Metsa inventeerimine

Metsainventeerimise ajalugu

Metsa inventeerimine pärineb Euroopast, kus 18. sajandi teisel poolel tabas inimesi puidu kui põhilise küttematerjali otsasaamise hirm. Esimesed inventeerimisel kogutud andmed sisaldasid informatsiooni metsakasutuse  kohta ning need talletati kaartidena. 19. sajandi esimesel poolel hakati oma silmaga (umbkaudselt) hindama metsaalade pindala, puidu ruumala ja puuliikide paiknemist ning mitmekesisust. Liigirikkamad ja suuremad metsaga kaetud alad olid jagatud visuaalsel vaatlusel samade puuliikide järgi väiksemateks piirkondadeks. Nii suudeti kogu metsa ressurssi paremini hinnata.
Tehnika arenedes uuenesid muuhulgas ka metsa inventeerimise mõõtmisvahendid ja -metoodikad. Loodi ja võeti kasutusele uued seosed puude rinnasdiameetri, kõrguse ja ruumala vahel. Need võimaldasid anda veel täpsemat hinnangut puistu tüübi ja hetke metsavaru  kohta. Kui seni kasutati lihtsaid analüüsimeetodeid, mis baseerusid statistilistel keskmistel, siis 19. sajandi lõpul võeti kasutusele keerulisemaid näitajaid. 20. sajandil hakati valimite baasil statistilisi järeldusi tegema. Kasutusele tulid tõenäosusteooriad ning õpiti arvestama ka vigade koefitsienti. Arvutitehnoloogia arenguga ja kosmoseuuringutega kaasnenud satelliidifotograafia andis hoopis uusi ja enam täiustunud andmeid metsade kohta, sest seni polnud ülevaatlikku pealtvaadet neist võimalik saada. Andmed muutusid aina täpsemaks ning sellega prognoosid ja hinnangud reaalseteks ning tõetruudeks abimaterjalideks metsaomanikele.
Tänapäeval on levinum inventeerimisviis juhuvalimi tehnika, mis grupeerib vanuse, liigi, leviku ja asukoha järgi sarnased puistud ühte kategooriasse. Edasi alustatakse juhuslikust kohast ja mõõdetakse üksteisest samal kaugusel asuvad ringikujulised proovitükid. Inventeerimisel on oluline, millist tüüpi proovitükke uuritakse. Kaks kõige levinumat on fikseeritud raadiuse ja varieeruva raadiusega proovitükid. Fikseeritud raadiusega proovitükil määratakse tsenter ja iga tsentrist sellesse raadiusse jääv puu mõõdistatakse. Varieeruva raadiusega proovitükkide meetod ehk relaskoopmõõtmine  (tuntud ka kui Bitterlichi meetod) on levinud enamasti puistude ruumalade uurimustes. Selle meetodiga viseeritakse proovitüki tsentrist kõiki 360° ringis asetsevaid puid rinnasdiameetri kõrguselt ning loendatakse kõik puud, mis katavad relaskoobi dioptri ava.

Metsa inventeerimine Eestis

Eestis on kasutusel kaks inventeerimismetoodikat, mille alusel on kogutakse andmeid olemasoleva metsavaru kohta ning on võimalik kavandada metsa majandamisplaane.

Tavametsakorraldus (lausmetsakorraldus)

Tavametsakorralduse (lausmetsakorralduse) puhul on mets iseloomustavate tunnuste alusel jagatud metsaeraldisteks (keskmine eraldise pindala 1,5 ha). Metsaeraldis piiritletakse, määratakse takseertunnused ning koostatakse nende ja muude nõutud andmete põhjal eraldise takseerkirjeldus. Riigimetsa puhul jagatakse mets enne eraldiste piiritlemist sihtide, kraavide, teede, jõgede, ojade või muude joonelementidega eraldatud kvartaliteks. Muude metsade kvartaliteks jagamine pole vajalik, kui just metsaosa suurus eraldiste numbrilist järjestust ei sega. Metsa hindamise metoodika on reguleeritud metsa korraldamise juhendiga (kinnitatud keskkonnaministri määrusega). Tavametsakorralduse põhieesmärk on andmete kogumine metsamajandusliku tegevuse planeerimiseks, kuid andmeid kasutatakse ka metsavarude iseloomustamiseks. Meetodi heaks küljeks on see, et saadakse väga detailne andmestik kogu inventeeritud metsa kohta, sealhulgas ka ruumiandmestik (metsade paiknemise ja puistu koosseisu kohta). Puuduseks on saadud andmete suur subjektiivsus, kuna enamik metsi iseloomustavaid näitajaid määratakse silmamõõduliselt, mõõtevahendeid kasutatakse ainult mõnede üksikute takseertunnuste (vanus, kõrgus, rinnasdiameeter, rinnaspindala jne) tulemuste täpsustamiseks. Lisaks puuduvad või on aegunud metsaregistri  andmed ligi 30% Eesti metsa kohta. Samuti puudub info reformimata maast ning lisaks on ca 25% erametsade andmed puudulikud.

Statistiline metsainventeerimine (SMI)

Statistiline metsainventeerimine (SMI) on metsavarude süstemaatiline hindamine valikmeetodil. Rahvusvaheliselt on kasutusel forest inventory mõiste. Eestis kasutatakse SMI meetodit riigimetsa hindamiseks alates 1999. aastast. SMI tegevust koordineerib Keskkonnaagentuur  (varem Keskkonnateabe Keskus ja Metsakaitse- ja Metsauuenduskeskus). Andmete kogumine toimub statistilise metsainventeerimise välitööde juhendi järgi. Euroopasse jõudis meetod juba 1920. aastatest kasutusele, levides pea kõigis Euroopa riikides ning mujalgi. 
Statistilisel metsainventeerimisel on proovitükid paigutatud süsteemi järgi üle maa ning nendelt kogutud mõõtmistulemuste alusel tehakse üldistused. Väikese raadiusega (7 m, 10 m, 20 m) ringproovitükid on valitud süstemaatiliselt, st proovitükid on võetud valimisse kindla sammu tagant loendist, kusjuures esimene objekt on valitud juhuslikult. Valim on isekaaluv  ehk kõigil objektidel on võrdne tõenäosus valimisse sattuda. Proovitükid on jagatud alalisteks ning ajutisteks. Alaliste proovitükkide kordusmõõdistamine toimub iga 5 aasta järel. Ajutistel proovitükkidel kordusmõõdistused puuduvad.
SMI peaeesmärk on kirjeldada metsi ja nende muutusi, samuti anda ülevaade raietest. SMI-l saadud andmed on olulised metsade efektiivse majandamisega seotud otsuste tegemisel.
Meetodi nõrgaks küljeks peetakse lühikest ajaperioodi, seetõttu on seni avaldatud vaid metsa staatiliselt iseloomustavad parameetrid. Et saada täielikku ülevaadet SMI kasutusel oleku ajaga toimunud muutustest või meie metsade lähitulevikust, oleks vaja pikemaajalist uuringut.
Samas on SMI meetodi tugevuseks objektiivsus, operatiivsus (pidevalt uuenev info) ja katvus. Eesti metsi inventeeritakse igal aastal, kusjuures olulisemad metsi iseloomustavad näitajad on tuletatud täppismõõtmistest. Iga-aastaste mõõtmiste tulemustest moodustatakse aegrida, mille alusel saab hinnata metsades toimuvaid muutusi. SMI tulemusena saadud näitajad ei ole absoluutsed, vaid neil on tõenäosuslikust valikust tulenev viga. Kuna vea suurus oleneb uuritava objekti suurusest (pindalast)-andmete hulgast, siis seetõttu ei sobi SMI väheesinevate nähtuste uurimiseks. Andmestik on aga piisava täpsusega kogu Eestit hõlmavateks hinnanguteks ja uuringuteks, kaasa arvatud metsavarude hinnanguks metsanduse arengukava jaoks.