"Eesti Teadusfondi uurimistoetus" projekt ETF6741
ETF6741 "Orgaaniline aine ja fotosünteesipigmendid Peipsi ning Võrtsjärve settes kui markerid ökosüsteemi muutuste jälgimiseks suurtes madalates järvedes (1.01.2006−31.12.2009)", Ilmar Tõnno, Eesti Maaülikool, Põllumajandus- ja keskkonnainstituut.
ETF6741
Orgaaniline aine ja fotosünteesipigmendid Peipsi ning Võrtsjärve settes kui markerid ökosüsteemi muutuste jälgimiseks suurtes madalates järvedes
Organic matter and photosynthetic pigments in sediments of lakes Peipsi and Võrtsjärv as markers to follow ecosystem changes in large shallow lakes
1.01.2006
31.12.2009
Teadus- ja arendusprojekt
Eesti Teadusfondi uurimistoetus
ValdkondAlamvaldkondCERCS erialaFrascati Manual’i erialaProtsent
1. Bio- ja keskkonnateadused1.4. Ökoloogia, biosüstemaatika ja -füsioloogia 1.5. Bioteadused (bioloogia, botaanika, bakterioloogia, mikrobioloogia, zooloogia, entomoloogia, geneetika, biokeemia, biofüüsika jt100,0
PerioodSumma
01.01.2006−31.12.2006167 160,00 EEK (10 683,47 EUR)
01.01.2007−31.12.2007167 160,00 EEK (10 683,47 EUR)
01.01.2008−31.12.2008169 200,00 EEK (10 813,85 EUR)
01.01.2009−31.12.2009162 432,00 EEK (10 381,30 EUR)
42 562,09 EUR

Projekti eesmärgiks on analüüsida suurte madalate eutroofsete järvede ökosüsteemi muutusi setetes talletunud info põhjal. Töö oodatavateks tulemusteks on: 1. Hinnang lahustunud orgaanilise aine päritolu ajalisele dünaamikale Peipsis ja Võrtsjärves sette poorivees lahustunud orgaanilise aine jaotuse alusel. 2. Ülevaade Peipsi ja Võrtsjärve fütoplanktoni koosseisu ajalistest muutustest setetes ladestunud fotosünteesipigmentide (FSP) ja nende laguproduktide jaotuse põhjal. 3. Hinnang Peipsi ja Võrtsjärve eutrofeerumise ajalisele dünaamikale setetes talletunud info (lahustunud orgaaniline aine, FSP ja nende laguproduktid) põhjal. Settes leiduva lahustunud orgaanilise aine päritolu kindlakstegemine aitab mõista järve ja valgala suhtelist osakaalu ning selle muutumist orgaanilise aine formeerumisel. Peipsi ja Võrtsjärve settes oleva lahustunud orgaanilise aine ning FSP analüüs lisab uusi teadmisi madalate, rohketoiteliste järvede eutrofeerumisprotsessi mõistmiseks. Setteuuringute kasutamine järveökosüsteemide pikaajaliste muutuste selgitamisel on praegu väga aktuaalne kogu maailmas, seda nii eutrofeerumise kui ka kliimamuutuste mõju analüüsimiseks. Kuna suurte madalate järvede paleolimnoloogilisi aspekte on vähe uuritud, lisavad planeeritava uuringu tulemused olulist infot selgitamaks setteuuringute kasutamisvõimalusi selliste järvede ökosüsteemi pikaajaliste muutuste, nende põhjuste ja võimalike tulevikustsenaariumite koostamisel ning modelleerimisel.
The proposed research is aimed to analyse ecosystem changes of large shallow lakes based on the information stored in sediments. The following results would be achieved: 1. Estimation of long-term dynamics of dissolved organic matter (DOM) origin according to the distribution of DOM in sediment pore-water of L. Peipsi and L. Võrtsjärv. 2. Review of long-term changes of phytoplankton in lakes Peipis and Võrtsjärv according to the distribution of photosynthetic pigments (PSP) and their derivatives in sediments. 3. Estimation of long-term eutrophication dynamics of L. Peipsi and L. Võrtsjärv according to the information available from sediments (DOM, PSP and their derivatives). Identification of dissolved organic matter in sediments allows to estimate long-term changes in relative importance of lake and cachment area in formation of organic matter. Investigation of DOM and PSP from L. Peipsi and L. Võrtsjärv sediments is expected to give new knowledge to understand eutrophication processes of shallow eutrophic lakes. Studies of long- term changes of lake ecosystems via sediment analyses are timely both from the aspect of eutrophication and climate change impact analyses. Few studies have been done on paleolimnological aspects of large shallow lakes. Therefore, the proposed investigation will add important information for using sediment investigations for estimation of long-term ecological changes of such lakes, as well as for modelling and predicting future scenarios.