Browsing by Subject "boreaalinen metsä"
Now showing items 1-2 of 2
-
(2014)Boreaaliset metsät toimivat tärkeinä metaanin nieluina globaalissa metaaninvaihdossa maaekosysteemien ja ilmakehän välillä. Viimeaikaiset tutkimukset ovat kuitenkin osoittaneet, että boreaalinen metsä voi ajoittain myös päästää metaania ilmakehään. Myös kasvillisuuden on havaittu voivan päästää metaania. Boreaalisen metsän metaanidynamiikan ja metaanipäästöjen tarkempi selvittäminen on tärkeää ja ajankohtaista, koska metaani on hyvin voimakas kasvihuonekaasu ja sen pitoisuus ilmakehässä kasvaa. Tässä tutkimuksessa tutkin metsänpohjan ja ilmakehän välistä metaaninvaihtoa maakammiomittauksilla. Mittauspaikka sijaitsee Helsingin yliopiston Hyytiälän metsäaseman boreaalisessa mäntyvaltaisessa (Pinus sylvestris) kangasmetsässä, SMEAR II -tutkimusasemalla. Tutkimusta edeltävänä kesänä SMEAR II -asemaa ympäröivän metsän latvuston yläpuolelta mitattiin metaanipäästöjä, joten tämän tutkimuksen erityisenä kiinnostuksen kohteena olivat mahdolliset metsänpohjan metaanipäästöt. Tein mittaukset staattisella kammiomittausmenetelmällä yhteensä 54 kammiolla toukokuusta syyskuuhun alueellisen ja ajallisen vaihtelun selvittämiseksi. Lisäksi tutkin maan lämpötilan ja kosteuden, ilman lämpötilan, sadannan, fotosynteettisesti aktiivisen säteilyn (engl. photosynthetically active radiation, PAR) ja rahkasammalpeitteisyyden (Spaghnum sp.) vaikutusta metaanivoihin. Tutkimus osoitti, että mittausalueen metsän pohja toimi keskimäärin metaanin nieluna, mutta pienet soistuneet alueet päästivät ajoittain huomattavia määriä metaania. Koko mittausjakson keskimääräinen metaanivuo mittausalueella oli −4,0 µmol CH4 m−2 h−1, mikä vastaa aiempien tutkimusten perusteella tyypillistä keskiarvoa boreaalisen metsämaan metaanivuosta. Metaanipäästöjä mitattiin pääasiassa kahdesta mittauspisteryhmästä kesän alkupuolella, jolloin maan kosteus oli suurimmillaan. Maan kosteus ja rahkasammalten (Spaghnum sp.) peittävyys kammion sisällä olivat tärkeimmät metaanivuohon vaikuttavat tekijät. Metaanivoiden todettiin olevan positiivisessa yhteydessä näiden lisäksi myös fotosynteettisesti aktiivisen säteilyn eli PAR-säteilyn kanssa, mikä osoittaa, että kasvillisuus todennäköisesti vaikuttaa metaanivuohon. Maan lämpötila puolestaan oli käänteisesti yhteydessä metaanivoiden kanssa. Metsänpohjan metaanipäästöt tulivat vain osittain samalta suunnalta kuin edellisenä vuonna ekosysteemitasolla havaitut metaanipäästöt. Vaikka metsänpohjan metaanipäästöt olivat paikallisesti hyvin suuria, niitä esiintyi vain hetkellisesti ja siten tämän tutkimuksen perusteella metsänpohja ei vaikuttaisi olevan merkittävä alueellinen metaanin lähde. Edelleen jää selvitettäväksi, mistä mahdolliset metaanipäästöt tulevat ja havaitaanko metaanipäästöjä mastomittauksilla tulevina vuosina. Suuren ajallisen ja paikallisen vaihtelun vuoksi on tärkeää mitata metaanipäästöjä eri vuosina ja eri kokoluokan menetelmillä. Mastomittauksiin ja maakammiomittauksiin perustuvien metaanivoiden keskinäinen vertailu toteutetaan, kun saadaan mittaustuloksia molemmista menetelmistä samanaikaisesti. Näin saadaan tietoa metsän pohjan ja latvuston merkityksestä metsän metaanivuohon.
-
Plant biodiversity and ecosystem functioning in a latitudinal gradient of heath forests in Finland (2024)In this thesis, I study plant biodiversity and ecosystem functioning in Finnish heath forests. To improve the understanding of how terrestrial understory plant biodiversity affects forest ecosystem functioning, I use structural equation modelling with information from climate and landscape land cover, using study areas along a 800 km latitudinal gradient. In addition, I describe the characteristics of the studied plant communities from taxonomical and functional point of view together with related environmental variables. I conducted a field survey during summer 2022. Study area consisted of five regions, ranging from southern Finland to near Arctic Circle: Tvärminne, Helsinki Metropolitan Area, Evo, Konnevesi and Kuusamo. I sampled and identified terrestrial vascular plants, lichens and bryophytes by coverage from 80 vegetation plots of 1 m2 in each region. In total, data consists of 400 vegetation plots and total amount of species was 134. We measured environmental variables in the field or draw them from remote sensing databases. To model the causal pathways among climate, landscape land cover, forest ecosystem functioning measured as Normalized Difference Vegetation Index (NDVI) and terrestrial understory plant biodiversity, I constructed six structural equation models (SEM) with different combinations of taxonomical biodiversity metrics and landscape land cover variables. Based on previous studies I hypothesized that biodiversity is positively related to ecosystem functioning. Models explained 17 – 21 % of observed variation in ecosystem functioning. The most important explanatory variable was the number of growing degree days and the second most was the taxonomical understory biodiversity. To provide functional summary of the studied plant communities, I categorized plant species according to their functional group as well as Grime’s CSR Triangle Theory’s strategy classes. The three strategy classes places species according to their high or low tolerance to stress and disturbance. Three classes are competitors (C), stress-tolerators (S) and ruderals (R). S-strategy was most common in all areas but variation between regions was observed. This emphasizes the importance of functional and compositional dimensions of biodiversity in addition to taxonomical biodiversity since loss or shift in them can lead to lost or altered ecosystem functioning. There is now a broad scientific consensus that biodiversity influences ecosystem functioning and thus the ongoing biodiversity loss is an existential threat to humanity as we depend on functioning ecosystems and their ability to produce ecosystem services. This study is important since it provides indicative empirical evidence from complex real-world ecosystems that has been limited as most biodiversity-ecosystem functioning (BEF) -studies have been experimental. Biodiversity information data also creates benchmarks for future comparison and latitudinal gradients describe how biodiversity varies across space.
Now showing items 1-2 of 2