| Summary: | Arktinen alue lämpenee kiihtyvällä tahdilla, ja sillä voi olla merkittäviä vaikutuksia ekosysteemeihin, infrastruktuuriin ja alueen yhteisöihin. Tutkimalla periglasiaalisia muodostumia ja prosesseja, sekä hyödyntämällä paranneltuja menetelmiä on mahdollista saada lisätietoa muuttuvista ympäristöolosuhteista ja niiden vaikutuksista. Tämän opinnäytetyön tarkoituksena on kartoittaa tutkimuksen kohteena olevia muodostumia/prosesseja ja pyrkiä ennustamaan niiden esiintymisen todennäköisyys sirkumpolaarisella vyöhykkeellä hyödyntäen eri mallinnusmenetelmiä. Periglasiaalisia ympäristöjä esiintyy korkeilla leveysasteilla ja muilla kylmillä alueilla. Tavallisesti näissä ympäristöissä esiintyy myös ikiroutaa, joka on jäätynyttä maata ja joka reagoi tehokkaasti ilmaston lämpenemiseen. Ikirouta-alueilla esiintyy monia muodostumatyyppejä, joita tutkimalla ja mallintamalla voidaan saada tietoa muuttuvista olosuhteista Arktiksella sekä muodostumien ja prosessien levinneisyyksistä. Tässä tutkimuksessa tarkastelun kohteena oli neljä eri muodostumatyyppiä: kuviomaat, pingot, termokarstiaktiivisuus sekä solifluktio. Tutkimus koostui kymmenestä tutkimusalueesta sirkumpolaarisella Arktiksella, joista kaikista kartoitettiin muodostumia. Tutkimuksessa hyödynnettiin GLM, GAM ja GBM analyyseja, joilla mallinnettiin muodostumien esiintymistä Arktisella alueella perustuen ympäristömuuttujiin. Mallien kalibroinnissa hyödynnettiin logit linkkifunktiota ja evaluoinnissa selitettyä poikkeavuutta. Data jaettiin evaluaatio- ja kalibraatio aineistoihin, jotta ennustekapasiteettia voitiin arvioida. Ennusteiden tarkkuuden määrityksessä hyödynnettiin ROC/AUC arvoja. Termokarstiaktiivisuutta esiintyi eniten tutkituilla alueilla, ja solifluktiota kaikkein vähiten. Pingoja esiintyi tasaisesti kaikilla alueilla. Kuviomaata ei löytynyt tietyiltä alueilta, mutta jollain alueilla sitä esiintyi runsaasti. Ilmastomuuttujat ja maanpinnan keskilämpötila osoittautuivat merkittävimmiksi muuttujiksi selitettäessä muodostumien esiintyvyyttä sirkumpolaarisella ...
|
|---|