aims results introduction data & methods conclusions

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Henri Riihimäki, and Miska Luoto. BioGeoClimate Modelling Lab. Division of Biogeoscience. Department of Geosciences and Geography. University of Helsinki.
Julia Kemppinen*, Pekka Niittynen, Henri Riihimäki, and Miska Luoto BioGeoClimate Modelling Lab

MODELLING SOIL MOISTURE VARIATION IN HIGH-LATITUDE LANDSCAPES

Division of Biogeoscience Department of Geosciences and Geography University of Helsinki * Correspondence to: [email protected]

INTRODUCTION Soil moisture is an essential part of water, energy, and biogeochemical cycles. In high-latitude environments, moisture influences soil processes, geomorphological activity, and vegetation. Moisture research can benefit from LiDAR data, yet, it is used only in few studies in the Arctic. Thus, we conducted an intensive and systematic soil moisture investigation using LiDAR in a representative high-latitude landscape in northwestern Finland.

RESULTS

1) To study the heterogeneity of soil moisture and its temporal variation. 2) To analyse soil and land surface drivers of soil moisture variation. 3) To evaluate the use of these drivers in soil moisture predictions.

Topography

2 km

0.3

Soil

69 1 C) Peat depth (cm)

DATA & METHODS

GAM

GBM

RF

TP

I

I TW

di Ra

ev a El

a

on

s sit po de

Su

rf.

°

30

5

Pe at

60°

1 2 3 4 D) Surficial deposits

on

0.0

We combined high resolution field (Fig. 1) and LiDAR (Fig. 2) data with state-of-the-art modelling methods.

GLM

Variable importance 0.3 0.0 0.6 0.0 0.3 0.0

AIMS

A) Soil moisture (VWC %)

Soil moisture

Temporal varia on

Fig. 3. Variable importance Mount Jiehkkáš

Mount Saana

1.5 km 2.0 km

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13.2

45.2 575 813 E) Eleva on (m)

B) Temporal varia on of soil moisture (CV)

258 F) Radia on (kWh/m²)

556

0 35 70 Peat thickness (cm)

300 400 500 Radia on (kWh / m²)

1 2 3 4 5 Surficial deposits

5

10 TWI

15

1 2 3 4 5 Surficial deposits

5

10 TWI

600 700 800 Eleva on (m)

0

5 TPI

10

600 700 800 Eleva on (m)

15

0

5 TPI

10

Fig. 4. Response curves (GBM)

Fig. 1. The study area and 1200 study plots Glossary CV - Coefficient of variation GAM - Generalized additive model GBM - Generalized boosting regression model GLM - Generalized linear model LiDAR - Light Detection And Ranging RF - Random forests Surficial deposits - 1 peat; 2 fluvial; 3 glacial till; 4 boulders; 5 rock outcrops TPI - Topographic position index TWI - Topographic wetness index VWC - Volumetric water content

0 35 70 Peat thickness (cm)

300 400 500 Radia on (kWh / m²)

Temporal varia on

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Soil moiture

Lake Kilpisjärvi

0 G) TWI

0.10

0.31

Fig. 2. GBM predictions (A-B) and predictors (C-H) FUNDING & COLLABORATION

-3 H) TPI

18

CONCLUSIONS

19

In high-latitude areas soil moisture has strong spatial patterns (Fig. 2), which are highly influenced by soil and land surface properties (Fig. 3, Fig. 4). These drivers can be used to predict soil moisture variations in space and time. WEBSITE & SOCIAL MEDIA