„Alati ei ole otstarbekas ega ka majanduslikult võimalik kõiki mulla näitajad otseselt mõõta,“ rääkis Elsa Putku. „Seetõttu kasutatakse mulla näitajate leidmiseks üha sagedamini seosefunktsioone ja prognoosimudeleid, mille koostamiseks saab kasutada pärandandmeid mullaseirest ja mullastiku kaardistamisest.“

Putku selgitas, et mulla orgaanilise süsiniku sisaldus ja lasuvustihedus on olulised mulla kvaliteedi näitajad, ning neid on vaja ka mulla süsinikuvaru arvutamiseks. Mulla orgaanilise süsiniku sisaldus mõjutab mulla viljakust ja selle kaudu ka saagipotentsiaali.

Orgaaniline aine parandab mulla struktuursust ja veehoiuvõimet, suurendab neelamismahutavust, varustab taimi toiteelementidega ning on mullaelustikule energia allikas. Mulla lasuvustihedus on mulla talitlusi reguleeriv füüsikaline omadus, mille järgi hinnatakse mulla tihenemist ja see on vajalik mulla süsiniku- ja toiteelementide varu arvutamiseks.

Doktoritöö raames võrreldi erinevate mudelite (mediaanväärtuste, lineaarse regressiooni, segamudeli) ja masinõppe algoritmiga (juhumets) saadud tulemusi, kusjuures oluline oli, et mudelid ühilduksid Eesti suuremõõtkavalise mullastikukaardiga – see võimaldab üldistada prognoosimudelite tulemusi ja teha näiteks üle-eestilisi maakasutusotsustusi.

Ühtlasi hinnati mudelite põhjal arvutatud süsinikuvaru. Doktoritöös kasutati põllumuldade seire ja Eesti suuremõõtkavalise mullastikukaardi andmestikku ning loodi sel moel lisandväärtust olemasolevatele pärandandmetele.

Putku sõnul olid täpseima prognoosiga nii orgaanilise süsiniku kui ka lasuvustiheduse puhul segamudeli prognoosid. „Segamudeli eelis teiste lineaarsete meetodite ees oli korduvmõõtmistega arvestamine, sest mullaseire andmestik oli hierarhilise struktuuriga. Segamudeli ja krigingu kasutamine ruumilise varieeruvuse arvestamiseks parandas vähesel määral orgaanilise süsiniku prognoositäpsust.“

Segamudeli abil arvutatud süsinikuvaru oli Tartumaa mineraalsete põllumuldade näitel väiksema ruutkeskmise veaga võrreldes lineaarse regressiooni ja mediaanipõhise prognoosiga. Tulemused esitati teemakaardina Tartu maakonna põllumuldade süsinikuvarude kohta.

Välja töötatud metoodika on rakendatav ka rohkemate kandidaatmudelite puhul sarnase struktuuriga mullaandmestikes ning aitab pärandandmeid väärtustades leida vastuseid nii teaduslikele kui praktilistele mullaalastele küsimustele.

Doktoritööd „Mineraalsete põllumuldade orgaanilise süsiniku ja lasuvustiheduse statistilised prognoosimudelid“ juhendasid prof Alar Astover ja dotsent Christian Ritz. Töö oponent on prof Thomas Kätterer Rootsi põllumajandusülikoolist.