POHJAVEDENOTON VAIKUTUKSET
LÄHDESUOKASVILLISUUTEEN JA SEURANNAN HAVAINNOIJAVIRHE
NELMA AUNIO
Pro gradu -tutkielma Itä-Suomen yliopisto Ympäristö- ja biotieteiden laitos
Biologia 2021
ITÄ-SUOMEN YLIOPISTO
Ympäristö- ja biotieteiden laitos, biologia
AUNIO, NELMA: Pohjavedenoton vaikutukset lähdesuokasvillisuuteen ja seurannan havainnoijavirhe
Pro gradu -tutkielma (40 op), 64 s., liitteitä 7 Marraskuu 2021
--- (avainsanat: lähdesuokasvillisuus, pohjavedenotto, havainnoijavirhe)
TIIVISTELMÄ
Pohjavedenotolla voi olla pohjaveden määrään, laatuun ja pohjavesivaikutteisiin ekosysteemeihin, kuten avolähteisiin, tihkupintoihin ja lähdesoihin kohdistuvia vaikutuksia.
Ekosysteemeissä tapahtuvia muutoksia voivat olla esimerkiksi luonnontilan heikentyminen, monimuotoisuuden väheneminen, kasviyhteisön biologisten vuorovaikutussuhteiden muutokset sekä lajistomuutokset, kuten rahkasammalten ja putkilokasvien runsastuminen sekä lähdespesialistilajien ja vaateliaiden rimpipintojen lajien väheneminen. Kasvillisuuden muutosten seurantaan voivat vaikuttaa esimerkiksi ympäristön, kasvillisuuden ja koealan ominaisuuksiin, analysointiin sekä havainnoijaan liittyvät virhelähteet. Havainnoijavirheitä ovat esimerkiksi huomaamattomuusvirheet, lajinmääritysvirheet ja peittävyysarvioinnin epätarkkuus.
Tässä tutkielmassa tarkastellaan pohjavedenoton vaikutuksia lähdesuokasvillisuuteen kahdella seurantakohteella Pohjois-Karjalassa, Jaamankankaalla ja Kuokkasenkankaalla.
Kummassakin kohteessa oli seitsemän koealaa, joiden kasvillisuutta oli seurattu vuosina 2011–
2017 ja 2009–2019. Lisäksi eri havainnoijaryhmät havainnoivat samojen koealojen kasvillisuutta Jaamankankaalla 2019 sekä Kuokkasenkankaalla 2018 ja 2019. Vuonna 2019 kaikkien koealojen läheisyydestä otettiin vesinäytteet (n=13) ja tehtiin kasvillisuusnäytealat (n=14). Kasvillisuudessa tapahtuneita muutoksia tarkastellaan yleisesti oikaistun korrespondensianalyysin (DCA) avulla sekä lajiryhmittäin. Havainnoijan vaihtuessa seuranta- aineistossa ilmeni mahdollisia lajinmääritysvirheitä, joten tutkielmassa tarkastellaan havainnoijavirhettä lajilistojen vaihtuvuusarvolla ja euklidisen ja Sörensenin etäisyysmitan avulla. Lisäksi havainnoijavirhettä pyritään vähentämään Wisconsin-muunnoksella ja yhdistämällä aineistoa sukutasolle, funktionaalisiksi ryhmiksi ja yhdistetty-tasolle, jossa havaintoja yhdistettiin tulkitsemalla mahdollisia lajinmääritysvirheitä.
Lähdesuokasvillisuudessa ei havaittu koko aineistoa koskevaa muutosta, mutta joillakin koealoilla kasvillisuus muuttui rämeisempään suuntaan. Rahkasammalten kokonaispeittävyys nousi erityisesti Kuokkasenkankaalla, lähdesammalten kokonaispeittävyys laski Jaamankankaalla ja putkilokasvien kokonaispeittävyydet nousivat molemmissa kohteissa.
Seuranta-aineistosta puuttuivat luonnontilaiset kontrollikoealat, joten pohjavedenoton vaikutuksia ei voitu erottaa luontaisesta dynamiikasta.
Lajilistojen vaihtuvuus havainnoijan vaihtuessa oli tässä tutkielmassa suurempaa kuin kirjallisuudessa on aiemmin esitetty. Lajinmääritysvirheiden aiheuttamat havaintokertojen väliset etäisyydet vähenivät, kun aineistoa yhdistettiin sukutasolle ja yhdistetty-tasolle.
Havaittujen lajien määrä nousi havainnoijan vaihtuessa, johon voi vaikuttaa havainnoijien lukumäärän lisääntyminen.
Luonnontilaisten kontrollikoealojen puuttuminen ja havaittu havainnoijavirhe vaikeuttavat tulosten tulkintaa. Seuranta-ajan tulisi olla riittävän pitkä, jotta kasvillisuuden todellinen muutos ylittäisi havainnoijavirheen, joten tutkielmassa tarkastellun lähdekasvillisuuden seurannan jatkaminen olisi hyödyllistä.
UNIVERSITY OF EASTERN FINLAND
Department of Environmental and Biological Sciences, biology
AUNIO, NELMA: The impacts of groundwater abstraction on spring fen vegetation and observer error in survey
MSc. Thesis (40 cp), 64 pp., Appendices 7 November 2021
--- (key words: spring fen vegetation, groundwater abstraction, observer error)
SUMMARY
Groundwater abstraction may affect volume and quality of groundwater, and groundwater- dependent ecosystems, such as springs, seepages and spring fen. Changes in ecosystems can be for instance deterioration of natural state and biodiversity, changes in species interactions and changes in species composition, such as increase the coverage of Sphagnum mosses and vascular plants but also decrease the occurrence of the spring specialists and demanding flark species. Vegetation surveys include error sources that can affect the results of monitoring.
These error sources are related to environmental, vegetation and plot features, process of analysing and observer. Observer errors include overlooking, misidentification and inaccuracy of cover estimation.
This thesis examines the impacts of the groundwater abstraction on spring fen vegetation.
The study area consisted of two sites in North Karelia: Jaamankangas and Kuokkasenkangas.
Both areas included seven plots in which the changes in vegetation were monitored during 2011-2017 and 2009-2019. The vegetation plots were resampled by a different observer in Jaamankangas in 2019 and in Kuokkasenkangas in 2018 and 2019. Water samples (n=13) and additional vegetation plots (n=14) were also collected in 2019.
Changes in vegetation were studied with detrended correspondence analysis (DCA) and grouping the species. The change of the observer revealed possible misidentifications and therefore the impacts of the observer error were studied using species pseudoturnover and Euclidean and Sörensen distance measures. Minimizing the observer errors and revealing the effects of groundwater abstraction were archived by using the Wisconsin transformation and combining the data to genus level, functional group level and interpreted combined level.
There was no comprehensive change in vegetation that would have occurred in all plots, but in some plots a shift towards bog vegetation was observed. The cover of Sphagnum mosses increased in Kuokkasenkangas, the cover of spring specialist mosses decreased in Jaamankangas, and the cover of vascular plants increased in both areas. The study did not include natural state control plots, and therefore the impacts of groundwater abstraction could not be separated from natural vegetation dynamics.
In this study, the species pseudoturnover related to the change of the observer was higher than previously reported in the literature. Dissimilarities between different sampling times decreased when species were combined to genus level and interpreted combined level. The number of observed species increased due to the change of the observer, but the increase in the number of observers could also have had an impact on that.
The lack of the natural state control plots and detected observer error made it difficult to interpret the results. The survey time should be long enough for the real changes in the vegetation to exceed the observer error, and therefore proceeding this survey of the spring fen vegetation is important.
SISÄLLYSLUETTELO
1 JOHDANTO ... 4
2 POHJAVEDENOTON HYDROLOGISET VAIKUTUKSET ... 5
2.1 Pohjaveden muodostuminen ja pohjavedenotto ... 5
2.2 Pohjavedenoton vaikutukset pohjaveden määrään ja laatuun ... 6
3 LÄHDESUOKASVILLISUUS JA POHJAVEDENOTTO... 8
3.1 Pohjavesivaikutteiset ympäristöt ja lähdesuokasvillisuus ... 8
3.2 Pohjavesivaikutteisiin ekosysteemeihin kohdistuvat uhat ... 11
3.3 Lähdesuokasvillisuuden muutokset ... 12
3.4 Kasvillisuuden muutosten seuranta ... 15
4 TUTKIMUKSEN TAVOITTEET ... 19
5 AINEISTO JA MENETELMÄT ... 20
5.1 Kasvillisuusseuranta-aineisto ... 20
5.1.1 Jaamankangas ... 20
5.1.2 Kuokkasenkangas ... 23
5.2 Muu aineisto ... 25
5.3 Menetelmät ... 26
5.3.1 Aineiston käsittely ... 26
5.3.2 Kasvillisuuden muutokset ... 27
5.3.3 Havainnoijan vaikutus ... 28
6 TULOKSET ... 30
6.1 Vesikemia ... 30
6.2 Lajimäärä seuranta-aikana ... 30
6.3 Lajiryhmien kokonaispeittävyydet seuranta-aikana ... 31
6.4 Seurantakoealojen kasvillisuus ... 36
6.4.1 Kasvillisuus ja koealat DCA-ordinaatiossa ... 36
6.4.3 Wisconsin-muunnettu aineisto DCA-ordinaatiossa ... 40
6.5 Havainnoijavirhe ... 44
7 TULOSTEN TARKASTELU ... 47
7.1 Sääolojen ja pohjavedenottomäärien vaikutukset kasvillisuuteen ... 47
7.2 Vesikemia ja kasvillisuuden sijoittuminen DCA-ordinaatioon ... 48
7.3 Lajimäärän ja lajiryhmien kokonaispeittävyyksien muutokset ... 49
7.4 Seurantakoealoilla ilmenneet muutokset ... 53
7.5 Virhelähteet ... 55
7.5.1 Havainnoijavirhe ... 55
7.5.2 Muut seurannan virhelähteet ... 59
8 JOHTOPÄÄTÖKSET ... 63
KIITOKSET ... 64
LÄHDELUETTELO ... 65
LIITTEET ... 72
4 1 JOHDANTO
Suomessa noin 60 % vesihuollosta perustuu pohjaveteen ja tekopohjaveteen, ja pohjavettä pumpataan vuorokaudessa keskimäärin noin 700 000 kuutiometriä (Maa- ja metsätalousministeriö 2021). Arvioidaan, että pohjavedenotto aiheuttaa ojituksen sekä maa- ja metsätalouden ohella lähteikköjen vähenemistä (Kontula & Raunio 2018). Lähteiköt onkin arvioitu koko maassa vaarantuneiksi ja Suomessa erittäin uhanalaisiksi. Pohjavedenotto voi vaikuttaa lähteikköjen lisäksi myös pohjavesivaikutteisiin ekosysteemeihin koko valuma- alueella (Kuglerová ym. 2016).
Pohjavesivaikutteiset ekosysteemit ovat monimuotoisuuden kannalta tärkeitä ekosysteemejä, sillä ne ylläpitävät monimuotoista pohjavesistä riippuvaista lajistoa (Ulvinen ym. 2002). Lähdesuokasvillisuus on pohjavesivaikutteisilla suoalueilla esiintyvää kasvillisuutta, joka koostuu pohjavedestä riippuvaisen lajiston lisäksi pääosin suolajeista (Kaakinen ym. 2018, Laine ym. 2018).
Pohjavedenoton vaikutuksia pohjavesivaikutteiseen kasvillisuuteen, kuten lähdesuokasvillisuuteen, voidaan seurata esimerkiksi havainnoimalla toistuvasti kasvillisuuskoealoja ja niiden luonnontilaisia kontrollikoealoja (Heino ym. 2005, Juutinen ym.
2010). Kasvillisuusseurantatutkimukseen liittyy kuitenkin virhelähteitä, jotka voivat vaikuttaa havaintoihin ja tulosten analysointiin (Morrison 2016, Verheyen ym. 2017, 2018).
Pseudoturnover kuvaa kahden havainnoijan laatiman lajiluettelon eroa lajien esiintymisen perusteella (Futschik ym. 2020). Tässä tutkielmassa pseudoturnover-käsitettä kuvataan termillä lajilistojen vaihtuvuus.
Tämän pro gradu -tutkielman tavoitteena on tarkastella pohjavedenoton vaikutuksia lähdesuokasvillisuuteen kahdella kohteella Pohjois-Karjalassa, joissa pohjavedenoton vaikutuksia on seurattu pysyvillä kasvillisuusseurantakoealoilla. Tutkielman tavoitteena on eritellä seuranta-aineiston kasvillisuudessa mahdollisesti tapahtuneita muutoksia yleisesti ja lajiryhmittäin sekä tarkastella lajimäärän muutoksia. Lisäksi tutkielmassa tarkastellaan kasvillisuusseurannan toteuttajan eli havainnoijan vaikutusta kasvillisuusseurannan havaintoihin ja kasvillisuudessa ilmenneisiin muutoksiin.
5
2 POHJAVEDENOTON HYDROLOGISET VAIKUTUKSET 2.1 Pohjaveden muodostuminen ja pohjavedenotto
Pohjavettä muodostuu, kun sade- ja sulamisvesi suodattuu maakerrosten läpi ja varastoituu maa- ja kallioperään (Geologian tutkimuskeskus 2019). Pohjavettä muodostuu alueilla, joissa vesi pääsee imeytymään karkearakeisten ja huokoisten maakerrosten läpi. Tällaisia alueita on esimerkiksi harjujen hiekka- ja sorakerrostumat, karkearakeiset moreenikerrostumat ja kallioperän rikkonaisuusvyöhykkeet.
Pohjaveden purkautumiseen ja virtauksiin vaikuttavia tekijöitä ovat esimerkiksi topografia, maanpinnan rakenne, ilmasto-olosuhteet ja maankäyttö (Tóth 1963 Bertrand ym. 2012 mukaan, Batelaan ym. 2003). Pohjaveden pinnankorkeus ja virtaukset vaihtelevat luontaisesti (Dudgeon ym. 2006). Pohjaveden pinnan luontainen vaihtelu riippuu pohjaveden muodostumisen ja purkautumisen suhteesta, ja se voidaan jakaa äkillisiin vaihteluihin, vuodenaikaisvaihteluihin sekä pidemmän aikavälin vaihteluihin (Soveri ym. 2001). Äkillisiä vaihteluita aiheuttavat esimerkiksi voimakkaat rankkasateet, ja vuodenaikaisvaihteluita puolestaan aiheuttavat esimerkiksi sulamisvedet, haihdunta ja maan routaantuminen (Soveri ym. 2001, Rossi ym.
2014). Pidemmän aikavälin vaihteluita määrittävät esimerkiksi ilmasto-olosuhteiden muutokset. Pohjaveden pinnankorkeuden vaihteluun liittyy viive muutamasta vuorokaudesta vuosiin, johon vaikuttavat esimerkiksi maaperän ominaisuudet ja pohjaveden syvyys (Soveri ym. 2001). Pohjaveden kemiallisia olosuhteita määrittävät alueen kallio- ja maaperän ominaisuudet (Soveri ym. 2001).
Pohjavesimuodostumiin eli pohjaveden kyllästämiin vyöhykkeisiin voidaan perustaa vedenottamoita, joista pumpataan vettä kotitalouksien ja teollisuuden käyttöön (Geologian tutkimuskeskus 2019). Arvioidaan, että Suomessa pohjavettä muodostuu noin 5,4 miljoonaa kuutiometriä vuorokaudessa, ja siitä vedenottokäyttöön pumpataan yli 10 % (Geologian tutkimuskeskus 2019).
Liiallinen pohjavedenotto suhteessa muodostuvan pohjaveden määrään voi aiheuttaa esimerkiksi pohjaveden pinnan laskua ja pinnankorkeuden vaihteluiden lisääntymistä, virtausten muutoksia ja vähenemistä sekä pohjaveden laadun heikkenemistä (mm. Dudgeon ym. 2006, Isokangas ym. 2019). Suomessa pohjavedenoton luvanvaraisuudesta säädetään vesilain (587/2011) 3 luvun 3 §:ssä. Merkittävä pohjavedenotto, yli 250 kuutiometriä vuorokaudessa on luvanvaraista, ja lupaharkinnassa pyritään ottamaan huomioon vedenoton vaikutukset pohjaveden määrään ja laatuun sekä mahdolliset ympäristövaikutukset (Mononen ym. 2011). Pohjaveden määrällistä tilaa arvioidaan suhteuttamalla pohjavesimuodostumasta
6
pumpatun veden määrää muodostuvan veden määrään ja tarkastelemalla pohjaveden pinnankorkeuksia (Pohjois-Karjalan ELY-keskus 2020). Pohjaveden kemiallista tilaa voidaan seurata esimerkiksi niissä pohjavesimuodostumissa, joista pumpatusta vedestä löytyy vesienhoidon järjestämisestä annetun asetuksen (1040/2006) mukaisia pohjaveden kemiallista tilaa pilaavia aineita. Lisäksi pohjavedenoton vaikutuksia pohjavesivaikutteiseen kasvillisuuteen voidaan seurata, jos pohjavedenoton arvioidaan vaarantavan erityisen tärkeiden ekosysteemien luonnontilaa (mm. Kärkkäinen 2017, 2019).
2.2 Pohjavedenoton vaikutukset pohjaveden määrään ja laatuun
Pohjavedenoton vaikutukset riippuvat otettavan veden suhteesta pohjavesipurkauman antoisuuteen: jos vedenotto ei vaikuta pohjaveden purkautumiseen, vedenoton suoria ja nopeasti ilmeneviä vaikutuksia ei välttämättä ilmene, mutta jos poistuvan veden määrä on suurempi kuin muodostuvan, pohjavedenotto voi laskea pohjaveden pinnankorkeutta ja muuttaa pohjaveden virtauksia (Heikkilä ym. 2001, Dudgeon ym. 2006, Johansen ym. 2011, Bertrand ym. 2014, Isokangas ym. 2019). Pohjaveden pinnan lasku voi myös johtaa pohja- ja pintaveden sekoittumiseen ja pohjaveden osuuden vähenemiseen pohjavesivaikutteisissa ympäristöissä, jolloin vedenpinnan vaihtelut kasvavat, koska pintavaluntaan liittyy voimakkaampi luontainen vaihtelu (Heikkilä ym. 2001, Bertrand ym. 2014). Rannikkoalueilla pohjaveden pinnan aleneminen voi johtaa sekoittumiseen myös meriveden kanssa (Gustafsson ym. 2006). Liiallinen pohjavedenotto voi heikentää myös pohjaveden laatua (Heikkilä ym.
2001, Molarius & Poussa 2001). Pohjaveden pinnan lasku ja siitä johtuva mahdollinen lisääntynyt sekoittuminen pintaveden kanssa voivat muuttaa veden ominaisuuksia, kuten lämpötilaa, sähkönjohtokykyä, happamuutta ja ravinteiden saatavuutta, koska pintaveden ominaisuudet poikkeavat pohjavedestä (Molarius & Poussa 2001, Bertrand ym. 2014).
Pintaveden päivittäiset ja kausiluontoiset hydrologiset muutokset voivat myös olla voimakkaampia kuin pohjaveden. Suomessa liiallisen vedenoton seurauksena pohjaveden laatu vedenottokäyttöön on heikentynyt merkittävästi ainakin kahdeksalla pohjavesialueella (Molarius & Poussa 2001).
Pohjavedenoton vaikutukset voivat ilmetä kaukanakin pohjaveden varsinaisesta purkautumispaikasta (Kuglerová ym. 2016). Muutokset pohjaveden pinnankorkeudessa voivat vaikuttaa koko valuma-alueen virtauksiin (Dudgeon ym. 2006), joka voi vaikuttaa esimerkiksi pohjavesivaikutteisiin ympäristöihin ja pintavesienkin pinnankorkeuksiin (Isokangas ym.
2019). Esimerkiksi Etelä-Euroopassa pohjavedenotto kastelukäyttöön on johtanut
7
jokivirtausten vähenemiseen ja jokien vedenpinnan laskuun (Kløve ym. 2011b). Pohjaveden pinnan alenemisen aiheuttamia muutoksia valuma-alueen virtauksissa voi kuitenkin olla vaikea erottaa luontaisesta vaihtelusta (Johansen ym. 2011).
Lähdesuoalueilla pohjavedenoton aiheuttama pohjaveden pinnan lasku voi aiheuttaa suoveden pinnan laskua kausiluontoisesti tai pysyvästi sekä muuttaa tai vähentää suoveden virtauksia (Heikkilä ym. 2001, Johansen ym. 2011). Virtausten muuttuessa vedenpinnan vaihtelut voivat lisääntyä erityisesti ohutturpeisilla ja kausikuivilla alueilla (Heikkilä ym. 2001, Laitinen ym. 2008). Toisaalta suoalueisiin liittyvä pintavesivaikutus saattaa lieventää vedenpinnan vaihteluita, mutta pinta- ja sadeveden ominaisuudet poikkeavat pohjaveden ominaisuuksista (Schot ym. 2004, Laitinen ym. 2008). Paksuturpeisilla soilla vedenpinnan vaihteluita voi lieventää turpeen heikosti vettä läpäisevä ominaisuus (Laitinen ym. 2008, Rossi ym. 2012).
8
3 LÄHDESUOKASVILLISUUS JA POHJAVEDENOTTO 3.1 Pohjavesivaikutteiset ympäristöt ja lähdesuokasvillisuus
Pohjavesivaikutteisille ympäristöille luonteenomaista on pohjaveden purkautuminen (Ulvinen ym. 2002). Pohjavesivaikutteisia ympäristöjä ovat esimerkiksi avolähteet ja lähdekokonaisuudet eli lähteiköt, jotka muodostuvat, kun pohjavesi purkautuu maan pinnalle tai vesistöön (Geologian tutkimuskeskus 2019). Muita pohjavesivaikutteisia ympäristöjä ovat lähdenorot, -purot, -lammet ja erilaiset tihkupinnat (Ulvinen ym. 2002). Tihkupinnat ovat alueita, joissa pohjavettä tihkuu maan läpi muodostamatta varsinaista lähdeallasta, -puroa tai - noroa. Pohjavesivaikutteisia alueita ovat myös sellaiset lammet, järvet, kosteikot ja ojat, joihin purkautuu tai kulkeutuu pohjavettä.
Pohjavesivaikutteisten ekosysteemien lajisto ja toiminnot ovat riippuvaisia pohjavedestä (Kløve ym. 2011a). Pohjavedellä on erityisiä fysikaalisia, kemiallisia ja biologisia ominaisuuksia, jotka eroavat pintavedestä ja luovat pohjavesivaikutteisille ekosysteemeille ominaisia olosuhteita (Kløve ym. 2011a, Bertrand ym. 2012). Pohjavesivaikutteisten ekosysteemien olosuhteita pidetään suhteellisen vakaina, erityisesti suurissa ja runsasvetisissä lähteissä lähellä pohjaveden purkautumispistettä (Cantonati ym. 2012). Pohjavesivaikutteiset ympäristöt ovat kosteita, ja kosteusolojen vaihtelu on usein vähäistä (Eurola ym. 2015).
Pohjaveden jatkuva purkautuminen tasoittaa lämpötilavaihteluita lähteissä, jolloin olosuhteet voivat olla ympäristöä viileämmät kesällä ja leudommat talvella, eivätkä lähteet välttämättä jäädy (Eurola ym. 2015). Pohjaveden jatkuva purkautuminen tuo myös jatkuvasti maa- ja kallioperästä huuhtoutuvia ravinteita, mineraaleja, liuenneita ioneja ja orgaanisia aineita kasviyhteisön käyttöön, vaikka pohjavesi itsessään ei olisi erityisen ravinnepitoista (Kløve ym.
2011a, Eurola ym. 2015). Pohjaveden purkautuminen ekosysteemiin voi olla vakaata ja tasaista, mutta myös satunnaista tai kausittaista (Kløve ym. 2011a).
Kemiallisista kasvupaikkatekijöistä pohjavesivaikutteisten ekosysteemien lajistoon vaikuttavat esimerkiksi veden korkeahko pH sekä mineraali-, karbonaatti- ja happipitoisuudet (Kløve ym. 2011a, Sekulová ym. 2011, Sekulová ym. 2013, Eurola ym. 2015). Erityisesti magnesium- ja kalsiumkarbonaattien pitoisuudet vaikuttavat lähdekasvillisuuden lajimäärään ja -koostumukseen (Sekulová ym. 2011, Sekulová ym. 2013, Eurola ym. 2015). Ravinteiden ja mineraalien saatavuuteen vaikuttaa esimerkiksi pohjaveden virtauksen antoisuus, joka kasvaessaan lisää ravinteiden ja mineraalien kulkeutumista (Spitale ym. 2009, Kløve ym.
2011a, Eurola ym. 2015).
9
Pohjavesivaikutteiset ympäristöt ovat usein luonnon monimuotoisuuden kannalta tärkeitä elinympäristöjä (Ulvinen ym. 2002). Lähde-ekosysteemien monimuotoisuutta lisää poikittaisuus: niissä yhdistyy maa-, turve- ja vesiekosysteemien, pohja- ja pintavesien sekä lähde- ja virtavesiekosysteemien ominaisuudet (Scarsbrook ym. 2007). Esimerkiksi pintaveden ja pohjaveden vaikutuksen yhdistelmä voi lisätä monimuotoisuutta, sillä kuivuusstressi on vähäistä ja ravinteiden tulo virtaavan veden mukana jatkuvaa (Nilsson ym. 2002, Jansson ym.
2007). Biologiseen monimuotoisuuteen pohjavesivaikutteisissa ekosysteemeissä vaikuttavat myös muun muassa pohjaveden kemialliset ominaisuudet, alueellinen monimuotoisuus, geomorfologia ja ekosysteemin mosaiikkimaisuus (Ricklefs 1987, Spitale ym. 2009, Kløve ym.
2011a, Sekulová ym. 2011). Mosaiikkimainen rakenne, joka on tyypillinen pohjavesivaikutteisille ekosysteemeille, ylläpitää erilaisia mikrohabitaatteja ja lajiston monimuotoisuutta (Cantonati ym. 2006).
Pohjavesivaikutteisten ekosysteemien lajisto koostuu pohjavesistä riippuvaisten lajien lisäsi pintavesilajeista sekä metsä- ja suolajeista, jotka hyötyvät pohjaveden tuottamista kosteus- ja lämpötilaolosuhteista (Heino ym. 2005, Kløve ym. 2011a, Kuglerová ym. 2016). Boreaalisissa kylmän veden lähdeympäristöissä sammalet ovat hallitseva kasviryhmä (Heino ym. 2005, Kuglerová ym. 2016). Pohjavesivaikutteisilla alueilla esiintyy lähdeympäristöihin erikoistuneita lajeja eli lähdespesialisteja, jotka ilmentävät pohjaveden vaikutusta (Eurola ym.
1995). Suomessa yleisiä pohjavesivaikutusta ilmentäviä sammallajeja ovat esimerkiksi useat lehväsammalet (Rhizomnum ssp.), purolähdesammal (Philonotis fontana), hetesirppisammal (Warnstorfia exannulata), hetekuirisammal (Calliergon giganteum), hetehiirensammal (Ptychostomum weigelii) ja heterahkasammal (Sphagnum warnstorfii) (Ulvinen ym. 2002, Eurola ym. 2015, Lammi ym. 2018). Pohjavesivaikutusta ilmentäviä putkilokasvilajeja ovat esimerkiksi suokeltto (Crepis paludosa), hetekaali (Montia fontana), purolitukka (Cardamine amara), korpinurmikka (Poa remota) ja lähdetähtimö (Stellaria alsine).
Pohjavesivaikutteisissa ekosysteemeissä esiintyy myös uhanalaisia ja silmälläpidettäviä lähdesammalia (mm. harsosammal, kuva 1), erityisesti eutrofisilla eli runsasravinteisilla lähteillä ja lähdevaikutteisilla letoilla (Ulvinen ym. 2002, Hyvärinen ym. 2019). Erittäin uhanalaisiksi luokiteltuja lähteikköjen sammalia ovat esimerkiksi kalkkilähdesammal (Philonotis calcarea), purolaakasammal (Plagiothecium platyphyllum) ja otalimisammal (Lophocolea bidentata) (Hyvärinen ym. 2019).
10
Kuva 1. Pohjavesivaikutteisissa ekosysteemeissä esiintyvä harsosammal (Trichocolea tomentella) on luokiteltu vaarantuneeksi Suomessa.
Lähdesuoalueet ovat pohjavesivaikutteisia suoalueita, joissa pohjavettä voi esiintyä lähteinä, lähdepuroina, -noroina ja -lampina ja tihkupintoina (Kaakinen ym. 2018). Pohjavesivaikutusta ilmentää lähteinen suokasvillisuus. Lähdesuokasvillisuutta esiintyy myös suoalueilla, joihin varsinaiset lähteiköt vaihettuvat (Kontula & Raunio 2018). Lähdesuoalueiden ominaispiirteisiin kuuluu esimerkiksi kosteusolosuhteiden vakaus: veden virtaus on tyypillisesti hidasta ja tasaista pitäen veden kasvien saatavilla (Heikkilä ym. 2001, Bertrand ym.
2012). Suoalueiden pohjavesivaikutteisten ekosysteemien veden tulolähteitä voivat olla pohjaveden lisäksi sade- ja pintavedet (Bertrand ym. 2014). Rikkaan ja monimuotoisen suo- ja lähdesuokasvillisuuden edellytyksenä pidetään vähäravinteisen ja emäksisen pohjaveden jatkuvaa virtausta (Schot ym. 2004, Hájek ym. 2006), joka suoalueella nostaa mineraalipitoisuutta, laskee ja tasoittaa lämpötilaa sekä lisää suoveden sähkönjohtavuutta ja emäksisyyttä (Tahvanainen ym. 2002, Malmer ym. 2003, Bertrand ym. 2014). Kun suoveden pH nousee, erityisesti sammallajien monimuotoisuus suoalueilla usein kasvaa (Tahvanainen 2004, Sekulová ym. 2011, Rehell ym. 2019).
Pohjavesivaikutteisten suoalueiden erityispiirteet vaihtelevat, sillä olosuhteet ja ominaisuudet soilla ovat heterogeenisiä (Jaros ym. 2016). Turpeen happamuus, vähäravinteisuus ja hidas läpäisevyys vaikuttavat kasviyhteisön muodostumiseen paksuturpeisilla soilla (van Breemen 1995). Turpeen paksuuden ja ominaisuuden lisäksi esimerkiksi pohjaveden virtauksen määrä sekä pintaveden ja pohjaveden suhde voivat vaihdella (Heikkilä ym. 2001, Jaros ym. 2016).
Pohjavesivaikutteisella suoalueella esiintyy sekä lähteiden lajistoa että suolajeja. Suomessa lähdesuoalueilla esiintyviä sammalia ovat suotyypistä ja pohjavesivaikutuksen voimakkuudesta
11
riippuen esimerkiksi kultasammal (Tomentypnum nitens), heterahkasammal (S. warnstorfii), lettorahkasammal (Sphagnum teres), rassisammal (Paludella squarrosa) (kuva 2), kampasammal (Helodium blandowii), lettokilpisammal (Cinclidium stygium), lettosirppisammal (Scorpidium cossonii) ja käyrälehtirahkasammal (Sphagnum contortum) (Ulvinen ym. 2002, Lammi ym. 2018). Pohjavesivaikutteisilla suoalueilla esiintyviä putkilokasvilajeja ovat esimerkiksi mesiangervo (Filipendula ulmaria), röyhysara (Carex appropinquata), lettosara (Carex heleonastes), soikkokaksikko (Neottia ovata), suokeltto (C.
paludosa) ja suokorte (Equisetum palustre) (Ulvinen ym. 2002, Kaakinen ym. 2018, Laine ym.
2018).
Kuva 2. Pohjavesivaikutteisilla letoilla esiintyvä rassisammal (P. squarrosa).
3.2 Pohjavesivaikutteisiin ekosysteemeihin kohdistuvat uhat
Maailmanlaajuisesti makean veden ekosysteemien biologista monimuotoisuutta uhkaavat esimerkiksi makean veden liikakäyttö, veden saastuminen, virtausten muuttuminen, elinympäristöjen tuhoutuminen ja vieraslajit (Dudgeon ym. 2006). Lähdealueiden ja pohjavesivaikutteisten ekosysteemien biologisen monimuotoisuuden heikkenemiseen maailmanlaajuisesti vaikuttavat erityisesti maa- ja metsätalouteen liittyvä maankäyttö, vedenotto ja veden laadun heikentyminen (Barquín & Scarsbrook 2008, Kløve ym. 2011b, Cantonati ym. 2012). Myös ilmastonmuutos vaikuttaa pohjavesivaikutteisten ekosysteemien rakenteeseen ja toimintaan muuttamalla esimerkiksi pohjaveden lämpötilaa, joka puolestaan määrittää pohjavesivaikutteisen kasvillisuuden esiintymistä (Cantonati ym. 2012, Jyväsjärvi ym. 2015, Miller ym. 2020). Suokasvillisuuden monimuotoisuutta heikentävät esimerkiksi ojitus ja pohjavedenotto, jotka aiheuttavat kuivumista ja vähentävät pohjaveden vaikutusta (Schot ym. 2004).
12
Suomessa luontotyyppien uhanalaisuusarvioinnissa lähteiköt on koko maassa arvioitu vaarantuneiksi ja alueellisesti Etelä-Suomessa erittäin uhanalaisiksi (Kontula & Raunio 2018).
Lähdelammet on arvioitu puutteellisesti tunnetuiksi ja boreaaliset piensuot, joihin lähdesuot kuuluvat, on arvioitu koko maassa vaarantuneiksi ja Etelä-Suomessa erittäin uhanalaisiksi.
Lähteiden luonnontilaisuuden heikentyminen etenkin Etelä-Suomessa on ollut huomattavaa.
Arvioidaan, että luonnontilaisia lähteitä on Etelä-Suomessa noin 1 % ja luonnontilaisen kaltaisiakin enintään 9 %. Suomessa lähteikköjen ja pohjavesivaikutteisten ekosysteemien uhanalaistumiseen arvioidaan vaikuttaneen muun muassa ojitus, metsätalous, vedenotto ja rakentaminen (Heino ym. 2005, Kontula & Raunio 2018). Esimerkiksi maankäyttö ja vedenotto vähentävät lähteiden lukumäärää ja muuttavat niiden elinympäristöominaisuuksia, ja hakkuut ja maatalouden ravinnehuuhtoutumat heikentävät pohjavesivaikutteisten ekosysteemien luonnontilaa (Heino ym. 2005, Juutinen & Kotiaho 2009).
Pohjavedenoton vaikutuksia pohjavesivaikutteisiin ekosysteemeihin on tutkittu suhteellisen vähän, ja Suomessa tutkimukset liittyvät usein ojituksen aiheuttamaan pohjavesivaikutuksen vähenemiseen, joten tiedot pohjavedenoton vaikutuksista boreaaliseen lähdesuokasvillisuuteen ovat osin puutteellisia (Heino ym. 2005, Kløve ym. 2011b, Lehosmaa ym. 2017a, 2018).
Pohjavedenoton vaikutusten arvioiminen on vaikeaa, sillä antropogeenisten häiriöiden lisäksi pohjavesivaikutteisiin ekosysteemeihin vaikuttavat luontainen hydrogeologinen vaihtelu, joka on tärkeä monimuotoisuutta säilyttävä tekijä, ja ilmastonmuutos (Dudgeon ym. 2006, Kløve ym. 2011b). Myös lähteikköjen kasvilajiston luonnollinen dynamiikka tunnetaan heikosti (Juutinen ym. 2010). Lisäksi maankäytön aiheuttamat muutokset lajistossa tapahtuvat usein hitaasti, ja ilmenevät vasta pidemmän ajan kuluttua häiriöstä (Kløve ym. 2011b, Hylander &
Ehrlén 2013, Lehosmaa ym. 2017a). Lajiston vaste häiriöön, esimerkiksi lajimuutokset, voivat ilmetä häiriön voimakkuudesta riippuen jo vuosikymmenessä tai kestää jopa vuosisadan (Tahvanainen 2011, Lehosmaa ym. 2017a), joten ekosysteemissä tapahtunutta muutosta voi olla vaikeaa yhdistää häiriöön (Essl ym. 2015). Lähdesuokasvillisuuden erityispiirteisiin kuuluu myös suon pinnan luonnollinen vaihtelu (Heikkilä ym. 2001). Suon pinta nousee turpeen kasvaessa, jolloin pohjaveden virtaukset voivat muuttua luontaisestikin.
3.3 Lähdesuokasvillisuuden muutokset
Boreaalisissa kylmän veden lähteissä ja pohjavesivaikutteisissa ekosysteemeissä kasvillisuuden esiintyminen ja runsaus riippuvat pohjaveden määrästä ja laadusta (Kuglerová ym. 2016).
Muutokset pohjaveden pinnankorkeudessa, virtauksissa ja laadussa voivat aiheuttaa
13
pohjavesivaikutteisten ekosysteemien luonnontilan heikentymistä, monimuotoisuuden vähenemistä sekä muutoksia eliöyhteisön vuorovaikutussuhteissa ja lajistossa (mm. Heikkilä ym. 2001, Juutinen & Kotiaho 2009).
Lähteikköjen muodostaman verkoston tasolla pohjavedenotto voi vähentää lähteikköjen määrää, pienentää kokoa, aiheuttaa kuivumista ja lisätä lähteikköjen välisiä etäisyyksiä (Heikkilä ym. 2001, Freckleton & Watkinson 2002). Myös pohjavedenotosta aiheutuvat pohjaveden laadun muutokset voivat heikentää lähteikköjen laatua ja vaikuttaa pohjavesivaikutteiseen kasvillisuuteen (Kontula & Raunio 2018, Miller ym. 2020).
Maisematason muutokset voivat heikentää lajien leviämismahdollisuuksia, joka taas hidastaa esimerkiksi häiriön jälkeistä monimuotoisuuden palautumista (Krebs 2001, Juutinen & Kotiaho 2009, Lehosmaa ym. 2017b).
Pohjavedenoton arvioidaan heikentävän esimerkiksi pohjavesivaikutteisten järvien, lähdelampien, lähteiköiden ja pohjavesivaikutteisten soiden luonnontilaa Suomessa (Kontula
& Raunio 2018). On havaittu, että luonnontilaltaan heikentyneissä pohjavesivaikutteisissa ekosysteemeissä kasviyhteisöt ovat keskimäärin vähemmän pysyviä ja vakaita kuin suhteellisen häiriöttömissä ekosysteemeissä (Heino ym. 2005). Toisaalta on havaittu, että myös luonnontilaltaan heikentyneet elinympäristöt voivat joissakin tapauksissa ylläpitää monimuotoista lajistoa ja osan alkuperäisestä lajistosta etenkin, jos pohjaveden laadussa ja määrässä ei tapahdu merkittäviä muutoksia (Dudgeon ym. 2006, Juutinen & Kotiaho 2009, Lehosmaa ym. 2018).
Pohjaveden pinnan voimakas lasku voi aiheuttaa kasvillisuuden monimuotoisuuden nopeaakin taantumista (Heikkilä ym. 2001). Veden pinnan ja virtausten muutokset voivat vähentää kasvillisuuden monimuotoisuutta, heikentää alkuperäisen lajiston esiintymistä alueella ja antaa tilaa tulokaslajeille (Dudgeon ym. 2006, Cantonati ym. 2012, Lehosmaa ym.
2017a, 2018). Myös pohjaveden laadun muutokset, esimerkiksi pH:n lasku, voivat heikentää pohjavesivaikutteisen kasvillisuuden monimuotoisuutta (Schot ym. 2004, Kapfer ym. 2012, Lehosmaa ym. 2018). Hydrologisten häiriöiden vaikutus näkyykin erityisesti sammalissa, ja pohjaveden pinnan laskun ja virtausten muutosten seurauksena sammalten keskimääräisen peittävyyden on havaittu laskevan (Juutinen & Kotiaho 2009, Spitale ym. 2009, Johansen ym.
2018).
Antropogeeniset häiriöt, kuten ojitus ja pohjavedenotto, jotka muuttavat pohjavesivaikutteisten ekosysteemien ominaisuuksia, voivat aiheuttaa erityisesti lähdespesialistien ja uhanalaisten lajien esiintyvyyden, runsauden ja monimuotoisuuden vähenemistä (Heino ym. 2005, Juutinen & Kotiaho 2009, Lehosmaa ym. 2017a,b). Vaateliaan
14
lähdesuo- ja lähdelajiston monimuotoisuutta heikentävät pohjaveden pinnan laskun ja virtausten muutosten aiheuttaman ympäristön kuivumisen lisäksi pohjaveden laadun heikentyminen (Heikkilä ym. 2001, Lehosmaa ym. 2018, Johansen ym. 2018).
Lähdespesialistilajien lisäksi esimerkiksi ojituksen on havaittu heikentävän myös yleisten lajien esiintymistä ja monimuotoisuutta pohjavesivaikutteisissa ekosysteemeissä, sillä maankäytön vaikutukset ja lähdeympäristöjen erityiset olosuhteet voivat olla haastavia yleisillekin lajeille (Lehosmaa ym. 2017a). Vaikka pääosin pohjaveden vaikutuksen väheneminen ilmenee vaateliaiden sammalten vähenemisenä, eräät elinympäristövaatimuksiltaan laaja-alaiset tai tehokkaasti leviävät lähdespesialistit voivat sietää häiriöitä tai jopa hyötyä niistä (Schot ym.
2004, Juutinen & Kotiaho 2009, Lehosmaa ym. 2017a, 2018).
Vaikka pohjavedenotosta ei seuraisi järjestelmällistä lajien häviämistä, muutoksia kasviyhteisön kilpailuasetelmissa ja vuorovaikutussuhteissa on havaittu (Saastamoinen 1989 Juutinen & Kotiaho 2009 mukaan, Dornelas ym. 2014, Lehosmaa ym. 2018). On havaittu, että luonnontilaltaan heikentyneillä lähdealueilla putkilokasvien peittävyys kasvaa, sillä putkilokasvien juuristo mahdollistaa sopeutumisen hydrologisiin muutoksiin kuten veden pinnan laskuun, kun taas sammalilla samanlaista juuristos ei ole (Saastamoinen 1989 Juutinen
& Kotiaho 2009 mukaan, Spitale ym. 2009). Hydrologisten muutosten seurauksena lähteiköt voivat jopa kasvaa umpeen (Juutinen & Kotiaho 2009). Putkilokasvien runsastuminen lisää kilpailua esimerkiksi ravinteista ja valosta, jolloin suhteellisen vähäisen kilpailun elinympäristöön sopeutuneet sammalet, erityisesti lähdespesialistisammalet vähenevät.
Vaikka sammalten peittävyys hydrologisten häiriöiden seurauksena voi vähentyä, rahkasammalten osuus kasvillisuudesta voi muuttuneissa olosuhteissa runsastua (Heino ym.
2005). Rahkasammalet ovat pääosin heikkoja kilpailijoita kalsiumpitoisessa pohjavedessä, mutta kun pohjaveden vaikutus vähenee, rahkasammalet ovat usein parempia kilpailijoita kuin lähdesammalet (Heino ym. 2005, Vicherová ym. 2015). Rahkasammalet ovat tehokkaita ravinteiden ottajia, ja rahkasammalten runsastuminen vähentää myös esimerkiksi putkilokasvien ravinteiden saantia (Malmer ym. 1994). Kun rahkasammalten runsastuessa putkilokasvit vähenevät, valon saatavuus paranee ja veden haihtuminen vähenee, jolloin rahkasammalten kasvuolosuhteet paranevat entisestään (van Breemen 1995).
Kasvilajeilla on yksilöllisiä vasteita häiriöihin, ja lajitasolla tapahtuvat muutokset riippuvat lajien ja ympäristön ominaisuuksista (Guedo & Lamb 2013, Hylander & Ehrlén 2013).
Putkilokasvien ja rahkasammalten runsastumisen sekä lähdespesialistien vähenemisen lisäksi lajimuutoksia, jotka voivat kertoa pohjavesivaikutuksen vähenemisestä, ovat esimerkiksi
15
vaateliaiden rimpipintojen lajien väheneminen sekä puun taimien ja kangasmetsälajien runsastuminen (Heikkilä ym. 2001, Tahvanainen 2011, Lehosmaa ym. 2017a).
3.4 Kasvillisuuden muutosten seuranta
Kasvillisuuden pitkän aikavälin seuranta on tärkeä tietolähde muutosten tutkimisessa (Verheyen ym. 2017). Pohjavedenoton vaikutuksia lähdesuokasvillisuuteen on kuitenkin tutkittu vain vähän, ja lisäksi pohjavesivaikutteisten ekosysteemien luontainen dynamiikka ja pohjavedenpinnan luontainen vaihtelu vaikeuttavat vaikutusten arviointia (Soveri ym. 2001, Juutinen & Kotiaho 2009, Kløve ym. 2011b). Pohjavesivaikutteisten ekosysteemien luontaisen dynamiikan tarkempi tunteminen mahdollistaisi antropogeenisten muutosten erottamisen luontaisista muutoksista (Juutinen ym. 2010).
Pohjavedenoton kestävyyttä voidaan arvioida esimerkiksi seuraamalla vedenoton vaikutuksia pohjavesivaikutteisten ekosysteemien biologiseen monimuotoisuuteen (Dudgeon ym. 2006). Biologiseen monimuotoisuuteen liittyvät muutokset ovat kuitenkin usein hitaita, ja niiden tutkiminen edellyttää usein pitkän aikavälin seurantaa ja tutkimusta (Essl ym. 2015).
Käytännössä kasvillisuuden esiintyvyydessä, runsaudessa ja vuorovaikutussuhteissa tapahtuvia muutoksia voidaan seurata esimerkiksi tarkastelemalla kasvilajiston esiintymistä ja lajikohtaisia peittävyyksiä pysyvillä näytealoilla ja niiden luonnontilaisilla kontrollinäytealoilla (Heino ym. 2005, Vittoz & Guisan 2007, Juutinen ym. 2010). Kasvillisuusseurannassa käytettyjä menetelmiä ovat esimerkiksi tarkka mutta hidas pistemenetelmä tai peittävyysarviointi visuaalisesti prosentteina tai luokkien avulla (Vittoz & Guisan 2007).
Visuaalinen peittävyysarviointi on nopea tapa saada lajistotietoa, mutta menetelmä on subjektiivinen, ja siihen liittyy epätarkkuutta.
Kasvillisuusseurantatutkimukseen sisältyy usein virhelähteitä, jotka voivat vaikuttaa seurannan havaintoihin ja tuloksiin. Kasvillisuuden havainnoijaan liittyviä virhelähteitä ovat lajin huomaamatta jääminen eli huomaamattomuusvirhe, lajinmääritysvirhe ja peittävyysarvioinnin epätarkkuus (Carlsson ym. 2005, Verheyen ym. 2018).
Havainnoijavirhettä voidaan arvioida esimerkiksi vertaamalla havaintoarvoja todellisiin arvoihin, joita on harvoin saatavilla, tai eri havainnoijien havaintoja toisiinsa (Morrison 2016, Futschik ym. 2020). Havainnoijaan liittyvien virheiden syntymiseen vaikuttavia tekijöitä ovat esimerkiksi havainnoijan kokemus ja ennakko-odotukset, väsymys sekä fyysinen stressi (Moore ym. 2011, Burg ym. 2015). Havainnoijavirheeseen vaikuttavat myös esimerkiksi havainnointiin käytetty aika, kasvillisuuden, ympäristön ja koealan ominaisuudet sekä tulosten
16
analysointi (Verheyen ym. 2017,2018). Myös havainnoijan vaihtuminen kesken seurantatutkimuksen voi lisätä havainnoijavirhettä ja aiheuttaa vaihtelua peittävyyksien arvioinnissa (Carlsson ym. 2005, Kapfer ym. 2017).
Lajilistojen vaihtuvuus kuvaa eri havainnoijien havaitsemien lajilistojen välistä eroa (Nilsson & Nilsson 1985). Arvioidaan, että havainnoijien lajilistojen välinen ero koko kasviyhteisön tasolla on noin 10–28 % (Nilsson & Nilsson 1985, Klimeš ym. 2001, Scott &
Hallam 2003, Burg ym. 2015, Verheyen ym. 2018).
On havaittu, että kasvillisuusseurantatutkimuksissa lajeista voi jäädä huomaamatta ainakin 10–15 % (Archaux ym. 2006, Vittoz & Guisan 2007), jopa 30 % (Klimeš ym. 2001, Moore ym.
2011). Huomaamattomuusvirhettä esiintyy eniten lajeilla, jotka ovat kooltaan pieniä ja esiintyvät koealalla harvinaisina (Vittoz ym. 2010, Burg ym. 2015). Kokeneilla ja kouluttautuneilla havainnoijilla huomaamatta jääneiden lajien osuus pienenee verrattuna vähemmän kokeneisiin, mutta myös kokeneilla havainnoijilla voi jäädä lajeja huomaamatta etenkin haastavissa kasvillisuus- ja ympäristöolosuhteissa (Vittoz & Guisan 2007, Burg ym.
2015, Kapfer ym. 2017, Verheyen ym. 2018). Havainnoijien lukumäärän lisääntymisen on havaittu vähentävän huomaamattomuusvirhettä (Klimeš ym. 2001, Vittoz & Guisan 2007 Klimeš ym. 2001, Vittoz & Guisan 2007, Archaux 2009).
Seurantatutkimuksissa havainnoijien on havaittu määrittävän noin 5–20 % lajeista väärin (Klimeš ym. 2001, Scott & Hallam 2003, Archaux ym. 2009). Lajimääritysvirhe tapahtuu usein samaan sukuun kuuluvien lajien välillä, mutta kasviyksilö voidaan määrittää myös väärälle korkeammalle taksonomiselle tasolle (Morrison ym. 2020). Lajinmääritysvirheitä vähentää esimerkiksi koulutus ja aiempien lajilistojen käyttö havainnoinnissa (Morrison ym. 2020).
Peittävyyksien visuaalinen arviointi kasvillisuusseurantatutkimuksissa vaihtelee huomattavasti riippuen havainnoijasta (Carlsson ym. 2005, Vittoz ym. 2010).
Peittävyysarviointeihin liittyvä epätarkkuus voi olla merkittävää, ja jopa suurempaa kuin kasvillisuudessa tapahtunut todellinen muutos erityisesti silloin, kun lajin peittävyys on alhainen (Vittoz ym. 2010, Futschik ym. 2020). Visuaalisessa arvioinnissa havainnoija voi yli- tai aliarvioida peittävyyksiä johdonmukaisesti, jolloin arviointivirhe voidaan tunnistaa aineiston analysoinnissa, mutta suurin osa arviointivirheestä on sattumanvaraista (Sykes ym.
1983, Futschik ym. 2020). Arviot peittävyysarvioinnin virheestä vaihtelevat muutamasta prosentista satoihin prosentteihin, mutta pääosin pistemenetelmällä arvioiduissa peittävyyksissä oli vähemmän virhettä kuin visuaalisessa arvioinnissa eli luokka- tai peittävyysprosenttiarvioinnissa (Morrison ym. 2020, Futschik ym. 2020). Luokkien käyttö
17
visuaalisissa peitearvioissa on yleistä ja koetaan helpommaksi kuin prosenttiarviointi, mutta myös luokkien avulla arviointiin liittyy peittävyysarviointivirhettä (Archaux ym. 2007).
Havainnointiin ja näytteenottoon käytetty aika voi vaikuttaa havainnoijavirheeseen ja lisätä havainnoijien välistä vaihtelevuutta (Klimeš ym. 2001, Archaux ym. 2006, Burg ym. 2015).
Moore ym. (2011) arvioivat, että saavuttaakseen 95 %:n havaintotodennäköisyyden, seurantatyöhön vaaditaan hyvissäkin olosuhteissa noin 8 tuntia hehtaaria kohden. Kokemus ja koulutus kuitenkin voivat lisätä havainnoinnin tarkkuutta käytetystä ajasta riippumatta (Scott
& Hallam 2002, Vittoz & Guisan 2007).
Kasvillisuuden ominaisuuksia, jotka voivat lisätä huomaamattomuus- ja lajinmääritysvirhettä, ovat esimerkiksi kasvillisuuden kausivaihtelu, kasvillisuuden tiheys, pieni yksilö- ja populaatiokoko, samankaltaisuus muiden lajien kanssa sekä lajin harvinaisuus alueella (Carlsson ym. 2005, Moore ym. 2011, Kapfer ym. 2017). Kasvillisuuden ominaisuudet voivat vaikuttaa myös peittävyysarvioinnin epätarkkuuteen (Futschik ym. 2020).
Seurantatutkimuksen ympäristön ominaisuuksia, jotka voivat lisätä seurannan virhettä vaikeuttamalla kasvillisuuden havainnointia ovat esimerkiksi esimerkiksi hankala topografia, sateinen tai sumuinen sää sekä hämäryys (Moore ym. 2011).
Koealan ominaisuuksiin liittyviä tekijöitä, jotka voivat lisätä seurannan virhettä, ovat esimerkiksi koealan pysyvyyden ongelma silloin, kun koealoja ei ole merkitty maastoon pysyvästi (Kapfer ym. 2017, Verheyen ym. 2018). Maastoon pysyvillä merkeillä merkattu koeala on pysyvä, mikäli merkit eivät katoa tai haalistu seurannan aikana (Verheyen ym. 2018).
Lähes pysyviksi kutsutaan seurantakoealoja, joita ei ole merkitty maastoon pysyvästi, mutta jotka on esimerkiksi merkitty karttaan ja kuvailtu. Lähes pysyvät seurantakoealat ovat alttiita siirtovirheille, sillä todennäköisyys löytää ja rajata koeala täsmällisesti seuraavilla seurantahavainnointikerroilla pienenee. Koealan ominaisuuksiin liittyvä virhelähde voi olla myös koealan koko: hyvin pienillä koealoilla, esimerkiksi 0,001 neliömetrin kokoisilla ruuduilla ei voida seurata esimerkiksi lajien välisiä kilpailuasetelmia, ja suurilla koealoilla kokonaiskuvan muodostaminen ja lajimäärän havainnoiminen voi olla vaikeampaa (Vittoz &
Guisan 2007).
Kasvillisuusseuranta-aineistojen analyyseissä tarkastellaan esimerkiksi aineistossa tapahtuneita yhteismuutoksia, yksittäisten lajien muutoksia ja hypoteesipohjaisia trendimuutoksia (Verheyen ym. 2018). Aineiston analysoinnissa käytetään esimerkiksi monimuotoisuusindeksejä ja monimuuttujamenetelmiä, jotka voivat kuitenkin olla herkkiä havainnoijavirheelle (mm. Block ym. 1987). Aineistoja voidaan muuntaa havainnoijavirheen
18
vähentämiseksi, jolloin analyysit voivat tuoda esiin kasvillisuudessa tapahtuneita todellisia suuntauksia (Carlsson ym. 2005, Vittoz ym. 2010).
Havainnoijavirheen minimoimiseksi ehdotetaan käytettäväksi useita havainnoijia samalla koealalla: arvioidaan, että esimerkiksi 3–4 havainnoijaa havainnoimassa koealaa samanaikaisesti vähentäisi huomaamatta jättämisen mahdollisuutta (Archaux 2009, Vittoz ym.
2010). Peittävyysarviot voivat myös kalibroitua tarkemmiksi, kun havainnoijia on enemmän kuin yksi. Koealan koko voi vaikuttaa peittävyysarvioinnin luotettavuuteen, joten esimerkiksi Morrison (2016) päätteli aiemmin kirjallisuudessa esitetyn perusteella, että peittävyysvirheen minimoimiseksi koealan koon tulisi olla 1–4 neliömetriä. Kouluttautuneiden ja kokeneiden havainnoijien valitseminen voivat vähentää havainnoijavirhettä (Klimeš ym. 2001, Archaux ym. 2009, Vittoz ym. 2010). Havainnoijan vaihtumisesta aiheutuvan virheen minimoimiseksi ehdotetaan käytettäväksi toistuvasti samaa havainnoitsijaa tai havainnoijaryhmää koko hankkeen tiedonkeruuseen (Klimeš ym. 2001, Archaux 2009, Vittoz ym. 2010). Saman havainnoijan käyttö ei ole kuitenkaan aina mahdollista suurten tutkittavien alueiden, suuren koealamäärän tai pitkien seurantojen vuoksi. Futschik ym. (2020) ehdottaa, että pitkissä kasvillisuusseurannoissa havainnoijavirhettä voidaan pienentää havainnoimalla vaikeasti määritettävät lajit suku- tai lajiryhmätasolle eli ennakoimalla potentiaalisia virheitä, tunnistamalla systemaattiset peittävyysarviovirheet ja seuraamalla kohdetta riittävän pitkään, vähintään 10 vuotta, jotta muutos ylittäisi virheen. Havainnoijavirhettä voidaan vähentää myös esimerkiksi valokuvaamalla koealat ja hyödyntämällä muiden havainnoijien lajilistoja (Vittoz ym. 2010, Morrison ym. 2020).
19 4 TUTKIMUKSEN TAVOITTEET
Tutkielman tavoitteena on selvittää, vaikuttaako pohjavedenotto lähdesuokasvillisuuteen kahdella pohjavedenottoalueella Pohjois-Karjalassa. Tutkielmassa tarkastellaan, löytyykö koko seuranta-aineistosta yhteistä muutossuuntaa, joka viittaisi pohjavedenoton mahdollisesti aiheuttaman ympäristön kuivumisen tai pohjavesivaikutuksen vähenemisen aiheuttamiin kasvillisuuden muutoksiin. Kasvillisuudessa tapahtunut muutos voivat olla esimerkiksi koealojen kasvillisuuden muuttuminen seuranta-aikana trofiagradientiltaan köyhempään suuntaan, josta voivat kertoa esimerkiksi lähdesammalten väheneminen sekä rahkasammalten ja putkilokasvien runsastuminen. Mahdollisia muutoksia tarkastellaan yleisesti, seurantakoealakohtaisesti sekä lajiryhmittäin rahkasammalten, lähdesammalten ja putkilokasvien osalta. Lisäksi tarkastellaan lajimäärän muutoksia seuranta-aikana sekä koealojen vesikemiaa. Tutkielmassa tarkastellaan myös sitä, mikä osa mahdollisesta muutoksesta johtuu havainnoijavirheen vaikutuksesta seurannan havaintoihin ja analyysien tuloksiin, sillä havainnoijat ovat vaihtuneet tutkimusalueilla seuranta-aikana.
Tutkimuskysymykset ovat 1) vaikuttaako pohjavedenotto lähdesuokasvillisuuteen, 2) mikä osa muutoksesta on todellista kasvillisuuden muutosta ja 3) mikä osa muutoksesta johtuu havainnoijavirheen vaikutuksesta.
20 5 AINEISTO JA MENETELMÄT
5.1 Kasvillisuusseuranta-aineisto
Tutkielman aineisto koostuu Pohjois-Karjalan ELY-keskukselle toimitetuista kasvillisuusseurantaraporteista Pohjois-Karjalan Kontiolahdella sijaitsevilta alueilta, joissa pohjavedenoton vaikutuksia lähdesuokasvillisuuteen on seurattu pohjavedenottamoiden läheisyydessä. Jaamankankaalla seurantaraportit on toimitettu vuosilta 2009–2019 (Kärkkäinen 2019) ja Kuokkasenkankaalta vuosilta 2011–2017 (Kärkkäinen 2017).
Kasvillisuusseurannat on toteuttanut FCG suunnittelu ja tekniikka Oy.
5.1.1 Jaamankangas
Jaamankankaan pohjavesialue Pohjois-Karjalan Kontiolahdella on laaja alue, joka on pääosin harjumaastoa (Johansson ym. 2016). Pohjavesialueen pohjavesiolot ovat vaihtelevia, ja alue koostuu useasta pohjavesialtaasta, joihin pohjavettä muodostuu yhteensä keskimäärin 30 900 kuutiometriä vuorokaudessa (Mononen ym. 2011, Suomen ympäristökeskus 2021). Alue on osin luonnontilaista, mutta sen läpi kulkee valtatie 6, jonne on rakennettu pohjavesisuojauksia (Johansson ym. 2016). Alueella on myös asutusta, teollisuus- ja yritystoimintaa sekä kaksi vedenottamoa. Jaamankankaan alueen pohjavesi purkautuu luontaisesti Kylmälampeen, Kylmäojaan, Höytiäiseen ja Kyyrönsuon alueelle. Lisäksi pohjavesi vaikuttaa Välilampien pinnankorkeuteen.
Jaamankankaan pohjavesialueella sijaitsee useita lähteikköjä, avolähteitä, tihkupintoja sekä lähdepuroja ja -noroja, joissa esiintyy vaateliasta lähdekasvillisuutta. Alueella esiintyviä valtakunnallisesti vaarantuneita lajeja ovat esimerkiksi haaraliuskasammal (Riccardia multifida) ja harsosammal (T. tomentella) sekä alueellisesti uhanalaisia lajeja särmälähdesammal (Philonotis seriata) ja korpinurmikka (P. remota) (Hyvärinen ym. 2019, Pohjois-Karjalan ELY-keskus 2020, Ympäristöministeriö & Suomen ympäristökeskus 2021).
Uhanalaisista elinympäristöistä alueella esiintyy muun muassa valtakunnallisesti vaarantunut lettoräme ja silmälläpidettäväksi luokiteltu saraneva (Itä-Suomen ympäristölupavirasto 2008, Kontula & Raunio 2018).
Jaamankankaalla sijaitsee vedenottamo, jonka säännöllinen vedenottotoiminta on alkanut vuonna 2011. Vedenottamolla on kolme tuotantokaivoa (kuva 3), joista voidaan ottaa vettä enintään 2000 m3 päivässä vuosikeskiarvona laskettuna (Itä-Suomen ympäristölupavirasto
21
2008). Lisäksi pohjavesialueella sijaitsee Lehmon vedenottamo, josta vettä voidaan ottaa enintään 900 m3 päivässä vuosikeskiarvona laskettuna.
Kuva 3. Jaamankankaan vedenottamon tuotantokaivot ja pohjaveden pinnan havaintoputket (Kärkkäinen 2019).
Jaamankankaan vedenottamoa varten alueella suoritettiin koepumppaukset vuosina 2005–
2006, joiden perusteella todettiin, että vedenotto voi laskea Välilampien ja Kylmälammen pinnankorkeuksia sekä heikentää Kylmäojan virtaamaa vesilain (587/2011) 2 luvun 11 §:n vastaisesti (Itä-Suomen ympäristölupavirasto 2008). Jaamankankaan pohjavesihankkeeseen määrättiin tarkkailuohjelma, jossa seurattiin pohjaveden korkeutta sekä pohjavedenoton vaikutuksia pohjavesioloihin, kaivoihin, lampien vedenkorkeuksiin, Kylmäojan virtaamaan ja pohjavesivaikutteiseen kasvillisuuteen.
Jaamankankaalla seurattiin seitsemää kasvillisuusseurantakoealaa (JK 1-7, kuva 4).
Seurantakoealat oli sijoitettu pohjavesivaikutteiseen kasvillisuuteen tai suokasvillisuuteen (Kärkkäinen 2019). Seurantakoealat olivat kooltaan 1 x 1 metriä. Lisäksi vuonna 2016 alueelle perustettiin kaksi kasvillisuusseurantakoealaa (seurantakoealat 8 ja 9), mutta niitä ei tässä tutkielmassa tarkasteltu seuranta-ajan lyhyen keston vuoksi. Vuonna 2016 perustetut koealat sijaitsivat ruohokorvessa, jossa esiintyi muun muassa Suomessa uhanalaisluokitukseltaan vaarantunutta harsosammalta (T. tomentella) (Kärkkäinen 2019, Hyvärinen ym. 2019).
22
Kuva 4. Seurantakoealojen JK1–9 sijoittuminen Jaamankankaalla (Kärkkäinen 2019).
Kasvillisuusseurantaraportissa raportoitiin seurantakoealojen ominaisuuksista, seurantajakson sääoloista, seurantaympäristössä tapahtuneista muutoksista ja kasvillisuuden muutoksista seurantajaksolla (Kärkkäinen 2019). Pysyvästi maastoon merkityistä kasvillisuusseurantakoealoista oli määritetty pohja-, kenttä- ja pensaskerroksen lajien lajikohtaiset peittävyydet prosentteina. Lisäksi koealoilta oli määritetty avoveden, karikkeen ja ruoppapinnan osuus prosentteina. Koealat oli myös valokuvattu.
Jaamankankaan seurantakoealat (kuva 5) sijaitsivat oligotrofisella lyhytkorsinevalla Välilammen rantasuolla (JK1), karulla Sphagnum -rimpinevalla (JK2), ruohokorvessa (JK3), luhtaisella lettorämeellä (JK4), rämeen ja saravaltaisen luhtanevan vaihettumisvyöhykkeellä (JK5), luhtaisella sararämeellä (JK6) ja lähdepuron välittömässä läheisyydessä (JK7) (tarkemmat kuvaukset liitteessä 1A). Jaamankankaan seurantakoealoilla esiintynyttä lähdekasvillisuutta olivat koealalla JK3 esiintyvät korpikerrossammal (Hylocomiastrum umbratum), hetehiirensammal (P. weigelii), lähdelehväsammal (Rhizomnium magnifolium) ja otaluhtasammal (Calliergonella cuspidata), koealalla JK4 esiintynyt heterahkasammal (S.
warnstorfii), koealoilla JK1, JK4 ja JK6 esiintynyt kalvaskuirisammal (Straminergon
23
stramineum) sekä koealalla JK7 esiintyneet kiiltolehväsammal (Pseudobryum cinclidioides), korpilehväsammal (Plagiomnium ellipticum), lettolehväsammal (Rhizomnium pseudopunctatum), otaluhtasammal (C. cuspidata) ja purosuikerosammal (Brachythecium rivulare) (lähdekasvit luokiteltu Eurola & Huttunen 2006 mukaan). Muita pohjavesivaikutteisuudesta mahdollisesti kertovia lajeja, joita esiintyi seurantakoealoilla, olivat lettorahkasammal (S. teres, JK4) sekä suokeltto (C. paludosa) ja suo-ohdake (Cirsium palustre) (JK3). Seurantakoealoilla JK2 ja JK5 ei esiintynyt lainkaan pohjavesivaikutuksesta kertovaa lajistoa.
Kuva 5. Seurantakoealat JK1–7 Jaamankankaalla.
5.1.2 Kuokkasenkangas
Kuokkasenkangas kuuluu Kuusojan laakson kerrostuneeseen harjualueeseen (Keskikarhu &
Vuorio 2008). Kuokkasenkankaan pohjavesialue on kooltaan noin 1,32 km2 ja sijaitsee topografialtaan tasaisella alueella rajautuen harjuun, kallioon ja Kuusojaan, jonka rannalla on useita pohjaveden purkautumispaikkoja. Alue on pääosin luonnontilaista tai luonnontilaisen kaltaista. Kuokkasenkankaalla esiintyy eutrofisia avolähteitä ja tihkupintoja, mesotrofisia lähteikköjä, puroja, pieniä lampia sekä reheviä korpia (Keskikarhu & Vuorio 2008).
Uhanalaisista luontotyypeistä alueella esiintyy esimerkiksi erittäin uhanalainen korpiräme sekä vaarantuneet lettokorpi, ruohokorpi, tupasvillakorpi, lettoräme, sararäme ja lettoneva (Keskikarhu & Vuorio 2008, Kontula & Raunio 2018). Kuokkasenkankaalla esiintyviä alueellisesti uhanalaisia lajeja ovat esimerkiksi käyrälehtirahkasammal (S. contortum), sirppihuurresammal (Palustriella falcata), poimulehväsammal (Plagiomnium undulatum) ja
24
soikkokaksikko (N. ovata) (Keskikarhu & Vuorio 2008, Ympäristöministeriö & Suomen ympäristökeskus 2021).
Kuokkasenkankaan pohjavesialueella muodostuu pohjavettä noin 800–1000 m3 päivässä (Aluehallintovirasto 2010). Vedenottamon koepumppaukset aloitettiin vuonna 2012, ja säännöllinen vedenottotoiminta alkoi vuonna 2013. Vedenottamoalueella on kaksi vedenottokaivoa, joista pumpattiin seuranta-aikana vettä yhteensä enintään 500 m3 vuorokaudessa niin, että toisesta kaivosta pumpattiin enintään 300 m3 päivässä ja toisesta 200 m3 päivässä vuosikeskiarvona laskettuna. Vedenottomäärä oli yli puolet muodostuvasta pohjavedestä, joten lupa pohjavedenottoon myönnettiin määräaikaisena mahdollisten vaikutusten seurantaa varten. Vuonna 2019 myönnetyn luvan lupaehdoissa suurimmaksi sallituksi vedenottomääräksi säädettiin 400 m3 päivässä vuosikeskiarvona laskettuna (Aluehallintovirasto 2019). On arvioitu, että Kuokkasenkankaan pohjavedenotolla saattaa olla vaikutuksia alueen luonnontilaisuudelle ja monimuotoisuudelle (Keskikarhu & Vuorio 2008).
Pohjavedenoton vaikutuksia kasvillisuuteen seurattiin kasvillisuusseurannalla.
Kuokkasenkankaalla kasvillisuutta oli seurattu seitsemällä koealalla (KK 1-7) vuosina 2011–2017 (kuva 6). Kasvillisuusseurantakoealat olivat kooltaan 0,5 * 0,5 metriä. Koealoilta oli määritetty pohja-, kenttä- ja pensaskerroksen kasvillisuus ja arvioitu lajikohtaiset peittävyydet prosentteina. Lisäksi oli arvioitu avoveden, karikkeen ja ruoppapinnan peittävyydet prosentteina. Lisäksi seurantakoealat oli valokuvattu.
Kuva 6. Seurantakoealojen KK1–7 sijainti Kuokkasenkankaalla (Kärkkäinen 2017).
25
Kuokkasenkankaan seurantakoealat (kuva 7) sijaitsivat letto- ja korpikasvillisuusvaltaisten eutrofisten avolähteiden ympärillä (KK1 ja KK5), ruoho- ja heinäkorpisilla meso-eutrofisilla hetepinnoilla (KK2 ja KK3), meso-eutrofisella hetelähteellä (KK4) sekä meso-eutrofisilla tihkupinnoilla (KK6 ja KK7) (tarkemmat kuvaukset liitteessä 1B). Seurantakoealoilla esiintynyttä lähdelajistoa olivat heterahkasammal (S. warnstorfii) (KK1 ja KK5), lettolehväsammal (R. pseudopunctatum) (KK2 ja KK3), otaluhtasammal (C. cuspidata) (KK2), hetealvesammal (Chiloscyphus polyanthos) (KK2), lettohiirensammal (Ptychostomum pseudotriquetrum) (KK3), hetesirppisammal (W. exannulata) (KK4 ja KK5), hetekuirisammal (C. giganteum) (KK6) ja punasirppisammal (Sarmentypnum sarmentosum) (KK6 ja KK7).
Muita pohjavesivaikutuksesta mahdollisesti kertovia koealoilla esiintyneitä lajeja olivat lettorahkasammal (S. teres) (KK1, KK4, KK5, KK6 ja KK7) ja suokorte (E. palustre) (KK4, KK5 ja KK7).
Kuva 7. Seurantakoealat KK1–7 Kuokkasenkankaalla.
5.2 Muu aineisto
Kasvillisuusseurantaraporttien (Kärkkäinen 2017, 2019) lisäksi pysyviltä seurantakoealoilta tehtiin tätä tutkimusta varten kasvillisuushavainnoinnit Jaamankankaalla vuonna 2019 sekä Kuokkasenkankaalla vuosina 2018 ja 2019. Kasvillisuushavainnointi toteutettiin seuranta- aineiston metodin mukaisesti, eli seurantakoealoilta määritettiin pensas-, kenttä- ja pohjakerroksen lajien sekä ruoppapinnan, karikkeen ja avovesipinnan peittävyydet prosentteina. Vuosittaisten seurantamääritysten lisäksi seurantakoealoilta ja niiden välittömästä
26
ympäristöstä tehtiin vuonna 2019 niin sanotut fytososiologiset relevét (n=14) eli kasvillisuusnäytealat, jotka kuvasivat koealan edustamaa kasvillisuustyyppiä. Relevét olivat suorakaiteen muotoisia ja kooltaan 4,5–20 neliömetriä riippuen kasvillisuustyypin sijoittumisesta alueelle. Näytealoilta määritettiin lajikohtaisten peittävyyksien runsaudet luokissa 1–5, ja lisäksi arvioitiin avoveden peittävyys prosentteina. Runsausluokat määritettiin soveltaen Braun-Blanquet- ja Hult-Sernander -menetelmiä ja jaoteltiin niin, että += alle 1 %, 1=1–5 %, 2=5–10 %, 3=10–25 %, 4=25–50 % ja 5=yli 50 %. Relevé-näytealojen tarkoituksena oli antaa lisätietoa kasvillisuustyypistä koealan ympärillä.
Vuonna 2019 seurantakoealojen läheisyydestä otettiin vesinäytteet (n=13), joista määritettiin maastossa pH, johtokyky ja lämpötila. Johtokyky suhteutettiin automaattisesti +25
°C lämpötilaan. Vesinäyte otettiin mahdollisuuksien mukaan lähdenorosta, avovesiallikosta tai näytteenottokaivolla. Kaikkien koealojen osalta varsinaista pohjavettä ei ollut saatavilla, vaan vesinäyte oli vähintään osittain pintavettä. Koealat KK4 ja KK5 sijaitsivat hyvin lähellä toisiaan, joten niistä otettiin yhteensä vain yksi vesinäyte. Koealan JK1 läheisyydestä otetussa vesinäytteessä ilmeni mittausvirhe, joten näyte jätettiin pois analyyseistä.
Tässä tutkielmassa havainnoijat on nimetty niin, että havainnoija 1 havainnoi kasvillisuutta Jaamankankaalla vuosina 2009–2019 (havaintokerta 2019A) ja Kuokkasenkankaalla vuosina 2011–2017. Havainnoijaryhmä 2 havainnoi Kuokkasenkankaalla vuonna 2018.
Havainnoijaryhmä 3 havainnoi vuonna 2019 Jaamankankaalla (havaintokerta 2019B) ja Kuokkasenkankaalla.
5.3 Menetelmät
5.3.1 Aineiston käsittely
Aineistossa käytetyt lajinimet nimettiin Suomen Lajitietokeskuksen laji.fi -sivuston mukaisesti (Suomen lajitietokeskus 2021), paitsi hetesirppisammal (Warnstorfia exannulata (Schimp.) Loeske), joka nimettiin teoksessa Laine ym. (2016) käytetyn lajinimen mukaisesti.
Eri havainnoijien ja havainnoijaryhmien kasvillisuusseurantahavainnot yhdistettiin, jolloin havaittiin, että havainnot poikkesivat toisistaan lajinmääritysten osalta. Oletettiin, että kasvillisuushavainnoinnissa on tapahtunut lajinmääritysvirheitä, joiden vaikutuksen minimoimiseksi tehtiin neljä erilaista aineistoa. Aineisto KAIKKI on alkuperäinen, ja sisältää kaikki havainnot jokaiselta havainnoijalta. Aineistossa SUKUTASO kaikki havainnot on yhdistetty sukutasolle. Aineistossa YHDISTETTY on yhdistetty ne lajit, joiden muutokset tulkittiin johtuvan lajinmääritysvirheestä tai puutteellisista määrityksistä (liite 2).
27
Määritysvirheitä arvioitiin vertaamalla havaintoja toisiinsa maastohavaintojen, valokuvien ja peittävyysprosenttien perusteella: kun eri havainnoijat ovat arvioineet samankaltaisia peittävyyksiä lajeilla, jotka ovat morfologisesti samankaltaisia tai muuten vaikeasti tunnistettavia läheisiä lajeja, oletettiin, että oli tapahtunut lajinmääritysvirhe. Lisäksi yhdistettiin ne havainnot, jotka oli määritetty jollakin havaintokerrolla vain sukutasolle, mutta toisella kerralla lajitasolle. Aineistossa FUNKTIONAALISET kaikki havainnot yhdistettiin funktionaalisiksi ryhmiksi, joita tässä tutkielmassa ovat saramaiset (heinät ja sarat), varpumaiset, putkilokasvit, rahkasammalet, lähdesammalet ja muut sammalet (liite 3).
5.3.2 Kasvillisuuden muutokset
Seuranta-aineistossa mahdollisesti tapahtuneita muutoksia tarkasteltiin oikaistun korrespondensianalyysin (detrended correspondence analysis; DCA, Hill & Gauch 1980) avulla PC-ORD -ohjelmassa (versio 7.0). DCA-menetelmän avulla voidaan tarkastella koealojen suhdetta toisiinsa, samankaltaisuutta tai erilaisuutta sekä koealojen havaintokertojen muodostamia jatkumoita (Lawesson ym. 2000). Havainnot sijoittuvat ordinaatiokuvassa suhteessa toisiinsa. DCA-ordinaatiossa ensimmäinen akseli määrittää voimakkaimmin havaintojen sijoittumista ordinaatioon. DCA-menetelmällä analysoitiin jokainen aineisto (KAIKKI, SUKUTASO, YHDISTETTY, FUNKTIONAALISET).
Jokaiselta seurantakoealalta laskettiin eri funktionaalisten ryhmien kokonaispeittävyydet sekä avoveden, karikkeen ja ruoppapinnan peittävyydet. Rahkasammalten, lähdesammalten ja putkilokasvien vuosittaiset keskimääräiset kokonaispeittävyydet laskettiin Jaamankankaalla ja Kuokkasenkankaalla. Koealakohtaisten kokonaispeittävyyksien muutoksista testattiin aikatrendin selitysastetta kokonaispeittävyyden kokonaisvaihtelusta r2-arvolla eli korrelaatiokertoimen neliöllä, joka kuvaa kahden muuttujan välistä lineaarista yhteyttä, sekä aikatrendin tilastollista merkitsevyyttä (p < 0,05) Anova-testillä IBM SPSS Statistics - ohjelmalla (versio 27). Lisäksi arvioitiin lajimäärän muutosta seuranta-aikana, joka kuvattiin boxplot-kuvaajana. Boxplot-kuvaajassa puolet havainnoista on laatikon sisällä, poikittaisviiva kuvaa havaintojen mediaanista ja jana kuvaa äärihavaintoja. Poikkeavat havainnot esitetään eri merkillä.
28 5.3.3 Havainnoijan vaikutus
Havainnoijien välinen vaihtuvuus lajilistoissa (T) laskettiin Nilsson & Nilsson (1985) mukaan:
𝑇 = (𝑋𝐴+ 𝑋𝐵
𝑆𝐴+ 𝑆𝐵) ∗ 100
missä XA on niiden lajien lukumäärä, jotka esiintyvät vain koealalla A ja XB niiden, jotka esiintyvät vain koealalla B. S on lajien kokonaismäärä koealalla. Lajien vaihtuvuus esitetään prosentteina, joissa 0 % tarkoittaa, että lajilistat ovat täsmälleen samanlaisia ja 100 % tarkoittaa, että lajilistat ovat täysin erilaisia.
Havainnoijan vaikutus peittävyysarvioinnin epätarkkuuteen voidaan laskea esimerkiksi suhteessa kaikkien saman koealan eri havainnoijien havaintojen keskiarvoon (Futschik ym.
2020). Tässä aineistossa havainnoijien määrä on pieni (n=2–3), joten peittävyyshavaintojen tai havaintojen keskihajonnan suhdetta keskiarvoon ei voitu laskea. Siitä syystä havainnoijavirhettä arvioitiin euklidisten ja Sörensenin (Bray-Curtis) etäisyyksien avulla, jotka tehtiin PC-ORD -ohjelmassa. Euklidinen etäisyysmitta kuvaa koealojen sijoittumista toisiinsa nähden peittävyyksien (k) perusteella (Lawesson ym. 2000). Euklidinen etäisyys (ED) koealojen eri havaintokertojen (a ja b) välillä laskettiin:
𝐸𝐷𝑎𝑏 = √∑ (𝑦𝑘𝑎 𝑘
− 𝑦𝑘𝑏)2
Euklidinen etäisyys kuvaa koealojen peittävyyksien eroja, mutta yksittäisten lajien suurilla peittävyysprosenteilla havaitut erot koealojen havaintojen välillä voivat korostua, eikä lajien esiintymisellä ole suurta roolia (Ricotta & Podani 2017).
Sörensenin etäisyys (SD) koealojen eri havaintokertojen (a ja b) välillä laskettiin:
𝑆𝐷𝑎𝑏 = ∑ |𝑦𝑘 𝑘𝑎− 𝑦𝑘𝑏|
∑ 𝑦𝑘 𝑘𝑎+ ∑ 𝑦𝑘 𝑘𝑏
Sörensenin etäisyydessä tarkastellaan niiden lajien runsauksien osuutta lajilistan kaikkien lajien runsauksista, jotka eroavat koealan havainnoissa. Etäisyysmitta 1 tarkoittaa, että lajilistat ja - runsaudet ovat täysin erilaiset ja 0 tarkoittaa, että ne ovat täysin samanlaiset. Toisin kuin euklidinen etäisyys, Sörensenin etäisyysmitta painottaa myös lajien esiintymistä (Lawesson ym. 2000).
Etäisyyksiä arvioitiin vuosien välisen muutoksen keskiarvona koealakohtaisesti ennen havainnoijan vaihtumista, eli Jaamankankaalla vuosina 2009–2018 ja Kuokkasenkankaalla 2011–2017. Lisäksi laskettiin yhden havainnoijan ensimmäisen ja viimeisimmän havaintokerran väliset etäisyydet, jonka tarkoituksena oli arvioida yhden havainnoijan
29
havaitsemaa kokonaismuutosta ennen havainnoijan vaihtumista. Lisäksi arvioitiin koealakohtaiset kokonaismuutokset, joihin sisältyi kaikkien havainnoijien havainnot.
Jaamankankaalla havainnoija vaihtui vain kerran, ja vuodelta 2019 on kahden eri havainnoijan havainnot samalta kuukaudelta, joiden väliset etäisyydet laskettiin koealakohtaisesti.
Kuokkasenkankaalla saman vuoden eri havainnoijien havaintoja ei ole saatavilla, ja vuosina 2018 ja 2019 havainnoijaryhmä on osittain vaihtunut. Kuokkasenkankaalla laskettiin jokaisen havainnoijan havaintojen etäisyydet toisen havainnoijan havaintoihin koealakohtaisesti. Tässä tutkielmassa tarkasteltiin erityisesti havainnoijan 1 ja havainnoijaryhmän 2 havaintojen välistä etäisyyttä eli vuosien 2017 ja 2018 välillä, jolloin havainnoija vaihtui ensimmäisen kerran.
Aineistojen yhdistämisen vaikutusta havainnoijavirheeseen tarkasteltiin havainnoijien välisten havaintojen etäisyyksien suhteella vuosien välisten etäisyyksien keskiarvoihin KAIKKI- aineistossa, SUKUTASO-aineistossa ja YHDISTETTY-aineistossa.
Havainnoijan vaihtumisen aiheuttaman virhelähteen minimoimiseksi jokaisesta aineistosta (KAIKKI, SUKUTASO, YHDISTETTY, FUNKTIONAALISET) tehtiin myös Wisconsin Double standardization -muunnettu versio (Wisconsin-muunnos), joka analysoitiin DCA- menetelmällä. Tarkoituksena oli vähentää havainnoijan vaikutusta peittävyysprosenttiarviointiin ja tuoda esiin muutoksia, jotka eivät muuten näkyneet DCA- ordinaatiossa esimerkiksi alhaisen peittävyysprosentin vuoksi. Wisconsin-muunnos on kaksoistransformaatio, joka tasapainottaa ordinaatiotulosta. Muunnoksessa lajien peittävyydet suhteutettiin välille 0–1 eli kaikki lajit tehtiin yhtä arvokkaiksi peittävyyksistä huolimatta, muutettiin arvot suhteellisiksi osuuksiksi ja tehtiin arcsine-neliöjuurimuunnos tasoittamaan arvoja.
30 6 TULOKSET
6.1 Vesikemia
Seurantakoealojen pH-arvot vaihtelivat välillä 3,9–6,46 (keskiarvo 5,55), lämpötila välillä 9,4–
21,2 °C (keskiarvo 14,58 °C) ja sähkönjohtokyvyt välillä 11,7–100,4 µS/cm (keskiarvo 53,74 µS/cm) (taulukko 1).
Taulukko 1. Seurantakoealojen vesinäytteiden pH-arvot, lämpötila ja sähkönjohtavuus (n=12).
kohde pH °C EC
JK2 3,95 21,2 41,9
JK3 5,76 9,4 100,4
JK4 5,87 17,0 97,1
JK5 3,90 20,3 11,7
JK6 5,58 13,6 58,3
JK7 5,93 12,3 83,8
KK1 6,46 14,5 82,9
KK2 5,83 11,6 31,9
KK3 5,99 11,5 31,0
KK4 & 5 5,43 13,2 21,7
KK6 5,98 14,2 25,6
KK7 5,90 16,1 58,6
6.2 Lajimäärä seuranta-aikana
Jaamankankaalla lajimäärien vuosittaiset keskiarvot olivat suhteellisen tasaisia koko seuranta- ajan (kuva 8). Kuokkasenkankaalla lajimäärien keskiarvot seuranta-aikana ensin nousivat, sitten laskivat ja havainnoijan vaihduttua nousivat.
Kuva 8. Lajimäärän (n=133) vuosittainen keskiarvo, mediaani ja äärihavainnot Jaamankankaalla ja Kuokkasenkankaalla.
