Tekst: Piret Müürsepp
Fotod: Are Tralla, Jarek Jõepera, Jaan Krivel, Lauri Kulpsoo
Artikkel ilmus RMK ajakirjas Metsamees

Ökoloog Asko Lõhmus on öelnud: „Teadlasena ütlen, et tõde ei saa me muidugi kunagi teada. Aga saame tõele lähemale liikuda.“ Igal juhul on meie käsutuses mitmeid tööriistu, mis sel teel abiks.

Andmeid metsa kohta koondab Keskkonnaagentuur. Lisaks jälgitakse süsinikuvaru metsades ja selle muutusi. Keskkonnaagentuuri kogutud andmetele toetub nii riiklik kui ka rahvusvaheline statistiline aruandlus Eesti metsade ja metsanduse kohta.

Metsaandmete kogumisel kasutab Keskkonnaagentuur mitmesuguseid meetodeid. Oluline osa andmetest pärineb teistelt riigiasutustelt ja eraettevõtetelt. Pärast andmete õigsuse kontrollimist talletab Keskkonnaagentuur need andmebaasidesse, kus neid töödeldakse ja analüüsitakse enne avalikustamist.

Kaugseire – üldine ülevaade metsadest
RMK kaugseire osakonna juht ja Eesti Maaülikooli külalisteadur Tauri Arumäe selgitab, mis on kaugseire. „Kõige sagedamini nimetatakse kaugseireks lennukitelt või satelliitidelt tehtavaid mõõtmisi, mille mõõdetavad objektid asuvad Maal. Ka mets on selline objekt.“


Kaugseiret nimetatakse passiivseks siis, kui andurid registreerivad päikese poolt saadud energiat, mis peegeldub tagasi seadmetele, näiteks kaamerale. Nii sünnivad Maa-ameti ortofotod.

Aktiivse kaugseire korral „tulistatakse“ uuritavat objekti skannerist välja kiiratava energiaga ning andur mõõdab kiirgust, mis on objektilt tagasi peegeldunud. Nii töötavad radarid ja lidarid ning nende eelis on see, et need ei vaja päikest. Tulemuseks on ruudukujulised pikslid. „Kui me hakkame arvutiga neid lähemalt vaatama, siis selgub iga väikese ruudu taga tegelikult mingi numbriline väärtus,“ selgitab Arumäe. „Ortofoto puhul vaatame enamasti pilti ja tõlgendame seda visuaalselt, lidari punktipilvede puhul saame tegeleda numbriliste analüüsidega ja mudelitega punktipilvedele sisu andmisega.“

Metsandusliku kaugseire praktiliste rakenduste puhul tuleb enamik sisu lidarilt, millele lisanduvad satelliidiandmed ja vähesel määral ka ortofotod. Arumäe selgitab, et kaugseire andmete töötlemiseks tuleb tihtipeale kasutada tehisintellekti ja muid masinõppe meetodeid, mis on loodud just eelkõige selleks, et tohutuid massandmeid ja eri kaardikihte omavahel mõtestatud infoks kokku sulatada.

Eesti liitus Euroopa Kosmoseagentuuriga aastal 2015, tänu sellele saame kasutada tasuta satelliidiandmeid. Satelliidi andmeladu peab Maa-amet. Satelliitidelt saab kõige üldisema pildi, mis sobib väga hästi globaalsete uuringute tegemiseks.

„Uurisime, kas satelliidilidar kajastab Eesti metsi õigesti. Selgus, et ega seal väga mingit seost ei olnud,“ möönab Arumäe. „Tihtipeale on selliste globaalsete projektide eesmärk anda globaalseid hinnanguid ning uurida trende ja muutusi. Kui tahta aga lokaalsel tasandil või puistu tasandil neid andmeid kasutada, siis need pigem suurt sisulist väärtust ei kanna.“

„Kõike ikkagi taevast ei näe, kuigi oleme ju teinud igat sorti kaugseireprojekte,“ lisab Keskkonnaagentuuri metsaosakonna juhtivspetsialist Enn Pärt. „Kuivanud puu on näha, aga põdrakahjustusi ja teisi väiksemad vigastusi mitte.“ Ka puu diameetrit otseselt ei näe, kuigi seda on võimalik tuletada läbi metsa tiheduse ja kõrguse. Kaugseire abil on võimalik otseselt mõõta metsa kõrgust ja sellest üldjoontes arvutada tagavara.


Kõike, mis jääb võra alla, näiteks rindelisust, kaugseirega Pärdi sõnul siiski hinnata ei saa. Samuti pole kindlasti võimalik kaugelt määrata metsa kasvukohatüüpi. Lidariga ei näe isegi puuliike, aga satelliidipildilt annab neid tuletada.

„Kaugseire on tavametsakorralduse alternatiiv,“ lisab Arumäe. „Eesmärk on sarnane: hinnata eraldiste põhiselt meile vajalikke takseertunnuseid, mille põhjal saaks langetada majandamisotsuseid.“

Lausmetsakorraldus – abiks praktilisel metsamajandamisel
Metsavarude kohta saab kõige parema ülevaate aastaraamatutes „Mets“ (uusim neist on aastaraamat „Mets 2021“, Keskkonnaagentuur, 2023). Neis on ka hästi selgitatud, kuidas kogutakse metsaandmeid. Eesti metsi inventeeritakse kahe eri meetodi abil.

Traditsiooniline lausinventeerimine kogub andmeid, mis on eelkõige kasulikud metsamajandamiskavade koostamiseks, kuid neid saab kasutada ka metsavarudest ülevaate saamiseks.

Enne 1992. aastat inventeeriti sel meetodil enamik Eesti metsi iga kümne aasta tagant, hiljem aga regulaarselt vaid riigimetsi. See, kas erametsi inventeeritakse, sõltub sellest, kas tehakse katastritoiminguid ja kas omanikul on huvi koostada metsamajandamise kava, samuti rahalistest võimalustest. Metsaühistutesse kuuluvad metsaomanikud saavad inventeerimiseks toetust küsida ka Keskkonnainvesteeringute keskuse (KIK) metsaosakonnast.

Metsakorraldus on metsade majandamise kavandamise ja selleks vajalike abinõude süsteem. Metsakorralduse käigus mõõdistatakse metsi perioodiliselt, inventeeritakse ja koostatakse takseerkirjeldus, hindamise tulemuste põhjal tehakse metsamajandamiskavasid. Metsa korraldatakse eesmärgiga saada andmeid metsa seisundi ja varude suuruse kohta, nõustada metsaomanikku ja kavandada pikaajalisi metsamajanduslikke tegevusi.

Lausmetsakorralduse metoodika põhiolemus on kirjas metsa korraldamise juhendis: „Metsa ülepinnalisel inventeerimisel kasutatakse silmamõõdulist takseerimist, mida täpsustatakse puude vanuse, kõrguse, rinnasdiameetri, rinnaspindala ning teiste takseertunnuste määramiseks vajalike mõõtmiste, loendamiste või kaugseire andmetega.“

Metsa takseerimisel kirjeldatakse nii üksikuid puid kui ka puistuid. Üksikpuud kirjeldatakse takseertunnuste abil. Takseertunnus on puistu takseerimisel mõõdetav või määratav tunnus (koosseis, täius, rindelisus, tüvemaht, elemendi keskmine kõrgus, kahjustused jne). Mõned neist on otseselt mõõdetavad või määratavad, teised põhinevad mõõdetavate tunnuste tuletamisel. Üheks otseselt määratavaks takseertunnuseks on puuliik ning mõõdetavateks tunnusteks kõrgus, vanus, rinnasläbimõõt ja maht.


Tootliku metsamaa eraldisel on kohustuslikud takseertunnused kvartali number (kui see on olemas), eraldise number ja pindala, peapuuliik, arenguklass, tuleohuklass, metsakasvukohatüüp, kuivenduse tunnus, boniteediklass ja kõrgusindeks (H100). Puistutes alates noorendike arenguklassist tuleb märkida ka hektaritagavara ja tagavara juurdekasv hektaril.

Metsa ülepinnalisel inventeerimisel kasutatakse silmamõõdulist takseerimist, mida täpsustatakse puude vanuse, kõrguse, rinnasdiameetri, rinnaspindala ning teiste takseertunnuste määramiseks vajalike mõõtmiste või loendamistega.

Inventeerija ametnimetus on metsakorraldaja, metsataksaator või taksaator. Metsakorraldaja peab olema sooritanud eksami ja katsetöö metsakorraldustööde teoorias ja praktikas ning tal peab selle kohta olema kehtiv metsakorraldaja tunnistus ja tegevusluba.

Eksameid metsakorraldajatele korraldab Keskkonnaagentuur. „Kõik RMK enam kui 60 metsakorraldajat on siit läbi käinud,“ kinnitab Pärt. „Kontrollime ka RMK metsakorraldust, tehes pistelist järelkontrolli, seejärel anname RMK metsakorraldusosakonnale olukorrast teada.“ Ka erametsanduses tegutseb ligi 90 tunnistusega metsakorraldajat, kes on samuti Keskkonnaagentuuris eksamitel käinud.


Kõik metsaandmed, mis kogutakse lausinventeerimisega, kantakse riiklikku metsaressursi arvestuse registrisse, mis on tuntud ka kui metsaregister või metsaportaal. Sinna andmete kogumisega tegeleb Keskkonnaagentuur. Keskkonnaamet sisestab metsateatistega ehk metsa tehtavate raietega seonduvat informatsiooni. Metsaregistri toimimise ja arendamise eest vastutab Keskkonnaministeeriumi metsaosakond. Metsaregistri eesmärk on koguda ja säilitada andmeid metsade asukoha, pindala, varu, kasutamise ja seisundiga.

Statistiline metsainventuur – riigi tasemel metsaandmed
Aastal 1999 alustati arvepidamist Eesti metsavarudest statistilise metsainventuuriga (SMI), mille eesmärk on anda täielik ja ajakohane ülevaade kõigist Eesti metsadest.

SMI on igal aastal toimuv valikuuring, mis võimaldab kiiresti ja tõhusalt koguda teavet metsade kohta, seda viib läbi Keskkonnaagentuur. Selle meetodi abil saab kirjeldada metsi, muutusi nendes ning anda ülevaade toimunud raietest või häiringutest.

SMI ei piirdu ainult metsade hindamisega, vaid kogub andmeid ka teistes valdkondades, näiteks bioloogiline mitmekesisus, puidutagavara mittemetsamaadel ning metsastumine. Lisaks analüüsib SMI eri maakasutuskategooriate pindalasid ja nende muutusi.

SMI on valimiuuring, mis tähendab, et üldistuste tegemisel proovitükkide põhjal on alati olemas tõenäosuslik viga. Vea suurus sõltub osakogumi suurusest ja on väiksem, kui valim hõlmab kogu riiki. Väga väikeste osakogumite korral on tulemused statistiliselt vähem usaldusväärsed.

Seetõttu on näiteks aastaraamatus „Mets“ kasutatud SMI andmeid vaid üleriigiliste näitajate esitamiseks, kuid väiksemad valimid, näiteks maakondade metsi iseloomustavad näitajad, on toodud metsakorralduse põhjal.

Metsaregistri andmetel põhinevad inventeerimisandmete tabelid hõlmavad umbes ¾ kogu metsamaast ning need andmed on kuni kümme aastat vanad. Riigimetsa iseloomustamiseks kasutatakse metsainventuuride andmeid, mis on kogutud riigimaal. Riigimaa hõlmab nii riigiomandit, munitsipaalomandit kui ka avalik-õiguslikku omandit.

SMI metoodika areneb pidevalt. Et säilitada võrreldavus, on uute metoodikate rakendamisel oluline ümber arvutada ka varasemate aastate hinnangud, sellest tulenevad erinevused sama aasta kohta eri aastate raportites.

Metsade alternatiivne hindamine
Ökoloogid ja keskkonnaaktivistid on ametlike metsaandmete õigsust juba aastaid kahtluse alla seadnud. Sellest ajendatuna tellis Postimehe Fond metsakorraldajatelt ja TÜ geograafidelt Eesti metsade alternatiivse hindamise (MAH 2021). MAH-i eestvedaja on Lembit Maamets OÜ-st Metsakorralduse Büroo, osales ka geoinformaatik Evelyn Uuemaa, teisi nimesid pole projekti kodulehel ära toodud. Kaasnevates artiklites on sõna saanud ökoloog Asko Lõhmus Tartu Ülikoolist ning metsamajandamise praktik Rainer Kuuba.

Alternatiivse hindamise eesmärk oli esitada teine arvamus Eesti metsade olukorrast 2021. aasta seisuga. MAH-i läbiviimiseks loodi kogu Eesti maismaad hõlmav ühtlane punktivõrgustik ning analüüsiti metsaregistri ja kaugseire andmeid nendes punktides.

Kui SMI järgi oli Eesti metsade tagavara 2021. aastal 464 mln tihumeetrit, siis alternatiivse hindamise järgi saadi 367 mln tihumeetrit. Seega oleks Eestis justkui 97 miljonit tihumeetrit vähem, kui näitab SMI, ning majandatavate metsade netojuurdekasv (5,7 miljonit tihumeetrit 2021. aastal) ligi kaks korda väiksem, kui on Keskkonnaagentuur seni (kuni 2015. aastani) Euroopale raporteerinud.


„Minule teadaolevalt on see esimene kord, kus silmamõõdulise takseerimise (nn laus- või tavametsakorraldus) andmetega seatakse kahtluse alla puude ringproovidel kluppimise (SMI) andmed,“ arvab selle kohta metsakorraldaja Ülo Viilup. „Seni on ikka nii olnud, et kui tekib kahtlusi metsakorraldaja poolt hinnatud või raiefirma poolt esitatud raiemahu tagavara suhtes, siis tellitakse kasvava metsa või kändude mõõtmine ringproovide või ülepinnalise kluppimisena.“

1995. aastal koostas Viilupi juhitud Eesti Metsakorralduskeskus ülevaate „Eesti metsavarud“, mida kasutas ka metsamaa puuliigilise koosseisu allikana MAH-projekti koordinaator. Ülevaatesse kaasati kõikide selleks ajaks inventeeritud metsade andmed metsamaal pindalaga 1,939 mln hektarit.

Viilup toob välja, et ülevaate kohaselt oli metsade tagavara toona 284,5 mln tihumeetrit. „Pärast 1994. aastat tehtud raie mahu kohta kogusin info aastaraamatute sarjast „Mets“,“ jätkab ta oma arvutustega. „Liites kokku aastased raiemahud, selgus, et viimase 27 aasta raiemaht on 233,2 mln tihumeetrit ehk keskmiselt 8,64 mln tihumeetrit aastas. MAH-i järgi on metsade aastane keskmine juurdekasv 6,73 mln tihumeetrit, seega sama 27-aastase perioodi juurdekasv kokku on 27 x 6,73 =181,7 mln tihumeetrit.“

Viilup võtab edasiste arvutuste aluseks 1995. aasta tagavara, viimase 27 aasta raiete mahu ja sama perioodi keskmise juurdekasvu MAH-i järgi ning saab tulemuseks, et praegune metsade tagavara peaks olema 284,5 – 233,2 + 181,7 = 233 mln tihumeetrit.

„MAH-i aruandetabelite alusel aga hinnati 2021. aastal metsa tagavaraks 367,5 mln tihumeetrit!“ on ta üllatunud. „Rehkendus ei klapi! Seega pole keegi 97 mln tihumeetrit varastanud, vaid kuskilt on 134 mln tihumeetrit metsa imeväel juurde tekkinud.“

Nüüd jagab ta selle suurenenud tagavara (134 mln tm) 27 aastaga ning selgub, et seda on aasta kohta 4,96 mln tihumeetrit rohkem kui MAH-is näidatud keskmine tagavara muut. „Seega 6,73 + 4,96 = 11,69 mln tihumeetrit võiks siis olla see suurus, mille võrra aastane metsatagavara on keskmiselt suurenenud, millest siis 8,64 mln tihumeetrit on igal aastal keskmiselt raiutud.“

„MAH-is keskmise tagavara muudu esitamine juurdekasvuna on äärmiselt kahetsusväärne ja eksitav,“ leiab Viilup. „Kes vähegi on kursis juurdekasvu mõistetega ja kordki näinud juba ligi sajand tagasi metsateadlaste poolt koostatud kasvukäigutabeleid, teavad, et puistu üldtootlikkuse, säiliva osa tootlikkuse ja eemaldatava osa mahu vahel on märkimisväärne erinevus.“

Jagades tagavara vanusega ning selle tulemusena saadud keskmise tagavara muudu kasutamine metsade kasvu iseloomustava suurusena on Viilupi hinnangul paras hämamine ja püsiproovitükkide mõõtmistulemuste alusel väljatöötatud metsade kasvumudelite eiramine. „Metsade juurdekasvu tegelikkusest väiksemana esitamine ei aita kuidagi kaasa praeguses metsadebatis tekkinud lahkarvamuste lahendamisele.“

Vastulause MAH-ile
Vastulause MAH-ile esitab ka Keskkonnaagentuur oma blogis („Keskkonnaagentuuri metsastatistika on usaldusväärne“), kus tuuakse välja, et kuigi Postimehe Fondi uurimuses võeti aluseks 900 000 paika, samal ajal kui SMI on iga-aastase aruande koostamiseks kasutanud 30 000 proovitüki andmeid, ei tähenda see veel, et MAH on täpsem. „Tegelikkuses sõltub täpsus kahest näitajast: proovitükkide arvust ja mõõtmiste enda täpsusest. Kuna kluppimisandmed on silmamõõdulisest inventeerimisest oluliselt täpsemad ning lausmetsakorralduses esineb süstemaatiline tagavara alahindamine, siis ei saa MAH-uuringu andmeid kindlasti lugeda täpsemaks.“

Postituses selgitatakse, et metsakorraldus toetub mitte eriti täpsele silmamõõdulisele hindamisele, SMI puhul arvutatakse puidutagavara hinnangud proovitükkidel kasvavate puude mõõtmisandmete põhjal.


„Praktika näitab, et SMI mõõtmistulemuste alusel saadakse 15–20% kõrgemad tagavara hinnangud võrreldes lausmetsakorraldusega,“ nenditakse Keskkonnaagentuuri tekstis. „MAH-analüüsil kasutatud punkthinnangute aluseks võetakse lausmetsakorralduse andmed, need aga alahindavad tegelikku hektaritagavara ca 20% , samas see jääb metsa korraldamise juhendis lubatud veapiiri sisse.“

Lausmetsakorralduse suur tagavara alahindamine sai Keskkonnaagentuuri väitel selgeks pärast SMI puu tasemel mõõtmiste algust juba 24 aastat tagasi. Ülespoole eksimise kartuses hindavad metsakorraldajad pigem metsa tagavara väiksemaks. Rinnaspindala mõõdetakse süstemaatiliselt väiksemaks suurema tagavaraga ja tihedamates puistutes. Samuti ei ole metsakorralduses alati teist rinnet eristatud või täpselt hinnatud.

Bioatlas – tööriist puiduvarujale
Sellist uuringut, kus metsaregistri andmeid laiendati kogu Eesti peale, on tehtud ka varem. Keskkonnaagentuur toob välja, et 2018. aastal tegi Maaülikool Bioatlase projekti jaoks üle-eestilised metsade tagavara kaardid kaugseire andmete alusel. Töö tulemusena saadi Eesti metsade tagavaraks 470 miljonit tihumeetrit, mis on väga sarnane SMI tulemustega.

Aastal 2020 valmis rahvusvahelise projekti Baltic ForBio raames portaal Bioatlas, mis võimaldab Eestis, Lätis, Leedus, Soomes ja Rootsis vaadata piirkonniti võimalikku kasvava puidu saadavust lähema paarikümne aasta jooksul. Eesti andmebaasi koostasid Eesti Maaülikooli metsa- ja maakorralduse ja metsatööstuse õppetooli professor Ahto Kangur ja teadur Allar Padari. Atlase veebirakendus asub LUKE (Soome loodusvarade instituudi) serveris ja on nende hallata.

Bioatlas sisaldab teavet väikese läbimõõduga kasvava ümarpuidu sortimentide, raidmete ja kändude energia tootmiseks potentsiaalselt kasutatavate biomassi mahtude kohta ja seda ruumiliselt, Eesti eri asukohtades. Portaal on kasulik näiteks uute investeeringute planeerimisel.

Lisaks energiapuidu sortimentidele on Rootsis ja Eestis avaldatud ka kasvava metsa arvestuslikud saematerjali ja paberipuidu mahud. Portaal on peamiselt mõeldud metsa- ja energiaettevõtjatele, kohalikele omavalitsustele ning teadus- ja arendusorganisatsioonidele kasutamiseks.

LUKE-poolse projektijuhi Perttu Anttila sõnul võimaldab Bioatlas arvutada puidukoguseid omavalitsuste ja maakondade kaupa ning on võimalik määrata huvipakkuv piirkond, mille kohta saab portaalist infot küsida.

Ahto Kanguri sõnul oli Bioatlase tööde peamine eesmärk katta kogu Eesti metsamaa andmetega, kuna umbes 20% sellest ei ole inventeeritud või on nende alade metsahindamise andmed metsaregistris aegunud.

Samas on oluline märkida, et ka Bioatlase andmestik ei kajasta metsades olevat hetkeseisu, kuna alusandmeteks on kaugseireandmed ja arvesse läheb lidarimõõtmiste aeg. Maa-amet korraldab lende kogu Eesti ulatuses nelja aasta jooksul, mis mõjutab andmete täielikkust ja ajakohasust. „Andmeid peab uuendama, sest metsad muutuvad inimtegevuse, kasvamise ja looduslike häiringute tõttu“ selgitab Padari.


Miks Bioatlas ei ole seotud olemasolevate andmebaasidega? Peamine põhjus on Padari sõnul keerukus ja ilmselt ka piisava vajaduse puudumine. Praegused andmed on arvutatud 2016.–2018. aasta aeroLIDARi andmete järgi, kaasates ka teisi andmekihte (põhikaart, mullakaart, metsaregister ja EELIS). Iga nelja aasta tagant on uus lend ning seega saaks pidevalt arvutada uued andmed.

„Selle metoodikaga takseerandmete arvutamine on aga väga mahukas ja vajab arvutiressurssi,“ selgitab Padari. „Võimalik oleks tekitada vastav tarkvara, mis jooksvalt uute andmete tekkimise järel arvutab ja uuendab andmed ka Bioatlases, kuid see vajab nii rahalist ressurssi kui ka metsanduse praktikute sisulist huvi.“

„Bioatlases on 1 x 1 km ruutudena arvutatud eri sortimentide aastased väljatulekud juhul, kui metsade majandamine toimub ühtlase kasutuse langi järgi,“ ütleb Padari. „Kuna oleme tulevikuprognoosi juures kasutanud just ühtlase kasutuse lanki, siis takseerandmete muutumine mõjutab tulemust vähe. Rohkem mõjutab tulemust metsamaa pinna muutumine ehk raadamine ja muude maade muutumine metsamaaks.“ Bioatlase projekti rahastas Euroopa Liidu programm „Interreg Baltic Sea Region 2014–2020“.