Akatemiatutkija Pauliina Salmelle on sydämen asia, että omista tutkimustuloksista on käytännön hyötyä. – Vahva yhteistyö kumppaneiden kanssa on edellytys onnistumiselle. Meille SYKE on keskeinen yhteistyökumppani ja meillä on vahva hyödyllinen kontakti, Salmi kertoo. 

Sisävesissä elää monenlaisia leviä, joiden helppo erottaminen toisistaan on ollut pitkään mahdotonta. Uudenlainen teknologia auttaa levien luokittelussa. On tutkijoiden tehtävä selvittää, miten saadaan aikaan luotettava menetelmä, josta on käytännön hyötyä ympäristön seurannassa. 

Ilmakuvat Itämeren sinilevälautoista ovat surullisen tuttuja. Myrkyllisen sinilevän lisäksi on olemassa monia hyödyllisiä ja elämälle välttämättömiä leviä, jotka osallistuvat esimerkiksi hiilen kiertoon maapallolla. 

”Levät ovat monimuotoinen joukko eri organismeja, jotka kuuluvat kasvikuntaan, alkueliöihin ja bakteereihin. Levät sitovat puolet ilmakehän hiilidioksidista biomassaksi vuosittain, kun maakasvit hoitavat toisen puolikkaan. Ne siis tunnustetaan tärkeiksi, mutta silti on todella paljon asioita, joita levistä ei tiedetä”, kertoo akatemiatutkija Pauliina Salmi Jyväskylän yliopistosta. 

Levälautat ovat selvästi havaittavissa merestä otetuista satelliittikuvista, koska meressä levä erottuu kirkkaasta vedestä hyvin. Mutta entä sisävedet, joissa värillinen liuennut orgaaninen aines, kuten humus, haittaa näkyvyyttä? Leviä on ollut tähän asti hankala havaita sisävesissä. Myös tietyn sinilevän ja muiden myrkkylevien erottaminen harmittomista sukulaisistaan on ollut haastavaa. 

Salmi on vastuullinen johtaja Suomen Akatemian rahoittamassa hankkeessa, jossa on tavoitteena kehittää jaottelu myrkkyleviin ja muihin ryhmiin uuden teknologian ja kaukokartoituksen avulla. Tiedon perusteella voisi esimerkiksi antaa tarkempia levävaroituksia. 

Hanko: Satelliittikuvilta havaittiin maanantaina 24.7. laajoja sinilevän pintaesiintymiä Gotlannin altaan pohjoisosassa.

Uusi teknologia vastaa vanhoihin kysymyksiin

Salmen johtamassa hankkeessa etsitään sisävesille tarkoitettua menetelmää, jolla tunnistetaan erilaisia leviä niiden ulkonäön ja toiminnan perusteella.

”Tarve luokittelulle on jo vanha, ja tässä tutkimuksessa pystymme vastaamaan siihen uuden teknologian avulla”, Salmi kertoo.

Tutkimuksessa käytetään hyperspektriteknologialla varustettua kameraa. Hyperspektrikamera luo kolmiulotteisen datakuution, josta erottuvat pienen pienten levien värit. Värit määrittävät levän luokan. Kameran tuottamissa kuvissa on niin paljon dataa, että sitä käsittelemään tarvitaan tavallista tietokonetta selvästi tehokkaampi laitteisto, eikä sitä voi tulkita ihmissilmällä.

”Vihdoin meillä on tarpeeksi tehokkaat laitteet, joilla näitä asioita voidaan tutkia”, Salmi iloitsee.

Tutkimukseen kuuluu menetelmän testaamista laboratoriossa. Kun menetelmä toimii laboratorio-oloissa, voidaan siirtyä käyttämään uusia, satelliitteihin kiinnitettyjä hyperspektrikuvantimia, jotka kuvaavat järviä kiertoradalta. Näin saadaan tietoa laajalta alueelta. Salmen arvion mukaan tutkimus siirtyy yläilmoihin lähivuosina.

Hanke on vasta alussa, mutta alustavia testauksia on jo tehty. Tutkimuksen edetessä tiimi kerää näytteitä sisävesiltä samalla kun satelliitti, kyydissään hyperspektrikamera, kuvaa paikkaa yläilmoista. Kenttätyötä tehdään niin Suomessa kuin ulkomailla, jotta mukaan saadaan erilaisia ympäristöjä.

Tietokoneen ruudussa näkyy Skotlannista aiemmin kerättyjä näytteitä. Vasemmalta oikealle liikutaan samalla Skotlannissa länsi–itä-suunnassa sekä vähäravinteisesta järvestä rehevämpään. Näytteistä otetut kuvat on otettu hyperspektrikameralla, ja muokattu helposti ihmissilmällä ymmärrettävään muotoon.

Suomi on hyvä paikka testata uutta menetelmää

Salmen ja hänen tiiminsä tutkimuksen kohteena oleva menetelmä kehitetään kansainvälisen tiedeyhteisön käyttöön niin, että se soveltuu käytettäväksi ympäri maailmaa. Hankkeella on hyvä kansainvälinen yhteistyöverkosto.

”Hyperspektriaineiston saatavuus räjähtää maailmanlaajuisesti. Se voi avata uusia mahdollisuuksia ympäristön muutosten tutkimiseen ja seurantaan”, Salmi ennustaa. 

Laskennalliset mallit ja algoritmit ovat Salmen tutkimuksessa keskeisiä, ja tutkijoiden apuna toimiikin eräänlainen tekoäly. On tärkeää löytää menetelmät, jotka tuottavat luotettavaa tietoa. Menetelmien on oltava testattuja ja tarkasti kontrolloituja myös koneoppimisen osalta.

Suomi on hyvä paikka testata uutta teknologiaa, koska veteen liuennutta orgaanista ainesta on runsaasti.

”Jos Suomen sisävesiä vertaa vaikka Skotlantiin, siellä on vähän kirkkaampi vesi kuin Suomessa keskimäärin. Voidaan sanoa, että jos menetelmä toimii Suomessa, sen pitäisi toimia muuallakin. Veden värin vaihtelu on toki maailmanlaajuinen haaste”, Salmi kertoo.

Pauliina Salmi tutkii kahta näytepulloa. Vihreämmässä pullossa on myrkkylevää, jonka haju tuntuu tutkijan nenään, vaikka pullo on kiinni. Takana näkyy korkean erotuskyvyn nestekromatografialaitteisto, jota käytetään levän värin määrittämiseen kentällä kerätyistä näytteistä tutkimuksen myöhemmässä vaiheessa.

Seuranta auttaa hillitsemään rehevöitymistä

Levät kertovat paikallisesti tarkkaa tietoa ympäristön tilasta. Erilaiset levät viihtyvät erilaisissa oloissa, ja järven tila kuvastaa ympäröivän valuma-alueen tilaa.

”Ihmisen aiheuttama järvien rehevöityminen on sisävesien suurimpia ongelmia. Se havaitaan esimerkiksi leväyhteisön muuttumisena sinilevävaltaiseksi. Valuma-alueelta liuennut orgaaninen aines ja hiukkasmaiset päästöt voivat muuttaa veden väriä”, Salmi taustoittaa.

Salmen johtamassa hankkeessa yhdistyvät luontevasti perustutkimus ja soveltava tutkimus. Perustutkimuksessa tutkitaan jonkin asian tai ilmiön toimintaa, jolloin tieteellinen ymmärrys kasvaa. Se on usein pohjana soveltavalle tutkimukselle, jossa etsitään ratkaisuja tiettyyn ongelmaan.

”Hankkeessa ovat selkeästi mukana molemmat aspektit. Levien ryhmittely on klassista perustutkimusta. Se, että tietoa voidaan käyttää ympäristöhallinnossa ja aikaisten levävaroitusten antamisessa, on soveltavaa tutkimusta, käytäntöä ja jopa tuote”, Salmi tiivistää.

Uuden menetelmän toimiessa voitaisiin antaa aikainen myrkkylevävaroitus ja havainnoida ympäristön muutoksia entistä tarkemmin.

”Tarvitsemme tehokasta monitorointia, jotta voimme erotella haittalevät hyvistä levistä”, Salmi kertoo.

Seurannan avulla voidaan selvittää esimerkiksi, mistä hiukkasmaiset päästöt päätyvät järviveteen, ja ovatko ne ongelmallisia järven hyvinvoinnin kannalta. Tarvittaessa voidaan reagoida täsmällisesti.

”Monitoroinnilla on suuri arvo ja se on keskeistä ympäristön muutosten seurannassa. Varsinkin pitkällä aikavälillä voimme havainnoida ympäristön tilaa entistä paremmin ja tehdä päätöksiä, jotka perustuvat parhaaseen mahdolliseen tietoon.”

Upinniemi Satelliittikuvilta havaittiin sinilevää Upinniemen länsipuolelta tiistaina 15.8.2023.

Teksti: Aino Soutsalmi

Kuvat: Pauliina Salmi ja Aino Soutsalmi

Kasviplanktonin bio-optiset funktionaaliset ryhmät sisävesissä -hankkeen päärahoittaja on Suomen Akatemia. Hankkeen tärkeitä yhteistyökumppaneita ovat muun muassa SYKE, Spektrikuvantamisen laboratorio Jyväskylän yliopiston Informaatioteknologian tiedekunnassa sekä Bio- ja ympäristötieteiden laitos Matemaattis-luonnontieteellisessä tiedekunnassa.