Kostnadseffektiva system för skörd av slybränslen

During recent decades the area with brushwood has increased in the Swedish rural landscape. A study has shown that the annual harvest of brushwood for fuel purposes could amount to about 6 TWh. Some advantages with the utilization of brushwood as fuel are that the growth areas do not compete with areas for food production, that the harvest will result in a more open landscape favoring biodiversity, and that the net energy yield is high. The purpose of this project is to develop a decision basis for farmers and fuel suppliers for profitable supply of brushwood chips. A dynamic simulation model will be used to simulate the harvest and handling operations at different types of stands (with regard to e.g. plant density and diameter at breast height) in different growth area categories, e.g. field edges, grasslands and road verges. The total costs, from stand to heating plant, will be calculated for different types of machinery by using the performance data from the model.

Under de senaste decennierna har landskapet i Sverige blivit alltmer igenväxt. Det finns beräkningar som visar att de möjliga uttagen av sly är ca 6 TWh per år. Några fördelar med sly som biobränsle är att arealerna inte konkurerrar med mark för matproduktion, att en väl avvägd slyskörd ger ett mer öppet och varierat landskap som gynnar den biologiska mångfalden, och att energiutbytet är högt. Syftet med detta projekt är att ta fram ett beslutsunderlag för lantbrukare, bränsleleverantörer, m.fl. för lönsam produktion av bränsleflis från sly. I projektet kommer en dynamisk simuleringsmodell att användas för att simulera skörd och hantering för olika typer av slybestånd (bl.a. med avseende på täthet och brösthöjdsdiameter) i olika s.k. områdeskategorier, bl.a. , åkermarkskanter, betesmarker och vägkanter. Kostnaderna beräknas sedan med hjälp av de prestandadata som modellen ger. Olika maskintyper och olika maskinkedjor, från slybestånd till värmeverk, kommer att jämföras.

I Sverige finns idag mycket sly vilket också innebär att det finns en stor outnyttjad potential till bioenergi. En utmaning är att prognosticera vilka slyavverkningar som kan vara lönsamma. Syftet med detta projekt är att ta fram ett beslutsstöd för att bedöma lönsamhet i avverkning och hantering av sly. Projektet består av tre delmoment: 1) generera slybestånd, 2) simulera tidsåtgång vid mekaniserad avverkning av sly och 3) beräkning av lönsamhet. Utifrån litteraturstudier definierades förutsättningarna för de slybestånd och arbetsmoment som sedan simulerades. Bestånden visualiserades och dessa bilder, tillsammans med uppgifter om tidsåtgång för skörd från simuleringen, användes sedan för framtagandet av projektets digitala beslutsstöd. Beräkningarna visar att lönsamheten för slyskörd under många förutsättningar är låg, vilket understryker vikten av att använda beslutsstödet och vikten av att också beakta andra nyttoeffekter av slyskörden.

Trivs du bäst i öppna landskap? Då behöver vi skörda mer sly!

Under de senaste årtiondena har landskapet i stora delar av Sverige blivit mer och mer igenväxt med sly. Detta gäller framförallt på gamla åkrar och betesmarker, längs mindre vägar och inom områden med höga kulturvärden. Det finns också stora arealer där sly måste röjas bort med jämna mellanrum, exempelvis längs större vägar och järnvägar och i kraftledningsgator.

Det har uppskattats att mängden energi i sly på dessa marker i Sverige är ca 85 TWh, och då är ändå sly som växer på skogsmark inte medräknat (85 TWh är exempelvis betydligt mer än den totala användningen av fjärrvärme i Sverige under ett helt år). Mängden sly som man skulle kunna skörda med lönsamhet varje år är ungefär 6 TWh. Men i nuläget är nyttjandet av resursen låg.

Det finns många skäl till att röja sly. Vi människor trivs oftast bäst i öppna landskap, och många växter och djur skulle också trivas mycket bättre om landskapet inte fick växa igen. Skörd av sly ger jobb åt många på landsbygden, och dessutom skulle vi kunna använda det röjda slyet som ett miljövänligt bränsle.

Ett problem är att lönsamheten för slyskörd ofta är låg. Och eftersom det sällan finns detaljerad information om kostnaderna, är det svårt att veta för den som vill skörda om det är lönsamt eller inte. I denna studie har vi därför undersökt hur mycket skörden kostar för olika sorters sly; t.ex. om det är barrträd eller lövträd, små buskar/träd eller stora träd, eller om träden står tätt eller glest.

För skörden av sly har vi använt oss av datorsimuleringar. Genom simuleringar kan man testa olika alternativ för skörd och se vilka skördesätt som borde vara smartast och billigast, och sedan ge rekommendationer om hur man bör göra vid skörd i praktiken.

Med hjälp av en datormodell har vi tagit fram 29 exempel på ytor med sly. Ytorna är 25 m långa och 5 meter breda. Ytorna skiljer sig med avseende på trädens storlek och med vilken täthet de står, vilket gör att ytorna också har olika innehåll av torrsubstans (mängd biobränsle). Därefter simulerade vi skörd med en skördemaskin för att se hur lång tid det tar och för att därmed kunna beräkna kostnaderna.

I projektet har vi gjort en beräkningsmodell som man kan använda för att se hur mycket det kostar att skörda sly. I modellen kan man även se hur mycket det kostar att samla in, transportera, flisa och lagra sly. Denna modell är tillgänglig för alla och finns på Skogforsks hemsida www.skogforsk.se. På hemsidan finns också bilder på de 29 ytorna med sly. Genom att kombinera ihop olika ytor så att de efterliknar ett område i verkligheten, kan man räkna ut den totala kostnaden för skörd och förväntade intäkter.

I ett annat exempel beräknades lönsamheten för röjning på ett lantbruk, där en dikeskant och fem olika åkerkanter skulle röjas. Den totala längden av de röjda kanterna var 2,3 km, och det var mest lövträd i blandade åldrar som skulle röjas bort. Längs dikeskanten var det bitvis glest med träd. Längs en fältkant fanns det några ekar som skulle sparas och längs en annan fältkant fanns det ledningsstolpar som var i vägen. I simuleringarna togs det hänsyn till dessa hinder. I modellen simulerades skörd, insamling och transport till lager av de sågade stammarna samt förflyttningar mellan de olika bestånden. Därefter beräknades kostnaderna, som sedan jämfördes med kostnaderna för manuell röjning med motorsåg. Resultaten visade att maskinell röjning var billigare än manuell. Men för båda alternativen var kostnaderna högre än intäkterna, d.v.s. de var olönsamma.

Om man tar hänsyn till att de växter som odlas på fälten växer bättre då det blir mindre skugga med bortröjda träd längs kanterna, så blev röjningen däremot lönsam för båda alternativen. En viktig slutsats är att man inte bara ska räkna med de direkta inkomster man får från slyskörd, t.ex. från försäljning av bränsle, utan man bör också räkna med de indirekta nyttor man får, t.ex. att det växer bättre längs åkerkanter, eller att landskapet blir mer öppet och trivsamt!