Paikkatieto yhtenäistää MTT:n bioenergiatutkimusta

Maa- ja elintarviketalouden tutkimuskeskuksen (MTT) bioenergiaa
koskevissa useissa tutkimushankkeissa paikkatieto tarjoaa yhteisen
menetelmän mallintaa erilaisten biomassojen hyödyntämistä.

Vesistöjen lähelle levitettäessä biomassoista, kuten lannasta ja sadonkorjuujätteestä, valuu ravinteita vesistöihin. Haittojen sijasta biomassat voisivat kuitenkin tuottaa myös suuria hyötyjä, jos niitä käytettäisiin energian ja lannoitteiden tuotantoon.

Bioenergiaa tutkitaan MTT:ssä useissa hankkeissa. Yksi niistä on From Waste to Traffic Fuel (W-Fuel) -hanke, jossa kehitetään toteuttamiskelpoisia suunnitelmia liikennepolttoaineena käytettävän biokaasun tuottamiseksi biomassasta.

Jalojätehankkeessa puolestaan etsitään keinoja, joilla maatalouden, elintarviketuotannon ja yhdyskuntien biojätteet voitaisiin jalostaa energiaksi ja lannoitteiksi. Bionurmihankkeessa taas tutkitaan nurmentuotannon mahdollisuuksia biopolttoaineen raaka-ainelähteenä.

Lisäksi MTT osallistuu Itämeren rantavaltioiden Baltic Manure -hankkeeseen, jossa kehitetään menetelmiä karjataloudessa syntyvän lannan jalostamiseksi lannoitetuotteiksi ja energiaksi sen sijaan, että lanta valuisi rehevöittämään Itämerta.

"Koska näin moni tutkimus pelkästään MTT:ssä käsittelee biomassoja, olemme päätelleet, että olisi järkevää löytää yksi yhteinen menetelmä massojen hyödyntämisen mallintamiseksi", Lehtonen kertoi Esri-käyttäjäpäivien esityksessään.

Paikkatieto mukana useissa työvaiheissa

Jokaisessa bioenergiatutkimuksessa on Lehtosen mukaan pääpiirteittäin samat työvaiheet.

Ensin lasketaan biomassojen määriä eri tietolähteistä sekä viedään tiedot tietokantaan ja kartalle. Sitten päätetään käsittelylaitosten koko, määrä ja sijainti. Sen jälkeen lasketaan matkat biomassojen kuljettamiseksi käsittelylaitokselle ja käsittelystä jäljelle jäävän mössön kuljettamiseksi takaisin maatalouden käyttöön lannoitteena.

Kaikki tämä on Lehtosen mukaan paikkatieto-osuutta tutkimuksissa, joten juuri paikkatieto voi muodostaa yhteisen menetelmän massojen hyödyntämisen mallintamiseen kaikissa eri bioenergiatutkimuksissa.

"Tarkoitus on automatisoida työvaiheita ja tehdä työkalupakki, josta voi tarpeen mukaan valita sopivat työkalut. Olennaista on myös dokumentoida työvaiheet, jotta ne voidaan toistaa samalla tavalla myöhemmin", hän totesi.

Esimerkkinä bioenergiatutkimuksesta Lehtonen esitteli tarkemmin elintarvikeketjun jätebiomassoihin keskittynyttä ja jo päättynyttä Jalojätehanketta, johon osallistui MTT:n tutkijoiden lisäksi myös Lappeenrannan teknillisen yliopiston tutkijoita.

Tutkimuksen kohdealueina olivat Satakunta ja Etelä-Savo, joista kerättiin ensimmäiseksi tiedot koko elintarvikeketjun tuottamista biomassoista. Tiedot tallennettiin tietokantaan, jossa massoilla on sijainti, määrät ja ominaisuustiedot. Kaikista biomassoista tietoa ei ollut suoraan saatavissa, vaan tieto piti tuottaa mallintamalla.

Esimerkiksi suojakaista-analyysissä haettiin lähtötiedoksi vesistöt ja pellot. Paikkatietoanalyysillä saatiin laskettua suojakaistojen ja piennarten sijainnit ja pinta-alat tapauksissa, joissa pelto tuli niin lähelle vesistöä, että ympäristötukiehdot edellyttävät siihen suojakaistaa tai piennarta. Tämän pohjalta saatiin sitten laskettua suojakaistojen ja piennarten tuottama biomassa.

Analyysien mukaan elintarvikeketju tuottaa Etelä-Savossa vuosittain 800 000 tuoretonnia jätebiomassaa, josta karjanlannan osuus on 69 prosenttia.

Lantamäärän laskennassa lähtötietona olivat tilakohtaiset eläinmäärät. Kuljetusten kannalta merkitystä oli myös sillä, onko kyse liete-, kuivike- vai kuivalannasta. Siitä ei ollut valmista paikkatietoa, mutta ongelma ratkaistiin sijoittamalla eri lantalajit tiloille tilakoon ja eläinlajin mukaan valtakunnallisen lantalajijakauman perusteella.

Sijainti ja matkat optimaalisiksi

Kun kaikki tarvittava data oli koossa, hankkeessa päästiin Lehtosen mukaan analysoimaan biomassan käsittelylaitosten sijoituspaikkoja. Sitä varten muun muassa kartoitettiin laitosten tuottaman lämpöenergian mahdolliset käyttäjät, kuten asutuskeskukset, isot kasvihuoneet, kanalat ja sikalat.

Kuljetusten optimoimiseksi laitokset haluttiin sijoittaa paitsi lämmönkäyttötarpeen lähelle myös lähelle alueita, joilla biomassaa syntyy runsaasti. Maatalousmassojen osalta siten lyhennettäisiin myös käsittelyjäännöksen kuljetuksia takaisin maatalouden käyttöön lannoitteina.

Kuljetusanalyyseissä tutkittiin, kuinka paljon muutama keskitetty iso käsittelylaitos saisi biomassoja eri etäisyyksiltä niin, että maksimimäärä massoista tulisi käytettyä eivätkä alueet menisi silti päällekkäin.

Hajautettujen pienten laitosten vaihtoehdossa kysymykseksi taas muodostui, minkälaisia keräilyalueet olisivat, jos joka laitoksella on tietty tavoitekapasiteetti ja kuljetusmatkat minimoidaan.

Kun biomassat, laitosten paikat ja keräilyalueet oli määritelty, päästiin laskemaan kuljetuskustannuksia. Maataloudessa kustakin noutopisteestä saadaan yleensä täysi kuorma, mutta teollisuuden ja asutuksen biojätteitä täytyy hakea vähintään viikon välein, eikä auto täyty yhdessä paikassa, joten kyse on keräilykuljetuksista.

Etäisyyksien lisäksi kustannusten laskennassa huomioitiin lastaus- ja purkuaika sekä ajoaika, joiden summa kerrottiin urakoitsijoiden tuntitaksalla, jotta saatiin laskettua kokonaiskustannukset.

"Tämän olisi voinut tehdä Excelissäkin, mutta itse olen kokenut hankalaksi tietojen siirron ArcGISistä Exceliin ja takaisin. Teen mieluummin mallin ArcGISiin. Muutenkin pyrin joka vaiheessa tekemään malleja, joita saa ketjutettua automaattisiksi", Lehtonen totesi.

Laskentamallien automatisointi

ArcGISissä mahdollistaa
Eeva Lehtosen mukaan biomassapotentiaalin
nopeamman alueellisen arvioinnin.