Potentiaalisen tulvametsän tai metsäluhdan esiintymistodennäköisyys 2023

Aineisto sisältää monimuotoisuuden kannalta merkittäviä tulvametsien ja metsäluhtien mallinnettuja esiintymiä. Potentiaalisia kohteita mallinnettiin vesistötulvavaarakarttojen lisäksi myös uuden valuma-aluetasoisen tulvakartan kattamilta alueilta. Aineistossa esitetään potentiaalisen kohteen esiintymisen todennäkösyysindeksi ja tietoja tulvan syvyydestä, maanpeitteestä ja maankäytöstä. Aineisto on vektorimuotoinen ja sen luokitus on erillisessä dokumentissa https://geoportal.ymparisto.fi/meta/julkinen/dokumentit/Potut2023_luokat.pdf.
Tulvametsille ja metsäluhdille tyypilliset kohteet haetaan puuston, kasvupaikan, maankäytön perusteella. Tulkinta perustuu paikkatieto- ja kaukokartoitusaineistojen prosessointiin ja yhdistämiseen. Aluksi asiantuntijoiden tekemän ns. päätöspuun avulla rajataan tulva-alueilta ne alueet, jotka ovat potentiaalisia tulvametsiä tai metsäluhtia. Koneoppimisalgoritmin, jossa hyödynnetään myös kaukokartoitusaineistoja, avulla puolestaan priorisoidaan edellä rajatut alueet tulvametsien tai metsäluhtien esiintymisen todennäköisyyden perusteella. 
Kohteita voidaan ottaa huomioon suojeluohjelmissa, arvokkaiden elinympäristöjen luonnonhoidossa ja suunniteltaessa vesitaloutta. Tulvaiset alueet ja niiden ennallistaminen tarjoavat parhaimmillaan useita hyötyjä, kuten tulvahuippujen tasaaminen, ravinteiden pidättäminen ja luonnon monimuotoisuuden lisääminen. Aineistoa kannattaa tarkastella myös muiden tulva-aineistojen kanssa esimerkiksi vesisyvyyden suhteen.
Lisätietoja
Tiima-hanke https://www.syke.fi/hankkeet/tiima
Loppuraportti https://www.syke.fi/download/noname/%7B154EF89D-D213-4A1E-B638-2E971A39775B%7D/181907
Aineisto kuuluu SYKEn avoimiin aineistoihin (CC BY 4.0).

Potut-hankkeessa (2019–2021) kehitettiin menetelmä tulvametsien ja metsäluhtien tunnistamiseksi tulvamallinnuksen, paikkatietojen ja kaukokartoitusaineistojen avulla. Menetelmässä käytettiin asiantuntijan päätöspuumallia ja koneoppimismenetelmiä. TIIMA-hankkeessa (2022-2023) hyödynnettiin ja jatkojalostettiin Potut-hankkeessa kehitettyä menetelmää. Nyt mallinnus tehtiin vesistötulvavaarakarttojen lisäksi myös uuden valuma-aluetasoisen tulvakartan kattamilta alueilta. Meritulva-alueita ei ole (Tiima) aineistossa mukana. Mallien lähtödatoina käytetyt paikkatieto-ja kaukokartoitusaineistot päivitettiin uusimpiin versioihin ja lisättiin uusia aineistoja. Koneoppimismallinnuksessa hyödynnettiin uutta, monipuolisempaa laskentaympäristöä ja -menetelmiä.
Lähtödatoina malleissa olivat tulvavaaravyöhykkeet (vesisyvyys vesistötulvien ja valuma-alueittaisten tulvien alueilta), laserkeilattu kasvillisuuden pintamalli, monilähde valtakunnanmetsien inventointi, maanpeite ja -käyttöaineisto (Corine maanpeite 2000–2018 ja Maankäyttö ja puustoaineisto #3), maastotietokanta ja Sentinel satelliittikuva-aikasarjat. Lopputuloksena on vektoriaineisto potentiaalisista kohteista (MMU 0,25 ha) erikseen turve- ja kivennäismailla.
Työssä käytettiin Random forest -algoritmia, joka ennustaa tavoitemuuttujan (tässä luontotyyppi) esiintymisen paikkatieto- ja kaukokartoitusaineistojen (piirteet) perusteella mallilla, joka opetetaan maastossa mitatun tiedon avulla (Metsähallituksen luonnonsuojelualuetietojärjestelmä Saktin ja Potut-hankkeen maastohavainnot).

Organization: Suomen ympäristökeskus (Syke)