search query: @keyword ArcGIS / total: 8
reference: 3 / 8
« previous | next »
Author:Ahola, Terhi
Title:Väestön päivittäisiin toimintoihin perustuva spatiotemporaalisen sijainnin malli
A spatiotemporal model for population location based on people's daily activities
Publication type:Master's thesis
Publication year:2006
Pages:71+13      Language:   fin
Department/School:Maanmittausosasto
Main subject:Kartografia ja geoinformatiikka   (Maa-123)
Supervisor:Virrantaus, Kirsi
Instructor:Hyytiäinen, Mika ; Valtonen, Vesa
OEVS:
Electronic archive copy is available via Aalto Thesis Database.
Instructions

Reading digital theses in the closed network of the Aalto University Harald Herlin Learning Centre

In the closed network of Learning Centre you can read digital and digitized theses not available in the open network.

The Learning Centre contact details and opening hours: https://learningcentre.aalto.fi/en/harald-herlin-learning-centre/

You can read theses on the Learning Centre customer computers, which are available on all floors.

Logging on to the customer computers

  • Aalto University staff members log on to the customer computer using the Aalto username and password.
  • Other customers log on using a shared username and password.

Opening a thesis

  • On the desktop of the customer computers, you will find an icon titled:

    Aalto Thesis Database

  • Click on the icon to search for and open the thesis you are looking for from Aaltodoc database. You can find the thesis file by clicking the link on the OEV or OEVS field.

Reading the thesis

  • You can either print the thesis or read it on the customer computer screen.
  • You cannot save the thesis file on a flash drive or email it.
  • You cannot copy text or images from the file.
  • You cannot edit the file.

Printing the thesis

  • You can print the thesis for your personal study or research use.
  • Aalto University students and staff members may print black-and-white prints on the PrintingPoint devices when using the computer with personal Aalto username and password. Color printing is possible using the printer u90203-psc3, which is located near the customer service. Color printing is subject to a charge to Aalto University students and staff members.
  • Other customers can use the printer u90203-psc3. All printing is subject to a charge to non-University members.
Location:P1 Ark M80     | Archive
Keywords:spatiotemporal data
population
riskanalysis
spatiotemporal modeling
damage analysis
ArcGIS
spatiotemporaalinen paikkatieto
väestö
riskianalyysi
spatiotemporaalinen mallinnus
haittavaikutusanalyysi
ArcGIS
Abstract (fin): Tässä diplomityössä oli tarkoitus kehittää yksinkertainen väestön päivittäisiin toimintoihin perustuva spatiotemporaalisen sijainnin malli.
Tavoitteena oli mallin avulla kehittää pelastustoimessa ja puolustusvoimissa tehtävää normaali- ja poikkeusolojen riskianalyysiä dynaamisempaan suuntaan.
Nykyiset mallit eivät huomioi väestön sijainnin muutoksia vuorokauden eri aikoina, vaan ne perustuvat asukkaiden asuinpaikkaan eli siihen, missä väestö viettää yönsä.

Keskeistä tässä työssä on spatiotemporaalinen paikkatieto ja mallinnus eli miten aikaa käsitellään paikan ja teeman kanssa paikkatietojärjestelmässä.
Temporaalisen mallinnuksen menetelmistä sovellettiin ongelmaan paikka-aika -mallia ja kolmialuemallia.
Ensimmäisessä aikaa käsitellään attribuuttina ja jälkimmäisessä aika on erillisessä relaatiotaulussa.

Tutkimusalue on Helsingin keskusta- ja esikaupunkialueelta.
Mallin lähtöaineistoina käytettiin erilaisia perusrekisteriaineistoja, tärkeimpinä näistä SeutuCD:n tiedot väestöstä ja työpaikoista.
Mallinnuksessa otettiin lisäksi huomioon myös muutamia muita kohteita väestömäärineen eli kauppakeskukset, koulut, päiväkodit ja liikenne.
Malli on vektorimuotoinen ja väestö sijoitellaan joko teille tai rakennuksiin.
Mallinnus tehtiin muutaman tunnin mittaisin ajanjaksoin, joita ovat esimerkiksi arkiyö, arkipäivä ja arki-ilta.
Aineistojen temporaalinen vaihtelu tallennettiin erilliseen parametritauluun.
Malli toteutettiin ArcGIS-paikkatieto -ohjelman avulla.

Väestön spatiotemporaalisen sijainnin mallia sovellettiin haittavaikutusanalyysiin, joka edustaa poikkeusolojen riskianalyysiä sekä normaaliolojen riskianalyysiin.
Haittavaikutusanalyysillä tehtiin sovellusesimerkki ja normaalioloihin mallia sovellettiin visualisoimalla väestön tiheyttä eri ajanhetkinä Kernel-tiheys -menetelmän avulla.
Molemmissa tapauksissa otettiin huomioon ainoastaan rakennuksissa olevat ihmiset.
Lopuksi tutkittiin mallin laatua ja epävarmuutta.

Tutkimus osoittaa kehitetyn mallin tärkeyden antamalla huomattavasti totuudenmukaisemman kuvan väestön sijainnista vuorokauden eri aikoina kuin aiemmat mallit.
Malli tukee tehokkaasti täsmäevakuointeja, on apuna ihmisvahinkojen arvioinneissa onnettomuuden satuttua sekä pelastusresurssien mitoittamisessa.
ED:2006-04-21
INSSI record number: 31617
+ add basket
« previous | next »
INSSI