Loomaõnnetused Eesti riigimaanteedel · 2020. 1. 20. · Eesti riigimaanteedel Jaanus Padrik...
13
Transcript of Loomaõnnetused Eesti riigimaanteedel · 2020. 1. 20. · Eesti riigimaanteedel Jaanus Padrik...
• Eesti riigimaanteedevõrgu
loomaõnnetuste registri loomine
ning liiklusohtlike lõikude
selgitamine
• Eesmärgiks korrastada ja
geokodeerida andmebaasiks
Maanteeameti 1313
valvetelefonile edastatud teated
• Selgitada välja loomaohtlikud
teelõigud ning kajastada need
kaardirakendusel
Projekt
• 2009-2013
• 12 386 õnnetust suur- ja väikeulukitega
• Ruumiobjekt punktina või joonena (kuni 2 km)
AndmebaasTunnus tabelis
FID
Shape
ID
Liik
Reg_Aasta
reg_kuu
reg_päev
reg_kell
Tee nr
Märkused
Aasta
kuu
päev
kell
Kategooria
X
Y
LÕ
Arv
Pikkus
8732
787169
0
1000
2000
3000
4000
5000
6000
7000
8000
9000
10000
suuruluk väikeuluk muu
Tead
ete
arv
• Eesmärgiks selgitada välja
statistiliselt olulised loomade
teele sattumise koondumiskohad
• Sisendandmeteks koostatud
andmebaasist tulevad
ruumiandmed
• Andmete ühtsele kujule viimiseks
oli vajalik teisendada
joonandmed punktideks - joonele
punktid 100 m vahedega
• Punktid erinevate kaaludega
Analüüs I
Kaalud
Parameeter väärtus kaal
Uluki kategooria
suuruluk 1
Väikeuluk (rebane, kährik, mäger, saarmas, kobras, jänes ja ka liigini määramata väikeulukid ning kategooriasse „pole teada“ kuuluvad õnnetused)
0,5
Väikeuluk (väiksemad kärplased- tuhkur, nirk, kärp, metsnugis; orav; mutt, siil ja muud pisiimetajad)
0,2
Õnnetuse toimumise asukoht
Üks asukoht 1
Mitu toimumise asukohta1/n
(n = asukohtade arv)
Ruumiandmete geomeetria tüüp
punkt 1
joon
1/n
(n = punktide arv, mis saadi joone teisendamisel 100 m vahedega punktideks)
Kaalud
KDE (Kernel Density Estimation)
• Eelnevas etapis saadud punktidest (36 000)
loodi iga riigimaantee kohta eraldi
tiheduspinnad
• Population field – kaalud
Hot Spot analüüs
• Esmalt kõik riigimaanteed 100 m vahedega
punktideks
• Punktide külge Kerneli tihedusväärtused
• Kuum- ja külmkohtade leidmine iga maantee
kohta eraldi
• Statistiliselt oluliste punktide ühendamine
lõikudeks
Metoodika
Metoodika
Tulemused
• Eesti riigimaanteedel tuvastati statistiliselt olulisi loomaõnnetuste koondumiskohti kokku 1132 km ulatuses (1927 erinevas asukohas)
• Kõige õnnetusterohkem lõik asub Tallinn-Narva maanteel Jõelähtme vallas
48,3
3432,9
29,3
24,623,7
18,717,6
12,1
7 6,7
3,1
16,8%17,6%
15,0%
13,8%13,4%
16,5%
15,2%
14,1%14,9%
18,4%
14,3% 14,1%
0%
2%
4%
6%
8%
10%
12%
14%
16%
18%
20%
Tallin
n-T
art
u-V
õru
Tallin
n-P
ärn
u-I
kla
Jõhvi-Tart
u-V
alg
a
Tallin
n-N
arv
a
Pärn
u-R
akevere
-Sõm
eru
Ris
ti-V
irts
u-K
ure
ssa
are
Tart
u-V
ilja
ndi-Kilin
gi-
Nõm
me
Valg
a-U
ulu
Ääsm
äe-H
aapsalu
-Rohuküla
Tallin
na rin
gte
e
Tallin
n-P
ald
iski
Riia-P
ihkva
2 4 3 1 5 10 92 6 9 11 8 7
0
10
20
30
40
50
60
Lo
om
ao
htlik
e lõ
iku
de
% m
aa
nte
e p
ikku
se
st
Lo
om
ao
hltik
e lõ
iku
de
ko
gu
pik
ku
s (k
m)
• Looduslike ohutegurite analüüs
• Eesmärgiks luua täiendav andmebaas
teelõikudest, kus loomade teelesattumise
risk on suurem tulenevalt erinevate
looduslike ohutegurite paiknemisest
• Ohutegurite valimisel keskenduti põdrale
• Andmed:
–Metsad
–Vooluveekogud
–Haritavad maad
–Tiheasustusalad (Statistikaameti tiheasustusega paikkonnad)
–Põtrade küttimistihedus
Analüüs II
Ohutasemeid igale 100 m pikkusele maanteelõigule arvestati
järgmiselt:
• 2 punkti annab skaalal see, kui metsa pindala moodustab
puhvri kogupindalast > 20%
• 1 miinuspunkti annab see kui metsa pindala moodustab
puhvri kogupindalast > 20% ja haritava maa pindala
>30%
• 1 lisapunkti saab lõik siis, kui see lõikub mõne
vooluveekogu puhvriga.
• 1 lisapunkti saab lõik siis, kui see jääb osaliselt või
täielikult suurema põtrade küttimistihedusega piirkonda.
Suuremaks küttimistiheduseks loeti põdra
küttimistiheduse mediaanväärtust ja sellest kõrgemaid
väärtusi. Põdra küttimise mediaanväärtuseks oli antud
juhul 1,36 kütitud isendit 1000 ha jahimaa kohta.
• Kui lõik jääb osaliselt või täielikult tiheasustusala
piiridesse, saab see väärtuseks 0.
Metoodika
