R, 9.12.2022

Vestlusring ⟩ Kui palju siis Eestis metsa ikkagi on?

Rein Kuresoo
, Fookuse Keskkonna toimetaja
Kui palju siis Eestis metsa ikkagi on?
Facebook Messenger LinkedIn Twitter
Comments 4
Mets Karula rahvuspargis.
Mets Karula rahvuspargis. Foto: AdobeStock
  • Statistilise metsainventuuri tulemused tekitavad ikka veel rohkesti vastamata küsimusi
  • Metsanduse, geoinformaatika ja ökoloogia spetsialistid algatasid metsade alternatiivse hindamise
  • Hindamise tulemustest saab täpsemalt rääkida sügisel pärast välitööde lõppemist

Postimehe Fondi eestvedamisel on algatatud projekt «Eesti metsade alternatiivne hindamine», kuhu on kaasatud nii metsanduse, kaugseire, metsaökoloogia kui ka IT valdkonna asjatundjad. Postimehe küsimustele nõustusid vastama metsamees Lembit Maamets OÜst Metsakorralduse Büroo ning geoinformaatik Evelyn Uuemaa ja ökoloog Asko Lõhmus Tartu Ülikoolist.

Postimehe Fondi eestvedamisel on algatatud projekt «Eesti metsade alternatiivne hindamine», kuhu on kaasatud nii metsanduse, kaugseire, metsaökoloogia kui ka IT valdkonna asjatundjad. Postimehe küsimustele nõustusid vastama metsamees Lembit Maamets OÜst Metsakorralduse Büroo ning geoinformaatik Evelyn Uuemaa ja ökoloog Asko Lõhmus Tartu Ülikoolist.

Olge nii head ja rääkige lehelugejale lihtsate sõnadega, mida te täpselt teete.

Lembit Maamets: Meie töö tulemusena peaks valmima ülevaade Eesti metsadest. Alternatiivne on see ülevaade sellepärast, et kasutatud meetodid pole samad, millega tehakse Eestis ametlikku metsastatistikat – pean silmas SMId ehk statistilist metsainventuuri.

Meie töö põhineb olemasolevatel andmekogudel, kaardirakendustel, satelliidipiltide ja maa-ameti LiDAR-andmete analüüsidel ja nii olemasolevatel kui ka töö käigus tehtavatel uuringutel ning analüüsidel. Analüüside tulemusena saadud andmeid kontrollitakse valikuliselt ka välitöödel. Töö tulemusena peaks valmima metsade täielik andmebaas (omandivorm, kaitsekategooria, peapuuliik, vanus, täius, tagavara) seisuga 1. jaanuar 2022 ning analüüs viimase kümne aasta jooksul metsas toimunud muutustest.

Evelyn Uuemaa: Selle tulemuse saamiseks genereeritakse üle-eestiline ühtlane punktivõrgustik ning võrreldakse metsaregistri ja kaugseire andmeid nendes punktides. Iseenesest on tegemist statistilise meetodiga nagu ka SMI puhul. Ainult et punktide arv ja sellest tulenevalt punktivõrgustiku tihedus on hoopis teises suurusjärgus.

Kui SMI puhul räägitakse iga-aastase aruande koostamisel ligi 30 000 proovitüki andmete kasutamisest, siis meie uuringus on punkte 1,7 miljonit, umbes pooled neist metsamaal. Punktidevaheline kaugus on 160 meetrit.

Eesti metsade alternatiivse hindamise osaline punktiraster ortofotol (tööversioon).
Eesti metsade alternatiivse hindamise osaline punktiraster ortofotol (tööversioon). Foto: Kuvatõmmis

Tavametsakorraldus ja metsa statistiline inventeerimine

Klassikaliselt mõistetakse metsakorralduse all metsade takseerimist, metsade majandamise planeerimist ning metsamajanduskavade koostamist. Selleks jagatakse korraldatav metsaosa ühetaolisuse printsiibist lähtuvalt (metsaga metsamaa, metsata metsamaa, puistu koosseis, kasvukohatüüp, valitsev vanus, puistu keskmine kõrgus, puistu täius jne) metsaeraldisteks. Ülepinnalise takseerimise käigus määratakse puistu parameetrid ja vajalikud majandusvõtted.

Metsakorraldust tehakse ühel kindlal alal kord iga kümne aasta järel ja inventeerimisandmed kantakse metsaregistrisse. Raieteatise esitamiseks peavad metsaregistris olema kehtivad (mitte vanemad kui kümme aastat) inventeerimisandmed, ilma nendeta teatist esitada ei saa.

Mõisted «tavametsakorraldus» või ka «lausmetsakorraldus» tekkisid pärast statistilise metsainventuuri ellukutsumist möödunud sajandivahetusel ning eristavad ülepinnalist metsade takseerimist statistiliste meetoditega metsade hindamisest.

Statistiline metsainventuur (SMI) on valikuuring, mis viiakse läbi igal aastal juhuvalimiga rajatud üle-eestilisel proovitükkide võrgustikul. Proovitükid raadiusega seitse ja kümme meetrit on jagatud alalisteks ja ajutisteks (mõõdetakse ainult ühel korral). Neil proovitükkidel tehakse suuresti samu toiminguid, mida tavametsakorralduse puhul – määratakse puude vanus, kõrgus jne.

Alaliste proovitükkide kordusmõõdistamine toimub iga viie aasta tagant, aastas mõõdetakse umbes 5500 proovitükki. Proovitükkide mõõtmise tulemused üldistatakse statistiliste meetoditega kogu Eestile, seejuures kasutatakse ka mitme varasema aasta proovitükkide andmeid.

Miks on seda alternatiivset hindamist vaja?

Maamets: Kui SMIga möödunud sajandivahetusel alustati, siis oli see igati innovatiivne ettevõtmine ja me kõik toetasime seda. Kui tulid esimesed tulemused ja Eesti metsade tagavara tõusis 280 miljonilt tihumeetrilt 420 miljoni tihumeetri peale, siis see võttis esialgu tummaks. Aga me ei pidanud seda suureks probleemiks, kuna pidasime olulisemaks trende. Et SMI hakkab meile edaspidi näitama muutusi, mis metsas toimuvad.

Asi läks käest ära siis, kui SMI absoluutarve hakati käsitlema viimse instantsi tõena ja võtma nende alusel vastu metsapoliitilisi otsuseid.

Asi läks käest ära siis, kui SMI absoluutarve hakati käsitlema viimse instantsi tõena ja võtma nende alusel vastu metsapoliitilisi otsuseid.

Lembit Maamets

Asko Lõhmus: Kuna SMI kasutamine metsapoliitika tegemisel on järjest laialdasem, on vaja lahendada ebakõlad SMI ja teiste andmestike vahel – näiteks seesama Eesti metsade tagavara küsimus või küsimus, kus mida juurde kasvab.

SMI ebakõlade väljatoomisel on väga head tööd teinud Õhtulehe ajakirjanik Priit Pärnapuu.

Neile ebakõladele pole paraku vastuseid ja SMI täielikud algandmed pole kättesaadavad. Kuna seda vaidlust on nüüdseks peetud juba aastaid, on ilmselt mõistlik proovida teist lähenemist.

Uuemaa: Meie tehtav uuring põhineb avalikel andmetel, mis on kõigile kättesaadavad, seega on uuring korratav kõikide teiste poolt. SMI punktide täpseid asukohti on olnud keeruline kätte saada, mis tähendab ühtlasi seda, et need uuringud pole teiste poolt korratavad ega kontrollitavad.

Aga missugune oli meie metsastatistika siis enne SMId, veel 1980. ja 1990. aastatel?

Maamets: Klassikaline metsaandmete kogumine ehk tavametsakorraldus pärineb Eesti alal 1788. aastast. Sellest ajast kuni viimase sajandivahetuseni (1999. aastal jõustunud metsaseaduseni) toimus metsaandmete kogumine suhteliselt ühtemoodi.

Metsakorraldus toimus kümneaastases tsüklis, st et igal aastal korraldati kümnendik Eesti metsadest. Mets käidi veerest veereni läbi, kõik hindamised ja mõõtmised tehti metsas kohapeal ning lõplikud metsaandmed olid ülepinnalise hindamise tulemus. Polnud vaja arvestada valimi esinduslikkuse ega veaprotsentide tõenäosusega.

Tegelikult saadakse ka tänapäeva riikliku metsaregistri andmed täpselt samamoodi, ainult et see tegevus pole enam ülepinnaline ega tehta seda kindla ajalise intervalliga. Kuigi registri nimi on «Metsaressursi arvestuse riiklik register», siis Eesti metsaressursi arvestust selle registri põhjal ei tehta. Meie projekti mõte on selles, et üldistada metsaregistri olemasolevad (tavametsakorraldusel põhinevad) andmed kogu Eesti peale. Ehk siis seda projekti võiks nimetada ka «metsaregistri andmete aktualiseerimiseks».

Meie tehtav uuring põhineb avalikel andmetel, mis on kõigile kättesaadavad, seega on uuring korratav kõikide teiste poolt.

Evelyn Uuemaa

Uuemaa: Mina pole metsakorralduse asjatundja. Aga ka satelliidipiltide ja ortofotode põhjal saab pindalaliselt hinnata, kui suurel osal Eesti metsamaast on toimunud raie või mingi muu muutus.

Teades metsamaa pindala ja iga-aastast raiete pindala, on võimalik välja arvutada, kui kiiresti jõuame tagasi aladele, mida on juba raiutud. Kui me näiteks 20 aastaga raiume 30 protsenti Eesti metsadest ja tahame selle trendiga jätkata, siis on selge, et mõne aja möödudes saame raiuda ainult 60-aastast ja veelgi nooremat metsa.

Lõhmus: Korralik andmestik, mis hõlmab täiesti tavalisi metsakorraldusega mõõdetavaid tunnuseid, nagu puistu vanus ja liigiline koosseis, on ka ökoloogiliste hinnangute andmiseks väga kasulik. Elustik ja ökoloogilised seosed on nende tunnuste põhjal üpris hästi ennustatavad. Paraku hetkel olemasolev andmestik meile seda ei võimalda. Metsaregister, kus need andmed on olemas, on osaliselt vananenud, osaliselt puudulik, osaliselt segase kvaliteediga. Ja juba nimetatud statistiline metsainventuur ei võimalda siduda andmeid asukohtadega.

Mistõttu on järeldusi metsa ökoloogilise seisundi kohta raske teha. Kui me näiteks tahame teada, kui palju on Eestis loodusdirektiivi mingile tüübile vastavaid metsi, siis see nõuab mitmesuguseid tõlgendusi, sest kvaliteetset algandmestikku lihtsalt ei ole. Ökoloogi seisukohalt annab metsa takseerimine väga väärtuslikku ökoloogilist informatsiooni.

Metsastatistika ei pruugi metsa olemit õigesti tabada.
Metsastatistika ei pruugi metsa olemit õigesti tabada. Foto: Rein Kuresoo

Mille poolest on tavametsakorraldus parem statistilisest hindamisest?

Maamets: Metsade tagavara puhul on tõe kriteeriumiks see materjali hulk, mis lõpuks lageraiega metsast kätte saadakse. Ja elu on näidanud, et see, mida taksaatorid metsas mõõdavad – rinnaspindala ja puude kõrgus jne –, on väga heas seoses materjali mõõdetud kogustega, mida pärast raiet metsast saab. Kogu Eesti metsaturg, nii raietööd kui metsade ost-müük, põhineb tavametsakorraldusel ehk metsade hindamisel looduses.

Rääkisite, et osa metsaregistri andmeid on puudu ja osa andmeid vananenud. Kuidas te siis plaanite need valged laigud täita ja metsaregistri üle-eestiliselt aktualiseerida?

Lõhmus: Kui metsaregistris on vanad andmed metsa kohta, mis tegelikult on praeguseks ära raiutud, siis on võimalik satelliidipildi abil või muude kaugseire meetoditega see raie tuvastada. Kui vana puistu asemel on meil praegu raiesmik, siis saab need andmed lihtsalt asendada, ning see on üks põhivõte metsaregistri andmete kaasajastamisel. Ja neid võtteid on teisi veel.

Uuemaa: Satelliidipiltide põhjal saame tuvastada iga-aastase muutuse. Et kas raie on toimunud või ei ole. Ortofotod näitavad asja täpsemalt, aga need pole kahjuks iga-aastased – igal aastal tehakse ortofotod umbes neljandiku Eesti ala kohta.

Metsa kõrguse hindamiseks on olemas maa-ameti LiDAR-andmestik. LiDARi tööpõhimõte on see, et lennuki pealt saadetakse maale laserimpulsse, need peegelduvad tagasi ja sellest on võimalik väga täpselt tuletada taimkatte või ka maapinna kõrgus.

See andmestik on satelliidipiltidest oluliselt täpsem. Ainult et kui satelliidipilte saame väga tiheda ajalise sammuga, siis LiDARi andmeid konkreetse paiga kohta kord iga nelja aasta tagant.

Taimkatte kõrgus LiDARi-fotol.
Taimkatte kõrgus LiDARi-fotol. Foto: kuvatõmmis

Maamets: Lihtsustatult öeldes saab valimi punktidest metsaregistri ja kaugseire andmete alusel teha n-ö kolm kuhja. Esimeses kuhjas on need valimi punktid, mille metsaregistri andmed on tõenäoliselt õiged ja vajavad ainult väikest korrigeerimist metsa vanuse ja muude jooksvate näitajate osas. Teises kuhjas on need punktid, kus on toimunud kiire muutus kas lageraie või raadamise tõttu. Kolmas kuhi on nendest ülejääv segane kuhi.

Kas punkti kohta pole üldse andmeid või pole võimalik kaugseire meetoditega lihtsalt tuvastada, mis seal täpselt toimunud on. Ja selle kolmanda kuhjaga toimub siis edasine töö. Neid saab pisteliselt vaadata ortofotodelt ja viimastest omakorda saab mingi osa üle vaadata looduses.

Kui töö ükskord valmis saab, kuidas saavad ökoloogid seda andmestikku kasutada?

Lõhmus: Neid võimalusi on lõputult, aga mõned on meile hästi teada. Kõige lihtsam näide – kui käib vaidlus selle üle, kas linde on metsas vähemaks jäänud ja kas selle on põhjustanud metsamajandus, siis need andmed aitavad analüüsi edasi. Nimelt saame üsna täpselt puistu põhitunnused seostada sellega, kui palju seal keskeltläbi linnupaare pesitseb. Ja kui lindude arvukuse langus peaks langema kokku metsamaastikus toimunud elupaiga muutustega, siis on see tugev argument selle poolt, et metsamaastiku muutus on ka lindude arvukuse languse põhjus.

Tõde me muidugi kunagi teada ei saa, aga me saame tõele lähemale liikuda.

Asko Lõhmus

Samasuguse loogika põhjal saab tuletada ka teisi ökoloogilisi protsesse, näiteks kui suurel määral on metsakooslustesse salvestunud süsinik, mis on kliimapoliitikas väga oluline näitaja.

Millise sisendi võiks see projekt anda uuele metsanduse arengukavale?

Maamets: Meie töö võiks vähemalt mõtlema panna neid, kes seda arengukava kokku kirjutavad. Meie ei julge praegu veel mingeid veksleid välja anda, aga loodame oma tööga valmis saada enne, kui uus arengukava vastu võetakse. Et ka selle uuringu info oleks arengukava vastuvõtmise ajal teada.

Lõhmus: Teadlasena ütlen, et tõde ei saa me muidugi kunagi teada. Aga saame tõele lähemale liikuda. Ja see tõele lähemale liikumine on omaette väärtus olenemata igasugustest arengukavadest. Kuigi oleks muidugi väga tore, kui riigi arengut kavandataks võimalikult tõele lähedasel alusel.

Kuidas peaks metsaressursi hindamine toimuma tulevikus?

Lõhmus: Kuna kaugseire areneb väga kiiresti, siis põhimõtteliselt on metsamuutusi võimalik juba peaaegu reaalajas jälgida.

Uuemaa: Mitte päris reaalajas. Euroopa Kosmoseagentuuri uue satelliidiseire süsteemi Sentinel tulemused on jälgitavad n-ö lähireaalajas umbes neljatunnise nihkega. Näiteks õhtul võin juba hommikusi pilte vaadata.

Sentineli pildid on ka oluliselt täpsemad NASA satelliidi Landsat piltidest, pildielemendi ehk piksli suurus on maapinnal 10 meetrit, Landsatil on see 30 meetrit. Sentineli andmed on olemas alates 2015. aastast ega võimalda ajas rohkem tagasi minna, Landsat on olemas alates 1970. aastatest alates. Aga kümne aasta pärast on ka Sentineli aegrida juba päris pikk ja mis kõige olulisem – andmed on kõigile tasuta kättesaadavad.

Metsa tagavara suurust satelliidipiltidelt nii lihtsalt kätte ei saa, see nõuab spetsiifilist tööd. Aga lageraiete pindala on kaugseire meetoditega suhteliselt lihtne tuvastada. Eriti veel siis, kui saame LiDARi andmestiku iga-aastaseks, et paremini valideerida satelliidi andmeid.

Erinevas vanuses mets.
Erinevas vanuses mets. Foto: Adobestock

Maamets: Tavametsakorraldus ei kao ka tulevikus kuhugi, kuna raiete kavandamine ja metsaturg vajab jätkuvalt metsas vahetult tehtud mõõtmisi. Siin kaugseire meid ei aita. Metsaressursi hindamise tulevikueesmärk peaks olema see, et kasutades nii tavametsakorralduse kui ka kaugseire võtteid tuleb tekitada reaalajas (või peaaegu reaalajas) toimiv metsade infosüsteem.

Aga Evelyni räägitud kaugseire võimaluste juures on muidugi äärmiselt kummaline see, kuidas SMI annab meile praegu andmeid lageraiete pindala kohta. Kõige viimased ja värskemad andmed (esitleti nädal aega tagasi – R. K.) on hetkel olemas 2020. aasta kohta – 29 700 hektarit +/- 14,8 protsenti. Nii et me teame 2022. aastal, et kaks aastat tagasi raiuti Eestis lagedaks 25 300 – 34 100 hektarit metsa.

KOMMENTAAR

Yoko Alender: metsaandmete korrektsus on oluline

Riigikogu keskkonnakomisjoni esimees Yoko Alender (Reformierakond).
Riigikogu keskkonnakomisjoni esimees Yoko Alender (Reformierakond). Foto: Diana Unt

Seni on Eestis metsandust puudutavate otsuste alusena kasutatud SMI andmeid. Riigikogu liikmena olen pidanud samuti õigeks neid usaldada. Seni pole olnud ka alternatiive, ehkki keskkonnakomisjonile on räägitud kaugseirest nii ministeeriumi kui ka RMK esindajate poolt, ent selle metoodika kasutuselevõtt on siiski veel alles arenduse faasis. Kindlasti puudub ka mul nagu eeldatavalt enamikul riigikogu liikmetel pädevus hinnata, kas või milline statistika on kõige tõepärasem, saame toetuda ministeeriumi ja keskkonnagentuuri poolt õigeks hinnatud andmetele.

Mulle on SMI andmete suhtes kerkinud kahtlused väga muret teinud juba pikka aega, seetõttu kestis kaua ka ühe eelnõu menetlus, mis andmete kasutust puudutas, ja lõpuks saime seadusesse ka teadlaste õiguse SMI andmetele ligipääsuks. Olen kutsunud ka nii riigikontrolli kui ka keskkonnaministeeriumi üles SMI metoodikat auditeerima. Metsaotsused peavad põhinema andmetel, mis on nii korrektsed, kui teadus seda täna võimaldab.

Tänaseks peaks minu andmetel olema keskkonnaministeerium tellinud Tartu Ülikooli teadlastelt SMI auditi ja samuti kaalub riigikontroll auditit sel teemal. Metsaandmete korrektsus on oluline nii meie metsa kestlikkuse vaatest kui seetõttu, et nii otsustajatel kui ka igal Eesti inimesel peab olema veendumus, et otsuseid tehakse õigetel alustel.

Märksõnad
Tagasi üles