Liikenteen palveluistumisen vaikutukset liikenteen kasvihuonekaasupäästöihin

Työn tavoitteena on ollut selvittää liikenteen palveluistumisen potentiaali liikenteen kasvihuonekaasupäästöjen vähentämisessä osana fossiilittoman liikenteen tiekartan toista vaihetta. Työssä on muodostettu skenaarioita siitä, kuinka liikenteen palveluistumisen eri muodot otetaan käyttöön eri alueilla ja kuinka ne vaikuttavat palveluiden tarjontaan ja sitä kautta palveluiden hintaan ja palvelutasoon ja edelleen autonomistukseen. Työn päätutkimusmenetelmänä skenaarioita on tarkasteltu Liikenne- ja viestintäviraston koko Suomen kattavalla maankäytön ja liikkumisen mallijärjestelmällä huomioiden sen, että liikenteen palveluistuminen sisältää uudenlaisia käyttäytymismalleja, joita nykyiset liikennemallit eivät sellaisenaan pysty täysin kuvaamaan. Työssä tehtyjen mallinnusten mukaan liikenteen oletettu palveluistuminen vähentää liikenteen kasvihuonekaasupäästöjä noin 80 000 tonnia vuonna 2030. Mikäli liikkumispalveluissa käytettävät ajoneuvot sähköistyvät yksityisautoilua nopeammin, on mallinnusten perusteella mahdollista vähentää liikenteen palveluistumisella vuosittaisia kasvihuonekaasupäästöjä 260 000–300 000 tonnia jo vuonna 2030. Vuonna 2045 liikenteen palveluistuminen on tehostunut erityisesti autonomisen liikenteen myötä, jolloin liikenteen palveluistuminen vähentää tehtyjen mallinnusten perusteella vuosittaisia kasvihuonekaasupäästöjä noin 580 000 tonnia

Funktionaalisten aivoverkkojen moduulitason rakenne elokuvan katselun ja levon aikana

Network science has successfully shed light on the large-scale structure of various complex systems, such as social networks and the Internet. One area of study where the concepts and tools of network science are increasingly applied, is the analysis of brain imaging data, where the goal is to better understand the structure and function of the human brain. fMRI is a brain imaging modality that produces data that is more and more commonly approached from the network perspective. fMRI data itself consists of time series of activations of 3D voxels. Because of this, the data have to be transformed to a meaningful network representation, which involves a number of challenges. One of the challenges is to decide what the nodes of a functional brain network should represent - e.g. voxels, data-driven aggregations of voxels, or anatomical brain areas. There is probably no perfect solution to this problem. In this work, we approach the problem by analyzing functional brain networks both at the level of nodes corresponding to individual voxels and at the level of network modules, which are obtained using data-driven methods for network partitioning. As a test bed for our approach, we use data from fMRI scans of 13 subjects in two experimental conditions, where the subjects are either viewing a movie or resting. In this work we will focus on highlighting how the different conditions are rejected on the differences in the module-level network structure. Based on our analysis, we conclude that data-driven network partitioning can greatly help in understanding the network structure. Especially, we find that the network coarse-graining approach developed in this Thesis is useful in unveiling the overall topology of fine-grained functional brain networks.Verkostotiede on auttanut ymmärtämään monien kompleksisten systeemien, kuten esimerkiksi sosiaalisten verkostojen ja Internetin, yleistä rakennetta. Yksi tutkimusala, jossa verkostotieteen käsitteitä ja työkaluja käytetään enenevissä määrin, on aivokuvantamisdatan analyysi, jonka tavoitteena on ymmärtää paremmin aivojen rakennetta ja toimintaa. Funktionaalinen magneettikuvantaminen (fMRI) on aivokuvantamismetodi, jonka tuottamaa dataa on usein lähestytty verkostoanalyysin näkökulmasta. Tämä data koostuu itsessään 3D-vokseleiden aktivaatioaikasarjoista, minkä vuoksi se täytyy muuntaa verkostopresentatioon. Tähän muunnokseen liittyy lukuisia ongelmia. Yksi haasteista on määritellä, mitä verkoston solmut tarkkaan ottaen kuvaavat - vokseleita, niistä datalähtöisesti koostettuja aggregaatteja, vai anatomisia aivoalueita. Tälle ongelmalle on tuskin olemassa täydellistä ratkaisua. Tässä työssä ongelmaa lähestytään analysoimalla verkostoja sekä vokseleiden että datalähtöisesti rakennettujen moduulien tasolla. Lähestymistapaa testataan fMRI-datalla, joka koostuu 13 ihmisen kuvantamisdatasta kahdessa eri tapauksessa, joissa ihmiset joko katsovat elokuvaa tai lepäävät. Työssä keskitytään erityisesti näyttämään, kuinka nämä eri mittausolosuhteet heijastuvat eroihin funktionaalisten aivoverkkojen moduulitason rakenteessa. Analyysin perusteella tullaan siihen päätelmään, että verkkojen datalähtöinen partitiointi voi auttaa merkittävästi niiden kokonaisrakenteen hahmottamisessa. Erityisesti työssä kehitetty menetelmä verkkojen karkeistamiseksi osoittautui hyödylliseksi funktionaalisten aivoverkkojen rakenteen ymmärtämisessä

Aivoista julkiseen liikenteeseen: Verkostotieteen sovelluksia

In today's society, an overwhelming amount of data is generated from various sources ranging from industrial sensors to digital recordings of human behavior. For utilizing and understanding these data, appropriate computational methods and modeling approaches are required. One fruitful approach to understand different systems is to model them as networks of interconnected elements. This network science approach has been applied to the analysis of various networked systems, such as social networks, the human brain, and physical infrastructure networks like the Internet. The key finding of network studies is that the structure of real-world networks is not random, but instead networks manifest structural features providing hints on their operating principles. Moreover, systems of different origin tend to have similar structural characteristics, such as the presence of few exceptionally well-connected ''hub'' nodes and the increased presence of connected triangles. Thus there has been a wide interest in studying this static network structure using a variety of different measures. However, the insights obtained from network analyses have sometimes been of little practical relevance if essential details of the application domain have been omitted.Recently, the focus of network science has been shifting beyond studying static network structure to modeling systems as temporal networks that enable detailed investigations of system dynamics. The study of network structure is thus advancing towards more realistic models, where domain-specific system details can be better taken into account. As a result, network-science-based analyses and models are becoming of increased practical relevance. In this Thesis, we continue the work on this interface between theoretical network science and practical applications. Especially, we develop analysis methods for three application areas of network science. First, in the context of the human brain, we develop a method for summarizing differences in brain networks depicting correlations in brain activity between two groups of clinical populations. Second, related to human mobility studies, we show how one can estimate travel times between cities using call detail records. Third, to better understand time-dependent public transportation networks in cities, we develop a temporal-network-based framework for computing travel times and numbers of required transfers between origin-destination pairs. Furthermore, to facilitate further studies on public transportation networks, we present a curated collection of public transport network data sets for 25 cities.Suuria tietomääriä syntyy nykyään jatkuvasti muun muassa teollisuuden sensorihavainnoista ja ihmisten digitaalisista jalanjäljistä. Näiden tietoaineistojen hyödyntämiseksi ja ymmärtämiseksi tarvitaan tarkoituksenmukaisia laskennallisia menetelmiä ja mallinnustapoja. Usein mielekäs tapa erilaisten tietoaineistojen ja näiden tietoaineistojen kuvaamien järjestelmien ymmärtämiseen on näiden matemaattinen mallintaminen verkostoina. Tätä verkostotieteen mallinnustapaa käytetäänkin monien erilaisten systeemien kuten sosiaalisten verkostojen, ihmisaivojen rakenteen ja infrastruktuuriverkostojen tutkimiseen. Yksi verkostotutkimuksen keskeisimmistä havainnosta on, että reaalimaailman verkostojen rakenteet eivät ole satunnaisia vaan kunkin verkoston rakenne heijastelee verkoston kuvaaman järjestelmän toimintaperiaatteita. Monien eri järjestelmien verkostorakenteissa on usein samankaltaisia piirteitä, kuten muutamat erityisen hyvin kytkeytyneet solmut sekä suuri määrä kolmen toisiinsa kytkeytyneen solmun muodostamia kolmioita.Tällaiset havainnot ovat antaneet pohjan laajalle verkostojen rakenteen tutkimukselle erilaisia laskennallisia mittareita käyttäen. Verkostoanalyysien käytännön hyödyt ovat kuitenkin olleet toisinaan vähäisiä, mikäli analysoitavan järjestelmän olennaisia yksityiskohtia ei ole otettu riittävästi huomioon. Viime aikoina verkostotieteen alalla järjestelmiä on mallinnettu yhä useammin aikariippuvina verkostoina, jotka mahdollistavat järjestelmien sisäisen dynamiikan tarkastelun. Verkostojen rakenteen tutkimus on siis edennyt kohti mallinnustapoja, joissa eri sovellusalojen yksityiskohtia voidaan ottaa entistä paremmin huomioon. Tästä johtuen monista verkostotieteen menetelmistä ja mallinnustavoista on yhä useammin hyötyä myös käytännössä. Väitöskirjassa jatkan työtä verkostotieteen ja käytännön sovellusten rajapinnassa kolmella eri verkostotieteen sovellusalueella. Tässä työssä kehitin erityisesti analyysimenetelmiä ihmisaivojen toiminnallisten yhteyksien, ihmisten liikkumisen ja julkisen liikenteen verkostojen tutkimusta varten. Ihmisaivojen toiminnallisten yhteyksien analysointia varten kehitimme menetelmän, joka mahdollistaa yhteenvedon tekemisen toiminnallisten aivoverkostojen eroista eri kliinisten populaatioiden välillä. Ihmisten liikkumiseen liittyen näytimme, että kaupunkien välisiä matkustusaikoja voidaan arvioida teletunnistetietoihin perustuen. Julkisen liikenteen verkostoja parempaa ymmärtämistä varten kehitimme aikariippuvien verkostojen teoriaan pohjautuvia menetelmiä matkustusaikojen ja vaihtojen määrien laskemiseksi eri paikkojen välillä. Julkisen liikenteen verkostojen jatkotutkimusta helpottaakseni esittelen työssäni myös aineistokokoelman, joka kattaa 25:n eri kaupungin julkisen liikenteen verkostot

Estimation and monitoring of city-to-city travel times using call detail records

Whenever someone makes or receives a call on a mobile telephone, a Call Detail Record (CDR) is automatically generated by the operator for billing purposes. CDRs have a wide range of applications beyond billing, from social science to data-driven development. Recently, CDRs have been increasingly used to study human mobility, whose understanding is crucial e.g. for planning efficient transportation infrastructure. A major difficulty in analyzing human mobility using CDR data is that the location of a cell phone user is not recorded continuously but typically only when a call is initiated or a text message is sent. In this paper we address this problem, and develop a method for estimating travel times between cities based on CDRs that relies not on individual trajectories of people, but their collective statistical properties. We apply our method to data from Senegal, released by Sonatel and Orange for the 2014 Data for Development Challenge. We turn CDR mobility traces to estimates on travel times between Senegalese cities, filling an existing gap in knowledge. Moreover, the proposed method is shown to be highly valuable for monitoring travel conditions and their changes in near real-time, as demonstrated by measuring the decrease in travel times due to the opening of the Dakar-Diamniadio highway. Overall, our results indicate that it is possible to extract reliable de facto information on typical travel times that is useful for a variety of audiences ranging from casual travelers to transport infrastructure planners.Peer reviewe

Assessment of large-scale transitions in public transport networks using open timetable data: case of Helsinki metro extension

Transforming a direct radial network to a trunk-feeder system is an often-argued method of large-scale overhaul in public transport networks. In planning such large-scale network overhauls, planners are often facing a dilemma when trying to achieve a careful balance between efficiency and equity, as overhaul might result in an unequal distribution of benefits and burdens for end users. Despite theoretically well-known trade-offs between trunk-branch and trunk-feeder networks, there are limited empirical studies documented from the user perspective, accounting for both travel time and transfers. Conventional methods used in practice, such as cost-benefit analyses, are often lacking the capacity to take into account equity effects. Having in mind the need for drawing lessons from actual overhauls, this research presents the assessment of changes in travel time and number of transfers brought about by the Helsinki metro extension, which involved the transformation of a direct bus network to a metro system with feeder buses. To this end, we develop a methodology for assessment of large-scale public transport network overhauls, building upon the previous development in service-equity assessment methods. Based on the use of open timetable data, the methodology centers on continuous journey calculations between all public transport access points. Thus, this methodology highlights the changes in travel time and transfers that would not be noticed in an aggregate assessment approach. In particular, the methodology reveals the disaggregate effects of the network overhaul from a three-level spatial perspective. As a result, this before-after study contributes to the understanding of the trade-offs between trunk-branch and trunk-feeder networks, while providing planning process recommendations for future large-scale public transport network overhauls.Peer reviewe

Navigability assessment of large-scale redesigns in nine public transport networks: Open timetable data approach

Redesigns of public transport networks are complex undertakings requiring a careful balancing of several conflicting perspectives (e.g., user requirements vs system performance) and aims (e.g., increasing spatial coverage, increasing frequency). Current assessment tools omit an explicit focus on navigability, often identified as a key aspect of the user perspective. For understanding the multidimensional perspective of navigability, this research introduces an assessment framework with both system and journey-level measures. The system-level measures provide an overview of redesigns based on static network representations. The journey-level measures are based on journey trajectories generated with a customized routing algorithm, assessing the distributive effects of the redesign. The framework is applied to public transport networks from nine cities with recently implemented redesigns, namely Amsterdam, Auckland, Austin, Baltimore, Columbus, Helsinki, Houston, Indianapolis, and Wellington. Results indicate that the redesigns have improved navigability both from a system-level and user perspective in general. However, in some cases, improvements in navigability come at the cost of increased travel time and number of transfers. Furthermore, the results suggest that the redesigns have differing emphasis within the regions, for different times of day, and for different aspects of network structure. The results are discussed both from the perspective of the case findings and for drawing more general planning and policy recommendations. Finally, this research provides a basis for further transdisciplinary approaches, encouraging connections between transport modeling and complex networks approaches