Browsing by study line "Skogsekologi och resurshållning"

Moose is a significant cause of timber quality reducing damages in Fennoscandian forests. It is a large generalist herbivore, capable of consuming several tens of kilograms of plant material per day. Their preference for browsing young scots pine (Pinus sylvestris, L.) during winter causes economical losses for forest owners, as regeneration is most often done by planting seedlings. Therefore, mitigating moose damages is important for reducing conflicts between hunters and landowners, who have differing views on the suitable size of the moose population. The goal of this study is to determine if landscape level forest structure plays a significant role in the home range area of moose, which can be seen as an indicator of habitat preference considering the optimal foraging theory. Forest structure can be altered by silvicultural methods, which offers forest managers a tool for reducing areas vulnerable to moose browsing. Previous studies have shown that moose densities are larger within landscapes containing large, cohesive forested areas and little isolated patches. Intensive silviculture has increased the moose population due to younger forest structure which provides abundant nutrition. Moose also copes well with habitat fragmentation. This has not been studied much on the home range scale. I constructed linear mixed models (LMM) to assess the effect of various landscape metrics on moose home range size. The metrics measured the patch size, fragmentation, and diversity of the landscape within a geolocated moose home range. The results showed that moose home range area grows in response to increasing diversity, and patch interspersion within the landscape. Increasing patch core area also increased home range size. The area reduces in response to mean patch area and patch density. Increasing the diversity of land cover classes and patch core area size of seedling stands could reduce an areas potential as moose habitat.

Huoltovarmuuden merkitys kasvaa maailmalla ja Suomessa. Yksityisteiden kunto ja ylläpitäminen tukevat Suomen huoltovarmuutta ja kestävää metsätaloutta. Maastoinventoinneilla yksityisteiden kunnon määrittäminen vie paljon resursseja ja on hidasta, joten kunnon määrittämiselle tarvitaan kaukokartoituspohjaisia ratkaisuja. Laserkeilaus loisi suuren edun yksityisteiden kunnon kartoittamisessa, koska näin saadaan kerättyä laajalta alueelta nopeasti tietoa. Lisäksi samaa metsävarojeninventointiin kerättävää laserkeilausaineistoa voidaan hyödyntää myös yksityisteiden tarkastelussa. Tässä maisterintutkielmassa tutkittiin TIESIT-hankkeelle tuotetun tiheäpulssisen laserkeilaustulkinnan tarkkuutta ja epäkohtia yksityisteiden kuntotiedon määrityksessä. Maisterintutkielma on tehty Suomen metsäkeskuksen toimeksiantona ja on osana TIESIT-hanketta. Tuotettua tulkintaa vertailtiin todellisiin yksityisteiden kuntoa määrittäviin arvoihin, jotka kerättiin maastomittauksilla. Tavoitteena tutkimuksessa oli selvittää lasertulkinnan yhteneväisyys todelliseen tien kuntoon ja löytää mahdolliset ongelmakohdat. Tutkimuskysymyksissä pohdittiin tiheäpulssisen laserkeilausaineiston tulkinnan vastaavuutta yksityisteiden kunnolle verrattaessa todelliseen kuntoon, ja minkä kuntomuuttujan määritys oli lasertulkinnalle haastavinta. Lisäksi pohdittiin mahdollisia syitä virheiden ja epätarkkuuksien tapahtumiselle. Tutkimuksella oli tavoitteena tuoda esille TIESIT-hankkeelle tuotetun lasertulkinnan täsmällisyyttä sekä mahdollisia parannuskohtia. Kuntomuuttujina tutkimuksessa käytettiin ajoradan leveyttä ja urasyvyyttä. Lasertulkinnan mittausvirhettä tarkasteltiin harhan, RMSE: n ja RMSE-% avulla. Lisäksi aineistolle selvitettiin kuntoluokkien oikeinluokitukset koealoittain, tarkimmat ja epätarkimmat tulkinnat sekä paritettu t-testi ja Spearmanin korrelaatioita. Kuntoluokat jaettiin TIESIT-hankkeessa kolmeen luokkaan, joita noudatettiin myös tässä tutkielmassa: hyvä, kohtalainen ja huono. Aineistona käytettiin TIESIT-hankkeelle tuotettua lasertulkintapilottia tien eri kuntomuuttujille ja maastoaineistoa. Lisäksi käytin erilaisia lisätietolähteitä kohteiden ominaisuuksien ja mahdollisten virheidenaiheuttajien tulkinnassa. Koealoja oli tutkimuksessa 104 ja ne sijoittuivat eteläiseen Kouvolaan. Koealat satunnaistettiin ennen maastomittauksia ja otokseen varmistettiin yksityisteiden ominaisuuksien sekä ympäröivän puuston erilaisuus. Lasertulkinnan onnistuminen kuntoluokkien määritykselle oli 44 %. Eri kuntomuuttujien sekä luokkien onnistuminen asettui 6—65 % välille. Heikoiten lasertulkinta luokitteli leveydeltään huonossa kunnossa olevat tiet. Kuntomuuttujista urasyvyyden määrittäminen oli lasertulkinnalle haastavinta. Lasertulkinta tuotti tilastollisesti merkitsevästi yliarviota urasyvyyksien määrittämisessä. Lasertulkinta epäonnistui eniten niillä koealoilla, joilla esiintyi matalaa kasvillisuutta, varttunutta puustoa ja heikkoja tieprofiileja, joten nämä ominaisuudet voisivat olla syitä tulkinnassa tapahtuneisiin virheisiin. Lisäksi tuotetun tulkinnan malleissa ja algoritmeissa, jotka olivat tässä tutkimuksessa tuntemattomat, voi esiintyä myös virheidenaiheuttajia. TIESIT-hankkeelle tuotettu lasertulkinta ei ollut tarpeeksi tarkka yksityisteiden kuntomuuttujien määrityksessä ja kuntoluokkien luokittelu epäonnistui yli puolella tapauksista. Tutkimuksessa havaittiin kuitenkin myös onnistuneita kohteita ja löydettiin lasertulkinnalle mahdollisia virheidenaiheuttajia. Tiheäpulssisen laserkeilausaineiston käyttö luo silti tehokkaan apuvälineen yksityisteiden kuntotiedon arviointiin. Lasertulkinnan avulla maastokäyntejä pystytään vähentämään ja suurempia alueita saadaan inventoitua lyhyessä ajassa. Tulevaisuudessa on tärkeää ottaa huomioon erilaiset virhelähteet ja tuottaa referenssimittauksia lasertulkinnan tuloksille maastossa, jotta voidaan parantaa yksityisteiden kuntokartoituksen tarkkuutta ja luotettavuutta.

Tässä pro gradu -tutkielmassa käydään läpi kuinka alkuperäisten suovesien palauttaminen kuivahtaneille aapasoille Pohjois-Pohjanmaalla vaikuttaa sammal- ja putkilokasvillisuuteen, ja näin uhanalaisten suotyyppien palautumiseen erilaisilla suojelusoilla Suomessa. Aihetta tutkittiin 144 kasviruudun avulla seitsemällä vesienpalautuskohteella ja viidellä kontrollikohteella. Kasviruuduista mitattiin lajien kokonaispeittävyyksiä. Kasviruutujen lajiyhteisöjä ja lajimäärää analy-soitiin ja vertailtiin niin ajallisesti kuin spatiaalisesti suhteessa vesien purkautumispisteeseen (kaivettu johdeuoma). Kasviyhteisöjen yleiseen havainnointiin ja muutokseen käytettiin hyväksi PC Ord -ohjelmistoa ja Non-Metric Multidi-mensional Scaling -ordinaatioanalyysiä. Vuonna 2015 perustettu elinympäristöjen tilan edistämistyöryhmä (ELITE) sai tehtäväkseen arvioida kuinka Suomen luontoa ja sen monimuotoisuutta pystyttäisiin suojelemaan mahdollisimman tehokkaasti niin vaikuttavuudeltaan kuin kustannustehokkuudeltaan (Kotiaho ym. 2015). Suoympäristöihin keskittynyt asiantuntijaryhmä totesi, että kuivahtaneille avosoille (aapasuokompleksit), joiden vesitalous on heikentynyt ympärillä toteutettujen ojitusprojektien takia, olisi kus-tannusvaikuttavinta toteuttaa alkuperäisten suovesien palauttamista ympärillä tapahtuvien kunnostusojituksien yhtey-dessä (Kotiaho ym. 2015). Tämä toimenpide edesauttaa esimerkiksi kuivahtaneiden aapasoiden rimpipintojen palautumista, sillä alkuperäistä lajis-toa oletettavasti on vielä jonkin verran ojittamattomalla avosuolla jäljellä (Kotiaho ym. 2015). Tällä toimenpiteellä edes-autetaan myös vesiensuojelua ympäröivissä vesistöissä, sillä toimiva suoekosysteemi toimii eräänlaisena luonnollisena valumavesien suodattimena, jolloin soiden käytöstä johtuvaa kiintoainekuormitusta saadaan hillittyä. Työryhmän mukaan ELITE-raportin pohjalta jäi kuitenkin vielä avoimia kysymyksiä sekä epävarmuuksia, joihin tässä pro gradu -tutkielmassa pyritään vastaamaan. Aapasoita kartoitettiin soiden ennallistamisen asiantuntijatyöryhmä SuoELO:n kanssa keväällä 2021, ja päädyttiin valitsemaan seitsemän vespakohdetta, jotka oli ennallistettu 3-36 vuotta sitten. Kont-rollikohteiksi valittiin viisi kuivahtanutta kohdetta, joiden ojitushistoria vaihtelu 25-51 vuoden välillä. Koealat perustettiin keväällä 2021 ja kasvillisuutta mitattiin kesällä 2021. Jokaiselle kohteelle perustettiin 12 kappaletta 1 neliön kasvillisuus-koealaa eli yhteensä 144 kappaletta. Mikrotopografia mitattiin jokaiselle ruudulle myös. Kivennäismaan etäisyys ruutua kohden arvioitiin jälkikäteen paikkatietoaineiston perusteella. Aineistoa jatkoanalysoitiin syksyllä lajitunnistuksen osalta mikroskoopilla syksyllä 2021. Tuloksissa ilmeni, että kohteiden ojitus- ja ennallistamishistorialla on yhteys aapasoiden kasvillisuuden palautumiseen, kun ennallistustoimenpiteitä oli tehty ympäröivällä ojitusalueella. Yleisesti tarkasteltuna vespakohteiden suotyypit olivat pääasiassa ruoho- ja saravaltaisia rimpi- ja ruoppanevoja, kun taas kuivahtaneet kontrollikohteet rahkasammalvaltaisia oligotrofisia tai heikosti minerotrofisia lyhytkorsinevoja. Vespakohteissa ilmeni ruohojen, karikkeen/paljaan turpeen, välipintasammalten ja sarojen yleistymistä heti kaivetun johdeuoman lähettyvillä verrattuna kontrollikohteisiin. Ruohojen keskimääräinen palautuminen ylitti kontrollikohteiden keskipeittävyydet vasta 30 vuotta ennallistuksen jälkeen. Kari-ke/paljas turve indikoi ojitus- ja ennallistusmuutosta erityisen hyvin aineistossa. Kokonaistarkastelussa lajien jaottelu trofiatasojen mukaan ei selittänyt aineistoa tilastollisesti merkittävästi, funktionaaliset kasviryhmät olivat tällaisen muu-toksen havaitsemiseen merkitsevämpiä. NMS-ordinaatioanalyysillä saatiin kohteiden kasviyhteisöiden samankaltaisuut-ta ja spatiaalista vaihtelua hyvin havainnollistettua, ja se sopii menetelmänä tällaisen muutoksen tarkasteluun. Koeasetelman laadinnassa ei kuitenkaan ollut otettu huomioon tarkasti kohteiden ojitushistoriaa, joka paljasti kolme kohteen osalta epävarmuuksia, muun muassa kahdella kontrollikohteella oli yritetty ennallistusta epäonnistuneesti ja yhdellä vespakohteella valuma-alueen ojituksien tulkinnassa oli epäselvyyksiä. Aineisto oli muutenkin hyvin pieni ja tällaisten virheiden osuus todennäköisesti vähensi aineiston tilastollista luotettavuutta. Ympäristömuuttujia mitattiin myös kohteilta vähän, mihin tulevaisuuden tutkimuksissa pitää kiinnittää enemmän huomiota, jotta ennallistusvaikutusta saa-daan selkeämmin esille. Luonnontilaisen verrokin puuttuminen oli myös haasteena, sillä positiivista kasvillisuuden vastetta ei pystytty täysin varmentamaan vespaustoimenpiteistä johtuvaksi, sillä osa soiden lajeista on hyvin resilienttejä ympäristön muutoksille ja ne voivat sinnitellä vedenpinnan laskusta huolimatta pitkääkin.