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Silva Lusitana

versão impressa ISSN 0870-6352

Silva Lus. v.12 n.Especial Lisboa jun. 2004

 

Dealing with Ecological Objectives in the Monsu Planning System

 

Timo Pukkala1

Professor

University of Joensuu. Faculty of Forestry, P.O.Box 111, 80101 Joensuu FINLAND

 

 

Abstract. The article describes some approaches to incorporate ecological objectives into numerical forest planning when using the Monsu software. Monsu first simulates alternative treatment schedules for all stands in the planning area, over a user-specified planning horizon. It then seeks the best combination of stands' treatment schedules using numerical optimisation. Management objectives are included in the optimisation model either as objective variables or constraints. The ecological variables that Monsu can calculate - and which can therefore be considered in optimisation - include (1) ordinary but ecologically oriented forest characteristics such as deadwood volume and area of old forest, (2) a special biodiversity score calculated for the forest, and (3) a set of landscape metrics. Landscape metrics are variables that measure the sizes, shapes, relative arrangement and connectivity of habitat patches as well as their total area. The most recent development of Monsu has concentrated on the use of landscape metrics, which measure the forest’s ecological quality at the landscape level. A proper scale of ecological planning depends on the size of the territory of the species considered, and it seems that most of the keynote species have rather large territories and therefore require forest rather than stand level evaluations of ecological quality.

Key word: ecological planning; forest planning; heuristics; landscape metrics; numerical optimisation

 

Sumário. Este artigo descreve algumas aproximações para incorporar objectivos ecológicos no âmbito da utilização de métodos numéricos em planeamento florestal com recurso ao software Monsu. O programa começa por simular alternativas de gestão para todos os povoamentos na área objecto de planeamento, de acordo com um horizonte de planeamento especificado pelo utilizador. Em seguida procura a melhor combinação de alternativas de gestão para o conjunto de povoamentos com recurso à optimização numérica. Os objectivos de gestão são incluídos no modelo de optimização como variáveis-objectivo ou como restrições. O programa permite calcular - no âmbito do processo de optimização - o valor de variáveis ecológicas como (1) características florestais comuns com interesse ecológico (e.g. o volume de madeira morta ou a área de floresta com idade avançada), (2) um indicador de biodiversidade na área florestal, e (3) um conjunto de métricas espaciais. As métricas espaciais são variáveis que quantificam a dimensão, a forma, o arranjo espacial e a conectividade de manchas de habitat bem como a área total ocupada por estas manchas. Os desenvolvimentos mais recentes no programa Monsu focaram a utilização de métricas espaciais para estimar a qualidade ecológica da floresta ao nível da paisagem. A escala apropriada para o planeamento ecológico depende da dimensão do território das espécies consideradas. A generalidade das espécies focais ou indicadoras distribuem-se por territórios vastos o que sugere que a estimativa do valor ecológico se deva fazer à escala da paisagem e não do povoamento.

Palavras-chave: planeamento ecológico; planeamento florestal; heurísticas; métricas espaciais; optimização numérica

 

Résumé. L'article décrit quelques approches pour incorporer des objectifs écologiques à la planification numérique de la forêt en utilisant le logiciel Monsu. Monsu simule d'abord les alternatives de gestion pour tous les peuplements forestiers dans l'aire de planification, au-dessus d'un horizon de planification personnalisé par l'utilisateur. Il cherche alors la meilleure combinaison d'alternatives de gestion, pour l’ensemble des peuplements forestiers, en utilisant l'optimisation numérique. Les objectifs de gestion sont inclus dans le modèle d'optimisation comme des variables-objectives ou de restriction. Les variables écologiques que Monsu peut calculer - et qui peuvent donc être considérées dans l'optimisation - incluent (1) caractéristiques forestières communes avec l’intérêt écologique (volume de bois mort ou l'aire de forêt vieille), (2) un indicateur de biodiversité calculé pour la forêt, et (3) un ensemble de métriques de paysage. Les métriques de paysage sont des variables qui mesurent les tailles, les formes, l'arrangement spatial et la connectivité des pièces rapportées d'habitat aussi bien que leur surface totale. Les développements plus récents de Monsu sont concentrés sur l'utilisation de la métrique de paysage, qui mesure la qualité écologique des forêts au niveau du paysage. L'échelle appropriée de la planification écologique dépend de la taille du territoire des espèces considérées, et il semble que la majeure partie des espèces principales soit distribuée pour des territoires plutôt grands, et suggère donc que l'estimative de la valeur écologique soit faite à l'échelle du paysage et non du peuplement forestier.

Mot clé: planification écologique; planification forestière; heuristique; métrique de paysage; optimisation

 

 

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References

CHOU, Y., MINNICH, R.A., SALAZAE, L.A., POWER, J.D., DEZZANI, R.J. 1990. Spatial autocorrelation of wildfire distribution in the Idyllwild quadrangle, San Jacinto Mountain, California. Photogrammetric Engineering & Remote Sensing 56 : 1507-1513.        [ Links ]

KANGAS, J., PUKKALA, T., 1996. Operationalization of biological diversity as a decision objective in tactical forest planning. Canadian Journal of Forest Research 26(1) : 103-111.        [ Links ]

KURTTILA, M., 2001. The spatial structure of forests in the optimisation calculations of forest planning - a landscape ecological perspective. Forest Ecology and Management 142 : 129-142.        [ Links ]

KURTTILA, M., PUKKALA, T., LOIKKANEN, J., 2002. The performance of alternative spatial objective types in forest planning calculations: a case for flying squirrel and moose. Forest Ecology and Management 166 : 245-260.        [ Links ]

KURTTILA, M., PUKKALA, T., 2003. Combining holding-level economic goals with spatial landscape-level goals in the planning of multiple ownership forestry. Landscape Ecology 18 : 529-541.        [ Links ]

McGARICAL, K., MARKS B.J., 1995. FRAGSTATS: Spatial pattern analysis program for quantifying landscape structure. USDA Forest Service, PNW, General Technical Report 351 : 122 pp.        [ Links ]

PUKKALA, T., 2002. Measuring non-wood forest outputs in numerical forest planning. In PUKKALA, T. (Ed.), Multi-objective forest planning. Kluwer Academic Publishers, Netherlands. pp. 173-207.        [ Links ]

PUKKALA, T., KANGAS, J., 1993. A heuristic optimisation method for forest planning and decision making. Scandinavia Journal of Forest Research 8 : 560-570.        [ Links ]

PUKKALA, T., KANGAS, J., KNIVILÄ, M., TIAINEN, A.M., 1997. Integrating forest-level and compartment-level indices of species diversity with numerical forest planning. Landscape and Urban Planning 32 : 185-195.        [ Links ]

 

1 Corresponding Author: Timo.Pukkala@joensuu.fi