Undersökning av GIS-baserade prediktorer för skattning av markens bärighet vid avverkning

För att minimera körskador, det vill säga spårbildning och markpackning, vid avverkningar samt för att bygga mer hållbara skogsbilvägar behövs en skattning av markens bärighet. Ida Johanssons examensarbete visar att det med hjälp av ett GIS-baserat beslutsstöd går att skatta markens bärighet och göra en första planering som sedan bör kompletteras i fält.

Förekomsten av körskador i avverkningar är en utmaning inom skogsbruket. Körskadorna medför kort- och långsiktiga effekter på mark, vatten, kan påverka skogens tillväxt eller återväxt och är inte estetiskt acceptabla. Körskadeproblematiken har tyvärr intensifierats under de senaste decennierna på grund av kortare vintrar, vilket har försämrat möjligheten att köra på tjälad mark med god bärförmåga.

Genom noggrann planering av maskinernas vägval, det vill säga att anpassa körvägarna efter markens bärighet, kan man undvika känsliga områden och därmed minska körvägarnas negativa effekt. Bärigheten kan uppskattas med hjälp av olika typer av geodata och kartunderlag, till exempel markfuktighetskartor (DTW eller SLU:s markfuktighetskartor), jordarts- och jorddjupskartor, torvkartor samt flera andra underlag. Syftet med examensarbetet var att undersöka: (1) vilka typer av geodata bidrar mest till en tillförlitlig skattning av bärigheten? och (2) vilka inställningar vid framtagning av DTW-kartor ger de bästa resultaten för bärighetsskattning.

Studien bygger på data från 120 provytor samlade från sex olika skogsmarker runt om i Uppsala. På varje provyta har markens bärighet mätts med en dynamisk konpenetrometer (DCP) som mäter hur djupt en metallstång kan tränga ner i marken till följd av standardiserade viktfall. Markens bärighet beskrivs då med ett så kallat California bearing ratio (CBR)-värde, där höga CBR-värden indikerar en starkare mark.

Ett antal olika geodata/kartunderlag analyserades också inom studieområdena. DTW (Depth-to-water) kartan var central i studien. Den modellerar markens fuktighet genom att uppskatta hur långt det är från markytan ner till en modellerad grundvattennivå. Kartan är idag tillgänglig via Skogsstyrelsen karttjänster och har använts av skogsbruket i olika planeringsarbeten sedan ca 10 år tillbaka. Ju lägre DTW-värde, desto närmare marken ligger grundvattennivån och desto blötare är marken, vilket innebär lägre bärighet i marken. I arbetet analyserades hur olika val vid skapandet av DTW-kartor påverkar skattningen av markens bärighet. En viktig inställning som påverkar hur kartorna ser ut kallas för flödesackumuleringströskel (Flow Initiation Area, FIA). Detta tröskelvärde motsvarar hur stora ytor som krävs för att ett ytligt flöde ska uppstå. I grunden handlar det om hur mycket vatten som måste samlas upp från omgivningen för att vattnet ska börja rinna på ytan, alltså när ett flöde i landskapet börjar. Ett lågt FIA-värde innebär att mindre arealer behövs för att flödet initieras och motsvarar mycket blöta förhållanden (Figur 1). Ett högt FIA-värde innebär att flöden bara uppstår när vatten från stora arealer samlats, vilket motsvarar torrare mark. I studien testades flera olika sådana tröskelvärden (0,05 – 10 hektar) och olika varianter av DTW-kartan, det vill säga DTW med kontinuerliga värden jämfördes mot DTW med klassade värden (DTW ≤1 m: blöt, DTW > 1m: torr). Utöver DTW-kartor undersöktes också andra typer av geodata. Bland annat analyserades terrängens lutning, jorddjup, skogsvolym och torvlagrets mäktighet. Vi jämförde även DTW-kartan med SLU:s markfuktighetskarta, vilket är en nyare variant av markfuktighetskarta. Den baseras på över 20 olika kartunderlag och beräknar markens fuktighet med stöd av artificiell intelligens (AI).

Figur 1. Jämförelse av flödeslinjer med olika tröskelvärden för Flow Initiation Area (FIA), vid framtagning av DTW-kartor. Lägre tröskelvärden resulterar i ett tätare flödesnätverk, vilket är relevant under blötare förhållanden, till exempel vid snösmältning eller riklig nederbörd. Källa: Ida Johanssons masteruppsats, 2025.

Resultatet visade att 1 ha som tröskelvärde för flödesackumulationsarea gav det bästa sambandet mellan kartan och markens styrka enligt CBR-värdena. Ett annat viktigt resultat från studien var att det är bättre att använda kontinuerliga DTW-värden än att klassificera kartan som antingen “blöt” eller “torr”. Det gjorde modellen mer känslig för variationer och nästan fördubblade förklaringsgraden.  När flera av de andra kartvariablerna kombinerades i statistiska modeller förbättrades förklaringsgraden av variationen ytterligare. En bra kombination var DTW, lutning och virkesförråd per ha- en modell som både var enkel och gav goda resultat, men fler studier krävs för att tydliggöra virkesförrådets effekt. Fältbestämd jordart var mer tillförlitlig än kartbaserade data. SLU:s markfuktighetskarta förbättrade också modellerna ytterligare, vilket tyder på att utvecklingen av modeller i framtiden bör använda mer avancerade kombinationer av data. Analyserna begränsades dock av det förhållandevis begränsade materialet (120 provpunkter), tätortsnära skogsmiljöer och DTW:s statiska natur.

Sammanfattningsvis visar studien att det med hjälp av digitala kartunderlag och kartbaserade analyser är möjligt att skatta var marken är känslig för belastning. Det gör det möjligt att redan i planeringen av avverkningsarbetet eller dragning av nya skogsbilbägar välja områden med högre bärförmåga samt att identifiera och undvika känsliga områden. På så sätt blir skogsbruket både effektivare och mer hållbart. För att modellerna ska fungera optimalt krävs dock fortsatt fältkontroller och noggrann anpassning av kartunderlagen till de lokala förhållandena.

Detta examensarbete har varit en del av samarbetet med University of Georgia inom NIFA-forskningsprojektet: ”PARTNERSHIP: Sustainable Forest Management through Enhanced Harvest Planning and Modeling to Minimize Impacts on Forest Soils and Tree Growth” som finansieras av det amerikanska jordbruksdepartementet (US Department of Agriculture).