1/2009



artiklid
Metsa mahukpsuse leidmine kui kohtuprotsess

Metsa mahukpsus on vhemalt niisama oluline, paeluv ja keeruline teema nagu krguse kasv, millest oli juttu mulluse Eesti Metsa sgisnumbris.

Metsa kpsusvanuste leidmine ja anals on uurimis- ja kohtuprotsess

Raievanuse valik kpsusvanuste hulgast on kui kohtuotsus. Selle viivad tide metsaomanik ja raietline. See karm otsus peab olema objektiivne, iglane ja parim vimalike hulgast iga puistu kohta. Raiuda vib ainult puistut, mis on oma t teinud ja edasises hakkab kasvuressursse raiskama. Otsust mjustavaid asjaolusid on palju ja olukord segasevitu. Kohtunike t on raske! Et seda td kergendada ja otsustusvigu vhendada, on metsateadlaste hooleks juba mitu sajandit olnud asjakohaste reeglite ja juhiste (koodeksi) koostamine. Siinkohal sobib Bertrand Russelli (1994, lk. 33) tlus: Millised ka poleks tema lootused, peab teadusemees need loodust uurides jtma krvale .. Eetilised kaalutlused vivad igustatult ilmuda alles siis, kui tde on kindlaks tehtud, .. aga nad ei tohi tde ette kirjutada. Kui teadlaste asemel hakkab reegleid koostama avalik arvamus, siis vaevalt nnestub jrgida Russelli soovitust!

Selles kirjutises on metsanduse andmekogude matemaatilise ttluse ja analsi kaudu ptud objektiivselt visandada mningaid ldisi kvalitatiivseid ja kvantitatiivseid seadusprasusi, mis on seotud metsa mahukpsusega. Lisatud nited on illustratiivsed, seotud vaid metsa mahuga, tegemata mingeid muid eelistusi.

Metsa mahukpsus on htlasi massi-, energia- ja ssinikukpsus
Kui me raiuksime kiki puistuid nende mahukpsuses, siis oleks puidumahu voo keskmine vimsus metsast tarbimissfri suurim vimalike alternatiivide hulgas. htlasi oleks siis suurim ka puidu massining selles sisalduva energia- ja ssinikuvoo vimsus. Kliimamuutuste vaigistamiseks on kaks teed: vhendada kasvuhoonegaaside emissiooni ja tuua rohkem ssinikku atmosfrist tagasi maa peale. Viimast vimalust on hakatud mrkama alles hiljuti. Autori ammuseid sellekohaseid avaldusi (nt. Nilson,1996; 1998; 2001) on seni eiratud. Olles sellest teest teadlik, on mahukpsus ka n.-. kliimakpsus. Tarbimissfris asendab puit htlasi toormaterjali ja energiakandjana paljusid taastumatuid vi energiamahukaid ressursse ning aitab nnda vhendada ka kasvuhoonegaaside heidet.
Mahukpsuse vanus on tavaliselt vikseim kigi kpsusvanuste hulgas. Samas on mahukpsuse leidmine esimene etapp paljude teiste kpsusvanuste leidmisel. htlasi on mahukpsus ks vimalikke orientiire, leidmaks raievanuse alampiiri. Mahukpsus on metsa oluline looduslik tunnusjoon, sest tugineb ainult puidu mahule ega olene meie eelistustest ega huvidest. Seekord pole vaatluse all metsa teised kpsusvanused: mahukpsus on niivrd oluline, et vrib eraldi ksitlust.

Metsa kasv on elustiku eluspsimise alus, mis vimaldab metsa hvesid jrjepidevalt kasutada
Metsa kasv kui limalt keerukas protsess on alati olnud nii bioloogide, metsateadlaste kui ka metsanduse praktikute jaoks vtmeksimus. Kuid enamjagu vtmeid on paraku veel leidmata. Vaatleme ldjoontes mningaid metsa kasvu seadusprasusi mahukpsuse hindamise kontekstis. Kasutame andmestikku, mille sajad uurijad on koondanud metsa kasvukigutabelitesse nn. normaalpuistute vi korrapraselt mdukalt hooldatud metsade kohta.
Tabelis (vaata trkivljaandest)on seadusprasused esitatud numbritena; tabeli jaoks tuleb puistud rhmitada klassidesse. Lne-Euroopas on kvantitatiivse rhmitamise aluseks enamasti vetud puistute krgus vi mahu took kindlas vanuses (nt. 40, 50 vi 100 aastat) ja saadud rhmi harilikult nimetatud I, II, III jne. boniteedi vi toogiklassi puistuteks. Kirjutises kasutame andmeridade tunnusena krgusindeksi H50 vrtust (50-aastase puistu krgus meetrites); kahega korrutatuna saab seda hsti tlgendada keskmise aastase krguskasvuna sentimeetrites esimese 50 aasta jooksul. leminekuks vanale boniteediklassile vib kasutada ligikaudset seost boniteet = (21,5 H50)/3.
Puistute rhmitamine kasvuridadesse vanuse kogu muutumisvahemiku ulatuses enne ja prast baasvanust on esmane oluline komistuskivi kasvukigutabelite koostamisel. Suur osa edasisest vaadeldavast tulemuste lahknevusest on kindlasti saanud alguse sellest.

Arutlegem tootmismetsa kpsusvanuse le
(U) on vanus, mille puhul puistu elu jooksul pakutud hvede summa (V) jagatis puistu vanusega (A) on suurim: U = Amax(V/A). Vrtusena V on traditsioonilises metsakorralduses kasutatud: 1) puistu mahtu selle alusel saame mahukpsuse, 2) hinda nnda arvutame hinnakpsuse, 3) kasumit saame kasumikpsuse.
Ndseks pole see loend ammendav. Kige hlmavam oleks komplekskpsus; sel juhul kasutataks metsa kigi funktsioonide (hvede) vrtuste summat. Phiprobleeme tekitab komponentvrtuste hindamine.
Ilmestame puistu mahu kasvu A. V. Tjurini (1931) I boniteedi kuusikute mahu kasvu andmetega.
Mahu kasvukver joonisel 1 on klassikaline kasvukver: alul kuni jooksva muudu kulminatsioonini (mahukvera knupunktini, s.o. rohelise verikaaljooneni) on kasv kiirenev ja mahu kver ngus, knupunktis lheb ngusus le kumeruseks ja kasvukiirus (jooksev muut, s.o. roheline kver) hakkab tkestamatult lhenema nullile ning maht (must joon) tkestamatut lhenema asmptoodile piirvrtusele. Viimane avaldub ilmekamalt joonisel 1a.
Thistame muutujad jrgmiselt: V puistu maht, A puistu vanus, caiV puistu mahu jooksev muut (ingl. current annual increment), maiV puistu mahu keskmine muut puistu kogu vanuse kohta (ingl. mean annual increment).
Selles thistuses caiV = VA+1 VA (roheline kverjoon) ja maiV = V/A (punane kverjoon). Kpsusvanuse definitsiooni jrgi otsime vanust, kus keskmise muudu maiV vrtus on suurim. Selles vanuses roheline ja punane joon likuvad, maiV = caiV. See on kigi he knupunktiga kasvufunktsioonide ABC, mis peaks kogu elu meeles olema kigil metsandust ja bioloogiat ppinutel. Joonisel on mahukpsuse vanus 80,5 aastat. Keskmine mahu muut selles vanuses maiV = 8,745 m3ha-1a-1 ja maht V = 704 m3ha-1.
Asjakohane on vaadata mahu muudu sltuvust mahust enesest.
Joonisel 1a on thelepanuvrne mahu jooksva muudu praktiliselt lineaarne vhenemine mahu suurenedes alates mahukpsuse vanusele vastavast mahust nullile mahu piirvrtuse V∞ kohal samamoodi kui Weberi funktsioon. Samuti asjaolu, et kpsusmaht on selles andmestikus ligikaudu kaks korda ja mahu piirvrtus kolm korda suurem mahust mahukasvu knupunktis.

Milline maht?
Kasvukigutabeleis esitatakse andmeid puistu eri osade mahu kohta:
silinud puistu ehk puistu enne raiet puistu siliva ja raiutava osa summa, s.o. kik puud, mida neme kirjeldamise ajal kasvamas;
valitsev ehk siliv puistu ehk puistu prast raiet puud, mis silivad kasvavatena kuni jrgmise kirjeldamiseni,
puistu vljalangev, vljaraiutav ehk eraldatav osa puud, mis on kll kirjeldamise ajal olemas, kuid surevad vi raiutakse enne jrgmist vaatlust.
puidu kogumaht on puistu kigi alles jnud puude ja kigi puistu tekkest alates seal kasvanud puude lppmahu summa. Selliseid puid praegu puistus enam ei ole ja nende mahtu tuleb hinnata eriti kaudsete ja ligikaudsete meetoditega.
Kogumahu andmed on kasvukigutabeleis (eriti ajutiste proovitkkide vi takseerkirjelduste andmetel koostatutes) sna kaheldava tpsusega. Eraldatava osa puude arvu saame kahe jrjestikuse hindamise ajaks silinud puude arvu vahena. Eeldades niteks, et eraldatava osa keskmise puu maht on 1/3 silivate puude keskmisest, saame ligikaudse hinnangu ka eraldatava mahu kohta. Sedalaadi eeldus pole eriti usaldusvrne kigi eri tabelite kohta. Siinse kirjutise lhtealuseks olevates tabelites olid autorid andnud andmed kogumahu kohta vaid ligikaudu pooltes tabelites. Seeprast vtame tarvitusele ksnes siliva vi silinud puistu andmed. Kahe viimase jrgi pole mahukpsuse vanuses olulisi erinevusi.
Teine oluline ksimus on, kas arvestada puu mahu hulka ka koor vi mitte (see pakub huvi palgi ja paberipuu ostjale), terve tvi vi ilma ladvata puuosa alates 7 cm lbimdust, koos okstega vi ilma. Selle kirjutise jaoks saame kasutada peamiselt tvede mahtu koos koorega, mnedest Saksamaa tabeleist tuli kasutada tve mahtu ilma ladvata (derbholz).
Jrgnevalt vaatleme Eesti tabelite niteil lhemalt olulisemaid mahukpsuse iseloomulikke jooni. Teeme seda esmalt samuti I boniteedi kuusikus N. Grzini (1973) kasvukigutabelite jrgi.
Joonisel 2 on mahukpsuse vanus 64,4 aastat (punane vertikaaljoon). Selles vanuses maiV = 7,414 m3ha-1a-1 ja V = 477,5 m3ha-1. Esitades mthikud korrektselt, saame: maiV = 0,0007414 m*a-1 ja V = 0,04775 m. Seega oleks htlase kihina kasvupinnale laotatud puidukihi paksus (koos koorega) ligikaudu prandalaua paksune (4,775 cm) ja see kiht on senise 64 aasta jooksul paksenenud keskmiselt 0,74 mm vrra aastas. Puidu mahul pinnahiku kohta on pikkuse ja selle muudul joonkiiruse dimensioon.

Ettevaatust, lksud amatridele!
Mis juhtub mahu toogiga, kui puistut ei raiuta mahukpsuse vanuses? Vtame vaatluse alla vimalikud komistuskivid ehk lksud.
Esimene lks. Vaadates mahu kasvu musta joont, neme, et prast vanust 64,4 aastat jtkub kuusiku mahu kasv (must joon tuseb) pealtnha vrdlemisi kenasti. Jrelikult ei tasu puistut veel raiuda, et saada suurim toodang. Seda viga aitab vltida joonisel max(maiV) sirge ja tegeliku maiV kverjoone vaheline kollaseks toonitud ala. Kollase ala vertikaalmde nitab seda puidukogust, mis jb saamata keskmiselt hektari kohta aastas.
Teine lks. Kollase ala pilt nib esmapilgul veenvana: mahukpsuse vanust ennetav raie tundub mrksa ohtlikum kui raiega samavrra hilineda. Selline otsustus on sna levinud eksitus! Tegelik kaotatud puidu kogus vanuses A on vrdne vahega Amax(maiV) VA ja seda ilmestab joonisel siniseks toonitud piirkonna krgus. Nii mahu, hinna kui ka kasumi kasvukverate analsist jreldub, et toogi kaotuse mttes on kpsusvanust ennetav ja hilinenud raie tegelikult samavrsed ja htmoodi taunitavad.
Kolmas lks
. Keskmise muudu kverat vaadates tehakse sageli jrjekordne eksijreldus, arvates, et isegi vikesed hlbed kpsusvanusest tingivad mrkimisvrseid kaotusi. Seda eksijreldust peaks aitama vltida joonisel siniseks toonitud ala laius: umbes 15 aastat (ligi 20%) enne ja prast mahukpsuse vanust. See mahu kaotust nitav ala on seal veel sedavrd kitsas, et joonisel on teda raske eristada. Kuni kmneprotsendiline hlve kpsusvanusest phjustab sna vikese kogumahu kaotuse. Rusikareeglina sobib suhtelise kaotuse hinnanguks nii siliva kui ka kogumahu korral reegel k = ε2/2, kus k on suhteline kaotus ja ε raieaja suhteline hlve kpsusvanusest (mlemad kmnendmurruna). Kui ε = 0,05 (5%), siis k = 0,00125 (0,125%), kui ε = 0,1 (10%), siis k = 0, 005 (0,5%), aga 20% hlbe korral on kaotus juba 2%.
Neljas lks. Sageli arvatakse, et viivitades puistu raiega, osutame mingi teene oma jreltulijaile. Tegelikult on viivituse ainus teene teise vi kolmanda plvkonna jrglastele see, et nad peavad oma tooki viivitusega raiutud metsatkilt viivituse vrra kauem ootama ja nnda prandame juba esimese plvkonna jrglastele vhem vrtusi: need jvad loomata vhemtoogi tttu.

Veel kaks vrvikat nidet
Illustreerime laltoodut veel he rmusjuhu joonisega ja selle kommentaaridega.
Kasutame seekord kogutoogi andmeid ja otse tabelist. Puistute kasv naadi kasvukohatbis on pisut eriline: alguses vga kiire ja seejrel ka vaibub judsalt. Kogumahu kpsusvanus naadikaasikuis on ligikaudu 35 aastat, kogumaht selles vanuses on 360 m3ha-1. Puidu maht, mida me peaksime naadikaasikust keskmiselt hektari kohta aastas saama, on seega 360/35 = 10,29 m3. Kui raiume naadikaasiku vanuses 70 aastat, siis peaksime saama 70360/35 = 720 m3. Tabeli jrgi saame aga 589 m3. Seega mahu kaotus on 720 589 = 131 m3. Ssiniku kogus hes kuupmeetris bensiinis on ligikaudu vrdne kogusega kahes kuupmeetris kasepuidus. Seega jks sellise raiumise korral atmosfrist alla toomata ja kasepuitu salvestamata ligikaudu 65,5 m3 bensiinis sisalduv ssinikukogus. Ilmekam on valada see kogus 200-liitristesse vaatidesse. Peaksime titma 327 vaati! Kui autol on 50-liitrine paak, siis on see 1310 paagitit. konoomse autoga saaks selle bensiinikogusega sita ligikaudu miljon kilomeetrit. Ja seda kike vaid helt hektarilt.
Vaatame ka Eestist kaugemale, kasutades meie mbruskonna kohta koostatud kasvukigutabeleid.
Joonis 4 on shokeeriv. Kuigi selgelt ilmneb tendents, et mahukpsuse vhenedes krgusindeks suureneb, on regressioonivrrandite ldine jkhlve le kaheksa aasta ja isegi sama krgusindeksi korral on mnikord rmusvrtuste erinevus ligikaudu kahekordne. Seetttu ei pruugi imestada, et sama boniteediga kuusikute mahukpsuse erinevus joonistel 1 ja 2 on 16 aastat. Mahukpsuse vrtus N. Grzini jrgi paikneb tingmediaani joone lhinaabruses, A. V. Tjurini jrgi aga punktiparve lemises osas.

Miks on kpsusvanuse hinnangud nii erinevad?
Phjusi on palju ja nende anals ei mahu siinsesse kirjutisse. Loetleme lhidalt vaid mningad ajendid: puistute erinev majandamisrezhiim, kliima erinevused, erisugune andmete kogumise, rhmitamise ja ttlemise metoodika jt., ning lpuks metsade mitmekesisus ja lihtsalt juhuslikud vead.
Kige kenam paistab kuusikute mahukpsuse pilt. Sellel neme kaht punktijada: alumine, mida lbib 10% tingprotsentiili joon, kib enamasti nn. moodkuusikute ehk kige sagedamini leiduvate kuusikute kohta, lemine mrgib ldjuhul nn. normaal- ehk ideaalkuusikuid. Lhendfunktsioonidega leitud hinnangute tingmediaanid langevad mnnikuis ja kuusikuis sna hsti kokku vahetult tabeleist leitutega. Kaasikuis ja haavikuis on halvim kokkulangevus Hossfeldi funktsiooni lhendite ja tabelite eneste tingmediaanidel. Teised kaks funktsiooni on mrgatavalt paremad. Nib, et kaasikute ja haavikute kpsusvanuse hindamiseks Hossfeldi funktsioon ei sobi.
Juba seegi nide ilmestab tabelite koostamise metoodika mju kpsusvanuse hinnangutele. Vaatleme kahe kasvufunktsiooni mju kpsusvanuse hinnangutele detailsemalt, puhastatuna muudest hiritustest Eesti puistute vanuseridade kahe mudeli (Kiviste, 1995; 1997) alusel. Algandmed olid tpselt hed ja samad. Mudelid koostati kiki hid tavasid ja reegleid jrgides. Iseloomustame lahknevust joonisega.
Kahe mudeli peamine erinevus oli see, et 1995. aastal kasutati andmeridade silumiseks Mitsherlichi ja 1997. aastal Hossfeldi funktsiooni. Mlemad kuuluvad parimate tippu ja neid rakendatakse sageli. Vastavate andmeridade mahu kasvu mudelkverates pole selgelt tajutavaid erinevusi. Mlemad mahu lhendid on head, kuid nende thised erinevused nihutavad mrgatavalt mahu ja vanuse jagatise (mahu keskmise muudu) suurimale vrtusele vastava vanuse vrtust. Phjus on eri kasvufunktsioonides, pisut erinevas tegurite arvestamises ja ka selles, et suhteliselt lameda kvera korral maksimumi mbruses on maksimumi koha hinnang paar korda tundlikum kui maksimumi enese hinnang mis tahes hiringute kohta.

Eesti tabelid mbruskonna taustal
Vrdleme Eesti kasvukigutabeleist saadud tulemusi detailsemalt teistega kahe puuliigi alusel.
Kuusikute tiuse vhenemine vanusega vib osaliselt olla pseudofakt. Puistute vananedes lisandub kuusikuid lehtpuude vljaraiega intensiivselt hooldatud segapuistutest: kui kuuse osakaal suureneb, arvestatakse nad kuusikute hulka juba suhteliselt hredatena. Kasutatud moodpuistute andmed on vanuseread, mitte kasvuread.
Joonisel 8 on punktiparved paremale kaldu. Eesti moodpuistutes on puistute mahu sltuvus krgusest tugevam kui kasvukigutabeleis keskmiselt. Krgus tuleb siinses vrdluses sisse vanuse ja krgusindeksi vahendusel. Krgusindeksi nrk mju kasvukigutabeleis keskmiselt tuleneb asjaolust, et enamik tabeli koostajatest on langenud F. Eichhorni (1904) seatud lelihtsustamise lksu, uskudes, et puistute maht tepoolest oleneb ainult krgusest. Nii mneski tabelis on mahu lisasltuvus krgusindeksist siiski sarnane meie moodpuistute omaga.
Milliseid kpsusvanuseid tuleks arvestada Eesti metsanduses? Kas vttes aluseks hoolika otsimise tulemusel, ent sageli subjektiivselt valitud nn. normaalpuistud, millele on omane suhteliselt haruldane maksimaalne tihedus, vi siis lhtudes nn. moodpuistutest, mis on Eestile ja naaberaladele tunnuslikud? Mrava thtsusega on otsuste langetamine nende puistute puhul, mille iga lheneb kpsusvanusele. Nende puistute minevikku me enam muuta ei saa ja peame neid vtma paratamatusena, nii nagu nad on. Jrelikult tuleks sel juhul arvestada moodpuistute kpsusvanust. Leidub ka normaalpuistute taolisi puistuid. Neile tuleks rakenda normaalpuistute mudeleid. Aga vahepealsed? Jreldus on hene: kpsusvanuse mramiseks ei piisa enamuspuuliigist ja krgus indeksist. Tuleb arvestada ka puistu tiust ning htlasi liigilist koosseisu, seisundit, tekkeviisi, kasvukohta jpm., seejuures pidevate matemaatiliste mudelite phjal, mitte valdavalt klassifitseerimisele tuginevate otsustamistabelite alusel.

Lhtugem metsa mahust ja selle juurdekasvust
Siinse kirjutise koostamise kigus tehti hulganisti arvutusi ja peaaegu sadakond joonist, mis aitasid leida mningaid vastuseid, kuid tekitasid hulganisti uusi ksitavusi. Neist enamik ji vaatlemata: hinnakpsus, kasumikpsus, kiki funktsioone hlmav komplekskpsus, kpsusvanuse hinnangute tuletamine meil ametlikult kehtivaist normatiividest, kogumahu kpsusvanus jpt. Ksitlemata jid ka pnevad probleemid, mis kasvuolude, sh. kliima muutuste tttu muudavad kasvu modelleerimise ja kpsusvanuse hindamise veelgi keerukamaks.
Reeglid, mis seavad metsa kpsusvanuse ja raievanuse sltuvusse puistu tunnustest, on otsustaja triistad, olgu nad siis vormistatud otsustamistabelitena vi matemaatiliste mudelitena. Kpsusvanuse sltuvus puistu tunnustest on pris keerukas ja selle mudelid haprad. Kuid need mudelid on kaalukad, sest selles valdkonnas toob ige otsus (raievanus) ise ilma lisakulutusteta suurt tulu, ja vastupidi: vga vale otsus toob suurt kahju. Selle seisukoha on ka enamik metsanduse kiibitsejaid omaks vtnud ja nad tormavad reipalt reegleid kehtestama ning aasta vrra normist hlbijaid karistama. Ehk jahutab kirjutis pisut nende naiivset entusiasmi.
Keerukate seadmete disainijate ja remontijate arvates polevat kski riist nii hea, et seda ei saaks halvasti kasutada vi ra rikkuda: selleks jtkub leidlikkust kllaga. Metsa kasvukigumudelite ja kpsusvanuse hindamise reeglite kasutajad ja tegijadki ei saa olla erand: nad on samuti oma tvahendite kasutajad (k.a. kirjutise autor). Teadlased ei ole liinimesed ja on niisama altid eksima kui kik lejnudki. (Russell, 1994a, lk. 143.) Seda testab ka kasvukigutabeleist leitud mahukpsuse hinnangute ebaloogiliselt suur hajuvus vi mitmete Eesti professorite avaldused metsanduse teemal. Kuid isegi uurijate pardusteta kuuluvad kpsusvanused metsanduse karakteristikute hulgas juba loomult kige ebatpsemate hulka.
Kirjutises on sihilikult ptud vltida resoluutseid soovitusi. Esmathtis on kiretu matemaatika: metsa mahu ja selle juurdekasvu arvutused (objektiivse te otsimine). Optimistina loodan, et leidub rksaid lugejaid, keda kirjutis innustab edasi mtlema ja ehk mningaid arvamusi revideerima. Aga oleksin naiivne optimist, kui usuksin, et laltoodu veenab seni kpsusvanuse ksimustes risti vastupidisel seisukohal olnute enamust. Eelarvamused ja uskumused on aju struktuurides haagitud emotsioonide klge nad on tunduvalt kvemini kinnistunud kui loogilise analsi tulemused! See katse ei pruugi neid lahti kangutada.

Autor tnab professor Andres Kivistet, kelle uurimuste algandmeid ja vahetulemusi on artiklis kasutatud.

Kirjandus:
Eichhorn, F., 1904. Beziehungen zwischen Bestandshhe und Bestandsmasse. Allgemeine Forst- und Jagdzeitung 80: 4549.
Grjzin, N. 1963. Kasvukigu tabelid Eesti mnni- ja kuusepuistute kohta. EPA teaduslike tde kogumik, 33. Tartu: 147151.
Grzin N. 1973. Kasvukigu ja standardtabelid Eesti NSV mnni- ja kuusepuistutele. EPA teaduslike tde kogumik, 89. Tartu: 159184.
Henno, O. 1959. Paremaboniteediliste kaasikute kasvukik Eesti NSV-s. EPA teaduslike tde kogumik, 11. Tartu: 5058.
Henno, O. 1980. Arukaasikute kasvukik philistes kasvukohatpides. EPA teaduslike tde kogumik, 128. Tartu: 8089.
Kiviste, A. 1995. Eesti riigimetsa puistute krguse, diameetri ja tagavara sltuvus puistu vanusest ja kasvukohatingimustest 1984.1993. a. metsakorralduse takseerkirjelduste andmeil. EPM teadustde kogumik, 181. Tartu: 132148.
Kiviste, A. 1997. Eesti riigimetsa puistute krguse, diameetri ja tagavara vanuseridade diferentsmudel 1984.1993. a. metsakorralduse takseerkirjelduste andmeil. EPM teadustde kogumik, 189. Tartu: 6375.
Nilson, A. 1996. Eesti metsandus mt ja tegelikkus. Eesti tulevikusuundumused. Eesti Teadlaste Liit, Tallinn: 4148.
Nilson, A. 1998. The paradigm of forestry in changing climate and adaptation to the changes. Climate Change Studies in Estonia. Ministry of the Environment Republic of Estonia. Stockholm Environment Institute Tallinn. Tallinn: 181190.
Nilson, A. 2001. Muutuv metsandus muutuva kliima foonil. Teadus hiskonnale. Kliima muutus ja selle mju prognoos. Eesti Teaduste Akadeemia seminari materjalid. Tallinn: 4355.
Nilson, A. 2002. A family of asymptotic functions for forest models. Metsanduslikud Uurimused / Forestry Studies. XXXVII. Tartu: 113128.
Nilson, A. 2008. Raie kavandamise kunstist. Eesti Mets 3: 2327.
Russell, B. 1994. Mstika ja loogika. Valik esseid. Hortus Litterarum. Tallinn: 2857.
Russell, B. 1994a. Kas teadlaste tegevus on teaduslik. Valik esseid. Hortus Litterarum. Tallinn: 141143.
Тюрин А. В. 1931. Нормальная производительность насаждений сосны, березы, осины и ели. Сельхозгиз. М.-Л.



Artur Nilson, EM metsandus- ja maaehitusinstituudi emeriitprofessor

Loe kommentaare (2)
Teie nimi:
Teie e-mail:
Kommentaar:


15/11/2012
23/04/2012
23/04/2012
02/04/2012
19/04/2010
19/04/2010
18/12/2009



Mis see on?
E-posti aadress:
Liitun:Lahkun: 
Serverit teenindab EENet