Browsing by Title

Terveydenhuollon toimialan yksi suurimmista ongelmista on potilastietojen pirstaloituminen ja kykenemättömyys niiden toimivaan jakamiseen terveydenhuollon palveluita tarjoavien organisaatioiden välillä. Tästä ongelmasta johtuen terveydenhuollon ammattilaisten on hoitotilanteessa vaikea saada selkeää kuvaa yksittäisen potilaan koko potilashistoriasta. Tämän tutkielman tavoitteena on esitellä kaksi erilaista edellä kuvattuun ongelmaan kehitettyä ratkaisua ja vertailla näiden tarjoamia ratkaisumalleja. Ensimmäinen esiteltävä ratkaisumalli on Suomeen kehitetty Kansaneläkelaitoksen Kansallisen terveysarkiston palveluihin kuuluva Potilastiedon arkisto. Potilastiedon arkisto tarjoaa kaikille terveydenhuollon organisaatioille yhteisen, keskitetyn sähköisen potilastietojen käyttöarkiston. Sen avulla terveydenhuollon ammattihenkilökunnalla on mahdollisuus nähdä yli organisaatiorajojen ne potilasta koskevat tutkimus- ja hoitotiedot, joiden luovutukselle potilas on antanut suostumuksensa. Toinen tutkielmassa esiteltävä hajallaan olevan potilastiedon hallintaan kehitetty ratkaisu on Integrating the Healthcare Enterprise (IHE) -organisaation kehittämä IHE Cross-Enterprise Document Sharing (IHE XDS) -ratkaisumalli. IHE XDS:n tarjoamassa ratkaisumallissa terveydenhuollon palveluita tarjoavat organisaatiot muodostavat yhteneviä toimialueita, joissa noudatetaan yhteisesti sovittuja toimintatapoja ja käytäntöjä. IHE XDS perustuu hajautettuun ratkaisumalliin, jossa jokainen potilastietoja julkaiseva terveydenhuollon palveluita tarjoava organisaatio arkistoi julkaisemansa asiakirjat omaan tietovarastoonsa ja muut organisaatiot pääsevät käsiksi näihin asiakirjoihin yhteisen rekisterin kautta. Ratkaisumallien vertailun näkökulmiin sisältyy muun muassa ratkaisumallien käytännön erot, Potilastiedon arkisto tarjoaa mallin toteutuksesta ja IHE XDS tarjoaa teknisen viitekehyksen. Muita vertailun näkökulmia ovat ratkaisumallien asiakirjojen haku- ja käsittelymenetelmien eroavaisuudet, yhtäläisyydet ja puutteet sekä ratkaisumallien arkkitehtuuristen ratkaisujen eroavaisuudet.

Uusiutuvista lähteistä peräisin olevan energian käytön edistämisestä annetun direktiivin 2009/28/EY mukaan Euroopan unionin tavoitteena on nostaa uusiutuvan energian osuus 20 prosenttiin energian loppukulutuksesta vuoteen 2020 mennessä. Suomen on nostettava uusiutuvan energian osuus energian loppukulutuksesta 38 prosenttiin vuoteen 2020 mennessä kansallisen velvoitteen mukaisesti. Uudelleenlaadittu Euroopan parlamentin ja neuvoston direktiivi 2010/31/EU rakennusten energiatehokkuudesta puolestaan edellyttää uusia lainsäädäntötoimia ”lähes nollaenergiarakennuksiin” siirtymisen toimeenpanemiseksi. Direktiivin mukaan jäsenvaltion on varmistettava, että vuoden 2018 loppuun mennessä kaikki uudet viranomaisten käytössä ja omistuksessa olevat rakennukset, sekä vuoden 2020 loppuun mennessä kaikki uudet rakennukset omistajasta riippumatta, ovat lähes nollaenergiarakennuksia. Direktiivin mukaiseen lähes nollaenergiarakennuksen määritelmään sisältyy erittäin korkean energiatehokkuuden vaatimuksen lisäksi uusiutuvan energian käyttöä koskeva vaatimus, johon nimenomaisesti sisältyy ”paikan päällä tai rakennuksen lähellä” tuotettava uusiutuvista energialähteistä peräisin oleva energia. Käytännössä tämä tarkoittaa hajautettua pienimuotoista energiantuotantoa uusiutuvilla energialähteillä hyödyntäen erilaisia pientuotantojärjestelmiä ja -laitoksia. Tätä edistää myös se, että direktiivin 2009/28/EY mukaan, jäsenvaltioiden on rakennussäännöksissään ja määräyksissään otettava käyttöön asianmukaiset toimenpiteet, joilla lisätään "kaikentyyppisen uusiutuvista lähteistä peräisin olevan energian" osuutta rakennusalalla. Keskitetyssä energiantuotannossa sähköä ja lämpöä tuotetaan suuren kokoluokan voimaloissa, joista energia siirretään kulutuspisteeseen energiaverkkojen avulla. Hajautetulla energiantuotannolla tarkoitetaan sen sijaan tuotantomallia, jossa energia tuotetaan lähellä kulutuspistettä. Hajautettua energian pientuotantoa kutsutaan usein myös nimellä "lähienergia", jossa lähtökohtana on paikallisten resurssien hyödyntäminen eri energiantuotannon sovellutuksissa. Merkittävimmät pienimuotoiset sähköntuotantotavat Suomessa ovat tällä hetkellä pienvesivoima, pientuulivoima, aurinkosähkö, aurinkolämpö ja bioenergia. Tutkielmassa käsitellään ensisijaisesti vain ”puhdasta”, aidosti uusiutuvilla energiamuodoilla tuotettavaa sähkö- ja lämpöenergiaa, joten erilaiset biopolttoaineita hyödyntävät sähkön ja lämmöntuotantolaitokset rajautuvat pois. Hajautetun pienimuotoisen energiantuotannon sääntelyn tavoitteena voidaan katsoa olevan uusiutuvilla energialähteillä tapahtuvan energiantuotannon lisääminen ja tuotannon taloudellisen kannattavuuden parantaminen. Toistaiseksi energiantuotantoa koskeva sääntely on koskenut pääasiassa teollisen mittakaavan tuotantoa, mutta myös pientuotantoa koskeva sääntely on lisääntynyt ja lainsäädäntöä on kehitetty runsaasti. Tutkielmassa selvitetään, systematisoidaan ja arvioidaan tämän hetkistä hajautettua pienimuotoista energiantuotantoa koskevaa sääntelyä ja sen kehittämistarpeita ottaen samalla huomioon lähes nollaenergiarakennuksille asetetut vaatimukset. Aihetta käsitellään lain soveltajan näkökulmasta, arvioiden sääntelyn vaikutuksia itse kohteeseen, eli energian pientuottajan ja pientuotantolaitoksen toimintaan. Aiheeseen liittyvät säännökset pyritään systematisoimaan tutkielman kolmen eri osan mukaisesti, jotka ovat johdatus käsiteltävään aiheeseen, pientuotannon sääntely ja ohjauskeinot sekä pientuotannon taloudelliset ohjauskeinot. Keskeisimmät pientuotantolaitoksiin liittyvät kysymykset käsittelevät laitteistojen asentamista, luvan tarvetta ja ympäristövaikutuksia. Itse tuotantoon liittyvät kysymykset koskevat tuotantolaitoksen sähköverkkoon liittämistä ja ylijäämätuotannon myymistä sähkömarkkinoilla. Taloudellisten ohjauskeinojen osalta käydään läpi pientuotannolle tarjolla olevia tukimalleja, niihin kohdistuvaa verosääntelyä ja ylijäämätuotannon myyntiin liittyviä laskutusmalleja.

Suurten tietomäärien käsittely peräkkäisessä tietovarastossa on tehotonta, minkä seurauksena käyttäjän kyselyiden vasteajat ovat kohtuuttoman pitkät. Viime vuosina markkinoille on ilmestynyt joukko massiivisesti rinnakkaisia tietovarastoja, joissa kysely käsitellään rinnakkain useassa pisteessä. Hajautetuissa tietovarastoissa tiedon määrän lisääntyessä kyselyiden vasteaikojen tulisi pysyä ennallaan lisäämällä pisteiden määrää. Kyselynoptimoinnin tavoitteena on lyhentää kyselyiden vasteaikoja. Täten hajautetun tietovaraston kyselynoptimoinnissa optimoidaan kyselynkäsittelyn lisäksi tietovaraston skaalautuvuutta. Kyselynoptimoinnissa minimoidaan leyoperaatioiden ja kommunikoinnin määrää. Hajautetussa tietovarastossa kyselyn käsittely on optimaalista, kun pisteet käsittelevät kyselyn relaatioiden erillisiä paloja täysin itsenäisesti. Tällöin kyselyn käsittelyssä ei esiinny kommunikoinnin eikä laskennan toistoa. Käytännössä monimutkaisten kyselyiden käsittely vaatii kuitenkin tiedon hajauttamista uudelleen kyselynkäsittelyn aikana useaan kertaan. Kommunikoinnin ja laskennan toistoa voidaan vähentää optimoimalla tietovaraston hajautuskaavioita ja kyselynkäsittelyn algoritmeja. Tietoanalyyseissa tietovarasto mallinnetaan usein tietokuutiona, jonka koosteista materialisoidaan osa kyselynkäsittelyn nopeuttamiseksi. Materialisoituvat näkymät ja hakemistot luodaan tiettyjen kyselyiden käsittelyä varten, minkä takia ne tukevat heikosti ad-hoc-kyselyitä. Materialisoituvat näkymät vaativat myös paljon tallennustilaa ja ne kallistavat huomattavasti tietovaraston päivitystä. Kaupallisissa massiivisesti rinnakkaisissa tietovarastoissa, kuten Redshiftissä ja Verticassa, tieto tallennetaankin sarakkeittain, mikä parantaa kyselynkäsittelyn suorituskykyä yleisesti. Kyseiset tietovarastot eivät käytä lainkaan materialisoituvia näkymiä. Tässä tutkielmassa tarkastellaan kyselynoptimoinnin menetelmiä hajautettuihin tietovarastoihin, jotka on toteutettu yksityislevyjärjestelminä. Akateemisista tutkimuksista ja kaupallisista järjestelmistä päätellen hajautetun relaatiopohjaisen tietovaraston suorituskyvyn kannalta tärkeimpiä optimoinnin kohteita ovat tiedon hajauttaminen ja rinnakkainen kyselynkäsittely. Täten tutkielmani pääpaino on tiedon hajauttamisen ja rinnakkaisen kyselynkäsittelyn optimoinnissa. Tietovaraston kyselyiden yleisimmistä operaatioista käsitellään liitokset ja ryhmittely. Tosiaikaisen tiedonjalostuksen menetelmistä tarkastellaan kuutiointioperaation ja tietokuution rinnakkaista laskentaa.

Hajuammattilaisuudella, hajuharjoittelulla ja muulla systemaattisella hajuille altistumisella on merkittävää vaikutusta hajuaistin toimintaan. Muutokset näkyvät esimerkiksi hajuaistin herkkyydessä sekä kyvyissä havainnoida, tunnistaa ja erottaa hajuja toisistaan. Tämän maisterintutkielman tavoitteena oli selvittää eroavatko aistinvaraisen arvioinnin ammattilaiset ja elintarviketieteiden opiskelijat toisistaan hajujen tunnistamisen, kokemisen ja ruokamieltymyksien suhteen. Tutkimuksen hypoteesien mukaan ammattilaiset olisivat parempia tunnistamaan hajuja, kuvailisivat niitä useammilla sanoilla ja arvioisivat ne keskimäärin tutummiksi sekä heillä olisi vähemmän ruokainhokkeja. Lisätavoitteena tutkimuksessa oli myös tarkastella mahdollisia hajunäytteiden välisiä eroja. Tutkimuksen merkityksenä oli olla osa aistinvaraista perustutkimusta ja tuottaa uutta tietoa vähän tutkitun hajuammattilaisten alatyypin, elintarvikkeiden aistinvaraisen arvioinnin ammattilaisten, hajuaistikyvyistä. Tutkimukseen osallistui yhteensä 85 koehenkilöä, joista aistinvaraisen arvioinnin ammattilaisia oli 23 kpl, elintarviketieteiden opiskelijoita 56 kpl ja muiden alojen opiskelijoita tai työntekijöitä 6 kpl. Tutkimus koostui kolmesta osasta, jotka olivat hajujen tunnistustesti, hajunäytteiden arviointitehtävä sekä verkkokysely. Hajujen tunnistustestissä koehenkilöiden hajuaisti testattiin 32 hajun Sniffin’ Sticks-tunnistustestillä. Hajunäytteiden arviointitehtävässä näytteitä oli 6 kpl (β-jononi, tyrni, L-karvoni, valkosipuli, D-karvoni, balsamico) ja niistä tutkittiin koettua miellyttävyyttä, voimakkuutta, tuttuutta ja laatua. Verkkokyselyllä kartoitettiin koehenkilöiden ruoka-asenteita ja suhtautumisia erilaisiin ruokalajeihin ja ainesosiin. Tutkimuksessa havaittiin ammattilaisten olevan parempia tunnistamaan hajuja ja kuvailevan niitä useammilla sanoilla kuin opiskelijat. Ammattilaiset eivät kuitenkaan arvioineet hajuja keskimääräisesti tutummiksi eikä heillä ollut tilastollisesti merkitsevästi vähemmän ruokainhokkeja. Hajunäytteiden keskinäisessä vertailussa havaittiin eroja hajujen välillä. Miellyttävimmäksi arvioitu β-jononi oli myös hajuista vähiten tuttu ja voimakas. Voimakkaimmaksi ja epämiellyttävimmäksi arvioitiin balsamico, kun taas tutuin haju oli valkosipuli.

Object. The purpose of the study is to find out, what kind of possibilities there are for ethical sensitivity to appear in the context of game development. This operating environment is considered in this study both concrete surroundings related to the work and colleagues and virtual environment, the game itself which is created by the game developers themselves. The study aims to clarify what kind of meanings ethical sensitivity gets in the speech of game developers taking account to that behavior in practice might differ from the ideal of an individual. Ethical sensitivity as a concept is defined by earlier studies of the subject considering for example the moral thinking of teachers and nurses and it is linked in this study to its context by research of game industry and methodology specialized to virtual environments. Methods. The material of the study was collected with half-structured theme interview from six different game developers whom where either working or studying the subject. Background knowledge for the study was also collected from the games themselves as environments with nethnographic methods. In addition, more material was collected from the culture build around the games, things such as game videos and social media platforms handling the games. The main sources in this study were nevertheless the interviews, which made it possible to search for the answers with grounded theory -based methodology. That supported the making of theory of ethical sensitivity in this distinctive context. Conclusions. The ethical sensitivity of game developers and awareness of societal issues were clear, and they also mainly experienced their values to be similar with others in the work or study environment. The issue that came up repeatedly was constant discussion and counseling with others, which was relevant part of the work itself. It also helped interviewees to reflect their own actions. Also, every participant had something to do with gaming during their free-time and some of them had somewhat passion towards gaming and games which can be seen as a reflection of hacker ethics that promotes passion as an ultimate motivation to work. However, the notions in this study were not strong enough to prove or dismantle this kind of thinking. The flexibility of identity and thinking as well as effects of separate groups were shown as an important part of conclusions and worked as a promising path for further studies.

Suomessa lähes kaikki teollisuuden käyttämä ainespuu hakataan koneellisesti ja metsäkoneet liikkuvat maastossa nykyisin yhä enemmän ympärivuotisesti. Raskaat metsäkoneet jättävät helposti jälkeensä pahojakin maastovauriota, jotka vaikuttavat metsän ekologiaan. Korjuujälkeen ja etenkin vaurioiden ennaltaehkäisyyn tulee siksi kiinnittää enemmän huomiota. Yksi keino on tarjota metsäkoneenkuljettajille ajantasaista ja luotettavaa kulkukelpoisuustietoa, jonka avulla he voivat toteuttaa korjuun mahdollisimman vähin maasto- ja puustovaurioin. Metsäkoneen, niin kuin muidenkin ajoneuvojen, moottorin tehoa käytetään etenemistä vastustavien voimien voittamiseen. Kulkuvastuksen voittamiseen tarvittava teho vastaa metsäkoneen moottorin tuottamaa tehoa sen liikkuessa tasamaalla tasai-sella nopeudella. Hakkuukoneen renkaan painuminen kasvattaa kulkuvastusta ja näin kantokyvyltään heikkojen kohtien pitäisi näkyä hakkuukoneen liikkumiseen tarvitseman tehon määrästä. Tämän tutkimuksen tavoitteena on selvittää, voi-daanko hakkuukoneen CAN-väylädatalla tuottaa jatkuvatoimisesti hakkuukoneen kulkuvastukseen perustuvaa kulkukel-poisuustietoa. Lisäksi tutkimuksessa tarkastellaan erityisesti hakkuukoneen telavarustuksen vaikutusta kulkuvastukseen. Tutkimuksessa käytettiin Ponsse ScorpionKing-hakkuukonetta, johon asennettiin tutkimusta varten datatallennin koneen CAN-väylään. Datatallentimella kerättiin GPS:llä paikkaan sidottuja koneen moottorin ja voimansiirron arvoja. CAN-väylä datalla laskettiin koneen kulkuvastus. Kulkuvastuksessa otettiin huomioon rinnevastus ja erilaiset mekaanisesta voimansiir-rosta johtuvat tehohäviöt. Tutkimuksen kokeet suoritettiin kahdella ajouralla, joiden maaperä vaihteli turpeesta melko kivi-seen hieta- ja hiekkamoreeniin. Hakkuukoneen jälkeen urilla ajettiin kuormatraktorilla kuormattuna. Hakkuukoneen kulku-vastustietoja verrattiin syntyneisiin urapainaumiin ja muihin mittaustuloksiin. Hakkuukoneen kulkuvastuksen ja syntyneiden ajourapainaumien välillä oli selvä riippuvuus. Kantavuudeltaan heikot kohdat, joissa syntyi yli 10 cm urapainaumia näkyvät selkeästi korkeampina kulkuvastusarvoina. Kantavilla aloilla hak-kuukoneen kulkuvastuskerroin oli 0,05–0,1 ja heikosti kantavilla aloilla 0,1–0,25. Telojen käyttö hakkuukoneessa näyttäisi tulosten perusteella vaikuttavan kulkuvastukseen. Kun hakkuukoneessa oli telat päällä, kulkuvastus on suurempi kuin ilman teloja ajettaessa. Tulosten valossa hakkuukoneen CAN-väylä tiedolla on mahdollista tuottaa hakkuukoneen normaa-lin työskentelyn yhteydessä maaston kulkukelpoisuustietoa. Tämän avulla esimerkiksi kuormatraktorin kuljettajan on mahdollista suunnitella työnsä niin, että maastoon syntyy mahdollisimman vähän vaurioita.

The loss of forest biodiversity is a global issue. In Finland, there are many measures aiming at preserving the forest biodiversity, for example, protection of the forest habitats defined in the Forest Act and in the Nature Conservation Act; protection of threatened species; the nature management methods in commercially utilized forests and the forest certification. Information of forest resources is collected mainly by remote sensing methods, but also field inventories are carried out, especially when preservation of the areas of high biodiversity value needs to be verified and monitored. Metsäteho Oy has developed an automated method for delineating harvested stands based on harvester location data. The method can be a beneficial tool for providing up-to-date forest resource information. The objective of this study was to research, if harvester location data can be utilized in verifying preservation of areas of high biodiversity value, and in recognizing potential areas, and how that could be implemented in practice. The harvester data used in this study was collected from geographically diverse areas in Finland, and the data contains stem-wise coordinates of harvester while cutting the tree. The delineations of operated areas were generated from harvester location data using the automated method developed by Metsäteho Oy. After the stand delineation was generated, the automated method was utilized in recognizing non-harvested areas left inside and between the harvested stands. Both harvested stands and non-harvested areas were compared to open forest data (including the data of the protected habitats according to the Forest Act and METSO Programme; other protected areas; habitats of threatened species; the Topographic database) using spatial data analysis. The aim was to investigate, if the known areas of high biodiversity value were delimited outside of the harvested stands or if they were left non-harvested within the harvested stand area. In addition, the aim was to research why the automatically recognized non-harvested areas were left without harvesting, and if the non-harvested areas could be potential areas of high biodiversity value. After the spatial data analysis was completed, also field surveys were carried out. Based on the spatial data analysis and the field surveys, the known areas of high biodiversity value were mainly delimited out-side of the harvested stands. The cases in which they were left without harvesting within the harvested stands, were possible to recognize through spatial data analysis. According to the spatial data analysis, part of the automatically recognized non-harvested areas were potential areas of high biodiversity value. Recognized non-harvested areas can be utilized also in recognizing retention tree groups with certain limitations. According to the results, the recognition method for high biodiversity value areas, based on harvester location data, can be utilized when verifying preservation of the high biodiversity value areas, and also other areas that are recorded in spatial data. Based on the observations of this study, it is possible to develop an automated recognition method for high biodiversity value areas, when spatial analysis of datasets in vector format is automated. The positioning accuracy of harvester and the automated method for delineating harvested stands are still causing some challenges when interpreting the results. Also, timeliness and accuracy of the available data of high biodiversity value areas affect on the results of the automated method. To combine different data sources effectively, a data platform is needed in order to use the automated method fluently. The recognition method for high biodiversity value areas can be utilized, for example, when reporting the quality of harvesting work. In addition, the method can be utilized in targeting and minimizing the amount of field inventories when verifying new areas of high biodiversity value. The method enables collecting information and automated monitoring of how the nature management has been integrated into forest management operations in practice. That information contributes to the utilization of forests in economically and ecologically sustainable way.

The right wood raw material should be delivered to the right wood processing mill at the right time, while minimizing costs. In other words, the log demand distributions and quality requirements of mills should be fulfilled. Bucking control tries to solve two problems; what kind of wood assortments to cut from each stand, and what dimensions to cut within each wood assortment. The success of bucking is important, as it is difficult to fix a poor bucking outcome. Modern harvesters collect stem data, from which virtual trees can be created. The bucking of these virtual trees can be simulated with different product instructions and settings. A bucking simulator can be utilized in predicting and optimizing bucking outcome. However, without quality-information of stems a bucking simulator is overly optimistic. Stem quality-information utilized in previous studies has been laborious to collect, and there has been little validation of log distributions simulated with stem quality-information. The object of this study was to determine whether a method, where stem quality-information is derived from harvester-collected stem and log data, could be utilized to improve the accuracy of simulated wood assortment recoveries and distributions. The study focused on Metsä Fibre’s sawmill in Vilppula and clear-cut stands. The usability of the method in bucking control and wood procurement in Finland was of central interest. Results were examined based on the theoretical framework of the study, which outlined the significance of the results to business operations. The bucking of real stems registered by harvesters was simulated with real quality-information derived from harvester-collected data, predicted quality-information derived from the previously mentioned quality data, and without any quality-information. The bucking outcomes were compared to real bucking outcomes registered by harvesters. The focus was on validating the real quality-information derived from harvester-collected data, while the predicted quality-information worked as an example. Without quality-information the simulated total log distribution and the real total log distribution had a match of 84.2 % (butt log: 86.4 %; top and middle log: 80.8 %). With the real quality-information this percentage increased by 2.9 percentile points (butt log: 2.4 pp; top and middle log: 2.4 pp). With the predicted quality-information the percentage increased by 1.6 percentile points (butt log: 1.4 pp; top and middle log: 2.7 pp). The relative bias and the RMSE of the simulated log recovery were 19.0 % (42.6 m³) and 24.6 % (55.1 m³) with no quality-information. With the real quality-information the relative bias and the RMSE of the simulated log recovery were -0.4 % (-1.0 m³) and 4.1 % (9.1 m³). With the predicted quality-information the relative bias and the RMSE of the simulated log recovery were 2.0 % (4.4 m³) and 12.3 % (27.6 m³). The real quality-information was derived from data that was cost-effectively collected by harvesters. Quality-information derived from harvester-collected data enables the consideration of complex dimensional and qualitative requirements, and the derivation of quality-information predictions, in a situation where clear quality-sections of stems can’t be defined.

Vesistöjen rantavyöhykkeiden suojeleminen on maankäytöltään tehokas tapa saavuuttaa merkittäviä hyötyjä vesistöjen suojelulle ja biodiversiteetille. Metsätaloudessa kutsutaan suojavyöhykkeeksi kaistaletta, jolla puunkorjuuta, maanmuokkausta ja koneilla liikkumista on rajoitettu. Vesistöjen varsien suojavyöhykkeet tarjoavat elinympäristön useille kasvi- ja eläinlajeille. Suojavyöhykkeet estävät ravinteiden päätymistä vesistöihin ainakin pidättämällä hienoainesta, sekä suojavyöhykkeen kasvien ravinteiden otannan, että erilaisten biokemiallisten prosessien kautta. Tämän tutkimuksen tavoitteena on selvittää miten ja millä tarkkuudella hakkuukonetiedon avulla voidaan seurata toteutuneiden suojavyöhykkeiden leveyksiä. Metsäkoneiden teknologisen kehityksen ansiosta koneiden keräämää tietoa on alettu hyödyntämään laajemmin. Hakkuukoneilla voidaan kerätä metsävaratietoa kustannustehokkaasti. Suuret tavaralajimenetelmän metsäkoneiden valmistajat ovat sitoutuneet StanForD2010-tiedonstantardiin, jonka ansiosta hakkuukonetietoa voidaan käsitellä ja hyödyntää tehokkaasti. Hakkuukoneiden GNSS-paikantimen työskentelyn aikana tallentuvasta sijaintitiedosta voidaan muodostaa Metsäteho Oy:n kehittämällä menetelmällä toteutuneen hakkuun mukaan metsikkökuvioita, joita kutsutaan hakkuukonekuvioiksi. Tässä tutkimuksessa tarkasteltu menetelmä on Metsätehon kehittämä ja siinä hyödynnetään niin ikään Metsätehon algoritmilla hakkuukonetiedosta tuotettuja hakkuukonekuvioita. Työn aineistoksi saatiin Stora Ensolta laaja hakkuukoneaineisto, joista 4239 hakkuukuvion läheisyydessä tai sisällä sijaitsi vesistö. Hakkuukonekuvioiden rajoilta mitattiin etäisyys maanmittauslaitoksen kartta-aineistosta löytyviin vesistöjen rajoihin laskennallisesti. Tuloksista muodostettiin suojavyöhykkeiden keskimääräiset leveystiedot hakkuukuvioittain. Suojavyöhyketiedon tarkkuuden määrittämiseksi kerättiin maastomittauksissa aineisto, jossa hakkuukuvioiden todellinen raja kartoitettiin tarkalla RTK-GNSS paikantimella. Maastomittaus tehtiin 34 hakkuukuviolla. Maastossa mitattujen kuvioiden rajoista muodostettiin suojavyöhykkeen leveydet käyttäen samaa metsätehon laskennallista menetelmää ja vesistöaineistoa. Hakkuukonetiedosta johdetun suojavyöhyketiedon tarkkuus esitettiin keskimääräisen suojavyöhyketiedon absoluuttisena erona maastomittauksen perusteella määritettyyn. Menetelmän tarkkuutta tarkastellaan työssä kolmen erityyppisten vesistöjen välillä. Tutkimuksen tuloksena menetelmä näyttää toimivan hyvin silloin kun hakkuualuetta rajaa geometriatyypiltään aluemuotoinen vesistö, eli vakavesi tai virtavesialue. Vakavesiin kuuluvat järvet, lammet ja meret ja virtavesialueisiin joet. Vakavesillä keskimääräinen virhe oli 1,64 metriä, keskimääräisen suojavyöhykeleveyden ollessa 15,04 metriä. Vastaavasti virtavesialueilla olivat keskimääräinen virhe 1,79 metriä ja suojavyöhykeleveys 16,43 metriä. Kun vesistön tyyppi on viivamuotoinen virtaava vesi eli puro, noro tai oja, ei menetelmä toimi luotettavasti. Keskimääräinen virhe oli virtavesiviivoilla 4,22 metriä keskimääräisen suojavyöhykeleveyden ollessa 5,49 metriä. Tärkein syy menetelmän toimimattomuuteen virtavesiviivakohteilla oli maanmittauslaitoksen vesistöaineistossa, jossa luonnontilaisia vesistöjä ja kaivettuja ojia ei voinut erotella. Menetelmän käyttöaste ja tarkkuus paranevat, kun hakkuulaitteiden paikannus yleistyy ja GNSS-paikannuksen tarkkuuden taso nousee hakkuukoneissa.

This study is part of the joint research program of Sustainable Bioenergy Solutions for Tomorrow (BEST) by Natural Resource Institute Finland. This is the first study to examine and analyze the fast track supply chain for harvesting residues. The fast track supply chain is based on roadside chipping of logging residues, in which chips from final felling harvested during spring, summer and autumn are transported straight to the power plant with maximum of half month roadside storing. The aim of this study was to evaluate the cost effects of fast track supply chain. In addition, the factors affecting to the unit costs were investigated. Activity-based costing was used as a study method for analyzing the supply alternatives of logging residues. Data for this study was acquired from a large-scale industrial company purchasing forest biomass. Data consisted roadside storage locations and volumes (solid-m3) of logging residues from Norway spruce dominated final fellings. All activities were identified and costs were calculated in each supply method. Supply costs were presented in euros per megawatt hour were also compared to the total received energy. According to the results supply costs of fast track method was smaller than the costs of the conventional supply method. On average fast track supply costs were 7.1–13.3 % smaller than conventional supply method. Storing cost, including dry matter loss and capital cost, was the most significant factor for influencing differences in total supply cost. Cost of dry matter loss was 5.3–11.5 % higher in conventional supply method than in fast track supply method. In addition, capital costs were 0.4–1.9 % bigger in traditional procurement. Procurement costs of logging residue supply for energy-use can be decreased by using fast track supply chain. Although results proved that fast track supply chain decreases total procurement costs, one should remember that the volume of logging residues must be fitted to power plant’s energy demand.