walden

The European Forest Information SCENario Model. Nagy léptékű, minimum regionális szintű erdőállomány-prognózis modell. A leírás szerint technikailag pár hektáros terület-egységek leírására is alkalmas, de nincsenek vele ilyen tapasztalatok és a modell igazából országos vagy annál is nagyobb erdőállományok jellemzésében érzi elemében magát.

A modellt eredetileg az 1980-as években a svéd Ola Sallnäs professzor fejlesztette (Swedish Agricultural University). A fejlesztés 1996-ban került az EFI-hez és azóta viseli az EFISCEN nevet. Szabad szoftver. Eredetileg Fortran és C++ kódú, később java-ba portolták (GNU alatt) és grafikus felhasználói felültet kapott.

Az EFISCEN egy mátrix-szerkezetű modell, de nem a szokásos korosztálytáblákat kezeli (kor és fafaj dimenziókban), hanem az erdőterületet tartalmazó alapmátrix a korosztályok és a fakészlet-osztályok dimenziójában definiált, és ezekhez a cellákhoz vannak rendelve a növedék-adatok is. Egy-egy mátrix egy-egy erdőtípust jelent, ahol az erdőtípus nagyjából az üzemosztálynak felel meg, és alapvetően fafajonként használnak egy-egy táblázatot, de a fafajokon túl alkalmazhatók regionális részhalmazok is (azaz a modell korlátozottan georeferált), és az erdőállomány tovább bontható tulajdonviszonyok, termőhelyi kategóriák stb. szerint. Egy-egy mátrix 6-15 korosztályból (oszlopok) és 10 fakészlet-osztályból áll (sorok), elég szabadon állítható határokkal.

Az alapadatok egyszerű korosztályos (pl. 20 éves) területet-adatok, amikhez kapcsolva a korosztályra jellemző átlagos élőfakészletet és növedéket kell megadni. A korosztályok területét az inicializáló alkalmazás osztja szét az alapmátrix 5 éves korosztályai között (egyenletesen), majd a fakészlet-osztályok között egy bonyolultan paraméterezett, alapvetően haranggörbe-szerű, a normál-eloszlásból kiinduló eloszlás alapján. A fakészlet-osztályok határait fatermési táblából vagy a kiinduló erdőleltár fakészlet-adataiból számítják, szintén egy paraméterezett haranggörbe alapján úgy, hogy a korosztály lehetséges fakészlet-tartományának döntő részét (>99%) lefedje.

A modell korosbításkor területeket mozgat az alapmátrix cellái között, 5 éves ciklusokban. A növedékesítés feljebb, a gyérítés és a mortalitás lejjebb mozgatják az erdőterületet a cellák között; a véghasználat után a terület az üresvágások számára fenntartott korosztályba kerül, majd onnan az első korosztály legalacsonyabb fakészlet-osztályába.

Növedékesítéskor egy cella kiinduló területe az n-ik ciklusból az n+1-ik ciklusba lépve megoszlik aszerint, hogy a cellához rendelt növedék hozzáadása után arányosan mekkora területet kell eggyel magasabb fakészlet-osztályba mozgatni ahhoz, hogy az n+1-ik ciklus fakészlete helyes legyen. Az új fakészleteket tehát a fakészlet-osztályok és a növedék-adatok együtt alakítják ki, és ugyan a fakészlet-osztályok igen magas hektáronkénti fakészleteket is jelenthetnek, de a modell mechanikája korlátozza, hogy mekkora területek juthatnak e magas fakészlet-osztályokba, azaz a magas fakészletek józan paraméterezés mellett önmagukban nem adnak irreális eredményeket.

A gyérítési-rezsim két szinten működik: 1. minimális és maximális gyérítési korok; 2. faigény (wood-demand), amit a fentieken felül a modell levág, ha elérhető. A gyérített területnek megfelelő erdők egy fakészlet-osztálynyit mozognak lefelé az alapmátrixban. A mortalitás az alapmátrix celláihoz rendelt fakészlet-arányok határozzák meg, s az ez alapján számított terület egy fakészlet-kategóriával lejjebb mozog.

A véghasználatok az alapmátrix terület-arányaival definiáltak (= gentan), a véghasználatok minimális kora nagyobb, mint a gyérítések maximális kora; majd a második szinten a faigény határozza meg a mennyiséget.

A modell sok együtthatót és szorzó koefficienst használ, ami az elérhető leírások alapján kissé spekulatív jellegűvé teszi. Nagyon szabadon paraméterezhető, tág határok között, ami egyrészről erény, másrészről szakértői felügyeletet feltételez.

A modell képes területváltozásokat (pl. telepítés, erdőterület megszűnése), a felújítások fafajcseréit és a növedék-eloszlások időbeli változásait (pl. klímaváltozási trendek) kezelni. A kapcsolt YASSO nevű modell segítségével a talaj szénháztartásának alakulása is jellemezhető.

A leírás szerint (mely 2016-ban készült) a szerény adatigény miatt az EFISCEN az egyetlen modell, ami EU-léptékben általánosan használható . Alapvetően vágásos erdők modellezésére alkalmas, szálaló üzemmódra való alkalmazásáról nincsenek tapasztalatok. Az 5 éves ciklusok miatt nem képes ennél rövidebb vágásfordulók kezelésére. 10-12 ciklusra (50-60 év) előre jellemzi jól az erdőállomány szerkezetének alakulását; szintén a leírásban áll, hogy ennél hosszabb távon a felhalmozódó bizonytalanságok túl nagyok lesznek és a modellt már csak a trendek érzékeltetésére teszik alkalmassá.

Magyar alkalmazások:

1. A nemzeti erdőleltár (NFI) csapata (Kolozs) 2004-ben szolgáltatott alapadatokat egy európai szintű modellezési munkához; az eredményekről nem tudok.
2. Az üvegházgáz-leltárak referencia-szintjének (FM) meghatározásához (Forest Management Reference Levels by Parties of the UNFCCC, 2011) használták az EFISCEN modellt, s akkor Magyarország is ebben az európai konstrukcióban határozta meg a saját előrejelzéseit; a modell adatokkal való kiszolgálásában még magam is dolgoztam.

Források:

Schelhaas M.J., Eggers J., Lindner M., Nabuurs G.J., Päivinen R., Schuck A., Verkerk P.J., Werf, D.C. Van Der, Zudin S. (2007). Model documentation for the European Forest Information Scenario model (EFISCEN 3.1.3). Alterra report 1559 and EFI technical report 26. Alterra and European Forest Institute, Wageningen and Joensuu. 118 pp

Nilsson S., Sallnäs O., Duinker P., 1992. A report on the IIASA forest study: Future forest resources of
Western and Eastern Europe, The Parthenon Publishing Group, UK.

Mi a te stadionod? Ha te lennél a miniszterelnök, akkor mi lenne az a teljesen felesleges és értelmetlen költekezés, amire nem sajnálnád az adófizetők pénzét, és nem tűrnél semmilyen konszenzust, mindennek úgy kellene lennie ahogy te akarod, pénz nem számít? (viteez)

Erdők. Mindenhol. Felszedném a körutat, erdősítés, a Hősök terén egy hatalmas mamutfenyő, szomorúfüzek a Bem rakparton, értesítjük kedves utasainkat, hogy a huszonnyolcas villamos erdőtelepítés miatt nem közlekedik, a vonalon semmire nem szállhatnak át, sok szerencsét a vaddisznókkal. (nastasjafilipovna) 

 

(névelők és központozás ízlés szerint)

Fel kellene rajzolni a magyar erdészeti szerzők, kutatók- és megmondóemberek mestere- és nemezise-viszonyait. Kitől tanultál? Ki állított pályára? Ki lett a legnagyobb szakmai ellenfeled? Mindenkitől megkérdezni, hogy na, őszintén, de ki volt, kik voltak azok, egyet-egyet lehet mondani. És akkor összekötni ezt a hálót. Érdekes térkép lenne, érdekesebb, mint mondjuk azok a listák, amiket évente lehet olvasni, hogy ki kapott kitüntetést.

Mi a fa? Mit értünk a fogalmon?

A fa definíciója: "a woody plant usually with a single stem growing to a height of at least two metres, or if multi-stemmed, then at least one vertical stem five centimetres in diameter at breast height".

Fás növény. 2 méter magas és egy törzsű, vagy olyan több törzsű növény (magyarul bokor), aminek legalább egy törzsének mellmagassági átmérője (1,3 méter magasságban mérve) eléri az 5 centimétert.

Forrás: State of the World’s Trees 2021 (Global Tree Assessment, Botanic Gardens Conservation International)

Q: Mit jelent az, hogy n%-os sűrűségű egy állomány?
A: Azt, hogy a fatermési tábla fakészletéhez vagy körlapjához képest arányosan mekkora körlappal/fakészlettel bír. Ez a definíciója.

Q: Ezek szerint a 100%-os sűrűség és záródás szintjét, mind standardot és elvi maximumot, a fatermési táblák hordozzák. Ok, de azért ez nem túl egzakt.
A: Hát igen. A történet a következő...

A jelenleg is használatos magyar fatermési táblák alapadatainak felvételekor ('60-as, '70-es évek) nem mértek/rögzítettek záródást. (Újabban már igen, persze.)

A parcellák kijelölése úgy folyt, hogy azt mondták, hogy keressünk 100%-os sűrűségű állományokat, amin főleg egészségi állapotot és gyérítettségi viszonyokat értettek, tehát olyanokat, amik jó kondícióban volt a termőhelyi adottságokhoz képest; s ahol nem volt feltűnő záródáshiány, a közelmúltban nem is volt gyérítés, de utóbbira nem volt se konkrét szabály, se adat, legfeljebb a helyi erdész szíves szóbeli közlése.

Tehát a klasszikus fatermési táblák 100%-os sűrűsége (és záródása ugyanígy) egy átlagos szint, annak a pár száz parcellának az átlagos sűrűsége, amiknek a sűrűségét akkoriban megfelelően nagynak találták, és amik a tábla alapadatai közé végül is bekerültek.

Tegyük fel, hogy tényleg sűrű állományokat sikerült kiválasztani. Tegyük fel, hogy a kiválasztott parcellák a sűrűségek eloszlásának a felső 20%-ába estek (bár nem tudjuk, pontosan milyen tartományba), akkor a fatermési táblák sűrűsége kb. az adott korszak legjobb állományaiból álló válogatott minta maximális sűrűségének 90%-a. És ez a "90%" a sűrűség- és záródás-számítás viszonyítási alapja, a 100%-os standard, ami valamivel alacsonyabb, mint amit akkoriban a magyar erdők képesek voltak. És ez rendben van így.

***

Update (2021.06.01)

A biológiailag lehetséges elvi maximális sűrűség, az még magasabban lenne. Lehet elég meggyőző érveket találni arra, hogy 1960 óta, azaz 60 év alatt a magyar erdők sűrűsége megnőtt: ha elfogadjuk a gyorsuló növekedés teóriáját, amit  a klímaváltozás okozhat [én kételkedek]; az erdőművelési eljárások fejlődését; a szabályozott, tervszerű erdőgazdálkodás hatását stb.

A sűrűség változását az erdőállományban az FNM/NFI adatok alapján lehetne becsülni 1993-tól kezdődően.

Illetve a maximumra lehetne becslést tenni a 3/2-es törvény alapján, lásd Yoda at al (1963). Self-Thinning in Overcrowded Pure Stands under Cultivated and Natural Conditions. Journal of the Institute of Polytechnics, Osaka City University, Series D, Biology, 14, 107-129.

A magyar faterméstannak volt egy aranykora, durván az 1960-90 közti periódus, amikor évtizedekre meghatározó eredmények születtek, és létrejött az ERTI tartamkísérleti hálózata.

A jelen kor problémája, hogy az új feladatok és eszközök miatt (az egyesfa-modellek, az örökerdők modellezése, a távérzékelés-alapú faállomány-leírás stb. - de egészen a klímaváltozási modellezésig) újra neki kell kezdeni és kvázi megújítani a magyar faterméstant. A kérdés, hogy a szükséges alapkutatások meglesznek-e, s lesznek-e referencia-adatai (mert az nagyon látszik a távérzéklős és örökerdős szcénán is, hogy komprehenzív módon, az erdőállomány egészét megragadó léptékben nagyon nem akaródzik referencia-adatokat mérni).

A legkézenfekvőbb mód, hogy a tartamkísérletek (Kollár at NAIK-ERTI) újra felfutnak, és betöltik ezt a szerepet.

A másik mód, hogy a szisztematikus erdőleltár (NFI, EMMRE; Kolozs & Kovácsevics at NFK) tölti majd be ezt a szerepet.

Az a kérdés, hogy beindul-e egy a korábbihoz hasonló program, ami közös kísérleti bázisként szolgál a fenti kutatási területekhez, és megalapozza a 21-ik századi magyar faterméstant.

[Programbeszédünket hallották, köszönöm a türelmet :]

Nekem az a meglátásom alakult ki, hogy elsősorban a klasszikus faterméstan és a faállomány szerkezetére vonatkozó ismeretek beépítése hiányzik a jelenleg fejlesztés alatt álló erdészeti távérzékelési alkalmazásokból. Azaz a tudományterületek integrációja. Tehát hogy a távérzékelési kutatók egyrészt tényleg értsék, hogy:

• mi a probléma (hogy konkrétan milyen eredményeket vár az igazgatás és milyen adatokat akar a gazdálkodó), ezeket milyen adatkörnyezetbe kell illeszteni;
• másrészt, hogy a faállomány-szerkezeti és -növekedési összefüggéseket használják fel ahelyett, hogy mindent fizikailag és faegyed-szinten meg akarnának mérni (ami persze nem lenne rossz, csak nem megy).

A távérzékelésben már bőven abban a fázisban vagyunk, hogy megfizethető, elérhető, de praktikusan feldolgozhatatlan adatmennyiség áll rendelkezésre. És már 5-10 évvel ezelőtt is meg lehetett volna csinálni, amivel most dolgozok (-unk).

Pl. a Czimber-Tomor-féle sok száz milliós projekt, amit a Mecsekerdőnek csináltak, és aminek az 1ha-re vetített adatköltsége kb. 100ezer forintra tehető (a FÖMI-féle felületmodelleknek kb. 100-szorosa!) - na, ez most ott tart, hogy terepen kell körlapot mérniük, mert a körlap-sűrűséggel, a koronaátmérő-d13 összefüggéssel még mindig nem boldogulnak, holott szerintem ez a faállományra nézve, mint eloszlás modellezhető.

Időről-időre írni kell a tevékenységünkről valami rövidet egy-egy projekt-beszámolóba vagy felfelé elengedett jelentésbe - hát most is ez volt, és ha már megvan, ide teszem.

***

A Lechener TK által standard termékként forgalmazott Normalizált Digitális Felszínmodellek (nDFM, nBFM, nDSM) alapján próbálunk módszereket fejleszteni a faállomány-szerkezet leírására: a magasság, a záródás algoritmikus becslésére, a paraméterek térbeli eloszlásának leírására. Az alapadatok az igazgatás számára is elérhető árúak és 80cm-es felbontásúak (2 pixeles).

Integráljuk a már ismert és bejáratott távérzékelési módszereket (fafaj-osztályozások, NDVI-alapú erdőállapot-becslések, szintén a Lechner ortofotói és az EU Copernicus S-2 felvételei alapján).

A közvetlen cél az erdőtervezés támogatása az erdőtervezés által évente felvett erdőterület (~200.000 ha) nagyságrendjében.

A főbb szakmai problémák a faállományok magassági szerkezetének leírása (a különböző magasságú és fafajú, homogénnek tekinthető állományfoltok automatikus lehatárolása a felső szintben), a paraméter-becslések módszertanának kidolgozása, és a növedékesítés (amikor csak 1-2-3 éves alapadat áll rendelkezésre). A faállomány-szerkezet térbeli mintázatának ismeretében és a terepi pontbecsléseknél jóval nagyobb áttekintést nyújtó alapadatokból a faállományok fakészlete is levezethető az ismert fatermési táblás módszerekkel.
A magasság- és záródás-becslés validálásához sajnos nem áll rendelkezésre megfelelő pontosságú és jól geo-referált referenciaadat, ezért az erdőtervezői terepi méréseket használjuk. Előny, hogy igen nagy területet, komprehenzív módon lehet így vizsgálatba vonni.

Várakozásaink szerint az ország faállományinak gyakorlatilag teljes változatosságára (kortól, fafajtól, záródástól, magasságtól nagyjából függetlenül) alkalmazható módszertanhoz jutunk.

Az első projekt 2017-ben volt a Váci erdőtervezési körzet anyagán, ekkor a 2016-as terepi felvételeket vetettünk össze az azonos évben repült nDFM-mel. 2019-ben a Pannonhalmi-Téti ETK-ban végeztünk üzemi kísérletet, AM-finanszírozással, Dr. Király Géza (Soproni Egyetem) és Szabó Károly (akkor még Vasi KH, azóta Szombathelyi Eg.) urak és alkotótársak, illetve a körzetben dolgozó erdőtervező kollégák (Balogh Csaba érdemei számosak) részvételével. Idén a Kiskunhalasi ETK területén dolgozunk.

Agóccsal 2012-ben (?) találkoztam utoljára a vonaton, végigdumáltuk Soprontól Pestig az utat, annak ellenére, hogy kevés közös témánk van. Egyszerűen érdekelte, hogy mit csinálok és kérdéseket tett fel.

Szerintem a lágyszárúakból is csak az énekkar miatt engedett át.

Szakállal sose láttam.

A szakma Szókrátésze volt ez az ember.

A klímavédelmi erdő fogalma jelenleg nem értelmezett, a magyar szakirodalom tudtommal nem használja, mégis jó hangzása és üzenete miatt érdemes lenne feltölteni tartalommal.

A rendeltetéshez, az erdő szerepéhez, funkciójához lenne köze, ez biztos. Alapvetően minden erdő betölt klímavédelmi funkciókat: viszonylag egyszerű intuitive belátni, hogy a legrosszabb akácos is kedvezőbb klímavédelmi szempontból, mint egy meddőhányó. Naugye.

Mostanában megint sokat forgolódok természetvédelmi- és ökológus berkekben (pl. NÖSZTÉP-projekt), és meglepve tapasztaltam, hogy a klímavédelem kifejtésekor nagyon rövid lépésekben eljutunk a szénmegkötő (CO2-megkötő) és -raktározó képességig, és szinte kizárólag ezt értik rajta ők is.

A fentiek alapján 2 ötletem van:

1. A kvótakereskedelemből az erdészeti ágazatba visszaforgatott finanszírozással keletkezett erdőkre lehetne ráhúzni, magyarul az erdőtelepítés forrására hivatkozna. Ez motivációs erővel bírna.
2. Ha a "klímavédelmi" jelzőt minősítésként értük, akkor olyan erdőkről lehet szó, ahol nagy a felhalmozott szénkészlet vagy képes a légköri CO2 gyors megkötésére. (A két dolog nem ugyan az, sőt.) Mivel általában az erdők szénkészletének közel fele a talajban, másik fele a biomasszában halmozódik fel (egyéb poolokban, mint pl. holtfa, avar, a fenti kettőhöz képest elhanyagolható mennyiség van), a klímavédelmi erdőnek biztosítania kell a talaj szénkészletének megőrzését (a kritérium-rendszere kidolgozandó: nincs természetes erózió, nincs talajbolygatás stb.); és elvárás, hogy a biomasszában is felhalmozódás folyjék.

Az erdőgazdálkodásban alapvetően 3 dolog érdekes évszázadok óta: hol van fa, milyen és mennyi, illetve hogy ki lehet-e vágni. Mindig a fakészlet volt a lényeg, bár most divat (és egyébként értékelendő, fontos lépés, respekt) a természetességgel és hasonlókkal vigasztalódni, amíg a fakészletet nem tudtuk rendesen mérni.

Szóval: mit csinálnék én most egy Zrt. helyében?

Javaslok egy szisztematikus távérzékelési munkaprogramot megvalósítani. Ráállni az erdőgazdálkodó számára fontos fafajra vagy állománytípusra. Jó referencia-hálózatot kell felépíteni, azaz termőhely- és kor szempontjából reprezentatív referencia-területek hálózatát kialakítani, ahol jó magassági- és d13-adatokat illetve koronavetületeket mérnek, jó geometriával, a felületmodellekkel megfeleltethető adatminőségben.

Összedolgozni az ERTI-vel (hosszú távú tartamkísérletek parcellái) és/vagy az EMMRE-vel (szisztematikus leltár mintapontjai) a kölcsönös hasznosság elve mellett: ha lehet, a már létező hosszútávú adathalmazra építeni és felhasználni a mintaterületeiket. Ott kell repülni és ott kell törzstérképet csinálni, ahol egyébkét is intenzív adatgyűjtés folyik, ez magától értetődő.

Mindenki kopterezik, nagyon helyes, csak át kell állni egy szisztematikus munkatervre az aktuálisan véghasználat előtti állományok és sürgős erdőkárok ötletszerű lerepülése helyett mellett.

Szerintem vegyetek egy kis TLS-t (földi lézerszkenner), ami a felszíni mintavételeket megoldja egy fél autó árából, és kaptok általa terepmodelleket is. 2-3 emberrel 2-3 év alatt össze lehet gyűjteni annyi adatot, amivel biztos lábakra áll a távérzékelés-alapú fakészlet-becslés módszertana. Pár száz részlet elég.

***

A Bakonyerdő 2 éve próbálja összehozni, hogy ALS-felvételek (légi lézerszkennelés) készüljenek náluk, pedig nincs olyan nagy területről szó. Nagyon szexi a matek és elbűvölő az elméleti háttér, de megfizethetetlenül drágák a LiDAR-repülések és faterméstani szempontból sok, khm, kihívással küzd ez a fejlesztési vonal, középtávon sem nagyon lesz abból eredmény, szerintem.

Néha a műhold alatt elúszó repülőgépek látszanak az űrfelvételen, nagyon vicces. És ez a sárga-piros-kék kondenzcsík, ez csodálatos. Lásd még a Nyon cat mémet.

Szabó Karesz találata, a Pannonhalmi-Téti erdőtervezési körzet üzemi kísérletének anyagaiból.

Nagyon fontos az, hogy mit tekintünk a faegyedek és a faállomány magasságának, milyen definíció szerint dolgozunk. Ahhoz, hogy pár száz év faterméstani kutatásait használni tudjuk, pl. fakészletet lehessen meghatározni, a felületmodellből becsült famagasságnak meg kell egyeznie a klasszikus faterméstani definícióval mind az egyesfát, mind a faállományt illetően.

A faterméstanban az egyesfa csúcsát, legmagasabb ágának legmagasabb pontját tekintik megmérendő pontnak, és ennek a pontnak a reprezentációját kellene megkeresni a felületmodelleken is. (Az is jó kérdés, hogy a magyar faterméstan alapját adó Sopp-féle vízbemerítős [xylometria] adatgyűjtésnél pontosan amilyen famagasságot használtak: a terepen, álló fán mért magasságot; vagy a már vízbe merített rönkök hosszaiból állították vissza a magasságot... minden esetre pont ezt a magasság-definíciót kellene megbecsülni távérzékelési módszerekkel is, hogy Sopp-táblát és Király-képletet, fatermési táblát alkalmazni lehessen a továbbiakban).

Hogy néz ki ez pl. egy elvileg kúpnak tekintett fenyő-koronán? A lekerekítettebb, púp-szerű lombos koronán is értelmezhető a jelenség, de egy kúpon látványosabb:

A felületmodellen valamelyik cella (pixel) alatt van a korona csúcsa. A képegyeztetési eljárással készülő felületmodell misztikus és gyakran dokumentálatlan eljárással készül, de valahogy a cella területére eső borított felszín átlagos magasságát ragadja meg (gondolom), és ebből az következik, hogy minél kisebb a cellaméret, annál magasabb cellára eső magassághoz jutunk. LiDAR-ból származó modell esetén a koronapontok magasságának valamilyen statisztikája (átlaga, felső kvartilise stb.) adja a cella magasságát. Ezen sokat gondolkoztam egy éve, amikor arról levelezgettünk kollégáimmal, hogy hogyan kellene reprodukálni a faterméstani magasság-definíciót távérzékelési módszerekkel.

Tehát a faegyedek magasságára vonatkozó becslések megbízhatóságát befolyásolja a felületmodell felbontása, és ennek hatása van a faállomány-szintű magasság-becslésre is.

Találtam most egy nagyszerű és friss diplomamunkát, amiben Gallai Bence (2019) erdőmérnök egy esettanulmányban meg is mérte a jelenséget, és azt találta:

(...) a fényképeken elvégeztem a képegyeztetést a 40 cm felbontású piramisrétegeken is [miután 5 cm-es felbontáson már megvolt]. Itt a facsúcsokból kinyert pontok esetén 34 faegyedet vizsgálva átlagosan 1,43 méterrel csökkent a magasság (...)

A nagyobb cellaméret tehát egyesfa-szinten alulbecsli a famagasságokat, Gallai szerint számottevő mértékben. Azonban faállomány-szinten, ahol is az átlagmagasságba a felületmodellen csúcsként nem detektálható faegyedek is beleszámítanak, lehetséges statisztikailag torzítatlan becslést adni a faállomány átlagmagasságára.

Forrás: Gallai Bence (2019): A faállomány-növekedés és a termőhelyi adatok összefüggéseinek vizsgálata geoinformatikai módszerekkel a Szalafő Erdőrezervátum területén. Diplomamunka, Sopron, 47. oldal.

Amikor elbocsátják a természetvédelem, a műemlékvédelem, a szociálpolitikai igazgatás, a menekültügy szakembereit, akkor nem a túlzott bürokrácia szűnik meg, hanem egy-egy közigazgatási ágazat: az állam megy tönkre, pontosabban az állam civilizációs funkciói.

Tamás Gáspár Miklós az index.hu-nak

Nem mellesleg az erdészeti csúcsigazgatás személyzete hasonlóan megfogyatkozott az AM-ben. Csak nekünk rosszabb a sajtónk, nem lett belőle országos hír.

Szün, vegyünk egy nagy levegőt.

A természetvédelem és az erdészet viszonya régi történet, nagyon feszült, gyakran kifejezetten ellenséges. De a jelenlegi helyzet egyfajta nekrológ-szituáció, ahol a természetvédelem a halott. És meg kell adni a tiszteletet, mert szép ellenfelek voltak, rengeteget tanultunk egymástól, és a diskurzus, a konfliktus a magyar erdők sorsán javított. Azért kellene testületileg és a szakma nevében kiállni a lefejezett és szétbarmolt természetvédelem mellett, és nem duzzogni, mert ugyan úgy ledarálnak minket erdészeket is a megosztottság és a szolidaritás hiánya miatt.

A XI. Geomatika Szerináriumon (Sopron, 2018. november 8.) is bemutatott poszter.

Letölthető .pdf-ben is.

Kottek Péter - Dr. Király Géza - Szabó Károly: Felszínmodell és faállomány-szerkezet #1-2. (2018)

Két lényegi állítás van benne:

1. A faállományok magassági szerkezete a normalizált, borított felszínmodellekből klaszterezéssel írható le.
2. Az erdőtervezői magasságmérések kiválthatók a kidolgozott távérzékelési módszerrel: gyakorlatilag torzításmentes becslést lehet adni a faállományok átlagmagasságára.

Barton Iván kolléga halad el egy poszter előtt.

Ööö, a poszterünk, igen. A normalizált, borított felszínmodellekre épülő, a faállományok szerkezetét leíró és magasságbecslésre kidolgozott módszertan első publikálása esett meg ezen a konferencián.

Jelenleg az "oops" szakaszban vagyunk.

Az erdészeti vonatkozásoknak az Erdészeti Tudományos Közlemények különszámot szentelt.

A grafika forrását (semi_rad) közelebbről nem ismerem: sose láttam ettől az arctól mást, nem tudom, mit csinál egyébként, milyen szokott lenni, hiteles-e, van-e valódi tudományos érdeklődése és a többi. De ez a grafika találó. Én a tumblin találtam (via jourjean).

A távérzékelési módszerekkel történő magasság-becslés kidolgozásakor tapasztaltuk azt, hogy több faállomány-típusban a véghasználati kor előtti állományok esetében a felületmodellből levezethető átlagmagasság szignifikánsan magasabb, mint amit az erdőtervezők a terepen meg szoktak mérni. A különbség 1-2 méter.

A jelenség egyik indoka lehet, hogy a véghasználati kornál fiatalabb állományokban alá- és közészorult (Kraft 3 és 4) egyedek is vannak szép számmal, melyeket az utolsó gyérítésekben (NFGY) ki szoktak venni. Ezek az egyedek a véghasználati kor előtt lefelé viszik el az átlagmagasságot, amit a terepi méréseknél figyelembe lehet venni - ellenben a felületmodell, ami felülről készített légifényképekből készül, semmiképpen nem látja és nem érzékeli az alászorult egyedeket, a közészorultakat pedig, melyek definíció szerint kapnak direkt fényt felülről, talán látja a felületmodell, talán nem.

Ennek ellenőrzésére megcsináltam az FNM felméréseiből (3. ciklus, 2003-2007, Kolozs és tsai.) a Kraft-osztályozás szerint csoportosított átlagmagasságok összehasonlítását.

Változók:

• H_1234: a felső szint Lorey-féle (körlappal súlyozott) átlagmagassága a Kraft = 1,2,3 és 4-es egyedekből. Ezt használtam referencia-magasságnak a felső szint átlagmagasságának jellemzésére.
• H_123: a felső szint Lorey-féle átlagmagassága a Kraft = 12 és 3-as fákból. Felsőmagasság az alászorult egyedek nélkül.
• H_12: a felső szint Lorey-féle átlagmagassága a Kraft = 1 és 2-es fákból. Felsőmagasság csak az uralkodó és kiemelkedő Kraft-osztályú egyedekből. Ezeket biztosan látja a felszínmodell felülről.

A főfafaj (körlap szerint) fatermési tábla-kódja alapján van csoportosítva, mert a távérzékelt magasságból első közelítésben fatermési táblával lehet majd a fakészlet felé továbblépni.

Megfigyelések:

Az alá- és közészorult egyedek elhagyása az átlagmagasság számításából átlagosan

• H_12: 20-70 cm
• H_123: 10-40 cm

különbséget okoz a referencia-magassághoz (H_1234) képest. Az adatpontok szóródása elég nagy, a kép felhőszerű.

A különbség az intenzíven kezelt állománytípusoknál (NNY, fenyők) kisebb, ezeknél sokkal gyakoribb a kis különbség a H_1234 és a kétféle felsőmagasság között.

A különbségek eloszlása általában monoton (a [dif = felső_mag – ref. mag] hisztogram leggyakoribb oszlopa a 0-20cm-es), de az akácnál nem (és a GY-nál sem). Utóbbi állományokban sokkal gyakoribbak az alászorult törzsek, az akác laza és fényáteresztő korona-szerkezete miatt az alászorult egyedek nagyobb arányban is megélnek és ezeket nem is szokták kiszedni a gyérítésekkor.

Az FNM-adatokban nem találtam igazolást arra, hogy a vh-i kor közelében lévő állományokból eltűnnének az alá- és közészorult egyedek (ti. hogy a NFGY-ben kiveszik őket). Próbáltam a véghasználati mutató (VMUT) és a vh-i előírás megléte alapján is szűrni az adathalmazt, de a véghasználati korhoz közel eső állományok esetében egyáltalán nem mutatkozik olyasmi, hogy a felsőmagasságok (H_123 és H_12) és a H_1234 közti különbségek a véghasználati kor közelében kisebbek lennének.

Tehát hajlok arra, hogy a Váci ETK területén végzett összehasonlításból származó eredmény, mi szerint a véghasználati korhoz közelebbi állományoknál a felületmodellból levezethető magasság több faállomány-típusnál sokkal jobban korrelált a tervezők által terepen mért magassághoz, mégiscsak abból származik, hogy véghasználat előtt, amikor fontosabb a pontos fakészlet, a magasságot gondosabban becslik (mérik) az erdőtervezők odakint.

Nagyon szép. Tengeri csillag alakjába rendezett erdősávok láthatók, s ami különösen játékossá teszi, azok a kis hagyásfa-foltok a vágásterületek közepében. Igazán delikát alkotás. Szolnyik Csaba kollégám találta ezt az erdőrészletet a Google Earth-ön a napokban. Páty község határában fekszik. Sajna a Gmaps-en jelenleg egy felhős kép van fent róla, amin alig látszik.

A gazdálkodónak mindenképpen volt tehát humorérzéke. Praktikus, mert az egybefüggő tarvágások tilalmára vonatkozó szabálynak főt hajtott. No de ha valódi alkotói szándék is volt mögötte, le a kalappal. Ismert művészeti forma a landart: a föld felszínének formálása. Még több ilyet a magyar tájba, az a kérésem.

Ha lenne rendes erdészeti sajtó, azonnal interjú készülne a tulajdonossal-gazdálkodóval, és címlapos sztori lenne belőle.

A távjelenlét hihetetlen forradalmat jelent. A szellem, a kísértet megjelenését. Egy távolságban ható lény megjelenését. Ez alapjaiban rengeti meg a filozófiát. A jelenlét kérdése az alany és a tárgy kérdéskörének alapvető része. A távjelenlét problémája viszont az átjutásra, a feedbackre, az interakcióra, az adás azonnaliságára helyezi a hangsúlyt az adott cselekvés esetében - azaz nem csak egy kép vagy egy hang, hanem egy cselekvés átviteléről, távcselekvésről van már szó. Távnézés, távhallgatás, távcselekvés. A Föld méretei a semmivel válnak egyenlővé az információátadás módszereinek felgyorsulása, valamint a hiperszonikus közlekedési eszközök gyorsasága miatt. 8 ezer km/óra - ezt veszik célba ma az amerikai kutatások. Márpedig azzal, hogy a Föld semmivé válik, maga az ember válik semmivé. Mi más lenne akkor ez, mint egy minden eddiginél hatalmasabb baleset kiváltója, minden katasztrófák katasztrófája; egy totális baleset, amely az anyagi valóság helyébe lép majd.

Földünk túlságosan kicsi és lakhatatlan lesz, éppen mert minden pillanatban körüljárható. Nem csak anyagi mivoltában lesz sérült a Föld a környezetszennyezés miatt, hanem olyan bolygóvá válik, ahonnan maga az ember van kirekesztve. Úgy vélem, hogy olyan baleset születésének vagyunk tanúi, amelyhez hasonlót ember eddig még nem látott; olyan katasztrófának, amely minden filozófia végpontja kell hogy legyen. A környezetvédelem kérdése mögött ott látjuk a filozófia jövőjének a kérdését is. De nem elég csupán a zöldek által képviselt vagy a vizek szennyeződésével foglalkozó környezetvédelmet tekinteni - ez sokkal súlyosabb probléma: a létezés problémája. A távjelenlét olyan jelenség, amelyhez hasonlót kizárólag a vallásos gondolkodásban találunk: a szellemekben illetve az angyalokban. Ezzel magyarázható az angyal-kép napjainkban - még a materialistáknál is - tapasztalható újbóli felbukkanása. Én nem vagyok materialista - keresztény vagyok. Így kénytelen vagyok azt gondolni, hogy az angyal-kérdéskör megjelenése a materialistáknál a technikai lény tényleges számbavételének megkerülésére szolgál.

Paul Virilio urbanista és filozófus 1996-os interjújából.

Angyalnak lenni jó, tanúsíthatom. De mindenképpen ki kell menni az erdőbe és körülnézni ott, habár a méréseket megoldjuk anélkül is. Az ún. felelősség miatt.

A klíma változásának elfogadott időléptéke elég nagy, a klíma lassúdad változású, általában egymást követő 20-30 éves periódusokat szoktak összehasonlítani egymással. A normál periódusok, amikkel a klímamodellek dolgoznak: 1961-1990, 1981-2010, 2011-2040, 2041-2070 és 2071-2100.

A klíma-paraméterek és az erdők viselkedésének összefüggését a fentiek miatt régi állományfelvételi adatokon kellene vizsgálni. (Létezik az a megközelítés is, hogy a mai állapotból, tehát az Erdőállomány Adattár 2017-es állapotából válogassuk le azokat az erdőket, amik az adott periódusban keletkeztek, pl. az 1981-2010-es periódushoz rendeljük hozzá a 2017-2010 = 7 éves kortól a 2017-1981 = 36 éves korig terjedő részhalmazt, mert ezek az erdők a kérdéses 30 év alatt "álltak be". Az ötletgazda Illés Gábor (2016). De ez nagyon leszűkíti a kiértékelt kor-tartományt és keveset mond a periódusok elején már idősebb-középkorú állományok reakcióiról.)

A régi állományfelvételi adatokra viszont nincsenek digitális térképek, az igazgatásban az ország teljes digitális térképe kb. 2006-tól áll rendelkezésre. A régi állományokat tehát nehéz lokalizálni, nehéz megmondani, hogy pontosan hol is álltak, így nem oldható meg az összerendelés a klíma paramétereinek adataival.

Mi a régi erdőleírásokban a legszűkebb lokalizáció, aminek ismertek a határai? A helység (község) kódja. És a helységek nagyjából állandóak is az időben, a határaik ugyan változnak, egyesülnek és szétválnak néha, de talán ezek a változások követhetők. Ha tehát 2006-ból ismerem a helységek poligonjait, az összerendelés megoldható. (Gondolom most.)

Homogénnek tekinthető-e a klíma-paraméterek változása helységenként? - merül fel a kérdés.

A mo-i helységek átlagos mérete kb. 30km2, ami a regionális klímamodellek celláinak nagyságrendje. Ez biztató. Ahol pedig Mo-on nagyobb helységek vannak, az pont az Alföld, ahol viszont a klíma nem túl változatos.

Tekintsük az erdészeti szempontból meghatározó FAI-index (Führer 2010) eltolódásait a normál periódusok között és országosan a ClimateEU (A. Hamann, 2016) adataiból számítva. Az látszik, hogy a periódusok közti eltolódások elég széles, nagyjából fél klímaosztály széles tartományban szóródnak. (A Führer-féle besorolás szerint egy klímaosztály a FAI 1,25 széles sávja.) 

Helységenként viszont sokkal szűkebb tartományon szóródnak a FAI-eltolódások. Az egyik szélsőséges példa Miskolc, ami egy kifejezetten nagy területű helység (236 km2) változatos erdőtípusokkal a B-től a KTT-CS klímáig, ahol az eltolódások 1/5 klímaosztály-szélességű hisztogramot mutatnak. A másik szélsőséges példa Segesd, ahol a FAI-eltolódások tartománya 1/10 klímaosztály-szélességű (és ez a szűkebb eloszlás sokkal gyakoribb).

A szűkebb tartomány persze lehet direkt annak a leskálázási módszernek a következménye, amit a ClimateEU használ a globális klímamodellek eredményeinek besűrítésére. Ezt nem tudom.

A helység tehát nagyon jól szűkíti a FAI-eltolódások országos terjedelmét, szóval szerintem nyugodtan lehet községre dolgozni, a községgel lokalizálni.

Mi az EASAC?

Az Európai Akadémiák Tudományos Tanácsadó Szervezete (EASAC, European Academies Science Advisory Council) 29 európai tudományos akadémia közös intézménye, és küldetésüknek azt tartják, hogy tudományos eredményekkel és tényekkel támogassák a szakpolitikai döntéshozókat. Összekötő kapocs kívánnak lenni az akadémiai közeg és a szakpolitika között, tudomány hangja. A tudomány menedzsmentjével foglalkoznak.

Az európai akadémiai közeg próbál reflektálni a korszellemre, és jól csinálja. Próbálnak egy intézményesített döntési mechanizmust kidolgozni és bevezetni (SAM, Science Advise Mechanism for EU Comission), aminek az lenne a dolga, hogy az EU Bizottsága formális eljárásokban vegyen figyelembe tudományos érveket és tényeket. A validált szakértelemnek és a szakértelem iránti bizalomnak különösen nagy szerepe van az „alternatív tények” és a propaganda korában.

Tegnap volt egy konferenciájuk az MTA első emeleti Felolvasótermében. Igen szépek és súlyosak az ajtótokok ott (ennek később lesz jelentősége). Kiemelném az erdészeti szempontból lényeges dolgokat.

Michael Norton, az EASAC környezetgazdálkodási programjának igazgatója

Az EASAC riportja az erdők funkcióiról és fenntarthatóságáról nagyon népszerű, sokan hivatkozzák, főleg skandináv forrásokból kap jelentős (pl. díjak) elismeréseket.

Az előadó alapképzést tart az erdőfunkciók konfliktusairól (ti. hogy a megújuló energiatermelés, a biodiverzitás megőrzése, az ökológiai szolgáltatások, a CO₂-megkötés, a faanyag ipari felhasználása, a turizmus stb.) egymás konkurensei és egyben kiegészítő céljai az erdők kezelésének. A szakpolitika feladata az egyensúly megteremtése. [És elnézést, a saját megjegyzésem: e munkának az egész országos erdőállomány léptékében a prognózis-készítés az eszköze, a különböző szcenáriók tervezése és értékelése.]

Az üzenet elég világos: jelenleg nem divat erdő biomasszáját tűzifaként hasznosítani. Érvek:

• A tűzifa-termelés karbon-semlegessége a teljes termékciklusra nézve kérdéses.
• A kibocsátott szén-visszanyerés várható ideje 10-500 év, fafajtól és a kitermelés módjától függően.
• A biomassza nem hatékony energiaforrás (mint tüzelőanyag).

A lakossági felhasználásról nem esik szó. Európa legalsó jövedelmi decilisében, ahová a magyar kistérségek 40%-a tartozik, a tűzifa majdnem az egyetlen hozzáférhető téli tüzelő.

Aszalós Réka, MTA Ökológiai Kutatóközpont

Az erdők ökológiai szolgáltatásainak két legfontosabb eleme a tűzifa és a turizmus - mondja. A biodiverzitást mérni és értékelni kellene az erdőkben is. A Biológiai Sokféleség Egyezmény (CBR, Convention on Biological Diversity) szempontjából mutatta be a hazai erdőgazdálkodást: a veterán faegyedek megőrzését sürgette, a vágásos (beleértve a fokozatos felújító vágásokat, nem is kezelte külön a tarvágásoktól) üzemmód elhagyását szorgalmazta, az elegyesség, a változatos korszerkezet és a holtfa jelentőségét hangsúlyozta. A magára hagyott erdők képét állította példának.

Előadásában erdészeti fogalmakat használt: elegyesség, korszerkezet, holtfa stb. Ennek nagyon örültem. Az általa felvonultatott adatok 95%-a az erdészeti igazgatásból származott.

Határozottan és érvelési hibákra hivatkozva utasított el egy érzelmileg telített hozzászólót, aki arról beszélt, hogy a fáknak joguk van ott állni [ti. ahol nőttek].

Vita

Az elvárást az erdőgazdálkodás korábbi gyakorlatának megváltoztatására Gillett úr (William Gillett, az EASAC energia programjának igazgatója) azzal indokolta, hogy a klímaváltozás következtében a szakpolitikákban 10-20 éven belül változást kell elérni, mert a jelenlegi folyamatok továbbvitele igen komoly problémákat fog okozni, és ezért az erdészeknek is alkalmazkodniuk kell.

Itt megint egy saját megjegyezést tennék: a magyar erdők nettó megkötők. Nem kibocsátók most sem. Az ország kibocsátásainak (70Gg CO₂/év) kb. 4-5%-át fedik le a magyar erdők megkötései (3Gg CO₂/év), és ugyan az erdészeti megkötések fontosak, de bármilyen áttörés csak a kibocsátások csökkenésével érhető el, mert a hazai erdészeti megkötések a fakitermelések teljes feladásával is (ami nyilvánvalóan extrém és irreális szcenárió) csak maximum 10-15%-ig lennének növelhetők, akkor is csak rövid távon. Sokat tehetünk az élőhelyek fejlesztéséért és a többi, de a valódi probléma nem az erdőgazdálkodással van.

Elkezdtem dolgozni egy olyan szcenárión, ami a klímaváltozás várható hatásait is beépíti. Első körben a fatermőképesség eltolódásainak becslése lenne a cél.

Van egy adatbázis, a ClimateEU nevű, Illés Gábor mutatta meg nekem. A ClimateEU egy Andreas Hamann nevű úr projektje, és azért csinálta, hogy különböző szakági alkalmazásokban biztosítson modellezési adatokat Európa területére. Klíma-alapadatok vannak az adatbázisban a múltra és a jövőre vonatkozóan. Jó ötlet volt, azóta, gondolom, rongyosra citálják.

A ClimateEU honlapjáról egyrészt előre feldolgozott adattömböket lehet letölteni 1×1km-es és 2,5×2,5km-es rácshálóra; másrészt van egy egyszerű futtatható bináris alkalmazás, ami tetszőleges pontok halmazára gyártja le a klíma-alapadatokat. Statisztikai skálázással (statistical downscale) dolgozik, ami hozzávetőlegesen annyit jelent, hogy a kiinduló globális klímamodellek eredményeit (15 modellt használ, lista a honlapon), melyek 50-100km-es rácshálón dolgoznak, földrajzi koordináták alapján interpolálja és alkalmaz valamilyen magassági korrekciót is a tengerszint feletti magasság alapján. Szóval lokális, mezoklimatikus hatások figyelembe vételét nem kell tőle várni, de amíg nincs jobb, megteszi. (És legyünk hálásak, hogy egyáltalán elérhető.) A trendek előre jelzésére mindenképpen alkalmas.

***

Eredmények: az erdészeti klímakategóriák várható alakulása térképeken, Mo. területén. A térképek az eredeti Europe Albers nevű vetületben vannak, egy egységes európai vetületben, ahol még ortogonálisak a rácspontok, azaz lerajzolhatók egy négyzetrácson: 1pixel = 1 rácspont (EOV-ba transzformálva már nem lenne szabályos négyzetrács). Ezért emeli az ország kicsit meg az orrát (a keleti csúcsát).

A ClimateEU bináris verziója minden 1×1km-es rácspontra, 30 éves periódusokra dob átlagos havi középhőmérsékletet és csapadékösszeget, és ebből lehet számolni a FAI-indexet (éljen Führer Ernő 2010), mely index értékei jól megfeleltethetők az eredeti Járó-féle klímabesorolásnak. A múltra vonatkozó térképek a mért időjárási adatokból indulnak ki (az OMSz adatai, amiket az OMSz átadott a globális klímamodellek futtatásához), és nem az erdészeti adattári részleteken nyilvántartott klíma-adatokból.

A SZTYP klíma erdészeti szempontból az ESZYTP-nél is kedvezőtlenebb, a jelenlegi gazdálkodási gyakorlat szerint itt faállomány már nem tartható fenn, csak ligetes fás foltok vannak a füves pusztában. A fogalmat Mátyás Csaba vezette be, és Führer és barátai írták le az Erdészeti Lapokban, 2017 júniusában.

A 15 globális klímamodell az IPCC Assessment Report (2013) RCP4.5 nevű szcenáriójára futott, ami egy enyhébb átlaghőmérséklet-emelkedésű előremetszés:

Átlagos projektált globális átlaghőmérséklet-emelkedés az RCP4.5 szerint:
+1.4°C (±0.5) a 2050-es évekre;
+1.8°C (±0.7) a 2080-as évekre.

Ennél sokkal borzalmasabb az RCP8.5-ös szcenárió szerinti térkép-sorozat, ahol magasabb a várható globális átlaghőmérséklet-emelkedés; az olyan ronda, hogy meg se mutatom.

Tekintsük az Adattárban regisztrált véghasználatok idősorát (melyek a fahasználati jegyzőkönyvekből levezethetők és így adatolni lehet).

Megfigyelésem szerint az országos összes véghasználati hozadéki (hozami) terület meglepően stabil, ha hosszú idősorban tekintjük. 1990-től igazából csak az 1993-1995 közti privatizáció hagyott nyomot rajta, amikor a hozamok lecsökkentek, mert az erdők majdnem fele éppen működésképtelen volt, illetve mert a kárpótlás miatt érvényben lévő parlamenti moratórium is korlátozta a fahasználatokat. Ettől eltekintve az összes hozami területnek nagyon egyenletes trendje van, nagyon kis mértékben emelkedik csak, és se fapiaci trendek, se ágazati politika, se más nem nagyon látszik hatással lenni rá. A teljes kb. 21ezer hektár éves szinten átlagosan 75 hektárral növekedik, ha a 2006-2015-ös referencia-periódus adataira illesztünk lineáris regressziót - ha más indokolható szakaszt választunk referenciának, az éves változás akkor is 100 hektár alatt marad.

Pedig 25 év alatt rengeteg minden történt:

• változott kissé a korosztály-szerkezet, újabb és hullámzó területű korosztályok tolódtak be a vágásérettségi szakaszokba;
• lezajlottak a természetvédelmi oltalom alá helyezések (védettség és Natura 2000);
• volt két erdőtörvény;
• felfutott a tűzifa-kereslet (talán ennek köszönhető a 2011 körüli kisebb kiemelkedés);
• az utóbbi 5-10 évben az erdőtervezés és szépen aláfeküdt a piaci elvárásoknak a magántulajdonú és nem védett erdőknél a vágásérettség tervezésénél;

és a többi.

Mégis minek köszönhető ez a stabilitás?

• A kitermelési kapacitások korlátozzák a véghasználatokat?
• Az intézményi erdőállomány-gazdálkodás szabályozásának van ilyen kiegyenlítő hatása, amit az erdészeti igazgatás a vágásérettségek és sürgősségek erdőrészletenkénti mikromenedzsmentjével ér el?

Más magyarázat adható? Aki tudja, árulja el, köszönöm.

***

A prognózis készítésekor nagy hangsúlyt kapott a fenti megfigyelés, bár a magyarázatáról megoszlanak a vélemények (lásd a fenti kérdéseket). Kétségtelenül létező jelenség, annak ellenére, hogy az okait vagy csak találgatjuk, vagy túlságosan összetettek egy elegáns megoldáshoz. Be kell vallani: nem vagyunk közgazdászok.

Az összes hozadéki terület predikciója jól interpretálható, felső vezetői szinten is kezelhető konstrukció: nagy összes hozami terület = sokat vágunk; kis hozami terület = keveset vágunk. Praktikus, ez nagy előnye az erdőállomány jövőjére vonatkozó különböző szcenáriók felállításakor.

Másik modellezési előnye, hogy az összes hozadéki terület illeszthető közgazdasági modellekhez, pl. GPD és faigény összefüggéséhez, amiből kiindulva a hozamok éves alakulását előre jelezni szokás.

Hogyha van egy tudományos eredmény önmagában, akkor mindenki, aki nem lehet rá büszke, úgy érzi, hogy nincsen rá ideje.