Artificial and natural seeding of Scots pine in old drainage areas : Unique features of forest regeneration on peatlands

The aim of this dissertation was to investigate site characteristics unique to nutrient-poor, forestry-drained peatlands from the standpoint of establishing the second post-drainage generation of forest. Specifically, the effects of ground vegetation succession, surface peat structure and composition, water table level, and peat water retention capacity on the regeneration success of Scots pine after articial and natural seeding were examined. As Sphagnum moss cover declines and moss species typical of upland soils increase in abundance, seedbed receptivity of forestry-drained sites gradually becomes weaker. Thus, in order for natural regeneration to succeed in old drainage areas, some means of soil preparation is necessary, at the very least scarification. Depending on the progression of vegetation succession, a raw humus layer originating from plant litter may also have developed in the forestry-drained area. Following the disappearance of Sphagnum cover, the presence of raw humus most notably reduces seedbed receptivity in old drainage areas. After final felling, changes in the ground layer of vegetation often occur quite slowly especially on dwarf shrub and Vaccinium vitis-idaea drained peatland site types, provided that the water table level does not rise too high. The total coverage of vegetation in scalps decreased and succession markedly slowed when the water table level corresponded to that of a well drained site. Maintenance drainage carried out concurrently with soil preparation in the regeneration area is thus an effective measure when attempting to retard the invasion of vegetation onto scalped surfaces. In mounded areas, relatively large, over 25 cm high mounds remained free of vegetation for a long time, particularly when they had been created from deeply dug, highly decomposed peat. Due to the inherent variation in the water table level (in scalps and rotavated furrows) and sensitivity of the peat to desiccation (in mounds), forest regeneration via artificial or natural seeding is highly susceptible to weather conditions. In a growing season characterized by average rainfall and temperature, the regeneration result tends to be better in mounded than scalped regeneration areas. Such is the case particularly in years when the fluctuating water table level in a scalped regeneration area rises too high during late summer. From the seedling regeneration aspect, this problematic variation in the water level of scalps is a more probable scenario than excessive desiccation of the surface peat in mounds during an average growing season. Scalps, on the contrary, are ideal seedbeds during dry and warm growing seasons when excess drying of mounds is most likely to occur.Tämän väitöstyön tavoitteena oli selvittää vähäravinteisille ojitusalueille ominaisia kasvu-paikkatekijöitä toisen kuivatuksen jälkeisen puusukupolven perustamisen näkökulmasta. Tarkastelun kohteeksi valittiin pintakasvillisuuden kehityksen, pintaturpeen rakenteen, vedenpinnan tason sekä turpeen vedenpidätyskyvyn vaikutukset männyn kylvön ja luontai-sen uudistamisen onnistumiseen. Rahkasammalpintojen kadotessa ja kangasmaille ominaisten sammallajien lisääntyessä ojitusalueiden kasvupaikat menettävät vähitellen niille alun perin ominaisen luontaisen taimettumisherkkyytensä. Luontaisen uudistamisen onnistuminen vanhalla ojitusalueella edellyttää näin ollen vähintäänkin kevyttä maanpinnan rikkomista. Kasvillisuussukkession etenemisestä riippuu myös se, onko ojitusaluekuviolla karikkeista muodostunutta raaka-humuskerrostumaa, jonka ilmaantuminen on rahkasammalpintojen katoamisen jälkeen merkittävin luontaista taimettumisherkkyyttä heikentävä muutos vanhoilla ojitusalueilla. Päätehakkuun jälkeen pohjakerroksen kasvillisuusmuutokset ovat usein varsin hitaita varsinkin varpu- ja puolukkaturvekankailla, mikäli vedenpinnan taso ei nouse kovin korkealle. Kasvillisuuden kokonaispeittävyys laikuissa pieneni ja kehitys hidastui huomatta-vasti, kun vedenpinnan taso vastasi hyvässä kuivatustilassa olevan ojitusalueen vedenpinnan tasoa. Uudistusalan kunnostusojitus heti muokkauksen yhteydessä on siten tehokas toimen-pide pyrittäessä hidastamaan laikkupintojen peittymistä kasvillisuuteen. Mätästysaloilla suh-teellisen kookkaat, yli 25 cm:n korkuiset mättäät pysyivät pitkään kasvipeitteettöminä ja varsinkin silloin, kun ne oli tehty syvältä nostetusta hyvin maatuneesta turpeesta. Kylväen tai luontaisesti tapahtuva metsänuudistaminen on vedenpinnan tason vaihtelun (laikut ja jyrsinvaot) ja turpeen kuivumisherkkyyden (mättäät) vuoksi hyvin sääoloille herkkiä uudistamismenetelmiä. Sadannan ja lämpötilan suhteen pitkäaikaiskeskiarvoa edus-tavan kasvukauden aikana taimettumistulos on todennäköisesti parempi mätästetyllä kuin laikutetulla uudistamisalalla. Mättäät ovat taimettumiselle suotuisampia varsinkin sellaisina vuosina, jolloin herkästi vaihteleva vedenpinnan taso laikutetulla uudistamisalalla nousee loppukesän aikana liian korkealle. Tämä laikuissa havaittava vedenpinnan tason taimien syntymiselle epäedullinen vaihtelu on keskimääräisen kasvukauden aikana todennäköisempi ongelma kuin turpeen liiallinen kuivuminen mättäiden pintakerroksessa. Laikut ovat par-haimmillaan kuivien ja lämpimien kasvukausien aikana, jolloin mättäiden liiallinen kuivu-minen on todennäköisintä. Sateiden aiheuttaman vedenpinnan tason vaihtelun vuoksi laikutus on tarkoituksen-mukainen maanpinnan valmistusmenetelmä lähinnä luontaisen uudistamisen yhteydessä. Kylvö on turvallisinta tehdä mättäisiin ja mahdollisimman pian mätästyksen jälkeen ennen mättäiden pintakerrosten kuivumista

Forecasting U.S. Macroeconomic and Financial Time Series with Noncausal and Causal AR Models: A Comparison

In this paper, we compare the forecasting performance of univariate noncausal and conventional causal autoregressive models for a comprehensive data set consisting of 170 monthly U.S. macroeconomic and financial time series. The noncausal models consistently outperform the causal models in terms of the mean square and mean absolute forecast errors. For a set of 18 quarterly time series, the improvement in forecast accuracy due to allowing for noncausality is found even greater.Noncausal autoregression; forecast comparison; macroeconomic variables; financial variables

On Entropy and Bit Patterns of Ring Oscillator Jitter

Thermal jitter (phase noise) from a free-running ring oscillator is a common, easily implementable physical randomness source in True Random Number Generators (TRNGs). We show how to evaluate entropy, autocorrelation, and bit pattern distributions of ring oscillator noise sources, even with low jitter levels or some bias. Entropy justification is required in NIST 800-90B and AIS-31 testing and for applications such as the RISC-V entropy source extension. Our numerical evaluation algorithms outperform Monte Carlo simulations in speed and accuracy. We also propose a new lower bound estimation formula for the entropy of ring oscillator sources which applies more generally than previous ones.Comment: 6 page

Männyn neulasten ravinnepitoisuuksien (N, P, K) vaihtelu metsäojitusalueilla

TutkimusselosteSeloste artikkelista: Moilanen, M., Saarinen, M. & Silfverberg, K. 2010. Foliar nitrogen, phosphorus and potassium concentrations of Scots pine in drained mires in Finland. Silva Fennica 44(4): 583–601

Forecasting U.S. Macroeconomic and Financial Time Series with Noncausal and Causal AR Models : A Comparison

In this paper, we compare the forecasting performance of univariate noncausal and conventional causal autoregressive models for a comprehensive data set consisting of 170 monthly U.S. macroeconomic and financial time series. The noncausal models consistently outperform the causal models in terms of the mean square and mean absolute forecast errors. For a set of 18 quarterly time series, the improvement in forecast accuracy due to allowing for noncausality is found even greater

Does Noncausality Help in Forecasting Economic Time Series?

In this paper, we compare the forecasting performance of univariate noncausal and conventional causal autoregressive models for a comprehensive data set consisting of 170 monthly U.S. macroeconomic and financial time series. The noncausal models consistently outperform the causal models. For a collection of quarterly time series, the improvement in forecast accuracy due to allowing for noncausality is found even greater.Peer reviewe