Epsilon Archive for Student Projects

Abstract

Den strategiska skogsskötseln i Sverige planeras ofta med en hundraårig planeringshorisont. För att den ska anses hållbar bör den ta hänsyn till andra mål än produktion, såsom sociala värden och rennäring. Heureka PlanVis är ett avancerat datasystem för långsiktiga skogliga analyser och med dess hjälp kan strategiska skötselplaner tas fram. Olika beslutsstöd för att välja den plan mest lämplig för de givna målen, t.ex. olika Multiple Criteria Decision Analyses (MCDA), har utvecklats och testats med goda resultat. De har dock alla en svaghet som består i att beslutsfattaren inte har möjlighet till att studera hela spekrat av möjliga planer, utan begränsas ofta till 2-4 planer. Syftet med denna studie var att undersöka tillämpbarheten av att kombinera två olika MCDA–verktyg: ”the Technique for Order Preference by Similarity to Ideal Solution” (TOPSIS) och ”the Analytic Hierarchy Process” (AHP) för att ta hänsyn till multipla mål inom strategisk skoglig deltagande planering. Först skapades ett flertal möjliga skötselplaner med Heurekas Planvis applikation. Därefter användes AHP för att beräkna vikterna på de kriterier som ansågs definiera de givna målen, vikterna implementerades därefter i TOPSIS från vilken planerna kunde rangordas efter hur väl de uppfyllde de givna målen. Resultatet visade att kombinationen av AHP och TOPSIS är enkelt att praktiskt implementera i en deltagande skogbruksplanering och att beslutsfattaren kunde utnyttja Heureka Planvis fulla kapaciteten att skapa många skogsskötselplaner och därmed grunda sitt beslut på ett bredare spektra av planer än vad tidigare varit möjligt.

When a decision is to be made on what long term strategic forest management plan to use, consideration must often be taken to multiple objectives. Such decisions are very complex and a promising approach to handle them is by Multiple Criteria Decision Analyses (MCDA). The study is based on the problem that the MCDA that have been implemented into forest management planning have only had capacity to compare and evaluate a limited number of management plans; which means that there is a risk the most suitable plan is missed. The aim with this study was to test the applicability of combining the MCDA tools: the Technique for Order Preference by Similarity to Ideal Solution (TOPSIS) and the Analytic Hierarchy Process (AHP) for including consideration to multi-objectives into strategic forest management planning. The study was based on the process of creating and selecting a management plan, using Heureka PlanWise, suitable for all the major objectives found in the forest holdings of a municipality in northern Sweden. AHP was used to get the weights on the criteria defining the given objective, which then was implemented in TOPSIS in order to get the plans ranked depending on how well they fulfilled the given objective. The result showed that the combination of AHP and TOPSIS is practically easy to implement into a participatory forestry planning and that the full capacity of Heureka PlanWise’s ability to create numerous of management plans could come forward, which in turn reduced the chance that the optimal plan is missed.