57 research outputs found

    Suomen maaperän seuranta, tila ja käytön ohjauskeinot

    Get PDF
    Euroopan komissio on ilmoittanut julkistavansa maaperän terveyttä koskevan direktiiviehdotuksen heinäkuussa 2023. MaaTieto-hankkeessa Suomen ympäristökeskus, Luonnonvarakeskus ja Geologian tutkimuskeskus kokosivat keväällä 2023 direktiivin arvioinnin ja vaikuttamisen tueksi tietoja maaperää koskevista seurannoista, kartoituksista, kartoista ja raportoinneista. Euroopan tilastovirasto (EUROSTAT) ja Euroopan yhteinen tutkimuskeskus (JRC) tekevät kolmen vuoden välein EU:n maankäyttö- ja pinta-alatutkimuksen, johon on vuodesta 2009 lähtien kuulunut myös maaperäseurantaa ja tämän seurannan sisällöstä on kerrottu tässä raportissa. Hyvin monet eri tahot ovat esittäneet ehdotuksiaan maaperän seurannan sisällöstä ja toteutuksesta. Tässä selvityksessä on esitelty lyhyesti neljän keskeisen tahon ehdotuksia siitä millaisia asioita maaperästä tulisi mitata ja seurata. Selvityksessä on tarkasteltu Suomen maaperän tilaa pelto- ja metsämailla, soilla, kaupunki ja taajama-alueilla sekä lisäksi omana teemana maaperän pilaantumista. Selvityksessä on tunnistettu maaperäseurannan kehittämistarpeita. Kustannustietojen kerääminen osoittautui vaikeaksi, mutta selvitys sisältää tietoja kustannuksista peltoseurantojen ja pilaantuneiden maiden kunnostusten osalta. Lopuksi selvityksessä on tarkasteltu olemassa olevia maa- ja metsätalouden, pilaantuneiden maiden ja maankäytön ohjauskeinoja sekä niiden toimivuutta

    Männyntaimien kuivuusstressin seuranta hyperspektraalikuvantamisella

    No full text
    Forests’ exposure to drought is increasing as a result of climate change. Drought increases tree mortality and the likelihood of wildfires. Mitigating damages contributed to by drought is important in order to secure access to ecosystem services. Remote sensing can be applied in drought detection, development monitoring, wildfire risk assessment, and phenotyping for resistance breeding. Hyperspectral imaging (HSI) combines spectral and spatial information, which may be used as a proxy to estimate biochemical and physiological traits of plants, including water content and response to water stress. More affordable and compact HSI cameras have become available in recent years, but their use in remote sensing of forests is still somewhat novel. The photochemical reflectance index (PRI) is an optical vegetation index, that was originally defined based on its diurnal response to the epoxidation state of xanthophyll cycle. PRI has been successfully used to capture drought stress and recovery on various scales on mainly broadleaf species. PRI responds to drought due to stomatal closure leading to downregulation of photosynthesis increasing the need for light energy dissipation. The aim of this thesis was to assess the feasibility of monitoring drought development and recovery of Pinus sylvestris seedlings in ambient greenhouse conditions using hyperspectral imaging. The hypotheses addressed in this thesis were: 1) there is a relationship between physiological variables and optical vegetation indices from HSI, and 2) PRI captures reversible photoprotective energy dissipation and responds to stress, outperforming the chlorophyll-responsive indices over the duration of the drought and recovery period. Imaging and additional measurements were performed on 8 4-year-old Pinus sylvestris seedlings. Pinus sylvestris, is the most common tree species in Finland, and it is widely utilized in the Finnish forestry industry. Half of the seedlings were exposed to 17 days of progressive drought and half were watered regularly. HSI and physiological variables were measured every few days for the duration of pre-drought, drought, and recovery periods. Physiological variables, which were leaf water potential and maximum quantum yield of PSII photochemistry (Fv/Fm), were measured to validate drought stress development. Additionally, meteorological conditions and soil moisture content were monitored. Non-imaging leaf level reflectance was measured on 3 days, which represented pre-drought, height of drought, and end of recovery. This thesis is concerned with the data collected on these three days. The results of this thesis showed that HSI based PRI between drought and control plants differentiated significantly during height of drought, and mostly recovered by the end of the scheduled recovery period. Chlorophyll-responsive red edge index responded to drought but did not show signs of recovery. Relationship between HSI based PRI and physiological variables Fv/Fm and leaf water potential was significant. These results demonstrate that HSI can be used to capture progressive drought stress development and recovery at a seedling canopy level in boreal evergreen saplings under greenhouse conditions.Metsien altistuminen kuivuudelle yleistyy ilmastonmuutoksen johdosta. Kuivuus lisää puiden kuolleisuutta, ja kasvattaa metsäpalojen riskiä. Kuivuuden aiheuttamien vahinkojen lieventäminen on tärkeää, jotta metsien tarjoamien ekosysteemipalveluiden saatavuus olisi turvattu. Kaukokartoitusmenetelmiä voidaan soveltaa kuivuuden havaitsemiseen ja seuraamiseen, metsäpaloriskin arviointiin ja fenotyypin arviointiin resistenssijalostusta varten. Hyperspektrikuvantaminen (HSI) on spektrisen ja spatiaalisen informaation yhdistelmä, jota voidaan hyödyntää kasvien biokemiallisten ja fysiologisten ominaisuuksien, mukaan lukien vesipitoisuuden, epäsuorassa arvioinnissa. Viime aikoina markkinoille on saapunut edullisia ja pienikokoisia HSI-kameroita, joiden käyttö on ollut metsien ja puiden kaukokartoituksessa toistaiseksi vähäistä. Photochemical reflectance index (PRI) on optinen kasvillisuusindeksi, joka perustuu ksantofyllisyklin epoksidaatio-asteeseen. PRI:tä on onnistuneesti käytetty kuivuusstressin kehityksen ja elpymisen monitoroinnissa lähinnä lehtipuilla. Kuivuuden vaikutus PRI:n perustuu kasvin suurempaan tarpeeseen valoenergian dissipaatiolle. Tämä johtuu siitä, että kasvi sulkee lehtiensä ilmaraot välttääkseen nesteen haihtumisen ja ohessa rajoittaa hiilidioksidin saatavuutta ja sitä kautta fotosynteesiä. Tämän tutkielman tavoite oli arvioida Pinus sylvestris taimien kuivuuden kehityksen ja elpymisen seurantaa HSI-kameran avulla kasvihuoneolosuhteissa. Tutkielman hypoteesit ovat: 1) fysiologisten muuttujien ja optisten HSI:n perustuvien kasvillisuusindeksien välillä on suhde, ja 2) kasvia valolta suojaava energian dissipaatio sekä stressireaktio voidaan havaita PRI:n avulla, ja se kuvaa niitä paremmin kuin klorofylliin pohjautuvat indeksit kuivuus- ja elpymisjakson aikana. Kuvantaminen ja oheismittaukset toteutettiin 8:lle 4-vuotiaalle Pinus sylvestris taimelle. Pinus sylvestris eli metsämänty on Suomen yleisin puu ja hyvin merkittävä suomalaiselle metsätaloudelle. Puolet taimista altistettiin 17 päivän kuivuusjaksolle ja loppuja kasteltiin säännöllisesti. Mittaukset ja HSI kuvantaminen toteutettiin muutaman päivän välein ennen kuivuusjaksoa, sen aikana ja elpymisjaksossa. Mitattavia fysiologisia muuttujia olivat lehtien vesipotentiaali ja PSII-valokemian maksimaalinen kvanttisaanto (Fv/Fm). Lisäksi meteorologisia olosuhteita ja maan suhteellista kosteutta seurattiin. Lehtitason heijastavuus mitattiin kuidulla ennen kuivuusjaksoa, sen huipulla ja elpymisjakson päätteeksi. Tämän tutkielma tarkasteli lähinnä dataa, joka kerättiin näinä kolmena päivänä. Tulokset osoittivat, että HSI:n pohjautuva PRI havaitsi kuivuusstressin kehityksen ja siitä palautumisen. Klorofylliin pohjautua REP-indeksi laski kuivuuskäsittelyn myötä, mutta ei osoittanut elpymisen merkkejä. HSI PRI:n ja fysiologisten muuttujien suhde oli myös merkittävä. Nämä tulokset osoittavat, että HSI:tä voidaan soveltaa kasvihuoneolosuhteissa kokonaisten boreaalisten ikivihreiden puuntaimien progressiivisen kuivuuden kehityksen ja elpymisen seurannassa

    Turvemaiden digitaalinen kartoitus ja turvepeltolohkojen tunnistaminen

    Get PDF
    Maatalouden turvemaiden ilmasto- ja vesist√∂p√§√§st√∂jen v√§hent√§minen edellytt√§√§ turvepeltolohkojen tunnistamista, mutta maaper√§tieto ei ole ollut riitt√§v√§n tarkkaa t√§h√§n tarkoitukseen. Raportissa esitellyn ty√∂n tavoitteena oli tuottaa tarkennettua paikkatietoa turvemaiden esiintymisest√§ ja paksuudesta turvepeltolohkojen tunnistamiseksi. Uusi paikkatietoaineisto turvemaiden esiintymisest√§ ja paksuudesta luotiin hy√∂dynt√§m√§ll√§ koneoppimismallinnusta. Mallinnus tehtiin Random Forest -menetelm√§ll√§. Turpeen esiintymist√§ selitt√§viksi aineistoiksi valmisteltiin 117 kpl koko maan kattavia satelliitti- ja lentoalustoilta mitattuja kaukokartoitusaineistoja ja geologista paikkatietoaineistoa. Koneoppimismallin opettamista ja testausta varten koottiin 3,5 miljoonaa maaper√§havaintoa, josta 70 % k√§ytettiin mallin opetukseen ja 30 % mallin riippumattomaan testaukseen. Mallinnuksessa ennustettiin turvepaksuusluokkien ‚Č• 10 cm, ‚Č• 30 cm, ‚Č• 40 cm ja > 60 cm esiintymist√§ 50 m √ó 50 m rasteriresoluutiossa ja ennusteet tuotettiin maank√§ytt√∂muodosta riippumatta kaikille maa-alueille. Malliennusteiden tarkkuus oli korkea. Turvepaksuusluokat pystyttiin erottelemaan muista maalajeista ja turvepaksuusluokista 89‚Äď96 % tarkkuudella. Tarkkuudet olivat korkeimmillaan ohuissa turvepaksuusluokissa ja hieman heikompia paksuissa luokissa. Maatalousmailla v√§hint√§√§n 30 cm paksun turvemaan alaksi arvoitiin 273 000 ha, mik√§ on noin 11 % maatalousmaa-alasta. T√§st√§ pinta-alasta 73 % turvekerros oli > 60 cm. Saamamme arvio maatalousmaiden turvemaiden (‚Č• 30 cm) pinta-alasta on 8 600 ha suurempi kuin mit√§ mittakaavaltaan 1:200 000 maaper√§kartasta voidaan arvioida. Peltolohkokohtainen tarkastelu osoitti, ett√§ turve-ennusteet mahdollistavat turvealan ja -paksuuden arvioimisen yksitt√§isill√§ peltolohkoilla. Esimerkiksi turvepeltolohkot, joilla on v√§hint√§√§n 50 % alastaan ‚Č•30 cm paksu turvekerros, tunnistettiin yli 90 % tarkkuudella. Uusi paikkatietoaineisto Turpeen paksuus 1.0/2023 tarkentaa aikaisempaa tietoa turvemaiden esiintymisest√§ ja paksuudesta koko maassa. Aineiston luokittelutarkkuus ja alueellinen erottelukyky ovat olemassa olevia maaper√§kartta-aineistoja parempia ja sen avulla tunnistetaan aikaisemmin kartoittamattomia turvemaita. Yleistarkkuusmetriikat raportoidaan jokaiselle luokittelulle erikseen ja ep√§varmuuksien hajautuminen on esitetty Random Forest -puiden yksimielisyyden avulla rasterisolukohtaisesti. Uudet turve-ennusteet tuovat uusia mahdollisuuksia maaper√§√§n ja maank√§ytt√∂√∂n liittyvien toimintojen suunnittelun, ohjaukseen ja vaikutusten arviointiin, sek√§ tutkimukseen

    Dronekartoituksen hyödyntäminen ennallistettujen soiden hydrologian seurannassa

    Get PDF
    Tiivistelmä. Luonnontilaisten soiden määrä on vähentynyt merkittävästi Suomessa viimeisen sadan vuoden aikana. Syynä tähän on ihmistoiminta ja maankäytön muutokset. Erityisesti metsätalouden ojituksilla on suuri rooli Suomen soiden tilan heikentymisessä. Viime aikoina tähän on alettu kiinnittämään yhä enemmän huomiota, mikä on vastaavasti johtanut metsäojitettujen soiden ennallistamisen ja siihen liittyvän tutkimuksen lisääntymiseen. Perinteisten ennallistamismenetelmien, eli esimerkiksi ojien tukkimisen, rinnalle on otettu käyttöön vesienpalautus, jossa kuivuneelle suolle ohjataan vettä reunaojituksesta kaivetuilla syöttöojilla. Menetelmä on uusi ja tutkimustietoa siitä ei juuri ole. Tässä pro gradu -tutkielmassa tarkasteltiin dronekartoituspohjaisten seurantamenetelmien toimivuutta soiden hydrologisessa seurannassa. Samalla pyrittiin tarkastelemaan vesienpalautuksen vaikutusta seurantakohteille. Kohteille tehtiin dronekuvaukset yhteensä neljä kertaa; alku- ja loppukesinä 2021 ja 2022. Vesienpalautus kohteille suoritettiin loppusyksyllä 2021. Droneaineiston avulla tarkasteltiin kohteiden maanpinnan korkeuksissa tapahtuvia muutoksia, SAGA-märkyysindeksejä, normalisoitua vesi-indeksejä ja ortokuvatulkintaa. Tutkielmassa tarkasteltiin myös objektiperustaisen kuva-analyysin käyttömahdollisuuksia seurannan kannalta. Käytettyjä menetelmiä verrattiin perinteisen maastossa tapahtuvan vedenpinnan tason seurannan tuloksiin samoilta kohteilta. Vuosien välisten maastomallien muutokset olivat pääsääntöisesti linjassa maastossa mitatun vedenpinnan tason kanssa. Myös normalisoitu vesi-indeksi oli joltain osin toimiva menetelmä ja sillä oli tilastollisesti merkitsevä lineaarinen yhteys vedenpinnan tason kanssa alkukesien kuvissa (R2 = 0,4038). Ortokuvatulkinnan avulla pystyttiin seuraamaan rimpipintojen muutosta hyvin kasvukauden alussa. SAGA-märkyysindeksien mallintaminen ei ollut täysin onnistunutta mahdollisesti liian pienien kuvausalueiden takia. Loppukesän tuloksia normalisoidun vesi-indeksin ja ortokuvatulkinnan osalta häiritsi lisääntynyt kasvillisuus. Tutkielmassa ei onnistuttu kunnolla tarkastelemaan vesienpalautusten vaikutusta. Syynä tähän oli kuvausalueen liian pieni koko, mahdollisesti epäonnistuneet tarkasteltavat vesienpalautusojat ja suuri ero seurantavuosien sulamisvesien määrässä. Vaikutti kuitenkin siltä, että vesienpalautusojat onnistuivat ylläpitämään märkyyttä vähäsateisen kauden ajan ja samalla nostamaan kohteiden vedenpinnan tasoa. Tulosten perusteella dronekartoituksella on potentiaalia ennallistamisen seurannassa

    Variation in water properties of subarctic ponds and factors affecting them in the changing subarctic environment

    Get PDF
    Arktis on suuren käännekohdan edessä ilmastonmuutoksen myötä ja alueen ilmasto tulee kokemaan erityisen voimakasta lämpötilan nousua. Subarktiset lammet ovat tärkeitä elinympäristöjä ja suojapaikkoja monille alueen eliöille, mutta siitä huolimatta huonosti tunnettuja verrattuna isompiin vesistöihin. Ilmaston muuttumisen myötä lampien tutkimisen tärkeys korostuu, sillä ne ilmentävät ensimmäisenä muuttuvaa ilmastoa. Subarktisiin lampien vesien ominaisuuksiin vaikuttavia tekijöitä on valuma-alueen ominaisuudet, kuten sen sijainti suhteessa mereen, lammen korkeus merenpinnasta sekä kallio- ja maaperä. Ilmastollisista tekijöistä suuri merkitys on kesäkuukausien lämpötilalla sekä sadannan määrällä. Tämän tutkielman tarkoituksena oli selvittää lampien vesien ominaisuuksiin vaikuttavia tekijöitä Kilpisjärven alueella sekä sitä, miten vesien ominaisuudet vaihtelevat lampien välillä. Vesinäytteet kerättiin 94 tundralammesta Mallan luonnonpuistosta ja sen läheisyydestä sekä Ailakkavaaraa ympäröiviltä alueilta vuosien 2018 ja 2019 elo-syyskuussa. Kerätyt näytteet analysoitiin myöhemmin Helsingin yliopiston geotieteiden ja maantieteen osaston laboratoriossa. Tutkittuja vesikemiallisia muuttujia olivat veteen liuenneet metallit, pääionit sekä kokonaisfosfori ja -typpi. Valuma-alueen ominaisuuksista kertovat muuttujat kuten NDVI (Normalized Difference Vegetation Index), TWI (Topographic Wetness Index) sekä ilmastolliset muuttujat kuten kesäkuukausien sadanta ja heinäkuun keskilämpötila kerättiin avoimista paikkatietolähteistä. Pääkomponenttianalyysin (PCA) tulosten perusteella lampien vesien kemialliset ominaisuudet vaihtelevat keskimäärin vähän Mallan ja Ailakkavaaran välillä, mutta alueiden sisällä vaihtelua on enemmän. Valuma-alueiden ominaisuudet ja ilmasto vaikuttivat selvästi lampia ympäröivään kasvillisuustyyppiin, mutta nämä tekijät eivät näkyneet yhtä voimakkaasti lampien vesien ominaisuuksissa. Ravinteiden ja veteen liuenneiden metallien absoluuttiset määrät ovat pienet, mutta näiden suhteellinen vaihtelu lampien välillä on suurta. GAM-mallinnusten perusteella pohjavesivaikutus (deuterium excess) oli merkittävin yksittäinen tekijä vesiin vaikuttavista tekijöistä, joka oli selittävänä tekijänä useampaan veden ominaisuuteen. Mittausvuosina keskimääräistä kuivemmat kesäkuukaudet korostavat valunnan merkitystä veden ominaisuuksiin. Kesäkuukausien sademäärä, korkeus merenpinnasta, heinäkuun keskilämpötila sekä kasvillisuuden määrä (NDVI) olivat tärkeimmät tutkimuksen subarktisiin lampiin vaikuttavista tekijöistä. Ilmastonmuutoksen aiheuttama lämpötilan kasvu nostaa lampien vesien lämpötilaa sekä lisääntynyt sadanta lisää metallien valuntaa lampien vesiin.The Arctic is facing a major turning point with climate change and the region's climate will experience a particularly sharp rise in temperature. Subarctic ponds are important habitats and shelters for many organisms in the area but are nevertheless poorly known compared to larger water bodies. Along with climate change, the importance of studying ponds becomes more important as they are the first to manifest a changing climate. Factors affecting the water properties of subarctic ponds include the characteristics of the catchment area, such as its location relative to the sea, altitude, bedrock, and soil. Of the climatic factors, the temperature in the summer months and the amount of precipitation are of great importance. The purpose of the thesis was to find out the factors influencing the water properties of ponds in the Kilpisjärvi region and how the water properties vary between ponds. Water samples were collected from 94 tundra ponds in and around Malla Strict Nature Reserve and in the areas around Ailakkavaara in August-September 2018 and 2019. The collected samples were later analyzed in the laboratory of the Department of Geosciences and Geography in University of Helsinki. The hydrochemical variables studied were metals dissolved in water, major ions, and total phosphorus and nitrogen. Variables describing catchment characteristics such as the Normalized Difference Vegetation Index (NDVI), TWI (Topographic Wetness Index) and climatic variables such as precipitation during the summer months and average temperature in July were collected from open spatial data sources. Based on the results of the principal component analysis (PCA), the chemical properties of pond waters vary slightly on average between Malla and Ailakkavaara, but there is more variation within the regions. The characteristics of the catchment areas and the climate clearly influenced the vegetation type surrounding the ponds, but these factors were not as strongly reflected in the characteristics of the pond waters. The absolute amounts of nutrients and water-dissolved metals are small, but the relative variation between ponds is substantial. Based on GAM-modeling, influence of groundwater (deuterium excess) was the single most significant factor influencing water quality, which was the explanatory variable for several water properties. The drier-than-average summer months in the study years emphasize the importance of runoff to water quality. Rainfall during the summer months, altitude, mean temperature in July, and amount of vegetation (NDVI) were the main factors influencing the subarctic ponds in the study. The increase in temperature caused by climate change will raise the temperature of pond waters and increased precipitation will increase the runoff of metals dissolved in ponds

    Multi-decadal greening and climate trends around Arctic lakes and their connection to lake organic carbon

    No full text
    Arktinen kasvillisuus muuttuu ilmaston l√§mmetess√§: kasvillisuuden vihertymist√§ on havaittu niin satelliittidatan kuin kentt√§tutkimusten avulla. Joidenkin tutkimusten mukaan arktinen kasvillisuuden vihertyminen on yhten√§ syyn√§ arktisten j√§rvien hiilim√§√§r√§n kasvuun eli j√§rvien ruskettumiseen. T√§m√§n ty√∂n tarkoituksena on lis√§t√§ tietoa kasvillisuuden vihertymisen yhteydest√§ j√§rvien ruskettumiseen arktisella alueella. Ty√∂ss√§ni on kaksi p√§√§tutkimuskysymyst√§: 1) Miten kes√§n NDVI-arvo, eli normalisoitu kasvillisuusindeksi, jolla arviodiaan vihre√§n kasvillisuuden m√§√§r√§√§, on muuttunut tutkimusalueilla viimeisen 20 vuoden aikana ja onko valittujen j√§rviryhmien v√§lill√§ vaihtelua? ja 2) Miten orgaanisen hiilen m√§√§r√§ on muuttunut tutkituissa j√§rviss√§? N√§it√§ kysymyksi√§ t√§ydent√§v√§t seuraavat alakysymykset: Ovatko kes√§l√§mp√∂tila tai sadanta vaikuttaneet NDVI-arvoihin? Mik√§ on kes√§n NDVI:n ja j√§rven orgaanisen hiilen sek√§ l√§mp√∂tilan/sadannan muutoksen ja j√§rven orgaanisen hiilen muutoksen v√§linen suhde? Tarkastelen tutkielmassani 15 arktisen tai subarktisen j√§rven ymp√§rist√∂n kasvillisuuden vihertymist√§ ja ilmastoa usean vuosikymmenen ajanjaksolla k√§ytt√§en apunani satelliittidataa (NDVI). Vertailen n√§it√§ tietoja sedimenttidataan selvitt√§√§kseni, onko mahdollisella vihertymisell√§ yhteytt√§ j√§rvien orgaanisen hiilen kokonaiskuormitukseen. Tutkimusalueet sijaitsevat Kanadassa, Alaskassa, Pohjois-Suomessa ja Ven√§j√§ll√§ sek√§ Jakutiassa ett√§ Chukotkassa. Kes√§n keskil√§mp√∂tila on noussut merkitsev√§sti kaikilla tutkimusalueilla vuosina 1961‚Äď2018. Kes√§n kokonaissadanta ei ole muuttunut merkitsev√§sti, mutta trendi on silti positiivinen kaikkialla muualla paitsi Ven√§j√§n Chukotkassa. Kokonaistalvisadanta on v√§hentynyt merkitsev√§sti Alaskassa ja Ven√§j√§n molemmilla alueilla ja lis√§√§ntynyt merkitsev√§sti J√§nk√§j√§rvell√§ Suomessa vuosina 1961‚Äď2018. NDVI-arvot ovat kasvaneet merkitsev√§sti J√§nk√§j√§rven (Suomi), Rauchuagytgynin ja Illerneyn (Ven√§j√§, Chukotka) tutkimusalueilla vuosina 2000‚Äď2021. N√§iden kolmen j√§rven kohdalla ymp√§rist√∂muuttujat ovat kytk√∂ksiss√§ NDVI-arvojen kehitykseen. NDVI:n ja j√§rven orgaanisen kokonaishiilen suhde on positiivinen, mutta ei tilastollisesti merkitsev√§. Tilanne on sama l√§mp√∂tilan ja orgaanisen kokonaishiilen muutoksen suhteessa useimpien j√§rvien osalta. Sek√§ kes√§- ett√§ talvisadanta on usean j√§rven kohdalla laskenut, kun taas orgaaninen kokonaishiilen m√§√§r√§ on j√§rviss√§ kasvanut. Tulokset osoittavat, ett√§ ymp√§rist√∂olosuhteet ovat muuttuneet tutkimusalueilla, ja muutaman j√§rven kohdalla t√§m√§ on johtanut kasvillisuuden tuottavuuden lis√§√§ntymiseen. Tulosten perusteella voi alustavasti arvioida, ett√§ valuma-alueen vihertymisell√§ on positiivinen vaikutus j√§rven orgaanisen kokonaishiilen m√§√§r√§√§n. T√§t√§ yhteytt√§ pit√§√§ kuitenkin tutkia viel√§ lis√§√§ muun muassa isommalla aineistolla. Tulokset viittaavat my√∂s siihen, ett√§ arktinen alue koostuu monenlaisista ymp√§rist√∂ist√§, eik√§ esimerkiksi ilmastonl√§mpeneminen saa aikaan samanlaisia vaikutuksia kaikkialla.As a response to Arctic climate warming, Arctic vegetation is changing. Studies have shown a greening trend both in satellite-derived data (spectral greening) and in field measurements (vegetation greening). Some studies indicate that the increase in vegetation productivity in the Arctic is one of the drivers of the increase in organic carbon in lakes, lake brownification. The aim of this thesis is to bring more knowledge about this possible connection between vegetation change and lake brownification in a circumpolar context. My two main research questions are: 1) How has the summer terrestrial NDVI value, in short, the normalized vegetation index to estimate the amount of green vegetation, changed during the past 20 years in the study areas and is there variation between lake groups? and 2) How has the amount of organic carbon changed in the studied lakes? These questions are complemented by the following sub-questions: Have summer temperature or precipitation affected NDVI change? What is the relationship between summer NDVI and lake organic carbon, and between the change in temperature/precipitation and the change in lake organic carbon? I conducted a circumpolar study about multi-decadal greening and climate trends around 15 Arctic and subarctic lakes divided into five groups, using satellite-derived vegetation data (NDVI). I then compared these data with sediment data to study if potential greening has a connection to the lakes‚Äô total organic carbon load. The study areas are located in South-Central Canada, Alaska, North Finland, Russia ‚Äď Yakutia and Russia ‚Äď Chukotka. I found that summer surface air temperature has increased significantly in all of the study areas during 1961-2018. Total summer precipitation has not significantly changed during the study period, but the trend has been positive in all study areas except for Russia, Chukotka. Winter precipitation has significantly decreased in Alaska, and in both of the Russian areas, and significantly increased in J√§nk√§j√§rvi, Finland during 1961-2018. NDVI has increased significantly in J√§nk√§j√§rvi (Finland), Rauchuagytgyn and Illerney (Russia, Chukotka) during 2000-2021. In these lakes the environmental variables were affecting NDVI. The connection between NDVI in the study areas and lake TOC was positive, but not statistically significant. The situation was the same for the comparison between temperature and TOC for most of the lakes. When comparing the change in summer and winter precipitation and the change in TOC, for most of the lakes, precipitation had decreased while TOC increased. In conclusion, the results indicate that environmental conditions are changing in the study areas and that in some areas that has led to an increase in summer terrestrial NDVI values. It may also be that catchment area greening can increase lake TOC. However, this connection needs more research, for instance with a larger sample size. This study with its varying results also supports the notion of heterogeneous Arctic environments

    Vesiruton energia ja ravinteet talteen ‚Äď Elodea II -hankkeen loppuraportti

    Get PDF
    Kanadanvesirutto (Elodea canadensis) on haitalliseksi vieraslajiksi luokiteltu uposkasvi, joka on levinnyt satoihin j√§rviin Suomessa. Vesirutto voi kasvattaa laajoja, jopa koko j√§rven laajuisia massakasvustoja, syrj√§ytt√§√§ muita alkuper√§isi√§ lajeja, aiheuttaa hajotessaan happikatoa sek√§ heikent√§√§ j√§rvien virkistysk√§ytt√∂mahdollisuuksia. Vuosina 2019‚Äď2021 toteutetun Elodea II -hankkeen tavoitteena oli kehitt√§√§ kustannustehokkaita keinoja vesiruton poistamiseksi sek√§ biomassan ja sen sis√§lt√§mien ravinteiden hy√∂dynt√§miseksi. Vesiruton biomassan poistoon kehitettiin t√§t√§ kohdetta varten optimoitu raivausnuotta, jolla biomassan poisto onnistui hankkeen tarpeita varten. Raivausnuottaus on kuitenkin ty√∂l√§st√§ ja hidasta monine ty√∂vaiheineen, joten menetelm√§ vaatii viel√§ jatkokehityst√§. Vesiruton poiston haitalliset vaikutukset veden laatuun j√§iv√§t v√§h√§isiksi, mutta raivausnuottauksen mukana poistetut harvinaiset vesikasvit n√§yttiv√§t palautuvan nopeasti. Biomassan sis√§lt√§mien ravinteiden hy√∂dynt√§mismahdollisuutta selvitettiin k√§ytt√§m√§ll√§ sit√§ viherlannoitteena peruna- ja kokoviljas√§il√∂rehukasvustoille. Biomassan k√§sittely ja peltolevitys onnistuivat maatalouskoneilla hyvin. Biomassan lis√§yksest√§ viherlannoitteena ei kuitenkaan saatu odotettuja lannoitevaikutuksia peltokokeissa. Toisaalta siit√§ ei ollut haittaa testikohteina k√§ytetyille viljelykasveille, mink√§ perusteella peltolevitys voisi tarjota toimivan ja kustannustehokkaan ratkaisun vesiruton loppusijoitukseen. Laboratoriokokeissa vesiruton pinnalta eristettiin yli 200 erilaista mikrobia. Alustavien tulosten perusteella muutamat bakteeri-isolaatit estiv√§t tehokkaasti perunarupea aiheuttavien Streptomyces-bakteerien ja kohtalaisesti perunaseitti√§ aiheuttavan Rhizoctonia solani -sienen kasvua. Perunaseitin osalta sama vaikutus oli havaittavissa my√∂s peltokokeissa. Vesiruton soveltuvuutta biokaasuntuotannon lis√§sy√∂tteeksi sek√§ biomassan s√§il√∂nt√§mahdollisuuksia selvitettiin laboratorio- ja maatilamittakaavan kokeissa. Tavanomaiset nurmirehun korjuu- ja varastointimenetelm√§t soveltuvat biomassan k√§sittelyyn, mutta ty√∂ on hitaampaa pieneksi silppuuntuvan ja m√§r√§n materiaalin vuoksi. Biomassan paalaus biokaasulaitokselle kuljetettavaksi oli mahdollista, kun biomassa seostettiin nurmen kanssa. Pelk√§n biomassan s√§il√∂nt√§ minisiiloissa k√§ymiseen perustuvalla menetelm√§ll√§ onnistui varsin heikosti aistittavan laadun, happamuuden ja mikrobien m√§√§r√§n perusteella. K√§ymist√§ rajoittivat biomassan varsin v√§h√§inen kuiva-ainepitoisuus ja todenn√§k√∂isesti my√∂s niukka liukoisten hiilihydraattien pitoisuus. Nurmirehun lis√§ys kuitenkin edisti s√§il√∂nn√§n onnistumista. Vesiruton biomassa parantaa biokaasutuksen metaanisaantoa ja sen k√§ytt√∂ on tietyin reunaehdoin jopa kannattavaa. Toimenpiteiden kannattavuutta arvioitiin ja kehiteltiin toimintamalleja, joiden avulla voidaan luoda vesiruton poistamiseen liittyvi√§ liiketoimintamahdollisuuksia paikallisille yritt√§jille

    Drivers of CO2 fluxes in the tundra and within four tundra vegetation types

    Get PDF
    Ilmaston lämmetessä arktisten ekosysteemien olosuhteissa ja kasvillisuuden koostumuksessa ennakoidaan tapahtuvan muutoksia, jotka vaikuttavat yksittäisten ympäristöjen ja koko arktisen alueen hiilen kiertoon. Kasvillisuuden koostumuksessa tapahtuvat muutokset vaikuttavat ekosysteemien kykyyn sitoa hiiltä, mutta pensastumisen kaltaisilla kasvillisuuden määrän ja koostumuksen muutoksilla voi olla myös maaperän hiileen liittyviä takaisinkytkentöjä. Tundraympäristöjen hiilenkierrossa tapahtuvien muutosten ennakoimiseksi on ymmärrettävä, miten eri tekijät säätelevät hiilidioksidivoita olosuhteiltaan ja kasvillisuuden koostumukseltaan heterogeenisen tundran eri osissa. Nivaatioiden muodostamilla ympäristögradienteilla kerätystä aineistosta tutkittiin, miten vuot vaihtelevat, ja mitkä eri mikroilmasto-, kasvillisuus- ja maaperämuuttujat ovat yhteydessä hiilidioksidivoihin tundralla ja sen kasvillisuustyypeissä kasvukauden aikana. Ekosysteemirespiraation (ER) vaihtelu oli perustuotantoa (GPP) pienempää, ja nettoekosysteemivaihto (NEE) kasvoi (hiilidioksidin nettonielu) GPP:n kasvaessa. Hiilidioksidin nettosidonta oli suurinta pystyvarvikossa muita kasvillisuustyyppejä suuremmasta ER:stä huolimatta, ja pienintä pienen kasvipeitteen karukoissa, jotka olivat pienestä GPP:stä huolimatta pääosin hiilidioksidin nettonieluja. Kasvillisuuden määrä oli tärkeä GPP:n ja NEE:n vaihtelua selittänyt tekijä koko aineistossa ja kasvillisuustyypeissä. Kasvillisuuden määrä selitti ilmalämpötilan ja maaperän kosteuden ohella myös ER:n vaihtelua koko aineistossa ja eri kosteus- sekä lämpöolosuhteet kasvillisuuden määrän ohella kasvillisuustyypeissä. Mikroilmasto-olosuhteet auttoivat selittämään NEE:n vaihtelua koko aineistossa, karukossa ja maanmyötäisessä varvikossa ilmalämpöolosuhteiden ollessa kosteutta ja maaperän lämpötilaa tärkeämpiä NEE:tä selittäviä tekijöitä karukkoa lukuun ottamatta. Ilmalämpötila oli muita kasvillisuustyyppejä voimakkaammin yhteydessä suurempaan GPP:hen ja ER:ään pystyvarvikoissa, ja ilmalämpötila oli pystyvarvikoissa kasvillisuuden määrää tärkeämpi ER:n vaihtelua selittävä tekijä. Maaperän lämpötila ei ollut koko aineistossa tai varvikkotyypeissä yhteydessä suurempaan ER:ään. Karukoissa maaperän lämpötilan ER:ää ja hiilidioksidin nettolähdettä lisäävä vaikutus kasvoi kosteuden kasvaessa. Orgaanisen kerroksen paksuus oli heikossa yhteydessä suurempaan hiilidioksidin nettolähteeseen niittyjä lukuun ottamatta ja maaperän pH selitti voiden vaihtelua osin kasvillisuuden määrän kautta. Hiilidioksidivoita vaikuttaa säätelevän tundralla ja sen kasvillisuustyypeissä ensisijaisesti kasvillisuuden määrä ja toissijaisena mikroilmasto-olosuhteet, joista erityisesti ilmalämpötila ja kosteusolosuhteet vaikuttavat olevan yhteydessä ER:ään. Maaperän lämpötilan hajotustoimintaa lisäävä vaikutus on voinut olla pieni suhteessa autotrofiseen respiraatioon, eikä ole siksi ollut havaittavissa positiivisena vasteena ER:n ja maaperän lämpötilan välillä koko aineistossa ja varvikkotyypeissä. Kuivuus ja varjostuksen takia alhainen maaperän lämpötila varvikkotyypeissä ovat voineet hidastaa hajotustoimintaa, heikentää sen lämpötilariippuvuutta ja pienentää heterotrofisen respiraation osuutta ER:stä. Tulokset viittaavat lisääntyvän kasvillisuuden määrän ja kasvillisuuden korkeuskasvun voimistavan hiilen sidontaa tundraekosysteemeissä riippumatta kasvillisuustyypistä. Varpukasvillisuuden lisääntymisen maaperän lämpötilaa laskeva vaikutus ja mahdollinen kuivuuden lisääntyminen esimerkiksi kasvukauden pidentymisen seurauksena voivat hidastaa hajotustoimintaa ja vahvistaa tundran hiilidioksidin nettonielua kasvukauden aikana. Kasvillisuuden määrän, mikroilmaston ja maaperän ominaisuuksien vaihteleva kyky selittää voiden vaihtelua eri kasvillisuustyypeissä voi viitata eri kasvillisuustyyppien hiilidioksidivoiden olevan herkkiä eri ympäristötekijöiden muutoksille. Tulokset korostavat siten kasvillisuustyypin ja kasvillisuuden koostumuksen huomioinnin merkitystä tundran hiilidioksidivoissa tapahtuvia muutoksia ennakoitaessa. Myös hajotustoimintaa rajoittavien tekijöiden merkitys tundran hiilidioksidivoiden muutoksissa voi olla keskeinen. Hajotustoimintaa rajoittavat tekijät voivat määrittää sitä, missä ympäristöissä kasvillisuuden tuottoisuuden kasvu kasvattaa hiilidioksidin nettonielua, ja missä hiilidioksidin nettonielu pienenee tai ympäristö muuttuu hiilidioksidin nettolähteeksi.As the climate warms tundra ecosystems will face changes that have an impact on their carbon cycle. Arctic tundra is already experiencing changes in plant species composition and distribution, and vegetation height expected to increase. Vegetation shifts such as shrubification can increase carbon uptake from the atmosphere to the tundra ecosystems but changes in soil microclimate and plant-microbe interactions related to vegetation shifts can also create feedbacks that increase carbon losses from the ecosystems to the atmosphere. To better understand changes in tundra carbon dioxide (CO2) fluxes related to climate change and vegetation shifts, it’s crucial to understand the factors controlling CO2 fluxes in the tundra in general and in the tundra environments that differ in their vegetation composition. We used environmental gradients created by late-lying snowbanks to collect the data and we used modelling to understand the factors controlling CO2 fluxes in the tundra and within four different vegetation types during the growing season. The vegetation types included in the study were barrens, meadow-like environments, prostrate shrub tundra (heat) and erect shrub tundra (shrub). Gross primary production (GPP) and ecosystem respiration (ER) were the highest in shrub plots, smaller in the heat and in meadow-like environments and the smallest in barrens. Net CO2 sink increased with vegetation cover and GPP, but also barrens with little vegetation were still mostly net CO2 sinks during the growing season due to low ER. The amount of vegetation measured in vegetation height and cover well explained the variation in GPP and net ecosystem exchange (NEE) in the whole data and within vegetation types. ER was also related to the amount of vegetation but was more affected by microclimate, mainly air temperature and soil moisture, than GPP and NEE. In shrub plots, variation in ER was explained by air temperature more than by vegetation cover or height. Microclimate variables were not important in explaining variation in GPP in the whole data or within vegetation types but air temperature in heath and in the whole data and soil temperature and soil moisture in barrens helped to explain variation in NEE. In the whole data, heat and shrub plots soil temperature was not related to higher ER. Depth of organic layer explained some variation in NEE and ER in the whole data and some variation in NEE in some of the vegetation types. Soil pH was not an important factor explaining CO2 fluxes, but it was related to vegetation type and vegetation distribution especially in the whole data. The main factor controlling CO2 fluxes in the tundra and within different vegetation types seemed to be the amount of vegetation. Air temperature and soil moisture help to explain the variation especially in ER. The ability of vegetation parameters to explain variation in ER may be partly because of a relatively small amount of heterotrophic respiration compared to autotrophic respiration in the system or because of a positive link between the amount of vegetation and the amount of decomposition. Drought during the field campaigns may have limited decomposition and decreased temperature sensitivity of decomposition which may partly explain the insensitivity of ER to soil temperature. In heat and in shrub plots the shading effect of vegetation lowered soil temperature and may have slowed decomposition. As the ability of vegetation, microclimate and soil variables to explain variation in CO2 fluxes differed between vegetation types, CO2 fluxes of different vegetation types may respond to changes in the tundra environment differently. The results imply that the effect of vegetation composition should be considered when estimating how tundra ecosystem CO2 fluxes will respond to climate change. Similarly, the role of factors controlling decomposition, such as drought and shading effect of shrub vegetation, may be important in determining the future carbon balance of the tundra
    • ‚Ķ
    corecore