Influence of the lake basin on the lake water quality

Järved moodustavad Eesti territooriumist umbes 4,7 % ehk 2130 km2, sellest 176 km2 on väikejärvi. Eesti järved on valdavalt väiksed ja madalad ning nende levik on jaotunud ebaühtlaselt üle Eesti pinna. Peamiseks kvaliteedi näitajaks peetakse toitainete sisaldust ehk troofsust. Vee troofsust soovitatakse määrata fütoplanktoni abil kuna lämmastiku- ja fosforiühendid on suvel tugevalt seotud suviste taimedega ja seega nende põhjal määratud troofsus ei pruugi päris õige olla. Euroopa Liidu tasandil on vee kaitseks loodud veepoliitika raamdirektiiv. Direktiivis kehtestatud tegevused hõlmavad kõiki veealaseid direktiive, sealhulgas ka põllumajandusest pärit reostuse ära hoidmiseks loodud nitraadidirektiivi. Veepoliitika raamdirektiiv näeb ette meetmeid keemiliste saasteainete pinnavette sattumise vältimiseks. Selleks, et mõista kuidas järve vee kvaliteet kujuneb, on vaja teada kuidas mõjutab järve valgla selle kvaliteeti. Käesoleva magistritöö eesmärgiks oli leida seosed valgla maakattetüüpide, maakasutuse ja järve vee kvaliteedi kujunemise vahel. Uurimustöö eesmärgi saavutamiseks tuli välja töötada indeks, mis iseloomustaks kõige paremini valgla maakasutuse ja järve vee kvaliteedi vahelisi seoseid. Uurimustöös valiti analüüsiks 2007-2009. aastatel teostatud väikejärvede seire tulemustest 55 ühetaolise veekvaliteediga järve. Valgla indeksi ja järve kvaliteedi vahelise seose leidmiseks teostati regressioonanalüüs valgla indeksi väärtuse ja fütoplanktoni koondindeksi vahel. Parima korrelatsiooni leidmiseks muudeti töö käigus erinevate valglate kasutusintensiivsuse komponentide pallide suurust ja kaalu. Tulemuseks leiti kõigi näitajate pallide selline jaotus, mis iseloomustaks järve kvaliteeti kõige paremini. Maakatte pallide suuruse ja kaalu muutmine ei muutnud oluliselt seost fütoplanktoni koondindeksiga. Asustustihedust arvestati valglal olevate inimeste arvu ühel ruutkilomeetril. Ka asustustiheduse pallide suuruse ja kaalu muutmine ei muutnud oluliselt seost fütoplanktoni koondindeksiga. Põllumajandusloomade andmed teisendati põllumajandusministri poolt kehtestatud määruse järgi loomühikuteks ja leiti loomühikute arv järve pindala kohta. Antud korrelatsiooni kirjeldas valem: y = 4,668x - 0,6102 Parima seose valgla indeksi ja fütoplanktoni koondindeksi vahel annab selline valgla indeks, kus kõiki maakasutusintensiivsuse komponente võetakse arvesse suhteliselt võrdselt.There are biological, physical-chemical and morphological characteristics that influence lakes ecological status. The main quality indicator is considered water nutrient content, also known as trophic state. The best way to describe lake’s trophic state is to describe it through phytoplankton. Human impact on lakes and surface waters is constantly increasing. There are two widespread processes in inland water bodies: pollution and rapid increase of nutrient enrichment. The main pollutant sources are considered to be agriculture and settlement. In European Union cuntries has established the Water Framework Directive. The aim of the Directive is to get a good status of all waterbodies (ground and surface waters) by year 2015. To understand how water quality in lakes develop, we have to understand how lake catchment influences lake's water quality. The Aim of this study was to find connection between catchment land use and lake water quality. The goal of this research was to develop an index that would describe the links between catchment land use and water quality. In this study. 55 lakes with similar water quality were monitored between the years from 2007 until 2009. The catchment index was develop, which describes the intensity of the catchment and lake water quality, that represents the sum of different land use intensity characterizing components. Land-use intensity characterizing components are divided into points. Since phytoplankton is a good indicator of lake’s trophic state, phytoplankton index was used as lake quality status indicator. The phytoplankton index was developed by workers of Limnology center of Estonian University of Life Sciences. To find a connection between catchment index and phytoplankton index had to be made regression analysis. Thus, based on this work can be said that the best relationship between catchment index and the index of phytoplankton is the catchment area index, which takes into account all the components of land use intensity relatively equally