Reduzierung der Umweltauswirkungen von Forstwirtschaft auf die Waldökosysteme mithilfe von Big Data
Durch den Klimawandel steigt die Anzahl der Tage, an denen Wälder nicht von Frost und Schnee bedeckt sind. Diese zunehmend nassen Bedingungen erhöhen das Risiko von Spurrinnenbildung und Verdichtung des Bodens durch Fahrzeuge und Maschinen während der Ernte, was eine große Umweltbelastung durch die Forstwirtschaft mit sich bringt. Aus diesem Grund sind Methoden zur Vorhersage der Bodenfestigkeit unter verschiedenen Bedingungen unerlässlich, um festzustellen, wann der Betrieb fortgesetzt werden kann. Das Projekt EFFORTE ging diese Herausforderungen an, indem es neuartige Technologien zur Verbesserung der Ernte und Bewirtschaftung von Wäldern in der gesamten forstwirtschaftlichen Wertschöpfungskette innerhalb der EU entwickelte und einführte. „Unser Ziel war es, die Bodenmechanik und die Befahrbarkeit des Geländes (die Fähigkeit eines bestimmten Fahrzeugs, ein bestimmtes Gelände zu befahren) besser zu verstehen, um Störungen im Boden zu vermeiden, die Mobilität der Maschinen zu beschleunigen und Persistenz und Spurrinnenbildung abschätzen zu können“, sagt Jori Uusitalo, Projektkoordinator. EFFORTE erhielt Finanzmittel vom Gemeinsamen Unternehmen für biobasierte Industriezweige, einer öffentlich-privaten Partnerschaft zwischen der EU und der Industrie.
Verwendung von Modellen
Das Forschungsteam untersuchte die Grundlagen der Bodenmechanik, insbesondere die Bedeutung des Feuchtigkeitsgehalts des Bodens für die Bodenfestigkeit und Bodenstörungen. Daraufhin entwickelte es hydrologische Modelle, die den Feuchtigkeitsgehalt im Boden für den praktischen Betrieb vorhersagen. Die Modelle ergänzten andere Modelle zur Vorhersage des Verhältnisses zwischen Bodenfeuchte und Bodenfestigkeit sowie zwischen Bodenfeuchte und Bodenverformung. Die Projektpartner waren dann in der Lage, eine Methode zur Erkennung und Auswertung der Bodentragfähigkeit auf der Grundlage des Verhältnisses zwischen Motorleistung und Fahrtgeschwindigkeit zu entwickeln und zu demonstrieren. „Die Auswertung erfolgt über die Aufzeichnung der Datenkommunikation in einem CAN-Bus-Netzwerk einer Forstmaschine“, erklärt Uusitalo. Der Begriff CAN-Bus bezeichnet ein Controller-Area-Netzwerk-Kommunikationssystem. Anhand der Ergebnisse wird das Verständnis über die Auswirkungen von Radlasten auf die Bodenbelastung und -verdichtung verbessert, indem Daten über die Bodenmechanik in operationelle Empfehlungen für Försterinnen und Förster umgewandelt werden. Uusitalo weiter: „Die wichtigsten Erkenntnisse und Empfehlungen zur Befahrbarkeit, die aus EFFORTE hervorgingen, können sofort in allen europäischen Ländern angewandt werden.“
Vorteile von Big Data
Das Konsortium versuchte auch, das Potenzial der Mechanisierung im Waldbaubetrieb für eine höhere Produktivität und Effizienz bei Aktivitäten wie bei der Verwaltung von Baumpflanzung und Jungholz zu nutzen. Ferner entwickelte und testete es Big Data-Lösungen zur Produktionssteigerung bei gleichzeitiger Minimierung der Auswirkungen auf die Umwelt. Der Einsatz von Big Data-Anwendungen verbessert nicht nur die Qualität der Arbeit, sondern minimiert auch die Feldarbeit vor und nach der Ernte. „Die Verringerung des Anteils der Waldbestände mit einer hohen Störungsrate wird auch zu einer größeren Akzeptanz der Waldoperationen bei den Waldbesitzern und der Öffentlichkeit führen“, meint Uusitalo. Genauere Vorkenntnisse, die auf Beobachtungen vor der Ernte oder auf Big Data-Anwendungen basieren, ermöglichen eine optimale Planung von Forstarbeiten auf der Grundlage ihrer Empfindlichkeit gegenüber wechselnden Bedingungen. Dadurch kann eine wichtige Quelle der Ineffizienz angegangen werden, nämlich der Stillstand von Maschinen bei schlechten Wetterbedingungen. „Eine bessere Überwachung und Planung bietet somit eine bedeutende Möglichkeit, die jährliche Maschinenauslastung zu erhöhen und gleichzeitig Umweltzerstörung zu vermeiden“, so Uusitalo. Daher hat EFFORTE das Verständnis für die Festigkeit des Waldbodens, die Wechselwirkung zwischen Maschinen und Gelände sowie die Widerstandsfähigkeit des Bodens nach der Bewegung von Fahrzeugen erweitert. Das Projekt brachte außerdem die Kosteneffizienz forstwirtschaftlicher Betriebe und das Waldwachstum voran. Uusitalo betont: „Durch die Anwendung verschiedener Big Data-Anwendungen in der praktischen Forstwirtschaft entstehen enorme wirtschaftliche Vorteile und die Bodenverformung kann vermieden werden.“
Schlüsselbegriffe
EFFORTE, Boden, Wald, Big Data, Modelle, Auswirkungen auf die Umwelt, Forstwirtschaft, Bodenmechanik, Ernte, Befahrbarkeit, Waldbau
