ODC 527 FOLIA FORESTÄLIÄH4 METSÄNTUTKIMUSLAITOS • INSTITUTUM FORESTALE FENNIAE • HELSINKI 1972 ESKO LEINONEN PUUTAVARAN MITTAUS KUORMA- JA OTANTAMENETELMILLÄ MEASUREMENT OF TIMBER BY THE LOAD AND SAMPLING METHODS N:ot I—lB on lueteltu Folia Forestalia-sarjan julkaisuissa I—4l. No«, I—lB are listed in publications I—4l of the Folia Forestalia series. N:ot 19—55 on lueteltu Folia Forestalia-sarjan julkaisuissa 19—96. Nos. 19—55 are listed in publications 19—96 of the Folia Forestalia series. N:ot 56—98 on lueteltu Folia Forestalia-sarjan julkaisuissa 56—133. Nos. 56—98 are listed in publications 56—133 of the Folia Forestalia series. 1971 No 100 Esko Leinonen ja Kalevi Pullinen: Tilavuuspaino-otanta kuitupuun mittauksessa. Gallringsmallar för icke planterade tali- och granbeständ i Finland. Thinning models for natural pine and spruce stands in Finland. 2,— No 100 Esko Leinonen — Kalevi Pullinen: Tilavuuspaino-otanta kuitupuun mittauksessa Green density sampling in pulpwood scaling. 2,— No 101 lUFRO, Section 31, Working Group 4: Forecasting in forestry and timber economy. 5, No 102 Sulo Väänänen: Yksityismetsien kantohinnat hakkuuvuonna 1969/70. Stumpage prices in private forests during cutting season 1969/70. 1,— No 103 Matti Ahonen: Tutkimuksia kanto- ja juuripuun korjuusta I. Kokeilu puiden kaatami sesta juurakkoineen. Studies on the harvesting of stumps and roots in Finland I. Experiment with the felling of trees with their rootstock. 2,— No 104 Ole Oskarsson: Plusmetsiköiden valintaero ja jalostusvoiton ennuste. Selection differential and the estimation of genetic gain in plus stands. 1,50 No 105 Pertti Harstela: Työjärjestyksen vaikutus tynkäkarsitun ja likipituisen kuusikuitupuun teossa. The effect of the sequence of work on the preparation of approximately 3-m, rough limbed spruce pulpwood. 2,50 No 106 Hannu Vehviläinen: Metsätyömiesten moottorisahakustannukset 1969—1970 Power-saw costs of forest workers in 1969—1970 3,— No 107 Olli Uusvaara: Vaneritehtaan jätepuusta valmistetun hakkeen ominaisuuksista. On the properties of chips prepared from plywood plant waste. 2,50 No 108 Pentti Hakkila: Puutavaran vaurioitumisesta leikkuuterää korjuutyössä käytettäessä. On the wood damage caused by shear blade in logging work. 2,— No 109 Metsänviljelykustannusten toimikunnan mietintö. Report of the committee on the costs of forest planting and seeding. 9,— No 110 Kullervo Kuusela ja Alli Salovaara: Kainuun, Pohjois-Pohjanmaan, Koillis-Suomen ja Lapin metsävarat vuosina 1969—70. Forest resources in the Forestry Board Districts of Kainuu, Pohjois-Pohjanmaa, Koillis- Suomi and Lapoi in 1969—70. 5.50 No 111 Kauko Aho ja Klaus Rantapuu: Metsätraktorien veto- ja nousukyvystä rinteessä. On slope-elevation performance for forest tractors. 2,— No 112 Erkki Ahti: Maaveden jännityksen mittaamisesta tensiometrillä. Use of tensiometer in measuring soil water tension. 1,— No 113 Olavi Huikari — Eero Paavilainen: Metsänparannustyöt ja luonnon moninaiskäyttö. Forest improvement works and multiple use of nature. 2, — No 114 Jouko Virta: Yksityismetsänomistajien puunmyyntialttius Länsi-Suomessa vuonna 1970. Timbers-sales propensity of private forest owners in western Finland in 1970. 6, — No 115 Veijo Heiskanen ja Pentti Rikkonen: Tukkien todellisen kiintomitan mittaamisessa käy tettävät muunto- ja kuutioimisluvut. Sahatukkien mittaus- ja hinnoittelututkimukseen 1970 perustuvat taulukot. 1,— No 116 Veijo Heiskanen: Tyvitukkien ja muiden tukkien koesahauksia Pohjois-Suomessa. Test sawings of butt logs and top logs in Northern Finland. 2,50 No 117 Paavo Tiihonen: Suomen pohjoispuoliskon mäntytukkipuusto v. 1969—70. Das Kiefernstarkholz der nördlichen Landeshälfte Finnlands i.J. 1969—70. 2, — No 118 Pertti Harstela: Moottorisahan tärinän vaikutuksesta työntekijän käsiin. On the effect of motor saw vibration on the hands of forest worker. 1,50 No 119 Lorenzo Runeberg: Plastics as a raw-material base for the paper industry in Finland. Muovit paperi teollisuuden raaka-aineena Suomessa. 2,50 No 120 Esko Salo ja Risto Seppälä: Kiinteistöjen polttoraakapuun käytön väli-inventointi vuo sina 1969/70. Fuelwood consumption on farms and in buildings, intermediate inventory, 1969/70. 3,— No 121 Heikki J. Kunnas: Foresty in national accounts. Metsätalouden kansantulo-osuuden laskenta. 2,— No 122 Pentti Kuokkanen: Metsänviljelytaimien kasvatuskustannukset vuosina 1969 ja 1972. Costs of growing forest-tree seedlings in nurseries in 1969 and 1972. 2,50 No 123 Juhani Numminen: Puulevyjen käyttö Uudenmaan talousalueella v. 1967 valmistuneissa rakennuksissa. The use of wood-based panels in buildings completed in 1967 in the Uusimaa Economic Region. 2,50 No 124 Markku Simula: An econometric model of the sales of printing and writing paper. 3,— No 125 Risto Seppälä: Simulation of timber-harvesting systems. Puun korjuuketjujen simulointi. 4,— Luettelo jatkuu 3. kansisivull» FOLIA FORESTALIA 144 Metsäntutkimuslaitos. Institutum Forestale Fenniae. Helsinki 1972. Esko Leinonen PUUTAVARAN MITTAUS KUORMA- JA OTANTAMENETELMILLÄ Measurement of timber by the load and sampling methods Summary ALKUSANAT Käsillä olevan tutkimuksen kenttätyöt on suoritettu metsäntutkimuslaitoksen metsätek nologian osaston toimesta vuosien 1968—70. Tutkimuksen aloittamisen vuonna 1968 teki ajankohtaiseksi varsinkin Ruotsissa, mutta myös meillä tapahtunut otantamittausmenetelmien käyttöönotto. Mittausmenetelmien kehittämis tutkimuksen aineiston keruu on lähes kaikissa tapauksissa liittynyt muuntolukujen laadinnassa tarvittavien perustietojen keruuseen. Vuonna 1971 sopivat puukaupan osapuolet tukkien mittauksen uudistamisesta niin, että mittayksiköksi tulee pölkyn latvaläpimitan ja muuntoluvun avulla määritetty todellinen kiin tomitta. Tämä kehitys ei ollut tiedossa tutki musta aloitettaessa ja aineistonkeruun päät tyessä kesällä 1970 sitä saattoi vain aavistella. Tämän tutkimuksen tulokset ovat teknillistä kiintomittaa käsitteleviltä osiltaan suureksi osak si vanhentuneita, mutta puolustanevat silti paik kaansa julkaisussa. Tutkimusaineiston keruun avunannollaan mahdollistaneet yritykset on lueteltu aineiston kuvauksen yhteydessä sivulla 11. Kaikille näille yrityksille sekä niitä edustaneille henkilöille esi tän parhaimmat kiitokseni. Metsäteknologian osastolta on tutkimukseen eri vaiheissa osallis tunut huomattava joukko kenttä- ja toimisto henkilökuntaa. Muita unohtamatta haluan mai nita metsäteknikko PENTTI SAVILAMMEN sekä rouva AUNE RYTKÖSEN. Merkittävää apua olen työssäni saanut pro fessori VEIJO HEISKASELTA, tohtori PENTTI HAKKILALTA ja metsänhoitaja PENTTI RIK KOSELTA. Kiitokseni. Helsingissä, helmikuussa 1972 Esko Leinonen 15741—72/80 SISÄLLYSLUETTELO Sivu SUMMARY 3 TIIVISTELMÄ 4 1. JOHDANTO 4 2. KUORMAMITTAUSMENETELMÄT 6 3. KUORMAOTANTAMITTAUS 7 31. Otannan periaate 7 311. Yleistä 7 312. Otantamenetelmät 7 313. Otoksen koko 8 314. Otoksen määrääminen 9 32. Kuormaotantamittausmenetelmät 9 4. TUTKIMUKSEN TAVOITE 11 5. AINEISTO JA MENETELMÄ 11 51. Yleistä 11 52. Mittaukset 11 521. Järeä puutavara 11 522. Vapaanpituinen kuitupuu 16 53. Laskenta 16 6. TUTKIMUSTULOKSIA 17 61. Järeä puutavara 17 611. Kappalemittaus 17 6111. Kuormien lukumäärään perustuva kappalemittaus 17 6112. Pölkkyjen lukumäärään perustuva kappalemittaus 19 612. Painomittaus 21 6121. Kuorman pituuden arviointi 21 6122. Pinotiheyden vaihtelu 22 6123. Pinotiheyden vaihteluun vaikuttavat tekijät 23 613. Painomittaus 23 6131. Kuorman painon vaihtelu 23 6132. Painoyksikön sisältämän kiintomitan vaihtelu 24 614. Upotusmittaus 26 615. Keskusläpimitan mukaisen ja todellisen kiintomitan vertailua 26 62. Vapaanpituinen kuitupuu 27 621. Kappalemittaus 27 622. Pinomittaus 27 623. Painomittaus 28 63. Otantamittaussovellutukset 28 631. Yleistä 28 632. Estimointimenetelmien vertailua 28 633. Puutavaran mittauksen tarkkuusvaatimus 29 634. Otoksen koko 30 64. Kuorma- ja otantamittauksen suorittamisessa esiintyviä vaikeuksia 32 65. Mittauskustannukset 33 7. UUSIEN PUUTAVARANMITTAUSMENETELMIEN MAHDOLLISUUDET 34 KIRJALLISUUSLUETTELO 35 Liite 1. Otantamittausmenetelmien laskentakaavat 37 2 ISBN 951-40-0019-6 3 Measurement of timber by the load and sampling methods SUMMARY Load measurement refers to determining the quantity of timber using a load or corre sponding unit of transport as the unit of measurement. The load measurement methods available are calculation of the number of units, measurement of pile volume, weight scaling and determination of solid content in accordance with Archimedes' principle by im mersion in water. In the load measurement system the total lot is measured. In the load sampling method the total lot is determined by a sample method and only a sample is actually measured. The measuring result for the sample can be converted by statistical methods to refer to the total lot. The load sampling measurement methods are unit sam pling, pile sampling and weight sampling. The aim of the study was to examine the suitability of the load and load sampling meas urement for the measurement of timber. Ac curacy, feasibility of performance and costs are taken as the criteria of suitability. The cost part is based solely on mearge information obtained from the literature. To examine the accuracy and partly also the feasibility of performance a total of 799 loads of sawlogs and pulpwood of random length were measured. The main results were as follows: Calculation of the number of units is generally not suitable for determination of the solid measure of a timber lot. Measurement of pile volume and weight scaling are consider ably more accurate. All these methods are serviceable in certain conditions when comple mented with sampling measurement. The ac curacy of the methods decreases in the order weight sampling, pile sampling, unit sampling. Examination of the accuracy of the immersion method was based only on the literature. The greatest difficulty in applying the load and sampling methods is the small size of the lot to be measured and the poor suitability of measurement at the mill for the current timber logging methods in Finland. However, the load sampling methods in particular are fully service able if these organisational obstacles can be overcome. 4 TIIVISTELMÄ Kuormamittauksella tarkoitetaan puutavaran määrän selvittämistä mittausyksikkönä kuorma tai muu vastaava kuljetusyksikkö. Käytettävissä olevat kuormamittausmenetelmät ovat kappale mittaus eli kappaleiden lukeminen, pinomittaus, painomittaus ja upotusmittaus. Kuormamit tauksessa mittaus kohdistuu koko mitattavaan erään, kuormaotantamittauksessa sen sijaan tu lokseen pyritään määrittämällä koko erä jolla kin yksinkertaisella menetelmällä ja suoritta malla varsinainen mittaus ainoastaan näyttees tä. Tilastotieteen menetelmiä käyttäen saadaan näytteen mittaustulos muunnetuksi koko erää koskevaksi. Kuormaotantamenetelmät ovat kap paleotanta, pino-otanta ja paino-otanta. Tutkimuksessa on pyritty selvittämään kuor ma- ja kuormaotantamittausmenetelmien sovel tuvuutta puutavaran mittaukseen. Soveltuvuu den kriteereinä on pidetty tarkkuutta, käytän nöllistä toteuttamismahdollisuutta ja kustan nuksia. Viimeksi mainitun osalta selvittely pe rustuu pelkästään vähäisiin kirjallisuudesta saa tuihin tietoihin. Tarkkuuden ja osaksi myös käytännön to teuttamismahdollisuuksien selvittämiseksi mi tattiin yhteensä 799 kuormaa tukkeja ja va paanpituista kuitupuuta. Päätulokset ovat seu raavat. Kappalemittaus ei yleensä sovellu puu tavaraerän kiintomitan määrittämiseen. Pino mittaus ja painomittaus ovat huomattavasti sitä tarkempia. Otantamittaukseksi täydennettyinä ovat kaikki nämä menetelmät tietyissä olosuh teissa käyttökelpoisia. Menetelmien tarkkuus vähenee järjestyksessä paino-otanta, pino-otan ta, kappaleotanta. Upotusmittauksen tarkkuut ta voitiin tarkastella vain kirjallisuuden perus teella. Suurimpina vaikeuksina kuorma- ja otanta mittausmenetelmien käyttöönotossa on mit tauserän pienuus ja tehtaalla tapahtuvan mit tauksen huono sopivuus Suomessa nykyisin käytettäviin puunhankintamenetelmiin. Kuiten kin ovat varsinkin kuorma-otantamenetelmät täysin käyttökelpoisia, jos nämä organisatoori set esteet saadaan poistetuiksi. 1. JOHDANTO Puutavaran mittaus on viime vuosina läpi käynyt huomattavia muutoksia. Metsä- ja puu taloudessa, erityisesti puunkorjuussa, tapahtu nut kehitys on pakottanut kehittämään myös niitä menetelmiä, joilla puutavaran paljous mää ritetään. Perinteellinen kuitupuun pinomitan mittaus vaatii puutavaran katkomista tarkasti määrä pituiseksi, hyvälaatuista karsintaa sekä sijoitta mista säännölliseen pinomuodostelmaan. Vas taavasti sahatukkien teknisen kiintomitan mit taus edellyttää ainakin periaatteessa tarkkaa pituudenmittausta apteerattaessa sekä varas tointia säännöllisiin telakasoihin. Uudet puun korjuumenetelmät, joissa on olennaista vajaa karsinta, vapaanpituinen katkonta, silmävarai nen apteeraus sekä puun kulku metsästä ilman erityistä varastointia, mikäli mahdollista suo raan käyttöpaikalle, ovat tehneet nämä perin teelliset mittausmenetelmät huonosti käytän töön sopiviksi. Vanha menetelmä voi olla epä tarkka, kuten esimerkiksi vapaanpituisen kuitu puun pinomittaus, taikka hidastaa korjuuketjun kulkua, kuten esimerkiksi se, että tukit on sijoi tettava telakasaan vain mittausta varten. Mittaus voi myös aiheuttaa rationalisointihyödyn me netyksen silloin, jos silmävaraisesti apteeratut tukit joudutaan mittaamaan pölkyttäin. Myös mittauksesta aiheutuvien kustannusten korkeus vaikuttaa siihen, että uusia mittausmenetelmiä 5 on tarpeen kehittää. Kuitenkin on korostettava sitä, että rationalisoinnin mahdollistaminen muissa korjuun vaiheissa on ensisjiainen mit tausmenetelmien kehittämisen syy, mittauskus tannusten alentaminen vasta toissijainen. Puutavaranmittauksen kehittämisessä olisi otettava huomioon seuraavat periaatteet: 1. Puuta on alettava ajatella ja käsitellä yhä suuremmassa määrin massa-artikkelina, johon kuuluu kaikki luonnon puussa tuottama orgaa ninen aine (runko, oksat, juuret, kuori, lehdet). Tämä koskee erityisesti kuitu- ja levyteollisuu den raaka-ainetta. 2. Mittauksen on kehityttävä yhä yksinker taisemmaksi ja vähemmän ihmistyötä vaativak si. Tämä edellyttää, mittauksen koneellistamista ja suorittamista yhä suurempina yksikköinä. 3. Hakkuu- ja kuljetuspalkkojen määrittä mistä ajatellen olisi otettava huomioon, että koneen tekemän työn arvo ei välttämättä riipu samoista tekijöistä kuin perinteellisen ihmistyön arvo. 4. Mittaus ei mitenkään saa vaikuttaa korjuu menetelmään, puutavaran työstöasteeseen tai valmiin tuotteen laatuun. 5. Mittausmenetelmän on oltava kaikkia osapuolia kohtaan mahdollisimman oikeuden mukainen. Vaatimus, ettei mittaus saa häiritä korjuu prosessia, on johtanut puutavaranmittauksen kehittymisen kahtaalle: puu pyritään mittaa maan joko ennen korjuuta tai vasta koijuupro sessin jälkeen. Ennen korjuuta suoritettavaa lei mikon pystymittausta on kehittänyt TIIHO NEN (1968, 1969). Menetelmää on selostettu yksityiskohtaisesti Metsäntutkimuslaitoksen jul kaisemissa monisteissa (Leimikon pystymittauk sen . . . 1969 ja 1970). Korjuun jälkeen tapahtuvaa mittausta on ke hitetty erityisesti Ruotsissa ja Yhdysvalloissa. Koska mittaus tapahtuu korjuuketjun loppu päässä, siis useimmiten tehtaalla, nimitetään näitä menetelmiä usein tehdasmittauksiksi. Täs sä tutkimuksessa on näistä menetelmistä käy tetty nimitystä kuormamittaus, koska mittaus yksikkönä on ajoneuvon kuorma tai sen osa (tai vastaavasti uittonippu). USA:ssa on puutavaranmittaus yleensä aina suoritettu tehtailla taikka keskitetyillä varasto alueilla, jotka usein on sijoitettu rautatiease mille. Yleisesti on mitattu kuitupuun pinomit taus vallitsevaksi kuitupuun mittausmenetel mäksi etelävaltioissa (PAGE 1961) ja levisi sieltä pohjoisvaltioihin. Nykyään mitataan lähes kaikki USA:n itäosan kuitupuun painomittauk sella. Menetelmä on yksinkertainen: ajoneuvo punnitaan kuormattuna. Koska samat autot tuovat puuta jatkuvasti, punnitaan ajoneuvon paino vain silloin tällöin tarkistuksen vuoksi. Tilavuuden ja painon välisissä muuntotehtävissä käytetään eri puulajeille laadittuja keskimää räisiä lukuja. Myös sahapuun painomittaus on yleistynyt. Painon ja tilavuuden välistä riippuvuutta on tutkittu ja todettu, että kuorman painon ja pölkkyluvun avulla voidaan tilavuus määrittää riitätvällä tarkkuudella (ROW ja GUTTENBERG 1966). Kuitupuun painomittaus on levinnyt USA:n itäosista myös Kanadaan (PAQUET 1962). Myös otantamittausta on USA:ssa kehitetty. Menetelmät ovat nimeltään "simple sampling", jossa luetaan kaikkien kuormien lukumäärä ja mitataan näytekuormien kiintomitta, sekä "double sampling", jossa punnitaan kaikki kuormat sekä mitataan näytekuormien kiinto mitta (JOHANSON ym. 1963). Ruotsissa alkoi kuormamittaus varsinaisesti vuonna 1960, kun Mo och Domsjö Ab ja Örnsköldsvikin ja Västerbottenin tnetsänomis tajayhdistykset sopivat kilogramman käyttämi sestä koivukuitupuun mittayksikkönä latvakuu tiometrin sijasta (GRIPENBERG 1960). Purunäytteenottoon perustuva kuitupuun kuivapainomittaus aloitettiin vuonna 1964 Ete lä-Ruotsissa Nymölla AB:n tehtaalla (JANSSON 1964). Myös muita kuorma- ja otantamittausmene telmiä tutkittiin. Vuonna 1967 antoi Kungl. Skogsstyrelsen määräykset puutavaran mittauk sesta (Virkesmätningsföreskrifter). Näihin sisäl tyy mm. määräykset kuorman pinomittauksen suorittamisesta, punnituksesta sekä otantamit tausmenetelmistä. Punnitusta saadaan käyttää vain lehtikuitupuun mittaukseen. Otantamit tausmenetelmät ovat UF-, TF- ja VF-mätning. Puutavaranmittausneuvosto (Virkesmätningsrä det) on lisäksi antanut yksityiskohtaisia ohjeita otantamittauksen käytännön suorituksesta (1967 ja 1970). Perustavaa laatua oleva teos otantamittauksen teoriasta on myös tämän neuvoston vuonna 1967 julkaisema "Virkes mätning genom stickprov". -1960-luvulla tapahtunut kehitys on tehnyt Ruotsin puutavaranmittauksen erittäin moni puoliseksi, sillä asianosaisilla on mahdollisuus 6 valita seitsemästä eri menetelmästä. Nämä eri mittausmenetelmät ovat FINNEN (1970) mu kaan seuraavat: a) tottaalinen mittaus 1. kappalelaskenta 2. painomittaus 3. pinomittaus 4. kiintomittaus b) otantamittaus 5. UF-mittaus 6. TF-mittaus 7. VF-mittaus Menetelmä 4 ei kuulu kuormamittauksiin, sillä Ruotsissa ei ole käytössä kokonaisen kuorman (nipun) kuutioivaa laitteistoa, vaan kiintomit taus on suoritettava pölkyttäin. Myös menetel mät 1 ja 2 saattavat kohdistua muuhunkin kuin ajoneuvoissa olevaan puutavaraan. Otantemene telmien osuus on ollut noin 1/3 mittausyhdis tysten mittaamasta puumäärästä. Suomessa on auto-, traktori- ja rautatievau nukuormien mittausta suoritettu niin kauan kuin näitä kuljetusmuotoja on käytetty. Mit tausmenetelmänä on yleensä ollut tasapituisen kuitupuun pinomittaus ja saha- tai vanerituk kien kappaleluku. Kysymyksessä ei yleensä ole ollut kaupallinen mittaus, vaan kuljetettujen tai luovutettujen puutavaramäärien karkea kont rollointi. Huomattava edistysaskel kuormamittauksen alalla oli ns. upotusmittauslaitteen kehittämi nen (KELTIKANGAS ym. 1964, AHONEN 1964, MICHELSEN ja KALLIO 1966). Mene telmä perustuu puutavaranipun punnitsemiseen ilmassa ja veteen upotettuna (hydrostaattinen punnitus). A. Ahlström Osakeyhtiön rakenta maa laitetta, joka on ponttooneilla vedessä, käytetään etupäässä uittonippujen keskikoon selvittämiseen koenippuja mittaamalla. Viime aikoina on upotusmittauslaitteita rakennettu myös nosturisovitteisiksi (Kone Oy), jolloin ne soveltuvat myös maakuljetuspuun mittaukseen. Ensimmäinen varsinainen otantamittausko keilu alkoi hankintavuonna 1967—68 Oy W. Rosenlew Ab:ssa v. SCHOULTZIN (1968) toi mesta. Tässä ruotsalaisen TF-mittauksen peri aatteen mukaisessa ns. R-mittauksessa mitataan kaikkien perusjoukon kuormien pinokuutio. Arvalla määrätyistä näytekuormista mitataan tavalliseen tapaan pölkkyjen j 3 -määrä. Perus joukon, jonka muodostaa leimikko, p-m 3 -määrä kerrotaan näytteen j 3 /p-m 3 -suhteella, jolloin saadaan leimikon j 3 -määrän suhde-astimaatti. Näytteen koko on 5 %, kuitenkin vähintään 3000 pölkkyä. Vuosittain on tällä menetelmällä mitattu useita satoja tuhansia tukkeja yhtiön omista metsistä sekä suurista ostoeristä. Pohjois-Suomessa on Uittoteho ry:n toi mesta kehitelty rankatavaran (vapaanpituisen, vajaakarsitun kuitu- ja sahapuun) otantamit tausta (pistokoemittausta) ruotsalaisiin mene telmiin perustuen. Kysymykseen tulevat mene telmät ovat pino-otanta ja kappale-otanta. En simmäiset kokeilut suoritettiin hankintavuonna 1967—68, vuonna 1970—71 näin mitattavaksi aiottu määrä oli noin 200 000 k-m 3 (HEMMI 1970). Uittoteho on laatinut Pohjois-Suomessa yleisesti käytettäväksi tarkoitetut pistokoemit tauksen ohjeet. Nämä ovat ainoat Suomessa eri mittausosapuolten hyväksymät ohjeet otanta mittauksen suorittamiseksi käytännössä. Nykyisin käytössä oleville mittausmenetel millä pyritään suoraan, taikka välillisesti kiinto mitan selvittämiseen. Sen vuoksi on myös eri kuormamittausmenetelmien soveltuvuutta tässä tutkimuksessa tarkasteltu siltä kannalta, miten hyvin ne soveltuvat mittauserän kiintomitan määrittämiseen. Myös tutkimuksessa käsiteltä vät kuormaotantamenetelmät pyrkivät kiinto mittaan. Toista kuormamittausten päälinjaa, jossa puutavaran määrän ja arvon ilmaisijana pidetään kuivapainoa, ei tässä tutkimuksessa kä sitellä lainkaan. Kuivapainomittaus on kuiten kin jatkuvasti tiiviin tutkimustyön alaisena (ks. esim. BRAATHEjaOKSTAD 1964, HAKKILA 1970, LEINONEN 1970, OKSTAD 1971). 2. KUORMAMITTAUSMENETELMÄT Kuormamittauksella tarkoitetaan puutavaran määrän (kiintomitan) välillistä tai välitöntä sel vittämistä mittausyksikkönä kuorma tai vastaa va kuljetusyksikkö. Kuormamittauksen peri aate perustuu siihen, että ollessaan kuormat tuna ajoneuvoon puutavara on mittauskelpoi 7 sessa muodostelmassa. Kun kuormaus on suo ritettu kuljetusta varten, ei mittaus näin ollen aiheuta lisäjärjestelyjä korjuuprosessissa. Kuormamittausmenetelmät ovat seuraavat: 1. Kappalemittaus eli kappaleiden lukemi nen. Kysymyksessä on joko kuormien luku määrä tai kuormissa olevien pölkkyjen luku määrä. 2. Pinomittaus eli kuorman pinomitan mää rittäminen, joka tapahtuu mittaamalla kuorman tai sen osien ulottuvuudet (pituus, korkeus ja leveys). Varsinkin vapaanpituisen kuorman pi nomittaa nimitetään usein raamimitaksi. 3. Painomittaus eli kuorman punnitseminen. Kuorman paino voidaan määrittää siltavaa'alla, nosturivaa'alla tai ajoneuvon pankkoon sijoite tuilla punnituselementeillä. 4. Upotusmittaus eli kuorman kiintomitan määrittäminen veteen upottamalla. Tavallisim min menetelmä perustuu nipun punnitsemiseen ilmassa ja veden alla, jolloin nipun kiintomitta saadaan laskemalla yhteen nipun paino ilmassa ja se voima, jolla nippu pyrkii upoksissa olles saan nousemaan ylös. On olemassa monia muitakin menetelmiä, joilla kuorman puumäärä voidaan määrittää. Tällaisia ovat esimerkiksi fotogrammetriaan pe rustuva valokuvaus ja kaasunpaineen muutok sen mittaaminen, kun kuorma viedään kaasulla täytettyyn suljettuun tilaan. Näillä menetelmillä ei liene missään käytännön merkitystä. 3. KUORMAOT ANTAMITTAUS 31. Otannan periaate 311. Yleistä Tilastollinen perusjoukko eli populaatio koostuu määrätyt vaatimukset täyttävistä yksi köistä, alkioista. Perusjoukkoa voidaan tutkia tutkimalla erikseen jokaista alkiota, mutta useimmiten on edullista kohdistaa tarkastelu vain osaan perusjoukkoa. Tämä tapahtuu otta malla perusjoukosta näyte, joka tutkitaan ko. ominaisuuden osalta. Näin menetellen ennen kaikkea säästetään aikaa ja kustannuksia, koska käsiteltävä materiaali muodostuu vain osaksi alkuperäisestä. Jos perusjoukosta otettu näyte edustaa pie noiskoossa koko populaatiota, on kysymyksessä edustava näyte eli otos. Jotta näyte olisi edus tava, on se otettava perusjoukosta tavalla taikka toisella sattumanvaraisesti, niin että kaikilla alkioilla on jossakin valinnan vaiheessa yhtäsuu ret mahdollisuudet joutua näytteeseen. Tällöin voidaan näytteen perusteella saatuja tietoja käyttää edustamaan koko perusjoukkoa, ja li säksi saatujen tulosten tarkkuus (luotettavuus) voidaan laskea. Menetelmää kutsutaan otan naksi. Otantatutkimuksen kulku voidaan lyhyesti selittää seuraavalla tavalla: Määritetään perus joukko ja siitä poimitaan sopivan näytteenotto menetelmän mukaan sattumanvaraisesti näyt teeksi tulevat alkiot eli otos. Otoksesta selvite tään halutut tiedot ja suurennetaan ne vastaa maan koko perusjoukkoa. Saatuja tuloksia voidaan tutkia laskemalla erilaisia tunnuslukuja. Tavallisimmat otannan yhteydessä tarvittavat tilastolliset tunnukset ovat keskihajonta, variaatiokerroin, keskiarvon keskivirhe, luotettavuusväli sekä korrelaatio- ja regressiokerroin. Näiden osalta viitataan tilasto tieteen oppikirjoihin (mm. MATTILA 1964, ALAMERI ja PÖYHÖNEN 1967). 312. Otantamenetelmät Otantamenetelmiä on useita (ks. esim. SEP PÄLÄ 1970). Kuormaotannan yhteydessä käy tettäväksi voidaan yleensä ajatella vain yksin kertaista satunnaisotantaa, suhde-estimointia ja regressioestimointia. 1. Yksinkertainen satunnaisotanta määritel lään tavallisimmin niin, että jokaisella perusjou kon elementillä on sama, yhtä suuri todennä köisyys joutoa poimituksi otokseen. Menettely on lyhyesti seuraava: Tunnetaan perusjoukon koko (alkioiden lukumäärä). Poimitaan perus joukosta satunnaisotos, josta mitataan haluttu tunnus. Kun otosalkioiden keskiarvolla kerro taan perusjoukon alkioiden lukumäärä, saadaan estimaatti halutulle perusjoukon tunnukselle. 8 2. Usein on perusjoukosta tiedossa muutakin kuin koko (alkioiden lukumäärä), esimerkiksi tiedetään, että kahden muuttujan (yjax) suhde y/x vaihtelee vähemmän kuin pelkkä y. Tällöin voidaan käyttää suhde-estimointia, jossa perus joukosta mitataan mainittu apumuuttuja (X) sekä otoksesta x ja y. Perusjoukon estimaatti saadaan kaavalla Yleensä ei ole väliä, mikä x-muuttuja on, kunhan se on helppo määrittää. Suhde-estimoin nin käytölle ovat kuitenkin voimassa seuraavat ehdot (MATTILA 1966): a) muuttujien y ja x riippuvuuden tulee olla voimakkaasti positiivinen ja viivallinen b) riippuvuutta kuvaavan suoran tulee kul kea origon kautta c) muuttujan y varianssin regressiosuoran suhteen tulee olla verrannollinen muuttujaan x. 3. Ellei se suhde-estimoinnin käytön edelly tys, että riippuvuutta kuvaavan suoran tulee kulkea origon kautta, ole täytetty, mutta muut kaksi ehtoa ovat voimassa, voidaan käyttää regressioestimointia. Regressioestimointi on aina vähintään yhtä tarkkaa kuin yksinkertainen sa tunnaisotanta tai suhde-estimointi. Regressio estimointi poikkeaa suhde-estimoinnista ainoas taan laskentakaavan osalta: kia regressioestimointi on saanut suhteellisen vähän käyttöä. 313. Otoksen koko Otannan avulla saatavalle tulokselle (perus joukon estimaatille) asetetaan yleensä jokin tarkkuusvaatimus, joka riippuu olennaisesti siitä tarkoituksesta, mihin tuloksia tarvitaan. Tark kuusvaatimus ilmoitetaan estimaatin suurimpa na todennäköisenä erona todelliseen arvoon, yleensä keskiarvon keskivirheenä tai luotetta vuusvälinä (tarkkuusvälinä). Olennaisena osana tarkkuusvaatimukseen kuuluu todennäköisyys taso, jolle vaatimus asetetaan, sillä koskaan ei otantamenetelmällä päästä 100 %:n todennä köisyyteen tarkkuudessa, vaan aina jää jonkin lainen riski ellei "näyte" ole 100 % populaa tiosta. Äärellisestä perusjoukosta otettavan yksin kertaisen satunnaisnäytteen koko saadaan kaa vasta (LÖNNER 1966): Suhde-estimoinnin otoskoolle ei ole olemas sa eksakteja kaavoja. Likimäärin saadaan otos koko määritetyksi vertaamalla yksinkertaisen satunnaisotannan ja suhde-estimoinnin tehok kuutta. Sama koskee myös regressioestimoin tia. Näitä laskelmia koskevia kaavoja on mm. SEPPÄLÄN (1970) laatimassa luentomonistees sa. Mikäli suhde- tai regressioestimoinnin edel lytykset ovat olemassa, on otoskoko yleensä aina niissä pienempi kuin yksinkertaisessa sa tunnaisotannassa. Yleisesti voidaan sanoa, että tulosten tark kuus paranee, kun näytteen kokoa suurenne taan, ja että kuta pienempi on tutkittavan muuttujan hajonta perusjoukossa, sitä pienem mällä näytteellä saavutetaan määrätty tarkkuus. Näytteen avulla määrätty perusjoukon esti maatti onkin kompromissi toisaalta tarkkuus Y' = N jossa Y' = perusjoukon estimaatti N = perusjoukon alkioiden lukumäärä yj = otosalkion mittaustulos n = otosalkioiden lukumäärä. Y' = X • x jossa Y: = perusjoukon estimaatti X = perusjoukon apumuuttuja y = otosalkioista määritetty muuttujan y keskiarvo x = otosalkioista määritetty apumuuttujan x keskiarvo Y" = Ny + b (X - Nx) jossa Y"= perusjoukon estimaatti X = perusjoukon apumuuttuja N = perusjoukon alkioiden lukumäärä y = otosalkioista määritetty muuttu jan y keskiarvo x = otosalkioista määritetty apumuut tujan x keskiarvo b = x:n ja y:n välinen regressiokerroin Suhde-estimointia työläämmän laskennan ta- „ _ Nt 2 . S 2 Nd 2 + t2 S 2 J°SSa n = näytealkioiden lukumäärä N = perusjoukon alkioiden lukumäärä S = perusjoukon alkioiden välinen keski hajonta t = todennäköisyystasoa vastaava t-jakau tuman arvo j _ luotettavuusväli 2 9 vaatimuksen ja toisaalta ajan, työmäärän ja kus tannusten kesken. Pienestä perusjoukosta jou dutaan ottamaan suhteellisesti suuri näyte, ja kovin pienet perusjoukot on tutkittava koko naan. Otantamenetelmän edut tulevat näin ol len esille vasta suuria perusjoukkoja tutkittaessa. 314. Otoksen määrääminen Otokseen tulevien alkioiden määräämiseen on olemassa useita eri menetelmiä. Puutavaran otantamittauksessa tulevat kysymykseen ainoas taan seuraavat (MATTILA 1964, JOHNSON ym. 1963): 1. Rajoittamaton satunnaisotanta, jolle on ominaista, että jokaisella alkiolla on sama, en nakolta tiedetty todennäköisyys joutua näyt teeseen. 2. Systemaattisessa otoksen valinnassa jae taan aineisto yhtäsuuriin luokkiin ja valitaan satunnaisesti yksi ensimmäisen luokan alkioista. Lopullisen otoksen muodostavat tämän alkion lisäksi järjestyksessä vastaavat alkiot jokaisesta populaation luokasta. 3. Ryhmitelty satunnaisotanta, jossa ryhmän muodostaa määrätynsuuruinen joukko peräk käisiä kuormia, joiden kesken satunnaisotanta kulloinkin tapahtuu. Systemaattista valintaa käytetään varsinkin uiton yhteydessä tapahtuvassa otantamittauk sessa. Tällöin on kyllä ainakin teoriassa olemassa vaara, että käytetään etukäteen hyväksi tietoa siitä, mikä nippu joutuu otokseen. Ryhmitelty satunnaisotanta on sikäli hyvä, että sen avulla saadaan otos jakautumaan tasaisesti koko perus joukkoa edustavaksi myös ajallisesti, jolloin vuodenajoista ym. johtuvat virhetekijät elimi noituvat (JOHNSON ym. 1963). Yleisin otantamittauksessa käytetty näyt teenottomenetelmä on satunnaisotanta. Käy tännössä voidaan otanta järjestää usealla eri tavalla. a) täplälista. Kun tiedetään perusjoukon kuormien lukumäärä ja tarvittava näytekuor mien luku, voidaan satunnaislukujen avulla tai arpomalla määrätä, mitkä numeroista, jotka kukin edustavat yhtä perusjoukon kuormaa, kuuluvat näytteeseen. Näytekuormien numerot voidaan merkitä esimerkiksi väritäplällä mää rätynlaisen shaploonan avulla pahville, jonka nimitys Ruotsissa on provtravelista. Sen jälkeen liimataan levyn päälle vastaavan kokoinen pah vi, joka on numeroitu samaan järjestykseen kuin shaploonassa. Kuormien saapuessa mit tauspaikalle lävistetään jokaisen numeron vie ressä oleva perforoitu reikä, jolloin mahdollinen näytekuormaa osoittava väritäplä paljastuu. Tällä menettelyllä saadaan poistetuksi mahdolli suus, että voitaisiin edeltäkäsin tietää, mikä on näytekuorma, mutta silti saadaan näytteen suu ruus edeltäkäsin tarkasti määrätyksi. b) arvonta. Jokaista kuormaa edustaa yksi arpa. Näytekuormia edustavat arvat on mää rätty etukäteen. Perusmittauksen jälkeen ote taan yksi arpa kutakin kuormaa kohden. Arvat on yleensä pantu renkaaseen, josta valittu arpa leikataan irti. c) nopanheitto. Edeltäkäsin määrätään silmä luku tai silmälukujen yhdistelmä, jonka sat tuessa ko. kuorma kuuluu näytteeseen. Pino mitan mittaamisen jälkeen heitetään noppa (nopat) ja silmäluku (tai niiden yhdistelmä) määrää, onko kysymyksessä näytekuorma. Täl lä menetelmällä ei saada edeltäkäsin tarkasti määrättyä näytteen suuruutta. Näytteeseen jou tumisen todennäköisyys saadaan kaavasta 32. Kuormaotantamittausmenetelmät Kuormamittausmenetelmät ovat totaalisia mittauksia, ts. mittaus kohdistuu koko mitat tavaan erään, sen jokaiseen kuormaan. Kuorma otantamittauksessa sen sijaan koko mittauserä (perusjoukko) mitataan jollakin yksinkertaisella ja helpolla menetelmällä, joka yleensä on jokin mainituista kuormamittausmenetelmistä. Varsi nainen mittaus suoritetaan ainoastaan näyt teestä. Saatujen tunnusten avulla muunnetaan perusmittauksen tulos edellä esitettyjä tilasto tieteen menetelmiä käyttäen haluttuun käytän nön kannalta sopivampaan ja tarkempaan mit tayksikköön. Kuormaotantamittausmenetelmät ovat seu raavat (Virkesmätning .. . 1967, LEINONEN 1969): 1. Kappaleotanta, ruotsalaiselta nimeltään p b n p = otokseen joutumisen todennäköisyys a = näytettä osoittavien silmälukuyhdistel mien lukumäärä b = nopan eri silmälukujen lukumäärä n = noppien lukumäärä. 10 UF-mätning (uppräkning-fast mätt). Menetel mässä määritetään perusjoukko lukemalla kap palemäärä. Kappaleluvun yksikkönä voi olla pölkky, kuorma, nippu, runko tai pituusyksik kö. Näytealkioista mitataan kiintomitta ja las ketaan suhde Kun suhdeluvulla kerrotaan kappaleluku, saadaan perusjoukon kiintomitalle estimaatti, Kysymyksessä on siis yksinkertainen satunnais otanta. Kappaleotantaa sovelletaan neljällä eri ta valla: a) sekä näytteenotto- että kappalelukuyksik könä on pölkky. Mittauserän kiintomitta saa daan kertomalla pölkkyjen lukumäärä näytteen avulla määritetyllä pölkyn keskikuutiolla. b) näytteenottoyksikkönä on pölkkyjä kap palelukuyksikkönä pituusyksikkö. Mittauserän kiintomitta saadaan kertomalla pituusyksikkö jen lukumäärä näytteen avulla määritetyllä pi tuusyksikön keskikuutiolla. c) näytteenottoyksikkönä on pölkkyryhmä (esim. kuorma) ja kappalelukuyksikkönä on pölkky. Mittauserän kiintomitta saadaan kerto malla pölkkyjen lukumäärä näytteen avulla määrätyllä pölkyn keskikuutiolla. d) sekä näytteenotto- että kappalelukuyk sikkönä on kuorma (nippu, pino). Mittauserän kiintomitta saadaan kertomalla kuormien luku määrä näytteen perusteella määrätyllä kuorman keskikuutiolla. Menetelmät a) ja b) ovat suhteellisen vai keasti sovellettavissa kuormamittaukseen, sillä ne eivät välttämättä vaadi puutavaran olemista kuormassa. Menetelmien laskentakaavat ovat liitteessä 1. 2. Pino-otanta, ruotsalaiselta nimeltään TF mätning (travat mätt-fast matt). Menetelmässä määritetään perusjoukko mittaamalla pinomit ta. Näytealkioista mitataan kiintomitta ja laske taan suhde Kun suhdeluvulla kerrotaan perusjoukon pi nomitta, saadaan perusjoukon kiintomitalle suhde-estimaatti. Myös regressioestimointi on teoriassa mahdollista. Sekä näytteenotto- että mittausyksikkönä on pino. Pino-otantaa sovel letaan useimmiten autokuljetuksena saapuvaan puutavaraan, joten "pino" on yleensä auto kuorma. Laskentakaava on liitteessä 1. Ruotsin puutavaranmittausneuvosto (Virkes mätningsrädet) on julkaissut TF-mittausta var ten kahdet ohjeet (Arbetsinstruktion ... 1967): Toinen menetelmä, nimeltään 6 A on tar koitettu mittaukseen, jossa perusjoukko muo dostuu yhdestä toimituserästä. Mitattaessa ei selvitetä kuormien puutavaralajijakautumaa. Menetelmä nimeltään 6 B on tarkoitettu mittaukseen, jossa perusjoukko muodostuu useammasta toimituserästä. Pinomitan mittauk sen yhteydessä selvitetään jokaisesta pinosta tyhjäntilanvähennys (tomrumsavdrag), tavara lajijakautuma sekä raakkien ja mittavähennys ten määrä. Tyhjäntilanvähennys aiheutuu eros ta, mikä kyseisen pinon pinotiheydellä on "ti heän ja hyvin ladotun, suoraa ja keskikokoista puutavaraa sisältävän pinon pinotiheyteen". Tä mä optimipinotiheyden lukuarvo on erikseen määrätty. Tavaralajijakautuma arvioidaan kai kista kuormista pinomittoina, otokseen kuulu vista kuormista taas arvioidaan pinomittoina ja lasketaan todellisten mittaustulosten perusteella kiintomittoina. 3. Paino-otanta, ruotsalaiselta nimeltään VF mätning (vägning-fast mätt). Menetelmässä mää ritetään perusjoukko punnitsemalla kaikki kuor mat. Näytekuormista määritetään kiintomitta, ja lasketaan suhde Kun suhdeluvulla kerrotaan perusjoukon pai no, saadaan perusjoukon kiintomitalle suhde estimaatti. Myös tässä menetelmässä on regres sioestimoinnin käyttö teoriassa mahdollista. Sekä näytteenotto- että punnitsemisyksikkönä on kuorma (nippu). Laskentakaava on liittees sä 1. Ruotsalaisen VF-mittauksen ohjeet ovat periaatteessa samanlaiset kuin TF-menetelmän 6 A. kiintomittojen summa kpl — luku kiintomittojen summa pinomittojen summa kiintomittojen summa painojen summa 11 4. TUTKIMUKSEN TAVOITE Tutkimuksen tavoitteena on selvittää kap pale-, pino-, paino- ja upotusmittauksen sekä niistä johdettujen kappale-, pino-ja paino-otan nan soveltuvuutta puutavaran mittaukseen. Täl löin on erityisesti kysymyksessä näiden mene telmien käyttö sahatukkien sekä vapaanpituisen kuitupuun mittaukseen. Soveltuuvuden toteamiseksi selvitetään en sinnäkin kunkin menetelmän tarkkuutta kiinto mitan määrittämisessä. Tukkien osalta tulee tällöin selvitettäväksi sekä teknisen että todelli sen kiintomitan, mutta kuitupuun osalta vain todellisen kiintomitan määrittämistarkkuus. Tarkkuus ilmaistaan kiintomitan ja kulloinkin kysymyksessä olevan perusmitan suhteen vaih teluna. Otantamenetelmien kohdalla esitetään tämän vaihtelun suuruuden perusteella suosi tuksia käytännön mittaustoiminnassa käytettä vissä oleviksi otosko'oiksi. Myös korrelaatio- ja regressioanalyysi selvittää menetelmien käytön perusteita eri tapauksissa. Toisena soveltuvuuden toteamiskeinona on mittausmenetelmän käytännöllinen toteuttamis mahdollisuus ja siinä esiintyvät vaikeudet. Sel vitys perustuu tutkimuksen kestäessä saatuihin kokemuksiin ja tehtyihin havaintoihin sekä kir jallisuuteen. Kolmantena näkökohtana tarkastellaan eri mittausmenetelmien aiheuttamia kustannuksia. Selvittely jää suppeaksi saatavissa olevien tieto jen vähyyden takia. 5. AINEISTO JA MENETELMÄ 51. Yleistä Tutkimuksen kenttätyöt suoritettiin vuosina 1968—1970. Kaikkiaan mitattiin 447 ajoneuvo kuormaa mäntysahatukkeja, 108 kuormaa kuu sisahatukkeja, 78 kuormaa kuusikuitutukkeja ja 166 kuormaa vapaanpituista kuitupuuta. Mit tauksia suoritettiin seuraavilla tehtailla aikajär jestyksessä. Enso-Gutzeit Osakeyhtiö Kaukopää ja Uima harju, Rauma-Repola Oy Joensuu, Oy W. Ro senlew Ab Pori, Yhtyneet Paperitehtaat Osake yhtiö Kaipola, A. Ahlström Osakeyhtiö Var kaus, Oy Kaukas Ab Lappeenranta, Veitsiluoto Osakeyhtiö Kemi, Kemi Oy Kemi, Kajaani Oy Kajaani, Rauma-Repola Oy Lahti, Riihimäen Saha Oy Riihimäki ja Metsäliiton Selluloosa Oy Kirkniemi. Aineiston kokoonpano ja erien koot on esi tetty taulukoissa 1, 2 ja 3. Kuten taulukoista käy ilmi, on tutkimus erien kuormat joko a) otettu kaikki samasta leimikosta (eli lei mikko on mitattu kokonaisuudessaan) tai b) määrätty satunnaisnäytteenä koko han kinta-alueelta tulevista kuormista. Määrättäessä b-kohdan mukaan näytekuormia pyrittiin sii hen, että yhden kunnan alueelta tulisi vain yksi kuorma. Aina ei tämä kuitenkaan kuljetus ten suppeuden takia ollut mahdollista. Joskus oli myös mittausryhmän työllistämiseksi pakko ottaa samasta leimikosta useampia kuormia. Tutkimusaineiston eristä 11 —13 ja 21—23 on aikaisemmin julkaistu eräitä otantamittauk seen liittyviä tuloksia (RIKKONEN 1968 aja b, HEISKANEN 1968, LEINONEN 1969). Erän 35 kuormat ovat osa HAKKILAN ja RIKKO SEN (1970) kuusitukkeja puumassan raaka aineena käsittelevän tutkimuksen aineistosta. 52. Mittaukset 521. Järeä puutavara Järeällä puutavaralla tarkoitetaan tässä yh teydessä sahatukkeja ja kuitutukkeja. Kaik kiaan mitattiin tukkeja 633 kuormaa, yhteensä 53029 kappaletta. Tutkimuskuormista suoritet tiin seuraavat määritykset: I. Pinomitan mittaus — Kuorman pituus mitattiin arvioimalla pöl kyn kuutiomäärällä painotettu kuorman keski 12 Taulukko 1. Tutkimusaineisto. Mäntysahapuu. Table 1. The investigation material. Pine sawlog. Erän numero ja nimi Number and name of timber lot Kuormien lukumäärä Number of loads j 3 cu.ft. Kiintomittauk- sen suoritus- Punnitus Weight sealing (x) Erän luonne Nature of the lot Mittausaika Measuring time Erityishuomautuksia Special remarks tapa Method of per- forming the solid measure- ment 11. Honkalahti 12. Kivisilta 57 60 30917.0 32062.7 pölkytt. volume meas- ured by bolt pölkytt. volume meas- ured by bolt X X leimikko stand leimikko stand kesä —68 summer —68 kesä —68 vain I ja II lk:n tuk- keja — only logs of grade I and II summer —68 13. Mattarila 122 50441.5 upotus immersion pölkytt. volume meas- ured by bolt pölkytt. volume meas- ured by bolt pölkytt. volume meas- ured by bolt pölkytt. volume meas- ured by bolt pölkytt. volume meas- X leimikko kesä —68 >> 14. Utra 64 24346.4 X stand leimikko summer —68 talvi —68—69 winter -68-69 stand 15. Uimaharju 34 17719.9 X alue talvi —69 area winter —69 16. Pori 28 13956.2 alue talvi —69 area winter —69 17. Kemi 23 10742.9 alue talvi —70 area winter — 70 18. Kajaani 36 15326.8 alue talvi —70 area winter — 70 19. Varkaus 20 9337.3 ured by bolt alue kesä —70 upotus immersion area summer —70 13 Taulukko 2. Kuormamittaustutkimuksen aineisto. Kuusisahapuu ja kuusikuitutukki. Table 2. The investigation material. Spruce sawlog and spruce pulpwood logs. Erän numero ja nimi Number and name of the timber lot Kuormien lukumäärä Number of loads j 3 cu.ft. Kiinto mittauksen suoritustapa Method of perform- ing the solid meas- urement Punnitus Weight scaling W Erän luonne Nature of the lot Mittausaika Measuring time Erityishuomautuksia Special remarks Sahapuu - Sawlog 21. Honkalahti 8 3786.1 pölkytt. volume measured by holt pölkytt. volume measured by bolt upotus x leimikko stand kesä —68 vain I ja II lk.N tuk- keja — only logs of grade I and II summer —68 22. Kivisilta 14 6943.8 x leimikko kesä —68 > t stand summer —68 23. Mattarila 10 3914.5 x leimikko stand kesä —68 f f 26. Pori 22 11579.0 immersion pölkytt. volume measured by bolt pölkytt. volume measured by bolt pölkytt. volume measured by bolt summer —68 alue talvi —69 27. Lahti 19 8302.8 x area alue winter —69 talvi —7 0 area winter — 70 28. Riihimäki 35 16292.5 x alue talvi —7 0 Kuitutukki — Pulpwood 35. Kaipola area winter —70 26 11151.1 pölkytt. volume measured by bolt pölkytt. volume measured by bolt alue syksy —68 autumn —68 area 38. Lohja 24 9453.1 leimikko stand talvi —70 x winter —70 39. Varkaus 28 12907.3 alue alue kesä —70 upotus immersion pit. 13, 16 tai 19' length 16, 16 or 19' area summer —70 14 Taulukko 3. Kuormamittaustutkimuksen aineisto. Vapaanpituinen kuitupuu. Table 3. The investigation material. Pulpwood of random length. Erän numero ja nimi Number and name of the timber lot Kuormien lukumäärä Number of loods k-m 3 Solid volume Kiintomittauksen suoritustapa Method of perform- ing the solid meas- urement Punnitus Weight scaling W Erän luonne Nature of the lot Mittausaika Measuring time Erityishuomautuksia Special remarks cu. m. Kuusi — Spruce 41. Varkaus 34 667.7 upotus immersion pölkytt. alue kesä —69 3—6 — m 3—6 —m 42. Lohja 11 151.1 area leimikko summer —69 talvi —70 n. 4 —m about 4 — m 43. Varkaus 21 250.3 volume measured by bold stand winter —70 upotus immersion alue kesä —70 n. 3 —m about 3 — m 44. Varkaus 57 1084.7 area alue summer —70 kesä —70 upotus immersion 4—6 —m Mänty — Pine area summer —70 4—6 — m 43 556.2 upotus immersion leimikko stand kesä —68 tukin latvuksia tops of sawlog trees 55. Mattarila summer —68 15 pituus (kuva 1). Tämä tapahtui siten, että ar vioitiin kuorman päät tasoitetuksi niin, että yli jäävät pätkät mahdollisimman tarkoin täyttäi sivät kuorman päähän jäävät kolot. Tasauskohta merkittiin kuorman sivuun liidulla. Tasaus suo ritettiin molemmista päistä, ja liituviivojen väli mitattiin. Sama toistettiin kuorman toisella sivulla, ja kuorman pituutena pidettiin molem pien sivujen mittaustulosten keskiarvoa. — Kuorman korkeus mitattiin kuorman si vun keskikohdalta ajatellen kuorman yläosa ta soitetuksi (kuva 2). Korkeutena pidettiin mo lempien sivujen keskiarvoa. — Kuorman leveys mitattiin molemmista päistä alhaalta, korkeuden puolivälistä ja päältä (kuva 2). Lopullisena leveytenä pidettiin näiden kuuden mittauksen keskiarvoa. — "Tyhjän tilan vähennys". Mutkaisuuden, huonon kuormauksen, karsinnan laadun ym. pinotiheyteen vaikuttavien seikkojen vuoksi ar vioitiin, paljonko kuormaa olisi tiivistettävä, jotta sen pinotiheys vastaisi suunnilleen suorien, hyvin karsittujen ja hyvin kuormattujen pölk kyjen pinotiheyttä. Vähennys ilmoitettiin pro sentteina kuorman pinotilavuudesta. Sitä kos Kuva 1. Kuorman pituuden mittaus Fig. 1. Measurement of the load length Kuva 2. Kuorman korkeuden ja leveyden mittai Fig 2. Measurement of the load height and width kevät tulokset jätetään julkaisematta, sillä mit tamiehiä ei oltu koulutettu tähänt ehtävään, mikä on menetelmän onnistumisen ehdoton edellytys. 11. Punnitus Nilla mittauspaikoilla, joilla oli autovaaka käytettävissä, punnittiin kaikki kuormat. Vaa'an koosta johtuen täytyi joitakin ajoneuvoja pun nita useammassa osassa (akseleittain), mikä mahdollisesti aiheuttaa epätarkkuutta tuloksiin. Jokainen ajoneuvo punnittiin myös tyhjänä. Kuorman nettopaino saatiin bruttopainon ja ajoneuvon painon erotuksena. Vaakojen luke matarkkuus oli ± 10 kg. 111. Pölkyttäiset mittaukset Jokaisesta pölkystä mitattiin (kuva 3) — latvaläpimitta puolen tuuman alenevalla luokituksella — pituus tuuman tarkkuudella — keskusläpimitta pituuden puolivälistä kuo ren päältä aluksi cm:n, myöhemmin mm:n ta saavalla luokituksella. — Sydänpuun läpimitta pölkyn latvaleik kauksesta cm:n tasaavalla luokituksella. Niistä eristä, joita ei voitu punnita, ei sydänpuuta mi tattu. Kaikista kuusieristä ei sydänpuuta mi tattu, koska sen määrittäminen osoittautui käytännössä vaikeaksi. Kuva 3. Tukkien keskusläpimitan mukainen kuutiointi Fig. 3. Volume measurement by mean log diameter Kuva 4. Koepölkkyjen pätkittäin kuutiointi eli ns. tarkan todellisen kiintomitan määrittäminen Fig. 4. Volume measurement of sample bolts by sections,i.e. determination of the so-called accurate actual solid volume 16 — kuoriutuneen pölkyn pinnan osuus koko pölkyn pinnan osuus koko pölkyn vaipan alasta arvioitiin prosentteina. Aivan ensimmäisiä eriä (n:ot 11—13 ja 21— 23) lukuunottamatta mitattiin joka kymme nennestä pölkystä taikka, mittausolosuhteista riippuen, 10 prosenttia pölkkyluvusta vastaa vasta pölkkymäärästä peräkkäin (esimerkiksi viimeiset 10 % pölkyistä) edellä lueteltujen tunnusten lisäksi (kuva 4): — kuorelliset läpimitat 10 cm:n, 35 cm:n sekä tasametrien etäisyydeltä tyvestä mm:n ta saavalla luokituksella — vimieisen tasametrin jälkeisen puolen met rin ja pölkyn latvapään väli latvapätkän pituu tena — latvapätkän keskusläpimitta mm:n tasaa valla luokituksella. IV. Upotusmittaus Niillä paikkakunnilla, joilla oli käytettävissä upotusmittauslaite, mitattiin kuorman todelli nen kiintomitta tällä laitteella, jolloin pölkyt täinen kiintomitan mittaus jäi pois. Mikäli tek nisesti oli mahdollista, rekisteröitiin tällöin myös nipun paino ilmassa. Käytetyt upotus mittauslaitteet olivat kaikissa tapauksissa A. Ahlström Osakeyhtiön valmistamia. 522. Vapaanpituinen kuitupuu Vapaan pituisella kuitupuulla tarkoitetaan tässä kuituteollisuuden raaka-aineeksi tarkoitet tua puutavaraa, joka on katkottu annettujen tavoitepituuksien mukaan silmävaraisesti ja kar sittu mahdollisesti ns. vajaakarsinnalla. Vapaanpituista kuitupuuta ei tutkimusaineis toon saatu kovinkaan runsaasti, sillä sen käyttö on vielä hyvin vähäistä. Metsätehon tekemien selvitysten mukaan (SAVOLAINEN 1970) ha kattiin hankintavuonna 1969/70 vapaanpituista, vajaakarsittua kuitupuuta vain noin 7 % koko kuitupuumäärästä. Mittauksia suoritettiin Imatralla, Varkaudes sa ja Lohjan mlk:ssa. Varkaudessa v. 1970 ke rätty aineisto muodostui likipituisesta noin 3-metrisestä ja vapaanpituisesta 4—5-metrisestä kuitupuusta. Joissakin tapauksissa oli vaikeata määrittää, kumpaan ryhmään kuorma kuului. Rajana on laskelmissa pidetty arvioitua keski pituutta 350 cm. Vapaanpituisen kuitupuun mittaus suoritet tiin seuraavasti: I. Pinomittaus suoritettiin samalla tavalla kuin järeällä puulla. Lisäksi arvioitiin pölkky luku kertomalla pankkoa varten olevien pölkky jen luku sivutolppia varten olevien pölkkyrivien lukumäärän keskiarvolla (ks. kuva 2). 11. Punnitus suoritettiin niillä tehtailla, joilla oli vaaka käytettävissä. Menettely oli sama kuin järeällä puulla. 111. Kuorman kiintokuutio mitattiin upotus mittauslaitteella. Samalla rekisteröitiin myös nipun paino ilmassa. Lohjalla (erä n:o 42), jossa upotusmittauslaitetta ei ollut käytettävis sä, mitattiin kuorman kiintokuutio pölkyttäin. Pituudenmittauksessa käytettiin tällöin desimet rin tasaavaa luokitusta, keskusläpimitan mit tauksessa cm:n tasaavaa luokitusta. 53. Laskenta Laskentatyöt suoritettiin pölkyttäisten ja niistä johtuvien tietojen osalta kokonaan käsin laskentana. Tällöin laskettiin: a) pölkyn tekninen kiintomitta engl. jalan alenevalla luokituksella mitatun pituuden ja puolen engl. tuuman alenevalla luokituksella kuoren alta mitatun latvaläpimitan mukaan. b) pölkyn todellinen kiintomitta senttimet rin tasaavalla luokituksella mitatun pituuden ja puolivälistä aluksi senttimetrin, myöhemmin millimetrin tasaavalla luokituksella mitatun kuo rellisen läpimitan mukaan (kuva 3). Pölkyn ns. tarkan todellisen kiintomitan laskenta selviää kuvasta 4. c) kuorman keskimääräinen sydänpuupro sentti laskettiin aluksi latvaleikkauksista mitat tujen sydänpuun läpimittojen neliöiden sum masta, myöhemmin pölkyn latva- ja tyvileik kauksesta mitattujen sydänpuun läpimittojen keskiarvojen neliöiden suhteena keskusläpimit tojen neliöiden summaan. Pinomitta laskettiin pinon korkeuden ja pi tuuden sekä pölkkyjen arvioidun keskipituuden tulona (kuvat 1 ja 2). Joistakin pölkyttäin mi tatuista eristä laskettiin kuorman todellinen keskimääräinen pölkyn pituus seuraavalla kaa valla: T _ 2v • 1 L = kuorman pölkkyjen keskipituus v = pölkyn kiintomitta 1 = pölkyn pituus 17 Kysymyksessä on siis pölkyn kiintomitalla painotettu keskipituus. Eri mittausmenetelmien yhteydessä käytet täviä suhteita tunnuslukuja laskettiin osaksi kä sinlaskentana, koska tutkimuksessa avustaneille yhtiöille haluttiin antaa niistä ennakkotietoja. Osa tunnusluvuista laskettiin tietokoneella Val tion tietokonekeskuksessa "Valikoiva regressio analyysi"-ohjelmalla. Tällä ohjelmalla laskettiin myös eri muuttujien väliset korrelaatiokertoi met. Mallissa oli sekä pakollisia selittäjiä, joita ei voida poistaa, että valinnaisia selittäjiä. F arvo lisättävälle valinnaiselle selittäjälle oli 4.0. Aineiston tietokonekäsittelyssä ilmeni jon kinverran vaikeuksia, koska kaikissa havainnois sa ei ollut samoja muuttujia; esimerkiksi joista kin eristä puuttui kokonaan paino. Sen vuoksi oli pakko yhdistää tutkimuseriä laajemmiksi ko konaisuuksiksi, ryhmiksi, joissa oli kaikissa ha vainnoissa samat muuttujat täydellisinä. 6. TUTKIMUSTULOKSIA 61. Järeä puutavara 611. Kappalemittaus 6111. Kuormien lukumäärään perus tuva kappalemittaus Yksinkertaisin kuormamittausmenetelmä on kuormien lukumäärän selvittäminen. Kuormien lukumäärän toteaminen on helppo suorittaa hyvin suurella tarkkuudella, mutta puutavaramäärän selvittämisen tarkkuus tällä menetelmällä riippuu, kun päämääränä on kiin tomitan määrittäminen, kuorman kiintomitan vaihtelun suuruudesta. Kuorman suuruus eli sen sisältämän puuta varan kiintomitta riippuu ajoneuvon kantavuu desta tai muusta kuorman koon rajoituksesta, kuormatilan suuruudesta ja sopivuudesta ko. tavaralajin kuljetukseen (lähinnä pituuden suh teen), puutavaralajin tilavuuspainosta sekä kuor mauksen suoritustavasta. Käytännössä tulee kuorman kokoa rajoittavaksi tekijäksi, ellei tien laatua tarvitse ottaa huomioon, yleensä aina kuorman korkeus. Kuorman kiintomitta ei siis käytännössä riipu puun tilavuuspainosta. Kuorman kiintomitan vaihtelun laajuus riip puu siitä, onko kuormat ajettu yhdellä vai useammalla ajoneuvolla ja ovatko ajoneuvot olleet tyypiltään erilaisia kuorman koon suh teen. Esimerkiksi autolla ja traktorilla on tässä mielessä selvä ero. Taulukossa 4 on esitetty tutkimuserien kuorman koon vaihtelu sekä käytettyjen ajoneuvojen lukumäärä. Vaihteluvälin laajuus näyttää jossakin mää rin riippuvan käytettyjen ajoneuvojen luku määrästä. Kuorman keskimääräinen koko vaih telee huomattavasti erien välillä, mutta ei näytä olevan riippuvainen ajoneuvotyypistä. Kiintomitan kuormien väliset variaatioker toimet on laskettu tutkimuserien muodosta mille ryhmille. Kuorman kiintomitta keskimäärin, variaatio k-m 3 kerroin, % Mänty Kaikki eräs yhdessä 18.292 16.2 Erät 11-15, 18 18.027 17.0 Erät 17, 18 18.456 15.3 Kuusi Kaikki erät yhdessä 18.515 13.2 Erät 21-23,27,28,38 18.030 14.8 Erät 27,28,38 17.845 15.3 Erät 27,38 16.786 12.7 Kuorman kiintomitan vaihtelu näyttää siis olevan suhteellisen vakio ja perusjoukosta riip pumaton. Ruotsalaisissa UF-mittausta koskevissa tut kimuksissa (Virkesmätning . . . 1967) on saatu mäntysahapuulle kuorman kiintomitan variaa tiokertoimien arvot välille 13—15 % ja kuusi sahapuulle 9—16 %. Se, että arvot ovat hieman pienemmät kuin tässä tutkimuksessa, johtuu siitä, että jokainen perusjoukko on ruotsalai sissa tutkimuksissa käsitelty erillisenä. Kuorman koon vaihtelu on edellä esitetty jen tulosten mukaan niin suuri, että pelkkään 18 Taulukko 4. Tukkikuormien kokoja käytetyt ajoneuvot. Table 4. Size of saw log loads and the vehicles used. k-a. = kuorma-auto — motor truck tr. = traktori — tractor rtv. = rautatievaunu — railroad car kuormien lukumäärään perustuva mittaus ei antane mihinkään mittaustarpeeseen riittävän tarkkoja tuloksia. Myöskään kuormien ryhmit teleminen ajoneuvotyypin mukaan ei näytä olennaisesti vaikuttavan tulokseen. Jos kysy myksessä ovat vain yhdellä ajoneuvolla kulje tetut kuormat, saattaa kuormien lukumäärän toteaminen antaa joissakin tapauksissa riittävän tarkan tuloksen esimerkiksi kuljetusmaksun las kemista varten. Sen sijaan näytekuormien (-nip pujen) kiintomitan mittauksella kappaleotan naksi täydennettynä menetelmällä on varsinkin uiton yhteydessä laajat käyttömahdollisuudet. Näytenippujen mittaukseen soveltuu tällöin par haiten upotusmittaus. Teoriassa on mahdollista määrittää kuorman kiintomitan vaihtelua selittävien funktioiden avulla kuorman keskikoko ja edelleen kuormien lukumäärällä kertoen mittauserän kiintomitta. Kuorman kiintomittaan vaikuttavia tekijöitä selvitettiin valikoivalla regressioanalyysillä. Tu lokset esitetään taulukossa 5. Pölkkyluku, pinomitta, keskipituus ja tyvien suhteellinen osuus selittävät siis 80—90 prosent tia kuorman kiintomitan vaihtelusta (yhtälöt 1 ja 3). Yhtälöt 2 ja 4 eivät ole käytännössä mielek käitä, koska pinotiheyden (xs) tarkka määritys edellyttää myös kiintomitan (y) tuntemista. Pelkästään pölkkyluku ja pinomitta yhdessä selittävät männyllä 81 %ja kuusella 74 % hajon nasta, mikä antaa viitteitä näiden helposti mää ritettävien tunnusten käyttökelpoisuudesta kiin tomitan määrittämisessä. Erä Z/Ot Kuorman koko, kiii Size of loads, solid itokuutiometriä volume cu.m. Ajoneuvojen lukumäärä Number of the vehicles vaihteluväli range of variation keskimäärin average Mänty — Pine 11. 12. 9.6-25.0 18.6-22.5 21.00 20.39 16.59 2 k—a. 1 k—a. 13. 14. 5.4-21.7 1 k—a, 3 tr. 15. 13.4-18.1 13.9-22.8 15.44 19.26 1 tr. 15 k—a, 4 tr. 5 k—a, 13 rtv. 21 k—a. 16. 17.8-21.6 13.1-24.6 19.43 19.49 17.84 17. 18. 10.8-20.9 17 k—a, 3 tr. 14 k— a, 1 tr. 19. 16.1-22.8 20.29 Kuusi — Spruce 18.1-20.5 14.0-22.2 19.28 19.31 1 k—a. 1 k—a. 21. 22. 23. 26. 16.2-18.8 18.2-24.1 17.66 20.46 1 k—a, 2 tr. 4 k—a, 15 rtv. 11 k—a, 1 tr. 9 k—a, 2 tr. 19 k—a. 2 k—a. 11 k—a, 2 tr. 1 rtv. 27. 28. 11.8-21.6 11.6-23.1 18.19 19.24 18.57 35. 38. 39. 15.3-22.2 15.0-17.3 14.7-22.3 15.66 18.83 19 Taulukko 5. Kuorman kiintomitan vaihtelua selittävät regressioyhtälöt Table 5. Regression equations that explain the variation in the solid measure of the load. 6112. Pölkkyjen lukumäärään perus tuva kappalemittaus Toinen kappalemittausmenetelmä perustuu pölkkyjen lukumäärän selvittämiseen. Kuorman pölkkyluvun määrittäminen on huomattavasti vaikeampi tehtävä kuin kuor mien lukumäärän toteaminen. Mittausmenetel män tarkkuus, kun tavoitteena on kiintomitan määrittäminen, riippuu pölkkyluvun lukemis tarkkuudesta ja pölkyn keskikoon vaihtelusta. Kuorman pölkkymäärä vaikuttaa pölkkyluvun lukemistarkkuuteen siten, että pölkkyjen luku määrän kasvaessa lukemistarkkuus huononee. Taulukossa 6 esitetään tietoja tutkimuserien kuorman pölkkyluvun ja pölkyn keskikoon vaihteluista. Tutkimusaineiston kuormissa oli siis keski määrin yli 80 pölkkyä. Näin suuren, eri pituuk sille katkotun pölkkyjoukon lukumäärän selvit täminen tarkasti ei ole helppoa. Erityisesti tut kittiin pölkkyluvun lukemistarkkuutta erän n:o mittausten yhteydessä. Pölkkyluku luettiin en nen kuorman purkamista ko. sahalla normaa listi käytetyllä tavalla. Ehdottoman tarkka pölk kyluku saatiin pölkyttäisten mittausten yhtey dessä. Noin 3 200 tukkia käsittävän erän pölk kyluvuksi saatiin pölkyttäisissä mittauksissa 9 pölkkyä enemmän kuin kuormassa tapahtunees sa kappaleluvussa. Ero oli 0.28 % oikeasta pölk kyluvusta. Suurin kuormakohtainen ero oli 4 pölkkyä. Eroja esiintyi molempiin suuntiin. Esitetty tulos pölkkyluvun laskemisen tark kuudesta soveltuu vain tukemaan sitä käsitystä, että pölkkyluvun lukemisessa, varsinkin kun se tapahtuu kuormassa, jää aina lukematta jonkin verran pölkkyjä. Virheen suuruuteen vaikuttaa kuormauksen laatu, pölkyn keskipituuden vaih telu sekä työskentelyolosuhteet ja työvälineet. Luettujen pölkkyjen merkkaus suoritetaan yleensä varren päähän kiinnitetyllä merkkaus liidulla tai maalisiveltimellä. Myös käytetään maalitäplällä merkintään käsikäyttöisiä ruiskuja. Lukumiehen työskentelyn helpottamiseksi ra kennetuista telineistä ansaitsee erityisen mai ninnan Oy W. Rosenlew Ab:ssa tehty malli, joka on pyörillä liikkuva ja myös perävaunun vetoaisan yli helposti siirrettävissä. Pölkkyluvun kuormien välinen variaatioker roin on koko aineistossa männyllä 23.3 % ja selitettävä: — factor to be explained kuorman kiintomitta, k-m 3 solid measure of load, solid cu.m. d: Pin < Lty Kui Spri isi ice 1 2 3 4 vakio: —standard pakolliset selittäjät: compulsory independent variables: pölkkyluku, kpl number of bolts, units pinomitta, p-m 3 piled volume, cu.m. pölkyn keskipituus, jj mean length of bolt linear ft. tyvien osuus pölkkyluvusta proportion of butts in the number of bolts valinnaiset selittäjät: elective independent variables: pinotiheys, k-m 3 /p-m 3 density of a pile, solid volume cu.m. I cu.m. piled volume selitysaste, % — degree of explanation, % -6.87 -18.80 -2.76 -16.8 0.0087 0.0039 0.0090 0.000: 0.644 0.736 0.560 0.70: 0.602 0.062 0.369 -o.oi: -2.45 -0.003 0.15: 23.9 24.' 99 9 87 77 20 Taulukko 6. Tukkikuormien pölkkyluvun ja pölkyn keskikoon vaihtelu. Table 6. Variation in the number of bolts in the sawlog loads and variation on the average bolt size. kuusella 21.1 %. Ruotsalaisissa tutkimuksissa (Virkesmätning . . . 1967) on saatu vastaavasti variaatiokertoimiksi 19—26 %ja 17—19 %. Pölkyn keskikoon variaatiokerroin on esi tetty seuraavassa asetelmassa. Pölkyn keskikoko keskimaa- variaatio rin,j 3 kerroin, % Mänty Koko aineisto 5.77 23.1 Erät 11-15, 18 5.85 22.9 Erät 17, 18 5.35 24.4 Kuusi Koko aineisto 5.40 24.8 Erät 21-23, 27, 28, 38 5.58 24.2 Erät 27,28,38 5.29 26.5 Erät 27,38 4.70 26.3 Ruotsalaisissa tutkimuksissa (Virkesmätning .. 1967) on vastaaviksi variaatiokertoimiksi saatu mäntysahapuulle 22 %ja kuusisahapuulle 16 %. Kuorman pölkkyluvun ja pölkyn keskikoon väliset korrelaatiokertoimet koko aineistossa ovat seuraavat: kpl-luku kpl-lukuja ja j 3 /kpl k-m 3 /kpl mänty —0.71 —0.76 kuusi — 0.81 — 0.82 Kuorman kiintomitan ja pölkkyluvun välinen korrelaatiokerroin oli männyllä 0.53 ja kuusella 0.20. Vastaavat ruotsalaiset tulokset (Virkes mätning . . . 1967) ovat välillä 0.05—0.63. Kiin tomitan ja pölkkyluvun välinen riippuvuus on siis suhteellisen huono. Edellä esitettyjen tulosten perusteella voi Erä n:o Number of lot Kuorman pölkt Number of boll iyluku, kpl ts in the load Pölkyn keskil Mean bolt sizt :oko, j 3 ; cu. ft. vaihteluväli range of variation keskimäärin vaihteluväli range of variation keskimäärin average average Mänty — Pine 11. 34-117 92.4 93.3 4.4-8.9 5.87 12. 66-121 18-92 3.8-8.0 5.73 13. 14. 15. 74-107 64-119 61.2 89.0 87.5 3.9-9.2 3.5-5.1 4.1-8.5 6.75 4.27 5.48 5.52 5.74 4.95 4.55 16. 17. 66-104 52-114 43-125 90.4 85.0 86.1 3.9-9.0 4.0-9.5 3.8-8.3 3.6-5.9 18. 19. Keskim. 80-136 102.6 82.6 5.77 Average Kuusi — Spruce 73-92 81.9 82.6 5.1-6.3 5.4-7.0 5.78 6.00 21. 22. 23. 62-96 49-78 52-104 51-112 63.0 84.8 5.2-9.6 4.9-10.1 4.1-9.6 3.9-9.6 6.90 6.21 26. 27. 28. 35. 49-119 76-136 80.4 80.1 101.4 5.44 5.81 4.23 38. 39. 83-123 62-120 100.2 3.4-4.7 3.93 4.94 90.0 86.7 3.6-7.1 Keskim. 5.40 Average 21 Taulukko 7. Tukkikuormien pölkyn keskikoon vaihtelua selittävät regressioyhtälöt. Table 7. Regression equations which explain the variation in the average size of the sawlog loads. daan todeta, että pölkyn koon suuri vaihtelu ja pölkkyluvun lukemisessa esiintyvät epätarkkuu det aikaansaavat sen, ettei pelkkä pölkkyluku yleensä riitä tukkierän kiintomitan määrittämi sen perustaksi. Teoriassa voidaan pölkyn koon vaihtelua se littävien funktioiden avulla määrittää pölkyn keskikoko ja edelleen pölkkyluvun avulla pääs tä mittauserän kiintomittaan. Pölkyn keski kokoon vaikuttavia tekijöitä tutkittiin valikoi valla regressioanalyysilla. Tuloksia esitetään tau lukossa 7. Keskipituus, tyvien osuus ja pölkkyluku se littävät noin 70 % pölkyn keskikoon vaihtelus ta. Kun lisäksi otetaan selittäjäksi kuorman kiintomitta, kohoaa selitysaste noin 95 prosent tiin. 612. Pinomittaus 6121. Kuorman pituuden arviointi Pinomittaus suoritetaan mittaamalla kuor man pituus, leveys ja korkeus. Alkuaan on pino mittauksen kohde ollut aina tasapituista, hyvin karsittua ja käsin pinottua puutavaraa. Poik keamiset näistä vaatimuksista ovat aiheuttaneet sen, että "pinomitta"- ja "pinotiheys"-käsitteet ovat uusilla puutavaralajeilla olennaisesti toiset kuin mitä niillä perinteisesti on ymmärretty. Vapaanpituisen kuorman pinomittauksen suorituksessa on suurin vaihtelun aiheuttaja kuorman keskipituuden arvioinnissa tapahtuva virhe. Tässä tutkimuksessa on kuorman oikeana eli todellisena keskipituutena pidtety pölkky jen kiintomitalla painotettua keskipituutta. RIKKONEN (1968 a) on esittänyt erien 11, 12 ja 13 osalta vertailuja arvioidun ja todellisen keskipituuden välillä: arvioitu todellinen pituus, cm pituus, cm keskimäärin Erä 11. 518 528 12. 519 535 13. 491 510 Keskimäärin 504 521 Kuormien pituus on siis mitattu keskimäärin pienemmäksi kuin todellinen pituus. Tapauk set, joissa pituus mitattiin todellista pituutta suuremmaksi, käsittivät vain 11 % aineistosta. Samasta aineistosta on HEISKANEN (1968) esittänyt piirroksen sekä pituuksien keskimää räisen eron, joka on 3.9 ± 0.25 %. Ruotsissa suoritetuissa laajahkoissa tutkimuksissa on kes ielitettävä: — Factor to be expi lölkyn keskikoko, k-m3 /kpl nean bolt size, solid cu.m. lineI !: Mänl Pine Kuus Spru >i ce 1 3 4 vakio — standard pakolliset selittäjät: compulsory independent variables: pölkyn keskipituus, jj mean length of bolt, linear ft. tyvien osuus pölkkyluvusta proportion of butts in the number of bolts pölkkyluku, kpl number of bolts, units valinnaiset selittäjät: elective independent variables: kiintomitta, k-m 3 solid volume, cu.m. selitysaste, % degree of explanation, % 0.10 0.27 0.19 0.30 0.019 -0.001 0.014 -0.003 -0.016 -0.003 -0.055 -0.013 -0.002 -0.003 -0.002 -0.000 0.012 0.013 95 94 67 73 22 Taulukko 8. Tukkikuorman pituudenmittauksessa aiheutunut virhe eri mittaajilla. Table 8. Error in the length measurement of a sawlog load resulting from different measurers. kimääräiseksi arvioidun pituuden aritmeettisen keskipituuden eroksi tullut männyllä 4 cm, kuu sella 2 cm ja lehtipuulla 0 cm. Aritmeettisen keskipituuden vaihtelu kuormien välillä on ol lut hieman suurempi kuin arvioidun keskipituu den. Kuitenkin huomautetaan tutkimuksessa, ettei aritmeettinen keskiarvo ole oikea, vaan todellinen pituus on varsinkin lyhyillä tavara lajeilla sitä pienempi (Virkesmätning . . . 1967). Erien 11, 12 ja 13 kohdalla on myös ver tailtu eri henkilöiden tekemiä virheitä keskipi tuuden arvioinnissa. 6122. Pinotiheyden vaihtelu Pinomitan avulla pyritään välillisesti määrit tämään mittauserän todellinen puumäärä eli kiintomitta. Pinomitan sisältämää puumäärää kuvaa pinotiheysluku eli lyhyesti pinotiheys, joka on kiintomitan ja pinomitan suhde (k-m 3 / p-m 3 ). Kiintomitan määrittämisen tarkkuutta eli myös pinomittauksen tarkkuutta ilmaisee pinotiheyden vaihtelu. Tietojen tutkimusaineis ton pinotiheyden vaihtelusta esitetään taulu kossa 9. Taulukko 9 perusteella voidaan päätellä, että useita kuormia käsittävän mäntysahapuu erän pinotiheyden variaatiokerroin tuskin kos kaan ylittää 8 %, vaan on yleensä 4—7 %. Ruotsalaisissa TF-mittausta koskevissa tut kimuksissa (Virkesmätning ... 1967) on saatu pinotiheyden variaatiokertoimiksi mäntysaha puulle 4.8—5.6 % ja kuusisahapuulle 5.1—5.2% eli samaa suuruusluokkaa kuin tässä tutkimuk sessa. Taulukko 9. Tukkikuormien pinotiheys ja sen vaihtelu kuormien välillä. Table 9. Pile density of sawlog loads and its variation between loads. Erä Lot Mittaaja Measurer Kuormien lukumäärä Number of loads Suhteellisen virheen — The relative error keskiarvo — mean keskihajonta — standard deviation prosenttiyksikköä — per cent units 11. A 41 16 3.24 ± 1.97 12. B 3.73 ± 1.82 A 39 21 3.01 ± 1.99 13. B C 22 2.90 3.92 ± 2.14 ± 2.98 D E 51 13 5.06 3.04 + 2.69 ± 2.33 ± 2.76 F 36 5.57 Pinoi Pile tiheyden density variaatio- kerroin, % coefficient of variation Erä — Lot keskiarvo mean Mänty — Pine 11. 12. 0.749 0.749 4.9 3.6 13. 14. 0.749 0.704 5.0 4.7 15. 16. 0.739 0.686 0.676 7.5 17. 18. 3.7 8.7 0.704 2.7 3.2 19. Kaikki yhteensä — Total 11-15, 18. 17, 18. Kuusi — Spruce 0.747 0.735 0.742 6.8 6.4 0.693 6.0 21. 0.711 2.2 22. 0.707 4.3 23. 26. 0.680 0.706 6.5 3.3 27. 0.669 6.7 28. 0.691 0.679 5.9 5.3 35. 38. 39. Kaikki yhteensä — Total 21-23, 27, 28, 38 27, 28, 38 27, 38 0.665 0.730 0.699 0.690 3.0 3.0 7.4 6.6 0.676 0.670 6.3 5.0 23 Tässä yhteydessä voidaan mainita LEINO SEN ja HEISKASEN (1970 ja 1971) Sahatuk kien mittaus- ja hinnoittelututkimuksen aineis tosta saama tulos, jonka mukaan tukkien lajit teleminen tyvi- ja muihin tukkeihin pienensi pinotiheyden vaihtelua. Painoyksikön sisältä män kiintomitan kohdalla vastaavaa pienenemis tä ei tapahtunut. Kiintomitan ja pinomitan välinen korrelaa tiokerroin oli koko aineistossa männyllä 0.91 ja kuusella 0.86. Ruotsalaisissa tutkimuksissa (Vir kesmätning ... 1967) ovat vastaavat korrelaa tiokertoimet vaihdelleet välillä 0.77—0.96. 6123. Pinotiheyden vaihteluun vaikut tavat tekijät Pinotiheyteen vaikuttavia tekijöitä tutkittiin valikoivalla regressioanalyysillä. Tuloksia esite tään taulukossa 10. Taulukon 10 yhtälöt eivät ole käytännössä mielekkäitä, sillä esimerkiksi pinomitan tekni sen sisällön tarkka määrittäminen vaatii tietoa pinotiheydestä. Pelkästään esitetyillä pakollisilla selittäjillä ei kuitenkaan saatu minkäänlaisia selitysasteita. Mielenkiintoista on todeta, ettei pölkyn keskikoko (k-m 3 /kpl) parantanut seli ty sastetta juuri ollenkaan, sen sijaan pölkyn kes kikuutio (j 3 /kpl) paransi selitysastetta tuntu vasti. Onkin todettava, että tässä analyysissä ei pinotiheyden vaihteluun vaikuttavia tekijöitä saatu tyydyttävästi esille. 613. Painomittaus 6131. Kuorman painon vaihtelu Painomittaus yksinkertaisimmassa muodossa eli pelkkä puutavaran punnitseminen on tekni sesti helppo suorittaa. Kuitenkaan ei kuormien punnitseminen ollut autovaa'an puutteen vuok si mahdollista kaikilla tämän tutkimuksen ai neistonkeruupaikoilla. Puutavaran punnitsemiseen tarkoitettujen ajoneuvovaakojen tulee olla kapasiteetiltaan vä hintään 60 tonnia. Vaa'an sillan on oltava 20— Taulukko 10. Tukkikuormien pinotiheyden vaihtelua selittävät regressioyhtälöt. Table 10. Regression equations that explain the variation in the pile density of sawlog loads. Selitettävä: — Factor to be explained: pinotiheys, k-m 3 /p-m3 pile density, solid cu.m./cu.m. piled measure Ph Lnty ie Si uusi nuce 2 3 4 vakio — standard pakolliset selittäjät: compulsory independent variables: pölkkyluku, kpl number of bolts, units tyvien osuus pölkkyluvusta proportion of butts in the number of bolts pölkyn keskipituus, jj mean length of bolt, linear ft. pölkyn keskikoko, k-m 3 /kpl mean bolt size, solid cu.m. valinnaiset selittäjät: elective independent variables: pinomitan tekninen sisältö, ji/p-m3 solid cu.ft/piled volume, cu.m. pölkyn keskikuutio, j 3 /kpl mean volume of the bolt, cu.ft selitysaste, % degree of explanation, % 0.366 -0.0003 -0.006 -0.005 -0.045 0.021 -0.000002 0.006 -0.001 -3.04 0.202 -0.0004 0.057 -0.004 0.317 -0.016 0.000026 -0.006 0.001 2.78 0.026 0.040 0.024 0.041 -0.121 -0.113 75 98 61 98 24 Taulukko 11. Tukkikuormien painon vaihtelua selittävät regressioyhtälöt. Table 11. Regression equations that explain the variation in the weight of sawlog loads. 24 metriä pitkän ja mielellään kaksiosaisen siten, että vetovaunun ja perävaunun erikseen punnitseminen on mahdollista. Kuorman painoon vakiuttavia tekijöitä tut kittiin valikoivalla regressioanalyysillä. Tulok sia esitetään taulukossa 11. Pelkästään pölkkyluvulla ja pinomitalla saa tiin suhteellisen hyvä selitysaste (noin 85 %). Hieman yllättävää oli, ettei sydänpuuprosentti käytännöllisesti katsoen lainkaan vähentänyt kuorman painon jäännöshajontaa. Voidaankin todeta, ettei ainakaan tässä tutkimuksessa käy tetyllä tavalla määritetty sydänpuuosuus selitä kuorman painon vaihteluita. Huomattakoon vielä, että tyvipölkkyosuuden lisääminen selit täjäksi vielä hieman suurensi sitä jäännöshajon taa, jota pölkkyluku ja pinomitta eivät selittä neet. 6132. Painoyksikön sisältämän kiinto mitan vaihtelu Painoyksikön sisältämän kiintomitan (k-m 3 / tn) vaihtelu kuvaa sitä tarkkuutta, jolla pelkkä kuormien punnitseminen ilmaisee kiintomitan. Taulukossa 12 esitetään tämän suhdeluvun kes kiarvot ja variaatiokertoimet. Variaatiokerroin on siis keskimäärin 3—5 %. Erän 18 variaatiokerroin on poikkeuksellisen suuri, mikä johtunee kuorman punnituksessa sattuneista epätarkkuuksista. Näihin taas liene vät vaikuttaneet ankarat sääolosuhteet mittaus ajankohtana tammikuussa 1970. Ruotsalaisten tutkimusten (Virkesmätning . . 1967) variaatiokertoimet ovat olleet mäntysa hapuulla välillä 6.8—9.7 % ja kuusella välillä 5.3—9.5 %. Tässä tutkimuksessa on keskimäärin saatu hieman pienempiä vaihteluita. Kuorman painon ja kiintomitan korrelaatio kerroin oli männyllä 0.96 ja kuusella 0.88. Painoyksikön sisältämän kiintomitan vaihte lua valikoivalla regressioanalyysillä tutkittaessa saatuja tuloksia esitetään taulukossa 13. Painoyksikön sisältämän kiintomitan vaih telu selittyy tyydyttävästi vain huomattavan suurella selittäjämäärällä. Saadut yhtälöt 2 ja 4 Selitettävä: — Factor to be explained: kuorman paino, kg load weight, kg Mäi Pim ity Kuus Sprui >i ce 1 2 3 4 vakio: — standard pakolliset selittäjät: compulsory independent variables: pölkkyluku, kpl number of bolts, units tyvien osuus pölkkyluvusta proportion of butts in the number of bolts sydänpuuprosentti percentage of heartwood pinomitta piled volume valinnaiset selittäjät: elective independent variables: kiintomitta, k-m 3 solid volume, cu.m. tekninen kiintomitta, j 3 top volume, cu.ft painoyksikön sisältämä tekninen mitta, j 3 /tn cu.ft. I ton selitysaste, % degree of explanation, % 359.9 54.6 1314.8 15155.1 20.44 21.26 7.31 -2.30 1284.7 196.7 -20.2 538.4 45.9 511.8 37.1 674.8 32.4 -519.6 99 86 95 85 25 Taulukko 12. Tukkikuormien painoyksikköön sisältyvän kiintomitan keskiarvot ja kuormien väliset hajonnat. Table 12. Means of the solid volume included in the weight unit of the sawlog loads and the deviations between the loads. Taulukko 13. Painoyksikön sisältämän kiintomitan vaihtelua selittävät regressioyhtälöt. Table 13. Regression equations that explain the variation in the solid volume contained in a weight unit. Tonniin sisältyvän kiintomitan (k-i L 3 /tn) — Solid volume, cu.m./load weight, tons Erä — Lot keskiarvo — mean variaatiokerroin, % — coefficient of variation, Mänty — Pine 11. 12. 1.191 1.210 1.241 3.5 2.7 13. 2.4 3.6 14. 1.135 15. 1.162 4.8 9.1 18. 1.145 Kaikki — Total 1.194 5.3 Kuusi — Spruce 1.273 1.265 2.3 4.7 3.6 4.7 21. 22. 23. 1.279 27. 28. 1.121 1.169 5.7 38. 1.160 1.179 5.0 Kaikki — Total 7.1 5.5 3.5 27, 28, 38 27, 38 1.142 1.124 selitettävä: k-m 3 /tn faktor to be explained: solid cu.m./ton Mänty — Pine Kuusi — Spruce 1 2 3 4 vakio: — standard: pakolliset selittäjät: compulsory independent variables: pölkkyluku, kpl number of bolts, units tyvien osuus pölkkyluvusta proportion of butts in the number of bolts sydänpuuprosentti percentage of heartwood keskipituus, jj mean length, linear ft. valinnaiset selittäjät: elective independent variables: kuorman paino, tn load weight, tons pölkyn keskikoko, k-m 3 /kpl mean bolt size, solid cu.m. kuorman kiintomitta, k-m3 solid measure of load, solid cu.m. 0.51 0.0063 -0.071 0.0018 0.0066 1.22 0.0002 -0.010 0.00002 -0.0026 1.10 0.0002 -0.077 0.0528 -0.0007 1.10 0.0001 -0.00001 0.00027 0.0014 -0.034 0.065 -0.009 0.062 2.41 -0.080 0.124 -0.071 selitysaste, % degree of explanation, % 98 99 64 40 26 eivät ole käytännön kannalta mielekkäitä, kos ka ne sisältävät molemmat selitettävän suhde luvun tekijät. Tärkeimpänä syynä huonoon selittyvyyteen lienee se, että tutkimusaineisto käsitti eri vuo denaikoina ja eri puolilta maata hakattua puu ta. Puun kosteushan vaihtelee vuodenaikojen mukaan, samoin saattaa myös puuaineen tihey den maantieteellisellä vaihtelulla olla tässä yh teydessä merkitystä. Näiden tekijöiden vaiku tuksen selvittäminen ei ole mahdollista tästä aineistosta, vaan vaatisi laajempia havaintosar joja. Kuitenkin on todennäköistä, että analysoi taessa jokainen tutkimuserä erikseen olisi saatu selvempiä ja yksinkertaisempia painoyksikön sisältämän kiintomitan vaihtelua selittäviä reg ressioyhtälöltä. Painoon liittyviä tuloksia tar kasteltaessa on vielä muistettava punnituslait teiston epätarkoituksenmukaisuudesta mahdol lisesti aiheutuvat virheet. Verrattaessa painomittausta edellä käsitel tyyn pinomittaukseen voidaan havaita, että painomittaus ilmaisee kiintomitan hieman tar kemmin kuin pinomittaus. Kun lisäksi otetaan huomioon edellä esitetyt, painomittauksen kan nalta negatiiviset aineiston ominaisuudet, voi daan sanoa, että painomittaus on järeän puun mittauksessa selvästi pinomittausta tarkempi. 614. Upotusmittaus Upotusmittauksella tarkoitetaan erityisellä laitteella Archimedeen lakiin perustuen suori tettua puutavaranipun kiintomitan määrittämis tä. Tutkimusaineistossa oli upotusmittausta käytetty kiintomitan määrittämiseen tukkierissä no. 13, 19, 23 ja 39 sekä kuitupuuerissä 41, 43, 44 ja 55. Laajamittaista selvitystä upotusmit taukseen liittyvistä kysymyksistä ei tämän tut kimuksen yhteydessä suoritettu. Seuraavassa esitetään kuitenkin joitakin huomioita upotus mittauksen soveltuvuudesta. SAVOLAISEN (1964) tekemässä tutkimuk sessa "laitteen mittaustarkkuus on muihin käy tettävissä oleviin menetelmiin verrattuna hyvä". Näin varmasti onkin, sillä puutavarapipun kiin tomitan määrittämiseen ei meillä tällä hetkellä ole yhtä käyttökelpoista menetelmää. Kuiten kin on huomattava, että upotusmittauslaitteella saadaan aina suurempi nipun kiintomitta kuin pölkyttäin keskusläpimitan ja pituuden mu kaan kuutioimalla (ks. myös sivu ). Erän no. 13 mittausten yhteydessä suoritet tiin kokeilu, jossa 16 kuorman kiintomitta mi tattiin, paitsi upotusmittauksella, myös pölkyt täin keskusläpimitan mukaan. Tällöin saatiin seuraavia tuloksia: upotusmittauksella saatu kiintomitta, yht. 307.8 k-m 3 pölkyttäisillä mittauksilla saatu kiintomitta, yht. 293.0 k-m 3 erotus 4.8 % upotusmittauksesta laskettuna kuormakohtaisen eron vaihteluväli — 12.0— + 1.9 %. Aineiston pienuuden takia ei tulosta voida pitää muuta kuin suuntaa antavana. HEISKANEN (1970) on saanut upotusmit tauksen ja pölkyttäisen mittauksen eroiksi män nyllä Pohjois-Suomessa 4.4 %. Edellä esitettyjen tulosten perusteella voi daan sanoa, että upotusmittauksella ja pölkyt täin määritettyjä kiintomittoja ei pidä verrata toisiinta. Myös on upotusmittaustuloksia py rittävä käsittelemään vain useita kuormia kä sittäviä eriä koskevina. 615. Keskiläpimitan mukaisen ja todellisen kiintomitan vertailua Puutavaramittaussäännön mukaan määrite tään pölkyn todellinen kiintomitta keskusläpi mitan ja pituuden perusteella. Tällainen kuu tiointi ei kuitenkaan anna oikeaa pölkyn tila vuutta, vaan keskimäärin liian pienen (ks. esi merkiksi MAKKONEN 1961). Ero on tietysti tyvilaajentuman vuoksi tyvipölkyillä suurempi kuin muilla. Tämän tutkimuksen tukkiaineiston keruun yhteydessä mitattiin erikseen määrätyistä koe pölkyistä useita läpimittoja, ja näin kuutioitiin ne lyhyinä pätkinä (ks. kuva 4). Tarkoituk sena oli saada jokaisen kuorman keskuskiinto mitalle korjaustekijä, jolla se muutettaisiin oi keata kiintomittaa vastaavaksi. Koepölkkyjä otettiin noin 10 % kuorman pölkkyluvusta. Pätkinä mitatun kiintomitan ja keskuskiinto mitan suhde vaihteli kuitenkin niin huomatta vasti, ettei tällaista korjaustekijää ollut mahdol lista kuormakohtaisena laatia. Toisaalta ei tässä vaiheessa ollut resursseja ruveta korjaamaan jo kaisen pölkyn keskuskiintomittaa omalla, läpi mittaluokittain lasketulla korjauskertoimella. On syytä olettaa, ettei tämä korjaus olisi olen naisesti muuttanut niiden suhdelukujen vaihte luita, jotka kuorma-ja otantamittauksessa ovat keskeisiä. 27 Yleisesti voidaan sanoa, että tyvipölkyillä keskuskiintomitan korjaustekijä on keskimäärin välillä 1.03—1.06 ja muilla pölkyillä 1.00—1.02. (vrt. HEISKANEN ja RIKKONEN 1971). 62. Vapaanpituinen kuitupuu 621. Kappalemittaus Vapaanpituisen kuitupuun kuorman koon vaihtelusta esitetään ainoastaan esimerkkinä seu raava asetelma: Kuorman koko keskimaa- variaatio rin, k-m3 kerroin, % Erä 41. 19.64 22.9 Tämän erän 34 kuormaa oli ajettu kuudella kuorma-autolla. Eri kuormien pölkkyjen pituus tavoitteissa on todennäköisesti ollut huomatta via eroja, sillä kuormien arvioitu pituus vaihteli 342—717 cm. Kuorman koon vaihtelu on suu rempi kuin takkikuormien vastaava vaihtelu. Onkin todettava, että kuormien lukumäärään perustuva kappalemittaus soveltuu kuitupuulle vielä huonommin kuin sahapuulle (vrt. s. 18). Vapaanpituisen kuitupuukuorman pölkkylu vun tarkka selvittäminen ei vaan vaatii runsaasti aikaa. Niinpä joidenkin jäi kuormien pölkkyluku laskematta ajoneuvojen ajanpuutteen vuoksi. Kuorman laskettu pölkky luku oli keskimäärin erässä 42. 367 pölkkyä " 43. 284 " 44. 164 Pölkkylukua pyrittiin arvioimaan laskemalla sivutolppia vasten ja pankkoa vasten olevien pölkky rivien tulo (ks. kuva 2). Verrattaessa näin saatua arviota tarkkaan pölkkylukuun saa tiin seuraavat tulokset: Erä Kuormia Todellisen ja arvioidun pölkky luvun suhde keskimäärin variaatiokerroin, % 42. 11 1.069 10.9 43. 21 1.199 27.3 44. 54 1.323 21.3 Kuormakohtainen pölkkyluvun arvio verrat tuna todelliseen vaihtelee niin huomattavasti, että vaikka tällainen arviointi onkin helppo ja nopea suorittaa, ei sitä voitane käyttää pölkky lukuun perustuvien mittausmenetelmien yhtey dessä. Pölkyn keskikoko on tutkimuserissä vaihdel lut seuraavasti Pölkyn koko keskimaa- variaatio- Erä rin, k-m3 /kpl kerroin, % 42. 0.0375 46.1 43. 0.0468 45.7 44. 0.1303 36.5 Pölkyn koon vaihtelu on kuitupuulla huo mattavasti suurempi kuin tukeilla. Ruotsissa on vastaavassa tapauksessa saatu pölkyn koon variaatiokertoimeksi jopa 72 % (Virkesmät ning . . . 1967). Edellä esitetyn perusteella on todettava, että suuren pölkkyluvun aiheuttama vaikeus kappa lelaskennassa ja pölkyn koon suuri vaihtelu aiheuttavat sen, ettei kappalemittaus voine mis sään tapauksessa tulla vapaanpituisen kuitu puun mittausmenetelmäksi. Myös kappaleotan nan mahdollisuuksiin on kuitupuun kohdalla suhtauduttava varauksella. Poikkeuksena tästä on kuitenkin nippujen lukumäärään ja näyte nippujen upotusmittaukseen perustuva sovellu tus, joka on monessa tapauksessa täysin käyttö kelpoinen. 622. Pinomittaus Vapaanpituisen kuitupuukuorman pinomit tauksen suoritustapa on esitetty sivulla 00). Pinomittauksessa on sama vaikeus kuin tukeilla kin, nimittäin kuorman pituuden arviointi. Pi tuuden arvioinnissa syntyvää virhettä voitiin tutkia vain Lohjan aineistossa (no. 42), joka mitattiin pölkyttäin. Kuormien pituuden ar viointia helpotti se, että pölkyt katkottiin noin 4-metriseksi. Todellinen pituus vaihteli välillä 389—413 cm. Todellisen ja arvioidun pituuden erotus vaihteli välillä — 15—+ 10 cm. Keski määrin oli arvioitu pituus 0.8 cm lyhyempi kuin todellinen pituus. Pölkkyjen vähäisen pituus vaihtelun takia antanevat edellä esitetyt tulok set liian hyvän kuvan vapaanpituisen kuitupuu kuorman pituudenmittauksen tarkkuudesta. Pi notiheyden vaihtelu esitetään taulukossa 14. Erän 42 pieni pinotiheys johtuu siitä, että kiintomitta mitattiin pölkyttäin keskusläpimi tan mukaan. Koska keskuskiintomittaan ei teh ty mitään korjauksia, saatiin pienempi kiinto mitta kuin upotusmittauksella olisi saatu. Ko konaan ei mittaustapojen erilaisuus kuitenkaan selitä pinotiheyslukujen eroa. 28 Taulukko 14. Vapaanpituisen kuitupuun kuormien välinen pinotiheyden vaihtelu. Table 14. The variation of pile density between loads. Pulpwood of random length. Vapaanpituisen kuitupuun pinotiheyden kuormien välinen variaatiokerroin on keski määrin 7—B %. Vaihtelu on siis hieman suu rempi kuin tukeilla. 623. Painomittaus Vapaanpituisten kuitupuukuormien punnit seminen oli mahdollista vain erien 42 ja 55 osal ta. Muiden erien paino rekisteröitiin upotusmit tauslaitteella, mutta koska niput olivat ennen punnitusta useita viikkoja vedessä, ei saatuja painoja voida käyttää lainkaan tässä yhteydessä. Nipun painon lisääntymistä vedessä ovat käsitel leet mm. LEINONEN ja HEISKANEN (1970). Taulukossa 15 esitetään painoyksikön sisäl tämän kiintomitan vaihtelu. Erä 42 on talvella hakattua kuusta, 55 taas ke sällä hakattua mäntyä, mikä selittää painoeron. Tämän suppean aineiston perusteella näyttää Taulukko 15. Tonnin sisältämä kiintomitta. Table 15. The solid volume included in the weigth unit. Vapaanpituinen kuitupuu. Pulpwood of random length. painomittaus olevan selvästi pino- ja kappale mittausta tarkempi kiintomitan määrittämisessä. 63. Otantamittaussovellutukset 631. Yleistä Kuormanotantamittausmenetelmissä suorite taan perusmittaus jollakin kuormamittausme netelmällä. Käytännössä tulee tällöin kysymyk seen kappalelaskenta, pinomittaus ja painomit taus, teoriassa myöskin upotusmittaus. Koska tavoitteena on estimoida perusjoukon kiinto mitta, tulee kuormaotantamittauksen yhtey dessä tärkeäksi kiintomitan ja perusmitan väli nen riippuvuus sekä niiden muodostaman suh deluvun hajonta. Otantamittauksen keskeisiä kysymyksiä ovat estimointimenetelmän valinta sekä otoksen koko. 632. Estimointimenetelmien vertailua Puutavaran otantamittauksen yhteydessä käytettävät estimointimenetelmät ovat yksin kertainen satunnaisotanta, suhde-estimointi ja regressioestimointi. Yksinkertaista satunnais otantaa käytetään kuormien lukumäärään pe rustuvassa kappaleotannassa. Muissa menetel missä ovat sekä suhde- että regressioestimointi teoriassa mahdollisia. Eri estimointimenetelmien keskinäinen tark kuus riippuu siitä, millainen on muuttujien x ja y riippuvuus. Tärkeimpiä tunnuksia ovat kor relaatiokerroin ja regressiosuoran yhtälö. Tau lukossa 16 on esitetty nämä tunnukset koko tukkiaineistolle. Pinotiheydi :n — Pile density Erä — Lot keskiarvo — mean variaatiokerroin, % — coefficient of variation Kuusi — Spruce 41. 0.676 0.583 8.1 42. 43. 5.7 44. 0.669 0.692 8.2 6.9 Mänty — Pine 0.643 7.4 55. Erä Lot 3 Tonnin sisältämä kiintomitta (k-m /tn) Solid volume, cu.m/load weight, tons keskimäärin I variaatiokerroin, % mean coefficient of variation 42. 1.055 1.234 4.0 55. 3.1 29 Taulukko 16. Suhde-ja regressioestimoinnin vertailussa tarvittavia tunnuslukuja. Table 16. Terms needed in the comparison of ratio estimation and regression estimation. Korrelaatio on suhteellisen vahva kaikissa muissa tapauksissa, paitsi kappaleotannassa. Var sinkin kuusella ovat korrelaatiot tässä erittäin heikkoja. Regressioyhtälöistä käy ilmi, etteivät regressiosuorat yhdessäkään tapauksessa kulje täsmälleen origon kautta. Näin ollen pitäisi regressioestimoinnin antaa parempia tuloksia kuin suhde-estimoinnin. Taulukossa 18 esitetty suhde-estimoinnissa tapahtuu regressioestimoin tiinv errattuna. Virhekertoimien suuruudesta voi ainakin päätellä, että todelliseen kiintomit taan pyrittäessä ei suhde- ja regressioestimaa teilla ole kovin suurta eroa, sensijaan tekniseen kiintomittaan pyrittäessä eroavuutta ilmenee. 633. Puutavaran mittauksen tarkkuusvaatimus Otantamittausmenetelmiä käsiteltäessä on tulokselle asetettava tarkkuusvaatimus erittäin keskeisellä sijalla. Tarkkuusvaatimuksestahan riippuu suuresti näytteen koko, mikä taas olen naisesti vaikuttaa menetelmän käyttökelpoisuu teen. Mittausmenetelmän tarkkuusvaatimusta tar kastaltaessa on lähdettävä siitä tarkoituksesta, mihin mittaustulosta käytetään. Puutavaran mittaustarpeita voidaan luokitella esimerkiksi seuraavalla tavalla: 1. metsänomistaja eli metsänmyyjä saattaa tar- vita mittaustuloksia 11. metsätaloustoiminnan pitkäjänteiseen y virhekerroin Q = b kuvaa virhettä, joka x y = a + bx Mänty kpl-luku units 3 p-m piled volume k-m 3 solid volume, cu.m. j 3 top volume, cu.ft. k-mi solid volume, cu.m. f top volume, cu.ft. k-m 3 447 >> 0.59 0.45 0.91 y = 11.6 + 0.08x y = 229.2 + 1.93x y = 1.4 + 0.68x 0.073 2.398 0.067 0.85 y = 17.5 + 17.7x 3.231 kg 373 0.96 y = 2.9 + O.OOlx 0.00 weight solid volume, cu.m. j 3 top volume, cu.ft. 0.92 y = - 26.6 + 0.032x 0.003 kpl-luku units Kuusi k-m 3 solid volume, cu.m. j 3 top volume, cu.ft. k-m 3 solid volume, cu.m. j 3 top volume, cu.ft. k-m 3 solid volume, cu.m. j 3 top volume, cu.ft. 186 0.20 y = 16.2 + 0.03x 0.107 >* 0.09 y = 421.6 + 0.31x 3.221 „ 3 p-m piled volume 0.87 y = 2.0 + 0.62x 0.098 >> 0.77 y = 60.6 + 14.6x 4.398 kg weight 110 0.88 y = 2.7 + O.OOlx 0.00 >> 0.79 y = 78.4 + 0.024x 0.006 30 suunnitteluun, jolloin tarkkuusvaatimus ei ole kovin suuri. 12. myydyn puutavaran määrän ja laadun selvittämiseen kauppahinnan laskemista varten, jolloin tarkkuusvaatimus on suuri. 2. ostaja eli puun käyttäjä saattaa tarvita mit taustuloksia 21. ostojen, hakkuun, kuljetusten ja valmis tustoiminnan suunnitteluun, jolloin tarkkuus vaatimus ei ole kovin suuri. 22. hakkuu- ja ajopaikkojen laskemiseen, jolloin tarkkuusvaatimus nykyoloissa on suuri. 23. ostetun puutavaran määrän ja laadun sel vittämiseen kauppahinnan laskemista varten, jolloin tarkkuusvaatimus on suuri. 24. jalostukseen käytetyn määrän selvittämi seen, jolloin tarkkuusvaatimus on suurta erää koskevana korkea. 3. hakkuun ja kuljetuksen suorittaja tarvitsee mittaustuloskia 31. palkan laskemista varten. Mittaustuloksilla, joita käytetään toiminnan suunnitteluun, ei siis ole kovin suurta tarkkuus vaatimusta. Sen sijaan kauppahinnan ja työ palkan määräämiseen tarvittavien tietojen tark kuusvaatimus on suuri. Prosessiin käytetyn raaka-ainemäärän tarkkuusvaatimus on tuskin tätä suurempi. Jos työmittauksen merkitys saadaan tulevai suudessa koneellistumisen ja työvoiman vaki naistumisen seurauksena vähenemään, voidaan sanoa, että korkeimman tarkkuusvaatimuksen aiheuttaa kauppahinnan määrittäminen. Kun määrättyyn tarkkuusvaatimukseen pääseminen on aina helpompaa mittauserän koon kasvaessa, auttaa metsänomistajien yhteistoiminta myös puutavaran mittauksen yksinkertaistamisessa. Puutavaranmittauslainsäädännössä ei ole mi tään mainintaa mittauksen tarkkuusvaatimuk sesta. Ainoa tähän suuntaan viittaava on Puu tavaran mittaussäännön 17 §: "Jos uudelleen pinoamisen jälkeen toimitetussa mittauksessa pinomitta on vähentynyt ennen uudelleen pi noamista mitatusta pinomitasta yli viisi pro senttia, kun kysymyksessä on polttopuu tai lehtipuusta valmistettu pinotavara, tai yli neljä prosenttia, kun kysymyksessä on muu pinota vara, suorittaa uudelleen pinoamisesta aiheutu neet kustannukset luovutusmittauksessa myyjä ja työmittauksessa työntekijä". Otantamittausmenetelmien käytön yhteydes sä on tarkkuusvaatimuksella tärkeä osa. Ruot sissa käytettävissä otantamittausmenetelmissä vaaditaan, että 15000 kuutiometriä suuremman mittauserän näytteen on oltava niin suuren, ettei erän kiintomitan arvioitu suhteellinen yk sinkertainen keskivirhe nouse yli 1 prosentin. Tätä pienemmillä mittauserillä ei keskivirhe saa nousta yli 2 prosentin. 95 %:n todennäköisyy dellä ilmaistuna nämä virherajat ovat noin 2 % ja noin 4 %. Oy W. Rosenlew Ab:n R-mittauk sessa on keskivirhevaatimus ± 1 %. Tarkkuusvaatimukseen liittyy olennaisesti kysymys näytteen minimikoosta, kun mittaus erän koko on pieni. Ruotsin otantamittaus säännöksissä on määrätty, että näytteen on oltava vähintään 30 yksikköä, mutta jos perus joukko on pienempi kuin 7500 kuutiometriä, riittää 15 yksikköä, kunhan edellä esitetty tark kuusvaatimus täytetään. R-mittauksessa on näytteen minimikoko 5 % tai 3000 tukkia. Puutavaranmittauksen tarkkuusvaatimusta tai edes vaatimussuositusta ei voi esittää, ellei vät mittaustuloksen kaikki käyttötarpeet ole tiedossa. Kuitenkin on korostettava sitä, että "viimeiset prosentit" tarkkuudessakin ovat erit täin kalliita. Nykyinen mittaustarkkuus ei ehkä kaikissa tapauksissa ole aivan tarpeellista. Erää nä hyvänä ohjeena voidaan pitää Ruotsissa hy väksyttyä vaatimustasoa. 634. Otoksen koko Otoksen koko riippuu käytettävästä esti mointimenetelmästä, perusjoukon koosta, suh deluvun hajonnan suuruudesta ja tarkkuusvaa timuksesta. Tavallisimmin käytetään näytteen koon laskemiseen sivulla 00 esitettyä kaavaa Tällä kaavalla on laskettu Ruotsissa käytettävät otoskoot, samoin myös Uittoteho ry:n (1969) Pohjois-Suomessa käyttämät otoskoot. Taulukossa 17 on esitetty yhteenveto kai kista tämän tutkimuksen tuloksena saaduista kiintomi