8 Tehnoloogia ja uued lahendused
Maakasutusega seotud valdkonnad tegelevad igapäevaselt innovatsiooni ja uute lahenduste leidmisega, mis võivad mõjutada sektori tulevikku, kuid mille mõju ja ulatust me praegu veel ei tea. Järgnevalt on välja pakutud valik huvitavamaid lahendusi.
8.1 Metsamaa
Keskkonnaameti juhtimisprotsesside viimine ressursiplaneerimise tarkvaradesse ja tehisintellekti rakendamine lepingulise looduskaitse korraldamisel. Viimased viis aastat ei ole andnud ressursijuhtimise ja planeerimise süsteemi arendamisel tulemust, vaja on luua toimiv protsessijuhtimise tarkvara, mis säästab aega ja kulusid.
Taastamistööde prioriseerimine kliimamuutuste situatsioonis tehisintellekti abil. Tehisintellekti kasutamine, et jõupingutusi tõhusamalt suunata, määrates kindlaks kõige olulisemad taastamise kohad, arvestades elupaikade senist kadumist ja degradeerumist, liikide ja ökosüsteemide levikut, prognoositavat kliimamuutust ning nihkeid energiatootmises, toidutootmises ja inimpopulatsiooni jaotuses. Kunstnärvivõrke on varem uuritud märgalade taastamise piirkondade eelistamiseks (kasutades mitut sisendit, sealhulgas kõrgust), samuti mulla tekstuuri ja läbilaskvuse kaartide koostamiseks, veelindude kaitsealade tuvastamiseks.
Tehisintellekti kasutusele võtmine kameraalsete andmete töötlemiseks ja termilise (infrapuna) droonikaamera seire arendamine uluki- ja kiskjapopulatsioonide hindamiseks. Maaomanike koostöö, et suurendada kaameraalsete seireandmete kogumist eramaalt ning töötlemise tõhusust. Alustada liikide klassifikaatori tuvastamise mudeli testimise protsessi ja koolitada masinat ära tundma esialgu kuni 35 kohalikku liiki ja tuvastada nende liikumist.
Päikeseenergial töötavate bioakustiliste salvestite kasutamine ohustatud liikide jälgimiseks. Biokütuste salvesteid muudetakse nii, et need taluksid Eesti talveoludele omaseid suuri temperatuuri ja niiskuse kõikumisi. Hübriidsed bioakustilised ja ökoakustilised analüüsid on andnud seoseid lindude koosluste ja elupaiga kvaliteedi vahel talvises boreaalses metsas.
Pinnase horisontide piiritlemine ja kirjeldamine maaradari[1] abil, kuna orgaaniline süsinik mõjutab maaradari signaali amplituudi. Maaradari andmeid saab kasutada muldade ruumilise struktuuri kaudseks kaardistamiseks. Pinnase omadusi kirjeldatakse maaradari signaali atribuutide analüüsi abil. Eraloodushoiualade registri süsteemi loomine ja haldamine Loodushoiu Fondi poolt. Maaomanikud annavad registrisse eralooduskaitsealad ja seiramisega tegeleb Loodushoiu Fond.
Mittepuiduliste tulude (nn rohe- ja süsinikusertifikaadid või korvamine) haldamiseks andmevahetusplatvormi arendamine. Euroopa kestlikkusaruandluse raamistiku ettevõtete panustamine sertifitseeritud loodushoiuprojektidesse, korvamaks vältimatut kahju.
Automaatsete seiresüsteemide arendamine, et saada kaugseire abil teavet metsakahjustustest eraettevõtete protsessijuhtimise tarkvarasse. Võimaldab maaomanikel endil reageerida kiiremini ja sihitumalt, et ennetada suuremaid probleeme (tulekahjud, tormikahjud), sh looduskaitselistel aladel.
Elurikkuse vähenemise või taastumise mudelite ja kriteeriumite loomine majandatavatele aladele. Majandatavate alade elurikkuse hindamine majandatavate alade etappidest sõltuvalt, et oleks tagatud teadmised ja meetodid, kuidas suurendada iga etapi parimaid omadusi. Näiteks metsade elurikkuse seiramisel hindame majandusmetsa raielangi staatuses tolmeldajate seisu ja püüame seda maksimeerida, samuti nagu vanas metsas hindame seeni ja samblikke. Tehisintellekt võiks hõlbustada hinnata, mil määral mõjutavad maakasutuse muutuses leevendusmeetmed ökosüsteeme.
Reguleeritavad kuivendussüsteemid võimaldavad vastavalt ilmastikuoludele reguleerida kuivendusüsteemi mõju. Metsakuivendusel on täiendav mõju metsa juurdekasvule vahemikus 2,5–3 m3 ha aastas.
Autonoomse droonitehnoloogia testimine keskkonnasõbralikuks ja tõhusaks puude logistikaks. Et edendada säästvaid metsandustavasid, minimeerida pinnasekahjustusi ja optimeerida puidu kogumist (sh hooajast tingitult), testitakse üksikpalgi logistikat drooni abil, kasutades langil näiteks 30 masinõpetatud autonoomset drooni kokkuveotraktori asemel. Kasutusele võtmiseks peaks olema tegevus kuluefektiivne.
Metsauuenduse protsessiga n-ö digitaalse kaksiku loomise lahendus. Istutusmasinatesse rajasalvestuse tehnoloogia abil istutatud puu asukoha määramine ja kandmine ressursiplaneerimise tarkvarasse koos hilisema metsakasvatusprotsessi jälgimisega nn digitaalse kaksiku versioonis ressursiplaneerimise ja juhtimise tarkvarades, mida metsandusettevõtted kasutavad. Võimaldab täpsemat metsaistutusmaterjali ja valgustusraiete planeerimist.
Kaugjuhitavate harvesteride arendamine ja testimine Eestis. Metsa ülestöötajate, metsanduskoolide ja ettevõtete koostöös testida Eestis kaugjuhitavate harvesteride tarkvarasid ja masinaid. Metsamasinatest digitaalsel teel andmete lugemine on loodud, tarvis on arendada tarkust distantsilt puldist ülestöötamiseks.
Ekstrusioonitehnoloogial põhinev ülikiire puidu fraktsioneerimine (puidu keemiline väärindamine). Lisaks n-ö tavalisele tselluloosile ja puitmassile saab puidust toota uue põlvkonna („2G“) suhkruid, ligniini ja mikrokristalset tselluloosi. Nende tootmine tõstab madalakvaliteedilise puidu toorme väärtust 7–8 korda. Sellel tehnoloogial põhinev tootmisprotsess toimib sisuliselt nulljäätmete süsteemina, kus pea kogu kasutatud puidust (> 90%) saab toodang ning < 10% kasutatakse energiaks ja veekäitluslahendus võimaldab kõrget 95% taaskasutusmäära, vähendades seeläbi oluliselt ka tehase veevõtu vajadust.
Halli lepa kasutamine puidukeemias. Innovatsiooniks on vaja leida hall-lepale kasutust puidukeemias. Lähtuvalt hall-lepikute vanuseliselt jaotusest[2], oleks Eestis hall-lepa optimaalne raiemaht u 1,5 miljonit tihumeetrit aastas.
Puidu biomassi kasutatavate katlamajade, koostootmisjaamade ja elektrijaamadel heitgaasidest süsiniku eemaldamise seadmete kasutuselevõtt eeldab tehnoloogia arenemist ja tasuva hinna saavutamist.
8.2 Põllumaa
Keskkonnasõbralikud tehnoloogiad: üleminek künnipõhiselt harimiselt otsekülvile ja/või minimeeritud harimisele või ribasharimisele ning praktikate (sh kündmise) omavaheline kombineerimine, lähtuvalt ettevõtte spetsiifilistest vajadustest ja mullastikust.
Bioloogilised väetised ja mikroobid: uued bioinokulandid, mis aitavad parandada mulla seisundit ja taimede kasvu ning vastupidavust.
Vahe- ja segakultuuride kasutamise tööriistad: täpsed planeerimistarkvarad, mis aitavad määrata, millised kultuurid töötavad kõige paremini koos, et vähendada umbrohtude ja kahjurite levikut.
Tehisintellekti kasutamine kliimariski modelleerimisel: tehisintellekti abil loodud mudelid, mis aitavad planeerida põllukultuuride külvi vastavalt eeldatavale ilmastikule.
Autonoomsed masinad: elektrilised traktorid ja robotid asendavad fossiilkütuseid kasutavaid masinaid (kastmis- ja väetamisrobotid: optimeerivad ressursside kasutamist; umbrohutõrjerobotid: mehaanilised lahendused umbrohu eemaldamiseks ilma kemikaale kasutamata).
8.3 Kaevandused, karjäärid ja turbatootmisalad ning tehismaastikud
Roheenergial põhinev kaevandamistehnoloogia. Elektril või biogaasil põhinevad mäetööstusseadmed vähendavad või nullivad CO2 heidet atmosfääri, sest suur osa praeguseid seadmeid kasutavad diislikütust.
Mehitamata sõidukite ja kaevandustehnika kasutuselevõtt annab võimaluse kaevandada ka sealt, kus mehitatud sõidukeid ei saa kasutada kas ohtlikkuse või siis otstarbekuse tõttu. Heaks näiteks on kaevandusrobotid.
Tehisintellekti rakendamine tootmise korraldamisel. Tehisintellekti kasutamine aitab kaasa tootmisprotsesside automatiseerimisele, mis võimaldab ökonoomsemalt (väiksemate kuludega) juhtida kaevandamisprotsessi, mistõttu vähenevad kulud ja maavara kaevandatakse säästlikult ning jätkusuutlikult. Seda eriti võrreldes praegu kasutusel olevate kaevandamisprotsessidega, mis tekitavad märkimisväärseid materjalikadusid.
8.4 Veestik
Reaalajas reovee- ja sademeveekanalisatsiooni juhtimine: ilmastiku prognoosandmete kasutusele võtmine ennetamiseks, nt on võimalik vihmasajuks valmistuda pumplate tasemete alla pumpamise jm abil, et ennetada avariisid ja reostusjuhtumeid.
Nutikad looduslähedased ja kombineeritud sademeveetehnoloogiad: autmaatjuhtimis-süsteemide kasutamine looduslähedaste ja kombineeritud sademeveelahenduste opereerimisel saasteainete suublasse jõudmise vähendamiseks ja/või üleujutuste ärahoidmiseks, näiteks sensoritel põhinev ümberlülitumisvõimega automaatika lähtuvalt veetasemetest ja/või saasteainete sisaldusest.
Reaalajas automaatselt rakenduvad hoiatussüsteemid võimalikku üleujutusalasse sattumise ennetamiseks: andurid, mis annavad elanikkonnale märku üleujutusalade täitumisest, et ennetada majanduslikku ja/või tervisekahju.
Sademevee kogumise, puhastuse ja pumpamise kombineeritud süsteemide rajamine linnakeskkonda: taristu rajamine sademevee kogumiseks ja taaskasutamiseks (vajadusel filtrid/puhastussüsteemid) ning kasutusse võtmiseks. Aitab vähendada üleujutusi ning joogivee kasutust kastmiseks, tänavate pesuks jne.
Reoveepuhastuses roheenergia tootmine, nt reoveest soojuse ja elektri tootmine. Koostootmisjaamade rajamine, kus settekäitlusest eralduv gaas kasutatakse ära soojuse ja elektri tootmiseks. Vähendab võrguelektri vajadust, suurendab ressursitõhusust ja taastuvenergia osakaalu.
Vee optimaalne kasutamine tootmissektoris uute tehnoloogiate abil. Üks suurimaid vee tarbijaid on tootmissektor, kus vesi mängib kriitilist rolli nii tootmisprotsesside jahutamisel, puhastamisel kui ka otsese toormaterjalina. Tänapäeva tehnoloogiad ja innovaatilised lahendused pakuvad võimalusi vee optimeerimiseks, vähendades samal ajal nii tootmiskulusid kui ka keskkonnamõju. Näiteks vee senisest suurem taaskasutamine ja ringlusesse võtt. Kasutatakse madalama veekuluga tehnoloogiaid, metalli- ja keemiatööstuses on välja töötatud kuivpuhastustehnoloogiad. Tänu IoT-seadmetele ja anduritele on võimalik reaalajas jälgida veekulu ja tuvastada lekkeid või raiskamist tootmisliinidel.
[1] Maaradar ehk Ground Penetrating Radar (GPR)