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.
2013
Sammendrag
Direktoratet for naturforvaltning (DN) har siden 2009 arbeidet med å etablere et overvåkingssystem for verneområder. Etter en offentlig anbudsrunde vinteren 2012, ble det besluttet at overvåkingen av naturtypen skog i verneområder skulle koordineres med arbeidet som utføres gjennom Landsskogtakseringen. Fordelene ved å koordinere overvåkingsprogrammet med den etablerte Landsskogtakseringen er at skogstatistikken fra overvåkingen av verneområdene vil være sammenlignbar med skogstatistikk for arealer utenfor verneområdene. Videre vil denne samkjøringen være kostnadseffektiv fordi Landsskogtakseringen har et etablert nett av prøveflater i de omtalte områdene, og et velfungerende system for datainnsamling, datalagring, kvalitetskontroll, beregninger og rapportering. Vinteren 2012 ble det utarbeidet et detaljert arealrepresentativt overvåkingsprogram for skog i verneområder. Overvåkingen av skog i nasjonalparker og naturreservater med annet vernetema enn skog skal følge Landsskogtakseringens ordinære takstopplegg. I naturreservater med skog som verneteama (skogreservat), skal alle ordinære landsskogflater i 3km x 3km forbandet (ordinære flater) inngå, samt at det etableres to nye flater (tilleggsflater) i tilknytning til hver ordinære flate. Disse flatene vil inngå i Landsskogtakseringens 5-årige omdrev. [...]
Sammendrag
Skogarealet i Rogaland er dekket av 46 % lauvtredominert skog, hvorav 30 prosentpoeng er bjørkeskog med mer enn 70 % bjørk. Grandominert skog utgjør 16 %, mens 35 % er furudominert skog og 3 % er hogstklasse 1 med uspesifisert treslag. Andelen granskog er mindre i Rogaland enn landsgjennomsnittet, mens andelen bjørkeskog er høy. På landsbasis utgjør granarealet 36 %, furuarealet 29 %, og lauvskogarealet 33 %. Hogstklassefordelingen i Rogaland viser at 33 % av arealet består av hogstmoden skog i hogstklasse 5, mens bare 8 % er ung skog i hogstklasse 2. De andre hogstklassene har en mere normal fordeling. Figuren viser også en større prosentvis andel av skog på lav bonitet (H40 = 6-8) jo eldre skogen er.
Sammendrag
Skogarealet i Hordaland er dekket av 43 % lauvtredominert skog, hvorav 21 prosentpoeng er bjørkeskog med mer enn 70 % bjørk. Grandominert skog utgjør 18 %, mens 37 % er furudominert skog og 2 % er hogstklasse 1 med uspesifisert treslag. Andelen lauvtredominert skog er noe høyere enn landsgjennomsnittet, og det er særlig andelen bjørkeskog som er høy. Hogstklassefordelingen i Hordaland viser at 33 % av arealet består av hogstmoden skog i hogstklasse 5, mens bare 10 % er ung skog i hogstklasse 2. Figuren viser også en høyere andel av skog på lav bonitet (H40 = 6-8) i hogstklasse 4 og 5 enn i de lavere hogstklasser som har en større andel middels og høy bonitet.
Sammendrag
Det er ikke registrert sammendrag
Sammendrag
Det er ikke registrert sammendrag
Forfattere
Johannes Breidenbach Clara Antón Fernández Hans Petersson Ronald E. McRoberts Rasmus AstrupSammendrag
National Forest Inventories (NFIs) provide estimates of forest parameters for national and regional scales. Many key variables of interest, such as biomass and timber volume, cannot be measured directly in the field. Instead, models are used to predict those variables from measurements of other field variables. Therefore, the uncertainty or variability of NFI estimates results not only from selecting a sample of the population but also from uncertainties in the models used to predict the variables of interest. The aim of this study was to quantify the model-related variability of Norway spruce (Picea abies [L.] Karst) biomass stock and change estimates for the Norwegian NFI. The model-related variability of the estimates stems from uncertainty in parameter estimates of biomass models as well as residual variability and was quantified using a Monte Carlo simulation technique. Uncertainties in model parameter estimates, which are often not available for published biomass models, had considerable influence on the model-related variability of biomass stock and change estimates. The assumption that the residual variability is larger than documented for the models and the correlation of within-plot model residuals influenced the model-related variability of biomass stock change estimates much more than estimates of the biomass stock. The larger influence on the stock change resulted from the large influence of harvests on the stock change, although harvests were observed rarely on the NFI sample plots in the 5-year period that was considered. In addition, the temporal correlation between model residuals due to changes in the allometry had considerable influence on the model-related variability of the biomass stock change estimate. The allometry may, however, be assumed to be rather stable over a 5-year period. Because the effects of model-related variability of the biomass stock and change estimates were much smaller than those of the sampling-related variability, efforts to increase the precision of estimates should focus on reducing the sampling variability. If the model-related variability is to be decreased, the focus should be on the tree fractions of living branches as well as stump and roots.
Sammendrag
Det er ikke registrert sammendrag
Sammendrag
I denne rapporten presenteres resultatene fra resultatkontrollen i 2012, som omfatter foryngelseskontroll, kontroll av skogsveger og kontroll av skogbruksplaner. Resultatene fra foryngelseskontrollen er basert på 990 foryngelsesfelt. Arealmessig er det små endringer med hensyn på valgt foryngelsesmetode sammenlignet med kontrollen i 2011. Andelen der foryngelsesmetoden var planting var i 2012 på 53,5 %, mens naturlig foryngelse utgjorde 27,1 % av det totale foryngelsesarealet. Kombinasjon av planting og naturlig foryngelse ble anvendt på 7,6 % av det kontrollerte arealet. Det ble ikke registrert sådde arealer blant de utvalgte feltene i 2012. Arealer der det ikke var gjennomført tiltak for å legge til rette for foryngelse utgjorde 11,8 % av det kontrollerte foryngelsesarealet. Kontrollen i 2012 synes dermed å bekrefte en positiv tendens fra de seneste årene, ved at arealene som ikke er tilplantet eller tilrettelagt for naturlig foryngelse, er blitt noe mindre. Resultatene viser imidlertid fremdeles et betydelig behov for oppfølgingstiltak, som omfattet 44 % av arealene. Det er først og fremst behov for suppleringsplanting og ugress-/vegetasjonskontroll som oppgis av kontrollørene. I årets rapport har vi foretatt en gjennomgang av sentrale miljøhensynsparametere i foryngelseskontrollen, for å belyse utviklingstrekk over tid. Resultatene tyder på en positiv utvikling for noen parametere, bl.a. omfang av miljøregistreringer før hogst og overholdelse av livsløpstrær på foryngelsesfeltene. For andre parametere er det vanskelig å peke på tydelige endringer. Dette gjelder for eksempel omfanget av bruk av lukkede hogster der registreringene ikke viser noen økning i den perioden registreringene dekker. [...]
Forfattere
Tor Myking Erling Johan Solberg Gunnar Austrheim James David Mervyn Speed Fredrik Bøhler Rasmus Astrup Rune EriksenSammendrag
Sallow (Salix caprea L.) and rowan (Sorbus aucuparia L.) constitute small proportions of the deciduous tree volume in Scandinavia, but are highly preferred winter forage for moose and red deer, which occur at historically high densities. Thus, a possible decline of these tree species has been indicated. Against this background, we have reviewed the life histories of relevance for browsing, as well as the basic biology and genetics of sallow and rowan. The species show similarities with respect to short lifespan, small size and sympodial growth pattern, which are risk factors in a browsing context. They also have high juvenile growth rate, important for growing quickly out of reach of browsers. Sallow depends strongly on disturbance for establishment and is more demanding with respect to soil and light conditions than rowan, possibly important for the substantially lower abundance of sallow on the Norwegian Forest Inventory plots. Similarly, the relative recruitment of small size classes of sallow is less than for rowan. Although recruitment is reported to be hampered in wintering areas with high moose or red deer densities, the inventory data, however, dating only back to 1994, do not suggest a general decrease in any of the species. Sallow and rowan saplings show low mortality in moose and deer dominated areas and the species can be characterised as rather resilient to browsing. Of more concern is that browsing can constrain the development of mature rowan and sallow trees locally, with possible consequences for associated epiphytic biodiversity.
Sammendrag
There is a need for monitoring methods for forest volume, biomass and carbon based on satellite remote sensing. In the present study we tested interferometric X-band SAR (InSAR) from the Tandem-X mission. The aim of the study was to describe how accurate volume and biomass could be estimated from InSAR height and test whether the relationships were curvilinear or not. The study area was a spruce dominated forest in southeast Norway. We selected 28 stands in which we established 192 circular sample plots of 250 m2, accurately positioned by a Differential Global Positioning System (dGPS). Plot level data on stem volume and aboveground biomass were derived from field inventory. Stem volume ranged fromzero to 596 m3/ha, and aboveground biomass up to 338 t/ha.We generated 2 Digital Surface Models (DSMs) fromInSAR processing of two co-registered, HH-polarized TanDEM-X image pairs – one ascending and one descending pair.We used a Digital TerrainModel (DTM) from airborne laser scanning (ALS) as a reference and derived a 10 m × 10 m Canopy Height Model (CHM), or InSAR height model. We assigned each plot to the nearest 10 m × 10 m InSAR height pixel. We applied a nonlinear, mixed model for the volume and biomass modeling, and from a full model we removed effects with a backward stepwise approach. InSAR heightwas proportional to volume and aboveground biomass, where a 1 m increase in InSAR height corresponded to a volume increase of 23 m3/ha and a biomass increase of 14 t/ha. Root Mean Square Error (RMSE) values were 43–44% at the plot level and 19–20% at the stand level.