Kirjanpainajatuhojen torjunnassa ennakointi ja nopea reaktio ratkaisevat ‒ uudet kaukokartoitusmenetelmät mahdollistavat tiiviin seurannan

Tehokas riskienhallinta ja riittävän varhainen havaitseminen voivat Tapion mukaan hillitä kirjanpainajan aiheuttamia puustotuhoja merkittävästi. Jos alkava hyönteisten joukkoesiintymä pystytään tukahduttamaan varhaisessa vaiheessa, voivat puustotuhot jäädä lieviksi, kertoo Itä-Suomen yliopiston maa- ja metsätalousministeriön rahoittamassa Sprucerisk-hankkeen seurantatutkimus.

Luonnonvarakeskuksen (Luke) tekemien taloudellisten vaikutuslaskelmien mukaan myös taloudelliset menetykset jäävät pienemmiksi niissä tapauksissa, joissa metsänomistaja pystyy havaitsemaan alkavan hyönteistuhon ja reagoimaan siihen jo varhaisessa vaiheessa.

"Metsänomistajan kannattaa tuntea metsänsä, jotta huomaa alkavan puustotuhon ajoissa. Tällöin pystyy tekemään mahdolliset hakkuut ja muut toimenpiteet hyvissä ajoin, jolloin tuho ei pääse leviämään ja taloudellisetkin tappiot ovat pienemmät", kertoo projektitutkija Johanna Tuviala Itä-Suomen yliopistosta

Luken arvion mukaan kirjanpainajan aiheuttamat tuhot varttuneissa kuusikoissa ovat runsastuneet kuivien ja lämpimien kesien, pidentyneen kasvukauden sekä myrskytuhojen seurauksena. Ilmastonmuutoksen edetessä myös kirjanpainajan aiheuttamien puustotuhojen odotetaan lisääntyvän.

Itä-Suomen yliopiston tuottaman kirjanpainajatuhon riskimallin avulla voidaan tulevaisuudessa ennustaa, missä päin Suomea on suurin riski kirjanpainajan aiheuttamille laajoille puustotuhoille. Aluksi testikäyttöön tuleva malli perustuu avoimiin paikkatietoaineistoihin ja hankkeessa kerättyyn maastodataan.

Sprucerisk-hankkeessa on kehitetty menetelmiä ja käytäntöjä, joilla parannetaan kuusimetsien kestävyyttä muuttuvassa ilmastossa erilaisia tuhonaiheuttajia vastaan.

Edellytys viisaalle päätöksenteolle metsänhoitotoimenpiteitä suunniteltaessa on tarkka tieto kirjanpainajan leviämisestä. Maanmittauslaitoksen Paikkatietokeskuksen kehittämä tekoälymenetelmä etsii dronekuvilta yksittäiset kuuset, ja luokittelee ne terveisiin, heikentyneisiin ja kuolleisiin.

”Dronekuvien yhdistäminen tekoälyyn mahdollistaa laajoillekin alueille skaalautuvan, päästöttömän dronepohjaisen metsän terveyden seurannan”, tiedotteessa kerrotaan.