Uutinen 7.11.2022 klo 10.29
© SYKEkuva/ Saara Sivonen
Ekosysteemit ovat monimutkaisia vuorovaikutusten verkostoja, joissa paikalliset ja laaja-alaiset sekä hitaat, nopeat ja sykliset prosessit ovat keskenään jatkuvassa vuorovaikutuksessa. SYKEn kehittämispäällikön Laura Uusitalon väitöstyön mukaan todennäköisyyspohjainen laskentamenetelmä, Bayes-verkot, on lupaava työkalu ympäristödata-analyysin ongelmiin. Hän väittelee Helsingin yliostossa perjantaina 11. marraskuuta.
Ympäristöaineistot kattavat usein vain verraten pienen osan kaikesta lajistosta ja prosesseista, ja saattavat sisältää ajallisia ja paikallisia aukkoja. Lisäksi pitkätkin seuranta-aikasarjat ovat usein vain kymmenien vuosien mittaisia, mikä usein tarkoittaa vain kymmeniä datapisteitä. ”Tämä tekee ympäristödata-analyysistä haastavaa. Haastavuutta lisää entisestään ekosysteemien muutos esimerkiksi ilmastonmuutoksen, vieraslajien ja elinympäristöjen muutosten seurauksena”, kuvaillee Laura Uusitalo.
Menetelmä ei vaadi täydellisiä data-aineistoja
Uusitalo perehtyi väitöstyössään todennäköisyyspohjaiseen laskentamenetelmään, Bayes-verkkoihin.
Bayes-verkot eivät vaadi täydellisiä data-aineistoja. Ne ilmaisevat arvioihin liittyvän epävarmuuden ja niiden avulla on mahdollista yhdistää tietoa eri lähteistä, kuten tieteellistä tietoa ja data-aineistoja.
Nämä ominaisuudet tekevät Bayes-verkoista lupaavan työkalun ympäristödata-analyysin moniin ongelmiin. Laura Uusitalo perehtyi muun muassa siihen, miten ympäristön muuttumista voidaan havaita verraten vähäisestä, hälyisestä datasta, ja siihen, mitä tulee ottaa huomioon, kun rakennetaan laajoja, monenlaiseen aineistoon pohjautuvia päätöstukimalleja.
”Työssäni käsitellään sitä, miten harvoja ja hajanaisia ympäristöaineistoja voidaan käyttää ja yhdistää tehokkaasti ja oikeellisesti ympäristönhoidon tukemiseksi. Uskon, että tämä on keskeistä ympäristönhoidon kannalta sekä Suomessa että maailmanlaajuisesti.”
Lisätietoa
Laura Uusitalo, kehittämispäällikkö, Suomen ympäristökeskus SYKE
etunimi.sukunimi@syke.fi, puh + 358 295 251 719
Laura Uusitalo väittelee perjantaina 11.11.2022 klo 13.00 Helsingin yliopiston matemaattis-luonnontieteellisessä tiedekunnassa. Väitös on englanniksi. Alun yleistajuinen esitelmä, lectio praecursoria, on suomeksi.
Osoite: Helsingin yliopiston päärakennus, U3032, Unioninkatu 34, Helsinki. Tilaisuutta voi seurata myös etänä.
Väitöskirja: Bayesian network modelling of complex systems with sparse data: Ecological case studies