Viides kurssikerta

Viidennellä kurssikerralla harjoittelimme bufferointia hyvin monien toistojen ja itsenäisten tehtävien avulla. Tajusin miten hyödyllistä bufferoinnin osaaminen on. Bufferointia voidaan hyödyntää vaikutusalueen suuruuden tutkimisessa.

Bufferointitehtäviä

Aluksi harjoittelimme bufferointia opettajan johdolla ja sen jälkeen teimme itsenäisiä tehtäviä.  Osasin suhteellisen hyvin tehdä tehtäviä itsenäisesti, vaikka välillä jouduinkin pyytämään apua. Nyt osaan tutkia vaikutusalueita QGIS-ohjelmassa!

Kurssikerralla oli tarkoitus tehdä niin monta tehtävää, kuin kerkesi, jotta saisi mahdollisimman paljon toistoa bufferien käytöstä. Tehtäviä tuntui olevan hyvin paljon, joten panostin siihen, että ymmärsin asiat. Menin siis ennemmin laatu, kuin määrä edellä.

Tarkastelin aluksi Malmin lentokentän läheisyydessä asuvien ihmisten määrää. Tähän tehtävään hyödynsin aikaisemmilla kurssikerroilla oppimiani taitoja, kuten digitointia. Muistin aikaisempien kurssikertojen opit hyvin. Mielenkiintoista, että 2 km päässä lentokentästä asuu yli 6 kertaa enemmän ihmisiä, kuin 1 km päässä kentästä (taulukko 1). Lentokentän meluhaitat laskevat siis todennäköisesti 1 km jälkeen.

Taulukko 1. Malmin lentokentän läheisyydessä asuvat ihmiset.

Seuraavaksi tarkastelin Helsinki-Vantaan lentokentän melutasoja ja niiden vaikutuksia asukasmääriin. Huomasin, että alueella, jossa melutaso on vähintään 55 dB, asuu lähes 12 tuhatta ihmistä (taulukko 2). Pahimmalla melualueella asuu vain noin 300 ihmistä (taulukko 2). Mielenkiintoista, että pahimman melutason alueella asuu hyvin vähän ihmisiä ja vain 10 dB hiljaisemmalla alueella asuu jo lähes 12 tuhatta ihmistä. Tutkin myös, miten moni ihminen altistuu 60 dB melutasolle, jos lentoliikenteessä on poikkeuksia ja joudutaan käyttämään ylimääräistä kiitorataa. Noin 13 tuhatta ihmistä altistuu 60 dB melulle lentoliikenteen poikkeustilanteissa. Tuloksista voidaankin siis päätellä, että melualueet vaikuttavat rakentamiseen eli asuinrakennuksia pyritään rakentamaan alueille, joissa ei ole paljon melusaastetta.

Taulukko 2. Helsinkin-Vantaan lentokentän alueen melutaso ja asukkaiden määrä.

Tutkin vielä hieman juna- ja metroasemien läheisyydessä asuvia asukkaita. Tutkin, kuinka monta ihmistä asuu 500 m päässä juna- tai metroasemasta. Noin 265 tuhatta pääkaupunkiseudun asukasta asuu 500 m päässä juna- tai metroasemasta (taulukko 3). Eli yli 25 % pääkaupunkiseutulaisista asuu pysäkkien varrella. Tuloksista voidaankin siis päätellä, että juna- ja metroasemat ovat sijoitettu siten, että ne olisivat mahdollisimman monelle ihmiselle saavutettavissa.

Taulukko 3. Juna- ja metroasemien läheisyydessä asuvat asukkaat. 

Työn jälkeisiä ajatuksia

Oli hauska päästä haastamaan itseään itsenäisten tehtävien parissa ja apuakin sai, kun sitä tarvitsi. Mielestäni opin hyvin bufferoinnin ja koen, että se on erittäin hyödyllinen taito. Armida pitää select features by-komennoista eniten QGIS:ssa (Wanström, 2024). Olen Armidan kanssa samaa mieltä, sillä select features by-komennot ovat hyvin helppokäyttöisiä ja ne antavat konkreettista tietoa alueen vaikutuksista.

Mielestäni bufferoinnin osaaminen on erityisen tärkeää, koska sitä hyödynnetään vaikutusalueen tutkimuksessa. Voidaan esimerkiksi määrittää asuinrakennusten sijoittaminen sen mukaan, minkälainen on alueen melutaso. Voidaan myös suunnitella mahdollisimman saavutettava julkinen liikenne tarkastelemalla lähialueen asutusta.

Kiitos lukemisesta 🙂

Lähteet:

Wanström, A. Bufferointi ja reflektointi viikko 5. Gissful thinking. 2024. https://blogs.helsinki.fi/armida/2024/02/15/bufferointi-ja-reflektointi-viikko-5/