinta-alaa olisi käynyt nuorimmissa ikäluokissa, on ollut alikasvosten muuttuminen vallit sevaksi jaksoksi ylispuuston tultua poistetuksi hakkuissa (vert. Nyys sö 71.1 Suomen eteläpuoliskon metsävarat 1964—68 ja niiden kehittyminen 19 n e n 1962). Näin voimakas tällä tavalla tapahtunut nuorentuminen on ollut mahdollista ennen muuta luontaisesti tapahtuneen puulajikehityksen vuoksi. Koko kuluvan vuosisadan alkupuoliskon ajan on kuusi tunkeutunut alikas voksena kaski- ja kuloalueille syntyneisiin lehtipuumetsikköihin ja männik köihin sekä noussut vähitellen vallitsevaksi jaksoksi. Tätä luontaista kehi tystä ovat jouduttaneet harsinnan luonteiset hakkuut, joissa on poistettu koivua ja mäntyä. On myös todennäköistä, että eri-ikäisenä syntyneissä männiköissä ja koivikoissakin suurimpien ja vanhimpien puiden poiminta on nuorentanut metsiköitä. Olosuhteissa, jolloin pinotavaralla ei ollut sään nöllistä kysyntää, jolloin sen kantohinta oli hyvin alhainen ja jolloin puulaji suhteiden luontainen kehittyminen lievensi harsinnan puustoa heikentävää vaikutusta, tällainen hakkuutapa, varsinkin jos metsiköiden keskikuutiota ei pienennetty liikaa, oli oikeata metsien käsittelyä. Yhteiskunta sai tarvit semaansa puuta, metsänomistaja tuloja ja puuston kasvua pienentävää metsiköiden vanhenemista kyettiin tehokkaasti hidastamaan. Metsiköiden vanhenemisen hidastamisen merkityksestä saa käsityksen, kun todetaan, että jos vuoden 1966 puusto maan eteläpuoliskossa olisi kuutiomäärältään nykyisen suuruinen mutta keski-iältään 24 vuotta vanhempi, sen kasvu prosentti olisi noin 0.7 prosenttiyksikköä pienempi eli kuoreton kasvu noin 5 milj. m 3 nykyistä pienempi. Edellä sanottu ei ole ristiriidassa sen aiem pien tutkimusten tuloksiin perustuvan käsityksen kanssa, että harsinnat ovat suuresti heikentäneet metsän tilaa. Harsintojen haitallinen vaikutus on johtunut ensisijaisesti liian voimakkaasta puuston määrän pienentämi sestä eikä hakkuutavasta sinänsä. Puuston ja puun kasvun pienenemistä on puolestaan viime aikoina aiheutettu liian voimakkailla alaharvennusten luontoisilla harvennuksilla, väljennyksillä ja ennen muuta suojuspuuhak kuilla, joita käsitellään tarkemmin edempänä. Taulukossa 34 on esitetty puulajivaltaisuudeltaan erilaisissa metsiköissä nuorimpien ikäluokkien osuuden kehittymistä kuvaavat tiedot. Viimeaikai nen uusia taimistoja aikaansaava metsien käsittely on lisännyt ennen muuta männiköitä ja myös kuusikoita. Lehtipuuvaltaisten taimistojen vähenemi nen on pysyvää. Tältä osalta metsien käsittely on ollut puulajisuhteiden luontaista kehittymistä myötäilevä. Myös voidaan todeta, että uudistaminen ja ennen muuta viljely on kohdistunut metsiköiden perustamiseen keskimää räistä huonommille kasvupaikoille. Niinpä viljelyllä perustetuista metsi köistä (755 000 ha) on mäntyvaltaisia 76 % ja kuusivaltaisia 24 % sekä lehtipuuvaltaisia vain 0.0 7 %. Uudistamisessa on vältetty parhaiden kasvu paikkojen vajaatuottoisia metsiköitä ja siten hidastettu nopeimmin puun tuotantoa suurentavaa perusparannustoimintaa. Syinä tähän on ilmeisestikin ollut tuoreiden kankaiden uudistamisvaikeuksien välttäminen mutta myös tuoreiden kankaiden vajaatuottoisten metsiköiden lehtipuun alhainen kanto hinta ja metsänparannusvarojen ohjaaminen muihin hitaammin vaikutta 20 Kullervo Kuusela 71.1 viin kohteisiin. Viimeksi mainittu paradoksaaliselta tuntuva syy johtuu siitä, että yhteiskunnan varoja ei ole haluttu antaa yksityismetsien sellaisiin koh teisiin, joista koituisi selvää hyötyä metsien nykyisille omistajille ja omis tajat puolestaan eivät ole tunteneet riittävää mielenkiintoa suorittaa perus parannuksia omilla varoillaan. Taulukossa 35 on esitetty vuosina 1922 ja 1966 maan eteläpuoliskon metsiköiden luokat syntymävuoden perusteella. Koska osa puista on kasva nut jonkin aikaa pienikokoisena alikasvoksena, niin todellinen puiden syn tymäaika on osittain ollut vielä kauempana menneisyydessä kuin taulukon luvuista ilmenee. Joka tapauksessa itsenäisyyden ajan alussa olleista metsi köistä yli neljännes oli syntynyt 1800-luvun alkupuoliskolla ja nykyisistä metsiköistä noin puolet on syntynyt 1800-luvulla. Itsenäisyyden aikana on perustettu noin kolmannes nykyisistä metsiköistä. Kaskiviljelyn jälkeiseen puulajisuhteiden luontaiseen muuttumiseen ja sitä vahvistaneeseen harsinnan luontoiseen puun korjuuseen liittyvä metsän uudistaminen oli vielä 1920- ja 1930-luvulla niin voimakasta, että vasta 1960-luvun lopulla on päästy yhtä voimakkaaseen uusien metsiköiden syntymiseen. 1800-luvun loppupuoliskolla syntyneiden metsiköiden suuri määrä viit taa siihen, että metsien käyttö on ollut ennen maatalouden voimaperäisty mistä ja teollistumisen alkua erittäin voimakasta ja uusille taimistoille tilaa antavaa ja että teollistuvan yhteiskunnan puun käyttö pääsee vasta 1970- luvulla yhtä voimakkaaseen metsän käyttöön ja uusien taimistojen perusta miseen. Itsenäisyyden ajan metsistä on yli kolmeneljäsosaa syntynyt 1800- luvun loppupuoliskolla. Mikäli metsä- ja puutalouden kehittyminen jatkuu tällä hetkellä todennäköiseltä näyttävällä tavalla, on vuoden 2000 metsistä perustettu noin kolmeneljäsosaa vuoden 1950 jälkeen. Seuraavan vuosisadan yhteiskunta saa perintönä samanlaisen puun kasvun aallon kuin itsenäisyy den ajan yhteiskunnalla on tähän asti ollut käytettävissään. Tämä aalto on kuitenkin edeltäjäänsä selvästi havupuuvaltaisempi. Ylispuustoa esiintyi v. 1952 4.6 %:lla ja v. 1966 8.1 %:lla metsämaan pinta-alasta. Vastaavat alikasvoksen osuusprosentit olivat 3.0 ja 3.6. Vaikka ylispuuston ja alikasvoksen erottamisperusteet eivät ole olleet 111 ja V inventoinnissa täsmälleen samat, sillä ennen muuta nuoren kuusikon päällä olevia koivuja on jälkimmäisessä inventoinnissa luokitettu enemmän ylis puustoksi, niin siemen- ja suojuspuustojen kautta tapahtuvassa uudistumi sessa ei todennäköisesti ole tapahtunut ainakaan vähenemistä. Metsiköiden jakaantumista kehitysluokkiin on selvitetty IV ja V inven toinneissa. Samakäsitteisiä luokkia koskevat tulokset on esitetty taulu kossa 36. Nykyisin yleisimmin käytetyt kehitysluokat eivät ilmeisestikään olleet vakiintuneet vielä IV inventoinnin aikana, joten tuloksia vertailtaessa on mahdollista tehdä vain joitain yleisiä päätelmiä. Niinpä uudistamista osoittavan pinta-alan suureneminen 1960-luvun alkupuoliskolla on ollut sei 71.1 Suomen eteläpuoliskon metsävarat 1964—68 ja niiden kehittyminen 21 vää joskin siihen on voinut vaikuttaa se, että kuusialikasvokset on V inven toinnissa luokitettu aikaisempaa johdonmukaisemmin vallitsevaksi puu jaksoksi. Puustoisten vajaatuottoisten metsiköiden arvion suureneminen taas johtunee siitä, että V inventoinnissa luokitettiin vain rauduskoivuval taiset lehtipuumetsiköt kehittämiskelpoisiksi, mikäli ne olivat tiheytensä ja laatunsa puolesta riittävän hyviä. Puuston kuutiomäärän arvioiden ja puulajien osuuksien kehittyminen on esitetty taulukossa 37. Ottamalla huomioon pinta-alan muutokset ja satunnaisvirheen mahdollisuus voidaan todeta, että puuston kuutiomää rässä tapahtui 1940-luvulla sota-aikana pienentyneiden hakkuiden vuoksi kuutiomäärän suurenemista ja 1950-luvun alusta lähtien kuutiomäärä on säilynyt kutakuinkin ennallaan. Tätä on pidettävä merkittävänä metsä talouden edistämistoiminnan, metsänhoidon ja perusparannustoiminnan saa vutuksena, sillä puunkäyttö on ollut erittäin suurta ja viimeistä inventointia edeltäneiden 15 vuoden aikana poistuma on ollut 4.5 % vuodessa maan eteläpuoliskon kuutiomäärästä. Tämä merkitsee sitä, että pystypuuston suuruinen kuutiomäärä hakataan kerran 22 vuodessa. Vertauksen vuoksi todettakoon, että Suomen ilmasto-oloja vastaavilla alueilla muissa maissa vuotuinen poistuma on kestävän metsätalouden olosuhteissa 2.5—3.5 % puuston kuutiomäärästä. Puulajien osuudet ovat kehittyneet samalla tavalla kuin aikaisemmin puulajivaltaisuuden kuvauksen yhteydessä (s. 17) todettiin. Kuitenkin kuutiomäärän osuuksien muutokset ovat paljon hitaampia kuin puulajival taisuuteen perustuvat pinta-alamuutokset kuusen ja varsinkin lehtipuiden osalla, jotka säilyttävät asemaansa metsässä sekapuuna. Lähitulevaisuu dessa on ilmeisestikin odotettavissa lehtipuun kuutiomäärän tähänastista nopeampaa pienenemistä, sillä lehtipuuvaltaisia metsiköitä uudistuu vähän ja koivun suureneva poistuma ylittää sen kasvun erittäin selvästi (lähemmin s. 37). Kuusen lisääntyminen jatkunee lähitulevaisuudessa, vaikka toisaalta on odotettavissa, että kuusen kysyntä teollisuuden raakapuuna tulee suure nemaan ja että tämä kysyntä on kuusikoiden vanhenemisen vuoksi tyydy tettävissä. Mäntyä suosiva uudistaminen ja nykyisten laajojen männyn tai mistojen suureneva kasvu tulevaisuudessa korvannee korjuussa tapahtuvan hakkuukypsien männiköiden vähenemisen. Kuusesta on tullut kuutiomäärä osuudella mitattuna pääpuulaji. Kuoren osuus koko puuston kuutiomäärästä on noin 16 %. Puulajeit taisten kuutiomäärien laskelmissa, joissa tarvitaan kuorettomia kuutiomää riä (esim. Kuusela ja Ervasti 1969), on männyllä käytetty kuori prosenttina 16.0, kuusella 15.5 ja lehtipuulla 16.5. Puuston kuutiomäärän jakaantuminen läpimittaluokittain eri inventoin tien tuloksissa on esitetty taulukossa 38 ja vähintään 20 cm rinnankorkeus läpimitaltaan olevien sahatukkikelpoisten runkojen lukumäärän kehittymi 22 Kullervo Kuusela 71.1 nen taulukossa 39. Tuloksissa kiintyy erityinen huomio siihen, että vaikka metsien ikärakenteen kehittyminen olisi edellyttänyt jo 1920- ja 1930-luvtilla järeän puuston suhteellisen osuuden lisääntymistä, niin tämä kehitys alkoi selvänä vasta 1950-luvulla eli silloin, kun pinotavara sai suurta ja säännöl listä kysyntää ja harvennushakkuut tulivat taloudellisesti mielekkäiksi. Kehitykseen on myös metsänhoidon edistymisellä ollut oma vaikutuksensa. Toisaalta metsänhoidon edistyminen ei ole aiheuttanut suhteellisesti samaa järeyden lisääntymistä lehtipuustossa, vaikka puuston vanhenemisen vuoksi sen järeyden lisääntymisen olisi pitänyt olla vielä selvempää kuin havu puustossa. Syynä lehtipuuston järeyden suhteellisen hitaaseen suurenemi seen on ollut lehtipuutukkien ja -pinotavaran hintojen suuri ero, jonka vuoksi tulojen saamiseksi lehtipuustoa on vielä 1950- ja 1960-luvuillakin ollut pakko käsitellä harsinnanluontoisilla hakkuilla samalla tavalla kuin havupuustoa aikaisemmin. Sanottu riippuvuussuhde osoittaa, että jos hak kuita ohjaava metsänhoidon periaate on ristiriidassa puutavaralajien hinta suhteiden kanssa, sitä ei voida eikä olisi syytä yrittääkään toteuttaa käy tännössä. Mäntypuuston järeytyminen jatkunee vielä jonkin aikaa kunnes nykyi sistä taimistoista varttuvien nuorten metsiköiden osuus yhdessä vanhojen metsiköiden hakkaamisen kanssa alkaa suurentaa alle 20 cm rinnankorkeu delta olevien puiden osuutta. Kuusella järeän puuston suhteellisen osuuden suureneminen jatkuu todennäköisesti kauemman aikaa kuin männyllä ennenkuin se saavuttaa suurimman arvonsa. Vaikka vanerikoivujen hakkuu onkin erittäin voimakasta, niin koivikoiden ikärakenteen kehittyminen ja pinotavarakoivun hakkuiden voimakas lisääntyminen saattavat lähitulevai suudessa suurentaa järeän koivun suhteellista osuutta nopeasti pienenevässä lehtipuiden kuutiomäärässä. Tukkirunkojen lukumäärän arviot (Taulukko 39) osoittavat samoja kehityspiirteitä kuin edellä on kuvattu. Erityisesti on syytä kiinnittää huo miota kuusitukkipuiden määrän suureen kasvuun. Lehtipuutukkirunkojen lukumäärä näyttää saavuttaneen suurimman määränsä 1950-luvulla. Mikäli maan eteläpuoliskossa puuston kuutiomäärä ei suurten hakkuiden vuoksi ala pienetä, voidaan taimistojen hoidolla ja kasvatushakkuilla ilmei sestikin vielä jonkin aikaa suurentaa järeän puuston osuutta ja määrää. Jos taas suureneva puun kysyntä johtaa kasvua selvästi suurempiin hakkuisiin, niin ne kohdistuvat kasvatettavien metsiköiden harvuuden vuoksi vanhim pia metsiköitä uudistaviksi, joka voi johtaa järeän puuston osuuden piene nemiseen siihen asti, kunnes viime aikoina ja lähitulevaisuudessa perus tettavien uusien metsiköiden aalto ehtii varttua tukkipuita tuottavaan ikään. 71.1 Suomen eteläpuoliskon metsävarat 1964—68 ja niiden kehittyminen 23 Metsiköiden laatu ja tiheys Metsiköiden laatua osoittavien luokitusten tulokset on esitetty taulu kossa 40. Koska laadun tai metsänhoidollisen tilan luokitus perustuu käsi tyksille oikeasta metsänhoidosta ja arvostelun perusteet vaihtelevat ja ovat enemmän tai vähemmän subjektiivisia, on perättäisten arviointien tuloksiin ja niiden perusteella mahdollisiin päätelmiin suhtauduttava suurella varo vaisuudella. Kuitenkin on ilmeistä, että kasvatettavien metsiköiden laatu on parantunut ennen muuta harsinnan luonteisten hakkuiden nopean vähe nemisen vuoksi. Harvennushakkuiden ja taimiston sekä riukuvaiheen met siköiden hoidon yleistyminen on taas pienentänyt hoitoa vaille jääneiden luokkaa. Tältä osalta laadun luokituksen tulokset osoittavat samaa kuin aikaisemmin tarkastellut puuston mitatut tunnukset. Vajaatuottoisten metsiköiden pinta-alan suureneminen viimeisimmän arvioinnin tuloksissa johtuu kaikkien lepiköiden ja hieskoivikoiden luokitta misesta vajaatuottoisiksi ja siitä, että viljelyä tarvitsevat päätehakkuualat, joita yleisesti seisotetaan I—3 vuotta ennen metsitystä, kuuluvat myös tähän ryhmään. Aikaisempien inventointien tulosten käsittelyn yhteydessä on usein korostettu kasvatettavien metsiköiden harvuutta metsien heikkoutena. Koska aukean uudistusalan ja aivan nuorien taimistojen suuresta lisäänty misestä huolimatta puuston kuutiomäärä ei ole pienentynyt ja järeän puus ton määrä on lisääntynyt, merkitsee tämä kasvatettavien metsiköiden tihey den ja järeyden lisääntymistä sekä myös metsänhoidollisen tilan parane mista. Metsänhoidolliselta tilaltaan hyvien, tyydyttävien ja vajaatuottoisten metsiköiden tiheys pohjapinta-alalla kuvattuna on esitetty kuvassa 3. Käy rien kulusta voidaan todeta ensinnäkin, että tähänastisessa metsien käsitte lyssä pohjapinta-alan suureneminen pysähtyy männiköissä noin 70 vuoden ja kuusikoissa noin 50 vuoden iässä, jolloin alkavat voimakkaat väljennyk sen luontoiset hakkuut. Pohjapinta-alan kehitys iän funktiona noudattaa yllättävän hyvin luontaiselle uudistamiselle perustuvan metsiköiden käsit telyn periaatteita (Heikurainen, jne. 1960). Luontaista uudistumista tärkeämpänä tavoitteena metsänomistajilla lienee kuitenkin ollut puuston edustaman pääoman siirtäminen metsätalouden ulkopuolelle ja metsän suh teellisen rajakannattavuuden suurentaminen (vert. Kuusela 1968; Kilkki 1968). Suurinta mahdollista hehtaaria kohti arvioitua puun tuo tantoa silmällä pitäen tällainen metsien käsittely johtaa kasvun pienenemi seen. Kasvun menetys täysitiheään metsikköön verrattuna on merkittävän suuri metsänhoidolliselta laadultaan hyviksikin arvioiduissa metsiköissä, sillä pohjapinta-ala on 3—5 m 2 täysitiheän metsikön pohjapinta-alaa pie nempi. 24 Kullervo Kuusela 71.1 Kuva 3. Pohjapinta-ala ikä luokittain metsänhoidollisel ta laadultaan hyvissä (a), tyydyttävissä (b) ja vajaa tuottoisissa (c) metsiköissä. Fig. 3. Basall area by age classes in stands where silvi cultural quality is good (a), satisfactory (b) and low yielding (c). 71.1 Suomen eteläpuoliskon metsävarat 1964—68 ja niiden kehittyminen 25 4 8856—70 Kuva 4. Pohjapinta-ala ikäluokittain metsämaan kankailla (a), ojittamat tomilla soilla (b), oji koilla (c), muuttumilla (d) ja turvekankailla (e). Fig. 4. Basal area by age classes on mineral soils (a), on swamps in natu ral state (b), on ditched swamps (c), on swamps in transforming stage (d), and on transformed peat sites of forest land (e). 26 Kullervo Kuusela 71.1 Vajaatuottoisissa metsiköissä nuorinta ja vanhinta ikää lukuunottamatta puuston vähyys on selvä vajaatuottoisuuden syy. Toinen pääsyy on lehti puun suhteellisesti suuri osuus. V inventoinnissa metsänhoidolliselta laadultaan hyviksi luokitettujen metsiköiden tiheys on jonkin verran pienempi kuin 111 inventoinnissa hyviksi ja tyydyttäviksi luokitettujen metsiköiden tiheys (vert. Kasvu- ja tuotto taulukoita, 1959). Syynä tähän on todennäköisesti se, että lievästi harven nettuja metsiköitä oli 111 inventoinnin aikana enemmän kuin V inventoin nin aikana. Lehtipuu- so. koivuvaltaisten metsiköiden osalta voidaan todeta, että niistä hyvien ja tyydyttävien tiheys on suhteellisesti lähempänä kasvu- ja tuotostaulukoiden täysitiheitä koivikoita kuin mitä tiheyden suhteet ovat havupuumetsiköissä. Kuvassa 4 on esitetty metsiköiden tiheys kankailla ja turvemailla. Yleinen piirre havupuuvaltaisissa metsiköissä on, että ojikoilla on suhteelli sesti pienin tiheys, todennäköisesti seurauksena ojitukseen liittyvistä hak kuista, ja että turvekankailla ja osittain muuttumillakin puuston pohjapinta ala on suurempi kuin keskimäärin kankailla. Vastaavasti turvekankailla myös puun tuotanto on suurempaa kuin kankailla. Tällä hetkellä on ennen aikaista yrittää päätellä, johtuuko tämä turvekankaiden paremmasta boni teetista vai paremmasta puustosta kankaisiin verrattuna. Vaikka viljelyllä perustettujen metsiköiden nuoren iän vuoksi on epä varmaa arvostella niiden tiheyttä (vert. s. 57), niin näyttää todennäköiseltä, että ne ovat alkuvaiheessaan harvempia kuin kasvututkimusten koeala metsiköt. Viljelylläkään perustetuille metsiköille ei ole ehkä suurilla pinta aloilla realistista asettaa tavoitteeksi kasvu-ja tuotostutkimusten täysitihei den metsiköiden tiheyttä eikä myöskään kasvua, vaan jälkimmäisiä tulisi alentaa noin 15 % (vert. Eriksson 1967). Yleensäkin voidaan todeta, että suurten pinta-alojen keskiarvoina on hyvin vaikeata ellei mahdotonta saavuttaa täysitiheiden koealametsiköiden puuston määrää ja että koeala - metsiköiden tulosten asettaminen vähentämättömänä suurten alueiden tavoitteeksi on epärealistista ja yliarvioi metsän tuotannollisia mahdolli suuksia. Puuston alueellinen vaihtelu Vaikka puuston kokonaismäärän arvio onkin maan eteläpuoliskossa säi lynyt muuttumattomana, osa-alueilla kehitys on ollut niin erilaista, että ellei hakkuutoiminta yhdenmukaistu lähitulevaisuudessa, seuraukset ovat väistämättömästi puun tarjonnan kokonaismäärää pienentäviä. Tämän vuoksi on ennen hakkuumahdollisuuksien ja metsätaseen tarkastelua syytä kosketella puuston määrän ja rakenteen alueellisia eroja. 71.1 Suomen eteläpuoliskon metsävarat 1964—68 ja niiden kehittyminen 27 Kuva 5. Kuutiomäärän muutosprosentti vuosien 1952 ja 1966 arvioiden perusteella. Fig. 5. Percentage of change in growing stock volume according to the estimates in 1952 and 1966. Piirimetsälautakuntien alueet ovat niin suuria, että niiden puitteissa suoritettu vertailu ei anna riittävän täsmällistä kuvaa tilanteesta. Kuten kuvasta 5 voidaan todeta, nämäkin tiedot osoittavat, että eteläpuoliskon pohjoisosassa puuston määrä on pienentynyt suhteellisesti enemmän kuin rannikkomaakunnissa. Etelä-Pohjanmaalla on tähänastinen vajaapuustoi suus korjautunut selvästi. Alueilla, joissa on kaskikauden jäljiltä eniten lehtipuuvaltaisia metsiköitä, kuusen kuutiomäärän suureneminen on ollut selvintä. Toisaalta osittain näillä samoilla alueilla lehtipuuston kuutiomäärä on vastaavasti pienentynyt. Suhteellisesti suurin lehtipuun määrän pienene 28 Kullervo Kuusela 71.1 minen on ollut alueilla, joissa lehtipuupinotavaran teollinen käyttö laajassa mitassa alkoi ensimmäisenä. Kuvassa 5 herättää erityistä huomiota Suomenlahden rannikkoon liitty villä alueilla tapahtunut lehtipuuston kuutiomäärän arvioiden suureneminen. Osittain se voi johtua kokonaispuuston pienen osan arvioiden tilastollisesta virheestä. Toisaalta on ilmeistä, että näillä alueilla on suoritettu lehtipuustoa vähentäviä kasvatushakkuita vähemmän ja että lehtipuustoa on uudistunut maatalouden piiristä vapautuvalle pinta-alalle enemmän kuin sisämaassa. Lehtipuiden säilyttäminen metsässä lisääntyvän lahovikaisuuden vaarasta huolimatta on merkki metsätalouden yleisestä passiivisuudesta, joka näkyy myös uudistamistoiminnassa. Kuten edellä jo todettiin, pienalueiden arviot antavat hakkuutoiminnan alueellisesta painottumisesta paremman kuvan kuin piirimetsälautakuntien alueille lasketut arviot. Koska V inventointia aikaisempien inventointien tuloksia ei ole laskettu piirimetsälautakuntien alueita pienemmille alueille, voidaan vertailuja tehdä vain nykytilanteessa todettavien erojen perusteella. Ennen kuutiomäärien tarkastelua on syytä kiinnittää huomiota aukean uudistusalan, taimisto- ja riukuvaiheen metsiköiden osuuteen metsäalasta (Kuva 6). Jos oletetaan kasvatettavien metsiköiden vähimmäistiheyden olevan kaikilla alueilla suurin piirtein sama, niin edellä mainittujen kehitys luokkien pinta-alaosuus osoittaa hakkuutoiminnan suhteellista voimak kuutta. Vertailussa on syytä ottaa huomioon, että lounaisimman osan inventointitiedot kuvaavat tilannetta v. 1964 ja Pohjanmaan tiedot tilan netta v. 1968. Koska uudistamistoiminta on lisääntynyt suhteellisesti voi makkaimmin viimeisinä vuosina, ovat sen seurauksia kuvaavat tiedot lou naisosassa ja etelärannikolla jonkin verran vanhentuneita. Hakkuulaskelmien ja inventoinnin tulosten perusteella on pääteltävissä, että jos kestävät hakkuumahdollisuudet on käytetty täysin hyväksi eikä niitä ole ylitetty, niin uudistusalan, taimiston ja riukuvaiheen osuus metsä alasta on noin 27 %. Alueilla, joilla ojitustoiminnalla aikaansaadaan suuressa määrässä uusia taimistoja, osuus on noin 30 %. Jos ko. kehitysluokkien osuus on mainittuja suhdelukuja pienempi, hakkuumahdollisuuksia ei ole käytetty täysin hyväksi, ts. on muodostunut hakkuusäästöjä. Jos taas suhde luku on suurempi, on alueella ollut ylihakkuuta, josta seurauksena hakkuita on ennemmin tai myöhemmin pienennettävä tulevaisuudessa. Keski-Suomen, Pohjois-Savon ja Pohjois-Karjalan pohjoisosassa on selvä ylihakkuualue, jossa paikoitellen uudistusalan, taimisto- ja riukuvaiheen metsiköiden osuus on noin puolet metsäalasta. Vastaavasti lounaisosassa maata, eteläisellä ran nikolla ja osittain myös sisämaassa on alueita, joissa ko. kehitysluokkien osuus on 25 % tai vähemmän. Varsinkin Ahvenanmaalla mutta myös Hel singin ja Vaasan piirimetsälautakunnan alueella ikärakenteessa on jo kasvua pienentävää ja puiden vikaisuutta aiheuttavaa yli-ikäistymistä. 71.1 Suomen eteläpuoliskon metsävarat 1964—68 ja niiden kehittyminen 29 Kuva 6. Uudistusalan, taimikko- ja riukuvaiheen metsiköiden osuusprosentti metsäalasta. Fig. 6. Percentage of regeneration areas, seedling and sapling stands on forest land. Kuvassa 7 on esitetty vastaavien pienalueiden kokonaiskuutio metsä maan hehtaaria kohti. Ottamalla huomioon maiden keskimääräisen vilja vuuden vaikutus keskikuutioon voidaan todeta, että keskikuution ja uudis tus- sekä taimistoalojen pinta-alan kesken on selvä riippuvuussuhde, keski kuutio on sitä pienempi mitä enemmän metsiä on uudistettu. Kuvassa 8 on esitetty lehtipuuston keskikuutio metsämaan hehtaaria kohti. Runsaimmat vielä jäljellä olevat lehtipuuvarat ovat Etelä-Savossa, Keski-Suomen kaakkoiskulmassa, Pohjois-Savon ja Pohjois-Kar jalan etelä osassa, Etelä-Karjalan pohjoisosassa ja Itä-Hämeessä. Myös Helsingin, Vaasan ja Ahvenanmaan alueilla on niiden sijainti viimeisiin kaskitalous 30 Kullervo Kuusela 71.1 Kuva 7. Kokonaispuuston kuorellinen kuutiomäärä metsämaan hehtaaria kohti (m 3/ha). Fig. 7. Total growing stock volume, incl. bark, per forest land hectare (m 3 /ha) . alueisiin huomioon otettuna runsaasti lehtipuuta. Keski-Suomessa lehtipuus ton väheneminen 111 inventoinnin aikaiseen tilaan verrattuna keskittyy lehtipuuta pisimmän ajan käyttäneiden selluloosatehtaiden ympäristöön. Kuvassa 9 on käytettävissä olevien tietojen perusteella hahmotettu liki - määrin V inventoinnin ajankohdan ylihakkuu- ja hakkuusäästöalueet. Ne eivät ole rajoiltaan täsmällisiä ja osittain ne saattavat perustua vanhentu neisiin tietoihin. Hakkuumahdollisuus- ja poistuma tieto ja vertailemalla voi päätellä, että hakkuutoiminnan tähänastinen tasapainottomuus merkitsee noin 3 milj. m 3 vajausta puun tarjonnassa verrattuna siihen vaihtoehtoon, jossa nykysuunnitetta vastaava metsien käsittely toteutettaisiin yhtäläi Suomen eteläpuoliskon metsävarat 1964—68 ja niiden kehittyminen 71.1 31 Kuva 8. Lehtipuuston kuorellinen kokonaiskuutio metsämaan hehtaaria kohti (m 3 /ha). Fig. 8. Total volume of the deciduous species, incl. bark, per forest land hectare (m 3/ha). sesti kaikissa metsissä. Mikäli täysimääräinen puun käyttö ei yleisty tähän astisille hakkuusäästöalueille, kasvaa tarjonnan vajausta suurentava paine sitä mukaa kuin puuston määrä ylihakkuualueilla pienenee. Metsävarojen kehittymisessä todettavien alueellisten erojen yhteydessä on syytä korostaa sitä ilmeistä riippuvuutta, joka vallitsee metsien käsittelyn ja metsän omistajan ominaisuuksien välillä. Suuri puun tai metsätulojen tarve suurentaa hakkuita, kun taas metsätulojen pieni osuus omistajan kokonaistuloissa ja omistajan varallisuus johtaa tuotannon kannalta tar peettomankin puupääoman metsään säästämiseen. Maan eteläpuoliskossa tilanne on jo kehittynyt sellaiseksi, että laskennallinen suurin kestävä suun 32 Kullervo Kuusela 71.1 Kuva 9. Hakkuusäästö- ja ylihakkuualueet V inventoinnin ajankohtana. Fig. 9. Under- and overcut areas at the time of 5th inventory. nite ei ole hakattavissa ellei metsäpoliittisilla toimenpiteillä varmisteta kaik kien omistajien yhdenmukaista käyttäytymistä. Kasvu- ja hakkuumahdollisuudet Inventointien tuloksissa esitetyt kasvun arviot ovat taulukossa 41. Kas vun kokonaismäärän vertailu antaa vain summittaisen kuvan kehityksestä, sillä kasvun arviointimenetelmässä on tapahtunut muutoksia ja ilmaston vaihtelun vaikutusta kasvun arvion suuruuteen on hyvin vaikea ellei m ah 71.1 Suomen eteläpuoliskon metsävarat 1964—68 ja niiden kehittyminen 33 5 8856 —70 doton esittää numerollisesti. Menetelmien muutokset ovat vaikuttaneet siten, että 111 inventoinnin menetelmää käytettäessä II ja I inventoinnin arvio olisi tullut suuremmaksi ja V inventoinnin menetelmää käytettäessä IV ja 111 inventoinnin arvio olisi tullut noin 4 % suuremmaksi. Menetelmien muu tokset ja puuston vanheneminen huomioon ottaen voidaan päätellä, että 111 inventoinnin yhteydessä todellinen kasvu suureni puuston kuutiomäärän suurenemisen vuoksi ja että V inventoinnin tuloksissa näkyvään suurenemi seen on todennäköisesti vaikuttanut ojitustoiminnan aiheuttama kasvupaik kojen paraneminen. Kuusen kuutiomääräosuuden suureneminen (Taulukko 37) on myös suurentanut kasvua, sillä kuusen kasvuprosentti on suurempi kuin männyn: Elleivät puulajisuhteet olisi muuttuneet ja ellei metsäojitusta olisi suori tettu, olisi metsien kasvu tällä hetkellä pienenevä puuston vanhenemisen vuoksi. Nykyiset taimistot ovat vasta noin 20 vuoden kuluttua kasvua mer kittävästi suurentava tekijä. Kasvun suhteellinen jakaantuminen puulajien osalle ja vastaava kuutio määrän jakaantuminen osoittavat puulajisuhteiden luontaisen kehittymisen suunnan: Kuusi lisää osuuttaan ja lehtipuut säilyttävät mäntyä paremmin asemansa. Puuston uudistuminen ja hakkuutoiminta ovat tämän lisäksi vai kuttaneet kuusta lisäävästi. Koivun suurenevat hakkuut johtanevat par aikaa ja lähitulevaisuudessa lehtipuun pienenemisen nopeutumiseen. Kasvun kehittyminen lähitulevaisuudessa on riippuvainen hakkuiden voimakkuudesta ja perusparannustoiminnan laajuudesta. Ojitus ja peruste tut taimistot suurentavat vuosi vuodelta yhä enemmän kasvua. Mikäli run saspuustoisten metsiköiden lannoitus yleistyy MERA 111 ohjelman mukai sesti, merkitsee se tuntuvaa kasvun suurenemista. Toisaalta ikärakenteen ja koneellistuvan korjuun vuoksi yleistyvät uudistushakkuut vaikuttavat kasvua pienentävästi sinä aikana, jolloin perustettujen taimistojen kuutio määrä on pieni. Jo olemassa olevien taimistojen suuri määrä ja uudistus hakkuiden laajuus vaikuttanevat siten, että ellei puustoisten metsiköiden lannoittaminen yleisty, kasvu voi pienetä lähimmän 20 vuoden aikana suure takseen voimakkaasti sen jälkeen, kun uusien metsiköiden aalto alkaa lähes tyä metsikön suurimman kasvun kehitysvaihetta. Mikäli puun käyttö ei ylitä suurinta kestävää poistumaa, niin maan eteläpuoliskon metsien kasvu kuluvan vuosisadan lopussa on nykykasvua suurempi. Tiedot uusien metsiköiden tiheydestä viittaavat siihen, että suu rilla alueilla metsiköiden tiheys ja kasvu jäävät kasvututkimusten koeala V inventoinnin tulosten mukainen kasvuprosentti mänty kuusi lehtip. yht. kuorelliset kuutiomäärät ... 3.6 4.9 4.9 4. 4 kuorettomat » ... 3.7 5. o 5.0 4. 5 34 Kullervo Kuusela 71.1 metsiköiden vastaavia tunnuksia pienemmiksi. Realistisin ennuste saavutet tavissa olevasta kasvun tasosta näyttäisi olevan metsätalouden suunnittelu komitealle tehty HKLN-ohjelma, jonka kasvun tasoa voitaneen kohottaa vain sillä määrällä, mikä on saatavissa lannoituksella, vapautuvan maa talousmaan metsityksellä ja ojitettavan pinta-alan suurenemisella (Heiku rainen, jne. 1960; vert. myös Eriksson 1968). Hakkuumahdollisuuksien kehittymistä kuvaa parhaiten HKLN-ohjel man suunnitteen ja nykysuunnitteen vertailu taulukossa 42. Koska nyky suunnitteen kestävyyden perustana on saavutettu metsänhoidon ja metsän - parannustoiminnan voimaperäisyys ja laajuus sekä kehityksen todennäköi seltä näyttävä jatkuminen, on kokonaissuunnite voitu arvioida 13 % suu remmaksi 1960-luvun alun suunnitetta. MERA 111 ohjelman täysimääräi nen toteuttaminen suurentaisi kestävää suunnitetta noin 2 milj. m 3 eli HKLN-suunnitteeseen verrattuna suurentumisen mahdollisuus olisi kaiken kaikkiaan noin 18 %. Nykysuunnitteen suureneminen HKLN - s uu uni tteesee 11 verrattuna joh tuu miltei kokonaan kuusen hakkuumahdollisuusarvion suurenemisesta. Osittain tämä perustuu kuusipuuston vanhenemiseen ja suurenemiseen mutta osittain syynä on se, että koska teollisuuden rakenne 1960-luvun alussa ei edellyttänyt kuusen kysynnän yhtä suurta kasvua kuin männyn ja lehtipuun osalla, mitoitettiin HKLN-ohjelmassa kuusen osuus todellisia hakkuumahdollisuuksia pienemmäksi, so. puuston riittävyys tulevaisuudessa rakennettiin kuusen suurenevan kuutiomäärän varaan. Puun tarpeen jat kuva kasvu ja kuusivaltaisten metsiköiden vanheneminen ovat nyt tehneet ajankohtaisiksi tämän »reservin» käyttöön oton. HKLN-ohjelman maan eteläpuoliskon osa-alueilla hakkuumahdollisuudet ovat suurentuneet eniten eli 25 % Pohjanmaalla. Näin on tapahtunut pää asiassa sen vuoksi, että tähänastinen metsien vajaapuustoisuus on suurelta osalta korjautunut ja puusto on vanhentunut. Itä-Suomessa on kuusen hak kuumahdollisuus voitu arvioida 51 % aikaisempaa suuremmaksi. Männyn suunnite on tällä alueella pienentynyt männyn ylihakkuiden vuoksi. Länsi- Suomessa lehtipuun suunnitteen pieneneminen johtuu ennen muuta lehti puun kuutiomäärän pienenemisestä Keski-Suomen piirimetsälautakunnan alueella. Puutavaralajien vaikeasti saavutettavissa olevan samakäsitteisyyden vuoksi suunnitteen rakenteessa on syytä kiinnittää huomiota tukkiosuuteen: tukkien osuus % suunnitteesta lehti- mänty kuusi puu yhteensä 1960 . 46 30 12 30 1968 alkuperäinen . 49 38 13 34 1968 suurin mahdollinen .... 55 51 17 43 71.1 Suomen eteläpuoliskon metsävarat 1964—68 ja niiden kehittyminen 35 Nykysuunnitteen alkuperäinen tukkiosuus perustuu rinnankorkeuden pie nimpään läpimittaan 19.5 cm ja tukin pienimpään läpimittaan 6 tuumaa. Suurin mahdollinen tukkiosuus perustuu taas noin 18 cm:n pienimpään rin nankorkeusläpimittaan, tukin 5 tuuman latvaläpimittaan ja keskitukkia lyhyempien vaneripölkkyjen korjaamiseen. Kun otetaan huomioon aikai semmin todettu järeän puuston osuuden lisääntyminen vuosien 1952 ja 1966 pystypuuston arvioissa, niin edellä olevassa asetelmassa nykysuunnitteen suurimman mahdollisen tukkiosuuden vertaaminen HKLN-suunnitteen tukkiosuuteen antaa lähinnä oikean kuvan suunnitteen tukkiosuuden kehit tymisestä. Puuston ikärakenteen perusteella on pääteltävissä, että tukki osuus suurenee vielä jonkin aikaa hakkuumahdollisuuksissa. Suureneminen ei ole kuitenkaan yhtä voimakasta kuin 1950- ja 1960-luvuilla. Puunkäyttötutkimusten tulosten mukaan saha- ja vaneritukkien osuus oli vuoden 1967 poistumasta noin 31 % (Ervasti, jne. 1969). Jos olete taan, että vuoden 1967 poistumassa olisi ollut 43 % 5 tuuman pienimmän latvaläpimitan mukaista tukkia, niin selluloosa- ja paperiteollisuus olisi käyt tänyt 4.2 milj. m 3 (noin 100 milj. j 3) kuoretonta puuta tukkimitat täyttä vistä rungon osista. Esitetty karkea vertailu osoittaa, että nykyisessä teolli suuden ja hakkuumahdollisuuksien rakenteen mukaisessa tilanteessa pe rinteellisten puutavaralajikäsitteiden käyttäminen on erittäin harhaan johtavaa. Taulukossa 43 on esitetty puulajien suhteelliset osuudet puuston kuutio määrän, kasvun ja suunnitteen arvioissa. Suunnitteiden osuusluvuista ilme nee, miten valtakunnallisissa metsien käsittelyn ohjelmissa on suositeltu lehtipuuston vähentämistä suhteessa havupuihin. Puuston puulajisuhteet ovatkin muuttuneet tämän periaatteen mukaisesti. Kuusen osuus sekä puus ton kuutiomäärässä että kasvussa on ilmeisesti suurentunut odotuksia enem män. Pääsyynä tähän näyttää olevan kuusen kasvun aliarviointi 1950- luvulla. Vielä on syytä todeta, että hakkuumahdollisuuksien lisääntymisen ohella hakattavissa olevan puuston arvo on suurentunut erittäin merkittä västi kahden viimeksi kuluneen vuosikymmenen aikana. Arvon suurenemi nen ei rajoitu yksinomaan siihen, mikä ilmenee hakattavan puun kanto hinnassa, vaan työpalkkojen noususta sekä korjuun koneellistamisesta seu rauksena oleva pienikokoisen puun korjuukustannusten suhteellinen suure neminen järeän puun korjuukustannuksiin verrattuna on myös otettava huomioon. Metsien käsittelyssä yleistyneillä alaharvennuksilla ja ne mah dollistaneella pinotavaran suurella kysynnällä on siten ollut erittäin myönteinen ja suuriarvoinen merkitys nykyisyyden ja lähitulevaisuuden kannalta. 36 Kullervo Kuusela 71.1 Metsätase Kuvassa 10 on esitetty metsätase vertaamalla vuosien 1953—66 käyttö tutkimuksen mukaisen poistuman arviota 111 ja V inventoinnin tulosten perusteella arvioituun hakkuusuunnitteeseen puulajeittain (vert. Ervasti ja Kuusela 1968; Kuu s e 1 a ja Ervasti 1969). Kuten edellä mai nituissa julkaisuissa on lähemmin tarkasteltu, muodostavat pystypuuston kuutiomäärän, kasvun ja poistuman arviot kutakuinkin ristiriidattoman kokonaisuuden maan eteläpuoliskossa, joten kuvassa 10 esitetyt suureet vas taavat todellista metsätasetilannetta. Vuonna 1960 julkaistu HKLN-suunnite vastaa hyvin sekä suuruudeltaan että puulajisuhteiltaan poistumaa 1950-luvun lopulla. 1960-luvun alussa suuri raakapuun vienti suurensi poistuman muutamaksi vuodeksi selvästi yli suun nitteen. Kuten kuvasta nähdään, suureneminen koski ennen muuta kuusta. Noin 1963 alkoi lehtipuun käyttö teollisuuden raakapuuna lisääntyä tavalla, jota vielä tämän vuosikymmenen alussa ei kyetty ennustamaan. Tämä johti lehtipuun määrän ja osuuden lisääntymiseen suuremmaksi kuin mitä se on viimeisimmässäkin suunnitteessa. Männyn poistuma on säilynyt kutakuinkin suunnitteen suuruisena. Kuusen pienentyneen poistuman vuoksi kokonaispoistuma on pienentynyt vuodesta 1961 lähtien. Teollisuus ei ole saanut tarkasteltavan jakson viimeisinä vuosina kaikkea tarvitsemaansa puuta kotimaasta ja raakapuun tuonti on ollut 2—3 milj. m 3 vuotta kohti. Syynä tarjonnan pienenemiseen on ollut vuonna 1964 alkanut laskevien kantohintojen kausi ja aikaisemmin selostettu hakkuusäästöjen muodostuminen laajoille alueille. Vuoden 1966 jälkeisestä metsätasetilanteen kehittymisestä ei ole täsmäl lisiä tietoja maan eteläpuoliskon osalta, sillä poistumasta on tietoja julkaistu vain koko maan osalta (Huttunen 1968). Koko maan tietojen perusteella on kuitenkin pääteltävissä, että vuonna 1966 poistuma oli pienimmillään ja kutakuinkin samansuuruinen vuonna 1967. Vuonna 1968 se oli koko maassa 2.7 % suurempi kuin vuonna 1966 ja vuoden 1969 poistuman ennuste on suunnitteen suuruusluokkaa. Vuoteen 1968 mennessä on männyn poistuma suurentunut 11 % vuoden 1966 poistumaan verrattuna ja lehtipuun pois tuma on suurentunut 5.5 %. Kuusen poistuma on samana aikana pienenty nyt 9 %. Vuoden 1967 jälkeen alkanut puunkäytön laajeneminen on siis tapahtunut männyn ja lehtipuun hakkuiden suurenemisena, vaikka metsä varojen puolesta kuusen hakkuumahdollisuudet ovat parhaat. Tämä voi johtua siitä, että teollisuus ei rakenteensa vuoksi pysty käyttämään kaikkia kuusen hakkuumahdollisuuksia hyväksi ja että pääosa kuusesta on alueilla, joilla jatkuvasti muodostuu hakkuusäästöjä. Kuusi on myös massateollisuu den kannalta kallein puulaji, mikä voi osaltaan selittää kuusen käytön suh teellista vähäisyyttä. 71.1 Suomen eteläpuoliskon metsävarat 1964—68 ja niiden kehittyminen 37 Kuva 10. Vuosien 1953 —66 poistuman arvio ja puulajien prosenttiosuudet vuosien 1960 (S_ 60) ja 1968 (S_ 68) suunnitteen arvioihin verrattuna. Fig. 10. Drain estimates and the tree species percentages during 1953—66 compared with the allowable drain on sustained basis estimated in 1960 (S_60) and in 1968 (S_68). Lähitulevaisuuden hakkuumahdollisuuksia ajateltaessa ehkä tärkein kysymys on, kuinka kauan lehtipuun käyttö voi suureta nykyistä vauhtia ja koska sen täytyy puuston pienenemisen vuoksi pienetä. Vuodesta 1953 vuo teen 1966 lehtipuun poistuman arvio on suurentunut 10.5 milj. m 3 :stä (kuo retonta puuta) 15.4 milj. m 3: ii n eli 47 %. Vuoden 1968 poistuman arvio on 16.3 milj. m 3. Lehtipuun käytön lisääntyminen on ollut suurinta maan etelä puoliskossa, jossa vuoden 1966 poistuman arvio on 63 % suurempi kasvun arviota ja 37 % suurempi suunnitteen arviota. Lehtipuun lisääntyvä käyttö teollisuuden raakapuuna suurentaa sen poistumaa. Järeän lehtipuun käyttö on yli kaksinkertaistunut vuodesta 1947. Lehtipuuainespinotavaran teollinen käyttö alkoi merkittävänä vasta 1950- luvun alussa. Vuodesta 1960 se on yli kuusinkertaistunut. Kotimaisen lehti puun teollinen käyttö on vajaat kuusinkertaistunut vuodesta 1947 ja suure nee tällä hetkellä ainakin 0.5 milj. m 3 vuodessa. Se oli 5.8 milj. m 3 vuonna 1968. Samaan aikaan lehtipuun käyttö polttopuuna on pienentynyt vuoden 1955 arviosta, yli 13 milj. m 3 :stä 7.s milj. m 3:iin vuonna 1966. Polttopuun käytön arvioidaan pienenevän noin 0.25 milj. m 3 vuodessa, joten poltto puusta vapautuva lehtipuu ei vastaa läheskään teollisuuspuun käytön kas 38 Kullervo Kuusela 71.1 vua. Niinpä vaneripuun käyttö voi tehtaiden rakentamisen perusteella suu reta vuodesta 1968 vuoteen 1971 vähintään 45 %:lla. Ainespinotavaran osalla kysynnän kasvu näyttää yhtä voimakkaalta. Näissä olosuhteissa on aihetta kysyä, eikö lehtipuun suunnite ole epä realistisen pieni ja eikö sen pitäisi vastata todennäköisen käytön suuruus luokkaa? Syynä suunnitteen säilyttämiseen esitetyssä suuruudessa on käsi tys, että lehtipuun poistuma ei voi kovin kauan säilyä nykyisen suuruisena. Tähänastisten kantohintasuhteiden vallitessa metsänomistajat pyrkivät vapautumaan vähäarvoisesta koivusta ja lisäämään havupuun osuutta met sissä. Suurta tarjontaa puoltaa myös hakkuukypsyyttä lähestyvien koivikoi den runsaus. Kuitenkin kun koivun määrä on alentunut kyllin pieneksi, aiheuttaa jäljellä olevien puiden korjaaminen suurenevia kustannuksia, joten sen tarjonta alkaa pienetä paljon ennen sen »loppumista». Koivun suuren tarjonnan edellytyksenä näyttäisi olevan, että lehtipuuta on vähin tään 15 m 3 hehtaaria kohti (vert. kuva 8). Jos lehtipuun määrä pienenee alle tämän, ei jäljellä olevaa lehtipuumäärää vähennetä enää suhteellisesti yhtä voimakkaasti kuin jos lehtipuuta on 20—40 m 3 /ha. Puuston kehittymistä ennakoivat laskelmat näyttävät osoittavan, että ellei polttopuun käytössä tapahdu nykyistä ennustetta hyvin paljon voimak kaampaa pienenemistä, lehtipuun poistuma voi jatkua tähänastisen suurui sena enintään 10—15 vuotta. Puuston pienenemisestä seurauksena oleva poistuman ja tarjonnan pieneneminen koskee todennäköisesti ensiksi pino tavaraa, sillä metsiköiden ikärakenteen vuoksi viimeiseksi metsään jäävä puuston osa koostuu pääosaksi järeistä puista. Edellytykset säilyttää suuri vaneritukin tarjonta kestänevät 15—20 vuotta. Pitemmällä olevaa tulevai suutta ajateltaessa koivun hakkuumahdollisuudet riippuvat siitä, miten tai miston käsittelyssä ja harvennushakkuissa sekä uudistamisessa suhtaudu taan sekapuuna olevaan koivuun. Tähänastinen käytäntö johtaa lehtipuun osuuden nopeaan pienenemiseen. Aivan viimeaikoina on virinnyt yritys saada metsänomistajat viljelemään koivua. Puustoa harvennettaessa ei myöskään enää pyritä mahdollisimman puhtaisiin havupuumetsikköihin. Toistaiseksi on ennenaikaista sanoa, muodostuuko näistä pyrkimyksistä puulajisuhteiden kehittymisessä koivun asemaa vahvistava tekijä vai jää vätkö ne hetkellisiksi virtauksiksi metsänhoidon käytännössä. Kokonaisuutena hakkuiden ja puuntarjonnan kehittyminen maan etelä puoliskossa ovat riippuvaisia metsänparannustoiminnan, ennen muuta lan noituksen laajenemisesta ja vanhojen puustojen kiertoajan lopussa tapahtu van uudistamisen yleistymisestä tähänastisille hakkuusäästöalueille. Jälkim mäinen tekijä on todennäköisesti tärkein puun tarjonnan suuruuteen vaikut tava tekijä lähitulevaisuudessa. Suomen eteläisimmässä ja lounaisimmassa osassa metsätuloilla on suhteellisesti niin pieni merkitys omistajalle, että passiivisesta, yli-ikäistyvien metsiköiden lisääntymiseen johtavasta metsien 71.1 Suomen eteläpuoliskon metsävarat 1964—68 ja niiden kehittyminen 39 käsittelystä tuskin luovutaan ilman talouspoliittisia toimenpiteitä. Passii vista metsän käsittelyä lisää vielä pyrkimys varata asutuskeskusten ympä ristöön maiseman ja virkistyskäytön vuoksi alueita, joissa avohakkuuta ei pidetä suotavana. Nämä maankäyttösuunnitelmat käsittävät satoja tuhan sia hehtaareja ja mikäli ne toteutuvat, niiden vaikutus ulottuu paljon suu remmille alueille. Sama puun tarjontaa pienentävä vaikutus on myös suun nitelmilla rajoittaa hakkuutoiminnan ulkopuolelle laajoja alueita Pohjois suomessa. Tällä hetkellä ei ole vielä täyttä varmuutta, kuinka nopeasti ja missä laajuudessa nämä metsänkäyttöä muuttavat suunnitelmat vaikutta vat puun tarjontaan. Kehitys on ilmeisestikin riippuvainen puunjalostus teollisuuden suhteellisesta asemasta viennin ylläpitäjänä. Jos muut tuotan non alat kehittyvät tähänastista nopeammin, paine rasittaa metsävaroja äärimmilleen vähenee. Toistaiseksi talouselämää kehittävät suunnitelmat rakentuvat suurenevan puunkäytön varaan. Suurenevat hakkuut taas näyt tävät olevan ensisijassa riippuvaisia metsänomistajien käyttäytymisestä. Yleiskuva viimeaikaisesta metsävarojen kehittymisestä maan eteläpuo kossa on, että v. 1961 ilmestyneen metsätalouden suunnittelukomitean mie tinnössä esitetyt periaatteet ovat yllättävän suuressa määrässä toteutuneet ja että metsätalous on kyennyt luovuttamaan kansantaloudelle puumääriä, joita noin 20 vuotta sitten ei osattu pitää mahdollisena. Siten on ilmeistä, että Suomen oloissa metsätalouden periaateohjelmillakin voidaan ohjata kehitystä silloin, kun ohjelman sisältö on olevia oloja vastaava. 6 8856—70 TAULUKOT - TABLES 42 Kullervo Kuusela 71.1 Taulukko 1. Maaluokat Table 1. Land classes Taulukko 2. Metsä-, kitu- ja joutomaan jakaantuminen alaryhmiin Table 2. Forest, poorly productive and waste land by sub-classes Taulukko 3. Metsä-, kitu- ja joutomaan jakaantuminen kasvupaikkatyyppeihin Table 3. Forest, poorly productive and waste land by fertility classes Maaluokka — Land class °/o 1 000 ha Metsämaa — Forest land 68.0 10 944 Kitumaa — Poorly productive land 5.9 944 Joutomaa — Waste land 5.2 836 Tiet, varastot, jne. — Roads, depots, etc 0.3 43 Yhteensä metsätalouden maa — Total forestry land 79.4 12 767 Maatalouden maa — Agricultural land 18.1 2 920 Rakennusten ala — Building sites 1.4 225 Liikenneväylät, jne. — Communication routes, etc. .. 1.1 177 Yhteensä muu maa — Total other land 20.6 3 322 Yhteensä — Total 100.O 16 089 Alaryhmä Sub-class Kangas Mineral soils Korpi Spruce and de- ciduous swamp Räme Pine swamp Neva Open swamp Yhteensä Total Land class 1000 haj % 1000 hal % 1000 hal o/ /o 1000 ha % 1000 haj % Metsämaa — Forest land Kitumaa — Poorly productive land ... Joutomaa — Waste land 8 460 210 89 | 77.3 22.2 10.7 1 171 68 ! 16 10.7 7.2 1.9 1 313 666 | 325 1 12.0 70.6 38.9 406 48.5 I 10 944 944 836 100.O lOO.o lOO.o Yhteensä — Total 0/ . 0 8 759 I 68.8 1255 9.9 2 304 1 18.1 | 406 3.2 12 724 100.0 Moäluokkfi — Land class Kasvupaikkatyyppi — Fertility class Yh- t ppnci i 2 3 4 5 6 7 (/CCllSa Total Metsämaa — Forest land °/ n alasta — Per cent of area Kangas — Mineral soils 0.9 23.1 39.7 33.2 3.0 0.1 lOO.o Korpi — Spruce and decid. swamp .... 1.1 27.8 53.6 17.4 0.1 — — lOO.o Räme — Pine swamp 0.0 4.0 17.8 61.2 17.0 — — lOO.o Kitumaa — Poorly prod, land Kangas — Mineral soils —. — — — — — lOO.o 100.O Korpi — Spruce and decid. swamp .... 0.3 28.5 43.5 27.0 0.7 — — 100.O Räme — Pine swamp 2.0 10.8 35.2 52.0 — — — lOO.o Joutomaa — Waste land Kangas — Mineral soils —■ — — — — lOO.o lOO.o Korpi — Spruce and decid. swamp .... — 38.4 53.5 7.7 0.4 — — lOO.o Räme — Pine swamp — 1.8 11.9 14.1 32.9 39.3 — lOO.o Neva — Open swamp — 12.8 27.8 15.0 30.2 14.2 — lOO.o 71.1 Suomen eteläpuoliskon metsävarat 1964—68 ja niiden kehittyminen 43 Taulukko 4. Ojitustilanne • Table 4. Situation in drainage activity Taulukko 5. Veroluokat metsätalouden maalla Table 5. Tax classes on forestry land Taulukko 6. Puulajien vallitsevuus Table 6. Dominance of tree species Turvemaan luokka — Peat land class 1 000 ha o/ /o Luonnontilaista suota — Swamp in natural stale ... Ojikkoa — Ditched swamp Muuttuma — Transforming peat land Turvekangas — Transformed peat land Yhteensä ojitettua — Total ditched 2 098 910 657 300 1 867 52.9 22.9 16.6 7.6 . 47.1 I Yhteensä turvemaata — Total peat land ] 3 965 100.O I A I B " ill IV V Joutomaa Yhteensä Waste land Total % alasta - - % of area j 1 000 ha 12.9 22.6 24.8 17.3 8.1 5.0 9.3 100.0 12 767 Vallitseva puulaji Dominant tree species Puuton Lehtipuut Yhteensä Maaluokka — Land class Treeless Mänty i Kuusi Deciduous species Total Pine Spruce Koivu Haapa j Leppä ! Birch Aspen Alder \ % alasta — % of area 1 1 000 ha Metsämaa — Forest land \ 4.0 | 47.5 38.9 1 1 : 8.0 1 0.2 1.4 ! 100.0 1 10 944 Kitumaa — Poorly prod, land . j 4.2 ; ! 88.0: 2.2 j 5.6 loo.o j 944 44 Kullervo Kuusela 71.1 Taulukko 7a. Puusto kuorineen ikäluokittain metsämaalla Table 7a. Growing stock, incl. bark, by age classes on forest land Taulukko 7b. Puusto kuorineen ikäluokittain metsämaan kankailla Table 7b. Growing stock, incl. bark, by age classes on mineral soils of forest land Mäntyvaltaiset Kuusivaltaiset Lehtipuuvaltaiset Yh- Dominated by pine Dominated by spruce Dominated by dec. sp. teensä Total Ikäluokka, v. Pohja- I Pohja- Pohja- Age class, y. Pinta- pinta- 1 Kuutio- Pinta- pinta- Kuutio- j Pinta- pinta- Kuutio- Pinta- ala ala 1 määrä ala ala I määrä | ala ala määrä ala Area Basal | Volume Are a Basal | Volume) Area Basal Volume Area % area i m 3 /ha % area j m 3/ha % area m 3/ha % m 2 /ha J m 2 /ha j m 2/ha | Puuton — Treeless ! i i 4.0 10 19.1 1.6 9.3 9.2 7.0 ! 47.0 2.9 4.8 19.9 12.9 30 11.6 8.0 40.8 12.7 11.8 69.7 22.3 11.6 56.7 12.6 50 14.2 13.4 83.3 19.7 16.6 110.1 30.9 14.1 88.6 17.3 70 24.5 15.5 112.2 33.3 17.8 j 133.1 37.1 14.9 114.1 28.2 90 17.7 14.1 108.8 17.3 17.6 138.2 6.3 16.8 135.2 15.7 110 8.6 12.9 lOO.o 5.3 17.1 134.2 1 0.5 15.8 119.4 6.2 130 3.0 12.6 100.6 1.7 18.3 147.2 0.0 19.0 I 167.8 2.1 150+ 1.3 14.4 118.0 0.8 18.6 148.6 — — — 1.0 Yhteensä j a keski- määrin — Total and average ... lOO.o 11.0 77.8 lOO.o 15.7 I 112.9 lOO.o 13.8 92.3 lOO.o Mäntyvaltaiset Dominated by pine Kuusivaltaiset Dominated by spruce Lehtipuuvaltaiset Dominated by dec. sp. Yh- teensä Total Ikäluokka, v. Pohja- Pohja- Pohja- A Q6 class, y. Pinta- pinta- Kuutio- Pinta- pinta- Kuutio- Pinta- pinta- Kuutio- Pinta- ala ala määrä ala ala määrä ala ala määrä ala Area Basal Volume Area Basal Volume Area Basal Volume Area o/ /o area m 3 /ha % area m 3 /ha °/ /0 area m 3 /ha % m 2 /ha m 2 /ha m 2 /ha Puuton — Treeless 3.6 10 20.4 1.5 9.4 9.1 7.1 49.1 2.7 5.3 22.6 13.4 30 9.5 10.2 53.3 12.9 12.3 73.7 22.5 11.9 60.6 11.7 50 12.5 15.7 103.6 20.5 16.9 115.5 27.1 14.5 96.9 16.7 70 24.8 16.6 125.8 33.8 18.0 138.8 40.3 15.3 120.7 29.0 90 19.1 14.7 116.8 16.7 17.9 144.4 6.9 17.0 142.1 16.3 110 9.2 13.5 107.7 4.8 17.4 141.4 0.5 17.4 136.8 6.3 130 3.2 13.0 106.5 1.6 19.0 154.4 O.o 19.0 167.8 2.1 150+ 1.3 15.3 128.5 0.6 20.4 163.7 — — 0.9 Yhteensä j a keski- määrin — Total and average ... 100.0 11.9 88.4 100.0 16.0 118.9 100.0 14.3 99.7 100. o Suomen eteläpuoliskon metsävarat 1964—68 ja niiden kehittyminen 45 71.1 Taulukko 7 c. Puusto kuorineen ikäluokittain metsämaan turvemailla Table 7c. Growing stock, incl. bark, by age classes on peat sites of forest land Taulukko 7 d. Puusto kuorineen ikäluokittain metsämaan ojittamattomilla soilla Table 7 d. Growing stock, incl.bark, by age classes on swamps in natural state of forest land Mäntyvaltaiset Kuusivaltaiset Lehtipuuvaltaiset Yh- Dominated by pine Dominated by bruce Dominated by dec. sp. teensä Total Ikäluokka, v. Pohja- Pohja- Pohja- Aye clciss, V. Pinta- pinta- Kuutio- Pinta- pinta- Kuutio- Pinta- pinta- Kuutio- Pinta- ala ala määrä ala ala määrä ala ala määrä ala Area Basal Volume Area Basal Volume Area Basal Volume Area % area m 3 /ha % area m 3 /ha % area m 3 /ha % m 2 /ha m 2 /ha m 2 /ha Puuton — Treeless — 5.5 10 15.1 1.8 8.8 9.6 6.4 38.7 3.3 3.3 13.4 11.2 30 18.0 4.6 21.1 12.0 9.5 51.8 21.8 10.6 47.0 15.5 50 19.3 8.9 43.3 15.9 14.3 80.0 41.6 13.2 73.0 19.6 70 23.7 12.1 67.6 31.4 16.7 104.4 28.1 13.5 84.6 25.4 90 13.2 11.6 72.2 19.5 16.9 112.9 4.4 15.9 101.8 13.5 110 6.9 10.6 69.0 7.4 16.4 113.3 0.7 12.9 85.0 6.0 130 2.5 11.0 74.8 2.4 16.1 120.6 0.1 — 2.0 150+ 1.3 12.3 88.7 1.8 16.5 130.2 — — 1.3 Yhteensä ja keski- määrin — Total and average . .. 100.o 8.4 46.8 lOO.o 14.4 91.1 100.Ö 12.6 69.9 lOO.o Mäntyvaltaiset Kuusivaltaiset Lehtipuuvaltaiset Yh- Dominated by pine Dominated by spruce Dominated by lec. sp. teensä Total Ikäluokka, v. Pohja- Pohja- Pohja- Aq& class, y. Pinta- pinta- Kuutio- Pinta- pinta- Kuutio- Pinta- pinta- Kuutio- Pinta- ala ala määrä ala ala määrä ala ala määrä ala Area Basal Volume Area Basal Volume Area Basal Volume Area % area m'/ha °/ /o area m s /ha % area m 3 /ha % m 2 /ha m 2 /ha m 2 /ha Puuton — Treeless 4.4 10 12.5 1.9 10.7 7.0 4.5 29.2 2.0 2.0 7.4 8.7 30 14.9 4.3 20.4 9.5 8.1 43.4 15.0 9.1 40.1 12.1 50 16.8 7.8 35.9 13.4 12.7 66.1 40.7 12.0 65.0 16.9 70 23.7 10.8 56.0 31.4 15.7 92.1 34.0 12.4 75.9 26.7 90 15.6 10.9 64.1 23.4 16.2 103.7 7.1 14.3 87.1 17.3 110 9.5 10.2 64.3 9.2 16.4 111.2 1.0 12.6 76.1 8.1 130 4.2 11.9 81.3 3.2 16.8 117.5 0.2 — — 3.3 150+ 2.8 13.3 96.1 2.9 15.6 123.9 — — — 2.5 Yhteensä j a keski- määrin — Total and average ... lOO.o 8.4 45.9 lOO.o 14.0 85.8 lOO.o 11.8 65.4 100.0 71.1 46 Kullervo Kuusela Taulukko 7e. Puusto kuorineen ikäluokittain metsämaan ojikoilla Table 7e. Growing stock, incl.bark, by age classes on ditched swamps of forest land Taulukko 7f. Puusto kuorineen ikäluokittain metsämaan muuttumilla liable 7f. Growing stock, incl.bark, by age classes on swamps in transforming stage of forest land Mäntyvaltaiset Kuusivaltaiset Lehtipuuvaltaiset Yh- Dominated by pine Dominated by spruce Dominated by dec. sp. teensä Total Ikäluokka, v. Polija- Pohja- Pohja- Age class, y. Pinta- pinta- Kuutio- Pinta- pinta- Kuutio- Pinta- pinta- Kuutio- Pinta- ala ala määrä ala ala määrä ala ala määrä ala Area Basal Volume Area Basal Volume Area Basal Volume Area % area m 3 /ha % area m'/ha % area m 3 /ha % it 8 /ha m ! /ha m*/ha Puuton— Treeless 6.6 10 16.4 1.4 6.2 9.2 4.6 25.3 2.4 2.0 6.1 12.6 30 20.9 3.2 13.3 10.2 7.0 35.8 21.2 7.5 34.5 17.1 50 20.9 6.4 29.0 15.8 13.1 70.4 40.1 10.8 53.2 19.8 70 23.0 9.3 46.0 36.9 14.9 117.4 31.7 10.4 60.5 25.3 90 11.1 9.9 58.4 18.0 14.9 95.3 3.4 15.8 96.5 11.4 110 5.3 9.2 57.0 6.9 16.2 106.0 1.2 — 5.0 130 1.7 8.4 53.8 1.5 10.9 84.0 — 1.4 150+ 0.7 8.9 57.7 1.5 14.6 107.2 — — 0.8 Yhteensä ja keski- määrin — Total and average ... 100. o 6.3 31.2 100.0 12.8 76.7 lOO.o lO.o 51.2 lOO.o Mäntyvaltaiset Dominated by pine Kuusivaltaiset Dominated by spruce Lehtipuuvaltaiset Dominated by dec. sp. Yh- teensä Total Ikäluokka, v. Age class, y. Pinta- ala Area o/ /o Pohja- pinta- ala Basal area m*/ha Kuutio- määrä Volume m 3 /ha Pinta- ala Area °/ JO Pohja- pinta- ala Basal area m'/ha Kuutio- määrä Volume m 3 /ha Pinta- ala Area % Pohja- pinta- ala Basal area m*/ha Kuutio- määrä Volume m s/ha Pinta- ala Area % Puuto a — Treeless 10 30 50 70 90 110 130 150+ 17.1 18.9 20.4 23.5 12.2 5.9 1.5 0.5 1.7 5.1 10.0 14.4 13.9 11.6 9.7 11.0 8.4 22.5 49.7 83.9 90.6 80.2 67.1 89.7 12.4 14.2 18.0 29.5 16.4 6.9 1.8 0.8 7.6 10.4 14.4 18.0 18.9 15.5 18.9 21.6 44.1 57.1 79.5 118.1 133.5 113.2 157.6 168.5 5.2 22.8 42.1 26.3 3.1 0.5 2.7 11.7 12.7 14.0 17.4 20. o 12.5 49.3 68.4 88.4 114.6 151.2 5.2 13.5 17.1 21.3 24.3 11.6 5.2 1.3 0.5 Yhteensä ja keski- määrin — Total and average ... lOO.o 9.1 52.8 100.0 15.1 96.6 100.O 12.4 68.3 lOO.o 71.1 Suomen eteläpuoliskon metsävarat 1964—68 ja niiden kehittyminen 47 Taulukko 7g. Puusto kuorineen ikäluokittain metsämaan turvekankailla Table 7g. Growing stock, incl.bark, by age classes on transformed peat sites of forest land Taulukko 8. Ylispuusto ja kehityskelpoinen alikasvos metsämaalla Table 8. Standards and usable undergrowth in the stands on forest land Taulukko 9. Metsiköt kehitysluokittani metsämaalla Table 9. Stands by development classes on forest land *) Sisältää vajaatuottoiset uudistusalat. Including low-yielding regeneration areas. Mäntyvaltaiset Kuusivaltaiset Lehtipuuvaltaiset Yh- Dominated by vine Dominated by spruce Dominated by dec. sp. teensä Total Ikäluokka, v. Pohja- Pohja- Pohja- Age class, y. Pinta- pinta- Kuutio- Pinta- pinta- Kuutio- Pinta- pinta- Kuutio- Pinta- ala ala määrä ala ala määrä ala ala määrä ala Area Basal Volume Area Basal Volume Area Basal Volume Area % area m 3 /ha % area m 3 /ha % area m 3/ha °/o m'/ha. m 2 /ha m 2/ha Puuton — Treeless 7.3 10 14.3 2.6 13.1 14.9 * 8.8 54.3 3.4 5.2 20.7 11.0 30 18.0 10.9 55.6 18.7 13.1 74.3 30.0 12.1 55.0 19.7 50 20.7 16.4 95.4 21.1 18.4 116.5 43.3 16.8 99.7 24.4 70 26.7 20.5 137.6 28.1 19.8 143.0 20.1 18.0 119.4 23.8 90 13.9 14.3 98.8 12.6 20.2 151.9 2.9 18.1 126.6 9.9 110 5.2 15.3 111.8 3.0 20.3 150.2 0.3 — 2.9 130 1.1 18.0 125.4 1.3 12.4 96.3 — — 0.9 150+ 0.1 — — 0.3 18.0 147.8 — — 0.1 Yhteensä ja keski- määrin — Total and average ... lOO.o 14.0 89.3 lOO.o 16.8 112.1 lOO.o 15.5 88.1 lOO.o Ylispuustoa — Standards Alikasvosta - - Undergrowth 1 000 ha % metsämaan alasta 1 000 ha % metsämaan alasta % of forest land area % of forest land area 886 8.1 394 3.6 Kehitysluokka — Development class 1 000 ha °/ /. 1. Aukea uudistusala tai siemenpuusto 1 ) — Open area or seed tree stand x ) 636 • 5.8 2. Taimisto tai riukuasteen metsikkö sekä ylispuita — Seedling or sapling stand with standards 763 7.0 3. Taimisto tai riukuvaiheen metsikkö — Seedling or sapling stand 1 529 14.0 4. Harvennusmetsikkö — Thinning stand 2 601 23.8 5. Väljennysmetsikkö — Accretion stand 2 011 18.3 G. Uudistuskypsä metsikkö — Mature stand j 1 153 10.5 7. Suojuspuumetsikkö — Shelterwood stand 1 753 6.9 8. Vajaatuottoinen metsikkö — Low-yielding stand 1 488 13.6 9. Luonnonsuojelualue — Natural park 1 10 O.l Yhteensä — Total j 10 944 100. o 48 Kullervo Kuusela 71.1 Taulukko 10 a. Puuston rakenne kehitysluokittain metsämaalla (Kehitysluokat taulukossa 9) Table 10 a. Structure of the growing stock by development classes on forest land (Development classes in Table 9) Taulukko 10 b. Mäntyvaltaisten metsiköiden puuston rakenne kehitysluokittain metsämaalla (Kehitysluokat taulukossa 9) Table 10 b. Structure of the growing stock in the stands dominated by pine by development classes on forest land (Development classes in Table 9) Tunrina C^hnYfiofovi Kehitysluokka — Development class Yh- X LH1I1U.Ö \J tlU/l U/CO&I LoVl/ls i 3 4 5 6 7 8 9 tüCllOcl Total Pinta-ala, % — Area, % (10 944 000 ha) 5.8 7.0 14.0 23.8 18.3 10.5 6.9 13.6 0.1 lOO.o Keski-ikä, vuotta — Mean age, years .... 97 19 20 58 75 96 91 64 108 61 Keskipohjapinta-ala — Mean basal area, m 2/ha 1.2' 8.7 2.8 16.1 19.2 18.8 10.2 11.7 21.2 12.8 Keskiläpimitta, cm: — Mean diameter, cm: Mäntv — Pine 23.9 21.8 8.0 15.7 22.5 25.5 25.0 22.7 28.8 20.7 Kuusi — Spruce 13.1 15.3 9.4 14.9 20.1 21.8 23.8 17.5 21.7 18.3 Lehtipuut — Deciduous spp 12.5 15.8 7.8 13.4 17.8 19.0 17.9 14.6 22.9 15.5 Keskikuutio, m3/ha, kuorineen: — Mean volume, mallia, inel. bark: Mänty — Pine 6.1 19.4 5.5 36.3 60.2 66.4 41.2 19.8 104.8 34.7 Kuusi — Spruce 1.0 17.4 3.2 43.8 69.0 66.6 36.4 24.5 45.8 37.7 Lehtipuut — Deciduous spp 1.8 23.0 2.4 16.8 19.9 22.9 8.8 35.3 35.7 17.5 Keskikuutio yhteensä — Total mean vol- ume, m 3/ha 8.9 59.8 11.1 96.9 149.1 155.9 86.4 79.6 186.3 89.9 Kehitysluokka — Development lass Yh- TiniTiiK (~*hfiT/toiptic/V/» tppnci X UI111U3 v/fa MCtt/rtoKt' i 2 3 4 5 6 7 8 9 Iculloa Total Pinta-ala, % — Area, % (5 198 000 ha) . 3.5 6.0 23.0 22.7 18.5 11.7 8.7 5.8 0.1 lOO.o Keski-ikä, vuotta — Mean age, years .... 99 17 19 59 77 100 96 77 110 61 Keskipohjapinta-ala — Mean basal area, m 2/ha 2.9 4.9 2.2 14.2 18.7 18.0 9.1 10.7 20.5 11.0 Keskiläpimitta, cm: — Mean diameter, cm: Mänty — Pine •24.7 19.6 8.3 14.8 22.2 25.2 25.4 23.5 26.6 20.2 Kuusi — Spruce 12.4 13.6 8.7 13.1 17.2 18.0 17.9 16.8 19.4 16.1 Lehtipuut — Deciduous spp 12.9 14.2 7.7 11.4 16.6 17.3 16.0 14.9 17.1 14.6 Keskikuutio, m3/ha, kuorineen: — Mean volume, m3/ha, incl. bark: Mänty — Pine 19.4 23.1 6.4 62.6 107.4 107.9 61.9 52.9 124.4 58.8 Kuusi — Spruce 1.3 3.2 0.8 9.5 19.7 22.5 6.9 12.7 31.1 10.2 Lehtipuut — Deciduous spp 2.1 6.7 1.2 8.7 15.0| 15.9 6.2 15.5 15.9 8.8 Keskikuutio yhteensä — Total mean vol- ume, m 3 /ha 22.8 33.0 8.4 00 p CO 142.1 146.3 75.0 81.1 171.4 77.8 Suomen eteläpuoliskon metsävarat 1964—68 ja niiden kehittyminen 49 71.1 7 8856—70 Taulukko 10 e. Kuusivaltaisten metsiköiden puuston rakenne kehitysluokittain metsämaalla (Kehitysluokat taulukossa 9) Table 10 c. Structure of the growing stock in the stands dominated by spruce by develop ment classes on forest land (Development classes in Table 9) Taulukko 10 d. Lehtipuuvaltaisten metsiköiden puuston rakenne kehitysluokittain metsämaalla (Kehitysluokat taulukossa 9) Table 10 cl. Structure of the growing stock in the stands dominated by deciduous species by development classes on forest land (Development classes in Table 9) Tiinnna Kehitysluokka — Det lelopme '■nt class Yli- t.APTlQÄ X UXllXUg \y IC(A/I Lv(sl/tsl toHv i 2 3 4 5 6 7 | 8 9 ICCllÖO) Total Pinta-ala, % — Area, % (4 257 000 ha) 0.2 10.7 7.6 30.5 22.6 10.8 6.6 11.0 0.0 100. o Keski-ikä, vuotta — Mean age, years .... 83 20 22 58 74 96 85 74 105 63 Keskipohjapinta-ala — Mean basal area, m 2 /ha 3.6 11.6 4.8 17.7 19.9 19.9 11.9 11.4 22.6 15.7 Keskiläpimitta, cm: — Mean diameter, cm: Mänty — Pine 27.6 24.4 13.0 20.2 24.6 27.4 28.0 22.7 44.9 23.4 Kuusi — Spruce 21.6 15.5 9.5 15.2 20.6 22.9 24.8 17.5 24.3 18.7 Lehtipuut — Deciduous spp 13.8 16.1 8.3 14.5 18.0 20.5 18.7 15.1 24.8 16.1 Keskikuutio, m3/ha, kuorineen: — Mean volume, m 3 /ha, incl. bark: Mänty — Pine 6.3 16.5 1.8 13.6 17.7 19.6 10.1 11.5 67.5 14.1 Kuusi — Spruce 16.9 27.9 12.9 78.6 120.7 132.3 83.8' 56.1 123.0 81.4 Lehtipuut — Deciduous spp 4.7 34.9 5.3 18.8 16.9 16.0 9.5 11.8 13.0 17.4 Keskikuutio yhteensä — Total mean vol- ume, m 3 /ha 27.9 ,79.3 20.0 111.0 155.3 167.9 103.4 79.4 203.5 112.9 Tnnniia —— Cltinvnotuvi Qtio Kehitysluokka — Development class Yh- teens* i X tl II 11 Uo v/tli/ Ct/0(-0/ &oH(/ 1 2 3 4 5 6 7 8 9 Total Pinta-ala, % — Area, % (1 051 000 ha) 1.0 0.1 1.7 11.7 7.6 7.9 1.9 68.1 O.o 100. 0 Keski-ikä, vuotta — Mean age, years .... 67 14 25 51 65 75 71 52 92 55 Keskipohjapinta-ala — Mean basal area m 2/ha 4.0 11.0 9.2 17.6 19.7 18.5 10.7 12.1 24.4 13. 8 Keskiläpimitta. cm- — Mean diameter, em: Mänty — Pine 20.2 19.1 11.3 17.2 23.7 25.6 26.5 20.9 — 21. 3 Kuusi — Spruce 12.0 7.7 10.8 14.3 17.5 18.9 18.9 17.8 — 17. 3 Lehtipuut — Deciduous spp 20.5 16.2 7.1 13.2 19.3 21.6 21.7 14.5 26.8 15. 6 Iveskikuutio, m 3 /ha, kuorineen: — Mean volume, m 3[ha,, incl. lark: Mänty — Pine 3.6 31.4 5.8 16.2 25.8 22.6 12.5 10.1 — 12. 9 Kuusi — Spruce 2.1 4.8 1.9 13.5 16.8 17.7 15.2 9.2 — 10. 9 Lehtipuut — Deciduous spp 24.7 36.4 29.2 74.5 109.9 111.9 60.2 59.7 220.1 68. 5 Iveskikuutio yhteensä — Total mean vol- ume, m3/ha 30.4 72.6 36.9 104.2 152.5 152.2 87.9 79.0 220.1 92.3 Kullervo Kuusela 50 71.1 Taulukko 10 e. Puuston rakenne kehitysluokittain metsämaan kankailla (Kehitysluokat taulukossa 9) Table 10 e. Structure of the growing stock by development classes on mineral soils of forest land (Development classes in Table 9) Taulukko 10 f. Puuston rakenne kehitysluokittain metsämaan turvemailla (Kehitysluokat taulukossa 9) Table, 10 f. Structure of the growing stock by development classes on peat sites of forest land (Development classes in Table 9) Tuumia , C^hrtYfiotov^stit* Kehitysluokka — Development class Yh- teensä 1 UllxlUö v/twi WvH// iotvv 1 2 3 4 5 6 7 8 9 Total Pinta-ala, % — Area, % (8 460 000 ha) 5.5 6.6 12.5 20.6 20.7 12.0 7.7 14.3 0.1 100. o Keski-ikä, vuotta — Mean age, years .... Keskipohjapinta-ala — Mean basal area, m 2/ha 1.3 9.1 2.7 17.2 19.5 19.1 10.5 12.0 22.2 13.4 Keskiläpimitta, cm: — Mean diameter, cm: Mänty — Pine 25.0 23.9 8.7 16.6 22.8 25.9 26.3 23.4 29.4 21.8 Kuusi — Spruce 13.8 15.7 9.7 15.4 20.3 22.1 24.1 17.8 21.7 18.8 Lehtipuut — Deciduous spp 13.5 16.8 8.1 14.7 18.3 20.3 18.9 15.4 23.0 16.6 Keskikuutio, m 3/ha, kuorineen: — Mean volume, m 3/ha, incl. bark: Mänty — Pine 7.1 21.0 5.0 39.4 62.4 69.1 43.1 21.5 112.4 38.2 Kuusi — Spruce l.l 19.6 3.6 51.6 70.1 67.9 38.1 26.8 44.0 41.9 Lehtipuut — Deciduous spp 2.0 24.6 2.0 16.3 19. S 23.4 8.8 36.1 40.2 18.1 Keskikuutio yhteensä — Total mean vol- ume, m 3/ha 10.2 65.2 10.6 107.3 152.3 160.4 90. o 84.4 196.6 98.2 Kehitysluokka — Development class Yh- HPiirmn« (~lh fi y n ot ovi at J o X UIHlUo vy ICUfl luist&I 1/dVtl/ l 2 3 4 5 6 7 8 9 1/CCllSd Total Pinta-ala, % — Area, % (2 484 000 ha) 7.0 8.2 19.1 34.7 lO.o 5.6 4.3 11.1 O.o 100. o Keski-ikä, vuotta — Mean age, years .... Keskipohjapinta-ala — Mean basal area, m 2 /ha 0.9 7.7 3.1 14.0 17.9 16.7 8.6 10.3 15.0 10.3 Keskiläpimitta, cm: — Mean diameter, cm: Mänty — Pine 19.2 15.8 8.3 13.7 20.2 20.9 20.4 18.2 21.9 15.6 Kuusi — Spruce 10.8 13.8 8.4 13.5 17.9 19.1 21.2 15.1 21.6 15.4 Lehtipuut — Deciduous spp 9.6 13.1 7.5 11.5 14.8 14.6 12.9 11.7 20.5 12.0 Keskikuutio, m3/ha, kuorineen: — Mean volume, m 3/ha, incl. hark: Mänty — Pine 3.6 14.6 6.6 30.3 43.5 45.2 28.3 12.3 54.9 22.7 Kuusi — Spruce 0.6 11.8 2.4 28.3 61.2 56.6 26.6 14.8 56.6 23.4 Lehtipuut — Deciduous spp 1.4 18.5 3.3 17.7 20.2 18.8 8.3 32.3 8.1 15.4 Keskikuutio yhteensä — Total mean vol- 1 ume, m 3 /ha 5.6 44.9 12.3 76.3 124.9 120.6 63.2 1 59.4 119.6 61.5 71.1 Suomen eteläpuoliskon metsävarat 1964—68 ja niiden kehittyminen 51 Taulukko 10 g. Puuston rakenne kehitysluokittain metsämaan ojittamattomilla soilla (Kehitysluokat taulukossa 9) Table 10 g. Structure of the growing stock by development classes on swamps in natural state on forest land (Development classes in Table 9) Taulukko 10 h. Puuston rakenne kehitysluokittain metsämaan ojikoilla (Kehitys luokat taulukossa 9) Table 10 h. Structure of the growing stock by development classes on ditched swamps of forest land (Development classes in Table 9) Kehitysluokka — Development class Yh- Til Tl Tille C1 h flYft /»/ £>Yt Qf ) /* J. UllllUo Vy IIU/I UAslfsltOl IL/ IcCllSd l 2 3 4 5 6 7 8 9 Total Pinta-ala, % — Area, % (960 000 ha) .. 6.1 8.2 15.7 34.8 10.1 7.8 5.2 12.0 0.1 lOO.o Keski-ikä, vuotta — Mean age, years .... Keskipohjapinta-ala — Mean basal area, m 2/ha 1.2 7.4 3.1 13.8 16.4 16.5 8.4 10.4 15.0 10.4 Keskiläpimitta, cm: — Mean diameter, em: Mänty — Pine 20.1 16.5 8.2 1 13.4 19.3 20.3 ! 20.0 19.5 21.9 15.7 Kuusi — Spruce 11.6 14.2 8.4 13.1 17.2 17.8 21.2 15.0 21.6 15.0 Lehtipuut — Deciduous spp lO.o 12.5 7.8 11.2 14.3 14.0 14.2 11.7 20.5 12.0 Keskikuutio, m 3 /ha, kuorineen: — Mean volume, m 3/ha, incl. bark: Mänty — Pine 5.1 15.2 5.6 25.8 32.6 42.2 24.0 14.5 54.9 21.0 Kuusi — Spruce 0.8 13.5 3.3 32.1 61.2 54.6 29.3 21.7 56.6 27.5 Lehtipuut — Deciduous spp 1.4 14.8 2.7 15.4 16.7 17.8 8.4 25.4 8.1 13.7 Keskikuutio yhteensä —• Total mean vol- ume, m 3 /ha 7.3 43.5 11.6 73.3 110.5 114.6 61.7 61.6 119.6 62.2 Kehitysluokka —■. Development class Yh- Tiinnim —— (Ihnrnrfpri vtir X UllilUO v/tWUltvf to tv i 2 3 4 5 6 7 8 9 tvcDSd Total Pinta-ala, % — Area, % (567 000 ha) .. 8.8 7.8 27.7 34.9 5.5 3.5 3.4 8.4 100.0 Keski-ikä, vuotta — Mean age, years Keskipohjapinta-ala — Mean basal area, m 2/ha 0.8 5.8 2.5 11.6 15.8 13.7 6.9 8.5 — 7.6 Keskiläpimitta, cm: — Mean diameter, cm: Mänty — Pine 18.2 12.3 8.1 12.8 18.5 19.5 18.2 16.1 — 13.5 Kuusi — Spruce 15.4 12.4 8.2 13.4 16.6 1 18.3 19.9' 13.1 — 14.3 Lehtipuut — Deciduous spp 10.6 11.1 7.1 10.8 13.1 13.0 11.3 10.6 —: 10.8 Keskikuutio, m 3 /ha, kuorineen: — Mean volume, m 3/ha, incl. bark: Mänty — Pine 3.6 12.4 6.5 29.2 35.9 44.0 26.4 110.3 — ! 18.6 Kuusi — Spruce 0.5 6.6 1.4 21.2 53.9 38.1 12.6 9.3 — 13.8 Lehtipuut — Deciduous spp 0.9 10.7 1.7 11.0 13.9 12.4 6.8 25.2 — 8.8 Keskikuutio yhteensä — Total mean vol- ume, m 3 /ha 5.0 29.7 9.6 61.4 103.7 94.5 45.8 00 -H — 41.2 52 Kullervo Kuusela 71.1 Taulukko 10 i. Puuston rakenne kehitysluokittain metsämaan muuttumilla (Kehitysluokat taulukossa 9) Tabic 10 i. Structure of the growing stock by development classes on swamps in trans forming state on forest land (Development classes in Table 9) Taulukko 10 j. Puuston rakenne kehitysluokittain metsämaan turvekankailla (Kehitysluokat taulukossa 9) Table 10 j. Structure of the growing stock by development classes on transformed peat sites of forest land (Development classes in Table 9) Kehitysluokka i — Development class | Yh- Tiirmna -1- UliUUS ILlAi ttvK/i frotfrv l 2 3 4 5 6 7 8 9 Total Pinta-ala, % — Area, % (657 000 ha) .. 6.3 8.0 20.7 35.2 11.4 4.6 4.0 9.8 100. o Keski-ikä, vuotta — Mean age, years .... Keskipohjapinta-ala — Mean basal area, m2/ha 0.9 8.0 3.6 14.5 18.4 17.3 9.3 10.1 — 10.6 Keskiläpimitta, cm: — Mean diameter, cm: Mänty — Pine 18.3 16.1 8.2 14.2 20.5 22.0 21.1 16.9 — 15.s Kuusi — Spruce 7.2 13.5 8.5 13.3 18.7 20.4 20.8 16.2 — 15.8 Lehtipuut — Deciduous spp 9.2 13.8 7.3 11.3 14.5 14.6 11.9 11.6 — 11.8 Keskikuutio, m 3 /ha, kuorineen: — Mean volume, m 3 jha, incl. bark: Mänty — Pine 2.5 15.9 7.3 36.2 52.5 49.2 36.5 9.8 — 26.3 Kuusi — Spruce 0.5 10.9 2.3 22.7 58.7 63.9 22.9 10.5 — 21.0 Lehtipuut — Deciduous spp 1.4 20.2 4.5 20.4 20.9 17.0 8.3 36.7 — 1 16.9 Keskikuutio yhteensä — Total mean vol- ume, m3/ha 4.4 47.0 14.1 79.3 132.1 130.1 67.7 57.0 — 64.2 Kehitysluokka — Development cla :ss Yh- J_ IXIlXxLio \y fltlTU/CL&rIbvvL/ l 2 3 4 5 6 7 8 9 tCviloa Total Pinta-ala, % — Area, % (300 000 lia) .. 7.8 9.6 1 10.2 33.2 14.7 4.9 3.7 15.9 ; 100.O Iveski-ikä, vuotta — Mean age, years .... Keskipohjapinta-ala — Mean basal area, m 2/ha 0.8 11.0 5.4 18.9 21.1 20.2 11.4 12.2 — 14.5 Keskiläpimitta, cm: — Mean diameter, cm: Mänty — Pine 19.9 19.2 10.2 15.4 21.5 23.1 23.7 18.3 —: 18.3 Kuusi — Spruce 9.8 14.2 8.1 14.8 18.9 22.2 22.5 16.7 — 17.0 Lehtipuut — Deciduous spp 8.6 14.1 7.9 12.8 16.4 16.9 12.4 12.4 — 13.3 Keskikuutio, m 3 /ha, kuorineen: — Mean volume, m3/ha, incl. bark: Mänty — Pine 1.6 13.6 8.5 33.8 55.5 52.0 32.2 12.4 — 27.4 Kuusi — Spruce 0.5 16.5 4.0 44.1 70.0 72.9 46.3 9.9 — 33.8 Lehtipuut — Deciduous spp 2.3 37.9 9.9 33.3 29.7 35.1 10.4 49.4 — 30.2 Keskikuutio yhteensä — Total mean vol- ume, m 3 /ha 4.4 68.0 22.4 111.2 155.2 160.0 CO p° CO 71.7 — 91.4 71.1 Suomen eteläpuoliskon metsävarat 1964—68 ja niiden kehittyminen 53 Taulukko 11. Kuutiomäärä kuorineen puulajeittain Table 11. Volume, incl. bark, by tree species Taulukko 12. Kuorellisen puuston puutavaralajirakenne Table 12. Growing stock volume, incl. bark, by timber products Taulukko 13. Puulajien osuudet kuutiomäärästä metsämaalla Table 13. Proportions of tree species in growing stock volume Taulukko 14. Puulajien osuudet runkoluvusta (vähintään 2.5 em rinnankorkeudelta täyttävät puut), pohjapinta-alasta ja kuutiomäärästä metsämaalla Table 14. Proportions of tree species in stem number (including all trees at least 2.5 cm of breast height diameter), basal area and volume on forest land Puulaji — Tree species Metsämaalla On forest land Kitumaalla On poorly prod, land Yhteensä — Total Kuutio - Volume | % kuu- Kuutio - Volume % kuu- tiosta Kuutio - Volume % kuu- tiosta m 3 /ha milj. m 3 mill, m 3 vo o of lume m 3 /ha milj. m 3 mill, m 3 % of volume m'/ha milj. m 3 j mill. m3 . % of volume Mä Ku Le] nty — Pine usi — Spruce itip. — Decid. spp 34.6 37.7 17.3 378.2 413.1 189.7 38.6 42.1 19.3 12.1 1.0 1.8 11.4 1.0 1.7 80.8 7.1 12.1 32.8 34.8 16.1 389.6 414.1 191.4 39.2 41.6 19.2 Yhteensä — Total 89.6 981.0 14.9 14.1 83.7 995. l 1 Puulaji — Tree species Kuutio milj. m 3 Volume Sahapuu Saw timber Paperipuu Pulp wood Ohutpuu Small timber Hakkuu- tähde Cutting waste Yhteensä Total mill. m 3 % kuutiosta — % of volume Mänty — Pine Kuusi — Spruce Lehtipuu — Decid. spp 389.6 414.1 191.4 48 35 11 42 53 70 6 8 11 I 4 4 8 100 100 100 Yhteensä — Total 995.1 36 51 8 5 100 Mänty Kuusi Koivu Haapa Leppä Yhteensä Pine 1 Spruce Birch Aspen Aider Total % kuutiosta — % of volume m 3 /ha I 38.6 j 42.1 16.4 1.2 I. 7 100.O j 89.6 O/ /o runkoluvusta pohjapinta-alasta kuutiosta Puulaji — Tree species of stem number of basal area of volume 1 300 kpl/ha 12.7 m 2 /ha 89.6 iil'/ha stems 1 ha Mänty — Pine 25.8 36.9 38.6 Kuusi — Spruce 39.9 42.2 42.1 Lehtipuu — Decid. spp 34.3 20.9 19.3 Yhteensä — Total 100.O 100.0 100.0 54 Kullervo Kuusela 71.1 Taulukko 15. Runkoluvun jakaantuminen 1 cm:n rinnankorkeusläpimittaluokkien ryhmiin metsämaalla Table 15. Distribution of stems by groups of 1 cm DBH-classes on forest land Taulukko 16. Kuorellisen kuutiomäärän jakaantuminen 1 cm:n rinnankorkeusläpi mittaluokkien ryhmiin metsämaalla Table 16. Distribution of volume, incl. bark, by groups of 1 cm DBH-classes on forest land Taulukko 17. Tukkirunkojen (rinnankorkeusläpimitta vähintään 19.5 cm) lukumäärä metsämaalla Table 17. Number of saw timber stems (DBH at least 19.5 cm) on forest land 1 cm rinnankorkeusläpimittaluokkien ryhmät Puulaji Groups of 1 cm DBH-classes Yh- teensä Tree species 3—4 5—9 10—14 15—19 20—24 25—29 30—34 35—39 40 + % runkoluvusta — % of stem number Mänty — Pine 22.6 32.2 17.5 11.7 8.7 5.0 1.8 0.4 0.1 100.(1 Kuusi — Spruce .... 25.2 37.5 18.0 10.0 5.7 2.5 0.8 0.2 0.1 100.O Lehtip. —• Decid. spp. 41.4 37.6 11.9 5.0 2.7 1.0 0.3 0.1 O.o 100.O Yhteensä — Total 30.1 36.2 15.8 8.7 5.4 2.7 0.9 0.2 0.0 100.0 Puulaji 1 cm rinnankorkeusläpimittaluokkien ryhmät Groups of 1 cm, DBH-classes Yhteensä Total Tree species 3—10 11—20 21—30 31 + % kuutiosta — % / volume Milj. m 3 Mill, m 3 Mänty — Pine Kuusi — Spruce Lehtipuu — Decid. spp 5.1 7.8 16.8 27.7 36.6 40.3 49.6 43.0 35.0 17.6 12.6 7.9 100.0 100.O lOO.o 378.2 413.1 189.7 Yhteensä — Total 8.5 33.9 44.0 13.6 lOO.o 981.0 1 cm rinnankorkeusläpimittaluokkien ryhmät Groups of 1 cm DBH-classes Puulaji — Tree species 20—24 25—29 30 + Yht. — Total Milj. runkoa — Mill, stems Mänty — Pine 266 181 81 528 Kuusi — Spruce 274 142 60 476 Lehtipuu — Decid. spp 44 27 10 81 Yhteensä — Total j 584 350 151 1 085 71.1 Suomen eteläpuoliskon metsävarat 1964—68 ja niiden kehittyminen 55 Taulukko 18. Tukkirunkojen (rinnankorkeusläpimitta vähintään 19.5 em) kuorellisen kuutiomäärän jakaantuminen 1 cm:n rinnankorkeusläpimittaluokkien ryhmiin metsämaalla Table 18. Volume, incl. bark, of saw timber stems (DBH at least 19.5 cm) by groups of 1 cm DBH-classes Taulukko 19. Metsiköiden laatu metsämaalla Table 19. Quality of the stands on forest land ') Sisältää vajaatuottoiset uudistusalat. Including low-yielding regeneration areas. Taulukko 20. Viljelyllä perustetut metsiköt ja niiden laatu metsämaalla Table 20. Artificially established stands and their quality on forest land Puulaji — Tree species 1 cm rinnankorkeusläpimittaluokkien ryhmät Groups of 1 cm DBH-classes Yhteensä Total 20—24 25—29 30—34 I 35—39 | 40 + % kuutiosta — % of volume Milj. m 3 Mill, m 3 Mänty — Pine Kuusi — Spruce Lehtipuu — Decid. spp. ... 34.8 41.0 40.6 37.8 34.8 38.0 19.6 16.9 16.1 6.1 5.4 4-1 1.7 1.9 i I-« 100.0 100.0 100.0 238 214 37 Yhteensä — Total 37.9 36.5 | 18.2 5.7 | | I 1.7 | 100.0 489 Laatu — Quality 1 000 ha % Hyvä — Good 2 400 21.9 4 609 42.1 Harsien harvennettu — Treated by selection cutting 625 5.7 Hoitoa vaille jäänyt — Silvicultural measure neglected 1 181 10.8 Lepoa tarvitseva — To be leaved uncut 242 2.2 Kehityskelpoiset — Capable for development 9 057 82.7 Harsintajäte — Residual of selection cutting 514 4.7 Kasvupaikalle väärä puulaji — Tree species unsuitable for site 603 5.5 Yli-ikäinen — Over-aged 42 0.4 Muu vajaatuottoinen x) — Other low-yielding *) .... 728 6.7 Vajaatuottoiset — Low-yieldinq 1 887 17.3 Yhteensä — Total j 10 944 lOO.o Laatu — Quality 1 000 ha % Hyvä tai tyydyttävä taimisto — Good or satisfactory seedling and sapling stand 525 69.5 Hoitamaton taimisto — Untended seedling and sapling stand 22 2.9 Täydennettävä männyn tai koivun taimisto — Seedling and sapling stand of pine or birch in need of supple- mentary planting 98 13.0 Täydennettävä kuusen taimisto — Seedling and sapling stand of spruce in need of supplementary planting .... 44 5.8 Taimistoa varttuneempi metsikkö — Stand older than in seedling and sapling stage 66 8.8 Yhteensä viljelyllä perustetut — Total artificially estab- lished 755 100.0 56 Kullervo Kuusela 71.1 Taulukko 21a. Hyvien metsiköiden puusto kuorineen ikäluokittain metsämaalla Table 21 a. Growing stock, incl. bark, of good stands by age classes on forest land Taulukko 21b. Tyydyttävien metsiköiden puusto kuorineen ikäluokittain metsä maalla Table 21 b. Growing stock, incl. baric, of satisfactory stands by age classes on forest land Mäntyvaltaiset Kuusivaltaiset Lehtipuuvaltaiset Yhteensä Dominated by pine Dominated by spruce Dominated by dec . spp. Total Keski- Keski- Keski- Ikäluokka, v. Pinta- pohja- Keski- Pinta- pohja- Keski- Pinta- pohja- Keski- Pinta- Age class, y. alasta, pinta- kuutio, alasta pinta- kuutio, alasta, pinta- kuutio, alasta From ala, Mean From ala, Mean From ala, Mean From area, Mean volume, area. Mean volume, area, Mean volume, area, % basal m'/ha % basal m 3/ha 0/ Jo basal ms /ha % area, area, area, m 2 /ha m 2/ha m 2 /ha Puuton— Treeless 4.8 10 27.1 1.1 6.1 13.3 5.9 41.5 2.0 1.2 4.9 21.1 30 12.5 8.7 42.0 11.4 12.3 68.3 9.1 14.0 74.2 11.5 50 13.8 15.0 90.8 14.6 20.6 140.2 35.5 17.2 112.7 13.8 70 19.4 18.2 134.4 33.4 20.7 164.7 44.9 18.3 147.2 23.3 90 15.6 15.7 127.1 20.1 20.5 170.9 8.1 17.9 152.4 16.1 110 8.4 13.3 109.6 5.5 19.8 168.2 0.4 — — 6.9 130 2.6 12.2 104.0 1.4 18.9 167.6 — — — 2.1 150+ 0.6 9.3 80.2 0.3 18.8 162.8 — — — 0.4 Yhteensä ja keski- määrin — Total and average ... lOO.o 10.8 77.7 lOO.o 17.8 135.2 O p O 16.7 125.4 lOO.o Mäntyvaltaiset Kuusivaltaiset Lehtipuuvaltaiset Yhteensä Dominated by pine Dominated by spruce Dominated by dec. spp. Total Keski- , Keski- Keski- Ikäluokka, v. Pinta- pohja- Keski- Pinta- pohja- j Keski- Pinta- pohja- Keski- Pinta- Age class, y. alasta, pinta- kuutio, alasta, pinta- kuutio, alasta, pinta- kuutio. alasta, From ala, Mean From ala, Mean From ala, Mean From area, Mean volume, area, Mean volume, area, Mean volume, area, % basal m3 /ha % basal m'/ha % basal m s /ha 10 area, area, area, i m*/ha m 4/ha m a /ha Puuton —Treeless 10 18.6 1.5 9.6 9.4 6.3 43.5 1.6 3.6 12.7 13.9 30 12.2 6.8 34.7 12.9 10.8 65.5 9.2 12.6 66.7 12.4 50 14.7 12.7 77.9 19.5 16.9 111.2 33.3 17.0 109.3 17.6 70 25.5 15.7 110.5 33.4 18.1 134.6 47.9 17.5 137.6 29.9 90 17.3 15.0 113.0 17.5 17.7 137.1 7.5 19.2 157.0 16.9 110 8.2 14.1 108.1 5.4 17.1 133.5 0.5 23.0 196.0 6.6 130 2.7 13.4 106.6 1.5 18.5 150.2 O.o — — 2.1 150+ 0.8 14.4 115.5 0.4 16.5 129.6 — — — 0.6 Yhteensä ja keski- määrin — Total and average ... lOO.o 11.2 77.8 lOO.o 15.8 113.1 lOO.o 16.9 121.3 I lOO.o 71.1 Suomen eteläpuoliskon metsävarat 1964—68 ja niiden kehittyminen 57 8 8856—70 Taulukko 21 c. Vajaatuottoisten metsiköiden puusto kuorineen ikäluokittain metsä maalla Table 21 c. Growing stock, incl. bark, of low-yielding stands by age classes on forest land Taulukko 22. Viljelymetsiköiden puusto kuorineen ikäluokittain Table 22. Growing stock, incl. bark, of stands established artificially Mäntyvaltaiset Kuusivaltaiset Lehtipuuvaltaiset Yhteensä Dominaled by :pine Dominated by spruce Dominated by dec. spp. Total Keski- Keski- Keski- Ikäluokka, v. Pinta- pohja- Keski- Pinta- pohja- Keski- Pinta- pohja- Keski- Pinta- Age class , y. alasta, pinta- kuutio, alasta, pinta- kuutio, alasta, pinta- kuutio, alasta, From ala, Mean From ala, Mean From ala, Mean From area, Mean volume, area, Mean volume, area, Mean volume, area, % basal m 3/ha % basal m 3 /ha % basal m 3 /ha % area, area, area, m'/ha m 2 /ha mVha Puuton — Treeless 17.2 10 0.5 4.4 19.0 0.3 3.2 11.6 3.2 4.8 20.3 1.4 30 7.4 8.9 54.4 7.2 6.6 38.0 27.9 11.1 54.1 13.9 50 16.0 10.4 75.7 23.4 9.4 62.2 30.2 12.2 76.4 20.6 70 31.8 9.9 75.5 34.6 11.2 78.0 32.8 12.9 97.8 27.4 90 22.3 7.8 59.3 19.3 12.4 87.6 5.3 15.2 118.4 11.2 110 10.6 8.1 61.0 7.7 12.8 87.4 0.6 15.2 111.6 4.2 130 4.5 8.5 62.9 3.7 17.6 131.2 O.o 20.0 173.2 1.8 150+ 6.9 13.8 114.3 3.8 18.6 147.4 — — — 2.3 Yhteensä ja keski- määrin — Total and average ... 100. o 9.6 70.7 lOO.o 11.4 78.4 100.O 12.1 77.8 lOO.o Mäntyvaltaiset Dominated by pine Kuusivaltaiset Dominated by spruce Lehtipuuvaltaiset Dominated by dec. spp. Yhteensä Total Ikäluokka, v. Age class, y. Pinta- alasta, From area, % Keski- pohja- pinta- ala, Mean basal area, m 2 /ha Keski- kuutio, Mean volume, m 3 /ha Pinta- alasta, From area, % Keski- pohja- pinta- ala, Mean basal area, m 8 /ha Keski- kuutio, Mean volume, m 3 /ha Pinta- alasta, From area, 1 % Keski- pohja- pinta- ala, Mean basal area, m 2 /ha Keski- kuutio, Mean volume, m 8 /ha Pinta- alasta, From area, 0/ /o Puuton — Treeless 10 30 50 70 90 110 130 150+ 89.6 8.3 2.0 0.1 O.o 0.7 I 10.7 14.7: 10.8 4.0 54.2 86.4 82.0 83.3 14.0 2.6 0.1 7.1 13.9 25.6 38.0 47.6 69.6 179.8 367.4 38.0 54.6 7.4 1 8.0 35.2 88.1 9.7 2.1 0.1 0.0 Yhteen sä ja keski- määrin — Total and average ... 100.O 2.0 9.8 lOO.o 8.5 54.3 lOO.o 4.0 19.2 100.0 Pinta-ala ha Area, » 573 000 181 000 1 000 755 000 71.1 58 Kullervo Kuusela Taulukko 23. Viimeisestä hakkuusta kulunut aika Table 23. Time passed since last cutting Taulukko 24. Hakkuun tarve eri kehitysluokkien metsiköissä Table 24. Need of cutting in the stands of different development classes Taulukko 25. Hoitotöiden tarpeellisuus metsämaalla Table 25. Need of silvicultural works on forest land Maaluokka Land class Aika hakkuusta - — Time passed since last cutting Hak- kaa- Yhteensä 1 v. — y.\ | 2—5 v.- y. | 6—10 \.-y. | 11—30 v.-j/.| 31+ v.- y. | maton Uncut Total % pinta-alasta — % of area Metsämaa — Forest land 8.1 24.1 25.3 34.6 6.6 1.3 100. o Kitumaa — Poorly prod. land 3.8 10.2 10.9 33.8 30.8 10.5 100. o Hakkuu tarpeen — Cutting needed Kehitysluokka — Development class 5 vuodessa in 5 years \ 10 vuodessa in 10 years 10 v:n kuluttua after 10 years % pinta-alasta — % o) ' area Aukea uudistusala tai siemenpuusto — Open area or seed tree stand 14.3 12.4 73.3 Taimisto tai riukuvaiheen metsikkö sekä ylis- puita — Seedling or sapling stand with standards Taimisto tai riukuvaiheen metsikkö — Seedling or sapling stand 80.1 1.0 19.9 4.0 95.0 Harvennusmetsikkö — Thinning stand 35.7 38.3 26.0 Välj ennysmetsikkö — Accretion stand 25.2 42.4 32.4 Uudistuskypsä metsikkö — Mature stand 41.5 48.0 10.5 Suojuspuumetsikkö — Shelterwood stand 34.2 55.7 10.1 Vajaatuottoinen metsikkö — Low-yielding stand Luonnonsuojelualue — Natural Park 100.0 Yhteensä — Total 40.0 28.4 31.6 Hoitotyö — Silvicultural work 1 000 ha % metsämaan alasta % of forest land area Raivaus luontaista uudistamista varten — Clearing for natural regeneration 285 2.6 Maanpinnan valmistus ja mahdollinen raivaus luontaista uudistumista varten — Preparation of site and possible clearing for natural regeneration 120 l.i Männyn viljely ja kulotus — Artificial regeneration of pine with burning 66 0.6 Männyn kylvö — Artificial seeding of pine 197 1.8 MännyD istutus — Planting of pine 1 094 10.0 Kuusen viljely — Artificial regeneration of spruce 1 160 10.6 Taimiston hoito •— Tending of seedling stand 1 642 15.0 71.1 Suomen eteläpuoliskon metsävarat 1964—68 ja niiden kehittyminen 59 Taulukko 26. Ojitustoiminnan tarpeellisuus Table 26. Need of drainage works Taulukko 27. Vuotuisen kasvun ja hakkuusuunnitteen arvio Table 27. Estimate of the annual increment and the allowable cut Taulukko 28. Maa-alan jakaantuminen metsätalouden maahan ja muuhun maahan Table 28. Land area by forestry land and other land ') Läänijaon mukainen eteläpuolisko. Southern half based on administrative provinces. Ojitustoimenpide — Need of drainage work 1 000 ha Pintakuivatus kankaalla — Surface drainage on mineral site 44 Soistuneen kankaan ojitus — Drainage of swampy mineral site 296 Suon uudisojitus —• New drainage of swamp 1 558 Täydennysojitus ja ojien perkaus — Supplementary drainage and cleaning of ditches 410 Ojien perkaus — Gleaning of ditches 179 Toiskertainen ojitus — Repeated drainage 69 Puulaji Tree species Kasvu Suunnite — j. i llowable cut Increment Tukki Saw timber Paperipuu Pulp wood Ohutpuu Small timber Milj. m 3 , kuorineen Milj. j 3 1 000 p-m 3 — 1 000 m 3 ' stacked Mill, m', incl. bark Mill, j 3 measure Mänty — Pine ... 14.17 13.42 139.2 6 329 l 156 Kuusi — Spruce .. 20.51 19.39 151.8 11 579 2 226 Lehtipuu — Decid. spp. 9.35 12.74 49.8 11 575 2 462 Yhteensä — Total 44.0» 45.55 340.8 29 483 | 5 844 o/ /O % poistumasta — % of drain Mänty — Pine ... 32.2 29.4 49 39 6 Kuusi — Spruce .. 46.6 42.6 38 50 8 Lehtipuu — Decid. spp. 21.2 28.0 ! 13 65 j 13 Yhteensä — Toini 100.0 O P O 34 51 j 9 Aika -— Time 1922 1937 1952 1961 196« Metsätalouden maa — Land of forestry % Muu maa — Other land % | 80.0 20. o 79.5 j 20.5 j 77.6 22.4 76.4 23.6 79.4 20.6 Yhteensä — Total % » — » 1000 ha | -0 H-»- ox P 00 o lOO.o I 18 586 j lOO.o 16 090 lOO.o 16 090 lOO.o 16 089 60 Kullervo Kuusela 71.1 Taulukko 29. Metsätalouden maaluokat Table 29. Forestry land classes Taulukko 30. Suoala ja ojituksen edistyminen Table 30. Swamp area and the progress of drainage activity Taulukko 31. Metsätyyppien osuudet kankailla Table 31. Proportions of forest site types on mineral sites Taulukko 32. V inventoinnin veroluokkien pinta-aloihin ja verokuutiolukuihin perus tuva kasvun arvio Table 32. Increment estimate based on tax class areas of V inventory and tax cubic numbers Aika - Time 1952 Aika - Time I960 Pinta-alan yksikkö - - Area unit 1 000 ha Kasvullinen metsämaa — Produc- Metsämaa — Forest land 10 944 tive forest land 9 958 Huonokasvuinen metsämaa — Kitumaa — Poorly productive land 944 Poorly prod, forest land 1 722 Joutomaa — W aste land 795 Joutomaa — Waste land 836 Aluu metsätalouden maa — Other land of forestry 43 Yhteensä — Total 12 475 Yhteensä — Total 12 767 Aika — Time 1937 1952 I960 Suoala — Swamp area Ojitettu ala — Drained area » » — » » 1 000 ha » °/ 4 730 !) 180 3.8 3 846 681 17.7 3 965 1 867 47.1 *) Ennen alueluovutuksia 1945. — Before area cession in 1945. Kasvupaikkatyyppi — Fertility class -A ikä Time 1 2 3 4 | 5 | 6 ! Yhteensä Metsätyyppi — Forest site type Total Lh OMT MT YT CT C1T Vuonna 1952 — In 1952 » 1966— » 1966 1.1 I 0.9 16.7 23.1 % alasta — % of area I 43.7 34.4 I 4.0 1 39.7 1 33.2 1 3.0 p p lOO.o 100. o Veroluokat — Tax classes | Yhteensä IA 1 IB 1 II III | IV V j O i Total % metsätalouden maasta — % of land of forestry 12.9 22.6 24.8 17.3 8.1 5.0 9.3 ! 100.O Verokuutioluku —• Tax cubic num- ber, m 3 /ha 4.6 4.0 ; 3.0 2.3 1.5 0.6 O.o 1 2.79 Maata — Land area, 1 000 ha .... — — — I — —- — — j 12 767 Kasvu, kuoretta, milj. m3 — In- crement excl. bark, mill, m3 .... * 1 — — — — — ; 35.6 71.1 Suomen eteläpuoliskon metsävarat 1964—68 ja niiden kehittyminen 61 Taulukko 33. Puulajien vallitsevuus Table 33. Dominance of tree species 1 ) Kasvullinen metsämaa 1922, 1937, 1952 ja metsämaa 1961, 1966. Productive forest land in 1922, 1937, 1952 and forest land in 1961, 1966. Taulukko 34. Metsien ikärakenne Table 34. Distribution of age classes Taulukko 35. Vuosina 1922 ja 1966 inventoitujen metsiköiden syntymän aika Table 35. Time of establishment of the stand surveyed in 1922 and 1966 Puulaji — Tree species Aika — Time 1922 1937 1952 1961 1966 Mäntyvaltaisia — Dominated by pine .... Kuusivaltaisia — Dominated by spruce ... Koivuvaltaisia — Dominated by birch .... Haapavaltaisia — Dominated by aspen ... Leppävaltaisia — Dominated by alder .... Puutonta — Treeless 51.0 27.1 16.6 0.5 3.3 1-5 % metsämaasta x ) — % 43.4 42.7 34.8 39.1 18.1 15.5 0.3 0.2 2.5 1.8 0.9 0.7 of forest lant 47.8 39.1 9.4 0.2 1.6 1.9 I 1) 47.5 38.9 8.0 0.2 1.4 4.0 Yhteensä — Total lOO.o lOO.o lOO.o lOO.o lOO.o Aika —■ Time TtSliinblra v J no nln&o 4/ 1922 1937 1952 1961 1966 % metsämaasta — % / forest land Puutonta — Treeless 1.5 0.9 0.7 1.9 4.0 1— 20 vuotta — years 7.5 6.8 5.3 10.0 12.9 21— 40 » — » 22.4 20.5 14.7 13.1 12.6 41— 60 » — » 30.6 35.5 31.0 27.9 17.3 61— 80 » — » 23.5 23.1 27.4 28.2 28.2 81—100 » — » 8.7 8.6 13.7 12.1 15.7 101—120 » — » 3.3 2.8 4.8 4.4 6.2 121 + » — » 2.5 1.8 2.4 2.4 3.1 Yhteensä - - Total 100.O 100.0 100.0 lOO.o lOO.o ] Mäntyvaltaiset — Dominated by pine 1—20 vuotta — years 7 8 6 15 19 21—40 » — » 24 20 14 13 12 Kuusivaltaiset —• Dominated by spruce 1—20 vuotta — years 2 3 2 7 9 21—40 » — » 12 13 10 12 13 Lehtipuuvaltaiset — Dominated by dee. spp. 1—20 vuotta — years 6 6 4 3 21—40 » — » - 30 24 18 22 Aika Metsiköiden syntymävuosi — Time of stand establishment Time —1801 [ 1802— 1822— 1842— 1862— 1882— 1902— 1922— I 1942— 1962— 1821 1841 1861 1881 1901 1921 1941 1 1961 1922 2.5 3.3 8.8 23.8 31.1 22.7 I 7.8 1966 — — 2.6 5.8 14.4 26.8 20.3 1 14.1 13.3 2.7 62 Kullervo Kuusela 71.1 Taulukko 36. Kehitysluokat metsämaalla Table 36. Development classes on forest land Taulukko 37. Puuston kuutiomäärä Table 37. Volume of the growing stock ') Pinta-ala ennen v. 1940. Area before 1940. 2 ) Pinta-ala v. 1944. Area in 1944. Taulukko 38. Puuston kuutiomäärä läpimittaluokittain Table 38. Volume of the growing stock by diameter classes 1961 1966 Kehitysluokka — Development class % metsämaasta % of forest land Uudistusala, taimisto ja riukuvaihe — Regeneration area, seed- ling and sapling stand 22.1 26.8 Harvennusmetsikkö — Thinning stand 28.6 23.8 Väljennysmetsikkö — Accretion stand 21.7 18.3 Uudistuskypsä ja suojuspuumetsikkö •— Mature and shelter- wood stand 17.9 17.5 Vajaatuottoinen metsikkö — Low-yieldinq stand 9.7 13.6 Yhteensä — Total 100.0 100. o Aika — Time 1922 ') 1 19,37 ■') | 1952 1961 1966 Mil j. m 3 kuorineen — Mill, m 3 , incl. hark . 1 048 00 00 980 957 995 Mänty — Pine % 48.4 42.7 40.0 38.6 39.2 Kuusi — Spruce » 28.4 33.8 38.6 41.6 41.6 Lehtipuut — Deciduous spp » 23.2 23.5 21.4 19.8 19.2 Yhteensä — Total % 100.O O O O 100.0 100.0 100.0 Mänty - - Pine Kuusi — Spruce Lehtipuut — Decid. sp-p. Yhteensä — Total Rinnankorkeusläpimitta cm — Diameter at breast height cm Aika Time O T o T 21—30 + CO Yht. Total o T 11—20 21—30 31+ Yht. Total s 1 o 21—30 CO Yht. Total o 11—20 21—30 4- cc Yht. Total % kuutiomäärästä — % of growing stock volume 1922 .. 9 38 40 13 100 16 48 30 6 100 22 52 20 6 100 15 43 32 10 100 1937 .. 9 43 39 9 100 17 52 27 4 100 18 58 20 4 100 15 48 31 6 100 1952 .. 8 36 46 10 100 13 47 34 6 100 16 51 29 4 100 12 43 38 7 100 1961 .. 7 30 49 14 100 10 39 41 10 100 18 42 34 6 100 10 37 43 10 100 1966.. 5 28 50 17 100 8 36 43 13 100 17 40 35 8 100 8 34 44 14 100 Suomen eteläpuoliskon metsävarat 1964—68 ja niiden kehittyminen 71.1 63 Taulukko 39. Vähintään 20 cm rinnankorkeusläpimitaltaan olevien tukkirunkojen määrä (suluissa lukumäärä kun pienin läpimitta on 19.5 cm) Table 39. Number of saw timber stems, at least 20 cm of breast height diameter (in the brackets the number when the minimum diameter is 19.5 cm) ') Pinta-ala v. 1944. Area in 1944. Taulukko 40. Metsiköiden laatu metsämaalla Table 40. Quality of the stands on forest land Taulukko 41. Puuston kasvu Table 41. Increment of the growing stock *) Pinta-ala ennen v. 1940. Area before 1940. 2) Pinta-ala v. 1944. Area in 1944. s ) Korjattu ilmastoindeksillä. • Corrected by climatic index. Aika Mänty - — Pine Kuusi — - Spruce Lehtipuut — -1) edd. spp. Yhteensä — Total Time Milj. kpl Kpl/ha Milj. kpl Kpl/ha Milj. kpl Kpl/ha Milj. kpl Kpl/ha Mill, stems Stems 1 ha Mill. stems Stems/ha Mill, stems Stems/ha i Mill, stems Stems/ha 1937 !) ... 456 34 241 18 66 5 763 57 1952 470 40 330 28 87 8 887 76 1966 509 47 452 41 79 7 1040 95 (528) (48) (476) (44) (81) (7) (1 085) (99) Aika — Time Laatu — Quality 1952 1961 1966 % alasta — % of area Hyvä — Good 18.1 18.0 21.9 Tyydyttävä — Satisfactory 28.6 40.7 42.1 Harsien harvennettu — Treated by selection cutting 19.4 6.8 5.7 Hoitoa vaille jäänyt — Silvicultural measure neglected 17.3 20.9 10.8 Lepoa tarvitseva — To be leaved uncut 5.0 2.2 2.2 Yhteensä kehityskelpoiset — Total capable for development ... 88.4 88.6 82.7 Harsintajäte — Residual of selection cutting 4.1 1.4 4.7 Kasvupaikalle väärä puulaji — Tree species unsuitable for site 4.0 7.1 5.5 Yli-ikäinen — Over-aged 0.4 0.3 0.4 Muu vajaatuottoinen — Other low-yielding 3.1 2.6 6.7 Yhteensä vajaatuottoiset — Total low-yielding 11.6 11.4 17.3 Yhteensä — Total lOO.o 1 lOO.o lOO.o Aika — Time 1922 1937 *) 1952 1961 3 ) 1966 Milj. m 3 kuoretta — Mill, m,3 , excl. bark 37.4 32.1 35.1 35.8 37.8 Mänty — Pine % 46.2 39.9 35.9 31.4 32.2 Kuusi — Spruce » 27.3 34.6 39.4 44.2 46.6 Lehtipuut — Deciduous species » 26.5 25.5 24.7 24.4 21.2 Yhteensä — Total % 100.0 100.0 100.0 100.0 100.0 64 Kullervo Kuusela 71.1 Taulukko 42. Hakkuusuunnitteen arvion muuttuminen Table 42. Change of allowable cut estimate Taulukko 43. Puulajiosuuksien muuttuminen puuston kuutiomäärässä, kasvussa ja suunnitteessa Table 43. Change of tree species proportions in growing stock volume, increment and allowable cut Mänty Pine Kuusi Spruce Lehtipuut Dee. spp. Yhteensä Total Alueet — Areas 1960 | 1968 | 1960 1968 1960 | 1968 | 1960 | 1968 Milj. m 3 kuorineen — ■ Mill, m ä including bark Länsi-Suomi (0, 1, 2, 3, 4, 5, 6, 12) Itä-Suomi (7, 8, 9, 10, 11) Pohjanmaa (13, 14, 15) 5.57 6.oi 1.66 5.58 5.67 2.17 7.74 4.88 1.66 9.77 7.35 2.27 5.20 5.98 1.46 5.00 6.15 1.59 18.51 16.87 4.78 20.35 19.17 6.03 Yhteensä — Total 13.24 13.42 14.28, 19.39 12.64 12.74 40.16 45.55 0 — 6 +31 Muutos % + 26 +51 +37 — Change % —4 +3 +9 +10 + 14 + 25 + 1 +36 + 1 + 13 Kuutiomäärä Kasvu Suunnite Growing stock volume Increment Allowable cut Puulaji — Tree species Osuus % — 1 Proportion % 1952 1966 1952 1966 1960 1968 Mänty — Pine 40.0 39.2 35.9 32.2 33.0 29.5 Kuusi — Spruce 38.6 41.6 39.4 46.6 35.5 42.5 Lehtipuut — Deciduous spp. . 21.4 19.2 24.7 21.2 i 31.5 28.0 Yhteensä — Total , 100.0 100.O lOO.o lOO.o lOO.o ' lOO.o 9 8856—70 KIRJALLISUUS REFERENCES Eriksson, Harry. 1967. En jämförelse mellan produktionen pä fasta försöksytor och i hela beständ. A comparison between the yield figures for permanent sample plots and those for the stand as a whole. Rapporter och Uppsatser Nr 14. Skogshögskolan, Stockholm. Ervasti, Seppo Kuusela, Kullervo. 1968. Suomen metsätase vuo sina 1953—66. Forest balance of Finland in 1953—66. FF 49. Heikurainen, Leo Kuusela, Kullervo Linna mie s, Olavi Nyyssönen, Aarne. 1960. Metsiemme hakktiumahdollisuudet. Pitkän ajan tarkastelua. Summary: Cutting possibilities of the forests of Finland. A long-term analysis. SF 110. Huttunen, Terho. 1968. Suomen puunkäyttö vuonna 1966, ennakkotietoja vuodeltal967 ja ennuste vuodelle 1968. Wood utilization in Finland in 1966, preliminary data for 1967 and forecast for 1968. FF 46. Ilvessalo, Yrjö. 1927. Suomen metsät. Tulokset vuosina 1921—24 suoritetusta valtakunnan metsien arvioimisesta. Summary in English: The forests of Suomi (Finland). Results of the general survey of the forests of the country carried out during the years 1921—24. MTJ 11. —»— 1942. Suomen metsävarat ja metsien tila. II valtakunnan metsien arviointi. Summary: The forest resources and the condition of the forests of Finland. The second National Forest Survey. MTJ 30. —»— 1956. Suomen metsät vuosista 1921 —24 vuosiin 1951 —53. Summary in English: The forests of Finland from 1921—24 to 1951—53. MTJ 47. 1. —»— 1962. IV valtakunnan metsien inventointi. 1. Maan eteläpuoliskon vesistöalue ryhmät. Summary in English: Fourth National Forest Inventory. 1. Southern Water System Areas. MTJ 56. i. —»— 1963. IV valtakunnan metsien inventointi. 2. Maan eteläpuoliskon metsänhoito lautakuntien alueryhmät. Summary in English: Fourth National Forest Inven tory. 2. Southern Forestry Board Districts. MTJ 57.4. —»— 1965. Metsänarvioiminen. Helsinki. Kasvu- ja tuottotaulukoita. 1959. Koonnut Pentti Koivisto. Growth and yield tables. MTJ 51.8. Kilkki, Pekka. 1968. Income-Oriented Cutting Budget. Tulotavoitteeseen perustuva hakkuulaskelma. AFF 91. Kuusela, Kullervo. 1966. A basal area-mean tree method in forest inventory. Seloste: Pohjapinta-alakeskipuumenetelmä metsän inventoinnissa. MTJ 61.2. —»— 1966 a. Älands skogar 1963—64. FF 21. —o— 1967. Helsingin, Lounais-Suomen, Satakunnan, Uudenmaan-Hämeen, Pohjois- Hämeen ja Itä-Hämeen metsävarat vuosina 1964—65. FF 27. —l> 1968. Growing stock management in Central European and in British forestry. MTJ 66.2. 66 Kullervo Kuusela 71.1 Kuusela, Kullervo —Ervasti, Seppo. 1969. Reliability comparisons of growing stock, increment and drain estimates in Finland in 1953—1966. MTJ 68.3. Kuusela, Kullervo—Salminen, Sakari. 1969. The sth National Forest Inventory in Finland. General design, instructions for field work and data processing. MTJ 69.4. Kuusela, Kullervo Salovaara, Alli. 1968. Etelä-Savon, Etelä- Karjalan, Itä-Savon, Pohjois-Karjalan, Pohjois-Savon ja Keski-Suomen metsä varat vuosina 1966—67. Summary: Forest Resources in the Forestry Board Districts of Etelä-Savo, Etelä-Karjala, Itä-Savo. Pohjois-Karjala, Pohjois-Savo and Keski-Suomi in 1966—67. FF 42. —»— 1969. Etelä-Pohjanmaan, Vaasan ja Keski-Pohjanmaan metsävarat vuonna 1968. Summary: Forest Resources in the Forestry Board Districts of Etelä- Pohjanmaa, Vaasa and Keski-Pohjanmaa in 1968. FF 62. MERA metsätalouden rahoitusohjelma 111. 1969. Metsätalouden rahoitustoimikunta. Helsinki. Nyyssönen, Aarne. 1962 The development of age-class composition. MTJ 55.2 5. —»— 1965. Metsän arvioiminen. Tapion Taskukirja. Viidestoista painos. Helsinki. Tiihonen, Paavo. 1966. IV valtakunnan metsien inventointi. 3. Maan pohjois puoliskon vesistöjen ja metsänhoitolautakuntien alueryhmät. Summary in English: Fourth National Forest Inventory in Finland. 3. Northern water system areas and Forestry Board Districts. MTJ 60.6. —»— 1966 a. Puutavaralajitaulukot. 1. Maan eteläpuoliskon mänty ja kuusi. FF 19. —»— 1968. IV valtakunnan metsien inventointi. 4. Suomen metsävarat vuosina 1960—63. Summary in English: Fourth National Forest Inventory in Finland. 4. Forest Resources in Finland in 1960—63. MTJ 66.3. Uusvaara, Arno. 1969. Maan ja metsän omistus Suomessa v. 1965 alussa ja sen kehitys v. 1957—65. Summary: Land and forest ownerships in Finland 1965 and their development during 1957—65. FF 63. Abbreviations : AFF = Acta Forestalia Fennica FF = Folia Forestalia MTJ = Metsäntutkimuslaitoksen Julkaisuja SF = Silva Fennica SUMMARY FOREST RESOURCES IN SOUTHERN HALF OF FINLAND IN 1964—68 AND THEIR DEVELOPMENT Introduction Forest resources in southern half of Finland are described in this paper on the basis of the results of the sth national inventory (Fig. 1, p. 9) and the development of the forest resources in 1922—66 on the basis of the results of the earlier inventories. The detailed description of the method of the sth inventory can be found in the paper of Kuusela and Salminen (1969). Forest resources in 1964—68 Land classes (Table 1) are: Forest land has the potential quality for producing a mean annvial increment of at least 1 m 3/ha of stem wood including bark, during a rotation of 100 years and under favourable stand conditions. Poorly productive land has the potential quality for producing a mean annual increment of l.o—0. l m 3 /ha defined as above. Waste land has the quality for producing a mean annual increment of less than 0. l m 3/ha defined as above. Roads, depots, etc. are areas in the domain of forestry used for other pur poses than for growing trees. Total forestry land includes the land classes defined above. Agricultural land includes fields, pastures and agricultural roads and build ing sites. Building sites includes areas for houses (excluding farm houses), centers of population, towns, cities, factories, etc. Communication routes, etc. include power lines and areas in the vicinity such as embankments and cuttings of a railway line. Forest land, poorly productive land and waste land divided by sub-classes, mineral soils, spruce and deciduous swamps, pine swamps and open swamps, are presented in Table 2. A further division by fertility classes on the basis of the forest site types and swamp types is presented in Table 3 (fertility classes are described by Kuusela and Salminen, 1969). Areas of peat land classes in the current situation of the drainage activity are presented in Table 4. The classes are: Swamps in the natural state, where swamp plants comprise more than 75 per cent of the ground vegetation. 68 Kullervo Kuusela 71.1 Ditched swamps which have been so recently drained that there is no marked effect on the vegetation and tree growth. Transforming peat sites, always forest land. The site is in an intermediate stage after drainage. The original swamp type is recognizable. Transformed peat sites, always forest land. The site has reached the stage of full productivity after drainage. Tax classes (Table 5) are used in the tax income taxation in Finnish forestry and they are based on the average productivity of the site. Dominance of the tree species and the growing stock by age classes are presented in Table 6 and 7 a—g, stands where there are standards and usable undergrowth in Table 8 and stands by development classes in Table 9. Structure of the growing stock by development classes on different site types is presented in Tables 10 a— j, growing stock volume in Table 11 and volume by timber products in Table 12. For the growing stock the average percentage of wood exclud ing bark is 84. Saw timber is that part of the trees having a breast height diameter at least 19.5 cm. The minimum top diameter of logs is 6 inches under bark and the quality of the wood will come up to the requirements of saw and veneer log. The minimum diameter of pulp wood logs is 8 cm above bark and the length 2 m; the corresponding dimensions of small timber are 5 cm and 1 m, respectively. The structure of the grow ing stock by tree species and by diameter distribution series is analysed in Tables 13—18. The silvicultural condition of the stands is presented in Table 19 and the amount and quality of the artificially established stands in Table 20. The growing stock of the stands of different silvicultural quality is described in Tables 21 a— c and of the stands established artificially in Table 22. Information about the time passed since the last cutting (Table 23), about the need of cutting (Table 24), of silvicultural works and of drainage works are the basic data for preparing silvicultural and forest im provement plans. Estimate of the annual increment and of the allowable out for the near future are presented in Table 27. The increment is estimated as the mean annual increase of stem wood, including bark, during the last 5 years before the time of the inventory. It includes the increment of the trees standing in the forest at the time of the measurements and of the trees which have been cut during the measurement period. No correction due to the climatic fluctuation is made. The estimate of the allowable cut is based on the assumption that the silvicul tural and forest improvement activities are intensified according to the results of national silvicultural plans. For both increment and allowable cut the average percentage of wood excluding bark is 86. The timber product specifications are the same as in the case of the growing stock volume. A cubic meter (m 3 ), including bark, of saw timber includes 21 j 3 of wood based on the top diameter of logs measured under bark, of deciduous veneer timber 30.5 j 3 of wood based on the mid diameter of logs measured over bark, of conifer pulp wood 1.2 m 3 of half-barked wood, of deciduous pulp wood 1.4 m 3 of wood with bark, of conifer small timber 1.3 5m 3 and of deciduous small timber 1.5 m 3. all pulp and small timber in stacked measure. Development of the forest resources and cutting possibilities since the time of the Ist inventory in 1922 the estimate of the forestry land decreased from 80. o per cent to 76.4 per cent in 1961 (Table 28). At present the land of forestry seems to be 71.1 Suomen eteläpuoliskon metsävarat 1964—68 ja niiden kehittyminen 69 increasing because of the afforestation of the marginal fields and pastures. The area of forest land (productive forest land) is increasing because of the afforestated agri cultural land and of the change of poorly productive and waste land into forest land by peat land drainage (Tables 29 and 30). During the period of 1922—1966 the stands dominated by pine have decreased at first but increased since the regeneration activity started about 15 years ago. The most conspicuous features are the increase of stands dominated by spruce and the decrease of stands dominated by birch (Table 33). In the age structure the youngest and oldest stands have increased during the last years (Table 34 and 35). The increase of the regeneration activity can be seen in occurrance of the development classes too (Table 36). Taking into account the possibility of the random and systematic errors (K u u sela and Ervasti 1969), the estimate of the growing stock increased during the period of the Second World War and has been on the same level during the last 15 years (Table 37). Development of the tree species proportions has not been as rapid as the development of the tree species dominance because of the amounts of the mix species in growing stock volume change slower than the tree species dominance. During the time since 1922 the silvicultural quality of the cutting methods has improved (Table 40), and as a result of this, the amounts and proportions of the large diameter trees and saw timber trees have increased very markedly (Tables 38 and 39). However, the area of the low-yielding stands and areas have increased (Table 40). The main reasons to this are: In the last inventory all the poor quality stands of deciduous species have been considered as low-yielding. In the regeneration activity the low-yielding stands have not had a proper proportion. The natural afforestation of the abandoned agricultural land has created new low-yielding stands. The effect of the better silviculture and of the large amounts of forest improve ment works can be seen in the increased increment (Table 41). Because of this and of the current forest improvement activity the estimate of the allowable cut on the sustained basis has increased considerably. The cutting activity has variated in different areas and consequently the growing stock characteristics variate too (Figures s—B).5—8). Thus there are distinct over- and undercut areas in the southern half of Finland (Fig. 9). If the undercut areas can not be covered by intensive silviculture the actual cut will be less than the allowable cut in the near future. Drain, increment and allowable cut balance during in 1952 —66 is presented in Fig. 10. CORRECTION: The publication has been printed as a serialpublication 70.3. Should be 71.2. KORJAUS: Julkaisu on painettu sarjajulkaisuna 70.3. Pitää olla 71.2. REGIONALITY OF FOREST GROWTH IN FINLAND Seloste METSÄN KASVUN ALUEELLISUUS SUOMESSA PENTTI KOIVISTO HELSINKI 1970 Helsinki 1970. Valtion painatuskeskus Preface National forest inventories always contain an accumulation of material providing a suitable basis for various specialized studies. The possibility of using the increment sample plots of the inventories for a study of the regional ly of growth was brought to my attention by my chief, Professor Kul lervo Kuusela. This prompted me to study forest growth changes in the whole territory of Finland on the basis of the increment sample plot material of the Third National Forest Inventory. During the course of the study, Professors Kuusela readily gave me advice and encouragement. Professors Aarne Nyyssönen and Yrjö Vuokila perused the manuscript and gave helpful criticism and several suggestions for the further elucidation of the subject matter. Simo Poso, Licentiate of Agriculture and Forestry, and Sakari Salminen, Jouko Laasasenaho and Christian Keil, Foresters (8.F0r.), gave me invaluable help in the mathematical and statistical treatment of the material. I am greatly indebted to all the persons mentioned. The diagrams were drawn by Miss Riitta Linnamies. I wish to express my warmest thanks to her and to the translators of the manu script, Mrs Hilkka Kontiopa ä, M. A. (Helsinki) and Mrs Bar bara Rikberg. Finally, I gratefully acknowledge the study grant received from the Finnish Cultural Fund (Suomen Kulttuurirahasto). Helsinki, December 1969 Pentti Koivisto Contents Page 1. Introduction and purpose of the investigation 5 2. Material 9 3. The method of deriving increment functions 13 31. Qualities demanded of the material 13 32. Model of regression analysis 15 33. Variables of the regression model 17 331. Errors in variables 22 34. Calculation of the regression model 24 4. Results 26 41. Increment functions 26 411. Functions of pine-dominated stands 26 4111. Systematic error of the function 29 4112. Comparison with increment percentages of some other pine stand studies -. 35 4113. Functions for practical purposes 36 412. Functions for spruce- and birch- dominated stands 37 42. Variation of forest growth in the territory of Finland 40 421. Basis for computing 42 422. Intensity of the increment 44 423. Regional changes in the increment 46 4231. Division of the country into growth regions 48 4232. Discussion of division into growth regions and comparison with some other investigations 54 43. Natural wood production capacity of Finnish forests 58 5. Summary 63 6. References 66 7. Suomenkielinen seloste 71 1. INTRODUCTION AND PURPOSE OF THE INVESTIGATION Practically all forest growth studies, in Finland and elsewhere, have been based on materials collected over relatively limited areas (excepting e.g. Petterson 1955). Comparisons of the results of growth and yield studies in various regions (in Finland, e.g. Ilvessalo 1920, 1937 and 1967; Lönnroth 1925; Nyyssönen 1954; Vuokila 1956 and 1967; Koivisto 1957, and elsewhere in Europe e.g. Eide and Langsaeter 1941; Assm a n n 1954 and 1956; Fries 1964, and others) naturally show the changes in growth on transition from favourable to less favourable climatic conditions. But the regional differences in growth have to date hardly been reviewed in the light of results provided by one and the same increment function. It might be possible to study the regional growth changes of a tree species by means of a single function in the northern region of coniferous forests, especially in those countries covering a long distance from north to south and with a wide variation in increment. An example of one such suitable country is Finland, with a territory extending southwards from the outskirts of tundra over a good 1 100 km to the north erly periphery of the southern oak zone. In working out a function intended for extensive areas special care must be devoted to the choice of suitable climatic and site factors. The stand characteristics which are frequently applied are often only adequate for studies of the increment over relatively small areas. Even in limited geographical regions the climatic factors have in fact been tested (e.g. Fries 1964 and Vuokila 1965). But the climatic and site factors primarily affecting the increment are often awkward to measure. The water and nutrient factors governing the fertility of the site are especially difficult to define numerically. For this reason, in the present and many other studies, the yardstick used for the site quality is an index of the relative growth capacity of the site. Despite the importance of the primary growth factors most of the growth variation will, therefore, still be accounted for by means of secondary factors, the stand characteristics. Knowledge of the regional growth changes is necessary for various reasons. It may be helpful e.g. in assessing the profitability of forest culti vation on various sites and in various climatic regions. Distributions into growth regions have already been made for a number of uses. Pentit i Koivisto 70.3 6 Reforestation, mainly with exotic tree species, has been carried out in the British Isles for some time. To facilitate the selection of the tree species, Fairbairn (1968) divided. Great Britain into zones on the basis of the length of the growing season and precipitation. Sweden has been divided into 6 growth regions, and a proposal has been made for their further division into sub-regions on the basis of the radial growth revealed by the material obtained from national forest inventories (Hagberg 1959). Division into growth regions is not unknown in Finland either. For the purposes of forest taxation, the country has been divided into 9 forest taxation regions and these again into 5 site quality or tax classes. A so-called mean volume unit for taxation, i.e. mean increment per hectare, has been determined for each tax class of each forest taxation region on the basis of the national forest inventories (Tapion taskukirja, 1965, 15th ed., p. 74). However, since these increment figures are based on the increment of stands at the time of the inventory, they do not necessarily provide a correct picture of the mutual wood production ability of the different site classes and regions. Lukkala (1938) divided the country into 5 climatic regions for forest drainage purposes. Heikurainen (1959), on the basis of the annual increment estimated from material collected from swamp forests in various parts of Finland, also divided the country into zones which differ slightly from those proposed by Lukkala. Heikurainen and Seppälä (1965) analysed the same material later, studying the corre lations between the growing stock in swamp forests and the various climatic factors. Similar studies have also been carried out by Huikari, Aito lahti, Metsänheimo and Veijalainen (1968). Paterson (1961, Fig. 31), in his division into zones, took a step further than those listed above. He made an attempt to divide the whole of Scandinavia into comparable regions on the basis of their »potential» yield. Even though the absolute volume increment largely depends on the age and on the growing stock already reached, the increment level is nevertheless dictated by primary growth factors such as the fertility of the forest soil, and by climatic factors, the most important of which are the temperature and precipitation of the growing season. Although the soil in Finland becomes slightly less fertile towards the north (Aaltonen 1940) while at the same time precipitation diminishes (Suomen kartasto 1960), the temperature is apparently the most important climatic factor regulating forest growth. Leikola (1969) and Siren (1961), among many other research workers, found that the diameter growth was most closely correlated with the temperature of the growing season. Some temperature characteristic Regionality of Forest Growth in Finland 70.3 7 of the growing season is therefore the most natural basis of classification into growth regions. Accordingly, the purpose of the present study was, first, to derive volume increment functions for stands dominated by pine, spruce and birch, growing on productive forest lands over the whole of Finland, particular attention being given to the climatic factors. A second, and most important purpose was, with the aid of the functions derived, to analyse the changes in the volume growth of the above types of stands within the area of Finland and if possible to divide the country, on this basis, into major growth regions with largely similar conditions for forest growth. The subject matter of the study consists, therefore, not of yearly fluctuations of growth, but of growth changes attributable to the gradual deterioration or improvement of climatic and other growth factors from one region to another. The functions derived can also be used to determine the increment percentages in the cutting budget for desirable growing stock (Kuusela and Nyyssönen 1962) or to study the correlations between volume increment and the volume of the growing stock. Symbols Symbolit Dependent variable Selitettävä muuttuja Pv = growth percentage of stand volume X 100 (exel. bark) metsikön kuoreton kuutiokasvuprosentti X 100 Independent variables Selittävät muuttujat T = biological stand age at the end years metsikön biologinen ikä of period jakson lopussa vuotta V = stand volume, excl. bark » cu. m.solid metsikön kuoreton kuutiomäärä measure/ha k-m 3 /ha G = basal area of the stand, incl.bark » sq. dm/ha metsikön kuorellinen pohjapinta-ala dm^/ha D(j = mean diameter of the stand, » mm weighted by G, incl.bark metsikön G.llä painotettu kuorellinen keskiläpimitta H(; = mean height of the stand, weighted by G » dm metsikön G.llä painotettu keskipituus TS = thermal growing season days/ 10 termisen kasvukauden pituus vrk/10 Pent it i Koivisto 8 70.3 ES = effective temperature sum °C/100 tehoisa lämpösumma HS = height above sea level m/ 10 korkeus merenpinnasta L = latitude degree leveysaste aste SI = site index kasvupaikkaindeksi Others Muut P G = growth percentage of basal area pohjapinta-alan kasvuprosentti Pfh = growth percentage of form-height muotokorkeuden kasvuprosentti r = coefficient of simple correlation ■yksinkertainen korrelaatiokerroin R = coefficient of multiple correlation multippeli korrelaatiokerroin R 2 = coefficient of determination determinaatiokerroin s a estimate of variance varianssin estimaatti 2 9084—70 2. MATERIAL The main material of the present study consists of the growth sample plots, total 15,310, of the Third National Forest Inventory for the years 1951—53 (Ilvessalo 1956). The circular sample plots of the inventory were measured at varying line inter vals (6.5, 13, 16 and 20 km) at plot intervals of one kilometre. The plot size for trees exceeding 10 cm in diameter was 10 ares (exceptionally 5 ares), and for trees under 10 cm in diameter 1 are. The number of sample trees ranged from 10 to 20, and they were preferably selected in such a way that each sample tree represented an equal proportion of the sample plot volume uniformly throughout the stem distribution series. The customary measurements for the volume table were taken of every sample tree: diameter at breast height, height and taper (Ilvessalo 1948). The thickness of bark and the radial growth in the last 5 and 10 years as the mean of two increment borings on opposite sides of the stem were recorded for about two-thirds of the sample trees. For conifers, the mean length of shoots of the last five years was measured, while for deciduous trees the crown storey of the sample tree was determined to obtain the increment in form-height. On the results of these measurements, the current annual volume increment percentage, excluding bark, of each sample plot was calculated. The absolute volume increment excluding bark was then calculated on the basis of this increment percentage and the volume excluding bark. The main material available was first reduced leaving only all the one tree-storey sample stands of not less than three trees, growing on productive mineral soil and dominated by pine, spruce or birch. Every seventh sample plot of the reduced material in a random arrangement of Forestry Board Districts was systematically taken for inclusion in the study. Statistically, therefore, the material of the present study is a systematic subsample of a more extensive systematic sample. The final material consisted of the following sample plots: sample plots per cent koealaa % stands dominated by pine — mäntyvaltaiset met- siköt 535 47 stands dominated by spruce — kuusivaltaiset metsiköt 467 40 stands dominated by birch — koivuvaltaiset met- siköt 145 13 total — yhteensä 1,146 100 10 Pentit i Koivisto 70.3 Table 1. Distribution of sample plots by stand age and thermal growing season. Taulukko 1. Koealametsiköiden jakaantuminen ikäluokkiin termisen kasvukauden pituuden mukaan. The distribution of the tree species in Finland is much the same as that shown in this table (Ilvessalo 1956). With the exception of the birch dominated sample plots, the number of sample plots is remarkably high. This implies a high number of degrees of freedom, in the statistical tests, and therefore even the independent variables of relatively low importance in the function will be statistically significant. At the same time, the material is evenly distributed throughout the country, and the sample plot stands cover the whole range of sites, ages, volumes etc. The distribution of the sample plots according to age and thermal growing season is presented in Table 1, according to age and basal area in Table 2, and according to basal area and mean height in Table 3. Thermal growing season, days Terminen Age class, years — Ikäluokka, vuotta 1—39 40—79 80—119 120—159 160—199 200—239 240—279 280 + Total Summa kasvukausi, vrk Number of sample plots — Metsiköitä, kpl —115 .... 115—124 .... 125—134 .... 135—144 .... 145—154 .... 155—164 .... 165—174 .... 175+ 2 1 6 12 11 2 8 20 35 95 44 3 Dominated by pine — — 11 — 8 7 13 29 17 13 42 10 5 32 9 — 38 4 | 1 30 4 1 4 — | — Mäntyvaltaiset 6 1 13 2 2 3 2 — - 1 40 86 80 82 150 89 7 Total — Summa 32 207 183 52 32 21 3 5 535 115—124 .... 125—134 .... 135—144 ... 145—154 .... 155—164 ... 165—174 .... 175+ Total — Summa 1 4 9 14 9 24 84 84 4 205 Dominated by — 5 9 21 26 15 36 17 42 6 27 4 3 1 143 69 spruce — 4 17 5 26 Kuusiva 5 3 8 täiset 2 2 — 9 54 58 78 136 124 8 467 115—124 .... 125—134 .... 135—144 .... 145—154 .... 155—164 .... 165—174 .... 175+ 1 1 4 5 1 2 7 17 52 17 1 Dominated by birch — 3 2 — 7 7 1 4 3 6 1 — 3 Koivuvaltaiset — 7 17 14 24 57 25 1 Total — Summa H 97 24 12 1 — — — 145 70.3 Kegionality of Forest Growth in Finland 11 Table 2. Distribution of sample plots by stand age and basal area. Taulukko 2. Koealametsiköiden jakaantuminen ikä- ja pohjahinta-alaluokkiin. The number of young and middle-aged sample stands, especially spruce stands, declines from south to north, and owing to the age-class distribution of the forests they are non-existent in the northernmost part of the country (Table 1). This lack of material may cause a systematic error in the functions. A greater number of sample plots from the northern parts of the country might have been helpful on this point. Old sample stands with high volume are few, whereas young and middle aged stands, though not specifically spruce stands, include sample plots in Ag( class, years — Ikäluokka, vuotta sq. metres per ha Pohjapinta-ala, 1—39 40—79 80—119 120—159 160-199 200—239 240—279 280 + Total Summa m i /ha dumber of sample plots — Metsiköitä, kpl o— 4— 8— 12 — 16 — 20— 24— 28— 32+ 10 5 7 6 3 1 9 24 43 45 37 26 15 5 3 Dominated by pine — 4 1 3 1 1 25 ! 14 1 11 34 I 17 10 53 5 4 32 8 3 18 2 1 8 3 1 8 — 1 1 — — Mäntyvaltaiset 6 1 7 1 4 1 3 1 — 1 4 27 87 123 118 86 49 27 14 4 Total — Summa 32 207 183 52 32 21 3 5 535 0— 4— 8— 12— IG— 20— 24— 28— 32+ 3 3 1 5 2 8 23 31 49 47 26 15 4 2 Dominated by spruce — 4 4 18 6 8 26 17 11 35 21 7 31 9 15 5 — 9 | 5 4 I _ _ 1 1 2 Kuusivaltaiset 1 1 4 — 1 1 1 — 1 — — 19 60 90 119 90 46 30 8 5 Total — Summa 14 205 143 69 26 8 2 467 0— 4— 8— 12— 16— 20 24— 28— 3 3 — 1 3 1 2 9 16 33 22 8 6 ~1 Dominated by birch — 2 1 — I — 9 5 | 3 ! 4 . 1 5 1 3 I 1 2 1 1 — Koivuvaltaiset z z — z _ ' — 7 26 24 40 29 11 6 1 1 Total — Summa 11 97 24 12 1 .—. .—. — 145 Pentiti Koivisto 70.3 12 Table 3. Distribution of sample plots by mean height and basal area. Taulukko 3. Koealametsiköiden jakaantuminen keskipituus ja pohjapinta-alaluokkiin. which the basal area exceeds the mean basal area of moderately heavily thinned pine, spruce and birch stands of the Finnish growth and yield tables (Table 2) (cf. Nyyssönen 1954; Vuokila 1956, and Koivisto 1957). For South Finland in any case the material covers the whole range of the stands, and what is even more important, it includes stands with growing stocks markedly below the optimum. Mean height, m - — Keskipituus, ■ m sq. metres per ha Pohj apinta-ala, 2— 4— 6- - 8— 10— 12— 14— 16— 18— 20— 22 + Total Summa m*/ha Xn ruber of sample plots — Metsiköitä !, kpl 0— 4— 8— 12— 16— 20— 24— 28— 32+ Total -Summa 7 2 1 1 11 2 7 4 1 1 15 | 1 3 5 2 7 4 5 3 Dom 3 11 21 9 7 2 1 1 55 | inated 6 18 22 17 10 3 6 82 | by pin 3 23 30 34 14 4 3 1 112 j e — Mi 12 28 27 26 13 5 3 2 116 änlyvalt 1 2 6 14 18 19 8 4 1 73 | laiset 1 3 9 5 5 3 5 31 2 1 1 1 5 1 1 2 i 0— 4— 8— 12— 16— 20— 24— 28— 32+ 2 3 4 5 4 7 i Dominated by spruce — Kuusivaltaiset 1 3 2 2 1 — 17 22 5 6 — — 11 26 25 15 5 1 13 33 27 19 17 5 6 12 19 28 15 5 2 6 8 15 10 4 2 1 4 7 9 5 — — _ 2 4 - — — 1 1 3 — 2 1 3 1 2 2 1 19 60 90 119 90 46 30 8 5 Total -Summa \ 2 j 7 22 52 | 91 97 61 3 1 467 Domi Jiated by birc sh — K oivuvaltaiset 0— 4— 8— 12— 16— 20— 24— 28— 32+ 1 2 1 - 1 9 2 1 5 3 4 1 7 6 8 4 2 3 1 2 7 8 10 2 1 1 2 6 10 5 1 1 1 9 7 3 2 1 2 3 — 1 7 26 24 40 29 11 6 1 1 Total -Summa 1 3 12 14 31 | 27 21 | 6 — 145 3. THE METHOD OF DERIVING INCREMENT FUNCTIONS The growth of forest is the result of the combined effect of many factors. In the present study this effect is analysed with the aid of multivariate regression analysis. The common regression function is where y is the increment of the stand, the dependent variable, while x 1; x 2, •••, x n refer to the various growth factors, the independent variables. In a linear case the equation assumes the form where b 1( b 2 ,•••, b n are unknown parameters of the independent variables, estimated in regression analysis by means of the least squares method. Either the relative or the absolute increment of the stand volume can be chosen as the dependent variable (y) of the analysis. In this case the latter is the most suitable. However, according to earlier studies, the absolute volume increment has, as a function of age which is the most important of the independent variables, both a single maximum which, depending on tree species and site, occurs between 30 and 50 years, and an inflection point. Therefore, it is not easy to find a mathematical equation for absolute volume increment to illustrate the course of the growth. On the other hand, the dependence of the relative volume increment on growth factors is simpler and easier to interpret (Kuusela and Kilkki 1963). Since, moreover, the accustomed method in Scandinavia is to calculate first the relative increment of a stand, the relative volume increment will here be chosen as a dependent variable of the analysis. The multivariate regression analysis has been applied in numerous growth studies. Since they have been reviewed in many recent publications (e.g. Jonsson 1962; Fries 1964; Vuokila 1965), the present study will simply refer to them in suitable contexts. 31. Qualities demanded of the material Regression analysis yields serviceable results, which can be statistically tested only provided the sample and its selection, and the measurement of y= f (X t , X 2, • Xn) (1), y a -J- bjXj -j- b 2 x 2 + *", + bnX n (2), Pentti Koivisto 14 70.3 the variables, meet given conditions (see Ezek ie 1 and Fox 1959; Pope 1962; Freese 1964). 1. The sample must be a random sample from a normally distributed bi- or multivariate population. In regression model 11, in which the independent variables, unlike regression model I, are also random variables (Snedecor 1962), the standards of random sampling and normal distribution apply to every variable. The basic data of the present study were obtained by a systematic sampling as described on page 9. The sample, therefore, is not strictly systematic, and the observations are hardly mutually correlated. Since systematic samples seldom lead to less reliable results than do random samples (Nyyssönen, Kilkki and Mikkola 1967, pp. 55—56) the reliability of the parameters can scarcely be overestimated when cal culated with the formulas of random samples. The demand for normal distribution is only approximately met by the different variables. Generally there is an excess around the mean, or there may be more or less curtailment at either end of the range. The regression coefficients, however, are not particularly sensitive to even pronounced abnormalities (E zek i e 1 and Fox 1959). 2. The variance of the dependent variable (y) must be independent of the values of the independent variables. This condition is usually met when the sample is random. It can be foreseen, however, that the variance of increment percentage diminishes as the stand ages. For this reason some kind of transformation, e.g. a logarithmic transformation, is necessary. The independence of the variance after the transformation should be re-confirmed. The variance in different parts of the range is adequately illustrated when the range of y in each class of x is divided by a figure that depends on the number of observations (Steel and Torrie 1960, p. 342). Since age is definitely the most significant independent variable, the incre ment percentages were classified into 40-year classes for which variances were calculated according to the above method. The variances by age classes (log y) with the associated degrees of freedom (d.f.) can be seen in the table below. 11-50 51-90 91-130 131-170 171-210 age class ikäluokka stands dominated by .0189 .0238 .0246 .0281 .0350 s 2 (log y) pine — mäntyvalt. 87 241 124 33 28 d.f. stands dominated by .023 4 .0149 .0232 .0323 . 0365 s 2 (log y) spruce — kuusivalt. 52 221 124 42 18 d.f. stands dominated by .0259 .0088 .0119 — s 2 (log y) birch — koivuvalt. 41 72 22 — d.f. 70.3 Regionally of Forest Growth in Finland 15 The variance of the logarithmic growth percentage is therefore not independent but tends to grow with age. According to the Bartlett test (e.g. Steel and T o r r i e, 1.e., p. 347) the heterogeny of the variance, however, is not significant. It was therefore not considered necessary to use weighted analysis (C un i a 1964). 3. No interaction is permissible between the independent variables, in other words, the dependent/independent variable ratio must not change if the level of some other independent variable changes. If interaction occurs, additivity is no longer valid. The product of independent variables eliminates the disadvantages of interaction. Since the model, in which the most important independent variables T and G were represented, was not significantly improved when the product (T X G) was added as another variable, disturbing interaction is improbable. 4. The observations must be as free from error as possible. Most dangerous among the random errors are those of the independent variables, for they reduce both the regression and the correlation coefficients and lead to increased variance (E z eki e 1 and Fox 1959). Random errors in obser vation of the dependent variable, by contrast, do not affect the regression coefficients but their effect on correlation coefficients and deviation is the same as above. Systematic errors in observations, again, enlarge or reduce the coefficients, depending on the interrelationship of the variables and their errors (E z e kiel and Fox 1.e., p. 311), and may obscure the true relationship. The sources of error in observations are discussed in detail later (p. 22). The demands for a normal distribution and independence of the variance are therefore not fully met. However, the deviations hardly exceed those of biological samples in general. Owing to the deviations, the reliability characteristics are not precise, but should rather be considered a relative standard of the reliability of these characteristics (Fries 1964, p. 52). 32. Model of regression analysis The variables of the observation vectors have been obtained in the first place by systematic sampling (p. 9), but regression model II can nevertheless be considered valid. This means that if the material meets the conditions specified in the preceding chapter, the calculation of not only regression but also correlation coefficients and their reliability can be allowed (E ze k i e 1 and Fox 1959). Since a biological sample practically always meets these conditions only approximately, some authors (e.g. Fr e e s e 1964) have been inclined to call into question the use of correlation Pentti Kio i v iis t o 16 70.3 Fig. 1. Dependence of the relative volume increment on stand characte ristics (curve 1) and on primary growth factors (curve 2). Kuva 1. Suhteellisen kuutiokasvun riippuvuus puuston tunnuksista (käyrä 1) ja ensisijaisista kasvutekijöistä (käyrä 2). coefficients in a regression analysis. The correlations only show the strength of the relationship between the variables. When correlation coefficients are presented this should, therefore, be borne in mind. When a stand grows, its relative volume increment at first decreases rapidly and then asymptotically approaches the limit value 0 as the stand becomes older (Fig. 1, Curve 1). But when the primary growth factors, e.g. the climate, become more favourable while other growth factors remain constant, the relative growth of the stand increases. According to the plotted graphs, however, this does not take place rectilinearly but at an increasingly slow rate (Fig. 1, Curve 2). In both cases the dependence is curved, and the curves have almost the character of logarithmic curves (Steel and Tor r i e 1960, pp. 333—334). The function can therefore be either an exponential function y = ab x x ' • b 2 x - • b 3 x » b„ x n (3) 70.3 Regionality of Forest Growth in Finland 17 3 9084 —70 in which the increase of the dependent variable, unlike function (2), is relative and not absolute, although the increase in the independent variables is absolute, or it may appear in the form of powers in which a relative increase in the independent variable corresponds to that in the dependent variable (see Fries 1964, p. 47). When the analysis is effected with logarithmic transformations the change of scale makes the function linear, the variance of the dependent variable becomes less dependent on the values of the independent variables, and the tests are simplified (Bartlett 1947, Cochran 1947). It should also be noted that since the dependent variable in both functions has the same form, the functions can be combined, and as a result the independent variables can be either original or logarithmic. Care must be taken that all calculations and tests use the transformed values. The loga rithmic transformations of functions (3) and (4) are The solutions with transformed data admittedly have their drawbacks. The mutual ratios of the variables may change to some extent on trans formation. For example, before back-transformation, the product 1.1513 x residual variance (J eff e r s 1960) must be added to the constant of the derived logarithmic equation. 33. Variables of the regression model Since the present material was originally collected for another study, the selection of the independent variables of the analyses has been limited, especially as regards stand characteristics, but also as regards climatic and site factors. Dependent variable The dependent variable of the analyses is the relative increment of the stand volume excluding bark ( Pv ). In the main data it has been calculated from the formula (J ons o n 1928 and Ilvessalo 1939) in which P v is the volume increment percentage, P G the increment per centage of the basal area, and Pj,H the increment percentage of form-height, all calculated according to a 5-year period of measurement. The control capital for percentage calculation was the capital at the end of the period. y = ax x bl • x 2 b * • x 3 bi ••• x> (4) log y = a +b lx l + b 2x 2 + b 3x 3 ••• +b nx„ (5) log y = a +b llogx l + b 2logx 2 + b 3 logx 3 + ••• + bJogx„ (6) I*V + (') Pentti Koivisto 70.3 18 Before the analyses the increment percentages, in principle, should be corrected to correspond to the average level of increment, for the increment fluctuates both from year to year and within any one year differently in different parts of the country, especially from south to north (Mikola 1950). Data on increment fluctuations at the date of the study are, however, very approximate and incomplete. The growth of pine in the years covered by the present study (1946 —1952) is known to have been, according to the 5-year index, about 7 per cent above the mean level in South Finland and about 4 per cent below the mean level in North Finland. The growth of spruce was below the mean level in the whole country, by about 9 per cent in South Finland and 17 per cent in North Finland (Ilvessalo 1956). For adjustment of the growth figures, more detailed regional data would be required. In their absence the functions are derived by means of unad justed increment percentages, keeping in mind the fact that the functions probably give too high increment percentages for the southern and too low for the northern half of the country. This point will be discussed again in connection with the results of the study. Independent variables The stand characteristics, or secondary variables, do not directly affect the growth of the stand. Since, however, they are closely correlated with the growth and, above all, are relatively easy to measure accurately, they have often been used for derivation of increment functions. In the present study, too, they are the main independent variables. With the present material it was possible to carry out only the tests with the most common stand characteristics, i.e. those valid for the end of the measurement period. In derivation of prognostic functions the cha racteristics should preferably reflect the condition of the stand at the begin ning of the period, and from this point of view the variables used are not beyond criticism. The measurement results in the material are, however, of such a kind that the reconstruction of the characteristics as at the beginning of the period would in part have been impossible, and owing to the very high number of the sample plots, extremely laborious. From the point of view of the main purpose, the study of the regionality of forest growth, this defect in the material is of scarcely any importance. The stand age (T ) refers to its biological age. According to the instructions issued for the inventory (Ilvessalo 1951) it has been obtained by adding to the age at stump height, the number of years estimated to have elapsed before that height was reached. 70.3 Regionality of Forest Growth, in Finland 19 The stand volume (V) equals the stem wood volume, excluding bark, of the stand per hectare. It has been calculated according to 1 1 ves s a 1 o's (1948) tables. The basal area (G) is the sum per hectare of the cross section areas at breast height, including bark. Mean diameter (D G ) is the mean diameter of the stand weighted by the basal area, including bark. The mean height (HG ) refers to the mean height of the stand weighted by the basal area. The climatic and site factors, i.e. the primary growth factors, are difficult to express accurately by figures. Various authors have used different cha racteristics of the growing season to describe the climate, such as the mean temperature, the length, and the intensity of the temperature, etc. (Jons son 1962; Fries 1964; Vuokila 1965), but also precipitation (Vuo kila 1.e.; Ne b e 1968; Leikola 1969), temperature of the soil and wind velocity (Leikola 1.e.). The fertility of the site has been indicated by various site indexes (Kuusela and Kilkki 1963) or height over age (Fries 1.e.). Since the sample plots of the present study had already been measured and were scattered all over the country, the climate and site peculiar to each plot could no longer be determined in detail, for reasons of economy. On the other hand, the climatic variables are general figures per zones, based on long-term observations in various parts of the country (Suuri metsäkirja 1 1949; Kolkki 1959; Suomen kartasto 1960). A kind of site index, admittedly only for stands dominated by pine, was developed to characterize the site. The thermal growing season (TS ) refers to the number of days per growing season with mean 24-hour temperatures exceeding a given temperature considered as critical. The temperature has often been set at -f6°C (e.g., Lang 1 e t 1936 and Fairbairn 1968). In the present study the limit was set at +5° C since the zones of Suomen kartasto (1960, Fig. 9) have been drawn on this basis. The territory of Finland was divided, on the basis of the thermal growing season, at 10-day intervals into zones of 115—124, 125—134, ..., 165—174, 175—184 days. Each sample plot was given the length of the thermal growing season which corresponded to the mean of its zone (120, 130 etc. days) (Fig. 2). The effective temperature sum (E S) refers to the sum of the daily mean temperatures of the growing season (Suuri metsäkirja I 1949). The country was divided into zones with 100° C class intervals, and each sample plot was given the temperature sum of the centre of the relevant zone. 20 Pentit i Kioivi :s t o 70.3 Fig. 2. Regions based on the length of thermal growing season. Kuva 2. Termisen kasvukauden pituuteen perus tuvat vyöhykkeet. Latitude (L). Finland's length from north to south is relatively great and the country extends across a number of latitudes. For this reason it is tempting to use the factor of latitude, which indirectly correlates with the growth, as an independent variable in the function, even though it is known in advance that the latitude has a high negative correlation with the two factors mentioned. Height above sea level (HS). Finland is, on the whole, a flat country with a relatively low elevation above sea level. Since, moreover, the height increases towards the north, its correlation with the variables listed above is obvious. The variable was tested, however, and the material was classi fied into 100 m classes: 0—99, 100—199 etc. metres above sea level. Site index (SI). It has always proved awkward to take the site into account in the derivation of growth functions. The amount of the absolute increment of a stand is directly connected with site quality, whereas the relative increment after the age of 20 years is roughly the same on the different site classes (e.g. Nilsson 1961). The increment percentage of BegionaÄy of Forest Growth in Finland 70.3 21 Fig. 3. Dominant height of pine stand at the age of 100 years as a function of thermal growing season. Kuva 3. Männikön valtapituus kasvupaikkatyypeittäin 100 vuoden iällä termisen kasvukauden pituuden funktiona. stands on barren forest soils, however, slightly exceeds that of equally old stands on better soils. Since the present material covers the whole range of the sites, it was decided to develop a site index, admittedly only for stands dominated by pine, and to test it as an independent variable. The index is based on the dominant height of the stand at the age of 100 years (cf. Wiedemann 1951; Carbon n ier 1968). The domi nant heights of 100-year old pine stands were culled, by forest site types, from different sources (Ilvessalo 1920, 1937; Nyyssönen 1954; the permanent and temporary sample plots of the Forest Research Insti tute). Since the dominant heights of mutually similar forest site types were found to be very nearly rectilinearly dependent on the length of the thermal growing season, the dominant heights were plotted on graphs and smoothed 'Pentti Koivisto 70.:; 22 graphically by forest site types (Fig. 3). When the Oxalis-Myrtillus site type was rated at 100, the forest site types, according to the Finnish site classi fication, received the following relative ratios: OMT 100, MT 90, VT 77, CT 60 and CIT 38. These dominant height ratios are used in the study as auxiliary factors to characterize the different sites. For the sake of comparison it may be mentioned that the ratios of the natural South Finnish pine stands (Ilvessalo 1920) on the corres ponding forest site types and on the basis of total growth excluding bark would be 100—90—67—38—16. Kuusela and Kilkki (1963) repor ted the values 100—90—70—50—30 as the corresponding ratios on the basis of the mean growth of the dominant height calculated from lives sa 1 o's (1.e.) tables. According to Vuokila (1967, p. 42) the volume increment indexes of pine stands on the basis of the mean annual volume increment during rotation of maximum volume increment are 100—87— 75—52—38. The last but one figure refers to a fairly good and the last to a poor CT. Judged on the basis of these figures, the ratios of the poorest site types are too high in this investigation. 331. Errors in variables It has already been said above that the present material does not fully meet the demands of normal distribution and independence of the variance. It is also evident that all the factors affecting growth could not be included, or that the factors included may have been inaccurately defined. The reliability of the functions is affected by these errors in representation and »errors in definition», and also by the errors in observations which will be discussed in the following. The dependent variable, volume increment percentage (I J y ), has been calculated in the main material by means of Ilvessal o's (1948) growth calculation tables, as the sum of the increment percentages of the basal area and form-height. The calculation of the variable is thus based on measurements of several tree characteristics: diameter at breast height, bark, radial growth, height, stem taper and length of shoots. Only the errors in the measurement of radial and height growth and stem taper can essentially affect the reliability of the increment percentage. If the radial growth is measured only from one side of the tree, the stan dard error in the basal area increment of an individual tree may, according to Siostrzonek (1958, p. 249), amount to 17—29 per cent within a 10-year calculation period. According to Mater n (1961), the standard error in diameter growth within a 5-year period may amount to 19 per cent. In F r i e s's (1964) paper one of the independent variables for the diameter 70.3 Regionajlity of Ibrest Growth in Finland. 23 growth of an individual tree was the diameter growth before thinning. Without the standard error of 19 per cent shown by Mat e r n's study, the regression coefficient would, according to Fries, have been about 16 per cent higher than calculated. Although the diameter growth in the sample plots of the present study was measured as the sum of two borings on the opposite sides of the stem, and the volume increment percentage of the sample plot and not of an individual tree is involved, it is obvious that some inherent error is nevertheless left in the dependent variable of the present study. This residual error tends to increase the standard deviation of the function and in addition to reduce the multiple correlation coeffi cient. The calculation of the increment percentage of form-height is based on measurements of height growth and stem taper. A 1 a lam m i (1968) found in his study that the length, by ocular estimation, of the shoots of spruce had been systematically underestimated by 10 per cent while those of pine had been overestimated by 27 per cent. As a result, volume increment showed errors of 1 and 6 per cent, respectively. Measurements of stem taper from the ground may also be grossly unreliable. But it is even worse that in stands different from the average, such as selectively cut pine stands (Nyyssönen 1952 and 1954) and in stands of rapidly tapering trees or trees with a high rate of height growth (Tiihonen 1966), the cal culation tables systematically give too high percentages. In extreme cases the error in increment, percentage for a sample plot may reach even 17 per cent (Nyyssönen 1952, p. 4). Nor is it certain that the calculation tables for increment in form-height, which cover the whole country, can adequately allow for regional differences in stem form. The errors in PFH in any case affect the volume increment percentage less than do the errors in PG , for the percentage of form-height increment represents only about a quarter or one-third of the volume increment percentage (Ilvessalo 1965). Of the independent variables, the stand age (T) has been obtained by counting the annual rings of an increment core taken at stump height and then adding the estimated number of years needed to reach this stump height. Errors in observations concerning age may still be considerable in exceptional cases, especially in birch and spruce stands. Although the accuracy of the basal area of the stand (G) is affected by errors of observation arising from the lack of representativeness, eccentricity of stems, use of diameter classes, direct mistakes in measuring, etc., some of these errors counteract one another. According to Prodan (1951, p. 99), for example, the total error in basal area measurement in even-aged stands is ± 0- 65 — ± 0.92 per cent, depending on the diameter classification used. This characteristic, however, is the most accurately determinable Pentti Koivisto 70.3 24 of all stand characteristics (T ir e n 1929). Careless measuring may produce even considerable errors, e.g. if tree thickness is measured at a point distinctly different from that indicated (Vuokila 1952). What is said of the basal area is also true of the mean diameter of the stand (DG ). Measuring the tree height, on the other hand, is less reliable. Height observations made by the hypsometers used in Finland (Lönnroth, BJume-Leiss and Suunto) are associated with a standard error ranging, according to different authors, from 2.2 to 3.3 per cent (Vuokila 1960; Fitje 1967; Karppinen and Laine 1964). The standard error of the mean height of a stand (H G ) has apparently not been studied, but it can hardly be as great as that of an individual tree height measurement. Climatic variables (TS, ES, L and HS) hold a special position in that they have not been determined per sample plot. For example, the thermal growing season was allotted to every sample plot according to the centre of the 10-day classes, and therefore the actual TS of the individual sample plots can differ from the mean of the class by 5 days on either side of the mean, and during the calculation period even more. The site index (SI) has also been classified. Its inherent error is increased by classification errors in the forest if the sample plot has been referred to a wrong forest site type. To sum up, it can be said that the greatest errors are probably those in the observations of the dependent variable, and this has increased the standard deviation of the function whereas, although the errors of the most important independent variables are less pronounced, they reduce their regression coefficients. Moreover, it should be borne in mind that the present material has accrued from routine measurements made in connection with the national forest inventory often under very difficult external conditions. As a result, the accuracy of measurements may have been less good than those in spe cialized studies. 34. Calculation of the regression model The model was calculated by an Elliott 503 computer. The library programme »stepwise regression analysis» based on the work by Ralston and Wilf (1960) was applied (Tilastomatematiikan perus teet II). Disregarding the preparation of the data and parameter tapes, the versatile potential use of transformations in this programme may be emphasized here. The programme analysed the material according to both the stepwise and the free model. It automatically sought the combination of variables which in the given sense was best, and selected stepwise another independent 70.3 Regionaiity of Forest Growth in Finland 25 4 9084—70 variable which best improved the correlation coefficient (reduced the residual variance). Before selecting the new independent variable, however, the programme studied the possibility that an independent variable poor enough to merit rejection had been included in the model. The criterion used for selection of an independent variable to be added or eliminated was the F test: in which R 2 y . 12 = coefficient of determination after addition of a new independent variable, r 2 y . 1 = the same coefficient before addition, 27y 2 = the sum of squares of the dependent variable, and s 2 y. 12 = residual variance after the addition of the independent variable (Steel and Tor r i e 1960, pp. 287—288). If the F obtained was under 4.0 it meant rejection of the independent variable, which equals a risk level of approximately 5 per cent (P. 05 = 3.84). The treatment of the model ceased as soon as, within this criterion, no independent variable could be added or rejected. RVi^y 2 r 2 yi zy 2 lr , , , Jp = , di. = 1, n-k-l (8) s y-i2 4. RESULTS 41. Increment functions Logarithmic functions were selected as the biological-mathematical model of regression analysis. When functions (5) and (6) are combined, the independent variables may be either original or their logarithmic or other transformations. The logarithm of age and volume was tested, in addition to the original variables, as the independent variables (cf. Ku u seia and Kilkki 1963). The square transformation of the climatic variables ES and TS was tested and, of the latter, also the square root transformation, for the rise in increment percentage as the climate improves is probably not rectilinear but gradually becomes slower (Fig. 2, Curve 2). The combined variable age X basal area (T X G), if selected, reveals the existence of a possible interaction (p. 15). Finally, another combined variable was included in the analysis of pine-dominated stands, viz. the thermal growing season x site quality index (TS X SI) which, it was believed, was able to reflect the climatic and site factors better than either of the factors separately. The selection of independent variables for the final function has often been carried out by trial, or on the basis of simple correlation coefficients between the independent variables and the dependent variable. Owing to the correlations between the independent variables, an independent variable with a high simple correlation coefficient on the dependent variable does not necessarily reduce the residual variance of multiple regression any more than some other variable with a smaller coefficient. Furthermore, the programme in the present study was allowed to select for the model, one by one, the independent variables which significantly reduced the residual variance, or to reject the independent variables whose degree of determination was no longer significant. For these two reasons, a more detailed analysis of the table of simple correlations is not necessary. Reference is made to it if required. 411. Functions of pine-dominated stands Two functions were derived for the relative volume increment of pine dominated stands. For the first function, the programme could select all 70.3 Regionailiity of Forest Growth in Finland 27 the independent variables which significantly reduced the residual variance. This gave the best possible function which is used below (p. 46) to divide the country into growth regions. The second function is intended for practical purposes. Its obligatory independent variables are those that can be easily and accurately defined and measured in forest inventories. The analysis selected seven of the available 18 independent variables. The »stepwise» progress of the analysis is illustrated in Table 4, which shows the regression coefficients with their standard error percentages and t values, the original and residual standard deviation of the function, and its relative share of the original, and finally the R and R 2 coefficients. In agreement with earlier authors (e.g. Jons so n 1962; Kuusela and Kilkki 1963; Vuokila 1965), the age was found to be the independent variable which best explains the relative increment of the stands (Table 4, step 1). The stand age (logT) alone accounts for some 74 per cent (R 2 = 0.745) of the variance of log Pv . On the basis of the t values of regression coefficients, the second best independent variable was the mean diameter of the stand (D G ), instead of stand volume or basal area as expected, and the third best was the basal area (G). Together, they accounted for 83 per cent of the variance (R 2 = 0.832), and the standard deviation of the function was no more than 41 per cent of the original devia tion of log Pv . Of the climatic factors, the effective temperature sum (ES) seemed, in the light of simple correlation coefficients, to be the most promising, but the programme selected the square of the thermal growing season [(TS) 2 , step 4], Steps 5—7 include HG, (SI X TS) and SI, after which (TS) 2 was no longer significant (step 8) and was replaced by VTS (step 9). After step 4 the degree of determination of the function improved only a little (R 2 rose from 0.84 8 to 0.8 5 4), but owing to the large number of the degrees of freedom the improvement was still significant. Since the function was calculated by using the logarithms, the percentages it yields are slightly too low. For this reason, before back-transformation, the term 1.1513 X residual variance must be added to the logarithm (e.g. Jeffers 1960, p. 71). In this case the addition makes l.i 513 X 0.010608 = 0.01221, and when this is added to the constant, the final function will be As can be seen from Table 4, step 9, its R 2 = 0.8 54, and the standard devia tion of the function = 38.2 per cent of the standard deviation of log Pv. The basal area (G) was selected although its correlation with log Pv is low (r = —0.176). It correlates, however, with the volume (r = +0.925) and log P v = 5.39998 0.6666ö10gT 0.0012 7D G 0.00006G + + 0.00096 (SI X TS) 0.01 306 51 0.00063Hg 0.33252 VfS (9) 28 Pentti Koivisto 70.3 Table 4. Derivation of the function of volume increment percentage [log (100 Taulukko 4. Mäntyvaltaisten metsiköiden kuutiokasvuprosentin mean height (r = +0.150), whose correlation coefficients with log Pv are r = —0.2 9 5 and r = —0.4 99, respectively. It could be expected that no variable for the climate would be required but that the growth conditions in different parts of the country would be reflected directly through stand characteristics. Reference may be made in this connection to Carbonnier (1968), according to whom the maximum mean volume increment of pine stands with the same dominant height at the age of 100 years is independent of latitude and of height above sea level. The climatic factor as independent variable for growth manifested itself more clearly this time than in the studies by e.g. Fries (1964) or Vuo kila (1965). The material of their studies, admittedly, was collected from a much smaller geographical area, in a north-south direction, than that of the present study. The influence of site and climate on the relative increment is accounted for predominantly by the combined variable (SI X TS) and its regression coefficient is, as expected, positive. The variable, however, does not explain the effect correctly, and the variables SI and -\/TS adjust the function. Owing to the multicollinearity of the independent variables, the regression coefficients are, however, negative. The stand characteristics selected, log T, D G, and HG , and the site quality index (SI) are identical with the characteristics of the increment function derived by Kuusela and Kilkki (1963, p. 18) from the material collected by Nyyssönen (1954) from variously cut pine stands in South EtS] n,yi EH]Bfffj ES m ii ■■ ■■ 70.3 Region aility of Forest Growth in Finland 29 P v)] for stands dominated by pine, with the aid of stepwise regression analysis. [log (100 Pv)] funktion johto valikoivan regressioanalyysin avulla. Finland. The volume in the latter increment function was now replaced by the basal area, and the independent variable, thermal growing season (TS) was added. Although the variation in the stands of the present study was considerably wider than that of the study by Kuusela and Kilkki (1.e.), the degree of determination of the functions is much the same. In the former, R 2 = 0.854 and in the latter, R 2 = 0.859, and the residual standard deviations are 38.2 and 37.6 per cent, respectively, of the standard deviation of log Pv . The independent variables obtained by Vuokila (1965, p. 65) for the volume increment function of southern Finnish pine stands treated with low thinnings of varying intensity were the stand age, volume and dominant height at the beginning of the period, and the intensity and interval of cuttings. The multiple correlation coefficient was as high as 0.964 (R 2 = 0.929). 4111. Systematic error of the function The relative standard deviation and the R 2-coefficient show that the function fitted the data relatively well. This, however, cannot be interpreted to mean that it would, without fault, have fitted the observations over the whole range. In other words, the function may produce systematic errors in a part of the range. The reliability of a derived function should be tested, in principle, by means of another sample from the same population from which the sample Step 5 Step 6 Step 7 Step 8 Step 9 Askel 5 Askel 6 Askel 7 Askel 8 Askel 9 Value E% t Value t Value E % t, Value Value E% Arvo Arvo E % Arvo Arvo F °L c /o t Arvo t 4.00633 3.91903 4.32773 4.11498 5.38777 —.69921 4.5 22.2 —.67534 4.9 20.6 —.66570 4.9 20.3 —.66733 4.9 20.3 —.66666 4.9 20.4 —.00118 13.9 7.2 —.00120 13.6 7.4 —.00121 13.4 7.5 —.00120 13.5 7.4 —.00127 13.0 7.7 —.00006 13.8 7.3 —.00006 13.1 7.6 —.00006 13.0 7.7 —.00006 13.1 7.7 —.00006 12.8 7.8 .00106 12.5 8.0 .00091 15.8 6.3 —.00098 69.7 1.4 — — — — —.00061 39.9 2.5 —.00070 35.4 2.8 —.00071 34.7 2.9 —.00072 33.9 2.9 —.00063 39.7 2.3 .00008 40.9 2.4 .00079 32.1 3.1 .00043 11.4 8.8 .00096 26.2 3.8 —.01059 35.4 2.8 —.00534 14.7 6.8 —.01306 28.4 3.5 —.33252 46.9 2.1 2.53567 2.53567 2.53567 2.53567 2.53567 0.26958 0.26958 0.26958 0.26958 0.26958 0.10411 0.10392 0.10324 0.10334 0.10300 38.7 38.5 38.3 38.3 38.2 0.922 .923 c .924 c .924 c .924 0.850 0.851 ( .853 c .853 0.854 Pentti Koivisto 70.3 30 Table 5. Systematic error of the dependent variable (Pv ) of function (9). Taulukko 5. Selitettävän muuttujan (P v ) systemaattinen virhe. Funktio (9). was drawn, which is seldom feasible. The most common method is to test the function against the sample from which the function is derived (e.g. Fries 1964 and Vuokila 1965). This was done in the present study also. To start with, the ability of the function to produce correct values for volume increment percentages of varying levels was tested. The measured percentages were first divided into one per cent classes after which the class means for the measured and corresponding percentages obtained by function (9) were calculated. The results are presented in Table 5 and Fig. 4 (A and B). Table 5 and Fig. 4 A show that the function (9) makes the low increment percentages apparently too high and the medium percentages somewhat too low, while the high percentages are very nearly correct. This must be inter preted to show that some of the independent variables in the model are incorrect in form and/or an important independent variable has been omitted in the model (Draper and Smith 1966). This point will be discussed in greater detail further below. In the assessment of the systematic error of the function, the confidence limits of the function must be taken into account. They are determined by the combined effect of the deviation of the mean of the dependent variable (log y) and the regression coefficients (e.g. Steel and Torrie 1960, Class ; Luokan average keskim. Difference Class i Luokan average keskim. Difference Number of Calculated Laskettu Measured Mitattu Erotus Calculated Laskettu Measured Mitattu Erotus observations Havaintojen lukumäärä log (100 Pv) Pv 2.07993 1.93502 + .14491 1.20 0.86 + 0.34 15 2.25355 2.18363 +.06992 1.79 1.53 + 0.26 86 2.44105 2.40082 + .04023 2.76 2.52 + 0.24 110 2.53579 2.53817 —.00238 3.43 3.45 —0.02 115 2.62553 2.64850 —.02297 4.22 4.45 —0.23 78 2.70063 2.74002 —.03939 5.02 5.50 —0.48 47 2.76712 2.80745 —.04033 5.85 6.42 —0.57 25 2.86613 2.87076 —.00463 7.35 7.43 —0.08 18 2.93676 2.93028 + .00648 8.65 8.52 + 0.13 4 2.85997 2.98362 —.12365 7.24 9.63 —2.39 5 3.01114 3.02616 —.01502 10.26 10.62 —0.36 5 2.99377 3.06304 —.06927 9.86 11.56 —1.70 5 3.11157 3.09096 + .01851 12.93 12.33 + 0.60 6 3.12067 3.12108 —.00041 13.20 13.21 —0.01 4 3.15683 3.16225 —.00542 14.35 14.53 —0.18 3 3.07852 3.18686 —.10834 11.98 15.38 —3.40 2 3.23692 3.21742 + .01950 17.26 16.50 + 0.7 6 4 3.26651 3.23833 + .02818 18.47 17.31 + 1.16 3 70.3 Begioinaiity af Forest Growth in Finland. 31 Fig. 4. A and B. Residuals as a function of the dependent variable [log (100 Pv )]. Kuva 4. A ja B. Jäännösvarianssi selitettävän muuttujan [log (100 Pv )] funktiona. [Pentti Koivisto 70.3 32 pp. 169—171). The confidence limits of the mean with a 95 per cent proba bility are and in the present case 2.53567 ± 1.97 X 0.10299607 X 1/V535 = 2.53567 ± 0.00877 i.e. 2.5 2 690 /< < 2.54444. The standard error of the mean is therefore ± 0.00877, and it is the same for all the log y values. When the logarithmic mean is correc ted to compensate for the underestimation caused by the logarithm the constant X variance of the mean, 1.1513 X 0.072761 = 0.0 8 3 67— the 1 lOgy ± t , 05 Sy. ! ... y—= (10) V n 70.3 Kegionaility of iloresit Growth in Finland 33 5 9084—70 Fig. 5. A — D. Residuals as a function of the independent variables age (A), mean diameter (B), basal area (C) and length of thermal growing season (D). Kuva 5. A—D. Jäännösvarianssi selittävien muuttujien iän (A), keskiläpi mitan(B), pohjapinta-alan (C) ja termisen kasvukauden pituuden (D) funktiona. confidence limits obtained for the logarithmic mean are 2.6105 7 OMaT GOMaT GDT 70.3 Begionality of Forest Growth in Finland 43 100 years of age shows a linear correlation with the length of the thermal growing season (p. 20). On mineral soils over the whole country, dry, sub-dry and moist site classes are the most common and in South Finland also herb sites (Ilves salo 1956, p. 42). The study of the variation in the growth of pine stands will be restricted to these site classes of the greatest importance, according to the following: No growth studies have been made of the pine stands of moist (VMT) and herb (GOMT) sites of Ostrobothnia—Kainuu, nor of the herb sites (GMT) of North Finland. The results concerning these sites are less reliable than the others. A second task before the actual calculations, is to determine the values of stand characteristics of the pine stands treated with cuttings on each site class at the culminating point of the mean annual volume increment. At the time of the present study, the values of these characteristics were obtained directly only for cut pine stands in South Finland from the develop ment series by Nyyssönen (1954). For the other vegetation regions, only the results reported by Ilvessalo (1937 and 1967) on natural pine stands are available. Of the forest site types specified by Ilvessalo for North Finland, ErCIT probably corresponds to the present MCCIT (dry site) and EVT to the HMT (sub-dry site) level. The stand characteristics of the »pine stands treated with cuttings» were derived from the development series of natural pine stands in Ostrobothnia —Kainuu and North Finland, as follows. The characteristics of stands treated with identical cuttings in relation to those of natural stands at the culmination of mean increment were assumed to be the same throughout the country. Consequently, the stand characte teristics of the »pine stands treated with cuttings» in the northern vegetation regions could be calculated with the aid of the corresponding ratios for cut and natural stands in South Finland. These ratios, calculated from the development series given by Nyyssönen (1954) for pine stands that have been repeatedly thinned and those given by Ilvessalo (1920) for natural pine stands, are listed below. The mean diameter and mean height South Ostrobothnia North Site class Finland —Kainuu Finland Kasvupai kkatyyp p i Etelä- Pohjanmaa Perä- Suomi —Kainuu Pohjola Dry sites — Kuivat kankaat . . CT ECT MCC1T (ErCIT) Sub-dry sites — Kuivahkot kankaat VT EVT EMT Moist sites — Tuoreet kankaat MT — HMT (EVT) Herb sites — Lehtomaiset kan- kaat OMT — — Pentti Koivisto 70.3 44 Table 8. Characteristics of pine stands treated with moderately heavy thinnings at the culmination of mean annual volume increment. Taulukko 8. Kohtalaisen voimakkaasti harvennettujen männiköiden puustotunnuksia keskimääräisen vuotuisen kuutiokasvun kulminoidessa. of the pine stands in 1 1 ves sa 1 o's study were first weighted by the basal area (G). The culmination of mean volume increment was assumed to take place on MT at 67 years, VT at 80 and CT at 125 years. *) Indices Indeksit: N=Nyys s ö a e n, I =l l vessalo When the corresponding characteristics of natural stands (Ilvessalo 1937 and 1967) on the corresponding site types in North Finland and Ostro bothnia—Kainuu were multiplied by the ratios of the table, the stand characteristics of the »pine stands treated with cuttings» were obtained for these districts. These, and the other independent variables required for function (9) are presented in Table 8, which also shows the corresponding values for the South Finnish forest site types. The TS value quoted is the estimated mean length of the thermal growing season in each region under review. 422. Intensity of the increment Assuming that the stand characteristics of pine stands treated with cuttings, compared with those of natural stands, develop similarly through out the country, an attempt was made in Section 421 to create a basis for computing further calculations. Inserting in function (9) the independent variables of Table 8, the volume increment percentages, excluding bark, Forest site type and Rotation, V DG Hg G TS SI vegetation region Metsätyyppi ja kasvillisuusvyöhyke years Kiertoaika, vuotta cu. m. per ha m 3 lha mm dm sq.dm. per ha (lm 2 lha days vrk MT South Finland - Etelä-Suomi VT » CT » EVT Ostrobothnia and Kainuu — Pohjanmaa ja Kainuu .. ECT » HMT North Finland — Perä-Poh- (EVT) jola EMT » MCC1T » (ErClT) » 67 80 125 90 140 80 100 170 225 195 157 178 143 152 114 90 243 237 245 224 259 209 190 235 215 203 193 185 182 164 151 155 2 750 2 300 1 880 2 230 1 940 2 270 1 840 1 440 163 163 163 141 141 128 128 128 90 77 60 77 60 90 77 60 V N *) Vi*) VN:V, DN Di D n:DI Hn Hi H n:H, gn Gj G n:Gi MT . . 225 307 0. 7 3 245 213 1. 1 5 214 206 1.04 2 730 3 450 0. 8 0 VT . . 195 258 0.76 237 216 1.10 203 198 1.02 2 300 3 020 0.76 CT . . . 157 224 0. 70 245 217 1. 1 3 193 186 1.04 1 880 2 620 0.72 70.3 Regionality of Forest Growth in Finland 45 Table 9. Mean annual volume increment of pine stand according to some investigations. Taulukko 9. Männikön vuotuinen keskimääräinen kuutiokasvu eräiden tutkimusten mukaan. in pine stands of each forest site type at the moment of the culmination of the mean annual volume increment can now be calculated. From this, the absolute volume increment can be calculated on the basis of the volumes, excluding bark, in Table 8. The results are presented in Table 9, which also gives the corresponding results of the studies by Ilvessalo (13 0), Nyyssönen (1954) and Vuokila (1967). In comparing the growth figures of the different studies it should be noted, first, that each author used a different method. Ilvessalo (1952, p. 6) states that the method he used led to the minimum increment. Secondly, the studies were carried out at different times, and increment figures for climate were not corrected except by Nyyssönen (1.e.). Thirdly, the level of the basal area is the same only in the first-mentioned two studies, in other words, the increment calculations are based on different development series. Finally, it is not quite certain that the sites classed under the same heading in the different papers are identical. The calculations by Nyyssönen and the present calculations were based on the same basal area, and the periods of increment measurement were approximately the same. Although the calculations were carried out differently, the increments in the studies show a good agreement. The incre ment calculation by Vuokila was based on the 1956—61 period, and the increment of a pine stand treated with moderately heavy thinnings is distinctly lower than that reported in the former two studies, with the exception of the stands on sub-dry sites (VT), while the increment of lightly thinned pine stands was on the same level. Function (9) I _ T __ , Funktio (9) | Nyyssönen Vuokila Vuokila Ilvessalo Site class and forest vegetation region Intensity of thinning Harvennuksen voimakkuus Natural stands Kasvupaikkatyyppi ja kasvillisuusvyöhyke Medium Medium Medium Light Lievä Monnon- tilaiset Mean annual volui Vuotuinen keskin te incremenl iäräinen ku\ j, cu. m. pe itiokasvu, m: jr ha */ha floist site n uoreet kankaat iub-dry site (uivahkot kankaat )ry site iuivat kankaat S-Finland — E-Suomi N-Finland — P-Pohjola ... 6.55 3.54 6.7 6.06 6.57 6.3 3.4 S-Finland — E-Suomi Ostrobothnia — Kainuu ... N-Finland — P-Pohjola . .. 5.15 3.99 2.68 5.2 5.13 5.62 4.7 3.4 2.3 S-Finland — E-Suomi Ostrobothnia — Kainuu ... N-Finland — P-Pohjola ... 2.92 2.22 1.40 2.9 2.55 2.85 2.6 2.5 1.3 46 Pentti Koivisto 70.3 According to Vuokila (1967, p. 39), transition from light to moder ately heavy thinning in pine stands causes a 10 per cent loss of increment, in round figures, during the rotation. For the reasons mentioned above, a comparison of the results of various studies does not easily disclose such differences caused by treatment. Consequently, the increment for thinned pine stands is higher than that of Ilvessal o's natural pine stands. The different studies, therefore, report somewhat different mean annual volume increments of the pine stand. The purpose of the present study, however, was not so much to determine the precise absolute level of increment as to find the most correct ratios for the increments of the forest site types and vegetation regions. Assuming that this has been relatively successful, the next section will review growth changes within the borders of Finland and divide the country into growth regions on this basis. 423. Regional changes in the increment In the foregoing, the mean annual volume increment of a pine stand was calculated for the regions of certain earlier growth studies, using the function (9) derived for the present study. By graphically smoothing these increments by site classes as a function of the length of the thermal growing season this increment can be determined in any part of the country. Fixed points for smoothing are few. Increment figures for dry and sub-dry sites are available on three, and for moist sites only on two geo graphical regions. Some guidance is provided by the known fact that as growth factors improve, the increment per unit increases less and less. For this reason, with a longer growing season, the volume growth on a given site type from timber line to south coast increases with retardation, and not rectilinearly. When the increment figures of Table 9 are plotted in a system of coordi nates where the length of the thermal growing season is the abscissa, the mean annual volume increment is the ordinate, and smoothing is done as outlined above, the curves shown in Fig. 8 are obtained for the various site classes. The increment ratio on fresh/sub-dry sites in Ostrobothnia- Kainuu is assumed to be identical to that in South Finland. Herb sites are also included. Their increment in South Finland, 7.3 7 cu.m./ha excl. bark, was taken from Vxi oki 1 a's study (1967, p. 42), where this is the volume increment of a lightly thinned pine stand of site class I (OMT), according to the suggestions of Table 9. For Ostrobothnia-Kainuu and North Finland, the same assumptions as above were made concerning the increment on the fresh sites of Ostrobothnia-Kainuu. The curve of the increment on herb sites is therefore of a less reliable origin than those of the other site classes. 70.3 Region aliity of Forest Grriowfch in Finland 47 Fig. 8. Mean annual volume increment of pine stand as a function of the length of thermal growing season. Kuva S. Männikön vuotuinen keskimääräinen kuutiokasvu termisen kasvukauden pituuden funktiona. Table 10 shows the changes of mean annual volume increment by equally distributed classes of thermal growing season. As pointed out on p. 18, function (9) has not been adjusted to meet the demands of growth changes caused by the climate. This again may have made the forest growth in the northern part of the country appear too low compared with that in the south of Finland. An opposing factor is, however, the tendency of the function to exaggerate the low increment per centages of the northern regions. At the timber line (TS 120) the forest growth, according to Table 10, is less than a third of the increment on a south coast site classed under exactly the same name. It should also be noted that growth at first declines relatively slowly from south to north. Along the line Joensuu—lisalmi— Kokkola, the increment has fallen by less than 10 per cent compared with the south coast (the 155-day TS curve, see Fig. 2). North of this line, the increment decreases more rapidly than the length of the thermal growing season, temperature becoming the increasingly predominant growth factor. 48 Pentti Koivisto 70.3 Table 10. Mean annual volume increment by equally distributed classes of thermal growing season. Taulukko 10. Männikön vuotuisen keskimääräisen kuutiokasvun kulminointihetken kasvu tasavälisin TS:n luokin. The interdependence of volume increment and thermal growing season can also be viewed on a larger scale. Under Finnish conditions, the pine probably reaches its maximum growth on herb sites (Ilvessalo 1920). In Germany, in a region with a thermal growing season of about 230 days (W al l he r 1951), the mean annual volume increment of a pine stand with large timber trees (Derbholz), according to various authors, ranges in yield class I from 8.1 to 8.4 cu.m./ha (Wiedemann 1957, edition supplemented by Sch o b e r). Including small stemwood, this equals about 8.5—9.0 cu.m./ha. When this increment value is introduced into Fig. 8, it is found that it naturally falls on a continuation of the curve for herb sites. It may also be mentioned here that, according to M it s che r -1 ic h (1949), some yield tables for South Germany show mean increments 4—17 per cent higher than the standard tables for the country as a whole. Should a material, evenly distributed over lands from the timber line to Central Europe, be available the correlation coefficient between the length of the thermal growing season and mean annual volume increment would probably be even higher than in the present study (approx. 0.5). Further below, the length of the thermal growing season will form one of the criteria on the basis of which the growth regions are divided. 4281. Division of the country into growth regions When the functions were developed, a choice could be made between three independent variables to indicate improvement or decline of the climatic growth conditions. They were almost equally good when tested Length of thermal growing season, days Termisen kasvukauden pituus, vrk Site class 120 130 140 150 160 170 Kasvupaikkatyyppi Mean annual volume increment, cu. m. per ha (relative increment) Vuotuinen keskimääräinen kuutiokasvu, m 3 /ha (suhteellinen kasvu) Herb site — Lehtomaiset hankaat .. Moist site Tuoreet kankaat .... Sub-dry site — Kuivahkot kankaat Dry site — Kuivat kankaat 2.35 (31) 2.10 (31) 1.55 (29) 0.80 (27) 4.30 (56) 3.75 (56) 2.90 (54) 1.55 (52) 5.60 (73) 4.95 (73) 3.90 (73) 2.15 (72) 6.55 (86) 5.80 (86) 4.60 (86) 2.60 (87) 7.20 (94) 6.40 (95) 5.05 (94) 2.85 (95) 7.65 (100) 6.75 (100) 5.35 (100) 3.00 (100) 70.3 RegiooiaÄy of Forest Growth in Fimiland 49 7 9084—70 Fig. 9. Forest vegetation regions according to Aarno Kalela. Kuva 9. Metsäkasvillisuusvyöhykkeet Aarno Kalelan mukaan. with simple correlation coefficients. These variables were the length of the thermal growing season (TS), latitude (L) and effective temperature sum (ES). The length of thermal growing season was selected for the function of pine-dominated stands. It is more natural than the latitude and simpler than the effective temperature sum and, in a way, also takes into account the height above sea level. One criterion in division of the growth regions in the present study is therefore the length of the growing season, which already above was found to suit the purpose. As the climate changes, both the forest growth and the general character of the forest vegetation also undergo a change. On the basis of his botanic geographical studies, Kalela (1961) divided the territory of Finland into six forest vegetation zones of different character (rig. 9), viz. 1. Archipelago of Finland 2. South Finland, 3. Ostrobothnia-Kainuu Saaristo-Suomi Etelä-Suomi Pohjanmaa-Kainuu 4. North Finland 5. Forested Lapland 6. The Lapland Fells Perä-Pohjola Metsä-Lappi Tunturi-Lappi 50 Pentti Koivisto 70.3 When the course of the borderlines of these regions is compared with that of the curves indicating the length of the thermal growing season (Fig. 2), they are found to be almost parallel. The Ostrobothnia— Kainuu region, according to Kalela, admittedly extends far into the northern areas of Satakunta, whereas the curve of the thermal growing season at this point only makes a small bend in the same direction. The similarities, however, are so obvious that it seemed reasonable to combine the two criteria for the division of growth regions. In principle, the growth regions of the present study are identical with the above forest vegetation zones, but their borderlines are determined according to that curve of the thermal growing season which runs most nearly parallelly to the regional border concerned. The Saaristo-Suomi (Archipelago) specified by Kalela comprises a narrow stretch of the southern and southwestern coast (Fig. 9), which is of no importance in this connection and can be included in South Finland. Tunturi-Lappi (the Lap land Fells) form a treeless region above the timber line in the north, and can therefore not be combined with Metsä-Lappi (Forest-Lapland). There remain 5 sub-regions, which in the following will be called growth regions. These growth regions, with slightly modified names, listed in the order of their importance to forestry, are the following (Fig. 10): Growth region 1. South Finland. TS 165 days Kasvualue 1. Etelä-Suomi. TS 165 vrk. The region comprises the provinces of Varsinais-Suomi, Uusimaa, Häme, Satakunta and South Ostrobothnia, and Savo and Karjala except their northernmost parts. The northernmost communes of the region are: Tuupo vaara, Eno, Kontiolahti, Polvijärvi, Kaavi, Säyneinen, Nilsiä, Siilinjärvi, Lapinlahti, Pielavesi, Keitele, Viitasaari, Kivijärvi, Perho, Halsua, Kausti nen, Alaveteli and Kaarela. Growth region 2. Ostrobothnia-Kainuu. TS 145 days Kasvualue 2. Pohjanmaa-Kainuu. TS 145 vrk. The region comprises Central and North Ostrobothnia and Kainuu, and the northernmost parts of Savo and Karjala. The northern border runs through Suomussalmi, Taivalkoski, Pudasjärvi, Ranua, Tervola and Yli tornio. Growth region 3. North Finland. TS 130 days Kasvualue 3. Perä-Pohjola. TS 130 vrk. The region comprises the main area of Lapland. The northern border passes through Salla, Savukoski, Sodankylä, Kittilä and the southern part of Muonio. 70.3 K-egioinaldity of Forest Growth in Einiland 51 Fig. 10. Division into growth regions. Kuva 10. Kasvualuejako. Growth region 4. North Lapland. TS 122 days Kasvualue 4. TaJca-Lappi. TS 122 vrk. The region comprises the protected forest area and the managed forests of Inari between growth region 3 and the treeless Lapland Fells. Growth region 5. Lapland Fells. Kasvualue 5. Tunturi-Lappi. The region comprises the territory beyond the timber line. 52 Pentti Koivisto 70.3 Table 11. Mean, annual volume increment of pine stand in different growth regions. Taulukko 11. Männikön vuotuinen keskimääräinen kuutiokasvu kasvualueittain. The length of the thermal growing season in growth region 1 exceeds 155 days, and the mean for the whole region is 165 days. In region 2 it ranges from 134 to 155 days, and in region 3 from 124 to 135 days. In region 4 the length of the thermal growing season averages 122 days, and the borderline between regions 4 and 5 is the timber line. The projection of the Ostrobothnia-Kainuu forest vegetation region far into the province of Sata kunta has been disregarded. Future growth studies may show that this borderline needs to be adjusted. Fig. 10 indicates that conditions for growth in the northern part of the West Coast, judged by the length of the growing season, are more favourable than at the corresponding latitudes on the eastern border of the country. The thermal growing season north of the Gulf of Bothnia, up to Ylitornio, is as long as that of the communes of Kuhmo and Suomussalmi near the eastern border of the country, and in the Raahe district as long as in Pielis järvi. The widely recognized poor growth of the forests in the coastal area of Ostrobothnia is probably the result, rather, of the nutritional poverty of forest soils and the extensive paludification than of the other growth factors. The mean annual volume increment of the growth regions formed can be read for the different site classes from the curves of Fig. 8, at the inter section of the curves and a vertical line indicating the length of the growing season. The increments are presented in Table 11. The increment in growth region 4, of the extreme north, has apparently been least reliably defined by this method, since it has been obtained by slight extrapolation. In the coastal areas and especially along the coast of the Baltic Sea, although only along a relatively narrow strip, the mari time climate has a growth-reducing effect, and the figures of the table exaggerate the increment in these areas. Site class K asvupaikkatyyppi Growth region — Kasvualue 1 2 | 3 | 4 Length of thermal growing season, days Termisen kasvukauden pituus, vrk 165 145 130 | 122 Mean annual volume increment, cu. m. per ha Vuotuinen keskimääräinen kuutiokasvu, m 3 /ha Herb site — Lehtomaiset kankaat .. 7.45 6.15 4.25 2.85 Moist site — Tuoreet kankaat .... 6.60 5.40 3.80 2.50 Sub-dry site — Kuivahkot kankaat 5.25 4.30 2.90 1.80 Dry site — Kuivat kankaat 2.95 2.40 1.55 0.95 70.3 Region ality of Forest Growth -in Finland 53 Table 12. Relative growth in the different growth regions, when the increment of region 1 is 100. Taulukko 12. Kasvualueiden suhteelliset kasvut, kun alueen 1 kasvua merkitään suhde luvulla 100. The mean annual volume increment on herb sites, as can be seen, increases from 2.85 cu.m./ha at the timber line to 7.45 cu.m./ha in the southernmost region. The figures for moist sites are 2.50 to 6.60, for sub-dry sites 1.80 to 5.2 5 and for dry sites 0.9 5 to 2.9 5 cu.m./ha, respectively. The growth figures of the last two site classes are the most accurate, since their smoothing rests on observations from three different districts (cf. p. 46). The wood production capacities of the various site classes, calculated from the figures on Table 11, in the descending order of herb, moist, sub-dry and dry sites, show the following ratios: 100—88—67—36. The ratios, there fore, are practically the same as those calculated from Ilvessalo's (1920) tables, but for the sub-dry and dry sites they are below the ratios reported by Vuokila (1967) (cf. p. 22). The relative increments, however, are better indicators of the wood production capacity of the growth regions than the absolute figures. If the volume increment of region 1 is rated at 100, the other growth regions have the values shown in Table 12. The wood production capacity of North Lapland, growth region 4, depending on the site type, is therefore only 32—38 per cent of that of growth region 1. The region, however, is not of any major importance for forestry. The wood production capacity of growth region 3, North Finland, on the corresponding site types, is just over half, and that of region 2, Ostrobothnia-Kainuu, about four-fifths of the wood production capacity of the most favourable southern growth region. From the most to the least favourable region, the approximate ratios of the wood production capacities are 100—82—56—36. Inversely, the comparison of the wood production capacities of the growth regions can be expressed by stating that, when growth regions 4—2 are compared with region 1, the production of identical wood quantities on the same site class requires land areas respectively 2.6, 1.8 and 1.2 times that of region 1. Growth region Kasvualue Site class Kasvupaikkatyyppi 1 2 3 4 Relative volume increment Suhteellinen kuutiokasvu Herb site —• Lehtomaiset kankaat .. Moist site — Tuoreet kankaat Sub-dry site — Kuivahkot kankaat Dry site — Kuivat kankaat m 83 82 82 81 57 57 55 53 38 38 34 32 54 Pentti K-oivisto 70.3 Table 13. Average volume increment in the various Forestry Board Districts, when the increment of the Uusimaa—Häme District is 100. Taulukko 13. Keskiboniteetin kuutiokasvu eri piirimetsälautakuntien alueilla, kun Uudenmaan—Hämeen alueen kasvua merkitään suhdeluvulla 100. Comparison of the regions is incomplete, however, unless fertility differ ences between the regions are taken into account. No studies of the fertility relations of the growth regions formed in the present paper are available, whereas the fertility by Forestry Board Districts is known (Ilvessalo 1957). If the volume increments of Fig. 8 are weighted by areas of the site classes, the volume increment of the mean site quality of each district can be calculated. If the increment on the mean site quality of the Uusimaa-Häme Forestry Board District is indicated by 100, the relative values for the other districts are those shown in Table 13. On the southern and southwestern coast (Districts 2, 3, 4 and 9, see Fig. 11), the forest soils are so poor that their average growth does not exceed that of the so-called lake region (Districts s—B5 —8 and 10—13) where the climate is less favourable. 4282. Discussion of division into growth regions and comparison with some other investigations Four growth regions, including one that consists of protection forest areas, and a fifth, the treeless Lapland Fells, were defined in the present study. The borderlines between the regions were drawn on the basis of the length of the thermal growing season, and followed approximately those of the forest vegetation zones. This regional division seems justifiable, firstly, because the site classification in Finland is based on forest site types. An advantage, secondly, is that the wood production capacity declines from one region to the next at approximately the same rate, by about 20 per cent, as can be seen from Table 12. The regions are not too numerous with Forestry Board District of Piirimetsälautakunta Eelative voi. increment Suhteellinen kuutiokasvu Forestry Board District of Piirimetsälautakunta Relative vol. increment Suhteellinen kuutiokasvu 1. Ahvenanmaa 102 11. Pohjois-Karjala 80 2. Helsinki 94 12. Pohjois-Savo 90 3. Lounais-Suomi 90 13. Keski-Suomi 87 4. Satakunta 89 14. Etelä-Pohjanmaa 78 5. Uusimaa —Häme 100 15. Vaasa 87 6. Pirkka-Häme 92 16. Keski-Pohjanmaa 76 7. Itä-Häme 97 17. Kainuu 69 8. Etelä-Savo 9. Etelä-Karjala 91 88 18. Pohjois-Pohjanmaa ... 19. Koillis-Suomi 65 48 10. Itä-Savo 92 20. Lappi 39 70.3 Eegiofualitj of Forest Growth in Finlajid 55 Fig. 11. Regions of Forestry Board Districts. Kuva 11. Piirimetsälautakuntien alueet. 56 Pentti Koivisto 70.3 a view to the future regional growth and yield tables necessitated by intensi fied wood production. The need of such regional tables has been particularly stressed by Kramer (1963), who studied the influence of climate and site on the development of certain tree species. Growth region 2, Ostrobothnia-Kainuu, is the most heterogeneous of the regions outlined. It represents an overlapping of forest site types, with a vegetation showing both southern and northern features, and the growth variations within the region are larger than those in the other regions. But it is hardly practical to divide the region into two, whereas, in view of the uniform decrease in wood production from one region to another, the southern limit of the region could perhaps be moved slightly northward, despite the fact that the part of the Ostrobothnia-Kainuu vegetation zone projecting into Satakunta, which was proposed by Kalela (1961), would be slightly enlarged in growth region 1. According to 1 1 ves s a 1 o's (1969) study of the development of the Ostrobothnian natural normal pine stands, the total yield of the forests in these areas ultimately does not differ essentially from those of the South Finnish forests. Certain other growth studies have also dealt with the regional differences in wood production capacity. The present review is restricted to the relative diminution northward of the mean annual volume increment according to the various studies. On the basis of earlier growth studies, and results from the permanent sample plots of the Forestry Research Institute and those of the national forest inventories, with due allowance for the stoniness and paludification of forest soils, Ilvessalo (1960, pp. 51—58) has estimated the wood production capacity, by forest site types, of the four geographical regions he formed. The northernmost region covered the Forestry Board Districts of Lapland and Northeast Finland including the protection forest zone (see Fig. 11). Its wood production capacity calculated from 1 1 ves s a 1 o's (1.e., p. 56) table is 46—52 per cent of that of the most favourable region. The lower rate applies to the poorer, and the higher to the better forest soils. Since the corresponding percentages in the present study for growth region 3, which does not contain the protection forest zone, ranged from 53 to 57, the calculation of production capacity according to these two studies gives practically the same result. In other words, the wood production capacity of North Finland is only about half that of the southernmost parts of the country. The production capacity of the intermediate area falls according to Ilvessalo at a higher rate than is suggested by the present study. The production capacity of 1 1 ves sa 1 o's growth region 2 was a good 10 per cent lower than that of region 1, whereas according to Table 10 of the present study the fall is less than 10 per cent. The results for Ostro Regionally of Forest Growth in Finland 70.3 57 8 9084—70 bothnia-Kainuu show the widest difference. According to Ilvessalo, the wood production capacity of this region averages only about 70 per cent, while according to the present study it averaged 82 per cent of that of the southernmost region. Although the Ostrobothnia-Kainuu growth region of the present study extends further south than that of the study under comparison, the gap between them is nevertheless something like 10 per cent. The results of the studies under comparison are uniform in showing a similar decrease in the wood production capacity of the northernmost part of the country compared with that of the southernmost part. But according to Ilvessalo, the fall in wood production capacity towards the northern regions is more rectilinear than was suggested by the present study. According to both studies, the decline in the growth capacity towards the north is more rapid in the less good sites than in the better sites. The increment of the present forests in the country falls more steeply towards the north than might be concluded from the production capacity of forest soils. At the time of the Third National Forest Inventory (Ilves salo 1957, p. 78), the average increment in the forests of the Forestry Board Districts of Kainuu and North Ostrobothnia was only just over 60 per cent, and north of these districts only a good 40 per cent of that of the southern forestry board districts. The main reason is that overmature forests, which have ceased to grow, are common in North Finland. The fall in wood production capacity seems to be faster on swamps than on mineral soils. On the basis of the sample plot material he collected, Heikurainen (1959) plotted curves to show the relative decline in the mean annual volume increment of forests growing on swampy land. The curve indicating 45 per cent relative growth runs through a district where, according to Fig. 8 of the present paper, the productive capacity of the forests on mineral soils would still amount to some 60 per cent of that in the southern parts of the country. The same observation can be made from 1 1 ves s a 1 o's (1957 and 1960) publications, according to which the increment in forests growing on swamps in the Forestry Board Districts of Lapland and Northeast Finland declines to one-third of that in South Finland. To sum up, the present study gives a more favourable picture than did the earlier studies of the wood production capacity of the Ostrobothnia- Kainuu growth region. The study recently published by Ilvessalo (1969) on the development of natural normal pine stands in Ostrobothnia confirms the present findings. Over an area which extends from the north border of Satakunta to the northernmost coast of the Gulf of Bothnia and also comprises the barren watershed region, the mean annual volume incre ment of a pine stand usually amounts to some 90 per cent, and even on Pentti Koivista 70.3 58 the most differing EVT, about 7 5 per cent of the increment of the forests growing on the corresponding site types in South Finland. 43. Natural wood production capacity of Finnish forests The annual drain from the forests of Finland has from time to time exceeded the annual increment (e.g., Ervasti and Kuusela 1968). Concern for the adequacy of industrial roundwood has therefore made it compulsory to look for ways and means of intensifying wood production. The programmes made (e.g. the HKLN Project and the MERA Programmes have analyzed the possibilities of increasing the wood production of Finnish forests. The results of the present study provide a basis on which to calculate the natural wood production capacity of the Finnish forests on productive mineral soils. This capacity is assumed to be fully utilized, in other words, the age-class distribution of the forests uniform and the growing stock ca pital sufficiently high. The report is complemented by data on peat lands. The calculations of the natural wood production ability of the forests are based on the assumption that the increment figures derived for pine stands reflect the growth of all tree species, but they cannot be based directly on the growth figures of Tables 10 and 11. Both in Finland and elsewhere, the sample plots for growth studies are, in fact, placed in the most homo geneous parts of the stands, and they therefore disregard the influence of certain natural components of a stand, such as open spaces, spots of waste land, paths, roads, marginal areas poorer than the stand itself, etc. The influence of these factors on total growth is illustrated by Eriksso n's (1967) study. On the basis of material collected from two experimental areas of the Royal College of Forestry in Sweden, Eriksson has compared the total growths of stands of 1—25 hectares and the permanent sample plots inside these stands. The result was that, during the 39 years of experiments, the total growth of the stands, irrespective of the area, had been about 90 per cent and during the total growing time of 75 years about 85 per cent of the total growth of the permanent sample plots situated in these same stands. The total growth of managed stands hardly reaches a level so close to that of permanent sample plots, for the forests of the experimental areas of the Swedish study had probably been treated better than the average forests. On the other hand, with advancing age the total growth seems to have increasingly lagged behind that of the permanent sample plots. The difference, therefore, goes on increasing even after the age of 75 years. Regionally of Foreistt Growth 'in Fiiniiand 70.3 59 Table 14. Mean annual volume increment of pine stand. The increments of Table 11 reduced by 20 per cent. Taulukko 14. Talous-männikön vuotuinen keskimääräinen kuutiokasvu. Taulukon 11 kasvuluvut 20 % alennettuna. For this reason, and to be on the safe side, the mean annual volume incre ments of the growth and yield tables are reduced in the present study by 20 per cent, after which the mean increments of the proposed growth regions are those shown in Table 14. The figures of Table 14 show, therefore, the mean annual volume incre ments which may be reached on each site and in each region, in managed forests, provided the age class distribution is uniform and the volume of growing stock adequate. On the basis of these increment figures and the areas of forest site types recorded in the Third National Forest Inventory (Ilvessalo 1956), an estimate can be presented concerning the annual quantity of wood production in the forests growing on productive mineral soils in Finland. The estimate is made separately for three sub-areas, viz. (1) South Fin land, (2) for the areas of the Forestry Board Districts of Kainuu and North Ostrobothnia, and also of (3) Lapland and Northeast Finland. The volume increment used in sub-area (1) is that of growth region 1, in sub-area (2) that of growth region 2, and in sub-area (3) the growth figures of the 128-day growing season of Fig. 8, reduced by 20 per cent. The classification of forest site types presented on p. 42 is accepted, and consequently e.g. the EVT of North Finland is classified as a moist site, and so on. Rich forest sites are combined under herb sites and barren sites under dry sites since their areas were small. The results of the calculation are presented in Table 15 together with a calculation concerning the growth of swamp forests. If the 20 per cent reduction of the values of growth and yield tables is considered adequate, the annual volume increment of the forests on pro ductive mineral soils in Finland can be raised by intensified silviculture from 37.4 to 55.9 million cu.m. excl. bark, a figure 18.5 million cu.m. and 49 per cent higher than the present increment. Growth region Kasvualue Site class Kasvupaikkatyyppi 1 2 3 4 Mean annual volume increment, eu. m. per ha Vuotuinen keskimääräinen kuuliokasvu, m'/ha Herb site —• Lehtomaiset kankaat .. 5.95 4.90 3.40 2.30 Moist site — Tuoreet kankaat .... 5.30 4.30 3.05 2.00 Sub-dry site — Kuivahkot kankaat 4.20 2.95 2.30 1.45 Dry site — Kuivat kankaat 2.35 1.90 1.25 0.75 60 Pentti Koivisto 70.3 Table 15. Estimated wood production capasity of Finnish forests on productiveforestland. Taulukko 15. Suomen kasvullisten metsämaiden metsien arvioitu puuntuottokyky. Mineral soils— Kivennäismaat Productive swamps— Kasvulliset suot Herb Moist Sub-dry Lehto- Tuoreet Km " maiset valikot Dry Kuivat Total Yht. spruce and hardwood korvet pine rämeet drained ojitetut Total Yht. Grand total Kaikki yhteensä Site —Kankaat South Finland— Etelä-Suomi 1 434 3 515 2 768 5.95 5.30 4.20 8 532 18 630 11 626 329 2.35 773 8 046 4.9 39 561 866 3.7 3 204 488 2.1 1 171 558 4.4 2 455 1912 3.6 6 830 9 958 4.7 46 391 Area, 1 000 hectares— Pinta-ala 1 000 ha Mean inrement, cu. m./ha/year — Keskikasvu,m3 lha/v Total yield, 1 000 cu. m. — Koko- naiskasvu, 1 000 m 3 Forestry Board Districts of — Kainuu and North Ostrobothni 35 949 756 4.90 4.30 2.95 172 4 081 2 230 Piirimetsälautakunnat: a — Kainuu ja Pohjois-Pohjanmaa 160 1 900 275 317 1.90 3.6 2.1 1.6 304 6 787 578 507 101 2.5 252 693 1.9 1337 2 593 3.1 8124 » » » Forestry Board Districts of — Lapland and Northeast Finlan 63 1 875 1 465 3.20 2.85 2.15 202 5 344 3150 Piirimetsälautakunnat: i —Lappija Koillis-Suomi 743 4146 329 1.10 2.3 1.3 817 9 513 428 284 1.0 284 42 1.6 67 655 1.2 779 4 801 2.1 10 292 » » » Whole country—■ Koko nwta 1 532 6 339 4 989 8 906 28 055 17 006 1 232 1 894 14 092 55 861 1 470 4 210 1089 1 962 701 2 774 3 260 8 946 17 352 64 807 Area, 1 000 hectares 1 000 ha Total yield, 1 000 cu. naiskasvu, 1 000 m 3 —Pinta-ala, m. —- Koko- Poorly productive forest land—Huonokasvuiset metsämaat Total forest land—Kaikki metsämaat yhteensä 2 600 67 407 Total yield, 1 000 cu. naiskasvu, 1 000 m 3 Total yield, 1 000 cu. naiskasvu, 1 000 m 3 in. —• Koko- in. — Koko- 70.3 Reginmajlity of Forest Growth, in. Fimliand 61 Table 16 Comparison between wood production capasity and present growth. Mineral soils. Taulukko 16. Kivennäismaiden metsien puuntuottokyvyn ja nykykasvun vertailu. A large proportion of the Finnish forest soils, however, is stony and swampy. According to the Fifth National Forest Inventory which was recently completed for South Finland (advance information), the following relative areas represented paludified and stony forest lands whose wood production capacity was estimated to have fallen by one yield class: If the areas of the site classes in the mineral soils section of Table 15 are accordingly amended, and the stony and swampy areas on North Finnish forest soils are assumed to be as large as in South Finland, the comparison with the annual increment of the Finnish forests today assumes the appear ance shown in Table 16. According to this estimate, which is more realistic than the former, the annual increment of the forests on mineral soils in Finland is 50.1 million cu.m. and might increase by 34 per cent, i.e. one-third above the current increment. The quantitative increase would be 12.7 million cu.m./year, and the annual increment per hectare would increase from 2.65 to 3.55 cu.m. The relative increase in increment would be greatest in North Finland. The reason is that, compared with the southern part of the country, the age-class distribution of the current forests becomes increasingly unfavourable towards Lapland. Most probably the forests are also less well stocked. Region Alue , ... Present growth, Wood production m jnventory capasity Nykykasvu, Puuntuottokyky nl inventoin(i Mill. cu.m. — Milj. ir Difference Erotus i s South Finland — Etelä-Suomi 35.5 29.2 6.3 Forestry Board Districts of — Piirimetsä- lautakunnat: . Kainuu and North Ostrobothnia —- Kai- nuu ja Pohjois-Pohjanmaa 6.1 3.9 2.2 Lapland and Northeast Finland—- Lappi ja Koillis-Suomi 8.5 4.3 4.2 Total — Yhteensä 50.1 37.4 12.7 Site class Kasvupaikkaluokka III Mean I II IV y VI Keskim. per cent of area — % alasta Stony mineral soils -—• Kivisiä kankaita .... 5.3 14.6 21.8 30. 0 20.8 8.6 22.7 Paludified mineral soils Soistuneita kankaita . 5.7 7.8 9.6 7.3 4. 3 — 8.2 Total — Yhteensä 11.0 22.4 31.4 37.3 25.1 8.6 30.9 62 'Pentti Koivisto 70.3 The wood production of the Finnish forests does not, however, depend only on the increment of the forests on mineral soils. The increment of the wide forests on swamps must also be taken into consideration. At the time of the Third National Forest Inventory in 1951—53 the area of productive peat lands was approximately 3.3 million has. If the increment of forests on peat lands can be raised by good silviculture to levels estimated by Ilvessalo (1960, p. 56), their total increment would be 8.9 million cu.m./year, instead of 6 million cu.m. The increment is divided between the regions created for calculation purposes in the way illustrated by Table 15. If no primary improvement of forest land is undertaken, the 17.4 million hectares of productive forest land in Finland would have a natural wood production capacity of 59.0 million cu.m./year. If the increment of forests on poorly productive forest land is added, the total increment is 61.6 million cu.m./year. The annual volume increment per ha would increase from the 2.5 cu.m. of the early 1950 s to 3.5 cu.m. and the total increment by 15.6 million cu.m. 5. SUMMARY The ultimate purpose of the present study was to obtain a precise idea, more exact than before, of the changes in forest growth from the south coast of Finland to the northern timber line, and to divide the country on this basis into homogeneous growth regions. For this purpose, with the growth sample plots on mineral soils of the Third National Forest Inventory (1951—53) as main observation material, and with the aid of multivariate regression analysis, functions were derived for the relative volume increment of stands dominated by pine, spruce or birch. Special attention was paid to the climatic factors. Although the growth of forest in the first place depends on climate and the fertility of soil, variations in relative increment were better explained by more accurately measurable secondary growth factors, the most important being the age of the stand. Depending on the tree species, age accounted for 69—75 per cent of the logarithmic variance (Tables 4, 6 and 7). Even the mean diameter and basal area of pine stand, and the stand volume of spruce and birch stand, explained the variation of the relative stand growth better than did the climatic variables. According to simple correlation coefficients, the effective temperature sum seemed to be the most promising climatic factor. The length of thermal growing season, however, was the variable selected for the function on the stands dominated by pine or spruce, and latitude for the function on birch dominated stands. Spruce and birch seem to react to climatic changes more readily than do pine, for the climatic factor was the fourth in sequence to be included in the function of pine stands, but the third in the functions of the other tree species. Pine, as is well known, is in fact the tree species of the northern areas. At the end of the analysis, 85 per cent of the logarithmic variance of the increment percentage was accounted for in the function of pine stands, 82 per cent in that of birch stands and 78 per cent in that of spruce stands. These inter-species differences are connected with stand age. It is difficult to define the age of birch stands accurately, and the initial development of spruce stands varies within wide limits depending on the length of the period of stagnation. In future studies of the regionality of growth, increasing attention should be devoted to stand age and the climatic factors of the individual stands. 64 Pentti Koivisto 70.3 Increment function (9) of the present study, derived to cover all the pine-dominated stands in the country, provides a relatively homogeneous basis for reviews of the regional changes of growth. Using the stand and climate characteristics of the earlier growth studies carried out on pine stands in different parts of the country, the mean annual volume increment during the rotation of maximum volume increment was recalculated with this function for each region by forest site types. Smoothing the calculated increments (Table 9) as the function of the length of thermal growing season (Fig. 8) the gradual changes of increment over the whole territory of Fin land could be reviewed. It should be noted that the volume increments refer to the growth of fully stocked forests with regular age-class distribution. In the absence of adequate information, the increment variation caused by climate was not corrected. The available data suggest, however, that during the period of growth measurement the increment in the north was slightly below, and in the south slightly above, the average level. Finland was, in the present study, divided into extensive homogeneous growth regions, with the combined aid of the length of thermal growing season and an existing division into forest vegetation zones (Fig. 10). The borderlines selected for the growth regions were the curves of the length of thermal growing seasons which most closely coincided with the borders of the forest vegetation zones. With minor modifications, five growth regions were obtained: 1. South Finland, 2. Ostrobothnia-Kainuu, 3. North Finland, 4. North Lapland, and 5. Lapland Fells (a treeless region). From one growth region to another, the mean annual volume increment during the rotation of maximum volume increment falls by about 20 per cent. If the increment of the southernmost region is given a rating of 100, the mean wood production capacities of the growth regions follow the sequence 100—82—56—36 (Tables 11 and 12). The wood production capa city, therefore, does not decline rectilinearly towards the northerly regions. The decline is at first slow, and its rate increases as it nears the timber line. This is distinctly visible from Fig. 8. The present study gave a more favourable picture than earlier studies of the wood production capacity of the forests in the northern parts of the country. The difference is most pronounced for growth region 2. Its increment was earlier estimated to be 70 per cent of that of the southern region, but the percentage now seems to average just over 80. In the protection forest area, where stands are still forming, the increment is no more than a good quarter or just under one-third of the increment in growth region 1. The wood production capacity of the forests on mineral soils seems to decline northward more slowly than that of forests on peat lands. According to various authors, the increment in the forests on peat lands of the southern 70.3 EegiomaÄy of Forestt Growth in Finland 65 9 9084—70 part of North Finland is only 40—45 per cent of that in South Finland, while the corresponding percentage for mineral soils is about 60. In conclusion, an estimate was presented concerning the potential wood production capacity of the forests in Finland. On the basis of the known forest areas and the assumption that the increment in managed forests, for various reasons, may only amount to 80 per cent of the increments of Table 11, the total growth, excluding bark, of fully stocked forests growing on productive mineral soils and with regular age-class distribution, might equal 50.1 million cu.m./year. When the increment of the forests growing on peat lands and on poorly productive forest lands is added, the total growth on all forest lands amounting to 61.6 million cu.m./year is obtained. This would be 34 per cent higher than the current increment. 6. REFERENCES Abbreviations : AFF = Acta Forestalia Fennica FF —Folia Forestalia MNS = Meddelelser fra Det Norske Skogsforsoksvesen MSS = Meddelanden fr&n Statens Skogsforskningsinstitut MTJ = Metsäntutkimuslaitoksen julkaisuja (Communicationes Instituti Forestalls Fenniae ) SF = Silva Fennica SST = Svenska Skogsv&rdsföreningens Tidskrift Aaltonen, V. T. 1940. Metsämaa. Porvoo —Helsinki. Alalammi, E. 1968. Puun pituuskasvun arvioimistarkkuudesta ja sen vaikutuk sesta kasvun arvioon. Typed manuscript. Andersson, S-O. 1962. Produktionstabeller för norrländska tallplanteringar. Summary : Yield tables for plantations of Scots pine in Northern Sweden. MSS Band 51. A s s m a n n, E. 1954. Grundflächenhaltung und Zuwachsleistung bayerischer Fichten- Durchforstungsreihen. Forstwissenschaftliches Centralblatt. Bar 11 e 11, S. M. 1947. The use of transformations. Biometrica, Voi. 3. Cajander, A. K. 1916. Metsänhoidon perusteet I. Porvoo. Carbonnier, Ch. 1968. Bonitering av skogsmark. Skogen Nr 4. Cochran, W. G. 1947. Some consequences when the assumptions for the analysis of variance are not satisfied. • Biometrica, Vol. 3. Cun i a, T. 1964. Weighted least squares method and construction of volume tables. Forest Science. Vol. 10. Draper, N. R. and Smith, H. 1966. Applied regression analysis. New York London Sydney. E i d e, E. and Langsaeter, A. 1941. Produksjonsundersokelser i granskog. Referat: Produktionsuntersuchungen von Fichtenwald. — MNS VII. Eriksson, H. 1967. En jämförselse mellan produktion pä fasta försöksytor och i hela best&nd. Summary : A comparison between the yield figures for permanent sample plots and those for the stand as a whole. Skogshögskolan. Institu tionen för skogsproduktion. Rapporter och uppsatser. Nr 14. Ervasti, S. and Kuusela, K. 1968. Suomen metsätase vuosina 1953 —66. FF 49. E z e k i e 1, M. and Fox, K. A. 1959. Methods of correlation and regression analysis. New York—London. F airbairn, W. A. 1968. Climatic zonation in the British Isles. Forestry. Vol. 41. Fi t j e, A. 1967. Feil ved hoydem&ling pa enkelttraer. Summary: Errors in the height measurement of individual trees. MNS Hefte 84. 70.3 Regioaaldty of Forest Growth in Finland 67 10 9084—70 Free s e, F. 1964. Linear regression methods for forest research. — U.S. Forest Service research paper. FPL 17. Fries, J. 1964. Vartbjörkens produktion i Svealand och Södra Norrland. Summary : Yield of Betula verrucosa Ehrh. in Middle Sweden and Southern North Sweden. Studia Forestalia Suecica. Nr 14. Hagberg, E. 1959. Orienterande undersökning över rikets uppdelning i regionala omräden med ledning av vid riksskogstaxeringen registrerad radietillväxt. SST Nr 3. Heikurainen, L. 1959. Tutkimus metsäojitusalueiden tilasta ja puustosta. Referat: Über waldbaulicli entwasserte Flächen und ihre Waldbestande in Finnland. —• AFF 69. —•> — Kuusela, K., Linnam i e s, O. and Nyyssönen, A. 1961. Metsiemme hakkuumahdollisuudet. Pitkän ajan tarkastelua. Summary: Cutting possibilities of the forests of Finland. A long-term analysis. SF 110. Appendix 1. —>)— and Seppälä, K. 1965. Regionality in stand increment and its dependence on the temperature factor on drained swamps. — AFF 78. H e s s e 1 m an, H. 1904. Om tallens diametertillväxt under de sista tio ären. Referat: tiber den Durchmesserzuwachs der Kiefer in den letzten zehn Jahren. —MSS Band 1. Holmsg a a r d, E. 1955. Ärringsanalyser af danske skovtraeer. Summary : Tree-ring analysis of Danish forest trees. Det Forstl. Forsogsv. i Danmark. H u i k a r i, 0., Aitolahti, M., M e t s ä n h e i m o, U. and V e i j a 1 a i n e n, P. 1968. Puuston kasvumahdollisuuksista ojitetuilla soilla Pohjois-Suomessa. Summary : On the potential tree growth on drained peat lands in Northern Finland. MTJ 64. Ilvessalo, Y. 1920. Kasvu- ja tuottotaulut Suomen eteläpuoliskon mänty-, kuusi ja koivumetsille. Referat: Ertragstafeln fiir die Kiefern-, Fichten- und Birken bestände in der Siidhälfte von Finnland. —AFF 15. —»— 1930. Suomen metsät viljavuusalueittain kuvattuina. Summary: The forests of Suomi (Finland) described by areas of fertility. MTJ 15. —»— 1937. Perä-Pohjolan luonnonnormaalien metsiköiden kasvu ja kehitys. Summary : Growth of natural normal stands in Central North-Suomi (Finland). — MTJ 24» —» — 1939. Metsikön kasvun arvioiminen. SF 52. —»— 1948. Pystypuiden kuutioimis- ja kasvunlaskentataulukot. Helsinki. —»— 1951. 111 valtakunnan metsien arviointi. Suunnitelma ja maastotyön ohjeet. MTJ 39. —)) — 1952. Metsikön kasvun ja poistuman välisestä suhteesta. Summary : On the relation between growth and removal in forest stands. MTJ 40. —»— 1956. Suomen metsät vuosista 1921—24 vuosiin 1951—53. Kolmeen valtakun nan metsien inventointiin perustuva tutkimus. Summary : The forests of Finland from 1921 —24 to 1951 —53. A survey based on three national forest inventories. MTJ 47. —» — 1957. Suomen metsät metsänhoitolautakuntien toiminta-alueittain. Summary : The forests of Finland by Forestry Board Districts. MTJ 47. —»— 1960. Suomen metsät kartakkeiden valossa. Summary : The forests of Finland in the light of maps. MTJ 52. —»— 1965. Metsänarvioiminen. Porvoo —Helsinki. —»— 1967. Luonnonnormaalien metsiköiden kehityksestä Kainuussa ja sen lähi ympäristössä. Summary: On the development of natural normal forest stands in South-Eastern North-Finland. — AFF 81. Pentti Koivisto 70.3 68 —»— 1969. Luonnonnormaalien metsiköiden kehityksestä Pohjanmaan kivennäis mailla. Summary: On the development of natural normal forest stands on mineral soils in Ostrobothnia. AFF 96. Jeff e r s, J. N. R. 1960. Experimental design and analysis in forest research. — Stockholm. Jons o n, T. 1928. N&gra nya metoder för beräkning av stamvolym och tillväxt hos st&ende träd. Summary: Some new methods for calculating volume and increment of standing timber. SST. Jons so n, B. 1961. Om barrblandskogens volymproduktion. MSS Band 50. —»— 1969. Studier over den av väderleken orsakade variationen i ärsringsbredderna hos tall och gran i Sverige. Summary: Studies of variations in the widths of annual rings in Scots pine and Norway spruce due to weather conditions in Sweden. Skogshögskolan. Institutionen för skogsproduktion. Rapporter och uppsatser. Nr. 16. Kalela, A. 1961. Waldvegetationszonen Finnlands und ihre klimatischen Parallel typen. — Arch. Soc. Vanamo. 16: suppl. Karppinen, E. and Laine, E. 1964. Puun pituuden mittauksesta. Typed manuscript. Koivisto, P. 1957. Etelä-Suomen hoidettujen raudus- ja hieskoivikoiden kehi tyksestä. Typed manuscript. Kolk k i, O. 1959. Lämpötilakarttoja ja taulukoita Suomesta kaudelta 1921 —50. Deutsches referat. Liite Suomen Meteorologiseen vuosikirjaan. Nide L, osa I. (Supplement to the Meteorological Yearbook of Finland. Vol. L, part I). —» — 1966. Taulukoita ja karttoja Suomen lämpöoloista kaudelta 1931—1960. Sum mary: Tables and maps of temperature in Finland during 1931 —1960. — lbid. Nide 65, osa la. (Ibid. Vol. 65, part la). Kramer, H. 1963. Der Einfluss von Grossklima und Standort auf die Entwicklung von Waldbeständen am Beispiel langfristig beobachteter Versuchsflächen von Douglasie, Fichte, Buche und Eiche. Schriftenreihe der Forstl. Fakultät der Universität Göttingen. Band 31/32. Kuusela, K. and Kilkki, P. 1963. Multiple regression of increment percentage on other characteristics in Scotch-Pine stands. Seloste: Kasvuprosentin ja muiden metsikkötunnusten välinen yhteiskorrelaatio männiköissä. —AFF 75. —»—and Nyyssönen, A. 1962. Tavoitehakkuulaskelma. Summary: The cutting budget for a desirable growing stock. AFF 74. L angl e t, O. 1936. Studier over tallens fysiologiska variabilitet och dess samband med klimatet. Referat: Studien liber die physiologische Variabilität der Kiefer und deren Zusammenhang mit dem Klima. MSS Band 29. Lehto, J. 1964. Käytännön metsätyypit. Helsinki. Leikola, M. 1969. The influence of environmental factors on the diameter growth of forest trees. Auxanometric study. —■ AFF 92. Linkola, K. 1922. Zur Kenntnis der Verteilung der landwirtschaftlichen Siedlungen auf die Böden verschiedener Waldtypen in Finnland. AFF 22. Lukkala, O. J. 1919. Tutkimuksia viljavan maa-alan jakautumisesta etenkin Savossa ja Karjalassa. AFF 9. —»— 1938. Suomen jakaminen ilmastollisiin metsäojitusvyöhykkeisiin. Helsinki. Lönnroth, E. 1925. Untersuchungen iiber die innere Struktur und Entwicklung gleichaltriger naturnormaler Kiefernbestände, basiert auf Material aus der Siid hälfte Finnlands. AFF 30. 70.3 Regianaläty of Forest Growth, in Finland 69 Mate r n, B. 1961. On the precision of estimates of diameter growth from increment borings. lUFRO, 13th Congress 61/25/8 S2. Mikola, P. 1950. Puiden kasvun vaihteluista ja niiden merkityksestä kasvututki muksissa. Summary : On variations in tree growth and their significance to growth studies. MTJ 38. Mitscherlich, G. 1949. Über den Einfluss der Wuchsgebiete auf das Wachstum von Kiefernbeständen. Forstw. Cbl. Neb e, W. 1968. Über Beziehungen zwischen Klima und Wachstum der Fichte (Picea abies) in ihrem europäischen Verbreitungsgebiet. — Archiv fur Forst wesen. Bd. 17. Nilsson, N.-E. 1961. Riksskogstaxeringens produktionsöversikter. MSS Band 50. Nyyssönen, A. 1952. Puiden kasvusta ja sen määrittämisestä harsintamänni köissä. Summary : On the growth and its ascertainment in selectively cut Scots Pine Stands. MTJ 40. —»— 1954. Hakkauksilla käsiteltyjen männiköiden rakenteesta ja kehityksestä. Summary: On the structure and development of Finnish pine stands treated with different cuttings. AFF 60. —» — Kilkki, P. and Mikkola, E. 1967. On the precision of some methods of forest inventory. Seloste: Eräiden metsänarvioimismenetelmien tarkkuudesta. AFF 81. Pater s o n, S. S. 1961. Introduction to phyochorology of Norden. —Samman- fattning: Nordens fyokorologiska grunddrag. MSS Band 50. Petr i n i, S. 1948. Skogsuppskattning och skogsindelning. Stockholm. Petterson, H. 1955. Barrskogens volymproduktion.—MSS Band 45. Pope, R. B. 1962. Constructing aerial photo volume tables. U.S. Department of Agriculture. Forest service. Research Paper 49. Prod a n, M. 1951. Messung der Waldbestande. Frankfurt/M. Ralston, A. and Wil f, H. S. 1962. Mathematical methods for digital computers. New York — London. Siostrzonek, E. 1958. Radialzuwachs und Flachenzuwachs. Genauere Bestim mung des Grundflachenzuwachses mit Bohrspänen und Stammscheiben. Forstw. Cbl. Siren, G. 1961. Skogsgränstallen som indikator för klimatfluktuationerna i norra Fennoskandien under historisk tid. MTJ 54. Snedecor, G. W. 1956. Statistical methods applied to experiments in agricultu re and biology. sth edit. lowa State Univ. Press., Ames, lowa. Steel, R. G. D. and T orr i e, J. H. 1960. Principles and procedures of statistics. New York — London. Strand, L. 1963. Temperaturendringer i de siste decennier. Summary : Temperature changes in the past decades. MNS Nr 64. Suomen kartasto. 1960. Helsinki. Suuri metsäkirja I. 1949.—-Porvoo. Tiihonen, P. 1966. Über die Anwendbarkeit der Zuwachstabellen in den von Durchschnittswaldern abweichenden Kiefernbeständen. Schweizerische An stalt fiir das forstliche Yersuchswesen. Mitteilungen. Bd./Vol. 42. Tilastomatematiikan perusteet 11. Suomen Teknillinen Seura. 1964. Mimeographed. Tir e n, L. 1929. Über Grundflächenberechnung und ihre Genauigkeit.—MSS Band 25. Pentti Koivisto 70 70.3 Wa 11 he r, H. 1951. Grundlagen der Pflanzenverbreitung. I Teil: Standortslehre. Stuttgart. Wiedemann, E. 1955. Ertragskundliche und waldbauliehe Grundlagen der Forstwirtschaft. Das Hauptergebnis der 70-jährigen Arbeiten der (ehem.) Preussischen Forstlichen Yersuchs-Anstalt. 2. Auflage. Frankfurt/M. —»— 1957. Ertragstafeln wichtiger Holzarten bei verschiedener Durchforstung. Neubearbeitet und herausgegeben von Professor Dr. Reinhard Schober. • Hannover. Vuokila, Y. 1952. Havaintoja puiden luvussa syntyvistä virheellisyyksistä.— Metsälehti. No 12. —»— 1960. Pituus- ja kapenemismittausten tarkkuudesta. —Metsälehti. No 11. —»— 1965. Functions for variable density yield tables of pine based on temporary sample plots. Seloste: Tilapäiskoealoihin perustuvat yhtälöt männyn kasvu- ja tuotostaulukoita varten. MTJ 60. —» — 1967. Eriasteisin kasvatushakkuin käsiteltyjen männiköiden kasvu- ja tuotos taulukot maan eteläistä sisäosaa varten. Summary : Growth and yield tables for pine stands treated with intermediate cuttings of varying degree for Southern Central-Finland. MTJ 63. Metsätalouden rahoitusohjelma. MERA 111. (Forestry Financing Programme) 1969. Toimikunnan mietintö valtioneuvostolle (Committee report). Tapion taskukirja. 1965. 15th edition. The standardization of symbols in forest mensuration. 1959. International Union of Forestry Research Organizations. 7. SUOMENKIELINEN SELOSTE METSÄN KASVUN ALUEELLISUUS SUOMESSA 1. TUTKIMUSAIHE Metsän kasvu vaihtelee Suomen tammi vyöhykkeen pohjoisista osista metsän rajalle ulottuvalla alueella suuresti. Tämän tutkimuksen tarkoituksena on saada tästä vaihte lusta entistä yhtenäisempi käsitys koko maata koskevien suhteellisen kuutiokasvun funktioiden avulla. Niiden laadinnassa on erityisesti otettu huomioon kasvuun vai kuttavat ilmastolliset kasvun tekijät. Tarkastelun päätteeksi tehdään ehdotus jaoksi kasvualueisiin, joilla kasvun edellytykset ovat suunnilleen samat. 2. TUTKIMUKSEN AINEISTO Tutkimuksen perusaineiston muodostavat valtakunnan metsien 111 inventoinnin kasvukoealat. Tästä systemaattisesta, mutta alueittain sattumanvaraisessa järjestyk sessä olleesta aineistosta otettiin tutkimukseen kasvullisten kivennäismaiden yksi jaksoisista koealametsiköistä joka seitsemäs. Asetelma s. 9 osoittaa, että näytemetsiköitä on analyyseissa mukana huomattavan paljon. Tämän vuoksi nekin kasvun selittäjät, joiden vaikutus kasvuun on itse asiassa sangen vähäinen, saadaan tilastollisissa testeissä merkitseviksi. Aineiston pahimpana puutteena on maan pohjoisosien metsien nykytilasta aiheu tuva nuorten metsien niukkuus ja vanhojen metsien alipuustoisuus (taul. 1). Tämä saattaa antaa leimansa funktioiden kululle. Muuten aineistossa on mukana metsien puuston, kasvupaikan ja ilmaston koko vaihteluväli (taul. 2 ja 3). 3. KASVUFUNKTIOIDEN JOHTAMISEN MENETELMÄ Koska metsän kasvu on monen siihen vaikuttavan tekijän yhteisvaikutuksen tulos, päätettiin funktiot johtaa multivariaattista regressioanalyysia apuna käyttäen. Selitet täväksi muuttujaksi valittiin metsikön suhteellinen kuutiokasvu (Py)> jonka riippu vuus kasvun tekijöistä on yksinkertaisempi ja jonka antamat tulokset ovat helpommin tulkittavissa kuin absoluuttisen kasvun. 31. Aineistolle asetettavat vaatimukset Regressioanalyysi antaa käyttökelpoisia tuloksia vain, jos näyte ja sen otto sekä muuttujien mittaus täyttävät tietyt ehdot. 72 Pentti Koivisto 70.3 Nämä ehdot ovat: 1. Näytteen on oltava satunnaisnäyte normaalisti jakautuneesta multivariaatti sesta populaatiosta. 2. Selitettävän muuttujan varianssin tulee olla riippumaton selittävien muut tujien arvoista. 3. Selittävien muuttujien kesken ei saa esiintyä interaktiota. 4. Selittävien muuttujien havaintojen on oltava virheettömiä. Tutkimuksen näytteiden normaalin jakauman ja varianssin homogeenisuuden vaatimuksiin nähden on tosin toivomisen varaa (s. 22), mutta poikkeavuudet eivät liene suurempia kuin biologisissa näytteissä yleensä. Poikkeavuuksien vuoksi luotetta vuustunnuksia onkin pidettävä muuttujien luotettavuuden suhteellisena mittana. 32. Regression malli Vaikka aineisto onkin saatu lähinnä systemaattisella otannalla, lienee »regressio malli II» silti voimassa. Tämä tarkoittaa sitä, että aineiston täyttäessä em. ehdot ei ainoastaan regressio- vaan myös korrelaatiokerrointen ja niiden luotettavuuden las kenta on oikeutettua. Haettaessa funktioiden johtamisessa tarvittavaa matemaattista lauseketta suori tettiin aluksi muuttujien riippuvuussuhteiden graafinen tarkastelu. Niiden ja suhteel lisen kasvun periaatteellista riippuvuutta kasvutekijöistä esittävän kuvan 1 perus teella päädyttiin regression mallina käyttämään eksponentti- ja potenssifunktioita. Ratkaisut tehtiin logaritmimuunnoksin [funktiot (5) ja (6)], sillä selitettävän varianssi tulee tällöin homogeenisemmaksi ja skaalan muutos samalla linearisoi funktion. 33. Regression muuttujat Käytetyt muuttujat nähdään symbolien luettelosta s. 7. Selitettävään muuttujaan (Py) ei ole riittävien tietojen puuttuessa voitu tehdä ilmaston aiheuttaman kasvun vaihtelun edellyttämää korjausta. Tästä johtuvaa epä tarkkuutta kosketellaan tutkimuksen tulosten tarkastelun yhteydessä. Selittävät puustotunnukset tarkoittavat kasvunmittausjakson loppua. Suuralueit taisen kasvun kuvaamisen kannalta tällä ei kuitenkaan ole merkitystä, varsinkin kun alkutilan erot tasoittuvat suurissa aineistoissa. Kaikki ilmastoa ja kasvupaikkaa kuvaavat muuttujat ovat luokiteltuja eivätkä koealakohtaisia, sillä niitä ei voitu enää jälkeenpäin täsmällisesti määrittää. Esim. termisen kasvukauden pituusarvon (TS) kukin koeala sai kuvan 2 esittämän luoki tuksen mukaisesti. Niin selitettävään kuin selittäviinkin muuttujiin on todettu liittyvän havainto virheitä, jotka ovat olleet omiaan lisäämään regression hajontaa ja pienentämään regressio- ja korrelaatiokertoimia. 34. Regressiomallin laskenta Malli laskettiin ELLIOTT 503 -tietokoneella soveltaen kirjasto-ohjelmaa »valikoiva regressioanalyysi». Ohjelma itse etsi tietyssä mielessä parhaan muuttujayhdistelmän valiten uudeksi selittäjäksi sen, joka eniten paransi multippelia korrelaatiokerrointa. Ennen uuden selittäjän valitsemista ohjelma kuitenkin tutki, oliko mallissa ennestään 70.3 Regionaliity of Forest Growth dm. Finland 73 mukana niin huono selittäjä, että se oli syytä poistaa. Kriteerinä lisättävän tai pois tettavan selittäjän valinnassa käytettiin F-testiä (s. 25). 4. TUTKIMUKSEN TULOKSET 41. Kasvufunktiot Logaritmisen kasvuprosentin selittäjinä kokeiltiin paitsi alkuperäismuuttujia myös niiden logaritmi-, neliö-, neliöjuuri- ja yhdistelmämuuttujia. Selittäjien kollinearisuu den vuoksi ei ole pidetty tarpeellisena esittää niiden välisten yksinkertaisten korrelaa tiokerrointen taulua. 411. Mäntyvaltaisten metsiköiden kasvufunktiot Analyysin askeleittainen eteneminen esitetään taulukossa 4. Käytettävissä olleista 18 selittäjästä ohjelma valitsi funktioon 7 (s. 27). Kuten aikaisemmissakin tutkimuk sissa metsikön ikä saatiin suhteellista kasvua parhaiten selittäväksi muuttujaksi. Se yksin selittää n. 75 % log Py :n varianssista. Tasaveroisista ilmastomuuttujista ohjelma valitsi funktioon keskiläpimitan (D) Alter, J. ') Zuwachshundertslei zu- ( + ) oder ab- (—) gewonnen 2 ) Nr. und Ort der Probefläche tyyppi Waldtyp 2. Somerniemi 3. » VT 90 95 —16 — 5 4. » 5. » 50 50 + 8 —10 6. Suomusjärvi CT 65 —27 7. » Rämu 60 —35 8 » VT 40 —32 9. Kauhajoki, Nummijärvi CT 105 —30 10. »> » 80 —24 11. » » 75 —22 12. »> VT 50 —24 13. » KgR 75 —22 14. Kauhajoki, Hyyppä ... CT 105 —20 15. » VT 50 —24 16. » » 85 —15 17. » » 50 —13 19. » » 95 —13 21. Karvia » 75 —11 22. » » 75 —13 Paavo Tiihonen 71.3 16 Yhtä poikkeusta lukuun ottamatta on metsikön kuutiokasvusadannes pienentynyt mäntypistiäistuhon ajankohtaa edustavan 5-vuotiskauden aikana. Koealalla N:o 4, jolla kasvun kehitys on ollut muihin koemetsikköi hin verrattuna poikkeuksellista, oli mäntypistiäistuho Juutisen tutki muksen(mt.) aineiston mukaan keskinkertaisen voimakas. V. 1967—69 teh dyt silmävaraiset arvostelut vahvistavat tuloksen osoittamaa nopeaa kasvun elpymistä. Samoin yhtä poikkeusta lukuun ottamatta on pienentyminen ollut yli 10 %, yleisesti yli 20 %. Voimakkain kasvun heikkeneminen, peräti 35 %, ilmenee Suomusjärven kunnassa sijaitsevalla rämemuuttumalla ole valla koealalla. Kuutiokasvun pienentymistä ilmaisevat sadannekset on ryhmitetty kuvassa 2 iän ja kasvupaikan mukaisesti. Kasvupaikkaryhmiä on muodos tettu kaksi: puolukkatyypin (VT) ja toisaalta kanervatyypin ja rämeiden (CT + Rä) koealat. Kuvan tarkastelu osoittaa, että VT:n ryhmän metsi köissä kuutiokasvusadanneksen pienentyminen on keskimäärin 10—15 %:n, CT + Rä-ryhmässä taasen 25 %:n suuruusluokkaa. Mainittakoon, että 40 vuotias VT:n männikkö (koeala 8), jossa kuutiokasvusadanneksen pienentyminen on 32 %, edustaa laihahkoa VT:ä. Koealalla todettiin jälleen elokuussa 1967 mäntypistiäistoukkia. Kuvasta havaitaan, että lähinnä VT:n tulokset viittaavat lievään keskimääräisten %-lukujen pienenemiseen iän lisääntyessä. J uutisen (mt.) mukaan pahimmat tuhot Kuva 2. Kuutiokasvusadanneksen pienentyminen tutkimusmänniköissä vuosista 1954—59 vuosiin 1960—64. Abb. 2. Abnahme des Zuwachshundertstels in den Probekiefernbeständen von den Jahren 1954 —59 bis zu den Jahren 1960 —64. VT=Vaccinium-Typ, CT + Rä Cal luna-Typ + Kiefernmoore. 71.3 Ruskean mäntypistiäisen (N. Sertifer Geoffr.) tuhojen vaikutuksesta . . 17 3 10429—-70 sattuivat kuivilla kangasmailla, rämeillä ja suurten järvien rannoilla ja saarissa. Kuvasta 2 ilmenevät keskimääräispiirteet vahvistavat mainittua päätelmää. Kuutiokasvusadanneksen pienentyminen on pääosalla koealoista 10—25%. Neulasrriäärän vähenemisen, osittain lähes täydellisen tuhoutumi sen valossa tarkastellen vaikuttaa saatu keskimääräistulos pikemminkin lie vältä kuin voimakkaalta kasvun heikkenemiseltä. Erityisesti v. 1965 jäl keen silmävaraisesti todettu metsiköiden elpyminen viittaa vastaavanlai seen tulokseen. Ottamalla huomioon kuivuneet rungot on kuutiokasvu pienentynyt määrällisesti hieman esitettyjä %-lukuja enemmän. Kuivuneiden runkojen pienen määrän vuoksi on muutos kuitenkin aivan vähäinen. Todettakoon, että lähinnä nuorissa ja keski-ikäisissä männiköissä on tapahtunut ainakin vähäisessä määrin myös arvokasvun vähennystä. Viitaten tutkimusmenetelmää koskeneeseen selostukseen toistettakoon, että tuhon voimakkuuden vaihtelu perättäisinä vuosina aiheutti sen, ettei kasvutulosten ja tuhon voimakkuuden riippuvuuden tutkiminen ollut mah dollista käytettävissä olleen aineiston perusteella. Tuhon kokonaisvaikutus Tutkimuksen tulosten yhdistelmänä voitaneen päätellä, että lähinnä v. 1960—62 Etelä-Pohjanmaan, Pohjois-Satakunnan ja Länsi-Uudenmaan alueella esiintynyt mäntypistiäistuho on pienentänyt puuston kasvua tar kastellun 5-vuotiskauden, v. 1960—64 aikana keskimäärin noin 20 %. Mit taustulokset viittaavat siihen, että kasvun heikkeneminen tuskin rajoittuu vain tarkasteltuun 5-vuotiskauteen. Yksittäisiä poikkeuksia lukuun otta matta metsiköiden toipuminen näyttäisi silti edistyvän edelleenkin. Var mistuminen metsiköiden täydellisestä toipumisesta edellyttäisi vielä toisto mittauksia lähivuosien aikana. Todettu keskimääräistulos, noin 20 %, vastaa määrällisesti yhden vuo den kasvua. Varovaisesti arvioiden voidaan päätellä, että tutkimuksen pii riin kuuluneiden metsien vuotuinen kasvu on, kun tuhon vaikutusta ei oteta huomioon, keskimäärin 2—2.5 k-m 3 kuoretta/ha ja yhden kiintokuutio metrin kantohinta 20—25 mk. Mainituilla perusteilla saadaan kasvutappion arvoksi B—lo8—10 milj. markkaa. Kun otetaan huomioon muu arvonlisä jalostus prosessissa, suurenee tuhon taloudellinen merkitys moninkertaiseksi. KIRJALLISUUSLUETTELO Benjamin, Daniel M. 1955. The Biology and Ecology of the Red-Headed Pine Sawfly. Technical Bulletin 1118, U.S. Dept. of Agriculture. Burger, Hans 1929. Holz, Blattmenge und Zuwachs. 1. Mitteilung. Die Wey mouthsföhre. Mitt. Schweiz. Centralanst. forstl. Versuchsw. XV. Band, 2. Heft. Gr a i gh e ad, F. C. 1940. Some Effects of Artificial Defoliation on Pine and Larch. Journal of Forestry. Volume 38. Eklund, B. 1964. Om äterverkningarna av den röda tallstekelns skadegörelse pä tallens diametertillväxt vid brösthöjd. (Zusammenfassung.) Norrl. Skogsv. förb. Tidskr. Forsslund, K. H. 1945. Nägot om röda tallstekelns (Diprion sertifer Geoffr.) skadegörelse. Referat: Einiges liber die Schädigungen der roten Kiefernbusch hornblattwespe (D. sertifer Geoffr.). Medd. Stat. Skogsförs.anst. 34. Furuno, Tooshu. 1964. The Effects of the Leaf-eating Insects upon the Growth of the Forest-trees. Resume. Bull, of the Kyoto Univ. Forests. No. 35. —» — 1965. The Damage-analysis on the Growth of Middle-aged Japanese Red Pine (Pinus densiflora) Infested with Pine Caterpillar (Dendrolimus spectabilis). Resume. Bull, of the Kyoto Univ. Forests. No. 37. —»— 1966. The Effects of Artificial Defoliation before Growing Period upon the Growth of Japanese Red Pine (Pinus densiflora S. et Z.). Resume. Bull, of the Kyoto Univ. Forests. No. 38. Graham, Sam u e 1 A. 1931. The Effect of Defoliation on Tamarack. Journal of Forestry I. Hertz, M. 1933. Tutkimuksia tavallisesta männynneulaspistiäisestä (Lophyrus pini L.) ja sen metsätaloudellisesta merkityksestä. Referat: Die gewohnliche Kiefern buschhornblattwespe (Lophyrus pini L.) und ihre forstwirtschaftliche Bedeu tung. Comm. Inst. For. Fenn. 18. 6. Ilvessalo, Yrjö 1948. Pystypuiden kuutioimis- ja kasvunlaskentataulukot. Keskusmetsäseura Tapio. Helsinki. —»— 1956. Suomen metsät vuosista 1921 —24 vuosiin 1951 —53. Kolmeen valtakunnan metsien inventointiin perustuva tutkimus. Summary in English: The Forests of Finland from 1921—24 to 1951 —53. A Survey Based on Three National Forest Inventories. Metsäntutk.lait.julk. 47.1. —»— 1969. Luonnonnormaalien metsiköiden kehityksestä Pohjanmaan kivennäis mailla. Summary: On the Development of Natural Normal Forest Stands on Mineral Soils in Ostrobothnia. Acta Forestalia Fennica. Vol. 96. Juutinen, Paavo 1967. Zur Bionomie und zum Vorkommen der roten Kiefern buschhornblattwespe (Neodiprion sertifer Geoffr.) in Finnland in den Jahren 1959—65. Suomenkielinen selostus: Ruskean mäntypistiäisen (Neodiprion sertifer Geoffr.) bionomiasta ja esiintymisestä Suomessa vuosina 1959—65. Metsäntutk.lait.julk. 63.5. 71.3 Ruskean mäntypistiäisen (N. Sertifer Geoffr.) tuhojen vaikutuksesta .. 19 Kapler, J. E. und Benjamin, D. M. 1960. The biology and ecology of the red-pine sawfly in Wisconsin. For. Sci. 6. Koivisto, Pentti. 1959. Kasvu- ja tuottotaulukoita. Summary: Growth and Yield Tables. Metsäntutk.lait.julk. 51.8. Mic k e. 1902. Einwirkung des Frasses von Lophyrus pini auf den Zuwachs der Kiefer. Zeitschr. f. Forst- u. Jagdw. 34. Mikola, P. 1950. Puiden kasvun vaihteluista ja niiden merkityksestä kasvututki muksissa. Summary: On variations in tree growth and their significance to growth studies. Metsäntutkimuslait. julk. 38.5. M o 11, D. G., Nairn, L. D. and Cook, J. A. 1957. Radial Growth in Forest Trees and Effects of Insect Defoliation. Forest Science. Volume 3. Nyyssönen, Aarne 1954. Hakkauksilla käsiteltyjen männiköiden rakenteesta ja kehityksestä. Summary: On the structure and development of Finnish pine stands treated with different cuttings. Acta Forestalia Fennica 60. O'N ei 1, L. C. 1962. Some Effects of Artificial Defoliation on the Growth of Jack Pine (Pinus banksiana Lamb.J.Canadian Journal of Botany. Volume 40. Nr. 1. Schonwiese, F. 1935. Beobachtungen und Versuche anlässlich einer Überver mehrung von Lophyrus sertifer Geoffr. (rufus Panz.) in Siidkärnten in den Jahren 1931/32. Z. angew. Ent. 21. Urban, Sigrid und Koch, H. 1964. Die Regeneration der Kiefer nach Blatt wespenfrass. Die Sozialistische Forstwirtschaft. Heft 2. Vou t e, A. D. und Lui t j es, J. 1957. Diprion pini L. als Schädling der Kiefern bestände in den Niederlanden. Z. Pfl. krankh. u. Pfl. schutz 64. Vuokila, Yrjö. 1967. Eriasteisin kasvatushakkuin käsiteltyjen männiköiden kasvu- ja tuotostaulukot maan eteläistä sisäosaa varten. Metsäntutk.lait.julk. 63.2. 20 Paavo Tiihonen 71.3 ÜBER DIE EINWIRKUNGEN DES SCHADFRASSES DER ROTEN KIEFERN BUSCHHORNBLATTWESPE AUF DEN ZUWACHS DER KIEFERNBESTÄNDE IM SUDLICHEN POHJANMAA, IM NÖRDLICHEN SATAKUNTA UNDIM WEST LICHEN UUSIMAA IN DEN JAHREN 1960—67 Deutsches Referat Auf Anregung des Leiters der Abteilung fiir Forstzoologie in der Forstlichen For schungsanstalt, Prof. Paavo Juutinen, wurde dem Arbeitsprogramm der Abteilung fiir Waldabschatzung fiir das Jahr 1967 eine Sonderarbeit angeschlossen, die den Zu wachs in den von der Roten Kiefernbuschhornblattwespe angegriffenen Beständen aufklären sollte. Auf diese Weise sollten die Zuwaehsuntersuchungen fortgesetzt werden, die Juutinen im Zusammenhang mit seiner 1967 veröffentlichten Arbeit »Zur Bionomie und zum Vorkommen der Roten Kiefernbuschhornblattwespe (Neodip rion sertifer Geoffr.) in Finnland in den Jahren 1959—65» begonnen hatte. Fiir die praktische Waldwirtschaft war es angelegen, besonders die durchschnittliche und die Gesamtwirkung der Schädigung auf den Zuwachs des Bestandes sowie weiter die Dauer der eventuellen Zuwachsanderungen zu ermitteln. Die Einwirkung des Befrasses der Kiefernbuschhornblattwespe auf den Zuwachs des Bestandes ist verhältnismässig wenig untersucht worden (z.B. Schonwiese 1933; Forsslund 1945; Mikola 1950; Juutinen ibid; Eklund 1964). Wenn man andere Insekten und Holzarten mitberiicksichtigt, wird die Anzahl der Untersuchungen beträehtlich höher (u.a. Mic k e 1902; Furu n o 1964; Kapler, Benjamin 1960). Die Frage ist eingehend durch kiinstliche Entfernung von Blättern und Nadeln untersucht worden (z.B. Graham 1931; Graighead 1940; Mot t, Nairn, Cook 1957; O'N ei 1 1962; Furu n o 1966). Die For schungsergebnisse zeigen, dass infolge der Schädigung sowohl Radial- als Höhenzu wachs im allgemeinen stark beeinträchtigt waren vim 20—50 % vom Zuwachs in der Zeit vor dem Schadfrass. Der Hauptteil des Materials besteht aus den Ergebnissen von Messungen auf Probeflächen im siidlichen Pohjanmaa, im nördlichen Satakunta und im westlichen Uusimaa. Diese sog. Erholungsprobeflächen, insgesamt 19 Stiick, wurden im Jahre 1963 von Juutinen im Anschluß an die obengenannte Untersuchung angelegt. Im Jahre 1967 wurde auf den Probeflächen eine neue Messung ausgefiihrt, mit deren Hilfe die Kubikmaf.Se und der Zuwachs des Bestandes ermittelt wurden. In diesem Zusammenhang wurden auf jeder Probefläche 20 Probebäume gefällt, an denen u.a. der Hohenzuwachs, die Länge der Jahrestriebe der Aste und der Radialzuwachs gemessen wurden. Diese Arbeit setzte gesonderte Untersuchungen iiber den Einflufi der Alterszunahme des Bestandes und der Schwankungen im Zuwachs voraus. In den Jahren 1968—69 wurden Nachmessungen und vergleichende Beobachtungen gemacht. Im folgenden werden die wichtigsten Untersuchungsergebnisse kurz dargelegt. Nach Juutinen waren von den Bäumen aller Probeflächen, 2267 St., bis zum Herbst 1966 insgesamt 3.4 % verdorrt. Die meisten abgestorbenen Bäume waren ganz klein. Eine weitere Nachmessung im Jahre 1967 zeigte, daß die Zahl der ver dorrten Bäume nur um etwa 1 % zugenommen hatte. Infolge der Schädigung diirften in den nächsten Jahren noch einige vereinzelte Bäume verdorren. In den eigentlichen Schadjahren 1960—62 ist der Radialzuwachs der einzelnen Bäume durchschnittlich kleiner geworden. Neben »durchschnittlicher Entwicklung» kommt sehr starke oder andererseits sehr geringe, zunächst altersbedingte Abschwach Ruskean mäntypistiäisen (N. Sertifer Geoffr.) tuhojen vaikutuksesta .. 71.3 21 ung des Radialzuwachses vor. Die Abbildung S. 12 zeigt Beispiele fur die Entwicklung des Radialzuwachses in den Jahren 1942—67 in verschiedenen Stammhöhen. Im Hohenzuwachs war oft deutlicheres Naehlassen wahrzunehmen als im Radialzuwachs. Die Aufstellung auf S. 13 zeigt die Änderungen im Hohenzuwachs bei einigen als Bei spiel gewahlten Probebäumen. Die Resultate werden wieder nur fiir eine beschränkte Jahresfolge angefiihrt. Auch das Langenwachstum der Zweige hatte in den Jahren 1960 —62 oder unmittelbar danach nachgelassen. Beispiele von den Resultaten sind auf S. 13 angefiihrt. Infolge der Verminderung oder Schädigung der Nadeln sind die Wachstumsverhaltnisse der befallenen Kiefernbestände in unterschiedlichem Ma Be beeinträchtigt. Zu beachten ist, daß in den aus Abb. 1 und aus den Aufstellungen S. 13 ersichfclichen Ergebnissen die Alterszunahme und die Schwankungen im Zuwachs nicht beriicksichtigt sind. Fiir die Praxis sind die den Massenzuwachs betreffenden Ergebnisse am bedeut samsten. Zur Klärung der Frage ist in erster Linie der Vergleich zwischen den Massen zuwachsprozenten, die die Wuchsintensitat angeben, herangezogen worden. Die in Tabelle 1 S. 15 angefiihrten Ergebnisse pro Probefläche zeigen, wieviel Prozent das durchschnittliche Zuwachsprozent (Ilvessalo 1948) in der die eigentlichen Schad jahre (1960—62) einschliessenden 5-Jahrsperiode 1960 —64 kleiner (+ ) oder grosser (—) ist als das entsprechende Ergebnis der vorangehenden 5-Jahrsperiode 1954—59, d.h. wie sich die Wuchsintensitat wegen des Schadfrasses verändert hat. In der Tabelle ist versucht worden, auch den Einfluß der Alterszunahme und der Zuwachsschwan kungen in Betracht zu ziehen. Mit einer Ausnahme hat das Zuwachsprozent in der 5-Jahrsperiode, in die der Schadfraß fällt, abgenommen. Auf Abb. 2 S. 16 sind die Ergebnisse der Tabelle 1 nach Alter und Standort gruppiert. In Wäldern von Vaccinium-Typ (VT) ist die Abnahme des Zuwachsprozents im Durchschnitt 10—15 %, in der Gruppe von Calluna-Typ/ Reisermoore (CT & Rä) etwa 25 %. Betrachtet man alle Probeflächen zusammen, ist die durchschnittliche Abnahme 20 %. Unter Mitnahme der verdorrten Bäume hat der Zuwachs etwas mehr abgenommen, als die obigen Durchschnittszahlen angeben. Weil der Schaden in den aufeinanderfolgenden Jahren unterschiedlich war, konnte die Korrelation zwischen dem Zuwachs und der Schwere des Schadens aufgrund des zur Verfugung stehenden Materials nicht ermittelt werden. Die Messergebnisse deuten darauf hin, daß die Abschwachung des Zuwachses sich kaum auf die besprochene 5-Jahrsperiode beschränkt. Bis auf vereinzelte Ausnahmen scheint es jedoch, daß die Erholung der Bäume weitergehen wird. Um die vollkomme nen Erholung der Bestände zu bestätigen, miißten in den nächsten Jahren noch Nach messungen gemacht werden. Das festgestellte Durchschnittsergebnis, geschätzt etwa 20 %, entspricht quanti tativ dem Zuwachs eines Jahres. Der Flächeninhalt der von den Schädlingen ange griffenen Kiefernbestände ist von Juutinen (ibid., S. 18) auf 200 000 ha geschätzt worden, so daß die Gesamtwirkung des Schadens wirtschaftlich ganz bedeutend ist. Die geschätzte Summe liegt bei etwa 8 bis 10 Mill. Fmk, wenn nur der Stockpreis in Betracht gezogen wird. Unter Berucksichtigung der iibrigen Wertzunahme im Holz verarbeitungsprozess steigt die wirtschaftliche Bedeutung des Schadens auf ein Viel faches. THE EFFECT OF WINTER CONDITIONS ON THE PREPARATION OF ROUGH-LIMBED SPRUCE PULPWOOD OF APPROXIMATE LENGTH PERTTI HARSTELA TALVIOLOSUHTEIDEN VAIKUTUS TYNKÄKA R S IT U N JA LIKIPITUISEN KUUSIKUITUPUUN TEKOON TIIVISTELMÄ HELSINKI 1970 Helsinki 1970. Valtion painatuskeskus FOREWORD The investigation is part of the wage basis studies conducted at the Department of Forest Technology, Finnish Forest Research Institute. The work was supervised by Professor Veijo Heiskanen, chief of the department. He also read the manuscript and gave invaluable advice. The acting chief of the Department of Mathematics, Dr Hannu Väli a h o, Prof. Kalle Putkisto, Dr Pentti Hakkila and Mr Klaus Ranta puu, B. Forestry, have also given good counsel after reading the manu script. The readiness of Mr Matti Ahonen, B. Forestry, to discuss various points in the planning phase was fruitful. The topographical group which consisted of Hannu Kalaja, forest technician, Sauli Takalo, field foreman and Sakari Erh o 1 1 z, foreman, also contributed to the conduct of the study. The translation of the manuscript from Finnish into English was done by Miss Päivikki Ojansuu and Mr L. A. K ey w o rt h, and the typing was done by Mrs Aune Rytkönen. The finnish Society of Forestry supported me economically. My thanks are due to all those who helped me in my work. Helsinki, March 1970 Pertti Harstela TABLE OF CONTENTS Page 1. Introduction 5 2. Aim and scope of the investigation 7 3. Method of investigation 8 31. Formulation of the theory 8 32. Selection of the sample 9 33. Collection of the material 10 34. Methods of work, working conditions and workers 13 4. Statistico-mathematical model 15 41. Regression analysis 15 42. Stepwise regression analysis 15 43. Use of regression analysis in the present study 16 44. Factoring 17 5. Investigation results 19 51. Information contained in the independent variables 19 511. Changes in the snow cover 19 512. Grouping and selection of independent variables 20 52. Models that illustrate working time per stem 23 521. Models illustrating the per-stem working time by phases of work 26 53. Conclusions drawn from the per-stem models 28 531. Moving time 28 532. Felling time and the time spent on clearing the butt and the snow 30 533. Limbing time 33 534. Bucking time 35 535. Storage time 37 536. Per-stem time 38 54. Distribution of working-site time at different times 41 55. Expenditure of working-site time 42 6. Reliability of the investigation results 43 7. Practical application of the results 45 8. Summary 46 References 49 Tiivistelmä 51 1. INTRODUCTION Forest work is performed in very variable conditions. In addition to growing-stock and marked-stand characteristics, weather conditions have also been assumed to affect the work. The most essential difference in the weather conditions is between winter (period of snow) and summer (snowless period). Work difficulty factors dependent on weather also vary in the course of the winter and summer to such an extent that the changes have been taken into account in the wage bases. The following winter conditions affecting work are mentioned by A g e r (1967): length of working day, temperature, depth of snow cover, type of snow, presence of snow in the crown. In summer conditions the work is affected correspondingly by precipitation, insects, temperature. The length of the working day, i.e. the light period, has been discussed by Hakkarainen (1956). The light period in South Finland is less than six hours from approx. December 1 to January 15 and in North Fin land from November 18 to January 25. The light period is under eight hours in South Finland from November 5 to February 5 and in North Finland from November 1 to February 12. According to Makkonen (1949), cold weather is an advantage in limbing by axe. Ahonen (1970) reported that cold weather speeds up the power-saw limbing of sawtimber trees. In Makkone n's study, cross cutting of frozen logs by cross-cut saw was quicker than that of unfrozen logs except for the smallest diameter classes. Temperature also affects the worker physiologically and may by influencing his frame of mind alter his work performance. The winter condition factor that exerts the greatest influence on the working time is probably the depth of the snow cover. It is particularly difficult to move in snow if the crust is not hard enough to bear a man. On the other hand, when it is hard enough to bear a man, it becomes more difficult to remove the snow from around the butt. Combining investigation results, Ager (1967) plotted curves by stages of the work to illustrate the expenditure of time at different snow depths. The curves display an upward sweep; expenditure of working time grows in all stages of the work as the amount of snow increases. The results obtained by Makkonen (1949) with hand tools differ slightly from the above. The Norwegian inves tigators Samset, Stromnes and Vi k (1969) prepared regression equations by stages of work with the quantity of snow as one of the inde pendent variables. 6 Pertti Harstela 71.4 The condition of the snow is also a significant work difficulty factor. It is hard to measure as its effects on the working time are probably not unequivocal. No real study has been made of this point, but a good example is to be found in Makk o n e n's (1949) work. An increase of 5 cm in a 70 cm thick layer of snow caused a fairly great increase in the moving time. According to the author, the snow crust was hard when the depth was 75 cm, but still could not support the worker without an aid. Moving was thus extremely difficult. The structure of snow changes by layers in the course of the winter (A ge r 1965). It may be assumed that snow in early winter is different from snow in spring as a work difficulty factor. Owing to the fairly singular physical properties of snow and the regularity of the temperature changes, the development of the condition of snow is regular to a certain extent within a given winter (cf. Ager 1955,1956,1965, Bader 1939, Eriks son 1954, Pauling 1952, Putkisto 1957). Newly fallen snow in particular usually forms a porous and light snow cover. It follows from this that changes in air temperature affect essentially only the surface layers of the snow cover. Heat is stored in the soil during the summer and moves upwards during the winter. Throughout the winter the temperature of the soil exerts an evaporating effect on the snowflakes of the bottom layers. The amount of steam between the snow flakes therefore increases with the depth of the snow. Steam tends to rise upwards and when it meets the colder and denser surface snow it is sublimated to ice. Matter thus moves from the lower to the upper parts of the snow cover and the snow in the bottom layer becomes granular and is poorly compact. The steam pressure of water is greater the more convex the surface of the water. The finely granular crystals of new snow consequently become rounder and adhere to one another as grains that grow in size at the expense of the small particles. When the snow melts later in the spring the water from the surface layers seeps down to the bottom layers and fills the pores (Putkisto 1957). The bearing capacity of new snow is poor, while that of snow that has hardened naturally or been hardened artificially can be very great. The bearing properties of coarse snow are roughly similar to those of loose sand. The same is true of the finely granular snow in which frozen water which functions as a bonding agent is lacking in the interspaces of the particles (Putkisto 1957). The cohesive force is mainly internal friction with a coefficient of about 0.7 when the air temperature is —4° C (Eriksson 1954). The behaviour to loading of hardened snow in which the snow flakes cohere through the agency of frozen water is similar to that of cohesive earths. It has considerable compression, tensile and torsional strength. 2. AIM AND SCOPE OF THE INVESTIGATION The purpose of this investigation was to throw light on the relative effect of winter conditions on the working time expended on the preparation of spruce cordwood. The literature for this branch contains no systematic study covering all winter conditions and the most important growing stock char acteristics. The same workers have not been followed in Finnish conditions at different snow depths, nor has the effect of snow depth on working time in over 90 cm deep snow been elucidated. Moreover, no study has been made of the effect of winter conditions especially on »careless» limbing and bucking by the eye. Hence, the method of work analysed in this study was rought-limbing and bucking to approci mate lengths, which probably accords with the demands of developing the extraction of timber from forests. It was necessary to restrict the study to the preparation of about 2-m spruce pulpwood. It was by far the commonest type of timber in the logging operations of Metsateho's (The Forest Work Study Section of the Central Association of Finnish Woodworking Industries) members and the State Board of Forestry in the cutting season 1967/1968 (90 per cent of pine and 75 per cent of spruce pulpwood) (Savolainen 1968). Another reason for selecting the preparation of 2-m timber was that the preparation of 2-m pulpwood constituted the control method of work in e.g. the basic study of logging (K aha 1 a 1968). The growing stock and climatic factors that influence the work result are quite numerous. In selecting the work difficulty factors it is important to know their relative influence on the working time. Definition of the coef ficients of influence of the variables was in fact one of the tasks of the inves tigation. Comprising as it does a great many variables of different types which affect the logging, the material is eminently suited for experimentation with statistical methods. We sought to find out partly theoretically and partly experimentally how to describe logging by means of a mathematico-statistical model. 3. METHOD OF INVESTIGATION 31. Formulation of the theory Scientific research is concerned (in a natural science sense) with evolving models, »approximate quantities», with certain rules of procedure which release us from the need of further assurance if we accept the rules (cf. Kurki-Suonio 1968). In addition to the most accurate possible models within the province of applied sciences, we must probably aim also at the most purposeful models possible. Although this study is not one of natural science determination of just a natural science model, it is a suitable starting point of theory here. The hypotheses are purely statistical, i.e., regularity of ostensibly random phe nomena applicable to great masses in the same way as the laws of nature too are fundamentally although science does not know the agent causing regularity. However, the aim of science is to describe a phenomenon and to understand it. For a wage bases study it is necessary to establish the main -work diffi culty factors and their relative or absolute effect on working time. Factors due to weather fluctuate sharply from one year to another. A seasonal increase has nevertheless been adopted for the sake of simplicity in the work-phase pay rates. In other words, the means for several years are drawn upon for weather conditions. The following questions are posed: what factors essentially affect the work output and how they can be described; how do they change as a function of time in a certain winter; and what are the relative effects on working time of different combinations of circumstances. Analysed in this way the material will probably prove in relation to the resources as accurate and seviceable a model as possible for application to the wage bases in the desired manner at a given time. It would be bossible to determine the expenditure of working time as function of a single variable (e.g. time or the depth of the snow layer) from a comprehensive material collected over several years at different times of the winter. But the material must then be great to prevent »loss» of the effect of winter conditions in the variation of marked-stand characteristics 71.4 The effect of winter conditions on the preparation 9 2 117 51 —7 0 (terrain and growing stock) and human factors. It is difficult to keep the classifications (branchiness and terrain class) constant over a long period when work is being done in several marked stands. The worker's condition and changes of mood also affect the results more during a long than during a short investigation period. The condition of the power saw changes, etc. In addition, the study should in principle cover about 10 years to embrace at least one climatic »cycle». Only then would the »mean curve» for the results as a function of time illustrate the seasonal increment. Performed in this way the work would be expensive and the results long delayed. As technology advances fairly rapidly, the results might even be obsolete by the time they appear. The aim here is to measure a great number of independent variables and follow the work for a year in cycles of one week in the same marked stand in which the variation of uncontrollable factors, such as topography, is the smallest possible. The combined effect of these factors must be elicited. A change in one factor may cancel out or enhance the action of another, or act independently of the other. 32. Selection of the sample The population from which to take a representative sample comprises all the Finnish forest workers engaged in marked cordwood stands in the winter of the study and the winters immediately following. The sample population could be divided up in, for instance, the following way: 1. Drawing by lot a sample which represents the population in a manner that can be decided by probability calculation; 2. Dividing up the population regionally and temporally and drawing representative sample elements from it by lot; 3. By selecting from the population work sites on the basis of which the desired predictive model is devised and possibly by testing the validity of prediction in regard to other workers and work sites taken from the population. If the causes and effects relating to the problem were known accurately in practice and if it were possible to measure them in a comparative way (as in e.g. classical mechanics), the testing mentioned in item 3 would not be necessary. The model could be determined in an exact mathematical form on the basis of information obtained from one work site and one worker. The work performance, however, may be affected by fairly numerous highly diversified factors (e.g. growing stock, terrain, climatic, psychic, physiologic, machine and working method factors) the significance of which has not been charted except at the most in essential outline. They cannot be mastered 10 Pertti Harstela 71.4 exactly by expedients known to science nor be measured comparatively (psychic factors). This leaves no other expedient than to select sample com ponents the representativeness of which is determined either by probability calculation, testing or subjective appraisal. Sampling in accordance with item 1 and item 2 were rejected as being too expensive, especially as quick time-taking methods were lacking. The population as a whole is fairly large and the variation of the phenomenon under examination obviously great, so the sample to be tested statistically should also be great in order to arrive at a reliable model. A procedure in accord with item 3 illustrates reliably only the part population chosen as the object of study. Hence, it is impossible to achieve a general predictive model, one that would denote in absolute terms the expenditure of time in differing winter conditions. This especially because it is not possible, in the writer's opinion, to determine the working speed of loggers in the same way as in industrial work studies, at least not at present because of the lack of trained personnel. This is due to the fact that the conditions of work vary greatly, the work is diversified in character and the working methods of the men vary greatly. The use of induction for causal relations is almost equally permissible in non-random as in random samples (cf. Ho el 1964, Kärkkäinen 1969). The fictitious example presented by Kärkkäinen is based pri marily on the difference between the connection between the various proper ties and the estimation of specific values. A drawback of this study is that only two men were engaged in the work and that comparison cannot be extended to several sample elements. The starting point in forest work study is fairly generally the thought that work difficulty factors have an equally strong effect on the work done by different workers. According to Makkonen (1954), this has been established experimentally. But the experimental evidence derives from the day of the hand saw and axe and does not take into account the effect of winter condi tions. Moreover, the evidence is probably not based on a representative sample. It is, in fact, to be wondered whether the personal characteristics and working methods of the men would not affect the relative expenditure of time. Financial difficulties, unfortunately, precluded a more comprehensive test. It may be mentioned, furthermore, that the workers in this study were highly different in physique, skill and working methods. 33. Collection of the material The time studies were conducted in 1969 in six phases of just under a week each. The work site was in North Finland in the commune of Puo The effect of winter conditions on the preparation 71.4 11 lanka, in the experimental area of Paljakka vaara. The choice of the marked stand was governed by the expectation of sufficient snow in the wooded hill conditions. The work site was situated on the lower slope of the hill, however, so that there was no actual wooded-hill spruce stand. In addition, the terrain was even. The working of two men was followed. The measuring group consisted of a time-keeper and a measuring man. The time-keeper made the time observations using the so-called 0-position method (see e.g. Aro 1945). The working site time was distributed as illustrated in Fig. 1. The general times and interruptions were also distributed into sub categories, such as the preparation of storage, planning, starting of the saw, maintenance of the saw, clearing, etc., and eating, rest, wasted work, etc. The time-keeper also classified the branchiness of the trees and estimated the moving distances. The volume of timber was measured in bolts, and the measurer measured the height of the stump, diameter at breast height and length of the branch less part of the tree. Other winter conditions were also measured daily so that all considered the following characteristics were measured: depth of the snow layer (average), cm water value of the snow by layers, g/litre impression of foot in the snow, cm temperature (morning, midday, afternoon), C° The depth of snow was measured as the mean depth in an open place and at the butt of the tree. In addition, the development of the shape of the snow particles was followed (from photographs) and an endeavour was made to distinguish the various layers of snow from a cross section surface. Snow depth and impression of the foot were measured after the felling of every fifth tree, and the water value of the snow was determined in the morning and afternoon. The water value of the snow divided by the thickness of the snow layer gives the volume weight, i.e. density, of snow. It is thus probably illustrative also of the difficulty of clearing the snow. The impression of the foot in the snow was assumed to represent the difficulty of moving about. As the impression of the foot in the snow also indicates the hardness of the snow, it probably represents also the difficulty of clearing the snow. The temperature was followed from a meter placed at a height of about one metre in the compartment. Pertti Harstela 12 71.4 Fig. 1. Distribution of working-site time Kuva 1. Työmaa-ajan jaottelu 71.4 The effect of winter conditions on the preparation .. 13 34. Methods of work, working conditions and workers The workings method was the preparation of about 2-m spruce pulpwood, of approximate length and »carelessly» limbed, in grapple-stacks alongside the strip road with a strip road spacing of about 20 m. The required stack size was at least 0.4 solid cu.m. Worker 1 used a Mc-Culloch s—lo5—10 A pover saw and worker 2 a Raket 601 power saw with which the limbing was also done. The work was carried out in five phases of about one week each. The weather conditions appear from the table. Table 1. Means and standard deviations of the characteristics that illustrate the weather conditions. Taulukko 1. Sääolosuhteita kuvaavien tunnuslukujen keskiarvot ja keskihajonnat. The marked stand was of terrain class 2 according to the new logging wage tables (April 11—Dec. 31, 1969) by phases of work. The mean size of the trees varied depending on the time of the investigation from 90 to 120 litres and the standard deviation from 98 to 220. The mean breast height diameter was 13—16 cm. The mean of the branchiness class in accordance with the logging wage tables (April 11—Dec. 31, 1969) by phases of work varied in the range 2.9. . .3.2 and the standard deviation was 0.5. . .0.8. Logger 1 worked in the densest part of the marked stand with a basal area averaging 15 sq.m./hectare and standard deviation of 7.3. Logger 2 worked in the less dense part •with an average basal area of 11 sq.m./hectare and standard deviation of 9.8. The necessary variation existed between the values of the growing stock characteristics. Time Temperature Lämpötila C° Depth of snow, Lumen syvyys cm Density of snow Lumen tiheys mm/cm Impression in snow under the foot Lumen painuma jalan alla cm Aika mean k.a. stand- ard de- viation haj. mean k.a. stand- ard de- viation haj. mean k.a. stand- ard de- viation haj. mean k.a. stand- ard de- viation haj. Jan. 21— Jan. 25 — 21. 1—25. 1 —17 1.8 71 1.0 2.6 0.0 39 1.3 March 17—March 22 —17. 3—22. 3 — 6 3.3 89 10.2 2.5 0.0 65 O.o April 29—May 3 — 29. 4—3. 5 ... — 3 3.2 45 13.0 3.3 0.0 12 11.8 June 11—June 14 — 11. 6—14. 6 + 13 3.6 — — — — — — Nov. 26—Nov. 29 — 26.11—29.11 — 5 0.5 30 8.3 1.8 O.o 16 6.1 14 Pertti Harstela 71.4 The numbers of the trees cut at the different times were as follows: The workers were familiar with forest work and the following information about them was available. Logger 1 represented a robust type of worker with a working technique that was middling at the most, whereas logger 2 represented a type with a weaker physique but with an extremely good working technique (cf. Drg. 5). Time Trees prepared, units Logger 1 Logger 2 Jan. 21—Jan. 25 150 109 Feb. 10—Feb. 12 73 — March 17—March 22 116 100 April 29—May 3 151 115 June 11—June 14 150 150 Nov. 26 — Nov. 29 (100) (102) Total 740 576 ( ) = a part of the material had to be discarded Logger 1 Logger 2 Born June 13, 1940 Aug. 9, 1930 Regularly in forest work — 4 years Occasionally in forest work 8 years 5 years Now in forest work per annum 150 days 100 days Health good good Used a power saw for 7 years 12 years 4. STATISTICO-MATHEMATICAL MODEL 41. Regression analysis The present study is concerned with a typical regression problem in which the requirement is the statistical explanation of one variable (working time) by means of other variables (work difficulty factors). What is needed, therefore, is a predictive model which denotes the expenditure of working time in the presence of different combinations of independent variables. The model of a single independent variable is not enough. It may be that one variable by itself does not show a distinct correlation with the dependent variable but that together with another variable it explains a considerable proportion of the variation of the dependent variable. The combined effect of independent variables will be examined later. The regression model can be briefly presented in general form as a matrix (V a 1 i ah o 1969). Let = [X, Y] be the observation matrix where the column vectors stand for the variables. Variables X are independent and variables Y dependent in a theo retical regression model. The empirical counterpart of the models is obtained by the least squares method. For the regression coefficients to meet certain criteria several assumptions have been advanced concerning the error of explanation (cf. Mäkelä 1968). Wrong use of the analysis generally relates only to the testing of significance and not so much to the use of the method for some kind of levelling of the observations. Distributional assumptions generally do not hold good in practice and the attitude to them is usually liberal without detracting essentially from the validity (cf. Kulokari 1969, W il - 1969, Niitamo 1969, Kärkkäinen 1969). The model is linear and restoration of the linearity of the interdependences offers separate problems which will be discussed in the analysis of the investigation results. 42. Stepwise regression analysis The programme selects the best model in a certain sense in the stepwise regression analysis used. Each step introduces into the model the variable that reduces the error variance most in which n = number of observations, m = the number of independent variables, ej = the residual. Also compulsory independent variables can be included in the B = regression coefficient matrix Y = X B + f in which r t 8 r § = error matrix s 2 = Z1 ei 3 n—m— 1 16 Pertti Harstela 71.4 model, or only independent variables which improve it significantly. The programme may also eliminate independent variables that have become insignificant. The F test is used as the criterion for selecting the independent variable to be aliminated or added. The test variable is obtained from the formula The method described is not the best possible theoretically. The best basis of selection would doubtless be experimentation with all possible combinations of inde pendent variables. However, the number of analyses required would grow very rapidly with the increase in the number of independent variables. The calculation would become time-consuming and expensive even when performed by a computer (VTKK, State Computer Centre, 1969). However, the automatic use of stepwise regression analysis has been warned against (Draper and Smith 1968). The bases of stepwise regression analysis have also been criticised because of e.g. the capitalisation of random errors when selecting the independent variables. A promising result with one observation material may be weak applied to another observation material. The necessity for analysis of residual errors has been stressed particularly (cf. C 001 e y and L ohn e s 1968, Draper and Smith 1968, Kärkkäinen 1969). Advanced stepwise analysis, however, gives great freedom of application in e.g. selecting independent variations and trans formations. 43. Use of regression analysis in the present study Regression analysis could be used, for instance, in accordance with the alternatives presented by Kärkkäinen (1969): 1. Regression analysis in which the dependent variable (y) is explained with the help of all the independent variables selected for the study (e.g. Tidenberg 1965, Torvela 1966). 2. Regression analysis on the basis of a criterion in which variables which give the highest possible degree of explanation with a small number of variables is selected as the independent variable (e.g. Ahonen 1969, Harstela 1968, Kärkkäi nen 1969, and Leikola 1969). 3. Regression analysis in which the dependent variable is original but independent variables are constructed from original variables, or in which factor or principal com ponent analysis is employed for the selection of the best independent variables (e.g. Mäkelä 1968). The use of the second and partly the third alternative was decided upon in the present study for the following reasons. The use of the first alternative is appropriate especially when the number of independent variables is small in relation to the mate rial, the cause and effect relations between the independent variables are known and the material is not a representative sample of the total population. The independent variables (with their transformations) in the present work are fairly numerous and their effects are known only very superficially. The material is not a representative -C SP-1 —• S P . ... .t = , in which ®p/ m - P - 1 Sp —1 = the sum of squares for residual before adding the pth independent variable; s p = the sum of squares for residual after adding the pth independent variable to the model. 71.4 The effect of winter conditions on the preparation .. 17 3 11751—70 sample of the population, but it is believed that a procedure in agreement with the third alternative will give a model better illustrative of the population than the first alternative would provide. A procedure in accordance with the second alternative is appropriate as the causal relationship between the variables is not known and the desire is to compare the results obtained by means of the second and third alternative. The greatest difficulty involved in the use of the regression model is that independent variables are generally interdependent. Among other things, this causes inter-correlation of the estimates of the regression coefficients and makes it difficult to interpret the results (M all i 1 a 1967). Owing to the inter-correlations some variables may explain indirectly the variation of the dependent variable (y) which is caused by a factor excluded from the model. The procedure adopted may produce correlations of random occurrence between the independent variables. As can be seen from Table 2, p. 21, there is strong correla tion between the independent variables. It is thus possible that the model is well illustrative of the work difficulty in the marked stand under examination during the winter in question, but that it is perhaps unable to explain the work difficulty factors in general. Hence, to explain the phenomena, the third alternative was applied using variables that were as little correlated as possible. 44. Factoring Statistical multiple variable methods refer here to simultaneous analysis of several random variables. New »hidden variables» (y) are sought as substitutes for the observed variables (x ) in multiple variable methods. A »hidden variable» is used to reduce the number of variables or to achieve »better» independent variables. The following is understood by »superiority»: reliability, interpretability or a statistico-mathematical property. The last-mentioned means non-correlation or maximation of variance. Non correlation is precisely the quality required here. It eliminates the superimposed infor mation contained in the variables which interferes with the regression analysis and complicates interpretation of the results (Mustonen 1969). Geometrically, the function of factor analysis is to place the coodinates in a cluster of vectors that illustrate the test variables. We now assume that the factors that cause the variation of each test variable can be distributed into mutually independent groups: F 1; F2 . . .Fm common factors, Sx , S 2 . . .S n special factors and Els E 2. . ,B n error factors. Variable Zj can now be expressed as follows: (cf. Harman 1960, Mäkelä 1968, Yahe r v u o-A hmav a a r a 1958). We have thus placed a few factors in the vector cluster in such a way that the vectors rest at a hyper-level determined by one factor or several factors. Using rota tion, we try to place the factorial axes so that certain principles are realised, thus facilitating interpretation of the results. Factor analysis has been criticised for the accentuated position and subjectivity of interpretation; on the other hand, it has been regarded as an independent natural-science research medium that reaches beyond statistical mathematics (cf. Vahervuo-Ahmavaara 1958, Mäkelä 1968). It is possible to employ in lieu of factor analysis principal component analysis which belongs to the multiple variable method. In this we try to maximize the variance in variables which »absorb» the information of x in the order of intensity but are not correlated mutually. The result is equivocal in factor analysis, but perhaps explains Zj = ajlF1 + aj2F2 +. ..+ ajmF m +bjSj + ci E i 18 Pertti Harstela 71.4 the variation better (Mustonen 1969). However, it has been shown empirically that the results of factor and principal component analysis differ fairly little (H a r ma n 1960, Markkanen 1964, Riihinen 1965). Both analyses were used in the treatment of the material, mainly because of the theoretical weaknesses of factor analysis. Successful use of factor analysis depends primarily on how sensible a factorial structure is achieved. If the factorial structure is clear-cut, there is no need for regres sion analysis of the factors concerning agents that are necessary for the formulation of theory; on the contrary, the »explanation value» of the different factors is revealed by examining the coefficient of explanation of the true variables. This analysis of the factors would naturally be interesting theoretically, but the abstract nature of the results does not serve the object of the study and, furthermore, Mäkelä (1968) among other authors has discussed the theoretical aspect. He has also applied the use of the best factorial independent variables to regression analysis. As the »mechani cal» selection thus performed, in which two of the best measures of each factor are adopted as starting variables for selective regression analysis, may lead to difficulty in applying the results some kind of parallel use of factoring and selective regression analysis was tried in the present work. 5. INVESTIGATION RESULTS 51. Information contained in the independent variables 511. Changes in the snow cover It is useful for interpretation of the analyses to study the changes in the nature of the snow during the investigation. Interpretation of regression analysis is complicated by the correlations between the independent vari ables. It becomes easier, however, if we know whether the correlations are characteristic of the population as a whole. We also need to know the »normal» conditions to determine the seasonal increase. Fig. 2 shows the variations in the amount of snow, impression of the foot, snow density, shape and size of the snow flakes. The impression corresponds to a pressure of about 28 g per sq.cm. The size of the snow crystals in the figures is relative, not actual. A thicker layer, density 3.4 mm/cm, formed in January after a period of mild weather. Walking on this snow did not break the layer. The snow crystals in the lower layer of the cover had not yet been changed decisively by the heat from the soil and thus still had a good bearing capacity. Most of the snow had hardened as a result of vaporisation. Comparison with the cross section of the snow layer presented by A ge r (1965) showed that the Fig. 2. Variation of the depth of the snow cover and the nature of snow during the investigation Kuva 2. Lumikerroksen paksuuden ja lumen laadun vaihtelu tutkimuksen aikana 20 Pertti Harstela 71.4 relative share of the lowest coarse-grain snow was fairly small. The capacity for supporting a foot must thus have been better than later during the winter. Harder layers of snow around this time of the winter are probably normal. The hard layers had disappeared in March, obviously because of the heat from the soil and the snow was coarse-grained to about halfway up the snow layer from below. This concurred with the cross section of the snow layer presented by Ager (1965). This layer had a poor carrying capacity and the foot made a deep impression. At the turn of April the snow was melting rapidly and the water was sinking towards the bottom of the snow cover. The snow supported a man in the morning, at midday his foot sank every now and then, and in the afternoon his foot sank almost to the bottom. This is probably typical of normal conditions for the time of year. The snow was fine-grained throughout at the turn of November. The carrying capacity of new, porous snow is poor. However, the lowermost layer (about 10 cm) had hardened during the period of thaw and supported a walking man. The changes in the snow layers probably concur basically with the normal development. However, genetalisation of the results of regression analysis is difficult because the snow cover is not the same depth everywhere in the country, whereas the type of the snow is basically similar. 512. Grouping and selection of independent variables The accompanying correlation matrix shows the intercorrelations for the independent variables measured during the investigation and the working time per stem. There is a strong correlation between the independent variables. There fore, it may be assumed that multicollinearity interferes with the regression analysis. Principal axis factor analysis and Varimax rotation were performed to facilitate interpretation of the results and to increase the predictive value (cf. Chapter 33). The object set in rotation was the achievement of a simple structure. Uncorrelated factors were aimed at in order to improve the pre dictive value of the results. The Varimax method is generally regarded as the best of the orthogonal rotation methods. Its advantages include the invariance of the results in relation to the composition of variable and the number of communal estimates and factors (Cooley-Lohnes 1962, Mäkelä 1968). The effect of winter conditions on the preparation .. 71.4 21 The criterion generally applied to selection of the number of factors is that the organ value, i.e. the sum of the square of the loadings, shall not be under one. The »branchiness factor» was adopted here as the fourth factor, although its specific value was 0.6 9. This was done as it was considered to give a more rational factor structure. The rotated solution was distinctly simpler to interpret than the factor matrix. The variables were correlated as follows with the factors in the grouping of the factors. The best variables according to the absolute value (O. 30) of the loadings were included: Table 2. Correlation metrix of the variables. Taulukko 2. Muuttujien korrelaatiomatriisi y = working time per stem (logger 1) rwnlcokohtainen aika (tekomies 1) x x = branchiness class oksaisuusluokka x 2 = distance between trees siirtymismatkapuulta puulle x 3 = volume of the utilised part käyttöosan tilavuus xt = base area of the growing stock —puuston pohjapinta-ala x 5 = month - kuukausi x 6 = breast height diameter —• rinnankorkeusläpimitta x 7 = impression of the foot in the snow —jalan painuma lumeen x 8 = number of bolts/tree pölkkyjen lukumäärä/puu x 9 = thickness of snow lumen paksuus x lO = water value of the snow at the logging site lumen vesiarvo hakkuupaikalla x n = temperature lämpötila xl 2 = water value of the surface snow — pintalumen vesiarvo xl 3 = water value of the middle layer keskikerroksen vesiarvo xl 4 = water value of the bottom layer — pohjalumen vesiarvo xl 5 = mean of the water values keskiarvo vesiarvoista 1. The »snow moisture» factor »Lumen kosteus» faktori Water value of the middle layer of snow Lumen keskikerroksen vesiarvo .... 96 Water value of the snow at the logging site Lumen vesiarvo hakkuupaikalla 96 Water value of the bottom layer —• Pohjalumen vesiarvo 95 y Xi x" X3 X 4 x 5 x° x 7 x 8 Xg Xio Xu Xi X 13 Xj 4 Xi 5 y 1 Xj ... .4 1 x 2 • • • .1 .1 1 .8 .3 0 1 —.1 —.4 —.1 0 1 x 5 ... 0 —.2 0 .2 1 x 6 . . . .9 .4 0 .9 0 0 — x 7 ... .2 0 .1 —.1 —.2 —.6 —.1 1 Xg ... .8 .3 .1 .8 .1 0 .9 0 1 X 9 • • • .2 0 .1 —.1 0 —.7 —.1 .9 0 1 Xio .1 0 .1 —.1 .2 —.4 —.1 .5 0 .7 1 Xli • • • .1 .2 —.1 —.2 —.5 —.1 .6 0 .7 .6 1 x 12 ... .1 0 .1 —.1 .1 —. 5 —. 1 .5 0 .7 .9 .6 1 Xi3 . . . .1 0 .1 —.1 .2 —.4 —.1 .5 0 .7 .9 .7 .9 1 x 14 ... .1 .1 .1 —.1 .1 —.3 —.1 .5 0 .7 .9 .7 .9 .9 1 Xjs . . . .1 0 .1 —.1 .1 —.5 —.1 .5 0 . 7 .9 .7 .9 .9 .9 1 22 Pertti Harstela 71.4 Mean of the water value of the snow layers Keskiarvo ei lumikerrosten vesi arvosta 94 Water value of the surface snow Pintalumen vesiarvo 93 Temperature Lämpötila 58 Depth of the snow cover Lumikerroksen syvyys 57 Impression of the foot in the snow Jalan painuma lumeen 31 2. The »stem volume» factor »Rungon tilavuus» -faktori Breast height diameter —• Binnankorkeusläpimitta 94 Number of bolts/tree Pölkkyjen lukumääräjpuu 93 Volume of utilised part Käyttöosan tilavuus 91 3. »Amount of snow» factor - »Lumen määrä» -factori Impression of the foot in the snow Jalanpainuma lumeen 86 Depth of the snow cover Lumen syvyys 79 Month Kuukausi 71 Temperature Lämpötila 41 4. »Branchiness» factor - »Oksaisuus» -faktori Base area of the growing stock Puuston pohjapinta-ala 62 Branchiness class Oksaisuusluokka 58 Temperature Lämpötila 41 (Distance between trees) (Siirtymismatlca puulta puulle 22) The structure obtained by principal component analysis did not differ from the factor structure in principle. However, the distance between trees received a greater loading (.3 9) in the »branchiness» component. It appears from the factor structure that the water value of snow, the stem size, depth or lack of bearing capacity of snow, and branchiness class or the density of growing stock constitute first and foremost an orthogonal structure and the information they contain probably does not disappear largely in the variation of other factors. In contrast, among the essential winter conditions temperature shows a distinct correlation with three factors. Hence, it is perhaps not possible with the present material to elicit its effect on working time. The effect of the snow quality is also somewhat difficult to clarify as the water value of snow proved to be a poor independent variable in stepwise regression analysis and lack of bearing capacity was closely correlated with the amount of snow. However, the development of the relation between the quantity of snow and its lack of bearing capacity may be regarded as more or less regular. The fourth factor has two essentially differing components, branchiness and density of growing stock, between which there is, however, a natural correlation. Their alternative inclusion in the model depends on the work 71.4 The effect of winter conditions on the preparation 23 phase under examination. In fact, branchiness illustrates the limbing time better, whereas the moving time is better illustrated by the inter-tree dis tance. The factor structure as a whole is very clear-cut and easy to interpret. By selecting the best independent variable of the first three factors we obtain a nearly orthogonal structure and a predictive equation that is roughly similar to that obtained when factors are employed as variables. Practical application of the results encounters difficulties and even the for mulation of a general theory of the factors that influence the work is uncer tain as the correlations between the variables may be of random occurrence depending on the method of investigation. I therefore decided to use stepwise regression analysis in such a way that the course of an otherwise free model was guided by compulsory variables according to indications given by factor and principal component analysis. This eliminates from the models the varia bles whose effect has largely disappeared in the variation of other variables. 52. Models that illustrate working time per stem In spite of the use of factor analysis, it was considered necessary to perform the analysis by the stepwise regression analysis technique, applying at the same time the results of factor and principal component analysis to the selection of the variables. It is possible that new variables, transforma tions, constructed of the original variables illustrate better than the original variables the variation of the dependent variable. If the change in one variable with the different values of the other independent variable affects the value of the dependent variable absolutely differently, the linear model cannot illustrate such dependence without trans formation. Similarly, non-linear dependences can often be restored to linear by means of transformation. It is impossible to illustrate all dependences by the transformations available and the levelling may fail in some part of the material, especially if the observations are numerically unevenly dis tributed between the different classes of independent variables. The observa tions accumulated in this material close to the means of the variables, although the stem size, for instance, varied from very small to large sawlogs. The absolute values illustrating the working time were in fact calculated in Chapter 43 from close to the means of the characteristics, and then the levelling was probably most reliable for the material. Fig. 3 illustrates the use of stepwise analysis. Xi' = g (*!>• • Xn) 24 Pertti Harstela 71.4 Fig. 3. Schematic representation of the use of stepwise regression analysis Kuva 3. Valikoivan regressioanalyysin käyttöä kuvaava kaavio The programme took into the model in a later phase among other things a variable it had once eliminated, provided that it gained statistical signifi cance. The formal limit of rejection applied in the testing of the significance of the variables was O.os. The material is not a representative sample of a known population and even a small regression coefficient is true for the material. Assuming that the material is a representative sample of an unknown population, it is possible to test with certain assumptions whether the connection observed is applicable to the population. Testing must in fact be understood here to be only a certain way of choosing the variables of the model objectively. Even a single diverging observation may affect the end result adversely in the least squares method because of squaring. For regression analysis the material is large and the significance of diverging observations is smaller than in small materials. No highly differing observations occurred in the The effect of winter conditions on the preparation . 71.4 25 4 11751—70 per-stem times as the deviations were transferred in the terrain phase to the idle time that belonged to interruptions. The progress of the analysis of the per-stem times for both workers is presented below. The results diverge from the orthogonal structure in accordance with factor analysis in that two independent variables of the factors stem volume and amount of snow are included while snow density is not. The programme eliminated from the model chains the variable x 11; which had been included as a compulsory independent variable, as the t-value of its coefficient was not significant. It did not prove significant even at the 10 per cent risk level and thus hardly any essential information was lost through its elimina tion. The omission of snow density from the model may be due to the slight variation in the variable during the study. On the other hand, it was a significant independent variable in some work phases. Residual error analysis was performed to control the existence of the prerequisites for the test. To validate the test premisses it is assumed that the residual errors have a normal distribution, independent and without periodicity. It was established by the Chi Square Test that the distribution of the residual errors does not differ from normal with the probability O.oi. According to von Neu m a n's ratio test, no periodicity occurred but the material »oscillated» heavily. The residual errors were also considered to be mutually independent (cf. Ha 1 d 1960). R Yj = 80.5 + l* 6 ' x6 2 866 Y t = —45.9 + 1.7 x 6 2 + 2.1 x 9 905 Y x = —42.66 + 1.62 s, 2 + 2.30 x 9 6.60 xu 905 Y x = —99.5 + 1.2 x 6 2 + 1.9 x 9 + 43.6 x 8 916 Yj = —BO.B + 0.8 x 62 + 1.8 Xj + 52.4 x 8 +O. o 2 (Xj x 6) 2 922 Yj = —35.81 + 0.61 x 6 2 + 1.2 i x 9 + 50.29 x 8 + 0.025 (x x x 6) 2 + 0.012 x 7x 9 .928 Y 2 = 24.0 + 1.5 x 6 2 906 Y 2 = —44.9 + 1.5 x 6 2 +O. o 3 x 9 2 942 Y 2 = 46.77 + 1.36 x6 2 + 0.024 X9 2 1.20 xn 942 Y 2 = —40.6 + l.i x6 2 + 0.02 x 9 2 + 6.2 x8 2 953 Y 2 = 9.1 + 0.4 x6 2 + 0.02 x 9 2 + 9.1 x 8 2 + 0.03 (xx x 6) 2 962 Y 2 = 27.39 + 0.35 X 6 2 + 0.020 X 9 2 + 9.28 + X8 2 + 0.020 (Xj Xg) 2 + 0.54 x 7 .964 yi = working time per stem, emin. i = number of the worker x x = branchiness class x 6 = breast height diameter, cm x 7 = impression of the foot in the snow, cm x 8 = number of bolts/tree x 9 = depth of snow, cm x n = density of snow, mm/cm R = total correlation coefficient 26 Pertti Harstela 71.4 521. Models illustrating the per-stem working time by phases of work Models that illustrate the working time were constructed by application of multiple variant analysis. One independent variable or two independent variables were taken from each factor depending on their relative influence in the regression analysis. This probably gives equations with the best predictive value. The following models were obtained for the moving time between trees: The t-value of the regression coefficient of variable x n in equation y 2l in the next step by significant transformations. The following equations represent the felling time including snow and butt clearance: The t-values of the coefficients of the other independent variables are significant except in the third step from x lx. However, it has been replaced in the first case by a significant transformation and in the second case it has become significant in the following step. R y u = 9.23 + 2.06 xlO 697 y„ = 3.74 + 1.97 xlO + O.H x 9 722 y n = 3.96 + 1.97 xlO + 0.12 x 9 — 0.34 xn 722 y 2l = 2.58 + 2.53 xlO 811 Y 2l = —0.76 + 2.40 x) 0 + 0.0014 x 9 2 832 Y 2l = 0.025 + 2.41 xlO + 0.0015 x 9 2 0.6 oxu 832 Y 2l 0.45 + 2.41 xlO + 0.0032 X 9 2 0.000275 (x 9x n ) 2 834 yi! = moving time, emin., i = No. of the logger x 9 = snow depth, cm Xj 0 = distance between trees x n = snow density, mm/cm R yl2 = 58.3 7 + 0.12 Xg 2 362 yl2 = —l.lB + 0.14 x6 2 +O. 99x 9 802 yl2 = 2.25 +O. 1 4Xg 2 +O. 9 5X 9 + 1.45x u 802 yl2 = —0.2 2 + O.i 4x6 2 + 0.6 4x 9 +O. ioi(x 9x u) + 0.oo8o(x6x 7) 803 y22 = 37 .7 3 + 0.1 8x6 2 46 8 y22 = —7.04 + 0. 1 6Xg 2 + 0.0 16x 9 2 853 y22 =—9. 68 + 0. 16 Xg 2 + 0.0 l 6x 9 2 +l. 20X!! 853 y22 = —l. 04 + O.iiXg 2 + o.oiox 9 2 + 2.20x x 1 + 0.059(x 6x.) 864 yi 2 = felling time, emin., i = No. of the logger x 6 = breast height diameter, cm Xj = impression of the foot in the snow, cm x 9 = snow depth, cm x n = snow density, mm/cm R = total correlation coefficient 71.4 The effect of winter conditions on the preparation .. 27 The following equations were obtained for the analysis of the limbing time: The analysis reveals that snow conditions do not affect limbing time very markedly. Snow density, for instance, was quite insignificant in its »explanatory value». The last equation (in brackets) does not meet the requirements of non-correlation in multiple variant analysis. This equation was included to show that temperature obviously has an effect on the limbing time although its influence is partially lost in the variation of the other factors shown by factor analysis. Although the expenditure of time in the different phases is calculated from an equation in which temperature is not included, the conclusions are obviously not incorrect as the effect of tem perature is taken into consideration in the other variables that are correlated with it. The following models were selected to illustrate the bucking time: R y l3 = —9.73 + 0.87x6 2 866 v l3 - 6.03 + 0.62x6 2 + O.oisfXjXe) 2 875 V l3 = 12.73 + 0.59X6 2 -(- 0.015 (XjXg) 2 + 0.07i(x 6 x 7 ) 889 y,3 (= 34.30 + 0.17X 6 2 -f 0.022(XjX 6 ) 2 + 0.075(x6X 7 ) + 31.70X 8 0.013 Xj 2 2 ) .909 y23 = —30.0 4 + 0.7 6Xg 2 936 y23 = •—37. 73 + 0.7 6x6 2 -f 0. oo 2 9Xg 2 938 y23 = —17.83 -f- O.5 iXg 2 -f 0.0033x 9 2 + o.oi4(XjX6) 2 946 y23 = —14.16 +O. 4 9x6 2 -f- 0.0i3(x 1x 6 ) 2 -|- 0.0 3 2(x6 x 7 ) 947 >'23 ( = —.19.71 +O. 1 3X 6 2 + 0.021 (XjXg) 2 + 16.0X U + 0.017(x6X7 ) - 0.12XJ! 2 + 3.9 ix 8 2 -f 0.7 6x 12 ) 909 yj 3 = limbing time, emin., i = No. of the logger Xj = branchiness class x 6 = breast height diameter, cm x 7 = impression of the foot in the snow x s = bolts/stem x n = snow density, mm/cm xl 2 = variable that illustrates the temperatvire O°C = 30, —l°C = 31, +l°C = 29 R = total correlation coefficient R yl 4 = 3.64 +O. 22Xg 2 806 yl 4 = —3.9 2-f 0.2 2x 6 2 + O.i 3x 9 813 Vl 4 = -2.3 3 + 0.2 2x 6 2 + 0.1 8X9 2.2 OX n 814 Vl 4 = 9. 3 2 0. 1 4Xg 2 0. 4 3X 9 + 0.005 6X 9 2 +B. 8 BXg 864 y2i = —3.5 3 + 0.2 2Xg 2 908 y 24 = 8.3 4 -f- 0. 2 2X6 2 + 0.0018X 9 2 916 y 24 = —7.46 + 0.2 lXg 2 + 0.00i2x 9 2 + 0.oo6o(xgX 7 ) 916 y 24 = 5.50 +O. 2 lXg 2 +O.O 0 1 6Xg 2 -f- 0.0059(XgX 7 ) 1.55x u 916 y 24 = —5.45 + 0.14 Xg 2 + o.ooiBx 9 2 —l. 5 sxn + 1.3 3x 8 2 941 28 Pertti Harstela 71.4 The t-values of the coefficients were not significant in the fourth step of variable (x6 x 7 ) in equation y 24 and variable x xl in equation yl4. The varia bles (x6x 7 ) and x lx were in fact removed in the following step. The following models illustrate the expenditure of time in storage: Transformation (x6 x 7) is not significant in equations y 24 and it was removed in the last phase. 53. Conclusions drawn from the per-stem models 531. Moving time Per-stem working times by work phases are examined first. The following equations from p. 26 were selected to describe the time spent on moving between the trees: yi4 = bucking time, emin., i = No. of the logger x 6 = breast height diameter, em x 7 = impression of the foot in the snow, cm x 8 = bolts/stem x 9 = snow depth, cm x u = snow density, mm/cm R = total correlation coefficient R yl4 = 6.50 + 0.36x 6 2 812 yl4 = —10.66 + 0.3 7x6 2 + 0.29x 9 825 yl4 = —9.3 5 + 0.37x 6 2 + 0.3 3x 9 —• 1.75Xn 826 y l4 = 6.39 + 0.35x 6 2 +O. 1 3X 9 1.25x u + o.ois(x 6 x 7 ) 827 y 2 4 = 1.6 7+o. 3 3Xg 2 856 y24 = —3.91 +O. 3 3x6 2 -f O.i 4x 9 858 y24 = —-0.7 7+ 0. 32x6 2 + 0.3 ix 9 —6. ooxu 860 y24 = 0.33 +O. 3 3Xg 2 + 0.3 5x 9 O.eöXjj 0.002 7(x 6x 7 ) 860 y24 = 1.49 +O. 19x6 2 + 1. 00x 9 — lo.2ox u —■ 0.0065x 9 2 2.40x 8 2 895 yi 4 = storage time, emin., i = No. of the logger x 6 = breast height diameter, cm x 7 = impression of the foot in the snow, cm x 8 = bolts/stem x 9 = snow depth, cm x lx —: snow density, mm/cm R = total correlation coefficient yu = 3. 96 + 1-97X 10 +O. 12X9 0.34X U Y 2l = 0.45 + 2.41X10 -f 0. 00 3 2Xg 2 O.00001l(x 9 • sxu The effect of winter conditions on the preparation . 29 71.4 The residual deviations of the models were The models show that the moving time depends on the distance between the trees and thus on the density of the marked stand, the depth of the snow and the nature (density) of the snow. When the distance between the trees increases the relative influence of the snow decreases. This is obviously because starting out from the »snow pit» has a relatively greater effect over a short than over over a long distance. Fig. 4 was drawn to illustrate the dependences by placing various combinations of values of variables in the equations. The distance between the trees was regarded as a constant, 5 m. Fig. 4. Moving time as a function of the depth and quality of snow Kuva 4. Siirtymisaika lumen syvyyden ja laadun funktiona The moving time was shorter in the spring than in early winter owing to the better carrying capacity of the snow. In some conditions, when the snow does not support a man but is hard, moving may be exceptionally difficult, as by the result obtained by Makkonen (1949) showed. It is impossible to say on the basis of the present study how common these condi tions are. However, the material also contained partly hard snow which did not support man. The following table was calculated from the equations to illustrate the relative expenditure of moving time in the investigation conditions. Sj = 13.8 and s 2 = 12.8 30 Pertti Harstela 71.4 Table 3. Relative expenditure of moving time in the investigation conditions. Taulukko 3. Siirtymisajan suhteellinen menekki tutkimusolosuhteissa The figures concur with the conditions in early winter and midwinter, except those in brackets which refer to late winter conditions. Comparison of the result with the relative standard times reported by Ager (1967) shows that Ager's figures were between the values for loggers 1 and 2, but closer to those of logger 2. The relative values calculated from the equations of Norwegian authors (S a m s e t, . . . 1969) also fall between loggers 1 and 2, but are closer to logger 1. A control material was collected earlier for logger 2. It gave the following equation to illustrate the moving time: The model differs from the one presented earlier in that the relative effect of the snow does not change so much when the distance between the trees lengthens. The following relative values were calculated from the equation for the moving time in different snow depths when the inter-tree distance was 5 m. The figures correspond to those presented earlier except for snow depth class 100 cm in which the result did not correspond to reality as the material did not include such deep snow. This value was in facto mitted from the table. 532. Felling time and the time spent on clearing the butt and the snow The following equations from p. 26 were selected to illustrate the felling time y = 2.24 + I.Bix10 -(- 0.02(x 10x 9) —• O.oooooi4(x10x9 ) 2 , in which y = moving time, emin. x lO = inter-tree distance, m x 9 = snow depth, cm yl2 = 0.2 2 + 0.1 4X6 2 -f 0.6 4X 9 + 0.10l(x 9xn) + 0.0 0 B(x 6x 7 ) y 22 = ■—1.04 + O.llXg 2 + O.OIOXg 2 + 2.20x lx + 0.059(x6x 7 ) Snow depth — Lumen syvyys cm = .... 0 40 60 80 100 Snow density — Lumen tiheys mm/cm = 0 1.8 (3.3) 2.5 2.5 2.5 Inter-tree distance — Siirtymismatka m = 5 5 5 5 5 Logger 1 — Tekomies 1 100 130 (126) 146 164 181 Logger 2 — Tekomies 2 100 132 (106) 151 191 241 Depth of snow, cm Logger 2 0 40 60 80 100 135 152 170 71.4 The effect of winter conditions on the preparation . . 31 The residual deviations of the models were Felling time is thus influenced by stem size and the depth and quality of the snow. It appears from the model that when stem size grows the relative effect of snow decreases. This is natural as the actual felling-sawing of large trees takes much time and the clearing of the butt has less influence in relative terms than for small-sized trees. The model is illustrated in Fig. 5 for the effect of the quantity of snoAv on the working time in different diameter classes. The snow density is taken to be 2.5 and the impression of the foot in the snow to be half of the depth of the snow. Fig. 5. The time expended on felling and on clearing the butt and the snow as a function of snow depth and breast height diameter Kuva 5. Kaatoaika sekä tyven ja lumen raivausaika lumen syvyyden ja rinnankorkeusläpimitan funktiona The expenditure of working time is expressed as ratios in the next table. The figures correspond to the conditions in early winter and midwinter. The figures in brackets apply to the end of the winter. Table 4. Relative felling, butt- and snow-clearing times in the investigation conditions. Taulukko 4. Suhteelliset kaato-, tyven ja lumen raivausajat tutkimusolosuhteissa. s L = 29.1 and s 2 = 36.4 Snow depth — Lumen syvyys cm = .... 0 40 60 80 100 Snow density — Lumen tiheys mm/cm = 0 1.8 (3.3) 2.5 2.5 2.5 Impression of the foot in the snow — Jalan painuma cm — 0 30 35 45 65 Di-3 = 14 14 14 14 14 Logger 1 — Tekomies 1 100 233 (251) 309 379 449 Logger 2 — Tekomies 2 100 221 (294) 336 603 547 32 Pertti Harstela 71.-» Felling is slower in the spring than in the autumn because the snow is heavy and harder and thus more difficult to clear from around the butt. There is a distinct difference between the loggers. Logger 1 of strong physique was clearly quicker at snow clearance. Shovelling snow adds most sharply to the extra expenditure of working time required in winter conditions. For instance, logger 2 spent about 74 per cent of the felling and butt- and snow clearing time on shovelling in 80 cm deep snow and logger 1 about 60 per cent. Comparison with the standard times reported by Ag e r (1967) for the logging of spruce shows that the relative effect of snow in the present study was considerably greater. When the results were compared with Ag e r's times for the logging of pine the times roughly corresponded in deep snow conditions to those returned by logger 1. The relative effect of snow on the preparation of spruce was smaller in Age r's study than for the logging of pine. The difference was probably due to the small amount of snow below the branches of spruce. In the present work, however, snow depth was expressed as the mean of the snow cover in open country and around the butt. As shovelling snow is the work phase in felling that is most affected by snow, we can compare the figures obtained from the working-time equations of Norwegian authors (S a m s e t, ... 1969) with the results of this study. The time spent on shovelling snow was as follows: The relative times of at any rate logger 1 cannot be regarded as excep tional according to the Norwegian results. However, snow does not exert as pronounced an effect as in the present study on the relative times for the total logging phase calculated from the Norwegian equations. The Norwegian authors assumed that snow does not affect either felling proper or the auxil iary phases, which is a false hypothesis according to Age r's study and the present work. Furthermore, when the cutting capacity of saws improves the relative effect of snow increases and, consequently, the results calculated from old materials like the Swedish study possibly are not fully comparable with the present study. A control material was collected earlier for logger 2. The following regres sion equation represents the felling and snow- and butt-clearing time: Depth of snow cm 40 60 80 100 Samset, (1969) 30 52 66 80 Logger 1 38 51 62 73 Logger 2 38 64 83 123 The effect of winter conditions on the preparation 71.4 33 5 11751—70 From the equation were calculated the following relative working times at different snow depths for trees with a breast height diameter of 14 cm. The figures are between those reported earlier, however, closer to logger 1 than logger 2. It is possible that the relative effect of snow obtained in the present study was greater than »normal» because the snow density was fairly great during the study. 533. Limbing time The following of the models on p. 27 that illustrate the limbing time were examined: The residual deviations of the models were: The models do not include the snow density as its influence was nil; the amount of snow is also lacking, but it was replaced by the lack of bearing capacity of the snow. The ratio between the quantity of snow and the lack of bearing capacity can be obtained from Fig. 2 on p. 19. Limbing time is thus a function of stem size, branchiness and the lack of bearing capacity of the snow. It appears from the model that when the stem size and branchiness increase the relative effect of winter conditions decreases. The drawing illus trates the dependences. The branchiness class was regarded as a constant, 3. The relative expenditure of working time in the table is for the conditions of early winter. The figures relating to spring are given in brackets. y = 1.82 + 3.22x 6 0.0055X 9 2 + 0.060(x<,X 9 ) 0.0 OO 01 l(XgXg ) 2 10.nx 15 , in which y = felling and snow- and butt-clearing time, emin. x 6 = breast height diameter, cm x 9 = snow depth, cm xl 5 = tree species, pine 1, spruce 2, birch 3 yl3 = —12.73 + 0.59X6 2 + O.ois^x,) 2 +O. 07 l(x 6 X 7 ) x 23 = 14.16 + 0.49x6 2 + O.OlätXjXg)2 +O. O 3 2(XgX 7 ) Sj = 68.3 and s 2 = 49.2 Snow depth, cm Logger 2 0 40 60 80 100 246 334 432 34 Pertti Harstela 71.4 Fig. 6. Limbing time as a function of snow depth and breast height diameter Kuva 6. Karsinta-aika lumen syvyyden ja rinnankorkeusläpimitan funktiona. Table 5. Relative expenditure of limbing time in the investigation conditions. Taulukko o. Karsinta-ajan suhteellinen menekki tutkimusolosuhteissa The relative effect of snow was smaller on logger 2 who had a better limbing technique. His times were slightly longer than Ag e r's (1967) standard values at snow depths other than 100 cm at which the figures were roughly the same. On the other hand, snow may be assumed to have a greater effect on rough-limbing along the surface as the limbing process itself is quicker than in limbing along the surface and thus the logger can move faster. The relative time expenditure figures calculated from the Norwegian (S a m s e t, . . . 1969) equation for along-the-surface limbing show a slightly greater influence of winter conditions than in regard to logger 2. The effect of winter conditions increases further in semi-limbing, which supports the above conclusions concerning the effect of winter conditions on butt-limbing. Snow depth — Lumen syvyys cm = .... Impression of the foot in the snow — 0 40 60 SO 100) Jalan painuma cm = Breast height diameter — Rinnankorkeus- 0 30 (20) 35 45 65 läpimitta cm = 14 14 14 14 14 Branchin s t — Oksaisuusluokka — 3 3 3 3 3 Logger i — Tekomies 1 100 115 (123) 127 135 150 Logger 2 — Tekomies 2 100 111 (107) 115 119 128 The effect of winter conditions on the preparation .. 71.4 35 The following equation represents time expended on limbing along the surface in the control material for logger 2. According to the material the snow layer has only facilitated the limbing. 534. Bucking time Two of the equations from p. 27 illustrating the bucking time are analysed in the following: The residual deviations for the models are According to the equations, the factors that affect the bucking time are stem size, snow depth and quality, and the number of bolts. The models reveal that the relative influence of snow decreases when the stem size Fig. 7. Bucking time as a function of snow depth and breast height diameter Kuva 7. Katkonta-aika lumen syvyyden ja rinnankorkeusläpimitan funktiona y = 97.75 + 5.63(XjX6 ) 8.38X 9 0.050X 9 2 -f- 0. 1 5(x 6 X 9 ) 0. 000 0 2 3(x 6 X 9 ) 2 + 9.i0x 16, in which y = limbing time, emin. Xj = branchiness class x 6 = breast height diameter, cm x 9 = snow depth, cm xl 6 = length of utilisable part, m y l4 = 9. 32+ 0. 14X6 2 0. 4 3X 9 +O. 005 6X 9 2 +B. 8 8X 8 y 24 = 5.45 + 0.14X6 2 + 0.0018X 9 2 1.55XU + 1.33 X Sj = 20.7 and s 2 = 15.3 36 Pertti Harstela 71.4 increases. The result is natural as the share of sawing time proper then grows. Bucking is faster in the spring than in the autumn as the carrying capacity of the snow is better. The accompanying drawing illustrates the dependences. Snow density was taken to be a constant 2.5. The next table shows the relative expenditure of working time in the conditions of early winter and late winter. The figures in brackets refer to late spring. Table 6. Relative expenditure of bucking time in the investigation conditions. Taulukko 6. Katkonta-ajan suhteellinen menekki tutkimusolosuhteissa. There is a great difference in the relative working times of the loggers. Snow had a distinctly stronger influence on the work of logger 2. A g e r's (1967) standard times for winter conditions are smaller than those of logger 2 but higher than the figures for logger 1. On the other hand, the values calculated from the equation of the Norwegian authors (S a m s e t, . . . 1969) indicate a stronger relative effect of snow than for logger 2, with the excep tion of a snow thickness of 100 cm. A thin layer of snow, especially during the period when the snow supports a man, facilitates bucking. It is not necessary to take such care against damaging the saw blade chain as it is on ground without snow. The following equation illustrates the bucking for logger 2 in the control material: The relative effect of snow was as follows: The influence of snow was greater in the control material than in the present work. y = —6.55 + 0.047 Xg 2 + o.oiBx 6x9 + 15.48Xg + o.Bix 8 2 , in which y = bucking time x 6 = breast height diameter, cm x 9 = snow depth, cm x 8 = number of bolts Snow depth — Lumen syvyys cm = .... 0 40 60 80 100 Snow density — Lumen tiheys mm/cm = 0 1.8 (3.3) 2.5 2.5 2.5 D x. 3 , cm — 14 14 14 14 14 Number of bolts — Pölkkyjen lukumäärä = 3 3 3 3 3 Logger 1 — Tekomies 1 100 83 88 103 127 Logger 2 — Tekomies 2 100 101 (94) 108 122 142 Snow deth, cm Logger 2 0 40 60 80 100 116 124 132 The effect of winter conditions on the preparation .. 37 71.4 535. Storage time The following models from p. 28 were selected to illustrate the storage time: The residual deviations of the models are: The storage time is thus dependent on the stem size, the depth and quality of snow, and the number of bolts. The storage time is presumably also affected by the density of the growing stock to be cut, the bunch size and the strip road spacing but the influence of these factors on the model was not elicited from this material. The relative effect of winter conditions appears to diminish with the growth of stem size. Fig. 8 illustrates some dependences. Snow density was regarded as a constant, and lack of bearing capacity was taken to be one-half of the snow depth. The storage time is given in Table 7 in relative figures corresponding to the conditions during the investigation in early winter and late winter. The figures in brackets refer to spring conditions. Fig. 8. Storage time as a function of snow depth and breast height diameter Kuva 8. Varastointiaika lumen syvyyden ja rinnankorkeusläpimitan funktiona yl5 = 6.3 9+o. 3 5Xg 2 + 0.1 3X9- + 0.018(x6X 7 ) y 25 = 1.4 9 -f- 0. X 9X6 2 -f 1. 0 0X 9 10. 2 0X1X 0. 0065X9 2 + 2.4 0X8 2 Sj = 37.4 and s 2 = 32.1 Tekomies 1 Logger 1 Tekomies 2 Logger 2 Dl.3 Dl.3 120|— = c c= 120 ~ c - E E o E _ u J! '— „14 E JB ~~ ' 14 - 80 —"5 " C3) 80 -5 if :0 12 O :0 >. g £ — 40- i i i i i I I 40 I 1 12 i i i ii 0 40 80 0 40 80 Lumen syvyys, cm Lumen syvyys, cm Snow dept li.cm Snow depl !li.cm 38 Pertti Hatstela 71.4 Table 7. Relative storage times in the investigation conditions. Taulukko 7. Varastointiajat suhteellisina lukuina tutkimusolosuhteissa. Logger 2 was slowed down by snow less than logger 1. The explanation might be that logger 2 had a more rational working method. The work progresses faster in the spring than in early winter owing to the better carrying capacity of snow. The figures for logger 2 concur with the standard times reported by A g e r (1967) for pine. But Ager's values for the relative effect of snow are smaller for spruce than the figures reported here. The control material showed that logger 2 had previously expended considerably more time than now reported on storage in winter conditions. The working time is illustrated by the following equation: The difference from the present material was probably caused by the longer stacking distance. 536. Per-stem time The per-stem time was calculated from the following equations on p. 25: The per-stem time is presented as a function of the stem size, branchiness class and the amount and quality of snow. The accompanying curves illustrate the dependence of working time on the amount of snow and the stem size. The branchiness class is taken to be constant and the impression of the foot in the snow to be one-half of the snow depth. When stem size grows, the relative effect of snow diminishes. This is because much time is consumed on sawing and on handling the wood when large trees are in question and the proportion of time spent on moving from y = 0. 40+ 3. 5 5Xe 0.006 5x 9 2 +O. 0 8 6X 6 X 9 +2. 9 0X8 2 3. 4 0X 16 y = storage time, cmin. x 6 = breast height diameter, cm x 9 = snow depth, cm x 8 = number of bolts xi 6 = length of the utilisable part, m y x = 35.81 + 0.61X6 2 +l. 2 lXg + 50.29X 8 + 0.028(x 1x6) 2 + 0.012(x 7 X 9 ) y 2 = 27.39 + 0.35X6 2 +0.02 Ox 9 2 +9. 2 8Xg 2 +O. 020(x 1x6 ) 2 + 0.5 4(x 7 ) The residual deviations are s x = 103. o and s 2 = 82.2 Snow depth — Lumen syvyys cm = .... 0 40 60 80 100 Snow density — Lumen tiheys mm/cm = 0 1.8 (3.3) 2.5 2.5 2.5 Impression of the foot in the snow — Jalan painuma cm = 0 30 (20) 35 45 65 Di-3, cm = 14 14 14 14 14 Bolts/tree — Pölkkyjä/puu — 3 3 3 3 3 Logger 1 — Tekomies 1 100 117 (110) 122 130 142 Logger 2 — Tekomies 2 100 119 (93) 118 121 116 71.4 The effect of winter conditions on the preparation 39 Fig 9. Per-stem working time as a function of the snow depth and breast height diameter Kuva 9. Runkokohtainen työaika lumen syvyyden ja rinnankorkeusläpimitan funktiona tree to tree and on snow-clearing decreases. The model reveals directly how the relative effect of snow decreases also with the increase in branchiness. The accompanying table gives the relative per-stem times for the inves tigation conditions of early winter and midwinter. The corresponding figures for late winter are given in brackets. Table 8. Relative expenditure of per-stem time in the investigation conditions. Taulukko 8. Runkokohtaisen ajan suhteellinen menekki tutkimusolosuhteissa. Winter conditions had a smaller effect on the work performance of logger 1 whose working technique was poorer than on the performance of the better logger, No. 2. Work is easier in spring conditions than in the autumn, obviously because the snow is firmer. But the difference is small. Winter conditions had a stronger influence on the expenditure of working time in this material than in the materials of Ager (1967) and K a h a 1 a (1968). On the other hand, the figures presented by Norwegian authors (S a m s e t, . . . 1969) correspond roughly to those given here. Storage time was absent in the equation of the Norwegians; it reduces the difference in (Snow depth — Lumen syvyys cm = .... 0 40 60 80 100 Impression of the foot in the snow — Jalan painuma cm = 0 30 (20) 35 45 65 Breast height diameter — Rinnankorkeus- läpimitta cm — 14 14 14 14 14 Branchiness class — Oksaisuusluokka = .. 3 3 3 3 3 Logger 1 — Tekomies 1 100 120 (119) 131 144 162 Logger 2 — Tekomies 2 100 119 (117) 137 162 196 40 Pertti Harstela 71.4 the relative per-stem working time between the period with snow and the snowless period. Many reasons, to be discussed below, contributed to this difference between the present material and other investigations. The natural deviation between the loggers is probably one of the factors causing the difference. Similarly the distributions of the tree characteristics. We have seen, in fact, that the relative effect of snow differs in the different stem size classes. In the present material distinctly more time was expended on felling, butt- and snow-clearing and storage in winter conditions than A g e r's standard times suggest. The same phenomenon is observed in the limbing and bucking times, although the difference is probably due at least partly to the fast method of work, as the control material available for logger 2 appears to show. Moreover, it can be shown mathematically that winter conditions must exert the strongest effect in a working method in which limbing and bucking are faster than in the control method. This is because the relative effect of winter conditions is smaller in limbing and bucking than in moving from tree to tree and in felling. This reasoning is supported by the control material for logger 2 in which the working method consisted of limbing along the surface and bucking to fixed dimensions. The following equation illustrates the per-stem time: The following relative working times, which concur roughly with the figures reported by A g e r and K a h a 1 a, were obtained for the different snow depths: The following correlation prevailed in the investigation material between the breast height diameter and the volume of the utilisable part: When the relative values for the working times were calculated for a breast height diameter of 14 cm, the volume of the utilisable wood was about 100 litres. The results bring out an interesting point. The residual deviation of the working time was distinctly greater for the logger of poorer working technique and the coefficient of correlation for the models was thus smaller for him than for the other logger. This criterion may prove useful in assessing the occupational skill of loggers. y = —168.9 + l-ix3 + 0.2x6x9 4- 63.4x8 + 58.9xt y = 7.39 + 0.014x x -f- 0.0 8 6x 2 , in which x 1 = volume of the utilisable part, litres x 2 = length of the utilisable part, dm y = breast height diameter, cm Snow depth, om — 0 40 60 80 Working time 100 108 118 136 71.4 The effect of winter conditions on the preparation .. 41 6 11751—70 54. Distribution of working-site time at different times The distribution of the working-site time into per-stem times, general times and interruptions is presented in Appendices 1 and 2. Conclusions drawn on the basis of these tables must be uncertain because chance has too great an influence on the results during a period of one week even. However, comparison of the results with other similar studies probably permits indicative conclusions. Maintenance and starting of the saw in terms of cmin. took more of the logger's time during the winter than in the summer, and the same applies to preparations for storage and planning. Table 9 gives the saw maintenance and starting times per stem at different temperatures. Winter conditions appear to increase the above-mentioned times. The great difference in the maintenance times of the loggers is probably caused by the fact that logger 2 did all his maintenance work in the forest, while logger 1 did not. Table 9. Dependence of the saw maintenance and starting times on the average temperature. Taulukko 9. Sahan huolto- ja käynnistysaikojen riippuvuus keskilämpötilasta Table 10. The saw maintenance and starting times in per cent of the felling, bucking and limbing time at different average temperatures. Taulukko 10. Sahan huolto- ja käynnistysajat prosentteina kaato-, katkonta- ja karsinta ajoista eri keskilämpötiloissa. Logger 1 Työntekijä 1 Average temperature, Keskilämpötila, C° °c —17 —20 —6 —3 + 13 Time, emin./tree — Aika, cmin/puu Maintenance of the saw — Sahan huolto 7 16 13 31 4 7 Starting the saw — Sahan käynnistys .. 5 11 8 8 6 3 Total — Yhteensä 12 27 21 39 10 10 Ratios — Suhdelukuina 120 270 210 390 100 100 Logger 2 — Työntekijä 2 Maintenance of the saw — Sahan Imolto 36 81 — 54 43 34 Starting the saw — Sahan käynnistys .. 1 2 — 7 2 2 Total — Yhteensä 37 83 61 45 36 Ratios — Suhdelukuina 101 230 — 170 125 100 Average temperature, °0 Keskilämpötila, C° —n j | —20 | —6 | —3 + 13 o/ Logger 1 — Työntekijä 1 Logger 2 — Työntekijä 2 23.9 16.8 33.5 9.9 14.6 5.8 — 20.5 20.9 5.1 15.2 Pertti Harstela 42 71,-t Table 4 gives the saw maintenance and starting times in per cent of the felling, bucking and limbing times which largely consist of effective sawing time. L e v a n to's (1965) saw starting and maintenance times were 75 per cent higher in the winter than in the summer. In the present study, the 75 per cent difference was generally exceeded, except for an average tempera ture of —3° C. In Lev a n to's work, an increase of 75 per cent in the starting time was equivalent to an increase of about 7 per cent in the working time. The results of the present study vary so much for the different phases that it is impossible to say whether the increase in the maintenance times per stem produced a per cent increase in the working-site time. 55. Expenditure of working-site time For the worker himself, it is only the expenditure of working-site time in different conditions that represents the real work input and earnings. The study takes no stand on the point of what interruption percentage should be applied in these so-called fast methods of work. The increased sawing time would seem to require longer breaks for occupational health reasons. The times per work phase can also be converted to working-site times although there is no basic information concerning how winter conditions influence the situation for a single work phase. It is possible, even probable that the effect is different if the work is done in conjunction with other work phases. Owing to the uncertainty mentioned in the preceding chapter, the work ing-site times were not presented as relative figures. The results clearly suggest, however, that the relative per-stem times do not in themselves reveal the working-site time relations between winter and summer condi tions, but that the difference increases somewhat. 6. RELIABILITY OF THE INVESTIGATION RESULTS When a sample is not a representative sample of a known population it is impossible to calculate its statistical reliability relative to the total population. On the other hand, even a sample drawn by lot may give a misleading picture of a population if it is heterogeneous and difficult to limit. The deviation of the results of forest work studies is generally great owing to the wide range of variation of the conditions and the changing nature of the physical and mental input of the worker and the time study man. It might be possible by collecting comprehensive materials on diversified conditions to level the mean work input of a single worker so that it becomes relatively reliable, but it is then difficult to find out the causes of the varia tion and variation caused by the measured factors may be lost in the fluctua tion caused by unknown factors. On the other hand, if several factors are measured (growing stock, terrain and weather changes, and the worker's physical and psychologic input) it may be asked whether a smaller material will not suffice as the cause-and-effect relations can be controlled. However, sufficient variation must be achieved for the independent variables in small materials and there must be enough observations statistically for the varia bles. In other words, the material illustrates adequately the relative labour input of a single man in the conditions shown by the factors measured if the factor values very sufficiently and the independent variables are signifi cant to statistical tests. This requires that all the factors that essentially influence the relative effect of the other factors in regard to the dependent variable have been measured. All the factors that appear in the final models meet the formal requirement of the 5 per cent risk level. However, as it is not possible to control all the factors that affect the work, we must seek a minimum size material, and it can then be assumed that the uncontrolled errors have levelled out one another. Makkonen (1954) concluded with considerable reservations that a work phase of one week is reliable in this respect. He also recommends the omission of the first day of work when calculating the results. In the present study that one-week requirement was modified a little as the aim was to diminish the effect of uncontrolled symbols by studying the same loggers in different climatic conditions in the same marked stand. The results for the first day 44 Pertti Harstela 71.4 during the first phase were omitted for logger 1 who had not been studied before. A material of two men does not, of course, represent the total logger population of Finland. Testing the results against another material would have been useful, but this would have doubled the costs. The predictive value of the models was increased by resorting as far as possible to non correlated independent variables. 7. PRACTICAL APPLICATION OF THE RESULTS The results show clearly that the relative expenditure of working time in different winter and summer conditions is affected by the worker's per sonal qualities, the growing stock and the weather conditions. The results are thus largely dependent on the type of workers selected for study. The models that illustrate the working time probably explain with »sufficient reliability» the working of two loggers in winter conditions. Their working skills were assessed as above and below average and it was arbitrarily assumed that the means lie between their results. Application of the results in practice can be defended on the grounds of a lack of better information for calculating wage bases. Ag e r's (1967) study is based on old materials and he did not follow the same men in dif ferent conditions. Hence, compared with this study, his results may diverge considerably because of the correct natural deviation between the men. Simi larly, in Kah a 1 a's study the same men were not observed in different winter conditions, and the main emphasis was placed on other factors. The Norwegian study is probably more reliable in this respect (S a m s e t, ... 1969). In addition, the working method studied now was different from that used in earlier studies, and snow was demonstrated to exert a more pro nounced effect on the working method in this study than on the traditional method of limbing along the surface and bucking into fixed dimensions. The study was concerned only with the preparation of spruce. According to Age r's (1967) results and the control material employed here, the rela tive effect of snow is greater in the preparation of pine. The difference is probably caused by the fact that pine has fewer branches and thus does not produce a weight-bearing carpet of branches as readily as spruce; also, because of the smaller sawing work required, the share of moving in the working time increases in limbing. As regards moving and felling, the results can probably be used also for the preparation of saw logs as the material included large-sized trees. 8. SUMMARY The effect of winter conditions on the preparation of rough-limbed spruce pulpwood of approximate length was analysed. The intention was to con struct a mathematical predictive model illustrating the expenditure of work ing time with a view to determining the relative working times. Selection of a representative sample or testing the model against another population was excluded for financial reasons. The time studies were conducted in a topographically homogeneous marked stand, however with sufficient variation in the growing stock char acteristics (stem size and branchiness), on the same loggers 1 and 2 during a period of under a week at different times of the year. The variation of the climatic and growing stock characteristics was recorded carefully and pre dictive models were constructed by work phases for the per-stem times. Other times associated with the work, so-called general times and breaks, were also noted for determination of the working-site time. In order to improve the predictive value of the model, variables as uncorrelated as possible were sought for the multi-regression model, making use of factor analysis for selection of the independent variables in the manner illustrated in Fig. 2. As all the dependences are not linear and the influence of an independent variable on the variable to be explained when different values of another independent variable are used is not always as great in absolute terms as the linear regression model presupposes, transformations x ' = g (x x , ..., x ) were used to restore the linearity of the dependences. The technique of selective regression analysis was applied in the selection of the transformations and partly also in the selection of other independent variables. The following per-stem prediction models were examined in greater detail: Y = —38.81 + o.fiix 6 2 -f 1.2 1x9 + 00.29 x 8 +O. 0 2 s(x l • x 6) 2 + R S 0.012 (x 7 x 9 ) 928 103.0 Y 2 = 27.39 + 0.3 5 X6 2 -f- 0. O 2 O X9 2 + 9.28 Xg 2 + 0.020 (x x ■ X 6) 2 + 0.54 (x 7) 904 82.2 Y u = 3.96 + 1.97X10 + 0.1 2Xg 0.34X U 722 13.8 Y 2l = —0.45 + 2.4 ix 10 +o.o o 3 2x 9 2 o.oooon (x 9, x u • 5) 2 . . .834 12.8 Yl 2 = 0. 22+ O - 1 4Xg 2 4" 0.6 4X 9 +l. 1 o (x 9 • x n) + 0.0080 (x 6 ■ X 7) .803 29. 1 Y 22 = —1.04 + o.ux 6 2 -f- O.oiox 9 2 4- 2.20x 11 -f 0.059 (x 6 • x 7) .. . .864 36.4 71.4 The effect of winter conditions on the preparation .. 47 The relative effect of snow on the working time decreased with the growth of stem size in all work phases except moving from tree to tree. Increased branchiness had the same influence on limbing. Relative per-stem working times (Tables 3—B) were calculated from the equations by means of variables that concurred with the investigation condi tions. The working times represent the logging of trees with a utilisable part of about 100 litre and of branchiness class 111. As the loggers differed con siderably in physical strength and working skill, it was assumed that the values for an »average worker» may be found between the values for logger 1 and logger 2. The hypothesis cannot be substantiated, although an en deavour was made to test it against the results with earlier studies. A control material was collected on logger 2; the working method used for this was limbing along the surface and bucking to fixed dimensions. The moving times given in Table 3 (p. 30) »dovetail» with those given in the Norwegian (S ams e t 1969) and Swedish .Ager 1967) studies. The values for logger 1 were closer to Ager's and those of logger 2 closer to Sam set's figures. The control material also concurred roughly with the values for logger 2. Table 4 (p. 31) gives the felling and butt- and snow-clearing times. The relative effect of snow was considerably greater than in Age r's study. Shovelling snow took the greatest part of the felling time in- winter condi tions. The snow-shovelling times of logger 1 concurred roughly with the Norwegian figures. The values of the control material for logger 2 fell between the values for loggers 1 and 2, but were closer to those for logger 1. The snow cover was fairly thick during the study. The relative working times that illustrate butt-limbing are presented in Table 5 (p. 34). Comparison with Ag e r's values that represent limbing along the surface shows that snow affected the working of both the loggers Yl 3 = 12.73 + 0.59X 6 2 + 0.015 (Xj • X,) 2 + 0.071 (x 6 • x 7) 909 68.3 Y 23 = —14.16 + 0.49 Xg 2 + O.oisfXj • x e ) 2 + 0.032 (x 6 • x 7) 947 49.2 Yl 4 = 9.32 + 0.14X 6 2 0. 4 3X g + 0.00Ö6X 9 2 + 8.88X S 864 20.7 Y 24 = 5.45 + 0.1 4Xg 2 -(- 0.0018X 9 2 —• I.SSXu -|- 1.33x 8 2 941 15.3 Yl 5 = —6.39 + 0.35x6 2 + 0.13x 9 —■ 1.25xu + 0.018 (x 6x 7 ) 827 37.4 Y 25 = 1. 49 +O. 19X6 2 +l. 00X 9 10.20xu 0. OO 6 5X 9 2 +2. 4 0X 8 2 .895 32.1 in which Yi and Y 2 = the per-stem working time (loggers 1 and 2) Yjj = moving time xx = branchiness class Yi 2 = felling time x 6 = breast height diameter, cm Yj 3 = limbing time x 7 = impression of the foot in the snow, cm Yj 4 = bucking time x 8 = bolts/stem Yi 5 = storage time x 9 = snow depth, cm i = No. of the logger xu= snow density, mm/cm R = total correlation coefficient S = residual deviation 48 Pertti Hatstela 71.4 of this study more than in A g e r's study. As the snow speeded up limbing in the control material for logger 2, it can be assumed that the relative influence of snow on butt-limbing is greater than it is on limbing along the surface. In S a m s e t's study snow had a greater effect than in the present study, but the conclusion presented above is supported by the observation made by the Norwegian authors that snow has a greater influence on semi limbing than on limbing along the surface. According to Table 6 (p. 36), the relative effect of snow in bucking by the eye into about 2-m lengths was greater for logger 2 than in Age r's standard times, but smaller in logger 1. In contrast, the values calculated from the equations presented by the Norwegian authors reveal a higher snow effect than those recorded for either logger. The control material for logger 2 also shows a considerably greater effect of snow. The relative working times in storage are given in Table 7 (p. 38). The difference between the loggers was probably due to the more rational method of work of logger 2. According to Age r, snow affects the stacking time relatively less than the figures in the table indicate. On the other hand, snow exerted a stronger effect in the control material than in the present work. The Norwegian authors did not study stacking. The per-stem working times are presented in Table 8 (p. 39). For both loggers, the relative influence of snow was greater than in Age r's standard times. The Norwegian results lack storage time and are thus not fully com parable. The difference from A g e r's results has many probable explana tions: natural deviation between different loggers, the investigation method and method of work, and differences in the growing stock characteristics. It is demonstrable that the relative effect of snow increases in a working method in which limbing and bucking are speeded up. This reasoning is substantiated by the control material for logger 2 which concurs roughly with A g e r regarding the relative effect of snow. The distribution of the working-site time in the different investigation periods is given in Appendices 1 (p. 54) and 2 (p. 54). The appendices and tables indicate that the saw maintenance and starting times increase so much in winter conditions that the effect of winter conditions on the working site times is slightly greater than on the per-stem times. It appears further from the prediction models that the residual deviation of the working time was greater for logger 1 whose working technique was assessed to be poorer, and that the correlation coefficient of the models was thus smaller than for logger 2. These factors may provide a criterion for the classification of workers' skills. 7 11751—70 REFERENCES A g e r, B. H:son 1955. Den snöpackade vägen 11. SDA:s meddelande nr 54. Stockholm. —»— 1956. Packad snö som transportunderlag. SDA:s meddelande nr 57. Stockholm. —»— 1965. Om snöns egenskaper och snöstabilisering. Forskningsstiftelsen Skogs arbeten. Meddelande nr 3. Stockholm. —»— 1967. Tidformler för huggning baserade pä fältstudier 1959—67. Forsknings stiftelsen Skogsarbeten. Redoförelse nr 12. Stockholm. Ahonen, M. 1969. Apteeraus- ja karsintatavan vaikutus mäntysahatukkien tekoon. (Manuscript) -—»— 1970. Lämpötilan vaikutus sahatukkien karsinta-aikaan. (Manuscript) Aro, P. 1945. Aikatutkimukset metsätöissä. Metsätehon julkaisuja n:o 1. Helsinki. Bad e r, G. 1939. Der Schnee und seine Metamorphose. Geotechn. Ser. Hydr. Lief. 3. Bern. Cooley, W. & Lohn e s, P. 1966. Multivariate procedures fpr the behavioral sciences. New York-London-Sydney. Drap e r, N. & Smith, H. 1968. Applied regression analysis. New York-London- Sydney. Eriksson, R. 1954. Den snöpackade vägen I. Snöns egenskaper, SDA:s meddielande nr 52. Stockholm. Hakkarainen, A. E. 1956, Hakkuumiesten metsätyöajan käyttö. Metsätehon julkaisu n:o 35. Helsinki. Ha 1 d 1960. Statistical theory with engineering applications. New York. Harman, H. 1960. Modern Factor Analysis. Chicago. Harste la, P. 1968. Tutkimus karsintatavoista ja karsinta-ajan kuvaajista mänty sahatukkien teossa. Metsäteknologian laudaturtyö metsätutkintoa varten. (Typescript). —» — 1969. Eräitä tavanomaisia aikatutkimuksia täydentäviä metsätyöntutkimuksia. (Manuscript) Hoe 1, P. 1964. Introduction to mathematical statistics. New York-London. Kaha 1 a, M. 1966. Tutkimus 2—B m vaihtelevan pituisen ja 2 m kuusipaperipuun hakkuusta. Metsätehon tiedotus 256. Helsinki. —»— 1968. Hakkuun perustutkimus. Metsäteho. (Mimeographed copy) Kulokari, H. 1969. ATK havaintomatriisien käsittelyssä. Helsingin yliopiston laskentakeskuksen julkaisuja n:o 1. (Mimeographed copy) Kurki-Suonio, K. 1968. Perusteltu usko. Teologia ja Kirkko n:o 4. Kärkkäinen, M. 1969. Metsän vaurioituminen kesäaikaisessa puunkorjuussa. Acta Forestalia Fennica 100. Helsinki. —»— 1969. Puuston vaurioituminen kesäaikaisessa puun korjuussa (Manuscript). Leikola, M. 1969. The influence of environmental factors on the diameter growth of forest trees. Acta Forestalia Fennica 92. Levanto, S. 1965. Tutkimuksia moottorisahakarsinnasta. Työtehoseuran julkai suja n:o 109. Helsinki. 50 Pertti Harstela 71.4 Markkanen, T. 1964. Väkijuomien käyttöä kuvaavien muuttujien yhdistely. Alkoholipoliittisen tutkimuslaitoksen tutkimusseloste. Helsinki. Makkonen, O. 1949. Hakkuutöiden aikatutkimustulosten soveltaminen käytän töön. Metsätehon julkaisu n:o 25. Helsinki. —»— 1954. Metsätöiden vertailevan aikatutkimuksen periaate. Metsätehon julkaisu n:o 32. Mattila, S. 1968. Tilastotiede 11. Kauppakorkeakoulu. Helsinki. Mustonen, S. 1969. Monimuuttujamenetelmät. Luentosarja Helsingin seudun kesäyliopistossa. Mäkelä, J. 1968. Puunkorjuun tuottavuuteen vaikuttavat tekijät maatilametsä taloudessa. Työtehoseuran julkaisuja n:o 124. Helsinki. Niitamo, O. 1961. Moniyhtälömallien estimoinnista. Kansantaloudellinen aika kauskirja 57. Pauling, L. 1952. Allmän kemi, Uppsala. Ptitki s t o, K. 1957. Lumi tienrakennusmateriaalina. Metsätehon tiedotus 136. Riihinen, O. 1965. Teollistuvan yhteiskunnan alueellinen erilaistuneisuus. Hel sinki. Samset, I. & Stromnes, R. &Vik, T. 1970. Hogstundersokelser i norsk gran og furuskog. Meddelelser fra det norske skogforsoksvesen. Yollebekk. Savolainen, R. 1968. Puunkorjuumenetelmät ja korjuutekniset olosuhteet han kintavuonna 1966/67. Metsätehon tiedotus 271. Tidenberg, Y. 1965. Tutkimuksia moottorisahan käytöstä puutavaran valmis tuksessa sekä sen soveltamisesta karsintatyöhön. Metsäteknologian laudaturtyö metsätutkintoa varten. (Typescript). Torvela, M. 1966. Tuotantopanosten käytöstä ja käytön edullisuudesta maatalou dessa Etelä-Suomen alueen kirjanpitoviljelmillä. Maatalouden taloudellisen tut kimuslaitoksen julkaisuja 8. Vahervuo, T. & Ahmavaara, Y. 1958. Johdatus faktorianalyysiin. Por voo-Helsinki. Valtion tietokonekeskus (State Computer Centre). Tilastotieteen sovellutuksia 11. Lecture series. Veilahti, J. 1969. Matematiikan peruskurssi yhteiskuntatieteilijöille. Ylioppilas tuki ry. Williams, E. J. 1959. Regression analysis. New York-London. V ä 1 i a h o, H. 1969. A synthetic approach to stepwise regression analysis. Commenta tiones Physico-Mathematicae 34. 1 2. Ylinen, M. 1969. Tilastollisen testin perustelu. Lyhennelmä jatkoseminaarialus tuksesta. (Mimeographed copy). TIIVISTELMÄ Tutkimuksessa on selvitelty talviolosuhteiden vaikutusta tynkäkarsitun ja liki pituisen kuusipaperipuun teossa. Tarkoituksena on ollut laatia työajan menekkiä kuvaava matemaattinen ennustemalli suhteellisten työaikojen määrittämiseksi. Edus tavaan näytteeseen tai mallin kokeilemiseen toisessa populaatiossa ei ollut taloudelli sia mahdollisuuksia. Aikatutkimukset suoritettiin maastoltaan homogeenisessa leimikossa, jossa kuiten kin esiintyi riittävää puustotunnusten (rungon koko ja oksaisuus) vaihtelua, kuutena, vajaan viikon jaksona eri aikoina vuotta samoista tekomiehistä 1 ja 2. Ilmasto- ja puustotunnusten vaihtelu rekisteröitiin tarkasti ja runkokohtaisista ajoista laadittiin työvaiheittain ennustemallit. Muut työhön liittyvät ajat ns. yleiset ajat ja keskeytyk set merkittiin myös työmaa-ajan määrittämiseksi. Mallin ennustearvon parantamiseksi pyrittiin mahdollisimman korreloimattomiin muuttujiin multi-regressiomallissa käyttäen apuna selittävien muuttujien valinnassa faktorianalyysiä kuvion 2 osoittamalla tavalla. Koska kaikki riippuvuudet eivät ole lineaarisia ja yhden selittäjän eri arvoilla toisen selittäjän vaikutus selitettävään ei aina ole absoluuttisesti ilmaistuna yhtä suuri, kuten lineaarinen regressiomalli edellyt tää, käytettiin transformaatioita: xi' = g (xi, . . ~ xj, riippuvuuksien palauttamisek si lineaarisiksi. Transformaatioiden ja osittain muiden selittäjien valinnassa sovellet tiin valikoivan regressioanalyysin tekniikkaa. Runkokohtaisista ennustemalleista on lähemmin tarkasteltu seuraavia: R S Y 1 = 38.81 + 0.61 Xe 2 + 1.21 X 9 + 50.29 X 8 -j" 0.025(x1 • xe) 2 + 0.012 (x 7 x9 ) 928 103.0 Y 2 = 27.39 + 0.35 X6 2 + 0.020 X 9 2 + 9.28 X 8 2 + 0.020 (Xj • X6 ) 2 + 0.5 4 (x 7) 964 82.2 Y u = 3.96 + 1.97X10 + 0.12X 9 0.34X 1 722 13.8 Y 2l = 0.45 -j- 2.4 lx 10 4- 0. OO 3 2X g 2 0.000011 (x 9 •X n • 5) 2 834 12.8 Yl 2 = 0.22 + 0.14X6 2 -f- 0.64 X, + 1.10 (x 9 • Xn) + 0.0080 (x 6 . x 7) .803 29.1 Y 22 ——1.04 + o.iix6 2 -f o.oiox 9 2 + 2.20xxl + 0.059 (x 6 • x,) .. . .864 36.4 Yl 3 = —-12.73 +O. 5 9Xg 2 -f- 0.015 (x x • x 6) 2 + 0.071 (x 6 • X,) 909 68.3 Y 23 = ■—14.16 + 0.49x6 2 + O.oisfxj • x 6) 2 + 0.032 (x 6 . x 7) 947 49.2 Yl 4 = 9.3 2 + 0.1 4X 6 2 —■ 0. 4 3X 9 + 0.005 6X 9 2 + 8.8 8X 8 864 20.7 Y 24 = 5.45 + 0.1 4Xg 2 + 0.0018X 9 2 1.55XJ! + 1.33X 8 2 941 15.3 Yl 5 = 6.39 +O. 3 5Xg 2 + 0.1 3X 9 1.2 + 0.018 (XgX 7 ) 827 37.4 Y 25 = 1.49 + 0.19 Xg 2 4- 1.00X9 10. 20Xj! —■ 0. OO 6 5X 9 2 4" 2. 4 0X 8 2 .895 32.1 joissa Yt ja Y 2 = runkokohtainen työaika (työntekijät 1 ja 2) Yj x = siirtymisaika x x = oksaisuusluokka Yi a = kaatoaika x 6 = rinnankorkeusläpimitta, cm Yi 3 = karsinta-aika x 7 = jalan painuma lumeen, cm Yi 4 = katkonta-aika x s = pölkkyjä/runko Yi 5 = varastointi-aika x 9 = lumen syvyys, cm i = työntekijän n:o xu = lumen tiheys, mm/cm R = kokonaiskorrelaatiokerroin S = jäännöshajonta 52 Pertti Harstela 71.4 Kaikissa työvaiheissa siirtymistä lukuunottamatta lumen suhteellinen vaikutus työ aikaan pienenee rungon koon kasvaessa. Sama vaikutus on karsinnassa oksaisuuden lisääntymisellä. Yhtälöistä on tutkimusolosuhteita vastaavilla muuttuja-arvoilla laskettu suhteelli sia runkokohtaisia työaikoja, jotka on esitetty taulukoissa 3—B. Työajat vastaavat käyttöosaltaan n. 100 litran ja oksaisuudeltaan 111 luokkaan kuuluvien puiden tekoa. Koska tekomiehet olivat ruumiin voimiltaan ja työtaidoiltaan varsin erilaisia, on ole tettu, että »keskiarvotyöntekijän» arvot on löydettävissä tekomiesten 1 ja 2 arvojen välistä. Oletusta ei voi todistaa, joskin sitä on pyritty testaamaan vertaamalla tuloksia aikaisempiin tutkimuksiin, Tekomiehestä 2 on aikaisemmin kerätty vertailuaineisto, jossa työmenetelmänä on pinnanmyötäinen karsinta ja määrämittoihin katkonta. Taulukossa 3 (s. 30) esitetyt siirtymisajat »haarukoivat» norjalaisen (S a m s e t 1969) ja ruotsalaisen (A ge r 1967) tutkimuksen siten että tekomiehen 1 arvot ovat lähempänä Agerin ja tekomiehen 2 Samsetin esittämiä lukuja. Myös vertailuaineisto vastaa suunnilleen tekomies 2 arvoja. Taulukossa 4 (s. 31) on esitetty kaato-, tyven ja lumen raivausajat. Niiden mukaan lumen suhteellinen vaikutus on ollut huomattavasti voimakkaampaa kuin Agerin selvittelyn mukaan. Talviolosuhteissa lumen luonti on vienyt suurimman osan kaato ajasta. Tekomiehen 1 lumen luontiajat vastaavat suunnilleen norjalaisia lukuja. Teko miehestä 2 oleva vertailuaineiston arvot sijoittuvat tekomiesten 1 ja 2 arvojen väliin, mutta ovat lähempänä tekomiestä 1. Mainittakoon että hanki tutkimuksen aikana oli verraten tiivistä. Tynkäkarsintaa kuvaavat suhteelliset työajat on esitetty taulukossa 5 (s. 34). Ver rattaessa Agerin pinnanmyötäistä karsintaa kuvaaviin lukuihin havaitaan mo lempien tekomiesten työhön lumen vaikuttaneen voimakkaammin kuin Agerin luvut osoittavat. Kun tekomiehestä 2 kerätyssä vertailuaineistossa lumi on nopeutta nut karsintaa, voidaan olettaa että tynkäkarsinassa lumen suhteellinen vaikutus on suurempi kuin pinnanmyötäisessä. Samsetin tutkimuksessa lumi on vaikuttanut voimakkaammin kuin tässä tutkimuksessa, mutta edellä esitettyä päätelmää tukee se, että puolikarsinnassa norjalaisten mukaan lumen vaikutus on suurempi kuin pin nanmyötäisessä. Silmävaraisessa katkonnassa noin 2 metriseksi on taulukon 6 (s. 36) mukaan lumen suhteellinen vaikutus tekomiehellä 2 voimakkaampaa kuin Agerin standardi ajat osoittavat, mutta tekomiehellä 1 vähäisempää. Sen sijaan norjalaisten esittämistä yhtälöistä lasketut arvot osoittavat suurempaa lumen vaikutusta kuin kummallakaan tekomiehellä. Myös vertailuaineisto tekomiehestä 2 osoittaa huomattavasti voimak kaampaa lumen vaikutusta. Varastoinnin suhteelliset työajat on esitetty taulukossa 7 (s. 38). Ero työmiesten välillä johtunee siitä, että tekomies 2 omasi rationaalisemman työtavan. Agerin mu kaan lumi vaikuttaa kasausaikaan suhteellisesti vähemmän kuin asetelman luvut edel lyttävät. Sen sijaan vertailuaineistossa lumi on vaikuttanut voimakkaammin kuin tässä tutkimuksessa. Norjalaiset eivät ole tutkineet kasausta. Runkokohtaiset työajat käyvät ilmi taulukosta 8 (s. 39). Vertailu Agerin stan dardiaikoihin osoittaa voimakkaampaa lumen suhteellista vaikutusta molemmilla teko miehillä. Norjalaisten tuloksista puuttuu varastointiaika, joten ne eivät ole täysin ver tailukelpoisia. Ero Agerin tuloksiin johtunee monestakin syystä. Mm. luonnolli nen hajonta eri tekomiesten välillä, tutkimusmenetelmä ja työmenetelmä sekä puusto tunnusten erot lienevät eroa aiheuttamassa. On osoitettavissa, että työmenetelmässä, jossa karsinta ja katkonta nopeutunut, lumen suhteellinen vaikutus lisääntyy. Tätä päättelyä tukee vertailuaineisto tekomiehestä 2, jonka mukaan lumen suhteellinen vaikutus vastaa suunnilleen Agerin esittämiä lukuja. The effect of winter conditions on the preparation . . 71.4 53 Työmaa-ajan jakaantuminen eri tutkimusajankohtina on esitetty liitteissä 1 (s. 54) ja 2 (s. 54). Liitteiden ja taulukoiden perusteella näyttävät sahan huolto- ja käynnis tysajat lisääntyvän talviolosuhteissa siinä määrin, että työmaa-ajoissa talviolosuhtei den vaikutus on hieman suurempi kuin runkokohtaisissa. Ennustemalleista on vielä havaittavissa, että työntekijällä 1, jonka työtekniikka arvioitiin heikommaksi, on työajan suhteellinen jäännöshajonta ollut suurempi ja siten mallien korrelaatiokerroin pienempi kuin tekomiehellä 2. Mainitut tunnukset saattavat tarjota kriteerin työmiesten taidon luokittelussa. 54 Pertti Harstela 71.4 Appendix 1. Distribution of working-site time between per-stem, general and interruption times for logger 1. Liite 1. Työmaa-ajan jakaantuminen runkokohtaisiin, yleisiin ja keskeytysaikoihin työntekijällä 1. Appendix 2. Distribution of working-site time between per-stem, general and interruption times for logger 2. Liite 2. Työmaa-ajan jakaantuminen runkokohtaisiin, yleisiin ja keskeytysaikoihin työntekijällä 2. n p8l|sggg!39^mSHH||^SHQ||H^9BIB||ESH||HSBEHQ rf^Jl 1!T^^flr(iiiTmIHHb tnl^^B^^Bb*iFIBffl - B PMB»PBP ppjp fMP 1 iBP pjp vTrlW^'M BASIC DENSITY, BARK PERCENTAGE AND DRY MATTER CONTENT OF GREY ALDER (ALNUS INCANA) PENTTI HAKKILA HARMAALEPÄN PUUAINEEN TIHEYS, KUORIPROSENTTI JA KUIVA-AINESISÄLTÖ HELSINKI 1970 Helsinki 1970. Valtion painatuskeskus PREFACE Studies on the technical properties of wood have in Finland been confined to the principal tree species: Scots pine, Norway spruce and birch. Now that artificial regeneration is more widespread, the knowledge of the value of the nowadays rarer tree species as raw material for the pulp and paper industry should be more accurate than it has been to date. The Department of Forest Technology, Finnish Forest Research Institute, lias therefore embarked upon a survey of the basic characteristics of the less important domestic tree species and the exotics that thrive in Finnish conditions. The present study is the first of a series to be completed. The material was collected by Mr. Jouni Ylinen who also made a brief preliminary study and Mr. Markku Heinonen; the laboratory work was performed by Mrs. Irma Saarilahti, and the typing by Mrs. Aune Rytkönen. The stereoscan electronmicroscope picture 3 was made by the Finnish Pulp and Paper Research Institute. The statistical treatment of the material was done at the Finnish State Computer Center. The manuscript was read by Professor, Dr. Veijo Heiskanen and Dr. Veikko Koski. Alder stands were made available for the study by Oy Kaukas Ab whose initiative contributed to the institution of the study, Tehdaspuu Oy, the National Board of Forestry and private forest owners. Associate Professor, Dr. Bror-Anton Granvik gave valuable assistance in the search for experimental plots. The Finnish manuscript was translated into English by Miss Päivikki O j ans u u and checked by Mr. L. A. Key w o rt h. I thank the above-mentioned and all other persons who participated in the study. Helsinki, June 1970 Pentti Hakkila CONTENTS Page 1. Introduction 7 2. Material and methods 13 3. Results 15 31. Basic density 15 311. Variation of density within the stem 15 312. Variation of density between stems 17 313. Variation of density between stands 18 32. Bark percentage by weight 19 321. Variation of bark percentage within the stem 19 322. Variation of bark percentage between stems 20 323. Variation of bark percentage between stands 22 33. Dry matter content of grey alder stem 22 4. Discussion 25 5. Summary 27 Literature 30 Lyhennelmä 32 1. INTRODUCTION Grey alder spread throughout the southern part of Finland during the period of cultivation by burning over. Alder has, however, had to give way to other tree species in silvicultural cuttings and alder-dominated forests are therefore again on the decrease. The strongest concentration of grey alder is in the east where cultivation by burning over has been pursued most recently. From 2 to 3 per cent of the growing stock in Savo still consists of alder, but less than 1 per cent in South-west Finland (Fig. 1). The share of alder in the growing stock in the forests of North Finland is negligible. According to the Third National Forest Inventory, there was 14 million unbarked solid cu.m. of alder in Finland's forests, most of it grey alder (Alnus incana) and only a fraction black alder (Alnus glutinosa) (Ilvessalo 1956) x). Figure 1. The proportion of grey alder in the growing stock in different forestry board districts in South Finland (Kuusela 1967, Kuusela and Salovaara 1968 and 1969). Kuva 1. Harmaalepän osuus puuston kuutiomäärästä Etelä-Suomen piirimetsälautakunnissa (Kuusela 1967, Kuusela ja Salovaara 1968 ja 1968). J ) The figures given for the results of the national forest inventories contain both grey and black alder. In other connections alder refers in this publication solely to grey alder. 8 Pentti Hakkila 71.» A common characteristic of alder stands is their young age (Ilvessalo 1962). This is due not only to the biology of the tree species but also to the logging practice applied to it. As the alder stands are young, are situated mostly on the best forest soils and concentrated in South Finland their share in the annual growth is higher than their proportion in the growing stock. In consequence of the silvi cultural principles applied, however, the share of alder in the growth of the southern growing stock has decreased somewhat (Ilvessalo 1956). Alder stands are situated largely in the vicinity of settled areas, on the edge of fields and on pastures. They are untended, have openings and are ragged. The growing stock is often shrubby and of small size (Ilvessalo 1927) which reduces its value essentially. The growing stock of present-day alder stands is so unsatisfactory that no less than 92.4 per cent of them were classified in the Fourth National Forest Inventory as unproductive forests to be regenerated while the cor responding ratio for all tree species was only 11.6 per cent (Ilvessalo 1962). However, this does not necessarily mean that alder lacks capacity for growth in Finnish conditions. The fact is that alder stands have not been managed with the same care as the stands dominated by our principal tree species. Alder grows quickly, especially when young. The following figures show the development of the growing stock of natural alder stands, excluding bark (Miettinen 1932). Age, years Proportion of alder (stands, % Ikä, vuotta Osuus lepikoista. % —10 4.0 11—20 23.8 21 —30 37.3 31 —40 26.2 41—(ill 8.7 Total — Yhteensä 100. o Dbh, cm D i_3> cm Growing stock Kokonaiskuutio °/ Growth Kasvu — 10 65.6 74.3 10—20 26.3 21.4 20—30 8.1 4. 3 Total — Yhteensä 100. o 100. o Site type Age, years — Ikä, vuotta M etsätyyppi 10 20 30 40 Cu. m/ha excl.bark K-mzjha, kuoretta Oxalis-type —■ OT . . 52 116 173 221 Oxalis-Myrtillus type — OMT . . . . . 44 99 149 195 71.5 Basic density, bark percentage and dry matter content of grey alder .. 9 2 14126—70 The growth of alder at a young age is much better than that of pine, spruce and birch, but it begins to slow down within 25—30 years. To avoid decay, the rotation age should in fact be 40 years at the most, that is, only a half of the rotation age of our principal tree species. If this is done the cubic growth of the alder is about equal to that of the other species (Table 1), but does not offer as such an essential advantage over them. Table 1. Average annual growth of grey alder (cu. m/ha, excluding bark), compared with the growth of Scots pine, Norway spruce, common birch and white birch, in South Finland on Oxalis-Myrtillus site type. Taulukko 1. Harmaalepän keskimääräinen vuotuinen kasvu (k-m 3 /ha, kuoretta) verrat tuna männyn, kuusen, rauduskoivun ja hieskoivun kasvuun Etelä-Suomessa OMT :llä. On the other hand, the short rotation age is a noteworthy advantage and it might provide a solution to, e.g., some special problems of small farm forests. Coppice forestry might permit clear cutting operations at relatively short intervals and low regeneration costs. Another special attribute of alder is its soil-improving effect. Alder takes atmospheric nitrogen through Actinomyces al n i (Actinomycetes) which lives in symbiosis in its root nodules. The nitrogen content of its green leaves is thus high and it is even more important that abundant nitrogen remains in alder leaves even after they have turned yellow (Viro 1955). Alder thus increases the amount of nitrogen in the soil. *) Ilvessalo 1920, 2) Vuokila 1956, 3) Koivisto 1959, 4 ) Miettinen 1932. Species Puulaji Treatment Käsittely Age, years — Ikä, vuotta 20 | 30 | 40 | 60 | 80 Average annual growth, cu. m/ha Keskimääräinen kasvu, k-m s /ha/v Scots pine J ) — Mänty Naturally normal — Täystiheä, luonnon 3.4 5.1 6.1 6.8 7.0 Norway spruce *) — Kuusi Naturally normal — Täystiheä, luonnon 1.5 2.7 3.8 5.1 5.5 Norway spruce a ) — Kuusi Treated with thinnings — Toistuvasti harvennettu 0.9 3.3 5.1 7.2 7.7 Birch *) — Koivu Naturally normal — Täystiheä, luonnon 1.9 3.2 4.2 4.9 4.7 Common birch 3) — Rauduskoivu . Treated with thinnings — Toistuvasti harvennettu 4.2 5.8 6.4 6.5 6.1 White birch 3 ) — Hieskoivu Treated with thinnings — Toistuvasti harvennettu i 2.7 3.9 4.4 4.8 Grey alder 4 ) — Harmaaleppä .... Natural — Luonnon 5.8 6.2 6.3 Pentti Hakkila 10 71.5 Thanks to its high nitrogen content the litter of the alder improves the growth of other species (cf. Mikola 1958). Moreover, considerable quanti ties of nitrogen move directly from the roots of alder to the soil (Virtanen 1957). Alder is also important for the life of game (cf. Uusvaara 1963) and therefore its cultivation on a limited scale must not be lightly abandoned. Interest in its cultivation has in fact begun to grow recently. To mention an example, the Foundation for Forest Tree Breeding has added the breed ing of alder to its programme. The profitability of growing alder depends in the last instance, however, on its suitability as industrial raw material. The wood of alder is homoge neous and easy to work, making it eminently suitable for the production of various useful objects and for many special purposes, though its main use should be found in the pulp, paper and board industries because of its poor stem form and small diameter. The wood properties of grey alder have been studied but little. The following analysis deals with its chemical composition (Routala and Sih t o 1 a 1934) and results fairly consistent with those reported here have been arrived at by the Finnish Pulp and Paper Research Institute (Lönn berg, Nikki and Makkonen 1968). Grey alder is short-fibred compared with other Finnish tree species. The following measurements were obtained for trees aged 25—35 years (Bruun and Slungaard 1957 and 1959). Green leaves Yellow leaves Vihreät lehdet Keltaiset lehdet Nitrogen, % of dry matter Typpeä, % k uiva-aineesta Scots pine — Mänty 1.6 0.4 Norway spruce — Kuusi 1.2 0.7 Birch — Koivu 2.3 1.0 Aspen —• Haapa 2.6 0.7 Grey alder — Harmaaleppä 3.4 2.6 Component — Aineosa % Cellulose and hexosans — Selluloosa ja heksosanit .... 47.9 Pentosans —• Pentosanit 22.0 Lignin — Ligniini 25.0 Water extractives — Vesiuutteet . 2.6 Alcoholbentsol extractives — AlkoholibentsoUuutteet . . . 1.6 Ether extractives — Eetteriuutteet 0.4 Ash — Tuhka 0.5 Total — Yhteensä 100. o 71 Basic density, bark percentage and dry matter content of grey alder 11 Figure 2. A cross section of grey alder wood. Kuva 2. Harmaaleppäpuun poikkileikkaus. Back in the 19305, Rout ala and Sihtola (1934) showed that the alder is suitable for both sulphate and sulphite pulping. The yield of alder sulphate pulps is lower than that of birch pulps (Bruun, A h 1 s k o g and Pettersson 1958, Vet he, Loras and Loschbrandt 1962). According to Alestalo and Hent o 1 a (1967), the yield in sulphite pulping is 3 per cent units lower with alder. However, compared with birch, alder pulps have a short beating time and good tension and bursting strength, though a poorer tearing strength. The differences in the tension and bursting strengths disappear in bleaching, but the opacity of alder pulps is better and lightness more lasting after bleaching. Species — Puulaji Tracheids Libriform Vessel Trakeidit cells segments Librijorm- Putkisolut solut Length , mm — Pihius, mm Scots pine — Mänty 2.82 — — Norway spruce — Kuusi 2.78 — —- Common birch — Rauduskoivu 1.07 0.7 3 White birch — Hieskoivu 1.21 0. 8 2 Aspen — Haapa " 0.9 3 0.6 5 Black alder — Tervaleppä 0.8 9 0. 6 6 Grey alder — Harmaaleppä 0. 8 3 0. 66 12 Pentti Hakkila 71.s Figure. 3. A stereoscan electronmicrograph of grey alder wood (600 x) (Finnish Pulp and Paper Research Institute). Kuva 3. Stereoscan-elektronimikroskooppikuva harmaaleppäpuusta, suurennus 600-kertainen (Oy Keskuslaboratorio) In strength properties alder sulphate pulps correspond to birch pulps, and a 10 per cent addition of alder even improves the strength of birch pulp. The lightness of birch is better in unbleached pulps, but alder sulphate pulps are easier to bleach and their lightness is more durable (Lönnberg, Nikki and Makkonen 1968). Alder is especially suitable for the production of boards, particularly as debarking is not necessary in the board industry. The alder is fully equal to pine, spruce and birch as raw material for hardboard (Siimes and Lii r i 1959). Particle boards made of alder have good strength properties and a smooth surface (L ii r i 1960). The cubic growth of grey alder is relatively high, it can be grown within a short rotation time, it offers certain biologic advantages and is suitable for the manufacture of pulp and boards. The profitability of the cultivation of the different tree species will, however, depend in the future increasingly 71.5 Basic density, bark percentage and dry matter content of grey alder .. 13 on dry matter production and not so much on volume yield (Stockmann 1970). Consequently, the dry matter content of the grey alder should be known when its cultivation is in question. As this important factor has not been analysed so far, it was added in 1969 to the programme of the Finnish Forest Research Institute. The aim of the study was to elucidate the follow ing points : Basic density of grey alder Bark percentage of grey alder on the dry weight basis Dry matter content of a grey alder stem 2. MATERIAL AND METHODS The grey alder stands for the material had to be healthy and uniform in their growing stock. It proved to be surprisingly difficult to find such stands —-as Miettinen (1932) noted in this study on the growth of the grey alder. However, with the help of the local forest experts 32 satisfactory stands were found. One-half of them were in company-owned forests and most of the rest in farm forests, a few in State forests. Nine of the stands were in Häme, 13 in South Karelia, 4 in North Karelia and 6 in the area of the Vaasa forestry board district. Similarly to grey alder in general, the sample trees of this material grew on fertile soils. One-third of the stands were on soil of Myrtillus site type and almost two-thirds on Oxalis-Myrtillus site type. There was also one stand that had grown on former field soil. Fifteen trees were cut from a sample plot in each stand. The material thus comprised 480 trees. Owing to the composition and low age of the stands the mean size of the sample trees was small, e.g., average breast height diameter above bark was 7 cm (Fig. 4). As already mentioned, two Figure 4. The breast height diameter distribution of the sample trees (in centimetres above the bark). Kuva 4. Koepuitten rinnankorkeusläpimittajakautuma (senttimetreinä kuoren päällä). 14 Pentti Hakkila 71.5 thirds of the growing stock of the grey alder consists of trees under 10 cm at breast height. As only healthy, single-stem trees were accepted there were no decayed and over-aged stems in the material. The mean age of the sample trees was 23 years. According to Mietti nen (1932), the average height of alder on Oxalis-Myrtillus site type at this age is 8.7 m, average breast height diameter 6.1 cm and the diameter of dominant trees 11.9 cm. The means for this material agree with these figures (Table 2). Table 2. Average measurements of the sample trees. Taulukko 2. Koepuitten keskimääräisiä mittoja. From the sample trees 5 cm thick discs were cut, beginning from the butt cross-section and moving to the top at intervals of 1 metre. Depending on the tree height, the number of discs was 5 to 14 per stem (Fig. 5). Dia meter excluding bark, basic density and bark percentage on the dry weight basis at different stem heights were determined from the discs in the labo ratory. The average basic density and bark percentage of the stem were cal culated as means weighted with the surface area of the discs. Owing to the sampling procedure, however, the butt disc represented only a half-metre Figure 5. The material of the investigation Kuva 5. Tutkimusaineisto. Characteristic — Tunnus X s Dbh, cm —• Di-3, cm 7.1 2.3 Height, m — Pituus, m 8.9 1.9 Volume, liters — Tilavuus, 1 22.7 20.2 Living crown, % — Elävä latvus, % 49.8 19.4 Age, years — Ikä, v 22.8 7.5 Height/Dbh, m/cm — Pituus/Dt-j, m\cm 1.3 0.3 Height/Age, dm/year — Pituus/ikä, dmfv 4.2 1.3 71.5 Basic density, bark percentage and dry matter content of grey alder .. 15 long part of the stem versus the metre part for the other discs. This was taken into consideration when the mean for the stem was calculated. Basic density of wood shows here the dry matter content of a unit volume of green, barked timber in kilograms per solid cubic metre. The green volume of the discs was measured by immersion in a water tank on a Mettler scale; the weight, i.e., volume of the water displaced by the disc was read from the scale. Bark percentage by weight shows the dry weight of bark in per cent of the total dry weight of bark and wood. By using the basic density of wood it was possible to cal culate also the amount of bark in kilograms per stem and cubic metre. Most of the statistical calculations were performed at the Finnish State Computer Centre using programmes of stepwise, selective regression analysis and analysis of variance. 3. RESULTS 31. Basic density 311. Variation of density within the stem Variation of basic density within the stem is divided into two components: radial and longitudinal variation. Here, only the latter which has a more important direct role in practice was taken into consideration. However, it can be concluded indirectly by analysing the effect of the age and size of the tree that there is fairly little variation in the wood density of the alder in the radial direction. Regularity can be detected in the longitudinal variation of the basic density of the alder stem. The following correlation coefficients illustrate the correlation between average density at a certain height and the height of the tree and the sampling height. The figures are not valid for an individual sample. Independent variable R Sy.x Selittävä muuttuja X 1 • X 2 . 7496 5.8 X 1 ' x2-\~l°g ( xl!xz) .7786 5.5 X 1 • X2 +log (x l lx 2 )-\-X 2 2 .81 10 5.1 X X ' S'a + log ixllx2)-\- x 2 2J r x l* .8583 4.5 x i ' (x l lx 2 ) +x 2 2 +a; 1 2 +1 /£b 2 .8991 3.8 x x = Sampling height —• Näytteenottokorkeus x 2 = Height of the tree Puun pituus 16 Pentti Hakkila 71.5 The density of alder declines first from butt to top, but begins to rise again at a height of perhaps already 1 metre from ground level (of. Jalava 1952). Density decreases again slightly in the topmost crown (Fig. 6). Figure 6. Variation oi basic density in the longitudinal direct ion of 10 meter- high grey alder stem. Kuva 6. Puuaineen tiheyden vaihtelu 10-metrisen harmaaleppä rungon pituussuunnassa. The longitudinal variation is small, as reported by Na g o d a (1968). The variation pattern differs appreciably from that of the pine, common birch and white birch, less from that of spruce (cf. Hakkila 1966). As the variation is slight a sample taken from breast height gives a relatively accurate picture of the average density of the stem. Systematically, however, the result is too low and the mean error is 7 kg/solid cu.m. The correction equation receives the following form: The density of an alder stem can be predicted very well from a sample taken at breast height. The deviation of the values calculated by equation from the true average values is small; the standard deviation is only 6 kg/solid cu.m. compared with 12—16 kg/solid cu.m. for pine, spruce and birch (Hakkila 1966). The true stem average of the alder and other Finnish tree species is best calculated from a sample taken at the 25 per cent height of the tree. A wood sample purporting to represent the stem as a whole should be taken from just this height for pulping experiments on laboratory scale. 1/ = 43.7 +0.8944 a; .R = .9593 Sv . x =6.3 y = Average tree density, kg/cu.m Rungon keskimääräinen tiheys, kgjk-m 3 x = Density at breast height, kg/cu.m Tiheys rinnankor keudella, kgjk-m 3 71.6 Basic density, bark percentage and dry matter content of grey alder 17 3 14126 —7O 312. Variation of density between stems The average density of the stems in the material as a whole was 360.5 kg/solid cu.m. which is fairly close to the 365 kg/solid cu.m. measured by Nag o d a (1966 and 1968) in Norway. Alder density is clearly lower than the density of other Finnish tree species according to the following figures for South Finland (Hakkila 1966). The densities in question are thoes for whole stems and the variation is from stem to stem. An endeavour was made to clarify the variation of basic density between alder stems by means of various external tree characteristics. The effort did not succeed and the correlation coefficients were low without exception. The age and growth rate of the tree is of little help and the stem size of no help in explaining the average stem density. The best equation in which age and the height of the lower limit of living crown are the independ ent variables explains only 11 per cent of the variation thus lowering the standard deviation between stems from 22.2 to 20.9 kg/cu.m. It may be mentioned that it is possible with the help of external tree characteristics to explain 41 per cent of the stem-to-stem variation of the Scots pine, the comparable percentages for the Norway spruce, common birch and white birch being 37, 24 and 15, respectively (Hakkila 1966). Species — Puulaji Density, kg/cu.m - -- Tiheiin, 1-gj/c-m 3 Range s X s Vaihtelu- väli °o Scots pine — Mänty 409 33 311—521 8.o Norway spruce — Kuusi 387 30 308—482 7.8 Common birch — Rauduskoivu 497 31 407—571 6.3 White Birch — Hieskoivu, 482 29 397—561 6.1 Grey alder — Harmaaleppä . . . 361 22 281—412 6. 2 Independent variable Selittävä muuttuja R .0773 .0587 Crown proportion — Latvussuhde Log (Dbh/age) — Log (D 1 . 3likä) .0158 —.2124 .293-6 .3139 Bark percentage — Kuoriprosentti .0605 Pentti Hakkila 71.". 18 313. Variation of density between stands Stand-to-stand variation can be separated from the stem-to-stem varia tion. The former proves highly significant in analysis of variance and the standard deviation between stems, independent of the stand effect, contracts from 22.] to 15.2 kg/cu.m. The standard deviation of wood density between stands is 16. o kg/solid cu.m. Only a small proportion can be explained with the help of stand characteristics. It was possible in a corresponding study in Norway spruce plantations in South Finland to explain as great a proportion as 68 per cent of the variation of density between stands (Hakkila and Uusvaara 1968). It is obvious that genetic factors have a marked effect on the varia tion of flood density of alder within a stand and between stands. Age is again the best independent variable, but the unexplained variance remains 89 per cent. From the age of ten years on, the average wood density of the stand increases with advancing age by 1 kg per cu.m. per annum. Neither geographical location nor the composition of tree species of the stand appear to affect density. y = 338.4 + 0.9 9x y = Average wood density of a stand, kg/cu.m. Metsikön keskimääräinen puuaineen tiheys, kgjk-m 3 x = Average age, years Keski-ikä, vuotta Source of variation Sum of squares D. f. Mean square F- value Vaihtelu lähde N eli ö ft um m a Vapausasteet Keskinetiö F-arvo Between stands — Metsi- köitten välillä 124 886 30 4 162 17.97 Within the stand — Metsi- kön sisällä 100 557 434 232 Total — Yhteensä 225 443 464 486 Independent variable — Selittävä muuttuja R Average Dbh — Keskimääräinen D 1<3 . 00 4 0 Average height — Keskipituus . 1503 Average age — Keski-ikä . 3325 Site type — Metsätyyppi (OMT = 1, MT = 0) ... .07 49 71.5 Basic density, bark percentage and dry matter content of grey alder .. 19 4 14126—70 32. Bark percentage by weight 321. Variation of baric percentage within the stem The cross-section area of the stem decreases from butt to top more sharply than bark thickness and, consequently, bark percentage grows towards the crown. Fig. 7 shows the bark percentage in alder stems of different sizes as a function of the relative stem height. The figure is based on the following regression equation the confidence characteristics of which are applicable not to an individual observation but to the means of the observations of the investigation material. Fig. 8 is also based on the same regression equation; instead of relative height the distance from stump level in metres is given on the horizontal axis. Figure 7. Bark percentage by weight as a function of relative stem height in 6, 8,10,12 and 14 metre- high grey alder stems. Kuva 7. Kuoren painoprosentti rungon suhteellisen korkeuden funktiona 6, 8, 10, 12 ja 14 metrin pituisissa harmaaleppä rungoissa. R S . x y= 16.1 0.4 3X± 0. 018 ®2 2 +O. 000018 X 3 3 . .9901 .43 y = Bark percentage Kuoriprosentti «i = Height of the tree, m Puun pituus, m x 2 = Sampling height, m = Näytteenottokorkeus, m x 3 = Relative sampling height, % Suhteellinen näytteenottokorkeus, % 20 Pentti Hakkila 71.5 Figure 8. Bark percentage by weight at different stem heights in 6, 8, 10, 12 and 14 meter- high grey alder stems. Kuva 8. Kuoren painoprosentti rungon eri korkeuksilla 6, 8,10, 12 ja 14 metrin pituisissa harmaaleppärungoissa. Determination of the bark percentage at breast height gives too low values compared with the average for the whole stem. The error can be corrected, however, by the following regression equation. The longitudinal variation of the bark percentage of alder stem differs from that of pine, spruce and birch above all in that at the base of the stem it is relatively low (cf. Hakkila 1967). In addition, variation appears to be less steep for the alder. 322. Variation of bark percentage between stems The average bark percentage by weight for the total material is 13.0. In Norway the average bark percentage by weight for grey alder timber from a certain disrict of the country was 9.3, while a smaller material from R S v . x 2/= 1.5 + 0.958 X .9727 .46 y = Average bark percentage of the whole stem Koko rungon keskimääräinen kuoriprosentti x = Bark percentage at breast height Kuoriprosentti rinnan korkeudella 71.5 Basic density, bark percentage and dry matter content of grey alder .. 21 another district had a bark percentage of 15.1 (O kst a d 1967). These figures are considerably lower than the bark percentage by volume reported by Ilvessalo (1956) for South Finnish alder, viz. 21.2, but they are closer to the following bark percentages by volume that were calculated by Miettinen (1932). The standard deviation between stems in the investigation material was 2.0 per cent unit and the coefficient of variation 15.2 per cent. The effect of age on the bark percentage by weight is positive as such, but the effect of the stem size and growth rate is negative. A variable whose factors are breast height diameter and the age of the tree explains 29 per cent of the variation. The share of explained variance can be raised to 43 per cent by including several external characteristics in the regression equation. The standard deviation of the bark percentage between stems then remains 1.5 per cent. The bark percentage of merchantable timber is always less than the average for the stem. When the minimum diameter of timber increases the difference grows (Table 3). Table 3. Bark percentage by weight of merchantable timber in grey alder stems of different height, when the length of the bolt is 2 m and minimum top diameter under the bark 0, 4, 6 or 8 cm. Taulukko 3. Eripituisten harmaaleppärunkojen käyttöosan kuoren painoprosentti pölkyn pituuden ollessa 2 m ja minimilatvaläpimitan kuoren alla 0, 4, 6 ja 8 cm. Site type Metsätyyppi 10 Age, years — Ikä, vuotta 20 30 Bark percentage by volume Kuoren tilavuusprosentti 40 OT .. . .. 17.5 12.8 11.3 10.2 OMT . .. 20.o 14.7 12.9 11.4 Independent variable li Selittävä muuttuja Dbh — D i« 3 .4112 Height — Pituus —.3959 Volume — Tilavuus .3960 Age/Dbh— /M/Dj. 3 .5400 Height/age — P ituusi ikä .4556 Basic density — Puuaineen tiheys .0605 Top diameter, cm Height, m - — Pituus, m Latvaläpimüta, cm 6 7 8 9 10 11 12 ] 3 Bark percentage ! — Kuoriprosentti 0 13.9 13.8 13.5 13.2 12.2 12.2 11.9 11.1 4 13.0 13.0 12.8 12.6 11.7 11.8 11.5 10.8 6 — 12.7 12.4 11.9 11.3 11.3 11.2 10.6 8 — — 11.1 10.9 11.1 10.9 10.3 Pentti Hakkila 22 71.5 323. Variation of bark percentage between stands The variation of bark percentage between stems can be divided into two components, variation within and between stands. The latter is significant in analysis of variance, and the standard deviation between stems which is free from stand effect is reduced to 1.6 per cent. The standard deviation of the bark percentage between stands is 1.2 per cent. The increase in age has an increasing effect on the bark percentage, but the increase in stem size has concurrently a contrary effect. In what direction the bark percentage of the stand develops depends, thus, on the growth rate. There are some differences between the localities in the average bark percentage of the material. The average for Häme is 12.4, Karelia 13.1 and Vaasa Forestry Board District 13.7. This does not, however, necessarily indicate the existence of geographical variation. It may depend also on the size and age differences of the growing stock or other factors. 33. Dry matter content of grey alder stem The dry matter content of the stem depends first on volume which, in turn, is decided by breast height diameter, stem form and height. Dry mat ter content is affected also by wood density and for an unbarked stem by bark percentage by weight. It is possible to predict the dry matter content of a stem on the basis of brest height diameter alone when the formulas in Fig. 9 are used. The correlation coefficients of the regression equations are 0.9685 (1) and 0.9680 (2). Chiefly on account of different tapering, the standard deviation from the curves is 2.0 and 1.8 kg per stem. Source of variation Sum of squares ]). f. Mean square F- value VaihteUüähde Neliösumma Vapausasteet Keskineliö F-arvo Between stands — Metsiköitten välillä 651 30 21.71 8. 61 Within stand —• Metsikön sisällä 1 094 434 2. 52 — Total — Yhteensä 1 745 404 3. 76 — Independet variable R Selittävä muuttuja Average Dbh — Keskimääräinen D x . 3 .2903 Average height — Keskipituus —-.3965 Average age — Keski-ikä . 4567 Site type — Metsätyyppi (OMT = 1, MT = 0) -—.2 7 9 2 71.5 Basic density, bark percentage and dry matter content of grey alder . . 23 Figure 9. Dry matter content of a grey alder stem, with (1) and without (2) bark, as a function of breast height diameter. Kuva 9. Kuorellisen (1) ja kuorettoman (2) harmaaleppärungon kuiva-ainesisältö rinnankorkeusläpimitan funktiona. The dry matter content of merchantable timber is influenced also by the minimum diameter of the timber and the log length. If 4 cm below bark and 2 m are selected as these measurements, we obtain the following four equations for the calculation of the dry matter recovered from the stem in different cases. The accuracy of the equations is better for the whole stem than for the merchantable timber only as the length of the unmerchantable top varies. R S„. T yx = 1 557 + 0.14269 X 9838 1 473 y 2 = 1 240 + 0.127 32 X 9843 1 294 y 3 = 234 + 0.1 4246 x 9816 1 568 y t 128 + 0.12705 x 9821 1 380 yx = Dry matter content of whole stem in grams, including bark Koko rungon kuiva-ainesisältö kuorineen, grammaa y 2 = Dry matter content of whole stem in grams, excluding bark Koko rungon kuiva-ainesisältö kuoretta, grammaa y 3 = Dry matter content of merchantable timber in grams, including bark Käyttöosan kuiva-ainesisältö kuorineen, grammaa yi = Dry matter content of merchantable timber in grams, excluding bark Käyttöosan kuiva-ainesisältö kuoretta, grammaa x = Dbh 2 • Height, cu.cm Dj. 3 j • Pituus, cm 3 Pentti Hakkila 24 71.5 Table 4. Dry matter content of a grey alder stem, including bark, as a function of breast height diameter and height. Taulukko 4. Harmaaleppärungon kuiva-ainesisältö kuorineen rinnankorkeusläpimitan ja pituuden funktiona. Table 5. Dry matter content of a grey alder stem, without bark, as a function of breast height diameter (above bark) and height. Taulukko 5. Harmaaleppärungon kuiva-ainesisältö kuoretta rinnankorkeusläpimitan (kuoren päällä) ja pituuden funktiona. Tables 4 and 5 were calculated from the formulas. They show the dry matter content of the whole stem including bark and excluding bark. It was not possible for cost reasons to test the accuracy of the table against a different material. As alder timber derives from small-sized stems the proportion of mer chantable dry matter is strongly dependent on the minimum measurements of timber. An example of this is Pig. 10 which shows the relative dry weight, or relative volume as well, of the timber recovered in different cases. The variation of basic density in the longitudinal direction of the stem is so small that its effect does not emerge in the scale of the figure. Dbh, cm Height, m — Pituus, m Di. 3, cm 6 7 8 9 1 10 11 12 13 14 Kg/stem — Kglrunko 5 i 3.7 4.1 — — — | — ! — — — 6 4.6 5.1 5.7 — — —■ — — 7 5.8 6.5 7.2 7.9 — ■—- — — 8 — 7.9 8.8 9.8 10.7 — — — — 9 j — —- 10.8 12.0 13.1 14.3 — — — 10 1 — —- —. 14.4 15.8 17.3 18.7 — — 11 —■ — —. ■ .—. 18.8 20.5 22.3 24.0 — 12 : — 1 — — j —■ — 24.1 26.2 28.3 30.3 13 —• 1 — 1 — — 1 — 30.5 32.9 35.3 14 1 — I — ! — — 1 1 — — 37.9 40.7 Dbh, cm Height, m — Pituus, m Dx.3, cm 0 7 8 9 10 ii 12 13 14 Kg/stem — Kg 1 runko 5 3.2 3.5 — — — — — — — 6 4.0 4.4 4.9 — —. — — — — 7 5.0 5.6 6.2 6.9 — — — — — 8 — 6.9 7.8 8.6 9.4 — — — — 9 — — 9.6 10.5 11.6 12.6 — — — 10 — — 12.7 14.0 15.2 16.5 — — 11 — — — 16.6 18.2 19.7 21.3 — 12 — — — — — 21.4 23.2 25.1 26.9 13 — — — — — — 27.1 29.2 31.4 14 — — — — — — 33.7 36.2 Basic density, bark percentage and dry matter content of grey alder .. 71.5 25 Figure 10. The percentage of merchantable timber, on the dry weight basis, when the length of the bolt is 2 m and the minimum top diameter 8 (black), 6 (darkened) or 4 (striped) em under bark in grey alder stems of different height. Kuva 10. Rungon käyttöosan kuivapaino prosentteina koko rungon kuivapainosta eripituisissa harmaaleppärungoissa, kun pölkyn pituus on 2 m ja minimilatva läpimitta kuoren alla 8 (musta), 6 (tummennettu) tai 4 (viivoitettu) cm. 2. DISCUSSION The grey alder stands of Finland are of such poor condition and structure that over 90 per cent of them would have to be regenerated as unproductive (Ilvessalo 1962) • generally by planting spruce. Grey alder is there fore regarded as a weed tree which has only exceptionally been the object of serious study. Alder has, however, certain advantages compared with our principal tree species. When young it grows more quickly than other species and it is easy to grow decay-free timber from sprouts without special regeneration costs. What must be remembered above all is its ability to fix atmospheric nitrogen and thus improve the soil. The drawbacks of one-sided forestry have been seen with increasing frequency of late and the importance of biologic standpoints is now being generally understood, with the results that grey alder has also begun to attract attention. It is important that the interest of industry has also been aroused. Despite the silvicultural principles pursued, the growth of alder is still over a million solid cu.m. per annum (Ilvessalo 1956). For this reason alone we should know the wood properties of the alder, but what is needed above all is information on the suitability of alder as industrial raw material in the programmes for artificial regeneration. The alder might offer an advantageous solution in e.g. the afforestation of fields. Pentti Hakkila 26 71.5 Reports of the dry matter content of alder wood are important for com parisons of the advantageousness of the cultivation of alder with that of other tree species. Alder is in fact primarily a raw material for the fibre and board industries and an increasingly significant role will be played by dry matter production in future solutions (Stockman 1970). Dry matter production excluding bark can be calculated as the product of the average cubic growth and the basic density of wood. The density values in Table 6 are based on several studies conducted at the Department of Forest Technology, Finnish Forest Research Institute. A part of them are unpublished. Table 6 is confined to Oxalis-Myrtillus site type as the growth of alder on less fertile soils has not been studied. The dry matter production of a naturally regenerated alder stand is equal to that of a corresponding spruce or birch stand but a fifth less than the dry matter production of a naturally normal Scots pine stand. When treated with thinnings spruce and birch also produce considerably more than a naturally regenerated alder stand. Unfor tunately, no studies have been conducted on the growth of alder stands treated with thinnings or plantation alder stands. Far-reaching conclusions are precluded by the lack of information on the yield of grey alder when the correct cultivation technique is employed. It seems obvious, however, that the yield is no powerful argument for the Table 6. Annual dry matter production, excluding bark, of grey alder compared with pine, spruce and birch on Oxalis-Myrtillus site type in South Finland. Taulukko 6. Harmaalepän vuotuinen kuoreton kuiva-aineen tuotos mäntyyn, kuuseen ja koivuun verrattuna OMT.lla Etelä-Suomessa. 1920, 2 ) Vuokila 1956, 3) Koivisto 1959, 4) Miettinen 1932. Tree species Puulaji Treatment Käsittely Rotation age, years Kiertoikä, vuolta Density kg/cu.m Tiheys kg/k-m 3 Growth cu.m/ha/year Kasvu k-m 3 /ha/v | Growth kg/ha/year Kasvu Jcg/halv Scots pine — Mänty Naturally normal — Täystiheä, luonnon 80 415 7.0 !) 2 905 Norway spruce — Naturally normal — Täystiheä, Kuusi luonnon 80 395 5.5 !) 2 173 Norway spruce — Treated with thinnings — Tois- Kuusi j tuvasti harvennettu 80 380 7.7») 2 929 Birch — Koivu iNaturally normal — Täystiheä, ! luonnon 60 500 4.7 !) 2 350 Common birch Treated with thinnings — Tois- Rauduskoivu tuvasti harvennettu 60 500 6.5 3 ) 3 250 White birch — Hies- Treated with thinnings — Tois- koivu tuvasti harvennettu 60 485 4.8 3 ) 2 328 Grey alder — Harmaaleppä Natural — L/uonnon 40 360 6.3 4 ) 2 268 71.5 Basic density, bark percentage and dry matter content of grey alder .. 27 5 14126 —7O cultivation of grey alder. The same must be said of the quality of the timber, but if the short rotation age, ease of regeneration and biologic standpoints are to be stressed, the cultivation of grey alder may well prove justified. For industrial use of alder we need information on the dry weight of wood and bark. If the length of the timber is 2 m, the minimum top diameter 5 cm and solid content of the pile 0.63, the following figures can be used in South Finnish conditions: Two-thirds of the total growing stock of alder and three-fourths of the growth are accounted for by trees with a breast height diameter of 10 cm or less (Ilvessalo 1927). It is therefore of especial importance that the smallest possible minimum top diameter of timber be accepted in the harvest ing of alder. If the log length is 2 m and minimum diameter below bark 8 cm, a tree of e.g. 8 m in height remains wholly unutilised, only 24 per cent of the dry matter of a 10 m stem is utilised and 53 per cent of a 12 m stem. When the minimum diameter is reduced to 6 cm the proportion of merchant able timber is correspondingly 29, 63 and 78 per cent. If the minimum dia meter is further lowered to 4 cm the proportion of merchantable timber rises to 78, 89 and 93 per cent. Effective utilisation of the alder seems thus to presuppose a minimum diameter of maybe only 4 cm. SUMMARY Grey alder (Alnus incana) is the fourth or fifth most important tree species in Finland. Its share in the total growing stock in the forestry board districts of South Finland ranges from 0.4 to 3.4 per cent (Fig. 1). Although a purposeful endeavour has been made in silvucultural cuttings to reduce the growing stock of alder, its annual growth is still over a million solid cu.m. Alder has some exceptional advantages over other tree species. The most important are fast growth at an early age (Table 1), ease of regeneration from sprouts and ability to fix atmospheric nitrogen. Alder is also suitable raw material for sulphate and sulphite pulp, hardboards and particle boards. It is for these reasons that interest in the cultivation of the alder, too, has begun to increase in recent years. Assortment Unit — 3 . UikKo Dry matter content, kg Tavaralaji Kuiva-ainesisältö, kg Wood Bark Total Puu Kuori Yhteensä Unbarked — Kuorellinen .. . Solid cu.m — K ■ra 3 317 43 360 Barked — Kuoreton Solid cu.m — K- ra 3 360 — 360 Unbarked — Kuorellinen .. . Piled cu.m — P- ra 3 200 27 227 Barked — Kuoreton Piled cu.m. — P- ra 3 227 — 227 28 Pentti Hakkila 71.5 Evaluation of the profitability of the cultivation of alder is difficult, however, in the absence of adequate basic information. As alder is suitable primarily as raw material for the fibre and board industries, information is required not only on cubic growth but also on dry matter production. The aim of the present investigation was in fact to study the basic density, bark percentage by weight and the dry matter content of grey alder. The investigation material consisted of 480 trees from 32 stands in South Finland. From these trees over 4 000 discs were sawn at different heights (Fig. 5). Owing to the composition of alder stands, the mean age of the sample trees was only 23 years, mean diameter at breast height 7 cm and mean height 9 m (Table 2 and Fig. 4). The most important results of the study are: The basic density of alder wood (dry weight/green volume) varies in the longitudinal direction of the stem within a relatively narrow range. On moving up from the butt the density at first declines, but begins to rise again towards the crown at a height of perhaps one metre above ground level. Density diminishes again somewhat in the topmost crown (Fig. 6). A representative sample of wood is obtained from the 1/4 height of the stem. A sample taken at breast height gives a density that on an average is 7 kg/solid cu.m. too low for the whole stem. The results can, however, be corrected with appreciable accuracy by using a regression equation. The average basic density of stem was 361 kg/solid cu.m. and its standard deviation 22 kg/solid cu.m. or 6.2 per cent of the mean. It was not possible to explain the stem-to-stem variation with the help of the external tree characteristics. The best individual variable, age, explained only 10 per cent of the variance. A considerable proportion of the variation is probably caused by genetic factors. The stand-to-stand variation of density is significant. When the effect of the stand is eliminated, the stem-to-stem variation within a stand is 15 kg/solid cu.m. or 4.2 per cent of the mean. It was not possible to account for the stand-to-stand variation either by means of external characteristics. The increase in the bark percentage by weight from the butt towards the crown can be seen from Figs. 7 and 8. The differences between butt and crown are great but nevertheless smaller than with pine, spruce and birch. The average bark percentage of the material was 13. o and the variation between stems 2. o per cent. External wood characteristics were capable of explaining about 43 per cent of the stem-to-stem variation. The standard deviation of bark percentage between stands, 1.2 per cent, is statistically significant. It is also affected by the average size and age of the growing stock, but the proportion of explained variation is still small. 71.5 Basic density, bark percentage and dry matter content of grey alder .. 29 The bark percentage of alder timber depends on the minimum bolt diameter (Table 3). For instance, the bark percentage of 2-m timber obtained from trees 10 min height is 12.5, 12. 0, 11.5 and 11.0 when the minimum diameters used are 0, 4, 6 and 8 cm. Tables 4 and 5 give the dry matter content of grey alder stem including or excluding bark as a function of the breast height diameter and height of the tree (cf. Fig. 9). The tables are based on regression equations from which the standard deviation of the true dry weights of the stems in the material is under 1.5 kg per tree. As alder timber derives from small-sized stems the proportion of dry matter recovered is very much dependent on the minimum measurements fixed for the timber (Fig. 10). For instance, if the bolt length is 2 m, 24 per cent of a 10-m tree is utilised when a minimum diameter of 8 cm is applied. If the minimum diameter is lowered to 6 or 4 cm the proportion of merchant able timber rises to 63 and 90 per cent of the dry matter content of the whole tree. For lack of the necessary information no far-reaching conclusions can be drawn about the dry matter yield of grey alder. It is obvious, however, that dry matter production alone is not a ground for advocating cultivation of this tree species (Table 6). If the emphasis is on the other advantages of grey alder, its cultivation may well be motivated in certain cases. LITERATURE Alest a 1 o, Aaro ja Hent o 1 a, Yrjö. 1967. Leppä sulfaattikeitossa. Sum mary: Alder in sulphate pulping. Paperi ja Puu 50: 25—27. Bruun, Henrik H., Ahls k o g, Bo and Pettersson-Fernholm, Folke. 1958. Investigations of porous wood as pulp raw material. 2. Sulphate pulps of aspen (Populus tremula L.) and black alder (Alnus glutinosa (L.) Gaernt.). Paperi ja Puu 41: 35—43. Bruun, Henrik H. and Slungaard, Svein. 1957. Investigations on porous wood as pulp raw material. 1. Fibre lengths of the species Alnus gluti nosa (L.) Gaernt., Alnus incana (L.) Moeneh, Betula verrucosa Ehrn. and Populus tremula L. Paperi ja Puu 40: 521—525. —»— 1959. Investigations on porous wood as pulp raw material. 3. Fibre dimensions of several NW European wood species. Paperi ja Puu 42: 31 —34. Hakkila, Pentt i. 1966. Investigations on the basic density of Finnish pine, spruce and birch wood. Lyhennelmä: Tutkimuksia männyn, kuusen ja koivun puuaineen tiheydestä. Communicationes Instituti Forestalis Fenniae 61.5. —»— 1967. Vaihtelumalleja kuoren painosta ja painoprosentista. Summary: Variation patterns of bark weight and bark percentage by weight. Communicationes Instituti Forestalis Fenniae 62.5. Hakkila, Pentti ja Uusvaara, Olli: 1968. On the basic density of plantation-grown Norway spruce. Lyhennelmä: Viljelykuusikoitten puuaineen tiheydestä. Communicationes Instituti Forestalis Fenniae 66.6. Ilvessalo, Yrjö. 1920. Kasvu- ja tuottotaulut Suomen eteläpuoliskon mänty-, kuusi- ja koivumetsille. Referat: Ertragstafeln fiir die Kiefern-, Fichten- und Birkenbestände in der Siidhälfte von Finnland. Acta Forestalia Fennica 15. —»— 1927. Suomen metsät. Tulokset vuosina 1921 —1924 suoritetusta valtakunnan metsien arvioimisesta. Summary: The forests of Suomi (Finland). Results of the general survey of the forests of the country carried out during the years 1921 —24. Communicationes ex Instituto Questionum Forestalium Finlandiae 11. •—»— 1956. Suomen metsät vuosista 1921 —24 vuosiin 1951—53. Summary: The forests of Finland from 1921—24 to 1951 —53. Communicationes Instituti Forestalis Fenniae 47. l. •—»— 1962. IV valtakunnan metsien inventointi. I. Maan eteläpuoliskon vesistöalue ryhmät. Summary: Fourth national forest inventory. I. Southern water system areas. Communicationes Instituti Forestalis Fenniae 56. l. Jalava, Matti. 1952. Puun rakenne ja ominaisuudet. Porvoo-Helsinki. Koivisto, Pentti. 1959. Kasvu- ja tuottotaulukoita. Summary: Growth and yield tables. Communicationes Instituti Forestalis Fenniae 51.8. Kuusela, Kullervo. 1967. Helsingin, Lounais-Suomen, Satakunnan, Uuden maan-Hämeen, Pohjois-Hämeen ja Itä-Hämeen metsävarat vuosina 1964—65. Summary: Forest resources in the Forestry Board Districts of Helsinki, Lounais- Suomi, Satakunta, Uusimaa-Häme, Pohjois-Häme and Itä-Häme in 1964—65. Folia Forestalia 27. Basic density, bark percentage and dry matter content of grey alder .. 71.5 31 Kuusela, Kullervo, 1970. Suomen eteläpuoliskon metsävarat 1964—68 ja niiden kehittyminen. Summary: Forest resources in southern half of Finland in 1964—68 and their development. Communicationes Instituti Forestalls Fenniae 71.1. Kuusela, Kullervo ja Salovaara, Alli. 1968. Etelä-Savon, Etelä- Karjalan, Itä-Savon, Pohjois-Karjalan, Pohjois-Savon ja Keski-Suomen metsä varat vuosina 1966—67. Summary: Forest resources in the Forestry Board Districts of Etelä-Savo, Etelä-Karjala, Itä-Savo, Pohjois-Karjala, Pohjois-Savo and Keski-Suomi in 1966—67. Folia Forestalia 42. —»— 1969. Etelä-Pohjanmaan, Vaasan ja Keski-Pohjanmaan metsävarat vuonna 1968. Summary: Forest resources in the Forestry Board Districts of Etelä-Poh janmaa, Vaasa and Keski-Pohjanmaa in 1968. Folia Forestalia 62. Lii r i, Osmo. 1960. Tutkimuksia lastulevyteollisuuden puuraaka-aineesta. I. Summary: Investigations on the wood raw material in particle board industry. I. Pienpuualan Toimikunnan Julkaisu n:o 112. Lönnberg, 8., Nikki, M. ja Makko n e n, H. 1968. Leppäsulfiittimassojen keitto. Oy Keskuslaboratorio. Seloste 856. Unpublished. Miettinen, Leevi. 1932. Tutkimuksia harmaalepiköiden kasvusta. Referat: Untersuchungen iiber den Zuwachs der Weisserlenbestände. Communicationes Instituti Forestalis Fenniae 18.1. Mikola, Peitsa. 1958. Liberation of nitrogen from alder leaf litter. Selostus: Typen vapautuminen lepän lehtikarikkeista. Acta Forestalia Fennica 67. l. Nagoda, Ludvik. 1966. Volumvekt og vanninnhold hos bjork (Betula spp.) og gräor (Alnus incana). Summary: Volume weight and water content of birch (Betula spp.) and grey alder (Alnus incana). Tidsskrift for Skogbruk 74: 2—32. —»— 1968. Volumvekt og vanninnhold hos graor (Alnus incana). Density and water content of grey alder (Alnus incana). Meldinger fra N orges Landbrukshogskole. Vol. 47, nr 13. Okstad, Torbj 0 r n. 1967. Omsetning av lauvvirke etter vekt. Vollebekk. Routala, O. ja Sihtol a, Heikki. 1934. Tutkimuksia lepän käyttömahdol lisuuksista selluloosan raaka-aineena. Acta Chemica Fennica 7: 113—119. Siim e s, F. E. ja Lii r i, O sm o. 1959. Pienpuu kuitulevyn raaka-aineena. Sum mary: Small-sized timber as a raw material of fibreboard. Pienpuualan Toimi kunnan Julkaisu n:o 71. Stockman, Lennart. 1970. An abstract of a speech in Svensk Papperstidning 73: 263. Uusvaara, Olli. 1963. Pyyn elinympäristön metsikkörakenteesta. Suomen Riista 16: 31 —45. Vet h e, A., Lor&s, V. og Loschbrandt, F. 1962. Undersokelser over nyere oppslutningsmetoder for lowed. Norsk Skogsindustri 16: 458—469. Viro, P. J. 1955. Investigations on forest litter. Lyhennelmä: Metsäkariketutki muksia. Communicationes Instituti Forestalis Fenniae 45.6. Vi r t ane n, A. I. 1957. Investigations on nitrogen fixation by the alder. 11. Physio logia Plantarum 10: 164—169. Vuokila, Yrjö. 1956. Etelä-Suomen hoidettujen kuusikoiden kehityksestä. Summary: On the development of managed spruce stands in Southern Finland. Communicationes Instituti Forestalis Fenniae 48.1. Ylinen, Jouni. 1970. Tutkimuksia harmaalepän rakenteellisista, fysikaalisista ja lujuusominaisuuksista. (The archives of the Department of Forest Technology, Finnish Forest Research Institute. Unpublished). HARMAALEPÄN PUUAINEEN TIHEYS, KUORIPROSENTTI JA KUIVA-AINESISÄLTÖ Lyhennelmä Harmaaleppä (Alnus incana) on Suomen neljänneksi tai viidenneksi tärkein puu laji, jonka osuus puuston kokonaiskuutiomäärästä vaihtelee Etelä-Suomen piirimetsä lautakunnissa 0.4 —3.4 %:n välillä (kuva 1). Vaikka metsänhoidollisissa hakkuissa on määrätietoisesti pyritty vähentämään leppäpuustoa, on sen vuotuinen kasvu kaikesta huolimatta yhä edelleen yli miljoona k-m 3 . Muihin puulajeihin verrattuna leppä tarjoaa eräitä poikkeuksellisia etuja, joista tärkeimmät ovat nopea kasvu nuorella iällä (taulukko 1), uudistamisen helppous vesoja hyväksi käyttäen sekä kyky sitoa ilmakehän vapaata typpeä. Lepän on myös osoitettu soveltuvan hyvin sulfaattisellun, sulfiittisellun, kuitulevyn ja lastulevyjen raaka-aineeksi. Näistä syistä on mielenkiinto lepänkin viljelyä kohtaan alkanut viime vuosina viritä. Lepän viljelyn edullisuuden arvioiminen on kuitenkin perustietojen puutteellisuu den vuoksi vaikeata. Koska leppä soveltuu lähinnä sellu- ja levyteollisuuden raaka aineeksi, tarvitaan tietoja paitsi kuutiokasvusta myös kuiva-ainetuotoksesta. Käsillä olevan tutkimuksen tarkoituksena onkin selvitellä harmaalepän puuaineen tiheyttä, kuoren kuivapainoprosenttia, rungon kuiva-ainesisältöä sekä niihin vaikuttavia teki jöitä. Tutkimusaineisto sisältää 32 metsiköstä eri puolilta Etelä-Suomea kootut 480 puuta, joista sahattiin eri korkeuksilta yli 4 000 kiekkoa (kuva 5). Maamme harmaa lepiköitten rakenteesta johtuen koepuitten keski-ikä oli vain 23 vuotta, keskiläpimitta 7 cm ja keskipituus 9 m (taulukko 2 ja kuva 4). Tutkimuksen tärkeimmät tulokset ovat lyhyesti seuraavat: Rungon pituussuunnassa leppäpuun tiheys (kuivapaino/tuore tilavuus) vaihtelee verraten ahtaissa rajoissa. Tyvestä noustaessa tiheys aluksi laskee, mutta jo ehkä metrin korkeudella maan pinnan tasosta se alkaa uudelleen kohota latvaa kohti. Ylimmässä latvassa tiheys jälleen jonkin verran laskee (kuva 6). Edustava näyte puu aineesta saadaan rungon 1/4 -korkeudelta. Rinnankorkeudelta otettu näyte antaa rungon keskiarvoon nähden 7 kg/k-m 3 liian alhaisen tiheyden. Tulos voidaan kuitenkin korjata regressioyhtälöllä huomattavalla tarkkuudella. Rungon keskimääräinen tiheys oli 361 kg/k-m 3 ja sen hajonta 22 kg/k-m 3 eli 6.2 % keskiarvosta. Runkojen välistä vaihtelua ei voitu selittää puun ulkoisten tunnusten avulla. Paras yksityinen muuttuja, ikä, selitti vain 10 % vaihtelusta. Huomattava osa vaihtelusta aiheutunee geneettisistä tekijöistä. Myös metsiköitten välinen puuaineen tiheyden vaihtelu on merkitsevä. Kun met sikön vaikutus poistetaan, jää metsikön sisäiseksi runkojen väliseksi vaihteluksi 15 kg/k-m 3 eli 4.2 % keskiarvosta. Metsiköittenkään välistä puuaineen tiheyden vaih telua ei kyetty selittämään ulkoisten tunnusten avulla. Basic density, bark percentage and dry matter content of grey alder . . 71.5 33 Kuoren painoprosentin kasvu tyvestä latvaa kohti selviää kuvista 7 ja 8. Erot tyven ja latvan välillä ovat luonnollisesti suuret mutta kuitenkin pienemmät kuin männyllä, kuusella ja koivulla. Aineiston keskimääräinen kuoriprosentti oli 13. o ja runkojen välinen hajonta 2.0. Noin 43 % runkojen välisestä vaihtelusta voitiin selittää puun kokoa ja kasvunopeutta kuvaavilla ulkoisilla tunnuksilla. Metsiköitten välinen kuoriprosentin hajonta, 1.2 %, on tilastollisesti merkitsevä. Siihenkin vaikuttavat puuston koko ja ikä, mutta selitetyn vaihtelun osuus jää pieneksi. Rungon pituussuuntaisesta vaihtelusta johtuen leppäpuutavaran kuoriprosentti riippuu pölkyn minimiläpimitasta (taulukko 3). Esimerkiksi 10-metrin pituisesta puusta saadun 2-metrisen tavaran kuoriprosentti on 0, 4, 6 ja 8 cm:n minimiläpi mittoja käytettäessä 12.5, 12. 0, 11.5 ja 11.0. Rungon kuiva-ainesisältöä voidaan selittää puun rinnankorkeusläpimitalla (kuva 9). Taulukot 4 ja 5 osoittavat harmaaleppärungon kuiva-ainesisällön kuorineen ja kuoretta puun rinnankorkeusläpimitan ja pituuden funktiona. Taulukot perustuvat regressioyhtälöihin, joista aineiston runkojen todellisten kuiva-ainepainojen hajonta on alle 1.5 kg puuta kohti. Koska leppäpuutavara on peräisin pienikokoisista rungoista, talteen saatavan kuiva-ainemäärän suhteellinen osuus riippuu hyvin voimakkaasti puutavaralle asete tuista mitoista (kuva 10). Jos esimerkiksi pölkyn pituus on 2 m, saadaan 10-metrisen puun kuiva-aineesta 8 cm:n minimiläpimittaa sovellettaessa talteen 24 %. Jos minimi läpimitta alennetaan 6 cmriin, kasvaa käyttöosan osuus 63 %:iin, ja 4 cm:n minimi läpimitalla käyttöosa on jo 90 % koko puun kuiva-ainesisällöstä. Tietojen puutteellisuuden vuoksi ei voida tehdä pitkälle meneviä päätelmiä har maalepän kuiva-ainetuotoksesta. On kuitenkin ilmeistä, että kuiva-ainetuotos ei yksi nään puolla harmaalepän viljelyä (taulukko 6). Kun harmaalepän tarjoamille muille eduille pannaan painoa, saattaa sen viljely kuitenkin tietyissä tapauksissa osoittautua hyvinkin perustelluksi. LUMIKARISTEEN, PHACIDIUM INFESTANS KARST., TORJUNTAKOKEITA PCNB-PÖLYTYKSIN MÄNNYN VILJELYALOILLA UKKO RUMMUKAINEN SUMMARY IN ENGLISH: ON THE CONTROL OF SNOW BLIGHT, PHACIDIUM INFESTANS KARST., BY MEANS OF DUSTING WITH PCNB HELSINKI 1971 Helsinki 1971. Valtion painatuskeskus SISÄLTÖ Sivu Johdanto 5 Lumikaristeesta, Phacidium infestans Karst 6 Aikaisempia kokemuksia lumikaristeen kemiallisesta torjunnasta 8 Tutkimuksen suoritus Tutkimuspaikkakunnat 11 Koetaimistot 11 Koeruudustot 12 Käsittelytavat 13 Pölytysajat 13 Koekemikaali 14 Kokeiden tarkastus 14 Tutkimuksen tulokset PCNB-pölytyksen vaikutus lumikaristeisuuteen 15 Karisteisuuden riippuvuus PCNB-pölytystä vasta 16 Karisteisuuden riippuvuus PCNB-pölytysajankohdasta 17 Torjuntapölytysten kustannuksista 17 Päätelmiä 20 Tutkimustulosten tiivistelmä 23 Lähdeluettelo 24 Summary 26 JOHDANTO Kesäkuun alussa 1963 oli tämän kirjoittajalla tilaisuus tutustua Kymin Oy:n Kainuussa sijainneisiin männyn viljelyaloihin, joita useina vuosina oli haitannut lumikaristesieni, Phacidium infestans K a r s t. Kaksi päivää kier reltiin viljelyalalta toiselle tuhoihin tutustumassa. Arvion mukaan viljely aloista, joita yhtiöllä niillä seuduilla oli silloin noin 30 000 ha, kärsi sillä hetkellä karisteesta noin kolmannes. Runsaat 5 000 ha oli niin pahasti vialla että välittömät täydennystyöt katsottiin välttämättömiksi (Rummukai nen 1964). Kärjistetyimpänä näyttäytyi tilanne eräässä taimistossa, jossa muutamia vuosia aikaisemmin metsänviljelyä suoritettaessa oli istutettu 2 200 tainta hehtaarille. Keväällä 1962 oli suoritettu täydennys istuttamalla 1 900 uutta tainta hehtaaria kohden. Tarkastushetkellä vuotta myöhemmin oli jälleen vain 900 tainta hehtaarilla elossa. Lumikariste oli syynä taimien kuolemiseen, vaikka eri tuhoalueilla esiintyi runsaanlaisesti myös männyn versoruostetta, Melampsora pinitorqva (A. B r.) R o s t r. Tuhojen runsauden vuoksi pidettiin välttämättömänä koettaa keksiä keinoja niiden torjumiseksi. Kun taimitarhoista oli runsaasti kokemusta siitä, että pentakloorinitrobentseeni- (PCNB-) eli kvintotseenifungisideilla tauti oli torjuttavissa (Ja m alainen 1961, 1962), ehdotettiin torjunta kokeiden järjestämistä samalla kemikaalityypillä myös metsänviljely aloilla. Suunnitelma hyväksyttiin Kymin Oy:n puolelta ja koepaikat, työvoimaa ja muuta apua luvattiin. Siten tutkimukset voitiin aloittaa syksyllä 1963. Kirjoittaja pyytää kiittää toimitusjohtajaa Topi Heikkeröä, jonka aloitteesta kokeilut saatiin käyntiin, sekä tarkastusmetsänhoitajaa Holger Söderlund ia, joka Kymin Oy:n puolesta monin tavoin jär jesti tutkijoille apua. Metsäntutkimuslaitoksen puolesta huolehti maasto töistä metsänhoitaja Mirja Ruokonen, joka kuten myös maat.metsät, yliopp. Jukka Selander on osallistunut myös aineiston käsittelyyn. Käsikirjoituksen ovat lukeneet professori E. A. Jamalainen, profes sori Sakari Saarnijoki ja professori Risto Sarvas. Metsänhoitaja Kullervo Ethol e n i n avulla on ollut mahdollista tutustua neuvostoliittolaiseen lumikaristetutkimukseen. Englanninkieliset käännökset ovat metsänhoitaja K. Ahlsv e d in käsialaa. Heille kaikille esittää tekijä parhaat kiitokset. Ukko Rummukainen LUMIKARISTEESTA, PHACIDIUM INFESTANS KARST. Lumikaristesienen on ensimmäisenä kuvannut suomalainen sienitieteilijä Karsten (1886). Sittemmin suomalaiset tutkimukset pitkän aikaa rajoit tuivat lähinnä tuhojen runsauden havainnoimiseen (Liro 1917; Kangas 1937; Kujala 1950). Kaikkien havaintojen mukaan se on erityisesti Pohjois-Suomessa esiintyvä tauti. Kangas (1937) totesi sen siellä yli voimaisesti pahimmaksi männyntaimien neulastuhojen aiheuttajaksi. Hänen tutkimissaan taimistoissa oli keskim. 20.9 % taimista lumikaristeen vaivaa mia ja 59.1 % kaikista neulastuhoista oli tämän sienen aiheuttamia. Liron (1917) mukaan lumikariste saattaa toisinaan paikallisesti hävittää männyn taimista 90 %. Männyntaimien kasvatuksen taimitarhoissa alkaessa lisääntyä 1950-lu vulla jouduttiin lumikaristeeseen kiinnittämään vakavaa huomiota, sillä tauti osoittautui myös taimitarhoissa männyntaimien pahimmaksi tuhoo jaksi (Jamalainen 1961, 1962). Jamalaisen mukaan tuho-% 1950-luvun eräinä talvina saattoi muutamissa pohjoiskarjalaisissa ja poh joissavolaisissa taimitarhoissa olla 90—100 %. Etelä-Suomen taimitarhoissa karistetta ei esiintynyt mainittavasti. Jamalainen selvitti karisteen torjunnan taimitarhoissa PCNB-valmisteilla. Kurkela (1965) on tutki muksissaan todennut kalilannoituksen ainakin soilla vähentävän taimien sairastumista lumikaristeeseen. Lähimmissä naapurimaissamme Ruotsissa ja Neuvostoliitossa on 1910- luvulta lähtien tutkittu perusteellisesti lumikaristeen biologiaa ja torjuntaa kin suunnilleen samanlaisissa olosuhteissa kuin meillä. Ruotsalaisista tutki muksista (Lagerberg 1912; Lindberg 1914; Sjöström 1937; Mattsson och Nenz e 11 1941; Nenz e 11 1942, 1943; Björkman 1949, 1963) ovat etenkin Sjöström in, Nenzell in ja Björkman in selvitykset antoisia. Venäjällä lumikariste on ensimmäisen kerran todettu v. 1910 (M o r o s 1964). Viimeisiä sen biologiaa ja torjuntaa koskevia mo nipuolisia tutkimuksia ovat suorittaneet Shtshedrova (1962), Moros (1964) ja Kossinskaja (1967). Tutkimuksissa on selvinnyt mm. että sienien {Fungi) luokan kotelosienet (Ascomycetes) alaluokan varsinaiset kotelosienet (Euascomycetes) lahkon Helotiales, heimon Phacidiaceae sieni Phacidium infestans Kar st. (Poh jakallio 1963) eli lumikariste on ns. talvituhosieni, jonka esiintymisen edellytyksenä on riittävän paksu, yli 30 cm:n pysyvä lumipeite. Vain lumen Lumikaristeen, Fhacidium infestans K a r s t., torjuntakokeita PCNB-pölytyksin ... 7 71.6 Kuva 1. Lumikaristeen itiöpesäkkeitä kuolleissa männynneulasissa lokakuussa 1966. Liperi. Valok. Yliopiston Kuvalaitos. Helsinki. Fig. 1. Sporophores of snow blight on killed pine needles. Liperi, October 1966. Photo: University Photo Service, Helsinki. alla, yleensä 10—20 cm lumen pinnan alapuolella ja alempana on pysyvästi niin runsas ilman kosteus, 98—100 %, että sienen rihmastot voivat kasvaa ja että itiöpesäkkeitä voi muodostua. Rihmasto kasvaa jo —s° C lämpötilassa, optimilämpötila on +10—15° ja kasvu pysähtyy +23—25° C lämpötilassa. Käytännössä tuho ei yleensä nouse 50—60 cm korkeammalle maasta. Itiöt kypsyvät kuolleissa neulasissa loka—marraskuussa, jolloin niiden aiheut tama tartunta tapahtuu. Rihmaston kasvun seurauksena tauti leviää pää asiassa huhti—toukokuussa tartuntakohdasta 20—45 cm ympäristön neu lasiin ja versoihin. Karisteen vaara on erityisen suuri paitsi paksun lumi peitteen alla, myös silloin, kun pysyvä lumi tulee sulalle maalle ja kun se keväällä sulaa hitaasti. Lumikariste voi siis tappaa taimia vain niin kauan kuin taimien elintär keät osat ovat lumipeitteen alla. Paitsi eri mäntylajeja, joista kaikki ovat taudille alttiita, saastuttaa lumikariste jonkin verran myös kuusta. Abies-\&]\t ovat täysin karisteen kestäviä. Karistetutkimuksiin viitataan myöhemmin eri yhteyksissä. AIKAISEMPIA KOKEMUKSIA LUMIKARISTEEN KEMIALLISESTA TORJUNNASTA Amerikassa Faull (1929, 1930) kokeili karisteen kemiallista torjun taa jo 1920-luvulla. Rikkikalkki osoittautui tehokkaimmaksi kemikaaliksi. Ruotsissa Nenz e 11 illä (1943) oli 1940—1942 suoritetuissa torjunta kokeissa mukana kuparikalkki- (Bordeaux-) liuos (4 % kalkkia, 2 % CuSo 4 ), korkeaprosenttinen kuparivalmiste OB 21, liuosväkevyys 0.7 %, rikkikalkki - liuos (6 %), sammutettu kalkki (6.7 %) ja »Spinntex»-tervakarbolineumi valmiste (6.7 %). Ruiskutukset v. 1940 suoritettiin lokakuun puolivälissä. Parhaiten tehosi »Spinntex» ja lähinnä parhaiten rikkikalkki. Seuraavana syksynä (1941) samoinkuin syksyllä 1942 hän kokeili I—7 %:lla karbolineu miruiskutteilla. Kesä—-elokuussa suoritetut käsittelyt antoivat 1942 huo non tuloksen, 29. IX suoritettu paremman vaikka sekin tavallista heikom man. Syyksi hän arveli 3 tuntia ruiskutuksen jälkeen alkaneen sateen aiheut taman kemikaalin huuhtoutumisen. 28—29. X ja 27. XI samana vuonna ja marraskuun alussa 1941 suoritetut ruiskutukset tehosivat hyvin. Kokeilun lopputuloksena hän arvelee sopivan karbolineumiruiskutekonsentration ole van 2 %. Hehtaarin käsittelyyn todettiin kuluvan aikaa 3—3.5 t, kun käy tettävissä on kaksi ruiskua, joista toista täytetään sillä aikaa kun ruiskutus toisella on käynnissä. B j ö r k m a n illa (1949) oli 1944—45 suorittamissaan kokeissa mukana seuraavat kemikaalit: OB 2300-kuparivalmiste (ruiskuteväkevyys 1 %), natriumkloraatti (3 %), rikkikalkki (2.5, 3 ja 5 %), rikkivalmisteet Sulfosan (2 %) ja Cosan (0.1 %), elohopeapitoiset valmisteet Uspulun (0.5 %) ja Shirlan (0.5 %), sinkkiarsenaattivalmiste Z 47 (0.4 %), nikotiini (1 %), kaksi karbolineumivalmistetta joista Spinntexin väkevyydet olivat 2.5, 3 ja 5 % ja toisen, nimeltä mainitsemattoman 4, 8 ja 10 %, Jofur-öljyemulsio (1 %) ja DDT (1 %). Seuraavia ruiskutusaikoja kokeiltiin: 23. VIII, 4. IX, 27. IX, 1. X ja 4. X. Edullisimmaksi osoittautui 3 %:nen rikkikalkkiliuos, seuraaville sijoille tulivat molemmat karbolineumivalmisteet. Lopputuloksena hän totesi että ruiskutettaessa 3 %:lla rikkikalkilla lokakuun alussa tai yleensä mah dollisimman myöhään ennen lumentuloa, saadaan männyntaimet täydelli sesti suojatuksi karisteelta. Myös Neuvostoliitossa on rikkikalkkiruiskutus antanut parhaat tulokset taimitarhakokeissa (M or o s 1964). Käsittelyjä voidaan suorittaa vielä lumen satamisen jälkeenkin, kun lumen paksuus ei vain ylitä taimien pi 9 Lumikaristeen, Phacidium infestans K a r s t., torjuntakokeita PCNB-pölytyksin ... 71.6 2 10232—70 Kuva 2. Näkymiä koealoilta: ylh. Hyrynsalmen Juntula ja alh. Vuolijoen Saaresmäki. Valok. syksyllä 1965. M. Ruo konen. Fig. 2. The experimental areas of the study in the fall of 1965. Top: Juntula in the parish of Hyrynsalmi. Bottom: Saaresmäki in Vuolijoki. Photo: M. Ruokonen. 10 Ukko Rummukainen 71.0 tuutta. Lumelle ruiskutettaessa ruiskuteväkevyys on suurennettava kaksin kertaiseksi (9 litraa vettä 1 osaa liuosta kohden normaalisen 18 litran ase mesta), koska lumi laimentaa ruiskutetta. Viime vuosina on myös mangaanipitoisilla ruiskutteilla saatu lumikariste torjutuksi (Einarsson 1964; Wennberg 1964). Verrattaessa 3 %:sen rikkikalkkiliuoksen ja 1 %:sen mangaanipreparaatin Fungimanin, johon oli lisätty 2 % Turgorol-kiinniteainetta tehoa toisiinsa, todettiin ne sa manarvoisiksi. Mangaaniruiskutteen konsentratio voidaan alentaa 0.3 0.4 %:iin. Mangaanivalmisteilla on se etu, että niillä saadaan torjutuksi myös muita sienitauteja, mm. männynkaristetta, Lophodermium pinastri L. ja versosyöpää, Scleroderris lagerbergii G r e m m e n. Haittapuolena taas on pidettävä sitä että lumikaristeentorjuntaruiskutukset olisi suoritettava 3 kertaa syksyn kuluessa, noin 20. IX, I. X ja 10. X. Suomessa J amalainen (1961, 1962) on tutkinut lumikaristeen tor juntaa taimitarhoissa ja todennut pentakloorinitrobentseeni- (PCNB-) eli kvintotseenivalmisteiden antaneen sekä pölytettynä että ruiskutettuna män nyntaimille täydellisen karistesuojan. Hänen ohjeidensa mukaan 20 % teho ainetta sisältävää pölytettä on käytettävä 25—50 kg/ha ja 50 % tehoainetta sisältävää ruiskutejauhetta 10—20 kg/ha. Yksi käsittely syksyn kuluessa riit tää kun se suoritetaan mahdollisimman myöhään, loka—marraskuussa, ennen pysyvän lumen satamista eikä sen jälkeen satu runsaita vesisateita. PCNB käsittely estää myös kuusentaimien pahan talvituhosienen, mustan lumi homeen, Herpotrichia nigra H a r t i g tuhot. Pölytysmahdollisuus avaa uusia näköaloja lumikaristeen kemialliselle torjunnalle metsänviljelyaloilla. Pölytystä varten ei tarvita suhteellisen kal liita ruiskuja vaan tullaan toimeen hyvinkin vaatimattomilla pölyttimillä. Samoin ei olla riippuvaisia vedensaannista. TUTKIMUKSEN SUORITUS Tutkimuspaikkakunnat Kokeet järjestettiin kolmella Kymin Oy:n männynkylvöalalla: Hyryn salmen Juntulassa, Paltamon Lehmimäessä ja Vuolijoen Saaresmäessä. Kaikki paikat sijaitsevat leveyspiirien 64—65° välillä. Koetaimistot Hyrynsalmen koealalla oli suoritettu kulotus v. 1959 ja ruutukylvö 1960, Paltamon koealalla kulotus 1957 ja kylvö 1958 sekä Vuolijoen koealalla kulotus 1958 ja kylvö 1959. Hyrynsalmen ja Vuolijoen kylvökset olivat siten ensimmäisenä koesyksynä 1963 5 vuoden ja Paltamon 6 vuoden ikäisiä. Koetaimien pituus (taimituppaan parhaan taimen pituus, ks. s. 9) samalla hetkellä oli Hyrynsalmella keskim. 20—25 cm, Vuolijoella 30—35 cm ja vuotta vanhemmalla Paltamon koealalla 45—55 cm. Kaikki koealat sijaitsivat laajoilla uudistusaloilla, missä ei ollut haittaa vesoista mutta kylläkin hieman muusta pintakasvillisuudesta. Taulukko 1. Tietoja koetaimista. Mittaukset suoritettu syksyllä joka kolmannesta taimesta. Table 1. Data on the plantations of the study. Measurements were carried out in the fall on every third tree. Paikkakunta Locality Käsittely Treatment Taimia mitattu, kpl Number of trees measured Taimien pituus Taimien kasvu Height of trees Height growth of trees 1963 1965 1964 1965 Keskim. cm Average, cm Hyrynsalmi PCNB 208 21.3 49.8 14.2 14.3 Kontr. 89 25.2 52.0 13.8 13.0 Control Paltamo PCNB 228 54.1 86.4 16.5 15.8 Kon.tr. 110 45.7 77.7 16.4 15.6 Control Vuolijoki PCNB 173 33.4 64.9 16.9 14.6 Kontr. 92 34.1 61.0 14.9 12.0 Control 12 Ukko Rummukainen 71.6 Taulukko 2. Koetaimien määrät syksyllä 1963. Table 4. Number of living trees in the fall of 1963. Koeruudustot Jokaisella tutkimusalueella etsittiin taimistosta mahdollisimman homo geninen taimistonkohta, johon kuvan 3 esittämällä tavalla paalutettiin 9 koeruudun ruudusto. Paltamolla ja Vuolijoella ruutujen koko oli 30x30 m ja koko koealan suuruus siten 90 X 90 m. Hyrynsalmella ruutujen suuruus oli 30 X 15 m ja koealan koko 90x45 m. Yhteensä kokeissa oli mukana 3 395 männyntainta (ks. tarkemmin taulukosta 2). Kuva 3. Koeruutujen sijainti tutkimusalueella. Viivoitetut kohdat pölytetty. Fig. 3. Location of sample plots in the experimental areas. Shaded plots were dusted. Pölytetty - — Dusted Kontroll Taimi ja maa Taimi Control Tree + soi Tree Paikkakunta Locality ioeruudut — Sample plot 1 2 3 1 2 3 i 2 3 Taimien luku, kpl — Number of trees Hyrynsalmi, 132 161 68 133 142 130 147 122 135 Paltamo, 165 123 127 153 141 125 160 153 138 Vuolijoki, 104 126 89 94 109 87 121 102 108 Yhteensä — Total 401 410 284 380 392 342 1186 Yhteensä —- Grand total 1095 1114 1186 13 Lumikaristeen, Phacidium infestans K a r s t., torjuntakokeita PCNB-pölytyksin ... 71.6 3 10232—70 Käsittelytavat Jokaisessa koeruudustossa käsiteltiin syksyllä 1963 3 ruutua siten että pölytettiin sekä taimi että maata sen ympäriltä. Kolmessa ruudussa pöly tettiin vain taimet. Viimeiset 3 ruutua olivat pölyttämättömiä vertailuruu tuja. Ruutujen käsittelytapa määrättiin arpomalla (kuva 1). Ensimmäisen koevuoden tulosten perusteella pölytettiin syksyllä 1964 vain taimia. Edellisenä syksynä käsiteltyjen ruutujen taimet pölytettiin tälläkin kerralla ja myös kontrolliruudut olivat kumpanakin vuonna samat. Pölytykset suoritettiin käsikäyttöisellä paljepölyttimellä. Pölytysajat Pölytyksiä suoritettiin samoilla koealoilla syksyllä 1963 ja 1964. Niitä oli tarkoitus jatkaa niin monena vuonna että taimet käsitellyissä ruuduissa olisivat ehtineet kasvaa lumipeitteen läpi, jolloin niillä ei olisi enää ollut vaaraa kuolla lumikaristeeseen. Tällöin torjunnan kokonaiskustannukset olisi saatu selvitetyksi. Se ei kuitenkaan ollut mahdollista, sillä talvikautena 1964—65 koetaimistot sairastuivat niin pahasti männynkaristeeseen, Lopho dermium pinastri L., että lumikaristekokeita ei voitu jatkaa. Vuolijoella männynkariste turmeli koetaimista lähes 40 %. PCNB-pölytys ei torjunut sitä tautia. Syksyllä 1963 pölytettiin kolmena ajankohtana. Ensimmäinen käsittely oli määrä suorittaa lokakuun alkupäivinä, toinen kaksi viikkoa myöhemmin ja kolmas viime hetkessä ennen pysyvän lumen satamista. Kullakin kerralla käsiteltiin yhden ruudun taimet. Eri paikkakunnilla pölytettiin seuraavina päivinä: Kun tulokset osoittivat että eri käsittelyajankohdilla ei ollut vaikutusta torjunnan onnistumiseen, suoritettiin syksyllä 1964 vain yhdet pölytykset lokakuun lopussa. Tällöin siis jokaisella kolmella paikkakunnalla käsiteltiin samanaikaisesti kaikkien 6:n pölytettävän ruudun taimet. Syksyllä 1963 tehtiin muistiinpanot pölytyksiin kuluneesta ajasta. Täten pyrittiin hankkimaan orientoivia tietoja työhön tarvittavasta ajasta. Varsi naiset työtutkimukset pitäisi suorittaa laajemmissa puitteissa. Pölytys l 2 Pvm 3 Hyrynsalmi 7. X 21. X 2. XI Paltamo 6. X 21. X 2. XI Vuolijoki 5. X 20. X 28. X 14 Ukko Rummukainen 71.6 Koekemikaali Koekemikaalina oli Farbwerke Hoechstin pölyte »Brassicol», joka sisältää tehoainetta 20 % (Kasvinsuojeluaineluettelo . . .). Vastaavia muita saatavissa olevia valmisteita ovat Farmos Oy:n »Fartox», Rikkihappo Oy:n »Avicol» ja Plant Protectionin »Botrilex». PCNB on suun kautta nautittuna lievästi myrkyllistä, LD 50-luku 1 650—12 000, ja iholla myrkytöntä (Jones... 1969). Kokeiden tarkastus Syksyn 1963 pölytystulokset tarkastettiin kesällä 1964 ja syksyn 1964 tulokset kesällä 1965. Tarkastuksissa kiinnitettiin taimituppaassa huomio vain sen taimen ka risteisuuteen, joka taimien keskinäisessä kilpailussa tai tuppaita harvennet taessa todennäköisesti olisi jäänyt voitolle ja kasvamaan ilman ulkopuolisia tuhoja. Eri yhteyksissä mainitut taimiluvut tarkoittavat siis myös taimi tuppaiden lukua. Jäljelle jäävä taimi on tuppaan vankin ja yleensä myös suurin. Siten pienemmät ja etenkin kontrolliruuduissa myös ankarimmin lumikaristeeseen sairastuneet taimet jäivät tarkastusten ulkopuolelle. Tarkastuksissa luokiteltiin taimet lumikaristeisuuden puolesta seuraa vasti: 1 = terve taimi, 2 = karistetta hyvin vähän alimmissa oksissa, 3 = » keskinkertaisesti, 4 = » runsaasti, taimi kuolemaisillaan, 5 = kuollut taimi. Aineiston käsittelyn yhteydessä luokat 1 ja 2 yhdistettiin varmasti elossa säilyneiden taimien ryhmäksi A ja luokat 4 ja 5 tuhoutuneiden taimien ryhmäksi C. Luokan 3 taimia oli vaikea viedä kumpaankaan näistä käytän nön kannalta mielenkiintoisista ryhmistä. Niissä oli tarkastushetkellä suuri osa, noin puolet latvuksesta terveenä, mistä syystä ne olisi voinut viedä elossä säilyneiden ryhmään. Näin runsaasti karisteisissa taimissa tauti kui tenkin myöhempinä talvina hyvin herkästi uusiutuu ja leviää taimen ter veisiin osiin (Sjöström 1937; Mattsson-Märn ja Nenzell 1941; Nenzell 1942; Shtshedrova 1962 Kossinskaja 1967). Kun tällaisten taimien elossa säilyminen tai kuoleminen myöhemmin siten ilmeisesti oli epävarmaa, ei niitä tässä yhteydessä haluttu viedä A- eikä C-ryh mään, vaan niistä muodostettiin oma ryhmänsä B. Kuten taulukosta 3 ilme nee (ks. myös kuva 4), tämä ryhmä kaikissa kokeissa jäi pieneksi. Aineistoja laskettaessa todettiin että koetulosten tulkinta ei muuttunut tai häiriintynyt jätettiinpä ryhmä B laskuista pois tai otettiin mukaan ryhmään A, johon se lähinnä olisi kuulunut. Siitä syystä se jätettiin pois. TUTKIMUKSEN TULOKSET PCNB-pölytyksen vaikutus lumikaristeisuuteen Taulukossa 3 on esitetty pölytyskokeiden tulokset molemmilta tutkimus vuosilta. Syksyllä 1963 pölytetyistä taimista säilyi varmasti elossa (tuho luokka A) 96.8 % ja tuhoutui (tuholuokka C) 1.2 %. Pölyttämättömistä taimista säilyi elossa 86.1 %ja tuhoutui 10.9 %. Jokaisella kolmella koe alueella erikseen pölytys oli erittäin olennaisesti vähentänyt lumikaris tetta (taulukko 4). Taulukko 3. PCNB-pölytyksen vaikutus lumikaristeisuuteen. Table 3. The effect of dusting with PCNB on the occurrence of snow blight, Tuholuokat: 1 = terve taimi, 2 = karistetta hyvin vähän alimmissa oksissa, 3 = » keskinkertaisesti, 4 = » runsaasti, taimi kuolemaisillaan, 5 = kuollut taimi. A = varmasti elinkelpoiset taimet (luokat 1 + 2), B = taimien elossapysyminen epävarma (luokka 3), C = tuhoutuneet taimet (luokat 4 + 5). Classes of condition: 1 sound trees 4 = very little blight on lower branches 3 = moderate occurrence of blight 4 abundant blight, the tree dying 5 killed trees A = trees capable of living (class 1+ 2) B = trees survival uncertain (class 3) C = killed trees (class 4+ 5) 16 Ukko Rummukainen 71.6 Syksyn 1964 pölytyksiä seuranneena talvena lumikaristetta esiintyi koe paikkakunnilla huomattavasti runsaammin kuin ensimmäisenä talvena (Khii-testissä X 2 = 35.97, *2 O 01 = 6.63). Pölyttämättömillä koealoilla säilyi varmasti elossa ainoastaan 68 % ja tuhoutui 20.l % taimien luvusta. PCNB:IIä käsitellyt taimet sitävastoin pysyivät tänäkin talvena hyvässä kunnossa, sillä varmasti eloonjääneitä oli 92.6 % ja tuhoutuneita 2.1 %. (X 2 = 0.64, x2 01 2.71) Kuten taulukosta 3 ilmenee, esiintyi lievää karistei suutta niin pölytetyissä kuin pölyttämättömissäkin taimissa nyt paljon runsaammin kuin vuotta aikaisemmin. PCNB-pölytyksin saatiin siis kumpanakin tutkimusvuonna lumikariste torjutuksi hyvin tehokkaasti. Kuten s. 20 todetaan, käsittelyllä oli ratkaiseva vaikutus taimistojen täydentämistarpeeseen. Taulukko 4. PCNB-pölytyksen vaikutus taimien lumikaristeisuuteen eri koealoilla 1963. Käsittelyajat ja -tavat yhdistetty. Table 4. The effect of dusting with PGNB on the occurrence of snow blight in various sample plots. Methods and times of treatment have been dealt with jointly. Karisteisuuden riippuvuus PCNB-pölytystavasta Taulukosta 5 ilmenee että pyrittäessä pölyttämään pelkästään taimi saatiin lumikariste torjutuksi yhtä hyvin kuin pölytettäessä taimen lisäksi myös maa sen ympäriltä. Tulos oli kaikilla koepaikoilla täysin samanlainen. Aineiston tilastomatemaattisessa testauksessa (kaikki alueet yhdessä) saa tiin seuraavat arvot: X 2 = 0.15, j< 2ol = 2.71. Tulos on kiintoisa siitä syystä että pölytettäessä pelkästään taimet sääs tetään sekä pölytettä että työtä. Taimitarhoissa pölytetään harkitusti sekä taimet että maa niiden väliltä. Siellä tietysti käytännössä on mahdotontakin käsitellä pelkästään taimia, koska niitä niin koulinta- kuin kylvöaloillakin on hyvin tiheässä. M o r o s in (1964) mukaan maan ruiskuttaminen tehok kaalla karisteentorjunta-aineella estää lumikaristeen rihmaston kasvamisen talven aikana taimesta toiseen. Paikkakunta Locality Käsittely Treatment Taimia yht., kpl Number of trees Tuholuokka Condition class C % X» Hyrynsalmi Paltamo Vuolijoki PCNB Kontr. ■— Control PCNB Kontr. — Control PCNB Kontr. — Control 609 339 766 404 834 451 1.1 11.9 1.9 11.9 0.7 10.0 55.53*** 53.49*** 67.62*** 17 Lumikaristeen, Phacidium infestans K a r s t., torjuntakokeita PCNB-pölytyksin ... 71.6 Taulukko 5. Lumikaristeisuuden riippuvuus pölytystavasta 1963. Table 5. Depedence of the occurrence of snow blight on the method of dusting applied, 1963. Taimitarhassa käytetään pölytettä hehtaarin alan käsittelyyn 25—50 kg (J amalainen 1961). Koulittuja (2 + 1) männyntaimia mahtuu 2 000 kpl noin 20 m 2:lle, joten siellä viljelyhehtaarille tuleva taimimäärä pölytetään 50—100 g:lla. Yksittäin taimia käsiteltäessä ei päästy yhtä vähällä, mutta joka tapauksessa on ilmeistä että 2—3 kg pölytettä silloinkin riittää ja pie nien taimien ollessa kysymyksessä vähempikin määrä. Kysymys on lähinnä siitä miten vähäiset pölytemäärät saadaan levitetyksi tasaisesti. Karisteisuuden riippuvuus PCNB-pölytysajankohdasta Taulukossa 6 on esitetty PCNB-pölytysajankohdan vaikutusta koskevat koetulokset syksyltä 1963. Niistä ilmenee että kaikilla 5. X—2. XI välisenä aikana suoritetuilla pölytyksillä on ollut hyvä teho. Tulos oli eri paikkakun nilla hyvin samanlainen. Yhdistettäessä eri paikkojen tulokset saatiin 5—7. Xja 28. X—2. XI pölytysten tilastomatemaattisen tarkastelun tu loksena seuraavat luvut: X 2 = O.iso, x 201 = 2.71. Tulos käy yksiin muiden tutkijoiden aikaisemmin tekemien havaintojen kanssa (ks. ss. 8—10), joiden mukaan lumikaristeen kemiallinen torjunta on mahdollista lokakuun alun ja pysyvän lumentulon välisenä aikana. Myöhemmin (Pessi... 1970) on havaittu että PCNB-käsittely voidaan suorittaa vielä ensimmäisten lumien satamisen jälkeenkin tehon kärsimättä (vrt. Morosin rikkikalkkikokeet 1964). Torjuntapölytysten kustannuksista Koeolosuhteissa kului viljelyhehtaarin pölytykseen aikaa 6.5 tuntia, kun hehtaarilla oli 2 000 käsiteltävää tainta. Kun taimia oli 2 500 kpl/ha, tar Tuholuokka Condition class Koealue Pölytystäpä Taimia, kpl Locality Method of /Jli Qtl Yi ft Number of trees A B C ii Hoi i ny % taimista % of trees Hyrynsalmi Taimi+maa — Tree + soil 319 96.5 1.5 Taimi —• Tree 96.7 2.7 Käsittelemätön — Control 339 85.8 2.4 11.5 Paltamo Taimi+maa — Tree+soil 361 97.0 1.7 1.3 Taimi — Tree 94.8 2.7 2.5 Käsittelemätön — Control 84.6 4.2 11.2 Vuolijoki Taimi+maa — Tree+soil 415 97.5 1.7 Taimi — Tree 419 1.2 Käsittelemätön — Control 451 87.8 2.5 9.7 Kaikki alueet — AU Taimi+maa — Tree+soil 97.0 1.9 1.1 Taimi — Tree 1 114 96.5 2.2 1.3 Käsittelemätön — Control 1 186 86.1 18 Ukko Rummukainen 71.6 Kuva 4. Pölytystavan vaikutus lumikaristeisuuteen eri koealoilla 1963. A, B ja C = tuholuokat (ks. taulukko 3). Pölytystavat: 2 = pölytetty taimi ja maa sen ympäriltä, 1 = pölytetty taimi, 0 = ei pölytetty. Fig. 4. Depedence of the occurrence of snow blight on the method of dusting applied on various sample plots. A, B and C are condition classes ( see Table 3). Methods of dusting: 2 tree+soil, 1 tree, 0 = control. 19 Lumikaristeen, Phacidium infestans K a r s t., torjuntakokeita PCNB-pölytyksin ... 71.6 Taulukko 6. Lumikaristeisuuden riippuvuus pölytysajasta 1963. Table 6. Depedence of the occurrence of snow blight on the time of dusting 1963. vittiin aikaa 7.5 t. Nenz ell in (1943) mukaan hehtaarin ruiskutukseen kuluu aikaa 3—3.5 t ruiskutettaessa kahdella ruiskulla, joista toista täyte tään samaan aikaan kun toisella ruiskutetaan. Ruiskutettaessa on siten tar peen 2 henkilöä eli yhteensä työaikaa silloinkin kuluu 6—7 t. Pölytystä rationalisoimalla ilmeisesti päästään ainakin jonkin verran parempiin päivä saavutuksiin. Samoin epäilemättä pölytysnopeus on suurempi käsiteltäessä yksittäisiä istutustaimia kuin monitaimisia tuppaita joita kokeissa pöly tettiin. Pelkkien taimien pölytys saadaan suoritetuksi ainakin 2—3 kilolla pöly tettä/ha, ilmeisesti vähemmälläkin ainakin vastaperustetuilla pienitaimisilla viljelyaloilla ja kun pölytteen käyttöön kiinnitetään erityistä huomiota (ks. s. 17). Jos pölyttäjän päiväpalkka on 25 mk, pölytekilon hinta 3 mk, pölytettä käytetään 3 kg/ha ja hehtaarin käsittelyyn kuluu yksi työpäivä, saadaan pölytyskustannuksiksi noin 35 mk/ha. Kun vähäisten pölytemäärien levi tykseen riittävät jopa vain muutaman 10 mk maksavat pölyttimet, ei nii den kuolettaminen juuri lisää kustannuksia. Laskettaessa koulitun männyntaimen hinnaksi istutuspaikalla 7 p ja istutuskuluja toiset 7 p saadaan mainitulla 35 mk:lla istutetuksi 250 tainta. Siitä kuinka näin laskettuna pölytykset olisivat kannattaneet koealueiden taimistoissa vuosina 1963—64 tehdään selkoa s. 22. Koealue Locality Pölytysaika Time of dusting Taimia, kpl Number of trees C A Tuholuokka onditions cl a B SS c % taimist; % oi trees l Hyrynsalmi 7. X 198 95.0 2.2 2.8 21. X 213 95.7 3.9 0.4 2. XI 176 98.9 1.1 O.o Käsittelemätön — Control 331 85.8 2.4 11.8 Paltamo 6. X 265 94.4 3.4 2.2 21. X 203 98.0 1.6 0.4 28. X 198 94.7 1.9 2.4 Käsittelemätön — Control 404 84.6 4.2 11.2 Vuolijoki 5. X 318 98.2 1.2 0.6 20. X 306 97.7 1.5 0.8 2. XI 252 97.7 1.5 0.8 Käsittelemätön — Control 451 87.8 2.5 9.7 Kaikki alueet 5— 7. X 781 96.1 2.2 1.7 Ali 20—21. X 722 97.2 2.2 0.6 28. X—2. XI 626 97.0 1.6 1.4 Käsittelemätön -— Control 1 186 86.1 3.0 10.9 20 Ukko Rummukainen 71.6 Yksi pölytys estää vain yhden talven tuhot. Käsittely on toistettava niin monena vuonna että taimet pääsevät varmasti lumipeitteen yläpuolelle, jolloin lumikariste ei niitä enää pysty tappamaan. Jos ajatellaan että vasta metrin pituinen taimi on pahalla karistealueella riittävän pitkä ja niin vankka että se ei enää lumen painosta taivukaan vaarallisen hangen sisään ja jos on käytetty 20 cm:n pituisia istutustaimia jotka kasvavat vuodessa 15 cm, tarvitaan noin 5 pölytystä. Kylvöaloilla tarvitaan useampia käsitte lyjä, samoin siinä tapauksessa että latvatuhot joista tärkein on männyn versoruoste, Melampsora pinitorqva (A. B r.) Ro s t r., hidastavat taimien kasvua. PÄÄTELMIÄ Pölyttämättömistä koetaimista kuoli lumikaristeeseen talvella 1963—64 keskim. 11 % ja talvella 1964—65 keskim. 20 % eli koko koeaikana noin 15 % vuodessa. Pölytetyistä taimista kuoli vastaavasti 1 ja 2 %. Tulosten käy tännöllistä arvoa voi havainnollistaa tarkastelemalla mitä ko. luvut mer kitsevät taimistojen säilymiselle. Laskelma on nähtävissä taulukossa 7. Taulukko 7. Tuho-%:n vaikutus taimiston täydelliseen ja puolittaiseen tuhoutumiseen kuluvaan aikaan. Table 7. The time required for half and complete destruction of plantations by various degrees of mortality. Luvuista voi päätellä, että jos taimia joka talvi kuolisi yhtä runsaasti kuin tutkimusvuosina, ei ainakaan kylvöjä saataisi missään tapauksessa onnistumaan ilman täydennyksiä. Kuolleisuus oli suuri vaikka taimilla oli kokeita aloitettaessa ikää jo 5—6 vuotta ja pituutta 20—55 cm, jolloin ne ainakin osaksi olivat riittävän kookkaita selviytyäkseen lievistä kariste talvista, joina tuho rajoittuu lähelle maanpintaa ja vaarantaa siten vain pienien taimien elämän. PCNB-pölytyksillä saatiin kariste torjutuksi niin hyvin, että täydennykset toimenpiteiden ja tilanteen jatkuessa samanlaisina eivät olisi olleet tarpeen vaikka kysymyksessä olisivat olleet aivan nuoret kylvökset. Siten pölytyk sillä näyttäisi olevan saavutettavissa niille asetettu tavoite. Tuho-% Mortality, % Taimista k kuolee 50 % 50 % destruction 100 % 100 % de- struction Tarvittava aika v. Time required, yrs 1 50 100 2 25 50 10 5 10 15 3—4 6—7 20 2—3 5 21 Lumikaristeen, Phacidium infestans K a r s t., torjuntakokeita PCNB-pölytyksin . 71.6 Pölytyskustannuksia voidaan usein pienentää käsittelemällä vain eniten uhanalaiset taimiston osat. Paikat mihin lunta kerääntyy runsaasti ja mistä se keväällä sulaa hitaasti ovat erityisen alttiita taudille, kun taas vähälu miset ja nopeasti sulavat kohdat säilyvät terveinä. Jamalaisen (1961) mukaan lumikaristeen torjunta taimitarhoissa ei ole tarpeen maan etelä- ja lounaisosien taimitarhoissa näiden seutujen vähälumisuuden vuoksi. Myös varsinaisilla karistealueilla on sekä runsas- että vähälumisia ja hitaasti ja nopeasti sulavia maastonkohtia. Shtshedrova (1962) havaitsi kariste vaaran Neuvosto-Karjalassa olevan seuraavaan tapaan riippuvaisen kasvu paikan luonteesta: Kuva 5. Maaston ja eräiden muiden tekijöiden vaikutus männyntaimien lumikaristeenalttiuteen. Karistevaara sitä suurempi mitä paksumpi pystyviivoitus. 1 = hakkuutähteitä ja vesoja taimien kohdalla, 2 = tiheä taimiryhmä. Fig. 5. The influence of the topography and some other factors on the susceptibility to snow blight of young pines. The danger is the greater the stronger the vertical lines. 1 = slash and sprouts around the pines, 2 = dense group of young pines. Myös Björkman (1949) on kiinnittänyt huomiota hakkuutähteiden aiheuttamaan karistevaaran lisääntymiseen. Sj öströmin (1937) mukaan syyshakkuista jäävät latvukset lisäävät vaaraa, mutta talvi- ja kesähak kuista jäävät ei. Syksyllä kaadettujen mäntyjen neulasiin kariste hänen mukaansa pystyy aiheuttamaan saastunnan, mutta ei enää kesän yli kuivu neisiin neulasiin. Taimista lumi- karisteisia O/ Soistuneet paikat 5—15 Mustikka- ja moniruohomänniköt 5—15 Jäkälä- ja kanervakankaat: a) metsän sisäosat 10 10—45 c) risukot (hakkuutähteet jne) 45—50 d) harjun pohjoisrinne 50 e) » etelärinne 15 f) » laki 15 g) tasanne jossa notkoja 40 h) » ei notkoja 20 Ukko Rummukainen 22 71.6 Lindbergin (1914) mukaan hiekka- ja moreenimailla lumikariste esiintyy huomattavasti yleisempänä kuin savimailla. Monien tutkijoiden mukaan (mm. Sjöström 1937; Nenz e 11 1943; Shtshedrova 1962) tiheät taimiryhmät keräävät enemmän lunta ja kärsivät enemmän karisteesta kuin yksittäiset harvassa kasvavat taimet. Sama on havaittu myös Kymin Oy:n uudistusaloilla Kainuussa (H e i k k e r ö 1964). Pölytykset on siis kohdistettava erityisesti taimiryhmiin. Pölytyskustannuksista puhuttaessa todettiin (s. 19) viljelyhehtaarin kä sittelyn koeolosuhteissa vastanneen suunnilleen 250 taimen istutuskustan nuksia. 250 taimen kuoleminen hehtaarilta jossa on ollut 2 000 tainta mer kitsee 12.5 %:n tuhoa. Talvella 1963—64 tuho-% koealojen käsittelemättö missä ruuduissa oli lähes se eli 10.9 %. Seuraavana talvena taimia kuoli 20.1 % eli 400 tainta hehtaarilta. Niiden uudelleenistuttaminen olisi tullut paljon pölytystä kalliimmaksi. PCNB-käsittelyt olisivat siis olleet kannat tavia näinä vuosina ainakin kahden vuoden jaksona asiaa tarkasteltaessa. Lisäksi on otettava huomioon että keskitettäessä pölytykset uhanalaisim piin kohtiin kannattavuus olisi ollut vieläkin parempi. Koealat eivät sijain neet erityisesti karisteelle alttiilla paikoilla. Täydennysistutuksia ei myös kään saada suoritetuksi yhtä halvalla kuin tavanomaisia uudisistutuksia, joiden mukaan kustannuksia s. 19 on laskettu. Pölytysten puolesta olisi puhunut sekin, että täydennystaimet olisivat joutuneet pitemmäksi ajaksi alttiiksi lumensisäiselle karistevaaralle kuin pölytyksin pelastetut, syksyllä 1965 jo 50—80 cm:n pituiset (ks. taulukko 1), hyvässä kasvussa olleet alku peräiset taimet. Kemiallinen karisteentorjunta on hätäkeino, johon turvaudutaan silloin kun muut keinot eivät auta. Kustannukset nousevat joka tapauksessa mel koisiksi, koska toimenpide on vuosittain toistettava niin pitkälle että taimet ehtivät kasvaa lumipeitteen läpi. Ensin on syytä tutkia mitä kenties voite taan muilla luonnollisemmilla ja vain kertaalleen suoritettavilla toimenpi teillä. Tällaisia ovat mm. tiheiden taimituppaiden harvennus, joka vähentää myös männynkaristeen, Lophodermium pinastri L., vaaraa (Kangas 1937), vesakontorjunta ja hakkuutähteiden tarkoituksenmukainen käsittely, joiden kaikkien vaikutuksesta lumikaristeen esiintymiseen on edellä mainittu. Myös on syytä suosia istutuksia kylvöjen sijasta, koska suuret istutustaimet selviy tyvät nopeammin lumipeitteestä kuin kylvökset. Vaikeimmilla paikoilla on ehkä harkittava puulajin vaihtoa. Eteläisiä mäntyrotuja ei saa siirtää poh joiseen karistealueille, koska ne siellä sairastuvat herkemmin kuin paikalliset ja paikallista pohjoisemmat rodut (Björkman 1963). Sjöström in (1937) mukaan eteläistä alkuperää olevat taimet ovat myös pohjoisia taimia taipuisampia, joten lumi painaa ne varmemmin hangen alle karisteen ulottu ville vielä suhteellisen pitkinäkin. Männyntaimien lannoituksen tarjoamiin mahdollisuuksiin on syytä kiinnittää huomiota. Lannoitus jouduttaa tai mien kasvua lumipeitteen läpi ja siten välillisesti lisää taudinkestävyyttä. 23 Lumikaristeen, Vhacidium infestans K a r s t., torjuntakokeita PCNB-pölytyksin ... 71.6 Ainakin soilla parantaa kalilannoitus myös välitöntä kestävyyttä (K ur kela 1965). Syksyn säitäkin tarkkailemalla voidaan päätellä PCNB-pöly tyksen tarpeellisuutta. Jos syksy on sateinen ja pysyvä lumi tulee sulalle maalle, on tarve suurempi kuin jos lumi kuivan syksyn jälkeen tulee rou taantuneelle maalle (Lindberg 1914). Asiaan vaikuttaa kuitenkin rat kaisevasti myös lumipeitteen paksuus ja sen sulamisnopeus keväällä, joten kovin varmoja syksyn sään perusteella tehtävät päätelmät eivät ole. M o r o s i n (1964) mukaan Itä—Karjalassa ovat olosuhteet joka talvi sellaiset, lumipeitteen paksuus 30 cm tai enemmän (yleensä 40—60 cm), että lumi karisteen esiintymisen perusvaatimukset tulevat täytetyiksi. Sama on meillä tilanne Kainuussa ym. TUTKIMUSTULOSTEN TIIVISTELMÄ Kokeellisesti pyrittiin selvittämään pentakloorinitrobentseeni- (PCNB-) eli kvintotseenipölytteen käyttömahdollisuuksia lumikaristeen, Phacidium infestans K a r s t. torjuntaan männynviljelyaloilla. Koepölytyksiä suoritettiin syksyllä 1963 ja 1964 Kymin Oy:n 5—6-vuoti silla männynkylvöaloilla Hyrynsalmella, Paltamolla ja Vuolijoella. Koekemikaalina käytettiin »Brassicol»-nimistä PCNB-valmistetta, joka sisälsi tehoainetta 20 %. Talvella 1963—64 tuhosi lumikariste pölytetyistä taimista 1.2 % ja käsittelemättömistä taimista 10.9 %. Seuraavana talvena pölyte tyistä kuoli 2.1 %ja pölyttämättömistä 20.l %. Pölytetyistä taimista olisi näiden vuosien keskinopeudella kuollut puolet 25—50 vuodessa, pölyttä mättömistä 3—5 vuodessa, joten PCNB-käsittelyin olisi muuten välttämät tömät täydennysviljelyt saatu vältetyksi. Pölytettäessä 5—7. X, 20—21. X ja 28. X—2. XI ei käsittelyajankoh dalla ollut vaikutusta torjunnan tulokseen. Pölytettäessä pelkästään taimi saatiin yhtä hyvä tulos kuin pölytettäessä taimen lisäksi myös maa sen juurelta. Siten 2 000 taimen viljelyhehtaarille riittää 2—3 kg:n pölytemäärä, vähempikin jos taimet ovat pieniä. Koeolosuhteissa käsipölyttimillä työskenneltäessä kului 2 000 taimen viljelyhehtaarin käsittelyyn aikaa 6 tuntia. Työtä voidaan rationalisoinnin avulla nopeuttaa. 2 000 taimen viljelyhehtaarin kustannuksiksi saatiin (pölytettä 3 kg, päiväsaavutus 1 ha, päiväpalkka 25 mk) noin 35 mk, mikä vastaa noin 250 taimen istutuskustannuksia (taimen hinta 7 p, istutuskustannus 7 p). Näin laskettuna olisi koealojen taimistot kannattanut pölyttää vuosina 1963—64. Jos istutetaan 20 cm:n pituisia taimia ja ne kasvavat vuodessa 15 cm, tarvitaan pölytyksiä noin viisi kertaa jotta taimet ehtisivät kasvaa ohi ka ristevaarasta eli saavuttaa 1 m:n pituuden. PCNB-pölytys ei estänyt männynkaristeen, Lophodermium pinastri L. esiintymistä. LÄHDELUETTELO Bj örkm a n, E. 1949. Studier över snöskyttesvampens (Phacidium infestans Ka r s t.) biologi samt metoder för snöskyttes bekämpande. Meddel.fr.Stat.- Skogsforskn. inst., 37.2. —»—• 1963. Resistance to Snow Blight (Phacidium infestans Karst.) in Different Provenances of Pinus silvestris L. Studia Forest. Suecica, 5. Einarsson, S. 1965. Bekämpning av svampar och insekter i plantskolor. Före drag vid kurs i kemisk bekämpning 25—27.2 och 7 —9.4.1964. Moniste. Fa u 11, J. H. 1929. A fungus disease oc conifers related to the snow cover. Journ. Arnold Arboretum, 10, ss. 3—B. —»—■ 1930. The spread and the control of Phacidium blight in spruce plantations. Ibid., 11, ss. 136—147. Heikkerö, T. 1964. Kirje TJ. R:lle 13.7.1964. Jamalainen, E. A. 1961. Havupuiden taimistojen talvituhosienivauriot ja niiden kemiallinen torjunta. Summary: Damage by low-temperature parasitic fungi on coniferous nurseries and its chemical control. Silva Fennica, 108. —»— 1962. Talvituhosienten vauriot. Puiden taimien suojelu taimitarhassa. Kasvin suojeluseuran julk. n:o 21, ss. 24—27. Jones, K. H., D. M Sanderson and D. N. Noa k e s 1969. Acute toxicity data for pesticides (1968). World Review of Pest Control, ss. 135—143. Kangas, E. 1937. Tutkimuksia mäntytaimistotuhoista ja niiden merkityksestä. Referat: Untersuchungen iiber die in Kiefernpflanzbeständen auftretenden Schäden und ihre Bedeutung. Metsäntutk.lait.julk., 24.1. Karsten, P. A. 1886. Fragmenta mycologica XXIII. Hedwigia, 25, s. 232. Kasvinsuojeluaineluettelo 1969. Kasvinsuojeluseuran julkaisuja n:o 39. KoccHHCKan, H. C. 1967. 3KOiioro-reorpaaun;[;ino3a (cHencHoro miOTTe) cochli. Eone3HH jiecHtix HacawneHHft CHÖiipii, ss. 13—35. Kujala, Y. 1950. Über die Kleinpilze der Koniferen in Finnland. Selostus: Havu puiden pikkusienistä Suomessa. Metsäntutk.lait.julk., 38.4. Kurkela, T. 1965. Männyn lumikaristetaudin ja lannoituksen suhteesta Kivisuon metsänlannoitusalueella. Summary: On the relationship between the snow blight (Phacidium infestans Karst.) and fertilization in Scoteh pine seedlings. Folia Forestalia 14. Lagerberg, T. 1912. Studier öfver den norrländska tallens sjukdomar, särskild med hänsyn till dess föryngring. Meddel. fr. Stat. Skogsförs.anst., Hft 9, ss. 135—170. Lindberg, F. 1914. Thelephora laciniata, flikig barksvamp och Phacidium in festans, snöskytte, tvä stora skadegörare i de norrländska plantskolorna. Skogs v&rdsfören. Tidskr., 12, ss. 569—574. Liro, J. I. 1917. Tärkeimmät tuhosienet, ss. 149—150. Helsinki. Mattsson-M&rn, L. och G. Nenzell 1941. Studier over snöskytteangrepp inom tallföryngringar ä Bergvik och Ala Nya Aktiebolags marker. Norrl.Skogs v&rdsfören. Tidskr., ss. 160—191. Lumikaristeen, Vhacidium infestans K a r s t., torjuntakokeita PCNB-pölytyksin ... 25 71.6 B. K. Mop 03 1964.