Publications
Change search
CiteExportLink to record
Permanent link

Direct link
Cite
Citation style
  • apa
  • ieee
  • modern-language-association-8th-edition
  • vancouver
  • Other style
More styles
Language
  • de-DE
  • en-GB
  • en-US
  • fi-FI
  • nn-NO
  • nn-NB
  • sv-SE
  • Other locale
More languages
Output format
  • html
  • text
  • asciidoc
  • rtf
Förbättrad skattning av typhalterav N och P från skogs- ochmyrmark i södra Sverige införPLC6 – kan modeller baserade påkNN-data användas?
Executive, Universitet, Swedish University of Agricultural Sciences, Sveriges lantbruksuniversitet, mark och miljö.
Executive, Universitet, Swedish University of Agricultural Sciences, Sveriges lantbruksuniversitet, mark och miljö.
Responsible organisation
2014 (Swedish)Report (Other academic)
Abstract [sv]

Inom PLC5 beräknades typhalterna för kväve (N) och fosfor (P) i

avrinningen från skog i norra Sverige utgående från deras höjdberoende,

medan de oorganiska fraktionerna hanterades som konstanter. För södra

Sverige användes typhalter baserade på medianvärden uppmätta i ett antal

vattendrag med skog och myr som dominerande markslag i

avrinningsområdet. Den enda skogsskötselåtgärd som man tog hänsyn till

var hyggen. För N baserades hyggestyphalterna på ett samband med Nnedfallet

och uppmätta halter i markvatten i södra Sverige. I norra Sverige

skattades hyggestyphalten genom att multiplicera skogstyphalten med

faktorn 2. För fosfor multiplicerades på samma sätt skogstyphalten med en

faktor för att erhålla en hyggestyphalt.

Inom ramen för tre tidigare SMED-projekt (SMED rapport nr 52:2011,

SMED rapport nr 100:2011, SMED rapport nr 109:2012) har halterna av

kväve (N) och fosfor (P) i avrinningen från skogs- och myrmark studerats

genom mätningar i bäckvatten vid utloppet av ca 200 slumpmässigt utvalda

små avrinningsområden i Dalälven och sydvästra Sverige (Viskan, Ätran,

Nissan och Lagan). I dessa tidigare projekt har skogstillståndet (tillväxt,

biomassa, trädslag etc.) klassificerats genom analyser baserade på metoden

Probilistic Classifier och data från satellitbilder och Riksskogsinventeringen

(RIS). Modeller har därefter skapats för att skatta typhalterna för N och P.

Dessa modellers förklaringsgrad var betydligt högre än de som användes

inom PLC5. Mätdata från de slumpade vattendragen visade också att PLC5

typhalterna påtagligt underskattade halterna N och P i sydvästra Sverige.

Inför PLC6 föreligger det därför ett behov att förbättra N och P typhalterna

från skog och myr särskilt i södra Sverige.

Skogstillståndet klassat med Probilistic Classifier metoden saknas för stora

delar av landet, vilket innebär att förbättrade typhalter inte kan tas fram till

PLC6 för dessa områden. I detta projekt har vi därför använt rikstäckande

geografiska data från kNN-Sverige och Lantmäteriet för att beskriva skogstillståndet.

kNN-Sverige är en annan metod för att karaktärisera

skogstillståndet och även den baseras på satellitbilder och RIS-data.

Med hjälp av dessa allmänt tillgängliga data över skogstillståndet har kväveoch

fosforhalterna i avrinningen från skogs- och myrmark i södra Sverige,

söder om Siljan, modellerats för fyra årstider. Validering av

modellresultaten har därefter skett mot 22 vattendrag i södra Sverige som

ingår i nationell och regional miljöövervakning samt Skogsstyrelsens

skogsmarkskalkningsprojekt (SKOKAL).

Resultaten av analyserna visar att data för skogstillståndet baserat på kNN

inte tillför någon väsentlig information till modelleringen. De viktigaste

förklarande variablerna var istället geografiska koordinater (nordlig och

ostlig koordinat samt höjd över havet) och andelen skog och myr i

avrinningsområdet.

Baserat på modeller utan kNN-data som förklaringsvariabler visade sig

modelleringen fungera relativt bra för total-N med R

2 mellan 0,22 och 0,46

för de slumpmässigt utvalda bäckarna i kalibreringsdatasetet och R

2 mellan

0,11 och 0,51 för de 17 bäckarna med data för total-N i testdatasetet. För

total-P fungerade modelleringen sämre, med R

2 mellan 0,04 till 0,27 för

kalibreringsdatasetet och förklaringsgrad nära noll för testdatasetet (22

bäckar). Med de nya modellerna skedde dock i många fall en viss

överskattning av koncentrationerna av både kväve och fosfor i vattendragen

i testdatasetet. Orsaken är sannolikt vattnets längre omsättningstid i de

senare, vilket innebär större potential för retention av N och P.

Baserat på modeller utan kNN-data som förklaringsvariabler beräknades

nya N- och P-koncentrationer för PLC5-delavrinningsområden. I genomsnitt

är de nya koncentrationsskattningarna högre än de som användes i PLC5,

framför allt i låglänta områden i sydligaste Sverige. De nya typhalterna för

N är bättre än de som användes i PLC5 och kan användas i södra Sverige

(söder om Siljan) för PLC6. I sydost är N-typhalterna osäkra p.g.a. avsaknad

av vattenkemisk data från slumpmässigt utvalda småbäckar. Där bör nya

studier initieras för att verifiera modellernas giltighet. De modellerade

typhalterna för P bör inte användas för PLC6 p.g.a. låg precision i

skattningarna.

Abstract [en]

In PLC5, the type concentrations for nitrogen (N) and phosphorus (P) in

discharge from forest land in northern Sweden were estimated from their

relations to altitude, while the inorganic fractions were handled as constants.

For southern Sweden, the type concentrations were based on median values

obtained from measurements in a number of streams with forests and

wetlands as dominating land cover in the catchment. The only forest

operation taken into account was clear-felling. In southern Sweden, the N

type concentration from clear-felling was based on the relation between N

deposition and the N concentration in soil water. In northern Sweden the N

type concentration was obtained by multiplying the forest type

concentration with a factor of 2. For P, the type concentration from clearfelling

was obtained in a similar way by multiplying the forest type

concentration with a factor.

In earlier SMED projects (SMED report no 52:2011, SMED report no

100:2011, SMED report no 109:2012), nitrogen and phosphorus

concentrations in runoff from forest land and wetlands have been studied by

measurements in stream water in about 200 randomly selected small forest

and wetland dominated catchments. In these earlier projects forest status

(increment, biomass, tree species etc. was classified by the Probabilistic

Classifier method and data from satellite images and the national forest

inventory (NFI). Thereafter, models have been created to estimate the N and

P type concentrations. The explanatory power of these models was much

higher compared with those used for PLC5. Additionally, the data from the

randomly selected streams showed that the PLC5 type concentrations

tangibly underestimated the N and P concentrations in southwest Sweden.

For PLC6, there is a need of improved N and P type concentrations from

forest land and wetland, especially in southern Sweden.

Forest data based on the Probilistic Classifier method do not exist from

large areas of Sweden, which implies that improved PLC6 type

concentrations cannot be developed for these regions. In this project we

have therefore used nationally covering geographic information from kNNSverige

and Lantmäteriet to describe forest status. kNN-Sverige is another

method for characterizing forest status and it is also based on satellite and

NFI data.

These publically available forest status data were used to model nitrogen

and phosphorus concentrations in runoff from forest land and wetland in

8

southern Sweden south of Lake Siljan during four seasons. The models were

validated against independent data from 22 streams in southern Sweden.

This data originate from national and regional monitoring and the Swedish

Forest Agency forest soil liming project (SKOKAL).

It was found that forest status based on kNN-data did not add any significant

information to the models. The most important explanatory variables were

instead geographic coordinates (longitude, latitude, altitude) and the

proportion of forests and wetlands in the catchment.

Based on models without kNN-data as explanatory variables, the modeling

was relatively successful for total N with R

2 between 0.22 and 0.46 for the

randomly selected streams and R

2 between 0.11 and 0.51 for the 17 streams

with data on total-N in the test dataset. For total P modeling was less

successful with R

2 between 0.04 and 0.27 for the calibration dataset and R2

close to zero for the test dataset. For the strams in the test dataset, the new

models overestimated the N and P concentrations in many cases. This may

be explained by longer water residence time in these systems, which creates

prerequisites for larger N and retention.

Based on models without kNN-data as explanatory variables, calculations of

new N and P type concentrations were made for the PLC5 sub-catchments.

On average, the new estimates of concentrations are higher than those used

in PLC5, especially in low elevation areas in southernmost Sweden. The

new N concentrations are better than those used in PLC5 and can be used

for southern Sweden (south of lake Siljan) in PLC6. In southeast, the

modeled N concentrations are less certain due to lack of water chemical data

from randomly selected streams. Such studies should be initiated in order to

validate the model estimates. The modeled P concentrations should not be

used for PLC6 due to low accuracy in the estimates.

Place, publisher, year, edition, pages
2014.
National Category
Environmental Sciences
Research subject
SMED (Svenska MiljöEmissionsData); SMED (Svenska MiljöEmissionsData), Vatten
Identifiers
URN: urn:nbn:se:naturvardsverket:diva-1666OAI: oai:DiVA.org:naturvardsverket-1666DiVA: diva2:742927
Available from: 2014-09-03 Created: 2014-09-03 Last updated: 2014-09-03

Open Access in DiVA

No full text

By organisation
Sveriges lantbruksuniversitet, mark och miljö
Environmental Sciences

Search outside of DiVA

GoogleGoogle Scholar

Total: 63 hits
CiteExportLink to record
Permanent link

Direct link
Cite
Citation style
  • apa
  • ieee
  • modern-language-association-8th-edition
  • vancouver
  • Other style
More styles
Language
  • de-DE
  • en-GB
  • en-US
  • fi-FI
  • nn-NO
  • nn-NB
  • sv-SE
  • Other locale
More languages
Output format
  • html
  • text
  • asciidoc
  • rtf