Skip to main content
Login | Suomeksi | På svenska | In English

Browsing by Subject "lumi"

Sort by: Order: Results:

  • Aalto, Aino (2023)
    The ongoing environmental change will cause changes in arctic-alpine environment affecting both abiotic and biotic processes and the distribution of arctic-alpine vegetation that has adapted to the cold environment. Former studies on the distribution of arctic-alpine vegetation have been conducted more from a macroclimatic point of view neglecting the microclimate perspective. Microclimate refers to radiation, temperature, humidity, and wind conditions near the Earth’s surface. These conditions vary notably in the topographically heterogenous mountain tundra. The effect of the microclimatic factors is particularly important when investigating low-growing arctic-alpine vegetation as the microclimatic variables can be expected to describe the climatic conditions of the biotically active layer better than the macroclimatic variables. The purpose of this thesis is to study how the microclimatic conditions vary across different biotopes within mountain tundra and to examine which microclimatic variables best explain the local distribution of the arctic-alpine vegetation. The microclimatic variation in the different biotopes of the mountain tundra was studied by examining the statistical key figures of air and soil temperature and soil moisture measurements. Species distributions modelling was used to examine the distribution of arctic-alpine vascular plants and species correspondence to the microclimate variables as well as the importance of those variables on the species distributions. The research material consists of the microclimate and species data collected on the field as well as data based on topography and remote sensing. The data for the study were collected around Rastigaisa mountain in northern Norway. The explanatory variables used in the species distribution modelling included freezing degree day (FDD), growing degree day, radiation, soil moisture, topographic position index and information on the snow cover persistence. Species distribution modelling was performed using generalized boosted regression. From the modelling results the relative importance of the predictor variables as well as the predicted distributions of the species were interpreted. Microclimate factors varied between biotopes. The biggest variation in air temperature was observed at mountain tundra heath. Soil moisture had a levelling effect on the minimum temperatures and the FDD’s. The species distribution modelling results show that snow and moisture variable have a significant impact on the distribution of the arctic-alpine vegetation. Snow controls both temperature and moisture conditions and hence affects the stress that vegetation undergoes as well as the supply of nutrients.
  • Kettunen, Kia (2021)
    Ilman saastuminen on maailmanlaajuinen ongelma ja ihmisen toiminta lisää merkittävästi kohonneita epäpuhtauksia ilmakehässä. Merkittävimpiä päästölähteitä ovat fossiilisten polttoaineiden käyttö, energiantuotanto, teollisuus, maatalous, kotitaloudet ja jätehuolto. Happamoittava rikki-, typpi- ja ammoniumlaskeuma on ollut yksi suuri ongelma lisääntyneiden päästöjen myötä, mutta erityisesti rikin ja typen oksidien päästöjä on pystytty vuoden 1990 tasosta vähentämään onnistuneesti. Vuonna 1975 aloitettiin valtakunnallinen lumen seurantatutkimus 53 eri pohjaveden seuranta-asemalla. Tämän tutkielman tarkoituksena oli tarkastella valituilla asemilla talviaikaisen ilmaperäisen laskeuman pitoisuuksia ja havainnoida niiden mahdollisia vaikutuksia alueen pohjaveteen. Lisäksi haluttiin tarkastella, sopiiko tämänkaltainen pitkäaikainen seuranta-aineisto tilastolliseen tarkasteluun. Seuranta-asemista valittiin kuusi asemaa siten, että ne kattavat Suomen maantieteellisesti mahdollisimman laajasti, asemia olisi sekä hiekka- että moreenialueilla ja näytteenotto olisi aloitettu ainakin osalla asemista jo vuonna 1975. Asemista päädyttiin valitsemaan Valkealan, Parikkalan, Haapajärven, Kuusamon, Lumiahon ja Sodankylän asemat. Aineisto saatiin valmiina Suomen ympäristökeskukselta ja se on saatavissa myös pohjavesitietojärjestelmästä (POVET). Lumi- ja pohjavesinäytteistä mitatuista muuttujista valittiin ne, joita oli mitattu molemmista näytetyypeistä tarpeeksi pitkältä aikaväliltä tilastollisen tarkastelun onnistumiseksi. Analyysituloksia tarkasteltiin ensin asemakohtaisesti, jonka jälkeen lumi- ja pohjavesinäytteille tehtiin erilaisia tilastollisia analyyseja: ei-parametrinen ja parametrinen t-testi, pääkomponenttianalyysi sekä korrelaatioanalyysi. Lisäksi aineistoa tarkasteltiin visuaalisesti laskeuman ja pohjaveden välillä mahdollisesti esiintyvien yhteyksien löytämiseksi. Selvin yhteys laskeuman ja pohjaveden välillä löytyi happamoittavan laskeuman ja pohjaveden happamoitumista indikoivien muuttujien välillä. Happamoittavan kuormituksen lasku näkyi pH:n sekä alkaliniteettipitoisuuden nousuna ja sulfaattipitoisuuden laskuna. Raskasmetallipitoisuuksissa havaittiin myös yhteys laskeuman ja pohjaveden välillä. Muiden muuttujien osalta selvää yhteyttä pitoisuuksissa ei havaittu. Laskeuman ja muiden pohjaveden koostumukseen vaikuttavien tekijöiden suhteen arviointi havaittiin hankalaksi, mutta esimerkiksi metsähakkuiden vaikutus pohjaveden nitraattipitoisuuksiin löydettiin. Jotta tilastollinen tarkastelu oli luotettavaa, tuli aineistosta ensin poistaa tai korjata erilaisista virhelähteistä johtuvat poikkeamat. Aineiston todettiin sisältävän monia erilaisia virhelähteitä liittyen näytteenottoon, näytteiden analysointiin ja tuloksien kirjaamiseen. Lisäksi muutokset määritysrajoissa, mittaustarkkuuksissa ja menetelmien tarkkuuksissa vuosien varrella tuli ottaa huomioon. Ennen tilastollista käsittelyä virheet ja poikkeamat tuli havaita sekä korjata tai poistaa. Toimiviksi jo toteutetuiksi parannuksiksi todettiin Suomen ympäristökeskuksen vuonna 2013 julkaisema laatusuositus ympäristöhallinnon vedenlaaturekistereihin vietäville tiedoille sekä vuoden 2016 jälkeinen keskitetympään analysointimalliin siirtyminen. Poikkeamiin aineistossa voisi kuitenkin jatkossa kiinnittää huomiota jo analyysivaiheessa ja erityisesti tuloksia kirjatessa, jotta aikaa vieviltä korjausprosesseilta jatkossa vältyttäisiin. Korjausten jälkeen aineisto on kuitenkin hyvin käyttökelpoista ja mahdollistaa laajamittaisenkin laskeuman ja pohjavesien pitoisuuksien tilastollisen tarkastelun.