EESTI MAAÜLIKOOL. Metsandus- ja maaehitusinstituut. Alari Naarits

Similar documents
TTÜ ehituse ja arhitektuuri instituut MONTEERITAVATEST ELEMENTIDEST CON/SPAN SILLA JA INTEGRAALSILLA VÕRDLUS OARA SILLA (NR.

EESTI MAAÜLIKOOL Metsandus- ja maaehitusinstituut. Cheron Lukk. OKSTE ANALÜÜS LAASIMATA JA LAASITUD MÄNDIDE (Pinus sylvestris L.

Ventilatsiooniõhu eelkütte lahendus ja tulemused Eesti kliimas. Jaanus Hallik Tartu Ülikool EETLabor

The chipping cost of wood raw material for fuel in Estonian conditions

LEHISTE RADIAALKASVU ANALÜÜS JÄRVSELJA ÕPPE- JA KATSEMETSKONNA PUISTUTES

1. METSAVARUD FOREST RESOURCES

Pikkade järjestuste koopiaarvu varieerumine inimese genoomis. Priit Palta

INDIVIDUAL VALUES AND PERCEPTION OF ORGANIZATIONAL CULTURE AMONG RUSSIAN-SPEAKERS IN ESTONIA AND LITHUANIA. Elina Tolmats University of Tartu

Search for causality in ecological studies

Ebatsuuga kasvust Viljandis dendrokronoloogilistel andmetel

EESTI STANDARD EVS-ISO 4967:2007

Vea haldus ja logiraamat hajutatud süsteemides Enn Õunapuu.

Disturbance assessment at long- term forest experiments: an Estonian case

Enne kuimidagimuud tegemahakkate on tarvisinpa/ediabas instalidaomale arvutisse. M inaise kasutan INPA versiooni3.01,miskasutab EDIABAS v6.4.3.

EESTI AKREDITEERIMISKESKUS LISA I OÜ Tepso Labor akrediteerimistunnistusele K003 ANNEX 1 to accreditation certificate K003 of Tepso Labor Ltd

LÄMMASTIKVÄETISE MÕJUST VIKI-NISU SEGUKÜLVIDES

This document is a preview generated by EVS

Raplamaal kasvava kahe lehistegrupi vanused ja radiaaljuurdekasvu mõjutavad tegurid

Procedures. Text Algorithm Projects. Automaton toolbox: RE >NFA, determinisation and minimization. Project

Äriprotsesside modelleerimine ja automatiseerimine Loeng 8 Äriprotsesside modelleerimise metoodika ja dokumenteerimine

LAND SNAILS IN AN AFFORESTED OIL-SHALE MINING AREA

Mechanical properties of pinewood (Pinus Sylvestris) swollen in organic liquids

PUISTUPÕHISTE KÜPSUSVANUSTE RAKENDAMISE MÕJU ANALÜÜS

Authors No. of pages Date Version. K. Tabri H. Naar 14 12/05/ Communication well strength analysis report. TUT Institute of Mechanics.

This document is a preview generated by EVS

Trends in domestic hot water consumption in Estonian apartment buildings

Milleks vajame Järvseljale metsakorralduslikku näidisala?

METSA ALUSTAIMESTIKU LIIGIRIKKUSE JA BIOMASSI SÕLTUVUS KOOSLUSE JA KESKKONNA HETEROGEENSUSEST ERINEVA INIMMÕJU TINGIMUSTES.

This document is a preview generated by EVS

Eestis olemasoleva, praeguse või juba kavandatud tootmise-tarbimise juures tekkiva biomassi ressursi hindamine

AASTARAAMAT METS 2009

Horisont 2020 Ühiskonnaprobeem 1:

MULLA LIIKUVA MAGNEESIUMI SISALDUSE NING KALTSIUMI JA MAGNEESIUMI SUHTE MÕJU PÕLLUKULTUURIDE SAAGILE

TARKVARAARENDUSE KULU HINDAMISE METOODIKAD EESTIS: TEOORIA JA TEGELIKKUS

Väliskaubandus. Foreign trade

UNDERSTANDING E-DEMOCRACY: KEY FEATURES TO INCREASE CITIZEN PARTICIPATION IN E-PARTICIPATORY BUDGETING PROJECTS

Eesti Maaülikool. Projekti. Eesti peamiste põllumajandustoodete hindade ja tootmisstruktuuri muutuste analüüs makroökonoomiliste prognoosimudelitega

This document is a preview generated by EVS

KUI HÄSTI TOIMIB AMMONIAAGI PASSIIVMÕÕTMINE EESTI KOGEMUS

AGRAARTEADUS 2008 XIX 2 SISUKORD

SUVINISU TERASAAK JA KVALITEET OLENEVALT KASVUKOHAPÕHISEST VÄETAMISEST

Mait Lang 1,2*, Tauri Arumäe 2, Tõnu Lükk 1,2 and Allan Sims 2

Predictive tools for the isothermal hardening of strip steel parts in molten salt

Raskmetallide (Cd, Cu, Pb, Hg, Zn) märgsadestumine ja saastekoormus Eesti muldadele aastatel

LISA G.W.Berg OÜ akrediteerimistunnistusele nr K014 ANNEX to the accreditation certificate No K014 of G.W.Berg Ltd

Erinevate in silico meetodite võrdlus PCR praimerite kvaliteedi parandamiseks

VÄETAMISE MÕJUST AHTALEHISE MUSTIKA (VACCINIUM ANGUSTIFOLIUM AIT.) SEEMIKUTE SAAGIKUJUNEMISELE VILJAKANDVAS ISTANDUSES AMMENDATUD FREESTURBAVÄLJAL

EMÜ Põllumajandus- ja keskkonnainstituut Taimekasvatuse ja rohumaaviljeluse osakond. Kalle Margus

EESTI STANDARD EVS-ISO :2001

Nitrogen removal from wastewater by heterotrophic denitrification with nitrite used as an electron acceptor

HUMIINAINETE MÕJU KARTULI SAAGIKUSELE JA MUGULA MÕNINGATELE KVALITEEDI NÄITAJATELE

VIIMASE NIITE AJA JA NIITMISSAGEDUSE MÕJU LUTSERNITAIMIKU PRODUKTSIOONIVÕIMELE OLENEVALT SORDILISTEST ISEÄRASUSTEST

EESTI STANDARD EVS-ISO :2009

HEALTH, SAFETY AND ENVIRONMENT - RESPONSIBLE CARE PROGRAMM IN ESTONIA

Calcium aluminothermal production of niobium and mineral composition of the slag

TEADUSTÖÖD TALITRITICALE SAAGI STABIILSUSEST ERINEVATES ILMASTIKUTINGIMUSTES. M. Alaru, E. Jaama, Ü. Laur

BaltChem OÜ. Bakterpreparaadid ja nende kasutamine tavaja mahepõllumajanduses.

Tarneahela efektiivistamine taara näitel

FARM STRUKTURES DEVELOPMENT IN THE NEW MEMBER STATES OF EUROPEAN UNION

This document is a preview generated by EVS

KUUSE (PICEA ABIES) JA MÄNNI (PINUS SYLVESTRIS) KONSTRUKTSIOONIPUIDU TUGEVUSSORTEERIMINE ERINEVATE MEETODITEGA

Microsoft Dynamics NAV (Microsoft Navision manufacturing introduction)

Projekti ajakava malli loomine SAP Activate metoodika põhjal

Species richness and range restricted species of liverworts in Europe and Macaronesia

Thermal power plant cooperation with wind turbines

ESTONIAN UNIVERSITY OF LIFE SCIENCES. Department of Forest Management. Andre Purret

Implementation of robot welding cells using modular approach

Sotsiaalmeedia turundus era- ja ärikliendi suunal Eesti ettevõtetes

PÕLEVKIVITUHK TAASKASUTATAVA KILE TÄITEAINENA

STRATEEGILINE JUHTIMINE JA JUHTIMISMUDELITE KASUTUSVÕIMALUSED EESTI VÄIKEETTEVÕTETES

Saare maakonna metsade bioenergia ressursid. Lõpparuanne

Master s thesis (30 ECTS)

MIKROVETIKATEST BIOGAASI TOOTMISE POTENTSIAAL EESTIS

Metsamajanduse ja puittoodete süsinikubilanss. Süsiniku sidumine ja talletamine

PERSONAALBRÄNDING LINKEDIN-I JA ISIKLIKU KODULEHE KAUDU

EHITISINTEGREERITUD PÄIKESEENERGEETIKA. Andri Jagomägi, PhD Roofit.solar Tallinna Tehnikaülikool

Nii saame koolidesse tervisliku õhuvahetuse

PEIPSI JÄRVE VEE OPTILISED OMADUSED

Eesti Maaülikool. Majandus- ja sotsiaalinstituut. Ivi Heinsoo

LÕPPARUANNE. Välisõhu mitteesmatähtsate saasteainete piirnormide uue kontseptsiooni välja töötamine

Energia. Vesi. Kanalisatsioon

NEGFRY KARTULI-LEHEMÄDANIKU TÕRJEPROGRAMM

TARTU ÜLIKOOL LOODUS- JA TEHNOLOOGIA TEADUSKOND MOLEKULAAR- JA RAKUBIOLOOGIA INSTITUUT BIOTEHNOLOOGIA ÕPPETOOL. Kristiina Hein

Restricted collocations in ESP of Engineering: Friends and false friends of Estonian students. Terje Keldoja. Kaarin Raud

Tervishoid ja keskkond: ravimijäägid

Impact of recent and future climate change on Estonian forestry and adaptation tools

KÜLMASILDADE JA SISEKLIIMA UURING BÜROOHOONES TARTU TEADUSPARGI NÄITEL

PÕLENGUTE OSATÄHTSUS ÖKOSÜSTEEMIDES JA TAIMEDE KOHASTUMUSED TULEKAHJUDELE

FUNGITSIIDID KARTULI-LEHEMÄDANIKU TÕRJEL

STRATEEGILISTE MAJANDUSNÄITAJATE MÕÕTMINE EESTI ETTEVÕTETES. Sander Karu Audentese Ülikool

SAMBLIKE SEISUNDI VÕRDLUS METSA- JA SÄILIKPUUDEL

EESTI SORDILEHE KARTULISORDID JÕGEVA SORDIARETUSE INSTITUUDI KATSETES

Example of the Road Administration

TALIRUKKI 'VAMBO' SAAGIKUSEST JA SAAGISTABIILSUSEST PIKAAJALISES NPK VÄETUSKATSES RÄHKMULLAL

MAJANDUSINFOSÜSTEEMIDE VAJADUSED EESTI MIKROETTEVÕTETES

TARTU ÜLIKOOL BIOLOOGIA-GEOGRAAFIATEADUSKOND MOLEKULAAR- JA RAKUBIOLOOGIA INSTITUUT BIOTEHNOLOOGIA ÕPPETOOL TARMO PUURAND

Centralized National Risk Assessment for Estonia

AGRAARTEADUS JOURNAL OF AGRICULTURAL SCIENCE. XXVII (1) : 1 52 (2016) : p-issn e-issn

VÄETAMISE MÕJUST ERINEVATE KARJAMAAKOOSLUSTE SAAGIKUSELE NING ROHU SÖÖDAVUSELE JA KVALITEEDILE

2013 REPORT OF THE ESTONIAN TECHNICAL REGULATORY AUTHORITY

Transcription:

EESTI MAAÜLIKOOL Metsandus- ja maaehitusinstituut Alari Naarits HARILIKE MÄNDIDE (PINUS SYLVESTRIS L.) KÕRGUSKÕVERATE ANALÜÜS NING LAASIMISE MÕJU KÕRGUSKASVULE LAASIMISKATSEALADEL JÄRVSELJA ÕPPE- JA KATSEMETSKONNAS HEIGHT CURVE ANALYSIS OF SCOTS PINE (PINUS SYLVESTRIS L.) AND PRUNING INFLUENCE TO HEIGHT INCREMENT IN JÄRVSELJA TRAINING AND EXPERIMENTAL FOREST DISTRICT Bakalaureusetöö Metsatööstuse erialal Juhendaja: lektor Regino Kask, PhD teadur Allar Padari, MSc Tartu 2016

Eesti Maaülikool Bakalaureusetöö lühikokkuvõte Kreutzwaldi 1, Tartu 51014 Autor: Alari Naarits Õppekava: Metsandus Pealkiri: Harilike mändide (Pinus sylvestris L.) kõrguskõverate analüüs ning laasimise mõju kõrguskasvule laasimiskatsealadel Järvselja Õppe- ja Katsemetskonnas Lehekülgi:41 Jooniseid:15 Tabeleid:5 Lisasid:1 Osakond: Metsatööstus Uurimisvaldkond: Puiduteadus Juhendajad: lektor Regino Kask; teadur Allar Padari Kaitsmiskoht ja aasta: Tartu, 2016 Käesolevas bakalaureusetöös on vaatluse alla võetud järgnevaid aspekte: kuidas muutub kõrguskõver ajas Järvselja Õppe- ja Katsemetskonna kvartalitel JS222, JS288 ja JS276, kuhu oli rajatud T. Kriguli poolt elavokste laasimise katseala. Uuriti hüpoteesi, kas boniteedi järgi saab arvutada puistu kõrgusi. Samuti oli töö eesmärgiks hariliku männi näitel välja selgitada, kas elusokste laasimine mõjutab kõrguskasvu või mitte. Uurimistöö jaoks langetati 2012. ja 2015. aasta talvel SA Keskkonnainvesteeringute Keskuse projektide nr. 9223 ja nr. 3544 raames Järvselja Õppe- ja Katsemetskonna kvartalitel JS222, JS288 ja JS276 kokku 23 mudelpuud, millest 8 oli laasitud ja 15 laasimata. Mudelpuude edasine töötlemine ja mõõtmine toimus Eesti Maaülikooli õpperuumides. Saadud tulemusi analüüsiti ning võrreldi laasimata ja laasitud puudel. Mudelpuude mõõtmisandmete põhjal arvutati kõrguskõverad. Kõrguskõverate järgi analüüsiti erinevates vanustes mudelpuude kõrguse ja diameetri suhet. Antud töös selgus, et okste laasimine kõrguse juurdekasvule märgatavat mõju ei avalda. Laasitud puude aastane kõrguse juurdekasv on samaväärne, mis on laasimata puudel. Töös uuriti, kuidas vähimruutude meetodiga arvutatud kõrguskõverate piirväärtused muutusid ajas, samuti võrreldi saadud tulemusi boniteedi järgi arvutatud kõrguskõveratega. Hüpoteesiks oli, et boniteedi järgi saab määrata puistu kõrgusi. Uurimusest selgus, et puistusiseselt vanusega 50 kuni 120 aastat kõrgusekõvera piirväärtuse ja boniteerimiskõvera suhe on suhteliselt stabiilne. Seega kõrgusekõvera parameetrite arvutamisel piisab, kui 50-aastases puistus on mõõdetud kõrgus-diameeter paaride järgi kõrgusekõver. Hiljem saab kõrgusekõvera parameetrite arvutamiseks kasutada kõrgusekõvera piirväärtust, boniteerimistabelit ning puistu keskmist kõrgust ja diameetrit. Tööst selgus, et seda meetodit saab kasutada vaid puistu siseselt kuna vaadeldud koefitsient osutus erinevates puistutes erinevaks. Märksõnad: harilik mänd, laasimine, kõrguse juurdekasv, kõrguskõver

Estonian University of Life Sciences Abstract of Bachelor's Thesis Kreutzwaldi 1, Tartu 51014 Author:Alari Naarits Speciality: Forestry Title: Height curve analyze of scots pine (pinus sylvestris l.) and pruning influence to height increment in Järvselja Training and Experimental Forest District Pages:41 Figures:15 Tables:5 Appendixes:1 Department: Forest industry Field of research: Wood science Supervisors: lecturer Regino Kask; reseacher Allar Padari Place and date: Tartu, 2016 Present thesis observes following aspects: how the height curve changes in time in forest blocks JS222, JS288 and JS276 located in Järvselja Training and Experimental Forest District where branch pruning test areas were founded by T. Krigul. The hypothesis was examined, if stand height can be calculated according to the stand value. Also, the aim of this research was to find out if pruning affects height increment or not. For the research, 23 model trees, of which 8 were pruned and 15 were unpruned, were felled in winter of 2012 and 2015 within the framework of Environmental Investment Centre projects no. 9223 and No. 3544 in forest blocks (JS222, JS288 and JS276) of Järvselja Training and Experimental Forest District. Further processing and measuring of model trees were done in Estonian University of Life Sciences. The results of pruned and unpruned trees were analysed and compared. Height curves were calculated based on the results of measured model trees. Height and diameter ratio of different model tree ages was analysed according to the height curves. Research showed that pruning did not show significant effect on height increment. The height increments of pruned and unpruned model trees were the same. In this research, observation was about how limit values of the height curve changed in time calculated according to regression analysis. Also, the result was compared to height curves calculated according to the stand value. Height of stands can be calculated according to the stand value was the hypothesis. The study revealed that within the stand aged from 50 to 120 years the ratio between limit value of the height curve and the curve of stand value were relatively stable. Thereafter, parameters of height curve can be calculated according to the limit value, table of stand values, average height and diameter. Research showed that the method can only be used within the stand because the observed coefficient turned out to be different in different stands. Keywords: Scots pine, pruning, height increment, height curve

SISUKORD 1.SISSEJUHATUS... 5 2.KIRJANDUSE ÜLEVAADE... 7 2.1 Harilik mänd... 7 2.2 Kõrguse- ja diameetri juurdekasv... 9 2.3 Kõrguskõverate mudelid... 10 3. MATERJAL JA METOODIKA... 12 3.1 Uurimuses kasutatud proovialade ja mudelpuude kirjeldus... 12 3.2 Analüüsipuude mõõtmine... 15 3.3 Analüüsiketaste mõõtmine... 16 3.4 Andmete töötlemine... 18 4. TULEMUSED JA ARUTELUD... 22 4.1 Laasimise mõju... 22 4.2 Kõrguskõver... 26 5. KOKKUVÕTE... 31 HEIGHT CURVE ANALYSIS OF SCOTS PINE (PINUS SYLVESTRIS L.) AND PRUNING INFLUENCE TO HEIGHT INCREMENT IN JÄRVSELJA TRAINING AND EXPERIMENTAL FOREST DISTRICT... 33 6. VIIDATUD ALLIKAD... 35 LISAD... 37

1.SISSEJUHATUS Puidutööstuse nõuded toorme järele kasvavad iga aastaga järjest enam. Selleks, et metsamajandus suudaks nüüd ja edaspidi rahuldada üha suurenevaid nõudmisi tarbepuidule, rakendatakse metsamajanduses erinevaid abinõusid metsade tootlikkuse ja kvaliteedi tõstmiseks. Üheks abinõuks on elus- ja surnudokste laasimine. (Krigul 1961: 5) Laasimise eesmärgiks on puidu kvaliteediomaduste parandamine. Laasimise käigus eemaldatakse puult teatud kõrguseni alumised oksad ning selle tulemusel moodustab puu ise laasitud tüveosale oksavaba ühtse ehitusega puidu. Laasimisega suurendatakse ka puidu tihedust, vähendatakse tüve koondelisust ning võimalikku keerdkasvu. (Kask 2009: 76-77) Kasvavate puude laasimine on üle kantud aiandusest. Metsanduses on seda meetodit tuntud üle 350 aasta. Esimesed kasvavate puude katsealad Eestis rajati 1927-1931 aastatel Eesti Põllumajanduse Akadeemia õppe ja katsemetsamajandisse Tartu ülikooli Metsakasutuse Instituudi poolt dots. K. Veermetsa juhendamisel. Laasimiskatseteks rajati 21 alalist proovitükki ühte kase-, kahte kuuse- ja kuude männipuistusse. 1930. aastast võttis Tartu ülikooli Metsakasutuse Instituut laasimistööd õppepraktikumi kavasse sisse ja esimestel aastatel teostati üliõpilastega täispinnalist laasimist, hiljem aga rakendati valiklaasimise põhimõtet. 1939. aasta rajati Teodor Kriguli juhendamisel männi-, kuuse ja kasepuistutesse elavokste laasimise katsed ning sellest aasast alates hakati Eesti Põllumajandus Akadeemia õppe- ja katsemajandis teostama tootliku iseloomuga laasimisi. (Krigul 1961: 58-61) Käesoleva bakalaureusetöö eesmärgiks on uurida, kuidas mõjub elusate puude laasimine puu kõrguskasvule ning selgitada välja, kuidas kõrguskõver muutub ajas T.Kriguli poolt rajatud katsealade kvartalitel JS222, JS288 ja JS276. Uurimuse all oli ka, et kas puistu kõrgust saab määrata boniteedi järgi. Antud töö jaguneb kolmeks osaks. Esimene osa annab ülevaate harilikust männist, kõrguse- ja diameetri juurdekasvust ja kõrguskõverate mudelitest. Teises peatükis käsitletakse metoodikat, kuidas antud mudelpuud valmistati ette mõõtmiseks, kuidas mõõtmine toimus ning milline oli andmetöötlus. Kolmandas osas analüüsitakse mõõtmisandmeid ja esitatakse saadud tulemused. 5

Tänuavaldus: Autor soovib tänada isikuid, kes aitasid töö valmimisele kaasa: teadur Allar Padari, lektor Regino Kask. 6

2.KIRJANDUSE ÜLEVAADE 2.1 Harilik mänd Harilik mänd (Pinus sylvestris L.) kuulub männi (Pinus L.) perekonda ja männiliste (Pinaceae L.) sugukonda. Võrreldes teiste oma sugukonda kuuluvate männilistega, on harilik mänd kõige suurema areaaliga. Hariliku männi võime kasvada väga mitmekesistes tingimustes on kindlustanud talle laialdase levikuala, mis ulatub 37...70 põhjalaiust ja 8 läänepikkust...140 idapikkust; Šotimaa läänerannikust ja Lääne- Püreneedest kuni Ohhoota mereni. Hariliku mändi esineb kontinentaalses ja merelises kliimas, kus kasvuperioodi temperatuuride summa on vähemalt 1200 C, keskmine aastane sademete miinimum 300-350 mm ning temperatuuri näitajad võivad ulatuda -60 C kuni +40 C ja isegi rohkem. Tänu männi vähesele nõudlikkusele mulla toitaine- ja niiskussisalduse suhtes, suudab ta kasvada rabades, siirdesoos, mägede lõunanõlvadel, kuivade happeliste liivadega nõmmedel, paepealsetel õhukestel kuivadel muldadel ning ka murenenud graniidil. (Laas 2004: 207) Harilik mänd kasvab 1 kõrgusjärgu puuna kuni 40 meetri kõrguseks ja tüve läbimõõt ulatub 1-1,5 meetrini ning on kiirekasvuline ja valgusnõudlik puuliik kasvades peamiselt segapuistuna koos kuusega. Tüvi on silinderjas, väikse koondega ja puistus kasvavatel puudel on kõrgelt laasunud oksad. Oksad kasvavad männastes ning noored võrsed on paljad, rohekad, vananedes pruunid. (Taimre 1989: 37) Juurestik levib harilikul männil horisontaal- ja vertikaalsuunas. Sammasjuur esineb peamiselt tüsedatel parasniisketel liivmuldadel, harvem moreenmuldadel. Horisontaalsetest peajuurtest laskuvad sügavatel muldadel alla rohked ankurjuured, millest tulenevalt ei ole harilik mänd tormihell puuliik. Juurte kogumaht võib väikestel mändidel olla üle 50% ja suurtel puudel 20% kogu puu mahust. Harilikul männil esinev puit on kollakas- või punakaspruuni lülipuiduga, mis hakkab tekkima peale 40. eluaastat. Puidu tihedus on 500 530 kg/m 3. Männi puit on oma rohkete vaigukäikude tõttu väga vaigune, vaigukäigud on 7

suuremad kui kuusel ja lehisel ning paistavad kevadpuidu ristlõikes tumedate ja suvepuidus heledate täppidena. (Laas 2004: 209-210) 8

2.2 Kõrguse- ja diameetri juurdekasv Puu elutegevuse näitajaks on tema aastane juurdekasv ehk orgaanilise aine hulk, mis igal aastal ladestub puu eri osades. Juurdekasv, kui kompleksne näitaja, ei näita mitte ainult puu elutegevust, vaid ka akumuleerib endas ümbritseva keskkonna mõjusid puule. Diameetri juurdekasvu abil saab hinnata erinevate metsakasvatuslike abinõude kasulikkust, määrata puistu tehnilist küpsust ja teisi parameetreid. Puutüve jämeduskasv toimub koore all olevas juurdekasvukihis ehk kambiumis. Analoogselt jämenevad oksad ja juured. Tüve ristiläbilõikes on puidu juurdekasv nähtav kontsentriliste ringide ehk aastarõngastena. Aastarõnga heledam osa, kevadpuit, tekib kevadel vegetatsiooniperioodi esimesel poolel. Sügisel kasvanud aastarõnga tumedamat osa nimetatakse sügispuiduks. Männi uue aastarõnga moodustumine algab mais ja lõppeb sügisel, kui temperatuur on alla 5 C. Et puitu saadakse materjalitööstuse jaoks valdavalt tüvest, on küllaltki oluline aastarõnga juurdekasv puu tüves aasta jooksul ehk vegetatsiooniperioodil. (Saarman, Veibri 2006: 18-23 ) Suurem osa puu aastasest juurdekasvust toimub kevadel, sõltudes nii mullastiku tüübist kui ka kliimast. Kui intensiivne kasvuaeg hakkab lõppema, siis tekib säsi ülemises osas, juurdekasvu tipus uus pung, millest järgmisel kevadel areneb uus võrse. Piki tüve asetsevat habrast kudet nimetatakse säsiks. Taime edasi kasvades areneb säsi tipus ladvapung. Ladvapungast kasvab välja vertikaalne peavõrse, millest aja möödudes areneb puutüvi ning mõned külgvõrsed, mis kasvades muutuvad oksteks. Kasvukohatingimused, milles puu kasvab ning areneb, määravad tema tüve sirguse, okste seisukorra ja esinemise sageduse, mis kõik on puu kvaliteedi näitajad. Puukrooni ehk võra kuju ja suurus sõltuvad puu kasvuümbrusest. Puu võra kasvab laiusesse, kui puu saab vabalt kasvatada ja tal on piisavalt valgust. Kui puu kasvab tihedas metsas, kus ta peab võistlema teiste puudega, siis võib puukroon jääda piiratuks. (Ibid: 20-24) 9

2.3 Kõrguskõverate mudelid Puude kõrgus ja diameeter on olulisimad näitajad metsa tagavara hindamisel ja metsa majandamisel (C.Peng et al. 2001). Enimkasutatavaks meetodiks on kõrguse ja diameetri suhte võrrandid ehk niinimetatud kõrguskõverate mudelid. Puistu kohta andmete kogumisel saab kõige lihtsamini ja täpsemini mõõta puude diameetrit rinna kõrgusel. Samuti on see odavam kui kõigi puude kogukõrguste üle mõõtmine. (M. Schmidt et al. 2010 ) Kõrgusemõõdiku saamiseks on mõistlik kasutada mudelpuid, mis iseloomustavad antud puistut kõige paremini, mõõtes täpselt ära nende kõrguse. Seda kõrgusmõõdikut kasutatakse puistu kogukõrguste modelleerimiseks. Kõrgus ja diameeter on ajas muutuvad mõõdikud, see tähendab, et sama puistut järgmisel aastal mõõtes saadakse teised tulemused. Samuti varieerub kõrguse ja diameetri suhe vastavalt puistu asukohale ja suurusele. Kui eesmärgiks on saada võimalikult täpseid tulemusi suuremate metsamassiivide kohta, on üldmudeli valikul väga oluline, et arvestatakse konkreetset metsa iseloomustavaid mõõdikuid, sealhulgas näiteks vanus, keskmine kõrgus ja diameeter, täius, rinnaspindala jne. (T. V. Stankova et al. 2013) Erialastes uurimustes on toodud palju erinevaid kõrguskõverate regressioonmudelid, mida on kasutatud erinevate puistude hindamisel. Näiteks El Mamoun H. Osman et al. on toonud oma uurimuses Modelling Height-Diameter Relationships of Selected Economically Important Natural Forests Species (El Mamoun H. Osman et al. 2012) välja 22 erinevat kõrgusediameetri suhte mudelit, mis on toodud tabelis 2.1 10

Tabel 2.1 Kõrguskõverate regressioon mudelid. Allikas: 2. 2012. Modelling Height-Diameter Relationships of Selected Economically Important Natural Forests Species [http://researchpub.org/journal/jfpi/number/vol2-no1/vol2-no1-5.pdf] (14.05.2016) Mudel Valem Mudel Valem M1 H = 1.3+a*x^b M12 H=1.3+a* x/(b+x) M2 H = 1.3+a*exp(b/x) M13 H=1.3+x^2/(a+b*x)^2 M3 H = 1.3+exp(a+(b*(x^c))) M14 H=1.3+(a+b/x)^-2.5 M4 H = 1.3+x^2/(a+b*x+c*(x^2)) M15 H=1.3+(a+b/x)^-8 M5 H = 1.3+a*x^(b+(c*x)) M16 H=1.3+a* (1+(1/x))^-b M6 H = 1.3+a*(x^2)/(x+b)^2 M17 H=1.3+exp(a+b/x) M7 H = 1.3+x^2/(a+b*x)^2 M18 H=1.3+a*(ln(1+x))^b M8 H = 1.3+(a+b/x)^-5 M19 H=1.3+a*(1-exp(b*x^c)) M9 H = 1.3+a*(1-exp(b*x))^c M20 H=1.3+a/(1+b^-1* x^-c) M10 H= 1.3+(exp(a+(b/(x+1)))) M21 H=1.3+exp(a+b* (x^-c)) M11 H= 1.3+(a*exp(-b*(x^-c))) M22 H=1.3+x^a/(b+(c*(x^a))) kus H on kõrgus a, b, c on konstandid x on rinnasdiameeter 11

3. MATERJAL JA METOODIKA 3.1 Uurimuses kasutatud proovialade ja mudelpuude kirjeldus Töös käsitletavad puud on valitud ja langetatud 2012. ja 2015. aasta talvel SA Keskkonnainvesteeringute Keskuse (KIK) projektide nr. 9223 ja nr. 3544 raames ning käesoleva töö autor ise ei viibinud langetusprotsessi juures. Tööks kasutatud puud asusid Järvselja õppe- ja katsemetskonnas püsikatsealadel. Puud on pärit kvartalitelt JS222, JS276 ja JS288 (Krigul 1961: 66). Kõigile eelpool nimetatud kvartalitele on rajatud T.Kriguli poolt männipuude elavokste laasimise katsealad. Puude valimisel eelistati laasimistunnustega mudelpuid laasimata puudele. Kuna laasitud puudel puudusid silmnähtavad tähistused ning looduses oli raske neid teistest puudest eristada, siis oli keeruline välja tuua antud valimi suurust. (Kõks 2015) Kolmelt kvartalilt ja eraldiselt langetati kokku 23 hariliku männi puud. Kvartalilt JS222 eraldiselt 1 langetati 11 männi mudelpuud. Tegemist on mustika kasvukohatüübiga ning puuliigiks esimeses rindes on 95% ulatuses mänd. Kvartalilt JS276 eraldiselt 7 langetati 6 mändi, kasvukohatüübiks on kuivendatud jänesekapsa-mustika ja esimese rinde moodustab puhtpuistuna mänd. Kvartalilt JS288 eraldiselt 1 langetati 6 mändi, kasvukohatüübiks on jänesekapsa-pohla ning esimese rinde moodustab 100% ulatuses mänd. (Ibid) Puistute ja mudelpuude takseerandmed ja takseerkirjeldus on täpsemalt välja toodud Tabelites 3.1, 3.2 ja 3.3. 12

Tabel 3.1 Puistut iseloomustavad takseerandmed. Allikas: 3. Järvselja Metsamajandamise Infosüsteem [https://jarvselja.emu.ee/] (19.05.2014) Kvartal Eraldis Rinne Puuliik Vanus, a Kõrgus, m Diameeter, cm Osakaal % Inventeeri mise kuupäev JS222 1 1 MA 104 29 32 95 17.12.2010 JS276 7 1 MA 101 29 28 95 09.12.2010 JS288 1 1 MA 114 29 29 100 06.12.2010 Kluppimisandmed on saadud KIK projektist nr. 3544 ja nr 9223. Kluppimisandmed kanti Raiewin programmi, kus arvutati iga kvartali takseerkirjeldused. Tabel 3.2 Kvartalite JS288, JS276 ja JS222 takseerkirjeldused Kvartal Puuliik Rinne Diameeter, cm Kõrgus, m Rinnaspinda la, m 2 /ha Tagavara, m 3 /ha Täius, % Puude arv, tk/ha 288 MA 1 28,9 27,4 39,8 502,7 113 608 276 MA 1 28,6 30,5 30,1 410,5 82 467 222 MA 1 38,3 30,8 44,2 607,5 120 383 13

Tabel 3.3 Mudelpuude takseernäitajad Puu nr Puu Rinnasdiameeter, cm Kõrgus, m 7 MA 37,40 31,62 8 MA 37,00 30,85 9 MA 31,75 29,83 10 MA 26,30 27,98 11 MA 37,70 28,86 12 MA 37,45 30,35 19 MA 48,15 30,70 20 MA 35,10 30,12 21 MA 43,85 29,13 22 MA 40,10 30,08 23 MA 46,15 32,10 31 MA 34,90 32,30 32 MA 34,60 29,90 33 MA 21,85 28,00 34 MA 34,50 31,80 35 MA 30,95 28,60 36 MA 30,20 30,60 41 MA 32,35 30,30 42 MA 35,65 29,60 43 MA 30,90 28,90 44 MA 32,60 29,20 45 MA 43,70 31,30 46 MA 36,60 30,40 Langetatud mudelpuude numeratsioon jaguneb proovialade kaupa järgmiselt: 1. JS222, eraldis 1 puud nr 7-12 ja 19 23 (11 puud); 2. JS288, eraldis 1 puud nr 31 36 (6 puud); 3. JS276, eraldis 7 puud nr 41 46 (6 puud) 14

3.2 Analüüsipuude mõõtmine Puutöökojas saeti langetatud mudelpuud piki säsi pooleks lintsaega SLG 6,5 ning ladvaosad lintsaega Dewalt DW876. Kõigile saetud palkidele märgiti peale tema number ja põhja suund. Lahtisaagimisel lähtuti, et saetakse võimalikult piki säsi, sest vajalik oli saada männase täpne asukoht säsil. Lahtisaetud palkidelt mõõdeti mõõdulindiga säsis 1 mm täpsusega kõrguse juurdekasvud, kusjuures ühe aasta juurdekasvuks loeti kahe järjestikuse männase omavahelist kaugust. Mudelpuude juurdekasvude mõõtmist alustati ladvapoolsest otsast kännu poole. Ladva peenemas osas loeti männased koore pealt, sest ladva lahtisaagimine oli tema peensuse poolest raskendatud. Seksioonide vahele jäävatele aladele liideti saetee (10mm) ning analüüsiketta kõrgus. A ja B palgid olid varasemalt lahti saetud, juurdekasvu mõõtmiseks kasutati südamikuprussi. Mudelpuude ebasümmeetrilisus oli suureks raskendavaks asjaoluks, sest saagimise protsessi käigus kippus puu liikuma ning selle tulemusena võis säsi jääda allapoole või ülespoole palki. Samuti oli keeruline männaste ja aastarõngaste kokku sobitamine, viga tuli sisse üldjuhul ladvapoolses osas, kus juurdekasvud olid väiksemad ja männased kokku kasvanud. Joonis 3.1 Mudelpuu lahti saagimine lintsaega SLG 6,5 15

3.3 Analüüsiketaste mõõtmine Kõikidest sekstioonidest lõigati välja analüüsikettad lintsaega Dewalt DW876, et saaks mõõta LINTAB`i aastarõngaste mõõtmisseadmega. Suurematelt analüüsiketastelt lõigati paralleelselt põhja suunaga välja ribad, mis mahuksid mõõtmisseadmesse. Ketaste alumised küljed lihviti ja puhastati ning juhul kui männas jäi analüüsiketta alumisse külge, siis lihviti ketta ülemine külg ja mõõtmine teostati ülemiselt küljelt. Mõõtmisel kasutati LINTAB`i aastarõngaste mõõtmisseadet ja arvutiprogrammi TSAPWin Scientific Version 0.59. Ketastelt mõõdeti aastarõngad nii põhja kui lõuna suunas, koorepoolt säsini. Mõõtmist raskendasid asjaolud, et analüüsikettad olid olnud toatemperatuuril ning olid osaliselt lõhki kuivanud, samuti oli mõni aastarõngas küllaltki halvasti nähtav. Mõnel korral täheldati ka vääraastarõngaid säsi ümber. Joonis 3.2 Sektsioonidevahelised analüüsikettad Kui esmased mõõtmistulemused analüüsiketastel ja kõrguskasvudel ei sobinud kokku, siis teostati kordusmõõtmine analüüsikettalt. Tihti oli jäänud säsipiirkonnas mõni aastarõngas lugemata oma hägususe tõttu või loeti mõnda aastarõngast mitu korda. Vead ilmnesid enamjaolt ladvaosas, kus juurdekasvud olid väikesed ning latva oma peensuse tõttu ei saanud pooleks saagida. Osad mudelpuud olid langetamise käigus saanud vigastada. Peamiseks vigastuseks oli pooleks murdunud ladvaosa, mille tõttu pidi vigastatud ladvaosa saagima 16

väiksema lintsaega nii piki säsi kui ka risti säsiga pooleks, et teada saada männase täpne asukoht. Eelpool mainitud probleemidest tulenevalt oli raskendatud aastarõngaste ja kõrguskasvude omavaheline kokkusobitamine. Töö nõudis väga hoolikat lähenemist ning oli seetõttu ka väga ajamahukas. Peale hoolikat palkide ja ketaste uurimist, korduvat üle lugemist ja mõõtmist, saadi uurijaid rahuldavad ning analüüsimiseks sobivad tulemused. 17

3.4 Andmete töötlemine Mõõdetud kõrguskasvude andmed kanti paberi pealt üle Microsoft Exceli keskkonda. Kõrguskasvudest koostati tabel, kuhu märgiti iga männase omavaheline kaugus. Puu kõrgusest lahutati maha männaste omavahelised kaugused, kuhu liideti juurde saetee ja analüüsiketta paksus. Nii saadi puu iga aasta kohta tema kõrgus. Mudelpuude kõrguste kohta koostatud tabel on toodud käesoleva töö lisas 1. Exceli kantud andmed ja arvutused eksporditi Microsoft Visual FoxPro programmi, kus arvutati kõrguskõverate andmed iga aasta kohta ning analüüsiti kõrguskõverate parameetrite muutumist ajas. Kõrguskõverad arvutati mõõdetud kõrguse-diameetri paaride järgi vähimruutude meetodiga. h 1, 3 a d d b c, (1) kus h kõrgus m a, c valemi konstandid d puu diameeter cm b puuliigipõhine parameeter, männi puhul vaikimisi 1,1 Et valemi 1 parameetrite a ja c arvutamiseks kasutada lineaarset regressiooni, teisendati valem järgnevale kujule: 18

Joonis 3.3 Valemi 1 teisendus kuju, parameetrite a ja c arvutamiseks (Padari 2015) Ülaltoodud meetodi abil arvutati eraldi kolmele proovitükile kõrguse kõverad kõikide nende aastate kohta, millal kõikide mudelpuude kõrgused olid suuremad, kui 1,3 meetrit. Järgnevalt analüüsiti kõrguskõvera konstandi a muutumist puistu vanuse suurenemisega. Selleks kasutati regressioonanalüüsi statistikaprogrammi R (funktsioon lm) (Crawley 2007). Analüüsis kasutati järgmist valemikuju: 19

a a 1 A A a 2 a 3, (2) kus a valemi 1 parameeter a; A puu vanus aastates; a1, a2, a3 valemi konstandid. Vabavaras R kasutati lm funktsiooni ja valem 2 teisendati lineaarsele kujule: A ln a ln a 1 a3 ln (3) A a2 Järgnevalt arvutati boniteedi järgi puistude kõrguskõverad kasutades valemit 4 (Metsa korraldamise juhend 2009): H 100 H 50 c H 0,5 1 1 50, (4) kus H 50 H 1 1 H 50 / A 50 / A c c 1 1 H50 H A kõrgusindeks 50 aasta vanuselt enamuspuuliigi keskmine kõrgus meetrites enamuspuuliigi keskmine vanus aastates, ja c valemite kordaja vastavalt puuliigile 20

Männi puhul on valemite kordajateks 0, 7283, 0, 0109 ja c=1,3925. Valemi 4 järgi arvutati igale vanusele kõrgus, millest moodustati boniteedi järgi kõrguskõverad kõigile kvartalitele. Laasimisest tingitud võimalike kõrguste kasvu erinevusi kontrolliti dispersioonanalüüsiga. Selleks arvutati kvartalil JS288 ja JS222 mudelpuude aritmeetiline keskmine kõrgus iga aasta kohta vanuses 30 kuni 50. Kvartalil JS276 arvutati sama vanuses 12 kuni 28. Saadud keskmine kõrgus lahutati mudelpuude kõrgusest ning saadi igale mudelpuule iga aasta kohta mudelpuu kõrguse hälve. Hälbed võeti kasutusse põhjusel, et elimineerida puistu kasvu mõjutavaid tegureid, millest olulisim on ilmastik. Järgnevalt analüüsiti puude keskmisi hälbeid enne laasimist ja peale laasimist. Laasimisvanuseks arvestati kvartalitel JS288 ja JS222 40 aastat ja kvartalil JS276 20 aastat. Seejärel arvutati igale puule keskmised hälbed peale ja enne laasimist ning nende vahed. Selliselt leitud laasitud ja laasimata puude kõrguste hälvete vahedele teostati dispersioonanalüüs. 21

Kõrgus, m 4. TULEMUSED JA ARUTELUD 4.1 Laasimise mõju Joonistel 4.1 on toodud kvartali JS222, joonisel 4.3 kvartali JS288 ja joonisel 4.5 kvartali JS276 elusalt laasitud mudelpuude kõrguskasvu kõver vastavalt vanusele. Joonistelt vaadata, kas elavokste laasimine T. Kriguli katsealadel on mõjutanud mudelpuude kõrguskasvu. Kvartalil JS222 ja JS276 oli laasituid puid kolm, kvartalil JS276 kaks puud. Laasitud puud on joonistele märgitud punase ja laasimata puud musta kõverana. 35 30 25 20 15 10 5 0 0 20 40 60 80 100 120 140 Vanus, a 19 20 21 22 23 7 8 9 10 11 12 Joonis 4.1 Kvartali JS222 kõrguse ja vanuse suhe laasimata ja laasitud puudel 22

Kõrgus, m Kõrgus, m 20 19 18 17 16 15 14 13 12 11 10 30 35 40 45 50 Vanus, a 7 8 9 10 11 12 19 20 21 22 23 Joonis 4.2 Väljavõte kvartalis JS222, joonisest 4.1 30 kuni 50 aasta vanused laasitud ja laasimata puude kõrgused 35 30 25 20 15 10 5 0 0 20 40 60 80 100 120 140 Vanus, a 31 31 33 34 35 36 Joonis 4.3 Kvartali JS288 kõrguse ja vanuse suhe laasimata ja laasitud puudel 23

Kõrgus, m Kõrgus, m 19 17 15 13 11 9 7 31 31 33 34 35 36 5 30 35 40 45 50 Vanus, a Joonis 4.4 Väljavõte kvartalis JS288, joonisest 4.3 30 kuni 50 aasta vanused laasitud ja laasimata puude kõrgused 35 30 25 20 15 10 5 41 42 43 44 45 46 0 0 10 20 30 40 50 60 70 80 90 100 110 120 Vanus, a Joonis 4.5 Kvartali JS276 kõrguse ja vanuse suhe laasimata ja laasitud puudel 24

Kõrgus, m 12 11 10 9 8 7 6 5 4 3 2 1 0 12 14 16 18 20 22 24 26 28 Vanus, a 41 42 43 44 45 46 Joonis 4.6 Väljavõte kvartali JS276, joonisest 4.3 12 kuni 28 aasta vanused laasitud ja laasimata puude kõrgused Laasimine toimus kõigil kvartalitel 1935-1939 aastatel, kui kvartalitel JS222 ja JS288 kasvanud mudelpuud olid 40-aastased. Kvartalil JS276 toimus mudelpuude laasimine, kui puud olid 20-aastased. Paremaks võrdlemiseks koostati joonistest 4.1, 4.3 ja 4.5 väljavõtted laasimisaja lähedal olevast perioodist. Väljavõtted on esitatud vastavalt joonistel 4.2, 4.4 ja 4.6. Joonistel 4.2 ja 4.4 on toodud mudelpuude kõrguskasvud ajavahemikus 30 kuni 50 eluaastat. Joonisel 4.6 on toodud kvartali JS276 mudelpuude kõrguskasvukõver ajavahemikus 12 kuni 28 eluaastat. Jooniste vaatlemisel ei selgu, et laasitud puude kasvukõverad erineksid oluliselt laasimata puude kasvukõverast. Jooniste 4.2, 4.4 ja 4.6 esitatud laasitud ja laasimata puude andmete võrdlemiseks kasutati dispersioonanalüüsi. Dispersioonanalüüsi tulemustest selgus, et kvartalil JS288 on p-väärtus 0,609, kvartalil JS222 p-väärtus 0,646 ja kvartalil 276 p-väärtus 0,269. Et laasimise mõju puude kõrguse kasvule oleks tõestatud, peaks p-väärtus olema alla 0,05. Kõigil kvartalitel oli p-väärtus kõrgem, ning sellest tulenevalt võib väita, et kvartalite JS222, JS288 ja JS276 kogutud mudelpuude põhjal ei mõjutanud elusokste laasimine oluliselt mudelpuu kõrguskasvu. 25

Kõrgus, m 4.2 Kõrguskõver Kõrguskõverad arvutati kõikidele katsealadele alates vanusest, kus kõik mudelpuud olid üle 1,3 m kuni raievanuseni. Selleks kasutati valemit 1, kus arvutati mõõdetud kõrgus-diameetri paaride järgi vähimruutude meetodiga mudelpuude kõrguskõverad joonisel 3.3 toodud skeemi järgi. Kvartalil JS222 on kõrguskõveraid kokku 110, kvartalil JS288 kokku 107 ja kvartalil JS276 96 kõrguskõverat. Joonistel 4.7, 4.8 ja 4.9 on välja toodud neli kõrguskõverat koos mudelpuude paiknemisega iga 30 aasta järel. Joonisel on nähtav, kuidas kõrguskõvera kaare sügavus muutub vastavalt puu vanusele. 35 30 25 20 15 10 5 2012 1972 1942 1912 mudelpuud 2012 mudelpuud 1972 mudelpuud 1942 mudelpuud1912 0 0 10 20 30 40 Diameeter, cm Joonis 4.7 Kvartali JS222 kõrguskõvera muutumine iga 30 aasta järel, koos mudelpuude paiknemisega 26

Kõrgus, m Kõrgus, m 35 30 25 20 15 10 5 0 0 5 10 15 20 25 30 Diameeter, cm 2014 1984 1954 1924 mudelpuud2014 mudelpuud1984 mudelpuud1954 mudelpuud1924 Joonis 4.8 Kvartali JS288 kõrguskõvera muutumine iga 30 aasta järel, koos mudelpuude paiknemisega 35 30 25 20 15 10 5 2014 1984 1954 1924 mudelpuud2014 mudelpuud1984 mudelpuud1954 mudelpuud1924 0 0 5 10 15 20 25 30 35 40 Diameeter, cm Joonis 4.9 Kõrguskõvera muutumine iga 30 aasta järelt, koos mudelpuude paiknemisega kvartalil JS276 27

Kõrgus, m Kõrgusekõvera valemikuju üheks omaduseks on see, et diameetri punktis 0 omab kõrgus väärtust 1,3, ehk kõrgus, millest alates tekib puule diameeter. Teiseks omaduseks on see, et diameetri lähenemisel lõpmatusele omab kõrgus piirväärtust. Nendest omadustest tulenevalt on kõrguskõvera kuju kumer. Järgnevalt analüüsiti, kuidas kõrguskõverate piirväärtused puistu kasvamise käigus muutuvad. Valemi 1 piirväärtuseks on parameeter a+1,3, kuid analüüsis kasutati parameetrit a. Tulemused on näha joonisel 4.10. Jooniselt ilmneb, et vanuse suurenedes suureneb puistu kõrguskõvera piirväärtus reeglipäraselt. 40 35 30 25 20 15 10 5 0 0 10 20 30 40 50 60 70 80 90 100 110 120 130 Vanus, a KV222 KV288 KV276 Joonis 4.10 Kvartalite JS222, JS288, JS276 kõrguskõvera piirväärtuste muutumine ajas Pärast kõrguskõverate leidmist analüüsiti kõrguskõvera konstandi a muutumist puistu vanuse suurenemisega regressioonianalüüsiga. Regressioonianalüüsi tulemused on toodud tabelis 4.1 Tabel 4.1. Regressioonanalüüsi tulemused KV eraldis a 1 a 2 a 3 R 2 SE p- väärtus JS222 1 61,00586 130 0,8221 0,954 0,0825 <0,00001 JS276 7 57,83592 0,1 458,0398 0,9932 0,06239 <0,00001 JS288 1 52,36225 17 2,91067 0,9943 0,0409 <0,00001 28

Kõrgus, m Piirväärtuste lähendamisel kasutati tabelit 4.1 ning regressioonanalüüsi tulemustest modelleeriti kõrguskõverad, mis on näidatud joonisel 4.11. 40 35 30 25 20 15 10 KV222 KV288 KV276 5 0 0 10 20 30 40 50 60 70 80 90 100 110 120 Vanus, a Joonis 4.11 Kõigil kvartalitel oleva puistu kõrguskõvera parameetri a regressioonanalüüs Joonisel 4.12 on toodud boniteedi järgi arvutatud kõrguskõverad. Hüpoteesiks oli, et boniteedi järgi on võimalik arvutada puistu kõrguskõverat, kui on teada parameeter a. Valemi 5 järgi tuleb avaldada parameeter c ja arvutada boniteedi valemi (5) järgi puistu kõrgus, ilma kõrgusdiameetri paare arvutamata. Piirväärtuse ja boniteedi valemite erinevus (k) 50 kuni 120 aastasel puistul on kvartalil JS222 1,06, kvartalil 276 1,21 ja kvartalil 288 1,31. Selle tulemuste järgi võib öelda, et konkreetse puistu kõrguskõverate järgi saab määrata puistu kõrgusi, kuid mitte suurema metsakinnistu kõrgusi. Seega teades kõrgusekõvera parameetri a ja boniteerimistabeli kõrguse vahelist suhet (k), saab puitu keskmist diameetrit ja kõrgust kasutades arvutada puistule kõrguskõvera parameetri c: 29

Kõrgus, m H 1,3 a D 1,1 c, (5) D kus H puistu keskmine kõrgus D puistu keskmine diameeter a kõrguskõvera parameeter, mis arvutatakse järgnevalt: H A k ( k parameetri a ja boniteerimistabel kõrguse suhe aasta a kohta; HA boniteerimistabeli järgi kõrgus aastal A) 40 35 30 25 20 15 10 5 KV222 KV288 KV276 222 H100 järgi 288 H100 järgi 276 H100 järgi 0 0 10 20 30 40 50 60 70 80 90 100 110 120 Vanus, a Joonis 4.12 Kvartalite JS222, JS288 ja JS276 piirväärtuste ja boniteedi kõrguskõverate võrdlus 30

5. KOKKUVÕTE Antud bakalaureusetöös uuriti kasvavate puude laasimise mõju kõrguskasvule hariliku männi näitel. Samuti oli eesmärgiks uurida, kuidas kõrguskõver muutub ajas ning kas boniteedi järgi saab ennustada kvartalite JS222, JS288 ja JS276 kõrgusi, kuhu oli rajatud T. Kriguli poolt eluspuude laasimise katsealad. Töös käsitletavad mudelpuud langetati Järvselja Õppe- ja Katsemetskonna kvartalitel JS222, JS288 ja JS276 2015. ja 2012. aasta talvel SA Keskkonnainvesteeringute Keskuse projektide nr. 9223 ja nr. 3544 raames. Kokku langetati 23 puud, millest 8 mändi oli laasitud ja 15 laasimata. Puud lõigati ligikaudu kolme meetristeks sektsioonideks. Iga sektsiooni otsast lõigati analüüsiketas, millelt mõõdeti LINTAB`i aastarõngaste mõõtmisseadmega ja arvutiprogrammiga TSAPWin Scientific Version 0.59 aastarõngad. Mudelpuude edasine töötlemine ja mõõtmine toimus Eesti Maaülikooli ruumides, kus puude tüved ja ladvaosad saeti piki säsi pooleks lintsaega. Saagimise eesmärgiks oli saada teada võimalikult täpne männase asukoht. Männaste asukoha tuvastamisel mõõdeti kahe männase vahe ja saadi aastane kõrguse juurdekasv. Männaste arv pidi ühtima sektsioonide otsast lõigatud analüüsiketta aastarõngastega. Saadud mõõtmistulemused kanti üle Microsoft Exceli keskkonda, kus uuriti laasimise mõju juurdekasvule. Saadud uurimustulemustest ilmnes, et 1935-1939 aastal teostatud elusoksade laasimised, mil mudelpuud olid kvartalitel JS222 ja JS288 40 aastased ja kvartalil JS276 20 aastane, ei avaldanud laasimine olulist mõju kõrguse juurdekasvule. Laasitud puude aastane juurdekasv on samaväärne laasimata puude aastase juurdekasvuga. Uurimusest tuli välja, et vähimruutude meetodi abil arvutatud kõrguskõvera piirväärtus ehk parameeter a suureneb reeglipäraselt. Töös uuriti, kuidas vähimruutude meetodiga arvutatud kõrguskõverate piirväärtused muutusid ajas, samuti võrreldi saadud tulemust boniteedi järgi arvutatud kõrguskõveratega. Hüpoteesiks oli, et boniteedi järgi saab määrata puistu kõrgusi. Uurimusest selgus, et puistusiseselt 31

vanusega 50 kuni 120 aastat kõrgusekõvera piirväärtuse ja boniteerimiskõvera suhe on suhteliselt stabiilne. Seega kõrgusekõvera parameetrite arvutamisel piisab kui 50-aastases metsas on mõõdetud kõrgus-diameeter paaride järgi arvutatud kõrgusekõver. Edaspidi saab kõrgusekõvera parameetrite arvutamiseks kasutada boniteerimistabelit ning puistu keskmist kõrgust ja diameetrit. Tööst selgus, et seda meetodit saab kasutada vaid puistu siseselt kuna vaadeldud koefitsient osutus erinevates puistutes erinevaks. 32

HEIGHT CURVE ANALYSIS OF SCOTS PINE (PINUS SYLVESTRIS L.) AND PRUNING INFLUENCE TO HEIGHT INCREMENT IN JÄRVSELJA TRAINING AND EXPERIMENTAL FOREST DISTRICT Summary In present thesis, pruning influence to height increment of Scots pine was observed. Also, the aim was to find out how the height curve changes in time and if it is possible to calculate stand heights according to the stand value in forest blocks JS222, JS288 and JS276 where branch pruning test areas were founded by T. Krigul. For the research, 23 model trees, of which 8 were pruned and 15 were unpruned, were felled in winter of 2012 and 2015 within the framework of Environmental Investment Centre projects no. 9223 and No. 3544 in forest blocks (JS222, JS288 and JS276) of Järvselja Training and Experimental Forest District. Model trees were cut approximately to three-meter sections. Disk for analyse was cut from top of every section where growth rings were measured using LINTAB measuring device and computer program TSAPWin Scientific Version 0.59. Further processing and measuring of model trees were done in Estonian University of Life Sciences where stems and tree tops were cut in half along the pith using band saw. Goal of sawing was to find out precise location of the verticil. Annual increment was found measuring distance between too verticils. Annual height increment had to coincide with the growth rings from the analysis disks cut from the top of sections. Measured data was transferred to MS Excel where pruning influence to height increment was examined. Results showed that pruning done in 1935-1939 did not show significant effect to height increment. The annual height increment of pruned and unpruned model trees were same. Research showed that limit value or parameter a of the height curve calculated according to regression analysis increases in order. 33

In this research, observation was about how limit values of the height curve changed in time calculated according to regression analysis. Also, the result was compared to height curves calculated according to the stand value. Height of stands can be calculated according to the stand value, was the hypothesis. The study revealed that within the stand aged from 50 to 120 years the ratio between limit value of the height curve and the curve of stand value were relatively stable. Thereafter, parameters of height curve can be calculated according to the table of stand values, average height and diameter. Research showed that the method can only be used within the stand because the observed coefficient turned out to be different in different stands. 34

6. VIIDATUD ALLIKAD 1. Crawley, M.J. (2007). The R Book. John Wiley and Sons Ltd, 942 pp. 2. El Mamoun H. Osman, El Zein A. Idris, El Mugira M. Ibrahim. (2012). Modelling Height- Diameter Relationships of Selected Economically Important Natural Forests Species. Journal of Forest products & Industries. 2(1), 34-42. [e-ajakiri] http://researchpub.org/journal/jfpi/number/vol2-no1/vol2-no1-5.pdf (14.05.2016) 3. Järvselja Metsamajandamise Infosüsteem. Eesti Maaülikool. Allan Sims. https://jarvselja.emu.ee/ (19.05.2014) 4. Kask, M. 2009. Metsakasvatus. Tallinn: Kirjastus ILO. 119 5. Krigul, T. 1961. Männi- ja kuusepuistute laasimine. Tartu: Eesti NSV Teaduste Akadeemia Toimetus- ja Kirjastusnõukogu. 191 6. Kõks, M. (2015). Hariliku männi (pinus sylvestris L.) ja hariliku kuuse (Picea abies (L.) Karst.) küpsete puistute võrastiku biomassi hindamine. (Bakalaureusetöö). Eesti Maaülikool. Metsandus- ja maaehitusinstituut. Tartu 7. Laas, E. (2004). Okaspuud. Tartu: Atlex. 359 8. Metsa korraldamise juhend. Keskkonnaministri 16. jaanuari 2009. a määruse nr 2 lisa 10. (vastu võetud 16.01.2009). Riigi Teataja https://www.riigiteataja.ee/aktilisa/0000/1312/4148/13124171.pdf# (17.05.2016) 9. Muiste, P., Kask, R., Kurvits, V., Mitt, R., Padari, A., Tamme, V. Kasvavate puude laasimise mõju puidu kvaliteedile lõpparuanne (2013). KIK metsanduse programmi 2012. aasta projekti nr. 3544 aruanne. Tartu-Tallinn: Eesti Maaülikooli metsandus- ja maaehitusinstituut. http://mi.emu.ee/userfiles/instituudid/mi/mi/projektid/laasimine_aruanne.pdf (14.05.2016) 10. Padari, A. (1999). Kasvava metsa hindamisest. Sortimendid ja rikked. Pidev metsakorraldus. EPMÜ Metsandusteaduskonna toimetised nr. 32. Tartu lk 37-43 11. Padari, A. (2004). Metsahindamisprogramm Raiewin. (Magistritöö). Eesti Põllumajandusülikool. Metsandusteaduskond. Tartu 12. Padari, A. (2015). Metsahindamise arvutusmetoodikad ja hindamismudelid. Eesti Maaülikool. Metsandus- ja maaehitusinstituut. Tartu 35

13. Peng, C., Zhang, L., Liu, J. (2001) Developing and validating nonlinear height diameter models for major tree species of Ontario s boreal forest. Northern Journal of Applied Forestry. 18(3). 87 94. [e-ajakiri] http://www.ingentaconnect.com/content/saf/njaf/2001/00000018/00000003/art00004 (17.05.2016) 14. Prants, P. (2016). Kasvavate puude laasimine Järvselja õppe- ja katsemetskonnas. (Bakalareusetöö). Eesti Maaülikool. Tartu 15. Saarman, E., Veibri, U. (2006). Puiduteadus. Tartu: Eesti Metsaselts.560 16. Schmidt, M., Kiviste, A., Gadow, K. (2011). A Spatially Explicit Height-Diameter Model for Scots Pine in Estonia. European Journal of Forest Research. 130 (2), 303 315. [e-ajakiri] http://link.springer.com/article/10.1007%2fs10342-010-0434-8 (14.05.2016) 17. Stankova, T.V., Diéguez-Aranda, U. (2013) Height-diameter relationships for Scots pine plantations in Bulgaria: optimal combination of model type and application. Annals of Forest Research. 6(1). 149-163 http://afrjournal.org/index.php/afr/article/viewfile/50/79 (14.05.2016) 18. Taimre, H. (1989). Metsamajanduse alused. Metsabioloogia. Tallinn: Valgus. 356 36

LISAD 37

Lisa 1. Mudelpuude kõrgused aastatel 1895-2014 19 20 21 22 23 31 32 33 34 35 36 41 42 43 44 45 46 12 7 8 9 10 11 2014 3092 3012 2913 3038 3255 3197 3088 2739 3162 2896 2944 3056 2981 2906,5 2941,4 3162,5 3160,4 2013 3079,6 2999,5 2906 3030 3240,3 3179 3063,7 2730 3153 2886 2928,5 3038 2972 2892,5 2927,8 3147,5 3141,1 2012 3063,6 2986,2 2889 3009,5 3222,5 3160,5 3038,1 2721 3143 2877,6 2915 3024 2968,6 2881 2912,1 3132 3122,5 3051,5 3154 3080,9 2971,9 2816,7 2920,6 2011 3052,7 2975,5 2870,5 2991,6 3207,5 3144,3 3016,8 2711,7 3133 2870,6 2899,6 3012,5 2958,5 2867,3 2896,9 3126 3103,9 3035,1 3143 3067,9 2953,4 2802,2 2908,6 2010 3043,2 2962,7 2855 2976 3191,5 3127,7 3000 2703 3121,5 2861,3 2882,7 3000 2946,8 2854,5 2885,2 3116,5 3085,5 3019,9 3131,5 3055,9 2938,9 2784,2 2897,6 2009 3030,5 2950 2839 2958,2 3175,5 3115,8 2986,7 2694,6 3108,5 2851 2864,2 2988,7 2934,5 2841,3 2868,5 3110,5 3067 3005,9 3115 3044,9 2922,9 2763,2 2876,6 2008 3018,4 2936,5 2824,5 2940,2 3161 3107,3 2973,9 2685,5 3097,7 2839,6 2850,9 2979,3 2922,6 2828,5 2852,9 3103,8 3049,9 2991,9 3099,5 3035,9 2901,4 2738,5 2861,6 2007 3001,2 2923,5 2815 2916,2 3143,4 3090,8 2950,4 2678 3091,4 2824,6 2830,9 2964,7 2905 2813,6 2835,5 3096,2 3036,4 2977,7 3080,3 3021,9 2884,4 2710,2 2846,6 2006 2989 2913,3 2807,5 2902,6 3122,8 3073,3 2928,7 2671,5 3078,7 2815,4 2808,5 2954,4 2893,5 2811,2 2822 3088,5 3017,8 2962,7 3063,3 3005,7 2862,9 2688,7 2830,6 2005 2974,9 2902,5 2799,5 2894,1 3104,6 3054,3 2903,6 2665,5 3061 2807 2784,9 2941 2880,5 2794 2807,8 3077 2996,4 2948,2 3044,5 2987 2842,2 2664,1 2811,1 2004 2959 2892,8 2791,4 2885,4 3079,9 3035,2 2888,7 2653,5 3051 2790 2773,4 2929,9 2859,8 2778,2 2792,6 3071,5 2979 2933,2 3024,3 2974,9 2828,6 2635 2787,6 2003 2949,5 2881,5 2779 2879,2 3052,6 3019,4 2881,9 2645,1 3039,5 2779 2755,2 2921,6 2850,8 2770,3 2785,9 3067,3 2966 2921,7 3014,1 2960,4 2809,7 2621,1 2758,1 2002 2935,4 2869,8 2764,7 2871,1 3032,3 3003,8 2876,3 2634,1 3021,4 2768,8 2730,1 2917,3 2838,2 2760,2 2774,5 3057,8 2946,7 2910,2 2996,7 2948,9 2787,4 2604,1 2743,3 2001 2918,2 2859,8 2753,4 2858,2 3016,6 2983,3 2861,7 2623,1 3002,8 2757,2 2710,8 2902,5 2825,6 2747,5 2760 3041,9 2922 2897,7 2973,8 2932,4 2770,2 2580,1 2725,4 2000 2900,7 2850 2745,1 2846,2 3001 2964 2846,2 2611,8 2992,5 2741,5 2689,7 2887,3 2805,4 2734,4 2744,7 3026,6 2905 2885,7 2956,8 2916,9 2753,6 2565 2704,6 1999 2888,3 2840 2736,7 2835 2988,6 2945 2831,4 2600,8 2983,9 2726,8 2668,1 2872 2794,1 2719,6 2824,8 3013,8 2888 2873,7 2940,3 2905,1 2737,4 2556 2685,1 1998 2877,1 2832,8 2729,1 2825,6 2978 2927,8 2816,2 2584,6 2965,2 2713,1 2649,5 2862,3 2780,2 2706,9 2718,3 3000,3 2874,4 2860,2 2926,9 2894,9 2732,2 2549,9 2676 1997 2865,4 2828,1 2724,2 2817,3 2967,3 2910,5 2801,3 2573,4 2949,9 2697 2632,4 2845,9 2767,4 2691,4 2702,9 2988,1 2858,2 2849 2912,9 2888,6 2718,4 2543 2662 1996 2852,1 2822,6 2716,7 2806,6 2955,3 2891,6 2786,3 2562,1 2936,6 2689,4 2613,3 2832,4 2753,7 2676,6 2690,6 2971 2840,9 2835,8 2900,1 2880,8 2706,7 2536,6 2648,9 1995 2840,7 2816,8 2707,2 2798,2 2939,1 2870,2 2768,2 2551,5 2919,3 2671,1 2603,3 2811,5 2734,8 2658,8 2674,2 2953,9 2823,2 2824,3 2884,7 2860,1 2702,6 2530,7 2632,4 1994 2832,1 2810,2 2696,7 2797,2 2930,3 2848,2 2754,8 2542,5 2904,5 2656,5 2592,5 2796,2 2717,3 2640,2 2656,9 2941,3 2809,6 2812,3 2871,2 2849,7 2698,9 2525 2616,3 1993 2823,3 2803,3 2688,2 2785,7 2919,9 2832 2741,1 2527,8 2886,9 2646,3 2571,7 2782,8 2704,2 2628,3 2645,4 2932,5 2785,9 2801,8 2856,1 2840,9 2686,4 2516,7 2599,6 1992 2814,1 2793 2682,1 2767,5 2901,5 2809 2723,6 2507,5 2863,9 2634 2545,3 2765,2 2688,3 2609,9 2629,7 2918,6 2763,6 2788,3 2837,2 2839,5 2679,3 2510,6 2591 1991 2799,5 2791,4 2671,5 2759,1 2882,1 2784,9 2707,8 2487,4 2841 2614 2522,9 2742,5 2667,4 2586,2 2611,4 2897,3 2743,9 2771,9 2824 2830,8 2666,9 2504 2576,8 1990 2789,7 2789,5 2654,9 2742,2 2864,3 2761,4 2693,1 2474,1 2814,4 2595,6 2504 2725 2650,7 2563,8 2593,5 2876,4 2723,4 2754,9 2813 2815,6 2657,4 2498,2 2562,6 1989 2774,6 2776,8 2650 2724,7 2839 2738,4 2673,2 2453,4 2794,2 2571 2482,1 2706,8 2634,7 2545,3 2578,8 2855,2 2712 2739,9 2793,9 2801,7 2648,9 2488,2 2548,9 1988 2761,4 2767,3 2635,7 2707,8 2818 2713,1 2651,6 2432,3 2775,2 2552,7 2459,4 2685,7 2614,8 2522,3 2566 2832,5 2697,2 2721,9 2775,2 2781,5 2638 2484,7 2532,2 1987 2744,6 2760,2 2620,7 2691,7 2794,5 2693,6 2629,6 2413,5 2755,2 2535,4 2431 2665,3 2598,7 2504 2551,4 2808,3 2677,7 2709,9 2763,9 2765,6 2633,8 2481,2 2517,3 1986 2723,6 2744,6 2602,4 2673,9 2774,7 2669,8 2608,3 2395,4 2733,9 2514,1 2405,4 2643,5 2580,4 2484 2534,5 2785,9 2657 2691,9 2748,4 2754,1 2619,3 2473,5 2499,6 1985 2703,9 2724,3 2586,3 2654,7 2753,2 2646,2 2581,8 2375,5 2710,2 2487,8 2372,7 2615 2556,9 2460,1 2522,2 2758,8 2638,4 2674,9 2729,7 2732,7 2600,5 2466,1 2480,7 1984 2688 2706,5 2568,7 2631,2 2729,5 2622,8 2555,8 2350,4 2689,2 2463,4 2344,5 2587,5 2531,8 2432,8 2504,5 2735,2 2618,9 2659,9 2711,6 2706,8 2581,4 2462,3 2463,7 1983 2673,2 2689,5 2550,8 2611,1 2706,7 2592,2 2522,6 2322,9 2662,2 2439,1 2320,3 2560,6 2514,9 2409,9 2490,9 2715,2 2596,2 2645,9 2695,9 2688,1 2564,3 2457,2 2448,2 1982 2651,8 2675,3 2534,4 2579,2 2680,9 2566,3 2499,8 2299,1 2643 2417,8 2297,8 2535,5 2494,5 2388,4 2476,9 2689,3 2574,9 2628,9 2678 2675 2545,4 2446,7 2427,7 1981 2631,5 2660,9 2521,1 2548,6 2661,2 2549,8 2477,1 2280,3 2625,6 2393,8 2275,6 2512,4 2468,4 2371,1 2455,6 2666,5 2558 2603,9 2657,6 2655 2526,5 2440,4 2406,7 1980 2611,9 2645 2506,2 2518,3 2643 2530,3 2452,7 2260,3 2609,1 2374,9 2254,2 2488,2 2441,9 2353,3 2437,2 2642,1 2541,1 2586,9 2641,7 2637,4 2510,6 2438 2388,7 1979 2598,6 2628,4 2495,9 2496,7 2620,2 2512,9 2428,2 2234,9 2584,2 2358 2228 2470,4 2415,4 2334,8 2422,9 2623 2522,3 2567,9 2621,8 2617,5 2492,7 2421,7 2372,7 1978 2580,1 2612 2486,8 2468,5 2602,2 2489,2 2406,4 2212,7 2565,2 2335,8 2203,9 2451,4 2388,4 2316 2400,6 2603,7 2508 2547,9 2601,9 2595,6 2474,3 2408 2357,7 1977 2566,8 2598 2476,3 2450,3 2586,5 2470,5 2387,6 2192,5 2544,7 2319,4 2181,6 2434,7 2371,9 2302 2383,2 2589 2490,8 2531,9 2586,4 2580,8 2459,8 2397,6 2344,2 1976 2553,4 2585 2469,2 2428,3 2571,5 2452,6 2379,1 2159,1 2527,5 2307,4 2158,7 2415,9 2352,7 2290,1 2364,1 2571,3 2466,9 2514,9 2567,6 2563,5 2440,8 2378,8 2332,2 1975 2536 2568,7 2459,4 2405,3 2552,5 2421,9 2361,4 2133,7 2514,7 2286,1 2145,3 2382,8 2325,4 2266,5 2338,8 2545,3 2451,1 2496,4 2544,3 2541 2423,3 2356,5 2308,7 1974 2521,5 2553 2456,7 2379,2 2533,3 2398,7 2346,9 2111,4 2491,6 2266 2117 2356,9 2301,7 2255,8 2318,4 2523,4 2431,7 2478,8 2520 2515,2 2402,8 2331,8 2288,7 1973 2507,8 2537,6 2445,8 2352,4 2515,8 2374,4 2331,5 2081,9 2467,1 2259,4 2084,9 2330,4 2276,6 2235,7 2291,9 2496,9 2414,1 2459,8 2496,7 2492,3 2378,3 2313,9 2268,7 1972 2493,5 2522 2436,9 2333 2498,6 2350,5 2311,3 2063,7 2440,2 2233,9 2064,7 2298,7 2257 2216,7 2270,7 2471,2 2392,3 2438,3 2475,2 2473 2360,3 2296,3 2249,2 1971 2485,2 2506,2 2431,9 2313,5 2484,5 2325,2 2295 2041,6 2421,3 2211,9 2043,8 2272,6 2241,3 2196,4 2246 2448,1 2367,8 2419,8 2457,2 2448 2341,8 2282 2230,2 1970 2477,8 2491,4 2428,8 2294,1 2471,7 2305,6 2281,3 2022,6 2401,4 2192,2 2019,1 2256,2 2233,1 2178,5 2218,1 2429,9 2340,6 2406,8 2437,2 2427 2331,3 2271,4 2216,7 1969 2470,6 2475,4 2423,3 2275,1 2458,2 2285,2 2256,4 2000,5 2381,2 2169,6 1992 2238,7 2227,2 2160,6 2195,2 2410,5 2313,1 2396,8 2417,7 2403 2320,3 2262,5 2206,7 1968 2460,1 2455,7 2413,6 2257,7 2439,7 2264,7 2232,9 1977,8 2352,5 2148,2 1960,6 2215,1 2206,8 2142 2165,2 2385,4 2281,6 2387,8 2397,7 2376,5 2312,8 2255,4 2189,7 1967 2443,2 2432,8 2404,2 2241,7 2419,5 2246,8 2207,2 1953 2327,9 2121,3 1927,5 2188,3 2182,3 2114,9 2133,9 2356,5 2250,6 2373,8 2376,2 2352,5 2290,8 2242 2168,8 1966 2418 2408,3 2398,7 2225,2 2405 2221,8 2180,5 1930,5 2296,3 2090,4 1902,7 2153,2 2152,3 2081,1 2101,6 2323,5 2230,6 2353,8 2345,7 2330,5 2274,3 2232,8 2146,8 1965 2397,7 2382,5 2395,2 2205,3 2388 2198,3 2148,4 1911,5 2268,7 2063,4 1884,9 2125,7 2127 2055,4 2076 2300,7 2212,2 2337,8 2326,7 2321,3 2255,8 2226,2 2124,8 1964 2378,5 2360 2381,3 2183,2 2367,1 2174 2114,3 1890,4 2242,9 2038,1 1870,9 2100 2098,8 2033,1 2050,6 2277,3 2189,1 2322,3 2307,2 2314 2238,3 2219,2 2110,8 1963 2356,8 2332,4 2360,6 2161,2 2348,6 2142,6 2081,3 1864,7 2209,4 2009,7 1843,7 2064,7 2067,8 2006,5 2019,5 2248,9 2167,2 2301,3 2290,2 2305 2220,3 2204,4 2089,3 1962 2330,4 2301,9 2339,7 2138,6 2327,5 2112 2055,7 1839 2181,9 1979,4 1819 2034,7 2031,8 1969,4 1982,9 2211 2149,8 2279,3 2272,7 2291 2201,3 2173,7 2062,3 38

Lisa 1. järg 19 20 21 22 23 31 32 33 34 35 36 41 42 43 44 45 46 12 7 8 9 10 11 1961 2307,5 2275,8 2322,4 2112,8 2312,2 2087,4 2026,8 1820 2165,3 1956,3 1804 2002,2 1991,8 1932,8 1948,3 2178,9 2133 2257,3 2254,7 2281,5 2185,8 2144,7 2044,3 1960 2285,5 2252,6 2307,3 2094,3 2290,2 2066,5 2005,6 1790,8 2143 1938,4 1788,4 1973,3 1973,3 1909,2 1917,4 2148,3 2109,4 2239,3 2244,2 2273,5 2163,5 2125,2 2031,8 1959 2264,7 2227,7 2290 2075 2270 2044 1979,1 1765,5 2119,5 1920,5 1770,9 1934,8 1952,3 1882,7 1886,2 2119,8 2082,7 2219,3 2226,7 2263 2143 2098,2 2010,3 1958 2235,2 2205,3 2279,7 2052,1 2248,6 2019,8 1960 1735,3 2092,5 1912,8 1755,4 1900,5 1923,4 1858,1 1855,7 2086,2 2055,4 2197,8 2213,7 2249,5 2122,5 2080,7 1997,3 1957 2211,9 2184 2262,3 2033,3 2229,4 1993,5 1944,6 1709,5 2071,1 1899,2 1740,9 1862,4 1899,7 1833,5 1822,2 2061,3 2028,1 2175,8 2200,2 2225 2099,5 2055,7 1971,3 1956 2182,9 2165,1 2242,7 2015,8 2198 1971,1 1911,7 1684,9 2032,8 1880,7 1713,4 1831,3 1880,9 1809,7 1788,2 2033,3 1988,9 2156,3 2188,2 2201,5 2074 2030,2 1944,3 1955 2151,8 2135 2219,6 1987,8 2167,2 1937,5 1871 1642,2 1997,8 1852,4 1681,9 1794,7 1862,2 1775,5 1743,8 1990,7 1955 2129,8 2161,6 2168,5 2047 2008,2 1912,3 1954 2121,1 2103,4 2196,6 1959,8 2145,2 1904,8 1835,6 1608,3 1958,2 1822,2 1648,9 1754 1821,4 1740,7 1694,9 1947,2 1915,1 2102,3 2137,6 2135,8 2022,5 1986,7 1886,3 1953 2094,6 2075,6 2177,4 1939 2125,7 1864,8 1806,4 1580,7 1919,2 1784,8 1614,6 1712,6 1778,4 1705,7 1648,5 1906,1 1876,7 2079,8 2110,6 2112,3 1999 1971,7 1868,9 1952 2069,5 2049,4 2156,9 1912,7 2108 1829,9 1785,3 1550,9 1887,8 1753,5 1584 1676,4 1736,9 1670,5 1601,6 1866,2 1836,6 2057,8 2092,1 2093,3 1976,5 1947,7 1848,8 1951 2049,5 2021,3 2136,1 1885,5 2090,3 1798,7 1762,5 1524 1850,4 1722,4 1542,7 1638,7 1704,1 1636,7 1553,3 1828,7 1793,8 2037,3 2067,1 2069,8 1955 1918,2 1829,8 1950 2022,3 1990,2 2112,2 1858,5 2070,5 1764,3 1746,1 1498,3 1808,9 1690,5 1496,5 1598,6 1661,9 1599,8 1507,8 1784,2 1747,4 2014,8 2040,1 2029,8 1929,5 1891,7 1801,3 1949 1989,5 1968,8 2089 1829,6 2048,2 1728,8 1726 1475 1770,9 1660 1452,9 1561,1 1630 1556,3 1470,4 1741,5 1710,2 1985,8 2013,1 1994,8 1903,5 1861,9 1780,3 1948 1965,9 1939,5 2069 1804,3 2025 1692,2 1700,2 1449,8 1737,5 1637,7 1422,2 1526,2 1593,4 1517,3 1441,8 1700 1668 1965,8 1990,1 1964,8 1877,5 1828,9 1757,8 1947 1934,1 1910 2044,3 1785,5 1994,6 1654,8 1680,4 1412 1693 1607,2 1379,3 1491,9 1545,6 1487,7 1428,8 1654,9 1614,9 1948,8 1961,1 1922,3 1845,1 1790,9 1717,8 1946 1895,2 1870,7 2012,2 1754,5 1966,7 1615,7 1646,3 1372,5 1649,2 1567,9 1324,6 1450,2 1505,4 1447,5 1410,8 1601,8 1556,6 1917,3 1921,6 1876,3 1811,6 1752,4 1683,8 1945 1858,5 1839,3 1981,4 1728 1941,5 1585,3 1616,8 1337,4 1604,5 1529,6 1283,8 1405,6 1466,8 1407,7 1405,8 1546,3 1498,4 1891,3 1889,6 1840,4 1783,1 1724,4 1648,8 1944 1823,4 1810,1 1956,1 1703,3 1923,8 1556,7 1577,9 1296,2 1567 1493,8 1256,6 1384,9 1436,4 1364,9 1371,3 1495,3 1443,3 1859,8 1855,7 1820,4 1758,1 1712,9 1621,3 1943 1805,5 1784,5 1936,1 1682,5 1910,1 1525,3 1546,8 1265,6 1533,6 1458,1 1247,9 1325,6 1385,6 1321,1 1323,8 1442,3 1404,7 1835,8 1818,7 1792,4 1740,1 1694,9 1604,3 1942 1789,7 1772,2 1924,9 1668,3 1888,2 1499,3 1526,9 1228,6 1497,5 1431,9 1238,4 1300,4 1351,1 1286,5 1286,5 1405,2 1363,1 1820,3 1796,7 1781,4 1715,1 1685,9 1585,8 1941 1764,2 1761,2 1914,7 1651,2 1870,8 1471,4 1501,6 1203,8 1476,5 1406,1 1230,4 1299,4 1308,1 1246,5 1244,8 1357,8 1328,3 1801,3 1773,7 1768,9 1693,6 1674,9 1571,3 1940 1747,7 1748,3 1908,7 1638,5 1851,6 1449,6 1482,1 1181,3 1455,3 1387,3 1205,6 1239,3 1275,6 1219 1207,6 1313 1291,3 1785,3 1758,2 1753,4 1673,6 1651,9 1557,3 1939 1731,9 1735,3 1902,3 1616,4 1821,8 1423,1 1460,9 1146,5 1424 1356,7 1164,7 1203,5 1241,7 1187,3 1166,6 1273,7 1244,3 1764,8 1743,2 1735,3 1647,1 1628,4 1529,3 1938 1700,7 1707,6 1874,2 1581,9 1789,4 1397,5 1433,2 1113,5 1380 1325,8 1122,5 1158,2 1209,2 1145,9 1116,8 1222,6 1198,6 1732,8 1708,2 1698,9 1619,6 1588,4 1496,8 1937 1666,8 1687,6 1848,9 1550,7 1753,4 1370,8 1402,8 1072,1 1326 1282,7 1078 1110,8 1179,2 1104 1068,9 1171,3 1147,8 1694,3 1683,2 1670,9 1584,6 1551,1 1455,3 1936 1628,6 1651,3 1816,7 1518,5 1722,1 1333,8 1355,2 1034,4 1283,6 1232,4 1037,1 1059,2 1128,2 1048,8 1014,3 1108,7 1099,5 1653,3 1645,2 1635,9 1556,3 1513,6 1416,8 1935 1593,6 1622,2 1790,9 1484,9 1696,3 1297,1 1316 997 1241 1187,9 1007,6 1014,6 1077,2 1005 972,1 1056,1 1045,1 1616,3 1619,7 1605,4 1527,3 1483,1 1391,8 1934 1564,8 1599,3 1768,7 1458,8 1677,3 1263,5 1283,4 971,9 1212 1145,5 993,1 965,1 1026,2 958,4 919,3 1003 1004,1 1583,3 1597,7 1566,9 1526,8 1434,1 1375,3 1933 1537,4 1574,3 1745,2 1429,6 1633,8 1237,3 1260,1 946,6 1177,4 1105,9 965,2 918,1 984,2 920,4 877,3 957,1 952,8 1555,3 1578,2 1535,1 1496,3 1387,6 1372,8 1932 1495,1 1536,6 1702 1400,4 1597,6 1202,9 1230,4 926 1139,9 1069,4 926 872,3 938,6 880,2 838,3 906,3 894,8 1517,8 1545,4 1493,6 1453,8 1339,6 1336,8 1931 1454,9 1500,1 1660,5 1368,4 1573,9 1177,3 1192,9 909,8 1111,8 1033,5 887,6 823,2 881,3 826,4 791,3 853,5 833,7 1476,8 1515,4 1449,6 1422,3 1297,1 1309,8 1930 1408,7 1466,7 1622,9 1335,6 1541,8 1155,2 1151,4 883,4 1083,8 997,7 853,7 772,6 824,5 781,7 738,8 798 778,9 1444,3 1486,4 1407,6 1392,8 1266,1 1282,8 1929 1372,4 1433,3 1596,8 1306,1 1522,6 1122,1 1116,4 865,4 1056,5 968 829,3 726,6 766,8 733,6 692,3 744,3 734 1417,8 1460,4 1369,6 1368,3 1228,7 1259,8 1928 1345,1 1407,4 1571,9 1283,3 1498,2 1097,9 1096,4 837,6 1023,5 947,9 801,8 689,1 726,3 693,9 648,3 695,3 678,4 1400,8 1445,9 1336,6 1353,3 1190,7 1242,8 1927 1318,4 1371,9 1537,3 1229,9 1457,1 1067,3 1062,2 801,5 987,2 930,5 776,2 636 682,6 640,9 595,3 631,5 614,7 1376,3 1420,4 1304,6 1316,3 1149,2 1239,3 1926 1296,4 1334,9 1494,3 1188 1402,9 1034,1 1026,2 771,9 952,4 909,3 744,2 586,5 625,4 591,4 545,7 569,9 549,9 1343,3 1387,9 1285,6 1280,3 1115,2 1224,6 1925 1261,8 1290,9 1446,3 1157,2 1352,5 998,4 993,3 737,7 909,9 867,3 708,1 530 562,5 539,8 489,5 505,5 468,6 1303,8 1351,4 1246,6 1244,7 1090,2 1217,6 1924 1216,1 1249 1396,5 1124,3 1318,3 951,8 950 705,7 877,5 811,7 685,5 467,5 488,4 477,7 431,1 446,5 418,6 1252,9 1306,9 1202,5 1209,2 1049,2 1193,1 1923 1176,9 1210 1359,2 1097,3 1278,3 914,1 911,9 665,2 830,7 774,5 657,1 423,5 434 434,7 383,4 413,7 371,7 1217,3 1276,9 1167,5 1176,7 1006,2 1169,6 1922 1131,5 1167,8 1310,1 1067,2 1233,2 869,9 871,4 621 787,8 731,3 622,1 373,7 366 380,7 328,2 379,7 327 1178,8 1239,4 1118 1137,2 956,7 1124,1 1921 1084,4 1120,6 1257,5 1019,4 1180,2 828,1 825,6 579,6 739,8 692,1 581,5 324,6 291,7 329,8 272,2 344,8 281,1 1149,8 1204,2 1064,5 1092,7 910,4 1071,1 1920 1032,8 1070,8 1202 970,4 1133,1 777,4 774,9 544,5 690,4 639,5 540,1 274,3 231,1 284 225,3 314,3 220,4 1097,8 1194,7 1014,5 1046,7 857,4 1020,6 1919 983,6 1016,6 1144,3 925,5 1096,3 724,9 735,9 518,1 638,2 585,1 499 227,4 179,4 233,3 180,6 285,4 162,1 1046,8 1139,2 985,5 1003,2 811,4 975,1 1918 930,9 966,3 1084 882,9 1042,8 675,2 693,8 491,9 590,2 536,1 458,9 179 127,5 187,7 139 249,4 113 991,8 1084,7 985,5 958,7 760,9 921,2 1917 876,5 914 1030,4 839,1 992,1 622,7 643,7 471,5 546,1 492,3 425,8 134,5 90,5 151,8 103,9 212,7 79,2 934,1 1031,7 937,5 914,7 705,9 871,7 1916 825,4 861,2 980,4 793,3 936,5 579,9 599,2 449,8 501,4 455,8 395,1 109,4 60,1 127,2 71,1 171,7 56,6 879,6 978,7 892,9 870,2 651,9 821,2 1915 770,7 810,5 929,1 744,6 873,5 547,1 555 423,2 465 423,6 368,3 86 37,2 105,2 48 131,9 40,6 824,1 926,5 842,9 825,2 599,7 763,2 1914 717,7 752,5 870,7 699,5 817,5 522,9 524,8 404,2 440,7 396,4 344,9 64,6 15,3 89,6 35,5 100,9 32,5 769,1 865,7 792,9 770,2 555,7 706,2 1913 669,2 701,8 818,3 657,9 749,4 499,9 509,6 383,3 397,2 370,9 323,3 43,9 67,1 75 715,1 813,7 746,9 719,2 526,2 660,7 1912 622,2 654,3 757,1 609,5 683,5 482 486,5 353,9 360,3 347 298,1 45,5 46,6 656,6 750,2 695,9 668,7 481,2 609,3 1911 569,7 609,7 695,4 568,8 616,4 458,9 447,2 320,3 320,5 323 266,8 44 596,4 693,7 645,4 616,4 430,7 565,8 1910 509 561,5 622,7 519,4 566,8 422,9 399,6 289,2 278,4 290,7 237,1 531,4 630,7 583,9 564,9 372,2 513,8 1909 457,7 515,8 567,4 480,8 510,6 390,5 383,6 249,7 234,8 259,9 207,2 477,9 584 535,4 518,9 320,2 473,8 1908 403,2 469,5 505,2 443,3 461,6 354,8 331,4 210,4 213,3 232 174,7 419,9 526 479,9 468,9 258,4 430,3 39