Kliimapoliitika põhialused aastani 2050

Metsanduse, maakasutuse ja selle muutuste valdkonna mõjude hindamine

vaheseisuga 25.02.2016

2

Tallinn 2015

3

SISUKORD

KOKKUVÕTE .................................................................................................................. 5

SISSEJUHATUS ............................................................................................................... 7

1 ÕHUHEITMETE ARVEPIDAMINE ............................................................................ 8

1.1 Kasvuhoonegaaside inventuur ................................................................................ 8

1.2 Poliitikasuunad ..................................................................................................... 11

1.2.1 EL-i pikaajaline energia- ja kliimapoliitika ning EU ETS süsteem .............. 11

1.3 Välisõhu saasteainete inventuur ............................................................................ 14

2 METSANDUS, MAAKASUTUS JA SELLE MUUTUSED 1990 – 2013 ................... 15

2.1 Metsamaa ............................................................................................................. 18

2.2 Põllumajandusmaa ................................................................................................ 21

2.3 Rohumaa .............................................................................................................. 23

2.4 Märgalad .............................................................................................................. 24

2.5 Asustusalad .......................................................................................................... 24

2.6 Muu maa .............................................................................................................. 25

2.7 KP-LULUCF tegevused ....................................................................................... 25

2.8 Metsanduse ja maakasutuse sektori põhiindikaatorid ............................................ 26

3 SUUNISED 2050 ........................................................................................................ 26

4 MÕJUANALÜÜSIDES KASUTATAVAD EELDUSED............................................ 30

4.1 Valdkondlikud eeldused ....................................................................................... 30

4.2 Arengukavadest tulenevad suunised ja prognoosid ................................................ 30

4.2.1 Metsanduse arengukava .............................................................................. 30

4.2.2 „Eesti võimalused liikumaks konkurentsivõimelise madala süsinikuga majanduse suunas aastaks 2050“ ........................................................................... 32

4.3 Valdkonna arengu prognoos ja eeldused aastani 2050 ........................................... 32

4.3.1 Metsamaa pindala ....................................................................................... 33

4.3.2 Metsade tagavara ........................................................................................ 34

4.3.3 Puistute juurdekasv ..................................................................................... 38

4.3.4 Metsastamine ja raadamine ......................................................................... 39

4.3.5 Põllumajandusmaa ...................................................................................... 39

4.3.6 Rohumaad .................................................................................................. 40

4.3.7 Märgalad .................................................................................................... 41

4.3.8 Asustusala .................................................................................................. 42

4

4.4 Globaalsed ja makromajanduslikud trendid ........................................................... 43

4.4.1 Globaalsed trendid ...................................................................................... 44

4.4.2 Okaspuu- ja lehtpuu palgid ......................................................................... 44

4.4.3 Paberipuit ................................................................................................... 45

4.4.4 Küttepuit ..................................................................................................... 46

4.4.5 Metsandusega seonduva ettevõtluse majandusnäitajad ................................ 47

4.4.6 Pikaajaline majandusprognoos .................................................................... 48

4.4.7 Rahvastikuprognoos.................................................................................... 49

5 METSANDUS, MAAKASUTUS JA SELLE MUUTUSED 2050 ............................... 50

5.1 Metsamaa ............................................................................................................. 50

5.1.1 Metoodika .................................................................................................. 50

5.1.2 Tulemused .................................................................................................. 51

5.2 Põllu-, rohumaa, märgalad, asustusalad ja muu maa .............................................. 55

5.2.1 Metoodika .................................................................................................. 55

5.2.2 Tulemused .................................................................................................. 55

5.3 Erinevate stsenaariumite KHG võrdlus ................................................................. 56

5.4 Kokkuvõte ............................................................................................................ 59

5.5 Sotsiaalmajanduslikud mõjud ............................................................................... 61

5.5.1 Metoodika .................................................................................................. 61

5.5.2 Tulemuste kasutamise piirangud ................................................................. 66

5.5.3 Sotsiaalmajanduslikud mõjud metsanduse valdkonnas ................................ 66

5

KOKKUVÕTE

Käesolevas dokumendis on kirjeldatud arengudokumendi “Kliimapoliitika põhialused aas-tani 2050” metsanduse, maakasutuse ja selle muutuste valdkonna sotsiaalmajanduslike mõ-jude analüüsi aluseeldusi ning tulemusi.

“Kliimapoliitika põhialused aastani 2050” koostamise eesmärgiks on kujundada ja riikli-kul tasemel kokku leppida Eesti pikaajaline kliimapoliitika visioon, poliitikasuunised ja kasvuhoonegaaside vähendamise sihttasemed aastani 2050.

Arengudokument sisaldab pikaajalisi poliitikasuuniseid energeetika, transpordi, tööstuse, põllumajanduse, maakasutuse, maakasutuse muutuste ja metsanduse ning jäätmemajanduse valdkondades liikumaks Eesti pikaajalise kliimapoliitika visiooni suunas vähendada kasvu-hoonegaaside heidet vähemalt 80% aastaks 2050 võrreldes 1990. aasta tasemega.

Poliitikasuunised seatakse paika kuni aastani 2050. Kuna tegu on pikaajaliste poliitikasuu-nistega, siis konkreetseid meetmeid ning teekaarte eesmärgi saavutamiseks arengudokument ei sisaldada.

Maakasutuse, maakasutuse muutuse ja metsanduse sektori KHG heitkoguste prognooside koostamisel on rakendatud 2006 IPCC juhiseid ning töörühma poolt kinnitatud alusindikaa-toreid. Alusindikaatorite prognoosid põhinevad analüüsil „Eesti võimalused liikumaks kon-kurentsivõimelise madala süsinikuga majanduse suunas aastaks 2050“, Metsanduse arengu-kavast aastani 2020 ja erinevatel eksperthinnangutel. Riigispetsiifiliste emissioonifaktorite puhul on võetud aluseks 2015. aasta riiklik kasvuhoonegaaside inventuuraruanne (NIR 2015).

Kõige olulisema tähtsusega sektori CO2-bilansis on metsamaa, selle pindala ja üldtagavara muutumine, mis mõjutab oluliselt antud sektori heidet/sidumist. Emissioonid tekivad kõigi kolme stsenaariumi korral (BAU, KPP_1, KPP_2), kuid KPP_1 või KPP_2 stsenaariumi rakendumisel tekib kiirest raiemahu muutusest küll heide, kuid alates 2030ndatest on met-samaa taaskord saavutanud oluliselt suurema sidumisvõime võrreldes BAU stsenaariumiga. 0-raie puhul on märgata algset sidumise kasvu, kuid alates aastast 2020 hakkab sidumine vähenema ning saavutab stabiilsuse aastaks 2030. 0-raie stsenaariumi korral pikendati prog-noosi aegrida aastani 2100, et hinnata mittemajandamise pikaaegset mõju metsamaa sidu-misvõimele. Sellele tuginedes on näha, et aastaks 2100 tekib pikaaegsest metsa mittemajan-damisest heide.

Sotsiaalmajanduslike mõjude hindamisel kasutati ENMAK 2030 koostamisel välja töötatud majandusmõjude mudelit, mida kohandati Kliimapoliitika põhialuste protsessi jaoks. Ana-lüüsi lähtepunktina kasutati KPP töögruppide poolt koostatud suunised, mis kirjeldasid vald-konna pikaajalisi strateegilisi eesmärke kasvuhoonegaaside heitkoguste vähendamiseks. Tu-lenevalt kasutusel olnud mudeli metoodilistest eripäradest, hinnati sotsiaalmajanduslikke mõjusid võrreldes BAU-stsenaariumiga (olemasoleva olukorra jätkumisega).

Majandusmõju hinnati järgmiste metsandussektori indikaatorite kaudu: 1. Raiemahu (m3) muutus; 2. Saematerjali ja puitplaatide tootmismahud (m3).

6

Sotsiaalmajandusliku mõju põhiindikaatoriks KPP mõjudehindamisel kasutati SKP (sisema-janduse koguprodukt) muutust. SKP on indikaator, mis sisaldab endas nii töötasu töötajatele, ettevõtete kasumeid kui ka ettetevõtete põhivara kulumit (tulu tootlikult kasutatud tootmis-seadmetest ja -hoonetest).

Nii KPP-1, KPP-2 kui ka KPP-0 stsenaariumis on mõjukäituriks raiemahu eeldused. KPP-1 ja KPP-2 stsenaariumis on raiemahtud kõrgemad (vastavalt aastani 2040 ja 2035) kui BAU stsenaariumis. Sama trendi järgivad ka puit-toodete tootmise mahud. Sealjuures esimeste perioodide kõrgema raiemahu mõju kaalub üles analüüsitava ajavahemiku lõpus (2040 – 2050) toimuva languse ning keskmisena on nende stsenaariumite majandusmõjud positiiv-sed. KPP-0 stsenaariumi korral on modelleeritud metsaraie lõppemist Eestis.

Kokkuvõttes, KPP-1 ja KPP-2 stsenaariumite eelduste rakendumise mõju perioodil 2015-2050 on oluliselt positiivne ja seda kõigi analüüsitud indikaatorite ulatuses (sh SKP kasv, tööhõive ja väliskaubanduse saldo). KPP-0 stsenaariumi eelduste rakendumisel on oluline negatiivne mõju (SKP väheneb keskmisena üle 5% ning valdkonnaga seotud sektorites vä-heneb keskmise palgaga töökohtade arv 25 000 võrra).

Analüüsi koostajad Kadri Konsap, Veiko Adermann (Eesti Keskkonnauuringute Keskus), Jaanus Uiga (Eesti Arengufond, Civitta Eesti) ja Olavi Grünvald (OÜ Finantsmaailm) kesk-konnaministeeriumi ning metsanduse töörühma liikmeid tõhusa koostöö eest.

Käesolev dokument kirjeldab suuniste võimalikku mõju metsanduse, maakasutuse ja selle muutuste (ingl. k. Land Use, Land-Use Changes and Forestry – LULUCF) valdkonna põ-hiindikaatoritele. Analüüsi tulemused lähtuvad parimast olemasolevast teadmisest, mis ana-lüüsi koostamise ajal kättesaadav oli. Andmete kogumisel kasutati nii varasemaid analüüse kui ka turuosalistelt ja huvigruppidelt kogutud infot.

7

SISSEJUHATUS

Arengudokumendi „Kliimapoliitika põhialused aastani 2050“ (KPP) koostamine otsustati Vabariigi Valitsuse 2014. aasta 7. augusti kabinetinõupidamisel, kus määrati projekti eest-vedajaks Keskkonnaministeerium (KeM). Tegemist on lühikese kõrgetasemelise katusdoku-mendiga poliitika põhialuste formaadis1. Kliimapoliitika põhialuste koostamine võimaldab formuleerida riigi kliimapoliitika pikaajalise visiooni aastani 2050, sektoraalsed poliitika-suunised, kasvuhoonegaaside heite vähendamise sihttasemed ning need Riigikogu tasemel kokku leppida.

KPP kui arengudokument sisaldab pikaajalisi poliitikasuuniseid energeetika, transpordi, tööstuse, põllumajanduse, maakasutuse, maakasutuse muutuste ja metsanduse ning jäätme-majanduse valdkondades liikumaks Eesti pikaajalise kliimapoliitika visiooni suunas vähen-dada kasvuhoonegaaside heidet vähemalt 80% aastaks 2050 võrreldes 1990. aasta tasemega. Lisaks määratletakse dokumendis kliimamuutuste mõjudega kohanemise (kliimamuutuste mõjudele reageerimise valmisoleku ja vastupanuvõime) pikaajaline visioon ja poliitikasuu-nised.

KPP valdkondlike peatükkide esmase sisendi koostamiseks kutsuti kokku valdkondlikud töörühmad (märts – juuli 2015), kuhu kuulusid turuosaliste ning huvirühmade esindajad. Töörühmades osalemine andis huvilistele võimaluse panustada oma valdkonna pikaajalisse keskkonnasõbralikku arengusse. Lisaks andsid arengudokumendi koostamisel nõu ja lange-tab strateegilisi otsuseid Keskkonnaministeeriumi asekantsleri poolt juhitav juhtkomisjon, kuhu kuulusid Riigikogu, riigiasutuste ja suurimate huvirühmade esindajad.

KPP rakendumisega kaasnevate mõjude paremaks mõistmiseks on otstarbekas suuniseid kvantifitseerida. Käesolev dokument kirjeldab suuniste võimalikku mõju metsanduse, maa-kasutuse ja selle muutuste valdkonna põhiindikaatoritele. Analüüsi tulemused lähtuvad pa-rimast olemasolevast teadmisest, mis analüüsi koostamise ajal kättesaadav oli. Andmete ko-gumisel kasutati nii varasemaid analüüse kui ka turuosalistelt ja huvigruppidelt kogutud in-fot. Analüüsi tulemused kehtivad dokumendis kirjeldatud sisemiste- ja väliste tegurite reali-seerumisel.

1 Poliitka põhialused on arengudokument, milles määratakse ühe või mitme omavahel seotud poliitikavald-konna visioon, üleriigiline eesmärk ja prioriteetsed arengusuunad. https://www.riigitea-taja.ee/akt/113032014002?leiaKehtiv

8

1 ÕHUHEITMETE ARVEPIDAMINE

1.1 Kasvuhoonegaaside inventuur

Rahvusvahelisel tasandi kliimamuutuste valdkonda reguleerivad kaks olulisemat kokkule-pet. Ühinenud Rahvaste Organisatsiooni (ÜRO) kliimamuutuste raamkonventsioon, mille Eesti ratifitseeris 27. juulil 1994 ja ÜRO kliimamuutuste raamkonventsiooni Kyōto proto-koll, mille riigikogu ratifitseeris 2002. aasta septembris. Kyōto protokolli raames võttis Eu-roopa Liit (EL) endale kohustuse vähendada aastaks 2050 kasvuhoonegaaside heitkoguseid (KHG) vähemalt 80% võrreldes 1990. aasta tasemega (so baasaasta), et piirata üleilmset kliimamuutust nii, et temperatuur ei tõuseks rohkem kui 2 °C, ja hoida seeläbi ära soovimatut mõju kliimale.

Euroopa Liidu liikmesriigina ning vastavalt Kyōto protokolli I lisale on Eesti kohustatud kord aastas esitama Euroopa Komisjonile ja ÜRO-le inimtekkeliste KHG inventuuriaruande koos ühtse aruandevormi tabelitega. Esitatud andmed sisaldavad heitkoguste hinnanguid ala-tes 1990. aastast kuni üle-eelmise aastani (x-2 aastat). KHG heitkogused arvutatakse vasta-valt 2006 IPCC (ÜRO valitsusevaheline kliimamuutuste ekspertrühm (International Panel on Climate Change)) juhenditele ning valitakse vastavalt andmete kättesaadavusele ja hul-gale arvutusteks sobiv metoodika: Tier 1, Tier 2 või Tier 3. 2006 IPCC raames väljendab Tier metoodika metoodoogilist keerukust. Tier 1 on algmeetod, mille rakendamisel kasuta-takse lisaks riiklikele algandmetele ka eriheiteteguri vaikeväärtust. Tier 2 on keskmine mee-tod, mille rakendamisel kasutatakse riiklike algandmeid ning eriheitetegureid. Tier 3 on kõige keerukam meetod, mille rakendamiseks on vaja täpseid saasteallika põhiseid algand-meid.

Eesti riikliku kasvuhoonegaaside inventuuri 1990–2013 aruande2 (National Inventory Re-port (NIR) 2015) kohaselt paisati Eestis 2013. aastal õhku 21 449 kt CO2 ekvivalenti (ekv) (arvestamata LULUCF sektori mõju oli KHG heitkoguste suurus 21 759 kt CO2 ekv). KHG inventuuri 1990–2013 aruande kavandi (NIR 2015) kohaselt on Eesti summaarsed KHG heitkogused 2013. aastal kasvanud 19,1%.

Perioodil 1990–2013 kahanesid KHG heitkogused ligikaudu poole võrra (vt Joonis 1.). Pea-miseks vähenemise põhjuseks oli Eesti taasiseseisvumisele järgnenud üleminek plaanima-janduselt turumajandusele, mis tõi kaasa KHG heitkoguste kiire languse (eriti aastatel 1990–1993) energeetikas, põllumajanduses ja tööstuses.

2 KHG inventuuri 1990-2013 aruanne on seisuga 30.06.2015 valminud kavandi tasemel ja seetõttu ei ole do-kument veel avalikustatud

9

Joonis 1. KHG heitkogused aastatel 1990–2013, kt CO2 ekv3

2013. aastal oli peamine kasvuhoonegaas Eestis süsinikdioksiid (CO2), mis moodustas 90,3% KHG summaarsest heitkogusest (v.a LULUCF), sellele järgnesid dilämmastikoksiid (N2O) 3,6% ja metaan (CH4) 5,1%. F-gaasid (HFC-d, PFC-d ja SF6) moodustasid kokku 1,0% KHG summaarsest heitkogusest (Joonis 2.).

Joonis 2. KHG summaarsed heitkogused aastatel 1990-2013, kt CO2 ekv4

Energeetikasektor on Eesti peamine kasvuhoonegaaside heitkoguste allikas. 2013. aastal moodustasid energeetikasektori heitkogused 87,6% summaarsest heitkogusest. Võrreldes baasaastaga (1990) on energeetikasektori KHG heitkogused vähenenud 47,0%.

3 NIR 2015 4 NIR 2015

90,3%

5,1%3,6%

1,0%

CO2CH4N2OF-gaasid

10

Põllumajandus on teine kõige KHG-mahukam sektor, kust pärineb 5,8% Eesti KHG heitko-gustest. Võrreldes baasaastaga on KHG kogused vähenenud 52,6%. Peamiselt on langus tin-gitud kariloomade arvu kahanemisest ning sünteetiliste ja sõnnikväetiste kasutamise langu-sest.

2013. aastal moodustas tööstuslike protsesside sektor 5,0% Eesti KHG summaarsest heitko-gustest. CO2 heitkogused tööstuslike protsesside sektorist kõikusid alates 1990. aastast tu-gevalt ja jõudsid 1993. aastal oma madalaima tasemeni.

Maakasutuse, maakasutuse muutuse ja metsanduse (LULUCF - Land Use, Land-Use Change and Forestry) sektor panustas 2013. aastal CO2 netosidujana, kogumahus 310 kt CO2 ekv. KHG aastane sidumine LULUCF sektoris on vähenenud võrreldes baasaastaga (1990) 95,9% ning eelmise aastaga (2012) 78,1%. Peamise sidujana on määratletud metsa-maa ja olenevalt metsaressursi kasutuse intensiivsusest avaldub sektori roll kas CO2 siduja või emiteerijana.

Jäätmesektori koguheide moodustas 2013. aastal 1,7% Eesti KHG summaarsest heitkogus-test. KHG heitkogused jäätmetesektoris on langevas trendis, kuid võrreldes baasaastaga on jäätmesektori KHG heitkogus suurenenud 4,1%.

Tabel 1.1. KHG heitmete sektorid ja alamsektorid5

Sektorid Alamsektorid

Energeetika ● Energeetikatööstus ● Töötlev tööstus ja ehitus ● Muud sektorid ● Muu

Transport ● Siselennundus ● Maanteetransport ● Raudteetransport ● Laevasõit sisevetel

Põllumajandus ● Soolesisene fermentatsioon ● Sõnnikukäitlus ● Põllumajandusmaad ● Lupjamine ● Karbamiidi kasutamine

Tööstusprotssesid ja toodete kasutamine ● Mineraalitööstus ● Keemiatööstus ● Kütustest saadavad energiaga mitte-

seotud tooted ja lahustite kasuta-mine

● Osoonikihti kahandavate ainete asendustoodete kasutamine

5 2006 IPCC juhendi sektorite jaotus http://www.ipcc-nggip.iges.or.jp/public/2006gl/pdf/0_Overview/V0_1_Overview.pdf

11

● Muude toodete tootmine ja kasuta-mine

Maakasutus, maakasutuse muutus ja metsan-dus

● Metsamaa ● Põllumaa ● Rohumaa ● Märgalad ● Asustusalad ● Muu maa ● Raiepuidust tooted

Jäätmed ● Tahkete jäätmete ladestamine ● Tahkete jäätmete bioloogiline käit-

lemine ● Jäätmete põletamine ja hatine põle-

tamine ● Reovee käitlemine

1.2 Poliitikasuunad

1.2.1 EL-i pikaajaline energia- ja kliimapoliitika ning EU ETS süsteem

Euroopa Liidu heitkogustega kauplemise süsteem (European Union Emissions Trading Scheme – EU ETS) on nurgakiviks EL poliitikas võitlemaks kliimamuutuse vastu. EU ETS-i eesmärgiks on aidata EL liikmesriikidel saavutada kasvuhoonegaaside piiramis- või vähen-damiseesmärke, milleks nad on end kohustanud. Võimaldades süsteemis osalevatel ettevõ-tetel müüa või osta saastekvoote, saavutatakse heitkoguste vähendamine minimaalsete ku-lutustega6.

Vastavalt Euroopa Parlamendi ja nõukogu direktiivile 2003/87/EÜ "Ühenduses kasvuhoo-negaaside lubatud heitkogustega kauplemise süsteemi loomine ja nõukogu direktiivi 96/61/EÜ muutmine" (edaspidi: kauplemise direktiiv) algas EL liikmesriikidel alates 1. jaa-nuarist 2005 KHG lubatud heitkoguse ühikutega kauplemine ehk EU ETS esimene kauple-misperiood. EU ETS süsteemi kuuluvad käitised on määratletud direktiivi lisas I toodud nõuetega7. Muuhulgas kuuluvad kauplemissüsteemi üle 20 MW nimisoojusvõimsusega põ-letusseadmed ning erinevad tööstuslikud protsessid, mille tingimused on toodud direktiivi lisas I. Kauplemissüsteemi välised sektorid (non-ETS sektorid) on mh transport, põlluma-jandus, väikeenergeetika (käitised, mille nimisoojusvõimsus <20 MW, jäätmed, hooned ja väiketööstus.

Heitkogustega kauplemise süsteemile võeti lisameetmetena kasutusele ka energiakasutuses säästumeetmete rakendamine, taastuvate energiaallikate kasutuselevõtt (s.o põhiliselt puidu

6 European Comission EU ETS koduleht http://ec.Europa.eu/clima/policies/ets/index_en.htm (22.07.2015) 7 Keskkonnaministeeriumi koduleht http://www.envir.ee/et/Euroopa-liidu-kasvuhoonegaaside-heitkogustega-kauplemise-susteem (22.07.2015)

12

ja puidutöötlemisjäätmete utiliseerimine) ning alternatiivsete energiatootmisviiside juuruta-mine. Eelnevalt mainitud meetmed koos üldise energiatarbe tajutava vähenemisega kõikides majandussektorites on langetanud ka KHG heitmete hulka7.

Esimeseks kauplemisperioodiks töötas iga liikmesriik välja heitkoguste riikliku jaotuskava, mille alusel eraldati käitajatele KHG-de kvoodid, mida sellest tulenevalt on neil õigus õhku paisata. Juhul kui käitaja aastane tõendatud heitkogus on väiksem kui eraldatud kvoot, on käitajal õigus eraldatud kvoodikoguse ja tegeliku heitkoguse vahe maha müüa7.

EU ETS teine kauplemisperiood oli aastatel 2008 – 2012, mida nimetatakse rahvusvahelise KHG-de heitkogustega kauplemissüsteemi ehk nn Kyōto protokolli järgse kauplemise esi-meseks perioodiks. Teisel kauplemisperioodil kaasati ETS-i ka lennundussektorisse kuulu-vad õhusõidukite käitajad, kes ületavad täiendatud ja ühendatud kauplemise direktiivi lisa I piirväärtusi7.

EU ETS kolmas 8-aastane kauplemisperiood algas aastast 2013, mis on pikem kui sellele eelnenud perioodid. Muutunud on ka lubatud heitkoguse ühikute (LHÜ-de) taotlemise põhi-mõtted. Põhiliselt minnakse üle enampakkumise süsteemile ning järk-järgult vähendatakse tasuta LHÜ-de andmist EU ETS alla kuuluvatele käitistele7.

Alates 20. juunist 2012 võeti kasutusele üle-Euroopaline KHG heitkogustega kauplemise register (EUCR – European Union Community Registry). Selle tarbeks liigutati kõigi kasu-tajate ja tehingutega seotud teave üle varasemast Eesti riiklikust registrist üle EUCR-i. Te-hingute sooritamine EUCR-is toimub läbi kinnitatud kontode nimekirja. Sellesse nimekirja kantakse nn tehingupartnerite arvelduskontode numbrid7.

Euroopa Liidu eesmärk aastaks 2020 on vähendada KHG heitkoguseid 20% võrreldes 1990. aastaga. EU ETS direktiivi eesmärgiks on vähendada EU ETS heitkoguseid 21% aastaks 2020 võrreldes 2005. aastaga ning otsuse 406/2009/EÜ (Effort Sharing Decision) eesmär-giks on vähendada non-ETS heitkoguseid 10% aastaks 2020 võrreldes 2005. aastaga. Vas-tavalt otsusele 406/2009/EÜ võivad Eesti non-ETS heitkogused suureneda 11% aastaks 2020 võrreldes 2005. aastaga. Vastavalt Euroopa Liidu kliima- ja energiapoliitika raamisti-kule8 on Euroopa Liidu eesmärgid aastaks 2030 vähendada KHG heitkoguseid juba 40% võrreldes 1990. aastaga. Plaanide järgi täituks eesmärgid siis, kui EU ETS heitkogused vä-henevad 43% ning non-ETS heitkogused 30%. Plaanitav non-ETS eesmärk Eestile on KHG heitkoguste vähenemine vahemikus 11% kuni 14% võrreldes 2030. aastaga.9

Eesti KHG jaotumist ETS ja non-ETS vahel on võimalik näha Joonis 3. KHG jaotumine ETS ja non-ETS vahel, kt CO2 ekv.

8 Euroopa Komisjoni koduleht http://ec.Europa.eu/clima/policies/2030/index_en.htm (22.07.2015) 9 Energiatalgute koduleht http://www.energiatalgud.ee/index.php?title=Energiatalgud.ee:_EL-i_kliima-_ja_energiapoliitika_raamistik_aastani_2030 (22.07.2015)

13

Joonis 3. KHG jaotumine ETS ja non-ETS vahel, kt CO2 ekv10

10 NIR 2015

14

1.3 Välisõhu saasteainete inventuur

Piiriülese õhusaaste kauglevi Genfi konventsiooni (edaspidi Genfi konventsioon, RT II 2000,4,25) peetakse üheks esimeseks rahvusvaheliseks kokkuleppeks piiriülese õhusaaste ohjamiseks.

Eesti ratifitseeris konventsiooni aastal 2000 ning on ühinenud:

väävli heitkoguste või nende piiriüleste voogude vähemalt 30% vähendamise proto-kolliga, mis on koostatud 1985. aasta 8. juulil Helsingis (ühinemise seadus võeti vastu 19. jaanuaril 2000, RT II 2000,4,25);

lämmastikoksiidide heitkoguste või nende piiriüleste voogude vähendamise proto-kolliga, mis on koostatud 1988. aasta 31. oktoobril Sofias (ühinemise seadus võeti vastu 19. jaanuaril 2000, RT II 2000,4,25);

lenduvate orgaaniliste ühendite heitkoguste või nende piiriüleste voogude vähenda-mise protokolliga, mis on koostatud 1991. aasta 18. novembril Genfis (ühinemise seadus võeti vastu 19. jaanuaril 2000, RT II 2000,4,25);

õhusaasteainete kauglevi seire ja hindamise Euroopa koostööprogrammi pikaajalise finantseerimise protokolliga, mis on koostatud 1984. aasta 28. septembril Genfis (ühinemise seadus võeti vastu 6. detsembril 2000, RT II, 2001,1,2);

püsivate orgaaniliste saasteainete protokolliga, mis on koostatud 1998. aasta 24. juu-nil Århusis (ühinemise seadus võeti vastu 16. märtsil 2005, RT II, 2005,11,29);

raskmetallide protokolliga (ühinemise seadus võeti vastu - 18.01.2006, jõustus 20.02.2006, RT II 2006,4,8).

Eesti riiklikku välisõhusaasteainete inventuuri koostab Eesti Keskkonnaagentuur ning hõl-mab Eesti välisõhu saasteainete heitkoguseid ajavahemikus 1990-2013. Inventuuri käigus hin-natakse järgnevaid inimtekkelisi heitkoguseid:

põhilistele välisõhu saasteainetele, mille hulka kuuluvad SO2, NOx, LOÜ, NH3 ja CO; tahketele osaksetele, mille hulka kuuluvad TSP, PM10 ja PM2.5; raskmetallidele, mille hulka kuuluvad Pb, Cd, Hg, As, Cr, Cu, Ni ja Zn; püsivatele orgaanilistele saasteainetele, mille hulka kuuluvad dioksiinid ja furaanid,

HCB, PAH ja PCB.

Kliimapoliitika põhialuste töö raames koostatakse välisõhu saasteainete 2050. aasta prognoosid järgmistele välisõhu saasteainetele:

vääveldioksiidid (SO2) lämmastikoksiidid (NOx) lenduvad orgaanilised ühendid (LOÜ) ammoniaak (NH3) peened osakesed, mille aerodünaamiline diameeter on 2,5 µm või alla selle (PM2.5)

Tabel 1.2 on toodud perioodi 1990-2013 välisõhu saasteainete heitkogused. Võrreldes 1990. aastaga on NOx heitkogused langenud ligikaudu 56%, LOÜ heitkogused langenud ligikaudu 66%, SO2 heitkogused langenud ligikaudu 85%, ja NH3 heitkogused langenud ligikaudu 52%. Võrreldes 2000. aastaga PM2.5 heitkogused langenud 49%.

15

Tabel 1.2 Põhilised välisõhu saasteained perioodil 1990-2013, kt

Aasta NOx LOÜ SO2 NH3 PM2,5 1990 76 67 272 27 NR11 1991 70 64 250 24 NR 1992 45 44 191 21 NR 1993 42 36 156 18 NR 1994 46 39 150 13 NR 1995 47 43 116 12 NR 1996 51 44 125 11 NR 1997 50 46 116 11 NR 1998 45 40 104 11 NR 1999 43 40 98 10 NR 2000 44 39 97 10 15 2001 46 38 91 10 16 2002 47 37 87 10 17 2003 47 36 100 11 14 2004 44 35 88 11 15 2005 41 33 76 11 14 2006 39 32 70 11 10 2007 44 29 88 11 13 2008 41 27 69 13 12 2009 35 25 55 12 10 2010 42 24 83 12 14 2011 40 24 73 12 18 2012 37 23 41 13 8 2013 34 23 37 13 11

2 METSANDUS, MAAKASUTUS JA SELLE MUUTUSED 1990 – 2013

Riiklikus kasvuhoonegaaside inventuuris järgib maakasutuse, selle muutuse ja metsanduse valdkonna heite ja sidumise arvestus põhiosas ÜRO rahvusvahelise kliimamuutuste juht-rühma juhiseid (IPCC Good Practice Guidance for LULUCF, 2006). Selle järgi toimub maa-kasutuse arvestus kuues põhikategoorias (metsamaa, põllumajanduslik maa, rohumaa, mär-galad (sh siseveekogud), asustusalad jt taristud ning muu maa), mis omakorda on jaotatud selle järgi, kas maakasutusklass on püsiv või muutunud (perioodil alates 1990. aastast kuni tänaseni). On mitmeid faktoreid, mis on mõjutanud maakasutust viimasel veerandsajal Ees-

11 NR Not relevant (ei ole oluline) vastavalt EMEP/EEA jusitele kasutatakse NR tähistust juhul kui raporteeri-mine ei ole kooskõlas ühinenud protokollidega rangelt kohustuslik

16

tis. Üks peamisi on olnud omandireformiga seotud maareform, kuid samuti ühinemine Eu-roopa Liiduga, tõusud ja mõõnad majanduses. Ülevaate maakasutusklasside pindala senis-test muutustest annavad tabelid 2.1 ja 2.2.

Tabel 2.1. Maakasutusklasside pindala 1990–2013 (SMI), 1000 ha

Fore

st la

nd12

Cro

plan

d

Gra

ssla

nd

Unm

anag

ed

wet

land

s

Peat

land

13

(Wet

land

s)

Sett

lem

ents

Oth

er la

nd

1989 2 240,8 1 102,1 317,9 485,4 15,7 296,9 63,9 1990 2 244,9 1 100,0 317,6 485,3 15,9 296,3 63,0 1991 2 249,0 1 097,5 317,6 485,1 15,7 295,7 62,1 1992 2 252,8 1 094,6 318,2 484,8 15,8 295,3 61,2 1993 2 256,5 1 090,9 319,7 484,4 15,9 294,9 60,4 1994 2 260,4 1 086,4 321,7 483,9 15,9 294,7 59,7 1995 2 264,6 1 081,3 323,9 483,5 16,0 294,4 59,1 1996 2 268,6 1 075,7 326,8 483,0 16,1 294,2 58,3 1997 2 272,5 1 070,2 329,9 482,6 16,1 293,9 57,5 1998 2 276,4 1 065,2 332,4 482,4 16,1 293,6 56,6 1999 2 279,6 1 060,8 334,9 482,1 16,1 293,4 55,8 2000 2 282,0 1 057,5 337,0 481,8 16,1 293,3 55,1 2001 2 283,9 1 054,6 338,4 481,6 16,1 293,4 54,7 2002 2 285,4 1 052,1 339,3 481,4 16,1 294,0 54,4 2003 2 286,6 1 050,1 339,7 481,2 16,1 294,9 54,1 2004 2 287,7 1 048,2 339,6 481,1 16,2 296,1 53,8 2005 2 288,5 1 046,6 338,8 481,0 16,4 297,6 53,7 2006 2 289,1 1 045,5 337,9 480,8 16,6 299,3 53,5 2007 2 289,6 1 044,3 337,0 480,7 16,8 300,9 53,4 2008 2 289,7 1 043,5 336,0 480,5 17,2 302,5 53,3 2009 2 289,5 1 042,7 335,2 480,4 17,6 304,1 53,2 2010 2 289,5 1 042,0 334,8 480,4 17,8 305,2 53,0 2011 2 289,1 1 041,6 334,4 480,4 18,0 306,2 52,9 2012 2 288,6 1 041,4 333,9 480,5 18,3 307,2 52,8 2013 2 288,0 1 041,2 333,7 480,7 18,4 308,1 52,7

Tabel 2.2. Maakasutuse muutuste maatriks 31.12.1989 kuni 31.12.2013 vastavalt IPCC ju-histele, 1000 ha

12 ‘definition of forest in the context of the Kyoto Protocol’ 13 turbakaevandusala

Initial Final Forest

land Cropland Grass-

land Wetlands Sett-

lements Other land

Final area Forest land 2 219,34 21,42 26,33 6,28 4,13 10,52 2 288,02 Cropland 0,20 1 029,13 11,63 0,20 0,00 0,00 1 041,17 Grassland 6,31 46,69 276,81 0,82 2,05 0,99 333,67 Wetlands 3,65 0,00 0,21 493,61 0,00 1,58 499,05 Settlements 9,30 4,47 2,71 0,00 290,73 0,85 308,06 Other land 1,99 0,41 0,25 0,12 0,00 49,98 52,75 Initial area 2 240,79 1 102,12 317,94 501,03 296,91 63,91 4 522,71 LUC since 21,46 73,0 41,1 7,4 6,2 13,9 Change 2,1 -5,5 4,9 0,4 3,8 -17,5

17

Olgu märgitud, et CO2 jt KHG-de heite kui sidumisena võetakse arvesse vaid inimese poolt tegevusega (human-induced) põhjustatud protsesse. Looduslike protsesside (näit. CH4 eral-dumine soodest vms) tagajärjed arvestusse ei kuulu, välja arvatud juhul kui maa on majan-datav. Nii näiteks tuleb üldjuhul arvestada ka looduslikult metsas surnud puudest tekkiva CO2 heitega, kuivõrd metsamaa Eestis loetakse 100% ulatuses majandatavaks. Siiski, aastast 2013 on võimalik ulatuslike kahjustuste tagajärjel hukkunud puistutest tekkivaid emissioone arvestusest teatud tingimustel ka välja jätta. Üldine arvestus KHG heite ja sidumise kohta maakasutusklasside viisi toimub alljärgnevalt.

Metsamaa (Forest land): heide/sidumine elusas puitses biomassis, surnud puidus, met-savarises, mineraalsetes ja orgaanilistes muldades, metsapõlengutes, raiutud puidust teh-tud toodetes.

Põllumajanduslik maa (Cropland), sh kultuur-püsirohumaa: heide/sidumine orgaanilis-tes ja mineraalsetes muldades, puitses biomassis (viljapuuaiad), N2O emissioon seoses maakasutusklassi muutmisega põllumaaks. Põllumaade lupjamisega seotud heite arves-tus on 2013. aastast viidud põllumajandussektori arvestusse.

Rohumaa (Grassland), (pool)looduslik: heide/sidumine puitses biomassis (nii elus kui surnud puud), orgaanilistes ja mineraalsetes muldades, emissioonid tulekahjudest.

Märgalad (Wetlands): CO2, N2O and CH4 heide turba kaevandamise aladel, elusa ja sur-nud orgaanilise aine kaod seoses maakasutuse muutmisega märgalaks/veekoguks.

Asustusala (Settlements): KHG heitkogused seoses metsamaa, põllumajandusliku maa ja rohumaa muutmisega taristuteks.

Muu maa (Other land): heitkogused seoses maakasutusklassi muutustega.

Maakasutuse ja metsanduse sektori KHG heide ja sidumine maakasutusklasside viisi aastail 1990–2013 on kujutatud Joonis 4. Aastal 2013 püsis sektor sidumise poolel 309,6 kt CO2 ekv-ga, mis moodustab vaid 4,1% võrdluses baasaastaga 1990. Peamine põhjus, miks sidu-mine viimastel aastatel väheneb, on raiemahtude suurenemine, metsamaa raadamine taris-tute laiendamiseks ning emissioon kuivendatud orgaanilistest muldadest. Viimase 15 aasta jooksul on CO2 heide/sidumine aastati varieerunud suures ulatuses, sõltudes eelkõige muu-tuvast raiemahust, kuid ka raadamistest. Aastail 2000–2003 on sektor olnud CO2 heitkoguste arvestuses kokkuvõttes isegi positiivne, st emiteerija (vt Joonis 4.). Põhiosa CO2 sidumisest sektoris toimub puitse biomassi (puistute) juurdekasvust metsamaal. Aastal 2013 olid arves-tuslikult sidumise poolel vaid metsamaa ja raiutud puidust toodete (HWP) kategooriad.

18

Joonis 4. Maakasutuse, selle muutuse ja metsanduse sektori KHG heide ja sidumine, 1990–2013

Riigi metsasus on kasvanud viimase ligi poole sajandi jooksul 43,8%-lt aastal 1970 kuni 50,6%-ni (2013), seda peamiselt kasutusest välja jäetud põllumajanduslike maade, pool-loo-duslike rohumaade ja kuivendatud soode metsastumise tõttu. Põllumaa pindala suurenes pe-rioodil 1970–1990, kuid alates riigi taasiseseisvumisest kuni ühinemiseni Euroopa Liiduga, seoses põllumajandussektori majandusliku degradeerumisega, vähenes taas märkimisväär-selt. Viimasel kümnendil, tänu EL põllumajandustoetustele, on põllumajandusliku maa pin-dala taas suurenemas. Asustusala ja taristute pindala on pidevalt kasvanud – viimase 40 aastaga ligikaudu veerandi võrra.

Omaette (riigile kohustuslik) arvestus, lisaks kliimamuutuste konventsioonile, toimub Kyōto protokolli (KP) alusel – metsastamise (afforestation, reforestation), raadamise (deforesta-tion) ja metsamajanduse (forest management) kohta (KP artiklid 3.3 ja 3.4). Kyōto II perioo-dist alates tuleb arvestust pidada ka puidust tehtud toodetes (harvested wood products) aku-muleerunud süsiniku kohta. On alust eeldada, et aastast 2020 muutub kohustuslikuks rah-vusvaheline arvepidamine ja aruandlus ka põllumajandusmaade ja karjatatavate maade ma-jandamise (cropland management, grazing land management), samuti märgalade kuivenda-mise ja taastamisega seoses.

2.1 Metsamaa

Metsaga on kaetud üle poole Eestist, mistõttu mets on peamine CO2 siduja, moodustades ¾ sektoris toimuvast ja olles mõjutatud eelkõige kasvava metsa tagavara muutustest. See on omakorda tingitud puistute juurdekasvust, raietest, looduslikest kahjustustest (suremist) ja metsatulekahjudest.

1990 1991 1992 1993 1994 1995 1996 1997 1998 1999 2000 2001 2002 2003 2004 2005 2006 2007 2008Reporter total, Gg -7621 -7653 -7469 -8849 -8658 -9207 -8992 -8461 -7403 -3946 955 4103 3323 227 -2725 -4823 -6243 -7331 -7361Forest land -8747 -8694 -9022 -9535 -10003 -10225 -9995 -9085 -7278 -4379 1102 4340 3239 783 -2114 -4795 -6853 -7958 -8107Cropland 84 69 55 35 17 4 -5 -3 6 20 44 57 70 86 108 142 172 186 204Grassland -27 -36 -33 -40 -20 -24 -45 -71 -87 -149 -109 -242 -642 -1040 -1316 -1317 -1108 -747 -331Wetlands 1070 1008 1419 622 1320 1094 1203 1155 430 1342 847 929 1579 1093 862 1180 1361 1014 851Settlements 0 1 1 4 5 5 7 9 6 8 42 75 144 187 225 289 328 319 336Other land 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 11 33 91 108 122 117Harvested wood products 0 0 112 64 23 -61 -157 -466 -480 -788 -971 -1056 -1068 -894 -524 -412 -252 -267 -430

-11000

-9000

-7000

-5000

-3000

-1000

1000

3000

5000

19901991

19921993

19941995

19961997

19981999

20002001

20022003

20042005

20062007

20082009

20102011

20122013

Gg

CO2 e

quiv

alen

t

Forest land Cropland Grassland Wetlands Settlements Other land Harvested wood products

19

Eesti metsamaa pindala on viimase poole sajandi jooksul suurenenud 1,5 korda ja metsata-gavara 3,5 korda. Küpseid puistuid on optimaalsest tunduvalt enam, uuendusraiet lubavatele kehtivatele kriteeriumidele vastab praegu kolmandik metsadest ja veel 10% saavutab selle lähemate aastate jooksul. Küpsusvanuse saavutanud puistute osakaalu suurenemisest tulene-valt kasutatakse metsamaa kasvu potentsiaali üha vähem

Metsamaa pindala on suurenenud pidevalt, kuni aastani 2004. Tänu Euroopa Liidu toetuste rakendamisele põllumajandussektoris, on viimasel kümnendil toimunud, ning edaspidi eel-datav, vaid õige tagasihoidlik metsamaa pindala suurenemine (– peamiselt looduslike rohu-maade ja puisniitude metsastumisega). Samaaegselt toimub ka metsamaa pindala vähene-mine, mis on paratamatu uute taristute rajamisel.

Kogu metsamaa Eestis loetakse majandatavaks IPCC juhiste kontekstis, kuivõrd on või on olnud kaetud metsamajanduskavadega. Lisaks sellele, on ka rangelt kaitstavate metsade kohta koostatud kaitsekorralduskavad. Seetõttu loetakse kõik metsadest tekkivad, sealhulgas looduslikult surnud puidu lagunemisel või muldadest eralduvad kasvuhoonegaasid inimtek-kelisteks ning kuuluvad arvestamisele.

IPCC juhiste kohaselt vaadeldakse süsiniku sidumist ja emissioone aastaste muutustena eel-mise aasta suhtes. Kuivõrd IPCC metoodika ei luba LULUCF sektorit võrrelda teiste sekto-ritega tema metoodilise eripära tõttu, kajastatakse käesolevas töös muutusi kahes erinevas versioonis – läbi kogusidumise metsamaa biomassis ja IPCC juhiste järgi.

Võrdlustase ehk referentstase (forest management reference level) on riigile määratud siht-tase, mille alusel toimub KP alusel heite ja sidumise arvestus. Sidudes sihttasemest rohkem süsinikku on riigil võimalus kokkulepitud protsendi ulatuses saada krediiti (kajastub sidu-mise suurenemisena).

Metsamaa mõiste rahvusvahelises aruandluses erineb kohalikus metsaseaduses sätestatust, mistõttu nii pindala kui tagavara hinnangud statistikas võivad erineda. Vastavalt nn KP de-finitsioonile (‘definition of forest in the context of the Kyōto Protocol’), on mets järgmiste miinimumparameetritega: liitus – 30%, lahustüki pindala – 0,5 ha, puude kõrgus küpsuseas, in situ – 2 m. Eesti kasutab sama definitsiooni nii UNFCCC kui KP aruandluses.

Ülevaate metsamaa pindala muutumisest ja kasvava metsa tagavarast annab Joonis 2. Kas-vav tagavara puuliikide viisi on esitatud Tabel 2.3. Joonis 3 on kujutatud CO2 emissioon metsamaal aastail 1990–2013, raiemahud metsamaal on ära toodud Joonis 4.

20

Tabel 2.3. Metsamaa karakteristikud 201314

Main tree species

Area, 1000 ha

Relative error ±%

Growing stock, 1000 m3

Relative error ±%

Increment, 1000 m3 yr-1

Pine 733.1 3.0 178 657 3.4 3 506 Spruce 382.1 4.4 82 984 4.9 2 858 Birch 694.0 3.1 127 490 3.6 3 376 Aspen 126.7 7.8 31 673 9.2 767 Common alder 76.8 10.1 18 974 11.2 373 Grey alder 202.5 6.1 33 361 7.0 1 508 Other 38.0 14.5 6 896 18.1 189 Total 2 253.3 1.3 480 035 1.5 12 576

Joonis 2. Metsamaa pindala ja kasvava metsatagavara muutus 1990...2013

14 vastavalt metsaseaduse definitsioonile, SMI 2015

21

Joonis 3. Aastane muutus CO2 sidumises (-) / heites (+) metsamaal aastail 1990–2013, võrd-luses raiemahuga, Gg CO2 ekv IPCC juhiste järgi

Joonis 4. Raiemaht15 metsamaal aastail 1990–2013, 1000 m3

2.2 Põllumajandusmaa

Põllumajandusmaa on defineeritud kui haritav maa, ühe- või mitmeaastaste kultuuride kas-vuala, sh lühi- või pikaajaline rohumaa, kesa, sööt, viljapuu-marjaaed, ajutine katmikala. (Ei hõlma alla 0,3 ha suuruseid õue-aiaalasid, mis liidetakse asustusaladele.)

Pikemat aega kasutusest väljas olev (endine) põllumajandusmaa loetakse jätkuvalt põlluma-jandusmaaks, kuni see pole minetanud haritava maa tunnuseid (– muutused taimestikus ja mullas pole olulised) ning maa on ilma erimeetmeteta taas kasutusele võetav.

15 Tüvemaht, koorega, ilma okste ja kändudeta (korrigeeritud SA kuni 1997, SMI 1998–2013)

22

Tänu Euroopa Liidu toetusmehanismidele põllumajanduse ja karjakasvatuse valdkonnas, on viimasel kümnendil märgata põllumajandusmaa aktiivset taas-kasutuselevõttu. Vaatamata sellele, ei ole põllumajandusliku maa pindala suurenemist edaspidi ette näha, pigem on see stabiliseerunud (Joonis 5).

Joonis 5. Põllumajandusmaa pindala aastail 1970–2013, 1000 ha

Põllumajandusmaa kategooria hõlmab heiteid mineraalsetest ja orgaanilistest muldadest (Joonis 7), süsinikuvaru muutustest elusas biomassis (viljapuuaiad) ja N2O emissioone, mis on seotud maakasutusklassi muutmisest põllumaaks. Koguheide CO2 ekv-s on kujutatud Joonis 6.

Joonis 6. Emissioon (+) / sidumine (-) põllumajandusmaadel aastail 1990–2013, Gg CO2 ekv.

23

Joonis 7. Akumuleerunud süsiniku aastane muutus põllumajandusmaal mineraalsetes ja or-gaanilistes muldades 1990–2013, Gg C

2.3 Rohumaa

See kategooria hõlmab looduslikke ja pool-looduslikke alasid, mida ei loeta ei põllumajan-duslikuks ega metsamaaks. Võivad olla niidetavad ja karjatatavad. Siia klassi kuuluvad ka põõsastikud (kadastikud, pajustikud jt). Endised puisniidud puuvõrade liitusega 30–50% klassifitseeritakse rohumaaks või metsamaaks, sõltuvalt peamisest maakasutusest.

Rohumaade pindala kasvas 1990ndatel, sh endiste põllumajandusmaade arvelt. Viimasel kümnendil on see taas vähenenud, seda kahel põhjusel: a) rohumaa, mille puuvõrastik saa-vutab liituse 30%, klassifitseeritakse metsamaaks, ning b) põllumajandusmaade arvelt rohu-maa pindala enam oluliselt kasvada ei saa. Viimastel aastatel rakendatav pool-looduslike koosluste (PLK-de) „taastamine” mõjutab tõenäoliselt rohumaa klassi taas suurenemise suu-nas, takistades nende alade võimalikku metsastumist.

Rohumaadel toimuv heide/sidumine on kujutatud alljärgneval graafikul.

Joonis 8. CO2 sidumine (-) / heide (+) rohumaadel aastail 1990−2013, Gg CO2 ekv.

24

2.4 Märgalad

Siia klassi kuuluvad sood ja siseveekogud. Soo on antud juhul defineeritud kui ala, kus or-ganogeense horisondi tüsedus on üle 30 cm, mis ei ole põllumajanduslikus kasutuses ega vasta metsamaa kriteeriumile (puude potentsiaalne kõrgus küpsusvanuses jääb alla piirmäära).

Heitkoguste arvestuses rehkendatakse märgalade klassis turbatööstusaladelt tekkiva heitko-gusega, samuti maakasutusklassi muutmisel tekkivate emissioonidega (Joonis 9).

Joonis 9. Süsiniku kaod elusas biomassis, surnud orgaanilises aines ja mullas maakategooria muutmise tagajärjel veekoguks ja turbakarjäärides 1990–2013, Gg C

2.5 Asustusalad

Taristud. Asustusalad teede, tänavate ja väljakutega, elektri-, gaasi- ja sidetrassid, pargid, tööstus- ja tootmismaa, spordirajatised, lennuväljad, ametlikud prügilad, ehituskrundid, õue-aiamaa kuni 0,3 ha hoonete juures, püsivad katmikalad (kasvuhooned), lahtised maavara kaevandamise alad (välja arvatud turbakarjäär).

Infrastruktuuri ja asustusalade pindala on läbi aegade suurenenud kõigi teiste maakasu-tusklasside (välja arvatud märgalad) arvelt, moodustades täna ligi 7% Eestimaa pindalast (Joonis 10). Joonis 11 on kujutatud heitkogused, mis on seotud maakasutuse muutusega ta-ristuteks.

25

Joonis 10. Asustusala (taristute) pindala aastail 1970–2013, kha

Joonis 11. CO2 emissioon, seotud maakasutuse muutusega asustusalaks, 1990–2013

2.6 Muu maa

Maa, mis pole liigitatav ühtegi eelnevast viiest klassist. Siia klassi kuulub näiteks kasutus-kõlbmatu mineraalmaa (liivik, paepaljand, mererand, roostik jmt).

2.7 KP-LULUCF tegevused

Kyōto protokolli alusel toimub metsanduse ja maakasutuse sektoris rahvusvaheline kohus-tuslik aruandlus käesoleval ajal vastavalt selle artiklitele 3.3 (metsastamine, raadamine) ja 3.4 (metsamajandus). Euroopa Liidu aruandlussüsteemis antakse ülevaade ka põllumajan-dus- ja karjatatava maa majandamisest.

26

2.8 Metsanduse ja maakasutuse sektori põhiindikaatorid

Kuigi metsanduse ja maakasutuse valdkonnaa aruandluses esitatakse mitmeid sadu karakte-ristikuid kasvuhoonegaaside heite ja sidumise kirjeldamiseks, on enamus neist globaalses mõttes väheolulised, või pole nende mõjutamine inimtegevusega (majanduslikult) efek-tiivne. Seetõttu on käesoleva analüüsi tarbeks välja valitud olulisemad, mille abil oleks või-malik prognoosida, suuniste rakendamisel ka – muuta heitkoguseid sektoris aastaks 2050.

Alljärgnev on nimistu KPP aluste ja suunistega seotud indikaatortunnustest metsanduse ja maakasutuse (muutuste) sektoris:

Metsamaa pindala [000 ha] (forest area)

Kasvav tagavara metsamaal [000 000 m3] (total growing stock)

Puistute juurdekasv [000 m3] (annual increment)

Keskmine tagavara muut metsamaal [m3/ha] (arvestades suremiga)

Surnud puidu tagavara metsamaal [m3/ha] (deadwood)

Kuivendatud muldade osakaal orgaanilistest metsamaal [%]

Raiete maht metsamaal [000 m3] (forest fellings)

Raadatud alade pindala [ha/aastas] (deforestation)

Metsastatud alade pindala [ha/aastas] (human-induced afforestation, reforestation)

Metsastunud alade pindala [ha/aastas] (non-human-induced forestation)

Põllumajandusmaade osakaal [%] riigi üldpindalast (cropland/total area)

Looduslike rohumaade, sh põõsastike üldtagavara [000 m3] (grassland)

Raietoodete osakaal ekspordis [%] (HWP/wood export)

Küttepuidu osakaal raiete mahus [%] (fuelwood/total wood harvested)

Turbakarjääride (freesturbaväljade) pindala [ha] (peat extraction areas)

3 SUUNISED 2050

Suunis 1: Läbi tootliku ja kestliku metsamajandamise suurendatakse metsade juurdekasvu ja sü-siniku sidumise võimet. Suunise kirjeldus:

27

Läbi riikliku poliitikaloome ja seadusandluse soodustatakse metsamaa tootlikkuse suurendamist. Hooldusraie, puistute õigeaegne raie ja metsa kiire uuendamine kasvukohatüübile sobilike puu-liikidega võimaldab kasutada metsamaa tootmisvõimet parimal moel. Metsade maksimaalne kas-vuperiood jääb Eesti tingimustes vanusevahemikku 20 – 50 aastat. Sellel ajal seovad metsad ka maksimaalses mahus süsinikku. Pärast seda süsiniku sidumine aeglustub. Majandatavates met-sades tuleb rakendada paindlikke ja puistute kasvupotentsiaalist tulenevaid raievanuseid, arves-tades sealjuures säästva metsanduse põhimõtteid. Tõhusad hooldusraied tagavad suurema juur-dekasvu elujõulisematele puudele ning selle käigus raiutakse välja madalama kasvupotentsiaa-liga puud enne nende suremist ja süsiniku emiteerimise algust. Suunise mõjuindikaatorid

1. Kasvav tagavara metsamaal, mln m3 2. Puistute juurdekasv, tuhat m3/aastas 3. Keskmine tagavara muut metsamaal, m3/ha/aastas 4. Surnud puidu tagavara metsamaal, m3/ha

Suunis 2: Taastumatud energiamahukaid kütuseid asendatakse puidul põhinevate kütustega. Suunise kirjeldus: Läbi regulatsioonide, seadusandluse ning riikliku poliitikaloome edendatakse puidu kui taastuva loodusvara kasutamist taastumatute energiamahukate kütuste asemel. Eesmärk on võimalikult suure asendusefekti saavutamine energeetikas. Eesti metsaressursis on kasutuspotentsiaali ma-dalakvaliteedilise puidu osas. Puidutööstuses tekib kõrvaltoodangut, mis on energeetilise kasu-tuspotentsiaaliga. Potentsiaali kasutatakse kahel teineteisega seotud etapil:

1. Arendatakse puidu biomassil baseeruvate energiatoodete, nagu puitpelletid, tulevikus ka 2. põlvkonna vedelate biokütuste tootmist, kohapealset kasutamist ja eksporti.

2. Arendatakse nii Eesti soojamajanduses kui elektritootmises puidu biomassi või biomas-sist toodetud kütuste kasutamist.

Suunise mõjuindikaatorid

5. Raiete maht metsamaal, tuhat m3 6. Kasvav tagavara metsamaal, mln m3 7. Looduslike rohumaade, sh põõsastike üldtagavara, tuhat m3 8. Küttepuidu osakaal raiete mahus, %

Suunis 3: Järjepidevalt edendatakse puidukasutust, suurendatakse süsinikuvaru puittoodetes ja ehi-tuses, asendatakse taastumatuid loodusressursse. Suunise kirjeldus:

28

Läbi regulatsioonide, seadusandluse ning riikliku poliitikaloome edendatakse puittoodete kasu-tamist. Puittoodete kasutuse areng täidab kliimapoliitika eesmärke nii süsinikuvaru otsese suu-rendamise läbi (seotud ja talletatud süsinik puittoodetes) kui asendusefekti näol (vähem kasuta-takse taastumatuid ressursse). Eesmärk on võimalikult suure asendusefekti saavutamine ja sü-sinikuvaru loomine Eestis toodetud ning kasutatud puittoodetega. Ehitus on maailmas üks ener-giamahukamaid valdkondi, milles on potentsiaal asendada taastumatud materjalid puitmaterja-liga ning talletada seeläbi süsinik ehitistes pikaks ajaks. Edendatakse kahte omavahel seotud suunda:

1. Puittooteid eksportiva riigina suurendatakse süsinikuvaru ja asendatakse taastumatud loodusvarad puitmaterjaliga sihtturu riikides läbi ehitustoodete, puitmajade, mööbli jm.

2. Arendatakse kodumaiseid puittooteid ja edendatakse nende kasutamise võimalusi. Eestis on edukas puidutööstus ja puitmajade tootmine, mis on täna peaasjalikult ekspotiva suunaga. Kodumaise puidu kasutuse arendamisel ja edendamisel on märkimisväärne potentsiaal. Pers-pektiiv võrdluses USA, Soome, Rootsi, Šotimaa ja Austriaga, kus puitehituse osakaal on suur ning ulatub üle 80%, on Eesti vastav tase vaid 10%-20%.

Suunise mõjuindikaatorid

9. Raiete maht metsamaal, tuhat m3 10. Küttepuidu osakaal raiete mahus, % 11. Raietoodete osakaal ekspordis, %

Suunis 4: Metsamaa pindala säilitatakse stabiilsena. Vajadusel rakendatakse meetmeid pindala säi-litamiseks. Suunise kirjeldus: Kliimamuutuste leevendamisel ja süsiniku sidumise suurendamisel on metsandusel oluline roll. Läbi regulatiivse keskkonna soodustatakse metsamaa pindala stabiilsena hoidmist. Vajadusel kaalutakse metsamaa pindala säilitamiseks vajalike meetmete rakendamist ning kasutusest väljas olevate maade metsastamist. Suunise mõjuindikaatorid

12. Metsamaa pindala, kha 13. Raadatud alade pindala, ha/aastas 14. Metsastatud alade pindala, ha/aastas 15. Metsastunud alade pindala, ha/aastas

Suunis 5: Maakasutuses rakendatakse meetmeid heitkoguste vähendamiseks. Suunise kirjeldus: Toetatakse maakasutusega seotud majandusvõtteid eesmärgiga suurendada süsiniku sidumist ja/või vähendada tekkivaid emissioone.

29

Suunise mõjuindikaatorid

16. Põllumajandusmaade osakaal riigi üldpindalast, % 17. Raadatud alade pindala, ha/aastas 18. Turbakarjääride (freesturbaväljade) pindala, kha 19. Kuivendatud muldade osakaal orgaanilistest metsamaal, %

Suunis M6: Edendatakse teadus- ja arendustööd alternatiivsete puidukasutusviiside leidmiseks. Suunise kirjeldus: Toetatakse ja edendatakse teadus- ja arendustööd eesmärgiga selgitada erinevate metsade sü-siniku sidumise potentsiaali ja selle suurendamise võimalusi ning leitakse võimalusi rakendada alternatiivseid puidu kasutamise viise ning tehnoloogiaid, mis suurendavad süsiniku sidumise efektiivsust ja asendusefekti puittoodetes. Suunise mõjuindikaatorid (ei kohaldu)

30

4 MÕJUANALÜÜSIDES KASUTATAVAD EELDUSED

4.1 Valdkondlikud eeldused

– puit on taastuv ressurss, mille kasutamine (asendusefektina fossiilsetele kütustele ja energiamahukatele materjalidele) on kliimapoliitikas oluline; seetõttu tuleks ka ül-dise C-varu teatav vähenemine metsades (võrreldes tänasega), arvestades puistute vanuselist struktuuri ja jätkusuutliku majandamise kriteeriume, lugeda suunistega kooskõlas olevaks;

– range kaitse all, st mittemajandatavate metsade osakaal jääb 10% piiresse;

– puistute liigiline koosseis ei muutu;

– surnud orgaanilise aine hulk (surnud puit, varis) metsamaa pindalaühikul jääb kons-tantseks;

– nii metsa- kui põllumajandusmaa pindala peaks jääma stabiilseks; uute taristute ra-jamine (metsa- ja põllumaa arvelt) on kahjuks paratamatu protsess;

– metsamaa raadamise kiirus järgneval perioodil ei suurene; metsastamine/metsastu-mine väheneb (võrreldes perioodiga 1990–2013);

– maakasutuses:

turbamaardlate pindala ei suurene,

jääksood rekultiveeritakse (või taastatakse),

kuivendatud alade pindala jääb muutumatuks (– võimalik on seniste kuivendus-võrkude rekonstrueerimine),

põllumajanduses rakendatakse C-sidumist soodustavaid ja heidet vähendavaid maaharimisvõtteid ning „rohestamist”.

4.2 Arengukavadest tulenevad suunised ja prognoosid

Käesolevas töös on mõjude hindamisel kasutatavad järgmised strateegilised jt dokumendid, mis mõjutavad või prognoosivad metsanduse ja maakasutuse valdkonnas toimuvaid ten-dentse

4.2.1 Metsanduse arengukava

Metsandusvaldkonda reguleerib Eesti metsanduse arengukava aastani 202016 (MAK). MAK koostatakse iga kümne aasta kohta ja selles määratakse metsanduse arengu eesmärgid ning

16 RT III, 18.02.2011, 3 https://www.riigiteataja.ee/akt/318022011003

31

kirjeldatakse nende saavutamiseks vajalikke meetmeid ja vahendeid. Metsanduse arengu-kava lähtub Euroopa ministrite metsakaitse protsessil kokku lepitud jätkusuutliku metsama-janduse (sustainable forest management) kontseptsioonist.

MAK ptk 3 „Kliimamuutuste leevendamine” on püstitatud eesmärk: puidu kui taastuva toor-aine ja taastuvenergia allika kasutamine on eelistatud suurema CO2 emissiooniga toodete ning taastumatute energiaallikate asemel. Kavandatud on muuhulgas järgmised meetmed:

o kliimamuutuse leevendamiseks metsade juurdekasvu ja süsiniku sidumise võime suu-rendamine metsade õigeaegse uuendamise kaudu.

o fossiilsete kütuste ja mittetaastuvate loodusvarade kasutamisega kaasnevat mõju vähen-damine keskkonnale, suurendades Eestis puidu tootmist ja kasutamist

MAKi peatükis „Loodusvara kasutamise ja keskkonnaseisundi prognoos” on märgitud, et MAK aastani 2010 kohaselt peeti optimaalseks aastaseks raiemahuks 12,6 milj m3, kuid pe-rioodi tegelik keskmine raiemaht oli 7,2 milj m3. Perioodiks 2011–2020 esitatakse arengu-kavas uuendus- ja harvendusraiete maht puuliigiti mõõduka stsenaariumi korral. MAK 2020 järgi on metsasektori pikaajaliselt jätkusuutlikuks eesmärgiks raiete maht 12–15 miljonit m3 aastas.

Kuna suurima mõjuga nii riigi majandusele kui keskkonnale on aastane raiemaht, hõlmab MAKi keskkonnaseisundi prognoos erinevaid puidukasutuse stsenaariume. Ülevaade koos-tati puiduressursi võimalikest kasutusmääradest aktiivse, mõõduka ja väheneva puidupak-kumise stsenaariumite korral. Soovituslikuks on valitud mõõdukas ja aktiivne puidukasutuse stsenaarium, mida peetakse pikas perspektiivis optimaalseimaks ja mille korral toimuks ma-jandusmetsade oluline noorenemine kui positiivne trend. Senine metsade vanuseline jagu-nemine on ebaühtlane ja optimaalsest enam on vanemaid metsi, mille juurdekasv madalam ja seisund halvenemas. Stsenaariumid eeldasid ranges kaitses oleva metsamaa osakaaluks 10%.

Tabel 4.1. Optimaalne uuendus- ja harvendusraiete maht puuliigiti mõõduka stsenaariumi korral (1000 m3)17

Puuliik Optimaalne kasutus Maksimaalne kasutus Mänd 4101 4922 Kuusk 2327 2934 Kask 3094 3111 Haab 1285 2146 Sanglepp 468 632 Hall-lepp 1395 2081 Kokku 12670 15826

Sellest okaspuu 6428 7856 Sellest lehtpuu 6242 7970

17 MAK 2020, lk. 34

32

4.2.2 „Eesti võimalused liikumaks konkurentsivõimelise madala süsinikuga majan-duse suunas aastaks 2050“

Keskkonnaministeeriumi poolt tellitud uuringu18 „Eesti võimalused liikumaks konkurentsi-võimelise madala süsinikuga majanduse suunas aastaks 2050“ eesmärk oli analüüsida Eesti KHG heitkoguste vähendamise potentsiaali, mille tulemusena oleks võimalik hinnata Eesti võimalusi ja riske madala süsinikuga majandusele üleminekuks.

Käesolevas töös on kasutatud nimetatud uuringus kajastatud

raiemahtude stsenaariume, kusjuures käesolevas töös on lähtutud, et 12 ja 15 milj tm/a on vastavalt KPP 1 ja KPP 2 stsenaariumid;

metsa ja süsiniku tagavara muutuste stsenaariume (Pärt 2012);

turbakaevandusalade BAU stsenaarium, mida hinnati kõige reaalsemaks;

põllumaadel turvasmuldade pindala vähenemise stsenaarium.

LULUCF sektor on seni ja ka tulevikus ainus sektor, kus on võimalik süsiniku sidumine ja seeläbi teistest sektoritest pärinevate emissioo-nide kompenseerimine. Analüüsides eeloleva 40 aasta (2010 kuni 2050) keskmist eeldatavat süsinikuvoogu erinevate stsenaariumide ra-kendumisel, realiseeruks süsiniku sidumine sektoris vaid LOW CO2 stsenaariumi puhul (-1,2 mln t CO2 a). Selle peamised mõjutajad on metsade raiemahu hoidmine 8–8,4 mln tm aastas, biomassi jätkuv suurenemine rohumaadel (ca -0,7 mln t aastas) ning erinevate maaka-sutuskategooriate turvas- ja mineraalmuldade süsinikubilanss. BAU stsenaariumi korral toimub kogu sektoris heide suurusega 0,7 mln tonni CO2 aastas, kuid HIGH CO2 puhul kasvab heide 1,9 mln tonni CO2-ni aastas. Selle peamiseks põhjuseks oleks intensiivne metsaraie, mis 2020. aastal põhjustaks kuni 9,8 mln t CO2 emissiooni. 2050. aastal toimub modelleerimise põhjal küll metsamaadel CO2 sidumine, mis on suurim HIGH CO2 stsenaariumi puhul, kuid selle tingib intensiivse raie tipnemisest (kuni 15 mln tm 2020. aastal) tulenev hilisem raiemahtude vähenemine ligikaudu 8 mln tm-ni. Lisaks raiemahtude hoidmisele vahemikus 8–8,4 mln tm aastas on metsamaade süsiniku sidumist võimalik tõsta eelkõige turvasmuldade süsinikuvaru säilitavate ja suurendavate tegevustega ehk täiendava kuivendamise keela-mise ja võimalusel kuivendatud alade niiskusrežiimi taastamisega. Oluline on mineraalmuldade süsinikuvaru suurenemine, mida on või-malik saavutada põllumajandus-praktikate parandamisega.

4.3 Valdkonna arengu prognoos ja eeldused aastani 2050

Kõige olulisema tähtsusega sektori CO2-bilansis on metsamaa, selle pindala ja üldtagavara muutumine. Metsamaal on kasutusel neli stsenaariumit, mis põhinevad erinevatel raiemah-tudel: nullraie, BAU (10 milj tm/a), KPP 1 (12 milj tm/a) ja KPP 2 (15 milj tm/a). Põllu- ja rohumaade puhul on kasutatud kahte stsenaariumit: BAU ja KPP 1. Ülejäänud maakasu-tusklasside puhul peetakse kõige optimaalsemaks BAU stsenaariumit, millele alternatiiv-stsenaariumid puuduvad.

BAU ehk baasstsenaarium põhineb olukorral, kus riik ei rakenda lisameetmeid eesmärkide täitmiseks kõigis alamkategooriates: metsamajandus, põllu- ja rohumaade majandamine,

18 http://www.envir.ee/sites/default/files/loppraport_2050.pdf, http://www.seit.ee/publications/4545.pdf

33

märgalad ja asustusalad (ning muud maad). KPP ehk mõjudega stsenaarium põhineb olu-korral, kus suuniste mõju rakendub täielikult nii nagu seda töörühm ette nägi.

4.3.1 Metsamaa pindala

Metsamaa pindala käesolevate suuniste valguses ei tohiks väheneda. Kui sellesuunaline trend osutub reaalsuseks, tuleks rakendada riiklikke meetmeid metsamaa kogupindala säili-tamiseks. Metsamaa kogupindala Eestis 2013. aastal oli 2288,0 tuhat ha (KP metsa definit-siooni järgi). Metsamaa pindala siiski muutub, kuid need väljenduvad nii raadamises (met-samaa muudetakse inimese poolt muuks maakasutusklassiks, eelõige taristuteks) kui ka met-sastamises või metsastumises (so inimtegevuse või loodusliku uuenemise tagajärjel teiste maakasutusklasside muutumises metsamaaks).

Metsamaa pindala prognoos aastaks 2050 tugineb aastate 1990–2013 maakasutuse muutus-tele19 (tabel 4.2 ja Joonis 12) ning on 2286,1 tuhat ha. Prognoositud pindala vähenemine on eelduste kohaselt vaid 0,1% (võrreldes 2013. aastaga), olles samas 1,8% suurem võrdluses 1990. aasta pindalaga. Nii BAU kui alternatiivsed stsenaariumid põhinevad sellel metsamaa pindalal.

Tabel 4.2. Metsamaa pindala erinevate stsenaariumide korral

Metsamaa pindala, (1000 ha)

2013 2050 2100

BAU,

KPP 1,

KPP 2

2288,0 2286,1 2283,5

Kuivõrd metsamaa kogupindala muutus on marginaalne, pole vaja arvestada mõjudega, mida põhjustaksid muutused surnud orgaanilises aines (surnud puidus, metsavarises ja mul-lastikus). KHG heide/sidumine on loetud konstantseks, vaatamata sellele, et teatud tegurid (näit. ulatuslikum lageraie või metsamuldade kuivendamine) võiksid seda muuta.

19 Policies and Measures and Greenhouse Gas Projections, Estonia, 2015

34

Joonis 12. Metsamaa pindala 1990–2100, 1000 ha

4.3.2 Metsade tagavara

Puistute kasvava tagavara muutus on kõige mõjukam tegur metsandussektori süsinikubilan-sis. Tagavara muutused on põhjustatud eelkõige metsamajandusest, peamiselt raiemahtudest (võrreldes puistute juurdekasvuga), kuid ka looduslikest kahjustustest (torm, põlengud), su-remist, metsade vanuselisest struktuurist, hooldusraietest ja uuendamisest. Tagavara muutu-sed on kajastatud joonisel 19 ja raiemahu muutused joonisel 20.

Vaatamata sellele, et kliimapoliitika põhialused ei anna otseselt suuniseid tulevaste raiemah-tude kujundamiseks, sõltub metsaraiest kogu sektori tulevik CO2 sidujana. Seetõttu on ka käesolevas töös välja toodud erinevad variandid: null-raie, BAU, KPP 1 (12 milj tm/a) ja KPP 2 (15 milj tm/a) (joonis 18).

Nii MAK 2020 ressursiarvestus kui uuring „Eesti võimalused liikumaks konkurentsivõime-lise madala süsinikuga majanduse suunas aastaks 2050” käsitlevad võimalikke tulevasi raie-mahte vastavalt metsade vanuselise struktuurile, selle muutumisele ja kehtivatele metsama-janduseeskirjadele (raievanused jm piirangud), mitte aga konstantse aastase raiena. Antud töös kajastati raiemahte ja sellest tulenevalt ka tagavara muutuseid aastani 2100. Muutused aastani 2100 ei ole arvutuslikud vaid oletuslikud ja selle eelduseks on võetud aastani 2050 tehtud arvutused ja eksperthinnang (E. Pärt 2015). Lähtudes arvutustulemustest aastani 2050 võib oletada, et aastaks 2100 jõuavad kõikide stsenaariumite raiemahud ca 10 miljoni lähis-tele. Kuigi selle juures võib arvata, et KPP1 ja KPP2 puhul jätkub alates 2050ndast aastast

2240

2250

2260

2270

2280

2290

2300

1990 2000 2010 2020 2030 2040 2050 2060 2070 2080 2090 2100

Metsamaa pindala (BAU, KPP 1, KPP 2), 1000 ha

Metsamaa pindala (1990-2013), 1000 ha

35

raiemahu vähenemine kuni aastani 2070, misjärel hakkab raiemaht taas tõusma. Maksimaal-selt on võimalik pikaajaliselt raiuda 70% juurdekasvust, mis on ca 10 miljonit m3.20

Võimalikud stsenaariumid:

Null-raie. Teoreetiline olukord, kui raied lõpetatakse ja selle tulemusel metsade tagavara läheneks praegustel metsamaadel maksimaalsele tagavarale. Null-raie hinnang saab olla ai-nult teoreetiline, kuna raietegevuse lakkamist ei peeta realistlikuks. Antud stsenaariumi abil leitud hinnang kajastab teoreetilist negatiivset mõju metsatööstusele ja metsamajandusele, juhul kui antud stsenaarium rakenduks. Tagavara aastal 2050 oleks sel juhul 569 milj tm (Pärt 2012) ja aastal 2100 oleks 480 milj tm (Pärt 2015). Antud stsenaariumi puhul peeti vajalikuks kajastada mõju aastani 2100. Tagavara prognoosides järeldub, et mittemajanda-mise korral on aastaks 2100 tagavara võrreldes aastaga 2050 vähenenud 15,6%. Võrreldes 1990. aastaga (395,9 milj. tm) oleks nii mahu kui ligilähedaselt ka seotud CO2 suurenemine perioodil 1990-2050 43,7%.

BAU. Rehkenduste aluseks on G4M mudel (JRC 2013, Rüther, Böttcher jt), olemasolevad andmed metsade tagavara, juurdekasvu, raiete jt näitajate osas (viieaastaste perioodide kesk-mised). Samade algandmete alusel on leitud ühtlasi Eestile kehtestatud metsamajanduse re-ferentstase (FMRL). BAU järgi suureneks raiemaht aastani 2020 ning edasi kuni 2050 oleks stabiilne – 10 752 tuhat tm/a (Joonis 16). Puidu jagunemine energeetikas ja mujal kasutami-seks on hinnatud mudeliga GLOBIOM. Energeetikasse jagunemisel on eelkõige arvestatud küttepuude mahtu. Ülejäänud puit jaguneb puittoodete ja muu puitse materjali vahel (nt eks-porditav ümarpuit). Kasvava metsa tagavara 2050. aastal on stsenaariumi järgi 373,0 milj tm, võrreldes aastaga 1990 – 5,8 % väiksem* (joonis 17). Aastaks 2100 võib BAU stsenaa-riumi kohaselt väheneda kasvava metsa tagavara võrreldes 1990. aastaga 6 %**, mis on 0,3% väiksem 2050. aasta prognoositud tagavarast.

*, ** Arvutatud „Eesti võimalused liikumaks konkurentsivõimelise madala süsinikuga majanduse suunas aas-taks 2050“ lisas 2 toodud metoodika alusel.

20 „Puistute juurdekasv – metsanduse põhitõed ja müüdid“, Eesti Mets, 3/2013

36

Joonis 16. Raiete maht metsamaal 2000–2050, prognoosid G4M mudeliga, tm/a kajastatud IPCC metoodika järgi

KPP 1 (12 milj tm/aastas). Stsenaarium toetub raiemahtude suurenemisele 12 miljonini aastaks 2020 (Pärt 2012). Tulenevalt kehtivatest raievanustest, ei ole sellises mahus raie siiski võimalik enam kui 10–15 aastat, mistõttu aastaks 2050 on see taas langenud 9,0 mil-jonini. Kasvava metsa tagavara 2050. aastal on stsenaariumi järgi 359,0 milj. tm, võrreldes aastaga 1990 – 9,3% väiksem. Aastaks 2100 võib KPP 1 stsenaariumi kohaselt väheneda kasvava metsa tagavara võrreldes 1990. aastaga 7,6 %*, mis on 1,9% suurem 2050. aasta prognoositud tagavarast (joonis 17).

KPP 2 (15 milj tm/a). Raiemahud suurenevad järsult, saavutades 15 milj. tm aastaks 2020 (Pärt 2012), kuid küpsete metsade olemi vähenemise tõttu langevad 2050. aastaks 8,1 mil-jonini. Kasvava metsa tagavara 2050. aastaks on stsenaariumi järgi vähenenud 321 milj. tm-ni ehk 18,9% võrreldes aastaga 1990. Aastaks 2100 võib KPP 2 stsenaariumi kohaselt vähe-neda kasvava metsa tagavara võrreldes 1990. aastaga 9,8 %*, mis on 10% suurem 2050. aasta prognoositud tagavarast (joonis 17).

Harvest removals, o.b. [tm3]

0

2000

4000

6000

8000

10000

12000

2000 2005 2010 2015 2020 2025 2030 2035 2040 2045 2050

Other removals Removals for energy use Increment of managed forest total

37

Joonis 17. Metsamaa tagavara muutused 1990–2100

Joonis 18. Raiemahud 1990-2100

300

350

400

450

500

550

600

1990 2000 2010 2020 2030 2040 2050 2060 2070 2080 2090 2100Kasvav tagavara metsamaal [milj m3] KPP 2Kasvav tagavara metsamaal [milj m3] KPP 1Kasvav tagavara metsamaal [milj m3] BAUKasvav tagavara metsamaal [milj m3] 0-raie

0

2

4

6

8

10

12

14

16

18

1990 2000 2010 2020 2030 2040 2050 2060 2070 2080 2090 2100

Raiete maht metsamaal [mln m3] (forest fellings) (1990-2013)

Raiete maht metsamaal [mln m3] (forest fellings) (KPP 1)

Raiete maht metsamaal [mln m3] (forest fellings) (KPP 2)

Raiete maht metsamaal [mln m3] (forest fellings) (BAU)

Raiete maht metsamaal [mln m3] (forest fellings) (0)

38

5.3.2.1. Puittooted (HWP – harvested wood products)

Puidu allikateks on võetud uuendus- ja harvendusraied kõigi stsenaariumite korral. Kõigi stsenaariumite korral ei ole ette näha muutusi puitmassi- ja paberitööstuses. 21 Viimase puhul kasutatud edaspidistes arvutustes 2013. a andmeid. Saematerjali ja puitplaatide puhul on jär-gitud senist 10. a trendi vastavalt raiemahule ning leitud prognoos kuni aastani 2050 (joonis 19).

Joonis 19. Puittooted (saematerjal ja puitplaadid) 1990-2050

4.3.3 Puistute juurdekasv

Metsade juurdekasvuks hinnatakse 12,1 mln m3/a (SMI 2008). KHG bilansis teeb keerukaks arvestuse asjaolu, et juurdekasvu mõjutavad mitmed tegurid, sh puistu vanus, täius, tagavara jne, kusjuures juurdekasv on mittelineaarses sõltuvuses teistest näitajatest. Juurdekasv sõltub

21 „Eesti võimalused liikumaks konkurentsivõimelise madala süsinikuga majanduse suunas aastaks 2050“, 2013

39

nii looduslikest tingimustest kui metsa majandamisest. CO2 sidumise kiiruse seisukohalt on oluline maksimaalse võimaliku juurdekasvuga puistute kujundamine, optimaalses vanuses raie. Metsade kogutagavara juurdekasv seevastu on suurim, kui metsata metsamaa ja noo-rendike osakaal on võimalikult väike, valdav osa puistutest aga parimas kasvueas (ehk kes-kealised ja valmivad).

BAU. G4M mudel prognoosib Eesti majandusmetsade juurdekasvu suurenemist (vanuselise struktuuri optimeerimise järel) ligi 11%, praeguselt 4,5 m3/ha/a kuni 5,0 m3-ni aastaks 2050.

4.3.4 Metsastamine ja raadamine

Nii metsastamine (afforestation, reforestation) kui raadamine (deforestation) on inimpõh-justatud protsessid, mille üle toimub arvestus Kyōto protokolli alusel. Mõlemast tegevusest tingitud muutused kajastuvad metsamaa pindalas (vt 4.3.1). Metsastamise ja raadamise mahte ei ole tehniliselt võimalik võrrelda baasaastaga 1990.

BAU eelduste kohaselt aastaks 2050 väheneb oluliselt aastane metsastatav pindala (selleks sobivate alade vähesuse ja põllumajandussektori aktiivsuse tõttu), samuti väheneb mõne-võrra raadamiste pindala.

4.3.5 Põllumajandusmaa

Põllumajandusmaa (so nii põllumaa kui püsirohumaa) pindala vähenes 1990ndatel seoses sektori madalseisuga, trend pidurdus ühes EL põllumajandustoetuste rakendumisega, kuid tulevikus saaks vaid mõnevõrra suureneda rohumaa (Grassland) arvelt. Pindala 1990. aastal oli 1100,0 kha, käesoleval ajal on 1041,2 kha (2013). Hinnanguline prognoos BAU ja KPP1 korral22 2050. aastaks – 1039,5 kha on 0,2% väiksem tänasest ja 5,5% väiksem võrreldes 1990. aastaga (joonis 20). Kõrvalekaldeid BAU stsenaariumist ette ei nähta. Kasutusest (aju-tiselt) väljas olev põllumajandusmaa pindala sisaldub eelmärgitud hinnangutes (– PRIA re-gistris olev toetusaluse põllumajandusmaa pindala on selle võrra ehk ca 100 000 ha väik-sem). Nende alade taaskasutamist on eraldi käsitletud põllumajandussektori aruandes ja suu-nistes. Samuti on selles kirjeldatud võimalikke meetmeid heitkoguste piiramiseks vastavate maaharimisvõtete ja „rohestamise” abil.

KPP 1 stsenaariumi korral põllumaade kogupindala väheneb turvasmuldade vähenemisest tingituna (joonis 21). Aastaks 2040 on turvasmuldadel paiknevad haritavad põllumaad täie-likult üle viidud rohumaade kategooriasse. (SEI lõppraport „Eesti võimalused liikumaks konkurentsivõimelise madala süsinikuga majanduse suunas aastaks 2050“)

22 Policies and Measures and Greenhouse Gas Projections, Estonia, 2015

40

Joonis 20. Põllumajandusmaa pindala 1990–2050, 1000 ha

Joonis 13. Turvasmulla pindala 1990–2050, 1000 ha

4.3.6 Rohumaad

Pool-looduslik ja looduslik rohumaa on sageli üleminekualaks põllumajandusmaa ja metsa-maa vahel. 1990ndatel rohumaade pindala suurenes, viimasel kümnendil on see taas vähe-nenud. Ka rohumaadel kasvav puitse biomassi kogus pindalaühikul suurenes alates 1990ndatest (nn metsastumisprotsessi käigus). Viimastel aastatel on aga märgata selle olulist vähenemist. Ühelt poolt on mõjutanud nii pindala kui seotud süsiniku vähenemist asjaolu, et üle 30% puuvõrade liituse saavutanud rohumaad loetakse metsamaa klassi. Teiselt poolt ka

1030

1040

1050

1060

1070

1080

1090

1100

1110

1990 2000 2010 2020 2030 2040 2050

Põllumajandusmaa pindala 1990-2013 (1000 ha)

Põllumajandusmaa pindala BAU, KPP 1 (1000 ha)

0

5

10

15

20

25

30

1990 2000 2010 2020 2030 2040 2050

Turvasmulla pindala 1990-2013 (1000 ha)

Turvasmulla pindala BAU, KPP 1 (1000 ha)

Turvasmulla pindala KPP 2 (1000 ha)

41

see, et pool-looduslike alade (PLK) hooldamise ja/või taastamise käigus väheneb biomass paratamatult.

Rohumaa pindala on suurenenud 317,6 kha-lt (1990) kuni 333,7 kha-ni (2013), BAU korral peaks see vähenema 2050. aastaks 323,2 tuhandele hektarile23 (joonis 22). Kui arvestada, et nii põllumajandussektor kui ka metsandus näevad rohumaades tulevast majanduspotentsiaali (esimene – taaspõllustamiseks, teine – metsastamiseks), võib eeldada, et rohumaade pindala väheneb vastavate meetmete rakendumisel palju enam.

Joonis 142. Rohumaade pindala 1990–2050, 1000 ha

4.3.7 Märgalad

Märgalade (sood ja siseveekogud) KHG emissioonina tuleb võtta arvesse inimpõhjustatud heitkoguseid, mis tekivad eelkõige turbakaevandusaladelt. Aktiivses kasutuses olevate maardlate pindala on suurenenud 15,7 tuhandelt hektarilt (1990) 18,3 tuhandeni (2013, NIR 2015). Kuivendamise ja uute karjääride rajamisega kaasnenud heitkogus neilt aladelt on suu-renenud 119 kt (1990) kuni 171 tuhande tonnini CO2 ekv. Alates 2015. aastast raporteeri-takse kohustusliku IPCC 2006 juhendmaterjali alusel ka aiandusturba osakaalust tulenevat emissiooni (NIR 2015). Aiandusturba osakaal on võrreldes 1990. aastaga pigem vähenenud. Heitkoguste suurenemise jätkumist oleks võimalik piirata vaid uute turbakaevandusalade ra-jamisesest loobumisega ning olemasolevate ammendumisel nende metsastamise (afforesta-tion) või märgala taastamisega (rewetting). BAU (käesolevas töös ka KPP 1) stsenaariumi kohaselt turbatööstuse mahud ei suurene ja kaevandusalade pindalad, millel põhineb maa-kasutuse emissioonide hindamine, ei kasva oluliselt võrreldes praegusega (SEI lõppraport

23 Policies and Measures and Greenhouse Gas Projections, Estonia, 2015

305

310

315

320

325

330

335

340

345

1990 2000 2010 2020 2030 2040 2050

Rohumaa pindala 1990-2013 (1000 ha)

Rohumaa pindala BAU, KPP 1 (1000 ha)

42

„Eesti võimalused liikumaks konkurentsivõimelise madala süsinikuga majanduse suunas aastaks 2050“).

Joonis 153. Turbakaevandusalade pindala 1990–2050, 1000 ha

4.3.8 Asustusala

Asustusalade pindala suurenemine on olnud läbi aegade pidev trend ning vaatamata rahvas-tiku arvu langevale prognoosile (Joonis 18), ei ole selle pidurdumist ka tulevikus ette näha. Taristute pindala hinnang aastal 2050 tugineb aastate 1990–2013 maakasutuse muutustele (BAU) ja on 327,7 tuhat ha24 (joonis 24). See on 4,2% suurem võrreldes 2013. aastaga ja 8,4% suurem võrdluses 1990. aasta pindalaga. Heitkogused tekivad metsa, põllumajandus-maa või rohumaa muutmisel asustusalaks.

Käesoleval ajal Eesti ei raporteeri asustusaladel kasvava biomassi muutustest tulenevaid heitkoguseid (kuivõrd selleks puudub kohustus), vaid ainult maakasutusklassiks muutmisel tekkivaid heitkoguseid. See poleks ka riigile soodne, kuna asustusaladel toimub (maa kõrge hinna ja intensiivistuva kasutuse tõttu) kahjuks pigem „rohestamisele” vastupidine protsess.

24 Policies and Measures and Greenhouse Gas Projections, Estonia, 2015

15,00

15,50

16,00

16,50

17,00

17,50

18,00

18,50

19,00

1990 2000 2010 2020 2030 2040 2050

Turbakaevandusalade pindala 1990-2013 (1000 ha)

Turbakaevandusalade pindala BAU, KPP 1 (1000 ha)

43

Joonis 164. Asustusalade 1990–2050, 1000 ha

4.4 Globaalsed ja makromajanduslikud trendid

KPP metsanduse ja maakasutuse valdkonna mõjude hindamise analüüsis kasutatavad glo-baalsete ning makromajanduslike trendide alusandmed on kirjeldatud alljärgnevates peatük-kides ning joonistel. Joonistel kajastatud +/- 20% jooned kirjeldavad tulemuse sensitiivsu-sanalüüsides kasutatavaid hinnapiire. Metsandusest ja maakasutusest käsitletakse käeso-levas dokumendis vaid KHG heitkogustega seonduvat.

KPP majandusmõjude hindamisel kasutatakse ENMAK 203025 koostamisel välja töötatud majandusmõjude mudelit26, mida on kohandatud Kliimapoliitika põhialuste protsessi jaoks. Mudeli sisendina kasutatakse lisaks alljärgnevalt kirjeldatud eeldustele ptk-s 4.1 kirjeldatut.

25 Eesti energiamajanduse arengukava aastani 2030. Kättesaadav: www.energiatalgud.ee/enmak 26 Grünvald, O., Lokk, A. 2014. ENMAK 2030 majandusmõju analüüs. Arvutusmudel. ENMAK 2030 majandusmõjude arvutamiseks kasutati mudelit, kus tarbimise ja/või tootmistegevuse (sh in-vesteeringud) muutustest tekkivad mõjud kantakse üle majandussektorite tootmismahtude numbritesse. Sel-leks, et omakorda hinnata majandussektorite tootmismahtude mõju makromajandusele –sisemajanduse kogu-produkt (SKP), väliskaubanduse saldo, tööhõive – kasutati metoodikat, mis põhineb majanduse sümmeetriliste sisend-väljund tabelite koefitsientidel. Sisend-väljund raamistiku alusel leiti kolme erinevat liiki mõju (otsene, kaudne, indutseeritud) ulatused, mille summast moodustus kirjeldatud kogumõju. Indutseeritud mõju arvutati läbi lõppkasutamise (kodumajapidamised, valitsemissektor ja kapitalimahutused põhivarasse) koefitsientide. Indutseeritud mõju arvutuses võeti lisaks arvesse majandussektorite tootmismahtude muutusest tulenevale mõ-jule arvesse ka tootemaksudest ja ostujõu muutusest tulevad impulsid. Majandusmõju analüüsi koostamise põhimõtted ning aluseeldused on kirjeldatud “Energiamajanduse arengukava aastani 2030“ stsenaariumide ma-jandusmõju analüüsi” aruandes.

270,0

280,0

290,0

300,0

310,0

320,0

330,0

340,0

1990 2000 2010 2020 2030 2040 2050

Asustusalade pindala 1990-2013 (1000 ha)

Asustusalade pindala BAU, KPP 1 (1000 ha)

44

Kõik tulevikueeldustes kasutatud hinnad jm rahalised väärtused on esitatud 2010. aheldatud väärtustes27 ilma käibemaksuta (1 USD(201028) = 0,754 €(2010)). Globaalsete trendide all kirjeldatud hinnad ei sisalda võimalikke tootemakse – tegemist on toorme maailmaturu hin-naga. Tootemaksud jms on arvesse võetud lokaaltasandi hindade juures. Võimaldamaks kü-tuste hindade võrdlust, on analüüsis kasutatud kütuste hindu energiasisalduse, mitte koguse kohta.

4.4.1 Globaalsed trendid

KPP metsanduse valdkonna mõjudeanalüüsi puidutoodete hinnaeeldused baseeruvad kuni aastani 2030 analüüsi “European Forest Sector Outlook Study II” tulemustele (vt allolev tabel). 2030. aastast edasi eeldati 0,5%-list hindade reaalkasvu.

Tabel 4.3. Pikaajaline puittoodete hinnaprognoos Eestis29

Toode 2010 2020 2030 2030+ Okaspuu palk, $2010 58,9 77,2 100,7 +0,5%/a Lehtpuu palk, $2010 80,6 98,2 137,8 +0,5%/a Okaspuu paberipuit, $2010 32,2 52,7 76,2 +0,5%/a Lehtpuu paberipuit, $2010 34,2 48,2 75,5 +0,5%/a

4.4.2 Okaspuu- ja lehtpuu palgid

Keskmine okaspuu palgi hind RMK vahelaos (metsas laoplatsis) on aastatel 2009 – 2014 kasvanud ~50%. Sama ajaperioodi jooksul on lehtpuu palgi (kasepalk) hind kasvanud ~35%. Aastani 2030 eeldatakse hinnakasvu analüüsi “European Forest Sector Outlook Study II” alusel. 2030. aastast edasi eeldatakse 0,5%-list hindade reaalkasvu.

27 Raha väärtus (ostujõud) muutub ajas (üldjuhul väheneb) ning seetõttu pole erinevate aastate hinnad otseselt omavahel võrreldavad. Kaupade maksumuse võrdlemise võimaldamiseks kasutatakse raha reaalväärtust võr-reldes valitud baasaastaga (käesolevas töös 2010). Reaalväärtuse arvutamiseks kasutatakse tarbijahinnaindek-sit (CPI – consumer price index). Käesolevas töös on kaupade ja toodete maksumuse 2010. aasta väärtustesse üleviimisel kasutatud nii USA tarbijahinnaindeksit kui ka Euroopa Liidu harmoniseeritud tarbijahinnaindeksid (HCPI – harmonized consumer price index). 28 Mida kaugemale referentsaastast liigutakse, seda suuremaks lähevad erinevused majanduse struktuuris. Kuigi referentsaastat võib vabalt valida, muudetakse seda statistilisi andmeid esitades tavaliselt iga viie aasta järel. KPP mõjudehindamisel ning edaspidisel ülevaatamisel lähtutakse samadest põhimõtetest ning võrdlu-saastat liigutatakse 5-aastase sammuga. 29 UNECE. European Forest Sector Outlook Study II. Kättesaadav: http://www.unece.org/efsos2.html

45

Joonis 25. Okaspuu palgi keskmine hind RMK vahelaos aastatel 2009 – 2014 ning hinnaeel-dused aastani 205030, 31, 29

Joonis 26. Lehtpuu palgi hind RMK vahelaos aastatel 2009 – 2014 ning hinnaeeldused aas-tani 205029, 30, 31

4.4.3 Paberipuit

Perioodil 2009 – 2011 tegi paberipuidu hind RMK vahelaos 75%-lise hüppe. 2014. aastal oli paberipuidu hind stabiliseerunud 26 €(2010)/tm tasemel. Aastani 2030 eeldatakse hinna-kasvu analüüsi “European Forest Sector Outlook Study II” alusel. 2030. aastast edasi eelda-takse 0,5%-list hindade reaalkasvu.

30 OÜ Tark Mets. Ülevaade 2015. aasta I kvartali puiduturust. Kättesaadav: http://www.eramets.ee/metsa-ja-puidumuuk/hinnainfo-2/ 31 OÜ Tark Mets. Ülevaade 2011. aasta II kvartali puiduturust. Kättesaadav: http://www.eramets.ee/metsa-ja-puidumuuk/hinnainfo-2/

46

Joonis 27. Paberipuidu hind RMK vahelaos aastatel 2009 – 2014 ning hinnaeeldused aastani 205029, 30, 31

4.4.4 Küttepuit

Küttepuidu hind on aastatel 2009 – 2014 kasvanud ~20%, sealjuures toimus küttepuidu hin-nas sarnaselt paberipuiduga perioodil 2009 – 2011 kiire kasv. Aastani 2050 eeldatakse 0,5%-list hindade reaalkasvu.

Joonis 28. Küttepuidu hind RMK vahelaos aastatel 2009 – 2014 ning hinnaeeldused aastani 205029, 30, 31

47

4.4.5 Metsandusega seonduva ettevõtluse majandusnäitajad

Sotsiaalmajanduslike mõjude analüüsis kasutatavad metsamajanduse- ja metsavarumisega ning puitutöötlemisega tegelevate ettevõtete iseloomulikud majandusnäitajad on koondatud alljärgnevatesse tabelitesse.

Tabel 4.4. RMK majandusnäitajad 2013. ja 2014.32 Parameeter Ühik 2013 2014 €2010/m3 Realiseeritud metsamatejali kogus mln m3 3,1 3,2 Realiseerimine kokku mln m3 3,3 3,4 sh palk mln m3 45% paberipuu mln m3 37% küttepuit mln m3 15% hakkepuit mln m3 4% Keskmine hind €/m3 44,3 47,2 Hinnakasv % 6,5% Keskmine töötajate arv inimest 757 775 Müügitulu mln € 150,7 160,5 sh lisandväärtus mln € 59,6 69,0 lisandväärtus % 39,5% 43,0% Põhivara (soetusmaksumus) Ehitised ja rajatised mln € 124,7 136,9 Masinad ja seadmed mln € 16 15,9 Investeeringud aastas Ehitised ja rajatised mln € 13 18,2 4,59 Masinad ja seadmed mln € 4,7 2,6 1,07 KOKKU 17,7 20,8 5,66

Tabel 2.5. Puidu töötlemisega seonduvate ettevõtete majandusnäitajad 2010. ja 2013. aastal, 1000 €33

EMTAK 2008 tegevusala Müügi-tulu

Kulud kokku

..kaubad kaubad % müügist

..ostetud kütus ja energia

..tööjõu-kulud

..kulum Ärikasum (-kahjum)

2010 C16 Puidutöötlemine, puit- ja kork-toodete, punutiste tootmine, v.a möö-bel

1 165 054 1 101 867 60 037 5,2% 39 391 145 292 55 367 86 704

C161 Puidu saagimine ja höövelda-mine

546 286 510 276 13 072 2,4% 19 036 46 309 24 432 53 297

C162 Puidust, korgist, õlest ja punu-mismaterjalist toodete tootmine

618 768 591 591 46 964 7,6% 20 355 98 983 30 936 33 407

C17 Paberi ja pabertoodete tootmine 190 047 174 698 9 806 5,2% 24 751 17 816 14 044 18 401 C171 Paberimassi, paberi ja papi tootmine

117 707 99 050 388 0,3% 23 197 7 758 11 206 21 116

2013

32 RMK majandusaasta aruanded. Kättesaadav: www.rmk.ee. Ettevõtte majandusnäitajatest on kasutatud EMTAK tegevusalaga A02. Metsamajandus ja metsavarumine seonduvaid majandusnäitajaid. 33 Statistikaamet. EM001: Ettevõtete tulud, kulud ja kasum. Kättesaadav: www.stat.ee

48

EMTAK 2008 tegevusala Müügi-tulu

Kulud kokku

..kaubad kaubad % müügist

..ostetud kütus ja energia

..tööjõu-kulud

..kulum Ärikasum (-kahjum)

C16 Puidutöötlemine, puit- ja kork-toodete, punutiste tootmine, v.a möö-bel

1 634 752 1 550 615 99 389 6,1% 53 935 213 384 59 910 100 784

C161 Puidu saagimine ja höövelda-mine

700 055 667 162 31 542 4,5% 27 039 66 888 26 792 47 041

C162 Puidust, korgist, õlest ja punu-mismaterjalist toodete tootmine

934 697 883 453 67 847 7,3% 26 897 146 496 33 118 53 743

C17 Paberi ja pabertoodete tootmine 206 907 197 257 8 032 3,9% 27 486 23 146 14 037 9 992 C171 Paberimassi, paberi ja papi tootmine

115 793 112 271 155 0,1% 24 905 10 485 10 970 3 740

4.4.6 Pikaajaline majandusprognoos

Alljärgnev joonis (Joonis 17) kirjeldab pikaajalist majandusprognoosi, mida kasutatakse ma-jandusmõjude mudelis majanduse baasprognoosina. Nimetatud majandusprognoos on koos-tatud Rahandusministeeriumi 2015. aasta suvise majandusprognoosi alusel, mida on piken-datud Ageing Report 2015 alusel aastani 2050.

Joonis 17. Eesti majanduse lisandväärtus (SKP) 2005 – 2014 ning prognoos aastani 205034,

35, 36

34 Rahandusministeerium. 2015. aasta suvine majandusprognoos. Kättesaadav: http://www.fin.ee/majandus-prognoosid 35 European Comission. The 2015 Ageing Report. Underlying Assumptions and Projection Methodologies 36 Rahandusministeerium. Pikaajaline majandusprognoos kuni 2060. Kättesaadav: http://www.fin.ee/majan-dusprognoosid

0,0

5,0

10,0

15,0

20,0

25,0

30,0

35,0

2005 2015 2025 2035 2045 2055

Lisa

ndvä

ärtu

s, m

lrd€S

KP(

2010

)

Lisandväärtus (tegelik) Lisandväärtus (prognoos)

49

4.4.7 Rahvastikuprognoos

Eesti rahvastikuprognoosi (Joonis 18) jaoks on kasutatud Statistikaameti rahvastikuprog-noosi, mida on pikendatud aastani 2050 vastavalt 2031...2040 keskmise rahvastiku vähene-mise alusel.

Joonis 18. Eesti rahvastiku prognoos aastani 205037

37 Statistikaamet. RV089: Prognoositav rahvaarv

50

5 METSANDUS, MAAKASUTUS JA SELLE MUUTUSED 2050

5.1 Metsamaa

5.1.1 Metoodika

Heite/sidumise hindamisel on lähtutud peatükist 5, kus on ära toodud valdkondlikud eeldu-sed ja arengukavadest tulenevad suunised ja prognoosid. Maakasutuse, maakasutuse muu-tuse ja metsanduse sektori KHG heitkoguste prognooside koostamisel on rakendatud 2006 IPCC38 juhiseid (tier 1 ja tier 2 meetoodikat39 koos IPCC 2006 vaikeväärtustega) ning töö-rühma poolt kinnitatud alusindikaatoreid. Alusindikaatorite prognoosid põhinevad SEI-Tallinna lõppraportil, Metsanduse arengukavast aastani 2020 ja erinevatel eksperthinnangu-tel. Riigispetsiifiliste emissioonifaktorite puhul on võetud aluseks 2015. aasta riiklik kasvu-hoonegaaside inventuuraruanne (NIR 201540). Mõnevõrra erinevalt IPCC metoodikast on arvutatud süsiniku sidumine metsa tagavaras (joonis 31), kus on arvestatud kogu süsiniku talletumist metsa tagavaras (biomassis).

Nii BAU kui ka erinevaid KPP stsenaariumeid koostades on kasutatud sama metoodikat kuid erinevaid alusindikaatorite väärtuseid.

Kasvava metsa tagavara leidmiseks nimetatud stsenaariumi korral kasutati „Eesti võimalu-sed liikumaks konkurentsivõimelise madala süsinikuga majanduse suunas aastaks 2050“ li-sas 2 toodud tagavara muutumise väärtuseid ja metoodikat, hindamaks tagavara muutusi BAU stsenaariumi korral ja võrdluseks aastaks 2100. Tagavara leidmiseks kasutati arvutus-käigus SMI 2008. a andmeid. Selle alusel leiti metsa tagavarad kolme stsenaariumi korral (BAU, KPP 1 ja KPP 2) ja lisaks eksperthinnang 0-raie korral aastaks 2100 (E. Pärt 2015).

38 IPCC (Intergovernmental Panel on Climate Change) – valitsustevaheline kliimamuutuste ekspertrühm 39 Meetod 1 (tier 1) on lihtsustatud lähenemine KHG heitkoguside leidmisel, mis kasutab vaikimisi üldisi eriheitetegureid kirjandusest või neid, mis on leitud põhjalikuma meetodiga 2. Sobib kasutamiseks, kui puuduvad meetodi 2 jaoks vajalikud andmed või KHG heitkoguside allikas ei ole võtmetähtsusega. Meetod 2 (tier 2) vajab riigispetsiifilisi andmeid ja karakte-ristikuid ning annab täpsema tulemuse. 40 „Greenhouse Gas Emissions in Estonia 1990-2013“ (6. Land Use, Land Use Change and Forestry), National Inventory Report, 2015

51

Joonis 31. Süsiniku sidumine metsa tagavaras (biomassis)

5.1.2 Tulemused

Joonisel 24 on näha, et kõigi kolme stsenaariumi korral väheneb biomassis seotud süsini-kukogus. KPP1 ja KPP2 stsenaariumi rakendumisel võib pikas prognoosis aastani 2100 tä-heldada seotava süsinikukoguse kiiremat kasvu, mis ühel hetkel ületab ka BAU stsenaariumi prognoosi (joonis 24).

100000

110000

120000

130000

140000

150000

160000

170000

180000

190000

200000

1990 2000 2010 2020 2030 2040 2050 2060 2070 2080 2090 2100

Seotud süsinik metsa tagavaras 0-raie (t C)

Seotud süsinik metsa tagavaras BAU (t C)

Seotud süsinik metsa tagavaras KPP1 (t C)

Seotud süsinik metsa tagavaras KPP2 (t C)

Seotud süsinik metsa tagavaras 1990-2013 (t C)

52

Joonis 32. CO2 sidumine/emissioon metsanduses IPCC metoodika alusel

IPCC metoodika kohaselt on emissioonid möödapääsmatud kõigi kolme stsenaariumi puhul (BAU, KPP1, KPP2, vt joonis 32). Jätkates BAU stsenaariumiga tekivad emissioonid enam kui 30 aasta jooksul. Seevastu KPP2 stsenaariumi rakendamisel tekivad kiirest raiemahu muutusest emissioonid, kuid alates aastast 2037 ületab prognoos sidumise piiri ja sidumise võime on oluliselt suurem võrreldes KPP1 stsenaariumiga. 0-raie puhul on märgata algset sidumise kasvu, kuid sidumine hakkab vähenema aastast 2020 ning saavutab stabiilsuse aastaks 2030. Antud stsenaariumi korral pikendati prognoosi aegrida aastani 2100, et näidata mittemajandamise pikaaegset mõju metsamaa sidumisvõimele (joonis 33). Sellele tuginedes võib näha, et aastaks 2100 tekib pikaaegsest metsa mittemajandamisest heide, kuna mets ei uuene piisavalt kiiresti ja metsatagavara on hakanud vähenema. Kõikide stsenaariumite kohaselt kajastub sidumise suurenemise ja vähenemise muutus, mis ilmsestab selgelt IPCC metoodika eripära. Emissioon tekib ka BAU stsenaariumi korral, mil raiutakse 2 mln m3

vähem kui aastane juurdekasv.

-12000,00

-10000,00

-8000,00

-6000,00

-4000,00

-2000,00

0,00

2000,00

4000,00

6000,00

8000,00

1990 2000 2010 2020 2030 2040 2050

CO2 sidumine/emissioon [1000 t CO2] 1990-2013

CO2 sidumine/emissioon [1000 t CO2] BAU

CO2 sidumine/emissioon [1000 t CO2] KPP 1

CO2 sidumine/emissioon [1000 t CO2] KPP 2

CO2 sidumine/emissioon [1000 t CO2] 0 raie

53

Joonis 33. Metsamaa sidumisevõime 0-raie korral aastatel 2014-2100, kt CO2 ekv41

Arvestadades Eesti küpsete metsade osakaalu ja MAK 2020 suunist kasutada ressurssi optimaalselt annab mõlema arvutuskäigu (kogu seotud süsinik, IPCC) juures kiireima süsiniku sidumise võime suurendamise pikas perspektiivis KPP2 stsenaarium. Siinkohal tuleb arvesse võtta Eesti Maaülikooli poolt 2015. a koostatud analüüsi „Metsaressursi ana-lüüs süsiniku sidumise maksimeerimiseks“, kus võeti aluseks süsiniku sidumist maksimee-riv mahuküpsus ja leiti selle järgi arvestuslangi keskmine aastane raiemaht (joonis 34). Sel-lest järeldati, et kui kasutada mahuküpsuse vanuseid raievanustena, on küllaltki tõenäoline, et 40 aasta pärast on Eesti metsade tagavara ca 100 miljoni m3 võrra praegusest väiksem. 42 Mahuküpsuse vanuse kasutamine küpsusvanustena kiirendaks oluliselt metsade noorenemist ja läbi selle kasvataks juurdekasvu ning süsiniku sidumist, mis on käesoleva töö suuniste eesmärk.

41 Joonisel on kajastatud ainult metsamaa sidumisvõime (2014-2100), kuna tegemist on teoreetilise arvutusega aastani 2100, mis ei ole seotud teiste alamkategooriatega. 42 „Metsaressursi analüüs süsiniku sidumise maksimeerimiseks“, Eesti Maaülikool, 2015

-8000

-6000

-4000

-2000

0

2000

4000

2014 2020 2026 2032 2038 2044 2050 2056 2062 2068 2074 2080 2086 2092 2098

0-raie, Metsamaa, kt CO2 ekv

54

Joonis 34. Raiemaht erinevate stsenaariumite korral ja lisaks EMU 2015 analüüsis kajastatud raiete maht metsamaal mahuküpsuse piires43

Tabel 5.1. CO2 emissioon (+) või sidumine (-) metsamaa kategoorias (koos HWPga), 0-raie on ilma HWP sidumiseta

CO2 emissiooni (+) või sidumise (-)44 prognoos (kt CO2 ekv)

2020 (kt) 2030 (kt) 2040 (kt) 2050 (kt) BAU (10) -2110 460 212 -36 KPP 1 (12) 1271 1610 -430 -2360 KPP 2 (15) 6318 3227 -1011 -3804 0 raie -6499 -4175 -4176 -4177

43 „Metsaressursi analüüs süsiniku sidumise maksimeerimiseks“, Eesti Maaülikool, 2015 44 IPCC 2006 juhend

0

2

4

6

8

10

12

14

16

2010 2020 2030 2040 2050

Raiemaht

Raiete maht metsamaal [mln m3] (forest fellings)

Raiete maht metsamaal [mln m3] (forest fellings) (KPP 1)

Raiete maht metsamaal [mln m3] (forest fellings) (KPP 2)

Raiete maht metsamaal [mln m3] (forest fellings) (BAU)

Raiete maht metsamaal [mln m3] (forest fellings) (0)

Raiete maht metsamaal mahuküpsuse piires [mln m3] (forest fellings) (EMU analüüs)

55

5.2 Põllu-, rohumaa, märgalad, asustusalad ja muu maa

5.2.1 Metoodika

Heite/sidumise hindamisel on lähtutud peatükist 5, kus on ära toodud valdkondlikud eeldu-sed ja arengukavadest tulenevad suunised ja prognoosid. Põllu, rohumaa, märgalade, asustu-salade ja muu maa kategoorias on kasvuhoonegaaside heitkogused (CO2 ekv) kõikides stse-naariumites arvutatud 2006 IPCC juhendmaterjali alusel. Riigispetsiifiliste emissioonifakto-rite puhul on võetud aluseks 2015. aasta riiklik kasvuhoonegaaside inventuuraruanne (NIR 2015).

5.2.2 Tulemused

Oluliseks CO2 (ekv) emissiooni põhjuseks põllumaa puhul on turvasmuldade kasutus. BAU stsenaariumi korral väheneb mõnevõrra CO2 (ekv) emissioon, mis tuleneb eeldusest, et põl-lumaade pindala väikses ulatuses väheneb aastaks 2050. KPP1 stsenaariumi korral, kui tur-vasmullad on viidud üle rohumaade kategooriasse võib täheldada mineraalmuldade sidu-mist.

Kuna metsanduses ja mõnevõrra ka põllumajanduses nähakse võimalust rohumaade arvelt laieneda, siis võib eeldati, et rohumaade pind siiski väheneb, kuid mitte nii järsult kui 2000ndates. Sellest järelduvalt rohumaad endiselt emiteerivad CO2 (ekv), kuid iga-aastaste väiksematele muutuste, on CO2 (ekv) emissioon oluliselt väiksem kui võrdlusena aastal 2013.

Märgalade puhul prognoositi senise trendi jätkumist, mistõttu muutusi CO2 (ekv) emissioo-nis aastani 2050 ette ei nähtud. Asustusalade pindala kasvab jätkuvalt aastani 2050, kuid kuna kasv ei ole nii järsk nagu 2000ndates, siis CO2 (ekv) emissiooni tõusu asustusaladelt aastaks 2050 ette näha ei ole. Muu maa kategoorias muutusi ette ei nähtud. Tabelis 5.2. on toodud ülejäänud maakategooriate CO2 emissioon/sidumine.

Tabel 5.2. CO2 emissioon (+) või sidumine (-) metsamajandusest põllu-, rohumaa, märga-lade, asustusalade ja muu maa kategoorias, kt CO2 ekv

Kategooria 2013 2050

Põllumaa BAU 146 95 KPP 1 146 -235

Rohumaa BAU 404 24 KPP 1 404 48

Märgalad BAU 1099 1099 KPP 1 1099 1099

Asustusalad BAU 353 295 KPP 1 353 295

Muu maa BAU 26 26

56

KPP 1 26 26

5.3 Erinevate stsenaariumite KHG võrdlus

Joonis 35. Metsamaa sidumisevõime BAU korral, kt CO2 ekv

Metsanduses BAU stsenaariumi korral toimub tagavara vähenemine ja sellega seoses ka metsamaa sidumisvõime vähenemine. Vaatamata sellele katab selles stsenaariumis metsan-dusest tuleneva heite ära puittoodetes seotud süsinik (Joonis 35).

-15000

-10000

-5000

0

5000

10000

1990

1992

1994

1996

1998

2000

2002

2004

2006

2008

2010

2012

2014

2016

2018

2020

2022

2024

2025

2026

2028

2030

2032

2034

2035

2036

2038

2040

2042

2044

2045

2046

2048

2050

BAU, Metsamaa, kt CO2 ekv BAU, Põllumaa, kt CO2 ekv

BAU, Rohumaa, kt CO2 ekv BAU, Märgalad, kt CO2 ekv

BAU, Asustusalad, kt CO2 ekv BAU, Muud maad, kt CO2 ekv

BAU, HWP, kt CO2 ekv KHG KPP 1 stsenaarium, kt CO2 ekv

KHG KPP 2 stsenaarium, kt CO2 ekv

57

Joonis 36. Metsamaa sidumisevõime KPP_1 korral, kt CO2 ekv

Metsanduses KPP_1 korral kasvab raie järsult, mistõttu ei suuda puitoodetes säilinud süsinik katta metsandusest tulenevat emissiooni. Aastaks 2050 on metsandus taaskord siduja (Joonis 36).

-15000

-10000

-5000

0

5000

10000

1990

1992

1994

1996

1998

2000

2002

2004

2006

2008

2010

2012

2014

2016

2018

2020

2022

2024

2025

2026

2028

2030

2032

2034

2035

2036

2038

2040

2042

2044

2045

2046

2048

2050

KPP 1, Metsamaa, kt CO2 ekv KPP 1, Põllumaa, kt CO2 ekv

KPP 1, Rohumaa, kt CO2 ekv KPP 1, Märgalad, kt CO2 ekv

KPP 1, Asustusalad, kt CO2 ekv KPP 1, Muud maad, kt CO2 ekv

KPP 1, HWP, kt CO2 ekv KHG BAU stsenaarium, kt CO2 ekv

KHG KPP 2 stsenaarium, kt CO2 ekv

58

Joonis 37. Metsamaa sidumisevõime KPP_2 korral, kt CO2 ekv

Metsanduses KPP_2 korral tekivad ulatuslikumad emissioonid aastani 2020. Sealt alates hakkab CO2 emissioon vähenema ja aastal 2040 on metsandussektor taaskord siduja rollis (Joonis 37). Kuna KPP 2 stsenaarium oli ette nähtud ainult metsamaa ja sellest tulenevalt ka HWP korral, siis teisi kategooriaid kajastati KPP 1 stsenaariumina. Tabelites 5.3-5.5 on toodud erinevate maakasutuskategooriate heide/sidumine aastate 2013 ja 2050 võrdluses erinevates stsenaariumites.

Tabel 5.3. BAU stsenaariumi KHG heitkogused perioodil 2013-2050, kt CO2 ekv

BAU 2013 2015 2020 2025 2030 2035 2040 2045 2050 Metsamaa -1638 -1446 -1254 31 1317 1193 1069 945 820 Põllumaa 146 146 146 146 146 146 146 120 95 Rohumaa 404 404 404 404 404 404 404 214 24 Märgalad 1099 1099 1099 1099 1099 1099 1099 1099 1099 Asustusalad 353 347 342 334 326 319 311 303 295 Muu maa 26 26 26 26 26 26 26 26 26 HWP -726 -791 -857 -857 -857 -857 -857 -857 -857 Kokku -337 -215 -93 1184 2462 2330 2198 1851 1504

-15000

-10000

-5000

0

5000

10000

15000

1990

1992

1994

1996

1998

2000

2002

2004

2006

2008

2010

2012

2014

2016

2018

2020

2022

2024

2025

2026

2028

2030

2032

2034

2035

2036

2038

2040

2042

2044

2045

2046

2048

2050

KPP 2, Metsamaa, kt CO2 ekv KPP 1, Põllumaa, kt CO2 ekv

KPP 1, Rohumaa, kt CO2 ekv KPP 1, Märgalad, kt CO2 ekv

KPP 1, Asustusalad, kt CO2 ekv KPP 1, Muud maad, kt CO2 ekv

KPP 2, HWP, kt CO2 ekv KHG BAU stsenaarium, kt CO2 ekv

KHG KPP 1 stsenaarium, kt CO2 ekv

59

Tabel 5.4. KPP_1 stsenaariumi KHG heitkogused perioodil 2013-2050, kt CO2 ekv

KPP_1 2013 2015 2020 2025 2030 2035 2040 2045 2050 Metsamaa -1638 330 2299 2443 2587 1511 436 -577 -1589 Põllumaa 146 146 146 52 -43 -139 -235 -235 -235 Rohumaa 404 226 48 226 403 226 48 48 48 Märgalad 1099 1099 1099 1099 1099 1099 1099 1099 1099 Asustusalad 353 347 342 334 326 319 311 303 295 Muu maa 26 26 26 26 26 26 26 26 26 HWP -726 -877 -1028 -1002 -976 -921 -865 -818 -771 Kokku -337 1298 2932 3178 3423 2121 820 -154 -1127

Tabel 5.5. KPP_2 stsenaariumi KHG heitkogused perioodil 2013-2050, kt CO2 ekv

KPP_2 kt 2013 2015 2020 2025 2030 2035 2040 2045 2050 Metsamaa -1638 2995 7629 5933 4238 2020 -197 -1654 -3110 Põllumaa (KPP_1) 146 146 146 52 -43 -139 -235 -235 -235 Rohumaa (KPP_1) 404 226 48 226 403 226 48 48 48 Märgalad (KPP_1) 1099 1099 1099 1099 1099 1099 1099 1099 1099 Asustusalad (KPP_1) 353 347 342 334 326 319 311 303 295 Muu maa (KPP_1) 26 26 26 26 26 26 26 26 26 HWP -726 -1018 -1310 -1161 -1011 -912 -814 -754 -694 Kokku -337 3821 7979 6510 5040 2639 238 -1166 -2571

5.4 Kokkuvõte

IPCC metoodika kohaselt on emissioonid möödapääsmatud kõigi kolme stsenaariumi korral (BAU, KPP_1, KPP_2). Kõige olulisem alamkategooria, mis mõjutab antud sektori hei-det/sidumist, on metsandus. Raiemahtude kasvades metsa tagavara väheneb, mis omakorda avaldab otsest mõju metsade sidumisvõimele. Jätkates BAU stsenaariumiga tekib heide enam kui 30 aasta jooksul. Seevastu metsanduses KPP_2 stsenaariumi rakendamisel tekib kiirest raiemahu muutusest küll heide, kuid alates aastast 2037 ületab prognoos sidumise piiri ja sidumise võime on oluliselt suurem võrreldes KPP_1 stsenaariumiga. 0-raie puhul on märgata algset sidumise kasvu, kuid alates aastast 2020 hakkab sidumine vähenema ning saavutab stabiilsuse aastaks 2030. Antud 0-raie stsenaariumi korral pikendati prognoosi aeg-rida aastani 2100, et näidata mittemajandamise pikaaegset mõju metsamaa sidumisvõimele. Sellele tuginedes on näha, et aastaks 2100 tekib pikaaegsest metsa mittemajandamisest heide, kuna mets ei uuene piisavalt kiiresti ja metsatagavara hakkab vähenema. Kõikide stse-naariumite kohaselt kajastub sidumise suurenemise ja vähenemise muutus, mis ilmsestab selgelt IPCC metoodika eripära. Emissioon tekib ka BAU stsenaariumi korral, mil raiutakse 2 miljonit m3 vähem kui aastane juurdekasv.

60

Turbakaevandusalade, asustusalade ja muu maa kategoorias muutusi ette ei nähta. Põllumaa puhul väheneb KPP_1 stsenaariumi korral põllumaade kogupindala turvasmuldade vähene-misest tingituna. Eelduseks oli, et aastaks 2040 on turvasmuldadel paiknevad haritavad põl-lumaad täielikult üle viidud rohumaade kategooriasse. Sellest tulenevad heite/sidumise muu-tused kajastuvad nimetatud kategooriates ilmekalt alates aastast 2030 (tabel 5.4).

61

5.5 Sotsiaalmajanduslikud mõjud

5.5.1 Metoodika

Sotsiaalmajanduslikud mõjud, tulenevalt KPP kui poliitika põhialuste arengudokumendi ulatusest ning täpsusastmest, on käesolevas protsessis kirjeldatud läbi valdkonnas toimuvate muutuste mõju majandusele tervikuna ning välisõhu heitele aastani 2050.

Majandusmõjude analüüsi tegevused saab jagada kaheks suuremaks etapiks: 1. Meetmete rahalised mõjud jagatakse majandussektoritele aga ka otse lõpptarbimisele

(valitsussektor, eratarbimine) ja väliskaubandusele. 2. Mõjude ülekandmine makromajanduslikele näitajatele nagu sisemajanduse kogupro-

dukt (SKP), väliskaubandus ja tööhõive.

Mõju hindamisel majandusele tervikuna kasutati ENMAK 203045 koostamisel välja töötatud majandusmõjude mudelit46, mida kohandati Kliimapoliitika põhialuste protsessi jaoks. Ana-lüüsi lähtepunktina kasutati KPP töögruppide poolt koostatud suunised, mis kirjeldasid vald-konna pikaajalisi strateegilisi eesmärke kasvuhoonegaaside heitkoguste vähendamiseks. Väljatöötatud suuniste rakendumisega kaasnevad tegevused ja poliitikad muudavad majan-dustegevuste tavapärast (senist) kulgu ning tegevusi (business as usual). Majandusmõjude mudelis kanti tarbimise ja/või tootmistegevuse (sh lisanduvavd investeeringud) muutustest tekkivad mõjud üle majandussektorite tootmismahtudesse. Selleks, et omakorda hinnata ma-jandussektorite tootmismahtude mõju makromajandusele (sisemajanduse koguprodukt (SKP), väliskaubanduse saldo, tööhõive jms) – kasutati metoodikat, mis põhineb majanduse sümmeetriliste sisend-väljundtabelite47 koefitsientidel. Sisend-väljundraamistiku alusel leiti kolme erinevat liiki mõju (otsene, kaudne, indutseeritud) ulatused, mille summast moodus-tus kirjeldatud kogumõju. Indutseeritud mõju arvutati läbi lõppkasutamise (kodumajapida-mised, valitsemissektor ja kapitalimahutused põhivarasse) koefitsientide. Indutseeritud mõju arvutuses võeti lisaks arvesse majandussektorite tootmismahtude muutusest tulenevale mõ-jule arvesse ka tootemaksudest ja ostujõu muutusest tulevad impulsid. Rahalised mõjud, mis muudavad otseselt riigi maksutulusid ja toetusi või eratarbimist kanti otse vastava lõpptar-bimise positsioonile, mille kaudu nad indutseerivad omakorda täiendavat nõudlust.

Indutseeritud ja kaudsete mõjude hindamiseks kasutati peamiselt sisend-väljundraamistikul põhinevaid koefitsiente. Sisend-väljund raamistik näitab seoseid erinevate majandussekto-rite vahel, toodete lõpptarbimist, lisandväärtust ja importi.

45 Eesti energiamajanduse arengukava aastani 2030. Kättesaadav: www.energiatalgud.ee/enmak 46 Grünvald, O., Lokk, A. 2014. ENMAK 2030 majandusmõju analüüs. Arvutusmudel. Majandusmõju analüüsi koostamise põhimõtted ning aluseeldused on kirjeldatud “Energiamajanduse arengu-kava aastani 2030“ stsenaariumide majandusmõju analüüsi” aruandes. 47 Sümmeetriline sisend-väljundtabel on toodete või majandusharude järgi koostatud maatriks, kus kirjelda-takse detailselt kodumaiseid tootmisprotsesse ja rahvamajanduse tehinguid toodetega. Sümmeetrilistes sisend-väljundtabelites luuakse seosed tootelt tootele ja majandusharust majandusharru. Eesti majanduse sisend-väl-jundtabelid on kättesaadavad Eesti Statistikaameti kodulehelt www.stat.ee

62

Joonis 38. Sisend-väljundraamistiku struktuur

Maatriksi veergudes kirjeldatakse tootmisprotsessi sisendeid ning ridades toodete kasutamist (pakkumine = toote kasutamine). Sisend-väljundtabeli kasutamine võimaldab arvutada va-hetarbimise, lisandväärtuse (SKP komponente) ja impordi koefitsiente toodete pakkumises ning lõpptarbimise koefitsiente kasutamise poolel.

Täpsemalt saab sisend-väljundraamistiku kasutamisest ning majandusmõju analüüsi mudeli koostamise põhimõtetest lugeda “Energiamajanduse arengukava aastani 2030“ stsenaariu-mide majandusmõju analüüsi” aruandest.

Sisend-väljund raamistiku alusel leiti nn kogukasutuse koefitsiendid, mis aitava hinnata, kui suur mõju on tootmismahtude muutusel otseselt mõjutatud sektorile ning läbi vahetarbimise teistele majandussektoritele, samuti lisandväärtuse komponentidele.

Majandusmõjude hindamise mudelis kasutatud koefitsiendid on (osaliselt48) toodud järgne-vas tabelis.

48 Kõikide sektorite (mootorsõidukite müük ja remont, hulgi- ja jaemüük, maismaaveondus, hoonete hooldus ja büroohaldus) koefitsiente saab näha failist KPP 2050 mudel.xlsx

63

Tabel 5.2. Kogukasutuse koefitsiendid majandusmõjude mudelis

Toodang alus-hindades

Põllu

maj

andu

s

Met

sam

ajan

dus

Toid

uain

ed

Puit

ning

pui

t- ja

kor

ktoo

ted,

…

Pabe

r ja

pab

erto

oted

Puha

stat

ud n

afta

toot

ed

Muu

d m

ittem

etal

set.

… to

oted

Mas

inat

e ja

sea

dmet

e re

mon

di-

ja

paig

aldu

stee

nuse

d

Elek

trie

nerg

ia

Sooj

avar

ustu

s

Lood

uslik

ves

i; ve

epuh

astu

s- …

Ehitu

stöö

d

Sektoris 1,23 1,17 1,15 1,27 1,07 1,04 1,12 1,11 1,02 1,00 1,00 1,05

Kaudne 0,66 0,98 0,72 1,01 0,50 1,00 0,66 0,83 0,72 1,46 0,46 1,03

Kokku 1,88 2,15 1,87 2,27 1,58 2,03 1,77 1,94 1,74 2,47 1,46 2,07 Neto tootemak-sud

0,03 0,03 0,01 0,02 0,01 0,03 0,01 0,01 0,01 0,05 0,01 0,02

Hüvitised tööta-jatele

0,25 0,30 0,19 0,30 0,12 0,29 0,23 0,44 0,23 0,32 0,29 0,44

Tegevuse ülejääk 0,39 0,33 0,14 0,21 0,15 0,41 0,10 0,16 0,35 0,34 0,26 0,16

Põhivara kulum 0,17 0,16 0,08 0,11 0,06 0,10 0,09 0,08 0,19 0,13 0,28 0,10

Lisandväärtus 0,55 0,80 0,37 0,62 0,34 0,83 0,43 0,67 0,80 0,81 0,89 0,70

Import 0,42 0,17 0,62 0,36 0,65 0,15 0,56 0,32 0,18 0,14 0,09 0,27

Näiteks, kui põllumajanduse toodang kasvab 1 euro võrra siis kasvab põllumajandussektori toodang koos kaudse mõjuga 1,23 eurot (näiteks loomakasvatuses kasutatakse taimekasva-tuse toodangut) ja teiste sektorite toodang läbi vahetarbimise 0,66 eurot ning kokku kasvab müügitulu majanduses 1,88 euro võrra. Eelnevat toodud koefitsientide abil on võimalik leida otsesed ja kaudsed mõjud.

Indutseeritud mõjude arvutamiseks kasutati lisandväärtuse komponentide ja lõpptarbimise vahelisi seoseid.

Tabel 5.7. Mudelis kasutatud lisandväärtuse komponentide ja lõpptarbimsie vahelised seosed.

Parameeter

Kod

u-m

ajap

ida-

mis

te

lõpp

tarb

i-m

ine

Val

itsem

is-s

ek-

tori

lõ

ppta

rbi-

min

e

Kap

itali

kogu

-m

ahut

us

põhi

va-

rass

e

Hüvitised töötajatele 0,606 0,193 0,146 Tegevuse ülejääk 0,103 0,027 0,741 Valitsemissektori tulud 0,283 0,496 0,125

Majandusmõjude hindamise sisendina kasutati nii varasemates analüüsides kajastatud kui ka valdkonna ekspertide poolt hinnatud mõjuindikaatorid, mis võisid olla väljendatud nii reaal- kui ka rahalisi väärtustes.

Indikaatorite põhjal toimus hindamine järgmist lähenemist kasutades:

64

1. Hinnati mõju rahalises väärtuses

Mõju võis avalduda tootmismahtude, elanike ostujõu, toe-tuste ja/või väliskaubanduse saldo muutuses. Näiteks olme-jäätmete koguste vähenemine vähendab eeldatavalt jäätme-käitlusettevõtete tulusid, kuid suurendab elanike ostujõudu, kes hoiavad kokku prügiveo kuludelt.

2. Tootmismahtude muu-tuse (rahas) mõju jagati majandussektoritele

Kasutati rahvamajanduse sisend-väljund raamistikus toodud sektorite jaotust49. Kui tegevusala ei olnud võimalik otse si-send-väljund raamistikku sobitada, siis lähtuti valdkonna näidisettevõtete kulustruktuurist. Näiteid: Olmejäätmete käitlemise tulude muutus (vähenemine)

jaotati vastavalt sektori suuremate ettevõtete kulustruk-tuurile. Samas kanalisatsiooniteenuse tulu muutus (kasv) läks otse sisend-väljund raamistikku „Looduslik vesi; veepuhastus- ja varustusteenused“ sektorisse.

Metsamajanduse valdkonnas sai kõik muutused jagada otse vastava majandussektori peale: „Metsamajandus-tooted“, „Puit ja puittooted“ ning „Paber ja paberitoo-ted).

Põllumajanduses tuli aga vastupidi, müügitulude muutus jagada vastavalt sektori suuremate ettevõtete kulustruk-tuurile, kuna „Põllumajandustooted“ sektor on väga lai ning toodete tootmisprotsessid erinevad üksteisest oluli-selt.

KHG heitmetekkega seonduv tööstus ei mahtunud sa-muti ühegi kindla majandussektori alla ning müügitulude muutus tuli jaga kuludele-ärikasumile erinevate ettevõ-tete majandusaasta aruannete põhjal.

3. Mõju hindamine SKP-le

Sisend-väljund raamistiku põhjal leitud koefitsiente kasuta-des arvutati tootmismahtude muutuse mõju lisandväärtu-sele50. Seejuures eristati esmalt kahte liiki mõju: Otsene mõju, mis näitab otseselt mõjutatud sektori li-

sandväärtuse loomet; Kaudne mõju, mis näitab mõju lisandväärtusele läbi va-

hetarbimise. Näiteks, moodustab sektori „Looduslik vesi; veepuhastus- ja varustusteenused“ toodangust u 70% lisandväärtus, mis ja-guneb ligikaudu võrdselt tööjõukulude, kulumi ja tegevuse ülejäägi vahel. 30% moodustab aga vahetarbimine, kus suu-rema osakaaluga on elektrienergia (7%), ehitustööd (3%) ja

49 Lisainfo: http://pub.stat.ee/px-web.2001/Database/Majandus/15Rahvamajanduse_arvepidamine/08Si-send_valjundraamistik/04Sisend_Valjundtabelid/04Sisend_Valjundtabelid.asp 50 Lisandväärtus on SKP peamine osa ning selle olulisemad komponendid on: hüvitised töötajatele, kulum, tegevuse ülejääk ja segatulu (kasum, intressimaksed, rendid) ning neto-tootmismaksud (toetused negitiivse mõjuga; aktsiisid positiivse mõjuga):

65

kemikaalid (3%). Seega, kui sektori müügitulu muutub näi-teks 1 miljoni euro võrra siis läheb lisandväärtuse arvestusse otse 700 tuhat eurot. Vahetarbimise kaudu kasvas aga näiteks elektrienergia tarbimine 70 tuhande euro võrra, mis oma-korda mõjutab lisandväärtust ja vahetarbimist läbi elek-tirtootmise sektori.

4. Indutseeritud mõju hin-damine

Lisaks otsestele ja kaudsetele mõjudele arvestatakse majan-dusmõjude hindamisel ka tekitatud lisatarbimise mõjuga. Muutunud sissetulekud (töötasud, kasum) mõjutavad lõpp-tarbimist ja investeeringuid, mis omakorda avaldavad mõju tootmisele ja impordile. Lõpptarbimine on jagatud kodumajapidamiste- ja valitsemis-sektori lõpptarbimiseks ning kapitalimahutusteks põhiva-rasse (investeeringud). Vastavalt lõpptarbimise kulutuste struktuurile tekib ka täiendav mõju majandussektoritele. Osaliselt tarbitakse importtooteid, millega mõju majandusest välja läheb. Indutseeritud mõju arvutuses võeti arvesse ka ostujõu muu-tus (näiteks eelpoolt nimetatud jäätmekäitluse kulutuste vä-henemise mõju eratarbimisele).

5. Mõju väliskaubandu-sele

Mõju väliskaubandusele tekib mitmeti: a) Eksportivate sektorite (metsamajandus, põllumajandus) tootmismahtude muutus suunati otse väliskaubandusse: toot-mismahtude kasv kas suurendab eksporti või vähendab vaja-dust impordi järele; tootmismahtude langusel on vastupidine mõju. b) Tootmismahtude kasvu korral eeldati investeeringute va-jadust, mis jagunevad suures plaanis kaheks: ehitised/rajati-sed ning masinad/seadmed. Masinate ja seadmete osas eel-dati, et suur on vajalikest masinatest seadmetest impordi-takse. c) Muutunud vahetarbimine mõjutab importi: näiteks suure-nenud raiemahtude korral tekib täiendav kütusekulu, moo-torkütuseid aga Eestisse peamiseks imporditakse. d) Indutseeritud mõju mõjutab importi: elanike tarbimise struktuuris moodustavad olulise osa impordkaubad; kui sis-setulekud kasvavad (langevad) siis kasvab (langeb) ka im-portkauba tarbimine.

6. Mõju tööhõivele Lisandväärtuse (ja SKP) üks komponent on hüvitised tööta-jatele. Tööhõive muutus arvutati töötajate hüvitiste ja kesk-mise töötasu alusel. Kuna majandusmõju kandub läbi kaudse ja indutseeritud mõju majandusele laiemalt, seetõttu on ot-sarbekas kasutada keskmist töötasu

66

5.5.2 Tulemuste kasutamise piirangud

Majandusmõjude hindamine ei ole täppisteadus ning sisaldab teatavaid üldistavaid/lihtsus-tavaid eeldusi. Analüüsi lugejal tuleks eelkõige arvestada järgnevaga:

Tulevikku hinnatakse ma-janduse tänase struktuuri alusel.

Viimane sisend-väljund tabel Eestis on avaldatud aasta 2010 kohta. Tablid koosatakse iga viie aasta järel ning nende koos-tamiseks kulub ligikaudu 3 aastat. Seega on aasta 2015 and-meid ootata alles aastaks 2018.

Arvestades teadmatust, mis on seotud ka ühe aasta majanduse arengu üldiste näitajate (inflatsioon, SKP kasv, tööpuudus) prognoosimisel, ei omaks pingutused, mis tehtaks keeruliste sisend-väljund seoste prognoosimiseks suuremat praktilist väärtust.

On eeldatud, et indikaato-rite mõju ei kandu otseselt mõjutataud sektorist väärtusahelas ülespoole.

Näiteks veiste arvu muutus mõjutab veisekasvatuse/piima-tootmise sektorit ja ka neid sektoreid, mille tooteid/teenuseid piimatootmises kasutatakse (läbi vahetarbimise). Kuid mõju ei kandu piima- ja lihatoodete tootmisse (tööstustele). See tä-hendab ka seda, et lisanduv maht eksporditakse ning vähene-nud mahu võrra suureneb import.

Tulemused sõltuvad lisaks majandusmõjude mudeli täpsusastmele ka kasutatud algeeldus-test. KPP protsessi raames seati poliitikasuunised ülipikale perioodile (40+) aastat, mistõttu perioodi alguses tekkivad olulised erinevused võrreldes algeeldustega, omavad olulist mõju lõpptulemustele. Analüüsi tulemused kehtivad dokumendis kirjeldatud sisemiste- ja väliste tegurite realiseerumisel. Oluliste muutuste ilmnemisel on otstarbekas tulemused uuesti ar-vutada.

Tööga hõivatute arv täna on üle 600 tuhande, seega valdkondade lõikes eraldi ei ületaks kliimapoliitika stsenaariumitest tulenev tööhõive kasv 1% töötajaskonnast. Samas prognoo-sitakse Eestis töövõimelise elanikkonna (loetakse 15-74 a vanuseid) olulist vähenemist järg-nevate aastakümnete jooksul (arvestades ainult sündimuse näitajaid). Seega on konkreetsete meetmete vahel valikute tegemisel oluline analüüsida täiendavalt ka seda, kas tööturg on võimeline kavandatud muutustega kohanema.

5.5.3 Sotsiaalmajanduslikud mõjud metsanduse valdkonnas

Sotsiaalmajandusliku mõju põhiindikaatoriks KPP valdkondlikul mõjuhindamisel on SKP (lisandväärtus)51 muutus. SKP on indikaator, mis sisaldab endas nii töötasu töötajatele, ette-

51 SKP-ga kirjeldatakse riigi kui terviku majanduses toimuvaid tehinguid. Lisandväärtust saab arvutada kolme meetodiga (tootmismeetod, sissetulekumeetod ning tarbimismeetod). Sissetulekumeetodi puhul moodustub li-sandväärtus makstest töötajatele, ettevõtte segatulust ja tegevuse ülejäägist (kasum) ning põhivara kulumist. Lisandväärtusest puhul on oluline märkida, et ühelt poolt lisandväärtust kasvatades saab ettevõte rikkamaks

67

võtete kasumeid kui ka ettevõtete põhivara kulumit (tulu tootlikult kasutatud tootmissead-metest ja -hoonetest). KPP suuniste rakendumise (vt ptk 4) mõju majandusele kirjeldavad alljärgnevad tabelid (Tabel 5.8-6.1) ning joonis (Tõrge! Ei leia viiteallikat.).

Majandusmõju hinnati järgmiste metsandussektori indikaatorite kaudu: 3. Raiemahu (m3) muutus; 4. Saematerjali ja puitplaatide tootmismahud (m3).

Tabel 5.8. Metsanduse valdkonna KPP-1 stsenaariumi sotsiaalmajanduslike mõjude hinda-mise koondtulemused võrreldes BAU-stsenaariumiga52

Parameeter 2015 2020 2025 2030 2035 2040 2045 2050

2015 – 2050 kesk-mine

SKP muutus, mln € 0 241 242 236 131 18 -84 -193 74 SKP muutus inimese kohta, 1000 €/elanik

0,0 0,2 0,2 0,2 0,1 0,0 -0,1 -0,2 0,1

Lisandväärtuse muu-tus töötaja kohta, 1000 €/hõivatu

0,0 -0,3 0,0 0,0 0,2 0,2 0,2 0,2 0,1

Väliskaubanduse saldo muutus, %

0,0% 0,4% 0,3% 0,3% 0,1% 0,0% -0,1% -0,2% 0,1%

Tööhõive muutus, ini-mest

0 6 460 5 570 4 740 2 350 290 -1 250 -2 620 1 940

Tööviljakuse muutus, %

0,0% -1,0% 0,1% 0,1% 0,4% 0,4% 0,3% 0,3% 0,1%

Valitsussektori neto-tulud, mln €

0 74 74 72 40 6 -26 -59 26

Kodumajapidamiste ostujõu muutus, mln €

0 107 107 105 58 8 -37 -86 33

teenides rohkem kasumit ning teisalt saavad selle ettevõtte töötajad suuremat palka ning riigile makstakse suu-remat tulu, mida viimane saab ühiskonna korraldamiseks ümber jaotada. Seega tähendab lisandväärtuslikumate toodete ja teenuste tootmine kogu ühiskonna tulude ning elukvaliteedi kasvu. Lisandväärtusest saab täpsemalt lugeda Statistikaameti blogist https://statistikaamet.wordpress.com/2014/04/24/sisemajanduse-koguprodukt-loob-majanduses-toimuvad-tehingud-kokku/ 52 Tabelites 5.1-5.3 on väärtused toodud püsihindades, aheldatud aasta 2010 tasemesse.

68

Tabel 5.9. Metsanduse valdkonna KPP-2 stsenaariumi sotsiaalmajanduslike mõjude hinda-mise koondtulemused võrreldes BAU-stsenaariumiga

Parameeter 2015 2020 2025 2030 2035 2040 2045 2050

2015 – 2050 kesk-mine

SKP muutus, mln € 0 638 505 304 114 -90 -224 -368 110 SKP muutus inimese kohta, 1000 €/elanik

0,0 0,5 0,4 0,2 0,1 -0,1 -0,2 -0,3 0,1

Lisandväärtuse muu-tus töötaja kohta, 1000 €/hõivatu

0,0 -0,8 0,3 0,4 0,3 0,3 0,2 0,2 0,1

Väliskaubanduse saldo muutus, %

0,0% 1,3% 0,9% 0,5% 0,2% -0,1% -0,3% -0,5% 0,2%

Tööhõive muutus, ini-mest

0 17 120 11 620 6 100 2 030 -1 470 -3 330 -4 980 3 390

Tööviljakuse muutus, %

0,0% -2,7% 0,8% 0,9% 0,8% 0,7% 0,4% 0,3% 0,1%

Valitsussektori neto-tulud, mln €

0 195 155 93 35 -28 -69 -113 38

Kodumajapidamiste ostujõu muutus, mln €

0 282 224 135 50 -40 -100 -163 49

Tabel 5.0. Metsanduse valdkonna KPP-0 stsenaariumi sotsiaalmajanduslike mõjude hinda-mise koondtulemused võrreldes BAU-stsenaariumiga

Parameeter 2015 2020 2025 2030 2035 2040 2045 2050

2015 – 2050 kesk-mine

SKP muutus, mln €

0 -1 140 -1 361 -1 625 -1 683 -1 744 -1 806 -1 872 -1 404

SKP muutus ini-mese kohta, 1000 €/elanik

0,0 -0,9 -1,0 -1,3 -1,3 -1,4 -1,4 -1,5 -1,1

Lisandväärtuse muutus töötaja kohta, 1000 €/hõi-vatu

0,0 1,5 0,1 0,1 -0,2 -0,2 -0,3 -0,3 0,1

Väliskaubanduse saldo muutus, %

0,0% -2,6% -2,8% -3,0% -2,9% -2,9% -2,9% -2,8% -2,5%

Tööhõive muutus, inimest

0 -30 230 -30 960 -32 330 -29 910 -28 140 -26 570 -25 170 -25 410

Tööviljakuse muutus, %

0,0% 5,1% 0,3% 0,3% -0,5% -0,5% -0,5% -0,5% 0,5%

Valitsussektori neto-tulud, mln €

0 -347 -414 -496 -514 -532 -552 -572 -489

Kodumajapida-miste ostujõu muutus, mln €

0 -498 -596 -714 -740 -768 -796 -826 -617

69

Ülaltoodud tabelites esitatu on kokkuvõte mõjude hindamise tulemustest. Täpsemad tulemu-sed on leitavad failist KPP_2050_mudel.xlsx

KPP-1 ja KPP-2 stsenaariumis on raiemahtud kõrgemad (vastavalt aastani 2040 ja 2035) kui BAU stsenaariumis. Sama trendi järgivad ka puit-toodete tootmise mahud. Järgmisest tabe-list on näha, et esimeste perioodide kõrgema raiemahu mõju kaalub üles analüüsitava ajava-hemiku lõpus (2040 – 2050) toimuva languse ning keskmisena on nende stsenaariumite ma-jandusmõjud positiivsed.

Tabel 6.1 KPP stsenaariumite koondnäitajad, 2015-2050 keskmine Parameeter KPP1 KPP2 KPP0 SKP muutus, mln € 74 110 -1 404 SKP muutus inimese kohta, 1000 €/elanik

0,1 0,1 -1,1

Lisandväärtuse muutus töö-taja kohta, 1000 €/hõivatu

0,1 0,1 0,1

Väliskaubanduse saldo muu-tus, %

0,1% 0,2% -2,5%

Tööhõive muutus, inimest 1 940 3 390 -25 410 Tööviljakuse muutus, % 0,1% 0,1% 0,5% Valitsussektori neto-tulud, mln €

26 38 -489

Kodumajapidamiste ostujõu muutus, mln €

33 49 -617

Perioodi 2015-2050 keskmisena suureneb SKP KPP-1 stsenaariumis (võrreldes BAU stse-naariumiga) 70 ning KPP-2 stsenaariumis 110 miljoni € võrra. Positiivse keskmise mõjuga on stsenaariumid ka teistele indikaatoritele, kaasa arvatud tööviljakus ja riigi tulud.

KPP-0 stsenaariumi korral on modelleeritud metsaraie lõppemist Eestis, mille tulemusena hakatakse ka puittooteid importima. Metsandusega seotud paberi- ja papi tootmises eeldati, et see jätkub tavapärases mahus ning tooraine imporditakse. Sellise lähenemise põhjuseks on asjaolu, et Eesti paberitööstuse toodangu väärtuses on puidu osakaal kõigest 10% (2010 andmetel), samas kui puittoodetel on see ligikaudu 20%. Suur osa paberitööstuse toormest moodustab paberitööstuse enda (tselluloos, vanapaber) enda toodang, mida suures osas juba täna imporditakse.

Kokkuvõttes, KPP-1 ja KPP-2 stsenaariumite eelduste rakendumise mõju perioodil 2015-2050 on oluliselt positiivne ja seda kõigi analüüsitud indikaatorite ulatuses (sh SKP kasv, tööhõive ja väliskaubanduse saldo). KPP-0 stsenaariumi eelduste rakendumisel on oluline negatiivne mõju (SKP väheneb keskmisena üle 5% ning valdkonnaga seotud sektorites vä-heneb keskmise palgaga töökohtade arv 25 000 võrra).