Paikkatiedot merenkulun reittiturvallisuuden - Aalto
Paikkatiedot merenkulun reittiturvallisuuden analysoinnissa Diplomityö Aalto-yliopiston teknillinen korkeakoulu Insinööritieteiden ja arkkitehtuurin tiedekunta Maanmittaustieteiden laitos Espoo, kesäkuu 2010 Jaakko Rantala tekniikan ylioppilas Valvoja: Prof. Kirsi Virrantaus Ohjaaja: DI Tommi Arola AALTO-YLIOPISTO TEKNILLINEN KORKEAKOULU Insinööritieteiden ja arkkitehtuurin tiedekunta DIPLOMITYÖN TIIVISTELMÄ Tekijä: Jaakko Rantala Työn nimi: Paikkatiedot merenkulun reittiturvallisuuden analysoinnissa Päivämäärä: 17.6.2010 Kieli: suomi Sivumäärä: 50 Tutkinto-ohjelma: Geomatiikka Pääaine: Kartografia Professuuri: Maa-123. Kartografia ja geoinformatiikka Valvoja: Professori Kirsi Virrantaus Ohjaaja(t): DI Tommi Arola Tämän diplomityön tarkoituksena oli tutkia ja demonstroida paikkatietomenetelmien käyttöä laivojen reittien turvallisuuden analysoinnissa. Tutkimuksessa keskityttiin reittiturvallisuuden havainnollistamiseen erilaisilla analyysi- ja visualisointimenetelmillä. Lisäksi tutkittiin, miten syvyysaineiston epävarmuus vaikuttaa tuloksiin. Asiantuntijahaastatteluiden pohjalta luotiin ohjelmistodemonstraattori, joka analysoi alusten reittejä. Siinä käytettiin kahta erilaista analyysimenetelmää, joista ensimmäisessä hyödynnettiin aluksen reitillä ja sen ympärillä olevaa syvyysaineistoa ja toisessa mallinnettiin aluksen todellista paikkaa nopeuspainuman avulla. Tutkimuksessa huomattiin, että epävarmuuden käsittely on merkittävä osa reittiturvallisuutta. Epävarmuuden tarkastelussa käytettiin kirjallisuustutkimusta ja valittiin analyysimenetelmä luotuun demonstraattoriin. Tutkimuksen pohjalta luotiin lisäksi suosituksia. Korjattavaa nykyisessä tilanteessa on etenkin syvyysaineistojen monipuolisessa hyödyntämisessä ja epävarmuuden huomioinnissa. Toteutettu demonstraattori ei ole valmis sovellus laajamittaiseen käyttöön sellaisenaan. Siihen on tehtävä parannuksia etenkin käytettävyyden ja yhteensoveltuvuuden osalta. Myös epävarmuuden tarkempi analysointi vaatii lisätutkimusta. Avainsanat: meriturvallisuus, epävarmuus, merenmittaus, syvyysaineisto, nopeuspainuma AALTO UNIVERSITY School of Science and Technology Faculty of Engineering and Architecture ABSTRACT OF THE MASTER’S THESIS Author: Jaakko Rantala Name of the thesis: Geographic information in the analysis of the safety of ship routes Date: 17.6.2010 Language: Finnish Number of pages: 50 Degree programme: Geomatics Major subject: Cartography Professorship: Maa-123. Cartography and Geoinformatics Supervisor: Professor Kirsi Virrantaus Instructor (s): M.Sc. Tommi Arola The goal of this master thesis was to demonstrate the use of geographic information analysis methods in ship route safety. The study concentrates in different analysis and visualization methods. In addition, the effect of the uncertainty of depth data on the analysis was studied. After interviewing experts a software demonstration that analyses ship routes was made. Two analysis methods were used: the first utilizes the depth data along and around the ship route and the second models the actual place of the ship by using squat calculations. It was noticed that uncertainty is big part of ship route safety. The study includes literature review and an analysis method on top of the demonstration that was made earlier. Recommendations were made based on the study. The current situation is especially lacking comprehensive use of depth data and uncertainty information in analysis. The demonstration is not ready for large-scale use. Especially usability and compatibility need to be improved. A deeper analysis on the uncertainty of data also needs further research. Keywords: maritime safety, uncertainty, hydrographical surveying, depth data, squat Alkusanat Tämä diplomityö on tehty Aalto-yliopiston teknillisen korkeakoulun maanmittaustieteiden laitoksella kartografian ja geoinformatiikan tutkimusryhmässä ja osittain Liikenneviraston tilaamana. Suuri kiitos työn ohjaamisesta, kommenteista ja vinkeistä kuuluu Kirsi Virrantaukselle, joka mahdollisti työskentelyn mielenkiintoisen aiheen parissa. Lisäksi haluan kiittää Liikennevirastoa ReTu-projektin rahoittamisesta ja ohjaajaani Tommi Arolaa asiantuntevista kommenteista. Kiitokset kuuluvat myös Jorma Timoselle ReTu-projektin vetämisestä, käytännön järjestelyistä ja kommenteista sekä Mikael Rosqvistille ja Esa Sirkiälle asiantuntevista lausunnoista. Haluan kiittää vanhempiani opiskeluni tukemisesta. Hyvänä kannustuksena valmistumiselle on ollut myös teknillisen korkeakoulun takaraja vanhan tutkintosäännön mukaan opiskeleville. Kiitokset myös entisille huonetovereilleni Sallalle ja Jarille, joiden kärsivällisyys kesti suurenkin kysymystulvan edessä. Pian kaksikymmentä vuotta opinahjojen penkkejä kuluttaneena sitä huomaa löytäneensä opiskelun mielenkiintoisimmat alueet juuri, kun pitäisi valmistua. Onneksi oppimisen valtatie ei siihen pääty, vaan jatkuu niin kauan kuin riittää intoa tarttua uusiin asioihin. Espoossa, kesäkuussa 2010 Jaakko Rantala SISÄLLYSLUETTELO 1 Johdanto ............................................................................................................ 1 1.1 Yleistä ............................................................................................................................... 1 1.2 Tavoitteet .......................................................................................................................... 2 1.3 Tutkimuskysymykset ........................................................................................................ 3 1.4 Tutkimusmenetelmät ja tutkimuksen vaiheet ................................................................... 3 1.5 Rajaukset ........................................................................................................................... 4 1.6 Työn rakenne .................................................................................................................... 5 2 Tutkimuksen tausta.......................................................................................... 6 2.1 Merenmittaustoiminta ....................................................................................................... 6 2.1.1 Yleistä .......................................................................................................... 6 2.1.2 Syvyysaineistoluokat ................................................................................... 6 2.1.3 Luokkien tarkkuudet .................................................................................... 8 2.1.4 Virhelähteet .................................................................................................. 8 2.2 AIS-järjestelmä ................................................................................................................. 9 2.3 ECDIS-järjestelmä .......................................................................................................... 11 2.4 Nopeuspainuma .............................................................................................................. 13 3 Aineisto ............................................................................................................ 16 4 ReTu-projektin tutkimusmenetelmä ............................................................ 18 5 Demonstraattorin toteutus ............................................................................ 23 5.1 Käyttötapaukset .............................................................................................................. 23 5.2 Tulokset .......................................................................................................................... 26 6 Tutkimuksen teoreettiset lähtökohdat ......................................................... 31 6.1 Riski ................................................................................................................................ 31 6.2 Epävarmuus .................................................................................................................... 32 7 Epävarmuuden käsittely ................................................................................ 36 7.1 Luokkien epävarmuudet ................................................................................................. 36 7.2 Laskenta ja tulokset ........................................................................................................ 37 7.3 Muita epävarmuuteen vaikuttavia tekijöitä..................................................................... 40 8 Johtopäätökset ja suositukset........................................................................ 42 9 Yhteenveto....................................................................................................... 45 Lähdeluettelo ..................................................................................................... 46 LIITTEET Liite 1 Luotettavuusalueet syvyysaineistossa (2 s.) Liite 2 AIS-viestit (1 s.) KUVAT Kuva 1. Tutkimuksen vaiheet ..................................................................................................... 4 Kuva 2. Syvyyden mittaus äänisignaaliin perustuen .................................................................. 7 Kuva 3. Esimerkki AIS-datan avulla muodostetusta tilannekuvasta Suomenlahdella 27.4.2010 kello 14:05. ................................................................................................ 11 Kuva 4. Esimerkkikuva hälytyksestä ECDIS-järjestelmässä ................................................... 12 Kuva 5. Squat-efekti ................................................................................................................. 14 Kuva 6. Alueet, joilta on käytettävissä syvyysaineistoa ........................................................... 16 Kuva 7. Syvyyskäyrien histogrammi esittää eri syvyysarvoisten syvyyskäyrien määrät ........ 17 Kuva 8. Konstruktiivinen prosessi............................................................................................ 18 Kuva 9. Suomenlahden alueen syvyysrasteri ........................................................................... 20 Kuva 10. Vaarallisuus veden syvyyden funktiona ................................................................... 22 Kuva 11. AIS-aineistoa Suomenlahdelta .................................................................................. 24 Kuva 12. Squat-laskennassa käytetty reitti ............................................................................... 25 Kuva 13. Huonosti suunnitellut reitit ....................................................................................... 26 Kuva 14. Ensimmäisen käyttötapauksen reitin vaarallisuus .................................................... 27 Kuva 15. Syvyysrasteri matalikon kohdalla ............................................................................. 28 Kuva 16. Reittiprofiili eri nopeuksilla ...................................................................................... 29 Kuva 17. Reittiprofiili todellisen reitin pohjoispuolella kulkevasta reitistä ............................. 29 Kuva 18. Kolmannen käyttötapauksen punaisen reitin vaarallisuuden reittiprofiili ................ 30 Kuva 19. Kolmannen käyttötapauksen vihreän reitin squat-laskennan reittiprofiili ................ 30 Kuva 20. Sisäinen ja ulkoinen tarkkuus ................................................................................... 33 Kuva 21. Epävarmuuden laskennassa käytetty reitti ................................................................ 39 Kuva 22. Epävarmuuden visualisointi ...................................................................................... 39 Kuva 23. Syvyysrasteri ja syvyyskäyrät ................................................................................... 41 LYHENTEIDEN, MERKKIEN JA TERMIEN SELITYKSET AIS Lyhenne sanoista Automatic Identification System. Alusten automaattinen tunnistusjärjestelmä, jonka avulla on mahdollista saada reaaliajassa ja laajalta alueelta tarkkaa tietoa aluksista ja niiden liikkeistä. ECDIS Lyhenne sanoista Electronic Chart Display and Information System. Merenkulun tarkastusviranomaisen hyväksymä, paperikartan korvaava navigointijärjestelmä, joka käyttää virallisia ENC-karttoja. ENC Lyhenne sanoista Electronic Navigational Chart. Kansallisen merikarttalaitoksen julkaisema vektorimuotoinen elektroninen merikartta, joka noudattaa kansainvälistä IHO S-57 -standardia ja jolle on järjestetty päivityspalvelu. IHO Lyhenne sanoista International Hydrographic Organization. Kansainvälinen merikartoitusjärjestö, joka organisoi muun muassa merenmittaukseen ja merikarttoihin liittyvää standardointityötä. IHO:n päätökset eivät ole sitovia vaan suosituksia. IMO Lyhenne sanoista International Maritime Organization. Yhdistyneiden Kansakuntien alainen, kansainvälinen merenkulkujärjestö, joka määrittelee merenkulkua sääteleviä normeja. Osa IMO:n päätöksistä viedään kansalliseen lainsäädäntöön. Liikennevirasto ja Merenkulkulaitos Vuoden 2010 alusta Merenkulkulaitoksen tämän tutkimuksen kannalta olennaiset tehtävät siirtyivät tuolloin aloittaneeseen Liikennevirastoon. Tässä tutkimuksessa nämä kaksi ovat siis käytännössä yksi ja sama laitos. ReTu Reittiturvallisuus-projektin ja -demonstraattorin lyhenne. SOLAS Lyhenne sanoista Safety Of Life At Sea. Joukko kokoontumisia ja niistä syntyneitä IMO:n määrittelemiä sopimuksia, joissa käsitellään kauppa-alusten turvallisuutta. Solmu Nopeuden yksikkö, joka on suuruudeltaan meripeninkulma tunnissa eli 1,852 km/h. Käytetään usein meriliikenteessä. Squat Nopeuspainuma. Tarkoittaa aluksen painumista lähemmäksi pohjaa liikkuessaan kuin paikallaan ollessaan. Termiä käytetään sekä ilmiöstä että painuman suuruudesta. Syvyyspiste Piste, jolle on mitattu tai laskettu tasosijainti ja syvyysarvo. Varavesi Varavedellä tarkoitetaan yleisesti väylän kulkusyvyyttä vastaavan tason ja väylän pohjatason välistä erotusta (Merenkulkulaitos 2005). Tässä tutkimuksessa sanalla tarkoitetaan kuitenkin aluksen pohjan ja merenpohjan väliin jäävän veden korkeutta. VTS Lyhenne sanoista Vessel Traffic Service. Alusliikennepalvelu. VTS-keskuksissa työskentelevät alusliikenneohjaajat seuraavat vastuualueidensa alusliikennettä ja ylläpitävät samalla reaaliaikaista liikennetilannekuvaa. 1 Johdanto 1.1 Yleistä Itämeren tila huolestuttaa niin päättäjiä kuin tavallisia kansalaisiakin. Alueen ihmisille Itämeri on läpi historian toiminut niin ravinnon lähteenä ja kulkureittinä kuin virkistymistarkoituksessakin. Huoli sen tilasta on yhteinen kaikille yhdeksälle rannikkovaltiolle, sillä pahimmassa tapauksessa yhdenkin alueen maan välinpitämättömyys voisi aiheuttaa suurta vahinkoa kaikille alueen ihmisille. Euroopan Unionin Itämeri-strategiassa määritellään alueen yhtenä keskeisistä haasteista meriliikenne. Liikenteen arvioidaan kasvavan vuodesta 2003 vuoteen 2020 60 % ja öljynkuljetusten vuodesta 2007 vuoteen 2015 145 miljoonasta tonnista 250 miljoonaan tonniin. Liikenteen määrän kasvu lisää onnettomuusriskiä. Turvallisuutta pyritään parantamaan esimerkiksi yhteistyötä lisäämällä ja hajanaisia järjestelmiä yhteen sovittamalla. (Luoto 2009) Liikenne- ja viestintäministeriö on julkaissut Itämeren merituvallisuusohjelman, jonka laadinta perustuu Vanhasen II hallituksen hallitusohjelmaan. Se on laaja-alainen toimintasuunnitelma merenkulun turvallisuuden lisäämiseksi, ja sen lähtökohtana on, että onnettomuuksia pyritään ehkäisemään ennalta entistä tehokkaammin. (Tervala ym. 2009) Lisäksi Itämeren hyväksi on käynnissä useita hankkeita. EfficienSea-projektin tavoitteena on parantaa merenkulun turvallisuutta alueella tiiviin ja koordinoidun yhteistyön avulla. Projektissa on mukana toimijoita kuudesta eri Itämeren alueen maasta. Suomesta mukana ovat Liikennevirasto, Aalto-yliopiston teknillinen korkeakoulu ja Kymenlaakson ammattikorkeakoulu. (Danish Maritime Safety Administration 2010) Vuonna 2004 sai alkunsa John Nurmisen Säätiön Puhdas Itämeri -hanke, joka keskittyy kahteen suojelualueeseen eli fosforinpoiston tehostamiseen koko Itämeren valuma-alueella sekä tankkeriturvallisuuden parantamiseen Suomenlahdella. (John Nurmisen Säätiö 2010) Merenkulun turvallisuuden kannalta Itämerellä on kaksi kauhuskenaariota: M/S Estonian uppoaminen vuonna 1994 näytti, kuinka vaarallinen Itämeri voi olla, kun aluksella mukana olleista 989 ihmisestä 852 menehtyi (Soomer ym. 2001). Suuri öljyonnettomuus taas saattaisi tuhota laajojakin ekosysteemejä. Useiden EU:n rahoittamien projektien (Baltic Master II 2010, 1 EnSaCo 2010, HELCOM 2010) tavoitteena on parantaa reagointia maalla mahdollisiin öljyonnettomuuksiin. Yhteentörmäysten ja pohjakosketusten välttäminen ovat aluksen liikkeiden tutkimuksessa tärkeänä osana. Väyläalueilla viranomainen vastaa siitä, että veden syvyys on vähintään se, mitä karttoihin on merkitty. Meriliikenteellä on kuitenkin merkittävä ero maaliikenteeseen: aluksen päällikön ei halutessaan tarvitse ohjata alusta väyliä pitkin. Moni oikoreitti houkuttelee, kun aikaa ja samalla resursseja halutaan säästää. Lisäksi talvella jäiden kasautuminen aiheuttaa suuria muutoksia alusten reitteihin. Aluksissa on nykyään käytössä järjestelmiä, joiden avulla parannetaan merenkulun turvallisuutta perustuen merikartoitusaineistoon. Ne eivät kuitenkaan hyödynnä koko käytettävissä olevaa aineistoa, vaan vain osaa siitä. Lisäksi syvyysaineiston epävarmuutta ne eivät käsittele lainkaan. Tässä tutkimuksessa on tarkoituksena kehittää aluksen reittiä analysoiva sovellus, joka kykenee hyödyntämään nykyisiä järjestelmiä paremmin syvyysaineistoa ja sen epävarmuutta. Sovelluksen toteuttamiseksi on tarkasteltava paikkatietoanalyysimenetelmien soveltuvuutta sekä syvyysaineiston epävarmuusinformaatiota ja sen käyttökelpoisuutta toteutukseen. Yhteentörmäyksiä ja karilleajoa koskevaa tutkimusta on tehty paljon (Meriturvallisuuden ja liikenteen tutkimuskeskus 2010). Mallinnus on pääosin tilastollista ja todennäköisyyksiin perustuvaa. Legouge ym. (2010) käsittelivät riskiä ja haavoittuvuutta myös saavutettavuuden kautta. Tämä tutkimus sai alkunsa, kun Legougen työn inspiroimana Merenkulkulaitos, joka on kuulunut 1.1.2010 alkaen Liikennevirastoon, halusi toisen projektin koskien alusten reittien turvallisuutta. 1.2 Tavoitteet Tämän diplomityön tavoitteena oli tutkia, analysoida sekä esittää aluksen reitin turvallisuutta paikkatietomenetelmien avulla. Merkittävä osa tutkimusta oli Reittiturvallisuus- eli ReTu-projekti, jonka tavoitteena oli muodostaa sovellus, joka kykenee merikartoitustietojen avulla analysoimaan aluksen reitin turvallisuutta. Tämä tavoite jakautui kolmeen Merenkulkulaitoksen määrittelemään käyttötapaukseen, joiden pohjalta työlle syntyivät osatavoitteet: 2 1) Demonstroidaan merikartoitustietojen ja paikkatietoanalyysin mahdollisuuksia analysoimalla väylän ulkopuolella kulkevan tankkerin reittiä perustuen syvyysaineistoon Suomenlahdella. 2) Yhdistetään merikartoitustiedot ja ympäristön aiheuttamat fysikaaliset piirteet laskemalla suurisyväyksisen aluksen nopeuspainumaa eli squat-ilmiötä Ahvenanmerellä kohdassa, jossa on pienellä matkalla suuret syvyyserot. 3) Demonstroidaan merikartoitustietojen käyttömahdollisuutta reittisuunnitelman validoinnissa analysoimalla aiemmista osatavoitteista saaduilla menetelmillä kuvitteellista aluksen reittiä. ReTu-projektin jälkeen huomattiin, että on tarvetta jatkotutkimukselle, jonka tavoitteena oli tarkastella syvyysaineiston epävarmuuden vaikutusta reitin turvallisuuteen. 1.3 Tutkimuskysymykset Työn tavoitteiden saavuttamiseksi on vastattava seuraaviin kysymyksiin: - Minkälaisella analyysi- ja visualisointimenetelmällä voidaan havainnollistaa aluksen reitin turvallisuutta? - Miten tarkkuuden ja epävarmuuden huomioon ottaminen vaikuttaa edelliseen analyysiin? 1.4 Tutkimusmenetelmät ja tutkimuksen vaiheet Tutkimuksen vaiheet on esitetty kuvassa 1. Tutkimus lähti liikkeelle käyttäjien tarpeista, joiden pohjalta määriteltiin kehitettävän sovelluksen tavoitteet. ReTu-projektiin sisältyi itse demonstraattorin kehittämisen lisäksi asiantuntijahaastatteluita. Projektissa huomattujen puutteiden ja siitä saadun palautteen pohjalta löydettiin tarkasteltavat ongelmat, joita tarkennettiin haastatteluiden sekä alan kirjallisuuden ja raporttien avulla. Epävarmuuden tarkastelussa käytettiin kirjallisuustutkimusta ja valittiin analyysimenetelmä ReTu-projektista saatuun demonstraattoriin. Lisäksi laadittiin suosituksia ReTu-projektin sekä käytössä olevien järjestelmien kehittämiseksi. 3 Käyttäjien tarpeet ReTu Suositukset Tarkasteltavat ongelmat Epävarmuuden tarkastelu •kirjallisuustutkimus •analyysimenetelmä Kuva 1. Tutkimuksen vaiheet. 1.5 Rajaukset Tutkimuksessa analysoitiin turvallisuutta ainoastaan syvyysaineiston avulla. Aluksen ominaisuudet jätettiin pääosin pois, vaikka etenkin laivan kääntymisellä on suuri vaikutus turvallisuuteen. Esimerkiksi hitaasti kääntyvällä laivalla käännökset pitää ennakoida nopeasti kääntyvää laivaa aiemmin. ReTu-projektissa jätettiin useita asioita pois, koska tarkoituksena oli luoda demonstraattori. Demonstraattori ei ole lopullinen sovellus eikä edes sen prototyyppi, vaan nopeasti toteutettu sovellus erityisesti ideointia ja määrittelyä varten. Analyysia ja alusten ominaisuuksia on yksinkertaistettu. Monet todellisuudessa asiaan vaikuttavat ilmiöt, kuten säätila tai meren jäätyminen, rajattiin pois. Jäätilanne aiheuttaa muutoksia alusten reitteihin. Poikkeuksellinen säätila vaikeuttaa navigointia ja heikentää näkyvyyttä, millä on suuria vaikutuksia turvallisuuteen. Lisäksi aallokon ja vedenpinnan korkeuden muutos aiheuttaa välittömästi samansuuruisen muutoksen tarkasteltavien alueiden syvyyksiin. Tätä tutkimusta varten ei kuitenkaan ollut käytössä tietoa aallokosta tai vedenpinnan korkeudesta. Epävarmuutta ja etenkin tarkkuutta käsitellään yleisesti tilastollisesti jakaumien tai virheiden avulla. Tässä työssä aineisto ei ollut siihen soveltuvaa. 4 1.6 Työn rakenne Ensimmäisessä luvussa esitellään tutkimuksen taustaa, tavoitteet, tutkimuskysymykset, vaiheet ja rajaukset. Toisessa luvussa tehdään tilannekatsaus olemassa olevaan tilanteeseen. Merenmittauksen toimintaa kuvataan etenkin epävarmuuden kannalta. Lisäksi esitellään, mitä ovat AIS- ja ECDIS-järjestelmä sekä kerrotaan nopeuspainuman eli squat-ilmiön periaate ja miten sitä voidaan mallintaa. Kolmannessa luvussa esitetään tutkimuksessa käytetyt aineistot. Käytetty menetelmä turvallisuuden analysointiin käsitellään luvussa neljä. Viides luku käsittää Reittiturvallisuus-projektin käyttötapaukset ja tulokset. Kuudennessa luvussa käsitellään riskin sekä epävarmuuden teoriaa ja seitsemäs luku sisältää epävarmuuden integroimisen ReTu-projektiin. Tutkimuksen perusteella tehdyt johtopäätökset, suositukset ja mahdollisen jatkotutkimuksen aiheet on käsitelty kahdeksannessa luvussa. Liitteenä on tarkempaa tietoa syvyysaineiston luotettavuusalueista sekä AIS-järjestelmän viesteistä. 5 2 Tutkimuksen tausta 2.1 Merenmittaustoiminta 2.1.1 Yleistä Tiedot merenmittauksen toiminnasta perustuvat jaospäällikkö Mikael Rosqvistin (2010) haastatteluun, ellei muuta ole mainittu. Merenmittauksella tarkoitetaan merenpohjan syvyyden mittaamista. Syvyyttä on mitattu Itämerellä satoja vuosia. Ero vanhojen ja uusien menetelmien välillä on luonnollisesti suuri sekä tarkkuudessa, järjestelmällisyydessä että luotettavuudessa. Mittauksista saatava hyöty sen sijaan on pysynyt samana: tavoitteena on osoittaa, millaisella aluksella eri alueilla voi kulkea turvallisesti. Väyläalueet ovat pääasiallisia reittejä aluksille. Väyläalueilla syvyysaineiston tarjoajan, eli Suomessa Liikenneviraston, pitää varmistaa, että koko väylällä pienin syvyys ei alita ilmoitettua arvoa. Muilla alueilla taas vaihtelut mittausmenetelmien laadussa ja samalla myös mittausten tarkkuudessa ovat suuria. Harvaan liikennöidyillä alueilla ei pidetä tarpeellisena mitata pohjan syvyyttä tarkkaan. 2.1.2 Syvyysaineistoluokat Kaikki Itämeren alueet, joilta Liikennevirastolla on syvyysaineistoa, voidaan jakaa kolmeen luokkaan perustuen käytettäviin mittausmenetelmiin ja aineiston tarkkuuteen: 1) A-luokka: monikeilain- ja kaikuluotausaineisto, jota on täydennetty harauksella 2) B-luokka: linjaluotausaineisto 3) C-luokka: mittalevyaineisto ja vanhoilta kartoilta digitoitu aineisto. Monikeilain- ja kaikuluotausaineisto on hyvin tarkkaa. Se on mitattu lähettämällä ääntä aluksesta kohti pohjaa, jolloin heijastuneen signaalin kulkuajasta saadaan pohjan syvyys selville (kuva 2). Signaalia lähetetään laajalle alueelle, jolloin paluusignaalista saadaan lähialueen syvyys. Lisäksi väyläalueilla syvyys varmistetaan harauksella, jossa kuljetetaan haraa tietyllä syvyydellä ja varmistetaan, että se ei kosketa pohjaa. Menetelmällä saadaan mitattua kaikki merenpohjan piirteet eli alueet eivät sisällä matalampia syvyyspisteitä kuin aineisto. 6 Kuva 2. Syvyyden mittaus äänisignaaliin perustuen. (Mäkinen 2008) Tasosijainnin määrityksessä on käytetty GPS-paikannusta, joka perustuu etäisyyden mittaamiseen vähintään neljästä eri satelliitista. Neljää satelliittia tarvitaan, jotta saataisiin selville vastaanottimen kolmen paikkakoordinaatin lisäksi satelliitin ja vastaanottimen välinen kellovirhe. Käytännössä kuitenkin tarvitaan useampia satelliitteja, jotta saadaan tarkempi tulos ja löydetään mahdolliset virheelliset havainnot. Linjaluotausaineisto saadaan kulkemalla linjaa pitkin ja mittaamalla syvyyttä lähettämällä äänisignaalia kohti pohjaa tihein välein. Merkittävin ero monikeilain- ja kaikuluotaukseen on se, että linjaluotauksessa signaalia lähetetään vain yhteen pisteeseen merenpohjassa, jolloin saadaan ainoastaan yhden pisteen syvyys selville. Syvällä linjojen väli on yleensä 40 metriä. Matalalle saavuttaessa linjaväliä tihennetään, jotta löydettäisiin matalin kohta. Matalinta kohtaa etsittäessä voidaan aluetta mitata muutenkin kuin linjassa. Myös tässä menetelmässä on käytetty GPS-paikannusta. Mittalevyt ovat karttoja, joille merkattiin mittauksia tehtäessä saatu syvyys oikeaan kohtaan. Aineisto on mitattu veneestä tai jäällä käsiluodilla. Merikartoista löytyvä mittalevyaineisto on vähintään kymmeniä vuosia ja jopa lähes sata vuotta vanhaa. Syvyyspisteen tasosijainti on saatu mittaamalla vaakakulma maalla sijaitsevia kiintopisteitä hyödyntäen. Pisteitä on mitattu linjassa samaan tapaan kuin B-alueella eli linjaväliä on tihennetty tultaessa matalaan syvyyteen. Syvyysaineisto, jota ei ole saatu millään aiemmin mainituista menetelmistä, on digitoitu vanhoilta kartoilta. Näillä alueilla mittausaika on tuntematon ja mittaustapa on yleensä sama kuin mittalevyaineistolla. Osa mittauksista on tehty Suomen kuuluessa Venäjään. 7 C-luokan aineistolle on jouduttu tekemään koordinaatistomuunnoksia. Muunnokset on tehty hyödyntäen pisteitä, joiden koordinaatit tunnetaan molemmissa järjestelmissä. 2.1.3 Luokkien tarkkuudet Merenmittauksen luotettavuuskriteerit on julkaistu IHO:n standardissa S-44 (S-44 2008). Tässä tutkimuksessa on kuitenkin hyödynnetty standardissa S-57 olevia luotettavuusluokkia, joissa otetaan huomioon mittausten jälkeen aineistoon tulleet epätarkkuudet, kuten esimerkiksi kartografinen yleistys. Näille luotettavuusalueille on olemassa arvot, jotka aineiston pitää täyttää (S-57 Appendix A 2000). Jotta alue voidaan merkitä haluttuun tarkkuusluokkaan, aineiston pitää täyttää kaikki vastaavat vaatimukset. Tarkkuusarvot esitetään 95 prosentin luottamusvälinä. Taulukko löytyy liitteestä 1. Määrittelevissä arvoissa A-luokan tasosijaintitarkkuus on ±5 metriä ja syvyystarkkuus 20 metrin syvyydessä ±0,7 metriä. Vastaavat luvut B- ja C-luokille ovat ±50 sekä ±1,4 ja ±500 sekä ±3,0 metriä. Kokemusten mukaan nämä arvot vastaavat kohtalaisen hyvin todellisuutta eli mittauspisteet sijoittuvat tavallisesti edellä mainittujen rajojen sisään. Ahonen (2008) johti A-luokan tarkkuuksia mittauksista. Hän laski eri virhelähteiden keskihajonnoista mittausten virhebudjetin. Hänen mukaansa monikeilainaineiston tasosijainnin keskihajonta on tyypillisesti noin 1,6 metriä ja syvyyden 0,1 – 0,4 metriä. Nämä luvut vastaavat hyvin määritteleviä arvoja, kun huomioidaan, että 95 prosentin luottamusväli vastaa noin kahta keskihajontaa. Muiden luokkien virheitä ei ole johdettu havainnoista, mikä johtuu merkittävästi erilaisista mittausmenetelmistä. 2.1.4 Virhelähteet Zhang ja Goodchild (2002) käsittelivät paikkatietoaineistojen eri virhelähteitä. He jakoivat virheet aineiston keräämisestä aiheutuviin mittausvirheisiin, prosessoinnista tuleviin virheisiin, käyttäjien aiheuttamiin virheisiin ja eri lähteistä tulevien aineistojen yhdistämisestä aiheutuviin virheisiin. A-luokassa virheet johtuvat lähinnä käytettävien laitteiden tarkkuuksista. B-luokassa käytettävä laitteisto on tarkkuudeltaan lähes yhtä hyvää kuin A-luokassa. C-luokassa taas menetelmät ovat huomattavasti epätarkempia ja tasosijaintitarkkuutta huonontaa etenkin GPSpaikannuksen puute. 8 B- ja C-luokassa mukana on paljon käyttäjistä aiheutuvia virheitä: Etsittäessä matalinta pistettä mittaajien ajan tai kiinnostuksen puute heikentää saadun aineiston laatua. Tämän huomaa etenkin mittalevyaineistossa, jossa matalassa vedessä on saatettu jatkaa samalla linjavälillä kuin syvässä. Näissä tilanteissa olisi pitänyt tihentää linjaväliä, jotta matalin piste löydetään varmemmin. Vanhalta kartalta digitoidessa sopivan pisteen valinnalla on suuri merkitys. Lisäksi koordinaatistomuunnoksissa käytettävien kiintopisteiden valinta on käyttäjästä riippuvainen. C-luokassa on tarkkuuksissa suuria paikallisia eroja: Talvella mitatut pisteet ovat tarkempia kuin kesällä, koska jäällä tasosijainnin määritys ja syvyyden mittaus on helpompaa kuin keinuvasta veneestä. Avomerellä tarkkuus on huonompi kuin rannikon läheisyydessä, koska käytettävät kiintopisteet ovat kauempana. Lisäksi tarkkuuksissa on ajallista vaihtelua, joka kylläkin kokemusten mukaan näkyy siten, että heikoimmat mittaukset ovat peräisin 1960- ja 1970luvuilta. Tuon ajan huonompiin tuloksiin ei saatu syitä tutkimuksessa: niiden selvittämistä varten pitäisi tuntea paremmin ajankohdan mittauksia ja ilmapiiriä. A-luokassa merenpohjan piirteet on varmistettu koko pohjan kattavalla luotauksella ja lisäksi väyläalueilla harauksella, mutta B- ja C-luokissa tunnetaan vain mitattujen pisteiden syvyydet. Tarkkuuslukujen suuruus perustuukin pääosin sille epävarmuudelle, että tunnettujen pisteiden lisäksi pohjan muodoista ei välttämättä tiedetä mitään. Vaihteleva vedenpinnan korkeus otetaan mittauksissa huomioon siten, että ne asetetaan keskimäärin matalimman vedenpinnan korkeuden kohdalle. Vanhoissa mittauksissa suurin osa mittauspisteiden syvyysepätarkkuudesta johtuu siitä, että vedenpinnan korkeutta ei ole kyetty luotettavasti mittaamaan. 2.2 AIS-järjestelmä Automatic Identification System eli AIS on aluksissa käytössä oleva navigointia ja monitorointia avustava tietokonepohjainen järjestelmä. IMO:n julkaisema ja Titanic-aluksen uppoamisesta alkunsa saanut SOLAS-sopimus määrittelee AIS-järjestelmän toimintaa (International Maritime Organization 2002b). AIS-järjestelmä perustuu VHF-taajuudella toimivaan radiolaitteeseen, joka lähettää automaattisesti ja jatkuvasti alukseen ja sen liiketilaan liittyviä tietoja sekä vastaanottaa muiden alusten lähettämiä vastaavia tietoja. Tiedonsiirto järjestelmässä toimii ensisijaisesti alusten välillä, 9 jolloin muodostetaan tilannekuva aluksella. Tällä tavoin pyritään parantamaan miehistön tilannetietoisuutta ja estämään alusten yhteentörmäyksiä. Samat tiedot voidaan lähettää myös maalla sijaitseville tukiasemille, jolloin viranomaiset saavat tarkkaa tunniste- ja liikenneinformaatiota aluksista. Tällä tavoin muodostetaan meriliikennekuva VTS-keskuksissa. Lisäksi järjestelmä mahdollistaa lyhyiden turvallisuuteen liittyvien tiedotteiden lähettämisen maalta aluksille. (Liikennevirasto 2010b) VTS eli Vessel Traffic Service tarkoittaa alusliikennepalvelua, jonka tarkoituksena on parantaa merenkulun turvallisuutta, edistää alusliikenteen sujuvuutta ja tehokkuutta sekä ennaltaehkäistä onnettomuuksia ja niistä mahdollisesti syntyviä ympäristöhaittoja. VTS-keskuksissa työskentelevät alusliikenneohjaajat seuraavat vastuualueidensa alusliikennettä ja ylläpitävät samalla reaaliaikaista tilannekuvaa tutka- ja AIS-informaation, kameroiden sekä VHF-radiolla annettujen ilmoitusten avulla. Aluksille annetaan tietoa alueen liikenteestä, väylien ja turvalaitteiden kunnosta sekä käytettävyydestä sekä muista aluksien turvalliseen liikennöintiin vaikuttavista tekijöistä. Suomessa toimii viisi VTS-keskusta, joiden valvonta-alueet kattavat kaikki rannikon kauppamerenkulun väylät. (Liikennevirasto 2010c) AIS-viestit sisältävät GPS-paikannuksen avulla saadun tasosijainnin lisäksi muun muassa aluksen tunnistenumeron, tyypin, mitat, nopeuden, suunnan ja tietoa matkasta, kuten määränpään, suunnitellun saapumisajan ja lastin tyypin. Viestien lähetystiheys on muutamasta sekunnista kuuteen minuuttiin ja riippuu aluksesta, viestin sisällöstä sekä aluksen liikkeestä. Lisää tietoa järjestelmän viesteistä löytyy liitteestä 2. (IALA1028 2004) AIS-järjestelmä on pakollinen matkustajalaivojen lisäksi kaikissa yli 300 tonnin aluksissa kansainvälisillä matkoilla ja yli 500 tonnin rahtilaivoissa kansallisilla matkoilla. (IALA1028 2004) Alusten lähettämän reaaliaikaisen AIS-datan avulla muodostettua tilannekuvaa voi tarkastella myös julkiseen käyttöön tarkoitetulla sivustolla Internetissä osoitteessa http://www.marinetraffic.com/ais/, kuten näkyy kuvassa 3. (Department of Product & Systems Design Engineering - University of the Aegean 2010) 10 Kuva 3. Esimerkki AIS-datan avulla muodostetusta tilannekuvasta Suomenlahdella 27.4.2010 kello 14:05. 2.3 ECDIS-järjestelmä Nykyään laivareittien tietokonepohjainen monitorointi perustuu pitkälti ECDIS-järjestelmään. Sitä on suunniteltu käytettäväksi aluksen navigointiin komentosillalta ja varoittamaan uhkaavista tilanteista. ECDIS, eli Electronic Chart Display and Information System, on tietokonepohjainen järjestelmä, joka analysoi ja visualisoi elektronisia merikarttoja eli ENC-karttoja. Lisäksi se hyödyntää paikannusinformaatiota käyttäen hyväksi GPS-paikanmääritystä ja muita navigointisensoreita, kuten tutkaa, kaikuluotainta ja AIS-järjestelmää. (S-32 Appendix 1 1994) Jokaisella laivalla koosta riippumatta tulee olla asiaankuuluvat ja ajantasaiset merikartat sekä alan julkaisut, joita käytetään aiotun reitin suunnitteluun ja esittämiseen sekä monitorointiin matkan aikana. Jos käytössä on elektronisia merikarttoja, tulee aluksessa lisäksi olla varalla jokin muu navigointijärjestelmä. 1.1.2011 SOLAS-sopimuksen uusi versio tulee voimaan. Sen mukaan ECDIS tulee pakolliseksi 1.7.2012 kaikkiin uusiin yli 500 tonnin matkustajalaivoihin ja yli 3000 tonnin tankkereihin. Muihin uusiin rahtilaivoihin ja vanhoihin aluksiin ECDIS tulee pakolliseksi myöhemmin. (S-66 2010) ECDIS-järjestelmä toimii siten, että käyttäjä määrittelee syvyysarvon, joka toimii rajana vaarallisen ja turvallisen syvyyden välillä. Reitillä järjestelmä skannaa kartta-aineistoa suunta- 11 vektorin avulla, jonka suunta on laivan menosuunta ja suuruus riippuu laivan nopeudesta. Jos vektori leikkaa määritellyn syvyysarvon mukaisen tai matalamman syvyysalueen, järjestelmä varoittaa käyttäjää sekä visuaalisesti että äänimerkillä. Jos aineistosta puuttuu kyseinen syvyysalue, järjestelmä pyöristää turvallisempaan suuntaan valitsemalla vaaralliseksi alueeksi määriteltyä syvyyttä syvemmän alueen eli kaventamalla käytössä olevaa vesialuetta. Tällöin voidaan saada hälytys aikaan, vaikka ollaan täysin turvallisilla vesillä. (Timonen 2010b) Kuvassa 4 on esimerkkikuva hälytyksestä. Kaksi samankeskistä ympyrää kuvaavat alusta, ja siitä lähtevä keila on muuttunut punaiseksi, koska keila on leikannut aluksen pohjoispuolella olevan matalan syvyysalueen. © Liikennevirasto lupa nro 3366/1024/201 0 Kuva 4. Esimerkkikuva hälytyksestä ECDIS-järjestelmässä. Laivasta lähtevä keila on muuttunut punaiseksi, koska se on leikannut vaaralliseksi luokitellun syvyysalueen. (Liikennevirasto 2010a) 12 ECDIS-laitteissa on käytössä kaksi moodia: ECDIS ja RCDS eli Raster Chart Display System -moodi. ECDIS-moodi käyttää ENC-aineistoa, joka on vektorimuodossa. ENC-kartat ovat viimeisin virallinen aineisto, jota käytettäessä ECDIS-järjestelmässä täyttyvät kansainvälisen merenkulkujärjestö IMO:n asettamat säädökset. (S-57 Appendix B 2000) Jos sopivaa vektorimuotoista aineistoa ei ole käytössä, ECDIS-laitteita voidaan käyttää myös RCDS-moodissa. Tällöin käytössä on rasterikartta, joka on luotu paperikartasta skannaamalla. RCDS-moodista puuttuu monia ECDIS-moodin ominaisuuksia, kuten automaattiset hälytykset aineiston perusteella. Jos käytetään RCDS-moodia, ECDIS-laitteen kanssa pitäisi käyttää myös asianmukaista paperikarttaa. (International Maritime Organization 2002a) RCDS-moodissa kartan ulkoasu on samanlainen kuin paperikartalla, joten käyttäjä ei voi vaikuttaa siihen. Kuvan lähentäminen ja loitontaminen heikentää karttanäkymän laatua: lähentäminen rakeistaa kuvaa ja loitontaminen tukkii sen. Lisäksi RCDS- ja ECDIS-moodin välillä voi olla aineiston tarkkuudessa sekä laadussa eroja. Edellä mainituista syistä vektorikartta on käytännössä aina parempi kuin rasteripohjainen. (Timonen 2010b) 2.4 Nopeuspainuma Aluksen liikkuessa se kulkee lähempänä merenpohjaa kuin paikallaan ollessaan. Tästä ilmiöstä käytetään nimitystä nopeuspainuma eli squat. Squat johtuu pääosin aluksen liikkeen synnyttämästä vastakkaissuuntaisesta virtauksesta aluksen ympärillä. Virtaus taas aiheuttaa vedenpinnan laskun. Lisäksi ilmiöön vaikuttavat aluksen pitkittäiskaltevuus sekä potkurivirtausten aiheuttamat muutokset virtausnopeuksissa ja -paineissa. Squat-ilmiön suuruuden laskennassa tarkoitetaan aina painuman suurinta arvoa, joka aluksen tyypistä riippuen esiintyy joko keulassa tai perässä. (Rekonen 1979) Kuvassa 5 on esitetty efektin periaate. Ylhäällä alus on paikallaan ja alhaalla liikkeessä. Sen lisäksi, että alus kulkee matalammalla, pystysuuntaisilla nuolilla esitetyt aallot ovat korkeampia liikkeessä kuin paikallaan. 13 Kuva 5. Squat-efekti. Ylhäällä alus on paikallaan ja alhaalla liikkeessä. Nuolet kuvaavat virtausta ja aallokkoa. (Walké & Sémhur 2008) Nopeuspainuman vaikutusta laivan kulkusyvyyteen voidaan arvioida usealla kaavalla. Liikennevirasto käyttää Huuska-ICORELS -laskentakaavaa (1), jota on hyödynnetty myös tämän työn laskentaosuudessa. (MarCom 2008) (1) jossa on nopeuspainuma on aluksen syväys on aluksen täyteläisyysaste on aluksen täyteläisyyskerroin, joka tarkoittaa aluksen vedenalaisen osan tilavuuden suhdetta suorakulmaisen särmiön tilavuuteen, jonka koko on aluksen syväys leveys aluksilla suhde on pieni ja täyteläisillä suuri on aluksen leveys on aluksen pituus 14 pituus; virtaviivaisilla on Frouden luku, joka saadaan kaavasta (2) (2) jossa on aluksen nopeus on painovoimakiihtyvyys on veden syvyys Aluksen täyteläisyysaste valitaan aluksen täyteläisyyskertoimen mukaan siten, että - kun aluksen täyteläisyyskerroin on alle 0,7 eli alus on virtaviivainen - kun aluksen täyteläisyyskerroin on 0,7-0,8 eli alus on normaalimuotoinen - kun aluksen täyteläisyyskerroin on yli 0,8 eli alus on täyteläinen. (Liikennevirasto 2005) Squat-ilmiöllä on muitakin vaikutuksia alukseen. Se muun muassa hidastaa vauhtia ja vaikeuttaa ohjausta ja aluksen kääntymistä (Sirkiä 2009a). Squat-ilmiö toimii samalla periaatteella myös sivusuunnassa: Tällöin squat-ilmiö vetää alusta sivusuunnassa kohti laitaa samalla tavalla kuin pystysuunnassa matalassa vedessä. Sivusuuntainen squat-ilmiö voi tapahtua samaan aikaan aluksen molemmilla puolilla, mikä hankaloittaa ohjausta etenkin kapeissa kanavissa. Kaavoista (1) ja (2) voidaan päätellä, että nopeuspainuma kasvaa nopeuden kasvaessa. Toisaalta myös matalalla squat kasvaa. Ilmiö kuitenkin hidastaa laivan nopeutta niin paljon, että matalassa vedessä ei kyetä liikkumaan niin nopeasti, että laiva painuisi huomattavasti syvemmälle. Vaaratilanne voi kuitenkin syntyä, kun alus tulee syvästä vedestä suurella nopeudella matalalle alueelle, jolloin squat-ilmiö ei ehdi hidastaa laivaa ja pohjakosketus on mahdollinen. (Sirkiä 2009a) Nopeuspainumaa voidaan myös hyödyntää laivaliikenteessä: Turun telakalla valmistettu risteilyalus Oasis of the Seas alitti Iso-Beltin sillan 31.10.2009 laskemalla savupiippua alaspäin ja kiihdyttämällä vauhtia, jolla saatiin aluksella toimivan kapteenin (Wright 2009) mukaan noin 30 senttimetriä enemmän tilaa alitukseen. 15 3 Aineisto Tutkimuksessa käytetty aineisto on kokonaisuudessaan saatu Liikennevirastosta. Käytössä oli AIS-, syvyys- ja merenmittausaineistoa. AIS-aineisto on aikaväliltä 1.1.2008 – 31.1.2008 Suomenlahdelta ja Ahvenanmereltä. Kyseisenä aikana Suomenlahdella ei ollut juurikaan jäätä. Ero tilanteeseen, jossa jäätä on runsaasti, on tutkimuksen kannalta huomattava, sillä jäätilanne vaikuttaa alusten käyttämiin reitteihin. Aineisto sisältää noin 750 000 pistettä noin 1500 alukselta. Tutkimuksessa aineistosta seulottiin sopivat reitit ja alusten tarvittavat ominaisuudet. Syvyysaineisto sisältää syvyyspisteet, -käyrät sekä -alueet kahdelta alueelta Suomenlahdelta ja Ahvenanmereltä, jotka näkyvät kuvassa 6 kirkkaan vihreällä väritettyinä alueina. Suomenlahdella sijaitseva alue on kooltaan noin 94x44 km ja Ahvenanmerellä noin 67x24 km. Lisäksi aineistossa alueet on jaettu kahteen eri luokkaan tarkkuuden perusteella. Tarkat alueet täyttävät liitteen 1 taulukon A1-luokan vaatimukset ja epätarkat alueet kuuluvat saman taulukon mukaiseen luokkaan C. Suomessa ei siis ole käytössä B-luokkaa, mutta tulevaisuudessa se saatetaan ottaa mukaan luokitukseen (Rosqvist 2010). Kuva 6. Alueet, joilta on käytettävissä syvyysaineistoa. Käytetyllä Suomenlahden alueella kulkee Suomen ja Venäjän välinen aluevesiraja. Tutkimuksessa käytetty Venäjän puolelta oleva syvyysaineisto on hyvin harvaa, joten tehdyt analyysit perustuvat reittien osuuksiin, jotka ovat Suomen aluevesillä. 16 Mittauksista saadaan hyvin paljon syvyyspisteitä. Niistä merikartoilla käytettävään aineistoon pisteet on valittu siten, että niiden väliin ei jää niitä matalampia havaittuja pisteitä (Arola 2009). Syvyysalueet on muodostettu syvyyskäyristä eli niiden sisältämä informaatio on sama. Siksi tutkimuksessa käytetään vain syvyyskäyriä. Syvyyskäyrien histogrammi näkyy kuvassa 7. 13 ja 15 metrin käyriä harvoin esitetään aineistossa, joten niiden lukumäärä on huomattavasti pienempi kuin 10 ja 20 metrin käyrien. Kuva 7. Syvyyskäyrien histogrammi esittää eri syvyysarvoisten syvyyskäyrien määrät. Lisäksi tutkimuksessa on hyödynnetty merenmittausaineistoa, jossa alueet on jaettu mittausmenetelmän mukaan. Tässä tutkimuksessa aineistoa hyödynnetään epävarmuuden laskennassa yhdessä syvyysaineiston tarkkuusluokkien kanssa. 17 4 ReTu-projektin tutkimusmenetelmä ReTu-projektissa käytettiin konstruktiivista tutkimusmenetelmää. Kasasen ym. (1993) mukaan konstruktiivisessa lähestymistavassa tutkimusprosessi voidaan jakaa eri vaiheisiin, joiden järjestys voi vaihdella tilanteittain. Eri vaiheet on esitetty kuvassa 8. Ongelman löytäminen Yleisen ymmärryksen saavuttaminen Ratkaisun kehittäminen Ratkaisun toimivuuden esittäminen Teoreettisten yhteysten ja tieteellisen kontribuution esittäminen Ratkaisun soveltuvuuden tutkiminen Kuva 8. Konstruktiivinen prosessi. (Kasanen ym. 1993) ReTu-projektin lähtökohtana oli useita ongelmia: Väyläalueet ovat hyvin tunnettuja, mutta niitä ei välttämättä tarvitse noudattaa. Aikaa ja resursseja säästääkseen aluksen päällikkö voi halutessaan oikaista väylän ulkopuolelta, vaikka se olisikin vaarallista. Tällöin otetaan riski, jonka suuruuden arviointi perustuu päällikön kokemuksiin. Toinen ongelma perustuu squat-ilmiön aiheuttamaan uhkaan. Ahvenanmerellä on väyläalueella pienellä alueella hyvin suuret syvyyserot. Suurimmillaan syvyydet vaihtelevat puolen kilometrin alueella alle 15 metristä yli sataan metriin. Näillä alueilla on jopa pohjakosketuksen vaara olemassa nopeasti liikuttaessa, sillä aluksen nopeuspainuma kasvaa voimakkaasti syvyyden pienentyessä. Jos syvyys pienenee liian nopeasti, squat-ilmiö ei ehdi hidastaa laivaa ja kun laiva painuu alaspäin, tapahtuu pohjakosketus. Yksi tarve ReTu-projektiin oli puute ECDIS-järjestelmässä, joka hyödyntää ainoastaan syvyysalueita. Ongelmana on, että jos haluttua syvyysaluetta ei ole aineistossa, järjestelmä pyö18 ristää turvallisempaan suuntaan ja valitsee vaaralliseksi alueeksi määriteltyä syvemmän alueen. Jos esimerkiksi aineistossa on syvyysalueita vain kymmenen metrin välein, laite varoittaa 10 ja 20 metrin välisellä alueella, vaikka vaarallisen syvyyden raja on määritelty 11 metriin. (Timonen 2010b) Ratkaisuna ongelmiin kehitettiin tutkimuksessa demonstraattori, jonka tarkoituksena on yleisesti esitellä ja havainnollistaa menetelmiä ja mahdollisuuksia tilanteen ratkaisemiseksi. Demonstraattori ei ole sellaisenaan valmis sovellus laaja-alaiseen käyttöön. Seuraava askel kohti valmista sovellusta on prototyyppi, jota kyetään jo testaamaan eri käyttäjillä. Tässä tutkimuksessa tarjotaan kehitysehdotuksia prototyyppiä varten. Demonstraattori laadittiin ESRI:n ArcMap-sovelluksella annettuihin käyttötapauksiin. Kyseinen ohjelma on analyysimenetelmiltään monipuolisin kaupallinen paikkatietosovellus. Tutkimuksessa pohdittiin sekä vektori- että rasteripohjaisen analyysimenetelmän käyttöä. Rasterianalyysiin päädyttiin, sillä se mahdollistaa vektorianalyysiä helpommat ja monipuolisemmat työkalut ArcMap-sovelluksella. Etenkin merenpohjan syvyysmallin luomiseen käytetty työkalu, joka hyödyntää sekä syvyyspisteitä että -käyriä, puolsi rasteripohjaisen analyysimenetelmän käyttöä. Syvyysrasteri muodostettiin Topo to Raster -työkalulla, joka perustuu Hutchinsonin kehittämään ANUDEM-ohjelmaan ja on suunniteltu korkeusmallien muodostamiseen hyödyntäen saatavilla olevaa aineistoa (ESRI 2010). Tutkimuksessa testattiin myös muita interpolaatioalgoritmeja, mutta niiden tarkkuudet olivat huomattavasti huonompia. Tämä johtuu siitä, että Topo to Raster -työkalun algoritmi ottaa huomioon sekä syvyyspisteet että -käyrät, kun muut menetelmät hyödynsivät vain pisteitä. Lisäksi etenkin kriging-interpolaatio oli erittäin hidas testattaessa Suomenlahdella sijaitsevan alueen syvyysmallin tekemiseen. Syvyysrasteri näkyy kuvassa 9. 19 Kuva 9. Suomenlahden alueen syvyysrasteri. Syvyysrasterin muodostamisessa käytettiin ensisijaisena aineistona syvyyskäyriä. Pikselikooksi valittiin noin 15 metriä, jotta toisaalta rasterista ei tulisi tiedostokooltaan liian isoa ja toisaalta pohjan piirteet tulisivat esitettyä. Testattaessa käytettyä pienemmällä pikselikoolla syvyysrasterin tiedostokoko kasvoi hyvin suureksi ja analyysimenetelmät hidastuivat. Isomman pikselikoon käyttö taas teki syvyysrasterin nykyistä rakeisemmaksi ja analyysimenetelmän aiheuttama epävarmuus kasvoi. Syvyysrasterit muodostettiin kahdelle alueelle, kuten kuvassa 6 on esitetty. Reittiviivat digitoitiin AIS-pisteistä. Lisäksi AIS-aineistoa hyödynnettiin alusten ominaisuuksien löytämiseen. Demonstraatiossa käytettiin ominaisuuksista aluksen pituutta, leveyttä, tyyppiä ja nopeutta. ReTu-projektista saatu työkalu on suunniteltu reittien verifioimiseen etukäteen ja analysoimiseen jälkikäteen. Työkalun käyttäjä voi itse määritellä tiettyjä laskennassa käytettäviä arvoja. Työkalu koostuu kahdesta merkittävästi erilaisesta osiosta. Ensimmäisessä arvioidaan reitin vaarallisuutta ja toisessa suoritetaan nopeuspainuma- eli squat-laskenta. 20 Vaarallisuuden laskennassa käytetään hyödyksi reitin kohdalla ja sen ympärillä olevaa syvyysrasteria ja muutamaa käyttäjän antamaa arvoa. Tuloksena saadaan reitille vaarallisuusarvot välillä 0 – 100, mitä suurempi arvo sitä vaarallisempi kohta. Vaarallisuusarvot ovat vain havainnollistamista varten, eikä niillä ole fysikaalista merkitystä. Laskenta tapahtuu seuraavasti: 1) Muodostetaan reitistä rasteri. 2) Lasketaan alueen kaikkien pisteiden pienin etäisyys kyseiseen rasteriin, jolloin saadaan etäisyysrasteri. 3) Muodostetaan käyttäjän määrittelemän levyinen puskurialue reitin ympärille. 4) Valitaan etäisyysrasterista puskurialueen alle jäävä alue. 5) Muodostetaan edellisen kohdan rasterista painokerroinrasteri siten, että reitin kohdalla kerroin on 1, kahdensadan metrin päässä 0,5 ja muualla lineaarinen, muttei kuitenkaan pienempi kuin 0. 6) Muodostetaan vaarallisuusrasteri seuraavasti: Käyttäjä määrittelee kaksi syvyyttä, syvyys1 ja syvyys2. Syvyysrasterin pikselit, jotka ovat pienempiä kuin syvyys1, saavat vaarallisuusrasterissa arvon 100. Pikselit, jotka ovat suurempia kuin syvyys2, taas saavat arvon 0. Näiden arvojen välissä vaarallisuusrasterin pikselien arvot laskevat lineaarisesti arvosta 100 arvoon 0, kuten on esitetty kuvassa 10, jossa syvyys1 = 10 ja syvyys2 = 14. Laskennassa ei siis käytetä ECDIS-laitteen käyttämää menetelmää, jossa vaarallisuudelle on olemassa vain kaksi tilaa, kyllä tai ei. Sen sijaan laskennassa vaarallisuuden asteikko on liukuva. 7) Kerrotaan keskenään vaarallisuusrasteri ja painokerroinrasteri, jolloin saadaan rasteri, jossa on vaarallisuus kääntäen etäisyydellä painotettu reitistä. 8) Lasketaan edellisestä rasterista jokaisen pisteen ympäristöstä maksimiarvo. Käytettävän ympäristön koko on käyttäjän määriteltävissä. 9) Valitaan edellisistä arvoista vain reitin kohdalla olevat. 21 Kuva 10. Vaarallisuus veden syvyyden funktiona. Parametrien syvyys1 ja syvyys2 valinta perustuu käyttäjän kokemukseen siitä, kuinka paljon alus tarvitsee vettä alleen kyetäkseen kulkemaan turvallisesti. Squat-laskennassa hyödynnetään syvyysrasterin lisäksi aluksen mittoja sekä laskentakaavoja (1) ja (2). Tuloksena saadaan varaveden eli laivan ja merenpohjan väliin jäävän veden korkeus. Laskenta tapahtuu seuraavasti: 1) Muodostetaan reitistä rasteri. 2) Kopioidaan syvyysrasterista reitille syvyydet. 3) Lasketaan kaikille reittipisteille nopeuspainuma käyttäen kaavoja (1) ja (2). Kaavojen arvoista kaikki muut paitsi painovoimakiihtyvyys g ja veden syvyys h, joka saadaan syvyysrasterista, ovat käyttäjän muokattavissa. Valittua nopeutta käytetään koko reitillä, vaikka todellisuudessa voimakas squat-ilmiö hidastaa aluksen vauhtia. 4) Nopeuspainuman lisäksi veden syvyydestä vähennetään käyttäjän määrittelemä aluksen syväys sekä 0,7 metriä, joka sisältää kölivaran sekä muun liikevaran. Tällöin saadaan varaveden määrä. Squat-laskennassa ei siis oteta lainkaan huomioon aluksen reitin ympäristöä, kuten tehtiin vaarallisuuden laskennassa, vaan mallinnetaan aluksen todellista paikkaa pohjaan nähden. 22 5 Demonstraattorin toteutus 5.1 Käyttötapaukset ReTu-projektin tavoitteet saavutettiin kolmella käyttötapauksella: 1) Analysoidaan väylän ulkopuolella kulkevan aluksen reittiä syvyysaineistojen avulla Suomenlahdella. 2) Tunnistetaan suurisyväyksisen aluksen reitillä olevat kriittiset kohteet squat-laskennan avulla Ahvenanmerellä. 3) Analysoidaan aluksen reitin turvallisuutta huonosti suunnitellulla reitillä. Käyttötapaus 1 Ensimmäiseen käyttötapaukseen etsittiin AIS-aineistosta alusta, joka kulki väylien ulkopuolella. Lisäksi haluttiin aluksen kulkevan jonkin matalan alueen läheltä, jotta vaarallisuutta pystytään demonstroimaan. Löydetyn aluksen reitti on esitetty kuvassa 11 punaisella ja koko käytettävissä oleva AIS-aineisto vihreällä. Kuvassa väylät erottuvat tiheinä vihreiden pisteiden linjoina. Käytetyn aineiston aikaleimojen perusteella vihreiden pisteiden lähetysintervalli on kymmenen minuuttia, kun taas punaiset ovat tiheämpää, noin minuutin välein lähetettyä aineistoa. Valittu alus on rahtilaiva, jonka syväys on seitsemän metriä. Alus oli matkalla Pietarista Kotkan satamaan ja kuljetti tyyppinsä perusteella vaarallisimpaan luokkaan kuuluvia aineita. Laivan mitat ovat demonstraation kannalta epäoleelliset lukuun ottamatta syväystä, jonka perusteella käyttäjä valitsee laskennassa käytettävät syvyysrajat. Demonstraatiossa käytettiin arvoja syvyys1 = 10 ja syvyys2 = 14. Käyttötapausta analysoitiin vain Suomen aluevesillä kulkevan reitin osalta. 23 © Liikennevirasto lupa nro 3366/1024/201 0 Kuva 11. AIS-aineistoa Suomenlahdelta. Käyttötapaus 2 Toista käyttötapausta varten tarkasteltiin ensin syvyysrasteria Ahvenanmereltä ja etsittiin alueita, joilla on suuret syvyyserot pienellä matkalla. Tämän jälkeen tutkittiin, mitkä alukset kulkivat alueiden läpi. Sopiva alus valittiin pitkälti syväyden perusteella, koska suurisyväyksisellä aluksella on suurempi nopeuspainuma kuin pienisyväyksisellä. Kyseessä on matkustajalaiva, jonka syväys on 6,7 m, leveys 28 m ja pituus 177 m. Lisäksi täyteläisyysasteelle ja kertoimelle käytettiin arvoja ja . Aluksen reitti on esitetty kuvassa 12 vihreäl- lä. 24 © Liikennevirasto lupa nro 3366/1024/201 0 Kuva 12. Squat-laskennassa käytetty reitti. Käyttötapaus 3 Kahdessa ensimmäisessä käyttötapauksessa käytettiin todellisten alusten reittejä, kun taas kolmannessa analysoitiin kahta huonosti suunniteltua, kuvitteellista reittiä. Reitit on esitetty kuvassa 13 vihreällä ja punaisella. Ideana reiteillä on se, että kuljettaessa idästä länteen punaisen reitin alus kääntyy jälkimmäisen käännöksen liian aikaisin ja vihreän reitin alus jättää ensimmäisen käännöksen tekemättä. Molemmissa tapauksissa virhe aiheuttaa väylän ulkopuolelle joutumisen. Tavoitteena oli analysoida turvallisuutta ja löytää reitin kriittiset kohdat. Analyysin voi suorittaa kahdella edellä mainitulla tavalla: käytetään ensimmäisessä käyttötapauksessa saatua työkalua ja tutkitaan, missä vaarallisuusarvot ovat suuria tai hyödynnetään squat-laskentaa ja tutkitaan, kuinka lähellä pohjaa alus kulkee. 25 © Liikennevirasto lupa nro 3366/1024/201 0 Kuva 13. Huonosti suunnitellut reitit. Menetelmän valinta on käyttäjän päätettävissä: Ensimmäistä vaihtoehtoa on hyvä käyttää, jos halutaan antaa rajasyvyys, jota syvemmässä alus ei saa liikkua ja jos halutaan ottaa myös ympäristö huomioon. Ympäristön voi myös jättää analyysistä pois huomioimalla ainoastaan pisteet, joiden vaarallisuus on 100, sillä reitin ulkopuolella etäisyys vaikuttaa heti ja pienentää arvot alle sadan. Squat-laskentaa käytettäessä taas mallinnetaan aluksen todellista paikkaa ilman lähiympäristöä. 5.2 Tulokset Ensimmäiseen käyttötapaukseen valittu tankkeri kulki läpi alueen, jolla on merikartan mukaan syvyyttä alle kymmenen metriä (kuva 14). Kyseinen matalikko sijaitsee juuri väylän ulkopuolella. Kuvassa reitti on visualisoitu vaarallisuuden perusteella siten, että sininen kuvaa turvallista ja punainen vaarallista. 26 © Liikennevirasto lupa nro 3366/1024/201 0 Kuva 14. Ensimmäisen käyttötapauksen reitin vaarallisuus. Vaikka vaarallisen syvyyden arvoksi oli määritelty kymmenen metriä, vaarallisuus oli suurimmillaan vain 72. Tästä voidaan päätellä, että alus ei todellisuudessa kulkenut alueella, jossa veden syvyys on alle kymmenen metriä. Kuvassa 15 näkyy syvyysrasteri kyseisellä alueella. Merikartalla on siis yleistetty kaksi kymmenen metrin syvyyskäyrää yhdeksi. Tarkan syvyysaineiston perusteella tankkerin kulkema reitti oli kohtalaisen turvallinen hitaalla nopeudella. Aluksen päällikkö on saattanut tietää tämän, sillä alus hidasti vauhtiaan huomattavasti ennen saapumistaan matalalle. Toisaalta herää kysymys, miksi aluetta ei ohitettu pohjoispuolelta ja miksi alus teki väistöliikkeen, jolla matala olisi vältetty, muutama kilometriä liian myöhään. On mahdollista, että navigoinnissa tapahtui virhe tai aluksella käytössä olevat merikartat olivat hyvin epätarkkoja alueella. 27 Kuva 15. Syvyysrasteri matalikon kohdalla. Toisessa käyttötapauksessa havainnollisin tapa visualisoida laivan reittiä oli muodostaa reittiprofiili. Kuvassa 16 on sinisellä käyrällä esitetty todellisella nopeudella – 17 solmua – kulkevan aluksen reittiprofiili ja punaisella hieman nopeammalla vauhdilla – 24 solmua – kulkevan aluksen profiili. Lisäksi demonstraatiossa analysoitiin 200 metriä todellisen reitin pohjoispuolella kulkevaa samanlaisen aluksen reittiä (kuva 17). Toinen reitti esitettiin, koska haluttiin havainnollistaa, että väylilläkin löytyy vaarallisia alueita. Reittiprofiilit poikkeavat tavanomaisesta tavasta, jossa esitetään maaston korkeutta reitillä, jota pitkin kuljetaan. Tässä tutkimuksessa käytetyissä profiileissa käyrä kuvastaa merenpohjaa, kun laiva liikkuu ylhäällä olevaa x-akselia pitkin vaakasuoraan reittiään pitkin. Visualisointi on valittu tällaiseksi, koska laiva liikkuu lähes vaakasuoraan veden päällä, kun taas maalla kulkuneuvoilla on myös pystysuuntaista liikettä. 28 Kuva 16. Reittiprofiili eri nopeuksilla. Kuva 17. Reittiprofiili todellisen reitin pohjoispuolella kulkevasta reitistä. Kuvista nähdään, että suuremman nopeuden vaikutus näkyy vain matalassa vedessä. Jälkimmäisen reitin esittämisen syy näkyy hyvin kuvasta 17: Jos matkustajalaiva olisi kulkenut todellista reittiään hieman pohjoisempana 24 solmun nopeudella, jälkimmäisen kuvan mukaan se olisi koskettanut pohjaa. Asian tekee huolestuttavaksi se, että toinenkin reitti olisi kulkenut väylällä ja yli kahdenkymmenen solmun vauhti ei ole matkustaja-alukselle epänormaali. Sirkiän (2009b) mukaan alus ei olisi todellisuudessa koskettanut pohjaa, vaan sen vauhti olisi hidastunut, mikä olisi huomattu laivalla tärinänä. Tämä johtuu siitä, että squat-ilmiö olisi ehtinyt hidastaa aluksen vauhtia ennen matalaa. Kolmanteen käyttötapaukseen hyödynnettiin edellisten käyttötapausten visualisointimenetelmiä. Kuvassa 18 on esitetty vihreän reitin vaarallisuuden reittiprofiili ja kuvassa 19 punaisen reitin squat-laskennan profiili. Kuvissa on visualisoitu vain osa reiteistä. Toisin kuin squat- 29 laskennan avulla tehdyt profiilit, vaarallisuuden reittiprofiili ei vastaa mitään fysikaalista tilannetta, vaan kuvastaa ainoastaan vaarallisuusarvoja reitin varrella. Kuva 18. Kolmannen käyttötapauksen punaisen reitin vaarallisuuden reittiprofiili. Kuva 19. Kolmannen käyttötapauksen vihreän reitin squat-laskennan reittiprofiili. Molemmista reittiprofiileista kyetään tunnistamaan vaaralliset pisteet: vaarallisuuden profiilista löytyy kaksi aluetta, joilla kulkeminen olisi hyvin vaarallista ja squat-laskennan profiilista yhdellä alueella näyttäisi pohjakosketuksen vaara olevan ilmeinen. Visualisointimenetelmänä reittiprofiilin esittäminen soveltuu paremmin nopeuspainuman kuin vaarallisuuden laskentaan. Tämä johtuu siitä, että squat-laskennan reittiprofiili kuvastaa hyvin merenpohjaa aluksen alla. 30 6 Tutkimuksen teoreettiset lähtökohdat 6.1 Riski ReTu-projektin tarkoitus oli kehittää demonstraattori, jolla turvallisuutta saadaan parannettua. Turvallisuus on uhkien välttämistä. Uhka on olosuhde tai tilanne, jolla on mahdollisia epämieluisia vaikutuksia ihmiselle, omaisuudelle tai luonnolle (Godschalk 1991). Arolan ym. (2007) mukaan karilleajot ja pohjakosketukset ovat suomalaisaluksilla ylivoimaisesti yleisin merionnettomuustyyppi, mikä johtuu Suomen rannikon karikkoisuudesta. Toiseksi yleisin onnettomuustyyppi on yhteentörmäykset, joiden lukumäärä on karilleajojen ja pohjakosketusten tavoin vähentynyt selvästi viime vuosikymmeninä. Muita onnettomuusluokkia ovat esimerkiksi vuodot, kaatumiset, säävahingot, tulipalot ja räjähdykset. ReTu-projektissa rajoituttiin vaihtelevan syvyyden aiheuttamiin uhkiin eli karilleajoon ja pohjakosketukseen. Niiden mahdollisia negatiivisia vaikutuksia taas ovat - ihmisten loukkaantuminen ja ihmishenkien menetys - alusten ja niiden lastien vahingoittuminen sekä menetys - ympäristön vahingoittuminen törmäyksestä - ympäristön vahingoittuminen aluksesta ympäristöön päässeiden aineiden takia. Riski kuvaa todennäköisyyttä sille, että uhka toteutuu tietyllä aikajaksolla (Godschalk 1991). Ayyubin (2003) mukaan riskiä voidaan estimoida todennäköisyyslaskennan avulla. Riski koostuu kahdesta osasta: tapahtuman seurauksista todennäköisyydestä ja siitä aiheutuvista , mikä voidaan ilmaista kaavan (3) muodossa. (3) Tapahtuman todennäköisyyttä voidaan arvioida, mikäli asiasta on riittävästi tilastoitua dataa. Seurausten arviointi on haasteellisempaa. Alusten ja niiden lastien sekä maalla sijaitsevan infrastruktuurin menetystä voidaan arvioida rahassa, mutta esimerkiksi ihmishenkien menetystä ei voida rahassa mitata. Sama koskee laajamittaisia ympäristökatastrofeja, joissa pahimmassa tapauksessa menetetään kokonaisia ekosysteemejä vuosikymmeniksi. Tällaisissa tapauksissa myös tapahtuman todennäköisyyttä on vaikeaa arvioida, koska suuria katastrofeja 31 tapahtuu hyvin harvoin. Joudutaan varautumaan myös sellaisiin suuronnettomuuksiin, joita ei ole koskaan tapahtunut eikä toivottavasti tapahdukaan. Tämän takia riskin ohella tärkeä tekijä vaarallisuuden analysoinnissa on haavoittuvuus (engl. vulnerability), joka voidaan määritellä systeemin alttiutena negatiivisille vaikutuksille (Godschalk 1991). Se on siis systeemin ominaisuus, joka vaikuttaa sekä tapahtuman todennäköisyyteen että seurauksiin. Mitkä ovat tilanteet, joissa alus liikkuu vaarallisella alueella? Sinne saatetaan kulkea vahingossa eli sattuu jokin inhimillinen tai tekninen virhe tai ei olla tietoisia alueen vaarallisuudesta. Aluksen laitteistossa saattaa jokin mennä vikaan tai käytetään esimerkiksi vanhentuneita karttoja. Vaaralliselle alueelle saatetaan myös kulkea tarkoituksellisesti: jos halutaan säästää aikaa ja rahaa, voidaan oikaista reittiä, sillä merellä virallisten väylien käyttö ei ole pakollista. Kolmas vaihtoehto on toimiminen pakon edessä: Talvella jäät pakkautuvat Suomenlahdella eteläosiin, jolloin alukset kulkevat normaalia pohjoisempana. Joissain tilanteissa saatetaan joutua kulkemaan vaarallisella alueella, jotta vältettäisiin suurempi uhka kuten yhteentörmäys. ReTu-projektissa pyrittiin lisäämään tietoisuutta reitin turvallisuudesta jo reitin suunnitteluvaiheessa. Tällöin voidaan tunnistaa huonosti suunniteltuja reittejä ja saadaan pienennettyä tietoisuuden puutteesta johtuvan vahingon tapahtumisen todennäköisyyttä. Aluksen päällikkö edelleen päättää, missä alus kulkee, mutta ReTu-demonstraattorin analyysimenetelmien avulla hän kykenee paremmin arvioimaan olemassa olevia riskejä. 6.2 Epävarmuus Kuten aiemmin todettiin, merenmittauksessa saadut syvyydet eivät ole täysin tarkkoja eli virheettömiä. Eri alueilla on eri mittausmenetelmistä johtuvia suuria eroja. ReTu-projektissa kehitetyn sovelluksen demonstraattoriluonteesta johtuen kuitenkin oletettiin, että lähtöaineiston syvyydet ovat virheettömiä. Projektista saadun palautteen (Timonen 2010a) pohjalta kuitenkin todettiin, että syvyysaineiston epävarmuuden käsittely on merkittävä osa reitin turvallisuuden analysointia ja siihen tulisi paneutua jatkotyössä. Epävarmuuden käsitteeseen liittyy tieto siitä, että kaikessa mittaamisessa ja arvioinnissa on virhettä. Virhe määritellään mitatun tai arvioidun ja todellisen arvon välisenä erotuksena. Virhe on selkeä käsite, mutta sen laskenta ei ole aina mahdollista, sillä se vaatii todellisen arvon tuntemisen. (Isaaks & Srivastava 1989) 32 Mittausten epävarmuutta ilmaistaan usein arvovälin avulla. Luottamusväliä käytetään haluttaessa ilmaista todennäköisyys sille, että todellinen arvo on tietyllä välillä mitatusta arvosta. Kyseistä väliä kutsutaan luottamusväliksi ja todennäköisyyttä luottamustasoksi. Yleisimmin käytetään normaalijakaumaa, jossa luottamusväli 95 prosentin luottamustasolla on noin kaksi kertaa keskihajonta. Todennäköisyysjakauman tarkempi määrittely on tarpeen, jos virheet eivät noudata normaalijakaumaa. (Isaaks & Srivastava 1989) Tarkkuudesta puhuttaessa on tarpeen erottaa toisistaan sisäinen (engl. precision) ja ulkoinen (engl. accuracy) tarkkuus. Sisäisellä tarkkuudella tarkoitetaan instrumentin tai menetelmän erotuskykyä sekä hajontaa, kun koe toistetaan useasti. Ulkoisessa tarkkuudessa taas tarkoituksena on löytää todellinen arvo käytettäessä samaa mittausmenetelmää ja mittauksia riittävästi toistamalla. Sisäisesti tarkka ampuja ampuu kaikki laukaukset lähelle toisiaan, kun taas ulkoisesti tarkka ampuja keskittyy tähtäämään keskelle maalia (kuva 20). (Mowrer & Congalton 2000) Huono sisäinen tarkkuus Huono ulkoinen tarkkuus Huono sisäinen tarkkuus Hyvä ulkoinen tarkkuus Hyvä sisäinen tarkkuus Huono ulkoinen tarkkuus Hyvä sisäinen tarkkuus Hyvä ulkoinen tarkkuus Kuva 20. Sisäinen ja ulkoinen tarkkuus. (NOAA 2010) 33 Epävarmuus sisältää paljon muutakin kuin virheen. Fisher ym. (2006) jakoivat epävarmuuden paikkatiedossa hyvin ja huonosti määriteltyjen objektien perusteella. Hyvin määritellyillä objekteilla on virhettä, jota voidaan käsitellä todennäköisyyksien kautta. Huonosti määritellyt objektit voidaan jakaa epämääräisiin ja monikäsitteisiin objekteihin ja niitä ei voida mitata. Epämääräisten asioiden kuvaamisessa ei voida käyttää perinteistä Boolen algebraa, jossa on olemassa vain kaksi tilaa: kyllä tai ei. Hyvä esimerkki epämääräisestä objektista on maaperä: on mahdotonta yksikäsitteisesti määritellä, missä yksi maaperätyyppi loppuu ja toinen alkaa. Raja-alueella on piirteitä molemmista tyypeistä. Yleisin ratkaisu ongelmaan on sumea logiikka, jonka mukaan alue voi kuulua moneen eri luokkaan. Muun muassa Křemenová (2004) ja Sunila ym. (2004) ovat hyödyntäneet sumeaa mallinnusta paikkatietosovelluksissa eri maaperätyyppien mallintamiseen. Monikäsitteisyys tarkoittaa sitä, kun tarkasteltavaa ilmiötä ei pystytä luokittelemaan erilaisten käsitysten takia. Monikäsitteisyys voi johtua ilmiön tulkitsijasta tai siitä, että käsite ei ole tarkasti määriteltävissä. Ensimmäisestä tapauksesta hyvä esimerkki on Pakistanin ja Intian aluevaatimukset Kashmirin alueella, jossa tulkitsijasta riippuen sama alue voidaan luokitella kuuluvan eri valtioille. Jälkimmäisestä tapauksesta yksi esimerkki on suon määritelmä, joka määritellään alasta riippuen eri tavalla. Biologiassa suolla tarkoitetaan turvetta muodostavia kasviyhdyskuntia, kun taas geologiassa suo on turvekerrostuma, jossa voi olla myös lieju- ja mutaesiintymiä, mutta ei välttämättä kasvillisuutta (Kivinen 1948). Aineiston laatua arvioidessa käytetään laatutekijöitä. Paikkatiedon laatutekijät voidaan jakaa mitattaviin ja kuvaileviin laatutekijöihin (JUHTA 2006). Laatu kokonaisuudessaan kuvaa aineiston soveltuvuutta käyttötarkoitukseen. Mitattavia laatutekijöitä ovat täydellisyys, looginen eheys, sijaintitarkkuus, ajallinen tarkkuus sekä temaattinen tarkkuus. Erityisesti sijaintitarkkuuden arviointi perustuu mitattujen arvojen tilastolliseen käsittelyyn ja siitä johdettuihin tarkkuuden mittareihin. Täydellisyyttä ja temaattista tarkkuutta arvioidaan virheellisten arvojen määrän suhteella kokonaismäärään. Loogisen eheyden mittaaminen perustuu mm. topologisten puutteiden määrän toteamiseen ja esittämiseen. Ajallisen tarkkuuden mittarit ovat ehkä vielä eniten kehitysvaiheessa, koska aikaa ilmaistaan useimmiten vain aikaleimana. Kuvailevia laatutekijöitä taas ovat historiatiedot, käyttötarkoitus sekä käyttökokemukset. Näitä tekijöitä kuvaillaan vapaamuotoisesti tekstinä tai kaavioina. 34 Laadun tekijöitä voidaan arvioida suorilla tai epäsuorilla laadun arviointimenetelmillä. Suorissa menetelmissä vertaillaan aineistoa joko sisäiseen tai ulkoiseen referenssiin. Sisäinen referenssi on peräisin aineistosta itsestään, jolloin laadun arviointi voidaan suorittaa ilman aineiston ulkopuolisia vertailukohteita tai -tietoja. Suorassa ulkoisessa arviointimenetelmässä laadun todentamiseen tarvitaan aineiston ulkopuolista referenssiä, jota vasten mittaustuloksia verrataan. Epäsuorissa laadun arviointimenetelmissä aineiston laatu todennetaan käyttäen ulkoista tietämystä eli esimerkiksi asiantuntijoiden arviota. Epäsuoria arviointimenetelmiä tulisi välttää mahdollisuuksien mukaan. (JUHTA 2006) 35 7 Epävarmuuden käsittely 7.1 Luokkien epävarmuudet Merenmittaustulokset ovat muotoa (x,y,h), jossa x ja y ilmaisevat tasosijainnin ja h merenpohjan syvyyden tietystä nollatasosta. Kuitenkaan kyseessä ei ole kolmiulotteinen paikanmääritys, sillä syvyys on tasolla sijaitsevan pisteen kvantitatiivista ominaisuustietoa. Tasosijainnin ja syvyysarvon epävarmuus ovat seurausta erilaisista mittausmenetelmistä ja ne on tarkasteltava erikseen. Merenpohja on hyvin määritelty objekti, jolle on olemassa syvyys olettaen, että lähtöpiste eli vedenpinta määritellään selkeästi. Syvyyden epävarmuudesta pitää siis käyttää termiä tarkkuus ja hyödyntää virheen ja jakauman laskentaa. Myös tasosijainti on hyvin määritelty. Tasosijainnin mittaaminen tapahtuu useimmiten GPSpaikannuksella, jonka tarkkuus tunnetaan. Maalla sijaitsevien kiintopisteiden avulla mitatun tasosijainnin tarkkuus kyetään estimoimaan. Kuten Ahonen (2008) osoitti, monikeilainaineiston virhelähteistä voidaan laskea syvyysmittausten virhebudjetti. Hänen saamansa tasosijainnin ja syvyyden keskihajonta vastaa hyvin tarkimman luokan määritteleviä arvoja. A-luokassa on perusteltua puhua ainakin lähes normaalijakautuneesta aineistosta, sillä virhelähteet ovat tarkasti tiedossa ja lähellä normaalijakaumaa. B- ja C-luokan tapauksissa tilanne on erilainen: Niissä pohjan muotoja ei ole varmistettu, mikä tarkoittaa sitä, että mitatun pisteen vieressä syvyys saattaa olla täysin tuntematon. Pahimmassa tapauksessa alueilla on matalia kohtia, jotka eivät näy aineistossa lainkaan. Etenkin Bluokan aineistolla on hyvin suuri sisäinen ja ulkoinen tasosijainti- ja syvyystarkkuus mitatuiden pisteiden kohdalla ja C-luokassakin pisteiden tarkkuudet ovat kohtalaisia. Merikartoissa aineiston laatu halutaan ilmaista aluemaisiin kohteisiin liittyvänä ominaisuutena. Esimerkiksi linjaluotauksissa käytettyjä linjoja ei luonnollisesti esitetä lopputuotteessa eli paperisessa tai elektronisessa merikartassa. Tässä tutkimuksessa näistä alueista käytetään termiä epävarmuusalue, sillä todellisuudessa tasosijainti- ja syvyystarkkuus on tiedossa vain mitatuissa pisteissä. Lisäksi mitattujen pisteiden tasosijainti- ja syvyystarkkuus on B- ja Cluokassa huomattavasti parempi kuin käytetyt epävarmuusarvot, mikä saattaisi aiheuttaa vää36 rinkäsityksiä, jos käytettäisiin koko alueella termiä tarkkuus. Todennäköistä on, että mitattujen pisteiden ulkopuolella ei ole niitä matalampia pisteitä, mutta tästä ei olla lainkaan varmoja. Rosqvistin (2010) mukaan tässä piileekin suurin syy siihen, että tasosijainti- ja syvyysepävarmuudet ovat suuria. B- ja C-luokissa aineiston virheiden jakaumat eivät ole tiedossa. Lisäksi alueilta ei ole olemassa tarkempien syvyysmittausten tuottamaa syvyysaineistoa. Ilman sisäistä tai ulkoista referenssiä ei aineiston laatutekijöitä voida arvioida suorilla laadun arviointimenetelmillä, minkä takia tässä tutkimuksessa on hyödynnetty epäsuoraa arviointimenetelmää eli asiantuntijan kokemuksia aineiston laadusta. Koska kokemusten mukaan määrittelevät arvot (liite 1) vastaavat parhaiten todellista tilannetta, hyödynnetään tässä tutkimuksessa niitä. Vaikka luottamusvälit on määritelty tarkkuuksiksi, tutkimuksessa samoja välejä käytetään epävarmuuksina. Tieto epävarmuuksien suuruuksista on itsessään hyvin epävarmaa, koska se perustuu asiantuntijan kokemuksiin. 7.2 Laskenta ja tulokset ReTu-projektista saatuun työkaluun haluttiin kehittää jonkinlainen riskin arviointiin pohjautuva menetelmä, jossa otetaan huomioon meren syvyystiedot ja aineiston epävarmuusinformaatio. Puutteellisen datan vuoksi oli mahdotonta soveltaa suoraan mitään virheen laskentamenetelmää sellaisenaan. Päädyttiin kehittämään menetelmä, jolla pystytään antamaan jonkinlainen arvio pahimmasta mahdollisesta tapauksesta ja siihen pohjautuen laskemaan alueen vaarallisuus. Tämän mallin toivottiin antavan aluksen päällikölle jonkinlaisen mahdollisuuden arvioida hänen ottamaansa riskiä, jos poiketaan selkeästi kartan näyttämältä turvalliselta reitiltä. Epävarmuusalueiden laskenta täydentää ReTu-projektia, jossa muodostettiin rasterimuotoinen syvyysmalli. Epävarmuus taas otetaan laskennassa huomioon siten, että muodostetaan alkuperäisestä syvyysrasterista epävarmuusrasteri hyödyntämällä eri alueita ja niiden epävarmuuksia. Epävarmuusrasteri kertoo, mikä on jokaisen pikselin pahin tapaus eli matalin mahdollinen syvyys. Epävarmuusrasterin käyttö on siis ääritapausanalyysiä perustuen asiantuntijan lausuntoihin syvyysaineiston epävarmuudesta. Alueet jaetaan kolmeen siten, että ne vastaavat syvyysaineistoluokkia: 37 1) A-luokkaan kuuluvat alueet, joilla merenmittausten laatu on määritelty aineistossa tarkimpaan luotettavuusalueeseen A1. Epävarmuuden suuruus on tasosijainnissa 5 m ja syvyydessä 0,5 m + 0,01 * syvyys. 2) B-luokkaan kuuluvat alueet, joilla merenmittausten laatu on määritelty aineistossa epätarkimpaan luotettavuusalueeseen C ja joilta on olemassa linjaluotauksia. Epävarmuuden suuruus on tasosijainnissa 50 m ja syvyydessä 1,0 m + 0,02 * syvyys. 3) C-luokkaan kuuluvat alueet, joilla merenmittauksen laatu on määritelty aineistossa epätarkimpaan luotettavuusalueeseen C ja joilta ei ole olemassa linjaluotauksia. Epävarmuuden suuruus on tasosijainnissa 500 m ja syvyydessä 2,0 m + 0,05 * syvyys. Vaikka syvyydessä on epävarmuutta kumpaankin suuntaan, arvioidaan tässä ainoastaan vaarallisempaa vaihtoehtoa eli sitä, että todellinen syvyys on pienempi kuin aineistossa. Laskenta tapahtuu seuraavasti: 1) Leikataan syvyysrasteri kolmeen osaan edellä mainitun ABC-luokituksen mukaan. Kohdat 2) ja 3) suoritetaan jokaiselle osalle erikseen. 2) Huomioidaan tasosijainnin epävarmuus valitsemalla sitä vastaavan arvon suuruiselta ympyränmuotoiselta alueelta pienin syvyys. Tätä kohtaa ei suoriteta A-luokalle, koska sen tasosijainnin epävarmuuden suuruus, 5 m, on pienempi kuin syvyysrasterin pikselikoko, 15 m. 3) Vähennetään saadun rasterin pikselien arvoista syvyysepävarmuuden mukainen arvo. 4) Yhdistetään alueet yhdeksi epävarmuusrasteriksi. Kuvassa 21 näkyy laskennassa käytetty kuvitteellinen reitti tumman punaisella. Vaaleat alueet ovat A-luokkaa, tummat C-luokkaa ja muut B-luokkaa. Pohjakarttana on laskettu epävarmuusrasteri. 38 Kuva 21. Epävarmuuden laskennassa käytetty reitti. Tämän jälkeen reitin vaarallisuutta voidaan analysoida hyödyntämällä ReTu-projektin squatlaskentaa. Kuvassa 22 on edellä mainitun reitin squat-laskennasta saatu profiili. Punaisella on epävarmuusrasterin ja sinisellä syvyysrasterin avulla laskettu reittiprofiili. Kuva 22. Epävarmuuden visualisointi. 39 Kuva 22 voidaan tulkita siten, että sininen käyrä kertoo arvioidun todennäköisen varaveden määrän ja punainen käyrä kertoo varaveden määrän pahimmassa tapauksessa. Profiilista Cluokkien aineisto erottuu selkeästi punaisen ja sinisen käyrän välisenä suurena erona. Aluokan alueilla taas pahin mahdollinen ja todennäköinen tilanne ovat lähes samoja. Suurimmillaan epävarmuuslaskennan ja syvyysrasterin mukaisen varaveden välinen erotus on yli 20 metriä. Tämä johtuu siitä, että matalan pisteen, jonka pitäisi sijaita reitin vieressä, tasosijainnin epävarmuus on suuri, joten se saattaa olla myös reitillä. 7.3 Muita epävarmuuteen vaikuttavia tekijöitä Myös itse laskennasta tulee epävarmuutta mukaan analyysiin: Yhtä pikseliä pienemmät erot tasosijainnissa eivät näy lainkaan analyysissä. Syvyysrasterin interpolointimenetelmä ei ole virheetön. Lisäksi monet yksinkertaistukset, kuten vaihtelevan vedenpinnan korkeuden jättäminen pois analyysistä, aluksen vakionopeuden käyttäminen koko reitille ja squat-ilmiötä approksimoivan kaavan käyttö, aiheuttavat epävarmuutta. Vaikka käytetty syvyysmallin interpolointimenetelmä oli käytettävissä olevista vaihtoehdoista paras, aiheutti sekin suurta virhettä analyysin tarkkuuteen. Tämä näkyy hyvin kuvassa 23, jossa on esitetty mustalla alkuperäiset syvyyskäyrät ja -pisteet syvyysrasterin päällä. Pääosin syvyysrasterin eri värit noudattavat syvyyskäyriä, mutta joillain alueilla interpolaatio on selkeästi epäonnistunut. Kuvan oikealla laidalla on jopa alue, jolla on syvyyskäyrien perusteella yli 20 metriä vettä, mutta syvyysrasterin arvot ovat välillä 13–15. Kuvasta voidaan kuitenkin todeta, että yhdelläkään väärin interpoloidulla alueella ei ole syvyyspisteitä. Jos siis käytössä oleva syvyyspisteaineisto olisi tiheämpää, rasterin tarkkuus paranisi. Itämerellä suurimman ja pienimmän havaitun vedenkorkeuden välinen ero on yli kaksi metriä lähes kaikkialla. Tärkeimmät Itämeren vedenkorkeuteen vaikuttavat tekijät ovat ilmanpaine, tuuli, virtaus Tanskan salmien läpi sekä talvella merijään kattavuus ja sen tuomat vaikutukset. Vuoroveden vaikutus on Suomen rannikolla vain muutamia senttimetrejä. (Itämeriportaali 2010) Vedenpinnan korkeuden vaihtelu on otettu mittauksissa huomioon siten, että mittaukset asetetaan keskimäärin matalimman vedenpinnan korkeuden kohdalle. Tutkimuksessa ei kuitenkaan ollut käytettävissä ajankohdan vedenkorkeutta, mikä aiheuttaa epävarmuutta analyysiin. Todellinen tilanne on todennäköisesti ollut turvallisempi, kuin mitä analyysillä saadaan. 40 Kuva 23. Syvyysrasteri ja syvyyskäyrät. Vaihtelevan nopeuden huomioiminen eri reitin osa-alueilla antaisi analyysistä nykyistä turvallisemman tuloksen. Tämä näkyisi lähinnä matalilla alueilla, jossa squat hidastaa laivaa huomattavasti. Sirkiän (2009b) mukaan tutkimuksessa käytetty kaava nopeuspainuman laskemiseksi (1) approksimoi todellista tilannetta turvallisempaan suuntaan. Se ei päde hyvin suurilla nopeuksilla kuljettaessa. Todellisuudessa siis tutkimuksessa käytetyt menetelmät antavat todellisuutta vaarallisemman kuvan reiteistä. Tarkoitushan olikin laskea pahin mahdollinen tilanne eli mahdollistaa riskin minimointi reittiä suunniteltaessa. 41 8 Johtopäätökset ja suositukset ReTu-projektissa tehdyn työkalun ja siihen lisätyn epävarmuuslaskennan käyttöä voidaan tarkastella kahdessa tilanteessa: Jos halutaan löytää riskitön reitti, työkalulla voidaan validoida mahdollisia vaihtoehtoja ja hylätä riskialttiit reitit. Tällä tavoin löydetään karkeat virheet reitin suunnittelussa. Tämä vaihtoehto soveltuu etenkin viranomaisten käyttöön. Jos taas aluksen päällikkö haluaa edelleen hieman oikaista väylältä, saadulla työkalulla voidaan visualisoida vaarallisuutta reitin varrella eri menetelmillä. Tällöin aluksen päälliköllä on käytössään enemmän informaatiota, jonka perusteella hän ratkaisunsa tekee. Tutkimuksen perusteella tehtiin useita johtopäätöksiä ja suosituksia. Ne liittyvät ECDISjärjestelmän ongelmiin, ReTu-projektin jatkokehitykseen ja epävarmuuden parempaan laskennalliseen käsittelyyn. ECDIS-järjestelmä Tutkimuksessa esitetty työkalu ja ECDIS-järjestelmä voisivat toimia rinnakkain: ECDIS ajonaikana reaaliaikaisesti ja tutkimuksessa esitetty työkalu reittisuunnitelmaa tehtäessä ja sen validoinnissa sekä reittien analysoinnissa jälkikäteen. Yksi ECDIS-järjestelmän ongelma on sen käsittelemä vaarallisen ja turvallisen alueen raja: Jos suuntavektori leikkaa määritellyn syvyysarvon mukaisen alueen, järjestelmä varoittaa. Järjestelmä ei kuitenkaan tee minkäänlaista eroa hyvin vaarallisen tai hieman vaarallisen alueen välille, vaikka niihin reagoiminen on hyvin erilaista. Siksi olisi hyvä käyttää jotain liukuvaa asteikkoa vaarallisuudelle, kuten tässä tutkimuksessa on tehty. Tällöin järjestelmään pitäisi tietysti saada mukaan erilaisia hälytysääniä ja visualisointeja. Lisäksi ECDIS-järjestelmään olisi hyvä saada parempi syvyysaineisto käyttöön, sillä tällä hetkellä se hyödyntää vain syvyysalueita. Jatkossa voidaan tutkia syvyysrasterin käyttöönottoa, sillä ECDIS-laitteet kykenevät esittämään rasterimuotoista aineistoa. Tällöin syvyyspisteet ja pohjan muodot saadaan paremmin mukaan analyysiin. Vaikka rasterikartalla tehdyssä analyysissa ei päästä samanlaiseen tarkkuuteen kuin vektorilla kohtuullisessa tiedostokoossa, analyysimetodit antavat huomattavaa lisäarvoa syvyysrasterin käyttöönotolle. Esimerkiksi epävarmuuden käyttö laskennassa toimii helposti rasteripohjaiselle syvyyskartalle. Ongelma- 42 na on se, että ECDIS-laitteet on suunniteltu käytettäväksi vektoriaineiston kanssa. Rasteripohjaisen analyysin käyttöönotto vaatii parannuksia järjestelmän toiminnallisuuksiin. ReTu-projekti Koska ReTu-projektin tarkoituksena oli tuottaa demonstraattori, on siinä jätetty pois ja yksinkertaistettu monia asioita. Jos siitä halutaan kehittää esimerkiksi prototyyppi, on huomioitava useita asioita. Syvyysrasterin pikselikoon pienentäminen parantaa analyysin tarkkuutta, mutta myös lisää laskennan kestoa ja tiedostojen kokoa. Käytössä voisi olla erikokoisia rastereita eri käyttötarkoituksiin: esimerkiksi kapeissa salmissa ja kanavissa sekä alueilla, jossa on pienellä alueella suuret vaihtelut pohjan syvyydessä, voitaisiin käyttää pienempää pikselikokoa kuin esimerkiksi pohjan muodoiltaan tasaisella avomerialueella. Laskennan kestoa voitaisiin pienentää kehittämällä tehokkaampia algoritmeja. GPS-antennin paikkaa laivalla ei ole huomioitu laskennassa. Tällä on suuri merkitys reitin suunnassa, sillä suurimmilla aluksilla on pituutta lähes 300 metriä. Etenkin käännöksissä laiva kulkee huomattavasti AIS-aineiston avulla luodun reittiviivan ulkopuolella. Squat-laskennassa käytetään yhtä nopeutta koko reitille. AIS-järjestelmän tuottama informaatio kuitenkin sisältää jokaiselle reittipisteelle nopeuden, joten sitä voitaisiin hyödyntää tarkemman reittiprofiilin luonnissa. Lisäksi squat-ilmiötä olisi hyvä mallintaa tarkemmin, sillä tässä tutkimuksessa käytetty menetelmä ei päde kaikissa tilanteissa. Tämä tuli esiin, kun todettiin, että laskennan mukaan karille ajava laiva ei todellisuudessa törmäisi pohjaan, vaan alkaisi täristä ja vauhti hidastuisi. Myös sivuttaissuuntaista squat-ilmiötä voidaan mallintaa esimerkiksi kapeissa salmissa ja kanavissa, mutta se vaatisi enemmän tietoa laivan käyttäytymisestä. Reitin vaarallisuutta voidaan myös laskea reaaliajassa. Tällöin pitäisi käyttää AIS-viesteistä saatavaa aluksen suuntaa sekä vaarallisuuden laskennassa eteenpäin suuntautuvaa kiilaa. Reaaliaikainen käyttö vaatii myös muita toiminnallisia parannuksia, kuten jonkinlaisen hälytysjärjestelmän. Tällöin laskenta muistuttaisi läheisesti ECDIS-laitteen toimintaa. Demonstraattorissa on käsitelty erikseen vaarallisuus- ja squat-laskentaa. Todellisuudessa nämä liittyvät vahvasti yhteen, sillä vaarallisuutta laskettaessa arvojen syvyys1 ja syvyys2 43 valinta perustuu pitkälti squat-ilmiöön. Jatkossa nämä kaksi laskentaa voidaan yhdistää esimerkiksi siten, että vaarallisuuden laskennassa käyttäjä ei valitse kahta syvyysarvoa, vaan valinta tapahtuu automaattisesti squat-laskennan perusteella. Tämä voidaan toteuttaa esimerkiksi siten, että suoritetaan ensin squat-laskenta koko reitille, jossa on otettu huomioon laivan eri nopeudet eri reitinosilla, jolloin saadaan varaveden määrä reitillä. Tällöin käyttäjä voi määritellä vaarallisuusalueet varaveden mukaan sen sijaan, että käyttäisi veden syvyyttä. Koska saatu työkalu soveltuu hyvin viranomaisten käyttöön, sitä voitaisiin käyttää VTSkeskuksissa: Tällöin alukset lähettävät reittisuunnitelman VTS-keskuksille, jossa työkalu käy sen läpi ja palauttaa alukselle, onko suunniteltu reitti riittävän turvallinen ja missä sijaitsevat mahdollisesti vaaralliset kohdat. ReTu-projektissa esitetyt menetelmät vaativat kuitenkin asiantuntijan läsnäoloa, sillä tulosten analysointi on pääosin visuaalista. Automatisointia pitäisi lisätä, jos työkalu halutaan yleisempään käyttöön. Epävarmuuden käsittely Epävarmuuden käsittely perustui tutkimuksessa hyvin pitkälti asiantuntijalausuntoihin. Jatkotutkimuksissa siihen voidaan käyttää myös laskennallista menetelmää: Jotta B- ja C-alueiden tarkkuudet saadaan selville, tarvitaan jokin niitä tarkempi aineisto, johon alueiden syvyyksiä voidaan verrata. Monikeilain- ja kaikuluotausaineisto sopii tähän tarkoitukseen hyvin, jos samalta alueelta löytyy myös vanhempaa, B- tai C-luokan mittauksiin perustuvaa syvyysaineistoa. Vertaamalla vanhaa B- tai C-luokan aineistoa ja uutta A-luokan aineistoa voidaan arvioida vanhemman aineiston laatutekijöitä suorilla laadun arviointimenetelmillä. Jos käytössä on vielä linjaluotausten sekä mittalevyaineiston mittauslinjat, voidaan erikseen tarkastella mittauspisteiden sekä niiden vieressä olevien alueiden tarkkuuksia. Jos virheiden todelliset jakaumat saadaan selville B- ja C-alueilla, voidaan laskennassa siirtyä epävarmuusväleistä todellisiin jakaumiin. Tätä voidaan hyödyntää epävarmuuden laskennassa antamalla laskettavan pikselin läheisyydessä oleville pikseleille todellisen jakauman mukaiset painokertoimet. 44 9 Yhteenveto Tämän työn tavoitteena oli tutkia, analysoida ja visualisoida aluksen reitin turvallisuutta paikkatietomenetelmien avulla. Tutkimuksen lähtökohtana oli puute nykyään käytössä olevissa järjestelmissä. Aluksella mukana olevat säädösten mukaiset laitteet eivät kykene hyödyntämään syvyysaineistosta muuta kuin lähinnä syvyysalueita. Epävarmuutta ne eivät käsittele lainkaan. Työssä käsiteltiin olemassa olevaa tilannetta syvyysaineiston saatavuuden, epävarmuuden sekä visualisoinnin kannalta. Syvyysaineiston kohdalla käytettiin asiantuntijan arvioita sen epävarmuudesta, koska aineisto ei ollut soveltuvaa suorien laadun arviointimenetelmien käyttöön. Tutkimus lähti liikkeelle Reittiturvallisuus-projektista, jossa luotiin demonstraattori. Tämän jälkeen todettiin, että epävarmuuden käsittely on merkittävä osa reittien turvallisuuden analysointia. Demonstraattorissa analysoitiin ja visualisoitiin kolmea käyttötapausta. Ensimmäisessä tapauksessa tarkoituksena oli tutkia reitin vaarallisuutta perustuen reitin ympäristön syvyysaineistoon. Toisessa tapauksessa mallinnettiin aluksen fysikaalista paikkaa reitillä hyödyntäen nopeuspainumaa eli squat-ilmiötä. Kolmannessa tapauksessa etsittiin menetelmien avulla kahden kuvitteellisen reitin vaaralliset kohdat. Reittejä analysoitiin pääosin visuaalisesti sekä kartan että reittiprofiilin avulla. Tuloksena saatu työkalu kykenee löytämään reitiltä kriittiset pisteet. Epävarmuuden käsittelyssä tehtiin kirjallisuustutkimus ja sovellettiin syvyysaineistoa, jonka avulla lisättiin demonstraattoriin epävarmuuden analysointi. Tutkimuksessa huomattiin, että eri alueilla on hyvin suuria eroja syvyysaineiston epävarmuudessa. Tämän huomioonottaminen näkyi selvästi reitin turvallisuuden analysoinnissa. Lisäksi käytetyt menetelmät aiheuttivat epävarmuutta analyysiin. Lisäksi tutkimuksessa esitettiin kehitysehdotuksia koskien tehtyä demonstraattoria, joka ei ole sellaisenaan soveltuva laaja-alaiseen käyttöön. Epävarmuuden kohdalla huomattiin, että eri alueiden todellisia tarkkuuksia ei ole mahdollista määrittää ilman jatkotutkimuksia. 45 Lähdeluettelo Ahonen, J. 2008. CUBE-menetelmän käyttö merenmittausaineistojen jälkikäsittelyssä. Diplomityö. Teknillinen korkeakoulu, maanmittaustieteiden laitos. Espoo. 49 s. Arola, T., Jalonen, R., Kujala, P. 2007. Meriliikenteen paikkatiedon tilastointi ja hyödyntäminen Suomenlahden meriturvallisuudessa. Teknillinen korkeakoulu, laivalaboratorio M-294. ISBN 978-951-22-8599-0. Arola, T. 2009. Ylitarkastaja. Liikennevirasto, Meriosasto. Porkkalankatu 5, 00180 Helsinki. Haastattelu 13.10.2009. Ayyub, B. M. 2003. Risk analysis in engineering and economics. Boca Raton, Florida, USA: Chapman & Hall/CRC. 451 s. ISBN 0-203-62088-7 (sähköinen). ISBN 1-58488-395-2 (painettu). Baltic Master II. 2010. Saatavissa: http://www.balticmaster.org/. [Viitattu 4.6.2010]. Danish Maritime Safety Administration. 2010. EfficienSea. Saatavissa: http://www.efficiensea.org/. [Viitattu 4.6.2010]. Department of Product & Systems Design Engineering - University of the Aegean. 2010. Live Ships Map. Saatavissa: http://www.marinetraffic.com/ais/. [Viitattu 27.4.2010]. EnSaCo. 2010. Saatavissa: http://www.ensaco.fi/. [Viitattu 11.5.2010]. ESRI. 2010. ArcGIS Desktop Help 9.3 - Using the Topo to Raster tool. Saatavissa: http://webhelp.esri.com/arcgisdesktop/9.3/index.cfm?TopicName=Using_the_Topo_to_Raste r_tool [Viitattu 3.5.2010]. Fisher, P., Comber, A., Wadsworth, R. 2006. Approaches to Uncertainty in Spatial Data. Teoksessa: Devillers, R. & Jeansoulin, R. (toim.) Fundamentals of Spatial Data Quality. Lontoo, Iso-Britannia: ISTE Publishing Company. S. 43–59. ISBN: 1-905209-56-8. Godschalk, D. R. 1991. Disaster mitigation and hazard management. Teoksessa: Drabek, T. E. & Hoetmer, G. J. (toim.) Emergency Management: Principles and Practice for Local Government. Washington DC, USA: International City Management Association. S. 131–160. ISBN: 0873260821. 46 HELCOM. 2010. Brisk. Saatavissa: http://www.brisk.helcom.fi/. [Viitattu 4.6.2010]. IALA1028. 2004. IALA Guidelines on Automatic Identification System (AIS), Volume 1, Part I (Operational Issues). [Verkkodokumentti]. Saint Germain en Laye, Ranska: International Association of Marine Aids to Navigation and Lighthouse Authorities. 131 s. [Viitattu 6.5.2010]. Saatavissa: http://www.ialathree.org/iala/pages/publications/documentspdf/doc_99_eng.pdf. International Maritime Organization. 2002a. Electronic charts. Saatavissa: http://www.imo.org/safety/mainframe.asp?topic_id=350. [Viitattu 9.4.2010]. International Maritime Organization. 2002b. International Convention for the Safety of Life at Sea (SOLAS), 1974. Saatavissa: http://www.imo.org/Conventions/contents.asp?topic_id=257&doc_id=647. [Viitattu 9.4.2010]. Isaaks, E. H. & Srivastava, R. M. 1989. Applied geostatistics. New York, New York, USA: Oxford University Press. 561 s. ISBN: 0-19-505012-6. Itämeriportaali. 2010. Vedenkorkeuden vaihtelu. Saatavissa: http://www.itameriportaali.fi/fi/tietoa/yleiskuvaus/veden_liikkeet/vedenkorkeus/fi_FI/vedenk orkeusvaihtelu/. [Viitattu 27.5.2010]. John Nurmisen Säätiö. 2010. Puhdas Itämeri. Saatavissa: http://www.puhdasitameri.fi/. [Viitattu 7.5.2010]. JUHTA. 2006. JHS160. Paikkatiedon laadunhallinta. Saatavissa: http://docs.jhssuositukset.fi/jhs-suositukset/JHS160/JHS160.pdf. [Viitattu 28.4.2010]. Kasanen, E., Lukka, K. & Siitonen, A. 1993. The Constructive Approach in Management Accounting Research. Journal of Management Accounting Research. Vol. 5. S. 243–264. ISSN 1049-2127. Kivinen, E. 1948. Suotiede. Porvoo: Werner Söderström osakeyhtiön kirjapaino. 224 s. Křemenová O. 2004. Fuzzy modeling of soil maps. Diplomityö. Teknillinen korkeakoulu, maanmittaustieteiden laitos. Espoo. 74 s. Legouge, R., Sunila, R., Virrantaus, K., Seppänen, H. 2010. Risk and Vulnerability Analysis in the Gulf of Finland. FIG Congress 2010. Sydney, Australia. Saatavissa: 47 http://www.fig.net/pub/fig2010/papers/ts10e\ts10e_legouge_sunila_et_al_4195.pdf. [Viitattu 20.5.2010]. Liikennevirasto. 2005. Squat-ohje. Saatavissa: http://portal.fma.fi/portal/page/portal/fma_fi/merenkulun_palvelut/vaylat_kanavat/Vaylien_ku lkusyvyyskaytanto/Squat-ohje.pdf. 7.7.2005. [Viitattu 16.4.2010]. Liikennevirasto. 2010a. Esimerkkikuva hälytyksestä. Saatavissa: http://portal.fma.fi/portal/page/portal/fma_fi/merenkulun_palvelut/merikartat/enc_merikartat/ ENC_tietosisalto/dep_alarm.pdf. [Viitattu 12.4.2010]. Liikennevirasto. 2010b. AIS. Saatavissa: http://portal.fma.fi/sivu/www/fma_fi/merenkulun_palvelut/liikenteen_ohjaus/alusliikennepalv elut/ais. [Viitattu 28.5.2010]. Liikennevirasto. 2010c. VTS. Saatavissa: http://portal.fma.fi/sivu/www/fma_fi/merenkulun_palvelut/liikenteen_ohjaus/alusliikennepalv elut/vts. [Viitattu 7.6.2010]. Luoto, J. 2009. Euroopan unionin Itämeri-strategia. Luentokalvot. 17.2.2009. Saatavissa: http://www.tsv.fi/international/akatemiat/Otaniemi2009Luoto.pdf. [Viitattu 4.6.2010]. MarCom. 2008. Appendix D: Prediction of ship squat. Julkaisematon. Maritime Navigation Commission WG49. Merenkulkulaitos. 2005. Merenkulkulaitoksen tiedotuslehti 12.7.2005. Saatavissa: http://portal.fma.fi/portal/page/portal/fma_fi/tietopalvelut/lait_saadokset/tiedotuslehdet/FI_20 05_07_12_NR8.pdf. [Viitattu 25.5.2010]. Meriturvallisuuden ja -liikenteen tutkimuskeskus. 2010. MERIKOTKA. Saatavissa: http://www.merikotka.fi/julkaisut.php. [Viitattu 11.5.2010]. Mowrer, H. T. & Congalton, R. G. 2000. Quantifying spatial uncertainty in natural resources : theory and applications for GIS and remote sensing. Chelsea, Michigan, USA: Ann Arbor Press. 244 s. 48 Mäkinen, S. 2008. Hydrographic Surveys. Luentokalvot. 18.11.2008. Saatavissa: https://noppa.tkk.fi/noppa/kurssi/maa-123.3450/luennot/hydrographic_surveying.pdf. [Viitattu 21.5.2010]. NOAA. 2010. Accuracy versus precision. Saatavissa: http://celebrating200years.noaa.gov/magazine/tct/accuracy_vs_precision.html. [Viitattu 28.4.2010]. Rekonen, T. 1979. Vesitiet. Teoksessa: Mustonen, S. & Kilpeläinen, J. E. & Muurinen, E. (toim.) Vesirakenteiden suunnittelu. Helsinki: Suomen Rakennusinsinöörien Liitto r.y. S. 193–235. Rosqvist, M. 2010. Jaospäällikkö. Liikennevirasto, Meriosasto. Porkkalankatu 5, 00180 Helsinki. Haastattelu 9.3.2010. S-32 Appendix 1. 1994. Hydrographic Dictionary - Glossary of ECDIS Related Terms. [Verkkodokumentti]. Monaco: International Hydrographic Bureau. 15 s. [Viitattu 8.4.2010]. Saatavissa: http://www.iho-ohi.net/iho_pubs/standard/S-32/S-32_App1_English.pdf. S-44. 2008. IHO Standards for Hydrographic Surveys. 5. painos. [Verkkodokumentti]. Monaco: International Hydrographic Bureau. 36 s. [Viitattu 31.5.2010]. Saatavissa: http://www.iho-ohi.net/iho_pubs/standard/S-44_5E.pdf. S-57 Appendix A. 2000. IHO Transfer Standard for Digital Hydrographic Data. Appendix A Chapter 2 Attribute Catalogue. [Verkkodokumentti]. Monaco: International Hydrographic Bureau. 264 s. [Viitattu 8.4.2010]. Saatavissa: http://www.iho-ohi.net/iho_pubs/standard/S57Ed3.1/31ApAch2.pdf. S-57 Appendix B. 2000. IHO Transfer Standard for Digital Hydrographic Data. Appendix B.1 - ENC Product Specification. [Verkkodokumentti]. Monaco: International Hydrographic Bureau. 40 s. [Viitattu 8.4.2010]. Saatavissa: http://www.iho-ohi.net/iho_pubs/standard/S57Ed3.1/20ApB1.pdf. S-66. 2010. Facts about Electronic Charts and Carriage Requirements. [Verkkodokumentti]. Monaco: International Hydrographic Bureau. 48 s. [Viitattu 31.5.2010]. Saatavissa: http://www.iho-ohi.net/iho_pubs/standard/S-66/S-66_edition_1.0.0.pdf. 49 Sirkiä, E. 2009a. Diplomi-insinööri. Liikennevirasto, Meriosasto. Porkkalankatu 5, 00180 Helsinki. Haastattelu 14.11.2009. Sirkiä, E. 2009b. Diplomi-insinööri. Liikennevirasto, Meriosasto. Porkkalankatu 5, 00180 Helsinki. Haastattelu 16.12.2009. Soomer, H., Ranta, H. & Penttilä, A. 2001. Identification of victims from the M/S Estonia. International Journal of Legal Medicine. [Verkkolehti]. Vol. 114: 4-5. S. 259–262. [Viitattu 20.5.2010]. Saatavissa: http://www.springerlink.com/content/vj55ma1ftndjpwn0/fulltext.pdf. ISSN 0937-9827 (painettu). ISSN 1437-1596 (sähköinen). Sunila, R., Laine, E., Křemenová, O. 2004. Fuzzy Model and Kriging for Imprecise Soil Polygon Boundaries. The 12th International Conference on Geoinformatics -julkaisu. 7.– 9.6.2004. Gävle, Ruotsi. S. 489–495. Tervala, J., Nyman, S., Jokinen, T., Laine, V. 2009. Itämeren meriturvallisuusohjelma. [Verkkodokumentti]. Helsinki: Liikenne- ja viestintäministeriö. 142 s. [Viitattu 4.6.2010]. Saatavissa: http://www.mintc.fi/c/document_library/get_file?folderId=339549&name=DLFE7220.pdf&title=Julkaisuja-13-2009. ISBN: 978-952-243-035-9 (sähköinen). ISBN: 978-952243-034-2 (painettu). Timonen, J. 2010a. Henkilökohtainen sähköpostikeskustelu 25.3.2010 Timonen, J. 2010b. Henkilökohtainen sähköpostikeskustelu 7.4.2010 Walké & Sémhur. 2008. Squat hydrodynamic phenomena. Saatavissa: http://commons.wikimedia.org/wiki/File:Squat_hydrodynamic_phenomena-tag.svg. [Viitattu 21.5.2010]. Wright, W. 2010. Clearing a landmark. Kapteenin loki 31.10.2009. [Viitattu 21.5.2010]. Saatavissa: http://www.oasisoftheseas.com/. Zhang, J. & Goodchild, M. 2002. Uncertainty in geographical information. Lontoo, Yhdistynyt kuningaskunta: Taylor & Francis. 266 s. ISBN: 0-415-24334-3. 50 Liite 1 (1/2) Liite 1 Luotettavuusalueet syvyysaineistossa Päätettäessä luotettavuusaluetta pitää aineiston kattaa kaikki taulukon 1 sarakkeet. (S-57 Appendix A 2000) Taulukko 1. Luotettavuusalueet. Luotettavuusalue A1 Tasosijaintitarkkuus Syvyystarkkuus (ulkoinen) (ulkoinen) ±5 m a = 0,5; b = 1 Kattavuus Merkittävät meren- pohjan piirteet havaittu ja syvyydet mitattu A2 ±20 m a = 1,0; b = 2 Merkittävät meren- pohjan piirteet havaittu ja syvyydet mitattu B ±50 m a = 1,0; b = 2 Kartoittamattomia, vaarallisia piirteitä ei odotettavissa, mutta mahdollista löytyä C ±500 m a = 2,0; b = 5 Poikkeavuuksia merenpohjassa odotettavissa D huonompi kuin C huonompi kuin C Suuria poikkeavuuksia merenpohjassa odotettavissa U Aineiston laatua ei määritelty Liite 1 (2/2) Tasosijaintitarkkuus on ilmaistu 95 prosentin luottamusvälillä. Sen tarkka laskenta B-, C- ja D-alueille ei ole välttämätöntä, vaan voidaan käyttää myös arviota. Syvyystarkkuus 95 prosentin luottamusvälillä on , jossa d on syvyys. Sen tarkka laskenta B-, C- ja D-alueille ei ole välttämätöntä, vaan voidaan käyttää myös arviota. Liite 2 AIS-viestit AIS-viestit jaetaan staattisiin, dynaamisiin sekä matkakohtaisiin viesteihin. (IALA1028 2004) Staattisia viestejä lähetetään joka kuudes minuutti sekä viranomaisen pyynnöstä. Viestit sisältävät - laiva- ja omistajakohtaisen MMSI-numeron - aluksen nimen ja kutsumerkin - pituuden ja leveyden - laivan tyypin - tasosijainnin määrittävän antennin paikan aluksella. Dynaamisten viestien lähetystiheys riippuu nopeudesta ja kurssin muutoksista. Paikallaan tai lähes paikallaan oleville aluksille intervalli on kolme minuuttia ja liikkuville puolesta minuutista muutamaan sekuntiin. Viestit sisältävät - aluksen tasosijainnin ja informaation tarkkuuden - aikaleiman - nopeuden ja suunnan - navigaatiostatuksen - kääntymisnopeuden. Matkakohtaisia viestejä täytyy lähettää niiden muuttuessa sekä pyydettäessä, kuitenkin vähintään kuuden minuutin välein. Ne sisältävät - aluksen syväyden - lastin vaarallisuusluokan - määränpään ja arvioidun saapumisajan.
© Copyright 2025