An Attempt to Utilize a Regional Dew Formation Model in Kenya

Model evaluation against experimental data is an important step towards accurate model predictions and simulations. Here, we evaluated an energy-balance model to predict dew formation occurrence and estimate its amount for East-African arid-climate conditions against 13 months of experimental dew harvesting data in Maktau, Kenya. The model was capable of predicting the dew formation occurrence effectively. However, it overestimated the harvestable dew amount by about a ratio of 1.7. As such, a factor of 0.6 was applied for a long-term period (1979–2018) to investigate the spatial and temporal variation of the dew formation in Kenya. The annual average of dew occurrence in Kenya was ~130 days with dew yield > 0.1 L/m2/day. The dew formation showed a seasonal cycle with the maximum yield in winter and minimum in summer. Three major dew formation zones were identified after cluster analysis: arid and semi-arid regions; mountain regions; and coastal regions. The average daily and yearly maximum dew yield were 0.05 and 18; 0.9 and 25; and 0.15 and 40 L/m2/day; respectively. A precise prediction of dew occurrence and dew yield is very challenging due to inherent limitations in numerical models and meteorological input parameters

An Attempt to Utilize a Regional Dew Formation Model in Kenya

Model evaluation against experimental data is an important step towards accurate model predictions and simulations. Here, we evaluated an energy-balance model to predict dew formation occurrence and estimate its amount for East-African arid-climate conditions against 13 months of experimental dew harvesting data in Maktau, Kenya. The model was capable of predicting the dew formation occurrence effectively. However, it overestimated the harvestable dew amount by about a ratio of 1.7. As such, a factor of 0.6 was applied for a long-term period (1979–2018) to investigate the spatial and temporal variation of the dew formation in Kenya. The annual average of dew occurrence in Kenya was ~130 days with dew yield > 0.1 L/m2/day. The dew formation showed a seasonal cycle with the maximum yield in winter and minimum in summer. Three major dew formation zones were identified after cluster analysis: arid and semi-arid regions; mountain regions; and coastal regions. The average daily and yearly maximum dew yield were 0.05 and 18; 0.9 and 25; and 0.15 and 40 L/m2/day; respectively. A precise prediction of dew occurrence and dew yield is very challenging due to inherent limitations in numerical models and meteorological input parameters

Impaired cardiorespiratory and neuromuscular fitness in children and adolescents with juvenile idiopathic arthritis : a cross-sectional case–control study in the era of biologic drug therapies

Background: In recent years, biologic drug therapies have altered the course of juvenile idiopathic arthritis (JIA) possibly also improving the patients’ physical fitness. However, studies measuring both cardiorespiratory and muscular fitness in children with JIA are sparse and have failed to show consistent results. Our aim was to assess both cardiorespiratory and neuromuscular fitness and contributing factors in children and adolescents with JIA in the era of biologic drug therapies. Methods: This cross-sectional study consisted of 73 JIA patients (25 boys, 48 girls) aged 6.8- 17.5 years and 73 healthy age- and sex-matched controls, investigated in 2017–2019. Cardiorespiratory fitness was assessed by maximal ergospirometry and neuromuscular fitness by speed, agility, balance, and muscle strength tests. Results: Means (± SD) of maximal workload (Wmax/kg) and peak oxygen uptake (VO2peak/kg,) were lower in JIA patients than in controls (Wmax/kg: 2.80 ± 0.54 vs. 3.14 ± 0.50 Watts, p < 0.01; VO2peak/kg: 38.7 ± 7.53 vs. 45.8 ± 6.59 ml/min/kg, p < 0.01). Shuttle-run, sit-up and standing long jump test results were lower in JIA patients than in controls (p < 0.01). Mean (± SD) daily activity was lower (89.0 ± 44.7 vs. 112.7 ± 62.1 min/day, p < 0.05), and sedentary time was higher (427 ± 213 vs. 343 ± 211 min/day, p < 0.05) in JIA patients compared to controls. Physical activity and cardiorespiratory or neuromuscular fitness were not associated with disease activity. Conclusions: JIA patients were physically less active and had lower cardiorespiratory and neuromuscular fitness than their same aged controls with no JIA. Therefore, JIA patients should be encouraged to engage in physical activities as a part of their multidisciplinary treatment protocols to prevent adverse health risks of low physical activity and fitness.publishedVersionPeer reviewe

Turvepeltolohkojen määrittely ja tunnistaminen : Maatalousmaiden turvetieto (MaaTu) -hankkeen raportti

Viljellyt turvemaat ovat kasvihuonekaasujen lähde ja tärkeässä roolissa maataloussektorin kasvihuonekaasupäästöjen vähentämisessä. Päästöjä vähentävien toimenpiteiden kohdentamiseksi turvemaat olisi pystyttävä tunnistamaan peltolohkokohtaisesti. Tämän raportin tavoitteena on selvittää kriteerejä turvepeltolohkon tunnistamiseen ja määrittelyyn Suomessa siten, että määritelmä on yhtenevä hallitusten välisen ilmastopaneelin (IPCC) käyttämän määritelmän kanssa. Raportti koostuu kirjallisuuskatsauksesta turvemaan määritelmiin kansainvälisesti ja Suomessa, sekä analyyseistä turpeen esiintymisestä ja ominaisuuksista Suomen maatalousmailla ja peltolohkoilla. Raportti tuotettiin osana Maatalouden turvetieto (MaaTu) -hanketta (2021–2023), jossa tuotetaan tarkennettu koko maan kattava paikkatietoaineisto turvemaiden esiintymisestä ja paksuudesta. Tuotettava paikkatietoaineisto kuvataan ja julkaistaan hankkeen muissa julkaisuissa. Kirjallisuuskatsauksen perusteella turvemaiden määritelmät ja käytetty terminologia vaihtelevat eri maiden ja luokittelujärjestelmien välillä. Suomalaisissa luokittelujärjestelmissä turvemaat on määritelty eloperäinen maalaji -luokkaan, joka sisältää myös muita maalajeja, kuten lieju- ja multamaat. Kansainvälisesti käytetty World Reference Base for Soil Resources (WRB) -luokittelujärjestelmä tarjoaa kansainvälisesti käytettävän yhtenevän Histosol-määritelmän, jonka alle turvemaat voidaan luokitella. Myös IPCC noudattaa tätä määritelmää. Histosol-määritelmä poikkeaa jonkin verran Suomessa yleisimmin käytetystä määritelmästä turvemaalle. Histosol-määritelmässä orgaanisen kerroksen vähimmäispaksuus on 0,4 m kun suomalaisissa määritelmissä turvemaan vähimmäispaksuudeksi on useimmiten katsottu 0,3 m. Vastaavasti Histosol-määritelmässä orgaanisen materiaaliksi luokitellaan orgaanista hiilen määrillä ≥20 %, kun Suomalaisissa määritelmissä turpeeksi luokitellaan orgaanisen aineen määrillä ≥ 40 %, joka vastaa 23,2 % orgaanista hiiltä (muuntokerroin 1.724). Korvaamalla Histosol-määritelmän raja-arvot suomalaisilla raja-arvoilla päästään kuitenkin hyvin lähelle IPCC:n noudattamaa määritelmää orgaanisille maille (Histosol) ja vältytään rinnakkaisten ja ristiriistaisten luokittelujärjestelmien syntyminen Suomessa. Turvepeltolohkomääritelmä edellyttää myös turpeen vähimmäisalan kriteeriä peltolohkolla, sillä analyysit osoittivat, että turvekerroksen paksuus vaihtelee peltolohkoilla ja turvetta esiintyy usein vain osalla lohkoa. Suomalaisen luokittelujärjestelmän lieju ja multamaa eivät kuulu Histosol-luokkaan vähäisemmän orgaanisen hiilen määrän vuoksi ja ne voidaan luokitella Umbric tai Histic Gleysol -luokkiin. Analyysit osoittivat myös, että turvemaiden tunnistamisessa olisi huomioitava pintamaan lisäksi syvemmät maakerrokset. Peltojen muokkauskerroksessa orgaanisen hiilen määrä havaittiin olevan keskimäärin 28–37 % alhaisempi ja turpeen maatuneisuus korkeampaa kuin syvemmissä kerroksissa. Tämä saattaa johtaa virheelliseen maalajiluokitteluun, jos luokittelu tehdään pelkästään pintamaan ominaisuuksien määrittelyn perusteella. WRB-järjestelmän Histosol-määritelmässä orgaanisen kerroksen ei tarvitse alkaa heti maanpinnasta, mikä sulkee pois vastaavan luokitteluvirheen. Maatalousmaiden turvekerros ohentuu viljelykäytössä. Ennen pitkää turvekerros kuluu loppuun ja turveaineistoja täytyy päivittää. Valtakunnallisesti turvepeltojen turvekerroksen keskimääräiseksi paksuudeksi arviotiin 120 cm (vaihtelu maakunnittain 96–163 cm) ja turvekerroksen havaittiin ohenevan keskimäärin 1,2 cm vuodessa (keskihajonta 0,6 cm/v). Turpeen esiintyminen peltomailla on näin ollen hyvin vaihteleva ilmiö ja turvepelto on ehtyvä luonnonvara

Connectivity elements and mitigation measures in policy-relevant soil erosion models: A survey across Europe

The current use of soil erosion models in Europe was investigated through an exploratory survey of 46 model applications covering 18 European countries. This revealed novel information on erosion model applications, their parameterisation, incorporation of landscape elements and mitigation measures with implications for connectivity and their use in decision-making in Europe. The model application predictions were applied at national, regional, catchment or field scale. The majority of model applications used the USLE or versions thereof, but a range of semi-empirical, decision-tree and process-based models were also used. The majority of model applications were used for policy relevant purposes such as erosion risk assessment or mitigation measure implementation at a range of spatial scales. The analysis identified an evident prevalence towards the use of national or regional data sets and a highly varying parameterisation of model applications. Landscape elements and mitigation measures with effects on connectivity were implemented in most model applications, but not with a focus on modelling connectivity within the landscape. Altogether, the results demonstrate a need for improving connectivity modelling in diverse agricultural landscapes across multiple scales. Models should be chosen dependent on their ability to reflect erosion risk at different spatial scales. Albeit, harmonisation of data sets, parameterisation procedures and validation approaches is needed for certain modelling scenarios to ensure comparability of soil erosion risk assessment and suitable mitigation practices. Furthermore, we recommend that policy-relevant erosion risk maps should be verified by empirical data and thresholds derived from erosion risk maps should be adapted to regional conditions when used for policy guidelines. Hence, comparability, comprehensibility and regional adaptation are essential qualities of policy-relevant erosion maps

Centrality evolution of the charged-particle pseudorapidity density over a broad pseudorapidity range in Pb-Pb collisions at root s(NN)=2.76TeV

Peer reviewe

Greenhouse gas emissions of hydropower in the Mekong River Basin

The Mekong River Basin in Southeast Asia is undergoing extensive hydropower development, but the magnitudes of related greenhouse gas emissions (GHG) are not well known. We provide the first screening of GHG emissions of 141 existing and planned reservoirs in the basin, with a focus on atmospheric gross emissions through the reservoir water surface. The emissions were estimated using statistical models that are based on global emission measurements. The hydropower reservoirs (119) were found to have an emission range of 0.2-1994 kg CO2e MWh-1 over a 100 year lifetime with a median of 26 kg CO2e MWh-1. Hydropower reservoirs facilitating irrigation (22) had generally higher emissions reaching over 22 000 kg CO2e MWh-1. The emission fluxes for all reservoirs (141) had a range of 26-1813 000 t CO2e yr-1 over a 100 year lifetime with a median of 28 000 t CO2e yr-1. Altogether, 82% of hydropower reservoirs (119) and 45% of reservoirs also facilitating irrigation (22) have emissions comparable to other renewable energy sources (380 kg CO2e MWh-1). These results are tentative and they suggest that hydropower in the Mekong Region cannot be considered categorically as low-emission energy. Instead, the GHG emissions of hydropower should be carefully considered case-by-case together with the other impacts on the natural and social environment.Peer reviewe