Mereelupaikade modelleerimine by Eestimaa Looduse Fond - Issuu\nEESTI TERRITORIAALMERE MEREPÕHJA ELUPAIKADE JA LIIKIDE LEVIKU MODELLEERIMINE Teostatud projekti „Eesti merealade planeerimiseks looduskaitselise teabe koondamine, sh. territoriaalmere mereelupaikade modelleerimine“ raames\nSisukord 1. Sissejuhatus .........................................................................................................................3 2. Materjal ja metoodika ...........................................................................................................5 2.1. Uurimispiirkond ..............................................................................................................5 2.2. Modelleerimismeetodid ja ruumianalüüsid.....................................................................6 2.3. Loodusdirektiivi merepõhja elupaigatüübid ja tunnusliigid.............................................9 2.3.1. Liivamadalad ...........................................................................................................9 2.3.2. Karid......................................................................................................................11 2.3.3. Laugmadalikud......................................................................................................13 2.4. Keskkonnamuutujad ....................................................................................................14 3. Tulemused..........................................................................................................................17 3.1. Matemaatiliste mudelite ülevaade ...............................................................................17 3.2. Merepõhja substraadi levik ..........................................................................................18 3.2.1. Pehme sette osakaal.............................................................................................18 3.2.2. Kivise põhja levik...................................................................................................19 3.2.3. Liivase põhja levik .................................................................................................21 3.3. Tunnusliikide levik........................................................................................................23 3.3.1. Karide tunnusliigid ja -rühmad...............................................................................23 3.3.2. Liivamadalate tunnusliigid ja -rühmad...................................................................33 3.4. Loodusdirektiivi elupaigatüüpide levik .........................................................................40 3.4.1. Liivamadalad .........................................................................................................40 3.4.2. Karid......................................................................................................................42 3.4.3. Laugmadalikud......................................................................................................45 4. Kokkuvõte ja soovitused.....................................................................................................47 Kirjandus ................................................................................................................................50 LISA 1.....................................................................................................................................51 LISA 2.....................................................................................................................................57 LISA 3.....................................................................................................................................59 LISA 4.....................................................................................................................................68\n1. Sissejuhatus Maismaa pinnavormide ja elupaigatüüpide kaardistamiseks on väga head võimalused tänu kõrgresolutsioonilisele aerofotograafiale ja LIDAR-mõõdistamistele. Taolised andmestikud võimaldavad pakkuda ruumiliselt katkematut informatsiooni maismaa elupaigatüüpide kaardistamiseks. Merepõhja elupaikade kaardistamiseks selliseid metoodilisi võimalusi pole või on nende kasutamine väga piiratud võimalustega (optiline kaugseire rakendatav ainult väga madalas vees) ja seetõttu on teadmised merepõhja elupaikade kohta väga piiratud ja ruumiliselt katkendlikud. Info mere põhjaelustiku kohta on punktipõhine – teadmised pärinevad ainult punktidest, mida on merel külastatud. Taolised punktvaatlused katavad Eesti merealast äärmiselt väikese ala. Lisaks väikesele pindalale on punktipõhised teadmised ka ruumiliselt ebaühtlaselt jagunenud. Kõrgema ruumilise tihedusega on teadmisi piirkondadest, kus on teostatud spetsiaalseid merepõhja elustiku ja elupaikade kaardistamisi. Merepiirkondade kohta, kus taolisi uuringuid teostatud ei ole, teadmised põhjelustikust kas puuduvad või põhinevad mõnel üksikul proovil. Olukorras, kus informatsioon merepõhja looduse kohta on ruumiliselt hõre ja ebaühtlane, on keeruline hinnata looduskaitseliselt oluliste elupaigatüüpide ja liikide levikut tervikuna kogu merealal. Üheks võimaluseks saada üldistav hinnang kogu merealale on kasutada matemaatilist ennustavat modelleerimist. Taolise modelleerimise põhimõtteks on olemasolevate abiootiliste keskkonnaandmete, näiteks mere füüsikaliste ja keemiliste muutujate, alusel huvipakkuvate liikide ja elupaikade leviku ennustamine piirkondades, kus reaalsed vaatlused liikide ja elupaikade kohta puuduvad või on teostatud hõredalt. Modelleerimise läbiviimise eelduseks on põhjusliku või korrelatiivse seose olemasolu liikide ja elupaikade ning abiootiliste keskkonnamuutujate vahel. Matemaatiliste ennustavate mudelite kasutamine nii ökoloogilistes baas- kui rakendusuuringutes on muutunud üha populaarsemaks (Elith & Leathwick 2009). Mudeleid kasutatakse huvipakkuvate muutujate väärtuste prognoosimiseks nii ajas kui ruumis. Viimasel ajal on aktuaalne näiteks kliimamuutuste mõjude prognoosimine liikide levikule ja matemaatilised mudelid on sellistes uuringutes peamiseks tööriistaks. Vaatamata laienenud kasutusele ja edasiarendatud meetoditele ei asenda modelleerimine siiski kunagi in situ tehtavaid liikide ja elupaikade uuringuid, sest mudelite: – sisendandmeid on võimalik saada ainult välitöödel; – ennustusvõimet vähendab keskkonnamuutujate madal kvaliteet või sobimatu ajaline ja ruumiline resolutsioon; – ennustusvõime on madal kui ennustusi tehakse väljapoole ruumiskaalasid ja keskkonnamuutujate gradientide piire, millest pärinevad sisendandmed liikide ja elupaikade kohta (Guisan & Zimmermann 2000). Liikide ja elupaikade leviku ennustamisel on matemaatiline modelleerimine siiski kasulik abivahend kui on vaja saada üldist hinnangut suurte alade kohta, mis ei ole kaetud piisava tihedusega vaatluvõrguga. Alati tuleb taoliste modelleerimiste puhul silmas pidada, et modelleeritud tulemus annab vaid vihjeid liikide potentsiaalsest levikumustrist, kuid kindlaid teadmisi annavad vaid reaalsed mõõtmised. Euroopa Liidu tasandil looduskaitseliselt oluliseks peetavad elupaigatüübid on välja toodud 1992. a. vastu võetud looduslike elupaikade ja loodusliku fauna ning floora kaitse direktiivi (Council Directive 92/43/EEC of 21 May 1992 on the conservation of natural habitats and of wild fauna and flora; edaspidi „loodusdirektiiv“) lisas 1. Loodusdirektiivi lisa 1 koondab endas elupaigatüüpe nii maismaalt, merest kui mageveekogudest. Vastavalt Paal (2007) „Loodusdirektiivi eluapaigatüüpide käsiraamatule“ leidub Eestis kuus merega seotud elupaigatüüpi: mereveega üleujutatud liivamadalad, jõgede lehtersuudmed, mõõnaga paljanduvad mudased ja liivased laugmadalikud, rannikulõukad, laiad madalad abajad ja\nlahed ning karid. Nendest ainult liivamadalikke ja karisid võib pidada tõelisteks merepõhja elupaikadeks, sest ülejäänud on vahetult seotud maismaaga ja määratletavad rannajoone kuju ja muude üldiste geomorfoloogiliste omaduste poolest. Lehtersuudmed, rannikulõukad ja laiad lahed on geomorofoloogilised kompleksid, mitte merepõhja elupaigad. Seetõttu keskendubki käesolev töö tõelistele merepõhja elupaigatüüpidele – karidele ja liivamadalatele. Mööndustega võib merepõhja elupaigaks pidada ka laugmadalikke ja seetõttu hinnatakse ka nende levikut. Merepõhja elustiku ja elupaikade kaardistamine on Eestis üsna uus teema. Esimene ja senini suurim kaardistamise projekt algas 2005. aastal EL LIFE-Loodus projekti “Merekaitsealad Läänemere idaosas” raames. 2013. aasta lõpu seisuga oli merepõhja elupaikade kaarte toodetud 9327 km2 kohta, mis moodustab ligikaudu 26 % kogu Eesti merealast (majandusvööndi piirini) ja ligikaudu 37 % territoriaal- ja sisemerest. Nende arvude puhul tuleb silmas pidada, et tegemist on uuringualade summaarse pindalaga ja et teadmised merepõhja elustiku kohta pärinevad ainult proovipunktidest, kus on teostatud mõõtmisi. Proovipunktide vahelised kaugused põhjaelustiku ja –elupaikade kaardistamise välitöödel jäävad tavaliselt vahemikku 300 m kuni mitu kilomeetrit. Kuigi näiliselt katavad kaardikihid terve uurimisala, pärinevad teadmised siiski ainult külastatud proovipunktidest ja andmed proovipunktide vahelise ala kohta on tuletatud matemaatiliselt. Lisaks punktipõhistele detailsetele teadmistele merepõhja elus- ja eluta loodusest, on Eesti mereala kohta olemas hulk abiootilisi ruumilisi andmeid, mis katavad kogu mereala. Taolisteks ruumiandmeteks on näiteks mere sügavus, soolsus, temperatuur, avatus lainetusele jmt. Selliste ruumiandmekihtide alusel on võimalik kirjeldada igat punkti Eesti merealal. Erinevate andmekihtide ruumiline lahutus ja täpsus varieeruvad küll suurtes piirides, aga nende peamine voorus seisneb selles, et nad katavad kogu mereala. Käesolevas töös kasutatakse nii detailseid punktipõhiseid teadmisi merepõhja looduse kohta kui ka kogu Eesti mereala katvaid ruumilisi keskkonnaandmeid. Matemaatiliste mudelite abil leitakse nendevahelised seosed ja kasutatakse neid seoseid, et ennustada merepõhja elustiku ja elupaikade ruumilist levikut. Käesoleva uuringu eesmärkideks on: – luua ja koondada Eesti mereala iseloomustavad keskkonna-andmete rasterkihid; – merepõhja olulisemate taime- ja loomaliikide või –rühmade ruumilise leviku ennustamine matemaatilise modelleerimise abil Eesti sise- ja territoriaalmeres; – loodusdirektiivi lisa 1 merepõhja elupaigatüüpide (karid, liivamadalad, laugmadalikud) ruumilise leviku ennustamine matemaatiliste mudelite ja ruumilise ülekatteanalüüsi abil Eesti sise- ja territoriaalmeres.\nTöörühm Uuringu töörühma kuulusid TÜ Eesti Mereinstituudi (TÜ EMI) merebioloogid: Kristjan Herkül Tiia Möller Jonne Kotta Georg Martin\n2. Materjal ja metoodika 2.1. Uurimispiirkond Uurimispiirkonna moodustavad Eesti sisemeri (13 214 km2) ja territoriaalmeri (11 940 km2) ning uuringuala pindala on kokku 25 154 km2 (joonis 1). Koos majandusvööndiga on Eesti mereala kogupindala 36 481 km2. Seega moodustab käesoleva töö uuringuala (territoriaalmeri ja sisemeri) ligikaudu 69 % kogu Eesti mereala pindalast.\nJoonis 1. Eesti mereala piirid ja sügavus. Uuringualaks on mereala, mis jääb territoriaalmere piiri (punane joon) ja rannajoone vahele.\n2.2. Modelleerimismeetodid ja ruumianalüüsid Liikide (või ka elupaikade) leviku ennustav modelleerimine kujutab endast matemaatilist protseduuri, kus leitakse seosed liikide esinemise ja sõltumatute keskkonnamuutujate vahel ning nende seoste abil ennustatakse liikide levikut piirkondades, kust puuduvad vaatlused liikide kohta (joonis 2). Sõltumatuteks muutujateks kutsutakse mudelis muutujaid, mille väärtus mudelis ei sõltu ühestki teisest muutujast. Käesolevas töös on sõltumatuteks muutujateks erinevad abiootilised keskkonnaandmed. Sõltuvaks muutujaks kutsutakse mudelis tunnust, mida soovitakse modelleerida ja mille väärtus mudelis on seotud sõltumatute muutujate väärtustega. Käesolevas töös on mudelites sõltuvateks muutujateks peamiselt liikide ja elupaikade levik punktandmetena (joonis 2).\nSõltuv muutuja: liigi levik punktandmetena\nSõltumatud muutujad: keskkonnamuutujad GIS andmekihtidena\nEnnustus: liigi levik üle kogu modelleeritava ala\nMatemaatiline mudel: seosed liigi leviku ja keskkonnamuutujate vahel\nMudelist saadav lisainfo • keskkonnamuutujate olulisus • keskkonna ja liigi vaheliste seoste kuju\nJoonis 2. Liikide leviku ennustava modelleerimise tööpõhimõtte skeem. Matemaatilise mudeli lihtsaimaks näiteks on lineaarne regressioon, kus kahe tunnuse vahelist seost kirjeldatakse sirge joonena. Käesolevas töös kasutati keerukamaid mudeleid, mis võimaldavad formaliseerida erineva kujuga seoseid. Ei ole olemas ühte ainsat mudeli algoritmi, mis sõltumata algandmetest annaks alati parima ennustuse. Seetõttu kasutati käesolevas töös mitut algoritmi ja valiti iga sõltuva muutuja jaoks välja parima ennustuse andnud mudel. Kasutati alljärgnevalt kirjeldatud mudelitüüpe. Üldistatud aditiivsed mudelid (GAM, generalized additive models) on mitteparameetriline meetod, mis võimaldab erineva kujuga seoste mittelineaarset modelleerimist silumisfunktsiooni abil. Silumisfunktsiooni arvutamine toimus üldistatud ristvalideerimise meetodil (GCV, generalized cross-validation). Mudeli ülesobitumise (overfitting) vältimiseks piirati sõltumatute muutujate silumisfunktsiooni vabadusastmete arv maksimaalselt kolmele. Algoritmis lubati automaatset sõltumatute muutujate valikut mudelisse.\nMitmetunnuselised seosejooned (MARS, multivariate adaptive regression splines) on mittelineaarne meetod, mis jagab muutujate väärtused segmentideks ja arvutab igale segmendile sobiliku funktsiooni (tavaliselt joon või kuupfunktsioon). Lisaks võimaldab MARS tunnustevaheliste interaktsioonide modelleerimist. Algoritmis lubati automaatset sõltumatute muutujate valikut mudelisse. Iga modelleeritava tunnuse jaoks koostati kaks MARS mudelit: ilma interaktsioonideta ja kahekaupa interaktsioonidega sõltumatute muutujate vahel. Võimendatud regressioonipuud (BRT, boosted regression trees) on ansamblimeetod, mis ühendab endas regressioonipuude ja võimendamise tugevusi. Meetod kujutab endast suure hulga regressioonipuude loomist, kus iga järgnev puu üritab sisendandmeruumis kirjeldada seda osa, mis eelmistel puudel kirjeldamata jäi. Mudelite loomisel seati puu keerukuseks (tree complexity) viis, mis tähendab, et lubatud on sõltumatute muutujate kuni viiekaupa interaktsioonid. Õppimiskiirus (learning rate) määrati vahemikus 0.001 kuni 0.01, et tagada piisav hulk puid (> 1000) igas ansamblis ning ennustuse hajuvuse ühtlane ja asümptootilisele sarnane vähenemine puude lisandumisel. Juhumets (RF, random forest) on sarnane BRT-le, aga iga puu koostatakse juhuslikust sisendandmete valimist ja iga hargnemine toimub juhuslikult valitud sõltumatute muutujate alusel. Ennustamisel saadakse lõplik ennustatava muutuse väärtus üksikute puude tulemuste keskmistamisel, kui tegemist on pideva tunnusega või hääletamise teel, kui tegemist on faktortunnusega. Kirjanduse andmeil saavutatakse stabiilseid tulemusi vähemalt 500 puuga. Käesolevas töös määrati puude arvuks 1000. Kõik matemaatilised protseduurid viidi läbi vabavaralises statistikatarkvaras R 3.0.1 (The R Foundation for Statistical Computing 2013). GAM, MARS, BRT ja RF meetodite jaoks kasutati vastavalt järgmisi R-i pakette: mgcv (Wood 2013), earth (Milborrow 2013), gbm (Ridgeway 2013) ja randomForest (Liaw & Wiener 2013). Põhjaelustiku liikide/rühmade, põhjasubstraadi tüübi ja elupaigatüüpide otsese ennustuse mudelitesse sisestati sõltuv muutuja binaartunnusena, kus 0 tähendas liigi, põhjatüübi või elupaigatüübi puudumist ja 1 esinemist. Merepõhja pehmete substraaditüüpide osakaalu mudelites varieerus sõltuv muutuja sisendandmetes 0 ja 1 vahel, kus 0 tähendas pehmete setete puudumist ja 1 tähendas, et punktis esineb ainult pehme sete. Tunnusliikide ja substraaditüüpide mudelite väljundiks oli uuritava tunnuse esinemise tõenäosuse ennustus, mis varieerus 0 ja 1 vahel. Ennustused teostati 200 m sammuga punktivõrgustikule, mis kattis kogu uuringuala. Mudeli ennustus näitab, millise tõenäosusega esineb uuritav liik või põhjasubstraat antud ruumipunktis kasutatud sõltumatute keskkonnamuutujate väärtuste põhjal. Seega tuleb mudelennustuste interpreteerimisel alati meeles pidada, et mudeli ennustus ei näita otseselt liigi looduses esinemise tõenäosust vaid esinemise tõenäosust sisendandmeteks olnud keskkonnamuutujate põhjal. Kuna ennustatud tõenäosuse jaotus sõltub sisendandmete esinemiste ja puudumiste (vastavalt 1 ja 0) jaotusest, siis ei pruugi erinevate liikide esinemiste tõenäosused olla arvuliselt otse võrreldavad. Võrreldavuse tagamiseks, mis on vajalik näiteks elupaigatüüpide leviku hindamiseks erinevate tunnusliikide levikute kaudu, transformeeriti tunnusliikide esinemise tõenäosuse ennustused binaarseteks. Selleks leiti tõenäosuse lävendväärtus, millest kõrgemad väärtused teisendati esinemiseks ja madalamad väärtused puudumiseks. Lävendväärtuse seadmiseks on mitmeid erinevaid meetodeid ja valikut neist testiti käesolevas uuringus. Kasutamiseks valiti lävendi arvutamise meetod, kus lävend seatakse väärtusele, mille puhul õigesti prognoositud esinemisjuhtude sagedus ja õigesti prognoositud puudumiste sagedus on võrdsed (Jiménez-Valverde & Lobo 2007). Mudelite ehitamiseks valiti 90% andmetest, ülejäänud 10% abil valideeriti mudelite tulemusi. Mudelite ennustusvõime valideerimiseks kasutati toimimiskõvera analüüsi ehk ROC-analüüsi\npaketis pROC (Robin et al. 2013). ROC-analüüs arvutab toimimiskõvera aluse pindala (AUCväärtus, area under curve) väärtuse, mis varieerub 0,5 ja 1 vahel; väärtus 0,5 näitab mudeli ennustuse täielikku juhuslikkust ja 1 ideaalselt täpset ennustust (Fielding & Bell 1997). Suurepäraseks peetakse ennustusvõimet kui AUC on üle 0,9, väga heaks vahemikus 0,8– 0,9, rahuldavaks 0,7–0,8 ja kasinaks alla 0,7 (Hosmer & Lemeshow 2000). Lisaks matemaatilisele valideerimisele ROC-analüüsi abil hinnati mudelite ennustusi visuaalselt ning eksperthinnangule tuginedes võidi valida kasutamiseks madalama AUC väärtusega kuid adekvaatsema ennustuse andnud mudel. Modelleerimise puhul võib vahel esineda mudelite ülesobitamist (overfitting) või ebarealistlikke ennustusi piirkondades, kus lähimad sõltuva muutuja sisendandmed jäävad väga kaugele (mõned kuni kümned kilomeetrid). Selliste anomaaliatega mudelid võivad mõningatel juhtudel siiski anda väga kõrgeid skoore ROC-analüüsis. Seetõttu on alati vajalik mudelennustuse visuaalne kontroll eksperdi poolt. Käesolevas töös hindasid mudelite ennustusi TÜ EMI merebioloogid Kristjan Herkül, Tiia Möller ja Kaire Torn. Kõik ruumianalüüsid teostatati geograafilises informatsiooni süsteemis (GIS) ESRI ArcGIS. Sõltumatute keskkonnamuutujate väärtused mudelite sisendandmestikule ja 200 m sammuga ennustuspunktide võrgustikule päriti ArcGIS lisamooduli XTools Pro tööriista ’Extract raster values’ abil. Ülekatteanalüüsid (overlay analysis) teostati tööriista ’Raster Calculator’ abil. Punktennustused konverteeriti 200 m piksliga rasterkihtideks ’Point to Raster’ tööriista abil.\n2.3. Loodusdirektiivi merepõhja elupaigatüübid ja tunnusliigid Loodusdirektiivi lisas 1 on kokku kaheksa merega seotud elupaigatüüpi, mis kuuluvad jaotusesse 11 „avamere ja loodete alad“. Vastavalt Paal (2007) „Loodusdirektiivi eluapaigatüüpide käsiraamatule“ esineb nendest Eestis kuus elupaigatüüpi (sulgudes loodusdirektiivi lisa 1 kood): – mereveega üleujutatud liivamadalad (1110, edaspidi „liivamadalad“), – jõgede lehtersuudmed (1130), – mõõnaga paljanduvad mudased ja liivased laugmadalikud „laugmadalikud“), – rannikulõukad (1150), – laiad madalad abajad ja lahed (1160), – karid (1170).\nLoodusdirektiivi lisa 1 jaotusest 11 „avamere ja loodete alad“ lähtuvalt saab need elupaigatüübid jaotada tõelisteks mere-elupaikadeks (mere põhi) ja maismaaga seotud rannaäärseteks elupaigatüüpideks. Jaotuses 11 toodud kuuest elupaigatüübist ainult kahte – liivamadalaid ja karisid – saab pidada merepõhja elupaikadeks, sest nende määratlemisel ei oma tähtsust rannajoone kuju, maismaa või magevee mõju. Lehtersuudmed ehk estuaarid, rannikulõukad ehk laguunid ning laiad lahed on vahetult seotud rannajoone, maismaa või mageveega ja kujutavad endast geomorofoloogilisi üksusi, mitte kitsamas tähenduses merepõhja elupaikasid. Näiteks võib lai laht või estuaar sisaldada endas mitmeid erinevaid merepõhja elupaikasid, sealhulgas karisid ja liivamadalaid. Meredes ja ookeanides, kus esinevad looded, võib merepõhja elupaigaks nimetada ka mõõnaga paljanduvaid mudaseid ja liivased laugmadalikke. Kuna Eesti merealal loodeid ei esine, siis on vaieldav selle elupaigatüübi esinemine Eestis. Käesolev uurimus keskendub seetõttu tõelistele merepõhja elupaigatüüpidele – liivamadalatele ja karidele. Üldiste geomorfoloogiliste parameetrite alusel antakse hinnang ka laugmadalike levikule. Varasemates töödes, näiteks merestrateegia raamdirektiiviga seotud Eesti mereala keskkonnaseisundi esialgses hindamises (TÜ Eesti Mereinstituut 2012), on hinnatud ka rannikuga seotud geomorfoloogiliste üksustena määratletavate elupaigatüüpide (jõgede lehtersuudmed, rannikulõukad, laiad madalad abajad ja lahed) esinemist Eesti merealal ja nende hinnangute tulemused on esitatud lisas 4. 2.3.1. Liivamadalad Elupaigatüüp liivamadalad on koos elupaigatüübiga karid üks kahest tõeliselt merelisest elupaigatüübist, mille määratlemine ei ole seotud rannajoone ja maismaaga. Liivamadalate näol on tegemist liiva domineerimisega madalaveelise merealaga, mis asub footilises tsoonis ja mida asustab mõni liivapõhjadele tüüpiline tunnusliik (tabel 1). Leviku hindamine Käesolevas töös kasutati matemaatilist modelleerimist liivamadalate leviku ennustamiseks. Kasutati kahte erinevat lahendust. 1. Leviku hinnang tunnusliikide ja põhjasubstraadi ennustuste alusel Modelleeriti eraldi liivamadalate tunnusliikide ja -rühmade levik ja liivase substraadi levik ning teostati ülekatteanalüüs järgmiste kriteeriumitega (vajalik kõigi kriteeriumite samaaegne täitmine):\n– vähemalt ühe liivamadalate tunnusliigi (tabel 1) esinemise tõenäosus ületab lävendit, mille puhul saab punktile omistada liigi esinemise; – põhjasubstraadis domineerib liiv; – ala jääb footilisse tsooni. Modelleeriti järgmiste tunnusliikide/rühmade levik: – mändvetikad, – kõrgemad taimed, – pikk merihein, – infauna karbid Lisaks tunnusliikidele/rühmadele modelleeriti: – kivise põhja levik; – footilise merepõhja levik Tunnusliik pikk merihein (Zostera marina) kuulub küll kõrgemate taimede hulka, aga kuna tegemist on kõrgema looduskaitselise väärtusega liigiga (HELCOM 2013), siis modelleeriti tema levikut eraldi. Sõltuva muutuja sisendandmeteks matemaatilisel modelleerimisel olid liikide esinemised ja põhjasubstraadi tüüp, mille andmed pärinesid TÜ EMI põhjaelustiku andmebaasist. Loodusdirektiivi elupaigatüüpide tunnusliikide ja –rühmade esinemised modelleerimise sisendandmeteks valitud proovipunktides on toodud lisas 1. Footilise tsooni sisendandmetena kasutati TÜ EMI veekeemia ja –füüsika andmebaasist pärit läbipaistvuse andmeid (Secchi sügavus). Sõltumatute muutujatena kasutati erinevaid keskkonnaandmeid, millest antakse ülevaade peatükis 2.4 ja mille kaardid on toodud lisas 3. 2. Elupaigatüübi leviku otsene modelleerimine Modelleeriti otseselt liivamadalate levikut: sisendandmeteks liivamadalate leviku punktandmestik, mis põhines TÜ EMI põhjaelustiku andmebaasil. Igas valitud proovipunktis määrati liivamadalate olemasolu järgmiste kriteeriumite alusel: – vähemalt ühe liivamadalate taimse tunnusliigi katvus ≥ 10 % või infauna karpide kuivkaal ≥ 10 g m-2 (tunnusliigid loetletud tabelis 1); – põhjasubstraadis domineerib liiv: peenliiva (< 0,25 mm), keskmise liiva (0,25–0,5 mm) ja jämeliiva (0,5–2 mm) summaarne osakaal > 50 %. Ennustused teostati eraldi taimeliikide katvustel põhinevatel määrangutel ja infauna karpide biomassiandmetel põhinevatel elupaigamäärangutel. See oli vajalik põhjusel, et enamasti ei ole proovipunktides paralleelselt teostatud nii visuaalseid katvushinnanguid kui kogutud biomassiproove. Kuna infauna karpide levik ei ole piiratud footilise tsooniga, siis eemaldati lõplikust modelleeritud leviku kihist afootiline tsoon. Liivamadalate leviku sisendandmed saadi TÜ EMI põhjaelustiku andmebaasist. Liivamadalate esinemised elupaigatüüpide otseseks modelleerimiseks valitud proovipunktides on toodud lisas 2. Sõltumatute muutujatena kasutati erinevaid keskkonnaandmeid, millest antakse ülevaade peatükis 2.4 ja mille kaardid on toodud lisas 3 Liivamadalate tunnusliikide hulka kuulub agariku lahtine vorm, mida esineb ainult Väinameres Kassari lahes (Kersen 2013). Kuna agariku püsivalt lahtist vormi mujal ei leidu ja Kassari lahe koosluse piir on täpselt teada, siis ei olnud vajadust lahtise agariku levikut modellerida ning liivamadalate leviku hinnangutes on lahtise agariku levik eraldi välja toodud. Modelleeritavate muutujate sisendandmed saadi TÜ EMI põhjaelustiku andmebaasist. Väljavõte tehti alates 2005. aasta algusest kogutud andmetest ja sisaldas katvuse kirjeid 8758 erineva proovipunkti kohta ja biomassi kirjeid 4512 punkti kohta. Katvuse ja biomassi\nkombineeritud andmestik sisaldas kirjeid 11009 erineva punkti kohta. Nendes arvudes ei sisaldu ajalised kordused. Kui samast proovipunktist oli andmeid kogutud erinevatel aegadel, siis mudelite sisendandmete jaoks need keskmistati. Proovipunktide paiknemine on esitatud lisas 1. Tabel 1. Liivamadalate tunnusliigid ja –rühmad. * Kõrgemate taimede rühma kuuluvad ainult riim- ja merevees leiduvad veesisesed liigid, mis kinnituvad juurtega mere põhja (juurdunud sukeltaimed). mändvetikad Chara spp. Tolypella nidifica kõrgemad taimed* (va. pikk merihein) kardhein (Ceratophyllum spp.) tähk-vesikuusk (Myriophyllum spicatum) meri-näkirohi (Najas marina) perekond penikeel (Potamogeton spp., Stuckenia pectinata) särjesilm (Ranunculus spp.) perekond heinmuda (Ruppia spp.) harilik hanehein (Zannichellia palustris) pikk merihein (Zostera marina) infauna karbid (merepõhja sette sees elavad karbid) balti lamekarp (Macoma balthica) liiva uurik-karp (Mya arenaria) söödav südakarp (Cerastoderma glaucum) agariku lahtine vorm (Furcellaria lumbricalis f. aegagropila, ainult Kassari lahes)\n2.3.2. Karid Liivamadalate kõrval on karid teiseks tõeliselt mereliseks elupaigatüübiks, mis ei ole seotud maismaa või rannajoonega. Karid on defineeritud kui kivise põhjaga merela, millel esineb kõvale substraadile omaseid tunnusliike (tabel 2). Leviku hindamine Karide leviku hindamiseks kasutati kahte erinevat matemaatilisel ennustaval modelleerimisel põhinevat lahendust. 1. Leviku hinnang tunnusliikide ja põhjasubstraadi ennustuste alusel Modelleeriti eraldi karide tunnusliikide ja -rühmade levik ja kivise substraadi levik ning teostati ülekatteanalüüs järgmiste kriteeriumitega (vajalik mõlema kriteeriumi samaaegne täitmine): – vähemalt ühe karide tunnusliigi (tabel 2) esinemise tõenäosus ületab lävendit, mille puhul saab punktile omistada liigi esinemise; – põhjasubstraadis domineerivad kivid.\nModelleeriti järgmiste tunnusliikide/rühmade levik: – põisadru, – agarik, – niitjad vetikad, – söödav rannakarp, – rändkarp, – tavaline tõruvähk. Lisaks tunnusliikidele/rühmadele modelleeriti kivise põhja levik. Sisendandmeteks matemaatilisel modelleerimisel olid liikide esinemised ja põhjasubstraadi tüüp, mille andmed pärinesid TÜ EMI põhjaelustiku andmebaasist. Loodusdirektiivi elupaigatüüpide tunnusliikide ja –rühmade esinemised modelleerimise sisendandmeteks valitud proovipunktides on toodud lisas 1. Sõltumatute muutujatena kasutati erinevaid keskkonnaandmeid, millest antakse ülevaade peatükis 2.4 ja mille kaardid on toodud lisas 3. 2. Elupaigatüübi leviku otsene modelleerimine Modelleeriti otseselt karide levikut. Sisendandmeteks oli karide leviku punktandmestik, mis põhines TÜ EMI põhjaelustiku andmebaasil. Igas valitud proovipunktis määrati karide olemasolu järgmiste kriteeriumite alusel: – vähemalt ühe karide tunnusliigi (tabel 2) katvus ≥ 10%; – põhjasubstraadis domineerivad kivid: väikeste kivide (6,4–20 cm), suurte kivide (> 20 cm), kalju, paeplaadi summaarne osakaal > 50 %. Karide leviku sisendandmed saadi TÜ EMI põhjaelustiku andmebaasist. Karide esinemised elupaigatüüpide otseseks modelleerimiseks valitud proovipunktides on toodud lisas 2. Sõltumatute muutujatena kasutati erinevaid keskkonnaandmeid, millest antakse ülevaade peatükis 2.4 ja mille kaardid on toodud lisas 3. Modelleeritavate muutujate sisendandmed saadi TÜ EMI põhjaelustiku andmebaasist. Väljavõte tehti alates 2005. aasta algusest kogutud andmetest ja sisaldas katvuse kirjeid 8758 erineva proovipunkti kohta ja biomassi kirjeid 4512 punkti kohta. Katvuse ja biomassi kombineeritud andmestik sisaldas kirjeid 11009 erineva punkti kohta. Nendes arvudes ei sisaldu ajalised kordused. Kui samast proovipunktist oli andmeid kogutud erinevatel aegadel, siis mudelite sisendandmete jaoks need keskmistati. Proovipunktide paiknemine on esitatud lisas 1.\nTabel 2. Karide tunnusliigid ja –rühmad. *Niitjad vetikad on tinglik taimede rühma nimetus, mis sisaldab valdavalt niitjaid vetikaid kuid vähesel määral ka sifonaalse, lehtja jm ehitustüübiga vetikaid. põisadru (Fucus vesiculosus), Fucus radicans agarik (Furcellaria lumbricalis) niitjad vetikad* Aglaothamnion roseum, Battersia arctica, Capsosiphon fulvescens, Ceramium spp, Chaetomorpha linum, Chorda filum, Chroodactylon ornatum, Cladophora spp, Coccotylus truncatus, Dictyosiphon foeniculaceus, Ectocarpus siliculosus, Eudesme virescens, Halosiphon tomentosus, Leathesia marina, Monostroma balticum, Percursaria percursa, Pilayella littoralis, Polyides rotundus, Polysiphonia spp, Punctaria tenuissima, Rhizoclonium riparium, Rhodomela confervoides, Stictyosiphon tortilis, Ulothrix sp, Ulva spp, Urospora penicilliformis söödav rannakarp (Mytilus trossulus) tavaline tõruvähk (Amphibalanus improvisus) rändkarp (Dreissena polymorpha)\n2.3.3. Laugmadalikud Laugmadalikud on vahetult maismaaga seotud, sest kujutavad endast loodusdirektiivi definitsiooni järgi liivaseid ja mudaseid tasandikke, mis mõõna ajal jäävad kuivale (European Commission 2013). Olgugi, et Läänemeres loodeid ei esine, võib Eesti tingimustes Paal (2007) järgi pidada sellelele elupaigatüübile vastavaks kõiki liivaseid, saviseid ja mudaseid laugeid mererandu, mis ajuti paguveega paljanduvad. See tähendab, et tegemist on vahetult rannajoone lähedusse jääva alaga, mis olenevalt veeseisust võib olla kuival või vee all. Leviku hindamine Poolmaismaaliste alade kohta TÜ EMIs andmed peaaegu puuduvad ja seetõttu pole võimalik neid merepõhja proovide kaudu tuvastada ja modelleerida sarnaselt karidele ja liivamadalatele. Seetõttu hinnatakse laugmadalike levikut ainult neid peamiselt määravate üldiste keskkonnamuutujate – sügavuse, pehme sette osakaalu ja lainetusele avatuse – ülekatteanalüüsi abil geoinfosüsteemi tarkvaras. Ülekatteanalüüsi kriteeriumid: – sügavus < 1 m; – pehme sette osakaal > 0,5 (käesoleva töö raames modelleeritud andmestiku järgi); – avatus lainetusele: < 75 000 (Nikolopoulos & Isæus (2008) arvutuse järgi).\n2.4. Keskkonnamuutujad Merepõhja tunnusliikide ja elupaikade leviku ennustavaks modelleerimiseks koondati kogu olemasolev informatsioon uuritava mereala füüsikaliste ja keemiliste omaduste kohta. Vajadusel andmeid interpoleeriti, et saada iga keskkonnaparameetri kohta kogu uuringuala kattev georefereeritud rasterandmestik. Keskkonnaandmete allikatena kasutati TÜ EMI andmebaasides olevaid andmeid, kirjanduse allikaid ja teistest allikatest pärinevaid andmeid. Edasiseks modelleerimistööks ettevalmistatud keskkonnaparameetrite rasterkihid koondati geoinfosüsteemi tarkvara ESRI ArcGIS geoandmebaasi. Koondatud keskkonnamuutujate nimekiri ja lisainfo on toodud tabelis 3 ja muutujate kaardid on toodud lisas 3. Lisaks juba olemasolevatele või ainult interpoleerimist vajavatele keskkonnaandmetele modelleeriti järgmised andmekihid – pehme sette osakaalu levik; – kivise merepõhja levik; – liivase merepõhja levik; – footilise merepõhja levik. Pehme sette osakaal näitab pehmete substraaditüüpide (muda, savi, peenliiv, keskmine liiv, jämeliiv, kruus) summaarset osakaalu põhjasubstraadis. Parameeter on oluline merepõhja liikide ja elupaikade leviku ennustamisel kirjeldades merepõhja substraadi olemust pehmekõva skaalal. Pehmed substraaditüübid merepõhja elupaikade tähenduses on sellised, millele ei saa kinnituda mitmeaastased suurvetikad, kuna nad ei paku aasta lõikes stabiilset kasvupinnast. Pehme sette osakaalu väärtus 0 näitab, et pehmed setted puuduvad ehk tegemist on kõva põhjaga. Pehme sette osakaalu väärtus 1 näitab, et põhjasete koosneb täielikult pehmetest setetest. Andmekihi loomiseks kasutati ennustavat matemaatilist modelleerimist, kus sõltuvaks muutujaks oli pehme sette osakaal, mille andmed pärinesid TÜ EMI bentose andmebaasist (üle 15 000 proovipunkti) ja sõltumatuteks muutujateks olid tabeli 3 esimeses osas toodud keskkonnamuutujad. Info modelleerimismeetodite kohta on toodud peatükis 2.2. Kiviseks põhjaks loeti merepõhja substraati, kus väikeste kivide (6,4–20 cm), suurte kivide (> 20 cm), kalju, paeplaadi summaarne osakaal ületas 50 %. Muutuja on vajalik karide elupaigatüübi leviku hindamisel. Andmekihi loomiseks kasutati ennustavat matemaatilist modelleerimist, kus sõltuvaks muutujaks oli pehme sette osakaal, mille andmed pärinesid TÜ EMI bentose andmebaasist (üle 15 000 proovipunkti) ja sõltumatuteks muutujateks olid tabeli 3 esimeses osas toodud keskkonnamuutujad. Info modelleerimismeetodite kohta on toodud peatükis 2.2. Liivaseks põhjaks loeti merepõhja substraati, kus peenliiva (< 0,25 mm), keskmise liiva (0,25–0,5 mm) ja jämeliiva (0,5–2 mm) summaarne osakaal ületas 50 %. Muutuja on vajalik liivamadalate elupaigatüübi leviku hindamisel. Sisendandmed samadest allikatest, mis kivise põhja puhul. Footiliseks merepõhjaks on põhja see osa, kus on võimalik taimede kasv. Footilise tsooni piiriks loetakse valguse hulka, mis on vähemalt 1 % veepinnale langevast kiirgusest. Muutuja on vajalik liivamadalate elupaigatüübi sügavusleviku piiritlemiseks. Sõltuva muutuja sisendandmetena kasutati TÜ EMI veekeemia ja –füüsika andmebaasist pärit läbipaistvuse andmeid (Secchi sügavus). Sõltumatuteks muutujateks olid tabeli 3 esimeses osas toodud keskkonnamuutujad ja käesoleva uuringu raames modelleeritud pehme sette osakaal. Secchi sügavus arvutati footilise tsooni sügavuseks ümber korrutades seda kolmega (Baretta-Bekker et al. 1998). Korrutis annab sügavuse, kuhu jõuab ligikaudu 1 % pinnale\nlangevast valgusest. Kuna Secchi sügavused on hetkemõõtmised ja kirjanduse põhjal (nt. Markager & Sand-Jensen 1992) on teada, et taimestik võib levib sügavamale kui 1 % piir, siis korrigeeriti footilise tsooni levikut tegeliku taimestiku sügavusleviku andmete abil (TÜ EMI põhjaelustiku andmebaasi). Modelleeritud ennustuse tulemus sõltub täielikult sõltumatute muutujate kvaliteedist. Isegi kui liikide leviku sisendandmed on äärmiselt täpsed, ei loo mudelennustus usaldusväärset tulemust kui kasutatavate keskkonnamuutujate kvaliteet on halb. Mere elustiku ja põhjatüüpide modelleerimisel on üheks tähtsaimaks muutujaks mere sügavus. Kuna taimestik on levinud just madalal merealal, siis on oluline madalate rannaäärsete alade täpne sügavusandmestik. Paraku on just madalad, alla 5 m merealad väga ebatäpsete sügavusandmetega, sest sügavusmõõdistamisi on läbi viidud eelkõige sügavamates laevatatavates merepiirkondades.\nTabel 3. Modelleerimisel ja GIS-analüüsides kasutatud georefereeritud keskkonnamuutujate rasterkihid. Eraldi on välja toodud olemasolevate andmete põhjal loodud rasterkihid ja käesoleva uuringu käigus modelleeritud keskkonnamuutujad. Käesoleva uuringu käigus modelleeritud kihtide loomisel on kasutatud sõltumatute muutujatena esimeses plokis toodud keskkonnamuutujaid. Nimetus sügavus sügavus2 nõlv nõlv2 kaug_rand kaug_50 soolsus avatus klorofüll läbipaistvus jää_katvus jää_paksus jää_päev temp_külm temp_soe temp_sat hoovus O2_kesk O2_min\nsete_mod sete_int kivi liiv foot_tsoon\nInfo Allikad 1. Olemasolevate andmete põhjal loodud keskkonnamuutujate rasterkihid Mere sügavus 1 Keskmine mere sügavus 2 km raadiuses 1 Merepõhja nõlva kalle 1 Merepõhja nõlva kalle 2 km raadiuses 1 Kaugus rannajoonest 1 Kaugus 50 m sügavusjoonest 1 Merevee põhjakihi keskmine soolsus; loodud interpoleerimise abil kasutades Üle-Läänemerelise mudeli andmeid, mida parandati teatud piirkondades TÜ EMI mõõtmistulemuste abil 1,3 Avatus lainetusele; arvutatud tuuleandmete ja laine tekkimise teekonna pikkuste (fetch) põhjal 4 Merevee pinnakihi klorofüllisisaldus; arvutatud satelliitmõõtmistest perioodil 2009-2010 1 Vee läbipaistvus; hinnatud kui valguse vähenemise koefitsient, mis arvutatud satelliitmõõtmistest perioodil 2010-2012 1 Keskmine jääkatte katvus; katvus näitab jääkatte keskmist osakaalu mõõdistusruudus jää olemasolu korral; andmeperiood 2009-2011 5 Keskmine jääkatte paksus; andmeperiood 2009-2011 5 Summaarne jääpäevade arv; andmeperiood 2009-2011 5 Modelleeritud vee põhjakihi keskmine temperatuur külmal poolaastal; mudeli periood 1996-2005 2 Modelleeritud vee põhjakihi keskmine temperatuur soojal poolaastal; mudeli periood 1996-2005 2 Merevee pinnakihi keskmine temperatuur suvel (juuni-august); arvutatud satelliitmõõtmistest perioodil 2009-2010 1 Modelleeritud vee põhjakihi keskmine hoovuse kiirus perioodil 1996-2005 2 Modelleeritud vee põhjakihi keskmine hapnikusisaldus perioodil 2002-2008 3 Modelleeritud vee põhjakihi minimaalne hapnikusisaldus perioodil 2002-2008 3 2. Käesoleva uuringu raames loodud keskkonnamuutujate rasterkihid Pehme sette osakaalu modelleeritud levik Pehme sette osakaal; loodud interpoleerimise abil käesoleva töö kasutades TÜ EMI bentose andmebaasi punktandmeid, geoloogiliste kaartide andmeid ja ekspertteadmisi Kivise põhja modelleeritud levik Liivase põhja modelleeritud levik Footilise merepõhja modelleeritud levik\nAllikad: 1 – TÜ EMI andmekogud: topograafilised andmed (merepõhja sügavusraster, samasügavusjooned, rannajoon), füüsikaliste, keemiliste ja bioloogiliste mõõtmiste andmed 2 – TTÜ Meresüsteemide instituudi mudelarvutus 3 – Üle-Läänemereline füüsikalis-keemiliste parameetrite mudelarvutus (Bendtsen 2009) 4 – avatus tuulest tingitud lainetusele; mudelarvutuse tulemus (Nikolopoulos & Isæus 2008) 5 – Soome Meteoroloogiainstituut\n3. Tulemused 3.1. Matemaatiliste mudelite ülevaade Mudelite ennustusvõime AUC skoori põhjal oli hea või suurepärane, sest oli alati üle 0,8 (table 4). Parimaid tulemusi andsid mudelitüübid GAM ja BRT (tabel 4). Üldiselt oli BRT ennustusvõime kõrgem kui GAM-il, kuid kohati esines vähesel määral BRT mudelite ülesobitamist (overfitting) ning sel juhul valiti kasutamiseks GAM. ROC-testi põhjal olid RF mudelid peaaegu sama head kui BRT omad kuid nad olid mõnevõrra tugevamate ülesobitamise ilmingutega. MARS mudelid kahekaupa interaktsioonidega kaldusid kõige enam ülesobitamisse. Kõigi mudelitüüpide puhul esines mõningatel juhtudel ebaadekvaatseid prognoose piirkondadesse, kus lähikonnas puudusid sõltuva muutuja sisendandmed. Samas leidus iga modelleeritava tunnuse kohta mõni mudel, mis toimis adekvaatselt ja seetõttu oli mitme erineva mudelitüübi kasutamine täielikult õigustatud. Tabel 4. Ülevaade loodusdirektiivi elupaigatüüpide tunnusliikide/rühmade leviku ennustamiseks kasutatud matemaatilistest mudelitest. Punkt näitab vastava mudelitüübi kasutamist ja arv näitab parimaks osutunud mudeli AUC-väärtust. Sisendandmete tüüp näitab, kas modelleeritava liigi/rühma sisendandmed pärinesid katvushinnangutest, biomassiproovidest või nende kahe kombinatsioonist.\nGAM MARS1 MARS2 BRT RF GAM MARS1 MARS2 BRT RF GAM MARS1 MARS2 BRT RF\n● 0,857 0,836 ● ● ● ● ● ● ● ● ● ● ● ● ● ● ● 0,928 ● ● ● ● ● ● ● ● ● ● ● ● ● ● ● 0,976 0,849 ● ● ● ● ● ● ● ● ● ● ● ● ● ● ● 0,886 ● ● ● ● ● ● ● ●\nLiivamadalate tunnusliigid rändkarp\n● 0,929 ● ● ● ● ● ● ● ● ● 0,928 ● ● ● ● ● ● ● ● ● ● ● ● 0,958 ● ● ● ● ● 0,824 ● ● ● ●\n3.2. Merepõhja substraadi levik 3.2.1. Pehme sette osakaal Pehme sette osakaalu ennustamisel osutus parimaks mudeliks GAM ning selle mudeli ennustust kasutati ühe sõltumatu muutujana liikide ja elupaikade mudelites. Pehme sette osakaal oli enim mõjutatud sügavusest ja avatusest lainetusele (joonis 3). Ennustuse tulemus (joonis 4) näitab, et pehmed setted on eelkõige levinud sügavamatel merealadel ja varjatud lahtedes. Kõva merepõhja substraat on seotud madalate ja hüdrodünaamiliselt aktiivsete piirkondadega nagu poolsaarte tipud, avamere madalikud ja Balti klindi veealune osa (joonis 4). 100 90\nsuhteline olulisus (%)\n80 70 60 50 40 30 20 10 kaugus_rand\nJoonis 3. Keskkonnamuutujate suhteline olulisus merepõhja pehme sette osakaalu leviku ennustamisel.\nJoonis 4. Modelleeritud pehme sette osakaal.\n3.2.2. Kivise põhja levik Kivise põhja leviku ennustamisel osutus parimaks mudeliks BRT, mille järgi kivise põhja levikut mõjutavad enim avatus lainetusele, sügavus ja merepõhja nõlva kalle 2 km raadiuses (joonis 5). Kivise põhja leviku ennustus on heas kooskõlas pehme sette osakaalu modelleeritud levikuga – kivised põhjad esinevad suurema tõenäosusega lainetusele rohkem avatud madalates piirkondades (joonised 6 ja 7). 100 90\n80 70 60 50 40 30 20 10 jää_katvus\nJoonis 5. Keskkonnamuutujate suhteline olulisus kivise merepõhja leviku ennustamisel. 19\nJoonis 6. Kivise p천hja modelleeritud esinemise t천en채osus.\nJoonis 7. Kivise p천hja modelleeritud levik binaarkujul (esinemine, puudumine).\n3.2.3. Liivase põhja levik Liivase põhja leviku ennustamisel osutus parimaks mudeliks BRT, mille järgi liivase põhja levikut mõjutavad enim avatus lainetusele, sügavus ja kaugus rannajoonest (joonis 8). Liiva domineerimisega merealad on ennustuse kohaselt väga laialt levinud (joonised 9 ja 10) ja puuduvad ainult väga sügavates piirkondades, kus domineerib muda ning väga avatud ja põhjareljeefis eenduvates piirkondades, kus domineerivad kivid. 100 90\nJoonis 8. Keskkonnamuutujate suhteline olulisus liivase merepõhja leviku ennustamisel.\nJoonis 9. Liivase põhja modelleeritud esinemise tõenäosus.\nJoonis 10. Liivase p천hja modelleeritud levik binaarkujul (esinemine, puudumine).\n3.3. Tunnusliikide levik 3.3.1. Karide tunnusliigid ja -rühmad Põisadru (Fucus spp.) levikut kirjeldas kõige paremini katvusandmete põhjal arvutatud BRT mudel, mille ennustusvõimet näitav AUC väärtus oli 0,928. Keskkonnamuutujatest oli selgelt olulisim sügavus (joonis 11). Sügavusele järgnesid võrdväärse olulisusega kaugus rannajoonest ja pehme sette osakaal ning järgmises plokis soolsus, avatus lainetusele ja klorofüllisisaldus (joonis 11). Vastavalt mudelennustusele on põisadru esinemise tõenäosus kõrgeim madalas rannikuäärses meres, kus leidub kõva substraati (joonis 12, 13) 100 90 suhteline olulisus (%)\n80 70 60 50 40 30 20 10 nõlv2\nJoonis 11. Keskkonnamuutujate suhteline olulisus põisadru (Fucus spp.) leviku ennustamisel.\nJoonis 12. P천isadru (Fucus spp.) modelleeritud esinemise t천en채osus.\nJoonis 13. P천isadru (Fucus spp.) modelleeritud levik binaarkujul (esinemine, puudumine).\nAgariku (Furcellaria lumbricalis) ennustamiseks oli parimaks mudeliks katvusandmete põhjal koostatud GAM, mille AUC väärtus oli 0,857. Valitud mudelis olid tähtsaimateks keskkonnamuutujateks sügavus, külma poolaasta temperatuur ja interpoleeritud pehme sette osakaal (joonis 14). Võrreldes põisadruga on agariku levikuvöönd laiem, sest agarik suudab asustada tunduvalt sügavamaid alasid (joonis 15, 16). Kuna ennustati tavalise kõvale põhjale kinnituva agariku vormi levikut, siis ootuspäraselt ei ennusta mudel kõrget tõenäosust Kassari lahes, kuna seal esinevad liivased põhjad ja lahtine agariku vorm. 100 90\n80 70 60 50 40 30 20 10 kaug_50\nJoonis 14. Keskkonnamuutujate suhteline olulisus agariku (Furcellaria lumbricalis) leviku ennustamisel.\nJoonis 15. Agariku (Furcellaria lumbricalis) modelleeritud esinemise tõenäosus. 25\nJoonis 16. Agariku (Furcellaria lumbricalis) modelleeritud levik binaarkujul (esinemine, puudumine). Niitjad vetikad on tinglik taimede rühma nimetus, mis sisaldab valdavalt niitjaid vetikaid kuid vähesel määral ka sifonaalse, lehtja jm ehitustüübiga vetikaid. Sisuliselt sisaldab rühm kõiki kõval substraadil kinnitunult kasvavaid vetikaid peale pikaealiste ja suuretalluseliste agariku ja põisadru. Niitjate vetikate leviku ennustamiseks kasutati GAM mudelit, mille AUC väärtus oli 0,836. Valitud mudelis olid äärmiselt olulised kaks keskonnamuutujat – sügavus ja interpoleeritud pehme sette osakaal (joonis 17). Teiste keskkonnamuutujate olulisus oli väga väike. Selline olulisuse muster oli ootuspärane, sest niitjate vetikate rühm on äärmiselt liigirikas sisaldades liike, mis on võimelised asustama kõvasid põhjasid kogu eufootilise tsooni ulatuses sõltumata muudest keskkonnamuutujatest peale sügavuse ja põhjatüübi. Seda kinnitab ka mudeli ennustus (joonised 18 ja 19): niitjate vetikate rühma levik on väga lai kattudes suuresti kivise põhja ennustusega (joonis 7).\n80 70 60 50 40 30 20 10 O2_min\nJoonis 17. Keskkonnamuutujate suhteline olulisus niitjate vetikate leviku ennustamisel. Niitjad vetikad on tinglik taimede rühma nimetus, mis sisaldab valdavalt niitjaid vetikaid kuid vähesel määral ka muu ehitustüübiga vetikaid.\nJoonis 18. Niitjate vetikate modelleeritud esinemise tõenäosus. Niitjad vetikad on tinglik taimede rühma nimetus, mis sisaldab valdavalt niitjaid vetikaid kuid vähesel määral ka muu ehitustüübiga vetikaid.\nJoonis 19. Niitjate vetikate modelleeritud levik binaarkujul (esinemine, puudumine). Söödava rannakarbi (Mytilus trossulus) leviku ennustamiseks valiti katvuse ja biomassi koondandmetel põhinev BRT mudel, mille AUC väärtus oli 0,886. Keskkonnamuutujatest olid kõige olulisemateks rannakarbi leviku kirjeldajateks pehme sette osakaal ja sügavus (joonis 20). Rannakarbi potentsiaalne levik Eesti territoriaalmeres on üsna laialdane, sest liik on võimeline asustama kõvasid põhjasid igasuguses sügavuses (joonised 21 ja 22). Mõnevõrra vähem esineb rannakarpi madalama soolsusega merepiirkondades. 100 90 suhteline olulisus (%)\nJoonis 20. Keskkonnamuutujate suhteline olulisus söödava rannakarbi (Mytilus trossulus) leviku ennustamisel.\nJoonis 21. Söödava rannakarbi (Mytilus trossulus) modelleeritud esinemise tõenäosus.\nJoonis 22. Söödava rannakarbi (Mytilus trossulus) modelleeritud levik binaarkujul (esinemine, puudumine).\nTavalise tõruvähi (Amphibalanus improvisus) leviku ennustamisel osutus kõige sobivamaks GAM mudel, mis oli arvutatud katvuse ja biomassi koondandmete põhjal ja mille AUC väärtus oli 0,849. Sarnaselt söödavale rannakarbile on ka tõruvähi levik peamiselt mõjutatud põhjasubstraadi iseloomust (joonis 23), aga võrreldes rannakarbiga on tõruvähk enam levinud magedama veega ja lainetuse eest rohkem varjatud merealadel (joonised 24 ja 25). 100 90 suhteline olulisus (%)\n80 70 60 50 40 30 20 10 nõlv\nJoonis 23. Keskkonnamuutujate suhteline olulisus tavalise tõruvähi (Amphibalanus improvisus) leviku ennustamisel.\nJoonis 24. Tavalise tõruvähi (Amphibalanus improvisus) modelleeritud esinemise tõenäosus.\nJoonis 25. Tavalise tõruvähi (Amphibalanus improvisus) modelleeritud levik binaarkujul (esinemine, puudumine). Rändkarbi (Dreissena polymorpha) levikut ennustavatest mudelitest andis parima tulemuse GAM, mis põhines katvuse ja biomassi koondandmetel ja mille AUC väärtus oli 0,976. Rändkarp oli ainuke modelleeritud liik, mille levik sõltus kõige enam soolsusest (joonis 26), sest rändkarbi levik Eesti merealal piirdub peaaegu eranditult magedaveelise Pärnu lahega (joonised 27 ja 28). Muudest piirkondadest pärinevad peamiselt üksikleiud. 100 90\n80 70 60 50 40 30 20 10 O2_kesk\nJoonis 26. Keskkonnamuutujate suhteline olulisus rändkarbi (Dreissena polymorpha) leviku ennustamisel.\nJoonis 27. R채ndkarbi (Dreissena polymorpha) modelleeritud esinemise t천en채osus.\nJoonis 28. R채ndkarbi (Dreissena polymorpha)modelleeritud levik binaarkujul (esinemine, puudumine).\n3.3.2. Liivamadalate tunnusliigid ja -rühmad\nMändvetikate rühma leviku modelleerimiseks valiti BRT mudel, mis põhines katvuse ja biomassi koondandmetel ja mille AUC väärtus oli 0,958. Tegemist on tunnusliikide ühe kõrgeima ennustusvõimega mudeliga, mida seletab asjaolu, et mändvetikad on väga kitsa ja selgepiirilise elupaigavalikuga rühm, kes asustab ainult väga madalaid lainetuse eest varjatud pehmepõhjalisi merealasid. Kõige olulisemateks keskkonnamuutujateks mändvetikate leviku ennustamisel olid sügavus, keskmine sügavus 2 km raadiuses, satelliidilt mõõdetud temperatuur ja kaugus rannajoonest (joonis 29). Mitte ühelgi teisel modelleeritud liigil või rühmal ei olnud temperatuur keskkonnamuutujate olulisuse järjekorras nii kõrgel kohal kui mändvetikatel. See on hästi seletatav mändvetikate elupaigaeelistusega – madalad ja lainetuse eest hästi kaitstud merealad soojenevad kõige kõrgemate temperatuurideni. Mudelennustuse tulemuse kohaselt on mändvetikad enam levinud Lääne-Eestis, kus esineb rohkesti madalaveelisi varjatud lahtesid (joonised 30 ja 31). 100 90\nJoonis 29. Keskkonnamuutujate suhteline olulisus mändvetikate leviku ennustamisel.\nJoonis 30. M채ndvetikate modelleeritud esinemise t천en채osus.\nJoonis 31. M채ndvetikate modelleeritud levik binaarkujul (esinemine, puudumine).\nKõrgemate taimede levikut ennustas kõige paremini katvusandmetel põhinev GAM mudel, mille AUC väärtus oli 0,929. Valitud mudelis oli kõrgemate taimede levik enim seotud sügavuse, jääkatte paksuse ja soolsusega (joonis 32). Soolsuse olulisus on seletatav sellega, et enamus meres leiduvaid kõrgemaid taimi on mageveelise päritoluga. Kõrgemate taimede üldine levikumuster oli sarnane mändvetikate omale kuid leviku piir ulatus mõnevõrra sügavamale kui mändvetikatel (joonised 33 ja 34). 100 90 suhteline olulisus (%)\n80 70 60 50 40 30 20 10 klorofüll\nJoonis 32. Keskkonnamuutujate suhteline olulisus kõrgemate taimede leviku ennustamisel.\nJoonis 33. Kõrgemate taimede modelleeritud esinemise tõenäosus.\nJoonis 34. Kõrgemate taimede modelleeritud levik binaarkujul (esinemine, puudumine). Pika meriheina (Zostera marina) modelleerimiseks valiti katvusandmetel põhinev BRT mudel, mille AUC väärtus oli 0,928. Merineina levik oli enim seotud sügavuse, avatuse ja vee läbipaistvusega (joonis 35). Meriheina levik on Eesti merealal üsna piiratud (joonised 36 ja 37), sest tema kasvukoht jääb liivastel põhjadel võrdlemisi kitsasse sügavuse ja lainetele avatuse vahemikku. 100 90 suhteline olulisus (%)\nJoonis 35. Keskkonnamuutujate suhteline olulisus pika meriheina (Zostera marina) leviku ennustamisel.\nJoonis 36. Pika meriheina (Zostera marina) modelleeritud esinemise t천en채osus.\nJoonis 37. Pika meriheina (Zostera marina) modelleeritud levik binaarkujul (esinemine, puudumine).\nInfauna karpide rühma leviku ennustamiseks kasutati GAM mudelit, mis põhines biomassiandmetel ja mille AUC väärtus oli 0,842. Mudeli tulemuste järgi kujundasid infauna karpide levikut kõige rohkem pehme sette osakaal, sügavus ja hoovuse kiirus (joonis 38). Keskkonnamuutujate olulisuse järjestuses on infauna karpide leviku mudeli puhul märkimisväärne hoovuse kiiruse kõrge koht. Modelleeritud liikidest ja rühmadest on infauna karbid kõige laiema levikuga (joonised 39 ja 40). Infauna karpide hulka kuulub kolm liiki: balti lamekarp (Macoma balthica), söödav südakarp (Cerastoderma glaucum) ja liiva uurik-karp (Mya arenaria). Söödav südakarp ja liiva uurik-karp asustavad eelkõige madalamaid alasid ning balti lamekarp on levinud üle kogu sügavusgradiendi. Balti lamekarbi levikut piirab eelkõige hapniku puudus sügavates merepiirkondades, kõva substraat madalates lainetele väga avatud piirkondades ja väga madal soolsus (nt. Matsalu laht). 100 90 suhteline olulisus (%)\nJoonis 38. Keskkonnamuutujate suhteline olulisus infauna karpide leviku ennustamisel.\nJoonis 39. Infauna karpide modelleeritud esinemise t천en채osus.\nJoonis 40. Infauna karpide modelleeritud levik binaarkujul (esinemine, puudumine).\n3.4. Loodusdirektiivi elupaigatüüpide levik 3.4.1. Liivamadalad Otsene ennustus Kuna liivamadalate tunnusliikide hulgas on nii epibentilised liigid (merepõhja pinnal elavad liigid) kui ka infauna (merepõhja setete sees elavad loomad) esindajad, siis teostati modelleerimised vastavalt katvus- ja biomassiandmete põhjal. Katvusandmete puhul andis parima tulemuse BRT ja biomassiandmete puhul GAM. Katvusandmetel põhinevas mudelis olid kõige olulisemateks keskkonnamuutujateks sügavus 2 km raadiuses, interpoleeritud pehme sette osakaal ja avatus lainetusele (joonis 41). Biomassi mudelis olid olulisimad interpoleeritud pehme sette osakaal, sügavus ja läbipaistvus (joonis 41). Koondhinnangu saamiseks kahe mudeli tulemustel arvutatud liivamadalate esinemistõenäosused liideti ning summaarse ennustuse kiht piirati footilise tsooni modelleeritud kihiga (joonised 42 ja 43). Ennustuse kohaselt on liivamadalad enam levinud Lääne-Eestis, eriti Väinamere piirkonnas. Liivamadalate tunnusliikide hulka kuulub ka agariku lahtine vorm, mida esineb ainult Väinameres Kassari lahes (Kersen 2013). Kuna agariku püsivalt lahtist vormi mujal ei leidu ja Kassari lahe koosluse piir on täpselt teada, siis ei olnud vajadust lahtise agariku levikut modellerida ning liivamadalate leviku hinnangutes on lahtise agariku levik eraldi välja toodud. 100 katvus\nJoonis 41. Keskkonnamuutujate suhteline olulisus liivamadalate leviku ennustamisel. Eraldi on toodud koondhinnangu moodustavate katvusandmetel ja biomassiandmetel põhinevate mudelite tulemused.\nJoonis 42. Liivamadalate esinemise tõenäosus otsese modelleerimise tulemusena. Eraldi on toodud Väinameres Kassari lahes asuva lahtise punavetikakoosluse levikuala, mis kuulub liivamadalate elupaigatüüpi.\nJoonis 43. Liivamadalate levik otsese modelleerimise tulemusena binaarkujul. 41\nLeviku hinnang tunnusliikide ja põhjasubstraadi ennustuste alusel Koondhinnangu saamiseks teostati ülekatteanalüüs liivamadalate tunnusliikide, liivase põhja ja footilise põhja leviku ennustustega: summeeriti tunnusliikide binaarsed ennustused ning lõigati summeeritud kihti liivade leviku binaarse ennustuse ja footilise tsooni leviku kihtidega. Saadud tulemus on toodud joonisel 44, kus on näidatud ära mitme tunnusliigi alusel ala liivamadalate hulka kuulub. Eraldi on näidatud Kassari lahe lahtise agariku koosluse leviku piirid.\nJoonis 44. Liivamadalate levik hinnatuna tunnusliikide, liiva domineerimisega põhjade ja footilise tsooni ennustuste kaudu. Igas pikslis on summeeritud erinevate tunnusliikide esinemiste arv. Eraldi on toodud Väinameres Kassari lahes asuva lahtise punavetikakoosluse levikuala, mis kuulub liivamadalate elupaigatüüpi.\n3.4.2. Karid Otsene ennustus Karide otseseks ennustuseks valiti BRT mudel, mille järgi sisuliselt karide leviku määras interpoleeritud pehme sette osakaal (joonis 45). Tulemus on ootuspärane, sest karide tunnusliigid ja rühmad koondavad endas taimi ja loomi, mis on võimelised asustama kiviste põhjade leviku kogu sügavuse, lainetusele avatuse ja soolsuse gradiendil. Ennustuse kohaselt on karid enam levinud Lääne-Eestis, eriti Saaremaast ja Hiiumaast läänes (joonised 46 ja 47).\nJoonis 45. Keskkonnamuutujate suhteline olulisus karide elupaigatüübi leviku otsese ennustuse mudelis.\nJoonis 46. Karide esinemise tõenäosus otsese modelleerimise tulemusena.\nJoonis 47. Karide modelleeritud levik binaarkujul (esinemine, puudumine). Leviku hinnang tunnusliikide ja põhjasubstraadi ennustuste alusel Koondhinnangu saamiseks teostati ülekatteanalüüs karide tunnusliikide ja kivise põhja leviku ennustustega: summeeriti tunnusliikide binaarsed ennustused ning lõigati summeeritud kihti kiviste põhjade leviku binaarse ennustusega (joonis 48). Saadud tulemus on üsna sarnane karide otsese modelleerimise tulemusega, kuid on selgepiirilisem ja sisaldab ka infot selle kohta, mitme tunnusliigi alusel ala karide hulka kuulub.\nJoonis 48. Karide levik hinnatuna tunnusliikide ja kiviste põhjade leviku ennustuste kaudu. Igas pikslis on summeeritud erinevate tunnusliikide esinemiste arv. 3.4.3. Laugmadalikud Mõõnaga paljanduvate mudaste ja liivaste laugmadalike levikut hinnati GIS-s ülekatteanalüüsi abil, kus sisendandmeteks olid mere sügavus, avatus lainetusele ja käesoleva töö raames matemaatilise modelleerimise abil saadud pehme sette osakaal. Tulemus näitas, et laugmadalikud on kõige enam levinud Väinamere piirkonnas (joonis 49). Laugmadalike leviku hindamise juures tuleb silmas pidada, et sügavusandmed nii madala (alla 1 m) mereala kohta on väga ebatäpsed ja see mõjutab oluliselt saadud tulemust.\nJoonis 49. M천천naga paljanduvate mudaste ja liivaste laugmadalike levik.\n4. Kokkuvõte ja soovitused Käesolevas töös hinnati merepõhja olulisemate liikide ja EL loodusdirektiivi merepõhja elupaigatüüpide levikut Eesti merealal rannajoonest kuni territoriaalmere piirini kasutades matemaatilist modelleerimist ja ruumianalüüse. Töö on vajalik, et hinnata merepõhja loodusväärtusi nendes merepiirkondades, mille kohta puuduvad reaalsed merepõhja proovid. Teostati järgnevate merepõhja liikide või rühmade leviku modelleerimine: – põisadru, – agarik, – pikk merihein – mändvetikad, – kõrgemad taimed, – niitjad vetikad, – söödav rannakarp, – tõruvähk, – rändkarp, – infauna karbid. Loodusdirektiivi elupaigatüüpidest modelleeriti järgnevad elupaigatüübid: – mereveega üleujutatud liivamadalad, – karid, – mõõnaga paljanduvad mudased ja liivased laugmadalikud. Lisaks võtmeliikide ja elupaikade modelleeritud levikutele, on käesolev uuring tähtis ka selle poolest, et koondati suur hulk Eesti mereala kirjeldavaid keskkonna-andmeid ning loodi matemaatilise modelleerimise abil ka täiesti uusi andmekihte. Kogu andmestik tervikuna on kõige põhjalikum merepõhja elus- ja elutaloodust kirjeldav andmebaas, mida saab edaspidi kasutada merealastes rakendusuuringutes (näiteks keskkonnamõju hindamine) ja baasteaduslikes uuringutes. Mudelennustused näitavad, et oluliste põhjaelustiku võtmeliikide, näiteks pikaealiste suurvetikate põisadru ja agariku ning pika meriheina, potentsiaalne levik on laiem LääneEesti saarte ja Väinamere piirkonnas ning kitsam Soome lahes. Sarnane muster oli ka karide ja liivamadalate levikul. Kõige laialdasemalt on karid mudelennustuse põhjal levinud merealadel Saaremaast ja Hiiumaast läänes. Suuremad liivamadalate levikualad paiknevad Väinameres. Matemaatiliste mudelite ennustusvõime oli väga hea ning liikide ja elupaikade leviku prognoosid adekvaatsed. Mudelite hea toimimise tagas kõrge kvaliteediga ja suure andmemahuga TÜ EMI merepõhja elustiku andmebaas ning suure arvu erinevate keskkonnamuutujate kasutamine. Loodud mudelite nõrgimaks kohaks tuleb kindlasti pidada keskkonnamuutujate ebaühtlast kvaliteeti ja/või ebapiisavat ruumilist lahutust. Näiteks mere sügavuse andmed, mis on modelleerimise seisukohast äärmiselt olulised, on ebatäpsed madalates rannaäärsetes piirkondades. Samas on just sellised madalvee alad väga heterogeensed ja mitmekesise elustikuga. Edaspidi tuleks otsida lahendusi madalveealade sügavuse täpsemaks kaardistamiseks. Üheks võimaluseks on optilise kaugseire meetodid, mis sobivad just kõige madalamate veealad jaoks, mis on raskesti ligipääsetavad mõõdistuslaevadega. Olgugi, et mudelite ennustusvõime oli kõrge, tuleb käesoleva uuringu tulemusi tõlgendades ja kasutades alati arvestada sellega, et tegu on siiski matemaatilise modelleerimise teel\nsaadud tulemustega, mis võivad erineda tegelikust looduslikust olukorrast. Seega käesolev töö ei asenda reaalseid mõõtmisi vaid annab nende põhjal üldistatud suunavat infot. Loodusdirektiivi elupaigatüüpide karid ja liivamadalad levikut ennustati kahel erineval viisil: otsene modelleerimine, kus sisendandmeteks oli elupaigatüübi levik ning leviku hinnang tunnusliikide ja põhjasubstraadi modelleeritud ennustuste alusel. Liivamadalate leviku puhul tuleb kindlasti eelistada tunnusliikide ja põhjasubstraadi modelleeritud levikute alusel teostatud hinnangut (joonis 44) mitte otsese modelleerimise tulemust. Otsene modelleerimine ennustas liivamadalate levikut liiga laialdaselt, kaasa arvatud muda domineerimisega merealadele (nt. Matsalu lahe siseosa). Karide elupaigatüübi leviku puhul ei olnud erinevused otsese modelleerimise ning tunnusliikide ja põhjasubstraadi ennustuste kaudu saadud tulemuste vahel nii suur erinevus nagu liivamadalate puhul. Siiski tuleb ka karide puhul eelistada pigem tunnusliikide ja kivise merepõhja mudelite kaudu saadud hinnangut (joonis 48), sest see on selgepiirilisem ja sisaldab infot ka selle kohta, mitme tunnusliigi/rühma alusel antud piirkond karide hulka kuulub. Joonistel 50 ja 51 on esitatud liivamadalate ja karide tunnusliikide ja põhjasubstraadi mudelite alusel hinnatud elupaigatõõpide leviku võrdlus Natura 2000 võrgustikku kuuluvate aladega. Võrdlus näitab, et liivamadalate elupaigatüüp on kaitsealadega paremini kaetud kui karide elupaigatüüp Esimene spetsiaalselt merepõhja elustiku ja elupaikade kaardistamisele orienteeritud välitöö viidi Eestis läbi 2005. aastal. 2005.–2013. aastal teostatud kaardistamised on toonud rohkelt uusi teadmisi Eesti merepõhja looduse kohta. Need andmed on teinud võimalikuks ka käesoleva uuringu läbiviimise. Lisaks kogunenud andmete hulgale pakuvad käesoleva uuringu väga mahukad analüüsid hea võimaluse loodusdirektiivi elupaigatüüpide määrangute põhjalikumaks revideerimiseks. Kuna loodusdirektiivi elupaigatüübid on laiapiiriliste definitsioonidega, siis sisaldavad nad endas üsna erinevaid koosluste tüüpe. Vajalik oleks elupaigatüüpide vahel ja elupaigatüüpidesiseselt hinnata erinevate koosluste looduskaitselist väärtust ja tundlikkust inimtegevuse suhtes. Näiteks võib kindlalt väita, et liivamadalate elupaigatüübi puhul on pika meriheina kooslused tunduvalt piiratuma levikuga ja tundlikumad kui infauna karpide kooslused. Elupaigatüübid ja kooslused domineeriva tunnusliigi alusel tuleks reastada „pingeritta“ oma ökoloogilise ja keskkonnakaitselise väärtuse alusel. Selline pingerida looks selge ja lihtsalt interpreteeritava aluse merealade loodusväärtustele hinnangu andmisele. 2013. aasta lõpus valmis Läänemere merekeskkonna kaitse komisjoni (HELCOM) poolt arendatav mereelupaikade klassifikatsioonisüsteem „HELCOM HUB“ (HELCOM 2013). Klassifikatsioonisüsteemi ülesehitus järgib Euroopa looduse informatsioonisüsteemi (EUNIS) elupaikade klassifitseerimise loogikat ja on vajalik ühtse ja võrreldava elupaikade klassifitseerimise tagamiseks kõigis Läänemere riikides. Eestis tuleks see süsteem võimalikult kiiresti kasutusele võtta ning luua seosed HELCOM-i süsteemi elupaikade ja loodusdirektiivi eluapaigatüüpide vahel.\nJoonis 50. Liivamadalate leviku (hinnatuna tunnusliikide, liiva domineerimisega põhjade ja footilise tsooni ennustuste kaudu) võrdlus Natura 2000 võrgustikku kuuluvate aladega.\nJoonis 51. Karide leviku (hinnatuna tunnusliikide ja kiviste põhjade leviku ennustuste kaudu) võrdlus Natura 2000 võrgustikku kuuluvate aladega.\nKirjandus Baretta-Bekker JG, Duursma EK, Kuipers BR (toim.) (1998) Encyclopedia of Marine Sciences. Second, corrected and enlarged Edition. Springer-Verlag. Elith J, Graham CH, Anderson RP et al (2006) Novel methods improve prediction of species’ distributions from occurrence data. Ecography 29, 129-151. Elith J, Leathwick JR (2009) Species Distribution Models: Ecological Explanation and Prediction Across Space and Time. Annual Review of Ecology, Evolution, and Systematics 40, 677-697. European Commission (2013) Interpretation manual of European Union habitats. Interpretation Manual - EUR 28. European Commission, DG Environment. Fielding AH, Bell JF (1997) A review of methods for the assessment of prediction errors in conservation presence/absence models. Environmental Conservation 24, 38-49. Guisan A, Zimmermann NE (2000) Predictive habitat distribution models in ecology. Ecological Modelling 135, 147-186. HELCOM (2013) Red List of Baltic Sea underwater biotopes, habitats and biotope complexes. Baltic Sea Environmental Proceedings No. 138. HELCOM (2013) HELCOM HUB – Technical Report on the HELCOM Underwater Biotope and habitat classifi cation. Baltic Sea Environmental Proceedings No. 139. Hosmer DW, Lemeshow S (2000) Applied Logistic Regression. Wiley-Interscience. Jiménez-Valverde A, Lobo JM (2007) Threshold criteria for conversion of probability of species presence to either–or presence–absence. Acta Oecologica 31, 361-369. Kersen P (2013) Red seaweeds Furcellaria lumbricalis and Coccotylus truncatus: community structure, dynamics and growth in the northern Baltic Sea. Dissertations on Natural Sciences 33. Tallinn University. Liaw A, Wiener M (2013) randomForest: Breiman and Cutler's random forests for classification and regression. R package version 4.6-7. http://cran.rproject.org/web/packages/randomForest/ Markager S, Sand-Jensen K (1992) Light requirements and depth zonation of marine macroalgae. Marine Ecology Progress Series 88, 83-92. Milborrow S (2013) earth: Multivariate Adaptive Regression Spline Models. R package version 3.2-6. http://cran.r-project.org/web/packages/earth/ Nikolopoulos A, Isæus M (2008) Wave exposure calculations for the Estonian coast. AquaBiota Water Research. Paal J (2007) Loodusdirektiivi elupaigatüüpide käsiraamat. Teine, parandatud ja täiendatud trükk. Auratrükk, Tallinn. Ridgeway G (2013) gbm: Generalized Boosted Regression Models. R package version 2.13.2. http://cran.r-project.org/web/packages/gbm Robin X, Turck N, Hainard A, Tiberti N, Lisacek F, Sanchez J-C, Müller M (2013) pROC: display and analyze ROC curves. R package version 1.6.0.1. http://cran.rproject.org/web/packages/pROC/ The R Foundation for Statistical Computing (2013) R version 3.0.1. http://www.r-project.org/ TÜ Eesti Mereinstituut (2012) Eesti mereala keskkonnaseisundi esialgne hindamine. Aruanne EL merestrateegia raamdirektiivi artikkel 8-st tulenevate riiklike kohustuste täitmiseks. Wood S (2013) mgcv: Mixed GAM Computation Vehicle with GCV/AIC/REML smoothness estimation. R package version 1.7-27. http://cran.r-project.org/web/packages/mgcv/\nLISA 1 Loodusdirektiivi elupaigatüüpide tunnusliikide ja –rühmade esinemised modelleerimise sisendandmeteks valitud proovipunktides\nJoonis 1. Põisadru (Fucus vesiculosus, F. radicans) esinemine modelleerimise sisendandmeteks valitud proovipunktides.\nJoonis 2. Agariku (Furcellaria lumbricalis) esinemine modelleerimise sisendandmeteks valitud proovipunktides. Tegemist on kinnitunud agariku vormiga.\nJoonis 3. M채ndvetikate esinemine modelleerimise sisendandmeteks valitud proovipunktides.\nJoonis 4. K천rgemate taimede esinemine modelleerimise sisendandmeteks valitud proovipunktides.\nJoonis 5. Pika meriheina (Zostera marina) esinemine modelleerimise sisendandmeteks valitud proovipunktides.\nJoonis 6. Niitjate vetikate (tinglik rühma nimetus, vt. selgitust töö põhiosas) esinemine modelleerimise sisendandmeteks valitud proovipunktides.\nJoonis 7. Söödava rannakarbi (Mytilus trossulus) esinemine modelleerimise sisendandmeteks valitud proovipunktides.\nJoonis 8. Tavalise t천ruv채hi (Amphibalanus improvisus) esinemine modelleerimise sisendandmeteks valitud proovipunktides.\nJoonis 9. R채ndkarbi (Dreissena polymorpha) esinemine modelleerimise sisendandmeteks valitud proovipunktides.\nJoonis 10. Infauna karpide esinemine modelleerimise sisendandmeteks valitud proovipunktides.\nLISA 2 Loodusdirektiivi elupaigatüüpide karide ja liivamadalate esinemised elupaigatüüpide otseseks modelleerimiseks valitud proovipunktides\nJoonis 1. Loodusdirektiivi elupaigatüübi karid esinemine elupaigatüübi otseseks modelleerimiseks valitud proovipunktides.\nJoonis 2. Loodusdirektiivi elupaigatüübi liivamadalad esinemine elupaigatüübi otseseks modelleerimiseks valitud proovipunktides. Sisendandmed, mis pärinesid biomassiproovidest, võivad näidata liivamadalate esinemist ka afootilises tsoonis, sest infauna karpide levikut ei piira valgus. Liivamadalate leviku modelleerimisel on rakendatud footilise tsooni piirangut.\nLISA 3 Keskkonnamuutujate georefereeritud andmekihid\nJoonis 1. S端gavus (m).\nJoonis 2. Merepõhja nõlva kalle (º).\nJoonis 3. Interpoleeritud pehme sette osakaal merepõhja substraadis.\nJoonis 4. Modelleeritud vee p천hjakihi keskmine soolsus (PSU).\nJoonis 5. Modelleeritud avatus lainetusele (m2 s-1).\nJoonis 6. Vee pinnakihi keskmine temperatuur (ºC) suvel (juuni-august). Hinnatud satelliidipiltide põhjal perioodil 2009-2010.\nJoonis 7. Vee pinnakihi keskmine klorofüllisisaldus (ml m-3). Hinnatud satelliidipiltide põhjal perioodil 2009-2010.\nJoonis 8. Modelleeritud vee põhjakihi keskmine temperatuur külmal poolaastal (ºC). Mudeli periood 1996-2005.\nJoonis 9. Modelleeritud vee põhjakihi keskmine temperatuur soojal poolaastal (ºC). Mudeli periood 1996-2005.\nJoonis 10. Vee l채bipaistvus hinnatuna n천rgenemiskoefitsiendi kaudu satelliidipiltide p천hjal perioodil 2010-2012.\nJoonis 11. Modelleeritud vee p천hjakihi hoovuse keskmine kiirus perioodil 1996-2005.\nJoonis 12. Modelleeritud vee p천hjakihi keskmine hapnikusisaldus (mmol m-3) perioodil 2002-2008.\nJoonis 13. Modelleeritud vee p천hjakihi minimaalne hapnikusisaldus (mmol m-3) perioodil 2002-2008.\nJoonis 14. Perioodi (2009-2011) jääpäevade summaarne arv.\nJoonis 15. Jääkatte keskmine paksus (m) perioodil 2009-2011.\nJoonis 16. Jääkatte keskmine katvus perioodil 2009-2011. Katvus näitab jääkatte keskmist osakaalu mõõdistusruudus jää olemasolu korral.\nJoonis 17. Footilise merepõhja modelleeritud levik.\nLISA 4 Rannikuga seotud geomorofoloogiliste üksustena määratletavate loodusdirektiivi lisa 1 elupaigatüüpide levik varasemate hinnangute põhjal\nJoonis 1. Elupaigatüübi „laiad madalad abajad ja lahed“ levik Eesti merealal. Kaart suurendatud piirkonnale, kus elupaigatüüpi esineb. Allikas: TÜ Eesti Mereinstituut (2012) Eesti mereala keskkonnaseisundi esialgne hindamine. Aruanne EL merestrateegia raamdirektiivi artikkel 8-st tulenevate riiklike kohustuste täitmiseks.\nJoonis 2. Elupaigatüübi „rannikulõukad“ levik Eesti merealal. Kaart suurendatud piirkonnale, kus elupaigatüüpi esineb. Allikas: TÜ Eesti Mereinstituut (2012) Eesti mereala keskkonnaseisundi esialgne hindamine. Aruanne EL merestrateegia raamdirektiivi artikkel 8-st tulenevate riiklike kohustuste täitmiseks.\nJoonis 3. Elupaigatüübi „jõgede lehtersuudmed“ levik Eesti merealal. Kaart suurendatud piirkonnale, kus elupaigatüüpi esineb. Eesti tingimustes määratletud ainult Matsalu laht. Allikas: TÜ Eesti Mereinstituut (2012) Eesti mereala keskkonnaseisundi esialgne hindamine. Aruanne EL merestrateegia raamdirektiivi artikkel 8-st tulenevate riiklike kohustuste täitmiseks.


Prokurör nõuab Viisitamme süüdimõistmist - Uudised - Pärnu Postimees\nProkurör nõuab Viisitamme süüdimõistmist\n8. november 2010, 19:39\nMart Viisitamm (paremal) ja Simmo Saar Pärnu maakohtu saalis.\nProkurör nõudis täna Tallinna ringkonnakohtus keskerakondlasest Pärnu ekslinnapea Mart Viisitamme süüdimõistmist ärimees Vello Kingilt ligi 30 000 krooni suuruse altkäemaksu võtmises.\nLääne ringkonnaprokuröri Elle Keemani hinnangul on Viisitamme (30) ja Kingi (55) süü altkäemaksu võtmises ja andmises tõendatud ning neid tuleb selle eest karistada. Prokurör jättis nende võimalikul süüdimõistmisel karistuse määramise ringkonnakohtu otsustada, vahendas ERRi uudisteportaal.\nViisitamme kaitsja Helmeri Indela ja Kingi kaitsja Üllar Talviste olid jätkuvalt seisukohal, et nende kaitsealuste tegevuses puudub kuriteokoosseis ning ringkonnakohus peaks jätma altkäemaksu võtmise ja andmise süüdistuses jõusse Pärnu maakohtus langetatud õigeksmõistva otsuse.\nÜhtlasi taotles Indela Viisitamme õigeksmõistmist ametitegevuses teatavaks saanud saladuse hoidmise kohustuse rikkumise süüdistuses. Ka Pärnu endise abilinnapea Simmo Saare (30) kaitsja Aivar Pilv taotles ringkonnakohtult oma kaitsealuse õigeksmõistmist ametitegevuses teatavaks saanud saladuse hoidmise kohustuse rikkumise süüdistuses.\nRingkonnakohus langetab Viisitamme, Kingi ja Saare süüasjas otsuse 14. detsembril.\nAprillis mõistis Pärnu maakohus Viisitamme (30) ja Saare (30) süüdi ametitegevuses teatavaks saanud saladuse hoidmise kohustuse rikkumises ning määras esimesele rahalise karistuse 306 950 krooni ja teisele 205 500 krooni.\nKohus mõistis Viisitamme ja Kingi (55) õigeks altkäemaksu võtmise ja andmise süüdistuses. Kohus mõistis riigilt Kingi kasuks 165 600 krooni tema õigusabikulude katteks. Samuti jättis kohus riigi kanda Viisitamme ja Kingi kaitsjatele tehtud toimiku koopiate kulu 1032 krooni ning 6000 krooni raamatupidamise ekspertiisikulu ja 615 krooni tunnistajate sõidukulu.\nSamuti süüdistatakse Viisitamme selles, et ta lõi Pärnu linnavalitsuse riigihankekomisjoni liikmena põhjendamatuid soodustingimusi Pärnu linna tänavate hoolduse riigihankes AS Tänavapuhastusele ja AS Baltifaldile ning sai nende firmade juhilt Vello Kingilt altkäemaksuna 29 500 krooni.\nSüüdistuse järgi rikkus Viisitamm riigihangete seaduses sätestatud kohustusi ehk kohustust kohelda kõiki riigihanke pakkumismenetluses osalejaid võrdselt.\nSüüdimõistmisel altkäemaksu andmises või võtmises võib kohus määrata ühe- kuni viieaastase vangistuse.\nLoodusteaduste päeval valmis Sindi koolis jäätiski Loe artiklit\nAlevi kalmistul sütivad küünlad sangaritele Loe artiklit\nAnatoomiline loovtöö jõudis Lihulas näitusele Loe artiklit\nKodulinna naasnud taipoksija pandi vangi (10) Loe artiklit


rindkere valud | Neuroloogia | Arsti nõuanded | Küsi nõu Eesti tipparstidelt! - Kliinik.ee\nSISUTURUNDUS Mida teha, kui pea valutab? Video: selline näeb välja moodne eakate kodu Helary Lainjärv: patuste arstide avalikustamine meenutab keskaegset nõiaprotsessi (1) Viru Haigla avab Nõmmel uue moodsa eakate kodu SISUTURUNDUS Taruvaik – looduse vägi! Haigla lõpetas lepingu homöopaatilise vaktsineerimise propageerijaga Proviisor: kust tuleb arvamus, et apteeker ei saa apteegipidamisega hakkama? Tervisenõu: kui noor inimene on liiga noor veenilaiendite jaoks?\nrindkere valud 18.05.06 / Neuroloogia\nTere! Olen 25a mees ja probleemiks juba mitu kuud kestnud rindkere valud. Valud on ees rinnus rinnakorvi all (pigem vasakul), vasakul küljes ja õlas ning selja taga tiivakondi all ning ka allpool.. Valu on alati pigem vasakul pool ja viimasel ajal ka tihti justkui selgroo ümbruses. Ei sõltu asendimuutusest ja liigub ühest kohast teise. Perearst soovitas ibuprofeni ja geele, kuid mingit muutust pole praeguseks toimunud ja ei saa ju pidevalt valuvaigisteid süüa. Edasi kirjutas Neurontini, kuid kas see ikka on otstarbekas? Mingit konkreetset diagnoosi ka pole. Tänan väga vastuse ja soovituste eest.\nTegemist võib olle roietevahelise närvi valudega. Sageli aitab siin manuaalteraapia. Tulge vastuvõtule.\nAnomaalsed valud kõhus vasakul\n2010 aasta oktoobris oli mul autoavarii mille tagajärjel sain rindkere põrutuse ja murdsin vasaku rangluu.\n3 kuud hiljem algasid mu kõhu vasakul poolel anomaalsed valud.\nTuleks teha rö. ülesvõtted rinnalülidest 2s suunas - saadab perearst. Võimalik on roietevahelise närvi valu seoses lülisamba traumaga.\nOlen oma probleemidega hädas juba viimased 2 aastat. Siiani pole mind perearst suutnud aidata.\nOlen lasknud teha mitmed uuringud: Magu, Süda, jne... Kõik on olnud korras.\n2005.a. sügisel ...\nSabakont roietesse valusid ei anna ega kõhupuhitust ei põhjusta. Küll aga tõsisema traumaga võivad valud istumisel püsida kaua.\nTuleks teha rö. pilt sabalülidest - saab teha ka perearsti suunamisel. ...\nvalud südame piirkonnas\ntere.olen 25a naine ja hädas valudega rindkeres/südames või südame piirkonnas.vahest on hooti ja hingamisega seotud st.sügavalt sisse hingata ei saa.samas jälle vahest on valud nagu pidevalt ööpäevaringselt ...\nTõenäoline põhjus on roietevahelise närvi ärritusseisund seoses probleemiga selgroo rinnaosas. Selguse toob neuroloogi läbivaatus.\nJuba pikemad aega on mul valud. Need on kogu rindkere ulatuses ja nüüd on juba kandunud vasakule küljel rindkerest kuni puusani . Kõige enam on valud istudes, sundasendis ,pikali olles ...\nKui üldine arvamus meedikute poolt on olnud, et tegemist on närvivaluga, siis tulge konsultatsioonile.\n6 aastat tagasi autoavarii, mille tagajärjel (6.?) selgroolüli mõra, mist tänaseks paranenud ja pole aastaid endast märku andnud.\nNüüdseks tekkinud vasaku rindkere, vasaku käe ...\nDiagnoos pannakse neuroloogilisel läbivaatusel. Õige raviga on paranemine kiire.


Miniklubil samuti Google+ siis oma leheke. Kui Sa ei viitsi selle käsitsi allalaadimisega tegeleda, siis jäta see Windows Update vahend automaatrežiimile ja las ta tegutseb - aeg ajalt tuleb Sul teha ka süsteemi restarte. ISO failide põletamine - õpetus ja juhend on siin. Pärast opsüsteemi parandus -või ümberinstalleerimist võib nende kõikide värskenduste allalaadimine ja installeerimine võtta üsna palju aega ja see oleneb Sinu Internetiühenduse kiirusest, aga see asi tuleb ära teha ning sellest pääsu ei ole. Windows XP Home Edition, teda saab uuendada Vista Home Basic/N, Vista Home Premium, Vista Business/N ja Vista Ultimate versioonideks.\nMiniklubi Foorum • Vaata teemat - Kas Miniklubilised.\n. Märkus: Sellisel Vista DVD plaadil on neli jaemüügis olevat versiooni: Vista Home Basic, Vista Home Premium, Vista Business ja Vista Ultimate. Ja see ei ole ka mingi müstiline uudis, et suurem osa probleeme tekib ikkagi ainult kasutaja enda süül, kas siis väheste teadmiste või hooletuse või lihtsalt laiskuse tõttu. Vaatasin ja uurisin neid foorumeid/kodulehti, et teen siis selle bemaritele ära aga siis, et teen ära, seisab seal niisama üleval ja kasutajaid ei ole. Uude menüüsse on integreeritud ka kast..või. Märkus: Windows'i aktiveerimisest ja WPA'st saab ülevaate siit. Seega otsustasin meilidevahetamise lõpetada ja riputada abistava materjali ülesse Internetti. Kui keegi hakkab nüüd minu pikka teksti kommenteerima, siis ma küll sooviks, et iga tehtud kommentaar oleks koos viitega minu algtekstile. Windows Vista Business versioonist uuendada Windows Vista Enterprise või Windows Vista Ultimate veresioonini. E-mail ikoon osutab nüüd Windows Mail'ile, sest temaga asendati endine Outlook Express. Kui Sa viid selle ostetud kompuutri aga jala näpuotsas koju ja siis kui Sa temaga ükskord oma urkasse jõuad, on see tuliuus arvuti juba lootusetult vananenud. Juba selleks et oma Win XP piraatkoopiale seda vajalikku 'te installeerida, pead Sa natuke vaeva nägema ja omaette Microsoft'i kiruma. [Kes mõistab, see mõistab.]Austan ja toetan Miniklubi algset ideed. Seda nii välimuselt kui ka ehituselt. Aga teha alafoorumid koos hulgaliste erinevate BMWga seotud teemadega, siis mina olen selle vastu. -Windows Sidebar on uus paan, mis ilmub töölaua paremale küljele. Ja kuna see Vista enda tavaline backup vahend on siiski üsna nigel, siis tulekski kasuta kolmandate firmade vastavaid programme. Tavakasutajale on võib olla nendest puuduvatest värkidest vajalik ainult System image backup and recovery vahend, kui aga muretseda endile mingi kolmandate firmade korralik reservkoopiate loomise programm, siis ei ole ka see mingi kadu. Küll aga võid Sa kasutada samal ajal igasuguseid ühtede -ja samade funktsioonidega utiliite, sest igalühel neist on omad erinüansid. Peale selle "ehitas" Microsoft oma uut Windows Vista operatsioonisüsteemi üsna kaua ja tegi talle pidevalt suurt reklaami, sellega kruviti kasutajate ootused liiga kõrgeks ja loomulikult hakkas suur kisa kui need ootused ennast täielikult ei õigustanud. Kui meil on soov teha mingi postitus teemal BMW Mini, siis ma ei näe põhjust, miks mitte. Siin on tegu ikkagi puht tehnilise teatme- ja abimaterjaliga ning selle võib kirjutada kasvõi "seinale" - peaasi on see et keegi ka mingit abi saaks. Siis oleks ehk foorumisse eksimisi ja asjatuid solvumisi vähem. osa : Toon siin ära summaarse kokkuvõtte Windows Vista uutest vahenditest ja edaspidi tuleb nendest ning nende juhistest üksikasjalikum ülevaade. Suur hulk väga häid tasulisi programme on "lahti murtud" ja seega on ka need Sulle saadaval. Kui Sa oled ses suhtes paranoiline, siis tuleb need jubinad sealt registrist koristada ära juba käsitsi või siis mingi spetsiaalse registripuhastamise programmi abil. ja peale kõige muu võivad nad tekitada Sinu süsteemis ka igasuguseid ning nad on ikkagi ju tasulised-mõne kuu või ühe aasta pärast pead maksma hakkama. Need, kes juba omavad Windows Vista't, peaksid kohe alla laadima kõik Vista värskendused-klõps nupule Start, siis All Programs ja seejärel Windows Update. Vaatab kuidas seal see omasoodu elab, mingi hetk teeb väiksed flaierid ka ära, mida siis bmwminide klaasi koja vahele saab pandud ja pluss UM kaudu info jagamist. Sa võid: Windows Vista Home Basic versioonist uuendada Windows Vista Home Premium versioonini või siis Windows Vista Ultimate versioonini. Üleüldse on selle uue kompuutri ostmisega imelikud lood, ostad ta ära ja jõuad temaga ilusti koju ning juba ta ongi vananenud-niivõrd kiiresti areneb see arvutiasjandus. SEE MINU ARVAMUSEino _________________vahendan minitronist osi. See, et Janno on tööpäeva hommikul ainuke, kes sinu lahmimisele ja kohati lausa solvangutele vastab, ei tähenda autoritaarsust või diktatuuri, lihtsalt kõigil ei ole võimalust päev otsa foorumis istuda ja pikki tekste kirjutada. Tore, et ka teised on leidnud aega oma arvamus kirja panna. Tegemist siis Google+ loodud BMW-Miniklubi kommuuni/leheküljega. Maksehäiredg kas on mingi laen kah, kiirlaenud mis ei kontrolli maksehäireregistrit. Windows XP Professional Edition, teda saab uuendada Vista Business/N ja Vista Ultimate versioonideks. Kaks Windows Vista versiooni, mis sisaldavad vehendeid nii Vista kodu ja äriversioonidest: Windows Vista Ultimate - see versioon sisaldab vahendeid nii Vista Home Premium kui ka Vista Enterprise versioonidest. Sel teel võid selle automaatrežiimi vajaduse korral ka välja lülitada. Kõik toimib nagu demokraatlikus sootsiumis ikka.Iseenesest tekitas see arutelu õudsalt palju mõtteid ja kommentaare aga tahtmata uut džinni pudelist vallale päästa, jätan need pigem mõneks lõkkeõhtu jutuks.\nV70 pult - Page 3 - Volvo Club Eesti\n. Paljud kasutajad installeerisid Windows Vista oma arvutisse, mis jooksis küll ilusti Windows XP'ga, aga Vista jaoks ta ei sobinud ja nii tekkisidki probleemid. Sellest tuleb veel edaspidi ka juttu. Sa võid need enda deinstalleeritud programmide failid kusagil eraldi kaustas alles hoida ja kui vaja siis võid igal ajal mingi programmi uuesti installeerida. See väljalase on mõeldud keerukamate koduvõrkude, multimeedia fanaatikute ja läpakate kasutajatele. Seda on tehtud viisakalt, kuid jahedalt. Räägid tolerantsusest, palun ole siis ise ka tolerantne ja ära küta. Et nüüd sellest lahti saada, tuleb minna Windowsi registrisse ja seal need QuickTime võtmed ning väärtused ära kustutada või kasutada siis mingit registripuhastamise tarkvara. Mine Vista uued vahendid II. Tehnilised lahendused peaks siiski keegi teadjam välja nuputama. Aga alates ei saa enam seda Windows Anytime Upgrade vahendit kasutada, sest Microsoft otsustas antud programmi tegevuse lõpetada ja seda paljude kasutajate endi palvel. Ja kui skaneerimise tulemusel ilmub teade "Your PC currently has the latest driver installed for your GPU. Aga vaatamata sellele, et millist Vista versiooni Sa kasutad, on kõikide versioonide põhituum ja peavahendid ühed -ja samad..või. Kõik tekst õiges kohas ja paljud inimesed vaeva näinud. Edaspidi räägin sellest täpsemalt. Igast lausest ei ole vaja peidetuid tagamõtteid otsida. Mina osalesin sellel ja minule jäi väga hea mulje nii üritusest kui kogu seltskonnast kes kohale oli tulnud. Windows Vista Enterprise versioonist kuni Windows Vista Ultimate versioonini. Pean siinkohal silmas seda, et iga BMW MINI omanik siin halvasti vastu võetakse. Meie foorumis on küll näiteid, kus klassikalise Mini omanikud ja BMW MINI omanikud hästi läbi saavad. Aero Glass-See on Vista akende, dialoogiakende ja muude elementide uus välimus. Home Basic Edition on ette nähtud individuaalseks kasutamiseks, neile kes soovivad suhteliselt turvalist kuid ilma liigse keerukuseta opsüsteemi. Temaga saab luua reservkoopia kas tervest kõvakettast või siis tema jaotustest ja loogilistest ketastest. Kohe võid lugeda õpetust ja juhendit siit. Pahavaratõrje programme võid aga kohe mitu tükki installeerida, nemad võivad küll koos töötada. Selle 'i võib kätte saada kas otse Microsoft'i esindustest, poest, posti teel või siis Interneti kaudu. Tühjast asjast palju kära.\nMini-huviline ei pea omama klassikalist Mini, kuid huvi nende vanade autokeste vastu peab olema.Teiseks, Oliver, tee endale rahustav jook ja võta vähe vabamalt. ja ongi aeg ka midagi uut ning paremat kasutama hakata. Seega, kes omavad näiteks NVIDIA vanemat tüüpi videokaarti, need katsugu kiiremas korras laadida Internetist alla tema uusimad draiverid. Kirjutatagu algtekst kasvõi kirjuks.Ilma igasuguse irooniata – Eino soovitus, et Oliver võiks BMW MINIlistele oma kodulehe ja foorumi teha on minu arvates väga hea. Vastasel juhul tekiks ilmselt liikmete massi tohutult juurde, aga samas klubi esialgne mõte ja eesmärk hajuks. BMW Minide omanikke on Eestis kindlasti sadu kui mitte rohkemgi. Oliver, võtad näiteks UM-iga või Miniklubis registreeritud BMW MINI omanikega ühendust ja üheskoos saate teiste BMW MINI omanikega kontakti ning teed neile suhtluskeskkonna. Arvan, et see ei ole selleks õige koht.Klassikaliste Minide omanikke on käputäis ning klassikalistest Minidest huvituvaid mitte Minide omanikke teine käputäis. Sa saad selle vahendi käivitada menüü kaudu, kust tuleb valida Windows Anytime Upgrade. Põhjusi oli selleks rohkem kui vaja: Esiteks oli Jossif hädas Vista printeri draiveritega; teiseks kuidas see närune kapitalist Gates julges ennast Maailma kõige rikkamaks persooniks pidada samal ajal kui Stalinil oli terve Venemaa taskus. Registris sorimisega peab olema ettevaatlik ja kui Sa selles kahtled, siis kasuta ainult Revo Uninstaller'it ja kogu lugu. Ka ei peaks teda installeerima oma vanale lauakompuutrile või läptopile, mis vaevu-vaevu täidab Windows Vista'le ettenähtud miinimumnõudeid. Vaevalt, et Eesti Miniklubi juhatamine niivõrd oluline koht on, et see pähe lööks. Täpsem info ja juhendid siit. Ka sellise parooli võib lahti murda, aga selleks peab tublisti rohkem vaeva nägema ja ka üht-teist teadma-loe nii sellest kui ka muust taolisest siit. Alguses oli Vista probleemiks ka see et ta õgis kompuutri ressursse tunduvalt rohkem kui Windows'i eelmised versioonid ja enamik kompuutreid ei olnud tema "seedimiseks" lihtsalt valmis. Kui ma tahan, et mind peol omaks võetaks, siis on see minu asi välja uurida, kuhu ma sattunud olen ja mis on selle peo tagamaad ja käitumisnormid. Mõned asjad on loodud olema väiksed, hubased ja armsad. Soovitaksin kasutada selliseid programme nagu RegCure, Registry Fix, Error Nucer, XoftSpySE, Registry Smart või Error Doctor'it. Pärast siinsele pikale lingile klikkimist ilmub üks dialoogiaken, kus kliki nupule ja vaata seejärel oma Start -> All Programs või siis Start Menüü alt järgi. Sa võid kirjutada suvalises keeles, sest tema valdab absoluutselt kõiki keeli. Korda oma sellist tegevust seni kuni Sa oled kätte saanud värskendused. Igaüks saab ju alati teha ise oma lehekülje, klubi, MTÜ, institutsiooni. Taolised "kombainid" ainult lubavad.. Kui Sa installeerid draiverid, siis lülita selleks ajaks välja kõik oma antiviirusprogrammid, sest nad võivad takistada draiverite õiget installeerimist. aastal ostetud läpakate kohta. Kõik kaasaegsed/uuemad kompuutrid sobivad väga hästi ka Windows Vista'le. Kui Sa oled ühe portsu neid värskendusi kätte saanud ja installeerinud, siis tee jälle Start -> All Programs -> Windows Update ning kliki seejärel akna vasemas paanis lingile Check for updates; lae alla järgmine ports värskendusi. Kahjuks aga ei ole mul praegu aega enda autodegi jaoks, kellegi teise jaoks millegi tegemisest rääkimata. Täpsem õpetus ja juhised siit. Kelle jaoks jääb jahe suhtumine arusaamatuks, soovitan soojalt tutvuda foorumi ajalooliste tekstidega. Kuid kõige selle hea juures on see halb asi, et mida rohkem Sinu süsteem neid programme sisaldab, seda aeglasemaks ta muutub, pluss võivad tekkida igasugused konfliktid jms jama. Ta ei sisalda küll Media Center'it, Movie Maker'it ja DVD Maker'it kuid temaga saab vaadata videot, kuulata CD muusikat, ühesõnaga ta omab kõiki ülejäänud baasmultimeedia vahendeid. Mulle tundub, et see sai kõik alguse sellest lipu teemast. Arukad inimesed oskavad oma arvamust avaldada ka ilma teisi süüdistamata. Miniklubis ei ole salaliite ega diktatuuri. Väga palju aitas Vista ebapopulaarsuse tõstmisele kaasa ka firma Apple, kes väga õigel ajal ja oskuslikult ning teatud mõttes ka ebaausate võtetega viis läbi suure reklaamikampaania, mis oli suunatud otseselt Windows Vista vastu. Kuna ise ei kasuta FB, selle aegluse, ülesehituse, keerukuse jne poolest siis sai otsus Gooogle+ kasuks langetatud. Ära kasuta mitut ühtede -ja samade funktsioonidega programme, näiteks mitut meediapleiereit või põletamisprogrammi või registripuhastajat jne, jne. Näita et ei ole mees kes suuga teeb suure linna pihuga ei suuda isegi varblase pesa teha. Ka menüü paremas pooles on tehtud muudatusi, samuti muutuvad menüü ülaosas asuvad ikoonid vastavalt sellele, et millisele lingile on osutatud. Olen nõus, et mingit ninnu-nännutamist ja poputamist ei ole toimunud, kuid kas peakski. Näiteks on siiamaani suured probleemid Nvidia'ga ja just tema on suures osas süüdi Windows Vista ülesütlemistes. Seejärel otsustan, kas ma sobin ja tahan peol olla või mitte. Windows XP Tablet PC, teda saab uuendada Windows Vista Business ja versioonideks. Ta sisaldab ka Aero shell'i, Internet Information Server'it, Windows Fax and Scan'i, Tablet PC'e tuge ja täismahus Mobility Center'it. Nendest Vista versioonidest ja nende erinevustest tuleb kohe allpool ka juttu. Kui Sinu lapsed on taibukad, siis ei ole neil mingi probleem murda lahti Sinu adiministraatori parool ja seejärel end sisse logida kui administraator ning teha mis aga lustib. Hetkel tundub et ainult räägid/vaidled/surud oma arvamust/kisud tüli üles. Seega sobib Windows Vista Home Premium vägagi hästi. Tulevikus tahetakse Microsoft'i kõik tooted viia üle sellisele Volume Activation registreerimise tehnoloogiale. Kui analüüsida siin eeltoodud aktiveerimisprotseduure, siis saab ka selgeks, et miks on põhiliselt just Windows XP korporatiivsetest versioonidest tehtud piraatkoopiad. Antud nimekirjas figureerib Gates'i nimi loomulikult vene kirjapildis: Уильям Генри "Билл" Гейтс III - pilt. Interneti laenud, annan laenu tingimusteta. Vista puhul on aga tsipa teised lood, kuna Windows Vista't on tunduvalt raskem "lahti muukida", siis tuleb tema "libaaktiveerimiseks" kasutada teisi meetodeid ja seda ka juba tehaksegi. Ära lülita UAC-d täielikult välja! Peale selle saab ka UAC dialoogiakende väljakargamise sagedust piirata, loe sellest UAC-st ülevaatlikumat infot siit. Sms laen, kust saada laenu kui on maksehäired. Kui BMW MINI omanik on midagi müüa pakkunud, siis on talle ka öeldud, kus võiks tema pakutavale rohkem turgu olla, sama kehtib tehniliste küsimuste kohta.\nVista, Win 7, 8, 8.1 ja Windows 10 tutvustused ning.\n. Miniklubi üritustelt oled sa minule jätnud hea mulje kui toredast inimesest. Näiteks on Vista akende tiitelribadele ja äärtele lisatud läbipaistvuse efekt. Maksehäiredg kas on mingi laen kah, kiirlaenud mis ei kontrolli maksehäireregistrit. Kui sa arvad, et kõik foorumlased peaksid iga su lause peale viie minuti jooksul vastama, siis oled sa uskumatult sinisilmne. Vaata, et sinu BIOS'is oleks alglaadimise seadmeks pandud CD/DVD-ROM seade, paned selle Disk Copy buutimise cd sahtlisse ja käivitad kompuutri ning alustadki süsteemist reservkoopia tegemist.


Pardel Philips V-Track Precision Wet & Dry - Pardlid - Photopoint\nPealeht » Ilu & tervis»Näohooldus»Pardlid»Pardel Philips V-Track Precision Wet & Dry\nPersonal Comfort seadistused võimaldavad teil raseerimisseadeid enda jaoks kohandada. Saate valida kolme režiimi vahel: tundlik (gentle) - õrn, samas põhjalik raseerimine tundlikul nahal; normaalne (normal) - põhjalik igapäevane raseerimine; kiire (quick) - veelgi kiirem raseerimine, et aega kokku hoida.\nÜhe nupuliigutusega puhastab, õlitab, kuivatab ja laeb SmartClean PLUS teie raseerija - nii on raseerimistulemus päevast päeva alati parim. Täiustatud kasutajaliides kuvab SmartClean tsükli igat etappi.\nNahasõbralik kinnniklõpsatav habemepiirel, et välimusega rohkem katsetada: alustades 0,5 cm kuni 3-päevasest habemest ja lõpetades 5 mm lühikese habemega; ümarate otstega terad ja reguleeritav kamm, et vältida nahaärritusi.\nLoogilisel ekraanil on näha vajalik teave, mis võimaldab teil oma raseerijat parimal moel kasutada: - 3 numbrikohaga (%) akunäidik - puhastusnäidik - madala akutaseme näidik - raseerimispeade asendamise näidik - reisiluku näidik.


“Eesti talendi” produtsent: talentidest meil puudu ei tule\nSügisel jõuab TV3 ekraanile uus teleshow “Eesti talent”. “Saade põhineb maailma ühel suurimal ja tuntumal talendiotsingushowl “Got Talent”. Saade pakub ainukordset võimalust oma talenti näidata suure publiku ees kontsertshowdel,” tutvustas saate produtsent Triin Luhats.\nSeda ohtu, et Eesti väiksuse tõttu meil talentidest puudu tuleks, Luhats ei karda. “Me vaatasime juba üle mõned inimesed, kes oma ankeedid on juba saatnud. Näiteks nägime me vahvaid lauluesitusi ja häälekasutusi, tantsijaid ja akrobaate, oli koomikuid ja mime ning iga päev tuleb ankeete juurde. Näiteks on Eestis olemas ka 70-aastaste meeste räpipunt,” rääkis Luhats.\nSaate salvestused toimuvad Pärnus, Tartus, Tallinnas ja Jõhvis ning edaspiääsejad valivad välja kohtunikud. Kes seda kandvat rolli vedama hakkavad, Luhats veel öelda ei soovinud. Küsimusele, kas seal saab olema juba staažikas kohtuniketrio Mihkel Raud, Heidy Purga ja Rein Rannap, vastas Luhats, et seal on nii uusi kui ka juba vanasid nägusid. “Ma loodan, et kohtunikud ka annavad nii uut kui vana,” naeris Luhats.\nVõistluse peaauhind on 250 000 krooni.


Apteekri 6 nõuannet valutavate liigeste heaks - Sisuturundus Apotheka - Tervis Mis salvi on vaja valulike liigestega\nMis salvi on vaja valulike liigestega\nRoietevahelise põletiku saab välja ravida, aga ainult selleks korraks, sest haigus võib ikka ja jälle korduda. Enne tarvitamist lugege tähelepanelikult pakendis olevat infolehte. Tagasiside toote kasutajatelt on erinev, mõnele inimesele mõjub kibuvitsamarja pulber nii hästi, et kaebused kaovad, teine võib tarvitada tooteid mitmeid kuid järjest kuid ei märka mingit erinevust. Lastele võite jalgade ja käte liigestele kanda salvi Solcoseryl või Fastum Gel. Soojendavad ja ärritavad salvid Seda tüüpi salve soovitatakse kasutada pärast vigastusi, füüsilist pingutust ja keha liigse hüpotermia korral.\nApple iPhone 12 Pro Unboxing 128 GB Graphite + Setup + 5G Speed Test ASMR\nLiigeste liikumine tagab toitainete jõudmise kõhresse ning juhib sealt ära ka ainevahetuse lõppsaadused.\nSeepärast on väga oluline valida vanusele ja terviseseisundile vastav füüsiline koormus ning korrapäraselt liigeseid liigutada. Liigesed on selle eest kindlasti tänulikud! Soojendada, näiteks kotiga, ei ole hea, eriti kui kohe pole teada, millega täpselt on tegemist.\nKui valu ei lähe ikkagi mööda, peab pöörduma arsti poole. Roietevahelise põletiku saab välja ravida, aga ainult selleks korraks, sest haigus võib ikka ja jälle korduda. Kui roidevalu on ühekordne ja taandub, pole vaja kohe arsti juurde rutata.\nKuid lõppkokkuvõttes tuleks ikkagi perearsti juurde minna, et välja selgitada, mis on rindkerevalu põhjus. Inimesed on erinevad, erinev on ka nende ainevahetus ja sellest tulenevalt ei pruugigi samad toimeained kõigile ühesuguselt mõjuda.\nPealemääritavad geelid Liigesevalu annab endast märku liigesekulumise, liigesepõletiku, reuma, osteoporoosi ja ka tavalise viirushaiguse korral või lühiajalise ülekoormuse järgselt. Kindlasti tuleb selgeks teha valu põhjus. Abi võib saada erinevaid looduslike komponentidega kreemidest ja salvidest. Leevendust saab ka valuvaigistitest, mille puhul võiks tablettidele eelistada pigem välispidiseid ehk pealemääritavaid geele ja salve.\nSeepärast on eluliselt tähtis anda organismile sünteesimiseks piisav hulk põhiaineid optimeeritud kujul. Artifit kreemi väljatöötamisel ühendas firma Nahrin kõige olulisemad põhiained ja tõhusamad taimeekstraktid kreemiks, millega saab optimaalselt ravida erinevaid probleemseid kehapiirkondi. Seal moodustavad nad teiste proteoglükaanide, hüaluroonhappe ja kiudaine valkude, näiteks kollageeniga, suuri komplekse.\nValuliigendid mida nakkus\nPohjuse ja ravi liigeste poletik


Mäng Farmerama. Play online\nProovige ise rolli põllumajandustootja, kas keegi piisavalt mängida online mängu Farmerama. Kasva kultuurid arvuti on võimalik, kui fermerama mänge mängida online.\nOma kontoris on vahetustega töö. Ühel päeval ta istusarvuti pärast jooksvate tüürimees, kas te olete märganudavatud brauseri otsingumootori, etrida, mis uhkeldabsalapärane « farmerama mängida online. Te ei sulge kaart ja oli võimalus minna esimesel link? Palju õnne, sul on! Lõppude lõpuks, teie silmad ilmub üks halastamatu taymkiller - talu simulaator. Kui sul ei ole tugev tahe jakõik tarbivad huvi töö - nurjas. Mõne minuti pärast siis innukalt kaevamine voodid, saagi ja tõstasiga 10. tasandada. Mis loomulikult mõjutab teie töö tootlikkus. Ja mingeid illusioone. Igaüks, kes möödunud viitega farmerama mängida võrgus arvas tulevad mänguminut. Aga hübriid clicker ja majanduslik simulaator keeruline - ta lihtsalt, et sa ei lase minna. Ärge uskuge mind - küsi oma kolleege, kes on juba mänginud. Ja võib küsida õigeid mängus. Olles mänginud mõnda aega, siis paratamatult leida ennast haaratud-mängu sotsiaalset suhtlemist. Lõppude lõpuks, farmerame on võimalus minna visiidilpõllumajandustootjatele, naabrid, jäta oma arvamust oma saavutusi, minna koos nendegagrupp külalistele. Aga see on kindel pluss on asjaolu, et kommunikatsioon ei ole veeleeldus mängu edu. Kultiveerimismaterjali oma aias, kui pärandas Russo, sinagi võid saavutada suurt edu põllumajandusettevõtetel. Nii teebki mängu farmerama vaikne ühe ja giperkommunikabelnyh inimesed. Igaüks leiab midagi selles ise. Farmerama ei ole vähimalgi määral atraktiivne tänu oma paindlikkusele ja mitmekülgsus. Lõppude lõpuks, paljud mängud seda tüüpi ei lähe edasi arendamisellihtsaim skeem kasvatada põllukultuure - osta seemned - varastada kultuurid naabritega. See tähendab, et on tavaline clicker, mis ei ole isegiosa kiirusega. Farmeramameeltmööda kõigile, kes armastavad põllumajandus mängud, et see on väga mitmekesine. Huvitavad rännakuid paljud lahendused on sama probleem ( saagi realiseerimise kaudu edasimüüjatele, et pakkuda oma naabritega ja ise linnaõiglane ), mitmesuguseid taimede, loomade ja elementideupgrade farm. Ühesõnaga, see ei ole igav. Kui väljavaade kaua sattuda mängus sa ei ole ikka veel hirmul, farmerama play kutsub otse meie koduleheküljel. Mäng ontest režiimis ilma registreerimise, mis annab mängijalevõimaluse teada saada, kus ta on ja kas ta siia jääda. Ta, nagutäis mäng, täiesti tasuta.