Minna Korhonen & Antti Kukkonen
Metsäalan korkeakoulutetuilla eri maissa on havaittu puutteita ongelmanratkaisussa ja ohjelmistojen käytössä (Jegatheswaran ym., 2018; Spinelli ym., 2019; Hakamada ym., 2023). Vihreä ja digitaalinen siirtymä edellyttävät erityisesti kykyä hyödyntää dataa kestävän metsänhoidon suunnittelussa. Simulaatiot tarjoavat keinon näiden taitojen harjoitteluun. Metsänkasvun simulointi on myös työelämän keskeistä osaamista, ja sen merkitys voi korostua tekoälyn kehittyessä.
Osa kaupallisista simulaatio-ohjelmista on ilmaisia opetuskäytössä. Internetistä löytyy kuitenkin kymmeniä simulaattoreita, joita voi käyttää ilmaiseksi kuka tahansa ja missä tahansa (ForestDSS Wiki). Esittelemme muutaman, joita käytetään aktiivisesti metsätieteen tutkimuksessa. Kun ajatellaan opetuskäyttöä, niillä on englanninkielinen graafinen käyttöliittymä ja selkeät käyttöohjeet.
Simulaattorit perustuvat erilaisiin kasvumalleihin. Opettaja voi halutessaan käyttää simulaatioita mallien teorian syventämiseen. Monissa malleissa voidaan simuloida myös esimerkiksi hyönteistuhoja, metsäpaloja ja ilmastonmuutosta.
Kun lähtötilanteena käytetään opiskelijoiden keräämää metsävaratietoa, simulaatio kytkeytyy omaan ympäristöön. Puutasoinen lähtötilanne voidaan muodostaa esimerkiksi laserkeilauksella. Metsikkötason tietoa saadaan koealamittausten tai kasvupaikan ominaisuuksien perusteella.
Esimerkkejä ohjelmista
Sveitsin liittovaltion teknillisessä korkeakoulussa kehitetty FORSIM sisältää parametrit 30 eurooppalaiselle puulajille. Pitkän aikavälin mallinnuksessa huomioidaan ilmastonmuutoksen vaikutus lämpötiloihin ja sademääriin. Käyttäjä määrittää metsäalueen alkutilanteen sekä simulaation parametrit, kuten aikavälin ja metsänhoidon toimenpiteet, XML-tiedostoihin. Mallitiedostoja on saatavilla lataussivulla, ja niitä voi helposti muokata ohjelmassa, joten varsinaista XML-osaamista ei tarvita. Ohjelman ja käyttöoppaan lataamiseen vaaditaan maksuton rekisteröityminen. (Forest Ecology OpenAcess.)
Ranskalaisessa SORTIE-ND-simulaattorissa lähtökohtana ovat puiden kokoluokat tai lista yksittäisistä puista sekä maaperän ominaisuudet ja paikallinen ilmasto. Näiden määrittely ohjeistetaan käyttöohjeessa esimerkkien avulla. Simulaatio etenee sarjana toimintoja, joita ovat muun muassa hakkuut, tautiepidemiat ja siementen leviäminen. Puiden elinkaari koostuu seitsemästä vaiheesta siemenestä lahopuuhun. Puut siirtyvät vaiheesta toiseen ikääntymisen tai toimintojen seurauksena. Tuloksena saa tietoja yksittäisistä puista tai puuryhmistä, elinvaihekohtaisia tietokantoja sekä graafisia esityksiä. (SORTIE-ND.)
Heureka on Ruotsin maatalousyliopiston kehittämä monipuolinen kokonaisuus, jota käytetään tutkimuksessa, työelämässä ja koulutuksessa. Se koostuu eri kokoisille alueille tarkoitetuista moduuleista. Omat moduulinsa on myös teemakarttojen tuottamiseen ja erilaisten metsänhoidon vaihtoehtojen tulosten vertailuun. Ohjelmistossa on mukana myös Monte Carlo -simulointi. Erikoisuutena simulaatiossa voidaan poistaa käytöstä tiettyjä tapahtumia, kuten puiden kuolleisuutta. Näin opiskelija voi kokeilla asioita, joita ei yleensä metsissä tapahdu. Heurekalla on kattava käyttöohjesivusto, mutta ohjelmisto kokonaisuudessaan on niin laaja, että käyttöönotto vaatii aikaa. Datan käsittelyyn tarvitaan hieman SQL-osaamista. (Swedish University of Acricultural Science.)
Johtopäätöksiä
Ilmaisia metsänkasvun simulaattoreita voi käyttää ilman oppilaitoslisenssejä myös etäopiskelussa. Niiden käytössä tarvitaan samoja datanhallinnan taitoja kuin työelämässäkin. Vaikka työkalut on dokumentoitu hyvin, opiskelija voi tarvita opettajan tukea niiden käytössä. Näinhän on tosin minkä tahansa ohjelmiston käytössä. Simulaatioiden tulosten tulkinta ja hyödyntäminen on tärkeä osa asiantuntijuutta.
Metsänkasvun simulaatiot ovat konkreettinen esimerkki siitä, miten digitalisaatio tuo saataville tieteellistä tietoa kestävän päätöksenteon tueksi. Koneoppiminen on tunnistettu keskeiseksi kasvumalleja hyödyntävien järjestelmien kehittämisessä (Yadav ym., 2024, Boukhris ym., 2025). Voidaan odottaa, että simulaatiotyökalut kehittyvät entisestään tekoälyn edistysaskelten myötä. Avoimilla simulaattoreilla kuka tahansa voi jo nyt soveltaa tieteellistä tietoa lähimetsäänsä. Erityisesti ilmaston muuttuessa on tärkeää, että paikallisen tason ennusteiden tekemiseen on saavutettavia välineitä.
Kirjoittajat
Minna Korhonen, filosofian tohtori, lehtori, Lapin ammattikorkeakoulu, minna.korhonen(at)lapinamk.fi
Antti Kukkonen, insinööri (AMK), asiantuntija, FrostBit, Lapin ammattikorkeakoulu, antti.kukkonen(at)lapinamk.fi
Lähteet
Boukhris, I., Marano, G., Dalmonech, D., Valentini, R. & Collalti, A. (2025). Modeling forest growth under current and future climate. Current Forestry Reports, Volume 11/17. https://doi.org/10.1007/s40725-025-00249-5
ForestDSS Wiki. http://www.forestdss.org
Forest Ecology OpenAccess. https://ites-fe.ethz.ch/openaccess/
Hakamada, R., de Barros Ferraz, S.F. & Sulbaran-Rangel, B. (2023). Trends in Brazil’s forestry education — Part 2: Mismatch between training and forest sector demands. Forests 2023, 14(9). https://doi.org/10.3390/f14091805
Swedish University of Acricultural Science. (ei pvm.) Heureka. https://www.slu.se/en/about-slu/organisation/departments/forest-resource-management/miljoanalys/sha/heurekasystemet/
Jegatheswaran, R., Florin, I., Hazirah, A., Shukri, M. & Latib, S.A. (2018). Transforming forest education to meet the changing demands for professionals. Journal of Tropical Forest Science, 30(5). https://www.jstor.org/stable/26514434
SORTIE-ND. http://www.sortie-nd.org/
Spinelli, R., Visser, R. & Han, H.-S. (2019). A decade of forest engineering: Achievements and future directions. Forests 2019, 10(9), 724. https://doi.org/10.3390/f10090724
Yadav, N., Rakholia, S. & Yosef, R. (2024). Decision support systems in forestry and tree-planting practices and the prioritization of ecosystem services: A review. Land 2024, 13(2), 230. https://doi.org/10.3390/land13020230
Abstract
Predicting the growth of a forest is a core competence of a forest engineer. Growth models are applied via specific computer programs. In addition to commercial programs, there are many free alternatives. However, many of them are outdated, location-specific, or poorly documented.
This article presents a selection of free forest growth simulation tools suitable for both education and research. The programs operate in English, making them useful for international education. They are scientifically sound and actively used in scientific research and working life.
Simulations combine theory and practice, using student-measured forest data as input. Well-designed tasks can also build data management and communication skills valued in working life. They also make scientific knowledge accessible to anyone involved in forest-related decision-making.
Vastaa