Paikkatietohakemisto
Paikkatietohakemisto (Paikkatietohakemisto)
Continents, countries, sea regions of the world.
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.
Oppilaitosten sijainti ja nimi. Tilastovuosi 2024. Aineisto sisältää peruskoulujen, lukioiden ja yhtenäiskoulujen sijainnit (x,y) ja nimet poimittuna Tilastokeskuksen oppilaitosrekisteristä. Vuosittain keväällä päivitettävä oppilaitosrekisteri (https://tilastokeskus.fi/tup/oppilaitosrekisteri/index.html) on Tilastokeskuksen maksullinen osoiterekisteri, joka sisältää kaikkien oppilaitosten osoitteet sekä muita oppilaitoksia kuvaavia tietoja. Oppilaitosrekisterin oppilaitoksilla tarkoitetaan hallinnollista yksikköä eikä sinänsä koulurakennusta tai toimipaikkaa. Tilastokeskus ylläpitää oppilaitosrekisteriä oppilaitoksia kuvaavien tilastojen tuottamiseksi. Peruskoulujen sijaintitietoja voidaan käyttää esimerkiksi koulupiirien suunnitteluun. Sisältää oppilaitostunnuksen (TUNN), nimen (ONIMI) ja koordinaattien lisäksi seuraavat muuttujat: Voimassaolo (OLO): 0 = Voimassaoleva 1 = Lakkautettu tilastovuonna 2 = Yhdistynyt toiseen oppilaitokseen tilastovuonna 3 = Oppilaitos poistettu koululaitoksen oppilaitoksista 6 = Oppilaitoksessa ei ole toimintaa tilastovuonna 7 = Tekninen poisto Oppilaitostyyppi (OLTYP): 11 = Peruskoulut 12 = Peruskouluasteen erityiskoulut 15 = Lukiot 19 = Perus- ja lukioasteen koulut Tietoja käytettäessä on noudatettava yleisiä käyttöehtoja: http://tilastokeskus.fi/org/lainsaadanto/copyright.html. Aineistosta tarjotaan kansallisen version lisäksi INSPIRE-tietotuote.
Aineisto on poimittu Tilastokeskuksen ylläpitämästä oppilaitosrekisteristä. Oppilaitosrekisteri päivitetään kerran vuodessa keväällä, jonka jälkeen myös ko. tiedot päivitetään.
This dataset contains borders of the HELCOM MPAs (former Baltic Sea Protected Areas (BSPAs). The dataset has been compiled from data submitted by HELCOM Contracting Parties. It includes the borders of designated HELCOM MPAs stored in the http://mpas.helcom.fi. The designation is based on the HELCOM Recommendation 15/5 (1994). The dataset displays all designated or managed MPAs as officially reported to HELCOM by the respective Contracting Party. The latest related HELCOM publication based on MPA related data is http://www.helcom.fi/Lists/Publications/BSEP148.pdf The dataset contains the following information: MPA_ID: Unique ID of the MPA as used in HELCOM Marine Protected Areas database Name: Name of the MPA Country: Country where MPA is located Site_link: Direct link to site's fact sheet in the http://mpas.helcom.fi where additional information is available MPA_status: Management status of the MPA Date_est: Establishment date of the MPA Year_est: Establishment year of the MPA
Use constraints: Data can be used freely given that the source (HELCOM) is cited.
Access constraints: No limitations on public access.
This dataset is compiled from data submitted by HELCOM Contracting States. It includes the borders of designated HELCOM MPAs. The dataset was updated in May 2023 to update Status of German MPAs: "Fehmarnbelt", "Kadetrinne" and "Pommersche Bucht-Rönnebank" The dataset was updated December 2022 to update new MPAs reported by Germany (MPA_IDs 593-600). The dataset was updated June 2022 to update 3 new MPAs by Sweden and modifying extent of MPA_ID=118 (Fladen). The dataset was updated October 2019 to accommodate updated status of management plans. The dataset was updated April 2019 by HELCOM Secretariat to add a new MPA (MPA ID:522 - Södra Sandbäck) as designated by Finland, and to include new areas to 2 existing MPAs (MPA ID: 143 - Saaristomeri /Archipelago Sea and MPA ID: 157 - Tulliniemen linnustonsuojelualue/ Tulliniemi bird protection area) as designated by Finland. In addition the whole Finnish MPA network was re-projected to remove the shift in the features that occurred before. Also the spatial delineation of following Finnish MPAs were revised to remove islands and water areas that are not included in the MPA IDs: 161, 159 and 144. The dataset was updated in January 2019 by HELCOM Secretariat in order to update MPA establishment dates for Germany based on corrected information. The dataset was updated in February 2018 by HELCOM Secretariat in order to update attribute table content (management plan status) according to updates carried out by Contracting Parties to HELCOM MPA database. In March 2017 two new MPAs were included (MPA_ID:533 - Sambija plynaukšte Biosphere Polygon and MPA_ID:532 - Klaipeda-Ventpilis plynaukšte Biosphere Polygon) as designated by Lithuania. Following changes has been made until april 2016: Removed attributes "Location_S", "AreaTot_Ha", "AreaMar_Ha", "N2K_Site", changed following attributes names: "BSPA_ID" to "MPA_ID", "BSAPLink" to "Site_link" and added attribute "Date_est" according to new http://mpas.helcom.fi. Following changes has been made until August 2015: Modified HELCOM MPA: Küstenlandschaft Bottsand - Marzkamp u. vorgelagerte Flachgründe, Östlichen Kieler Bucht Following changes has been made until February 2015: Added HELCOM MPAs: Luodematalat (February 2015) Länsileton alue (February 2015) Sandkallanin eteläpuolinen merialue (February 2015) Hangon itäinen selkä (February 2015) Merikallat (February 2015) Björkör (February 2015) Boxö (February 2015) Långör - Östra Sundskär (February 2015) Signilskär - Märket (February 2015) Lågskär (February 2015) Bogskär (February 2015) Following changes has been made until July 2013: Removed BSPAs: 1 Finnish BSPA, BSPA_ID: 146 (Åland Area: Signilskär/Märket) (June 2012) 2 Polish BSPAs, BSPA_ID: 87, 182 1 Russian BSPAs, BSPA_ID: 162 (Ingermanlandskiy) 4 Swedish BSPAs, BSPA_ID: 114-121 5 Latvian BSPAs, BSPA_ID: 96-100 (June 2012, April 2013) 1 Danish BSPA, BSPA_ID: 290 (July 2013) Added BSPAs: 4 Swedish (ID 297-300 (May 2011) 7 Latvian BSPAs, ID: 303-309 (April 2013) 2 Lithuanian BSPAs, ID: 310-311 (july 2013) Modied BSPA areas: 2 Danish BSPA:s, ID 244, 249 (July 2013) 2 Russian BSPA:s, ID 163-164, (July 2013). During 2009-2010 the data was updated within a project to analyse the ecological coherence of the HELCOM protected areas network. Results are published in "HELCOM 2010. Towards an ecologically coherent network of well-managed Marine Protected Areas – Implementation report on the status and ecological coherence of the HELCOM BSPA network. Balt. Sea Environ. Proc. No. 124B." Available online at http://http://www.helcom.fi/Lists/Publications/BSEP124B.pdf
Tilastokeskuksen palvelurajapinta on WMS-rajapintapalvelu, jonka kautta on saatavilla seuraavat INSPIRE:n ja paikkatietolain velvoittamat aineistot: 1) Tilastoyksiköt: Tilastoissa käytetyt aluejaot (kunta, seutukunta, maakunta, suuralue, AVI-alue, ELY-alue, vaalipiiri) sekä ruudukko 1 km x 1 km 2) Yleishyödylliset ja julkiset palvelut: Oppilaitokset (peruskoulut, lukiot ja yhtenäiskoulut) 3) Tuotanto- ja teollisuuslaitokset: Tuotanto- ja teollisuuslaitokset 4) Väestöjakauma tilastoissa käytetyillä aluejaoilla (ks. kohta 1) ja 1 km x 1 km -ruuduittain. Muita rajapinnalla julkaistuja aineistoja: - Postinumeroalueittainen avoin tieto (Paavo) - Vaalipiirit - Tieliikenneonnettomuudet - Väestöjakauma 5 km x 5 km -ruuduittain Aineistoja hallinnoi Tilastokeskus. Palvelun käyttö on maksutonta eikä vaadi autentikointia eli tunnistautumista käyttäjätunnuksen ja salasanan avulla. Tietoja käytettäessä on noudatettava yleisiä käyttöehtoja: http://tilastokeskus.fi/org/lainsaadanto/copyright.html.
KUVAUS: Aineisto sisältää raitiotien katusuunnitelmien reitit Tampereen alueelta sekä linkkejä suunnitelmapiirustuksiin. KATTAVUUS: Kaikille käyttäjille Oskari-karttapalvelussa. PÄIVITYS: Aineistoa päivitetään tarpeen mukaan (ylläpito jatkuvaa). YLLÄPITOSOVELLUS: PostgreSQL-tietokanta ja QGIS-ohjelmisto. KOORDINAATTIJÄRJESTELMÄ: Aineisto tallennetaan ETRS-GK24FIN (EPSG:3878) tasokoordinaattijärjestelmässä. GEOMETRIA: vektori (viiva) SAATAVUUS: Aineisto on saatavilla WFS-rajapinnalta Tampereen kaupungin sisäiseen käyttöön. JULKISUUS: Kaikille käyttäjille Oskari-karttapalvelussa. AINEISTOSTA VASTAAVA TAHO: Tampereen kaupunki, Kuntatekniikan suunnittelu
NLS-FI INSPIRE View Service for Hydrography Theme
NLS-FI INSPIRE View Service for Hydrography Theme is an INSPIRE compliant Web Map Service. It contains the following harmonized INSPIRE map layers: Land-water Boundary, Waterbodies, Man-made Objects, Hydro Point of Interest. The service is based on the NLS-FI INSPIRE Hydrography Physical Waters dataset. The dataset is administrated by the National Land Survey of Finland.
Attribution 4.0 International (CC BY 4.0)
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/).
NLS-FI INSPIRE View Service for Administrative Units
NLS-FI INSPIRE View Service for Administrative Units Theme is an INSPIRE compliant Web Map Service. It contains the following harmonized INSPIRE map layers: AdministrativeUnit, AdministrativeBoundary, Baseline, TerritorialSea, ExclusiveEconomicZone, MaritimeBoundary.InternalWaters, MaritimeBoundary.TerritorialSea ,MaritimeBoundary.ExclusiveEconomicZone. The service is based on the NLS-FI INSPIRE Administrative Units dataset. The dataset is administrated by the National Land Survey of Finland.
Metsähakkeen korjuupotentiaali kuvaa metsähakkeen raaka-aineiden teknistä potentiaalia eli hankintamahdollisuutta. Tekninen potentiaali on suurin mahdollinen määrä pienpuuta, joka voitaisiin korjata noudattaen energiapuun korjuuohjeita. Tekninen potentiaali ei kuvaa metsähakkeen saatavuutta, joka riippuu mm. metsänomistajan myyntihalukkuudesta ja kilpailutilanteesta. Potentiaalit on laskettu nuorista metsistä saatavalle pienpuulle viidellätoista yhden tai kaksi maakuntaa käsittävällä laskenta-alueella (Koljonen ym. 2017). Pienpuuta korjataan varttuneiden taimikoiden hoidon ja ensiharvennusten yhteydessä. Puuston pienen koon vuoksi taimikonhoidosta saatavan metsähakkeen hankintapotentiaali on kuitenkin mitätön, joten laskelmassa on mukana vain ensiharvennuksista saatava metsähakkeen hankintapotentiaali. Potentiaalit laskettiin Luonnonvarakeskuksen MELA-mallilla (Redsven ym. 2013), jolla simuloitiin metsänhoito- ja energiapuun korjuu ohjeiden (Koistinen ym. 2016, Äijälä ym. 2014) mukaisia metsien käsittely- ja kehitysvaihtoehtoja. Toimenpidevaihtoehtoina nuorissa metsissä oli ainespuun korjuu sekä energiapuun korjuu rankana, kokopuuna tai integroituna ainespuun korjuun kanssa. Laskelmissa hakkuu toteutettiin ensimmäisen kymmenvuotiskauden aikana aina, kun se oli metsänhoitosuositusten mukaan mahdollista. Näin laskettuun pienpuupotentiaaliin sisältyy myös mittojensa puolesta materiaalikäyttöön soveltuvaa puuta. Tämän vuoksi esitetään kaksi potentiaaliarviota: -Läpimitta alle 10 cm -Läpimitta alle 14 cm. Ensimmäiseen on luettu mukaan ne puut, joiden läpimitta rinnan korkeudella on alle 10,5 cm, ja toiseen ne, joiden läpimitta on alle 14,5 cm. Seuraavaksi maakunnittaiset potentiaalit levitettiin karttamuotoon puuntuotannon metsämaalle 1 km x 1 km hilaan. Puuntuotannon metsämaa määriteltiin tässä siten, että Monilähteisen Valtakunnan Metsien Inventoinnin (MVMI) vuoden 2013 aineistoon perustuen valittiin metsämaa-alueet, joista poistettiin suojelu- ja suojeluohjelma-alueet sekä Metsähallituksen omalla päätöksellä suojelemat ja erillissopimuksin puuntuotannon ulkopuolelle jätetyt alueet. Hila-aineistosta valittiin ne pikselit, joiden katsottiin edustavan pienpuun korjuukohteita seuraavien ehtojen mukaisesti: • puuston keskiläpimitta ≥ 8 cm • runkoluku ≥ 1500 / ha • keskipituus < 10,5 m Lapin maakunnassa ja keskipituus < 12,5 m muualla. Tämän jälkeen pienpuupotentiaali jaettiin näille pikseleille painottaen MVMI:n runkopuun biomassalla. Viitteet Avoin tieto. 2016. Internet-portaali. Suomen ympäristökeskus. Saatavissa: http://www.syke.fi/avointieto. Avoimien aineistojen tiedostopalvelu. 2015. Internet-portaali. Luonnonvarakeskus. Saatavissa: http://kartta.metla.fi/. Koljonen, T., Soimakallio, S., Asikainen, A., Lanki, T., Anttila, P., Hildén, M., Honkatukia, J., Karvosenoja, N., Lehtilä, A., Lehtonen, H., Lindroos, T.J., Regina, K., Salminen, O., Savolahti, M. & Siljander, R. 2017. Energia ja ilmastostrategian vaikutusarviot: Yhteenvetoraportti. Valtioneuvoston selvitys- ja tutkimustoiminnan julkaisusarja 21/2017. 106 s. Saatavissa: http://tietokayttoon.fi/julkaisu?pubid=16902. MetINFO. 2014. MetINFO – Metsätietopalvelut. Saatavissa: http://www.metla.fi/metinfo. Redsven, V., Hirvelä, H., Härkönen, K., Salminen, O., Siitonen, M. 2013. MELA2012 Reference Manual (2nd edition). Finnish Forest Research Institute. 666 p. (Saatavissa: http://mela2.metla.fi/mela/julkaisut/oppaat/mela2012_2nd_ed.pdf). Äijälä, O., Kuusinen, M. & Koistinen, A. 2010. Hyvän metsänhoidon suositukset energiapuun korjuuseen ja kasvatukseen. Metsätalouden kehittämiskeskus Tapio. 31 s. Saatavissa: http://www.tapio.fi/files/tapio/Aineistopankki/Energiapuusuositukset_verkkoon.pdf.
--- Tietoa aineiston prosessointihistoriasta ja laadusta ---
Kasvihuonekaasupäästöt maanpeitteen mukaan
Tämän aineiston tarkemmat metodikuvaukset löytyvät artikkeleista (Holmberg et al. 2023, Junttila et al. 2023). Tässä on kuvattu aineistoa ja sen valmistelua. Tarkoituksena on ollut tuottaa alueellista tietoa maanpeitteen merkityksestä kasvihuonekaasupäästöihin Suomessa. Lähtöaineisto ja metodit rajoittavat tarkkuutta, mutta aineisto soveltuu paikallisten, esimerkiksi maakuntatason ilmiöiden tarkasteluun. Aineisto edustaa lyhyttä ajanjaksoa. Maanpeiteaineisto perustuu rekisteritietoihin ja kaukokartoitusaineistoon vuosilta 2015-2020, lukuun ottamatta maaperäaineistoa, jokia ja järviä. Aineisto on rasterimuotoista ja tallennettu GeoTiff-formaatissa, joka on yhteensopiva useimpien paikkatieto-ohjelmistojen kanssa. Greenhouse gas net emission intensities by land cover category in Finland The methods related to the data published herein are described in detail in the associated publications (Holmberg et al. 2023, Junttila et al. 2023). This file describes the datasets and the data preparation steps. The aim of this data publication is to provide regional assessments of the role of land cover in greenhouse gas emissions in Finland. The results in the publications are reported for the large administrative divisions, the NUTS 3 regions of mainland Finland (Statistics Finland 2023a). While limited by the accuracy of the methods and source data involved, these data can also be used for more local assessments, e.g., at the scale of municipalities. The data represent a temporal snapshot of land cover. Except for the soil maps, rivers and lakes, all land cover data are from the period 2015-2020 and are based on registry data or remote sensing. Data format. The data are distributed as GeoTiff raster files, which can be read using most GIS-software.
Creative Commons Nimeä 4.0 Kansainvälinen http://www.syke.fi/fi-FI/Avoin_tieto/Kayttolupa_ja_vastuut
Maanpeitteen nettokasvihuonekaasupäästöt on esitetty rasterina 250 m x 250 m spatiaalisella resoluutiolla ETRS-TM35FIN -koordinaattijärjestelmässä. Negatiiviset arvot viittaavat C:n ja CO2:n varastoitumiseen. Päästöjen määrät on ilmoitettu hiilidioksidin ekvivalenttigrammoina (gCO2-eq m2) perustuen IPCC 5. raportin 100-vuoden globaaliin lämpenemispotentiaaliin (Myhre et al. 2013, p. 73). Päästöarvojen puuttuessa kyseisen maanpeitteen osalta, on ruudun arvoksi määritetty NULL tai no data. Tämä on hyvä ottaa huomioon rasteritasoja yhdistettäessä. Lähtöaineistoissa päästökertoimet on paikoin ilmoitettu keskeisimmän alkuaineen määränä (esim. C kun kyseessä on CO2 tai N kun kyseessä on N2O). Tällöin arvot on muutettu alkuainetta vastaavaksi kaasuksi käyttämällä standardien mukaisia suhteellisia atomipainoja (C: 12.011, O: 15.999, N: 14.007, H: 1.008), minkä jälkeen nämä arvot on edelleen muutettu hiilidioksidin ekvivalenteiksi. Tarkempaa tietoa käytetyistä päästökertoimista ja metodologiasta löytyy liittyvästä julkaisusta (Holmberg et al. 2023). Kasvihuonekaasujen 250 m x 250 m päästörasterikartat tuotettiin GRASS GIS 8.2 -ohjelmistolla (GRASS Development Team, 2022). Vektoridatasta saadut kasvihuonekaasujen päästöaineisto (joet, järvet, viljelymaat) rasterisoitiin yhden neliömetrin resoluutiolla, jossa päästöintensiteetti muodosti ruudun arvon. 2-5 metriä leveiden jokien viivamuotoinen aineisto muunnettiin alueelliseksi aineistoksi bufferoimalla nämä kohteet 1,75 m arvolla, jolla saavutettiin 3,5 m jokien leveyden keskiarvo. Bufferointiprosessi tuotettiin niin, että jokikohteiden pituus ei muuttunut. Näin saadut alueelliset aineistot yhdistettiin mahdollisten päällekkäisyyksien poistamiseksi. Lähteenä toimivat rasteriaineistot olivat kaikki saatavilla 16 m x 16 m spatiaalisella resoluutiolla. Päästöintensiteetit aggregoitiin 250 m x 250 m rastereihin yhdistämällä alkuperäiset rasteriruudut suurempiin agreggaattiruuttuihin. Alkuperäisten ruutujen päällekkäinen osuus aggregaattiruutujen kanssa huomioitiin ja kerrottiin alkuperäisen ruudun alalla. Keskiarvoiset päästöintensiteetit saatiin, kun saadut rasteriarvot jaettiin vielä aggregaattiruudun alalla. Näin ollen ruudut, joissa teeman maanpeitettä esiintyy vähemmän, saavat myös pienempiä arvoja päästöintensiteetille. Teematasot Viljelymaat. Peltojen CO2 päästöt määritettiin mineraalimaaperälle ja orgaaniselle maaperälle erikseen käyttämällä vuoden 2023 Kasvihuonekaasuinventaarion kertoimia. Keskimääräisiä kasvihuonekaasujen päästökertoimia vuosilta 2010–2020 sovellettiin Pohjois- ja Etelä-Suomen kivennäismaihin (Statistics Finland 2023b, Taulukko 3_App_6j). Turvemaalle sovellettiin omia kertoimiaan moni- ja yksivuotisille kasveille (IPCC 2014, Taulukko 2.1). Peltojen ja niillä viljeltyjen kasvien vuoden 2020 tiedot on haettu Ruokaviraston peltolohkorekisteristä. Maaperä jaettiin kivennäis- ja turvemaihin leikkaamalla peltokuvioita Suomen maaperätietokannan maaperäaineistolla (Lilja et al. 2006, Lilja et al. 2017). Metsät. Metsien päästöt laskettiin erotukseksi puiden ja aluskasvillisuuden primääriproduktiossa tapahtuvan hiilen sidonnan sekä kasvillisuuden, maaperän ja näiden hajonnan sekä biomassan korjuun aiheuttaman hiilivuon välillä. Metsän tuottavuus mallinnettiin PREBAS kasvumallilla (Minunno et al. 2016, 2019, Junttila et al. 2023, Mäkelä et al. 2023). Kolmen tärkeimmän puulajin (Pinus sylvestris, Picea abies, Betula pendula) tiedot mallinnusta varten on haettu valtakunnallisesta monilähteisestä metsäinventaariosta (MS-NFI; version 2015). Tiedot metsien biomassan korjuusta ovat peräisin Luonnonvarakeskukselta (National Resources Institute Finland 2023). PREBAS mallista lasketut metsän nettopäästöt kuvaavat vuosittaista keskiarvoa aikavälillä 2017–2025. Arviot hajoavan aineksen hiilidioksidipäästöistä mineraalimaannoksessa perustuvat maaperän hiilimalliin YASSO07 (Liski et al. 2005, Tuomi et al. 2009). Ojitetuilla soilla maaperän päästöihin sisältyy turpeen ja hajoavan aineksen CO2 päästöjen lisäksi CH4 ja N2O päästöt. Ojitettujen soiden CO2, CH4 ja N2O nettopäästöt (Ojanen et al. 2010, Ojanen and Minkkinen 2019, Minkkinen et al. 2020, Junttila et al. 2023) laskettiin ravinnerikkaiden (ruohovartiset kasvit ja mustikkatyyppiset) ja ravinneköyhien (puolukka-, pensaikko- ja jäkälätyyppiset) sijaintien päästökertoimilla. Järvet. Järvien CO2 ja CH4 päästöt laskettiin järven pinta-alasta riippuvaisilla kertoimilla. Järvet luokiteltiin viiteen kokoluokkaan, joihin kuuluivat päästökertoimet hiilidioksidille (Kortelainen et al. 2006) sekä metaanille diffuusion (Juutinen et al. 2009), kuplinnan (Bastviken et al. 2004) ja vesikasvien Phragmites australis ja Equisetum fluviatile kautta (Juutinen et al. 2003, Bergström et al. 2007, 2011). Järvidata on peräisin Suomen ympäristökeskuksen Ranta10 aineistosta. Joet. Jokien CO2 päästöt laskettiin jokien leveydestä riippuvaisilla kertoimilla. Nämä ovat peräisin ruotsalaisten jokien pohjalta lasketuista päästökertoimista, jotka tuotettiin luokittelemalla joet leveytensä perusteella ja määrittämällä päästökertoimet suhteessa keskileveyteen (Humborg et al. 2010). Päästöt laskettiin Suomen ympäristökeskuksen Ranta10 aineistosta, jossa yli 5 metriä leveät joet luokiteltiin alueellisiksi kohteiksi ja alle 5 metriä leveät kohteet viivamaisiksi kohteiksi. Alle 5 metriä leveille kohteille oletettiin keskileveydeksi 3,5 metriä. Ojittamattomat suot. Kasvihuonekaasupäästöt ojittamattomille soille laskettiin käyttämällä keskimääräisten CH4 (Minkkinen and Ojanen 2013), CO2 (Sallantaus 1994, Turunen et al. 2002) ja N2O (Minkkinen et al. 2020) päästöjen kertoimia. Kertoimet kuvaavat pitkän aikajakson hiilen varastoitumista sekä CH4 ja N2O päästöjä. Suoalueet ovat peräisin valtakunnallisesta monilähteisestä metsäinventaariosta (MS-NFI; versio 2019; katso myös Mäkisara et al. 2022). Ojittamattomat suot rajattiin Luonnonvarakeskuksen toimittamalla aineistolla. Ojittamattomat suot luokiteltiin neljään luokkaan perustuen MS-NFI -dataan: 1) Metsäiset suot, 2) saravaltaiset aapasuot, 3) muut avonaiset ja harvapuustoiset aapasuot sekä 4) ombrotrofiset keidassuot. Luokkien erot ovat suurimmat metaanin päästöissä (Minkkinen and Ojanen 2013). The land cover net emission intensities are shared as raster data with a 250m-by-250m resolution in the ETRS-TM35FIN projected coordinate system. Negative values correspond to sinks (only sinks of C/CO2 considered). The emission intensities are reported as total emission intensities in carbon dioxide equivalents (gCO2-eq m-2) based on the 100-year global warming potential as reported in the IPCC 5th assessment report (Myhre et al. 2013, p. 73). All cells which do not include emissions from the corresponding land use are classified as NULLs or no data, which should be taken into account if combining raster layers. Where the source data report emission coefficients in the amount of the main element (e.g. C for CO2 or N for N2O) they have been converted to the amounts of the corresponding gas using the standard atomic weights of the relevant atoms (C: 12.011, O: 15.999, N: 14.007, H: 1.008) before conversion to carbon dioxide equivalents. See the related publication for the values of the emission coefficients used and further methodological details (Holmberg et al. 2023). Data processing for the production of the 250m-by-250m emission intensity raster maps was conducted using GRASS GIS 8.2 (GRASS Development Team, 2022). Land cover emissions derived from vector data (rivers, lakes, agricultural land) were rasterized at a resolution of 1m2 with the emission intensity as the raster cell value. For rivers, linear features representing rivers having a width of 2 to 5 meters were converted first to areal features by creating a buffer of 1.75 meters to represent an average width of 3.5 meters (see Rivers below). The buffer was created without caps so that the total length of the linear segments was not changed. The buffered river features were merged with the areal features removing the potentially overlapping parts. For all source raster data, the data were available at a 16m-by-16m resolution. Emission intensities were aggregated to 250m-by-250m by first summing over the original raster cells intersecting with each aggregate cell while accounting for the proportion of each cell overlapping with the aggregated cell and then multiplying by the area of the original cell. The resulting raster values were divided by the total area of the aggregate cell to acquire average emission intensities. Hence, rasters including a lower proportion of the corresponding land use have lower emission intensities. Thematic layers Cropland. CO2 emissions from cropland were estimated for mineral soils and organic soils separately using emission coefficients from the national greenhouse gas inventory report for 2023. Averaged emission coefficients for the years 2010–2020 for southern and northern Finland were used for mineral soils (Statistics Finland 2023b, Table 3_App_6j). For organic soils separate emission coefficients were used for annual and perennial crops (IPCC 2014, Table 2.1). Cropland and crop data were acquired from the Finnish Food Authority’s Land parcel register for year 2020. Soils were classified into mineral and organic soils by intersecting the field parcels with the soil body layer of the Finnish soil database (Lilja et al. 2006, Lilja et al. 2017). Forests. The net emissions from forests are estimated as the balance of carbon sequestration due to gross primary production of trees and understory vegetation and carbon loss due to harvested biomass, and emission from decomposition of harvest residues, litter, and soil organic matter. Forest productivity is modelled using the process-based forest growth model PREBAS (Minunno et al. 2016, 2019, Junttila et al. 2023, Mäkelä et al. 2023). The initial state for the forest model for the three main forestry species Scots pine, Norway spruce, and Silver birch is derived from the multi-source national forest inventory (MS-NFI; version 2015) and harvesting intensities are modelled on the basis of the Finnish national statistics (National Resources Institute Finland 2023). The PREBAS forest net emissions represent annual averages for the period 2017–2025. CO2 emissions from decomposition on mineral soils are estimated with the soil carbon model YASSO07 (Liski et al. 2005, Tuomi et al. 2009). On drained peatlands, in addition to CO2 emissions due to peat and litter decomposition, the soil emissions include the CH4 and N2O emissions. The net emissions due to CO2, CH4 and N2O from drained peatland (Ojanen et al. 2010, Ojanen and Minkkinen 2019, Minkkinen et al. 2020, Junttila et al. 2023) are calculated using emission coefficients for nutrient rich sites (herb-rich and blueberry type), and nutrient poor sites (lingonberry, dwarf-shrub, and lichen type). Lakes. Emissions of CO2 and CH4 were estimated for lakes using size dependent emission coefficients. The lakes were classified into five size classes with emission coefficients for CO2 evasion (Kortelainen et al. 2006), CH4 diffusion (Juutinen et al. 2009) and ebullition (Bastviken et al. 2004) as well as the CH4 emissions due to the macrophytes Phragmites australis and Equisetum fluviatile (Juutinen et al. 2003, Bergström et al. 2007, 2011). The lake date was from the Shoreline10 data by the Finnish Environment Institute. Rivers. CO2 emissions from rivers were estimated using emission coefficients based on the width of the stream. The width dependent emission coefficients were derived from stream order specific emission coefficients of Swedish rivers (Humborg et al. 2010) by classifying the rivers into width groups and with the emission coefficients chosen based on the stream order specific coefficient of corresponding average width. The river emissions were calculated from the Shoreline10 data by the Finnish Environment Institute which represents rivers wider than 5 m as areal features, and rivers < 5 m wide as linear features. For rivers < 5m wide, an average width of 3.5 m was assumed. Undrained mires. Total net emissions were estimated for undrained mires in Finland using average emission coefficients for CH4 (Minkkinen and Ojanen 2013), CO2 (Sallantaus 1994 , Turunen et al. 2002), and N2O (Minkkinen et al. 2020). The emission coefficients represent the long term accumulation of carbon as well as the emission of CH4 and from N2O peatland. Peatland sites were extracted from the multi-source national forest inventory (MS-NFI; version 2019; see also Mäkisara et al. 2022) and undrained mires were delineated using data provided by the Natural Resources Institute Finland. The undrained mires were classified into four classes using the MS-NFI data: 1) productive forested mires, 2) sedge fens, 3) other open and sparsely treed fens and 4) ombrotrophic bogs, which mainly differ in their emission coefficients for methane (Minkkinen and Ojanen 2013).
Yleishyödylliset ja muut julkiset palvelut
INSPIRE - metadata for WMS-service Seabed substrate
Tilastokeskuksen palvelurajapinta (WMS) Oppilaitokset
Tilastokeskuksen palvelurajapinta (WFS) Oppilaitokset
Tampereen kaupunki, Kuntatekniikan suunnittelu