Silvicultural decisions based on simulation-optimization systems

Forest management is facing new challenges under climate change. By adjusting thinning regimes, conventional forest management can be adapted to various objectives of utilization of forest resources, such as wood quality, forest bioenergy, and carbon sequestration. This thesis aims to develop and apply a simulation-optimization system as a tool for an interdisciplinary understanding of the interactions between wood science, forest ecology, and forest economics. In this thesis, the OptiFor software was developed for forest resources management. The OptiFor simulation-optimization system integrated the process-based growth model PipeQual, wood quality models, biomass production and carbon emission models, as well as energy wood and commercial logging models into a single optimization model. Osyczka s direct and random search algorithm was employed to identify optimal values for a set of decision variables. The numerical studies in this thesis broadened our current knowledge and understanding of the relationships between wood science, forest ecology, and forest economics. The results for timber production show that optimal thinning regimes depend on site quality and initial stand characteristics. Taking wood properties into account, our results show that increasing the intensity of thinning resulted in lower wood density and shorter fibers. The addition of nutrients accelerated volume growth, but lowered wood quality for Norway spruce. Integrating energy wood harvesting into conventional forest management showed that conventional forest management without energy wood harvesting was still superior in sparse stands of Scots pine. Energy wood from pre-commercial thinning turned out to be optimal for dense stands. When carbon balance is taken into account, our results show that changing carbon assessment methods leads to very different optimal thinning regimes and average carbon stocks. Raising the carbon price resulted in longer rotations and a higher mean annual increment, as well as a significantly higher average carbon stock over the rotation.

Metsien hoito kohtaa uusia haasteita ilmastonmuutoksesta johtuen. Muokkaamaalla harvennusohjelmia perinteinen metsänhoito voidaan mukauttaa metsävarojen käytön erilaisiin tavoitteisiin, kuten puuaineen laatu, metsäbioenergia ja hiilen sidonta. Tässä väitöskirjassa kehitetään optimointi-simulointijärjestelmä, jolla voidaan saavuttaa monitieteinen ymmärrys puutieteen, metsäekologian ja metsäekonomian vuorovaikutuksista. Työssä kehitettiin OptiFor-sovellus metsänkäsittelyä varten. OptiFor-simulointi-optimointijärjestelmä yhdistää prosessipohjaisen PipeQual-kasvumallin, puuaineen laadun mallit, biomassan tuotannon ja hiilipäästöjen mallit sekä energiapuu- ja korjuukustannusmallit yhdeksi optimointimalliksi. Optimointialgoritmina päätösmuuttujien optimiarvojen määrittämiseksi käytettiin Osyczkan suora- ja satunnaishakualgoritmia. Tämän väitöskirjan numeeriset tutkimukset laajensivat nykytietämystä ja ymmärrystä puutieteen, metsäekologian ja metsäekonomian suhteista. Puuntuotantoa koskevat tulokset osoittavat, että optimaalinen harvennusohjelma riippuu kasvupaikasta ja nuoren metsikön ominaisuuksista. Puun laadun kohdalla tulokset osoittivat, että kasvava harvennusvoimakkuus johti alempaan puun tiheyteen ja lyhyempiin kuituihin. Ravinteiden lisääminen kiihdytti tilavuuskasvua mutta alensi puun laatua kuusella. Kun energiapuuharvennusta tarkasteltiin yhdessä perinteisen metsänkasvatuksen kanssa, todettiin, että perinteinen metsänkasvatus ilman energiapuun korjuuta oli edullisin tapa alhaisen tiheyden männiköissä. Energiapuun korjuu ensiharvennuksissa oli sen sijaan edullista tiheissä metsiköissä. Kun metsän hiilitasapaino otetaan huomioon, tulosten mukaan eri hiililaskennan menetelmät johtavat hyvin poikkeaviin optimaalisiin harvennusohjelmiin ja keskimääräisiin hiilivarantoihin. Hiilen hinnan nostaminen johti pidempiin kiertoaikoihin ja korkeampaan keskikasvuun sekä huomattavasti korkeampaan hiilivarantoon kiertoajan kuluessa.