Abstract Freshwater ecosystems are severely threatened by a variety of anthropogenic stressors. In order to keep track with at least part of the changes, it is important to efficiently assess and monitor freshwater biological diversity. Biological assessment programs are developed to detect human-induced changes in the ecological state of aquatic systems. These programs typically rely on the assumption that environmental conditions are the sole drivers of biological communities occupying a site and, thus, these local communities would correctly inform about environmental conditions. Recently, this background principle of current bioassessment methods has faced some criticism, stemming from the idea that community structuring is a more complex process than just a mere result of local environmental conditions. In this thesis, I studied the natural and anthropogenic drivers of freshwater biodiversity. I was particularly interested if the various biodiversity metrics studied showed any spatial patterns and if so, for which reasons these patterns might occur. To obtain a comprehensive picture of spatial patterns in biodiversity, I studied multiple spatial contexts, biological groups and indices. I found that environmental conditions were not the only drivers of freshwater biodiversity. Instead, different spatial patterns, likely stemming from dispersal processes, were surprisingly powerful drivers of aquatic communities and index values derived from them. The spatial context (i.e. spatial extent and connectivity) of the aquatic study systems likely played a major role in structuring biodiversity. I also found that the distinct biological groups and indices studied were partly related to different predictor variables. The findings of this thesis are of importance to the development of new bioassessment methods. The results of this thesis also suggest that the spatial context of the study setting should be acknowledged when interpreting results based on current bioassessment methods. / Tiivistelmä Makeanveden ekosysteemit ovat hyvin alttiita ihmistoiminnalle. Ekosysteemissä mahdollisesti tapahtuvien muutosten havaitseminen vaatii tehokkaita vesistöjen ekologisen tilan ja luonnon monimuotoisuuden arviointi- ja seurantamenetelmiä. Näiden menetelmien toimintaperiaatteen yleisenä tausta-ajatuksena on, että biologiset yhteisöt määräytyvät paikallisten ympäristöolojen mukaan. Tietyn paikan yhteisön oletetaan siis heijastavan kyseisen paikan ympäristön tilaa. Viime aikoina tausta-ajatus paikallisten ympäristöolojen merkityksestä ainoana eliöyhteisöjä muovaavana tekijänä on kuitenkin kohdannut kritiikkiä. Kriitikot painottavat, että biologisten yhteisöjen rakenteeseen vaikuttavat monet muutkin asiat kuin paikalliset ympäristöolosuhteet ja niissä tapahtuvat ihmisperäiset muutokset. Väitöskirjassani tutkin sisävesien luonnon monimuotoisuuteen vaikuttavia tekijöitä. Olin erityisen kiinnostunut siitä, näkyykö tutkituissa biologisissa parametreissa maantieteellisessä tilassa ilmeneviä spatiaalisia säännönmukaisuuksia. Saadakseni mahdollisimman laaja-alaisen käsityksen luonnon monimuotoisuudessa esiintyvistä spatiaalisista säännönmukaisuuksista, tutkin useaa spatiaalista kontekstia, eliöryhmää ja indeksiä. Tutkimuksessa selvisi, että paikalliset ympäristöolosuhteet eivät ole ainoita luonnon monimuotoisuuteen vaikuttavia tekijöitä. Erilaiset spatiaaliset säännönmukaisuudet, todennäköisesti eliöiden levittäytymiseen liittyvien seikkojen aiheuttamina, olivat yllättävän yleisiä makeiden vesien eliöyhteisöjen rakenteessa ja niihin perustuvien indeksien arvoissa. Tutkimussysteemien spatiaalinen konteksti (alueen laajuus ja paikkojen väliset spatiaaliset suhteet) selvästi vaikutti luonnon monimuotoisuutta kuvastavien indeksien arvojen vaihteluun. Lisäksi selvisi, että eri eliöryhmät ja indeksit olivat useimmiten liitoksissa hyvin erilaisiin selittäviin muuttujiin, osoittaen, että nämä mittarit kuvastavat eri asioita. Väitöskirjassa esitetyt havainnot on tärkeää huomioida vesistöjen ekologisen tilan ja luonnon monimuotoisuuden arviointi- ja seurantamenetelmiä kehitettäessä. Spatiaalisen kontekstin merkitys olisi hyvä huomioida myös nykyisten arviointi- ja seurantamenetelmien tuottamien tulosten tulkinnassa.

Abstract Achieving the objective of a decarbonised economy by 2050 will require massive efforts in the energy sector. Emissions from residential houses will have to be almost completely cut, by around 90% by 2050. Home automation is a potential tool for achieving this goal. However, the environmental and economic benefits of automation technologies first need to be assessed. This thesis evaluates the impact of home automation for electricity management in the residential sector using environmental and economic indicators. To this end, a life cycle assessment was performed to evaluate the impacts of the manufacturing, use and disposal phases. The influences of end-user behaviour, household size and multiple levels of technological deployment were also investigated. A Markov chain simulation tool, built on the MatLab platform, was developed to assess all possible combinations of impacting factors. Dynamic environmental indicators were developed based on the ReCiPe method for aggregating the impacts of processes. All these indicators were then combined to form a single index based on multi-criteria acceptability analysis. The results suggest that home automation can decrease peak load, but that overall electricity consumption may increase due to electricity use by the actual automation system. The effect of home automation was more noticeable in larger households than in one-person households. In addition, use of dynamic environmental indicators proved more relevant than fixed indicators to represent the environmental impact of home automation. Within the life cycle of automation technology, the manufacturing phase had the highest impact, but most of the CO2 emissions originated from the use phase. In conclusion, the most important environmental benefit of home automation is reducing CO2 emissions during peak time by load shifting. / Tiivistelmä Vähähiilisen talouden saavuttaminen vuoteen 2050 mennessä edellyttää valtavia ponnisteluja energia-alalla. Rakennuksista aiheutuvia päästöjä on vähennettävä radikaalisti, jopa 90 % vuoteen 2050 mennessä. Rakennusten energiatehokkuutta edistävä automaatiotekniikka on yksi keino tämän päämäärän saavuttamiseen. Kotiautomaation kautta voidaan sekä vähentää energian kokonaiskulutusta että tasoittaa energiankäyttöprofiilia. On kuitenkin tutkittava myös, mitkä ovat automaatiotekniikan ympäristö- ja taloudelliset vaikutukset. Tässä työssä käsitellään kotiautomaation vaikutusta sähkön kulutuksen hallintaan asuinrakennuksissa käyttämällä ympäristö- ja talousindikaattoreita. Tätä varten suoritettiin kotiautomaation elinkaariarviointi selvittämällä laitteiden valmistus-, käyttö- ja hävittämisvaiheiden ympäristövaikutukset. Työssä tarkasteltiin myös asukkaiden käyttäytymisen, kotitalouden koon ja eri teknologiavaihtoehtojen vaikutuksia ympäristö- ja talousvaikutuksiin. Arviointi suoritettiin Markovin ketjun simulointityökalulla, joka rakennettiin Matlab-alustalle. Dynaamisia ympäristömittareita kehitettiin ReCiPe-menetelmää käyttäen. Indikaattorit on edelleen yhdistetty yhdeksi indeksiksi käyttäen monikriteeriarviointia. Tulokset viittaavat siihen, että huippukuormitusta voidaan vähentää käyttämällä kotiautomaatiota, mutta sähkön kokonaiskulutus voi kasvaa automaatiojärjestelmän sähkönkulutuksen takia. Kotiautomaation vaikutukset ovat eniten havaittavissa suurissa kotitalouksissa. Lisäksi, dynaamiset indikaattorit edustavat paremmin kotiautomaation vaikutusta ympäristöön kuin staattiset indikaattorit. Automaatioteknologian elinkaaressa suurimmat ympäristövaikutukset ovat valmistusvaiheessa, mutta CO2-päästöjä syntyy eniten käyttövaiheessa. Lopuksi voidaan todeta, että kotiautomaation merkittävin ympäristöhyöty on CO2-päästöjen vähentäminen huippukulutuksen aikana siirtämällä kuormitusta toiseen ajankohtaan.