University of Helsinki
Johdanto
Hei taas! Vierähtänyt viikko viimeisestä luennosta. Tällä kertaa hommat jatkuvat rasteriaineistojen käsittelyn parissa. Mennään suoraan asian pariin.
Rasteriaineiston yksityiskohdista
Perusteista aloitetaan. Viikon tiedostot sai Luonnonvarakeskuksen, eli Luken, avoimien aineistojen tiedostopalvelusta ETRS-TM35FIN-koordinaatistossa, joka pohjautuu EUREF-FIN geodeettiseen datumiin. Rasterimatriisissa yksittäiset pikselit visualisoivat 16 m x 16 m laajuista aluetta. Vielä vuoden 2009 ja 2011 tulokset tulivat 20 m x 20 m hilassa. Melko karkean resoluution voi osittain selittää. Jos analyysissä on useita rasteritasoja mukana, joiden erotuskyvyt ovat erilaisia, on yhden tai useampien rastereiden solukokoa kasvatettava. Täten erotuskyky määräytyy karkeimman rasterin mukaan (Holopainen et al. 2015). Resoluutio myös vastaa inventoinnin puustohilaa kooltaan ja sijainniltaan (Seppo Kilpiäinen. 2022) ja puustotulkinnassa ja kuvioinnissa inventointiyksikkönä on 16 x 16 metrin hilaruutu (Holopainen et al. 2015).
Rasteriaineiston taustoja
Lyhyesti ehdin mainita Luken roolin viikon aineistojen käsittelyssä. Luke on hyödyntänyt vuonna 2019 Metsäntutkimuslaitoksen jakamaa avointa karttajoukkoa. Metlan laatimat maastotiedot, sateliittikuvat, numeeriset paikkatiedon avulla tuotetut metsävara-arviot ja karttamuotoiset metsävaratiedot on osa monilähteistä metsien inventointia. Luke hyödynsi 52 383 VMI-maastokoealaa paikkatietoaineistossaan (Luonnonvarakeskus. 2021).
Luonnonvarakeskuksen tuotoksessa ennustettiin vuotuinen puuston tilavuuskasvuprosentti, tunnistettiin maastomittausten ja sateliittikuvan ajankohdan välille sijoittuneet uudishakkuut, jolloin puustotietoja muutettiin vastaamaan aukeiden alojen puustotunnuksia. Täydellisyyden perässä Luke on yhdistänyt vuoden 2013, 2015, 2017 ja 2019 koealatietoja (Luonnonvarakeskus. 2021).
Biomassakarttojen tekoa
Paikkatietoaineistojen myötä pääsimme hyödyntämään tyypillisiä karttatasoihin kohdistuvia operaatioita, joista merkittävin oli biomassatuotannon laskenta rasterimatriisissa kilogramman yksikössä suhteessa hehtaareihin. Rasteritietojen leikkausanalyysissä yleisiä operaatioita ovat summa, erotus ja jakolasku (Holopainen et al. 2015).
Biomassa-arvot vaihtelevat mäntyjen, lehtipuiden ja kuusen välillä visualisoituna kartalla. Jos tarkastelemme lehtipuiden biomassakarttaa, voimme huomata monimuotoisen biomassan levittäytymisen laajalla alueella kanjonin uomien ympäristössä (kuva 2). Biomassaltaan suurinta lehtipuustoa sijaitsee uoman yhteydessä – noin 0-500 metrin päässä uomien molemmin puolin etäisyysmittarilla tarkasteltuna. Eroja on huomattavissa verrattuna männyn biomassaan. Biomassatuotannoltaan, toisin kuin lehtipuilla, yksittäisten pikselien biomassan ominaisuusarvot ovat suuremmat, ja biomassan maksimiarvot hehtaaria kohden ovatkin 80,64 tonnia verrattuna lehtipuiden 65,58 tonniin (kuvat 1 ja 2. Taulukot 2 ja 4). Biomassatuotannoltaan monimuotoisimmat vyöhykkeet sijaitsevat uoman jyrkän gradientin yhteydessä. Biomassaa visualisoivat pikselit ovat kartalla leveydeltään keskimäärin noin 190 metriä – mahdollisesti viitaten jopa suurempiin biomassayksikköihin uomien yhteydessä männyillä kuin lehtipuilla (kuvat 1 ja 2). Biomassojen tn/h arvoja voi tarkastella keskiarvoina eri etäisyyksillä ja korkeuksilla. Keskiarvoista voi havaita biomassatuotannon laskevan etäisyyden ja maaston gradientin kasvatessa (taulukot 3-5).
Matalin biomassan produktiivisuus vallitsee kuusilla. Tämä on selitettävissä, sillä Suomessa ainoa luonnonvaroinen kuusilaji, metsäkuusi, kasvaa koko maassa pohjoisimpia Lapin maa-alueita lukuun ottamatta. Biomassan kannalta kattavimmat alueet sijaitsevat kanjonin ja vesistöjen yhteydessä – keskimäärin noin 120-150 metrin levyisellä vyöhykkeellä. Maksimi biomassan tuotantoarvo on vain 35,22 tonneina hehtaaria kohden (taulukko 1).
Kuva 1. Mäntypuuston biomassa Kevon kanjonilla.
Kuva 2. Lehtipuuston biomassa Kevon kanjonilla.
Kuuset vaativat paljon auringonvaloa. Lapissa talvi viipyy noin 7 kuukautta, ja Utsjoen lähistöllä sijaitsevassa Enontekiössä terminen talvi alkaa jo lokakuun puolessä välissä (Ilmasto-opas. 2022). Vuonna 2016 Utsjoella kaamos alkoi 26.11.2026, ja kesti 52 vuorokautta – pidempään kuin millään muulla Suomen kunnalla (MTV Uutiset. 2016). Nämä tekijät yhteenvaikutuksessa sen kanssa, että vettä huonosti läpäisevät maalajit, kuten moreeni, ja polygeneettinen maasto Kevon kanjonilla saa aikaan matalan biomassan produktiivisuuden kuusilla (Paikkatietoikkuna. Viitattu 17.11.23).
Taulukko 1. Kuusipuuston biomassan tilastolliset tunnusluvut eri etäisyysvyöhykkeillä.
Taulukko 2. Lehtipuuston biomassan tilastolliset tunnusluvut eri etäisyysvyöhykkeillä.
Taulukko 3. Lehtipuiden biomassan arvot eri korkeuksissa.
Taulukko 4. Mäntypuuston biomassan tilastolliset tunnusluvut eri etäisyysvyöhykkeillä.
Taulukko 5. Mäntyjen biomassan arvot eri korkeuksissa.
Latvuspeittoasteesta
On hyvä perehtyä latvuspeittävyyden määritystapoihin Luonnonvarakeskuksen paikkatietoaineistossa, koska latvuspeittokarttaa tarkastelemme pian. Latvuspeittävyydellä viitataan VMI:ssä puuston latvuston peittämään osuuteen koealan pinta-alasta prosentteina. Ylä-Lapissa – Kevon kanjonin alueella arvioitiin latvuspeittävyys koealalta kolmessa luokassa, jossa keskipiste sijaitse metsätalouden kannalta olennaisissa maa-alueissa. Ylä-Lapin latvuspeittävyyden laatimiseksi koealoille tehtiin selitettävien muuttujien avulla regressiomalli peittävyyden ennustamiseksi yhden prosentin yksikössä (Luonnonvarakeskus. 2021).
Latvuskartan yksityiskohtia
Pohjois-Kanadassa toteutettu tutkimus Yukon-joen ympäristöstä paljasti lehtipuiden olevan aliarvioituja sulamisveden varantoja boreaalisessa metsässä. Kyllästymistason lehtipuut saavuttavat lumien sulamisen ja lehtien puhkeamisen välillä, käyttäen hyväkseen jopa 21-25% saatavilla olevasta sulaneesta vedestä (Young-Robertson, J. M. 2016) . Ei yllätyksenä siis tule, että lehtipuilla veden määrä on merkittävä kasvutekijä – koivun tarvittaessa jopa 500 litraa vettä päivässä (Yleisraadio. 2019). Vesivarannon spatiaaliset variaatiot, täten, vaikuttavat lehtipuuston latvuston peittävyyteen Kevon kanjonin ympäristössä – selittäen suuren latvuspeiton uomien yhteydessä, ja vähentymisen siirtyessä kauemmas uomasta – esimerkiksi 400, 600 tai 1300 metrin etäisyysalueella (kuva 4). Rasterin arvoksi saadaan rasterimuotoisissa vyöhykkeissä etäisyys kohteesta soveltuen jatkoanalyyseihin (Holopainen et al. 2015).
Ohuempi maaperä, vähentynyt maaperän ravinteiden varanto rajoittavat juurten kasvua kasvavan korkeuden myötä. Altistuminen vahvoille tuulille vahingoittaa puita ja fotosynteesiin kykeneviä fysikaalisia piirteitä puustossa korkeilla korkeuksilla – selittäen sekä havu- että lehtipuuston vähäisyyden korkeammilla rinteillä (taulukot 3, 5, 6 ja 7). Korkeilla korkeuksilla ilman alhaisempi tiheys ja paine tuottavat matalat hiilidioksiditasot ja hitaamman transpiraation, mitkä hidastavan puuston kasvunopeutta (Song, Y et al. 2022), (Coomes, D & Allen, R. 2007). Kuitenkin havupuiden piirteet, kuten neulanmuotoiset ikivihreät lehdet sekä kapeampi solurakenne tekevät niistä sietoisimpia kuivuudelle tai kylmyydelle (Song, Y et al. 2022) – selittäen sen, miksi havupuiden latvuston peittävyysaste on laajempi kanjonin ympäristössä korkeissa paikoissa ja suurempien etäisyyksien päässä uomasta kuin lehtimetsissä (Taulukko 6 ja kuva 4). Latvuspeitoissa on ilmaistu latvuston peittämään koealan pinta-alan prosenttien keskiarvoina taulukoissa 6 ja 7. Latvuspeiton keskiarvo pysyy vakaana gradientin kasvatessa molemmissa puustotyypeissä – jättäen huomioimatta puuston määrän supistumisen uomasta kauemmas mentäessä.
Taulukko 6. Havupuiden latvuspeite Kevon kanjonin alueella.
Taulukko 7. Lehtipuiden latvuspeite Kevon kanjonin alueella.
Kuva 3. Lehtipuiden latvuspeite Kevon kanjonin alueella.
Kuva 4. Havupuiden latvuspeite Kevon kanjonin alueella.
Lopuksi
Tämmöistä tänään! Tuli analysoitua latvuspeittoastetta ja biomassaa paikkatietomenetelmin Kevon kanjonin alueella. Toivottavasti oli mukavaa luettavaa. Kiitän ajastasi, ensi kertaan.
Tiedonlähteitä
Coomes, David & Allen, Robert. (2007). Effects of size, competition and altitude on tree growth. Journal of Ecology. 95. 1084 – 1097. 10.1111/j.1365-2745.2007.01280.
Forrest, D. (2021). Does individual-tree biomass growth increase continuously with tree size? Forest Ecology and Management. Volume 481. 118717. ISSN 0378-1127. https://doi.org/10.1016/j.foreco.2020.118717.
Geologian tutkimuskeskus. (Viitattu 17.11.23). Maankamara -karttapalvelu. URL: https://gtkdata.gtk.fi/maankamara/
Holopainen, M., Tokola, T., Vastaranta, M., Heikkilä, J., Huitu, H., Laamanen, R. & Alho, 2015. Geoinformatiikka luonnonvarojen hallinnassa. Helsingin yliopiston metsätieteiden laitoksen julkaisuja 7: 1–152.
Ilmasto-opas. (2022). Pohjois-Lappi – Jäämeren vaikutuksessa. URL: https://www.ilmasto-opas.fi/artikkelit/pohjois-lappi-jaameren-vaikutuksessa
Katherine A McCulloh, Steven P Augustine, Alex Goke, Rachel Jordan, Christopher P Krieg, Kimberly O’Keefe, Duncan D Smith, At least it is a dry cold: the global distribution of freeze–thaw and drought stress and the traits that may impart poly-tolerance in conifers, Tree Physiology, Volume 43, Issue 1, January 2023, Pages 1–15, https://doi.org/10.1093/treephys/tpac102
Luonnonvarakeskus. (2021). Monilähteisen valtakunnan metsien inventoinnin (MVMI) kartta-aineisto 2019. URL: https://ckan.ymparisto.fi/dataset/monilahteisen-valtakunnan-metsien-inventoinnin-mvmi-kartta-aineisto-2019
MTV Uutiset. (2016). Kauanko teillä vielä on pimeää? Utsjoella aurinko nousee seuraavan kerran tammikuussa. URL: https://www.mtvuutiset.fi/artikkeli/kauanko-teilla-viela-on-pimeaa-utsjoella-aurinko-nousee-seuraavan-kerran-tammikuussa/6169836
Nauman,F. (2022). How High Altitude Affects Plants. URL: https://lawnlove.com/blog/how-high-altitude-affects-plants/
Otto Saikkonen. (2021). Kuusen kasvu luonnontilaisissa metsissä. Helsingin yliopiston metsätieteiden laitoksen julkaisuja. 4-46.
Rytter L., Ingerslev M., Kilpeläinen A., Torssonen P., Lazdina D., Löf M., Madsen P., Muiste P., Stener L.-G. (2016). Increased forest biomass production in the Nordic and Baltic countries – a review on current and future opportunities. Silva Fennica vol. 50 no. 5 article id 1660. https://doi.org/10.14214/sf.1660
Seppo Kilpiäinen. (2022). Metsämaa ja kestävä metsänhoito webinaari 18.2.2022. Metsäkeskus. URL: https://tapio.fi/wp-content/uploads/2022/02/Kilpiainen_Korjuukelpoisuuskartat.pdf
Song, Y., Sterck, F., Zhou, X., Liu, Q., Kruijt, B. and Poorter, L. (2022), Drought resilience of conifer species is driven by leaf lifespan but not by hydraulic traits. New Phytol, 235: 978-992. https://doi.org/10.1111/nph.18177
Yleisradio. (2019). Havupuilla on keväällä kova jano ja koivu tarvitsee 500 litraa vettä päivässä – lue 5 faktaa puiden elämästä. URL: https://yle.fi/a/3-10752868
Young-Robertson, J. M., Bolton, W. R., Bhatt, U. S., Cristóbal, J., & Thoman, R. (2016). Deciduous trees are a large and overlooked sink for snowmelt water in the boreal forest. Scientific reports, 6, 29504. https://doi.org/10.1038/srep29504