Maatalouden kasvintuotantoon liittyvien riskien hallinta paikkatietomenetelmillä

Tieteen tori: Luonnonvarariskien hallinta201

Perunan sivuvirtojen taloudelliset hyödyntämismahdollisuudet

201

Perunan sivuvirtojen taloudelliset hyödyntämismahdollisuudet

201

Mapping risks of pest invasions based on the spatio-temporal distribution of hosts

Surveying multiple invasive pest species at the same time can help reduce the cost of detecting new pest invasions. In this paper, we describe a new method for mapping the relative likelihood of pest invasion via plant propagation material in a geographic setting. The method simulates the invasion of a range of pest species, including arrival in an uninvaded area, spread, and survival in a novel landscape, using information on the spatial and temporal distribution of the suitable host crop species and tentative knowledge of the spread and survival capacities of the target pests. The methodology is applied to a gridded map in which each map cell represents a site in a landscape. The method uses stochastic simulations to depict plausible realizations of the invasion outcomes and estimate the distribution of pest invasion likelihood for each cell in the area of concern. The method then prioritizes the cells based on the stochastic invasion outcomes using a pairwise stochastic dominance rule and a hypervolume indicator. We demonstrate the approach by assessing the relative likelihood of pest invasion for strawberry production in Finland. Our method helps to differentiate sites in a landscape using both the estimates of pest invasion risk and their uncertainty. It can be applied to prioritize sites for plant health surveys and allocate survey resources among large geographic regions. The approach is generalizable and can be used in situations where knowledge of the harmful pest species is poor or nonexistent

MonikasviGIS: Paikkatietopohjainen menetelmä viljelykasvien sijoitteluun

Monikasvi-hankkeen osahankkeessa MonikasviGIS kehitettiin paikkatietopohjaista menetelmää tilan ympäristövaihtelun spatiaaliseen mallintamiseen ja tähän perustuvien lohkottaisten viljelysuosituskarttojen tuottamiseen, kun eri viljelykasvien ympäristövaikutukset ja –vaatimukset tunnetaan. Osaprojektin pilottiluonteen vuoksi ongelmaa rajattiin niin, että mallinnettiin vain lohkojen fosforikuormituspotentiaali ja biodiversiteettitaso, joihin annetut viljelysuositukset perustettiin. Tämä malli ei luonnollisestikaan sisällä kaikkia todellisessa viljelykasvin valintatilanteessa relevantteja tekijöitä. Ongelman yksinkertaistus oli kuitenkin perusteltu ratkaisu menetelmän kehittämisen alkuvaiheessa. Jatkossa malliin voidaan liittää lisämoduuleina myös kasvien kasvupaikkavaatimuksiin ja kasvuedellytysten spatiaaliseen vaihteluun perustuvat kasvien lohkokohtaiset sato- ja tuottoennusteet viljelysuositusten perusteeksi.Menetelmällä on mahdollista luoda erilaisia viljelysuosituksia riippuen siitä, millaiset painokertoimet annetaan fosforikuormituksen vähentämiselle ja monimuotoisuuden kehittämiselle. Esimerkkinä luotiin 3 viljelysuositusta pilottialueeksi valitun Lintupajun tilan lohkoille. Strategiassa A pyrittiin kasvilajien sijoittelulla pelkästään minimoimaan pelloilta tulevaa fosforikuormitusta. Strategiassa B kasvit sijoitettiin yksinomaan biodiversiteetin näkökulmasta siten, että diversiteettiin suotuisimmin vaikuttavia kasvilajeja suositeltiin lohkoille, joiden nykyinen diversiteettitaso ennustettiin viljelyhistoriaan perustuen alhaisimmaksi. Yhdistelmästrategiassa C sekä fosforikuormituksen minimoinnille että biodiversiteetin kehittämiselle kummallekin annettiin 50 % painoarvo. Viljelysuosituskartat odotetusti erosivat hyvin paljon vaihtoehtoisissa strategioissa.MonikasviGIS –menetelmän kannalta keskeinen paikkatietotekniikka on pisteaineistojen yleistäminen koko tilan alueen kattavaksi 3-ulotteiseksi rasteripinnaksi, jonka pikselien kolmas eli z-koordinaatti kuvaa tarkasteltavan muuttujan arvoa kullekin pikselille. Yleistämällä luotuja 3D-rasteripintoja voidaan edelleen asettaa päällekkäin, jonka jälkeen kuva-alueen jokaiselle pikselille voidaan rasterilaskennassa sopivalla funktiolla määrittää tasojen yhdistelmänä saatava arvo. Näitä yhdistelmärasteripintoja voidaan edelleen leikata peltolohkojen vektorimuotoisilla rajoilla ja laskea lohkokohtaisesti esimerkiksi pikseleiden z-koordinaatin keskiarvo, joka voidaan antaa vektorimuotoiseen lohkoraja-aineistoon lohkopolygonien attribuutti- eli ominaisuustiedoksi. Tämän attribuutin perusteella voidaan yksinkertaisilla loogismatemaattisilla säännöillä määrätä suositeltavin viljelykasvi kullekin peltolohkolle, kun kasvilajien biologiset ominaisuudet tunnetaan.MonikasviGIS –menetelmän kehittämiseen todelliseksi tilatason työvälineeksi on hyvät edellytykset, sillä tilan ympäristövaihtelun spatiaalisen mallinnuksen vaatimat syöttötiedot pääosin jo nykyiselläänkin löytyvät tiloilta tai ovat kohtuullisilla panostuksilla hankittavissa. Tilatasolla menetelmä käytännössä edellyttää maalaji- ja viljavuusanalyysituloksia GPS-paikannetuista pisteistä lohkoilla sekä viljelyhistoriatietoja kulmistaan GPS-paikannetuilta kasvulohkoilta. Peltojen kaltevuus voidaan tulevaisuudessa mallintaa tekeillä olevan tarkan kansallisen korkeusrasteriaineiston pohjalta. Toisaalta MonikasviGIS – menetelmän jatkokehittely edellyttäisi nykyistä tarkempaa, vertailevaa aineistoa varsinkin eri kasvilajien vaikutuksista peltoympäristön kokonaisbiodiversiteettiin

Automatisoitu, jatkuva ympäristöolosuhteiden seuranta ja seurantatiedon laatu Maasää-hankkeessa

Maasää-hankkeessa (6/2007-12/2008) suunniteltiin ja rakennettiin jatkuvatoiminen, automaattinen Maasää-anturiverkko tuottamaan tiheäfrekvenssistä ja spatiaalisesti tarkkaa ympäristöolosuhdetietoa Karjaanjoen valuma-alueelta. Lisäksi kehitettiin tuotetun datan laadunvalvontajärjestelmää, sekä testattiin datan hyödyntämistä maatalouden ja vesienseurannan sovelluksissa. Hankkeen toteuttivat Maa- ja elintarviketalouden tutkimuskeskus, Suomen ympäristökeskus ja Ilmatieteen laitos sekä 11 yritystä ja yhdistystä. Tutkimuslaitosten yhteistyö jatkuu nyt MMM:n rahoittamassa kolmivuotisessa EnviSense-hankkeessa, jossa jatketaan Maasää-verkon kehittämistä ja hyödyntämistä maatalouden sovelluksissa Tässä artikkelissa on esitellään Maasää-mittausverkko ja arvioidaan verkon toiminnan luotettavuutta ja mittausten laatua. Arvio tehdään tarkastelemalla huolto- ja ylläpitotoimia hankkeen koko keston ajalta ja laadunvarmistusalgoritmien liputtamia puuttuvia, epäilyttäviä ja virheellisiä havaintoja 4 kk:n ajanjaksolta. Maasää-anturiverkko koostuu noin 70 mittauspisteestä, jotka tuottavat päivittäin noin 30 000 havaintoa paikallisesta säästä (lämpötila, ilmankosteus, ilmanpaine, tuulen suunta ja nopeus), vedenlaadusta (veden sameus, nitraattityppipitoisuus) sekä maankosteudesta. Antureiden mittausfrekvenssi vaihtelee 15 min:sta tuntiin. Mittaustiedot siirtyvät havaintoasemilta langattomasti ja lähes reaaliaikaisesti kahteen tietokantaan, jotka ovat käytettävissä internetin kautta. Sää-, maankosteus- ja optiset sameushavainnot käyvät päivittäin läpi automaattisen laadunvarmistuksen, jossa tarkistetaan että havaintoasemat mittaavat ja että mittaukset ovat ennalta sovittujen raja-arvojen välissä. Tiedot puuttuvista, epäilyttävistä ja virheellisistä havainnoista lähetetään laadunvarmistajalle, ja niiden perusteella arvioidaan antureiden huoltotarpeita. Tietokantaan talletetaan havainnon laadusta kertova koodi. Spektrometrien tuottamat mittaukset käyvät läpi asiantuntijan suorittaman manuaalisen tarkastuksen ja korjauksen. Puuttuvien havaintojen osuus on pysynyt pienenä (sääasemien puuttuvien havaintojen osuuden mediaani oli 0.6 % ja sameusasemien 1.4 %). Asemien välinen vaihtelu oli kuitenkin suurta. Yleisimpänä syynä olivat väliaikaiset virransaantiongelmat. Epäilyttäviä tai virheellisiä havaintoja löydettiin 0.06 %. Yleisimpiä ne olivat sameusasemilla, jossa ne johtuivat pääosin veden sameuden yksittäisistä piikkiarvoista tai vedenpinnankorkeusmittareiden sijaintiongelmista. Huoltotoimia aiheuttivat eniten virransaantiongelmat (88 kpl) tai sameusantureiden likaantuminen (noin 64 kpl). Nykyinen laadunvarmistusjärjestelmä paljastaa suurimmat virheet datassa ja tehostaa mittausverkon huoltoa ja ylläpitoa. Emme vielä tiedä kuinka moni epäilyttävä tai virheellinen havainto jäi huomaamatta. Toisaalta osa nykyisistä datan laatuongelmista on jatkossa vältettävissä kun anturiverkon toiminta vakiintuu. Toimivan laadunvarmistus- ja hälytysjärjestelmän ja huollon tärkeys tuli kuitenkin selkeästi esille

Viljavahti-sovellus peltokasvien kasvintuhoojien tarkkailuun

201

Wireless in-situ sensor network for agriculture and water monitoring on a river basin scale in Southern Finland: evaluation from a data user's perspective

v2009okpk