792617S GIS-ANALYYSIMENETELMÄT TUTKIMUKSESSA (5 op) Ohjelma kl 2015, ti 14.4. Sali M101, 8.30-10.00 ti 14.4.2015 ke 15.4.2015 to 16.4.2015 ti 21.4.2015 ke 22.4.2015 to 23.4.2015 pe 24.4.2015 Jarmo Rusanen: Kokemukset tilastokeskuksen 1x1 km ruutuaineiston käytöstä yhteiskunnallisessa paikkatietotutkimuksessa Harri Antikainen: Heuristiset optimointimenetelmät FY1120 Ossi Kotavaara: Saavutettavuus paikkatietoperusteinen mittaaminen, vaikutusten tarkastelu ja verkostojen optimointi M101 Mikko Autio: Kaupungin väestöerojen tarkastelu GIS-menetelmillä Tommi Hakkarainen: Lokaatio-allokaatio -menetelmien käyttö palveluverkkojen optimoinnissa M101 Jan Hjort: Spatiaalis-tilastollinen mallintaminen luonnonmaantieteessä FY1120 Janne Alahuhta: Digitaaliset aineistot luonnonmaantieteessä M101 Terhi Järvinen: GIS-aineistot ekosysteemipalvelututkimuksessa M101
2 Sijainnin suunnittelu ja optimointi paikkatietojärjestelmän (GIS) avulla, esimerkkinä terveyspalvelut Jarmo Rusanen Sisältö 1) Geography of health and well being 2) Kunta- ja yhdyskuntarakenne sovelluksia 3) Yhteenveto paikkatietoaineistojen käytöstä Maantieteen laitos, Jarmo Rusanen 19.11.2013
LUONNONTIETEELLINEN TIEDEKUNTA / Maantiede/ Jarmo Rusanen 4
Yliopistollisten sairaaloiden nykyinen ja optimaalinen saavutettavuus Yliopistollisten sairaaloiden saavutettavuus 5x5 km väestöruutuaineiston (Tilastokeskuksen ruututietokanta) sekä tieverkon (Digiroad) perusteella laskettuna vasemmalla erityisvastuualueiden rajat huomioiden ja oikealla vapaasti allokoiden.
Harri Antikainen
Maantiede, Jarmo Rusanen 14.4.2015 8
SYNNYTYSYKSIKÖIDEN SAAVUTETTAVUUS Alle kouluikäinen väestö 5x5 km:n ruuduissa, joiden saavutettavuutta matka-ajassa lähimpään synnytyssairaalaan on tarkasteltu tieverkkoa pitkin ajonopeuksia hyödyntäen. Näistä ruuduista on muodostettu alueet, joista saavutettavuus sairaalaan on tietyn ajan puitteissa. Nykyisen tilanteen lisäksi on määritetty synnytyssairaaloiden saavutettavuuden näkökulmasta optimaalisimmat yksiköt eri yksikkömäärävaihtoehdoilla.
Tiina Huotari 11
Tiina Huotari 12
Tiina Huotari 13
Tiina Huotari 14
Synnytyssairaaloiden saavutettavuus Synnytyssairaaloiden lkm Synnytyssairaala Kunta 29 Naistenklinikka Helsinki 28 Malmin terveydenhuoltoalueen ky Pietarsaari 27 Raahen terveyskeskus Raahe 26 Vammalan aluesairaala Vammala 25 Lohjan sairaala Lohja 24 Porvoon sairaala Porvoo 23 Kanta-Hämeen keskussairaala Hämeenlinna 22 Savonlinnan keskussairaala Savonlinna 21 Salon sairaala Salo 20 Länsi-Pohjan keskussairaala Kemi 19 Oulaskankaan sairaala Oulainen 18 Jorvin sairaala Espoo 17 Mikkelin keskussairaala Mikkeli 16 Hyvinkään sairaala Hyvinkää 15 Vaasan keskussairaala Vaasa
Muutokset saavutettavuusajassa prosentteina 30 25 20 15 nykyiset synnytyssairaalat saavutettavuuden kannalta optimaaliset Saavutettavuus (h) % < 0,5 78,6 76,1 71,5 62,8 0,5-1 17,4 19,7 22,1 26,5 < 1 95,9 95,8 93,6 89,3 1-2 3,5 3,6 5,9 10,1 > 2 0,6 0,6 0,6 0,6
Tiina Huotari 17
Tiina Huotari 18
Tiina Huotari 19
Tiina Huotari 20
Ympärivuorokautisten päivystyspisteiden saavutettavuuden muutoksen vaikutus väestöön pisteitä vähennettäessä 58 55 50 45 40 35 30 25 20 Saavutettavuuden kannalta optimaaliset ympärivuorokautiset päivystyspisteet Saavutettavuus (min) % väestöstä < 20 72,8 72,6 71,5 69,8 68,3 65,7 62,8 60,4 54,2 20-40 19,8 19,9 20,2 20,7 21,4 22,6 23,1 22,0 25,1 40-60 4,9 4,8 5,3 6,3 6,5 7,4 9,1 11,3 12,5 60-90 2,3 2,4 2,7 2,9 3,4 3,6 4,3 5,2 6,4 > 90 0,2 0,3 0,3 0,3 0,4 0,7 0,7 1,1 1,8 Mediaani 12 min 17 s 12 min 25 s 12 min 36 s 12 min 41 s 12 min 57 s 13 min 31 s 14 min 49 s 15 min 26 s 17 min 39 s Tiina Huotari
Tiina Lankila, Maantieteen laitos, 2014 Oulun ja Lapin lääneissä vuonna 1966 syntyneiden alueellinen jakautuminen Suomessa vuonna 1997.
Tiina Lankila, Maantieteen laitos, 2014 Väentiheys 1 km x 1 km ruutuina ja kunnat Suomessa vuonna 1997.
Tiina Lankila, Maantieteen laitos, 2014 Oulun ja Lapin lääneissä vuonna 1966 syntyneiden lyhimmät reitit tieverkkoa pitkin kuntakeskukseen Pohjois-Suomessa, Oulussa ja Pääkaupunkiseudulla vuonna 1997.
Tiina Lankila, Maantieteen laitos, 2014 Oulun ja Lapin lääneissä vuonna 1966 syntyneiden lyhimmät reitit tieverkkoa pitkin kunnan lähimpään terveyskeskukseen Pohjois- Suomessa vuonna 1997.
PALVA Pohjois-Pohjanmaan sairaanhoitopiirin aluevaikutukset
Ambulanssien optimisijainti 30 Saavutettavuudeltaan ongelmaalueet Pohjois- Pohjanmaalla (30 minuuttia) LUONNONTIETEELLINEN TIEDEKUNTA / Maantieteen laitos/ Jarmo Rusanen 16.8.2013
31 Saavutetun väestön prosentuaalinen määrä tutkimusalueen väestöstä. Skenaario Saavutettu väestö 8 minuutissa Saavutettu väestö 15 minuutissa Saavutettu väestö 30 minuutissa Nykytilanne 44% 78 % 91 % Skenaario 1 62 % 74 % 85 % Skenaario 2 60 % 73 % 84 % Skenaario 3 47 % 81 % 90 % Skenaario 4 61 % 77 % 87 % LUONNONTIETEELLINEN TIEDEKUNTA / Maantieteen laitos/ Jarmo Rusanen
Ambulanssien optimisijainnit Maximize coverage * Valitaan 29 sijoituspaikkaa Kustannusraja: 20 min
Lukioiden määrä 30 minuutin ajomatkan sisällä kustakin ruudusta
ILMANSAASTEIDEN, SIITEPÖLYN JA LÄMPÖTILAN VAIKUTUS ASTMAN JA ALLERGIOIDEN ESIINTYMISEEN MUUTTUVASSA ILMASTOSSA (APTA) Ympäristöterveyden ja keuhkosairauksien tutkimuskeskus (CERH), ILMATIETEEN LAITOS MAANTIETEEN LAITOS Harri Antikainen Maantieteen päivät 30.10.2014
APTA-HANKKEEN MOTIVAATIO 35 / 13 Astma ja allergiat yleisiä sairauksia maailmalla, suuri kansanterveydellinen ja taloudellinen merkitys Sairauksilla yhteyttä ympäristön epäpuhtauksiin ja lämpötilaan, merkittävä seikka kaupungistumisen edistyessä ja ilmaston mahdollisesti muuttuessa Astman esiintyvyys maittain Devereux Nature Reviews Immunology 6, 869 874 (2006) Aiempi tutkimus koskee lähinnä lyhytaikaista altistusta käsitys pitkäaikaisen altistuksen merkityksestä puutteellinen
ESPOON KOHORTTITUTKIMUS 36 / 13 Aloitettu 1990-l. alussa Muodostaa APTA-hankkeen tärkeimmän aineiston Vuosina 1984-1989 Espoossa syntyneet (2568) Asumishistoria Haastattelutietoja mm. asuinolosuhteisiin liittyen Diagnosoidut astmatapaukset tiedossa (KELAn rekisteri)
YMPÄRISTÖALTISTUKSEN ARVIOINTI 37 / 13 Altistuminen ympäristötekijöille vuosien varrella, altistuksen kumuloituminen kumuloituminen 1984 nykyhetki altistus Recontruction of the past : millaiset ympäristöolosuhteet ovat vallinneet 1980-luvun alkupuolelta lähtien Olemassa olevien datojen hyödyntäminen (mm. lämpötila) Datan tuottaminen mallintamalla
YMPÄRISTÖALTISTUKSEN LASKENTA 38 / 13 Kunkin yksilön hankkima altistus erilaisille ympäristötekijöille elämänsä aikana GIS-pohjainen proseduuri, joka määrittää ajalliset intersektiot yksilön asuinhistorian ja jotain ympäristötekijää eri ajanjaksoina kuvaavien karttatasojen välillä t y taso 3 (t 3 ) taso 2 (t 2 ) Yksilön asuinhistoria (aika-tila polku) taso 1 (t 1 ) x
39 / 13 ESIMERKKI: YHDEN HENKILÖN ASUMISHISTORIA 3 5 6 1: 03.01.1985 15.08.1986 (Espoo, keskus) 2: 16.08.1986 14.01.1992 (Espoo, Matinkylä) 3: 15.01.1992 31.05.2002 (Nurmijärvi, Klaukkala) 4: 01.06.2002 23.09.2007 (Espoo, keskus) 5: 24.09.2007 31.05.2009 (Vihti, Nummela) 6: 01.06.2009 18.08.2012 (Helsinki, Pakila) 7: 19.08.2012 - (Espoo, keskus) 7 4 1 2
40 / 13 ESIMERKKI: HENKILÖN LÄMPÖTILA-ALTISTUS 1985 2012 = muutto Data: päivittäinen keskilämpötila 1985-2011, 10 10 km resoluutio Ilmatieteen laitos
Geoinformatiikan www-sivut http://www.oulu.fi/maantiede/node/18180 Lukioyhteistyösivut http://www.oulu.fi/maantiede/node/25255
OuluFOT CO 2 päästöarvot g/km
Siikalatva MONIKUNTALIITOKSET - Mihin sijoittaa uusi palvelu? - Mistä supistaa palvelutasoa? maantieteen laitos department of geography
SAAVUTETTAVUUS (SUHDELUKU 100-0) PULKKILA PIIPPOLA KESTILÄ RANTSILA Kokonaisväestö (vähäinen etäisyyshaitta) 100 84 67 86 Kokonaisväestö (merkittävä etäisyyshaitta) 100 72 47 74 Nuoret (vähäinen etäisyyshaitta) 100 87 72 83 Nuoret (merkittävä etäisyyshaitta) 100 74 48 63 Työikäiset (vähäinen etäisyyshaitta) 100 84 61 82 Työikäiset (merkittävä etäisyyshaitta) 100 75 41 73 Senioriväestö (vähäinen etäisyyshaitta) 100 80 77 98 Senioriväestö (merkittävä etäisyyshaitta) 100 64 56 86 KESKIMÄÄRÄINEN ETÄISYYS (KM) PULKKILA PIIPPOLA KESTILÄ RANTSILA Kokonaisväestö 22,5 25,8 29,9 29,8 Nuoret 23,4 26,6 30,2 29,6 Työikäiset 21,9 25,3 30,1 30,0 Senioriväestö 22,9 26,2 29,1 29,4 KESKIMÄÄRÄINEN ETÄISYYS (SUHDELUKU 100-0) PULKKILA PIIPPOLA KESTILÄ RANTSILA Kokonaisväestö 75 86 100 100 Nuortet 76 88 100 100 Työikäiset 73 84 100 100 Senioriväestö 78 89 100 100 Värien selitykset: PARAS / 2. PARAS (JOS SELVÄ ERO) / HUONOIN Etäisyyshaitta kuvaa ihmisten halua/mahdollisuuksia liikkua palveluiden perässä: vähäinen etäisyyshaitta -> liikkuminen helppoa / halukasta merkittävä etäisyyshaitta -> liikkuminen vaikeaa / halutonta
Maantieteen laitos, Jarmo Rusanen 19.111.2013 45
14.4.2015 46
Jatkoideoita 11.02.2015 Joonas Ujanen
Lokakuun palaverissa heräsi uusia, kiinnostavia ajatuksia OE:n ja Maantieteen tutkimusryhmän yhteisistä jatkokuvioista: 1. Oulun alueen rakennusten aurinkoenergiapotentiaalin selvittäminen 2. Kaukolämpöverkon lämpöhävikin mallintaminen 3. Salpos-teeman laajentaminen ja syventäminen
Mallinnettu GIS-menetelmin jo aiemmin Saksassa: n. 500 000 rakennusta Yhdistetty tietoja myös eri rekistereistä, mm. kattomateriaalit arvioitu rakennuksen iän mukaan. Espoossa: 44 000 rakennusta (ks. Espoo Energiatietopalvelu netistä) syötä osoite Espoosta, esim. Aamuyöntie [Ainakin] yksinkertainen versio toteutettavissa myös Oulussa Tarvittavat datat olemassa ja saatavilla ilmaiseksi Tarvittavista menetelmistä osa on jo olemassa ja hallussa
Pikaisesti laadittu demo Oulun Torinrannan alueelta: ei takuuta 100% luotettavuudesta. Huom: Seinäpintojen säteilyarvot eivät todellisia. Huom2: Ympäröivien kerrostalojen varjoja ei ole huomioitu. Varovainen arvio: mallilla voidaan saavuttaa jopa noin 2-5 m 2 spatiaalinen erottelutarkkuus kattorakenteiden osalta Ks. Demokartta seur. Dialla ja erillinen video
Ala: 480 m 2 Suora säteily: 200 MWh / v Kokonaissäteily: 270 MWh / v
GIS:iä on sovellettu maailmalla erilaisten utility-tyyppisten verkostojen suunnitteluun, ylläpitoon ja hallintaan Oulussa Maantieteen laitoksella on tehty paljon verkostopohjaisia analyyseja tieverkolla: mm. saavutettavuutta, sijainnin optimointia, reitityksiä Tilastollista mallintamista (erityisesti luonnonmaantieteessä) Tätä osaamista voisi hyödyntää myös energiaverkoille
Esimerkkisovellus 1 (Saksasta): 3D-kaupunkimallin + kaukolämpöverkoston tietojen avulla mallinnettu rakennusten kaukolämpökulutusta Selvitettiin energiasyöpöt rakennukset ja keskitetään korjaustoimet niihin Esimerkki 2 (jälleen Saksasta): 3D-kaupunkimallin, Sähkö + kaukolämpö + vesi verkostojen tiedot GIS:ssä Mallinnetaan Häiriön / Häiriöiden yhteisvaikutus verkosto(i)ssa Miten vaikutukset kohdistuvat: a) verkostossa itsessään (vaikutus prosessiin) b) alueellisesti kaupungissa (spatiaalisuus) c) loppukäyttäjillä (huomioidaan kellonaika jne)
Eräs ratkaisutapa yksinkertaistettuna[!] Muodostetaan tilastollinen malli, ennustavina tekijöinä esim.: Putkiston pituus (tai virtausnopeus tai viipymäaika) Putkiston ikä (=eristeiden laatu) Risteysten / liitoskohtien määrä Putken syvyys maanpinnasta ja maaperän laatu Lisäksi ajalliset muuttujat kuten vuodenajat (=Ilman lämpötila) ja vuorokaudenajat (käyttömäärät) Tiivistettynä: KL-verkon tiedot GIS:iin, hankitaan mittausdataa, mallinnetaan, laitetaan tulokset kartalle
Erilaisia mahdollisuuksia: Laajentaa: Arvioida samalla metodologialla esim. koko Pohjois-Suomen latauspisteverkostoa Täydentää: Mallintaa Oulun aluetta yhä tarkemmilla parametreilla (mm. huomioiden autojen toimintasäteen jne) Syventää: Paneutua syvällisesti menetelmälliseen osioon, esimerkiksi pika-latauspisteiden sijainnin optimointiin
Yhteenveto ruutuaineiston käytöstä - perustuu julkaisun Timo Halme, Satu Räisänen, Jarmo Rusanen ja Arvo Naukkarinen (1996). Suomen aluerakenteen muutoksia eri aluetasoilla - paikkatietosovelluksia. yhteenvetoon ja tämänhetkiseen arviointiin.