Ilmaraot ovat tärkeä yhteys puiden fysiologisten prosessien ja ympäristön välillä, joten ilmarakosäädön mallintaminen on kriittisen tärkeää puiden toiminnan ja kasvun ymmärtämiseksi. Eräs ilmarakosäädön malli, jota on laajalti testattu, perustuu ilmarakosäädön optimointiin Lagrangen menetelmällä. Tämän tutkimuksen tavoitteena oli laajentaa optimaalinen ilmarakosäätömalli koko puun tasolle, ja yhdistää se rungon paksuuskasvun malliin. Tässä työssä kehitelty uusi malli yhdistää ilmarakosäädön yhteyttämisen ei-ilmarakoisille rajoitteille, maan vesipitoisuuteen, entsymaattiseen aktivaatioon ja rungon paksuuskasvun fenologiaan. Malli tarvitsee syötteenä meteorologisia suureita, valon määrää, sekä maan vesipitoisuutta, ja se ennustaa haihdunnan, yhteyttämisen sekä paksuuskasvun 30 minuutin aikaresoluutiolla. Malli parametrisoitiin Bayesilaista päättelyä käyttäen, ja sen ennusteita verrattiin mittauksiin männyn (Pinus sylvestris) ja kuusen (Picea abies) toiminnasta Suomessa suolla sekä kivennäismaalla. Malli onnistui hyvin simuloimaan puiden haihduntaa ja rungon läpimitanmuutoksia. Malliparametrien tilastollinen analyysi osoitti, että nuorilla/lyhyillä puilla oli aina suurempi ilmarakojohtavuus vanhoihin/pitkiin puihin verrattuna tyypillisillä ilman kyllästysvajeen ja valon määrän arvoilla. Analyysi osoitti myös, että puiden hydraulinen johtavuus maasta juuriin sekä minimaalinen marginaalinen vedenkäyttötehokkuus korreloi positiivisesti lehtipinta-alan ja mantopuupinta-alan suhteeseen. Paksuuskasvun mallinnettu kesto korreloi positiivisesti lehtipinta-alaspesifisen kasvukauden kokonaisyhteyttämismäärän kanssa kostealla suolla, mutta samaa korrelaatiota ei havaittu kuivemmalla kivennäismaalla. Lisäksi muut paksuuskasvun fenologiset parametrit eivät korreloineet yhteyttämisen kanssa kummallakaan kasvupaikalla, mikä viittaa siihen, että yhteyttäminen yksin ei riitä kuvaamaan boreaalisten puiden paksuuskasvun fenologiaa. Malli antaa helposti käytettävän työkalun puiden ekofysiologian ja paksuuskasvun mallintamiseen, sekä näkemystä laajemman skaalan hiilinielujohteiseen kasvillisuuden mallintamiseen.
Ilmastonmuutoksen aiheuttama talvisateiden lisääntyminen saattaa altistaa pohjoiset havumetsät talvi- tai kevättulville erityisesti ojitetuilla turvemailla. On tärkeää tuntea pääpuulajien vasteet tulvalle, jotta voidaan parantaa ennusteita metsien tuottavuudesta sekä kunnostusojituksen tarpeesta. Tämän tutkimuksen tavoitteena oli selvittää vuoden ikäisten kuusen (Picea abies (L.) Karst.), rauduskoivun (Betula pendula Roth) ja hieskoivun (Betula pubescens Ehrh.) taimien fysiologisia ja kasvuvasteita kuukauden mittaiselle tulvalle lepokauden lopulla sekä koivulajien vasteita kuukauden mittaiselle tulvalle kasvukauden alussa.
Lepokauden tulva (LT) johti pienempään juuritilavuuteen kuusella, mutta ei vaikuttanut klorofyllifluoressenssiin eikä neulasten, rankojen tai juurten biomassaan. LT vähensi rauduskoivun juurten biomassaa ja juurten vedenjohtavuutta, mutta ei vaikuttanut maanpäällisiin kasvinosiin. Hieskoivussa LT vähensi ilmarakojohtavuutta ja nettofotosynteesiä, mutta eri kasvinosien biomassaan se ei vaikuttanut. Kokeessa tutkitut puulajit selviytyivät kuukauden mittaisesta talvitulvasta hyvin.
Kasvukauden tulva (KT) johti alempaan ilmarakojohtavuuteen ja nettofotosynteesiin sekä pienempään lehtipinta-alaan molemmissa koivulajeissa. Lehtien kalium-, kalsium-, magnesium-, mangaani- ja booripitoisuudet olivat pienempiä KT-käsittelyn rauduskoivuissa, mutta hieskoivussa ainoastaaan kalsium- ja magnesiumpitoisuudet olivat pienemmät. Hieskoivussa KT lisäsi voimakkaasti ohutjuurten haarautumista (klusterijuuria), lehtien karvoja ja rangan korkkihuokosia. Rauduskoivussa taas ei esiintynyt vastaavia sopeutumisilmiöitä. Kasvukauden tulva vaikutti haitallisemmin molempiin koivulajeihin kuin lepokauden tulva. Morfologisten piirteiden sopeutuminen tulvaan selitti lajien välisiä eroja paremmin kuin fysiologiset vasteet. Tulokset selittävät osaltaan hieskoivun parempaa menestymistä märässä maassa verrattuna rauduskoivuun.