Determination of the environmental factors controlling earth surface processes and landform patterns is one of the central themes in physical geography. However, the identification of the main drivers of the geomorphological phenomena is often challenging. Novel spatial analysis and modelling methods could provide new insights into the process-environment relationships. The objective of this research was to map and quantitatively analyse the occurrence of cryogenic phenomena in subarctic Finland. More precisely, utilising a grid-based approach the distribution and abundance of periglacial landforms were modelled to identify important landscape scale environmental factors.
The study was performed using a comprehensive empirical data set of periglacial landforms from an area of 600 km2 at a 25-ha resolution. The utilised statistical methods were generalized linear modelling (GLM) and hierarchical partitioning (HP). GLMs were used to produce distribution and abundance models and HP to reveal independently the most likely causal variables. The GLM models were assessed utilising statistical evaluation measures, prediction maps, field observations and the results of HP analyses.
A total of 40 different landform types and subtypes were identified. Topographical, soil property and vegetation variables were the primary correlates for the occurrence and cover of active periglacial landforms on the landscape scale. In the model evaluation, most of the GLMs were shown to be robust although the explanation power, prediction ability as well as the selected explanatory variables varied between the models.
The great potential of the combination of a spatial grid system, terrain data and novel statistical techniques to map the occurrence of periglacial landforms was demonstrated in this study. GLM proved to be a useful modelling framework for testing the shapes of the response functions and significances of the environmental variables and the HP method helped to make better deductions of the important factors of earth surface processes. Hence, the numerical approach presented in this study can be a useful addition to the current range of techniques available to researchers to map and monitor different geographical phenomena.TAUSTAA
Routailmiöiden ja niiden esiintymiseen vaikuttavien ympäristötekijöiden ymmärtäminen on tärkeää, koska yli 20 % maapallon maa-alasta on kylmissä ilmasto-oloissa vaikuttavien prosessien muokkaamaa aluetta, joka reagoi herkästi ympäristössä tapahtuviin muutoksiin. Laajojen ja harvaan asuttujen polaarialueiden kartoittaminen on kuitenkin kallista ja aikaa vievää työtä. Paikkatietojärjestelmät (GIS) ja tilastolliset menetelmät mahdollistavat kustannustehokkaan lähestymistavan erilaisten alueellisten ilmiöiden analysointiin.
TUTKIMUKSEN TAVOITTEET
Tässä tutkimuksessa mallinnettiin routailmiöiden esiintymistä paikkatietojärjestelmien ja tilastollisten menetelmien avulla 600 km2 alueelta Utsjoen Paistuntureilta. Keskeisimpinä tavoitteina oli tunnistaa routamuodostumien esiintymiseen vaikuttavat ympäristötekijät ja selvittää tilastollisten menetelmien, kuten yleistettyjen lineaaristen mallien ja hierarkisen ositusmenetelmän soveltuvuus routailmiötutkimuksiin.
TULOKSET
Pohjoisimmassa Suomessa metsänrajan yläpuolella esiintyy lukuisia erilaisia routaprosessien synnyttämiä muodostumia, joista useimmat ovat edelleen aktiivisia. Yleisimpiä muodostumaryhmiä ovat kuviomaat ja vuotomaat. Aktiivisten ilmiöiden esiintymisen kannalta keskeisimpiä maisematason ympäristötekijöitä ovat topografia, maaperä ja kasvillisuus. Etenkin korkeus merenpinnasta, rinteen kaltevuus, maaperän kosteus, turveala ja pensaspeittävyys korreloivat useimpien routailmiöiden kanssa. Tulosten arvioinnissa useimmat tilastolliset mallit osoittautuivat vakaiksi, ja niiden ennustuskyky vaihteli melko hyvästä erittäin hyvään. Parhaiten pystyttiin ennustamaan ikiroutaytimisten palsojen, erilaisten kuviomaiden ja vuotomaakilpien esiintymistä.
JOHTOPÄÄTÖKSET
Tämä tutkimus osoitti, että paikkatietojärjestelmiä ja tilastollisia menetelmiä voidaan tehokkaasti käyttää erilaisten routailmiöiden alueelliseen mallintamiseen. Numeerisilla menetelmillä voitiin selvittää ilmiöiden ja ympäristötekijöiden yhteyksiä, tunnistaa tärkeimmät itsenäisesti vaikuttavat tekijät ja ennustaa muodostumien levinneisyyttä subarktisessa tunturimaisemassa. Tässä tutkimuksessa käytettyä lähestymistapaa voidaan soveltaa myös muiden maantieteellisten ilmiöiden kartoitukseen ja alueellisten tutkimusongelmien ratkaisuun
