Automatic Recognition of Public Transport Trips from Mobile Device Sensor Data and Transport Infrastructure Information

Automatic detection of public transport (PT) usage has important applications for intelligent transport systems. It is crucial for understanding the commuting habits of passengers at large and over longer periods of time. It also enables compilation of door-to-door trip chains, which in turn can assist public transport providers in improved optimisation of their transport networks. In addition, predictions of future trips based on past activities can be used to assist passengers with targeted information. This article documents a dataset compiled from a day of active commuting by a small group of people using different means of PT in the Helsinki region. Mobility data was collected by two means: (a) manually written details of each PT trip during the day, and (b) measurements using sensors of travellers' mobile devices. The manual log is used to cross-check and verify the results derived from automatic measurements. The mobile client application used for our data collection provides a fully automated measurement service and implements a set of algorithms for decreasing battery consumption. The live locations of some of the public transport vehicles in the region were made available by the local transport provider and sampled with a 30-second interval. The stopping times of local trains at stations during the day were retrieved from the railway operator. The static timetable information of all the PT vehicles operating in the area is made available by the transport provider, and linked to our dataset. The challenge is to correctly detect as many manually logged trips as possible by using the automatically collected data. This paper includes an analysis of challenges due to missing or partially sampled information in the data, and initial results from automatic recognition using a set of algorithms. Improvement of correct recognitions is left as an ongoing challenge.Comment: 22 pages, 7 figures, 10 table

Impact of a Finnish reform adding new sickness absence checkpoints on rehabilitation and labor market outcomes: an interrupted time series analysis

Objectives In 2012, new checkpoints were introduced in the Finnish sickness absence system to improve early detection of long-term work disability and hasten return to work after illness. We examined whether the reform affected participation in rehabilitation and labor market outcomes over a one-year period. Methods We used interrupted time series analysis among persons who started receiving sickness allowance up to three years before and up to two years after the reform. Separate analyses were conducted among those who passed 30, 60, and 90 sickness allowance days. Poisson regression analysis was used, controlling for seasonal variation, gender, age, and educational level. Results After the reform, participation in rehabilitation within one year of passing 30 sickness allowance days increased by 5.1% [incidence rate ratio (IRR) 1.051, 95% confidence interval (CI) 1.015–1.086]. The increase after 60 and 90 sickness allowance days was slightly larger. Looking at the type of rehabilitation, vocational rehabilitation from the earnings-related pension scheme increased most. Regarding the rehabilitation provided by the Social Insurance Institution of Finland (Kela), vocational rehabilitation, medical rehabilitation, and discretionary rehabilitation increased, but the increase was statistically significant only in the last case. Post-reform changes in employment, unemployment, sickness absence and disability retirement were negligible. Conclusions The introduction of new sickness absence checkpoints was associated with an increase in participation in rehabilitation but did not affect labor market outcomes one year later. The reform thus was only partially successful in achieving its objectives. Future research should focus on identifying the most effective approaches for utilizing rehabilitation to enhance labor market participation after sickness absence

Ilmatieteen kiehtova historia

Heikki Nevanlinna: Ilmatieteiden vaiheita ja vaikuttajia Suomessa. Suomen Tiedeseura 2021

Sairauspäivärahakausien tarkistuspisteet : Kuntoutuksen ja työhön paluun toteutuminen

Sairauspäivärahajärjestelmään on säädetty tarkistuspisteitä kuntoutustarpeen seurannan ja työhön palaamiseen tähtäävien toimien varmistamiseksi. Tämä tutkimus tuo uutta tietoa kuntoutukseen osallistumisesta, työhön paluusta ja muista työmarkkinatiloista sairauspäivärahaa 60, 90, 150 tai 230 päivää saaneilla, sekä tietoa vuonna 2012 säädetyn 30–60–90-säännön toimivuudesta. Sairauspäivärahalla pitkäänkin olleista melko harva oli osallistunut Kelan tai työeläkelaitosten korvaamaan kuntoutukseen. Kuntoutukseen osallistuneiden osuus oli selvästi suurempi, kun kuntoutukseksi laskettiin myös julkisen sektorin kuntoutus sekä fysioterapiat. Mitä enemmän sairauspäivärahapäiviä oli kertynyt, sitä epätodennäköisemmin palattiin ansiotyöhön ja sitä todennäköisemmin siirryttiin työkyvyttömyyseläkkeelle. Sairauspäivärahakausien jälkeiset työmarkkinapolut olivat valtaosalla sirpaleisia. Vuoden 2012 lakimuutosten myötä kuntoutukseen osallistuneiden osuus kasvoi 30, 60 tai 90 sairauspäivärahapäivää kerryttäneistä, mutta vaikutusta ansiotyöhön paluuseen ei ollut. Sairauspäivärahakausien pitkittymistä tulisi pyrkiä ehkäisemään jäljellä olevan työkyvyn ja ansiotyöhön siirtymisen tukemiseksi. Keinoja ovat muun muassa kuntoutukseen ja muihin palveluihin ohjaamisen tehostaminen, eri toimijoiden välisen koordinaation lisääminen sekä tiedon liikkuvuuden ja tietopohjan vahvistaminen.Tämä julkaisu on toteutettu osana valtioneuvoston selvitys- ja tutkimussuunnitelman toimeenpanoa. (tietokayttoon.fi) Julkaisun sisällöstä vastaavat tiedon tuottajat, eikä tekstisisältö välttämättä edusta valtioneuvoston näkemystä

Pitkän aikavälin ilmasto- ja energiastrategian ympäristöarviointi

Arvioinnissa tarkasteltiin erityisesti niitä pitkän aikavälin ilmasto- ja energiastrategian ympäristövaikutuksia, jotka voivat syntyä kasvihuonekaasupäästöjen vähentämisen lisäksi. Pääasiassa ilmastonmuutosta hillitsevät toimet, kuten energiansäästö ja uusiutuvan energiantuotannon lisäys, vähentävät myös ilmansaasteiden päästöjä, mutta esimerkiksi puun pienpoltto aiheuttaa pienhiukkaspäästöjä. Kun päästöt tapahtuvat matalalla ja lähellä suuria ihmiskeskittymiä, väestö altistuu suuremmille epäpuhtauksien pitoisuuksille kuin silloin, kun päästöt tulevat korkeista piipuista. Erityisesti on syytä rajoittaa liikenteen ei-pakokaasuperäisiä päästöjä (”katupöly”) kaupungeissa ja puun pienpolton päästöjä tiheästi asutuilla alueilla. Elinkaariarviointiin perustuva skenaarioiden ympäristövaikutusarviointi osoittaa, että polttoaineiden valmistuksen ja käytön yhteenlasketut vaikutukset pienenevät kaikissa tarkastelluissa vaikutusluokissa vuoteen 2005 verrattuna. Tämä johtuu pääasiassa kotimaan käytön vaikutusten vähenemisestä. Polttoaineiden valmistuksen vaikutukset ulkomailla lisääntyvät, mikä johtuu fossiilisten energialähteiden tuonnin kasvusta. Ympäristöanalyysin perusteella typen oksidien ja pienhiukkasten päästöjen rajoittaminen on keskeisin päästövähennystoimenpidealue hiilidioksidipäästöjen rajoittamisen jälkeen. Monet strategian linjaukset ja toimenpiteet pyrkivät viemään kehitystä kohti energiaa säästävää ja vähemmän luonnonvaroja kuluttavaa tuotantoa ja kulutusta, mutta kokonaiskulutuksena mitattuna muutos vuosien 2005 ja 2020 välillä on skenaarioissa verrattain pieni. Merkittävämpi muutos voi toteutua pitkällä aikavälillä, jos ilmasto- ja energiapolitiikka johdonmukaisesti kannustaa säästämään energiaa ja luonnonvaroja niin, että myös absoluuttinen kulutus pienenee. Aikaisempien ilmasto- ja energiastrategioiden toimenpiteiden seuranta osoittaa, että lukuisia erilaisia energiatehokkuutta edistäviä hankkeita on käynnistetty, mutta merkittäviä rakenteellisia muutoksia energiankulutuksessa ei ole vielä tapahtunut. Osana ilmastopolitiikkaa Suomi on kerännyt kokemuksia ns. Kioton mekanismien soveltamisesta. Tarkastelu osoittaa, että näiden mekanismien avulla voidaan edistää myös yleisiä kehityspoliittisia tavoitteita, mutta tämä edellyttää toiminnan aktiivista suuntaamista myös monenkeskisellä tasolla

Korjuuajan vaikutus puna-apilasäilörehun rehuarvon kehitykseen ensi- ja jälkikasvussa

ei saatavill

Puna-apilan kehitysrytmi alku- ja loppukesällä

Suomessa kasvukausi on lyhyt ja sen aikana nurmikasveissa tapahtuu suuria muutoksia: kevätkasvu on nopeaaja laatu huononee kasvukauden edetessä samalla, kun nurmesta saatava sato lisääntyy. Nurmirehun korjuunajoittaminen on tärkein sulavuuteen vaikuttava tekijä. Korjuuaikatutkimukset on tehty pääasiassa nurmiheinäkasveillakevätsadosta. Puna-apilaa, joka on Suomen oloissa tärkein nurmipalkokasvi, on tutkittupaljon vähemmän. Se poikkeaa kehitysrytmiltään selvästi nurmiheinistä.Kasvuston vanhetessa versojen morfologinen koostumus muuttuu eli varren osuus lisääntyy ja lehtienosuus vähenee, varsi kasvaa pituutta ja sen koostumus muuttuu. Varsi on huonommin sulavaa kuin lehdet,joten koko kasvin sulavuus huononee varren osuuden lisääntyessä. Tämän tutkimuksen tarkoituksena oliselvittää puna-apilakasvuston kehitystä ja koostumusta kasvun aikana ensimmäisessä ja toisessa sadossa.Tutkimuksen aineiston kasvustonäytteet kerättiin viikoittain Siuntiosta, Jokioisilta, Vihdistä ja Viikistäpuhtaista puna-apilakasvustoista vuosina 2002-2004. Näytteitä otettiin sekä ensikasvusta (4 kasvustoa, 36kpl) että jälkikasvusta (10 kasvustoa, 41 kpl) useita kertoja. Näytteistä määritettiin kuiva-ainepitoisuus jakemiallinen koostumus MTT:n ja HY:n laboratorioissa standardimenetelmin. Sulavuus määritettiin pepsiinisellulaasiliukoisuusmenetelmällä(OMS). Tuoreista kasvustonäytteistä tehtiin botaaninen ja morfologinenanalyysi.Tutkitut kasvustot sisälsivät keskimäärin 885 g/kg ka puna-apilaa eli olivat varsin puhtaita. NäytteidenD-arvo oli keskimäärin 668 g/kg ka ja kuiva-ainesato 3926 kg/ha. Varsien osuus apilasta oli keskimäärin510, lehtien 463 ja kukintojen 26 g/kg ka. Suurempi lehtien osuus ja pienempi varsien osuus olivat yhteydessäkorkeampaan D-arvoon. Vaihtelu kaikissa havainnoiduissa ominaisuuksissa oli suurta kasvustojen ominaisuuksienja kasvun etenemisen aiheuttamien muutosten takia.D-arvo laski 1. sadon näytteissä 3,3 g ja 2. sadossa 1,9 g päivässä eli D-arvon lasku oli hitaampaa 2.sadossa. Lämpösumman kertyminen selitti kasvustojen D-arvon muutosta paremmin kuin kasvun etenemisenkuvaaminen kalenteriajan perusteella eri sadoissa samoin kuin aiemmin on havaittu nurmiheinäkasvustoissa.Lämpösumma-astetta kohti D-arvo laski 1. sadossa 0,34 g/°Cvrk, joka on puolet siitä, mitä tyypillisesti nurmiheinillähavaitaan ja 2. sadossa 0,21 g/°Cvrk, joka on samalla tasolla kuin nurmiheinäkasvustoissa.Puna-apila kehittyy hitaammin ja sen sulavuus laskee hitaammin alkukesästä nurmiheinäkasvustoihinverrattuna. Ensimmäisen ja toisen sadon väliset erot eivät puna-apilan kohdalla ole yhtä selvät kuin nurmiheinien.Puna-apilakasvuston kukinta ei näyttäisi liittyvän kasvuston kehitysasteeseen tai sulavuuden alenemiseenkasvun edetessä samalla lailla kuin nurmiheinäkasvustojen

Rypsi- ja soijapuriste puna-apilasäilörehun valkuaistäydennyksenä

Tutkimuksessa selvitettiin valkuaisrehun määrän ja valkuaislähteen vaikutuksia lypsylehmien rehunsyöntiin, maitotuotokseen ja maidon koostumukseen, kun säilörehu oli puhdasta puna-apilaa.Valkuaisrehuina olivat Öpex®käsiteltyrypsipuriste ja soijapuriste, joita lisättiin ohra-kauraseokseen(1:1) siten, että väkirehussa oli raakavalkuaista keskimäärin 145 (taso 1) tai 180 (taso 2) g/kg kuiva-ainetta(KA). Rypsipuristeen määrä oli 1,5 (R1) tai 3,0 (R2) kg/pv ja soijapuristeen määrä sensuuremman valkuaispitoisuuden vuoksi 0,95 (S1) tai 1,9 (S2) kg/pv. Lehmät saivat väkirehuakeskimäärin 10,8 kg/pv. Säilörehu oli esikuivattua, puna-apilantoisesta sadosta pyöröpaalattua rehua,jota lehmät saivat vapaasti. Säilönnälliseltä laadultaan rehu oli melko pitkälle käynyttä, minkä vuoksisen sokeripitoisuus oli pieni. Rehussa oli myös runsaasti etikkahappoa, mutta ammoniumtypen osuuskokonaistypestä oli pieni. Säilörehun sulavan orgaanisen aineen pitoisuus kuiva-aineessa(in vitro pepsiinisellulaasimenetelmä)oli keskimäärin 608 g/kg.Tutkimus tehtiin tasapainotetun 4´4 latinalaisen neliön mukaisesti ja siinä oli mukana neljä 23kertaa poikinutta ay-lehmää.Tutkimuksen alkaessa lehmien poikimisesta oli kulunut 7685päivää.Lehmät söivät säilörehua rypsiruokinnoilla keskimäärin 13,3 kg KA/pv ja soijaruokinnoilla 13,1 kgKA/pv. Valkuaisen määrää lisättäessä säilörehun syönti väheni vaikutuksen ollessa suurempiruokittaessa rypsiä kuin soijaa (1,0vs. 0,4kg KA/pv), mutta ero ei ollut tilastollisesti merkitsevä.Väkirehun syönnissä ei ollut eroa ruokintojen välillä. Valkuaistason nosto lisäsi lehmienraakavalkuaisen saantia (P<0,05), mutta ei vaikuttanut ohutsuolesta imeytyvän valkuaisen (OIV)saantiin. Rypsiä syötettäessä lehmät saivat hieman enemmän OIV:a kuin soijaa syötettäessä (P<0,10).Myös kuitua (NDF) lehmät saivat enemmän, kun valkuaislähteenä oli rypsi verrattuna soijaan(P<0,05). Lehmien energian saanti väheni numeerisesti, kun rypsin määrää lisättiin, mutta soijanmäärää lisättäessä pysyi samana. Rehuannoksen orgaanisen aineen sulavuudessa ei ollut eroavalkuaislähteen eikä valkuaistasojen välillä. Kuidun sulavuus oli rypsillä ruokittaessa parempi kuinsoijalla ruokittaessa (P<0,05). Valkuaistason nosto ei vaikuttanut kuidun sulavuuteen.Maitotuotos oli keskimäärin 33,1 (R1), 34,2 (R2), 33,4 (S1) ja 33,6 (S2) kg/pv jaenergiakorjattu maitotuotos (EKM) 31,3 (R1), 32,9 (R2), 32,3 (S1) ja 31,4 (S2) kg/pv. Valkuaislähdetai valkuaistaso eivät vaikuttaneet merkitsevästi tuotokseen. Rypsi lisäsi (P<0,001) maidonvalkuaispitoisuutta soijaan verrattuna (31,7 vs. 30,9 g/kg). Muutoin ruokinta ei merkitsevästivaikuttanut maidon koostumukseen tai rasva,valkuais- jalaktoosituotokseen.Rypsipuriste osoittautui soijapuristetta paremmaksi valkuaisen lähteeksi myös yksinomaistapuna-apilasäilörehuakarkearehuna käytettäessä. Aikaisemmista kokeista poiketen ruokinnanvalkuaistason nosto rypsin tai soijan avulla ei lisännyt lainkaan säilörehun kuivaaineensyöntiä.Rypsilisää käytettäessä maidon valkuaispitoisuus oli kuitenkin merkitsevästi suurempi kuin soijalisääkäytettäessä. Plasman pienemmät metioniinipitoisuudet soijaruokinnoilla viittaavat siihen, ettämetioniinin puute saattoi rajoittaa maidontuotantoa soijapuristeruokinnoilla. Tehty koe antoi viitteitäsiitä, että runsaasta lisävalkuaisannoksesta ei olisi apilaan perustuvassa ruokinnassa yhtä suurta hyötyäkuin heinäkasviruokinnassa

Puna-apilasäilörehujen sulavuuden määrittäminen laboratoriomenetelmin

Nurmirehujen energia-arvo eli sulavuus vaihtelee huomattavasti. Tärkein sulavuuteen vaikuttava tekijäon kasvin kehitysvaihe korjuuhetkellä, mutta siihen vaikuttavat lisäksi mm. kasvilaji ja korjuutapa.Nurmirehujen sulavuuden luotettava arviointi on tärkeää taloudellisesti ja ravitsemuksellisesti järkevänkarjanruokinnan suunnittelun pohjaksi. Korjuuaikatutkimukset on tehty pääasiassa nurmiheinäkasveilla,joista meillä yleisimmin ovat käytössä timotei ja nurminata. Sen sijaan puna-apilaa,joka Suomen olosuhteissa on nurmipalkokasveista tärkein säilörehukasvi, on tutkittu huomattavastivähemmän. Puna-apilan kasvurytmi on erilainen kuin heinäkasvien ja se poikkeaa niistä myös kemialliseltakoostumukseltaan.Tässä tutkimuksessa arvioitiin nykyisin käytössä olevien analyysimenetelmien potentiaalia ennustaapuna-apilasäilörehun sulavuutta. Tarkoituksena oli selvittää kemiallisen koostumuksen (NDF,ADF, raakavalkuainen, ligniini) ja entsymaattisten analyysien eli pepsiini-sellulaasiliukoisuuden(OMS) ja sulamattoman kuidun ( INDF) yhteyttä eläimillä määritettyyn orgaanisen aineen in vivosulavuuteen (OMD) puna-apilan ensimmäisessä ja toisessa sadossa.Tutkimusaineisto käsittää 19 puna-apilasäilörehua neljästä eri sulavuuskokeesta, jotka on tehtyvuosina 2002-2004 HY:n Kotieläintieteen laitoksella ja MTT:n Eläinravitsemuksen tutkimusalalla.Säilörehujen orgaanisen aineen in vivo sulavuus (OMD) määritettiin ylläpitoruokintatasolla olevillapässeillä tehdyissä sulavuuskokeissa sonnan kokonaiskeruumenetelmällä. Eri laboratoriomenetelmiensoveltuvuutta OMD:n ennustamiseen tutkittiin lineaarisella regressioanalyysillä, jossa koepaikka olisatunnaistekijänä.Parhaiten in vivo sulavuuden ennusti INDF (RMSE 12,1 g/kg ja R2 0,959) ja toiseksi parhaitensellulaasiliukoisuus (RMSE 12,9 g/kg ja R2 0,951). Kemiallisten analyysien ennustevirheet olivat huomattavastisuuremmat ja selitysasteet pienemmät kuin INDF:n tai sellulaasiliukoisuuden. Puhtaastapuna-apilakasvustosta tehdyn säilörehun orgaanisen aineen in vivo sulavuus voidaan ennustaa yhtälöillä:OMD (g/kg) = 837 - 1,109 × INDF (g/kg ka) tai OMD (g/kg) = 100 + 0,821 × OMS (g/kg)

Puna-apilasäilörehun korjuuajan vaikutus maidontuotantoon

Tutkimuksessa selvitettiin puna-apilasäilörehun korjuuajan vaikutusta rehun syöntiin, sulavuuteen,maidontuotantoon ja maidon koostumukseen. Puna-apilarehut säilöttiin ensikasvun aikaisesta (AA) jamyöhäisestä (AM) kehitysvaiheesta sekä niiden jälkikasvuista (AAJ ja AMJ, vastaavasti). Kontrollinaoli timotei-nurminatakasvustosta aikaisessa (TNA) ja myöhäisessä (TNM) kehitysvaiheessa tehtysäilörehu. Kaikki rehut oli säilötty pyöröpaaleihin AIV2Plus-säilöntäainetta käyttäen. Tutkimus tehtiinViikin opetus- ja tutkimustilan navetassa. Tutkimuksessa oli mukana 12 ay-lehmää, jotka jaettiintuotoksen mukaan kahteen blokkiin (2 kertaa poikineet ja ensikot). Viljan ja rypsin seosta (raakavalk.193 g/kg KA) annettiin 10,5 (blokki 1) tai 8,4 kg/pv (blokki 2). Säilörehua lehmät saivat vapaasti.Apilasäilörehujen kuiva-ainepitoisuus oli sateisen kesän hankalista säilöntäolosuhteista johtuenpienempi kuin heinäkasvisäilörehujen (180 (AA), 224 (AM), 251 (AAJ), 219 (AMJ), 321 (TNA) ja277 (TNM) g/kg). Apilarehuissa oli enemmän raakavalkuaista (166, 165, 170, 193, 112 ja 90 g/kg KA,vastaavasti) ja vähemmän solunseinäkuitua (NDF) (395, 391, 373, 348, 541 ja 601 g/kg KA,vastaavasti) kuin heinäkasvirehuissa. Apilarehut olivat pidemmälle käyneitä ja sisälsivät vähemmänsokeria kuin heinäkasvirehut.Sulavaa orgaanista ainetta (määritetty in vivo) säilörehuissa oli 639 (AA), 591 (AM), 619(AAJ), 651 (AMJ), 696 (TNA) ja 619 (TNM) g/kg KA (p<0,001). Lehmät söivät eniten varhainkorjattua heinäkasvisäilörehua (10,7 (AA), 9,0 (AM), 12,8 (AAJ), 11,8 (AMJ), 14,3 (TNA) ja 8,3(TNM) kg KA/pv (p<0,001). Apilan jälkikasvusta tehtyä rehua lehmät söivät enemmän kuin apilanensikasvusta tehtyä rehua (p<0,001). Maitotuotos oli 28,3 (AA), 28,4 (AM), 29,1 (AAJ), 29,7 (AMJ),28,6 (TNA) ja 25,5 (TNM) kg/pv (p<0,001). Apilan jälkikasvurehuja syöneet lehmät lypsivätenemmän (p<0,05) kuin ensikasvurehuja syöneet lehmät. Maidon rasvapitoisuuteen ja rasvatuotokseenruokinta ei vaikuttanut merkitsevästi. Maidon valkuaispitoisuus (33,6 (AA), 33,9 (AM), 34,8 (AAJ),34,0 (AMJ), 35,1 (TNA) ja 34,9 (TNM) g/kg (p<0,01)) oli heinäkasviruokinnoilla suurempi kuinapilaruokinnoilla (p<0,001). Apilan jälkikasvusta tehtyjä rehuja syöneiden lehmien maidonvalkuaispitoisuus (p<0,05) ja valkuaistuotos (p<0,01) olivat suuremmat kuin ensikasvusta tehtyjärehuja syöneiden lehmien. Apilasäilörehu nosti maidon ureapitoisuutta heinäkasvirehuun verrattuna(p<0,001).Syönnin vertailua vaikeuttivat apila- ja heinäkasvirehujen välillä säilönnällisessä laadussaolleet erot. Apilarehujen välillä tätä eroa ei ollut, mutta lehmät söivät enemmän apilan jälki- kuinensikasvusta tehtyjä rehuja. Apilarehun korjuuajan vaikutus säilörehun syöntiin poikkeaaheinäkasvirehusta. Apilan jälkikasvurehuja verrattessa syönti lisääntyi sulavuuden pienentymisestähuolimatta. Apilaa syöneet lehmät tuottivat kuitenkin saman verran maitoa kuin aikaisin korjattuaheinäkasvirehua syöneet lehmät, vaikka söivät vähemmän säilörehua