Browsing by Subject "luokitus (toiminta)"

Sort by: Order: Results:

Now showing items 1-5 of 5
  • Kotamäki, Niina; Järvinen, Marko; Kauppila, Pirkko; Korpinen, Samuli; Lensu, Anssi; Malve, Olli; Mitikka, Sari; Silander, Jari; Kettunen, Juhani (Springer, 2019)
    Environmental Monitoring Assessment 191, 318 (2019)
    The representativeness of aquatic ecosystem monitoring and the precision of the assessment results are of high importance when implementing the EU’s Water Framework Directive that aims to secure a good status of waterbodies in Europe. However, adapting monitoring designs to answer the objectives and allocating the sampling resources effectively are seldom practiced. Here, we present a practical solution how the sampling effort could be re-allocated without decreasing the precision and confidence of status class assignment. For demonstrating this, we used a large data set of 272 intensively monitored Finnish lake, coastal, and river waterbodies utilizing an existing framework for quantifying the uncertainties in the status class estimation. We estimated the temporal and spatial variance components, as well as the effect of sampling allocation to the precision and confidence of chlorophyll-a and total phosphorus. Our results suggest that almost 70% of the lake and coastal waterbodies, and 27% of the river waterbodies, were classified without sufficient confidence in these variables. On the other hand, many of the waterbodies produced unnecessary precise metric means. Thus, reallocation of sampling effort is needed. Our results show that, even though the studied variables are among the most monitored status metrics, the unexplained variation is still high. Combining multiple data sets and using fixed covariates would improve the modeling performance. Our study highlights that ongoing monitoring programs should be evaluated more systematically, and the information from the statistical uncertainty analysis should be brought concretely to the decision-making process.
  • Ärje, Johanna; Melvad, Claus; Jeppesen, Mads Rosenhoj; Madsen, Sigurd Agerskov; Raitoharju, Jenni; Rasmussen, Maria Strandgård; Iosifidis, Alexandros; Tirronen, Ville; Gabbouj, Moncef; Meissner, Kristian; Hoye, Toke Thomas (British Ecological Society, 2020)
    Methods in Ecology and Evolution 11 8 (2020)
    1. Understanding how biological communities respond to environmental changes is a key challenge in ecology and ecosystem management. The apparent decline of insect populations necessitates more biomonitoring but the time-consuming sorting and expert-based identification of taxa pose strong limitations on how many insect samples can be processed. In turn, this affects the scale of efforts to map and monitor invertebrate diversity altogether. Given recent advances in computer vision, we propose to enhance the standard human expert-based identification approach involving manual sorting and identification with an automatic image-based technology. 2. We describe a robot-enabled image-based identification machine, which can automate the process of invertebrate sample sorting, specimen identification and biomass estimation. We use the imaging device to generate a comprehensive image database of terrestrial arthropod species which is then used to test classification accuracy, that is, how well the species identity of a specimen can be predicted from images taken by the machine. We also test sensitivity of the classification accuracy to the camera settings (aperture and exposure time) to move forward with the best possible image quality. We use state-of-the-art Resnet-50 and InceptionV3 convolutional neural networks for the classification task. 3. The results for the initial dataset are very promising as we achieved an average classification accuracy of 0.980. While classification accuracy is high for most species, it is lower for species represented by less than 50 specimens. We found significant positive relationships between mean area of specimens derived from images and their dry weight for three species of Diptera. 4. The system is general and can easily be used for other groups of invertebrates as well. As such, our results pave the way for generating more data on spatial and temporal variation in invertebrate abundance, diversity and biomass.
  • Vieno, Niina; Karlsson, Sanja; Äystö, Lauri; Mehtonen, Jukka; Sikanen, Tiina; Kärkkäinen, Reijo; Yli-Kauhaluoma, Jari; Nystén, Taina (Suomen ympäristökeskus, 2019)
    Suomen ympäristökeskuksen raportteja 19/2019
    Tässä raportissa on esitetty vaihtoehtoisia toteutustapoja lääkeaineiden ympäristöluokittelun käyttöönotolle Suomessa. Nämä vaihtoehdot pohjautuvat taustakirjallisuuteen lääkeaineiden ympäristöperusteisesta luokittelusta, kokemuksiin Ruotsissa ja Norjassa käytössä olevista järjestelmistä sekä keskusteluihin suomalaisten sidosryhmien kanssa. Luokittelujärjestelmän käyttöönotto on tärkeää, koska näin voidaan lisätä ympäristön kannalta vähemmän haitallisten lääkkeiden käyttöä. Koska lääkeaineita käytetään jatkuvasti, ympäristössä pysyvimpien aineiden pitoisuudet kasvavat vähitellen. Väestönkasvu, ikääntyminen ja kaupungistuminen kasvattavat ongelmaa. Pelkän luokittelujärjestelmän käyttöönotto ei ole vaikuttavaa, ellei sitä yhdistetä terveydenhuollon ammattilaisten koulutukseen lääkkeiden ympäristövaikutuksista ja ympäristöluokittelujärjestelmästä. Riippumatta siitä millä tavoin lääkeaineiden ympäristöluokittelu otetaan käyttöön Suomessa, terveydenhuollon ammattilaisten tietoa lääkkeiden ympäristövaikutuksista tulee lisätä jo koulutuksen aikana. Lääkeaineiden ympäristöriskien arviointiin liittyy paljon tiedon keräämistä ja tuottamista, jota ei tule toteuttaa pelkästään kansallisesti. Näitä ovat mm. lääkeaineiden ekotoksikologiset vaikutukset sekä pysyvyys ja biokertyvyys. Lääkeaineiden ympäristöluokittelu on huomioitu myös EU:n strategisessa lähestymistavassa ympäristössä oleviin lääkeaineisiin. Kansainvälinen yhteistyö on tärkeää, ettemme tee sellaista päällekkäistä työtä, joka tultaisiin toteuttamaan EU-laajuisesti. Yksi tärkeimmistä EU:n tasolla päätettävistä asioista on lääkkeiden myyntilupaprosessien aikana tuotettujen ympäristöriskinarvioiden tulosten saattaminen julkisiksi. Tämä lisäisi lääkeaineiden ympäristövaikutuksiin liittyvän tiedon määrää ja luotettavuutta ja olisi olennainen kulmakivi ympäristöluokittelujärjestelmien kehittämisessä.
  • Aroviita, Jukka; Mitikka, Sari; Vienonen, Sanna (Suomen ympäristökeskus, 2019)
    Suomen ympäristökeskuksen raportteja 37/2019
    Vesienhoitotyö on osa vesienhoitolain (1299/2004) soveltamista ja vesienhoitosuunnitelmien täytäntöönpanoa. Oleellinen osa vesienhoitotyötä on kuuden vuoden välein toteutettava joki-, järvi- ja rannikkovesien ekologisen ja kemiallisen tilan arviointi ja luokittelu. Tilaa arvioidaan ihmisten toiminnan aiheuttaman muutoksen voimakkuuden perusteella. Luokittelutyön avulla saadaan tieto vesistä, jotka tarvitsevat toimia hyvän tilan saavuttamiseksi tai sen ylläpitämiseksi. Vesistöjen ekologinen ja kemiallinen tila on Suomessa luokiteltu kolme kertaa. Ensimmäinen pintavesien ekologisen ja kemiallisen tilan luokittelu valmistui vuonna 2008 ja toinen vuonna 2013 ohjeistusten (Ympäristöhallinnon ohjeita OH 3/2009, OH 7/2012) mukaisesti. Tässä oppaassa esitetään päivitetyt arviointiperusteet vesienhoidon kolmatta suunnittelukautta varten tehtyyn tila-arviointiin. Kolmannen kauden arviointi toteutettiin SYKEn, Luken ja ELY-keskusten yhteistyönä vuosina 2018–2019 ja se perustui pääasiassa vuosien 2012–2017 seurantatietoihin. Julkaisuun on koottu yhteen kaikki keskeiset 1. ja 2. kauden ohjeistukset ja täydennetty ne niiltä osin, kuin kriteerejä ja ohjeistuksia on tarkennettu ja kun ne ovat olleet käytössä 3. luokittelukaudella. Kaikki luokittelutekijöiden arviointiperusteet (vertailuarvot ja luokkarajat) ovat tässä julkaisussa eikä vanhoja ohjeistuksia tule käyttää. Ohje on ensisijaisesti tarkoitettu ELY-keskuksille. Vesien tilan luokittelussa käytettäviä parametreja on tapauskohtaisesti sisällytettävä toiminnanharjoittajien velvoitetarkkailuihin ja YVA-selvityksiin.