Hirvieläinten vaikutuksia yhteiskuntaan, elinkeinoihin ja ekosysteemiin

Tässä raportissa käsitellään luonnonvaraisiin riistaeläimiin lukeutuvien hirvieläinten merkitystä ja vaikutuksia Suomessa. Päähuomion kohteena on hirvieläinten merkitys suomalaisille ekosysteemeille, metsästykselle, maa- ja metsätaloudelle sekä liikenteelle. Tavoitteena on ollut käsitellä myös hirvieläinten taloudellista merkitystä. Työssä on koottu yhteen olemassa olevaa tutkimus- ja tilastotietoa edellä mainituista asioista ja tuotu esille aihepiirin tutkimustiedon puutteita. Hirvieläinten arvo suomalaisena riistavarana on kasvanut sitä mukaa, kun eri lajit ovat viimeisen runsaan puolen vuosisadan aikana runsastuneet ja levittäytyneet maassamme. Kansallisesti arvokkain lajeista on hirvi esimerkiksi metsästyksen osallistujamäärien (hieman yli 100 000 vuosittain vaihdellen), saalismäärien (38 000–68 400), saaliin hyödyntäjien (kotitalouksien ravintokäyttö, jalostusketjut ym.) ja toimintaan liittyvien taloudellisten arvojen näkökulmasta. Esimerkiksi hirvenmetsästäjien suora rahankäyttö on 30 miljoonaa euroa vuosittain, ja kuluttajan ylijäämää kertyy hirvenmetsästyksestä keskimäärin 260 miljoonaa euroa vuodessa. Monilta osin metsästyksen ja saaliin arvoa tunnetaan vähän erityisesti pienten hirvieläinten osalta. Hirvet aiheuttavat vahinkoja talousmetsissä syömällä puuntaimien latva- ja oksakasvaimia ja lehvästöä, kaluamalla puiden kuorta ravinnokseen ja taittamalla isompien taimien runkoja latvakasvaimiin yltääkseen. Pienempien hirvieläinten osalta vakavimmat vahingot eli metsätuhot kohdistuvat tyypillisesti pieniin taimiin taimikon varhaisvaiheessa. Tuhojen seurauksena puiden kasvun vähenee, puita kuolee ja metsiköiden puulajisuhteet muuttuvat. Puiden teknisen vioittumisen seurauksena niistä jatkossa saatava puutavara on heikkolaatuista tai käyttö sahatavarana estyy. Hirvieläintuhot ovat pitkään olleet Valtakunnan Metsien Inventoinnissa (VMI) merkittävin taimikkovaiheen tuhonaiheuttaja. Viimeisimmän inventointivuoden 2020 mukaan metsikön laatua alentaneita hirvieläintuhoja oli 536 000 hehtaarin alalla. VMI:ssä valtaosa eli n. 75 % tuhoalasta on mäntyvaltaisissa metsissä, mutta lehtipuuvaltaisissa puustoissa on kuitenkin suhteellisesti enemmän tuhoja niiden pinta-alaan nähden. Varttuneiden taimikoiden ja sitä isompien puustojen osalta aiheuttajana on todennäköisesti hirvi. Pienissä taimikoissa myös muut hirvieläimet, kuten valkohäntäpeura ja metsäkauris, ovat mahdollisia tuhonaiheuttajia. VMI:n hirvieläintuhojen arviointia olisi tarpeen kehittää siten, että hirvieläintuhoista saataisiin jatkossa tarkempi kuva aiheuttajalajeittain. Hirvieläinten metsätalousvaikutusten taloudellisesta merkityksestä ei tällä hetkellä ole käytettävissä kattavaa analyysiä. Hirvieläinten aiheuttamia vahinkoja on korvattu yksityisille metsänomistajille vuosina 2013–2019 yhteensä noin 17 010 hehtaarin alalta. Valtaosa korvatuista tuhoista on hirven aiheuttamia, mutta korvausjärjestelmän kautta korvataan myös valkohäntäpeuran metsävahinkoja. Vuotuinen korvausala on vaihdellut vajaan 1 300 hehtaarin ja n. 4 300 hehtaarin välillä. Korvattujen vahinkojen arvo oli koko jaksolla n. 6,1 miljoonaa euroa ja se vaihteli vuosittain runsaan 400 000 euron ja 1,95 miljoonan euron välillä. VMI:ssä arvioitujen tuhojen euromääräistä arvoa ei ole toistaiseksi tarkemmin tutkimuksin arvioitu, mutta karkea arvio hirvieläintuhojen vuotuisista suorista metsätalouskustannuksista on n. 50 miljoonaa euroa. Tässä arviossa ei ole mukana piilevien vikojen merkitystä sahatavaran arvolle tulevaisuudessa, eikä vaihtoehtoiskustannuksia hirvituhojen välttämiseksi kasvupaikalle huonosti sopivan puulajin istuttamisesta aiheutuvista kasvutappioista tai seuraustuhoriskeistä. Hirvieläinten maatalousvahinkojen ilmenemiseen vaikuttavat erot eri lajien tyypillisesti käyttämissä elinympäristöissä ja ravinnon valinnassa, viljelykasvien alttius vahingoille sekä mahdolliset torjuntatoimet. Vahinkoja kohdistuu erityisesti viljaoraalle ja kypsyvään viljasatoon. Öljy- ja hernekasvit, mansikka ja salaatit ovat näitä alttiimpia, mutta viljelyalaltaan pienempiä ja usein paremmin suojattuja vahingoilta. Vahinkoriski myös vaikuttaa lajivalintoihin, jolloin alttiita lajeja vältetään korkean riskin alueilla. Syönnin lisäksi vahinkoja aiheutuu tallauksesta sekä kasvustolle että katemateriaalille. Hirvieläinten epäillään myös levittävän rikkakasvien, kuten hukkakauran, siemeniä, mutta tutkimusnäyttö asiasta puuttuu. Näiden lisäksi hirvieläimet voivat levittää taudinaiheuttajia karjaan esim. rehun sekaan päätyvien ulosteiden kautta. Myös karjalla esiintyvät taudit voivat infektoida hirvieläimiä. Hirvieläinten aiheuttamista maatalousvahingoista ei ole kotimaista tutkimusta tai kattavaa seurantaa. Tiedot perustuvat suurelta osin korvaushakemuksiin, joita viljelijät tekevät vahinkojen omavastuuosuuden ja hakemuksen vaatiman työmäärän vuoksi vain osasta vahinkoja. Metsäkauriin aiheuttamia vahinkoja ei korvata, joten niistä ei kerry tilastotietoa. Riistavahinkorekisteri antaa siksi puutteellisen kuvan hirvieläinten aiheuttamista maatalousvahingoista. Hirven aiheuttamien vahinkojen määrässä on 2010 alkaneessa tilastossa suurta vuosien välistä vaihtelua (68 903–306 471 euroa), mutta ei selvää trendiä. Valkohäntäpeuran aiheuttamat vahingot ovat sen sijaan kasvaneet tilastoituna aikana voimakkaasti (7 725 eurosta 425 401 euroon). Muiden hirvieläinten aiheuttamat vahingot ovat merkittävästi näitä pienempiä. Hirvieläinkolarit ovat kasvava riski liikenteessä. Hirvieläinonnettomuuksien määrä on noussut vuoden 2009–2010 n. 4 000 onnettomuuden tasosta noin 13 300 onnettomuuteen vuonna 2019. Hirvionnettomuuksien määrä nousi tänä aikana n. 1 300:sta n. 2 000 onnettomuuteen vuonna 2019. Pienempien hirvieläinten eli ns. peuraonnettomuuksien määrä vastaavasti vajaasta 3000 onnettomuudesta n. 11 300 onnettomuuteen. Kaikista peuraonnettomuuksista suurin osa, n. 60 %, tapahtui valkohäntäpeuran kanssa. Metsäkauriin kanssa tapahtuneita onnettomuuksia oli n. 40 % peuranonnettomuuksista ja loput olivat metsäpeuran ja kuusipeuran kanssa tapahtuneita. Valkohäntäpeuraonnettomuuksien määrä on seurannut selvästi kannan kasvua 2010-luvulla. Metsäkaurisonnettomuuksien osuus peuraonnettomuuksista on noussut vuosina 2017–2019. Eniten kauris- ja peuraonnettomuuksia tapahtui Varsinais-Suomen ja Uudenmaan ELY-keskusten alueilla, joissa niiden osuus oli n. 22–26 % koko maan onnettomuuksista. Seuraavaksi eniten onnettomuuksia tapahtui Hämeen, Pirkanmaan ja Satakunnan ELY-keskusten liikennevastuualueilla, joissa niiden osuus vaihteli vajaasta 10 %:sta hieman yli 18 %:iin koko maan kauris- ja peuraonnettomuuksista vuosina 2017–2019. Vuosina 2009–2019 hirvieläinonnettomuuksissa loukkaantui yhteensä n. 1 600 henkilöä ja kuoli 24 henkilöä. Kaikki kuolemantapaukset sattuivat hirvionnettomuuksissa. Valtaosa loukkaantumisista, 1 100 henkilöä, sattui hirvikolareissa, kun peurakolareissa niitä sattui 326. Yhteenlasketut hirvieläinten onnettomuuskustannukset olivat vuosina 2017, 2018 ja 2019 noin 88, 92 ja 101 milj. euroa. Hirvieläimillä on suoria ja epäsuoria vaikutuksia ekosysteemien rakenteeseen ja toimintaan useiden eri prosessien kautta. Hirvet voivat muokata metsiä ja muita elinympäristöjä suoraan valikoivan syönnin kautta, tallaamalla kasvillisuutta ja maaperää sekä ulosteiden ja virtsan ravinnevaikutusten kautta. Hirven ravinnonkäytön on arvioitu voivan vaarantaa lehtipuiden, erityisesti haavan, uudistumista luonnonsuojelualueilla. Myös talousmetsissä hirvieläinten lehtipuihin kohdistuva ravinnonkäyttö vähentää niiden osuutta puustossa. Lehtipuuston vähenemisellä on negatiivisia seurausvaikutuksia niistä riippuvalle lajistolle. Lisäksi voi tulla välillisiä vaikutuksia esimerkiksi ravinnekierron hidastumisen kautta, kun lehtipuukarike vähenee. Hirvieläinten aiheuttamien vaikutusten on havaittu vaihtelevan esimerkiksi maaperän tuottokyvyn, kullekin hirvieläinlajille ominaisen ravinnon valikoinnin sekä hirvieläinten tiheyden mukaan. Hirvieläinten loisten kuten hirvikärpästen runsauden on todettu vahvasti olevan riippuvaista eläintiheydestä. Samoin hirvieläinten runsaus vaikuttaa puutiaisten runsauteen ja niiden välittämiin tauteihin kuten borrelioosiin tai puutiaisaivokuumeeseen. Hirvieläinmäärien runsastuminen on myös katsottu mahdollistaneen suurpetokantojen runsastumisen, koska saalisbiomassa pinta-alaa kohden vaikuttaa suurpetokannan potentiaaliseen tiheyteen. Ekosysteemivaikutusten tutkimus on erityisen haastavaa, koska siinä tulee ottaa huomioon eri eliöryhmien välisiä vuorovaikutuksia ja näihin vaikuttavia ilmasto- ja elinympäristötekijöitä. Lisähaasteen tuo ihmistoiminnan vaikutusten kytkeminen tarkasteluihin. Näihin haasteisiin voidaan toivottavasti jatkossa vastata erilaisilla monilajisen kannanhoidon mallinnusmenetelmillä. Mallinnusten perustaksi tarvitaan kuitenkin edelleen empiiristä tutkimusta. Valtaosa tässä raportissa esitetyistä hirvieläinten vaikutuksista ja niihin reagoimisesta kiertyy osaltaan kysymykseksi hirvieläinten sopivasta määrästä erilaisista yhteiskunnallisista tai ekologisista näkökulmista tarkastellen. Tähän nähden Suomesta on monilta osin valitettavan vähän tutkimustietoa, jonka pohjalta voitaisiin kokonaisvaltaisesti arvioida, millaisia ja mihin toimintoihin kohdistuvia vaikutuksia ja riskejä minkäkin kokoisilla hirvieläinkannoilla on. Tutkimusten suuntaaminen tähän ongelmakenttään voisi nykyistä paremmin tukea tavoiteasetantaan liittyvää poliittista prosessia. Samalla kun hirvieläinkantojen arviointia kehitetään ja kantojen koon yhteyksiä vaikutuksiin tutkitaan, myös eläinkantojen hallinnan prosessia voidaan suunnittelutieteiden keinoin tutkia ja etsiä uusia toimintamalleja.202

Hundreds of variants clustered in genomic loci and biological pathways affect human height

Most common human traits and diseases have a polygenic pattern of inheritance: DNA sequence variants at many genetic loci influence the phenotype. Genome-wide association (GWA) studies have identified more than 600 variants associated with human traits, but these typically explain small fractions of phenotypic variation, raising questions about the use of further studies. Here, using 183,727 individuals, we show that hundreds of genetic variants, in at least 180 loci, influence adult height, a highly heritable and classic polygenic trait. The large number of loci reveals patterns with important implications for genetic studies of common human diseases and traits. First, the 180 loci are not random, but instead are enriched for genes that are connected in biological pathways (P = 0.016) and that underlie skeletal growth defects (P < 0.001). Second, the likely causal gene is often located near the most strongly associated variant: in 13 of 21 loci containing a known skeletal growth gene, that gene was closest to the associated variant. Third, at least 19 loci have multiple independently associated variants, suggesting that allelic heterogeneity is a frequent feature of polygenic traits, that comprehensive explorations of already-discovered loci should discover additional variants and that an appreciable fraction of associated loci may have been identified. Fourth, associated variants are enriched for likely functional effects on genes, being over-represented among variants that alter amino-acid structure of proteins and expression levels of nearby genes. Our data explain approximately 10% of the phenotypic variation in height, and we estimate that unidentified common variants of similar effect sizes would increase this figure to approximately 16% of phenotypic variation (approximately 20% of heritable variation). Although additional approaches are needed to dissect the genetic architecture of polygenic human traits fully, our findings indicate that GWA studies can identify large numbers of loci that implicate biologically relevant genes and pathways.

Airborne DNA reveals predictable spatial and seasonal dynamics of fungi.

Fungi are among the most diverse and ecologically important kingdoms in life. However, the distributional ranges of fungi remain largely unknown as do the ecological mechanisms that shape their distributions1,2. To provide an integrated view of the spatial and seasonal dynamics of fungi, we implemented a globally distributed standardized aerial sampling of fungal spores3. The vast majority of operational taxonomic units were detected within only one climatic zone, and the spatiotemporal patterns of species richness and community composition were mostly explained by annual mean air temperature. Tropical regions hosted the highest fungal diversity except for lichenized, ericoid mycorrhizal and ectomycorrhizal fungi, which reached their peak diversity in temperate regions. The sensitivity in climatic responses was associated with phylogenetic relatedness, suggesting that large-scale distributions of some fungal groups are partially constrained by their ancestral niche. There was a strong phylogenetic signal in seasonal sensitivity, suggesting that some groups of fungi have retained their ancestral trait of sporulating for only a short period. Overall, our results show that the hyperdiverse kingdom of fungi follows globally highly predictable spatial and temporal dynamics, with seasonality in both species richness and community composition increasing with latitude. Our study reports patterns resembling those described for other major groups of organisms, thus making a major contribution to the long-standing debate on whether organisms with a microbial lifestyle follow the global biodiversity paradigms known for macroorganisms4,5

Genome-wide association identifies nine common variants associated with fasting proinsulin levels and provides new insights into the pathophysiology of type 2 diabetes.

OBJECTIVE: Proinsulin is a precursor of mature insulin and C-peptide. Higher circulating proinsulin levels are associated with impaired β-cell function, raised glucose levels, insulin resistance, and type 2 diabetes (T2D). Studies of the insulin processing pathway could provide new insights about T2D pathophysiology. RESEARCH DESIGN AND METHODS: We have conducted a meta-analysis of genome-wide association tests of ∼2.5 million genotyped or imputed single nucleotide polymorphisms (SNPs) and fasting proinsulin levels in 10,701 nondiabetic adults of European ancestry, with follow-up of 23 loci in up to 16,378 individuals, using additive genetic models adjusted for age, sex, fasting insulin, and study-specific covariates. RESULTS: Nine SNPs at eight loci were associated with proinsulin levels (P < 5 × 10(-8)). Two loci (LARP6 and SGSM2) have not been previously related to metabolic traits, one (MADD) has been associated with fasting glucose, one (PCSK1) has been implicated in obesity, and four (TCF7L2, SLC30A8, VPS13C/C2CD4A/B, and ARAP1, formerly CENTD2) increase T2D risk. The proinsulin-raising allele of ARAP1 was associated with a lower fasting glucose (P = 1.7 × 10(-4)), improved β-cell function (P = 1.1 × 10(-5)), and lower risk of T2D (odds ratio 0.88; P = 7.8 × 10(-6)). Notably, PCSK1 encodes the protein prohormone convertase 1/3, the first enzyme in the insulin processing pathway. A genotype score composed of the nine proinsulin-raising alleles was not associated with coronary disease in two large case-control datasets. CONCLUSIONS: We have identified nine genetic variants associated with fasting proinsulin. Our findings illuminate the biology underlying glucose homeostasis and T2D development in humans and argue against a direct role of proinsulin in coronary artery disease pathogenesis

Pleiotropy among common genetic loci identified for cardiometabolic disorders and C-reactive protein.

Pleiotropic genetic variants have independent effects on different phenotypes. C-reactive protein (CRP) is associated with several cardiometabolic phenotypes. Shared genetic backgrounds may partially underlie these associations. We conducted a genome-wide analysis to identify the shared genetic background of inflammation and cardiometabolic phenotypes using published genome-wide association studies (GWAS). We also evaluated whether the pleiotropic effects of such loci were biological or mediated in nature. First, we examined whether 283 common variants identified for 10 cardiometabolic phenotypes in GWAS are associated with CRP level. Second, we tested whether 18 variants identified for serum CRP are associated with 10 cardiometabolic phenotypes. We used a Bonferroni corrected p-value of 1.1×10-04 (0.05/463) as a threshold of significance. We evaluated the independent pleiotropic effect on both phenotypes using individual level data from the Women Genome Health Study. Evaluating the genetic overlap between inflammation and cardiometabolic phenotypes, we found 13 pleiotropic regions. Additional analyses showed that 6 regions (APOC1, HNF1A, IL6R, PPP1R3B, HNF4A and IL1F10) appeared to have a pleiotropic effect on CRP independent of the effects on the cardiometabolic phenotypes. These included loci where individuals carrying the risk allele for CRP encounter higher lipid levels and risk of type 2 diabetes. In addition, 5 regions (GCKR, PABPC4, BCL7B, FTO and TMEM18) had an effect on CRP largely mediated through the cardiometabolic phenotypes. In conclusion, our results show genetic pleiotropy among inflammation and cardiometabolic phenotypes. In addition to reverse causation, our data suggests that pleiotropic genetic variants partially underlie the association between CRP and cardiometabolic phenotypes

New loci for body fat percentage reveal link between adiposity and cardiometabolic disease risk

To increase our understanding of the genetic basis of adiposity and its links to cardiometabolic disease risk, we conducted a genome-wide association meta-analysis of body fat percentage (BF%) in up to 100,716 individuals. Twelve loci reached genome-wide significance (P <5 x 10(-8)), of which eight were previously associated with increased overall adiposity (BMI, BF%) and four (in or near COBLL1/GRB14, IGF2BP1, PLA2G6, CRTC1) were novel associations with BF%. Seven loci showed a larger effect on BF% than on BMI, suggestive of a primary association with adiposity, while five loci showed larger effects on BMI than on BF%, suggesting association with both fat and lean mass. In particular, the loci more strongly associated with BF% showed distinct cross-phenotype association signatures with a range of cardiometabolic traits revealing new insights in the link between adiposity and disease risk.Peer reviewe

"Jos et ennakoi, tulee yllätyksiä!" : ennakoinnin hyödyntäminen TKI-hankevalmistelussa

Opinnäytetyön tarkoituksena oli selvittää, millä tavalla Lapin ammattikorkeakoulussa ja Rovaniemen koulutuskuntayhtymä REDUssa hyödynnetään ennakointia ja ennakointitietoa tutkimus-, kehitys- ja innovaatiohankkeiden valmisteluprosessissa. Tutkimuksessa hyödynnettiin toimeksiantajien TKI-hankevalmisteluun liittyviä ohjeistuksia ja prosessikuvauksia. Tietoperusta rakentui strategisen johtamisen ja suunnittelun, TKI-toiminnan prosessien ja ennakoinnin monitasoiseen hyödyntämiseen. Tutkimuksen tavoitteena oli tuottaa menettelytapoja ennakoinnin hyödyntämiseksi toimeksiantajien TKI-hankkeiden hankevalmistelussa. Tutkimuksessa hyödynnettiin kehittämistutkimuksen menetelmiä. Laadullista tutkimusta varten kerättiin toimeksiantajien TKI-prosesseihin liittyvää dokumentaatiota, toteutettiin työpajoja sekä haastateltiin kahden verrokkioppilaitoksen asiantuntijoita. Tutkimuksessa kertyneelle aineistolle suoritettiin laadullinen sisällönanalyysi ja sen perusteella tuotettiin teoriaan perustuvia johtopäätöksiä ja kehittämissuosituksia toimeksiantajille. Opinnäytetyön tuloksena todettiin, että molempien toimeksiantajien TKI-hankevalmistelussa hyödynnettiin ennakointia ja ennakointitietoa. Ennakoinnin hyödyntäminen ei kuitenkaan ilmennyt toimeksiantajien valmisteluprosessien dokumentaatioissa tai TKI-hankkeiden valmistelukäytänteissä. Kehittämissuosituksena opinnäytetyö tuo esille ennakointiosaamisen ja tulevaisuuslukutaidon kehittämisen sekä alueella toimivien organisaatioiden ennakointivalmiuksien ja ennakointikyvykkyyden edistämisen tuloksellisemman TKI-hanketoiminnan edistämiseksi.The purpose of the thesis was to find out how foresight and foresight information is utilized in the planning process of research, development and innovation projects at Lapland University of Applied Sciences and Rovaniemi Educational Consortium REDU, and how it should be developed. The study made use of guidelines and process descriptions related to commissioning institutions RDI project planning. The theoretical knowledge base was built on strategic management and planning, RDI processes and the multi-level utilization of foresight. The aim of the study was to produce methods for utilising foresight in the planning of RDI projects. Development research methods were applied in the study by reviewing literature and scientific articles relevant to the development theme. Qualitative research data were collected by observing the documentation related to the RDI processes of the commissioning institutions, facilitated workshops, and theme interviews conducted at two comparative educational institutions. A qualitative content analysis was performed on the gathered data, which led to theory-based conclusions and development recommendations for the commissioning institutions. The results of the thesis indicated that both commissioning institutions utilized foresight and foresight information in their RDI project planning. This was not observed in the documentation of their planning processes or in the RDI project planning practices. As a development recommendation, the thesis emphasizes the enhancement of foresight competences and future literacy, as well as promoting the foresight readiness and capabilities of organizations in the region to foster more effective RDI project activities