Editorial : Observing, Modeling and Understanding Processes in Natural and Managed Peatlands

Non peer reviewe

Liettyneiden metsäpurojen kunnostaminen

Tieteen tor

Happamuuden aiheuttamat vesistöhaitat ja niiden torjuntakeinot Sanginjoella

Sanginjoki, Oulujoen alin sivujoki, on Oulun seudun tärkeimpiä virkistysalueita ja Merikosken kalatietä lähin potentiaalinen vaelluskalojen nousualue. Joen ajoittainen happamuus kuitenkin heikentää Sanginjoen virkistyskäytöllistä ja ekologista arvoa. Kaupunki ja vesi – Sanginjoen virkistyskäyttöarvon parantaminen ja ekologinen kunnostus (2008-2011) -hankkeessa selvitettiin Sanginjoen happamuuden alkuperää, seurattiin laajasti eri alueilta jokeen laskevien valumavesien pH:n muutoksia sekä testattiin menetelmiä happamien huuhtoumien ennaltaehkäisyyn ja neutralointiin. Tulosten perusteella laadittiin toimenpidesuunnitelma happamuuden ehkäisemiseksi sekä happamuuden aiheuttamien haittojen lieventämiseksi. Julkaisussa on myös esitetty tietoa Sanginjoen ja sen valuma-alueen ominaisuuksista, joen ekologisesta tilasta, vedenlaadun kehityksestä sekä happamuuden ehkäisemiseen soveltuvista menetelmistä. Tulosten perusteella Sanginjoen veden happamuus usein voimistuu virtaamien kasvaessa. Etenkin kesä- ja syyssateiden yhteydessä havaittiin alhaisia pH-lukemia, joihin vaikuttivat maaperä, kasvillisuus ja maankäyttö. Hapan huuhtouma on pääosin peräisin turvepitoisten maiden orgaanisesta huuhtoumasta, mutta paikallisesti vedenlaatuun voivat vaikuttaa alueella esiintyvät happamat sulfaattimaat ja mustaliuskealueet. Sanginjoen vesi on ollut myös luontaisesti hapanta lähinnä suo- ja turvemaiden happamien valumavesien johdosta, mutta happamuus on todennäköisesti lisääntynyt ihmistoiminnan vaikutuksesta. Sanginjoen valuma-alueella testattujen vesiensuojelu- ja kunnostusmenetelmien vaikutukset happamien valumavesien neutraloinnissa vaihtelivat, mutta osa menetelmistä osoittautui käyttökelpoiseksi ja niitä voidaan suositella käytettävän jatkossa niin Sanginjoella kuin vastaavilla happamuudesta kärsivillä kohteilla. Menetelmien kehittämistä ja erityisesti vaikutusten seurantaa tulee kuitenkin edelleen jatkaa. Hankkeessa testatut menetelmät ovat keinoja ihmistoiminnasta aiheutuvan happamuuden lisääntymisen torjunnassa. Parhaiten Sanginjoen ja muiden happamuudesta kärsivien vesistöjen hapanta kuormitusta ehkäistään huomioimalla maankäytössä happamuuden kannalta kriittisten turve- ja sulfidipitoisten alueiden ominaisuudet ja sijoittuminen jo ennen maankäytön toimenpiteitä ja kuormituksen syntymistä

Turvetuotannon vesistökuormituksen ennakointi ja uudet hallintamenetelmät

Turvetta nostetaan Suomessa vuosittain n. 25 miljoonaa kuutiometriä, josta energiaturpeen osuus on n. 23 milj. kuutiometriä. Suomessa tuotetaankin yli 50 % maailman energiaturpeesta. Turpeen noston aiheuttamat muutokset valunnassa ja biogeokemiallisissa prosesseissa johtavat kiintoaine- ja ravinnekuormituksen lisääntymiseen alapuolisissa vesistöissä, mikä on nähtävissä erityisesti pohjien liettymisenä. Turvetuotannon kuormitusta onkin pyrittävä vähentämään koko elinkaaren vesistövaikutukset huomioon ottavilla parhailla käyttökelpoisilla tekniikoilla. Pintavalutus on vakiintunut parhaaksi käytettävissä olevaksi tekniikaksi (BAT) turvetuotannon valumavesien puhdistuksessa. Myös ojitettujen vesiensuojelukosteikkojen käyttö käytännön vesiensuojelussa on yleistynyt, koska pinnaltaan ojittamatonta suoaluetta ei enää useinkaan ole tarjolla turvetuotantosoiden läheisyydessä. Myös veden kemiallinen puhdistus on yleistynyt BAT menetelmänä. Kemiallisen puhdistuksen käyttöä rajoittavat korkeat kustannukset. Tämän vuoksi kustannuksiltaan alempi ns. pienemmän mittakaavan kemikalointi on käytössä jo nyt sellaisilla pienillä turvetuotantosoilla, joille on asetettu korkeat puhdistusvaatimukset. Vielä ei kuitenkaan ole riittävästi tietoa mm. ojitettujen kosteikkojen sekä pienkemikaloinnin puhdistustehokkuudesta ja toimintavarmuudesta sekä niihin vaikuttavista tekijöistä. Viime aikoina on myös useissa eri yhteyksissä noussut esiin tarve kyetä entistä paremmin ennustamaan ja arvioimaan turvetuotantosoilta vesistöihin kohdistuvaa kuormitusta turvetuotantosoiden paikallisten ominaisuuksien perusteella. Tätä tietoa tarvitaan erityisesti kuormituksen tason paikallisen arvioinnin tarkentamiseen. Turvetuotannon vesistökuormituksen ennakointi ja uudet hallintamenetelmät (TuVeKu) – hankkeen osatavoitteina oli I) arvioida aiemmin seurannan kohteina olleiden turvetuotantosoiden paikallisten ominaisuuksien vaikutusta syntyvään vesistökuormitukseen sekä löytää syitä pintavalutuskentillä ja ojitetuilla vesiensuojelukosteikoilla havaittuun puhdistuskyvyn vaihteluun sekä II) selvittää millaisin toimenpitein Vapo Oy:llä käytössä olevan rakeisen saostuskemikaalin syöttöön perustuvan pienkemikalointiaseman toimintaa voidaan tehostaa. Osatavoitteen I osalta tutkimuksessa pyrittiin löytämään kuormituksen muodostumiseen ja vesiensuojelukosteikkojen puhdistustehokkuuteen vaikuttavia tekijöitä sekä todentamaan aiempia tutkimustuloksia laajalla aineistolla. Osatutkimuksessa II keskityttiin pienkemikalointimenetelmän saostusprosessin eri osa-alueiden optimointiin laboratorio-olosuhteissa neljälle rakeiselle kemikaalille. Kokeiden tarkoituksena oli selvittää, millaisin edellytyksin puhdistustuloksen saisi maksimoitua, pienentäen samalla käsittelyssä tarvittavia kemikaalimääriä

Turvetuotannon kuormitus - Kirjallisuuskatsaus ja asiantuntija-arvio turvetuotannon vesistökuormitukseen vaikuttavista tekijöistä

Tässä raportissa selvitetään jo olemassa olevan tiedon avulla turvetuotantoalueen vesistökuormitukseen vaikuttavia tekijöitä. Raportti on pääasiassa yhteenveto aiemmista tutkimuksista. Katsauksessa kuormitukseen vaikuttavia tekijöitä ja niiden merkitystä arvioidaan raportin laatineiden tutkijoiden aiempien töiden ja näkemysten pohjalta. Raportin tavoitteena on koota yhteen aiempaa tietoa ja analysoida tämä uudestaan, ja siten tuottaa uutta tietoa

Polar Ice as an Unconventional Water Resource: Opportunities and Challenges

Global water resources are under pressure due to increasing population and diminishing conventional water resources caused by global warming. Water scarcity is a daunting global problem which has prompted efforts to find unconventional resources as an appealing substitute for conventional water, particularly in arid and semiarid regions. Ice is one such unconventional water resource, which is available mainly in the Arctic and Antarctic. In this study, opportunities and challenges in iceberg utilization as a source of freshwater were investigated on the basis of a systematic literature review (SLR). A search in three databases (Scopus, Web of Science, and ProQuest) yielded 47 separate studies from 1974 to 2019. The SLR indicated that harvesting iceberg water, one of the purest sources of water, offers benefits ranging from supplying freshwater and creating new jobs to avoiding iceberg damage to offshore structures. Economic considerations and risks associated with iceberg towing were identified as the main limitations to iceberg harvesting, while environmental impacts were identified as the main challenge to exploiting this resource. Assessment of trends in ice sheets in Arctic and Antarctic across different spatiotemporal scales indicated that the main sources of icebergs showed a statistically significant (p < 0.01) decreasing trend for all months and seasons during 2005–2019

Machine learning model for snow depth estimation using a multisensory ubiquitous platform

Abstract Snow depth estimation is an important parameter that guides several hydrological applications and climate change prediction. Despite advances in remote sensing technology and enhanced satellite observations, the estimation of snow depth at local scale still requires improved accuracy and flexibility. The advances in ubiquitous and wearable technology promote new prospects in tackling this challenge. In this paper, a wearable IoT platform that exploits pressure and acoustic sensor readings to estimate and classify snow depth classes using some machine-learning models have been put forward. Significantly, the results of Random Forest classifier showed an accuracy of 94%, indicating a promising alternative in snow depth measurement compared to in situ, LiDAR, or expensive large-scale wireless sensor network, which may foster the development of further affordable ecological monitoring systems based on cheap ubiquitous sensors