20 resultados para Otto Kümmel
Resumo:
Tutkimus käsittelee kääpien sukulaisuussuhteita. Käävät ovat kantasienten (Basidiomycota) muotoryhmä, joiden itiöemien alapinta muodostuu yhteensulautuneista pilleistä. Muotoryhmänä kääpiä voi verrata vaikka puihin siinä mielessä, että käävät kuten puutkaan eivät ole samankaltaisuudestaan huolimatta kaikki sukua toisilleen. DNA:n käyttö sukulaisuussuhteiden selvittämisessä on aloittanut mullistuksen kääpien luokittelussa. Aiemmin käytetty, itiöemien ominaisuuksiin perustunut luokittelu on osoittautunut keinotekoiseksi sukulaisuussuhteiden kannalta. Tutkimuksessani syvennyttiin useamman kääpäsuvun polveutumishistoriaan hyödyntäen DNA:ta ja perinteisiä menetelmiä. Tutkimuksen keskeisimmät tulokset liittyvät sitkokääpien sukuun (Antrodiella). Tämä noin 70 lajia sisältävä suku osoittautui rikkonaiseksi - sitkokääpiin luetut lajit kuuluvat kahteen sienilahkoon ja oikesti vähintään 13 sukuun. Tutkimuksessa löytyi kaksi Suomelle uutta sitkokääpää, leppikääpä (A. ichnusana) ja nipukkakääpä (A. leucoxantha). Uudet suvut kuvattiin Suomessa esiintyville sirppikääville (Sidera) ja talikääville (Obba). Uusi kääpäsuku ja -laji kuvattiin myös Indonesiasta (Sebipora aquosa). Valtaosa sitkokääpiin luetuista lajeista kuuluu orakarakoiden heimoon (Steccherinaceae), joka rajattiin tässä tutkimuksessa uudelleen. Heimoon kuuluvat mm. karakäävät (Junghuhnia) ja orakasmaiset orakarakat (Steccherinum). Sen sisällä selvitettiin kääpien ja orakkaiden sukulaisuussuhteita. Perinteisesti käävät ja orakkaat on viety eri sukuihin riippumatta niiden mikroskooppisesta samankaltaisuudesta. Tulosten valossa orakarakoiden heimossa käävät ja orakkaat pysyvät pääosin erillisissä suvuissa, mutta tästä on myös poikkeuksia (Antrodiella, Metuloidea ja Steccherinum). Lähes kaikki DNA:n perusteella määriteltävissä olevat suvut ovat tunnistettavissa itiöemien ominaisuuksiensa perusteella. Tulokset antavat eväitä kääpien luokitteluun laajemminkin osoittamalla, mitkä ominaisuudet ovat luokittelun kannalta merkityksellisiä. Tarkentunut tieto lajimäärästä ja lajien sukulaisuussuhteista hyödyttää ekologista tutkimusta sekä arvioita lajien uhanalaisuudesta. Tutkimuksen aikana luotua DNA-kirjastoa käytetään lajien tunnistamiseen. Tuloksia voidaan hyödyntää myös etsittäessä bioteknologisia sovelluksia käävistä, sillä sovellusten kannalta kiinnostavat ominaisuudet seuraavat usein sienten sukupuuta.
Resumo:
Mansikka (Fragaria × ananassa Duch.) on tärkein Suomessa viljelty marja sekä määrällisesti että taloudellisesti. Suomessa ongelmana on lyhyt satokausi ja matala satotaso. Pääsadon aikaan runsas mansikan tarjonta markkinoilla laskee huomattavasti mansikan hintaa. Paras hinta saadaan normaalin satokauden ulkopuolella. Jatkuvasatoiset mansikkalajikkeet mahdollistaisivat pidemmän ja tasaisen satokauden, mikä vakauttaisi mansikan hintaa. Jatkuvasatoinen mansikka sopii viljelyyn kausihuoneissa korotetuilla kasvualustoilla, jolloin lannoitus ja kastelu hoidetaan tippukastelulla. Jatkuvasatoinen mansikka tuottaa kukkia ja marjoja koko satokauden, mikä vaikuttaa sen ravinnetarpeeseen. Tehdyssä tutkimuksessa testattiin kolmea eri lannoitustasoa 1,5 mS/cm, 2,3mS/cm ja 3,0 mS/cm, joiden N:K –suhde marjojen kypsymisvaiheessa oli 1:1,5. Neljäs käsittely oli kastelu johtokyvyllä 2,3 mS/cm N:K –suhteen ollessa 1:2 marjojen kypsyessä. Tutkimuksessa havainnointiin taimien vegetatiivista kasvua sekä sadon muodostusta ja marjojen laatua. Samalla seurattiin ylivaluntaveden määrää sekä veden mukana huuhtoutunutta fosforia ja typpeä. Tutkimuksessa käytetyt lajikkeet olivat ’Malling Opal’ ja ’Rondo’. Tämän tutkimuksen tulokset tukevat aikaisempia tutkimuksia, että mansikan ravinnetarve on suhteellisen matala. Voimakkain vegetatiivinen kasvu, suurin sato ja suurimmat marjat saatiin alimmalla testatulla johtokyvyllä (1,5 mS/cm). Lannoitustasolla oli hyvin vähän vaikutusta marjan laatuun tai sadon ajoittumiseen. Myöskään N:K – suhteen muutoksella ei ollut vaikutusta marjan laatuun. Taimien veden otto oli suurinta alimmalla lannoitustasolla, ja mahdollisesti kasteluveden korkea ionipitoisuus vaikeutti kasvin veden ottoa korkeilla veden johtokyvyillä. Valumaveden mukana poistuneet typpi- ja fosforipäästöt kasvoivat huomattavasti kasteluveden johtokyvyn noustessa.
Resumo:
In meteorology, observations and forecasts of a wide range of phenomena for example, snow, clouds, hail, fog, and tornados can be categorical, that is, they can only have discrete values (e.g., "snow" and "no snow"). Concentrating on satellite-based snow and cloud analyses, this thesis explores methods that have been developed for evaluation of categorical products and analyses. Different algorithms for satellite products generate different results; sometimes the differences are subtle, sometimes all too visible. In addition to differences between algorithms, the satellite products are influenced by physical processes and conditions, such as diurnal and seasonal variation in solar radiation, topography, and land use. The analysis of satellite-based snow cover analyses from NOAA, NASA, and EUMETSAT, and snow analyses for numerical weather prediction models from FMI and ECMWF was complicated by the fact that we did not have the true knowledge of snow extent, and we were forced simply to measure the agreement between different products. The Sammon mapping, a multidimensional scaling method, was then used to visualize the differences between different products. The trustworthiness of the results for cloud analyses [EUMETSAT Meteorological Products Extraction Facility cloud mask (MPEF), together with the Nowcasting Satellite Application Facility (SAFNWC) cloud masks provided by Météo-France (SAFNWC/MSG) and the Swedish Meteorological and Hydrological Institute (SAFNWC/PPS)] compared with ceilometers of the Helsinki Testbed was estimated by constructing confidence intervals (CIs). Bootstrapping, a statistical resampling method, was used to construct CIs, especially in the presence of spatial and temporal correlation. The reference data for validation are constantly in short supply. In general, the needs of a particular project drive the requirements for evaluation, for example, for the accuracy and the timeliness of the particular data and methods. In this vein, we discuss tentatively how data provided by general public, e.g., photos shared on the Internet photo-sharing service Flickr, can be used as a new source for validation. Results show that they are of reasonable quality and their use for case studies can be warmly recommended. Last, the use of cluster analysis on meteorological in-situ measurements was explored. The Autoclass algorithm was used to construct compact representations of synoptic conditions of fog at Finnish airports.