Publikasjoner
NIBIOs ansatte publiserer flere hundre vitenskapelige artikler og forskningsrapporter hvert år. Her finner du referanser og lenker til publikasjoner og andre forsknings- og formidlingsaktiviteter. Samlingen oppdateres løpende med både nytt og historisk materiale. For mer informasjon om NIBIOs publikasjoner, besøk NIBIOs bibliotek.
2019
Sammendrag
Hvert år importeres det store mengder av tømmer og treprodukter til Norge fra ulike land og verdensdeler. Uten tilstrekkelig årvåkenhet kan import av noen trevarer resultere i at det innføres fremmede arter av insekter, sopp, nematoder eller planter med svært uheldige virkninger i norske skoger. Import av tømmer og treprodukter kan dessuten i noen tilfeller medføre at Norge bidrar til handel med tømmer og treprodukter basert på tropiske treslag og hogst som på annen måte er ulovlig, og som kan bidra negativt for bærekraftig skogforvaltning og økonomi, fattigdomsreduksjon, beskyttelse av biomangfold og skogdekning for å redusere CO2-utslipp. Norge er del av tømmerforordningen som skal bidra til at import fra slik hogst ikke skal skje. I denne rapporten benytter vi tollstatistikk for å vurdere omfanget og variasjonen i import av tømmer og andre treprodukter som er relevant både for import av fremmede arter og for tømmerforordningen.
Sammendrag
Det er ikke registrert sammendrag
Sammendrag
Det er ikke registrert sammendrag
Sammendrag
Det er ikke registrert sammendrag
Sammendrag
Det er ikke registrert sammendrag
2018
Sammendrag
In many applications, estimates are required for small sub-populations with so few (or no) sample plots that direct estimators that do not utilize auxiliary variables (e.g. remotely sensed data) are not applicable or result in low precision. This problem is overcome in small area estimation (SAE) by linking the variable of interest to auxiliary variables using a model. Two types of models can be distinguished based on the scale on which they operate: i) Unit-level models are applied in the well-known area-based approach (ABA) and are commonly used in forest inventories supported by fine-resolution 3D remote sensing data such as airborne laser scanning (ALS) or digital aerial photogrammetry (AP); ii) Area-level models, where the response is a direct estimate based on a sample within the domain and the explanatory variables are aggregated auxiliary variables, are less frequently applied. Estimators associated with these two model types can make use of sample plots within domains if available and reduce to so-called synthetic estimators in domains where no sample plots are available. We used both model types and their associated model-based estimators in the same study area with AP data as auxiliary variables. Heteroscedasticity, i.e. for continuous dependent variables typically an increasing dispersion of re- siduals with increasing predictions, is often observed in models linking field- and remotely sensed data. This violates the model assumption that the distribution of the residual errors is constant. Complying with model assumptions is required for model-based methods to result in reliable estimates. Addressing heteroscedasticity in models had considerable impacts on standard errors. When complying with model assumptions, the precision of estimates based on unit-level models was, on average, considerably greater (29%–31% smaller standard errors) than those based on area-level models. Area-level models may nonetheless be attractive because they allow the use of sampling designs that do not easily link to remotely sensed data, such as variable radius plots.
Forfattere
Knut Ole VikenSammendrag
Det ble utført kontrolltakst av Landsskogtakseringens permanente prøveflater i 2013, 2014 og 2016. Et utvalg av variablene som registreres på flatene ble sammenlignet, og resultatene er omtalt i denne rapporten. Generelt er det bra samsvar mellom kontrolldataene sammenlignet med dataene fra den ordinære taksten, men for enkelte variable er det noe avvik. Kontrolltakstene skal være et bidrag til å sikre god kvalitet på dataene i Landsskogtakseringen.
Sammendrag
SR16 er et skogressurskart utviklet og publisert av NIBIO. Det er tenkt som et supplement til allerede eksisterende ressurskart i skogbruket med kvalitet og romlig oppløsning mellom tradisjonelle takster og regionale oversikter fra Landskogtakseringen. SR16 byr på noen interessante muligheter for aktører i skogbruket. Formålet med denne rapporten er å vurdere SR16s kvalitet og innhold opp mot skogbrukets ønskede bruk av SR16. Alle aktørene som har uttalt seg om SR16 fremhever behovet for å «fylle hull» der det mangler informasjon om skogtilstanden. Videre er det sterke ønsker om ressursanalyser med tanke på tilgjengelighet, for eksempel skogressurs sett opp mot veinett, både nå og fremover (prognoser). Private aktører er i tillegg opptatt av om SR16 kan utnyttes i forbindelse med forenklet registrering av miljøelementer (MiS), mens det offentlige ønsker å koble ressurskart med kartlegging og stedfesting av (alle) tiltak som gjennomføres i skogbruket. Det er ønskelig at kvaliteten på SR16 er på høyde med dagens skogbruksplaner.....
Forfattere
Stefano PulitiSammendrag
Det er ikke registrert sammendrag
Forfattere
Francesca Giannetti Gherardo Chirici Terje Gobakken Erik Næsset Davide Travaglini Stefano PulitiSammendrag
Det er ikke registrert sammendrag