Paikkatietohakemisto
Paikkatietohakemisto (Paikkatietohakemisto)
Continents, countries, sea regions of the world.
Väylänvarsien vieraslajit ja arvokkaat elinympäristöt
FIN Aineiston tarkoituksena on: -Identifioida tie- ja rata-alueet, joiden varrella esiintyy uhanalaisia ja silmälläpidettäviä lajeja -Identifioida tie- ja rata-alueet, joiden varrella esiintyy hyviä elinvoimaisia niittyindikaattorilajeja (hyönteisten mesi- ja ravintokasveja) -Identifioida tie- ja rata-alueet, joiden varrella esiintyy suojelualueita -Identifioida tie- ja rata-alueet, joiden varrella esiintyy komealupiinia tai kurtturuusua -Identifioida tie- ja rata-alueet, joiden varrella esiintyy komealupiinia tai kurtturuusua uhanalaisten lajien lisäksi -> Löytää herkät alueet ja paikallistaa vieraslajien uhka Tieto esitetään 1 kilometrin ruuduissa. Aineistosta on julkaistu kaksi erillistä versiota. -VaylanvarsienVieraslajitJaArvokkaatElinymparistot_avoin: Avoin versio, jonka lajitietoa on karkeistettu mahdollisista herkistä lajeista johtuen. Aineisto kuuluu SYKEn avoimiin aineistoihin (CC BY 4.0) ja sitä saa käyttää lisenssiehtojen mukaisesti -VaylanvarsienVieraslajitJaArvokkaatElinymparistot_kayttorajoitettu: Alkuperäinen karkeistamaton versio. Tämä versio on vain viranomaiskäyttöön eikä kyseistä aineistoa saa jakaa Aineistosta on tehty tarkempi menetelmäkuvaus https://geoportal.ymparisto.fi/meta/julkinen/dokumentit/VierasVayla_Menetelmakuvaus.pdf sekä muuttujaseloste https://geoportal.ymparisto.fi/meta/julkinen/dokumentit/VierasVayla_VariableDescription.xlsx ENG The purpose of the material is to: -Identify road and rail areas that have nearby observations of endangered and near threatened species -Identify road and rail areas with good meadow indicator plant species -Identify road and rail areas along which there are protected areas -Identify the road and rail areas along which there are observations of Lupinus polyphyllus or Rosa rugosa observations -Identify the road and rail areas along which there are Lupinus polyphyllus or Rosa rugosa observations in addition to sensitive species -> Finds sensitive areas and identify the overall threat of alien species The data is presented in 1-kilometer square grid cells. There are two separate versions of the data. -VaylanvarsienVieraslajitJaArvokkaatElinymparistot_avoin: Open access version, in which its species-related parts have been simplified due to data restriction issues. The material belongs to Syke's open materials (CC BY 4.0) and may be used in accordance with the license terms. -VaylanvarsienVieraslajitJaArvokkaatElinymparistot_kayttorajoitettu: Original version. This version is only for official use and the material in question may not be shared. A more precise description about the data procedures can be found from (In Finnish) https://geoportal.ymparisto.fi/meta/julkinen/dokumentit/VierasVayla_Menetelmakuvaus.pdf Furthermore, all the variables in the data are explained in this bilingual variable description https://geoportal.ymparisto.fi/meta/julkinen/dokumentit/VierasVayla_VariableDescription.xlsx This dataset was updated with the newest species observations on 10/2023 and 11/2024 Process code for this can be found from https://github.com/PossibleSolutions/VierasVayla_SpeciesUpdate
Creative Commons Nimeä 4.0 Kansainvälinen http://www.syke.fi/fi-FI/Avoin_tieto/Kayttolupa_ja_vastuut koskee vain paikkatiedon avointa versiota.
Käyttörajoitettu versio sisältää lajitietokeskuksen sensitiivistä lajitietoa (viranomaiset.laji.fi) ja käyttö on rajoitettua. Älä jaa avoimesti. Lähde:Syke Includes sensitive species information (viranomaiset.laji.fi) and use is restricted. Do not share openly. Source: Syke
Public access to spatial data sets and services would adversely affect the protection of the environment to which such information relates, such as the location of rare species.
Kasvukauden alku / Start of vegetation period
The data set consists of yearly maps of the start of the vegetation active period in deciduous vegetation and coniferous forest. The start of vegetation active period in deciduous vegetation (Day of Year) is defined as the day when deciduous trees unfold new leaves in spring. It is also often referred to as the green-up or greening day. The data set was derived from time series of the Normalized Difference Water Index (NDWI) calculated from Moderate Resolution Imaging Spectroradiometer (MODIS) satellite observations. The start of vegetation active period in coniferous forest (Day of Year) is defined as the day when coniferous trees start to photosynthesize in spring. The data set was derived from MODIS satellite observation of Fractional Snow Cover. The day when snow cover decreases during spring melt was used as a proxy indicator for the beginning of the start of the vegetation active period. The data set can be used of phenology analysis at regional and national scale and as input data for modelling. This SYKE’s dataset can be used according to open data license (CC BY 4.0)
Creative Commons Nimeä 4.0 Kansainvälinen http://www.syke.fi/fi-FI/Avoin_tieto/Kayttolupa_ja_vastuut
Moderate Resolution Imaging Spectrometer (MODIS) Terra Level 1B (1 km, 500 m), version 5 (V005) data were manually selected from the Level-1 and Atmosphere Archive and Distribution System (LAADS DAAC) for the period 2001-2008. For years 2009 - 2014 data were obtained from the satellite receiving station of the Finnish Meteorological Institute (FMI) in Sodankylä, Finland and gap-filled with data from LAADS DAAC. For years 2015 onwards version 6 (V006) data were obtained from LAADS DAAC. Terra Level 1B version 6.1 (V061) was used starting from 2022 onwards. MODIS Level 1B data were calibrated to top-of-atmosphere reflectances and projected to a geographic latitude/longitude grid (datum WGS-84) using the software envimon by Technical Research Centre of Finland (VTT). The Normalized Difference Water Index (NDWI, Gao et al.1996) was calculated from near-infrared (MODIS band 2) and mid-infrared (MODIS band 6) reflectance. Fractional Snow Cover (FSC) [0 1] was determined using the method by Metsämäki et al. (2012). FSC product specification are detailed in Böttcher et al. (2017). Cloud covered observations were removed using an automatic cloud masking algorithm by the Finnish Environment Institute. Daily NDWI time series were averaged and smoothed for MODIS pixels with vegetation cover at a spatial grid resolution of 0.05 x 0.05 degrees. The day of the start of vegetation active period (VAP) was determined from NDWI time series applying the method by Delbart et al.(2005) and further described in Böttcher et al. (2016). For the extraction of the start of vegetation active period (VAP), FSC was averaged at a spatial resolution of 0.05 x 0.05 degrees for MODIS pixels with dominant coverage of coniferous forest according to the CORINE Land Cover classification. A sigmoid function was fitted to the averaged FSC-time series and the start of the VAP was determined when FSC equals 0.99. The start of the VAP in coniferous forest was compared to the start of VAP (the day when the Gross Primary Production (GPP) exceeded 15% of its summer maximum) from ground observations at 3 eddy covariance measurement sites in Finland. Satellite observations were highly correlated (R2=0.7) with the ground observations of VAP and the accuracy was 9 days for the period 2001-2016. The satellite product was in average 3 days late compared to the ground observations. The accuracy was higher (6 days, R2=0.84) and no bias was observed in pine forest compared to spruce forest that showed larger deviations to ground observations. Since, the product is based on a proxy indicator for the start of VAP from optical satellite time series of FSC and it is therefore not a direct observation of the beginning of photosynthesis in trees. For years with very few snow, the direct effect of low temperature and high light are more relevant for the restriction of photosynthetic recovery in spring and therefore the method based on FSC may fail. A main source of uncertainty in the detection method is the frequent cloud cover. The temporal resolution of the FSC time series is one day, but missing observations due to cloud cover led to gaps. Especially long temporal gaps (up to 1 month) were observed in northern Finland for year 2002, therefore the area of northern Finland was masked for this year. FSC time series with gaps longer than two weeks during the snow melt were discarded. The vegetation active period in deciduous vegetation was compared to the visual observation of the bud break of birch from the phenological network of the Natural Resource Institute of Finland (Luke). Satellite observations were highly correlated with the ground observations of birch bud break. The accuracy was 7 days for the period 2001-2015 based on 84 site-years. The bias was negligible (0.4 days). The product is based on the NDWI, which is sensitive to surface water and the water content of vegetation. Standing water e.g. in wetland areas can therefore influence the detection of the vegetation greening. The satellite product has not been validated over wetland areas. A main source of uncertainty in the detection method is frequent cloud cover. The temporal resolution of the NDWI time series is one day, but missing observations due to cloud cover lead to gaps. For years 2001–2012 for the period April-July, depending on the location, in average 34%-73% of daily observations were missing. NDWI time series with gaps longer than two weeks during the spring vegetation development were discarded. Reference: Böttcher, K., Kervinen, M., Keto, V., Luojus, K., Manninen, T., Metsämäki, S., & Rautiainen, K. (2017). Report on EO products and comparison with in situ data, Monimet project deliverable, http://monimet.fmi.fi/index.php?style=warm&page=Deliverables&p=2 (accessed 14.10.2025). Böttcher, K., Aurela, M., Kervinen, M., Markkanen, T., Mattila, O.-P., Kolari, P., Metsämäki, S., Aalto, T., Arslan, A.N., & Pulliainen, J. (2014). MODIS time-series-derived indicators for the beginning of the growing season in boreal coniferous forest — A comparison with CO2 flux measurements and phenological observations in Finland. Remote Sensing of Environment, 140, 625-638. http://dx.doi.org/10.1016/j.rse.2013.09.022 Böttcher, K., Markkanen, T., Thum, T., Aalto, T., Aurela, M., Reick, C., Kolari, P., Arslan, A., & Pulliainen, J. (2016). Evaluating biosphere model estimates of the start of the vegetation active season in boreal forests by satellite observations. Remote Sensing, 8, 580. http://dx.doi.org/10.3390/rs8070580 Delbart, N., Kergoat, L., Le Toan, T., L'Hermitte, J., Picard, G., 2005. Determination of phenological dates in boreal regions using normalized difference water index. Remote Sensing of Environment 97, 26-38. Gao, B.-C., 1996. NDWI-A normalized difference water index for remote sensing of vegetation liquid water from space. Remote Sensing of Environment 58, 257-266. Metsämäki, S., Mattila, O.-P., Pulliainen, J., Niemi, K., Luojus, K., & Böttcher, K. (2012). An optical reflectance model-based method for fractional snow cover mapping applicable to continental scale. Remote Sensing of Environment, 123, 508-521.
Kasvulohkot ovat vuosikohtainen aineisto, joka sisältää vuosittaisella tukihakemuksilla olevat kasvulohkot. Kasvulohkolla tarkoitetaan yhteen peruslohkoon kuuluvaa yhtenäistä aluetta, jossa kasvatetaan yhtä kasvilajia, useamman kasvilajin seosta tai jota kesannoidaan tai joka on erityiskäytössä. Yhdellä peruslohkolla voi olla yksi tai useampia kasvulohkoja. Kasvulohko voi kuulua vain yhteen peruslohkoon. Kasvulohkojen rajat ja samalla niiden pinta-alat voivat vaihdella peruslohkon sisällä vuosittain. Lisätietoa: https://ruokavirasto.mobiezine.fi/zine/618/pdf
Tämä on aineiston ensimmäinen vuosittainen julkaisu. Aineisto julkaistaan vuosittain, julkaisuajankohta on seuraavan vuoden huhtikuussa.
Maatalousmaa vuonna 2021 aineisto kuvaa mahdollisimman kattavasti maankäytöltään maatalouteen kuuluvia alueita vuonna 2021, sisältäen sekä maataloustukia saavat alueet, että tukien ulkopuoliset alueet. Aineisto on koostettu käyttäen Ruokaviraston tuottamia perus- ja kasvulohkoaineistoja sekä Maanmittauslaitoksen tuottamaa maastotietokantaa. Peruslohkoaineisto on komission asetuksen 796/2004 ja neuvoston asetuksen (EY) N:o 1782/2003 20 artiklassa tarkoitettu viljelylohkojen tunnistusjärjestelmä. Järjestelmää käytetään EU:n pinta-alaperusteisen maataloustuen hallinnoinnissa. Aineisto käsittää vuoden 2021 peruslohkojen tilanteen 31.12.2021. Kasvulohkolla tarkoitetaan yhteen peruslohkoon kuuluvaa yhtenäistä aluetta, jossa kasvatat yhtä kasvilajia, useamman kasvilajin seosta tai jota kesannoidaan tai joka on erityiskäytössä. Yhdellä peruslohkolla voi olla yksi tai useampia kasvulohkoja. Kasvulohko voi kuulua vain yhteen peruslohkoon. Kasvulohkojen rajat ja samalla niiden pinta-alat voivat vaihdella peruslohkon sisällä vuosittain. Peltolohkorekisteristä on aineistoon otettu mukaan ne lohkot joihin yhdistyy kasvulohkoista tieto viljellystä kasvista. Aineistosta on tiputettu pois ei-maatalousaluetta olevat lohkot, esimerkiksi metsäiset alueet. Maanmittauslaitoksen Maastotietokanta on koko Suomen kattava maastoa kuvaava aineisto ja se koostuu erilaisista kohderyhmistä. Maastotietokannan Maatalousmaa -aineisto sisältää Maastotietokannan pellot, ja puutarhat. Niityt ovat erillinen kohdeluokka. Mammuttiprojektia varten MTK kohdeluokat Maatalousmaa (pellot ja puutarhat) ja Niitty yhdistettiin yhdeksi aineistoksi. Kohdeluokat on poimittu vuoden 2021 Maastotietokannasta. Kohdeluokat ja niiden kuvaukset löytyvät: https://www.maanmittauslaitos.fi/sites/maanmittauslaitos.fi/files/attachments/2018/03/Maastotietokohteet_0.pdf Peruslohkoaineistosta ja maastotietokannasta poimitut kohteet on yhdistetty siten, että maatalousmaa muodostetaan ensisijaisesti käyttämällä peruslohkoaineistosta poimittuja peruslohkoja. Tämän joukon ulkopuolelle jäävä maatalousmaa tulee maastotietokannasta. Aineistojen yhdistäminen on kuvattu tarkemmin tuotantokuvauksessa. https://geoportal.ymparisto.fi/meta/julkinen/dokumentit/maatalousmaa2021.pdf https://geoportal.ymparisto.fi/meta/julkinen/dokumentit/Metatietokuvaus_peltolohkorekisteri.pdf Aineisto kuuluu SYKEn avoimiin aineistoihin (CC BY 4.0).
Creative Commons Nimeä 4.0 Kansainvälinen http://www.syke.fi/fi-FI/Avoin_tieto/Kayttolupa_ja_vastuut Lähde: Syke (perustuu Maanmittauslaitoksen ja Ruokaviraston aineistoihin)
Peruslohkoaineistosta ja maastotietokannasta poimitut kohteet on yhdistetty siten, että maatalousmaa muodostetaan ensisijaisesti käyttämällä peruslohkoaineistosta poimittuja peruslohkoja. Tämän joukon ulkopuolelle jäävä maatalousmaa tulee maastotietokannasta. Tietotuotteeseen voidaan kasvulohkoista peräisin olevien kasvikoodien avulla yhdistää ominaisuustietotaulu, joka sisältää yleisimmin käytetyt maataloutta sisältävät luokitukset (arvio maastotietokannan luokasta, kasvihuonekaasuinventaarion luokitus, Corine Land Cover, Luken maataloustilastoluokitus).
Kasvulohkot ovat vuosikohtainen aineisto, joka sisältää vuosittaisella tukihakemuksilla olevat kasvulohkot. Kasvulohkolla tarkoitetaan yhteen peruslohkoon kuuluvaa yhtenäistä aluetta, jossa kasvatetaan yhtä kasvilajia, useamman kasvilajin seosta tai jota kesannoidaan tai joka on erityiskäytössä. Yhdellä peruslohkolla voi olla yksi tai useampia kasvulohkoja. Kasvulohko voi kuulua vain yhteen peruslohkoon. Kasvulohkojen rajat ja samalla niiden pinta-alat voivat vaihdella peruslohkon sisällä vuosittain. Arvokkaiden tietoaineistojen (EU) 2023/138 määrittelyn tavoitteena on ollut varmistaa, että yhteiskunnallisesti potentiaalisimmat julkiset tiedot ovat uudelleen käytettävissä. Ruokavirastoa koskettaa teema paikkatieto: Viitelohkot ja Viljelylohkot Ruokavirasto lisää vuoden 2023 tiedoista alkaen ominaisuustietoja julkaistaviin aineistoihin seuraavasti: Paikkatietoa sisältävä kasvulohko - Luonnonmukainen tuotanto Aineistossa uusi kenttä LUOMUVILJELY: 1=kyllä tai 0=ei Lisätietoa: https://www.ruokavirasto.fi/tuet/maatalous/oppaat/hakuoppaat/hakuoppaat/peltotukien-hakuopas/peltotukien-hakuopas-2023/
Aineisto julkaistaan vuosittain, julkaisuajankohta on seuraavan vuoden huhtikuussa.
Monilähteisen valtakunnan metsien inventoinnin (MVMI) kartta-aineisto 2011
Metsäntutkimuslaitos (Metla) kehitti niin sanotun valtakunnan metsien monilähteisen inventoinnin (MVMI) ja otti sen käyttöön vuonna 1990. Maastotietojen, satelliittikuvien ja muun numeerisen paikkatiedon avulla tuotetaan kuntakohtaiset metsävara-arviot ja karttamuotoisia metsävaratietoja. Suurimpaan osaan maata on tuotettu 6 kattavaa karttateemajoukkoa ja Lappiin 5. Uusimmassa, vuoden 2011 inventoinnissa on 45 teemaa, puutavaralajitilavuuksien lisäksi puulajeittaiset ja puusto-ositteittaiset biomassat. Ensimmäinen koko maan tuote valmistettiin vuosina 1990-1994; uusimmat ovat vuosilta 2005, 2007, 2009 ja 2011. Metla päätti marraskuussa 2012 laittaa vuoden 2009 karttamuotoiset teemat avoimesti jaettavaksi ja vuoden 2011 tulokset ovat toinen vapaaseen jakeluun tuleva karttajoukko. Jatkossa uudet teemat tuotetaan yhden tai kahden vuoden välein. Karttamuotoiset aineistot ovat rasterimuodossa, 20mx20m hilassa ETRS-TM35FIN-koordinaattijärjestelmässä ja kattavat metsätalouden maan (VMI-maaluokista metsä-, kitu- ja joutomaan). Tässä aineistossa muu maa ja vesialueet on rajattu pois käyttäen maastotietokannan elementtejä, jotka lähinnä vastaavat VMI:n muita maaluokkia kuin metsä-, kitu- ja joutomaata. Aineistojen latauspalvelu on osoitteessa http://kartta.luke.fi/
Luonnonvarakeskuksella on tekijänoikeus ja muut immateriaaliset oikeudet tuotteeseen. Tuotteen ylläpidossa on käytetty Maanmittauslaitoksen maastotietokantaa. Tämä tuote on lisensoitu Creative Commons Nimeä 4.0 Kansainvälinen -lisenssillä. Tarkastele lisenssiä osoitteessa http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/ tai lähetä kirje osoitteeseen Creative Commons, PO Box 1866, Mountain View, CA 94042, USA. Aineistoa käytettäessä on mainittava tuotteen tekijänoikeuden omistaja, ”© Luonnonvarakeskus, 2013” ja aineiston nimi, ”Monilähteisen valtakunnan metsien inventoinnin (MVMI) kartta-aineisto 2011”. Tutkimuskäytössä aineiston metodinen kuvaus löytyy kohdassa "Historia"mainituista julkaisuista.
Monilähteinen inventointi tehtiin Suomeen ensimmäisen kerran 1990-1994. Ensimmäinen koko maan tuote valmistettiin vuosina 1990-1994; seuraavat ovat vuosilta 1996-2003, 2005, 2007, 2009 ja 2011. Vuoden 2009 karttamuotoiset tulokset olivat ensimmäiset vapaasti jaetut tuotteet. Jatkossa uudet teemat tuotetaan yhden tai kahden vuoden välein. Vuoden 2011 tuloslaskentaan käytettiin yhteensä noin 69 000 VMI-maastokoealaa metsä-, kitu-, ja joutomaalta. Kuva-aineistona käytettiin 49 kpl Landsat 5 satelliitin TM-kuvia ja yksi Landsat 7 ETM+-kuva. Vuoden 2011 tuotteissa maastotiedot päivitettiin ajankohtaan 31.7.2011. Päivitysjakson pituus laskettiin maastomittausajankohdan ja 31.7.2011 välisen ajan kasvujakson päivien määränä olettaen kasvun alkavan 1.5. Puuston vuotuinen tilavuuskasvuprosentti ennustettiin puujaksoittain käyttäen Nyyssösen ja Mielikäisen (1978) metsikkökohtaisia ja puulajiryhmittäisiä kasvumalleja männiköille ja kuusikoille. Lehtipuille käytettiin männyn malleja. Monijaksoisissa metsissä jaksojen tilavuusosuudet laskettiin suhteellisina tunnukseen jakson pohjapinta-ala kertaa jakson pituus ennen mallien soveltamisesta. Maastomittausten ja satelliittikuvan ajankohdan välillä tehdyt uudistushakkuut koealoilla tunnistettiin satelliittikuvien ja osittain ilmakuvien avulla. Hakattujen koealojen puustotiedot muutettiin vastaamaan aukeiden alojen puustotunnuksia. Lopullinen tilavuuskasvu kalibroitiin maastotiedoista estimoidun tilavuuskäyrän avulla seuraavasti. Eri vuosien koealoilla laskettiin tilavuusestimaatit ja niihin sovitettiin regressiosuora ajan funktiona. Ajankohdan 31.7.2011 tilavuudet saatiin regressiosuoralta. Kasvatetut tilavuudet kalibroitiin suhteilla edellä mainittuihin estimaatteihin puulajeittain. Metsikön suhteelliselle pituuskasvulle, suhteelliselle läpimitan kasvulle, suhteelliselle pohjapinta-alan kasvulle johdettiin yksikertaiset (kiinteäparametriset) regressiomallit VMI10:n pysyvien koealojen avulla. Malleja sovellettiin vastaavasti kuten tilavuusmalleja. Puuston biomassaestimaatit koealoittain ja biomassaositteittain päivitettiin tilavuusmuutosten suhteiden mukaisesti. Jotta koko maasta voitaisiin esittää mahdollisimman täydellinen kartta, tässä tuotteessa on yhdistetty: 1. vuoden 2011 tulos, jossa on käytetty vuosien 2007-2011 koealatietoja päivitettyinä ajankohtaan 31.7.2011 sekä vuosien 2009-2012 satelliittikuvia, 2. vuoden 2009 tulos, jossa on käytetty vuosien 2006-2010 VMI-koealatietoja sekä vuosien 2009-2010 satelliittikuvia, 3. likimain Inarin ja Utsjoen alueen tulos, jossa on käytetty vuoden 2003 koealatietoja ja vuoden 2009 kuvia, 4. Enontekiön tulos, jossa on käytetty vuoden 2003 koealatietoja ja vuoden 2000 kuvia. Tätä on vielä täydennetty edellisen, vuoden 2007 MVMI-tuotteen avulla, jossa on käytetty vuosien 2005-2008 VMI-koealatietoja ja vuosien 2005-2007 satelliittikuvia. Tähän tuotesarjaan kuuluvasta indeksikartasta "Tietolähdeindeksi, MVMI 2011" näkyy, mistä osa-aineistosta kuva-alkiot ovat peräisin. Karttamuotoiset ennusteet tuotettiin tarkennetulla ei-parametrisellä k:n lähimmän naapurin estimointimenetelmällä (k-NN menetelmällä). Useimmiten estimoinnissa käytettiin viittä lähintä naapuria. Tarkennetussa k-NN estimoinnissa piirteiden painot optimoidaan minimoimalla estimoitavien muuttujien ennustevirheet geneettisen algoritmin avulla. Satelliittikuvan piirteiden lisäksi käytetään metsämuuttujien suuraluekarttoja piirteinä, tässä aineistossa puuston keskitilavuus puulajeittain. Tarkoituksena on ohjata lähimpien naapureiden valintaa luokitettavaa kuvanalkiota muistuttaviin metsiin (kts. alla viitteet). Estimointi tehtiin erikseen kivennäismaan, puustoisten soiden ja avosoiden ositteille kullekin satelliittikuvalle tai peräkkäisten satelliittikuvien jonolle. Kuvan ja koealojen ositus perustui Maanmittauslaitoksen maastotietokannan karttatietoon. Aineistosarja sisältää tietolähdeindeksin lisäksi kaikkiaan 44 teemaa, jotka voidaan ryhmitellä muutamaan ryhmään: Puuston tilavuus on esitetty yhteistuloksena sekä jaoteltuna neljään puulajiryhmään (mänty, kuusi, koivu, muut lehtipuut) ja puutavaralajeihin (tukkipuu, kuitupuu). Mänty sisältää kaikki muut havupuut kuin kuusen ja koivu sisältää hies- ja rauduskoivun. Puun tilavuus tarkoittaa runko-osan tilavuutta kannon yläpuolelta puun latvaan. Maastokoealan puuston tilavuus lasketaan koealaan kuuluvista puista käyttäen puista mitattuja tunnuksia sekä runkotilavuusmalleja. Ladattavissa kartoissa runkotilavuus esitetään 1 m3/ha luokissa. Puuston biomassa on jaoteltu seitsemään eri ositteeseen. Puun runkobiomassa tarkoittaa kuorellisen runko-osan biomassaa kannon yläpuolelta puun latvaan. Puun elävien oksien biomassa sisältää kaikkien elävien oksien massan ilman neulasia tai lehtiä. Puun kuolleiden oksien biomassa sisältää elävien puiden kuolleiden oksien biomassan ilman mahdollisesti jäljellä olevia neulasia tai lehtiä. Puun lehvästön biomassa tarkoittaa elävien neulasten tai lehtien biomassaa. Puun kantobiomassa sisältää elävien puiden kantojen massan. Sekä maanpäälliset että maanalaiset kannon osat otetaan huomioon, ei kuitenkaan juuria. Puun juuribiomassa sisältää elävien puiden yli 1 cm:n paksuisten juurien massan. Puun rungon hukkapuuosan biomassa tarkoittaa sellaisen kuorellisen runko-osan biomassaa, joka osa ei kelpaa aineispuuksi joko kokonsa tai laatunsa vuoksi. Maastokoealan biomassat lasketaan koealaan kuuluvista elävistä puista käyttäen koepuista mitattuja tunnuksia ja tilavuusmalleja sekä puuaineen tiheysmalleja (Repola ym. 2007) ja biomassamalleja (Repola 2008, 2009). Niin sanottujen lukupuiden tilavuudet ja runkobiomassat estimoidaan koepuiden estimaattien sekä lukupuu- ja metsikkötunnusten avulla. Ladattavissa kartoissa biomassat esitetään luokissa 10 kg/ha. Metsikkökuvion puuston ikä määritellään elävien puiden pohjapinta-alalla painotettuna keski-ikänä. Keski-ikä mitataan tai arvioidaan maastossa koealaan osuneilta metsä- ja kitumaan metsikkökuvioilta yhden vuoden luokissa. Metsikkökuvion puuston pohjapinta-ala on elävien puiden runkojen poikkileikkausala 1.3 metrin korkeudelta hehtaaria kohti laskettuna. Puuston pohjapinta-ala mitataan maastossa koealaan osuneilta metsä- ja kitumaan metsikkökuvioilta 1 m2/ha luokissa. Metsikkökuvion puuston keskipituus on elävien puiden pohjapinta-alan mediaania vastaavan puun pituus. Se on likimain sama kuin pohjapinta-alalla painotettu puiden pituuksien keskiarvo. Puuston keskipituus mitataan maastossa koealaan osuneilta metsä- ja kitumaan metsikkökuvioilta 1 dm:n luokissa. Metsikkökuvion puuston keskiläpimitta 1.3 metrin korkeudelta on elävien puiden pohjapinta-alan mediaania vastaavan puun läpimitta. Se on likimain sama kuin pohjapinta-alalla painotettu puiden läpimittojen keskiarvo. Puuston keskiläpimitta mitataan maastossa koealaan osuneilta metsä- ja kitumaan metsikkökuvioilta 1 cm:n luokissa. Puuston latvuspeittävyys VMI:ssa tarkoittaa koealan puuston vaakatasoon projisoidun latvuston peittämää osuutta koealan alasta. Latvuspeittävyys arvioitiin VMI10:ssä prosentteina (0-99) kiinteäsäteiseltä koealalta metsä-, kitu ja joutomaalla. VMI11-koealoille ennustettiin latvuspeittävyys k-NN-menetelmällä VMI10-koealoja käyttäen. VMI9:ssä (Ylä-Lappi) latvuspeittävyys arvioitiin koealalta kolmessa luokassa, jos koealan keskipiste sijaitsi metsä-, kitu-, tai joutomaalla. VMI9 koealoille laadittiin regressiomalli latvuspeittävyyden ennustamiseksi yhden prosentin yksiköissä. Lehtipuuston latvuspeittävyyden osuus johdettiin koko puuston latvuspeittävyydestä käyttäen lehtipuuston tilavuuden arvioitua osuutta koealan puuston tilavuudesta (taimikoissa taimien runkoluvuista metsikkökuviolla). Maaluokka jakaa metsätalousmaan alaluokkiin metsämaa, kitumaa ja joutomaa sekä metsätalouden tiet ja varastot. Metsätalousmaan ulkopuolella maaluokka kuvaa maankäyttöä. Ladattavassa kartassa yhdistetty metsä-, kitu- ja joutomaa perustuu Maanmittauslaitoksen maastotietokannan rajaukseen, jonka avulla erotetaan muiden maaluokkien peittämä alue. Jokaiselle kuvanalkiolle rajauksen sisällä on ennustettu todennäköisin kolmesta edellä mainitusta maaluokasta. Kansallisen maaluokkamäärittelyn lisäksi vuoden 2011 tuotteisiin otettiin mukaan uusi teema, maaluokat YK:n maatalous- ja elintarvikejärjestön (FAO) globaalin metsävara-arvion (Forest Resource Assessment, FRA) määritelmien mukaan. Päätyyppi jakaa metsämaan, kitumaan ja joutomaan kivennäismaiksi ja soiksi ja suot edelleen korpiin, rämeisiin ja avosoihin. Sekä satelliittikuvat että VMI-koealat ositetaan ennen analyysia Maanmittauslaitoksen maastotietokannan mukaisiin kivennäismaihin ja soihin. Jokaiselle kuvanalkiolle ennustetaan todennäköisin neljästä edellä mainitusta VMI:n päätyypistä. Siten ositteen sisällä voi olla sekä VMI:n mukaisia kivennäismaita että soita. Kivennäismaiden metsämaat jaetaan seitsemään kasvupaikkatyyppiin Lehto ja Leikolan (1987) mukaan. Seitsemäs luokka, kalliomaat ja hietikot voivat olla myös kitu- tai joutomaata. Pohjois-Suomessa kahdeksannen luokan muodostavat lakimetsät ja tunturit ja ne ovat aina kitumaata tai joutomaata. Sekä korvet, rämeet että avosuot luokitetaan kuuteen kasvupaikkaluokkaan riippumatta maaluokasta. Sekä satelliittikuvat että VMI -koealat ositetaan ennen analyysia Maanmittauslaitoksen maastotietokannan mukaisiin kivennäismaihin, puustoisiin soihin ja avosoihin. Jokaiselle kuvanalkiolle on ennustettu karttaositteen sisällä todennäköisin kasvupaikkatyyppi. Siten karttaositteen sisällä voi olla sekä VMI:n mukaisia kivennäismaita että soita. Kuvanalkion tasolla ennustevirhe on suurehko, mutta pienenee alueen koon kasvaessa. Teemojen kuvanalkiokohtainen keskivirhe vaihtelee alueen sijainnista, puuston tilavuudesta ja kasvupaikasta riippuen. Seuraavat virhearviot perustuvat vuoden 2009 MVMI-tuotteeseen. Tilavuusteemojen keskimääräiset virheet kuutiometreinä/ha on esitetty alla kuusikoina (puulajiryhmä puutavaralaji Etelä-Suomi/kivennäismaa Etelä-Suomi/suo Pohjois-Suomi/kivennäismaa Pohjois-Suomi/suo): kaikki kaikki 86 66 47 32 mänty kaikki 63 53 40 26 manty tukki 39 29 19 7 mänty kuitu 40 37 30 22 kuusi kaikki 63 37 27 12 kuusi tukki 43 23 12 3 kuusi kuitu 33 21 18 10 koivu kaikki 32 30 19 16 koivu tukki 10 7 2 1 koivu kuitu 25 25 17 13 lehtipuu kaikki 22 10 8 4 lehtipuu tukki 7 3 2 1 lehtipuu kuitu 16 8 7 2 Biomassojen kuvanalkiotason keskivirheiden (yksikkö 10 kg/ha) suuruusluokka on seuraavassa kuusikoina (puulajiryhmä biomassaosite Etelä-Suomi/kivennäismaa Etelä-Suomi/suo Pohjois-Suomi/kivennäismaa Pohjois-Suomi/suo): mänty runko ja kuori 2400 2100 1500 980 mänty elävät oksat 400 350 350 230 mänty kuolleet oksat 95 85 71 52 mänty neulaset 150 140 140 100 mänty kannot 190 170 140 94 mänty juuret 590 500 410 250 mänty hukkapuu 200 220 190 220 kuusi runko ja kuori 2300 1400 1000 450 kuusi elävät oksat 550 340 340 150 kuusi kuolleet oksat 100 63 48 23 kuusi neulaset 360 250 230 110 kuusi kannot 210 120 110 48 kuusi juuret 760 470 430 200 kuusi hukkapuu 19 18 16 14 lehtipuu runko ja kuori 9 8 8 6 lehtipuu elävät oksat 31 35 50 46 lehtipuu kuolleet oksat 62 52 40 25 lehtipuu lehvästö 58 47 41 35 lehtipuu kannot 9 8 6 6 lehtipuu juuret 85 66 47 31 lehtipuu hukkapuu 39 29 18 7 Muiden jatkuva-arvoisten teemojen kuvanalkiotason keskivirheiden suuruusluokka on seuraavassa kuusikoina (muuttuja Etelä-Suomi/kivennäismaa Etelä-Suomi/suo Pohjois-Suomi/kivennäismaa Pohjois-Suomi/suo, yksikkö): ikä 32 35 50 47 a pohjapinta-ala 9 8 6 6 m3/ha keskipituus 59 47 42 35 dm keskiläpimitta 9 8 8 6 cm latvuspeittävyys 20 18 16 14 % lehtip. latvuspeittävyys 15 12 11 10 % Maaluokkateemassa oikein luokitettujen kuva-alkioiden osuus on keskimäärin 92% kun luokitusta verrataan VMI:n maastoluokitukseen. Metsämaaksi luokitetuista kuva-alkioista keskimäärin 98% on VMI:n mukaista metsämaata, kun taas VMI:n mukaisesta metsämaasta 95% on luokitettu metsämaaksi. Kitumaan osalta vastaavat osuudet ovat 38% ja 50% ja joutomaasta 74% ja 87%. Päätyyppiteemassa (kangas, korpi, räme, avosuo) luokka on oikein 84%:lla kuva-alkiosta. 95% kankaiksi luokitetuista on VMI:n maastoluokituksen mukaan kankaita, kun taas VMI:n mukaisista kankaista 88% on luokitettu kankaiksi. Korpien vastaavat luvut ovat 20% ja 45%, rämeiden 76% ja 76% ja avosoiden 71% ja 84%. Kasvupaikkaluokitus on vaativaa maastossakin ja luokituserot henkilöiden välillä yleisiä. Kasvupaikkateeman kuva-alkiosta noin 50%:lla kasvupaikkaluokka on sama kuin VMI:n maastoluokituksessa. Ero on useimmiten kuitenkin vain yhden luokan suuruinen. Erot ovat yleisimpiä lehdoissa, lehtomaisilla soilla ja letoilla ja toisaalta karuilla kasvupaikoilla, karukkokankailla ja rahkaisilla soilla. MVMI:n ja VMI:n luokitukset ovat useimmiten yhteneviä tuoreilla kankailla ja vastaavilla soilla eli suursaraisilla ja mustikkaisilla soilla. Tähän luokkaan luokitetuista kuva-alkioista 60-65% kuuluu VMI:n maastoluokituksen mukaiseen luokkaan, kun taas maastoluokituksen mukaan ko. luokan kuva-alkioista 60% on luokitettu oikein. Luokkamuuttujien kohdalla on huomattava, että aluetasolla pinta-alaestimaattien virheet ovat edellä mainittuja pienempiä. Lisää tietoja menetelmistä ja luotettavuudesta on esimerkiksi julkaisuissa Tomppo, E., Haakana, M., Katila, M. & Peräsaari, J. 2008. Multi-source national forest inventory - Methods and applications. Managing Forest Ecosystems 18. Springer. 374 p. ISBN 978-1-4020-8712-7, Tomppo, E., Katila, M., Mäkisara, K. & Peräsaari, J. 2014. The Multi-source National Forest Inventory of Finland - methods and results 2011. Metlan työraportteja / Working Papers of the Finnish Forest Research Institute 319. 224 p. http://www.metla.fi/julkaisut/workingpapers/2014/mwp319.htm ja Tomppo, E. & Halme, M. 2004. Using coarse scale forest variables as ancillary information and weighting of variables in k-NN estimation: a genetic algorithm approach. Remote Sensing of Environment 92: 1-20. Lisää tietoa Suomen monilähteisestä valtakunnan metsien inventoinnista on sivuilla https://www.luke.fi/tietoa-luonnonvaroista/metsa/metsavarat-ja-metsasuunnittelu/metsavarakartat-ja-kuntatilastot/ .
Integrated eutrophication status assessment 2018
This dataset contains integrated eutrophication status assessment 2011-2016. The assessment is done using the HEAT 3.0 by combining assessment unit-specific results from various indicators by three MSFD criteria groups (C1: Nutrient levels, C2: Direct effect, C3: Indirect effect). The assessment is done on HELCOM Assessment Unit level 4: HELCOM Subbasins with coastal WFD water type or water bodies. The HEAT 3.0 has been applied for open sea assessment units using HELCOM core indicators and for coastal areas using national WFD indicators. In case of Denmark, the WFD results were used directly, displaying different classification as obtained from HEAT. For more information about the methodology, see the State of the Baltic Sea report and HELCOM Eutrophication assessment manual. Attribute information: "HELCOM_ID": ID of the HELCOM Level 4 Assessment unit "Country": Country/ Opensea "level_2": Name of the HELCOM Level 2 Assessment unit "Name": Name of the HELCOM Level 4 Assessment unit "Area_km2": Area of assessment unit "C1_N": MSFD criteria 1, number of indicators used for calculating Eutrophication Ratio (ER) "C1_ER": MSFD Criteria 1, ER "C1_SCORE": MSFD Criteria 1, Confidence of ER "C2_N": MSFD Criteria 2, number of indicators used for calculating ER "C2_ER": MSFD Criteria 2, ER "C2_SCORE": MSFD Criteria 2, Confidence of ER "C3_N": MSFD Criteria 3, number of indicators used for calculating ER "C3_ER": MSFD Criteria 3, ER "C3_SCORE": Criteria 3, Confidence of ER "N": Number of criteria used for calculating overall ER "ER": Overall ER "SCORE": Status confidence "STATUS": Status classification (Good (classes 0-0.5 & 0.5-1.0), Not Good (classes 1.0-1.5, 1.5-2.0 & >2.0), Not assessed) "CONFIDENCE": Final confidence class (< 50% = low, 50-74 % = Moderate, = 75 % = High) "AULEVEL": Level of assessment units
Data can be used freely given that the source (HELCOM) is cited.
Dataset was created in June 2018 by joining HEAT 3.0 output file with HELCOM Level 4 assessment units. Core indicators and pre-core indicators that were used to calculate the integrated eutrophication status assessment for open-sea assessment units: Nutrient levels - Dissolved inorganic nitrogen 2018 - Eutrophication core indicator - Total nitrogen 2018 - Eutrophication core indicator - Dissolved inorganic phosphorus 2018 - Eutrophication core indicator - Total phosphorus - Eutrophication core indicator Direct effects - Chlorophyll-a 2018 - Eutrophication core indicator - Water clarity 2018 - Eutrophication core indicator - Cyanobacterial bloom index 2018 - Pre-core indicator Indirect effects - Oxygen debt 2018 - Eutrophication core indicator - State of the soft-bottom macrofauna community 2018 - Biodiversity core indicator National WFD indicators were used for coastal assessment units. Additional information in "State of the Baltic Sea report" and on the State of the Baltic Sea website
The EMODnet (European Marine Observation and Data network) Geology project collects and harmonizes marine geological data from the European sea areas to support decision making and sustainable marine spatial planning. The partnership includes 39 marine organizations from 30 countries. The partners, mainly from the marine departments of the geological surveys of Europe (through the Association of European Geological Surveys-EuroGeoSurveys), have assembled marine geological information at various scales from all European sea areas (e.g. the White Sea, Baltic Sea, Barents Sea, the Iberian Coast, and the Mediterranean Sea within EU waters). This dataset includes EMODnet seabed substrate maps at a scale of 1:15 000 from the European marine areas. Traditionally, European countries have conducted their marine geological surveys according to their own national standards and classified substrates on the grounds of their national classification schemes. These national classifications are harmonised into a shared EMODnet schema using Folk's sediment triangle with a hierarchy of 16, 7 and 5 substrate classes. The data describes the seabed substrate from the uppermost 30 cm of the sediment column. Further information about the EMODnet Geology project is available on the portal (http://www.emodnet-geology.eu/).
These national classifications are harmonised into a shared EMODnet schema using Folk's sediment triangle with a hierarchy of 16, 7 and 5 substrate classes. The data describes the seabed substrate from the uppermost 30 cm of the sediment column. The harmonised data has been assembled and in cases also generalised into the target scale. The restricted areas have been removed from the material. Further information about the EMODnet Geology project is available on the portal (http://www.emodnet-geology.eu/). Copyright: European Community, represented by the European Commission. The holders of the intellectual property rights (IPR) to the data, which existed prior to the Contract being entered into, are the EMODNET-Geology partners.
Maatalousmaa koostuu seuraavista aloista: • pelto (AL) • pysyvä nurmi (PG) • pysyvä kasvi (PC) Peltoala on kasvien tuotantoa varten viljeltyä maata tai viljelyyn käytettävissä olevaa kesantomaata Kesanto on viljelykelpoista maatalousmaata, jota ei käytetä maataloustuotantoon. Kesanto voi olla joko peltoa tai pysyvää nurmea. Kesanto on säilytettävä avoimena, jotta se soveltuu laitumeksi tai viljelyyn ilman, että sitä pitäisi valmistella muutoin kuin tavanomaisilla maatalousmenetelmillä ja -koneilla. Huolehdi alan avoimena pysymisestä tarvittaessa esim. niittämällä tai laiduntamalla. Pysyvää nurmea on lohko, jota käytetään yli 5 vuotta samalla paikalla olleiden heinä- ja nurmikasvien kasvattamiseen joko itseuudistuvasti tai kylvämällä. Pysyvä nurmi voi olla maankäyttölajiltaan peltoa tai luonnonlaidunta ja -niittyä. Pysyvillä nurmilla saa kasvaa hajanaisesti puita enintään 50 kappaletta hehtaarilla. Puuksi katsotaan yli kahden metrin korkuiset puuvartiset kasvit, joilla on yksi runko tai tyvestä yhteen liittyneenä useampi runko. Puita ovat myös tuotantoeläinten ravinnoksi soveltumattomat puuvartiset kasvit, jotka ovat 0,5–2 metrin korkuisia. Alalla saa kasvaa tuotantoeläinten ravinnoksi soveltuvia lehtipensaita ja lehtipuiden taimia, jos niitä on alle 50 prosenttia tukikelpoisen kasvulohkon pinta-alasta. Heinä- ja nurmirehukasvien osuuden on oltava yli 50 prosenttia kasvulohkon tukikelpoisesta alasta myös sellaisilla pysyvän nurmen lohkolla, jolla on joko puita tai lehtipensaita taikka näitä molempia. Luonnonlaitumet ovat pysyvän nurmen aloja, joiden maankäyttölaji on luonnonlaidun ja – niitty. Pysyvällä kasvilla tarkoitetaan maankäyttölajiltaan peltoa olevaa lohkoa, jossa on viljelykiertoon kuulumattomia kasveja, joita kasvatetaan vähintään 5 vuoden ajan ja joista saadaan toistuvaa satoa. Näitä kasveja ovat esimerkiksi hedelmäpuut, marjapensaat ja koristekasvit. Lisätietoa: https://www.ruokavirasto.fi/globalassets/viljelijat/oppaat/hakuoppaat/viljelijatukien-hakuopas/hakuopas-2021/koko_viljelijatukien_hakuopas_2021.pdf
Tuotanto- ja teollisuuslaitokset sisältää Tilastokeskuksen yritysrekisteriin perustuvan toimipaikka-aineiston seuraavasti: Tiedot: toimipaikan sijaintikoordinaatit, toimiala toimialaluokitus TOL 2008 mukaisesti kahden numeron tarkkuudella Toimialat D2.8.III.8 INSPIRE:n mukaisesti TOL 2008 toimialoilla: B Kaivostoiminta ja louhinta C Teollisuus D Sähkö-, kaasu- ja lämpöhuolto, jäähdytysliiketoiminta E Vesihuolto, viemäri- ja jätevesihuolto, jätehuolto ja muu ympäristön puhtaanapito F Rakentaminen H Kuljetus ja varastointi (poislukien 53 Posti- ja kuriiritoiminta) Aineiston kattavuus: yli 10 hengen toimipaikat, joista sijaintitieto on käytettävissä Tilastovuosi: 2019 Aineisto soveltuu teollisten toimipaikkojen sijaintien tarkasteluun. Julkaistun paikkatiedon osuus on n. 90 % tilastoaineistosta. Tietoja käytettäessä on noudatettava yleisiä käyttöehtoja: http://tilastokeskus.fi/org/lainsaadanto/copyright.html. Aineistosta tarjotaan kansallisen version lisäksi INSPIRE-tietotuote.
Kuvaus yritysrekisterin vuositilastosta: http://tilastokeskus.fi/meta/til/syr.html.
Syken Avoin tieto -palvelu: Väylänvarsien vieraslajit ja arvokkaat elinympäristöt
Väylänvarsien vieraslajit WMS-katselupalvelu
SYKEs Open data service: Start of vegetation period in coniferous and deciduous forests (phenology)
Syken Avoin tieto -palvelu: Maatalousmaa 2020
Ruokavirasto INSPIRE - metatiedot tiedostopalvelun Atom-syötteelle
http://metadata.helcom.fi/geonetwork/srv/eng/resources.get?uuid=a30a77d1-12b6-47b4-a520-a54331bdbf41&fname=Integrated eutrophication assessment 2018.zip&access=public
INSPIRE - metadata for WMS-service Seabed substrate
Tilastokeskuksen palvelurajapinta (WMS) Tuotanto- ja teollisuuslaitokset
Tilastokeskuksen palvelurajapinta (WFS) Tuotanto- ja teollisuuslaitokset