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.
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.
Rakennusten 3D-vektorit ovat Kansallisen maastotietokannan (KMTK) Rakennus-kohdeluokan kolmiulotteisia ilmentymiä. 3D-vektorit tuotetaan korkealla automaatioasteella Laserkeilausaineisto 5 p -aineistosta KMTK:n rakennusten 2D-vektoreihin pohjautuen. Aineistoa on toistaiseksi saatavilla muutamilta esimerkkialueilta, mutta sen kattavuus täydentyy koko Suomen laajuiseksi laserkeilausohjelman edetessä. Tuote on avointa aineistoa.
Mainitse Lisenssinantajan nimi (Maanmittauslaitos), aineiston nimi ja ajankohta, jolloin Maanmittauslaitos on luovuttanut aineiston (esimerkiksi: sisältää Maanmittauslaitoksen Maastotietokannan 06/2014 aineistoa).
Maanmittauslaitoksen tuottamien rakennusten 3D-vektoreille ei ole vielä tässä vaiheessa määritelty laatuvaatimuksia. Aineiston tuotanto on pitkälle automatisoitu. Aineiston laatuun vaikuttavia asioita ovat muun muassa: Vektrointilogiikka - 3D-vektorit tuotetaan data pohjaiseen prosessiin perustuen 2D-vektorit - Aineiston tuotanto pohjautuu rakennusten 2D-vektoreihin, joten näiden kahden aineistolajin pohjien sijaintitarkkuus on identtinen. Pistepilviaineisto - Pistepilviaineiston laatu vaikuttaa 3D-vektoreiden laatuun Aineisto on geometrisesti eheää ja yllä mainitut seikat huomioon ottaen pyrkii mahdollisimman tarkasti mallintamaan todellisuutta.
Monilähteisen valtakunnan metsien inventoinnin (MVMI) kartta-aineisto 2017
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 9 kattavaa karttateemajoukkoa ja Lappiin 8. Uusimmassa, vuoden 2017 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, 2011, 2013, 2015 ja 2017. Metla päätti marraskuussa 2012 laittaa vuoden 2009 karttamuotoiset teemat avoimesti jaettavaksi ja vuoden 2017 tulokset ovat viides vapaaseen jakeluun tuleva ja kolmas Luonnovarakeskuksen tuottama karttajoukko. Jatkossa uudet teemat tuotetaan yhden tai kahden vuoden välein. Karttamuotoiset aineistot ovat rasterimuodossa, aiemmin 20m x 20m hilassa ja nyt 16m x 16m hilassa ETRS-TM35FIN-koordinaattijärjestelmässä. Aineistot 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, 2019” ja aineiston nimi, ”Monilähteisen valtakunnan metsien inventoinnin (MVMI) kartta-aineisto 2017”. 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, 2011, 2013, 2015 ja 2017. Vuoden 2009 karttamuotoiset tulokset olivat ensimmäiset vapaasti jaetut tuotteet. Jatkossa uudet teemat tuotetaan yhden tai kahden vuoden välein. Vuoden 2017 tuloslaskentaan käytettiin yhteensä 53 589 VMI-maastokoealaa metsä-, kitu-, ja joutomaalta. Kuva-aineistona käytettiin 8 kpl Sentinel-2A MSI-keilaimen kuvaa, 6 kpl Sentinel-2B MSI-keilaimen kuvaa ja 19 (7 ylilentoa) Landsat 8 satelliitin OLI-keilaimen kuvaa. Kaksi Sentinel-2A-satelliitin kuvaa olivat vuodelta 2018. Muut kuvat olivat vuodelta 2017. Vuoden 2017 tuotteissa maastotiedot päivitettiin ajankohtaan 31.7.2017. Päivitysjakson pituus laskettiin maastomittausajankohdan ja 31.7.2017 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 31.7.2017 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 2017 tulos, jossa on käytetty vuosien 2013-2017 koealatietoja päivitettyinä ajankohtaan 31.7.2017 sekä vuosien 2017-2018 satelliittikuvia, 2. vuoden 2015 tulos, jossa on käytetty vuosien 2012-2016 koealatietoja päivitettyinä ajankohtaan 31.7.2015 sekä vuosien 2015-2016 satelliittikuvia, 3. vuoden 2013 tulos, jossa on käytetty vuosien 2009-2013 koealatietoja päivitettyinä ajankohtaan 31.7.2013 sekä vuosien 2012-2014 satelliittikuvia, 4. vuoden 2011 tulos, jossa on käytetty vuosien 2007-2011 koealatietoja päivitettyinä ajankohtaan 31.7.2011 sekä vuosien 2009-2012 satelliittikuvia, 5. Enontekiön tulos, jossa on käytetty vuoden 2003 koealatietoja ja vuoden 2000 kuvia. 6. Vuoden 2007 tulos, jossa on käytetty vuosien 2005-2008 koealatietoja ja vuosien 2005-2007 satelliittikuvia. Tähän tuotesarjaan kuuluvasta indeksikartasta "Tietolähdeindeksi, MVMI 2017" 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 käytettiin vastaavasti runkolukuja. Maaluokka jakaa metsätalousmaan alaluokkiin metsämaa (arvo 1), kitumaa (2) ja joutomaa (3) 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 kuva-alkiolle 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. Kuva-alkion arvo 1 tarkoittaa metsää (forest), 2 muuta puustoista maata (other wooded land), 3 muuta maata (other land) ja 4 muuta maata, jossa kasvaa puita (other land with tree cover). Päätyyppi jakaa metsämaan, kitumaan ja joutomaan kivennäismaiksi (1) ja soiksi ja suot edelleen korpiin (2), rämeisiin (3) ja avosoihin (4). Sekä satelliittikuvat että VMI-koealat ositetaan ennen analyysia Maanmittauslaitoksen maastotietokannan mukaisiin kivennäismaihin ja soihin. Jokaiselle kuva-alkiolle ennustetaan todennäköisin neljästä edellä mainitusta VMI:n päätyypistä. Siten ositteen sisällä voi olla sekä VMI:n mukaisia kivennäismaita että soita. Kasvupaikkatyyppiluokituksella eri metsäkasvillisuusvyöhykkeiden metsä- ja suotyypit ryhmitellään ravinteisuudeltaan ja puuntuotoskyvyltään yhdenmukaisiin luokkiin. Kansallisessa maankäyttöluokituksessa kaikki kivennäismailla olevat luokkien 1-6 kasvupaikkatyypit ovat metsämaata (kuva-alkio arvo 1 on lehto, 2 lehtomainen kangas, 3 tuore kangas, 4 kuivahko kangas, 5 kuiva kangas ja 6 karukkokangas). Seitsemäs luokka, kalliomaat ja hietikot voivat olla myös kitu- tai joutomaata. Pohjois-Suomessa luokat 8 (lakimetsät), 9 (tunturikoivikot) ja 10 (avotunturit) aina kitumaata tai joutomaata. Ojitetut (ojikko- ja muuttumasuot sekä turvekankaat) ja ojittamattomat korvet, rämeet että avosuot luokitetaan kuuteen kasvupaikkaluokkaan riippumatta maaluokasta. Luokat ovat lehtomaiset ja lettosuot (1), ruohoiset suot (2), suursaraiset ja mustikkaiset suot (3), piensaraiset ja puolikkaiset suot (4), tupasvillaiset ja isovarpuiset suot (5) sekä rahkaiset suot (6). 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. Kuva-alkion 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, Mäkisara, K., Katila, M., Peräsaari, J. & Tomppo, E. 2019. The Multi-Source National Forest Inventory of Finland – methods and results 2015. Natural resources and bioeconomy studies 8/2019, Natural Resources Institute Finland. 57 s. http://urn.fi/URN:ISBN:978-952-326-711-4 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/ .
Harvester Seasons: Forest trafficability service for Finland
Harvester Seasons is a service designed to help with estimating evolving trafficability conditions in forested terrain based on weather and model forecast information. The full service is currently provided for the geographical area of Finland.
--- Tietoa aineiston prosessointihistoriasta ja laadusta ---
EMODnet Seabed substrate 1:20 000 – Europe
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 1:20 000 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.
Integrated biodiversity status assessment - pelagic habitats 2018
This dataset represents the Integrated biodiversity status assessment for pelagic habitats using the BEAT tool. Status is shown in five categories based on the integrated assessment scores obtained in the tool. Biological Quality Ratios (BQR) above 0.6 correspond to good status. Open sea areas were assessed based on the core indicators ‘Zooplankton mean size and total stock’ and ‘Chlorophyll-a’, as well as the pre-core indicator ‘Cyanobacterial bloom index’ . Coastal areas were assessed by national indicators. This dataset displays the result of the integrated biodiversity status in HELCOM Assessment unit Scale 4 (Division of the Baltic Sea into 17 sub-basins and further division into coastal and off-shore areas and division of the coastal areas by WFD water types or water bodies). Attribute information: "BQR" = Biological Quality Ratio "Confidence" = Confidence of the assessment "HELCOM_ID" = Code of the HELCOM assessment unit "Country" = Country of coastal assessment unit/ open sea "Level2" = HELCOM sub-basins (name of the scale 2 assessment unit) "Name" = Name of the HELCOM scale 4 assessment unit "Area_km2" = Area of assessment unit "AULEVEL" = scale of the assessment unit "HID" = assessment unit ID by country "SAUID" = ID number for the spatial assessment unit "EcosystemC" = Ecosystem component assessed "Confiden_1" = Confidence of the assessment (0-1, higher values mean higher confidence) "Total_numb" = Number of indicators used in assessment "STATUS" = Integrated status category (0-0.2 = not good (lowest score), 0.2-0.4 = not good (lower score), 0.4-0.6 = not good (low score), 0.6-0.8 = good (high score, 0.8-1.0 = good (highest score))
Data can be used freely given that the source (HELCOM) is cited.
Core and pre-core indicators that were used to calculate the integrated biodiversity status assessment - pelagic habitats (open sea areas): - Zooplankton mean size and total stock (MSTS) 2018 - Cyanobacterial bloom index 2018 - Chlorophyll-a 2018 Coastal areas were assessed by national indicators. Additional information in "State of the Baltic Sea report" and on the State of the Baltic Sea website
Integrated biodiversity status assessment - fish 2018
This dataset represents the Integrated biodiversity status assessment for fish used in State of the Baltic Sea – Second HELCOM holistic assessment 2011-2016. Status is shown in five categories based on the integrated assessment scores obtained in the BEAT tool. Biological Quality ratios (BQR) above 0.6 correspond to good status. The assessment is based on core indicators of coastal fish in coastal areas, and on internationally assessed commercial fish in the open sea. The open sea assessment includes fishing mortality and spawning stock biomass as an average over 2011–2016. Open sea results are given by ICES subdivisions, and are not shown where they overlap with coastal areas. Coastal areas results are given in HELCOM Assessment unit Scale 3 (Division of the Baltic Sea into 17 sub-basins and further division into coastal and off-shore areas) Attribute information: "COUNTRY" = name of the country / opensea "Name" = Name of the coastal assessment unit, scale 3 (empty for ICES open sea units) "HELCOM_ID" = ID of the HELCOM scale 3 assessment unit (empty for ICES open sea units) "EcoystemC" = Ecosystem component analyzed "BQR" = Biological Quality Ratio "Conf" = Confidence (0-1, higher values mean higher confidence) "Total_indi" = Number of HELCOM core indicators included (coastal assessment units) "F__of_area = % of area assessed "D1C2" = MSFD descriptor 1 criteria 2 "Number_of" = Number of open sea species included "Confidence" = Confidence of the assessment "BQR_Demer" = Demersal Biological Quality Ratio "F_spec_Deme" = Number of demersal species included "Conf_Demer" = Confidence for demersal species "BQR_Pelagi" = Pelagic Biological Quality Ratio "F_specPela" = Number of pelagic species included "Conf_Pelag" = Confidence for pelagic species "ICES_SD" = ICES Subdivision number "STATUS" = Integrated status category (0-0.2 = not good (lowest score), 0.2-0.4 = not good (lower score), 0.4-0.6 = not good (low score), 0.6-0.8 = good (high score, 0.8-1.0 = good (highest score))
The integrated assessment of coastal areas includes core indicators representing characteristic Baltic Sea coastal fish species, the ‘Abundance of key coastal fish species’ and ‘Abundance of key coastal fish functional groups’. The open sea assessment was based on results for internationally assessed commercial fish stocks, using information on spawning stock biomass and fishing mortality based on ICES data. At open sea areas the internationally assessed commercial fish in the Baltic Sea encompass twenty-two fish stocks, representing twelve species. The stocks are assessed in relation to the objective of the fisheries management; that the spawning stock biomass and the fishing mortality should be kept at levels that are consistent with long term sustainability Core indicators that were used to calculate the integrated biodiversity status assessment - fish: - Abundance of key coastal fish species 2018 - Abundance of coastal fish key functional groups - piscivores 2018 - Abundance of coastal fish key functional groups - cyprinids mesopredators 2018 Additional information in "State of the Baltic Sea report" and on the State of the Baltic Sea website
Integrated biodiversity status assessment - seals 2018
This dataset represents the Integrated biodiversity status assessment for seals (grey seal, harbour seal and ringed seal). Status is shown in five categories based on the integrated assessment scores obtained in the tool. Biological quality ratios (BQR) above 0.6 correspond to good status. The status of the seals was assessed using four core indicators: population trends and abundance of seals, distribution of Baltic seals, nutritional status of seals, and reproductive status of seals. In the latter two only grey seals are considered for the 2018 State of the Baltic Sea report. The assessment is based on the one-out-all-out approach, i.e. the species reflecting the worst status in each assessment unit. This dataset displays the result of the integrated biodiversity status in HELCOM Assessment unit Scale 2 (Division of the Baltic Sea into 17 sub-basins). Attribute information: "HELCOM_ID" = ID of the HELCOM scale 2 assessment unit "level_2" = Name of the HELCOM scale 2 assessment unit "EcosystemC" = Ecosystem component analyzed "BQR" = Biological Quality Ratio "Conf" = Confidence of the assessment "Total_indi" = Number of indicators used "% of area assessed" = Share of the total assessed area "D1CX" = MSFD descriptor 1 criteria X "conf_D1CX" = Confidence for MSFD descriptor criteria X "Confidence" = Conifdence of the assessment ("high"/ "moderate"/ "low") "STATUS" = Status of the assessment (0-0.2 = not good (lowest score), 0.2-0.4 = not good (lower score), 0.4-0.6 = not good (low score), 0.6-0.8 = good (high score, 0.8-1.0 = good (highest score))
Core indicators that were used to calculate the integrated biodiversity status assessment - Seals: - Population trends and abundance of seals - Assessed separately for grey seal, harbour seal and ringed seal. Population trends and abundance of seals Grey seal 2018 Population trends and abundance of seals Harbour seal 2018 Population trends and abundance of seals Ringed seal 2018 - Distribution of Baltic seals - Assessed separately for grey seal, harbour seal and ringed seal. Distribution of Baltic seals Grey seal 2018 Distribution of Baltic seals Harbour seal 2018 Distribution of Baltic seals Ringed seal 2018 - Nutritional status of seals - Available only for grey seal. Nutritional status of seals 2018 - Reproductive status of seals - Available only for grey seal. Reproductive status of seals 2018 Additional information in "State of the Baltic Sea report" and on the State of the Baltic Sea website
EMODnet Seabed substrate 1:1 000 000 – Europe
The EMODnet (European Marine Observation and Data network) Geology project (http://www.emodnet-geology.eu/) collects and harmonizes marine geological data from the European sea areas to support decisionmaking 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 a scale of 1:1 000 000 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 data includes the EMODnet seabed substrate map at a scale of 1:1 000 000 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 harmonized 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. In cases, the data has been generalized into a target scale (1:1 000 000). The smallest cartographic unit within the data is 4 km2. Further information about the EMODnetGeology project is available on the portal (http://www.emodnet-geology.eu/).
These national classifications are harmonized 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 data has been generalized into a target scale (1:1 000 000). The smallest smallest cartographic unit within the data is 4 km2. 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
Syken Avoin tieto -palvelu: Väylänvarsien vieraslajit ja arvokkaat elinympäristöt
Väylänvarsien vieraslajit WMS-katselupalvelu
Tilastokeskuksen palvelurajapinta (WMS) Tuotanto- ja teollisuuslaitokset
Tilastokeskuksen palvelurajapinta (WFS) Tuotanto- ja teollisuuslaitokset
Karttapaikan Lataa paikkatietoaineistoja -osio
Paikkatiedon tiedostopalvelu (OGC API Processes)
INSPIRE - metadata for WMS-service Seabed substrate