VERSIO 8.6.2011/KM 3.1. MITÄ TIEDÄ MME ILMÄSTON MUUTOKSISTÄ JÄ NIIDEN SYISTÄ PUU- LUSTOJEN JÄ MUIDEN PROKSITIETOJEN POHJÄLTÄ? Kari Mielikäinen, Mauri Timonen, Samuli Helama, Risto Jalkanen, Markus Lindholm, Hannu Salminen 1. Johdanto Proksimuuttujaksi sanotaan sellaista mitattavissa olevaa muuttujaa, joka kertoo likimääräisesti toisen, ei mitattavissa olevan muuttujan ominaisuudesta. Ilmastonvaihtelut jättävät jälkensä moniin kronologisesti tallentuviin luonnonilmiöihin kuten puiden vuosilustoihin, jää- ja maakerrostumiin, järvisedimentteihin ja merten koralleihin. Proksimuuttujaan tallentuvaa tilastollisesti merkitsevää ilmaston ominaispiirrettä kutsutaan ilmastosignaaliksi. Prokseista on tullut merkittävä ilmastonmuutostutkimuksen työväline, jolla päästään arvioimaan maapallon olosuhteita ajassa jopa vuosimiljoonia taaksepäin (Eronen 1990). Dendrokronologia on tieteenala, jossa puiden vuotuista kasvua tutkimalla selvitetään ympäristöön liittyviä tapahtumia ja niiden vaikutusta luontoon ja ihmiskulttuureihin (vrt. Grissino-Mayer 2010a). Dendrokronologian menetelmien ja aineistojen kehittymisen myötä tutkimuksen aikaperspektiivi on laajentunut päivistä ja kuukausista tuhansiin vuosiin, mikä on tehnyt dendrokronologiasta yhä tärkeämmän tieteenalan nykyisessä ilmastonmuutostutkimuksessa. Lapin metsänrajamännyn pituuden ja paksuuden kasvu sekä puuaineksen tiheys (Kuva 1), riippuvat pääosin kesän lämpöoloista. Puun kasvuprosessissa lustojen solurakenteisiin tallentuu myös hiilen, hapen ja vedyn isotooppeja, jotka yhdessä merten pohjasedimentteihin tallentuneiden proksien kanssa laajentavat menneiden ilmastonmuutosten tarkastelun kasvukausien lämpötiloista ja sademääristä meri- ja ilmavirtojen sekä aurinkoisuuden ja pilvisyyden vaikutusten ympärivuotiseen arviointiin. 2. Puut ilmaston ja ympäristömuutosten tulkkina 21. Paksuus- ja pituuskasvu Kuva 1. Puun kasvun tunnusmerkkejä ovat pituuskasvu, läpimitan kasvu sekä tilavuuskasvu. Läpimitan kasvun yhteydessä puhutaan myös luston leveydestä ja vuosirenkaista, jotka rakentuvat soluista ja solukerroksista. Kotimaisen ja ruotsalaisen metsänrajamännyn vuosilustoista selvitetty ilmastotieto on tarkentanut käsitystämme menneiden vuosituhansien ilmaston muutoksista Pohjois-Skandinaviassa ja osittain koko pohjoisella pallonpuoliskolla. Vaganovin (2006) mukaan voimakkaimmat ilmastosignaalit saadaan vuosilustojen leveydestä ja puuaineksen maksimitiheydestä, joista ensimmäinen kertoo pääasiassa kesä - heinäkuun (Mikola 1950) ja jälkimmäinen huhti - syyskuun lämpöoloista. Parhaat lustoista mitatut proksit selittävät jopa 80 % tutkittavan ilmastomuuttujan vaihtelusta (Briffa ym. 2001). 1
Metsänrajamänty on voimakkaan ilmastosignaalinsa ja poikkeuksellisen säilyvyytensä ansiosta yksi maailman parhaimpia muinaisen ilmaston tietolähteitä. Lapin järvien pohjamudista on löydetty yli 7500 vuoden ikäisiä muinaismäntyjen jäänteitä (megafossiileja). Puut ovat aikoinaan kasvaneet järvien rantavyöhykkeissä ja suistuneet lopulta vanhuuttaan tai myrskyjen, metsäpalojen ja muiden syiden seurauksena veteen. Jos järven ranta on syvä ja pehmeäpohjainen sekä vesi jääkylmää, mutaan uppoavat rungot säilyvät lahoamattomina vuosituhansien ajan. Kuva 21.1. Männyn nykyisen metsänrajan yläpuolisista pikku järvistä voi löytyä muinaisia mäntyrunkoja. Nämä Näkkälä Pöyrisjärvitien viereisen lammen pohjamudasta pilkistävät vanhemmat männyn megafossiilit elivät holoseenin optimin aikoihin noin 7000 vuotta sitten. Kuva: Mauri Timonen. Kesäkauden sääolot vaikuttavat eri tavoin männyn pituus- ja paksuuskasvuun. Pituuskasvu korreloi yhden ja kahden vuoden viiveellä paksuuskasvun kanssa. (Niinä vuosina, kun saman vuoden sädekasvun ja seuraavan vuoden pituuskasvun suhde on suuri, kasvun taso ja heinäkuun lämpötila ovat keskimääräistä alhaisempia. Kun suhde on alhainen (pieni sädekasvu, hyvä pituuskasvu), kasvun taso ja keskikesän lämpötila ovat selvästi keskimääräistä korkeampia. VOIKO NÄIN SANOA => Esim. tänä kesänä lämmintä = nyt iso sädekasvu ja ensi kesänä hyvä pituuskasvu - Mitä voidaan tällä perusteella sanoa SUHTEES- TA???) Täten pituuskasvu on paksuuskasvua herkempi keskikesän lämpöoloille (Salminen 2009). 22. Neulasvuosikerrat Havupuut kasvattavat uusiin kasvaimiinsa joka kesä yhden neulasvuosikerran ja pudottavat vastaavasti yhden vuosikerran vanhimmasta päästä. Neulaset alkavat kellastua ja pudota loppukesällä puun paksuuskasvun päätyttyä. Hyvillä kasvupaikoilla ja hyvinä vuosina puut kasvattavat pitkät vuosikasvaimet ja isot neulaset. Hyväkasvuisilla puilla on yleensä vähän neulasvuosikertoja ja niiden neulastiheys on alhainen. Männyllä on kasvupaikasta ja puun terveydentilasta riippuen Etelä-Suomessa 2-4 ja Lapissa 5-8 neulasvuosikertaa. Männyn neulasvuosikertoja on mahdollista tutkia jälkikäteen Jalkasen ja Kurkelan (1990) kehittämällä neulasjälkimenetelmällä. Neulasvuosikertojen määrää ja neulastiheyttä voidaan käyttää dendrokronologiassa menneen ilmaston ja muiden kasvuun vaikuttavien ympäristötekijöiden analysointiin. 23. Multiproksit Vuosilustoista voidaan selvittää kesänaikaisten säätekijöiden lyhyen (vuodet), keskipitkän (kymmenet vuodet) ja pitkän aikavälin (sadat ja tuhannet vuodet) vaihtelut. Ilmastonmuutostutkimuksessa ollaan kiinnostuneita kesänaikaisten ilmastonvaihteluiden lisäksi myös kasvukauden ulkopuolisista säätekijöistä. Kevät-, syys- ja talvikautta kuvaavan ilmastohistorian tutkiminen on haasteellista proksien vähäisyyden vuoksi. Lustotutkimusta tukevia ja täydentäviä proksitiedon lähteitä ovat jäätiköt sekä merten, järvien ja jokien pohjasedimentit. 2
Eri vuodenaikoja ja historiallisia aikajaksoja kuvaavien proksien yhdistelyä ja vertailua kutsutaan multiproksitutkimukseksi. 24. Divergenssi - ongelma vai mahdollisuus? Metsänrajamännyn kasvu riippuu pääosin kesä- ja heinäkuun lämpöoloista: mitä lämpimämpää on, sitä leveämmiksi lustot kasvavat. Tätä riippuvuussuhdetta on pidetty hyvin kiinteänä pohjoisen pallonpuoliskon metsissä. Viime vuosina ei kuitenkaan ole enää oltu yhtä vakuuttuneita asiasta. On alettu raportoida divergenssiongelmasta, jolla tarkoitetaan viime vuosikymmeninä havaittua trendimäisesti kasvavaa poikkeamaa lämpötilamittausten ja lustonleveyteen perustuvien lämpötilamallitusten välillä. Ongelman on arveltu liittyvän puiden kyvyttömyyteen reagoida ilmaston nopeaan lämpenemiseen ja ilmakehän CO 2 -pitoisuuden nousuun. Kriittisimmissä kannanotoissa on divergenssiin vedoten kyseenalaistettu jopa koko puulustotutkimuksen sopivuus ilmastonmuutostutkimukseen. Divergenssistä on suotta tehty tutkimusta haittaava ongelma. Kyseessä on vain ilmaston vaihteluihin ja muutoksiin liittyvä ominaispiirre, jota voidaan soveltaa tehokkaana ilmastonmuutoksen mittarina. Divergenssi voimistuu erityisesti silloin, kun jokin puun kasvua rajoittava ilmastotekijän vaikutus (ilmastosignaali) heikkenee jonkun toisen tekijän vaikutuksen vahvistuessa. Metsänrajamännyn lustonleveyden vaihtelu kuvaa kesä-heinäkuun lämpötilaa niin kauan, kun lämpö on kasvun minimitekijä. Lämpötilan kohotessa kuivuudesta saattaa tulla kasvun minimitekijä. Tällöin lämpötilasignaali heikkenee ja kuivuussignaali vahvistuu. Ilmaston viiletessä tapahtuu päinvastoin ja lämpötilasignaali tulee jälleen näkyviin. Divergenssin mallintaminen tarjoaa erään mahdollisuuden tutkia mennyttä ilmastoa. Divergenssin näkyminen Lapin metsänrajamännyn viime vuosikymmenien kasvussa on ollut yksi kotimaisen lustotutkimuksen mielenkiintoisimpia kysymyksiä. Lukuisat metsänrajalla tehdyt tutkimukset eivät ole viitanneet divergenssiin (Büntgen (2011), Esper (2011)). Puut kasvavat samalla tavalla kuin aiemminkin seuraten kasvukauden aikaisten (kesä-heinäkuu) lämpötilavaihteluiden rytmiä. Divergenssiin liitetyt ongelmat ovat ainakin osittain peräisin heikkolaatuisista ja huolimattomasti valituista tutkimusaineistoista. Lustoaineistoja on helppo hankkia sekä maastosta että olemassa olevista tietojärjestelmistä. Kun aineistoja on tapana yhdistellä, on vaarana lämpötilaa ja sateisuutta kuvaavien ilmastosignaalien sekaantuminen. Keski-Euroopassa ja Etelä- Suomessakin lämpimimpiä kesiä vaivaavasta kuivuudesta muodostuu helposti kasvun minitekijä, jolloin lämpötilasignaali peittyy. Tärkeää olisikin tutkia lämpötilaa vain alueilla, jossa se on ainoa kasvua rajoittava ilmastotekijä, eli metsänrajalla. Etelämpänä vuosilustoista voidaan arvioida kesien sateisuutta tai kuivuutta. 3. Puuaikasarjat 31. Lustosarjan luonti Vuosilustosarjaksi sanotaan puun ytimestä pintaan mitattua lustoleveystaulukkoa. Raja-Joosepin läheisyydessä kasvavasta 770-vuotiaasta männystä mitattu vuosilustosarja on tällä hetkellä Suomen pisin elävän männyn lustoaikasarja. Vielä pidemmän sarjan muodostivat Professori Gustaf Sirénin vuonna 1960 kaataman aihkimännyn 810 lustoa. Tuhansien vuosien mittaisia sarjoja luodaan yhdistämällä elävien puiden, kelojen, kantojen, rakennushirsien ja megafossiilien ajoitetut lustonäytteet toisiinsa. Ajoittaminen ja näytteiden yhdistäminen onnistuu ristiinajoittamalla (cross-dating). Menetelmän perusajatuksena on yhdistää osittain samanaikaisesti eläneiden puiden saman kalenterivuoden lustot. Tämä edellyt- 3
Kuva 31.1. Puunäytteiden limittäminen (ristiinajoitus) perustuu saman kalenterivuoden lustojen paikallistamiseen eri näytteistä. tää, että näytteissä näkyy jokin yhteinen erityispiirre, esimerkiksi kylmästä kesästä tai hyönteistuhoepidemiasta aiheutunut normaalia kapeampi lusto (Kuva 31.1). Lustosarja voi olla kelluva (floating) tai kiinteä (continuous) riippuen siitä, onnistutaanko keskenään ristiinajoitetut näytteet myös yhdistämään vuodentarkasti kalenterivuosiin (dating). 32. Menetelmän kuvaus: lustosarjasta ilmastomalleihin Teknisesti virheetön ja laaja lustosarja voi olla ilmastotutkimukselle arvoton, jos siitä ei saada näkyviin etsittyä ilmastovaikutusta (ilmastosignaalia). Cook (1992) on kuvannut puun kasvuprosessia käsitteellisestä kasvumallissaan (Conceptual Linear Aggregate Model for Tree Rings) seuraavasti: Rt = At + Ct + δd1t + δd2t + Εt, jossa Rt = havaittu kasvu vuonna t; At = luston biologisen iän mukainen kasvu vuonna t; Ct = sään ja ilmaston vaikutus kasvuun vuonna t; D1t = metsikön sisäisten (endogeenisten) tekijöiden vaikutus kasvuun vuonna t; D2t = ulkoisten (eksogeenisisten) tekijöiden vaikutus kasvuun vuonna t ja Εt = selittämätön, edellisiin kuulumattomien tekijöiden vaikutus kasvuun vuonna t. Nuoruusvaiheessa puun paksuuskasvu (A t ) aluksi kohoaa, mutta kääntyy muutaman kymmenen vuoden iässä laskuun. Kasvun maksimin taso ja ajankohta riippuvat kasvupaikasta, maantieteellisestä alueesta, puulajista ja metsikön syntytavasta. Säiden vaikutus (Ct ) näkyy sekä pituus- että paksuuskasvussa. Lämpötilaa pidetään tärkeimpänä kasvutekijänä pohjoisessa, sademäärää puolestaan etelässä. Kylmyys voi tyrehdyttää puun paksuuskasvun metsänrajalla joskus jopa niin tyystin, ettei vuosirengasta muodostu lainkaan. Tällaisia puuttuvan kasvun vuosia on esiintynyt Lapissa esimerkiksi 1830-luvulla ja kuluvan vuosisadan alussa. Metsikön sisäisiä kasvutekijöitä (D1t) ovat esimerkiksi puuston tiheydestä aiheutuva kilpailu kasvutilasta sekä siementuotanto. Ulkoisia tekijöitä (D2t) ovat hakkuut, metsäpalot, hyönteistuhot, tau- 4
dit, saasteet, tuulet, tulvat ja myrskyt. D1t:n ja D2t:n yhteydessä esiintyvä parametri δ voi saada arvon 0 tai 1 sen mukaan, vaikuttaako tekijä vuonna t mallissa vai ei. Selittämätöntä kasvun vaihtelua (Εt) aiheuttavat muun muassa kasvupaikan viljavuuden pienvaihtelu, rinteiden kaltevuussuunta ja myös paljastumatta jäävät mittausvirheet (Mielikäinen ym. 1996). Ilmastosignaalin (Ct ) erottaminen muista kasvutekijöistä on sitä epävarmempaa, mitä enemenemmän kasvuissa esiintyy sisäisistä (D1t) ja ulkoisista (D2t) tekijöistä aiheutuvaa häiritsevää vaihtelua eli kohinaa (noise). Koska kaikkia kasvuun vaikuttavia tekijöitä (At... Εt ) ei voida mallintaa, on jo aineiston keruuta suunniteltaessa pohdittava keinoja tutkittavan signaalin esiin saamiseksi ja taustakohinan vaimentamiseksi. Yleisesti sovellettu ja toimivaksi havaittu keino välttää ongelmaa on valita koepuiksi vain tiukat ennakkokriteerit täyttäviä puuyksilöitä. Kuva 32.1. Standardoinnissa poistetaan mm. puun ikääntymisestä aiheutuva vuosilustojen kapeneminen (ylempi kuva). Vuosilustoindeksi saadaan jakamalla lustonleveys tasoitusmallin arvolla ja kertomalla sadalla. Lustosarjojen standardoinnissa vuosilustosarjasta poistetaan puun biologisesta ikääntymisestä (At ) aiheutuva kasvun trendimäinen aleneminen ja metsikön sisäisistä tekijöistä (D2t) aiheutuvat muutokset. Tätä varten laaditaan lustonleveyttä iän suhteen kuvaava tilastollinen malli, johon mitattuja arvoja verrataan (Kuva 32.1). Jakamalla mittaustieto mallista saadulla vertailuarvolla ja kertomalla suhdeluku sadalla saadaan vuosilustoindeksi, jonka arvo 100 tarkoittaa keskimääräisessä ilmastossa kasvaneen puun kasvun tasoa. Normaalia suotuisampina vuosina indeksi saa sadan ylittäviä arvoja, kylminä kesinä indeksi jää alle sadan. Kuva 32.2. Norjan Karasjoen heinäkuun lämpötila (C) ennustettuna paikkakunnalta muutaman kymmenen kilometrin päässä kasvavien Muotkanruoktun mäntyjen kasvulla. Alkuperäisen mittaussarjan (B) ja ennusteen välinen korrelaatio (A) osoittaa riippuvuussuhteen olevan melko vakaa (0.50-0.75). Heinäkuun keskilämpötila (T7 est ) ennustettuna saman (t) ja edellisen vuoden (t-1) vuosilustoindeksillä (Ind): T7 est = 9.54225+0.0643898*Ind t - 0.0248000*(Ind t-1 ). Mallin selitysaste R 2 =40%. VOISIKO TEKSTIÄ VIELÄ LYHENTÄÄ? 5
Standardointi voidaan tehdä puukohtaisesti tai alueellisesti tasoittaen (RCS-menetelmä). Puukohtaisessa tasoituksessa jokaiselle puulle lasketaan oma luston leveyden ja iän välinen malli, johon vuotuisia arvoja verrataan. Menetelmä soveltuu vuosien ja vuosikymmenten välisten kasvunvaihteluiden tutkimiseen. Satojen tai tuhansien vuosien aikana tapahtuneet pitkäaikaisvaihtelut ja trendit selvitetään RCS-menetelmällä, jossa tutkimusalueen kaikille puille laaditaan yhteinen lustonleveysmalli, johon lustoja verrataan. Menetelmä mahdollistaa pidempiaikaisten lämpö- ja kylmäkausien havaitsemisen vuosilustoista. Yksittäistä vuosilustoa ei vielä sellaisenaan voi soveltaa kyseisen vuoden säätekijöiden tarkasteluihin, koska kasvuun vaikuttavat myös aiempien kesien sääolosuhteet (autokorrelaatio). Vuosilustoindeksit muutetaan lämpötiloiksi siirtofunktiolla (transfer function), joka kuvaa kasvun ja ilmastomuuttujan välisen riippuvuuden (Kuva 32.2). Koska säähavaintoja ja ilmastomittauksia on tehty vasta viimeisten 100-200 vuoden aikana, joudutaan siirtofunktiot laatimaan nykyilmaston perusteella olettaen, että entisajan puut ovat reagoineet ilmastoon samalla tavoin kuin nykyään. 4. Mitä puuaikasarjat kertovat menneestä ilmastosta? 41. Laanilan männyn 1263-vuotinen pituuskasvusarja Inarin Laanilasta kerätyistä elävistä ja lampien pohjamutiin uponneista männyistä on laadittu vuoteen 745 saakka ulottuva pituuskasvukronologia (Jalkanen XXX??). Kuukausittaisista ilmastomuuttujista edellisen vuoden heinäkuun lämpötila selitti parhaiten pituuskasvua. Myös edellinen kesäkuu ja elokuu vaikuttivat kasvuun (Lindholm ym. 2011). Pituuskasvu selitti 31 % sääaseman mitatusta lämpötilavaihtelusta vuosina 1908-2007. Lähes 1300 vuotta kattavan lämpötilarekonstruktio (kesä - elokuun keskilämpö) mukaan Lapin historian kylmimmät kesät koettiin vuosina 1601, 1790, 1138 ja 1903. Lämpimintä oli puolestaan vuosina 1689, 885, 1123 ja 1829. Vuosikymmenien aikajänteellä tehty tarkastelu toi esiin kaksi voimakkaampaa ilmaston lämpenemistä. Vuosina 1905-1914 vallinnutta viileää jaksoa seurasi lämmin jakso 1915-1944. Vielä suurempi muutos tapahtui keskiajalla, kun kylmintä jaksoa 1135-1164 edelsi koko tarkastelujakson lämpimin kausi aikavälillä 1115-1124. 42. Lapin metsänrajamännyn 7644-vuotinen lustosarja Suomalaisen lustotutkimuksen kansainvälisesti arvokkain saavutus on Lapin metsänrajamännyn 7644-vuotinen lustosarja (Eronen ym. 2002). Professori Matti Eronen aloitti Lapin pitkän mäntykronologian rakentamisen 1970-luvun alussa ajoittamalla radiohiilimenetelmällä järvistä löytämiään männyn megafossiileja. Lustokalenteria pitkään haitannut näytteetön ajanjakso ("aukko") välillä 350-170 eaa. saatiin umpeen vasta vuonna 1999 Keith R. Briffan johtamassa nelivuotisessa yhdeksän maan EU-projektissa ADVANCE-10K. Projektin suomalaista tiimiä johti professori Matti Eronen ja siihen osallistui tutkijoita Helsingin ja Joensuun yliopistoista sekä Metlasta (Timonen 1996). 6
Lapin männyn pitkä lustokronologia on maailman toiseksi pisin havupuulustokalenteri. Sitä pidempi on ainoastaan amerikkalainen 8801-vuotinen vihnemäntykalenteri. Kronologian vuodentarkkuus ja poikkeuksellisen voimakas ilmastosignaali tekevät Lapin metsänrajamännystä yhden tämän päivän mielenkiintoisimmista ilmastotutkimuksen aikasarjoista. Mäntymegafossiilien löytöpaikat osoittavat männyn metsänrajan sijainneen 6000-4000 vuotta sitten 80 km nykyistä pohjoisempana ja tuntureilla 200 metriä ylempänä (Helama Kuva 42.1. Lapin pitkän kronologian tutkimusaineiston löytöpaikkoihin perustuva mäntymetsien laajuus ja sen pohjalta arvioitu heinäkuun lämpötila viimeksi kuluneiden 6000 vuoden aikana (Kultti ym. 2006) ym. 2002). Kultin (2006) tutkimusten mukaan Lapin ilmasto oli tuolloin 2.6 o C nykyistä lämpimämpi (Kuva 42.1). Noin 4000 vuotta sitten alkoi parin tuhannen vuoden viileä ja kostea ajanjakso. Muutoksen seurauksena uudistuminen vaikeutui ja mäntymetsänraja alkoi vetäytyä asteittain. Ilmasto oli ankarimmillaan jaksolla 500 eaa - 150 jaa, jolloin metsänraja perääntyi nykyistä etelämmäksi ja tuntureilla alemmaksi. Tähän viittaa vaikeus löytää senaikaisia männyn megafossiileita nykyisen metsänrajan pohjoispuolelta tai nykyiseltä metsänrajalta. Ilmasto lämpeni kylmän jakson jälkeen asteittain. Seuraava lämpöhuippu saavutettiin Keskiajan lämpökaudeksi kutsutulla jaksolla 900-1400, jolloin mänty levisi takaisin pohjoisen puuttomille alueille. Muutama vuosisata myöhemmin eli 1500-luvun alkupuolella alkoi pikkujääkautena tunnettu viileä jakso, joka kesti 1900-luvun alkuun saakka. Ilmasto ei tuolloinkaan ollut kaiken aikaa kylmä. Lämpimistä vuosikymmenistä kertovat nykyisen metsänrajan vanhempaa mäntysukupolvea edustavat 1700-luvun puolivälin jälkeen syntyneet puuyksilöt. Sirén (1960) osoitti metsänrajametsien uudistumisen keskittyvän lämpimiin ilmastojaksoihin. Ilmaston viileneminen, vuotuisen vaihtelun äärevöityminen tai muutokset lämpimien kesien rytmittymisessä johtavat metsien harvenemiseen ja metsänrajan alenemiseen. Ilmaston lämpeneminen puolestaan saa aikaan vastakkaisen kehityskulun. Metsänrajan muutokset molempiin suuntiin ovat hitaita. Ilmaston kylmetessä metsänrajametsät aluksi ainoastaan harvenevat metsänrajan pysyessä paikallaan. Kun uutta puusukupolvea ei metsänrajalle enää synny, ja vanha puusukupolvi väistyy, muodostuu seuraava metsänraja kohtaan, jossa uudistumista on tapahtunut. Uuden ja vanhan metsänrajan välisellä vyöhykkeelle muodostuu keloista ja kantojuurakoista muodostuva puujäämistö, joka vähitellen lahoaa pois. Metsänrajamännyn lustoihin tallentuu paikallisten ympäristösignaalien lisäksi myös globaaleja ilmastosignaaleja. Niitä saavat aikaan muiden muassa auringon aktiivisuusvaihtelut, merivirtojen lämpövaihtelut ja tulivuorenpurkaukset. Näistä tulivuorenpurkausten vaikutukset ovat yleensä maailmanlaajuisia, mutta suhteellisen lyhytaikaisia. Vajaa pari vuosikymmentä sitten Filippiineillä purkautunut Pinatubo viilensi maapallon ilmastoa muutaman vuoden ajaksi. Puiden vuosilustoista löytyy merkkejä myös paljon dramaattisemmista tulivuorenpurkauksis- 7
ta. Joskus vuosina 1650-1600 eaa Kreikan saaristossa purkautunut ja minolaisen kulttuurin tuhonnut Santorinin purkaus näkyy selvästi myös Lapin männyissä. Myös vuonna 542 Indonesiassa purkautunut Krakatau ja Perussa helmikuussa 1600 räjähtänyt Huaynaputina kavensivat mäntyjen vuosilustot seuraavina vuosina minimiinsä. 5. Mennyt ja tuleva ilmasto puulustoista tulkittuna 51. Viimeisen 1000-vuotiskauden ilmasto Nykyisen ajanlaskumme lämpimin 250 -vuotisjakso on vallinnut Lapissa (Helama ym. 2009) vuosina 931-1180 ja kylmin vuosina 1601 1850 (Kuva 51.1). Lyhyempiä lämpökausia on ollut 1400-luvulla ja 1900-luvun alkupuolella. Vuoden tuhat tienoilla kolmatta sataa vuotta kestänyt lämmin jakso on tunnettu myös historian kirjoissa. Keskiajan lämpökautena tunnettu ajanjakso innosti grönlantilaiset ja islantilaiset viljelemään maata ja kasvattamaan karjaa. Englantilaiset tuottivat viiniä ja kainuulaiset vehnää. Jokien ja järvien pohjakerrostumat ja puiden vuosilustot osoittavat, että lämpökausi oli myös äärimmäisen kuiva eri puolilla maailmaa. Perun rannikon joet eivät tuolloin tulvineet lainkaan. Afrikassa nykyisin varsin runsasvetiset järvet olivat samaan aikaan täysin kuivia. Lämpökausi päättyi äkillisesti 1300-luvulla ns. pikkujääkauteen. Islanti ja Grönlanti autioituivat ja toistuvat katovuodet tappoivat useaan otteeseen suuren osan Suomen kansasta nälkään ja kulkutauteihin. Hollantilaiset oppivat luistelemaan ja Lontoon kauppiaat järjestivät talvimarkkinoita Thames-joen jäällä 1800-luvun alkupuolelle saakka. Suomessa pikku jääkausi päättyi 1900-luvun alussa. Ilmasto lämpeni nopeasti 1940-luvulle, minkä jälkeen se alkoi jällen viiletä. Lapin metsien uudistaminen joutui 1960-luvulla pahoihin vaikeuksiin kylmien kesien ja karuun ilmastoon sopimattomien puualkuperien vuoksi. Viimeiset 30 vuotta ilmastomme on aluksi lämmennyt ja 2000-luvulla tasaantunut ilman selkeää suuntaa. 6. Pitkäaikaisten ilmaston muutosten (vaihteluiden) syyt 61. Auringon aktiivisuus Auringon aktiivisuuden vaihteluiden vaikutusta ilmastoon ajalla ennen lämpömittarin keksimistä voidaan selvittää puiden vuosilustojen hiiliisotooppien suhteesta. Auringon ollessa aktiivisimmillaan, kosminen säteily ja radioaktiivisen hiili 14 -isotoopin määrä ilmakehässä ja puiden vuosilustoissa on alhaisimmillaan. Solanki (2004) on rekonstruoinut auringon aktiivisuuden (auringon pilkkujen määrän) vaihtelun puulustoista viimeisten 11 000 vuoden ajalle. Lapin pitkästä mäntykronologiasta ennustettujen kesälämpötilojen vertaaminen Kuva 51.1. Männyn vuosilustoista arvioitu heinäkuun lämpötila vuosina 750-2000 Lapissa. Yläkuvan tasoitusjaksot??? ja??? vuotta. Alakuvan tarkastelujaksot (vaakajanat) 50, 100 ja 250 vuotta. MWP = Keskiajan lämpökausi, LIA = Pikkujääkausi, TCV = 1900-luvun lämpeneminen (Helama ym. 2009). 8
auringon aktiivisuuden vaihteluihin vuoden tai muutaman vuoden tarkkuudella tekee mahdolliseksi auringon aktiivisuussyklien vaikutusten analysoinnin ennen kokemattomalla tarkkuudella. Tutkimuksen (Helama ym. 2010) mukaan auringon aktiivisuus selittää viimeisten 7500 vuoden ilmaston muutokset 1000 ja 2000 vuoden aikaskaaloissa. Aurinko selittää Keskiajan lämpökauden, pikkujääkauden ja myös 1900-luvun alkupuolen lämpökauden varsin tarkkaan (R= 0,796). Viimeiset 2000 vuotta aurinko on vaikuttanut ilmastoon usean vuosikymmenen viiveellä. Tämän on arveltu aiheutuvan auringosta riippuvien merivirtojen kiertoliikkeen reagointiviiveestä. Tämän viiveen huomiotta jättäminen merkitsee auringon lämpövaikutuksen aliarviointia tulevina vuosikymmeninä - tai vaihtoehtoisesti sitä, että auringon osuus viime vuosikymmenien globaalista lämpenemisestä on aiemmin arvioitua suurempi. 62. Termohaliinikierto Merten vaikutus ilmaston muutoksiin on moninainen, voimakas ja osin tuntematon. Huomattava osa maapallon tuliperäisestä toiminnasta tapahtuu valtamerten pohjassa. Meriveden lämpötilaerot ja suolapitoisuuden vaihtelut saavat aikaan kylmiä ja lämpimiä merivirtoja ja tuulia, jotka siirtävät maapallolle tulevaa auringon lämpöä ja haihtuvaa kosteutta paikasta toiseen. Suomen ja koko Fennoskandian sijainti kostean Atlantin valtameren ja kuivemman Euraasian vaihettumavyöhykkeellä tekee ilmastomme vaihtelusta erityisen vaikeasti ennustettavan. Puulusto- ja merisedimenttiproksien vertailu paljastaa Pohjois-Atlantin merivirtojen vaikutuksen Lapin ilmastoon. Meriveden suolapitoisuuden vaihtelusta aiheutuvan ns. termohaliinisen kierron voimistuminen aikaskaaloilla 50-250 vuotta on tuonut Lappiin lämpimiä kesiä. Tämä on selvinnyt vertailtaessa Atlantin sedimenttien hienoaineskoostumista Lapin puulustokronologian pohjalta ennustettuun heinäkuun keskilämpötilaan (Helama ym. 2009, kuva 62.1). Vastaavasti termohaliinikierron heikentyessä kesät ovat olleet keskimääräistä viileämpiä vuosikymmenien tai jopa vuosisatojen ajan. Helaman (2010) mukaan metsänrajamännyn kasvusta johdettu kesä-heinäkuun keskilämpötila korreloi sekä viiveettömästi että 50-80 vuoden viiveellä Auringon aktiivisuusvaihteluiden kanssa. Ensiksi mainittu aiheutuu Auringon välittömästä vaikutuksesta paikallisilmastoon. Viiveellinen vaikutus voisi selittyä merivirtojen hitaalla vuosikymmeniä kestävällä lämpenemisellä ja viilenemisellä. (ONKO NÄIN? LÄMPENEVÄTKÖ ME- RIVIRRAT VAI MUUTTUVATKO NII- DEN KULKUREITIT JA VEDEN POH- JAANPAINUMISET JA PINTAANNOU- SUT VAIN AURINGON LÄMMITTÄ- MISSÄ MERISSÄ?????????) Aurinko on toiminut poikkeuksellisen aktiivisesti yli 60 vuoden ajan, alkaen 1940-luvulla ja päättyen vasta 2000-luvun alussa. Havaitun viiveellisen riippuvuussuhteen perusteella on varsin mahdollista, että merivesiin varastoinut lisälämpö lämmittää ilmakehää lähivuosikymmeninä. Tämä tulisi ottaa huomioon ilmastomalleissa. Kuva 62.1. Atlantin sedimenttien hienoaineskoostumuksen vertailu Lapin puulustokronologianpohjalta ennustettuun heinäkuun lämpötilaan (Helama ym. 2009). 9
7. Onko Suomen ilmasto muuttunut 1900-luvulla? 71. Kasvutrenditutkimuksia Euroopan metsien kasvutrendejä selvittävä tutkimus aloitettiin 1990-luvun alussa. Lähes 50 tutkijaa 12 Euroopan maasta osallistui Metlan aloitteesta käynnistettyyn tutkimukseen, jonka pääkysymys kuului: "Osoittavatko puut ja metsät maassanne sellaisia kasvun muutoksia, joita ei voida selittää metsien hoidolla tai metsien rakenteen muutoksilla?" Tutkimusaineistot koostuivat pitkäaikaisista metsänkasvatuskokeista, valtakunnallisista metsäninventoinneista ja luonnonsuojelualueiden vanhoista, metsänhoidolta rauhassa kasvaneista puista. Vuonna 1996 päättyneen nelivuotisen tutkimushankkeen tulokset (Kuva 71.1) olivat selkeät. Keski- ja Etelä- Euroopassa puiden kasvu oli lisääntynyt kiihtyvästi koko 1900-luvun ajan Kuva 71.1. Euroopan metsien kasvutrendittutkimus (Spiecker ym. 1996). Pohjoismaissa ja (Spiecker ym. 1996) ei osoita Suomessa kasvutrendiä. Venäjän Karjalassa puut eivät osoittaneet minkään suuntaista trendiä, vaan puut kasvoivat kuten samanikäiset puut olivat kasvaneet sata vuotta aiemmin. Keski- Euroopan kasvutrendin pääsyyksi arvioitiin maataloudesta ja liikenteestä tuleva typpilaskeuma, joka oli 5-10 -kertainen Fennoskandian lukuihin verrattuna. Vuotuinen typpilaskeuma, 25-50 kg/ha vastasi suuruusluokaltaan käytännön metsänlannoituksessa käytettyä annosta. Joillakin alueilla Sveitsin ja Ranskan vuoristoissa myös sateisuuden ja lämpötilojen muutoksilla arvioitiin olleen vaikutusta kasvun lisääntymiseen 1900-luvun jälkipuolella. Keski-Euroopan kuusten kasvussa näkyi myös selviä merkkejä metsätuhokeskustelun kohteena olleista kuivista vuosista 1970-luvun loppupuolella. Mahdollisen ilmastomuutoksen etenemisen selvittämiseksi tutkimus uusittiin vuosina 2007-2008. Tutkimuksen noin 1000 kairauskoepuun aineisto kerättiin Pohjois- Suomen kuivilta ja kuivahkoilta kankailta (45 metsikköä) ja Etelä-Suomen luonnonsuojelualueilta (24 metsikköä, kuva 71.2). Kasvutrendit paljastavalla RCS - menetelmällä tehdyt analyysit osoittivat, ettei Suomen puiden kasvussa näy edelleenkään ilmastosta aiheutuvaa trendimäistä Kuva 71.2. Vuoden 2007 kasvutrenditutkimuksen aineisto 10
Kuva 71.3. Uuden kasvutrenditutkimuksen alustavissa tuloksissa ei ole havaittavissa kasvutrendiä. muutosta (Kuva 71.3). Arovaara ja Hari (1984) havaitsivat tutkimuksessaan Lapin vanhoissa aihkimännyissä selittämätöntä kasvun kiihtymistä, jonka he arvelivat aiheutuvan ilmankehän CO 2 -pitoisuuden noususta. Muotkanruoktun alueelta keräämässämme 60 aihkin kasvussa ei näkynyt vastaavaa trendiä. 11
72. Suomen metsien kasvu Koskemattomissa luonnonmetsissä kasvavien puiden muuttumattomasta kasvusta huolimatta Suomen metsien kokonaiskasvu on lisääntynyt viimeisten 40 vuoden aikana lähes kaksinkertaiseksi (Kuva 72.1). Nykyinen vuosikasvu, noin 100 miljoonaa m 3 ylittää vastaavan kokonaispoistuman (hakkuut, latvahukkapuu, luonnonpoistuma) yli 30 miljoonalla kuutiometrillä. Syynä kasvun lisääntymiseen ei edellisen perusteella ole ilmaston muutos eikä mikään muukaan luontainen tekijä, vaan metsien hoito ja hoidon aiheuttamat metsien rakenteen muutokset. Kuva 72.1. Suomen metsien kasvu ja poistuma 1953-2010 (Metsätilastollinen vuosikirja 2010). Selkein kasvua lisännyt tekijä on ollut soiden ojitus. Viiden miljoonan suohehtaarin ojittaminen on lisännyt vuotuista kasvua yli 10 miljoonaa m 3. Huomattava merkitys on myös metsien tihentymisellä ja ikärakenteen muutoksilla (metsien nuortumisella) ja kasvua selvästi vähäisemmillä hakkuilla. Metsien yleisestä nuorentumisesta huolimatta myös yli 100 -vuotiaiden vanhojen metsien pinta-ala on kaksinkertaistunut Etelä-Suomessa. 73. Fenologiset havainnot ja kasvupaikkojen rehevöityminen Fenologia on tieteenala, joka tutkii biologisten ilmiöiden rytmiikkaa ja eri tekijöiden vaikutusta siihen. Kevään eteneminen luonnossa on sidoksissa lämpötilaan, mikä mahdollistaa ilmastohavaintojen teon fenologisista aikasarjoista. Suomen Tiedeseura aloitti fenologisten, vuoden kiertokulkuun liittyvien tapahtumien seurannan 1846. Seurannan mukaan männyn silmujen puhkeaminen on aikaistunut 8-10 päivällä 1960-luvulta 2000-luvulle, mutta yhtä varhainen tai vieläkin varhaisempi se on ollut 1900-luvun alkupuolella, erityisesti 1930-luvulla. Läpimitan kasvun alkaminen ei sen sijaan ole aikaistunut merkittävästi. Myös Tornionjoen jäidenlähtö, jota on seurattu vuodesta 1693 alkaen, on aikaistunut noin kaksi viikkoa kolmensadan vuoden aikana. Muutos on pääosin selitettävissä palautumisella pikku jääkaudesta, sillä viimeisten sadan vuoden aikana aikaistumista ei ole tapahtunut. (MIETI, MITEN KIRJOI- TAMME Keskiajan lämpökauden ja Pikkujääkauden? Tärkeintä on käyttää samaa tapaa koko ajan) Valtakunnan metsien inventoinnin (VMI) yhteydessä tuottava tieto kasvupaikoista perustuu kasvupaikan viljavuutta kuvaaviin tyyppikasveihin. Mattila (2006) on tarkastellut kasvupaikkatyyppijakauman muutoksia Etelä- ja Keski-Lapin metsämaan kankailla 1970-luvulta 2000- luvulle. Kasvupaikat ovat tuona aikana rehevöityneet selvästi. Tuoreiden kankaiden osuus on kasvanut 28 %:sta (VMI6) 56 %:iin (VMI9). Ilmiö on voimistunut inventointi inventoinnilta (Taulukko 73.1). 12
Taulukko 73.1 Tuoreiden, kuivahkojen ja kuivien kankaiden osuudet (%) Etelä- ja Keski-Lapin metsämaalla vuosina 1975-2004. Kasvupaikkatyyppi VMI6 VMI7 VMI8 VMI9 1975 1976 1982 1984 1992 1994 2002 2004 Tuore kangas 28,4 39,1 51,5 56,1 Kuivahko kangas 52,9 45,4 38,5 35,3 Kuiva kangas 18,6 15,5 10,0 8,6 Muutokset ovat niin merkittäviä, että niiden voisi olettaa heijastuvan myös puiden kasvuun. Uusimman inventoinnin tulos kertoo Lapin metsien kasvun lisääntyneen 49 % edellisestä inventoinnista (Tomppo 200X). Vaikka valtaosa kasvun lisäyksestä johtuu metsänhoidosta ja metsien ikäluokkajakauman muutoksista, tuoreutumistakaan ei voida kokonaan sulkea pois. Pintakasvillisuudessa näkyvän kasvupaikkojen rehevöitymisen mahdollisia syitä ovat typpilaskeuma, ja ilmakehän CO 2 -pitoisuuden kasvu, mutta myös metsien käsittelyn (hakkuut ja maan muokkaus) aiheuttamien valoilmaston muutosten ja ravinteiden kierron nopeutumisen vaikutukset kasvillisuuteen. TÄHÄN SAAKKA 8.6. kello 10:15. Katso korjaukset ja laita minulle kappaleiden 8 ja 9 viimeisimmät versiot, joita voin kommentoida. Katso myös kuvat ja kuvatekstit, jotka menivät taitoltaan hieman sekaisin korjausteni vuoksi. 8. Tulevaisuuden ilmastoennusteet 81. Voidaanko sykleistä ennustaa? Viime vuosisadan kesänaikaista ilmastokehitystä voidaan arvioida sekä lustojen että ilmastomittausten perusteella. Molemmissa aikasarjoissa on nähtävissä samansuuntainen kehitys. Vaikka 1900-luku alkoikin lämpimänä (Kuva 81.1), olivat vuosisadan ensimmäiset kaksi vuosikymmentä poikkeuksellisen kylmää aikaa. Ilmasto lämpeni erittäin voimakkaasti 1910-luvun loppupuolella ja pysyi suotuisana seuraavat parikymmentä vuotta. Sen jälkeen alkoi monikymmenvuotinen viileneminen, jota kesti 1980-luvulle alkuun saakka. Vuosituhannen vaihteessa ilmasto lämpeni hetkeksi, alkaakseen jälleen viiletä vuoden 2005 jälkeen. Aiemmin todettu divergenssi-ilmiön puuttuminen Lapin metsänrajamännyn kasvussa selittyy sillä, että kasvukaudenaikaisen ilmasto on pysyminen viimeisen sadan vuoden aikana sangen keskimääräisenä. Vaihtelua toki on ollut, muttei trendimäistä muutosta, mikä tarvittaisiin diver- Kuva 81.1. Pohjois- ja Etelä-Suomen sekä pohjoisen pallonpuoliskon vuotuisten (ylempi kuva) ja kesä-heinäkuun (alempi kuva) keskilämpötilatrendien vertailu. Lämpötilan muutos tarkoittaa poikkeamaa kunkin sarjan 110 vuoden keskiarvosta. Poikkeamat on tasoitettu 10 vuoden FFTsuotimella. Data: Ilmatieteen laitos ja Climate Research Unit (CRU). 13
Kuva 81.2. Lapin metsänrajamännyn lustonleveyksistä johdettu kasvun vuosikymmenten välinen vaihtelu kertoo kesä- ja heinäkuun keskilämpötilan vaihteluista, jotka ovat enimmillään muutaman asteen luokkaa. Indeksit on tasoitettu 11 vuoden FFTmuunnoksella (Press ym. 1992). Punainen tarkoittaa paremman kasvu (=lämpimämpää) ja sininen heikomman kasvun (=viileämpää) vaihetta. genssin esiintymiseen. Lapin 7500 vuoden mittainen, tasoitettu mäntykronologia (Kuva 81.2) kuvaa metsänrajailmaston kesäaikaista vaihtelua. Kuva osoittaa sen, etteivät vuosisadatkaan ole veljeksiä keskenään. Toisaalta vuosisatojen välillä on myös yhtäläisyyksiä (esim. 1400- ja 1900-luvut). Yhteisiin piirteisiin kuuluvat myös lähes jokaisen vuosisadan 10-20 vuotta kestäneet voimakkaan kasvunvaihtelun jaksot. Vastaavia tilanteita on koettu viimeisen vuosituhannen aikana kymmenisen kertaa. Viime vuosisadan ilmastokehitys oli Lapissa pääsääntöisesti viilenevää (MISSÄ KUVASSA NÄKYY KOKO 1900-LUVUN VIILENEMINEN???), kun muualla maailmassa kehitys näyttää kulkeneen lämpimämpään suuntaan. Viime vuosina on laadittu useita vuosituhannen mittaisia puulustoihin perustuvia lämpötilarekonstruktioita pohjoiselle pallonpuoliskolle. Proksien vertailu antaa viitteitä laaja-alaisesta noin sadan vuoden rytmisestä ilmastonvaihtelusta (Ogurtsov ym. 2005). Vaihteluväli on arviolta 0,20-0,28 ºC ja se voi olla 1900 -luvun alkupuolen globaalin lämpötilan nousun osatekijä. Noin 60-130 vuoden syklisyydessä on havaittu Gleissbergaurinkosykliä muistuttava kaksiosainen rakenne, joka koostuu 60-85 ja 85-130 vuoden jaksoista (Ogurtsov ym. 2007, Kuva 81.3. Lapin metsänrajamännyn spline-tasoitettuihin vuosilustoindekseihin tehty wavelet-analyysi paljastaa alle 150 vuoden pituiset jaksot. Syklisyys on voimakkainta punaiseksi merkityllä alueella, mikä viittaa 16-128 vuoden pituisiin jaksoihin. 14
2009). Myös Lapin metsänrajamännyn vuosilustoindeksissä on havaittu tilastollisesti merkitsevää syklistä vaihtelua (mm. Ogurtsov ym. 2005). (Kuklan (1996) mukaan ilmasto on luonteeltaan syklistä ja vaihtelee 60-80 vuoden jaksoissa. Hänen mukaansa pohjoisella pallonpuoliskolla olisi juuri ohitettu lämpimin vaihe TÄMÄ KUKLA- VIITTAUS ON TÄSSÄ IRRALLINEN - KUULUU JONNEKIN MUUALLE???). Wavelet-analyysi (Kuva 81.3) osoittaa (NÄKEEKÖ LUKIJA KUVASTA JOTAKIN???) metsänrajamännyn kasvun vaihteluihin liittyvän 16-128 vuoden pituisia syklejä. Merkille pantavaa on, että punainen alue on pysynyt sangen vakaana lähes 8000 vuoden ajan. Syklien pituusvaihteluhaarukkaan mahtuvat ainakin seuraavat syklit: Brückner (25-50 v), AMO (50-90 v) ja Gleissberg (70-110 v). 82. Tulevaisuuden ilmasto Suomessa? Kuva 82.1. Lapin metsänrajamännyn lustosarjaan sovellettu 50 vuoden FFT-tasoitus osoittaa säännönmukaista vaihtelua. Koska sama, mitä ilmeisimmin aurinkoperäinen 60-95 vuotinen sykli esiintyy jatkossakin, voi olla mahdollista ennustaa myös tulevan ilmaston luontaista kesänaikaista kehitystä. Metsänrajamännyn vuosilustoindeksissä näkyy paikoitellen ja erityisesti 1500-luvun puolenvälin jälkeen viisi samankaltaista jaksoa, joiden pituus spektrianalyysin mukaan vaihtelee 60 ja 95 vuoden välillä (Kuva 82.1). Syklisyyden jatkuminen samankaltaisena antaa mahdollisuuden ennustaa myös tulevan ilmaston luontaista vaihtelua. Huomattakoon kuitenkin, että tämäntyyppiseen ennusteeseen voidaan sisällyttää vain vuosien ja vuosikymmenten väliset luontaiset ilmastonvaihtelut eikä siinä ole mukana ihmisen mahdollista vaikutusta mukana. Metsänrajamännyn vuosilustoindeksit (Kuva 82.2, B-projektio) kuvaavat Pohjois-Suomen luontaista kesä-heinäkuun lämpötilojen vaihtelua. Hiilidioksidipainotteisten ilmastomallien (A-projektio) kaltaista rajua maapallon lämpötilakehitystä ei ole voitu todentaa aiemmassa maan ilmastohistoriassa. Ilmaston luontaiseen vaihteluun perustuvat kehityskulut (Bprojektio) ja katastrofiperusteiset kehityskulut (C-projektio) ovat toistuneet ja tulevat todennäköisesti toistumaan vastakin maapallon ilmastohistoriassa. 15
Mitä tapahtuu Suomen ilmastossa lähivuosikymmeninä? Voimakkaasti lämpenevä ilmastokehitys (A-projektio) ei ainakaan toistaiseksi näytä olevan käynnissä Suomessa, sillä vuoden 2005 jälkeen vuoden keskilämpötila on pudonnut lähelle pitkän ajan keskiarvoa ja B-projektiota. Koska 60-95-vuotisen syklin lämpöhuippu saattoi taittua jo vuoden 2005 aikoihin (vrt. Kuva 81.1), viilenevä jakso on jo saattanut alkaa. Se tulisi indeksiprojektion mukaan jatkumaan seuraavien 25-40 vuoden ajan. Kylmin vaihe täten ajoittuisi vuosille 2035-2060. Seuraavaan lämpöhuippuun päästäisiin tämän perusteella vasta 2070-2100. Tähän asti 27.5. kello 14:30. Kappaleen 8 lopun tekstit täytyy kirjoittaa todella harkiten. Samaten yhteenveto. Kirjan tekijät ovat lähteneet liikkeelle ajatuksesta, että skenaariotarkastelun kohteeksi otettu kuuden asteen lämpenemismalli on paras ennuste toistaiseksi. Jos ennusteeseen tulee poikkeamina, on selvitettävä tutkimuksen keinoin mikä tai mitä tekijöitä on jäänyt huomioon ottamatta mallissa. Tutkimuksen ja tiedon lisääntyessä, myös mallit tarkentuvat. Tämän luvun kirjoittajien tavoitteena on tarkastella ilmaston luontaisesta vaihtelusta aiheutuvaa ilmastokomponenttia, josta ei vielä tiedetä kaikkea. Siksi ei voida arvioida vielä lopullisesti arvioida sitä, miten ilmaston luontaisen vaihtelun parempi ymmärtäminen vaikuttaa ilmastomalleihin. Lapin ilmastossa näyttää vuosilustoanalyysien valossa esiintyvän tilastollisesti merkitsevää syklisyyttä, mikä vuosilustoista mitattuna on ±0.x asteen luokkaa 95 % luotettavuustasolla. Tutkimuksemme kohteella, metsänrajamännyllä, on yhteisenä nimittäjänä metsänraja, joka antaa jonkinlaisen mahdollisuuden kalibroida, vertailla ja parhaassa tapauksessa jopa yleistää Lapin metsänrajailmaston tilanne koskemaan laajempaakin osaa pohjoisen pallonpuoliskon metsänrajaseutujen ilmastoa. Terv. Kari Kuva 82.2. Lapin metsänrajamännyn lustotiheyksistä johdetussa kesä-elokuun keskilämpötilassa (Büntgen 2011) näkyy pikku jääkauden viileys (sininen). Ilmasto voi kehittyä seuraavan sadan vuoden aikana seuraavasti: 1) Ilmastomallien ehdottamaan lämpenevään suuntaan (A); 2) Ilmaston luontaisen syklisen vaihtelun mukaisesti (B, mallina metsänrajamännyn lustojen perusteella laadittu projektio) ja 3) Kaoottisen tapahtuman seurauksena jopa jääkautisiin oloihin (C; käyrä kuviteltu). Syklisyys vaikuttaa myös vaihtoehdoissa A ja C. 16
9. Yhteenveto ja päätelmiä <kappale 9 työstettävänä> 91. Ilmasto on perusluonteeltaan syklistä Kuvan 81.2 perusteella voidaan päätellä, ettei muutamien vuosikymmenien ilmastokehitysten perusteella tulisi tehdä kovin perustavaa laatua olevia päätelmiä ilmaston trendimäisestä kehityksestä suuntaan taikka toiseen. Wavelet-analyysi (Kuva 81.3) paljastaa syklisyyden olleen tuhansien vuosien ajan ilmaston luontaisen vaihtelun vakiintunut osa. Vaikka tietyt merivirroissa esiintyvät syklit jo jollain tasolla huomioida ilmastomallituksissa (esimerkiksi ENSO, NAO, PDO), ollaan ilmaston syklisyyden laajemmassa ymmärtämisessä vielä melko lailla kaoottisessa tilanteessa. Esimerkiksi aurinkoperäisen syklisen vaihtelun ja siihen liittyvien ilmastollisten kerrannaisvaikutusten vyyhdin selvittäminen vaatii vielä paljon tutkimusta ennen kuin tuloksia voidaan hyödyntää ilmastomalleissa. Syklien vuodentarkkaan mallintamiseen tuskin koskaan päästään, mutta niiden vaikutusmekanismeja on mahdollista oppia ymmärtämään nykyistä paremmin. Syklisyyden huomiotta jättäminen esimerkiksi tutkimuksissa, joissa arvioidaan ihmisen toiminnan vaikutuksia ilmastoon, voi johtaa virhetulkintoihin. On esimerkiksi mahdollista, että 1850-, 1930-luvulla ja 1990-luvuilla alkaneet lämpenemiset sekä niiden väliin sattuneet viilenemiset, joista viimeisin mahdollisesti alkoi vuoden 2005 tienoilla, selittyvät samoilla 60-95 vuoden sykleillä, jotka ovat olleet vallitsevina vähintään yli 7500 vuoden ajan. Lähivuosikymmenet näyttävät, kumpi kehityssuunta kuvan 82.2 vaihtoehdoista toteutuu. 92. Mikä on Pohjois-Skandinavian ja maapallon lämpötilavaihteluiden suhde? 93. Miksi mitatuissa lämpötiloissa on nousua tämän vuosisadan aikana? Tulivuoritoiminta oli poikkeuksellisen voimasta 1800-luvulla, mikä viilensi silloista pikku jääkauden aikaista ilmastoa. Viime vuosisadalla (1900-luvulla) oli purkauksia selvästi vähemmän, mikä selittää Wu n (1990) mukaan 0.15 o C maapallon 0.6 o C:n noususta viimeisen 100 vuoden aikana. Auringon aktiivisuuden hiipumisen arvellaan olevan nykyisen viileämmän ilmastovaiheen aiheuttaja. Eräät tutkimukset (mm. Abdumasatov 2010) jopa esittävät 1000 vuoteen kylmimmän ilmastojakson sattumista vuoden 2050 tienoille. Toisaalta, aktiivisen Auringon lämmittämistä merivesistä viiveellä lähivuosikymmeninä vapautuva lämpö nostaa lämpötilaa, mikä vastavuoroisesti kumoaa viilenemisen vaikutusta (Helama 2011). 94. Miksi kevään herääminen on aikaistunut 95. Miksi metsien kasvu on lisääntynyt 96. Miksi puiden kasvussa ei havaita muutosta Syynä on yksinkertaisesti se, ettei Suomen kesänaikaisessa ilmastossakaan ole tapahtunut merkittävää muutosta. 97. Miksi kasvupaikkojen viljavuudet ovat muuttuneet 98. Ilmastoennustamisen epävarmuudesta 99. Aikaperspektiivin merkitys ilmastotutkimukselle Korhola (1994) korostaa aikaperspektiivin merkitystä pitkien havaintosarjojen yhteydessä. Hänen teesejään ovat: 17
1) Ihmisen vaikutus luontoon tunnistetaan parhaiten vain silloin, kun luonnon oma vaihtelurytmiikka tunnetaan riittävän hyvin; 2) Tulevia tapahtumia arvioitaessa on tiedettävä mahdollisimman paljon menneisyydestä ja 3) Ilman pitkäaikaisia havaintoja tutkijoilta puuttuu aikaperspektiivi, mikä seikka voi johtaa heidät helposti harhaan. Korholan korostamaa aikaperspektiivin merkitystä havaintosarjoissa tarvitaan myös tulevan ilmastokehityksen arvioinnissa. Dendrokronologiassa omaksutun toisen periaatteen "Menneisyys on tulevaisuuden avain" (Grissino 2011b) soveltaminen lustotutkimuksessa on tuottanut toisistaan kovasti poikkeavia malleja, jotka ovat nostaneet tieteenalan maailman parrasvaloihin osittain myös ristiriitaisissa merkeissä. Broeckerin (1995) mukaan tulevan ilmaston kehityksen ennustaminen on epävarmaa, sillä ilmastodynamiikkaan liittyy paljon tekijöitä ja prosesseja, joista osaa ei joko tunneta kunnolla tai ei lainkaan. Ilmastonmuutostutkimuksessa tehdään kaiken aikaa uusia löytöjä. Niiden sävyttämässä epävarmassa asetelmassa on entistä vaikeampaa yrittää arvioida ilmaston kehitystä ja ihmisen toiminnan osuutta ilmastonmuutoksessa, sillä tiedämme kovin vähän luontaiseen vaihtelun piiriin kuuluvien avaruussään ja maan ilmastodynamiikan välisestä vuorovaikutuksesta. Kun tähän lisätään vielä ilmaston kaoottiseen perusluonteeseen kuuluvat yllätystekijät, tulisi kaikkia kuvan 82.2 ilmastokehitysvaihtoehtoja tutkia tasapäisesti. Auringon ja ihmisen välisen "ilmastokamppailun" lopputulos sykleineen ja muine tekijöineen odottaa vielä malleja, joissa molemmat tekijät on otettu samanaikaiseen tarkasteluun. Viitteet Briffa, K.R., Osborn,T. J., Schweingruber, F,. H., Harris, I. C., Jones, P. D., Shiyatov, S. G. & Vaganov, E. A. 2001. Low-frequency temperature variations from a northern tree ring density network. Journal of Geophysical Research, Vol 106, No. D3, P. 2929-2941, February 16, 2001. Broecker, W. S. 1995. Chaotic Climate. Scientific American. November 1995. Büntgen, U., Raible, C. C., Frank, D., Helama, S., Cunningham, L., Hofer,D., Wilson, R., Nievergelt, D., Verstege, A, Timonen, M., Stenseth, N. C. &Esper, J. 2011. Causes and consequences of past, present and projected Scandinavian summer temperatures Ulf Büntgen. Painossa. Cook, E. R. 1992. A Conceptual linear aggregate model for tree rings. Julkaisussa: Methods of Dendrochronology. Applications in the Environmental Sciences. Cook, E. R. & Kairiukstis, L. A. (toim.) Kluwer Academic publishers. International Institute for Applied Systems Analysis. s. 98 104. ISBN 0-7923-0586-8. Eronen, M. 1990. Muuttuva ilmasto (The changing climate). Terra 102:4, s. 220-238., Zetterberg, P., Briffa, K.R., Lindholm, M., Meriläinen J. & Timonen, M. 2002. The supra-long Scots pine tree-ring record for Finnish Lapland: Part 1. Chronology construction and initial references. The Holocene 12: 673 680. Esper, J., Frank, D. C., Timonen, M., Zorita, E., Wilson, R. J. S., Luterbacher, J., Holzkämper, S., Nievergelt, D., Verstege, A., Grudd, H. & Büntgen, U. 2011. Milankovitch-type forcing of tree-ring data and consequences for large-scale temperature reconstructions. Painossa. Grissino-Mayer, H. 2010a. Principles of Dendrochronology. The Ultimate Tree-Ring Web Pages. Principles in Dendrochronology. Definitions. Www-sivusto. http://web.utk.edu/~grissino/principles.htm#def. 18
. 2010b. Principles of Dendrochronology. The Ultimate Tree-Ring Web Pages. Principles in Dendrochronology. Definitions. Www-sivusto. http://web.utk.edu/~grissino/principles.htm#1 Hari, P. &Arovaara, H. 1988. Detecting CO 2 Induced Enhancement in the Radial Increment of Trees. Evidence from Northern Timber Line. Helama S., Macias Fauria M., Mielikäinen K., Timonen M., Eronen M. 2010. Sub- Milankovitch Solar Forcing of Past Climates: Mid and Late Holocene Perspectives.Geological Society of America Bulletin. This version was published on November 1, 2010. Link to the GSW Website for downloads Helama, S., Timonen, M., Holopainen, J., Ogurtsov, M. G., Mielikäinen, K., Eronen, M., Lindholm, M. and Meriläinen, J. 2009. Summer temperature variations in Lapland during the Medieval Warm Period and the Little Ice Age relative to natural instability of thermohaline circulation on multi-decadal and multi-centennial scales. J. Quaternary Sci., Vol. 24 pp. 450 456. ISSN 0267-8179. Helama, S., Lindholm, M., Timonen, M. & Eronen, M. 2005. Mid- and late Holocene tree population density changes in northern Fennoscandia derived by a new method using megafossil pines and their tree-ring series. Journal of Quaternary Science 20: 1 9. Helama, S., Lindholm, M., Timonen, M., Eronen, M. & Meriläinen, J. 2002. Part 2: Interannual-to-centennial variability in summer temperatures in northern Fennoscandia during the last 7500 years extracted from tree-rings of Scots pine. The Holocene 12(6): 681-687. Korhola, A. 1994. Pysyvää on vain muutos. Yliopisto 20/94:20-21. Helsingin yliopiston tiedotuslehti. Kultti, S., Mikkola, K., Virtanen, T., Timonen, M. & Eronen, M. 2006. Past changes in the Scots pine forest line and climate in Finnish Lapland: a study based on megafossils, lake sediments, and GIS-based vegetation and climate data. The Holocene 16(3): 381-391 Kurkela, T., Jalkanen, R. 1990. Revealing past needle retention in Pinus spp. Scand. J. For. Res., 5, 4, 481 485. Lindholm, M., Jalkanen, R., Salminen, H., Aalto, T. & Ogurtsov, M. 2011. The heightincrement record of summer temperature extended over the last millennium in Fennoscandia. Holocene 21(2): 319-326. Metsätilastollinen vuosikirja 2010. Metsäntutkimuslaitos, xxx s. Mielikäinen, K., Timonen, M. & Nöjd, P. 1996. Männyn ja kuusen kasvun vaihtelu Suomessa 1964-1993. Folia Forestalia - Metsätieteen aikakauskirja 1996(4):309-320. Mikola, P. 1950. Puiden kasvun vaihteluista ja niiden merkityksestä kasvututkimuksissa. Summary: On variations in tree growth and their significance to growth studies. Communicationes Instituti Forestalis Fenniae 38(5): 1 131. Nevanlinna, H. 2004. Auringon aktiivisuus ja Maapallon lämpötilan vaihtelut 1856-2003. Ilmatieteen laitoksen raportti 2004:4. Helsinki 2004. Ogurtsov, M., Helama, S., Eronen, M. & Lindholm, M. 2005. Centennial-to-millennial fluctuations in July temperatures in North Finland as recorded by timberline tree rings of Scots pine. Quaternary Research 63 (2005) 182 188. Ogurtsov, M. & Lindholm, M. 2006. Uncertainties in assessing global warming during the 20 th century due to disagreement between key data sources. Energy and environment 17(1): 685 706. 19
Ogurtsov, M., Jungner, H. & Lindholm, M. 2007. A potential century-scale rhythm in six major palaeoclimatic records in the Northern Hemisphere. Geografiska Annaler: Series A, Physical Geography 89 A(2): 129 136. Ogurtsov, M.G., Jungner, H., Lindholm, M., Helama, S. & Dergachev, V.A. 2009. Quasisecular cyclicity in the climate of the Earth s northern hemisphere and its possible relation to solar activity variations. Geomagnetism and Aeronomy 49(7): 234 240. William H. Press, Brian P. Flannery, Saul A. Teukolsky, William T. Vetterling. Numerical Recipes in C: The Art of Scientific Computing. Cambridge University Press, 1992. pp. 650-655. Siren, G. 1961. Skogsgränstallen som indikator för klimatfluktuationerna i norra Fennoskandien under historisk tid. Commun. Inst. For. Fenn. 54(2). 66 p. Solanki 2004 Solanki, S.K., Usoskin, I.G., Kromer, B., Schüssler, M. & Beer, J. 2004. Unusual activity of the Sun during recent decades compared to the previous 11,000 years: Nature, v. 431, p. 1084 1087, doi: 10.1038/nature02995. Timonen, M. 1996. ADVANCE-10K. Analysis of Dendrochronological Variability and Associated Natural climates in Eurasia the last 10 000 years. Metlan osuutta koskeva tutkimussuunnitelma. Metsäntutkimuslaitos, Rovaniemen tutkimusasema. Rovaniemi 1996. Http://lustiag.pp.fi/EUPRO_31.pdf. Wu 1990. Helama, S. & Mielikäinen, K. 2010a. RCS modelling problemacy. Julkaisussa: Mielikäinen, K., Mäkinen, H. & Timonen, M. (eds.). 2010. WorldDendro 2010. Abstracts of The 8th International Conference on Dendrochronology, June 13 18, 2010, Rovaniemi, Finland. 379 p. ISBN 978-951-40-2235-7.. Helama, S. & Mielikäinen, K. 2010b. The Ultimate RCS Modelling Method. Posteriesitys. http://lustiag.pp.fi/rcs_modelling.pdf. Spiecker, H., Mielikäinen, K., Köhl, M. & Skovsgaard, J. P. (toim.). 1996. Growth Trends of European Forests. Studies from 12 Countries. European Forest Research Report 5. 372 s. Tomppo 2000x. Lindholm, M., Ogurtsov, M., Aalto, T., Jalkanen, R. & Salminen, H. 2009. A summer temperature proxy from height increment of Scots pine since 1561 at the northern timberline in Fennoscandia. Holocene 19(8): 1131-1138. Vaganov, E. A.,Hughes, M. K. & Shaskin, A.V. 2006. Growth Dynamics of Conifer Tree Rings. Ecological Studies 183. Springer. 20