Suomen tulvariskit nyt ja tulevaisuudessa - Varautuminen maankäytön, talouden ja ilmaston muutokseen

Raportissa kuvataan menetelmä, jolla voidaan arvioida tulvariskien kehittymistä Suomessa. Kehitetty menetelmä hyödyntää tietoa toteutuneista tulvista, rakennuskannasta, väestömuutoksesta, talouskasvusta ja ilmaston sekä vesiolojen kehittymisestä. Riskien ennustamiseen on käytetty yleisesti tulvariskien hallinnassa hyväksyttyjä ja kansainvälisesti vertailukelpoisia laskentamenetelmiä. Menetelmä on kuvattu läpinäkyvästi, ja sen lähtötiedot ovat yleisesti saatavilla, helposti päivitettävissä, sekä tulokset ovat toistettavissa. Tulevaisuuden tulvariskiarvioita voi tarkastella internet-palvelussa sivulla www.ymparisto.fi/tulvaindikaattorit valtakunnallisesti ja alueellisesti. Tulokset on esitetty vuosille 2015–2100. Käyttäjä voi esimerkiksi arvioida ilmastonmuutoksen merkitystä suhteessa väestö- ja talouskasvuun eri vuosina ja eri skenaarioilla. Tulvariskiä ja sen muutosta on kuvattu alueen asukkaiden ja taloudellisen vahinkopotentiaalin avulla. Vuosivahingon odotusarvon avulla voi arvioida tulvariskien hallinnan investointien kannattavuutta, kuten tulvapenkereen korottamista ja veden pidättämistä valuma-alueella. Tulosten perusteella Suomen tulvariskit monikertaistuvat, jos tulvariskien hallinnan toimenpiteitä ei jatketa ja toteuteta suunnitellusti. Lyhyellä aikavälillä Suomessa on erityisesti syytä varautua talouskasvun sekä väestön ikääntymisen vaikutuksiin tulva-alueilla. Pitkällä aikavälillä ilmastonmuutokseen varautuminen on keskeistä. Alueelliset erot ovat suuret. Alimpia suositeltavia rakentamiskorkeuksia noudattamalla voidaan hallita uuden rakennuskannan riskiä, mutta pitkällä aikavälillä joillakin alueilla tarvittaneen myös rakentamisrajoituksia sekä rakenteellisia ratkaisuja kasvavien riskien vähentämiseksi ja lieventämiseksi. Jos tulvariskien ennakoidaan kasvavan, tulisi ennakoitu kasvu huomioida uusia suunnitelmia tehtäessä esim. kaavoituksessa. Sen sijaan pienenevän tulvariskin alueilla tulevaisuusskenaarioita ei voi vielä suositella suunnittelun lähtökohdaksi, johtuen taustatekijöihin liittyvistä epävarmuuksista sekä muutosten hitaasta ja mahdollisesti epälineaarisesta etenemisestä. Suunnittelun pohjana pitäisi siis käyttää vähintään nykytilanteen suuruista tulvariskiä. Tuloksia sovellettaessa on hyvä huomata, että ennusteet ovat pääosin alueellisia, mutta talouskasvun ennuste on valtakunnallinen. Sopeutumistoimien vaikutuksia ei ole otettu huomioon, esimerkiksi uusien rakennusten rakentamis- ja perustuskorkeus on sama kuin aiemman rakennuskannan. Uusien rakennuksien odotetaan myös sijoittuvan samassa suhteessa tulvavaara-alueille kuin nykyään. Laskennassa ei ole otettu huomioon aineettomia tai välillisiä vahinkoja, kuten tilapäistä kärsimystä tai toimintojen katkeamisten vaikutuksia. Tulevaisuuden tulvariskiarvioissa ei ole otettu huomioon mahdollisia muutoksia tulvariskeihin sopeutumisessa, maankäytön suunnittelussa tai politiikassa. Tulvariskien hallinnan tukemiseksi arviot olisi hyvä tarkistaa ja laskennan lähtötiedot päivittää 5–12 vuoden välein. Arviointimenetelmää voidaan lähivuosina kehittää muun muassa ottamaan huomioon rakennuskannan kehittyminen sekä muut kuin merkittävät tulvariskialueet. Tämä työ on toteutettu Maa- ja metsätalousministeriön rahoittamassa ”Kestävä tulvariskien hallinta” hankkeessa 2017–2018. Raportti koostuu kahdesta osasta: A-osassa on kuvattu käytetty arviointimenetelmä skenaarioineen ja B-osassa on esitetty tulokset epävarmuustarkasteluineen

Geospatial Artificial Intelligence (GeoAI) in the Integrated Hydrological and Fluvial Systems Modeling: Review of Current Applications and Trends

This paper reviews the current GeoAI and machine learning applications in hydrological and hydraulic modeling, hydrological optimization problems, water quality modeling, and fluvial geomorphic and morphodynamic mapping. GeoAI effectively harnesses the vast amount of spatial and non-spatial data collected with the new automatic technologies. The fast development of GeoAI provides multiple methods and techniques, although it also makes comparisons between different methods challenging. Overall, selecting a particular GeoAI method depends on the application's objective, data availability, and user expertise. GeoAI has shown advantages in non-linear modeling, computational efficiency, integration of multiple data sources, high accurate prediction capability, and the unraveling of new hydrological patterns and processes. A major drawback in most GeoAI models is the adequate model setting and low physical interpretability, explainability, and model generalization. The most recent research on hydrological GeoAI has focused on integrating the physical-based models' principles with the GeoAI methods and on the progress towards autonomous prediction and forecasting systems

A practical approach to improve the statistical performance of surface water monitoring networks

The representativeness of aquatic ecosystem monitoring and the precision of the assessment results are of high importance when implementing the EU’s Water Framework Directive that aims to secure a good status of waterbodies in Europe. However, adapting monitoring designs to answer the objectives and allocating the sampling resources effectively are seldom practiced. Here, we present a practical solution how the sampling effort could be re-allocated without decreasing the precision and confidence of status class assignment. For demonstrating this, we used a large data set of 272 intensively monitored Finnish lake, coastal, and river waterbodies utilizing an existing framework for quantifying the uncertainties in the status class estimation. We estimated the temporal and spatial variance components, as well as the effect of sampling allocation to the precision and confidence of chlorophyll-a and total phosphorus. Our results suggest that almost 70% of the lake and coastal waterbodies, and 27% of the river waterbodies, were classified without sufficient confidence in these variables. On the other hand, many of the waterbodies produced unnecessary precise metric means. Thus, reallocation of sampling effort is needed. Our results show that, even though the studied variables are among the most monitored status metrics, the unexplained variation is still high. Combining multiple data sets and using fixed covariates would improve the modeling performance. Our study highlights that ongoing monitoring programs should be evaluated more systematically, and the information from the statistical uncertainty analysis should be brought concretely to the decision-making process

Rankkasateet ja taajamatulvat (RATU)

Voimakkaat rankkasateet ja niihin usein liittyvät sääilmiöt kuten rakeet, ukkonen sekä ukkospuuskat vaikuttavat monin tavoin yhteiskunnan eri aloihin ja edellyttävät erilaisia varautumistoimia. Taajamissa hulevesien hallinnan ongelmana ovat ilmastonmuutoksen myötä kasvavat sademäärät ja lisääntyvät rankkasateet. Konkreettinen esimerkki rankkasateiden aiheuttamista mittavista ja laaja-alaisista vahingoista suomalaisessa yhteiskunnassa on kesän 2007 tapaus Porissa, jossa hulevesien aiheuttamat vahingot olivat arviolta 20 miljoonaa euroa. Lyhytaikaisten ja paikallisten rankkasateiden nykyisistä intensiteeteistä ja todennäköisyyksistä oli ennen hanketta käytettävissä varsin niukasti ajanmukaista tutkimustietoa. Yhdyskuntasuunnittelun mitoituksissa käytetään edelleenkin 1960-luvulta peräisin olevia sadejakaumia, jotka perustuvat suhteellisen vähälukuisiin sademittarihavaintoihin, vaikka uutta mittausaineistoa on Suomen sateista erittäin paljon. Tämä rankkasateita ja taajamatulvia koskeva RATU-hanke toteutettiin vuosina 2005 - 2008. Sen tavoitteena oli - selvittää säätutka- ja sademittarihavaintoihin pohjautuen rankkasateiden nykyinen esiintymistodennäköisyys - arvioida valittujen kesien rankkasateiden ilmastollinen edustavuus ja rankkasateiden esiintymisen muutos tulevaisuudessa - selvittää olemassa olevien käyttökelpoisten taajamahydrologiamallien soveltuvuus Suomen olosuhteisiin - arvioida uuden tiedon vaikutuksia hulevesien hallintaan mallintamalla kaksi koealuetta. Tutkimuksessa käytettiin koko Suomen kattavilta säätutkilta kesinä 2000 - 2005 saatuja sadantatietoja. Vaikka havaintovuosia on vähän niin mittaustuloksia on miljardeja, joten niiden perusteella voidaan arvioida myös harvinaisten tapausten toistuvuutta. Tutkimuksessa saatiin arvioita erittäin harvoin, jopa keskimäärin kerran 3000 kesässä, toistuville sadetapahtumille. Tulosten mukaan harvinaisten rankkasateiden sademäärät ovat varsin samansuuruisia kuin tähän asti on oletettu. Analysoitujen sateen tilastollisten parametrien avulla voidaan generoida Suomen ilmastoon sopivia sadetapahtumia. Perinteisillä sademittareilla saatujen tulosten mukaan sadanta vähenee Suomessa etelästä pohjoiseen mennessä. Rannikon ja sisämaan välillä ei havaittu samalla leveyspiirillä olevan tarvetta korjata sadetta korjauskertoimella. Touko-syyskuun rankkasateiden arvioidaan kasvavan ajan mukana keskimäärin melko lineaarisesti. Nykyilmaston keskimäärin kolmen vuoden välein toistuva tapahtuma toistuu tulevaisuudessa noin kahden vuoden välein. Hulevesimalleilla tehtyjen tarkastelujen mukaan ilmastonmuutos lisäsi virtaamaa koealueilla lähes yhtä paljon kuin sadanta kasvoi

Data summarizing monitoring and evaluation for three European environmental policies in 9 cases across Europe

Subject area: Environmental policy. More specific subject area: Monitoring; evaluation; European Policy; Water Framework Directive; Natura 2000; Agri-Environment Schemes. Type of data: Tables and text. How data was acquired: Review and analysis of any publicly-available information on monitoring programs. Data format: Summarized, analyzed. Experimental factors: In 2017 the authors searched for publicly available about monitoring programs associated with 3 policy areas: the Water Framework Directive, Natura 2000 and Agri-Environment Schemes under the Common Agricultural Policy. Authors from each organization searched for information about monitoring in the country or region of the organization where they are based: Catalonia (Spain), Estonia, Finland, Flanders (Belgium), Hungary, Romania, Slovakia, Scotland (UK), Sweden. Internet searches of grey and academic literature were used: some authors also contacted policy contacts for advice about where this information could be found, but did not use any information that was not already publicly available. Experimental features: Bibliographic information on the information sources was recorded (see reference list below), and each author team searched for and summarized information about monitoring and evaluation according to a standard template (see below). Data source location: Catalonia (Spain), Estonia, Finland, Flanders (Belgium), Hungary, Romania, Slovakia, Scotland (UK), Sweden. Data accessibility: All of the data are within this article. Related research article: Companion paper to: Waylen, K.A.; Blackstock, K.L.; van Hulst. F.; Damian, C.; Horváth, F.; Johnson, R.; Kanka, R.; Külvik, M.; Macleod, C.; Meissner, C.; Oprina-Pavelescu, M.; Pino, J.; Primmer, E.; Rîșnoveanu, G.; Šatalová, B.; Silander, J.; Špulerová, J.; Suškevičs, M.; Van Uytvanck, J. 2019. Policy-driven monitoring and evaluation: does it support adaptive management of socio-ecological systems? Science of the Total Environment, 662: 373–384 [2].Value of the data • The data provide the first overview of monitoring and evaluation (M&E) practices carried out by a selection European member states and regions, under 3 European environmental policies (the Water Framework Directive, the Natura 2000 network of protected areas, and Agri-Environment Schemes under the Common Agricultural Policy). • The data permit comparison across cases as well as across policies, and so provide a baseline for comparative studies. • The source of information used to describe monitoring in each case are provided, thus providing a baseline for researchers seeking more in-depth analyses.The data presented in this DiB article provide an overview of Monitoring and Evaluation (M&E) carried out for 3 European environmental policies (the Water Framework Directive, the Natura 2000 network of protected areas, and Agri-Environment Schemes implemented under the Common Agricultural Policy), as implemented in 9 cases (Catalonia (Spain), Estonia, Finland, Flanders (Belgium), Hungary, Romania, Slovakia, Scotland (UK), Sweden). These data are derived from reports and documents about monitoring programs that were publicly-available online in 2017. The literature on M&E to support adaptive management structured the issues that have been extracted and summarized. The data is related to the research article entitled “Policy-driven monitoring and evaluation: does it support adaptive management of socio-ecological systems?” [Stem et al., 2005]. The information provides a first overview of monitoring and evaluation that has been implemented in response to key European environmental policies. It provides a structured overview that permits a comparison of cases and policies and can assist other scholars and practitioners working on monitoring and evaluation

Policy-driven monitoring and evaluation : Does it support adaptive management of socio-ecological systems?

Inadequate Monitoring and Evaluation (M&E) is often thought to hinder adaptive management of socio-ecological systems. A key influence on environmental management practices are environmental policies: however, their consequences for M&E practices have not been well-examined. We examine three policy areas - the Water Framework Directive, the Natura 2000 Directives, and the Agri-Environment Schemes of the Common Agricultural Policy - whose statutory requirements influence how the environment is managed and monitored across Europe. We use a comparative approach to examine what is monitored, how monitoring is carried out, and how results are used to update management, based on publicly available documentation across nine regional and national cases. The requirements and guidelines of these policies have provided significant impetus for monitoring: however, we find this policy-driven M&E usually does not match the ideals of what is needed to inform adaptive management. There is a tendency to focus on understanding state and trends rather than tracking the effect of interventions; a focus on specific biotic and abiotic indicators at the expense of understanding system functions and processes, especially social components; and limited attention to how context affects systems, though this is sometimes considered via secondary data. The resulting data are sometimes publicly-accessible, but it is rarely clear if and how these influence decisions at any level, whether this be in the original policy itself or at the level of measures such as site management plans. Adjustments to policy-driven M&E could better enable learning for adaptive management, by reconsidering what supports a balanced understanding of socio-ecological systems and decision-making. Useful strategies include making more use of secondary data, and more transparency in data-sharing and decision-making. Several countries and policy areas already offer useful examples. Such changes are essential given the influence of policy, and the urgency of enabling adaptive management to safeguard socio-ecological systems. Highlights • Policy strongly influences Monitoring & Evaluation (M&E) of socio-ecological systems. • We examine M&E of 3 major European policies in 9 regional and national cases. • Policy-driven M&E is imperfect versus ideals of M&E to support adaptive management. • Attention needed to systems, social issues, sharing data, and sharing intended uses. • Examples from across Europe and different policies offer ideas for improvement

New genetic loci link adipose and insulin biology to body fat distribution.

Body fat distribution is a heritable trait and a well-established predictor of adverse metabolic outcomes, independent of overall adiposity. To increase our understanding of the genetic basis of body fat distribution and its molecular links to cardiometabolic traits, here we conduct genome-wide association meta-analyses of traits related to waist and hip circumferences in up to 224,459 individuals. We identify 49 loci (33 new) associated with waist-to-hip ratio adjusted for body mass index (BMI), and an additional 19 loci newly associated with related waist and hip circumference measures (P < 5 × 10(-8)). In total, 20 of the 49 waist-to-hip ratio adjusted for BMI loci show significant sexual dimorphism, 19 of which display a stronger effect in women. The identified loci were enriched for genes expressed in adipose tissue and for putative regulatory elements in adipocytes. Pathway analyses implicated adipogenesis, angiogenesis, transcriptional regulation and insulin resistance as processes affecting fat distribution, providing insight into potential pathophysiological mechanisms