Tartu Ülikool

Loodus-ja tehnoloogiateaduskond

Ökoloogia ja Maateaduste Instituut

Taimeökoloogia õppetool

Polina Degtjarenko

LEELISELISE ÕHUSAASTE MÕJU

METSAKOOSLUSTELE KUNDA

TSEMENDITEHASE MÕJUPIIRKONNAS

Magistritöö

Juhendaja: prof. Jaanus Paal

Kaasjuhendaja: EMÜ juhtivteadur Malle Mandre

Tartu 2010

2

SISUKORD

1. SISSEJUHATUS...........................................................................................................3

1.1. Tsemenditolmust põhjustatud õhusaaste ajalised trendid Kunda ümbruses...........4

1.2. Leeliselise tsemenditolmu õhusaaste eripära..........................................................8

1.3. Leeliselise õhusaaste mõju taimede füsioloogiale ja morfoloogiale....................10

1.3.1. Füsioloogilised ja biokeemilised muutused taimedes................................10

1.3.2. Taimede morfoloogia, kasvu ja bioproduktsiooni muutused.....................11

2. MATERJAL JA METOODIKA..................................................................................13

2.1. Andmete kogumine..............................................................................................13

2.2. Uurimispiirkond, proovialad...............................................................................13

2.3. Metsakoosluste kirjeldamine...............................................................................15

2.4. Andmetöötlus.......................................................................................................16

3. TULEMUSED.............................................................................................................18

3.1. Keskkonnaparameetrid erinevates saastetsoonides.............................................18

3.2. Taimestik ja taimkate...........................................................................................22

4. ARUTELU...................................................................................................................31

KOKKUVÕTE................................................................................................................36

SUMMARY.....................................................................................................................38

TÄNUAVALDUSED......................................................................................................40

KASUTATUD KIRJANDUS..........................................................................................41

Lisa 1. Uuritud metsade üldandmestik

Lisa 2. Proovialade mulla kõduhorisondi pH, tuha ja peamiste keemiliste elementide

protsentuaalne sisaldus

Lisa 3. Proovialade illustreerivad joonised

Lisa 4. Kooslusetüüpide taimeliigid ja indikaatorliigid

Lisa 5. Taimekoosluste liigilise liigirikkuse sõltuvus keskkonnaparameetritest mitmese

regressioonianalüüsi põhjal

Lisa 6. Taimekoosluste alustaimestu klasteranalüüsi dendrogramm ning selle alusel

eristatud mikrotsönoositüübid

Lisa 7. Alustaimestu mikrotsönoositüüpide tsentroidid

Lisa 8. Mikrotsönoositüüpide liigilise koosseisu paarikaupa võrdlemine erinevates

saastetsoonides mitmese vastuse permutatsioonitesti alusel

Lisa 9. Mikrotsönoositüüpide indikaatorliigid

3

1. SISSEJUHATUS

1980. aastatel oli Euroopas atmosfäärse õhusaaste negatiivne mõju täheldatav

rohkem kui miljonil hektaril metsamaal (Terasmaa, 1996) ning Kesk-Euroopas ja teistes

arenenud tööstusriikides on sellele pühendatud arvukalt uuringuid (Bell & Treshow,

2002). Eeskätt on seejuures pööratud tähelepanu metsade kahjustumise peamisele

põhjusele – reostusele happeliste saasteainetega (vääveloksiidid ja lämmastikoksiidid)

ning nende poolt taimedele avaldatava mõju hindamisele (Smith, 1990). Lisaks

happelisele õhusaastele võib metsade kahjustumise põhjuseks olla sageli ka tahma

kõrge kontsentratsioon saastekompleksis.

Leeliselise õhusaaste osakaal moodustab üldisest õhusaastest ainult ca 10%,

mistõttu on see uurijate seas pälvinud ka proportsionaalselt vähem tähelepanu (Eensaar,

1988; Branquinho jt., 2008). Pealegi on leeliseline õhusaaste lokaalse iseloomuga ning

seda põhjustab filtritega küllaltki kergesti kõrvaldatav tolm (Ploompuu, 1996).

Leeliselist tolmu tekib metallurgiatehastes ja tsemendivabrikutes, maapealsetes

karjäärides, põlevkivitööstuse ettevõtetes, transpordis jm. (Kaasik jt., 2003; Kumar jt.,

2008).

Ökosüsteemide leelistumine ja keemiliste ühendite sisalduse muutused

keskkonnas (mullas, mullavees ja sademetes) avalduvad taimede füsioloogilis-

biokeemilistes protsessides, nende morfoloogia ja bioproduktsiooni muutustes (Mandre,

2000). Leeliseline tolm mõjutab samuti taimekoosluste liigilist koosseisu (Farmer,

2002). Erinevate taimede ja taimekoosluste vastuvõtlikkus leeliselisele saastamisele ei

ole ühesugune. Mõnede autorite andmetel (Hallik, 1965; Brandt & Rhoades, 1973;

Brennan & Rhoads, 1976; Annuka & Rauk, 1990; Kask jt., 2008; Rizvi & Khan, 2009)

võivad leeliseliste saasteainete madalad kontsentratsioonid taimekasvu isegi

stimuleerida.

Eestis on õhu kaudu leviva leeliselise saaste mõju ökosüsteemidele aktuaalne,

sest läbi aastate Eesti tööstusettevõtete poolt õhku paisatud saastest moodustavad suure

osa just tahked (tolm, tahm) leeliselised heitmed. Üks nendest tööstusettevõttest on AS

Kunda Nordic Tsement’ile kuuluv tsemenditehas (Kask jt., 2008). Juba 20. sajandi

lõpukümnenditel täheldati Lääne-Virumaal Kunda tsemenditehase mõjutsoonis

4

paiknevates soo- ja metsakooslustes olulisi muutusi sademete, mullavee ja mullastiku

keemilises koostises, mitmete taimede seisundis, aga ka taimekoosluse koosseisus

(Laasimer, 1958; Teras, 1984; Kokk, 1988; Annuka, 1995; Annuka & Mandre, 1995a,

1995b; Ploompuu, 1997; Mandre jt., 1999; Mandre, 2000; Reintam jt., 2001; Pärn,

2002; Ots, 2005; Ploompuu & Tell, 2006; Mandre & Korsjukov, 2007; Kask jt., 2008).

Praeguseks on leeliseliste saasteainete emissioon küll järsult vähenenud ning püsib

lubatud piirkontsentratsioonidest madalamal tasemel, mis ei tähenda aga seda, et

keerukas keskkonnaprobleem on päevakorrast kadunud (Mandre, 2000;

Jätkusuutlikkuse..., 2007).

Käesoleva magistritöö peamiseks eesmärgiks on uurida leeliselise tsemendi

tolmu toimet mustika (Myrtillus) kasvukohatüübi metsakooslustele Kunda

tsemenditehasest emiteerinud õhusaaste poolt mõjutatud piirkonnas. Töö detalisemateks

eesmärkideks oli:

1) uurida, kuidas mõjub tsemenditolmu õhusaaste mulla kõduhorisondi

omadustele,

2) kirjeldada ja analüüsida metsade liigilise koosseisu muutumist piki

tsemeditolmust põhjustatud saastegradienti nii koosluste kui

mikrotsönooside tasemel,

3) selgitada, millised mulla kõduhorisondi keemilised omadused ja

metsakoosluste struktuuri iseloomustavad tunnused mõjutavad metsade

liigirikkust.

1.1. Tsemenditolmust põhjustatud õhusaaste ajalised trendid Kunda

ümbruses

Leeliseline õhusaaste algas Lääne-Virumaa tööstuspiirkonnas seoses Kunda

tsemendivabriku tegevuse alustamisega 1871. aastal. Tehas on enam-vähem pidevalt

töötanud seega 139 aastat. Aastate jooksul on sellest õhku paisatud tsemenditolmu hulk

oluliselt varieerunud, sõltudes tootmise intensiivsusest ning hilisemal ajal elektrifiltrite

efektiivsusest. Üldiseks seaduspärasuseks on, et kui efektiivseid puhastusseadmeid ei

kasutata, siis tsemenditolmu emissioon on otseselt seotud toodangu mahuga (Annuka &

Rauk, 1992).

5

Kunda tsemenditehase ajaloos on selgesti võimalik eraldata nelja perioodi.

Esimesel perioodil, aastatel 1870-1911, tsemendi oli aastatoodang 20 000-50 000 tonni.

Sellal toimus vabriku esimene laiendamine ja tsemenditootmise uue tehnoloogia

kasutuselevõtt. Teisel perioodil, mis hõlmab aastaid 1911-1961, suurenes tootmine

aastas kuni 100 000 tonnini. Kolmandal perioodil (1962-1992), vabriku järjekordse

rekonstrueerimise käigus, ehitati tegelikult uus vabrik, mille projektivõimsus oli 1 240

000 tonni tsementi aastas. 1970. aastatel ületaski aastane toodang 1 miljoni tonni piiri.

Neljas periood, mida iseloomustab tehnoloogia moderniseerimine ja elektriliste

tolmufiltrite kasutuselevõtt, algas 1992. aastal (Noormets & Teedumäe, 1995).

Kundas oli tsemenditolmu emissiooni kõrgseis aastatel 1990-1992 (82 600-98

900 tonni), kusjuures tolmukontsentratsioon tehase maapinnalähedases õhus ületas

lubatud piirkontsentratsioone 20-30 korda (Saar, 1995; Liblik, 2007). Usaldatavad

andmed Kunda tsemenditolmu emissiooni kohta enne 1990. aastat puuduvad:

statistiliste andmete alusel oli emissioon 1985-1989. a. ca 60 000 tonni, kuid

tsemenditootmine (1 105 000 -1 200 000 tonni) ületas samal ajal 1,2-2 korda 1990.-

1993. aastate toodangu mahu. Leeliselise tsemenditolmu saaste hakkas vähenema alates

1994. aastast, kui Kunda tsemendivabrikus (AS Kunda Nordic Tsement) algas

tolmufiltrite ulatuslik renoveerimine (Mandre, 2000). Kui 1991. a. emiteerus atmosfääri

umbes 98 000 tonni tsemenditolmu, siis 1995. a. ulatus see 31 400 tonnini, 2005. a. aga

oli tehase pöördahjudest ja jahutajatest emiteeruva tolmu kogus kokku vaid 224 tonni

(Kohv jt., 2002; Keskkonnaülevaade..., 2006). Tsemenditoodang püsis aastatel 1992-

1997 400 000-650 000 tonni piires, kuid tsemenditolmu emissioon vähenes samal ajal

ligikaudu 37 korda ja on 2008. a. andmetel on langenud 160 tonnini aastas (joonis 1).

6

0

10

20

30

40

50

60

70

80

90

1992

1993

1994

1995

1996

1997

1998

1999

2000

2001

2002

2003

2004

2005

2006

2007

Dust emission, kt yr-1

0

200

400

600

800

1000

1200

Clinker production, kt yr-1

Dust emission

Cement production

Joonis 1. Tolmu emissiooni ja tsemenditootmise dünaamika Kunda tsemenditehasest

(http://www.heidelbergcement.com/ee/et/kunda/home.htm). Tähistused: Dust emission

– tsemenditolmu emissioon, Cement production – tsemendi tootmine.

Aastatel 1989–1996 moodustas atmosfääri emiteerunud tolm 82–96% tehase

kogusaastest, 1997. a. vastavalt 47%, ülejäänud osa moodustasid erinevad gaasid (SO2,

vähem NOx, CO jt.) (joonis 2).

7

0

20

40

60

80

100

120

1985 1987 1989 1991 1993 1995 1997 1999 2001 2003 2005 2006

Solid

Gases

Joonis 2. Tolmu (Solid) ja gaasiliste saasteainete (Gases) emissioon Kunda

tsemenditehasest aastatel 1985 - 2006 (Kask jt., 2008 järgi).

Tsemenditolmu leeliseline õhusaaste on lokaalse iseloomuga ja selle oluline

mõju avaldub ennekõike vabriku lähiümbruses, kaugemal saaste kontsentratsioon

kiiresti väheneb (joonis 3). Vabrikust kuni 3 km raadiuses oli varem tsemenditolmu

sisaldus õhus märgatavalt suur, kaugemal hakkas see kiiresti vähenema, ent nõrgem

mõju ulatus siiski kuni 30 km kaugusele ja kaugemalegi (Mandre jt., 1998; Liblik jt.,

2000; Liblik, 2007).

8

Joonis 3. Tsemenditehasest emiteerunud tolmu levik ümbritsevale territooriumile ja

selle depositsioon maapinnale aastatel 1992-1995 (Mandre, 1995a järgi). Abstsissteljel

– kaugus tehasest kilomeetrites, ordinaatteljel – emiteerunud tolmusaaste kogus

(g/m2aastas); W – läänesuund, E – idasuund.

Praeguseks on tolmuemissioon peaaegu lakanud ning püsib seega lubatud

piirkontsentratsioonidest madalamal tasemel (Jätkusuutlikkuse..., 2007). Vaatamata

sellele, jätkub varasematel aastatel sadenenud tsemenditolmu poolt põhjustatud

keskkonna leelistumine ja selle mõju ökosüsteemide biootilistele ning abiootilistele

komponentidele (Mandre jt., 1998; Mandre, 2000).

1.2. Leeliselise tsemenditolmu õhusaaste eripära

Tsemenditolm on kõrge leelistesisaldusega dispersne pulber, mille partiklite

suurus on 0,04-0,2 mm. Leeliselise tsemenditolmu koostis sõltub tootmises kasutatava

tooraine koostisest ja tootmistehnoloogiast. Kundas toimub tsemenditootmine praegu nn

märjal meetodil, mis saastab keskkonda suhteliselt vähe. Tooraineks on lubjakivi ja

savi, kütusena kasutatakse põlevkivi ja naftakoksi (kivisöe) segu. AS Kunda Nordic

Tsement jäätmete üldkogusest moodustab suurema osa tsemendiahjus tekkiv tolm

(http://www.heidelbergcement.com/ee/et/kunda/home.htm).

9

Tsemendi tootmisest tuleneva õhusaaste probleemiks on selles nii leeliseliste

(tolm), kui ka happeliste (SO2) saastekomponentide üheaegne esinemine, mis muudab

loodusele toimivate saasteainete ohtlike kontsentratsioonide määratlemise raskeks ja

nende poolt taimestikule avaldatava mõju hindamise keerukaks (Haapala jt., 1996;

Liblik, 2007).

Kunda tsemendivabrikust emiteeruva tolmu vesilahus on tugevalt aluseline – pH

~12. See tolm sisaldab suuremal hulgal kaltsiumi (CaO 40-50%), kaaliumi (K2O 6-9%),

magneesiumi (MgO 2-4%), väävlit (SO3 4-8%), rauda (Fe2O3 1%), räni (SiO2 12-17%)

ja alumiiniumi (Al2O3 3-5%), vähesel hulgal ka mangaani, tsinki, vaske ja boori (Liblik,

2007; Mandre & Korsjukov, 2007; Kask jt., 2008). Kuivas keskkonnas, ka kuivas

lumes, püsivad need oksiidid muutumatutena, kuid veega kokkupuutel kujunevad

hüdroksiidideks ning hakkavad kiiresti neutraliseeruma, põhjustades keskkonna

leelistumist (Ploompuu, 1997).

Õhusaaste mõjub metsadele ja teistele ökosüsteemidele erinevatel bioloogilistel

organisatsioonitasemetel – alates rakulisest ja koelisest tasemest, aga samuti üksikute

organismide ning metsakoosluste ja ökosüsteemide tasemel (McClenahen, 1982).

Leeliselise tolmusaaste mõjul taimedes toimuvate muutuste iseloom sõltub paljudest

teguritest. Neist tähtsamateks on saasteainete keemiline koostis ja komponentide

lahustuvus, ainete kudedesse kandumise kiirus, kontsentratsioon, liikumine ja

lokaliseerumine organismis, taimelehti kaitsva vahakihi paksus ja selle tihedus, lehtede

saasteainetega kattumise kestvus ning taimede üldine saasteainete taluvusvõime (Ots &

Mandre, 1997). Õhusaaste levik sõltub lisaks sellele ilmastikuoludest: peamiselt tuulte

suunast ja tugevusest, ning sademete hulgast. Loomulikult oleneb leeliselise lendtuha ja

tolmu mõju taimkattele suurel määral saasteainete emissiooniallika kaugusest ja

emissiooni kogusest (Десслер, 1981). On olemas kolm peamist viisi, kuidas

tsemenditolm taimedele mõjub: (i) otsene sadenemine taimelehtedele, (ii) lehe

õhulõhede blokeerimine ja/või tolmu läbiimbumine lehe kudedesse, (iii) tolmu

ladestumine taimede kasvusubstraadis (mullas), selle keemilise koostise muutumine

ning substraadi läbi vahendatud mõju (Farmer, 2002).

10

1.3. Leeliselise õhusaaste mõju taimede füsioloogiale ja morfoloogiale

Tsemenditolmu mõju erinevat liiki taimedele ei ole ühetaoline, s.t taimed

reageerivad atmosfäärsele õhusaastele erineval määral. Vähese hulga leeliselise tolmu

mõju taimedele on neutraalne (Gale & Easton, 1979), teatud kontsentratsioonini võib

selle mõju olla taimedele isegi stimuleeriv (Hallik, 1965; Brandt & Rhoades, 1973;

Brennan & Rhoads, 1976; Annuka & Rauk, 1990; Kask jt., 2008; Rizvi & Khan, 2009).

Valdavalt tsemenditolm siiski kahjustab taimekudesid ja alandab märgatavalt taimede

vitaalsust (Farmer, 2002).

Õhusaaste mõjutab taimi nii otseselt kui kasvukeskkonna kaudu (muld,

sademed) (Ots & Rauk, 2001; Farmer, 2002). Leeliseline tolmusaaste ei põhjusta

taimedele tavaliselt letaalseid kahjustusi, kuid pikaaegsel mõjul võivad tekkida

muutused füsioloogilis-biokeemilistes protsessides, mille tulemused on silmaga

nähtavad (Ots & Rauk, 2000; Ots, 2002; Prajapati & Tripathi, 2008). See väljendub

taimedel lehtede ja võrsete mõõtmete ja massi muutustes, tüve radiaalse juurdekasvu

muutustes ja kõrges defoliatsiooniastmes. Taimede reaktsioon sõltub paljudest

faktoritest: saasteainete kontsentratsioonist, mulla omadustest, ilmastikuoludest,

kasvukoha asendist reljeefil, koosluste ja taimede arengustaadiumist (Singh, 1983;

Annuka & Rauk, 1990; Mandre jt., 1999).

1.3.1. Füsioloogilised ja biokeemilised muutused

Leeliselise tsemenditolmu sade häirib toiteelementide tasakaalu taimedes ja

rikub nende kudedes mikro- ja makroelementide koosseisu (Mandre & Kangur, 1985;

Mandre, 1995b; Ots & Mandre, 1997). Leeliselise õhusaaste mõjutsoonis muutunud

mulla biokeemilised omadused põhjustavad muutusi puude mineraalses toitumises

(Pensa jt., 2007; Mandre & Korsjukov, 2007). Nii on täheldatud, et Kunda

tsemendivabriku mõjutsoonis on männiokastes (Pinus sylvestris) kõrge Ca, K, Mn ja Fe

sisaldus kontrollalaga võrreldes (Mandre jt., 1999; Mandre jt., 2000; Ots, 2001a; Ots jt.,

2009). Tsinki on okastes ja teistes taimkudedes saastepiirkonnas vähem kui kontrollalal

(Mandre jt., 1999). Samalaadset toimet erinevatele taimedele on täheldatud ka teistes

tsemenditootmise piirkonnas. Kõrgenenud Ca, K, Na, Fe ja P kontsentratsioon on leitud

11

tsemenditolmuga saastatud piirkondades ka teistes taimeosades (juurtes, võrsetes) (Lal

& Ambasht, 1982; Singh, 1983; Branquinho jt., 2008; Ade-Ademilua & Obalola, 2008).

Mandre & Tuulmets (1997) andmetel võivad leeliselisus ja kaltsiumi kõrge

kontsentratsioon ümbritsevas keskkonnas pidurdada hariliku kuuse (Picea abies) poolt

Mg, Mn ja Fe omastamist, see aga kutsub esile fotosünteesipigmentide biosünteesi

pidurdumise. Leeliseline tsemenditolmu õhusaaste võib tekitada muutusi fotosünteesis

osalevates pigmentides (Mandre & Kangur, 1985; Shukla jt., 1990; Leppedus jt., 2003;

Prusty jt., 2005; Prajapati & Tripathi, 2008). Tsemenditootmise mõjutsoonis on

tuvastanud klorofüllide ja karotinoidide madalat sisaldust okastes kontrollpuudega

võrreldes (Mandre & Korsjukov, 2000; Mandre & Korsjukov, 2002).

Leeliselise tsemenditolmu mõju piirkonnas on täheldatud, et taimede koore pH

on tõusnud (Nilson, 1995; Reisner & Ots, 2002; Świercz, 2006). Leelistunud

kasvukeskkonnas väheneb taimede juurtes ja teistes osades süsivesikute sisaldus ning

taimede biomass (Mandre jt., 2000; Klõšeiko & Mandre, 2000; Mandre & Klõšeiko,

2000; Klõšeiko, 2005; Ade-Ademiula & Obalola, 2008).

1.3.2 Taimede morfoloogia, kasvu ja bioproduktsiooni muutused

Tsemenditootmise mõjupiirkonnas on täheldatud muutusi puude

morfoloogilistes tunnustes (Shukla jt., 1990; Ots, 2000, 2002); nende ulatus sõltub

saasteainete kontsentratsioonist ja puude kaugusest saasteemissiooni allikast (Mandre

jt., 1999; Ots, 2000; Erlickyt÷ & Vitas, 2008; Stravinskien÷ & Erlickyt÷-Marčiukaitien÷,

2009).

Mulla, mullavee ja sademete leelistumine mõjutab oluliselt vahakihi kujunemist

okaspuude okastel (Mandre & Bogdanov, 2000; Mandre jt., 2002). Saastatud piirkonnas

männi okaste vahakiht degradeerub ning see võib halvasti mõjuda puude üldisele

vitaalsusele (Bačić jt., 1999; Kupčinskien÷ jt., 2000; Mandre & Bogdanov, 2000;

Kupčinskien÷, 2001). Lehtede vahakihi rikkumine põhjustab puude defoliatsiooni

(Kupeinskiene, 2001). Ka Mandre jt. (2002) andmetel toimub enamsaastatud piirkonnas

kuuseokkaid katva vahakihi vähenemine. Männiokaste vahakihi paksus saastatud

piirkonnas sõltub oluliselt okaste vanusest: üheaastastel okastel täheldati vahakihi

paksenemist, aga kaheaastastel – järsku õhenemist. Nii kuuse- kui männiokastel

12

suureneb vahakihi paksus saasteallikast kaugenedes. Ots (2000, 2002) andmetel mõjub

leeliseline tsemenditolm negatiivselt ka okaspuude okka pikkusele.

Leeliseline tolm võib rikkuda puude kõrguskasvu, radiaalset juurdekasvu ja

põhjustada puude defoliatsiooni (Mandre jt., 1998; Ots & Rauk, 2000, 2001). Noorte

okaspuude kasv võib pidurduda juba alates esimesest kasvuaastast (Mandre jt., 2000).

Tsemenditolmu suured kogused mõjuvad negatiivselt erinevate okaspuude puidumassi

moodustumisele (Ots, 2001b). See on eriti ilmne juure, tüve ning idu toor- ja kuivmassi

puhul, vähem okaste puhul (Ots & Mandre, 1997; Mandre jt., 2000). On leitud, et 6-

aastastel kuuskedel on juure ja tüve moodustumine Kunda tsemendivabriku lähedal

leeliselise õhusaaste tagajärjel inhibeeritud (Mandre & Ots, 1999). Viimastel

aastakümnetel on Kunda ümbruse saastatud piirkonnas puude kasv paranenud (Ots,

2005; Ots jt., 2009).

Samas on teada, et happelise mullaga aladel mõjub mõõdukas tsemenditolmu

kogus taimede radiaaljuurdekasvule positiivselt (Kask jt., 2008). Jänesekapsa-mustika

metsakasvukohatüüpi aladel on aga leitud, et leeliseline tsemenditolm mõjub hariliku

männi radiaalsele kasvule negatiivselt (Rauk, 1995; Mandre & Ots, 1999; Ots, 2000;

Mandre jt., 2000; Ots & Rauk, 2000, 2001; Pärn, 2006).

13

2. MATERJAL JA METOODIKA

2.1. Andmete kogumine

Käesoleva magistritöö andmete kogumine toimus kahes etapis.

Esimeses etapis uuriti Kunda tsemenditehasest emiteerunud õhusaaste iseärasusi,

dünaamikat ning mõju Kunda piirkonna metsakooslustele kirjanduses varem avaldatud

andmete põhjal. Samuti loodid sidemed Eesti Maaülikooli Metsandus- ja

maaehitusinstituudi ökofüsioloogia osakonnaga, mis tegeleb tsemenditolmu

probleemidega Kunda tsemenditehase piirkonnas juba pikki aastaid. Võimalikud alad

leeliselise õhusaaste uurimiseks metsakooslustele valiti välja Riikliku

Metsamajandamise Keskuse andmete alusel. Valiku tingimuseks oli seejuures, et

tegemist oleks mustika kasvukohatüüpi esindavate keskealiste või vanemate metsadega,

mis kasvavad ligikaudu sarnastes tingimustes.

Teises etapis toimusid välitööd, mille käigus viidi läbi kaardimaterjalide põhjal

välja valitud metsakoosluste sobivuse hindamine looduses, koosluste geobotaaniline

kirjeldamine ning mulla kõdukihi proovide kogumine laboratoorseks analüüsiks. Need

tööd tehti 2008. ja 2009. aasta suvekuudel.

2.2. Uurimispiirkond, proovialad

Kunda tsemendivabrik asub Lääne-Virumaal Kunda linnas. Lääne-Viru

maakond paikneb Eesti põhjaosas, Soome lahe kaldal, ulatudes Soome lahe rannikust

Pandivere kõrgustikuni. Eesti maastikulise liigestuse alusel võib Lääne-Virumaal

eraldada neli maastikurajooni: Pandivere kõrgustik, Kirde-Eesti lavamaa, Põhja-Eesti

rannikumadalik ja Kõrvemaa (Arold, 2005). Geoloogilise rajoneeringu kohaselt jääb

Lääne-Virumaa Ida-Euroopa platvormi tektooniliselt stabiilsesse loodeossa, Vene lava

servaalale Fennoskandia (Balti) kilbi lõunanõlval (Teedumäe, 1995). Lääne-Virumaa

14

praegune pinnamood on kujunenud mandrijää taandumise ajal ligikaudu 12 000 aastat

tagasi.

Geobotaaniliselt kuulub Eesti põhjapoolkera parasvöötme metsavööndi salu-

okasmetsade ehk nn segametsade allvööndi põhjaossa (Laasimer, 1965; Paal, 1997).

Lääne-Virumaa (3465 km2) hõlmab Eesti territooriumist 7,9%, tema metsad aga 7,4%

riigi metsamaast (164700 ha). Maakonna metsasus (47,5%) on põllumajandusmaastike

hulga tõttu mõnevõrra väiksem Eesti keskmisest (Aastaraamat..., 2009). Lääne-

Virumaal on esindatud kõik Eesti peamised metsakasvukohatüüpide rühmad;

palumetsad moodustavad neist 29,1%, laanemetsad 22,8%, soovikumetsad 10,1%,

kõdusoometsad hõlmavad 9,2%, samblasoometsad 9,0%, salumetsad 7%, rabastuvad

metsad 3,4%, nõmmetsad 3,2%, rohusoometsad 2,1% ja loometsad 0,001%.

Palumetsadest kuulub 7,4% mustika kasvukohatüüpi, kusjuures ülekaal on

männienamusega puistutel (http://www.rmk.ee/teemad/metsamajandamine/metskonnad/

laane-virumaa-metskond).

Klimaatiliselt jääb uurimispiirkond parasvöötme atlantilis-kontinentaalse

valdkonna segametsade valdkonda, kus Soome lahe mõju on oluline (Kaljumäe, 1996).

Kunda meteoroloogia- ja hüdroloogiakeskuse andmete alusel on aasta keskmine

õhutemperatuur 7,0 °C, madalaim kuu keskmine temperatuur esineb jaanuaris (0 °C) ja

kõrgeim – juulis (15 °C). Aastane sademete kogus on 811,9 mm, kõige märjemad kuud

on juuli ja august, kus sademed moodustavad 22% aastasest sademete hulgast

(http://www.emhi.ee/index.php?ide=6,299,302). Keskmine tuule kiirus on 3,7 m/s.

Tuulesuundadest on valdavad lõuna- ja edelatuuled (41%), vähem esineb kirde- ja

idatuuli (Saar, 1995). Talveperioodil, novembris–veebruaris, on suurem osatähtsus

lõunakaarte tuultel, suvekuudel valdavad põhjatuuled (Kaljumäe, 1995).

Uurimispiirkond hõlmas Kunda tsemendivabriku ümbrust ca 30 km raadiuses,

s.h Lahemaa Rahvuspargi territooriumi. Analüüsid toimusid üldjoontes rööbiti Põhja-

Eesti rannajoonega, mustika kasvukohatüübi metsade poolest rikkas piirkonnas.

Proovialad paiknesid emissiooniallikast erineval kaugusel. Tagamaks andmede

võrreldavust, valiti need edaafiliste ja klimaatiliste omaduste sarnasuse põhjal. Kokku

analüüsiti 20 metsakooslust (joonis 4). Neist neli, mis asusid suhteliselt saastamata

Lahemaa Rahvuspargi territooriumil, olid kontrollaladeks. Valitud metsadele on

iseloomulikud happelised leet- või leetunud mullad, mille puhverdusvõime on madal

(Kokk, 1988, 1996).

15

Lontova 2

Lontova 3

Lontova 4

Lontova 1

Mahu 2Koidu

Mahu 1

Pärna 1

Pärna 2Tigapõllu

Toolse1

Too lse 2

Tildriku

Esku 1

Esku 2

Metsanurga 1

Metsanurga 2Kiva

Pajuveski

Karepa

KUNDA

III

II

I

Joonis 4. Kunda tsemendivabriku (märgitud ristiga) ja proovialade paiknemine ning

tsemenditolmu saastetsoonid: I – saastamata tsoon, II – mõõdukalt saastatud tsoon, III –

tugevalt saastatud tsoon.

2.3. Metsakoosluste kirjeldamine

Töös kasutati ringkujulisi proovialasid suurusega 0,1 ha. Nende geograafilised

koordinaadid on esitatud lisas 1.

Puurinde iseloomustamiseks määrati prismarelaskoobiga 3-5 korduses iga

puuliigi rinnaspind (m2/ha). Puistu liitust hinnati silma järgi kümnepalli skaalas,

visuaalselt määrati ka puistute keskmine vanus ja puurinde kõrgus. Puurinde järelkasvu

ja põõsarinde kirjeldamiseks kasutati prooviala piires viit ringkujulist 2 m raadiusega

proovipinda, millel registreeriti liikide kaupa tüvikute arv ja keskmine kõrgus.

Põõsarindesse loeti kuuluvaks ka puud, mille kõrgus oli <4 m ja/või rinnasdiameeter <5

cm. Lisaks registreeriti ka puurinde järelkasvu ja põõsarinde liigid, mida ei leitud

proovipindadel. Andmetöötluses omistati neile tinglikult väärtus 1.

16

Alustaimestu kirjeldamiseks paigutati proovialale juhuslikult 12 ühe ruutmeetri

suurust prooviruutu. Kõigis ruutudes hinnati sambla- ja rohurinde üldkatvus ning

määrati iga puhma-rohurinde ja samblarinde liigi katvuse protsent. Taimeliikidele, mis

kasvasid väljaspool ruute, omistati andmetöötluses tinglikult ohtrus 0,01%. Igal

uurimisalal registreeriti samuti epifüütsed ning lagupuidul kasvavad samblad või koguti

nende proovid hilisemaks laboratoorseks määramiseks.

Liikide määramisel kasutati “Eesti taimede määrajat” (Leht jt., 2007) ja “Eesti

sammalde määrajat” (Ingerpuu & Vellak, 1998). Samad allikad on ka soontaimede ja

sammalde ladinakeelsete liiginimede aluseks.

Kõigil proovialadel koguti kolmest juhuslikust punktist mulla kõduhorisondi

proov. Eesti Maaülikooli mullateaduse ja agrokeemia instituuti laboratooriumis määrati

nende pH, tuhasus, N-, P-, Ca-, K- ja Mg-sisaldus.

Igas proovialal iseloomustati selle reljeefi (tasane, künklik jne). Mikroreljeefi

kirjeldamiseks mõõdeti mätaste suhteline kõrgus (cm) ja lohkude suhteline sügavus

maapinna keskmisest kõrgust lähtudes.

2.4. Andmetöötlus

Andmetöötlus viidi läbi 1) taimekoosluste tasemel ja 2) ühe ruutmeetri suuruste

prooviruutude tasemel, interpreteerides viimastel kirjeldatud taimekoosluste osi kui

mikrotsönoose (Корчагин, 1976; Masing, 1979; Paal jt., 2008).

Kõigepealt, selleks et saada üldist ülevaadet saastegradiendi ulatusest, ordineeriti

proovialad nende kõduhorisondi keemiliste omaduste alusel kasutades

peakomponentanalüüsi (Principal Component Analysis) (McCune & Mefford, 1999).

Kõduhorisondi keemiliste omaduste (Ca-, Mg-, K-, N-, P-sisaldus, tuhasus ja

pH), samuti metsakoosluste struktuuri iseloomustavate tunnuste (puistu I rinde liitus,

kõrgus, keskmine vanus, männi rinnaspind, kuuse rinnaspind, summarne rinnaspind)

erinevust saastetsoonides testiti ühefaktoriliste dispersioonanalüüsidega (Univariate

ANOVA).

Kõduhorisondi keemiliste omaduste vahelist seotust hinnati Spearmani

astakkorrelatsioonikoefitsientide alusel (Spearman Rank Order Correlation).

17

Mulla kõduhorisondi omaduste ja taimkatteandmete vahelisi suhteid

iseloomustati kanoonilise vastavusanalüüsi (Canonical Correspondence Analysis;

McCune & Mefford, 1999) põhjal. Tunnuste kollineaarsuse probleemi (Jongman jt.,

1995) vältimiseks kaasati kõduhorisondi omavahel tugevasti korreleeritud tunnuste

rühmast (Ca, K, Mg sisaldus ja pH) sellesse analüüsi vaid Ca sisaldus. Puude tüvedel ja

jämedamatel okstel, nagu ka kõdupuidul kasvavate sammalde andmed binariseeriti ning

neid analüüsiti kanoonilise vastavusanalüüsi abil eraldi.

Eristatud kolme saastetsooni taimekoosluste liigilise koosseisu erinevust hinnati

mitmese vastuse permutatsioonitesti (Multiple Response Permutation Procedure;

McCune & Mefford, 1999) abil.

Nii taimekoosluste üldise liigirikkuse, kui ka üksikute rinnete tunnuste sõltuvust

koosluste struktuuri kirjeldavatest tunnustest ning mullaomadustest analüüsiti samm-

sammulise tunnuste sisevõtuga mitmese regressioonanalüüsi (Stepwise Forward

Multiple Regression Analysis; StatSoft Inc., 2004) põhjal.

Alustaimestu mikrotsönooside klassifitseerimiseks rakendati klasteranalüüsi.

Dominantliikide mõju vähendamiseks teisendati liikide katvushinnangud

ruutjuurtransformatsiooni abil, klasteranalüüsi sarnasusmõõduna kasutati kõõlu distantsi

(chord distance) ja algoritmina ß-paindlikku meetodit (ß-flexible algoritm), mille puhul

ß väärtuseks oli -0,6 (McCune & Mefford, 1999). Klasteranalüüsid tehti

programmipaketiga PC-ORD 5 (McCune & Mefford, 1999). Mikrotsönoositüüpide

liigilist erinevust hinnati mitmese vastuse permutatsioonitesti alusel (McCune &

Mefford, 1999). Kõigile mikrotsönoositüüpidele arvutati tsentroidid (StatSoft Inc.,

2004).

Liikide indikaatorväärtused nii saastetsoonide, kui ka mikrotsönoositüüpide

tasemel arvutati M. Dufrêne ja P.Legrendre (1997) meetodil, mis põhineb iga liigi

suhtelise ohtrushinnangu (antud töös katvus) ning suhtelise esinemissageduse

kombineerimisel. Iga liigi indikaatorväärtuste statistilist olulisust hinnati Monte Carlo

permutatsioonitestiga (McCune & Mefford, 1999).

18

3. TULEMUSED

3.1. Keskkonnaparameetrid erinevates saastetsoonides

Peakomponentanalüüsi tulemuste alusel – lähtudes proovialade

faktorkoormustest (factor scores) esimese peakomponenti järgi – jagati Kunda

tsemenditehase ümbruskond kolmeks saastetsooniks: I – saastamata tsoon, II –

mõõdukalt saastatud tsoon, III – tugevalt saastatud tsoon (joonis 4). Ühefaktoriliste

dispersioonanalüüside tulemused kinnitavad käesolevas töös tehtud Kunda ümbruse

tsoneeringu objektiivsust: tsoonidevaheline oluline erinevus ilmneb kõduhorisondi kõigi

tunnuste põhjal (v.a P sisaldus), samas kui käsitletud metsade maapinna

mikrotopograafia, samuti puistu kõrgus, vanus ja puude rinnaspindala saastetsoonides

statistiliselt oluliselt ei erine (tabel 1).

Uurimisalade mulla kõduhorisondi keemiliste omaduste peakomponentanalüüsi

põhjal on selgesti näha leeliselise õhusaaste suur mõju mullale. Esimene peakomponent

kirjeldab 55% mulla kõduhorisondi andmete (pH, K-, Ca-, Mg-sisaldus ja tuhasus)

üldisest varieeruvusest (joonis 5A). Mitmed kõduhorisondi keemiliste omaduste

väärtused on omavahel tugevasti korreleeritud (tabel 2). Esimese ordinatsiooniteljega

korreleerub kõige tugevamini (-0,93) K-sisaldus; Ca- ja Mg-sisalduse puhul on

korrelatsioonikoefitsiendi väärtused vastavalt -0,90 ja -0,81, tuhasuse puhul -0,74 ja pH

puhul -0,87 (joonis 5A). Uurimisalade paiknemine piki teist peakomponenti seondub

peamiselt mulla kõduhorisondi N-sisaldusega (rN,II telg = -0.87) ja see telg kirjeldab

üldvarieeruvusest 22,6%. Kolmas peakomponent kirjeldab üldvarieeruvusest 13,4%

ning iseloomustab proovialade paiknemist piki kõduhorisondi P-sisalduse gradienti (rP,

III telg = 0.94; joonis 5B).

Kõduhorisondi Ca-, Mg- ja K-sisaldus ning pH väheneb tsemendivabrikust

kaugenedes suhteliselt kiiresti. Nii näiteks on pH väärtus mulla kõduhorisondis

tsemendivabrikust kuni 5 km idas ja 2-3 km läänes 7,1-7,4, emissiooniallikast 30 km

19

kaugusel on vastavad väärtused 3,6-4,5 (lisa 2). N-sisaldus, vastupidi, tsemenditehasest

kaugenedes suureneb, P-sisaldusel aga selget seost reostusallika kaugusega ei ilmne.

Tabel 1. Metsakoosluste keskkonnaparameetrid erinevates saastetsoonides ja nende

erinevus ühefaktoriliste dispersioonanalüüside põhjal. Tähistused: X –keskväärtus, SD –

standardhälve, F – F-statistik, p – olulisustõenäosus, MtDif – mätaste ja lohkude

kõrguse suhteline erinevus (cm), Liitus, Kõrgus, Vanus – puistu I rinde liitus, kõrgus

(m) ja keskmine vanus, SUM rinnaspind – summarne rinnaspind (m2ha-1).

Tsoonid ANOVA I II III F p

Keskkonna-parameetrid

X SD X SD X SD pH 4,0 0,4 6,1 0,5 7,2 0,2 166,25 <0,001 N% 1,29 0,15 1,11 0,28 0,81 0,40 4,30 0,031 P% 0,10 0,01 0,12 0,03 0,12 0,05 0,65 0,533 K% 0,09 0,02 0,14 0,03 0,18 0,06 6,21 0,009 Ca% 0,55 0,06 1,79 0,40 5,67 2,96 11,80 0,001 Mg% 0,05 <0,01 0,06 0,01 0,10 0,04 5,52 0,014 Tuhk% 18,2 15,2 32,9 10,5 37,6 7,2 6,18 0,010 MtDif 21,7 6,8 18,8 8,5 19,5 6,0 0,28 0,760 Liitus 0,5 <0,01 0,7 0,1 0,6 0,1 4,13 0,035 Kõrgus 23,7 1,0 24,3 1,5 24,6 1,5 0,86 0,443 Vanus 75 6 78 5 73 9 0,45 0,646 Kuuse rinnaspind 1,7 0,8 1,0 1,2 1,5 2,7 0,13 0,877 Männi rinnaspind 22,7 2,3 23,0 2,1 23,4 2,9 0,15 0,858 SUM rinnaspind 24,8 2,1 24,0 2,1 25,1 4,2 0,15 0,858

Tabel 2. Kõduhorisondi keemiliste omaduste vastastikune korrelatsioon Spearman’i

astakkorrelatsioonikordaja alusel. Tärniga (*) on märgitud väärtused, mille p<0,05.

Tähistused: pH, tuhasus, N, P, K, Ca, Mg – pH, tuhasus (%) ja vastavalt elementide

sisaldus (%).

Parameetrid Omadused

Tuhasus Mg Ca K P N pH 0,58* 0,56* 0,84* 0,65* 0,11 -0,53* N -0,74* 0,01 -0,45* -0,42 0,08 - P 0,16 0,41 0,25 0,51* - - K 0,65* 0,73* 0,82* - - - Ca 0,51* 0,74* - - - - Mg 0,33 - - - - -

20

A

B

Joonis 5. Metsakoosluste kõduhorisondi keemiliste omaduste peakomponentanalüüsi

tulemused. A – ordinatsioon esimese ja teise peakomponenti põhjal, B – ordinatsioon

21

teise ja kolmanda peakomponenti põhjal. Tähistused: Zone 3, 2, 1 – saastetsoonid; 3 –

tugevalt saastatud tsoon, 2 – mõdukalt saastatud tsoon, 1 – saastamata tsoon.

Tugevalt saastatud ja saastamata piirkondade metsad vastanduvad üksteisele selgelt ka

kanoonilise vastavusanalüüsi alusel (joonis 6). Siingi kirjeldab esimene

ordinatsioonitelg peamiselt metsade leelistumisega seotud varieeruvust; korreleeruvus

(interset correlation) esimese telje ja kõduhorisondi Ca-sisalduse vahel on 0,88. Teine

ordinatsioonitelg seondub eeskätt kõduhorisondi N-sisalduse gradiendiga.

Joonis 6. Liikide-kirjete maatriksi ja kõduhorisondi keemiliste omaduste

ühisordinatsioon kanoonilise vastavusanalüüsi alusel. Tähistused: vt. joonis 5

22

3.2. Taimestik ja taimkate

Kunda tsemendivabrikut ümbritsevas tugevalt saastatud tsoonis ilmneb juba

visuaalselt sealsete mustika metsakasvukohatüübi metsade taimkatte suur erinevus

vastavatest metsades saastamata alal. Eriti märgatavad on kõrvalekalded alustaimestus –

see on saastatud alal tunduvalt liigirikkam. Teises puurindes ja järelkasvus on seal

rohkesti lehtpuid. Puude oksad ja tüved on tugevasti sammaldunud ning sammalde all

on tolmukiht (lisa 3). Mitmese vastuse permutatsioonitest kinnitab, et saastamata tsooni

metsade liigiline koosseis mõõdukalt saastatud tsooni metsadega võrreldes oluliselt ei

erine, ent tugevasti reostatud III tsooni metsade liigiline koosseis on tugevasti muutunud

ning erineb statistiliselt usaldatavalt nii saastamata, kui ka mõõdukalt saastatud tsooni

metsade omast (tabel 3).

Tabel 3. Metsakoosluste liigilise koosseisu võrdlemine erinevates saastetsoonides

mitmese vastuse permutatsioonitesti alusel. Arvestades Bonferroni parandust mitmese

võrdluse puhul, vastab kriitilisele olulisustõenäosusele 0,05 käesoleva analüüsi puhul

väärtus 0,017. Tähistused: T – T-statistiku väärtus, A – A-kriteeriumi väärtus, p –

olulisustõenäosus.

Võrreldavad tsoonid

T A p

1 versus 2 -0,407 0,014 0,254 1 versus 3 -5,832 0,160 0,001 2 versus 3 -3,281 0,103 0,006

Saastamata metsakoosluste peamisteks indikaatorliikideks on puhma-rohurindes

kanarbik (Calluna vulgaris), kattekold (Lycopodium annotinum), palu-härghein

(Melampyrum pratense), harilik mustikas (Vaccinium myrtillus), harilik pohl (V. vitis-

idaea), sammaldest aga soovildik (Aulacomnium palustre), lainjas kaksikhammas

(Dicranum polysetum), harilik palusammal (Pleurozium schreberi), harilik karusammal

(Polytrichum commune) ja harilik lehviksammal (Ptilium crista-castrensis) (lisa 4).

Suhteliselt kõrge sagedusega kasvavad veel järgmised liigid: sookail (Ledum palustre),

23

suur kaksikhammas (Dicranum majus), harilik kaksikhammas (D. scoparium), kohev

salusammal (Eurhynchium praelongum) ja palu-karusammal (Polytrichum juniperinum)

(lisa 4). Need on tüüpilised mustika metsakasvukohatüübi metsade liigid, mis

kanoonilise vastavusanalüüsi ordinatsiooniskeemil paiknevad esimese telje negatiivses

osas (joonis 7).

Joonis 7. Uurimisalade taimkatte ja kõduhorisondi keemiliste omaduste kanoonilise

vastavusanalüüsi tulemusel saadud ühisordinatsiooni skeem. Tähistused: vt. joonis 5;

Ace plat – Acer platanoides, Bet pend – Betula pendula, Fra exce – Fraxinus excelsior, Jun comm – Juniperus communis, Lon xylo – Lonicera xylosteum, Pad aviu – Padus avium, Pic abie – Picea abies, Pin sylv – Pinus sylvestris, Que robu – Quercus robur, Rha cath – Rhamnus catharticus, Rib spic – Ribes spicatum, Til cord – Tilia cordata, Ulm gla – Ulmus glabra, Vib opul – Viburnum opulus; Act spic – Actaea spicata, Aeg poda – Aegopodium podagraria, Ane nemo – Anemone nemorosa, Ang sylv – Angelica sylvestris, Ath fili – Athyrium filix-femina, Cal arun – Calamagrostis arundinacea, Cal vulg – Calluna vulgaris, Cam pers – Campanula persicifolia, Car digi – Carex digitata, Car eric – Carex ericetorum, Car glob – Carex globularis, Cer font – Cerastium fontanum, Cir oler – Cirsium oleraceum, Cre palu – Crepis paludosa, Dac balt – Dactylorhiza baltica, Dac inca – Dactylorhiza incarnata, Des cesp – Deschampsia cespitosa, Des flex – Deschampsia flexuosa, Epi angu – Epilobium angustifolium, Epi hell – Epipactis helleborine, Fec giga – Fectuca gigantea, Fes ovin – Festuca ovina, Fes pole – Festuca polesica, Fes rubr – Festuca rubra, Geu riva – Geum rivale, Goo repe – Goodyera repens, Hep nobi – Hepatica nobilis, Her sibi – Heracleum sibiricum, Hie umbe – Hieracium umbellatum, Lat prat – Lathyrus pratensis, Lat vern – Lathyrus vernus, Led palu – Ledum palustre, Lis ovat – Listera ovata, Lyc anno – Lycopodium annotinum, Mai bifo – Maianthemum bifolium, Mel nemo – Melampyrum nemorosum, Mel prat – Melampyrum pratense, Mel sylv – Melampyrum sylvaticum, Mer pere – Mercurialis perennis, Myc mura – Mycelis muralis, Neo nidu – Neottia nidus-avis, Par quad – Paris quadrifolia, Pil cym – Pilosella cymosa, Pim saxi – Pimpinella saxifraga, Pla bifo – Platanthera bifolia, Poa prat – Poa pratensis, Pol odor – Polygonatum odoratum, Pyr medi – Pyrola media, Rub idea – Rubus

24

idaeus, Ste gram – Stellaria graminea, Ste holo – Stellaria holostea, Tri medi – Trifolium medium, Tri repe – Trifolium repens, Vac myrt – Vaccinium myrtillus, Vac ulig – Vaccinium uliginosum, Vac viti – Vaccinium vitis-idaea, Vio rupe – Viola rupestris; Aul andr – Aulacomnium androgynum, Aul palu – Aulacomnium palustre, Bra eryt – Brachythecium erythrorrhizon, Bra glar – Brachythecium glareosum, Bra oedi – Brachythecium oedipodium, Bar refl – Brachythecium reflexum, Bra ruta – Brachythecium rutabulum, Bra sale – Brachythecium salebrosum, Bra velu – Brachythecium velutinum, Bry capi – Bryum capillare, Bry recu – Bryoerythrophyllum recurvirostre, Cam calc –Campylium calcareum, Cli dend – Climacium dendroides, Dic maj – Dicranum majus, Dic poly – Dicranum polysetum, Dic scop – Dicranum scoparium, Did fall – Didymodon fallax, Eur angu – Eurhynchium angustirete, Eur hian – Eurhynchium hians, Eur prae – Eurhynchium praelongum, Eur pulc – Eurhynchium pulchellum, Fis adia – Fissidens adianthoides, Fis dubi – Fissidens dubius, Hyl sple – Hylocomium splendens, Pla affi – Plagiomnium affine, Pla elat – Plagiomnium elatum, Pla rost – Plagiomnium rostratum, Pla undu – Plagiomnium undulatum, Pla laet – Plagiothecium laetum, Ple schr – Pleurozium schreberi, Pol comm – Polytrichum commune, Pol juni – Polytrichum juniperinum, Pti cris – Ptilium crista-castrensis, Rhy squa – Rhytidiadelphus squarrosus, Rhy triq – Rhytidiadephus triquetrus, San unci – Sanionia uncinata, Sph squa – Sphagnum squarrosum, Tim bava – Timmia bavarica.

Mõõdukalt saastatud tsooni metsakoosluste põõsarindes ja puurinde järelkasvus

on suurenenud hariliku vahtra (Acer platanoides), hariliku sarapuu (Corylus avellana),

hariliku kuslapuu (Lonicera xylosteum), hariliku toominga (Padus avium), hariliku

tamme (Quercus robur), hariliku türnpuu (Rhamnus catharticus) ja mageda sõstra

(Ribes alpinum) ohtrus; rohurindes on suurema sagedusega liikideks salu-siumari

(Actaea spicata), harilik naat (Aegopodium podagraria), luht-kastevars (Deschampsia

cespitosa), ahtalehine põdrakanep (Epilobium angustifolium), metsmaasikas (Fragaria

vesca), hobumadar (Galium verum), mets-härghein (Melampyrum sylvaticum),

külmamailane (Veronica chamaedrys), mets-hiirehernes (Vicia sylvatica) ja

nõmmkannike (Viola rupestris) (lisa 4). Samblarindes on suurema katvusega liikideks

harilik lühikupar (Brachythecium rutabulum), sale lühikupar (B. salebrosum), lubi-

lehiksammal (Plagiomnium rostratum) ja metsakäharik (Rhytidiadelphus triquetrus)

(joonis 7; lisa 4).

Leeliselise tsemenditolmuga tugevalt saastatud tsooni metsakooslusi

iseloomustavad kaltsifiilsed liigid või siis liigid, mis on leeliselise õhusaase suhtes

indiferentsed. Rohurinde peamisteks indikaatorliikideks on siin harilik jänesesalat

(Mycelis muralis), harilik jänesekapsas (Oxalis acetosella), harilik ussilakk (Paris

quadrifolia), lisaks kaks käpalist – suur käopõll (Listera ovata; LK III kategooria) ja

pruunikas pesajuur (Neottia nidus-avis; LK III kategooria); samblarindes kähar

salusammal (Eurhynchium angustirete), mets-lehiksammal (Plagiomnium cuspidatum),

lodu-lehiksammal (P. ellipticum) ja niiduehmik (Thuidium philibertii) (lisa 4). Selles

tsoonis registreeriti lisaks veel mitmeid III kategooria looduskaitsealuseid liike: balti

sõrmkäpp (Dactylorhiza baltica), kahkjaspunane sõrmkäpp (D. incarnata), laialehine

neiuvaip (Epipactis helleborine), roomav öövilge (Goodyera repens) ja kahelehine

käokeel (Platanthera bifolia) (joonis 7). Põõsarindes esinevad peale selle üsna kõrge

25

sagedusega hall lepp (Alnus incana) ja harilik lodjapuu (Viburnum opulus), rohurindes –

harilik heinputk (Angelica sylvestris), sõrmtarn (Carex digitata), seaohakas (Cirsium

oleraceum), harilik maikelluke (Convallaria majalis), ojamõõl (Geum rivale), aas-

seahernes (Lathyrus pratensis), kevadine seahernes (L. vernus), sammaldest aga tuhm

salusammal (Eurhynchium hians), harilik korbik (Pylaisia polyanta), harilik

roossammal (Rhodobryum roseum) ja baieri timmia (Timmia bavarica) (lisa 4).

Enamus nimetatud liikidest on boreaalsete mustika kasvukohatüübi metsade asemel

omased hoopis boreo-nemoraalsetele salumetsadele, osaliselt ka loometsadele.

Epifüütsed samblad kasvavad uuritud metsades peamiselt harilikul männil ja

harilikul kuusel. Nendegi liikide arv, samuti lagu- ja lamapuidul esinevate liikide arv

suureneb vastavalt reostuskoormuse gradiendile, s.t kõige liigirikkamad on epifüütsete

sammalde poolest tugevalt saastatud metsad (joonis 8). Epifüütsete ning lagupuidul

kasvavate sammalde ning kõduhorisondi keemiliste omaduste vastavusanalüüsi

ordinatsiooniskeemil kajastab esimene ordinatsioonitelg üsna hästi tuhasuse ja N-

sisalduse muutumist kõduhorisondis (rtuhasus, I telg = 0,79; rN, I telg = 0,59); see telg

kirjeldab andmete üldisest varieeruvusest 15,8% (joonis 8). Teise ordinatsiooniteljega

on tihedamini korreleeritud P- ja Ca-sisaldused (korrelatsioonikordaja väärtused on

vastavalt 0,59 ja 0,51). Ilmneb, et saaste poolt mõjutamata aladega seondub kaarlehise

põikkupra (Plagiothecium curvifolium) (faktorkoormus -2.73), hariliku põikkupra

(Plagiothecium laetum) (-2.10), kauni narmiku (Ptilidium pulcherrimum) (-1.99), kase-

kaksikhamba (Dicranum montanum) (-1.96) ja saleda lühikupra (-1.50) esinemine

(joonis 8). Reostatud metsadele iseloomulikeks liikideks on kähar juussammal

(Trichostomum crispulum) (1.39), niiduehmik (0.99), harilik punasammal

(Bryoerythrophyllum recurvirostre) (0.82), harilik lõhistanukas (Schistidium

apocarpum) (0.75), harilik sanioonia (Sanionia uncinata) (0.73) jt. (joonis 8).

26

Joonis 8. Proovialade ja epifüütselt või lagupuidul kasvavate sammalde

ühisordinatsioon kanoonilise vastavusanalüüsi põhjal. Tähistused: vt. joonis 5;

Amb serp – Amblystegium seprens, Amb subt – Amblystegium subtile, Ano long – Anomodon longifolius, Bar conv – Barbula convoluta, Bar ungu – Barbula unguiculata, Bra ruta – Brachythecium rutabulum, Bra sale – Brachythecium salebrosum, Bra velu – Brachythecium velutinum, Bry recu – Bryoerythrophyllum recurvirostre, Bry eleg – Bryum elegans, Cam calc – Campylium calcareum, Cam somm – Campylium sommerfeltii, Chi poly – Chiloscyphus polyanthos, Dic mont – Dicranum montanum, Enc stre – Encalypta streptocarpa, Fis adia – Fissidens adianthoides, Hom tric – Homalia trichomanoides, Hyp cupr – Hypnum cupressiforme, Nec penn – Neckera pennata, Ort spec – Orthotrichum speciosum, Pla cusp – Plagiomnium cuspidatum, Pla curv – Plagiothecium curvifolium, Pla laet – Plagiothecium laetum, Pla repe – Platygyrium repens, Pti pulc – Ptilidium pulcherrimum, Pyl poly – Pylaisia polyantha, Rad comp – Radula complanata, San unci – Sanionia uncinata, Scap sp. – Scapania sp., Sch apoc – Schistidium apocarpum, Thu phil – Thuidium philibertii, Tor rura – Tortula ruralis, Tri cris –Trichostomum crispulum.

Mitmese regressioonanalüüsi põhjal sõltub taimekoosluste liigirikkus

(epifüütseid ja lagupuidu samblaid arvestamata) oluliselt (p < 0,5) leeliselise saaste

tasemest. Saastamata proovialadel on keskmine liigirikkus 30±3, mõõdukalt saastatud

tsoonis 51±6 ning tugevalt saastatud aladel 62±9 (lisa 1). Liikide arv seondub

positiivselt kõduhorisondi pH ja Ca-sisalduse väärtustega, negatiivselt aga selle

tuhasuse ja N-sisaldusega (lisa 5). Puurinde tihedus suureneb koos Ca-sisalduse tõusuga

27

mulla kõduhorisondis, viimase kõrgem P-sisaldus mõjub positiivselt puurinde

kõrgusele. Üksikute puude rinnaspind oleneb ootuspäraselt teiste puude ohtrustest

samades metsakooslustes (lisa 5).

Mikrotsönooside tasemel (1 x 1 m prooviruutudelt kogutud andmete alusel) võib

uuritud metsades eristada üheksat klastrit, s.t mikrotsönoositüüpi (lisad 6 ja 7), mis oma

liigilise koosseisu poolest on üksteisest statistiliselt oluliselt erinevad (lisa 8). Viimane

kinnitab ühtlasi nende eristamise objektiivsust.

Lisaks samblarindes domineerivale harilikule laanikule (Hylocomium splendens)

(katvus 53,0%) ja harilikule palusamblale (25,6%), on esimese tüübi mikrotsönoosidele

puhma-rohurindes iseloomulikud harilik mustikas (13,2%), palu-härghein (7,2%) ja

võnk-kastevars (Deschampsia flexuosa) (4,8%) (lisa 7). Neist harilik laanik, harilik

palusammal, harilik mustikas ja võnk-kastevars on ka tüübi indikaatorliigid (lisa 9).

Neid mikrotsönoose esines 25 korral, enamasti saastamata piirkonna metsades (tabel 4).

Teise tüübi mikrotsönoosides valdavad harilik mustikas (38,2%), palu-härghein

(7,4%) ja harilik pohl (3,8%), sammaldest harilik laanik (68,0%) ja harilik palusammal

(14,7%) (lisa 7). Tüübi indikaatorliigiks on palu-härghein (tabel 9). Mirotsönoose

kirjeldati 29 prooviruudus, valdavalt saastamata tsoonis (tabel 4).

Kolmandas mikrotsönoositüübis, nagu eelmiseski, valitsevad harilik mustikas

(53,9%), palu-härghein (2,7%), harilik pohl (2,7%), sammaldest esinevad ohtralt harilik

laanik (34,8%), harilik palusammal (10,8%) ja metsakäharik (2,5%) (lisa 7). Sellele

tüübile iseloomulikud indikaatorliigid on keratarn (Carex globularis), harilik mustikas

ja soovildik (lisa 9). Vastavaid mikrotsönoose kirjeldati 16 prooviruudus, enamasti

saastamata uurimisaladel (tabel 4).

Neljanda tüübi dominantliikideks on puhma-rohurindes harilik mustikas

(33,6%), harilik pohl (3,4%), mets-härghein (3,2%) ja palu-härghein (2,8%).

Samblarindes valitsevad harilik palusammal (45.4%), harilik laanik (21,8%) ja lainjas

kaksikhammas (5,4%) (lisa 7). Karakteersed tunnusliigid on sookail, sinikas (Vaccinium

uliginosum), lainjas kaksikhammas ja mets-turbasammal (Sphagnum squarrosum) (lisa

9). Neid mikrotsönoose kirjeldati enamasti õhusaaste mõjuta aladel 17 prooviruudus

(tabel 4).

Viienda tüübi mikrotsönoosides on ohtramad liigid metsmaasikas (10,0%),

kilpjalg (Pteridium aquilinum) (6,4%), harilik mustikas (4,7%) ja mets-härghein (3,4%).

Samblarindes domineerivad harilik laanik (40,6%), harilik palusammal (4,8%) ja

28

metsakäharik (3,3%) (lisa 7). Indikaatorliikideks on metskastik (Calamagrostis

arundinacea), metsmaasikas, hobumadar, mets-härghein, kilpjalg ning sammaldest –

sale lühikupar ja metsakäharik (lisa 9). Vastavaid mikrotsönoose kirjeldati 22 ruudus,

millest suurem osa asus mõõdukalt saastatud tsoonis, kuid üksikud mikrotsönoosid ka

saastamata või tugevalt saastatud proovialadel (tabel 4).

Kuuenda tüübi mikrotsönoosides on puhma-rohurindes ohtramateks liikideks

harilik maikelluke (7,5%), jäneskastik (Calamagrostis epigeios) (3,6%) ja suur käopõll

(3,4%), sammaldest aga harilik laanik (47,1%), metsakäharik (20,2%) ja harilik

juuslehik (Cirriphyllum piliferum) (2,0%) (lisa 7). Statistiliselt olulisi tunnusliike on

suhteliselt rohkesti – harilik maikelluke, suur käopõll, harilik jänesesalat, harilik

kuldvits (Solidago virgaurea), võilill (Taraxacum sp.), aed-hiirehernes (Vicia sepium),

harilik tüviksammal (Climacium dendroides), väike salusammal (Eurhynchium

pulchellum) ja metsakäharik (lisa 9). Neid mikrotsönoose kirjeldati 18 ruudus, enamasti

tugevalt saastatud tsoonis (tabel 4).

Seitsmenda tüübi mikrotsönoosides on rohurinne hõre, domineerivad harilik

mustikas (5,6%), jäneskastik (2,0%), mets-härghein (1,9%) jne. Sammaldest on

suurema katvusega harilik laanik (70,3%), metsakäharik (3,9%) ja harilik palusammal

(2,4%) (lisa 7). Indikaatorliigiks on jäneskastik (lisa 9). See mikrotsonöösitüüp esines

kõige sagedamini – kokku 54 analüüsiruudus ning kõigis kolmes tsoonis (tabel 4).

Kaheksanda tüübi mikrotsönooside dominantliigid on mets-hiirehernes (7,4%),

harilik mustikas (3,2%), metsmaasikas (2,8%), karvane piiphein (Luzula pilosa) (2,5%),

jänesekapsas (2,2%), samblarindes – metsakäharik (20,4%), harilik laanik (8,2%) ja

harilik juuslehik (3,3%) (lisa 7). Tüübile iseloomulikeks indikaatorliikideks on karvane

piiphein, harilik lühikupar, mets-lehiksammal, harilik viherik (Scleropodium purum) ja

niiduehmik (lisa 9). Neid mikrotsönoose kirjeldati 22 ruudus, peamiselt tugevalt

saastatud tsooni metsades (tabel 4).

Üheksanda tüübi mikrotsönoosides valdavad kevadine seahernes (5,2%), mets-

hiirehernes (2,4%), jäneskastik (2,0%) ja harilik mustikas (1,7%). Samblarinde

dominantideks on metsakäharik (48,5%), harilik juuslehik (2,9%) ja harilik laanik

(3,9%) (lisa 7). Indikaatorliikideks on jänesekapsas, harilik ussilakk, mets-hiirehernes,

harilik juuslehik, kähar salusammal, harjastiivik (Fissidens dubius), suur lehiksammal

(Plagiomnium elatum) ja baieri timmia (lisa 9). Vastavaid mikrotsönoose kirjeldati 37

ruudus, mis peaaegu kõik paiknesid tugevalt saastatud metsades (tabel 4).

29

Seega võib üldistatult tõdeda, et esimesed neli mikrotsönoositüüpi on

iseloomulikud saastamata alal kasvavatele metsadele; viies, kuues ja seitsmes tüüp

esinevad peamiselt mõõdukalt tsemenditolmuga saastatud proovialadel, kaheksas ja

üheksas tüüp aga tugevasti saastatud tsooni metsades (tabel 4).

Tabel. 4. Mikrotsönoositüübide sagedus uurimisaladel erinevates saastetsoonides.

Mikrotsönoositüübid Tsoon Uurimisala

1 2 3 4 5 6 7 8 9 Üldarv

III Koidu 6 3 1 2 12 III Lontova1 6 6 12 III Lontova2 3 9 12 III Lontova3 2 10 12 III Lontova4 4 8 12 III Mahu1 1 11 12 III Mahu2 12 12 III Tigapõllu 7 4 1 12 III Toolse1 2 2 6 1 1 12 III Toolse2 2 5 1 2 2 12 II Karepa 1 2 2 7 12 II Pärna1 5 2 3 2 12 II Pärna 2 1 6 5 12 II Tildriku 2 5 1 1 2 1 12 I Esku1 5 4 2 1 12 I Esku2 5 5 1 1 12 I Kiva 3 4 4 1 12 I Metsanurga1 2 2 3 5 12 I Metsanurga2 1 3 8 12 I Pajuveski 1 8 3 12

Üldarv 25 29 16 17 22 18 54 22 37 240

Saastamata alade mikrotsönoosides domineerib rohurindes harilik mustikas,

samblarindes harilik laanik koos hariliku palusamblaga. Siiski, nagu eespool selgus,

igas mikrotsönoositüübis omad statistiliselt usaldatavad indikaatorliigid (lisa 9).

Mõõdukalt saastatud tsooni mikrotsönoosides säilitab harilik laanik oma kõrge

katvuse, kuid hariliku palusambla ohtrus väheneb järsult, kusjuures osaliselt asendab

30

teda metsakäharik (lisa 7). Selle tsooni mikrotsönoosides on indikaatorliikideks

tavalised boreaalsete metsade liigid – metskastik, metsmaasikas, mets-härghein, harilik

maikelluke, harilik kuldvits jne (lisa 9).

Tugevalt saastatud piirkonna mikrotsönoosides on karakteersed kevadine

seahernes, harilik ussilakk, mets-hiirehernes, sammaldest harilik luhiküpar, harilik

viherik, harilik juuslehik, kähar salusammal, baieri timmia jt (lisa 9).

31

4. ARUTELU

Aastatel 1990-1993 läbi viidud metsamuldade analüüsi põhjal osutus, et tugevalt

saastatud alal oli kõduhorisondi Ca- ja Mg-sisaldus saastamata aladega võrreldes enam

kui 15 korda kõrgem (Annuka & Mandre, 1995a). Käesoleva töö käigus saadud

andmete alusel ületab kõduhorisondi Ca-sisaldus tugevalt saastatud tsoonis saastamata

metsade oma 10 korda ja Mg-sisaldus ligikaudu 2 korda. Ilmselt Mg leostub

kõduhorisondist Ca-ga võrreldes tunduvalt kiiremini. Sama tendents on üldjoontes näha

ka kõdukihi K-sisalduse puhul: aastatel 1990-1993 ületas antud keemilise elemendi

sisaldus kõdukihis saastamata alade oma kuni 4 korda, praegu aga 2 korda. Seega võib

tõdeda, et ka 15 aastat pärast leeliselise tolmu heitkoguste drastilist vähenemist on

tsemendivabriku lähiümbruses metsade kõduhorisondi Ca-, Mg- ja K-sisaldus, aga ka

tuhasus ja pH looduslikust foonist jätkuvalt mitmeid kordi kõrgem. Analoogseid

tulemusi leidub ka teiste uurijate (näit. Annuka & Mandre, 1995a, 1995b; Morghom jt.,

2000; Mandre & Korsjukov, 2007) töödes. Kõrge tuhasisalduse põhjuseks on lihtsalt

mineraalsete osakeste poolest rikka tsemenditolmu pikaaegne sadenemine maapinnale.

Keskkonnaseisundi muutumise aspektist on kõige olulisem tsemenditolmu

leeliseliste komponentide (Ca, K, Mg) poolt põhjustatud sademete ja mullavee pH

suurenemine (Annuka & Mandre, 1995b; Mandre, 2000; Tervahattu jt., 2001; Mandre

& Korsjukov, 2007), mis pärsib leetmuldadele omaseid leetumisprotsesse (Annuka &

Rauk, 1992). Kõduhorisont, mis on boreaalsete okasmetsade mulla kõige happelisem

horisont, on leeliselise tsemenditolmu saastele eriti tundlik (Kokk, 1988). Kunda

tsemenditehase ümbruse metsades võib märgata isegi mulla kõdukihi degradeerumist.

Kõige selle tulemusena toimub taimede kasvukeskkonna leelistumine (Teras, 1984;

Kokk, 1988; Annuka & Mandre, 1995a, 1995b; Haapala jt., 1996; Mandre, 2000;

Morghom jt., 2000; Reintam jt., 2001; Ade-Ademilua & Obalola, 2008). Samas on

täheldatud (Беляева jt., 2004), et leeliseline tahm mõjub negatiivselt mulla filtratsiooni

koefitsiendile ja mullavee aurumisele ning seega selle suurendab veemahutavust. Teada

on ka, et leeliseline tolmusaaste võib mõjuda samuti mulla mikroobidele (Valk jt., 1994;

Kara & Bolat, 2007) ja mullas peituvale mükoriisale (Antibus & Linkins, 1992; Nasim

32

jt., 2007), mis omakorda muudavad pikaajalisel toimel taimede kasvukeskkonda.

Annuka & Mandre (1995a) leidsid juba 15 aastat tagasi, et Kunda tsemendivabriku

saastatud ümbruses on pohla- ja jänesekapsa kasvukohatüüpides metsa kasvutingimused

nihkunud tugevasti sinilille kasvukohatüübi poole.

Suur osa uuringuid, mis on pühendatud leeliselise tolmu poolt taimedele

avaldatavale mõjule keskenduvad ainult ühe või mõne taimeliigi reaktsioonile (Singh &

Rao, 1981; Lal & Ambasht, 1982; Singh, 1983; Shukla jt., 1990; Prasad & Inamdar,

1990; Vardaka jt., 1995; Bačić jt., 1999; Iqbal & Shafig, 2001; Leppedus jt., 2003;

Пасика, 2004; Świercz, 2006; Gostin, 2009). Ka käesolevas töös on selgesti jälgitav

eeskätt boreaalsetele okasmetsadele omaste taimeliikide ohtruse ja vitaalsuse

vähenemine piki reostusgradiendi mõju suurenemist ning nende asendumine boreo-

nemoraalsetele metsadele iseloomulike nn saluliikidega.

Sademete ja muldade leelistumise tõttu on happelist substraati eelistavate

taimeliikide kasv ja levik on pärsitud (Brandt & Rhoades, 1973; Karofeld, 1987;

Rajaleid & Tuuga, 1990; Karofeld, 1994, Annuka, 1995; Karofeld, 1996; Ploompuu,

1997; Kaasik jt., 2001, 2003; Давыдова, 2007; Karofeld jt., 2007). Eriti tundlikud on

raba happelises turbamullas kasvavad turbasamblad, mis suurema leeliselise saaste

korral võivad taimkattest täielikult kaduda (Spatt & Miller, 1981; Karofeld, 1987;

Rajaleid & Tuuga, 1990; Karofeld, 1994, 1996; Ploompuu, 1997; Kaasik jt., 2001,

2003). Ka meie andmetel tugevalt saastatud metsades turbasamblaid ei esinenud.

Laasimeri (1958) väitel oli Kunda tööstuspiirkonnas looduslik taimkate kohati täielikult

hävinud juba 1950. a. paiku.

Kuna sammaldel puudub kaitsev kutiikula ning nad omastavad toitaineid kogu

pinna kaudu, on nad keskkonnas toimuvate muutuste suhtes üldiselt tundlikumad kui

soontaimed (Ingerpuu & Vellak, 1998). Nii näiteks domineerivad meie poolt uuritud

saastamata tsooni metsakoosluste samblarindes harilik palusammal ja harilik laanik.

Mõõdukalt saastatud tsoonis Hylocomium splendens–Pleurozium schreberi sünuus küll

esineb, aga palusambla katvus on tunduvalt madalam võrreldes saastest mõjutamata

uurimisaladega. Sellele tsoonile on iseloomulikud harilik lühikupar, sale lühikupar,

metsakäharik jne, mis on substraadi toitainetesisalduse suhtes laia ökoloogilise

amplituudiga liigid (Игнатов & Игнатова, 2004; Нотов jt., 2002). Selles saastetsoonis

esines samuti lubi-lehiksammal, mis on karakteerne lubjarikastele kasvukohatüüpidele

(Ingerpuu & Vellak, 1998).

33

Tsemendivabriku lähiümbruses, tugevalt saastatud tsoonis, registreeriti

samblakattes rohkesti palumetsadele mittetüüpilisi liike. Osa neist on tsemenditolmu

suhtes indiferentsed ja iseloomulikud toitainerikastele substraatidele liigid (harilik

korbik, tuhm salusammal, kähar salusammal, harilik roossammal, mets-lehiksammal),

osa aga kaltsifiilsed – paetanukas (Encalypta streptocarpa), pude niithammas

(Didymodon fallax), harjastiivik, harilik tiivik (Fissidens adianthoides), harilik viherik

ja baieri timmia (Ingerpuu & Vellak, 1998; Игнатов & Игнатова, 2003, 2004). Mustika

metsakasvukohatüübi aladele omased Hylocomium splendens–Pleurozium schreberi

sünuusid on selles tsoonis täielikult hukkunud. Samasuguseid tulemusi on avaldanud

Kannukene (1995) ja Sujetoviené (2008), kes leidsid, et tsemendivabriku lähedal on

saastamata metsadele tüüpiline samblakate tugevasti kahjustatud ning selle liigiline

koosseis tugevasti muutunud. Atsidofiilsete liikide kadumist leeliselise saaste all

olevatelt aladel on märkinud samuti Kaasik jt. (2001, 2003) ja Ploompuu (1997).

Ootuspäraselt ilmneb samasugune seaduspärasus ka epifüütsete ja lagupuidul

kasvavate samblaliikide põhjal. Okaspuude tüvealusele iseloomulikud harilik põikkupar

ja kaarlehine põikkupar, aga samuti kase-kaksikhammas leeliselise tolmuga tugevalt

saastatud tsoonis üldse ei esinenud. Viimase liigi katvuse vähenemist lupjamise

tagajärjel on märkinud ka Dulière jt. (1999). Tsemenditolmuga saastatud metsadele on

iseloomulikud eutrofeerumisele viitavat liigid ja/või tugevat tolmusaastet taluvad liigid.

Lisaks neile esineb tugevalt saastatud metsades ka epifüütsete ning lagupuidul

kasvavate liikide seas kaltsifiilseid liike – harilik tömpkaanik (Amblystegium serpens),

harilik punasammal, lubi-kuldsammal (Campylium calcareum), paetanukas, sulgjas

õhik (Neckera pennata), harilik lõhistanukas, kollakas barbula (B. convoluta), punakas

barbula (Barbula unquiculata), niiduehmik. Mitmed uurijad kinnitavad, et need liigid

on tüüpilised lubjakividele ja/või siis betoneeritud substraadile (Giesy, 1957; Ingerpuu

& Vellak, 1998; Czernyadjeva, 2001; Нотов jt., 2002 Игнатов & Игнатова, 2003,

2004).

Ka puhma-rohurindesse ilmub leeliselise tolmuga saastatud aladel arvukalt

tolmu suhtes indiferentseid ja/või kaltsifiilseid taimeliike (Brandt & Rhoades, 1973;

Karofeld, 1987; Rajaleid & Tuuga, 1990; Karofeld, 1994; Annuka, 1995; Annuka &

Mandre, 1995a; Karofeld, 1996; Ploompuu, 1997; Kaasik jt., 2001; Grantz jt., 2003;

Давыдова, 2007; Karofeld jt., 2007). Märkimisväärne on seejuures III kategooria

looduskaitsealuste käpaliste esinemine, kes tavaliselt eelistavad lubjarikkaid kasvukohti.

34

Давыдова (2007) märgib, et leeliselise õhusaaste toimel ilmuvad muidu happelisel

mullal kasvavate metsade alustaimestusse liblikõieliste (Fabaceae), kõrreliste

(Poaceae) ja käpaliste (Orchidaceae) sugukonna liigid.

Mis puutub põõsarindesse ja puurinde järelkasvu, siis Annuka (1995) on

täheldanud, et hariliku sarapuu ja hariliku tamme ohtrus suureneb vastavalt leeliselise

õhusaastekoormuse gradiendile. Ka meie analüüside kohaselt kasvas tugevasti saastatud

tsoonis rohkesti sarapuud ja tamme, kuid lisaks nendele veel halli leppa, magedat

sõstart, harilikku lodjapuud. Rabakooslustes suureneb leeliselise saaste toimel paju

(Salix) ja kase (Betula) perekonna liikide ohtrus (Kaasik jt. 2001). Karofeld jt. (2007)

on rabades registreerinud peale nimetatutele ka hariliku paakspuu (Frangula alnus) ja

hariliku pihlaka (Sorbus aucuparia) suurenenud esinemist.

Taimestiku ja taimkatte muutus piki leeliselise saaste gradienti ilmneb väga

selgesti ka mikrotsönooside tasemel. Tabeli 4 põhjal on hästi näha

mikrotsönoositüüpide sagedus erinevates saastetsoonides ning tabeli selge

diagonaliseeritus kajastab nende asendumist vastavalt saastekoormuse suurenemisele.

Samas on täheldatud, et domineerivate liikide katvus saastatud mikrotsönoosides

väheneb, s.t liikide ohtrus on jaotanud ühtlasemalt.

Mitmed uurijad väidavad, et tsemenditolmu piiratud kontsentratsioonil on puude

kasvule ja idanemisele stimuleeriv toime (Hallik, 1965; Brandt & Rhoades, 1973;

Brennan & Rhoads, 1976; Annuka & Rauk, 1990; Kask jt., 2008; Rizvi & Khan, 2009).

Antud töö käigus saadud andmete põhjal liikide arv seondub positiivselt kõduhorisondi

pH ja Ca-sisalduse väärtustega, negatiivselt – N-sisaldusega. Samuti kõduhorisondi Ca-

sisaldusest sõltub positiivselt puurinne tihedus ja P-sisaldusest oleneb positiivselt

puurinne kõrgus. Warren & Adams (2002) on tõendanud puude kõrguskasvu positiivset

seost mulla P-sisaldusega, lisaks sellele on andmeid, et mulla suurem N-sisaldus

soodustab kuuskede kasvu (Seith jt., 1996; Stockfors & Linder, 1998). Selle tulemusena

väheneb alustaimestuni jõudev valgusehulk, mis põhjustab seal liigilise koosseisu

muutumist ja liigirikkuse vähenemist (Máliš jt., 2010). Nii on täheldatud, et puurinde

täius suureneb koos Ca- ja Mg-sisalduse tõusuga mullas (Terasmaa & Pikk, 1995).

Taimkatte muutumist leeliselise õhusaaste mõjul taimekoosluste tasemel

kajastab liigilise koosseisu kõrval küllaltki informatiivselt liigirikkuse muutumine.

Mitmed uurijad on seejuures tõdenud liikide arvu suurenemist (Brandt & Rhoades,

1973; Kubíková, 1981; Ksenofontova & Zobel, 1987; Zobel, 1989; Annuka, 1995;

35

Annuka & Mandre, 1995a; Kaasik jt., 2001, 2003; Karofeld jt., 2007; Соромотин,

2008; Lameed & Ayodele, 2008; Paal jt., 2009). Valdavalt on liigirikkuse suurenemist

seondatud mulla pH tõusuga saaste mõjul. Ka makroökoloogia tasandil on märgitud, et

kõrgematel laiuskraadidel valitseb mulla pH ja taimekoosluste liigirikkuse vahel

positiivne seos (Pärtel, 2002; Ewald, 2003). Käesoleva töö põhjal selgus, et tugevalt

saastatud tsoonis on metsakoosluste liigirikkus saastamata metsadega võrreldes üle kahe

korra suurem ning et liigirikkus tsemendivabrikust kaugunedes sujuvalt väheneb. Terase

(1984) uurimuse põhjal on tuulteroosist tulenevalt saasteallikast ida ja kirde suunas

tolmusaaste mõju tugevam ja ulatub kaugemale. Meie uurimuse kohaselt kasvavad

kõige liigirikkamad mustika kasvukohatüübi männikud hoopis ca 3 km Kunda

tsemendivabrikust lääne suunas, s.t valitsevatele tuultele vastassuunas. See fakt viitab

sellele, et leeliseline tolmusaaste küll suurendab liigirikkust, kuid üksnes teatud piirini.

Kokkuvõttes tuleb tõdeda, et ehkki leeliseline tsemenditolm suurendab taimekoosluste

liigirikkust, on lisandunud liigid – isegi kui nad kuuluvad kaitsealuste liikide hulka –

looduslikus seisundis mustika kasvukohatüübi metsadele võõrad ja osutavad siinjuures

varasema reostuse jätkuvale mõjule.

Saastekoormuse vähenemine Kunda tsemenditehase mõjupiirkonnas ei tähenda

seega veel seda, et keerukast keskkonnaprobleemist on lõplikult jagu saadud. Käesolev

töö tõstatas ka uusi küsimusi: 1) kui pikka aega vajab loodus mulla reostuseelse seisundi

saavutamiseks, 2) kui kaua aega vajavad metsakooslused reostuseelse koosseisu

taastamiseks ja kas see on üldse võimalik?

36

KOKKUVÕTE

Käesoleva töö eesmärkideks oli: 1) uurida, kuidas mõjub tsemenditolmu

õhusaaste mulla kõduhorisondi omadustele, 2) kirjeldada ja analüüsida metsade liigilise

koosseisu muutumist piki tsemenditolmust põhjustatud saastegradienti nii koosluste kui

mikrotsönooside tasemel, 3) selgitada, millised mulla kõduhorisondi keemilised

omadused ja metsakoosluste struktuuri iseloomustavad tunnused mõjutavad metsade

liigirikkust.

Analüüsiti 16 metsakooslust, mis paiknesid Kunda tsemenditehase

mõjupiirkonnas ning 4 metsakooslust, mis olid saastamata kontrollalal. Analüüsidest

ilmnes, et Kunda tsemendivabriku ümbruskonna võib jagada kolmeks saastetsooniks: I

– saastamata tsoon, II – mõõdukalt saastatud tsoon, III – tugevalt saastatud tsoon. Mulla

kõduhorisondi N-, K-, Ca-, Mg-sisaldus, pH väärtus ja tuhasus on nendes tsoonides

oluliselt erinev. Selgesti on täheldatav K, Mg, Ca kontsentratsiooni vähemine

tsemendivabrikust kaugenedes. N-sisaldus, vastupidi, tsemendivabrikust eemaldudes

suureneb, P-sisaldusel aga selget seost reostusallika kaugusega ei ilmne.

Kundas oli tsemenditolmu emissioon kõige ulatuslikum aastatel 1990-1992,

kusjuures tolmuhulk vabriku maapinnalähedases õhus ületas sellal lubatud

piirkontsentratsioone 20-30 korda. Nüüdseks on tolmusaaste peaaegu lakanud ja püsib

lubatud piirkontsentratsioonidest oluliselt madalamal tasemel. Selle tulemusena võib

loota metsade seisundi üldist paranemist, ent ka praegu on leeliselise tsemenditolmu

saaste mõju on väga märgatav ning seega ei ole sellega seotud keskkonnaprobleemid

kaugeltki ammendunud. Teadmised selle kohta, kui palju aega vajavad tolmuga

reostatud ökosüsteemid enam-vähem esialgse loodusliku seisundi saavutamiseks, s.t

mullaomaduste ja taimkatte taastumiseks, esialgu puuduvad.

Taimeliikide arv saastatud alal seondub positiivselt mulla kõduhoristondi pH ja

Ca-sisalduse väärtustega, negatiivselt aga selle tuhasuse ja N-sisaldusega. Puurinde

tihedus suureneb koos Ca-sisalduse tõusuga kõduhorisondis, selle kõrgem P-sisaldus

mõjub positiivselt puurinde kõrgusele. Üksikute puude rinnaspind oleneb eeskätt teiste

puude ohtrustest samades metsakooslustes.

37

Muutused saastatud ala mullastiku ja sademete keemilistes omadustes avaldavad

olulist mõju ka alustaimestu liigilisele koosseisule, mistõttu käsitletud mustika

kasvukohatüübi metsade tüübitunnused on muutunud ebamääraseks. Kunda

tsemendivabriku ümbruse tugevalt saastatud tsoonis ilmneb juba visuaalselt sealsete

metsade taimkatte suur erinevus sama tüüpi metsadest saastamata aladel. Alustaimestu

on saastatud metsades tunduvalt liigirikkam, teises puurindes ja järelkasvus on rohkesti

lehtpuid. Puude oksad ja tüved on tugevasti sammaldunud ning sammalde all on

tolmukiht. Paljud tugevalt saastatud tsoonis kasvavad liigid on iseloomulikud boreo-

nemoraalsetele salumetsadele, osaliselt ka loometsadele.

38

SUMMARY

The impact of alkaline cement dust pollution on the forest communities in

surroundings of Kunda cement plant

The aims of this study were: 1) to observe the impact of airborne cement dust

chemical components on forests litter horizon chemistry, 2) to describe and analyze

forest species composition and it’s change in connection with increasing alkaline

pollution, 3) to determine which forests litter horizon properties and structural

characteristics of forest communities influence on forest species richness

The study was carried out in surroundings of Kunda cement plant. We used 20

sample plots of 0.1 ha along the pollution gradient. The chosen stands represent 65-90

year old Myrtillus site type Scots pine forests growing on areas of even topography

where sandy Gleyic Podzols occur.

The cement plant surroundings can be divided into three pollution zones: I –

unpolluted, II – modestly polluted and, III – heavily polluted. The litter horizon values

of N, K, Ca and Mg content, pH and ash are significantly differents in forests of all

three zones. The values of K, Ca and Mg content decrease in connection with distance

of forests from the pollution source, whereas the N content increase in connection with

distance from the cement plant.

The species number in studied communities depends positively on the higher

value of litter horizon pH and Ca content but negatively of its N and ash content. Tree

layer density increases together with growth of Ca content in soil, while P content has

positive impact on tree layer height. DBH of single tree species depends, as expected,

mainly on the abundance of other trees in same stand.

The changes in soil properties can also affect forest species composition. The

species richness is higher in polluted forest communities in comparison with unpolluted

forests, in understorey and bush layer there is a lot of deciduous trees. Tree trunks and

branches are tightly covered by bryophytes and under bryophytes is cement dust layer.

For heavily polluted forests are characteristic calcifilous species or species indifferent to

high alkaline dust pollution. In this forests the content species is to some extent similar

39

to that in fresh boreal-nemoral forests and alvar forests. The number of bryophytes

growing mainly on tree stems or on decaying wood increases in accordance with the

pollution load gradient. On the ground of microcoenoses vegetation cluster analysis

nine microcoenose types were established. All these types have significantly different

species content which confirms their objectivity.

The Kunda cement plant dust emissions had reached its maximum in 1990-1992,

when the alkaline dust concentration has exceeded the allowed concentration more than

20-30 times at ground level. But now the quantity of pollutants emitted from Kunda

cement industry has remarkable decreased and remain below the permitted limit of

concentration. In the forest conditions can observe improvement trend, but it doesn’t

mean that the complicated environmental problem has disappeared. No one knows how

much time is needed to achieve the original balance of disturbed ecosystem and for soil

and vegetation restoration.

40

TÄNUAVALDUSED

Tänan väga oma juhendajat prof. Jaanus Paali kasulike nõuannete ja igakülgse

abi eest selle töö valmimisel! Tänusõnad samuti kaasjuhendajale juhtivteadurile Malle

Mandrele mõnede täiendavate andmete esitamise eest. Tänan ka Nele Ingerpuud ja Kai

Vellakut, kes abistasid sammalde määramisel; Mare Toomi, kes oli abiks soontaimede

määramisel; Dmitri Baranovit, kes aitas mind välitöödel. Olen tänulik Vladimir

Degtjarenkole mitmekülgse toetuse eest selle töö valmimisel. Käesolev töö valmis ETF

grandi GLOOM 8060 (vastutav täitja prof. Jaanus Paal) toel.

41

KASUTATUD KIRJANDUS

Aastaraamat METS 2008. 2009. Keskkonnaministeeriumi metsakaitse- ja

metsauuenduskeskus, Tartu, 213 lk.

Ade-Ademilua, O. E., Obalola, D. A. 2008. The effect of cement dust pollutation on

Celosia Argentea (Lagos Spinach) plant. – Journal of Environmetal Science and

Techonology 1: 45-55.

Annuka, E. 1995. Influence of air pollution from the cement industry on plant

communities. – In: Mandre, M. (ed.). Dust pollution and forest ecosystems. A

study of conifers in an alkalized environment. Institute of Ecology, Publication

3: 124-133.

Annuka, E., Mandre, M. 1995a. Mullastik ja taimkate. – Rmt.: Kink, H. (koost.).

Kunda piirkonna tööstusmaastik. Eesti Teaduste Akadeemia Kirjastus, Tallinn,

lk. 75-79.

Annuka, E., Mandre, M. 1995b. Soil responses to alkaline dust pollution. In: Mandre,

M. (ed.). – Dust pollution and forest ecosystems. A study of conifers in

alkalized environment. Institute of Ecology, Publication 3: 33-41.

Annuka, E., Rauk, J. 1990. Männikute radiaaljuurdekasv ja vitaalsus mõnedes

tööstuspiirkondades. – In.: Tootmine ja keskkond: teaduslik-rakendusliku

konverentsi (19.-20. apr. 1990. a.) ettekannete kokkuvõtted. Eesti Teaduste

Akadeemia, Tallinna Botaanikaaed, Ökoloogia ja Mereuuringute Instituut, Eesti

Geograafia Selts, Tallinn, lk. 38-43.

Annuka, E., Rauk, J. 1992. Tsemenditööstuse mõjust Kunda ümbruse mõnedele

maastikukomponentidele. – In: Merikalju, L., Sepp, E. (toim.). Eesti Geograafia

Seltsi aastaraamat, 27. Valgus, Tallinn, lk. 68-80.

Antibus, R. K., Linkins, A. E. 1992. Effects of liming a red pine forest floor on

mycorhizal numbers and soil acid phosphatase activities. – Soil Biology and

Biochemistry 24: 479-487.

Arold, I. 2005. Eesti maastikud.Tartu Ülikooli Kirjastus, Tartu, 453 lk.

42

Bačić, T., Lynch, A. H., Culter, D. 1999. Reactions to cement factory dust

contamination by Pinus halepensis needles. – Environmental and Experimental

Botany 41: 155-166.

Bell, J. N. B., Treshow, M. 2002. Air pollution and plant life. John Wiley & Sons,

London, 465 p.

Brandt, C. J., Rhoades, R. W. 1973. Effects of limestone dust accumulation on lateral

growth of forest trees. – Environmental Pollution 4: 207-213.

Branquinho, C., Gaio-Oliveira, G., Augusto, S., Pinho, P., Máguas, C., Correia, O.

2008. Biomonitoring spatial and temporal impact of atmospheric dust from a

cement industry. – Environmental Pollution 151: 292-299.

Brennan, E., Rhoads, A. F. 1976. The response of woody species to air pollution in an

urban environment. – Journal of Arboriculture 2: 1-5.

Czernyadjeva, I. 2001. Moss flora of Yamal peninsula (West Siberian Arctic). –

Arctoa 10: 121-150.

Dufrêne, M., Legrendre, P. 1997. Species assemblages and indicator species: the need

for a flexible asymmetrical approach. – Ecological Monographs 67: 345–366.

Dulière, J.-F., Carnol, M., Dalem, S., Remacle, J., Malaisse, F. 1999. Impact of

dolomite lime on the ground vegetation and on potential net N transformations

in Norway spruce (Picea abies (L.) (Karst.) and sessile oak (Quercus petraea

(Matt.) Lieb.) stands in the Belgian Ardenne. – Annals of forest science 56: 361-

370.

Eensaar, A. 1988. Õhu saastumise probleemid. – In: Karmo, M., Ratas, R. (toim.).

Eesti Geograafia Seltsi aastaraamat, 24. Valgus, Tallinn, lk. 26-37.

Erlickyt÷, R., Vitas, A. 2008. Influence of Climatic and Antropogenic Factors on the

Radial Growth of the Scots Pine (Pinus sylvestris L.). – Baltic Forestry 14: 103-

109.

Ewald, J. 2003. The calcareous riddle: Why are there so many calciphilous species in

the Central European flora? – Folia Geobotanica 38: 357-366.

Farmer, A. 2002. Effects of particulates. – In: Bell, J.N.B., Treshow, M. (eds.). Air

pollution and plant life. John Wiley & Sons, London, p. 187-199.

Gale, J., Easton, J. 1979. The effect of limestone dust on vegetation in an area with a

Mediterranean climate. – Environmental pollution 19: 89-101.

43

Giesy, R. M. 1957. Studies in Ohio Bryophytes. – The Ohio Journal of Science 57:

290-312.

Gostin, I. 2009. Air Pollution Effects on the Leaf Structure of some Fabaceae Species.

– Notulae Botanicae Horti Agrobotanici Cluj-Napoca 37: 57-63.

Grantz, D. A., Garner, J. H. B., Johnson, D. W. 2003. Ecological effects of

particulate matter. – Environment International 29: 213-239.

Haapala, H., Goltsova, N., Pitulko, V., Lodenius, M. 1996. The effect of

simultaneous large acidic and alkaline airborne pollutants on forest soil. –

Environmental Pollution 94: 159-168.

Hallik, O. 1965. Happeliste muldade lupjamine Eesti NSV-s. Eesti Raamat,

Tallinn, 283 lk.

Ingerpuu, N., Vellak, K. 1998. Eesti sammalde määraja. Eesti Loodusfoto, Tartu, 239

lk.

Iqbal, M. Z., Shafig, M. 2001. Periodical effect of cement dust pollution on the growth

of some plant species. – Turkish journal of botany 25: 19-24.

Jongman, R.H.G., Ter Braak, C.J.F., Van Tongeren, O.F.R. 1995. Data analysis in

community and landscape ecology. Cambridge University Press, Cambridge,

299 p.

Jätkusuutlikkuse aruanne 2007. 2007. Kunda Nordic Heidelberg Cement Group,

Stockholm, 23 lk.

Kaasik, M., Ploompuu, T., Sõukand, Ü., Kaasik, H. 2001. The impact of long-term

air pollution to the sensitive natural ecosystems: a case study. – In: 7th

International Conference on Environmental Science and Technology

Ermoupolis, Syros Island, Greece – Sept. 2001, p. 381-387.

Kaasik, M., Ploompuu, T., Alliksaar, T., Ivask, J. 2003. Alkalisation and nutrient

influx from the air as damaging factors for sub-boreal ecosystem. – In: 8th

International Conference on Environmental Science and Technology Lemnos

Island, Greece, 8-10 September 2003, p. 365-372.

Kaljumäe, H. 1995. Kliima. – In: Kink, H. (koost.). Kunda piirkonna

tööstusmaastik. Eesti Teaduste Akadeemia Kirjastus, Tallinn, lk. 27-31.

Kaljumäe, H. 1996. Kliima. – In: Saaber, K. (koost.). Virumaa. Koguteos. Lääne-

Viru Maavalitsus, Ida-Viru Maavalitsus, Rakvere, lk. 92-95.

44

Kannukene, L. 1995. Bryophytes in the forest ecosystem influenced by cement dust. –

In: Mandre, M. (ed.). Dust pollution and forest ecosystems. A study of

conifers in an alkalized environment. Institute of Ecology, Publication 3: 141-

147.

Kara, Ö., Bolat, I. 2007. Impact of Alkaline Dust Pollution on Soil Microbial Biomass

Carbon. – Turkish journal of agriculture and forestry 31: 181-187.

Karofeld, E. 1987. Kurtna järvestiku rabade looduslike tingimuste ja taimkatte

dünaamikast viimastel aastakümnetel. – In: Saarse, L. (toim.). Kurtna järvestiku

looduslik seisund ja selle areng, I. Valgus, Tallinn, lk. 133-139.

Karofeld, E. 1994. Human impact on bogs. – In: Punning, J.-M. (ed.). The influence of

natural and anthropogenic factors on the development of landscapes. The results

of a comprehensive study in NE Estonia. Institute of Ecology, Tallinn,

Publication 2: 141-149.

Karofeld, E. 1996. The effects of alkaline fly ash precipitation on the Sphagnum

mosses in Niinsaare bog, NE Estonia. – Suo 47: 105-114.

Karofeld, E., Vellak, K., Marmor, L., Paal, J. 2007. Aluselise õhusaaste mõjust

Kirde-Eesti rabadele. – Metsanduslikud Uurimused 47: 47-70.

Kask, R., Ots, K., Mandre, M., Pikk, J. 2008. Scots pine (Pinus sylvestris L.) wood

properties in an alkaline air pollution environment. – Trees – Structure and

Function 22: 815-823.

Keskkonnaülevaade nr. 15. 2006. Kunda Nordic Heidelberg Cement Group, Kunda. 18 lk. Klõšeiko, J. 2005. Concentration of carbohydtrates in conifer needles near Kunda

cement plant, Estonia, nine years after reduced dust pollution. – Forestry Studies

42: 87-94.

Klõšeiko, J., Mandre, M. 2000. Klinkritolmu mõju lahustavate süsivesikute sesoonsele

dünaamikale kuuseokastes ja pajulehtedes. – In: Jõgiste, K. (toim.).

Metsandusteaduskonna magistrantide ja doktorantide teaduslike tööde kogumik.

Eesti Põllumajandusülikool, Tartu, lk. 31-48.

Kokk, R. 1988. Muldade leelistumine Kirde-Eestis. Eesti NSV mullastik arvudes 7: 87-

93.

Kokk, R. 1996. Mullad. – In: Saaber, K. (koost.). Virumaa. Koguteos. Lääne-Viru

Maavalitsus, Ida-Viru Maavalitsus, Rakvere, lk. 59-69.

45

Kohv, N., Mandel, E., Ljamtsev, A. 2002. Eesti paiksetest saasteallikatest õhku

paisatud saasteainete statistiline aruanne 2001. Keskkonnaamet, Tallinn, 91 lk.

Ksenofontova, T., Zobel, M. 1987. Kurtna mõhnastiku ja järvede soontaimed. – In:

Saarse, L.(toim.). Kurtna järvestiku looduslik seisund ja selle areng, I. Valgus,

Tallinn, lk. 91-103.

Kubíková, J. 1981. The effect of cement factory air pollution on thermophilous rocky

grassland. – Vegetatio 46/47: 279-283.

Kumar, S. S., Singh, N. A., Kumar, V., Sunisha, B., Preeti, S., Deepali, S., Nath, S.

R. 2008. Impact of dust emission on plant vegetation in the vicinity of cement

plant. – Environmental Engineering and Management Journal 7: 31-35.

Kupčinskien÷, E. 2001. Pinus sylvestris needle surface characteristics in alkalised

environment. – Biologija 2: 25-27.

Kupčinskien÷, E., Nemaniuté, J., Dailidiené, D., Krasauskas, A. 2000. The

investigation of needle surface characteristics of Pinus sylvestris trees near the

Sources of industrial pollution. – Baltic Forestry 1:37-46.

Laasimer, L. 1958. Eesti NSV geobotaaniline rajoneerimine. Eesti NSV Teaduste

Akadeemia, Tartu, 51 lk.

Laasimer, L. 1965. Eesti NSV taimkate. Valgus, Tallinn, 396 lk.

Lal, B., Ambasht, R. S., 1982. Impact of cement dust on the mineral and energy

concentration of Pisidium guayava. – Environmental Pollution 29: 241–247.

Lameed, G. A., Ayodele, A. E. 2008. Environmental impact assessment of cement

factory production on biodiversity: A case study of UNICEM, Calabar

Nigeria. – World Journal of Biological Research 001: 1-7.

Leht, M. 2007. Eesti taimede määraja. EMÜ Eesti Loodusfoto, Tartu, 446 lk.

Leppedus, H., Cesar, V., Suver, M. 2003. The annual changes of chloroplast pigments

content in current- and previous- year needles of Norway spruce (Picea abies L.

Karst) exposed to cement dust pollution. – Acta Botanica Croatica. 62: 27-35.

Liblik, V. 2007. Õhusaaste ajalised trendid Ida-Virumaal ja mõju looduskeskkonnale.

Uuringute lühiülevaade 1990-2005. – In: Punning J.-M. (toim.).

Keskkonnauuringute nüüdisprobleeme. Ökoloogia Instituudi Publikatsioon 10:

173-203.

Liblik, V., Pensa, M., Rätsep, A. 2000. Õhusaaste trendid Ida- ja Lääne-Virumaa

tööstuspiirkondades. – Metsanduslikud Uurimused 33: 17-36.

46

Máliš, F., Vladovič, J., Čaboun, V., Vodálová, A. 2010. The influence of Picea abies

on herb vegetation in forest plant communities on the Veporské vrchy Mts. –

Journal of Foerst Science 56: 58-67.

Mandre, M. 1995a. Dust emission and deposition. – In: Mandre, M. (ed.). Dust

pollution and forest ecosystems. A study of conifers in alkalized environment.

Institute of Ecology, Publication 3: 18-22.

Mandre, M. 1995b. Changes in the nutrient composition of trees. – In: Mandre, M.

(ed.). Dust pollution and forest ecosystems. A study of conifers in alkalized

environment. Institute of Ecology, Publication 3: 44-63.

Mandre, M. 2000. Metsaökosüsteemi hälvetest Virumaa tööstuslikust õhusaastest

mõjutatud aladel. – Metsanduslikud Uurimused 33: 17-36.

Mandre, M., Bogdanov, V. 2000. Epikutikulaarsed vahad hariliku kuuse ja hariliku

männi okastel Kunda tsemenditehase piirkonnas. – Metsanduslikud Uurimused

33: 137-142.

Mandre, M., Kangur, A. 1985. Taimede vastusreaktsioonid tolmusaastusele. – In:

Frey, T. (toim.). Kaasaegse ökoloogia probleemid. Rakendusökoloogilisi

küsimusi Eestis.Vabariikliku III ökoloogiakonverentsi teesid. Tartu, lk. 160-

162.

Mandre, M., Bogdanov, V., Rahi, M. 2002. Impact of alkaline air pollution and

alkalisation of the environment on the structure and quantity of epicuticular

waxes on needles of Picea abies. – Forestry Studies 36: 107-119.

Mandre, M., Klõšeiko, J. 2000. Õhusaaste mõju süsivesikute sisaldusele hariliku

kuuse okastes. – Metsanduslikud Uurimused 33: 129-136.

Mandre, M., Klõšeiko, J., Ots, K. 1999. Changes in phytomass and nutrient

partitioning in young conifers in extreme alkaline growth conditions. –

Environmental Pollution 105: 209-220.

Mandre, M., Klõšeiko J., Ots, K. 2000. The effects of cement dust on the growth,

content of nutrients and carbohydtrates in various organs of five conifer species.

– Baltic Forestry 6: 16-23.

Mandre, M., Korsjukov R. 2000. Pigmentide sisaldus hariliku kuuse ja hariliku männi

okastes tsemenditootmise mõjupiirkonnas. – Metsanduslikud Uurimused 33:

121-127.

47

Mandre, M., Korsjukov R. 2002. Responses of the pigment systems of Norway spruce

and Scots pine to alkalisation of the environment. – Forestry Studies 36: 95-106.

Mandre, M., Korsjukov R. 2007. The quality of stemwood of Pinus sylvestris in an

alkalised environment. – Water Air & Soil Pollution 182: 163-172.

Mandre, M., Ots, K., Rauk, J, Tuulmets, L. 1998. Impact of air pollution emitted

from the cement industry on forest bioproduction. – Oil Shale 15: 365-373.

Mandre, M., Ots, K. 1999. Growth and biomass partitioning of 6-year-old spruces

under alkaline dust impact. – Water, Air & Soil Pollution 114: 13-25.

Mandre, M., Tuulmets, L. 1997. Pigment changes in Norway Spruce induced by dust

pollution. – Water, Air, & Soil Pollution 94: 247-258.

Masing, V. 1979. Botaanika. Õpik kõrgkoolidele, III osa. Taimeökoloogia,

taimegeograafia, geobotaanika. Valgus, Tallinn, 413 lk.

McClenahen, J. R. 1982. Changes in forest communities under air pollution. – In:

Aleksjeev, V., Martin, J. (toim.). Interaction between forest ecosystem and

pollutants. Eesti Teaduste Akadeemia, Tallinn, lk. 76-96.

McCune, B., Mefford, M., J. 1999. PC–ORD. Multivariate analysis of ecological data,

version 5. MjM Software Design, Gleneden Beach, Oregon, USA, 237 p.

Morghom, L. O., Karid, N. A., Sreiweel H. A., Soliman Y. A. 2000. Effect of volatile

cement dust on the soil properties surrounding the area around cement factories.

– In: 11th international cement conference, Tunis-Hammamet, 13-16 November

2000, 7 p.

Nasim, G., Bajwa, R., Hakeem, A. 2007. Response of arbuscular mycorrhizal fungi

and Bradyrhizobium japonicum to air pollution stress in soybean. – Journal of

Agricultural and Biological Science 3: 23-46.

Nilson, E. 1995. Species composition and structure of epiphytic lichen assemblages on

Scots pine around the Kunda cement plant. – In: Mandre, M. (ed.). Dust

pollution and forest ecosystems. A study of conifers in alkalized environment.

Institute of Ecology, Publication 3: 134-140.

Noormets, H., Teedumäe, A. 1995. Tsemendi tootmine. – In: Kink, H. (koost.).

Kunda piirkonna tööstusmaastik. Eesti Teaduste Akadeemia Kirjastus, Tallinn,

lk. 41-42.

Ots, K. 2000. Okaspuude okaste ja võrsete morfomeetriast Kunda tsemenditehase

ümbruses. – Metsanduslikud Uurimused 33: 158-176.

48

Ots, K. 2001a. Okaspuude biomassi formeerumine Kunda tsemenditehase

mõjupiirkonnas. – In: Jõgiste, K. (toim.). Metsandusteaduskonna magistrantide

ja doktorantide teaduslike tööde kogumik. Eesti Põllumajandusülikool, Tartu,

lk. 49-58.

Ots, K. 2001b. Keemiliste elementide sisaldus männiokastes Kunda tsemenditehase

piirkonnas. – Metsanduslikud Uurimused 35: 27-35.

Ots, K. 2002. Impact of air pollution on the growth of conifers in the industrial region

of northeast Estonia. The thesis for applying the doctor`s degree in agricultural

sciences in forestry. Estonian Agricultural University, Tartu, 85 p.

Ots, K. 2005. Changes in the density of needles on Scots pine shoots in the area

polluted by Kunda cement plant. – Forestry Studies 42: 79-86.

Ots, K., Mandre, M. 1997. Tsemenditolmust tingitud muutused okaspuude biomassi

vertikaalses jaotuvuses. – In: Meikar, T. (toim.). Teadustööde kogumik 189:

244-250.

Ots, K., Mandre, M., Pärn, H., Kask, R., Pikk, J. 2009. Changes in the allocation of

nutrients and biomass in Scots pine (Pinus Sylvestris L.) canopy in an area of

cement industry in Northeast Estonia. – Baltic Forestry 15: 237-247.

Ots, K., Rauk, J. 2000. Harilik kuusk (Picea abies (L.) Karst.) ja tööstusheitmete mõju

selle kasvule. – Dendroloogilised Uurimused Eestis 2: 124-135.

Ots, K., Rauk, J. 2001. Defoliation of Scots pine and Norway spruce under alkaline

dust impact and its relationship with radial increment. – Oil Shale 18: 223-237.

Paal, J. 1997. Eesti taimkatte kasvukohatüüpide klassifikatsioon.

Keskkonnaministeerium, ÜRO keskkonnaprogramm, Tallinn, 297 lk.

Paal, J., Kurg, K., Paal, T. 2008. Verhulitsa-Lutepää piirkonna liivikute taimkattest. –

Metsanduslikud Uurimused 49: 81-99.

Paal, J., Vellak, K., Liira, J., Karofeld, E. 2009. Bog recovery in northeastern Estonia

after the reduction of atmospheric pollutant input. – Restoration Ecology: 1-14.

Pensa, M., Jalkanen, R., Liblik, V. 2007. Variation in Scots pine needle longevity and

nutrient conservation in different habitats and latitudes. – Canadian Journal of

Forest Research 37: 1-6.

Ploompuu, T. 1996. Laukavee omadused Lääne-Virumaa rabades. – In: Kukk, T.

(toim.). XIX Eesti Looduseuurijate Päev. Kirde-Eesti loodus. Teaduste

Akadeemia Kirjastus, Tallinn – Tartu, lk. 52-61.

49

Ploompuu, T. 1997. Rabade taimekoosluste teisenemine leeliselise tolmusaaste toimel

Kunda ümbruses. – In: Frey, T. (toim.). Kaasaegse ökoloogia probleemid.

Ajalised muutused Eesti eluslooduses ja keskkonnas. Eesti VII ökoloogilise

konverentsi lühiartiklid. Eesti Ökoloogiakogu, Tartu, lk. 177-183.

Ploompuu, T., Tell, T. 2006. Sammalkatte taastumine Kunda ümbruse rabadel

tolmusaaste vähenemise järel. – In: Puura, I., Pihu, S. (toim.). XXIX Eesti

Looduseuurijate Päev. Põlevkivimaa loodus. Eesti Loodusuurijate Selts, Tartu,

lk. 68-72.

Prajapati, S. K., Tripathi, B. D. 2008. Seasonal variation of leaf dust accumulation

and pigment content in plant species exposed to urban particulates pollution. –

Journal of Environmental Quality 37: 865-870.

Prasad, M. S. V., Inamdar, J. A. 1990. Effect of cemet kiln dust pollution on black

gram (Vigna mungo (L.) Hepper). – Proceedings of the Indian Academy Of

Science 6: 435-443.

Prusty, B. A. K., Mishra, P. C, Azeez, P. A. 2005. Dust accumulation and leaf

pigment content in vegetation near the national highway at Sambalpur, Orissa,

India. – Ecotoxicology and Environmental Safety 60: 228-235.

Pärn, H. 2002. Some methods for evaluating forest growth responses to stress factors. –

Forestry Studies 36: 17-23.

Pärn, H. 2006. Radial growth of conifers in regions of different cement dust loads. –

Proceedings of the Estonian Academy of Sciences 55: 108-122.

Pärtel, M. 2002. Local plant diversity patterns and evolutionary history at the regional

scale. – Ecology 83: 2361-2366.

Rajaleid A., Tuuga, V. 1990. Saastunud rabamullad Ida-Virumaal. – In: Tootmine ja

keskkond: teaduslik-rakendusliku konverentsi (19.-20. apr. 1990. a.) ettekannete

kokkuvõtted. Eesti Teaduste Akadeemia, Tallinna Botaanikaaed, Ökoloogia ja

Mereuuringute Instituut, Eesti Geograafia Selts, Tallinn, lk. 69-75.

Rauk, J. 1995. Radial increment of trees. – In: Mandre, M. (ed.). Dust pollution and

forest ecosystems. A study of conifers in alkalized environment. Institute of

Ecology, Publication 3: 112-116.

Reintam, L., Rooma, I., Kull, A. 2001. Map of soil vulnerability and degradation in

Estonia. – In: Stott, D.E., Mohtar, R. H., Steinhardt G.C. (eds.). Sustaining the

Global Farm. ISCO, USDA-ARS, p. 1068-1074.

50

Reisner, V., Ots, K. 2002. Bark pH of Scots pine in industrial areas of Lääne- and Ida-

Viru counties. – Forestry Studies 36: 62-71.

Rizvi, R., Khan, A. 2009. Response of Eggplant (Solanum melongena L.) to fly ash and

brick kiln dust amended soil. – Biology and Medicine 1: 20-24.

Saar, J. 1995. Atmosfäär. – In: Kink, H. (koost.). Kunda piirkonna tööstusmaastik.

Eesti Teaduste Akadeemia Kirjastus, Tallinn, lk. 73-75.

Shukla, J., Pandey, V., Singh, S. N., Yunus, M., Singh, N., Ahmad, K. J. 1990.

Effect of cement dust on the growth and yield of Brassica campestris L. –

Environmental Pollution 66: 81-88.

Seith, B., George, E., Marschner, H., Wallenda, T., Schaeffer, C., Einig, W.,

Wingler, A., Hampp, R. 1996. Effects of varied soil nitrogen supply on Norway spruce

(Picea abies [L.] Karst.). – Plant and Soil 184: 291-298.

Singh, S. N. 1983. Alternation in mineral accumulation pattern of Triticum aestivum L.

exposed to particulate pollution. – Environmental Pollution 32: 171-177.

Singh, N., Rao, D. N. 1981. Certain responses of wheat plants to cement dust pollution.

– Environmental Pollution 24: 75-81.

Smith, W. H. 1990. Air pollution and forests. Interactions between air contaminants

and forest ecosystems. Springer, New York, 609 p.

Spatt, P. D., Miller, M. C. 1981. Growth conditions and vitality of Sphagnum in a

tundra community along the Alaska Pipeline Haul Road. – Arctic 34: 48-54.

Stockfors, J., Linder, S. 1998. Effects of nitrogen on the seasonal course of growth and

maintenance respiration in stems of Norway spruce trees. – Tree Physiology 18:

155-166.

Stravinskien÷, V., Erlickyt÷-Marčiukaitien÷, R. 2009. Scots pine (Pinus sylvestris L.)

radial growth dynamics in forest stands in the vicinity of „Akmenes

cementas“ plant. – Journal of Environmental Engineering and Landscape

Management 17: 140-147.

Sujetovien÷, G. 2008. Undergrowth as a biomonitor for deposition of nitrogen, acidity

and dust in pine forest. – Journal of Young Scientists 19: 129-135.

Świercz, A. 2006. Suitability of pine bark to evaluate pollution caused by cement-lime

dust. – Journal of Forest Science 52: 93-98.

51

Zobel, M. 1989. Kurtna mõhnastiku taimkate – seisund ja uuritus. – In: Ilomets, M.

(toim.). Kurtna järvestiku looduslik seisund ja selle areng, II. Valgus, Tallinn, lk.

89-94.

Teedumäe, A. 1995. Geoloogiline ehitus. – In: Kink, H. (koost.). Kunda piirkonna

tööstusmaastik. Eesti Teaduste Akadeemia Kirjastus, Tallinn, lk. 9-14.

Teras, T. 1984. Kunda tsemenditehase tolmu mõjust Kunda ümbruse metsamuldadele.

– Maakorraldus 17: 11–22.

Terasmaa, T. 1996. Keskealise degradeeruva pohlamänniku tervisliku seisundi

muutustest väetamise järgselt. – Metsanduslikud Uurimused 27: 112-124.

Terasmaa, T., Pikk, J. 1995. Liming with powdered oil-shale ash in a heavily damaged

forest ecosystems. The effect on forest condition in a pine stand. Proceedings of

the Estonian Academy of Sciences 5: 77-84.

Tervahattu, H., Lodenius, M., Tulisalo, E. 2001. Effects of the reduction of cement

plant pollution on the foliar and bark chemical composition of Scots pine.

Boreal Environment Research 6: 251-259.

Valk, U., Laitamm, H., Seemen, H. 1994. Metsaväetamise mõju mulla mikrofloorale.

– Metsanduslikud Uurimused 26: 89-96.

Vardaka, E., Cook, C. M., Lanaras, T., Sgardelis, S. P., Pantis, J. D. 1995. Effect of

dust from a limestone quarry on the photosynthesis of Quercus coccifera, an

evergreen schlerophyllous shrub. – Bulletin of Environmental Contamination &

Toxicology 54: 414- 419.

Warren, C. R., Adams, M. A. 2002. Phosphorus affects growth and partitioning of

nitrogen to rubisco in Pinus pinaster. – Tree Physiology 22: 11-19.

Беляева, Т. А., Бобров, А. П., Бобров, П. П., Ивченко, О. А., Кривальцевич, С.

В., Мандрыгина, В. Н. 2004. Влияние гранулометрического состава, гумуса и

зольных загрязнений на излучательные и диэлектрические характеристики

почв в микроволновом диапозоне. – Современные проблемы

дистанционного зондирования Земли из космоса 1: 333-339.

Давыдова, Н. Д. 2007. Техногенная геохимическая среда как фактор структурно-

функциональной организации геосистем. – География и природные

ресурсы 3: 126-132.

Десслер, Х.-Г. 1981. Влияние загрязнений воздуха на растительность. Причины.

Воздействие. Ответные меры. Лесная промышленность, Москва, 180 с.

52

Игнатов, М. С., Игнатова, Е. А. 2003. Флора мхов средней части Европейской

России. Том 1. Sphagnaceae – Hedwigiaceae. КМК, Россия, 608 с.

Игнатов, М. С., Игнатова, Е. А. 2004. Флора мхов средней части Европейской

России. Том 2. Fontinalaceae – Amblystegiaceae. КМК, Россия, 960 с.

Корчагин, А.А. 1976. Строение растительных сообществ. Полевая геоботаника,

том V. Наука, Ленинград. 319 c.

Нотов, А. А., Спирина, У. Н., Игнатова, Е. А., Игнатов, М. С. 2002.

Лисостебельные мхи Тверской области (средняя полоса Европейской

России). – Arctoa 11: 297-332.

Пасика, К. А. 2004. Исследование влияния выбросов цементной пыли на рост и

развитие растений. – Успехи современного естествознания 11: 45-46.

Соромотин, В.А. 2008. Влияние выбросов цементного завода на растительный

покров центральной Якутии (на примере Мохсоголлохского цементного

завода). – Автореферат диссертации на соискание ученой степени

кандитата биологических наук, Якутск, 22 с.

Kasutatud internetiallikad:

Riigimetsa Majandamise Keskus. Lääne-Virumaa metskond.

[http://www.rmk.ee/teemad/metsamajandamine/metskonnad/laane-virumaa-metskond].

30. märts 2010

Eesti Meteoroloogia ja Hüdroloogia Instituut. Kliimanormid.

[http://www.emhi.ee/index.php?ide=6,299,302]. 15.detsember 2009

StatSoft Inc. 2004. Statistica (data analysis software system), version 7.0.

[www.statsoft.com]. 12. jaanuar 2010

AS Kunda Nordic Tsement kodulehekülg.

[http://www.heidelbergcement.com/ee/et/kunda/home.htm]. 9.märts 2010

53

LISAD

54

Lis

a 1.

Uur

itud

met

sade

üld

andm

esti

k

Tun

nus/

ala

Lon

tova

1

Lon

tova

2

Lon

tova

3

Lon

tova

4

Mah

u 1

Mah

u 2

Koi

du

Tig

apõl

lu

Too

lse

1 T

ools

e 2

Põh

jala

ius

59°3

0,42

3´

59°3

0,46

5´

59°3

0,30

5´

59°3

0,49

6´

59°3

1,07

1´

59°3

1,14

1´

59°3

0,17

1´

59°3

0,30

3´

59°3

0,71

0´

59°2

9,98

6´

Idap

ikku

s 26

°33,

965´

26

°34,

104´

26

°34,

263´

26

°35,

081´

26

°36,

084´

26

°36,

234´

26

°29,

774´

26

°29,

806´

26

°28,

392´

26

°28,

915´

K

augu

s te

hase

st ja

su

und

1,75

km

E

2,2

km E

2,

65 E

4,

4 km

E

4,85

km

E

5,7

km E

2,

2 km

W

3 km

W

3,5

km W

4

km W

Tso

on

III

III

III

III

III

III

III

III

III

III

Soo

ntai

med

e ül

darv

26

21

30

23

26

25

29

31

34

35

Roh

urin

de

kesk

min

e ül

dkat

vus(

%)

27

18

39

38

25

24

26

27

32

42

Sam

mal

de

ülda

rv

23

20

25

24

20

19

27

25

23

17

Sam

blar

inde

ke

skm

ine

üldk

atvu

s(%

) 40

60

76

58

81

82

69

77

70

60

Põõ

sali

ikid

e ja

järe

lkas

vu

ülda

rv

10

17

11

13

9 9

12

12

13

14

Üld

ine

liig

irik

kus

60

58

66

61

56

53

68

70

71

66

I ri

nde

liit

us

0,7

0,5

0,5

0,6

0,7

0,6

0,5

0,6

0,5

0,5

I ri

nde

koos

seis

8M

ä+1K

u+1K

s 10

Mä

9Mä+

1Ku

9Mä+

1Ku

9Mä+

1Ku

10M

ä 9M

ä+1K

u 9M

ä+1K

u 10

Mä

10M

ä

55

Lis

a 1

järg

Tun

nus/

ala

Pär

na 1

P

ärna

2

Kar

epa

Til

drik

u K

iva

Paj

uves

ki

Esk

u 1

Esk

u 2

Met

sanu

rga

1 M

etsa

nurg

a 2

Põh

jala

ius

59°2

9,56

8´

59°2

9,35

9´

59°3

2,10

6´

59°3

1,06

4´

59°3

1,51

3´

59°3

3,79

3´

59°3

3,80

2´

59°3

3.75

4´

59°3

1,60

1´

59°3

1,43

4´

Idap

ikku

s 26

°42,

400´

26

°42,

587´

26

°25,

609´

26

°24,

826´

26

°15,

990´

26

°14,

176´

26

°04,

720´

26

°04.

446´

26

°01,

083´

26

°00,

685´

K

augu

s te

hase

st ja

su

und

10 k

m E

11

km

E

7,5

km W

8

km W

16

km

W

19 k

m W

28

km

W

28,5

km

W

31 k

m W

32

km

W

Tso

on

II

II

II

II

I I

I I

I I

Soo

ntai

med

e ül

darv

29

24

22

22

15

9

14

10

10

11

Roh

urin

de

kesk

min

e ül

dkat

vus(

%)

42

47

37

40

66

65

47

52

41

63

Sam

mal

de

ülda

rv

13

18

12

15

11

12

14

11

14

14

Sam

blar

inde

ke

skm

ine

üldk

atvu

s(%

) 60

65

87

48

72

86

88

89

87

79

Põõ

sali

ikid

e ja

järe

lkas

vu

ülda

rv

12

15

10

8 6

5 4

4 5

4

Üld

ine

liig

irik

kus

54

56

45

46

33

27

33

26

30

30

I ri

nde

liit

us

0,6

0,7

0,7

0,7

0,5

0,6

0,5

0,5

0,5

0,5

I ri

nde

koos

seis

9M

ä+1K

u 10

Mä

10M

ä 9M

ä+1K

u 10

Mä

9Ma+

1Ku

8Mä+

1Ku+

1ks

8Mä+

1Ku+

1ks

9Mä+

1Ku

8Mä+

1Ku+

1Ks

56

Lisa 2

Proovialade mulla kõduhorisondi pH, tuha ja peamiste keemiliste elementide protsentuaalne

sisaldus.

Proovialad Tsoon pH N P K Ca Mg Tuhk Esku1 I 4,0 1,105 0,093 0,109 0,627 0,053 40,59 Esku2 I 4,5 1,372 0,095 0,104 0,584 0,056 16,5 Metsanurga 1 I 3,8 1,251 0,095 0,084 0,459 0,048 7,75 Metsanurga 2 I 3,6 1,491 0,116 0,084 0,509 0,044 4,36 Kiva I 4,5 1,149 0,097 0,113 0,59 0,053 33,21 Pajuveski I 3,8 1,396 0,099 0,074 0,542 0,056 7 Karepa II 5,7 1,094 0,089 0,119 1,933 0,046 27,75 Tildriku II 5,8 1,467 0,108 0,112 2,17 0,066 21,52 Pärna 1 II 6,8 1,108 0,136 0,185 1,842 0,064 45,61 Pärna 2 II 6,1 0,788 0,162 0,153 1,229 0,047 36,8 Lontova 1 III 6,9 1,162 0,122 0,221 9,51 0,135 34,36 Lontova 2 III 7,3 1,231 0,131 0,283 11,384 0,168 38,98 Lontova 3 III 7,2 1,079 0,114 0,212 6,589 0,115 36,46 Lontova 4 III 7,4 1,361 0,111 0,138 3,5 0,117 19,6 Toolse 1 III 7,2 0,852 0,165 0,147 3,373 0,074 45,5 Toolse 2 III 6,8 0,463 0,236 0,14 3,823 0,058 36,16 Tigapõllu III 7,3 0,943 0,145 0,285 7,087 0,142 41,72 Koidu III 7,3 0,309 0,077 0,137 2,405 0,055 43,33 Mahu 1 III 7,4 0,383 0,05 0,107 3,523 0,046 37,96 Mahu 2 III 7,1 0,351 0,066 0,165 5,464 0,082 41,63

57

Lisa 3

Lontova 1 prooviala tugevalt saastatud tsoonis. Iseloomulik on järelkasv.

58

Lisa 3 järg

Lontova 3 prooviala tugevalt saastatud tsoonis. Iseloomulik on järelkasv.

59

Lisa 3 järg

Lontova 1 prooviala tugevalt saastatud tsoonis. Sammaldunud oksad; liigid: harilik

punasammal (Bryoerythrophyllum recurvirostre) , baieri timmia (Timmia bavarica),

harilik tömpkaanik (Amblystegium serpens).

60

Lisa 4

Kooslusetüüpide taimeliigid ja indikaatorliigid, mille statistiline olulisustõenäosus

Monte Carlo permutatsioonitestide põhjal on ≤ 0,05. Tähistused: Maks. tsoon – tsooni

number, milles vastava liigi indikaatorväärtus on maksimaalne, p – olulisustõenäosus.

Tsoonid Liik Maks.tsoon

I II III p

Betula pendula I 50 0 10 0,053 Picea abies I 83 50 40 0,470 Pinus sylvestris I 100 100 100 0,856 Salix cinerea I 50 25 20 0,218 Athyrium filix-femina I 17 0 0 0,501 Calluna vulgaris I 83 50 10 0,006 Carex globularis I 17 0 0 0,485 Deschampsia flexuosa I 100 100 30 0,058 Ledum palustre I 33 0 0 0,108 Lycopodium annotinum I 50 0 0 0,020 Melampyrum pratense I 83 50 20 0,038 Vaccinium myrtillus I 100 100 90 0,003 Vaccinium uliginosum I 50 25 10 0,068 Vaccinium vitis-idaea I 100 100 100 0,011 Aulacomnium androgynum I 17 0 0 0,498 Aulacomnium palustre I 83 0 0 0,001 Dicranum majus I 33 0 0 0,108 Dicranum polysetum I 100 25 0 <0,001 Dicranum scoparium I 100 50 10 0,133 Eurhynchium praelongum I 33 0 0 0,109 Hylocomium splendens I 100 100 90 0,597 Pleurozium schreberi I 100 100 60 0,005 Pohlia nutans I 17 0 0 0,499 Polytrichum commune I 67 0 0 0,009 Polytrichum juniperinum I 33 0 0 0,109 Ptilium crista-castrensis I 100 25 20 <0,001 Sphagnum squarrosum I 83 0 0 0,002 Thuidium abietinum I 17 0 10 1,000 Acer platanoides II 17 75 60 0,317 Corylus avellana II 0 100 100 0,027 Frangula alnus II 50 75 40 0,525 Juniperus communis II 50 75 40 0,104 Larix decidua II 0 25 10 0,786 Lonicera xylosteum II 0 75 70 0,217 Padus avium II 0 75 70 0,149 Quercus robur II 0 100 100 0,017 Rhamnus catharticus II 0 50 10 0,071

61

Lisa 4 järg

Tsoonid Liik Maks.tsoon

I II III p

Ribes alpinum II 0 100 100 0,102 Sorbus aucuparia II 67 100 100 0,086 Achillea millefolium II 0 25 0 0,198 Actaea spicata II 0 50 50 0,461 Aegopodium podagraria II 0 25 20 0,428 Agrostis capillaris II 0 50 20 0,224 Calamagrostis arundinacea II 67 75 40 0,383 Calamagrostis epigeios II 17 75 60 0,148 Carex muricata II 0 25 0 0,202 Cerastium fontanum II 0 25 0 0,198 Dactylis glomerata II 17 50 20 0,280 Deschampsia cespitosa II 0 75 10 0,019 Carex ericetorum II 0 25 0 0,198 Epilobium angustifolium II 33 100 60 0,014 Festuca polesica II 0 25 0 0,198 Fragaria vesca II 0 100 90 0,026 Galium verum II 0 50 40 0,221 Melampyrum sylvaticum II 0 75 70 0,164 Pimpinella saxifraga II 0 50 10 0,307 Poa pratensis II 0 25 0 0,198 Pteridium aquilinum II 33 50 30 0,785 Solidago virgaurea II 50 100 90 0,329 Stellaria graminea II 0 25 10 0,218 Trifolium medium II 0 25 0 0,202 Trifolium repens II 0 25 10 0,223 Veronica chamaedrys II 0 75 70 0,155 Vicia sylvatica II 0 75 60 0,168 Viola rupestris II 0 50 0 0,033 Brachythecium oedipodium II 17 25 0 0,668 Brachythecium rutabulum II 0 75 70 0,216 Brachythecium salebrosum II 0 50 20 0,052 Brachythecium velutinum II 17 25 0 0,846 Campylium sommerfeltii II 0 25 0 0,202 Chiloscyphus polyanthos II 0 25 0 0,204 Plagiomnium rostratum II 0 25 20 0,493 Plagiothecium laetum II 0 25 0 0,198 Radula complanata II 0 25 0 0,204 Rhytidiadelphus squarrosus II 0 50 10 0,080 Rhytidiadephus triquetrus II 0 100 90 0,022 Quercus robur III 0 0 10 1,000 Alnus incana III 0 0 30 0,195 Fraxinus excelsior III 0 0 10 1,000 Populus tremula III 33 25 40 0,924

62

Lisa 4 järg

Tsoonid Liik Maks.tsoon

I II III p

Ribes spicatum III 0 0 10 1,000 Rosa majalis III 0 0 10 1,000 Tilia cordata III 0 0 10 1,000 Ulmus glabra III 0 0 10 1,000 Viburnum opulus III 0 25 40 0,191 Agrostis gigantea III 0 0 10 1,000 Anemone nemorosa III 0 0 10 1,000 Angelica sylvestris III 0 0 30 0,256 Campanula persicifolia III 0 0 10 1,000 Carex digitata III 0 25 60 0,154 Cirsium oleraceum III 0 0 40 0,163 Convallaria majalis III 0 50 80 0,328 Crepis paludosa III 0 0 20 0,521 Dactylorhiza baltica III 0 0 40 0,106 Dactylorhiza incarnata III 0 0 10 1,000 Epipactis helleborine III 0 0 30 0,213 Fectuca gigantea III 0 0 10 1,000 Festuca ovina III 50 50 70 0,932 Festuca rubra III 0 25 30 0,739 Galium boreale III 0 0 10 1,000 Geranium sylvaticum III 0 0 10 1,000 Geum rivale III 0 0 40 0,103 Goodyera repens III 0 0 10 1,000 Helictotrichon pubescens III 0 0 10 1,000 Hepatica nobilis III 0 0 10 1,000 Heracleum sibiricum III 0 0 10 1,000 Hieracium umbellatum III 0 0 10 1,000 Lathyrus pratensis III 0 25 50 0,219 Lathyrus vernus III 0 25 60 0,095 Listera ovata III 0 75 100 0,008 Luzula pilosa III 83 75 100 0,983 Maianthemum bifolium III 67 50 90 0,775 Melampyrum nemorosum III 33 0 50 0,324 Melica nutans III 0 0 10 1,000 Mercurialis perennis III 0 0 10 1,000 Mycelis muralis III 0 25 90 <0,001 Neottia nidus-avis III 0 0 50 0,048 Orthilia secunda III 0 0 10 1,000 Oxalis acetosella III 0 50 70 0,046 Paris quadrifolia III 0 0 70 0,008 Pilosella cymosa III 0 0 10 1,000 Didymodon fallax III 0 0 20 0,518 Encalypta streptocarpa III 0 0 10 1,000

63

Lisa 4 järg

Tsoonid Liik Maks.tsoon

I II III p

Eurhynchium angustirete III 0 0 90 <0,001 Eurhynchium hians III 0 0 30 0,195 Eurhynchium pulchellum III 0 0 10 1,000 Fissidens adianthoides III 0 0 10 1,000 Fissidens dubius III 0 0 20 0,517 Orthotrichum obtusifolium III 0 0 10 1,000 Plagiomnium affine III 0 0 10 1,000 Plagiomnium cuspidatum III 0 50 100 <0,001 Plagiomnium elatum III 17 0 40 0,159 Plagiomnium ellipticum III 0 0 50 0,044 Plagiomnium undulatum III 0 25 30 0,481 Pylasia polyanta III 0 0 40 0,118 Rhodobryum roseum III 0 0 40 0,104 Sanionia uncinata III 17 25 30 0,673 Scleropodium purum III 0 25 40 0,249 Thuidium philibertii III 0 0 60 0,025 Timmia bavarica III 0 0 30 0,239

64

Lisa 5

Taimekoosluste liigilise liigirikkuse sõltuvus keskkonnaparameetritest mitmese

regressioonianalüüsi põhjal. Tähistused: β ja B – regressioonikoefitsiendid, SEβ ja SEB

– nende standardvead, p –olulisustõenäosus, rpartial – osakorrelatsiooni koefitsient,

Intercept – vabaliige.

Muutuja β SEβ B SEB p rpartial Liigirikkus

Intercept -109,66 26,13 0,001 pH 0,56 0,13 6,37 1,53 0,001 0,77 Kõrgus 0,47 0,08 5,60 0,93 <0,001 0,87 Vanus -0,07 0,07 -0,15 0,17 0,376 -0,26 Ca 0,27 0,11 1,37 0,55 0,027 0,59 N -0,28 0,11 -12,02 4,85 0,029 -0,58 Tuhk -0,27 0,12 -0,33 0,14 0,039 -0,56 Männi rinnaspind 0,09 0,07 0,62 0,49 0,227 0,35

Tihedus Intercept 0,24 0,16 0,138 Ca 0,43 0,20 0,01 0,01 0,046 0,46 Üldine rinnaspind 0,38 0,20 0,01 0,01 0,072 0,42

Kõrgus Intercept 14,06 3,94 0,003 P 0,59 0,23 19,80 7,71 0,021 0,55 Vanus 0,42 0,22 0,08 0,04 0,075 0,44 Tuhk 0,32 0,21 0,03 0,02 0,149 0,37

Kuuse rinnaspind Intercept 1,85 0,55 0,005 Üldine rinnaspind 1,53 0,02 0,94 0,01 <0,001 1,00 Männi rinnaspind -1,18 0,02 -0,94 0,02 <0,001 -1,00 Kase rinnaspind -0,23 0,02 -1,08 0,08 <0,001 -0,97 Tuhk 0,01 0,02 0,00 0,00 0,806 0,07 Tihedus -0,05 0,02 -0,95 0,31 0,009 -0,66 Kõrgus -0,04 0,01 -0,06 0,02 0,016 -0,63 N 0,03 0,02 0,16 0,10 0,127 0,43

Männi rinnaspind Intercept 2,01 0,57 0,004 Üldine rinnaspind 1,29 0,02 1,00 0,01 <0,001 1,00 Kuuse rinnaspind -0,84 0,02 -1,06 0,02 <0,001 -1,00 Kase rinnaspind -0,19 0,01 -1,15 0,07 <0,001 -0,98 Tuhk 0,00 0,02 0,00 0,00 0,796 0,08 Tihedus -0,04 0,01 -1,02 0,33 0,009 -0,67 Kõrgus -0,03 0,01 -0,06 0,02 0,016 -0,63 N 0,03 0,02 0,17 0,11 0,141 0,41

65

Lisa 5 järg

Muutuja β SEβ B SEB p rpartial Üldine rinnaspind

Intercept -1,95 0,54 0,003 Männi rinnaspind 0,77 0,01 1,00 0,01 <0,001 1,00 Kuuse rinnaspind 0,65 0,01 1,06 0,02 <0,001 1,00 Kase rinnaspind 0,15 0,01 1,15 0,07 <0,001 0,98 Tihedus 0,03 0,01 0,99 0,27 0,003 0,71 Kõrgus 0,03 0,01 0,06 0,02 0,007 0,67 N -0,02 0,01 -0,15 0,07 0,057 -0,50

66

LISA 6

Taimekoosluste alustaimestu klasteranalüüsi dendrogramm ning selle alusel eristatud

mikrotsönoositüübid. Tähistused: Microcoenose type – mikrotsönoositüübid.

67

68

Lis

a 7.

Alu

stai

mes

tu m

ikro

tsön

oosi

tüüp

ide

tsen

troi

did.

Täh

istu

sed:

X –

kat

vuse

kes

kmin

e vä

ärtu

s, S

D –

sel

le s

tand

ardv

iga.

Mik

rots

önoo

sitü

üp

1 2

3 4

5 6

7 8

9 L

iigi

d X

S

D

X

SD

X

S

D

X

SD

X

S

D

X

SD

X

S

D

X

SD

X

S

D

Achillea millefolium

<0.

1 0.

2 0.

0 0.

0 0.

0 0.

0 0.

0 0.

0 0.

2 0.

7 0.

0 0.

0 0.

0 0.

0 0.

0 0.

0 0.

0 0,

0 Actaea spicata

0.0

0.0

0.2

0.8

0.2

0.8

0.0

0.0

0.2

0.9

0.1

0.5

0.0

0.0

0.6

1.9

0.4

1,0

Aegopodium podagraria

0.0

0.0

0.0

0.0

0.0

0.0

0.0

0.0

0.0

0.0

0.0

0.0

0.1

0.7

0.3

1.2

0.6

2,6

Agrostis capillaris

0.1

0.4

0.0

0.0

0.2

0.8

0.0

0.0

<0.

1 0.

1 0.

0 0.

0 0.

0 0.

1 0.

1 0.

4 0.

0 0,

0 Anem

one nem

orosa

0.0

0.0

0.0

0.0

0.0

0.0

0.0

0.0

0.0

0.0

0.0

0.0

<0.

1 0.

1 0.

0 0.

0 0.

0 0,

0 Angelica sylvestris

<0.

1 0.

2 0.

0 0.

0 0.

0 0.

0 0.

0 0.

0 <

0.1

0.2

0.0

0.0

0.3

1.1

0.0

0.0

0.0

0,0

Athyrium filix-fem

ina

0.0

0.0

0.0

0.0

0.0

0.0

0.0

0.0

0.7

3.2

0.0

0.0

0.0

0.0

0.0

0.0

0.0

0,0

Calamagrostis arundinacea

0.2

0.6

1.3

3.9

1.1

2.8

0.6

2.4

5.9

11.5

1.

5 3.

5 0.

7 2.

2 0.

7 2.

2 0.

6 2,

5 Calamagrostis epigeios

0.2

0.6

0.0

0.0

0.0

0.0

0.0

0.0

0.4

1.0

3.6

6.6

2.0

3.1

0.3

0.9

2.0

3,5

Calluna vulgaris

1.1

2.2

0.6

1.2

1.3

4.0

0.9

3.6

1.0

2.9

0.1

0.2

0.1

0.3

0.1

0.4

0.0

0,0

Campanula persicifolia

0.0

0.0

0.0

0.0

0.0

0.0

0.0

0.0

0.0

0.0

0.0

0.0

<0.

1 0.

1 0.

0 0.

0 0.

0 0,

0 Carex digitata

<0.

1 0.

2 0.

2 0.

9 0.

1 0.

3 0.

0 0.

0 0.

2 1.

1 0.

0 0.

0 0.

1 0.

3 0.

7 1.

5 1.

1 2,

9 Carex ericetorum

<0.

1 0.

2 0.

0 0.

0 0.

0 0.

0 0.

2 0.

7 <

0.1

0.1

0.0

0.0

0.0

0.0

0.0

0.0

0.0

0,0

Carex globularis

0.0

0.0

0.0

0.0

0.3

0.7

0.0

0.0

0.0

0.0

0.0

0.0

0.0

0.0

0.0

0.0

0.0

0,0

Cerastium fontanum

0.0

0.0

0.0

0.0

0.0

0.0

0.1

0.2

0.0

0.0

0.0

0.0

0.0

0.0

0.0

0.0

0.0

0,0

Cirsium oleraceum

0.0

0.0

0.0

0.0

0.0

0.0

0.0

0.0

0.0

0.0

0.2

0.7

0.1

0.4

0.7

3.3

0.1

0,7

Convallaria majalis

0.3

0.8

0.0

0.0

0.0

0.0

0.0

0.0

1.1

1.9

7.5

16.1

0.

8 1.

8 0.

5 1.

4 0.

3 0,

9 Crepis paludosa

0.0

0.0

0.0

0.0

0.0

0.0

0.0

0.0

0.0

0.0

0.2

0.7

0.0

0.0

0.0

0.0

0.0

0,0

Dactylis glomerata

0.2

0.8

0.0

0.0

0.0

0.0

0.0

0.0

0.2

1.1

0.0

0.0

0.1

0.4

0.0

0.0

0.0

0,0

Dactylorhiza baltica

0.0

0.0

0.0

0.0

0.0

0.0

0.0

0.0

0.0

0.0

0.1

0.5

0.0

0.3

0.0

0.2

0.0

0,0

Deschampsia cespitosa

<0.

1 0.

2 0.

2 0.

9 0.

1 0.

3 0.

0 0.

0 0.

3 1.

1 0.

0 0.

0 0.

0 0.

0 0.

4 1.

4 0.

0 0,

0 Deschampsia flexuosa

4.8

5.8

1.8

1.7

1.1

1.5

1.8

2.8

0.4

0.7

0.3

0.8

0.7

1.3

0.0

0.0

0.0

0,0

Epilobium angustifolium

0.2

0.6

0.2

0.7

0.0

0.0

0.0

0.0

0.0

0.0

0.1

0.3

0.4

0.9

0.0

0.0

0.1

0,7

Epipactis helleborine

0.0

0.0

0.0

0.0

0.0

0.0

0.0

0.0

0.0

0.0

0.0

0.0

0.0

0.0

0.1

0.4

0.1

0,5

Fectuca gigantea

0.0

0.0

0.0

0.0

0.0

0.0

0.0

0.0

0.0

0.0

0.0

0.0

0.0

0.0

0.2

1.1

0.0

0,0

Festuca ovina

0.4

0.9

0.1

0.6

0.2

0.8

0.6

1.3

1.7

4.4

1.4

2.7

1.1

1.9

0.1

0.7

0.0

0,0

Festuca polesica

0.2

0.7

0.0

0.0

0.0

0.0

0.0

0.0

0.1

0.5

0.0

0.0

<0.

1 0.

1 0.

0 0.

0 0.

0 0,

0 Festuca rubra

0.2

0.6

0.0

0.0

0.0

0.0

0.2

0.5

0.3

1.1

0.2

0.9

0.1

0.5

0.0

0.0

0.1

0,7

69

Lis

a 7

järg

Mik

rots

önoo

sitü

üp

1 2

3 4

5 6

7 8

9 L

iigi

d X

S

D

X

SD

X

S

D

X

SD

X

S

D

X

SD

X

S

D

X

SD

X

S

D

Fragaria vesca

1.4

3.6

0.1

0.6

0.4

0.9

0.0

0.0

10.0

15

.5

1.7

4.1

1.8

3.2

2.8

3.8

0.3

0,9

Galium boreale

<0.

1 0.

2 0.

0 0.

0 0.

0 0.

0 0.

0 0.

0 0.

0 0.

0 0.

0 0.

0 0.

0 0.

0 0.

0 0.

0 0.

0 0,

0 Galium verum

0.2

0.7

0.0

0.0

0.1

0.3

0.0

0.0

1.0

1.2

0.1

0.5

0.2

0.5

0.2

0.6

0.0

0,0

Geranium sylvaticum

0.0

0.0

0.0

0.0

0.0

0.0

0.0

0.0

0.0

0.0

0.0

0.0

0.0

0.0

<0.

1 0.

2 0.

0 0,

0 Geum rivale

0.0

0.0

0.0

0.0

0.0

0.0

0.0

0.0

0.0

0.0

0.0

0.0

<0.

1 0.

3 0.

1 0.

4 0.

2 0,

9 Goodyera repens

0.0

0.0

0.0

0.0

0.0

0.0

0.0

0.0

0.0

0.0

0.0

0.0

0.0

0.0

0.1

0.7

0.0

0,0

Helictotrichon pubescens

0.0

0.0

0.0

0.0

0.0

0.0

0.0

0.0

0.0

0.0

0.0

0.0

0.0

0.0

0.2

1.1

0.0

0,0

Hepatica nobilis

0.0

0.0

0.0

0.0

0.0

0.0

0.0

0.0

0.0

0.0

0.0

0.0

0.0

0.0

<0.

1 0.

2 0.

0 0,

0 Heracleum sibiricum

0.0

0.0

0.0

0.0

0.0

0.0

0.0

0.0

0.0

0.0

0.0

0.0

0.0

0.0

0.0

0.0

<0.

1 0,

2 Hieracium umbellatum

0.0

0.0

0.0

0.0

0.0

0.0

0.0

0.0

0.0

0.0

0.0

0.0

0.0

0.0

0.0

0.0

0.1

0,3

Lathyrus pratensis

0.2

0.6

0.0

0.0

0.0

0.0

0.0

0.0

0.5

1.3

0.6

1.6

0.5

1.1

0.1

0.4

0.0

0,0

Lathyrus vernus

0.0

0.0

0.0

0.0

0.0

0.0

0.0

0.0

0.0

0.0

0.1

0.2

0.1

0.7

1.0

1.7

5.2

7,6

Ledum palustre

0.4

2.0

<0.

1 0.

2 0.

5 1.

4 0.

8 1.

3 0.

0 0.

0 0.

0 0.

0 0.

0 0.

0 0.

0 0.

0 0.

0 0,

0 Listera ovata

0.1

0.3

0.1

0.7

0.0

0.0

0.0

0.0

0.5

0.9

3.4

3.7

1.5

1.7

1.4

1.7

1.1

1,4

Luzula pilosa

2.3

3.2

0.6

1.2

1.0

1.5

0.8

1.3

1.4

1.7

1.6

1.6

1.5

1.8

2.5

1.9

1.8

1,5

Lycopodium annotinum

0.1

0.4

0.1

0.6

0.0

0.0

0.0

0.0

0.0

0.0

0.1

0.5

0.3

1.0

0.0

0.0

0.0

0,0

Maianthem

um bifolium

0.6

1.3

0.8

1.4

1.4

2.4

0.1

0.5

0.5

1.7

1.2

1.9

0.5

1.5

0.7

1.0

0.9

1,3

Melampyrum nem

orosum

0.2

0.7

0.0

0.0

0.0

0.0

0.0

0.0

0.5

1.3

0.2

0.6

0.3

2.0

0.2

1.1

0.1

0,3

Melampyrum pratense

7.2

9.4

7.4

6.4

2.7

3.4

2.8

5.1

0.7

1.5

0.4

1.3

1.2

4.0

0.0

0.0

0.0

0,0

Melampyrum sylvaticum

0.5

1.3

0.1

0.4

0.3

1.0

3.2

9.2

3.4

5.3

0.0

0.0

1.9

4.6

0.5

1.6

0.7

1,4

Melica nutans

0.0

0.0

0.0

0.0

0.0

0.0

0.0

0.0

0.1

0.6

0.0

0.0

0.0

0.0

0.0

0.0

0.0

0,0

Mycelis muralis

0.0

0.0

0.0

0.0

0.0

0.0

0.0

0.0

0.4

1.7

1.2

1.6

0.2

0.8

1.0

1.6

0.9

2,0

Neottia nidus-avis

0.0

0.0

0.0

0.0

0.0

0.0

0.0

0.0

0.0

0.0

0.0

0.0

0.1

0.7

0.2

0.9

<0.

1 0,

2 Orthilia secunda

0.0

0.0

0.0

0.0

0.0

0.0

0.0

0.0

0.0

0.0

0.1

0.2

0.1

0.7

0.0

0.0

0.0

0,0

Oxalis acetosella

0.0

0.0

0.1

0.4

0.5

1.1

0.0

0.0

0.2

0.6

0.8

1.4

0.3

1.0

2.2

4.1

1.0

2,0

Paris quadrifolia

0.0

0.0

0.0

0.0

0.0

0.0

0.0

0.0

0.0

0.0

0.4

0.7

0.1

0.3

0.2

0.5

0.4

0,9

Pilosella cym

osa

0.0

0.0

0.0

0.0

0.0

0.0

0.0

0.0

0.0

0.0

0.0

0.0

0.0

0.0

1.0

4.4

0.0

0,0

Pimpinella saxifraga

0.1

0.4

0.0

0.0

0.0

0.0

0.1

0.5

0.0

0.0

0.0

0.0

<0.

1 0.

1 0.

6 2.

2 0.

0 0,

0

70

Lis

a 7

järg

Mik

rots

önoo

sitü

üp

1 2

3 4

5 6

7 8

9 L

iigi

d X

S

D

X

SD

X

S

D

X

SD

X

S

D

X

SD

X

S

D

X

SD

X

S

D

Platanthera bifolia

0.2

1.0

0.0

0.0

0.0

0.0

0.0

0.0

0.3

0.9

0.0

0.0

0.1

0.5

0.0

0.0

0.0

0,0

Poa pratensis

<0.

1 0.

2 0.

0 0.

0 0.

0 0.

0 0.

0 0.

0 0.

0 0.

0 0.

0 0.

0 <

0.1

0.3

0.0

0.0

0.0

0,0

Polygonatum odoratum

0.1

0.4

0.0

0.0

0.0

0.0

0.0

0.0

0.3

1.0

0.0

0.0

<0.

1 0.

3 0.

5 2.

2 0.

0 0,

0 Pteridium aquilinum

0.0

0.0

0.0

0.0

0.0

0.0

0.0

0.0

6.4

14.5

0.

0 0.

0 0.

2 1.

1 1.

0 4.

4 0.

3 2,

0 Pyrola media

0.0

0.0

0.0

0.0

0.0

0.0

0.0

0.0

0.0

0.0

0.4

1.6

0.0

0.0

0.0

0.0

0.0

0,0

Rubus idaeus

0.0

0.0

0.0

0.0

0.0

0.0

0.0

0.0

0.0

0.0

0.2

0.7

0.0

0.0

0.0

0.0

0.0

0,0

Rubus saxatilis

0.4

2.0

0.0

0.0

0.0

0.0

0.0

0.0

1.1

3.0

0.2

0.7

0.4

1.3

1.5

3.1

0.5

1,3

Solidago virgaurea

0.2

0.8

0.8

2.1

0.7

1.2

0.0

0.0

0.4

1.0

1.8

2.1

0.8

1.3

0.4

1.2

1.6

3,4

Stellaria graminea

0.0

0.0

0.0

0.0

0.0

0.0

0.2

0.7

0.0

0.0

0.0

0.0

0.0

0.0

0.0

0.0

0.0

0,0

Taraxacum sp.

0.0

0.0

0.0

0.0

0.0

0.0

0.0

0.0

0.0

0.0

0.5

1.2

<0.

1 0.

2 0.

4 1.

0 0.

1 0,

8 Trientalis europaeus

0.9

1.4

0.9

1.6

0.7

1.3

0.2

0.7

1.4

2.1

0.8

1.2

0.9

1.1

0.6

1.2

0.3

0,6

Trifolium medium

0.0

0.0

0.0

0.0

0.0

0.0

0.0

0.0

0.1

0.6

0.0

0.0

<0.

1 0.

1 0.

0 0.

0 0.

0 0,

0 Trifolium repens

0.2

0.8

0.0

0.0

0.0

0.0

0.0

0.0

0.0

0.2

0.0

0.0

0.0

0.0

0.0

0.0

0.0

0,0

Tussilago farfara

0.0

0.0

0.0

0.0

0.0

0.0

0.0

0.0

0.0

0.0

0.1

0.2

<0.

1 0.

3 0.

0 0.

0 <

0.1

0,2

Vaccinium myrtillus

13.2

8.

2 38

.2

9.9

53.9

23

.0

33.6

20

.5

4.7

5.4

1.1

1.9

5.6

6.3

3.2

5.3

1.7

3,2

Vaccinium uliginosum

0.3

0.8

0.0

0.0

0.2

0.6

0.8

1.6

0.0

0.0

0.0

0.0

0.0

0.0

0.0

0.0

0.0

0,0

Vaccinium vitis-idaea

3.4

1.7

3.8

1.9

2.7

1.9

3.4

2.1

1.4

1.7

0.6

1.3

1.2

1.1

0.5

1.2

0.3

0,7

Veronica chamaedrys

0.0

0.0

0.0

0.0

0.1

0.5

0.0

0.0

0.8

1.8

1.1

1.7

0.2

0.6

1.7

5.3

0.2

1,2

Vicia sepium

0.0

0.0

0.1

0.6

0.0

0.0

0.0

0.0

0.5

0.9

0.8

1.4

0.9

1.5

1.7

3.1

0.6

1,2

Vicia sylvatica

<0.

1 0.

2 0.

0 0.

0 0.

0 0.

0 0.

0 0.

0 0.

5 1.

1 0.

1 0.

2 0.

1 0.

3 7.

4 13

.1

2.4

4,2

Viola rupestris

0.1

0.4

0.0

0.0

0.0

0.0

0.3

0.8

0.1

0.3

0.0

0.0

<0.

1 0.

1 0.

0 0.

0 0.

0 0,

0 Viola sp.

0.0

0.0

0.0

0.0

0.0

0.0

0.0

0.0

0.1

0.3

0.0

0.0

0.0

0.0

<0.

1 0.

2 0.

0 0,

0 Aulacomnium palustre

0.2

1.0

0.1

0.4

0.7

1.5

0.1

0.5

0.0

0.0

0.0

0.0

0.0

0.0

0.0

0.0

0.0

0,0

Barbula convoluta

0.0

0.0

0.0

0.0

0.0

0.0

0.0

0.0

0.0

0.0

0.0

0.0

<0.

1 0.

3 0.

0 0.

0 0.

0 0,

0 Brachythecium erythrorrhizon

0.0

0.0

0.0

0.0

0.0

0.0

0.0

0.0

0.0

0.0

0.3

1.2

0.0

0.0

0.0

0.0

<0.

1 0,

2 Brachythecium glareosum

0.0

0.0

0.0

0.0

0.0

0.0

0.0

0.0

0.0

0.0

0.0

0.0

0.0

0.0

<0.

1 0.

2 0.

0 0,

0 Brachythecium oedipodium

0.0

0.0

0.0

0.0

0.0

0.0

0.1

0.2

0.0

0.0

0.0

0.0

<0.

1 0.

1 0.

0 0.

0 0.

0 0,

0

71

Lis

a 7

järg

Mik

rots

önoo

sitü

üp

1 2

3 4

5 6

7 8

9 L

iigi

d X

S

D

X

SD

X

S

D

X

SD

X

S

D

X

SD

X

S

D

X

SD

X

S

D

Brachythecium rutabulum

0.2

1.0

<0.

1 0.

2 0.

1 0.

5 0.

0 0.

0 0.

6 1.

5 0.

0 0.

0 0.

3 1.

0 1.

1 1.

9 0.

6 1,

4 Brachythecium salebrosum

0.1

0.4

0.0

0.0

0.0

0.0

0.0

0.0

0.6

1.4

0.3

1.2

0.1

0.7

0.1

0.4

0.0

0,0

Bryoerythrophyllum

recurvirostre

0.0

0.0

0.0

0.0

0.0

0.0

0.0

0.0

0.0

0.0

0.0

0.0

0.0

0.0

0.1

0.3

<0.

1 0,

2

Bryum elegans

0.0

0.0

0.0

0.0

0.0

0.0

0.0

0.0

0.0

0.0

0.0

0.0

0.1

0.5

0.0

0.0

<0.

1 0,

2 Campylium calcareum

0.0

0.0

0.0

0.0

0.0

0.0

0.0

0.0

0.0

0.0

0.0

0.0

0.0

0.0

0.1

0.4

0.0

0,0

Campylium protensum

0.0

0.0

0.0

0.0

0.0

0.0

0.0

0.0

0.0

0.0

0.1

0.3

<0.

1 0.

1 0.

2 0.

6 0.

2 0,

8 Campylium sommerfeltii

0.0

0.0

0.0

0.0

0.0

0.0

0.0

0.0

0.0

0.0

0.0

0.0

0.1

0.4

0.0

0.0

0.0

0,0

Campylium stellatum

0.0

0.0

0.0

0.0

0.0

0.0

0.0

0.0

0.0

0.0

0.0

0.0

<0.

1 0.

2 0.

0 0.

0 0.

0 0,

0 Chiloscyphus polyanthos

0.0

0.0

0.0

0.0

0.0

0.0

0.0

0.0

<0.

1 0.

2 0.

0 0.

0 0.

0 0.

0 0.

0 0.

0 0.

0 0,

0 Cirriphyllum piliferum

0.0

0.0

0.1

0.6

0.7

1.5

0.0

0.0

0.7

1.6

2.0

2.9

0.6

1.3

3.3

3.4

2.9

3,3

Climacium dendroides

0.0

0.0

0.0

0.0

0.0

0.0

0.0

0.0

0.0

0.0

0.4

1.6

0.0

0.0

0.0

0.0

0.0

0,0

Dicranum majus

0.0

0.0

0.0

0.0

0.3

1.0

0.1

0.2

0.0

0.0

0.0

0.0

0.0

0.0

0.0

0.0

0.0

0,0

Dicranum polysetum

1.1

2.0

1.2

3.4

1.7

3.1

5.4

6.1

0.2

0.9

0.0

0.0

<0.

1 0.

1 0.

0 0.

0 0.

0 0,

0 Dicranum scoparium

0.0

0.0

0.3

1.3

0.0

0.0

0.4

1.3

0.1

0.4

0.0

0.0

0.2

1.0

0.0

0.0

0.1

0,8

Didym

odon fallax

0.0

0.0

0.0

0.0

0.0

0.0

0.0

0.0

0.0

0.0

0.0

0.0

0.0

0.0

<0.

1 0.

2 0.

0 0,

0 Encalypta streptocarpa

0.0

0.0

0.0

0.0

0.0

0.0

0.0

0.0

0.0

0.0

0.0

0.0

<0.

1 0.

3 0.

0 0.

0 0.

0 0,

0 Eurhynchium angustirete

0.0

0.0

0.0

0.0

0.0

0.0

0.0

0.0

0.2

1.1

1.0

2.0

0.4

1.1

1.4

2.0

1.7

2,3

Eurhynchium hians

0.0

0.0

0.0

0.0

0.0

0.0

0.0

0.0

0.0

0.0

0.0

0.0

0.0

0.0

0.2

0.8

0.1

0,2

Eurhynchium pulchellum

0.0

0.0

0.0

0.0

0.0

0.0

0.0

0.0

0.0

0.0

0.1

0.5

<0.

1 0.

1 0.

0 0.

0 0.

0 0,

0 Fissidens adianthoides

0.0

0.0

0.0

0.0

0.0

0.0

0.0

0.0

0.0

0.0

0.0

0.0

<0.

1 0.

1 0.

0 0.

0 0.

0 0,

0 Fissidens dubius

0.0

0.0

0.0

0.0

0.0

0.0

0.0

0.0

0.0

0.0

0.0

0.0

0.0

0.0

0.0

0.0

0.3

1,2

Hylocomium splendens

53.0

14

.0

68.0

10

.9

34.8

16

.8

21.8

16

.2

40.6

19

.3

47.1

11

.5

70.3

18

.9

8.2

11.5

3.

9 5,

6 Plagiomnium affine

0.1

0.4

0.0

0.0

0.0

0.0

0.0

0.0

0.0

0.0

0.0

0.0

0.0

0.0

0.0

0.0

0.0

0,0

Plagiomnium cuspidatum

0.0

0.0

0.0

0.0

0.1

0.3

0.0

0.0

0.1

0.4

1.4

1.9

0.9

1.8

1.6

1.9

1.4

2,2

Plagiomnium elatum

0.0

0.0

0.0

0.0

0.0

0.0

0.0

0.0

<0.

1 0.

2 0.

0 0.

0 0.

0 0.

0 0.

7 1.

4 1.

1 2,

1 Plagiomnium ellipticum

0.0

0.0

0.0

0.0

0.0

0.0

0.0

0.0

0.0

0.0

<0.

1 0.

0 0.

2 0.

7 0.

1 0.

3 0.

2 0,

5 Plagiomnium rostratum

0.0

0.0

0.0

0.0

0.0

0.0

0.0

0.0

0.0

0.0

0.1

0.2

0.0

0.0

0.0

0.0

<0.

1 0,

2

72

Lis

a 7

järg

Mik

rots

önoo

sitü

üp

1 2

3 4

5 6

7 8

9 L

iigi

d X

S

D

X

SD

X

S

D

X

SD

X

S

D

X

SD

X

S

D

X

SD

X

S

D

Plagiomnium undulatum

0.0

0.0

<0.

1 0.

2 0.

2 0.

6 0.

0 0.

0 <

0.1

0.2

0.1

0.2

0.1

0.3

0.2

0.7

0.5

1,3

Pleurozium schreberi

25.6

9.

7 14

.7

7.6

10.8

9.

3 45

.4

20.2

4.

8 5.

6 1.

9 2.

9 2.

4 3.

7 0.

7 2.

2 0.

4 1,

8 Pohlia nutans

<0.

1 0.

2 0.

0 0.

0 0.

0 0.

0 0.

0 0.

0 0.

0 0.

0 0.

0 0.

0 0.

0 0.

0 0.

0 0.

0 0.

0 0,

0 Polytrichum commune

0.4

1.4

1.3

3.6

0.0

0.0

1.4

4.9

0.0

0.0

0.0

0.0

0.0

0.0

0.0

0.0

0.0

0,0

Polytrichum juniperinum

0.0

0.0

0.2

0.9

0.3

1.3

0.0

0.0

0.0

0.0

0.0

0.0

0.0

0.0

0.0

0.0

0.0

0,0

Ptilium crista-castrensis

1.0

2.0

1.0

2.1

0.7

1.8

1.2

2.8

0.0

0.0

0.0

0.0

0.2

0.8

0.0

0.0

0.0

0,0

Rhodobryum roseum

0.0

0.0

0.0

0.0

0.0

0.0

0.0

0.0

0.0

0.0

0.3

1.2

0.0

0.0

0.2

0.7

0.1

0,6

Rhytidiadelphus squarrosus

0.2

1.0

0.0

0.0

0.1

0.5

0.0

0.0

0.7

1.5

0.0

0.0

0.3

1.0

0.0

0.0

0.0

0,0

Rhytidiadelphus triquetrus

0.2

1.0

0.3

1.3

2.5

5.6

0.0

0.0

3.3

4.7

20.2

7.

5 3.

9 5.

2 20

.4

15.5

48

.5

18,2

Sanionia uncinata

0.0

0.0

0.0

0.0

0.4

1.1

0.0

0.0

<0.

1 0.

2 0.

1 0.

2 <

0.1

0.1

0.5

1.4

0.4

1,2

Scleropodium purum

0.2

0.8

0.0

0.0

0.0

0.0

0.0

0.0

0.2

1.1

0.0

0.0

<0.

1 0.

3 1.

0 1.

8 1.

5 3,

3 Sphagnum squarrosum

0.6

1.7

0.7

1.8

0.3

0.9

1.9

2.4

0.0

0.0

0.0

0.0

0.0

0.0

0.0

0.0

0.0

0,0

Thuidium abietinum

<0.

1 0.

2 0.

0 0.

0 0.

0 0.

0 0.

0 0.

0 0.

0 0.

0 0.

0 0.

0 0.

1 0.

4 0.

0 0.

0 0.

0 0,

0 Thuidium philibertii

0.1

0.6

0.0

0.0

0.0

0.0

0.0

0.0

0.0

0.0

0.0

0.0

0.3

1.0

1.8

2.8

0.6

1,6

Timmia bararica

0.0

0.0

0.0

0.0

0.0

0.0

0.0

0.0

0.0

0.0

0.0

0.0

0.0

0.0

1.2

2.5

1.1

1,9

Lisa 8

Mikrotsönoositüüpide liigilise koosseisu paarikaupa võrdlemine erinevates

saastetsoonides mitmese vastuse permutatsioonitesti alusel. Arvestades Bonferroni

parandust võrdluse puhul, vastab kriitilise olulisuse tasemele 0,05 analüüsi puhul

väärtus 0,0014. Tähistused: T – T-statistiku väärtus, A – A-kriteeriumi väärtus, p –

olulisustõenäosus.

Võrdlus T A p 1 versus 2 -23,365 0,167 <0,0001 1 versus 3 -24,128 0,322 <0,0001 1 versus 4 -19,448 0,216 <0,0001 1 versus 5 -19,095 0,119 <0,0001 1 versus 6 -25,237 0,255 <0,0001 1 versus 7 -41,206 0,190 <0,0001 1 versus 8 -28,739 0,277 <0,0001 1 versus 9 -41,962 0,492 <0,0001 2 versus 3 -23,492 0,247 <0,0001 2 versus 4 -25,433 0,301 <0,0001 2 versus 5 -25,243 0,177 <0,0001 2 versus 6 -29,714 0,346 <0,0001 2 versus 7 -46,422 0,256 <0,0001 2 versus 8 -31,987 0,329 <0,0001 2 versus 9 -45,006 0,558 <0,0001 3 versus 4 -14,784 0,215 <0,0001 3 versus5 -20,188 0,231 <0,0001 3 versus 6 -21,554 0,435 <0,0001 3 versus 7 -41,223 0,357 <0,0001 3 versus 8 -20,925 0,257 <0,0001 3 versus 9 -34,596 0,456 <0,0001 4 versus 5 -19,867 0,208 <0,0001 4 versus 6 -21,712 0,382 <0,0001 4 versus 7 -44,054 0,358 <0,0001 4 versus 8 -21,337 0,223 <0,0001 4 versus 9 -35,406 0,405 <0,0001 5 versus 6 -15,315 0,107 <0,0001 5 versus 7 -28,608 0,103 <0,0001 5 versus 8 -20,434 0,141 <0,0001 5 versus 9 -37,909 0,340 <0,0001 6 versus 7 -29,775 0,127 <0,0001 6 versus 8 -21,094 0,189 <0,0001 6 versus 9 -35,924 0,382 <0,0001 7 versus 8 -45,649 0,296 <0,0001 7 versus 9 -61,803 0,534 <0,0001 8 versus 9 -22,059 0,089 <0,0001

74

Lisa 9

Mikrotsönoositüüpide indikaatorliigid, mille statistiline olulisustõenäosus Monte Carlo

permutatsioonitestide põhjal on ≤ 0,05. Tähistused: Maks. tüüp – mikrotsönoositüübi

number, milles vastava liigi indikaatorväärtus on maksimaalne, p – olulisustõenäosus.

Mikrotsönoositüüp Liigid

Maks. tüüp 1 2 3 4 5 6 7 8 9

p

Deschampsia flexuosa 1 80 69 47 41 27 11 29 0 0 <0,001 Vaccinium vitis-idaea 1 100 97 93 100 59 33 73 24 22 <0,001 Hylocomium splendens 1 100 100 100 88 100 100 100 52 43 <0,001 Pleurozium schreberi 1 100 93 73 100 68 44 45 19 5 <0,001 Melampyrum pratense 2 48 90 67 53 23 11 20 0 0 <0,001 Carex globularis 3 0 0 13 0 0 0 0 0 0 0,003 Vaccinium myrtillus 3 92 100 100 94 64 39 68 43 38 <0,001 Aulocomnium palustre 3 4 10 20 6 0 0 0 0 0 0,008 Ledum palustre 4 8 3 13 29 0 0 0 0 0 0,007 Vaccinium uliginosum 4 12 0 13 24 0 0 0 0 0 0,001 Dicranum polysetum 4 24 14 27 65 5 0 2 0 0 <0,001 Sphagnum squarrosum 4 12 17 13 47 0 0 0 0 0 <0,001 Calamagrostis arundinacea 5 8 21 20 6 64 17 13 19 11 <0,001 Fragaria vesca 5 20 3 20 0 55 28 36 48 11 <0,001 Galium verum 5 16 0 7 0 50 6 18 10 0 <0,001 Melampyrum sylvaticum 5 16 3 7 12 50 0 23 10 27 0,006 Pteridium aquilinum 5 0 0 0 0 18 0 4 5 3 0,003 Brachythecium salebrosum 5 8 0 0 0 23 6 4 5 0 0,009 Rhytidiadelphus squarrosus 5 4 0 7 0 23 0 9 0 0 0,006 Convallaria majalis 6 12 0 0 0 32 33 25 14 11 0,003 Listera ovata 6 8 3 0 0 27 78 52 48 43 <0,001 Mycelis muralis 6 0 0 0 0 5 44 9 38 27 0,005 Solidago virgaurea 6 8 24 33 0 18 50 36 14 30 0,032 Taraxacum sp. 6 0 0 0 0 0 22 5 14 5 0,024 Vicia sepium 6 0 3 0 0 27 39 30 33 22 0,023 Climacium dendroides 6 0 0 0 0 0 11 0 0 0 0,013 Eurhynchium pulchellum 6 0 0 0 0 0 11 2 0 0 0,025 Rhytidiadelphus triquetrus 6 4 7 27 0 45 100 50 90 100 <0,001 Calamagrostis epigeios 7 8 0 0 0 18 33 43 14 35 0,013 Luzula pilosa 8 52 24 40 35 55 61 61 81 70 0,030 Brachythecium rutabulum 8 8 3 7 0 23 0 9 38 30 0,008 Plagiomnium cuspidatum 8 0 0 7 0 14 50 32 57 49 0,004 Scleropodium purum 8 4 0 0 0 5 0 2 29 24 0,009 Thuidium philibertii 8 4 0 0 0 0 0 9 38 19 <0,001 Carex digitata 9 4 3 7 0 5 0 4 24 30 0,010 Lathyrus vernus 9 0 0 0 0 0 6 4 33 70 <0,001 Oxalis acetosella 9 0 7 27 0 9 33 16 43 46 0,004

75

Lisa 9 järg

Mikrotsönoositüüp Liigid

Maks. tüüp 1 2 3 4 5 6 7 8 9

p

Paris quadrifolia 9 0 0 0 0 0 28 4 14 30 0,009 Vicia sylvatica 9 4 0 0 0 23 6 7 33 38 <0,001 Cirriphyllum piliferum 9 0 3 20 0 23 44 21 57 70 <0,001 Eurhynchium angustirete 9 0 0 0 0 5 28 16 38 43 0,003 Fissidens dubius 9 0 0 0 0 0 0 0 5 11 0,016 Plagiomnium elatum 9 0 0 0 0 5 0 0 29 35 0,001 Timmia bavarica 9 0 0 0 0 0 0 0 33 35 0,002