INSULAVO

Tämä sivu on tutkimus. Sivutunniste: Op_fi2164
Moderaattori:Ei ole (katso kaikki) Kuinka ryhtyä moderaattoriksi? Sivun edistymistä ei ole arvioitu. Arvostuksen määrää ei ole arvioitu (ks. peer review).
Lisää dataa {{#opasnet_base_link:Op_fi2164}}

Rakennusten energiatehokkuuden parantaminen Itä-Suomessa (INSULAVO)

Terveyden ja hyvinvoinnin laitoksen Ympäristöterveyden osasto ja Itä-Suomen yliopisto selvittävät rinnakkaishankkeessaan rakennusten energiatehokkuutta lisäävien toimenpiteiden vaikutuksia sisäympäristön laatuun ja terveellisyyteen. Tekes on myöntänyt hankkeelle rahoitusta Euroopan aluekehitysrahastosta (EAKR). Tutkimuksen tavoitteena on arvioida energiaparannusten kokonaisvaikutuksia. Tavoitteina on lisäksi itäsuomalaisten tutkimuslaitosten sekä yksityisen ja julkisen sektorin välisen vuorovaikutuksen lisääminen sekä menetelmien (tuotteiden, toimenpiteiden ja palvelujen) kehittäminen ja testaaminen. Tutkimuksen pilottikohteiksi valitaan noin 15 asuinkerrostaloa ja 10 koulurakennusta Kuopiosta ja lähialueilta.

Asuinkerrostalokohteet

Tutkimuskohteet ovat pääasiassa valtion avustusta saavia energiaparannuskohteita ja niille valittuja vertailukohteita. Asuinkerrostalokohteissa tehdään kenttätutkimuksia ja mittauksia ennen ja jälkeen energiaparannusten. Aineistoa kerätään liittyen lämpö- ja kosteusolosuhteisiin, ilmanvaihtoon, ilmatiiveyteen, käyttäjien toimintoihin ja ajankäyttöön sekä koettuun viihtyvyyteen ja terveyteen. Kohteet valitaan yhteistyössä julkisen ja yksityisen sektorin toimijoiden kanssa.

Koulukohteet

Kouluissa selvitetään sisäympäristön laatuun ja oppimiseen vaikuttavia tekijöitä sekä käyttäjien kokemuksia rakennuksen terveellisyydestä ja viihtyisyydestä. Luokkahuonekohtaisesti mitattavia suureita ovat sisäilman lämpötila, kosteus ja hiilidioksidipitoisuus. Kiinteistökohtaisesti mitataan veden-, sähkön- ja lämpöenergiankulutus. Käyttäjäryhmille tarjotaan mahdollisuus käyttää www-sovellusta, joka mahdollistaa kiinteistökohtaisten kulutustietojen (vesi, sähkö, lämpö) sekä luokkahuonekohtaisen ilmanlaadun tarkastelun pidemmältä ajanjaksolta ja vertailun muihin luokkahuoneisiin ja kiinteistöihin. Järjestelmä mahdollistaa myös kiinteistöjen reaaliaikaisen energiankulutuksen seurannan. Oppimisen ja sisäympäristön laadun välisen yhteyden tutkimiseen kehitettävät menetelmät sisältävät mm. keskittymis- ja huomiokykytestejä.

Lisätietoa tutkimuksesta

• Vastuullinen tutkija / projektin yhteyshenkilö: Terveyden ja hyvinvoinnin laitos

erikoistutkija Ulla Haverinen-Shaughnessy; sähköposti: etunimi.sukunimi@thl.fi

• Yhteyshenkilö / asukastutkimukset: Terveyden ja hyvinvoinnin laitos

tutkija Maria Pekkonen; sähköposti: etunimi.sukunimi@thl.fi

• Yhteyshenkilö / koulujen oirekyselyt: Terveyden ja hyvinvoinnin laitos

tutkija Mari Turunen; sähköposti: etunimi.sukunimi@thl.fi

• Yhteyshenkilö / mittaukset: Itä-Suomen yliopisto

projektipäällikkö Mika Raatikainen; sähköposti: etunimi.sukunimi@uef.fi

• Yhteyshenkilö / keskittymis- ja huomiokykytestit: Itä-Suomen yliopisto

tutkija Jari Kukkonen; sähköposti: etunimi.sukunimi@uef.fi

Tutkimusryhmät

Terveyden ja hyvinvoinnin laitos

• tutkija Maria Pekkonen
• tutkija Mari Turunen
• erikoistutkija Anne Hyvärinen
• ohjelmistosuunnittelija Juha Villman
• erikoistutkija Jouni Tuomisto
• erikoistutkija Ulla Haverinen-Shaughnessy

Itä-Suomen ylipisto, Ympäristötieteen laitos, Ympäristöinformatiikan tutkimusryhmä

• projektipäällikkö Jukka-Pekka Skön
• projektipäällikkö Mika Raatikainen
• Prof. Mikko Kolehmainen

Itä-Suomen yliopisto, Soveltavan kasvatustieteen ja opettajankoulutuksen osasto

• prof. Pertti Väisänen
• prof. Tuula Keinonen

Yhteistyötahot (aakkosjärjestyksessä)

• Asumisterveysliitto AsTe ry
• FinnEnergia Oy
• Kuopion kaupunki
• Niiralan Kulma Oy
• Ouman Oy
• Saint-Gobain Rakennustuotteet Oy
• Skanska Oy
• Suomen Sisäilmakeskus Oy
• Rakennusteollisuus RT ry

Tuloksia

Graafin tarkkuus: Aikasarjan alku: 12345678910111213141516171819202122232425262728293031.123456789101112.203420332032203120302029202820272026202520242023202220212020201920182017201620152014-000102030405060708091011121314151617181920212223:000102030405060708091011121314151617181920212223242526272829303132333435363738394041424344454647484950515253545556575859:000102030405060708091011121314151617181920212223242526272829303132333435363738394041424344454647484950515253545556575859 Aikasarjan loppu: 12345678910111213141516171819202122232425262728293031.123456789101112.203420332032203120302029202820272026202520242023202220212020201920182017201620152014-000102030405060708091011121314151617181920212223:000102030405060708091011121314151617181920212223242526272829303132333435363738394041424344454647484950515253545556575859:000102030405060708091011121314151617181920212223242526272829303132333435363738394041424344454647484950515253545556575859 Parametrit: Suhteellinen kosteus (%) Lämpötila (°C) Hiilidioksidi (ppm) + Näytä koodi- Piilota koodi library(ggplot2) library(OpasnetUtils) # Tällä hetkellä datassa on vain 28.10.2011 päivän mittaukset. # Oirekyselyä on simuloitu kirjoittamalla data tähän koodiin; mitään muuttujaa ei ole. # Oirekyselyn "data" kysely <- data.frame(Koulu = c("Kuopion keskiarvo", "Koulu X", "Kuopion keskiarvo", "Koulu X"), Arvo = c(3.4, 4.1, 2.3, 3.1), Kysymys = c("Viihtyvyys", "Viihtyvyys", "Vetoisuus", "Vetoisuus")) #################### Funktio aikasarjakuvaajasta. # Funktio timeseriesgraph ottaa sisääntä data.framen, jossa on sarakkeet DateTime (aika), TagName (mittarin ID) ja Result (mittarin tulos). # Funktio tuottaa aikasarjakuvaajan halutuista mittareista ja halutulta väliltä. # Graafin tarkkuus (precision) kertoo, paljonko käyrään tehdään pehmennystä (0=ei yhtään). timeseriesgraph <- function(a, tags, start, end, precision) { par(mar=c(5, length(tags) * 3.5 + 1.5, 4, 4) + 0.1) x <- 0 # Jokaista näytettävää aikasarjamuuttujaa varten tehdään seuraava: for (i in tags) { #Kuvaajan teknisiä säätöjä if(i != tags[1]) par(new = TRUE) plot(if(precision == 0) list(x = a$DateTime[a$TagName == i], y = a$Result[a$TagName == i]) else loess.smooth(a$DateTime[a$TagName == i], a$Result[a$TagName == i], degree = 1, span = precision), axes = FALSE, xlab = "", ylab = "", type = "l", col = rainbow(length(tags))[x + 1], main = "", xlim = c(min(a$DateTime), max(a$DateTime)), ylim = c(min(a$Result[a$TagName == i]) - sd(a$Result[a$TagName == i]) * 0.1, max(a$Result[a$TagName == i]) + sd(a$Result[a$TagName == i]) * 0.1)) axis(2, col = rainbow(length(tags))[x + 1],lwd = 2, line = x * 3.5) mtext(2, text = i, line = x * 3.5 + 2, col = rainbow(length(tags))[x + 1]) x <- x + 1 } axis.POSIXct(1, a$DateTime) mtext("Time", side = 1, col = "black", line = 2) } #if(nrow(a) == 0) cat("Tyhjä datasetti, valitse eri aikasarja tai parametrit.\n") else b(a) ################# Varsinainen datahaku a <- opbase.data("Op_fi2731")[, -c(1,2)] # Muutetaan DateTime R:n ymmärtämäksi ajaksi. a$DateTime <- as.POSIXct(strptime(a$DateTime, '%d-%m-%Y %H:%M:%S')) # Nimetään TagNamet käyttäjäystävällisesti. levels(a$TagName) <- c("Suhteellinen kosteus (%)", "Lämpötila (°C)","Hiilidioksidi (ppm)") # Poistetaan virheelliset rivit, joissa lämpötila on 0. a <- a[!(a$TagName == 'Lämpötila (°C)' & a$Result < 10), ] # Poistetaan rivit, joissa ei ole haluttuja muuttujia. a <- a[a$TagName %in% tags, ] # Poistetaan rivit, jotka ovat ennen alkuhetkeä. a <- a[a$DateTime >= as.POSIXct(start), ] # Poistetaan rivit, jotka ovat loppuhetken jälkeen. a <- a[a$DateTime <= as.POSIXct(end), ] # Aja funktio korjatulla datalla. timeseriesgraph(a, tags, start, end, precision) #Piirrä toinen kuvaaja, jossa on oirekyselyn tuloksia. ggplot(kysely, aes(x = Kysymys, weight = Arvo, fill = Koulu)) + geom_bar(position = "dodge") # position = "stack"

Kyselylomake-ehdotus

Kerro meille sisäilmaongelmista

Millaisen rakennuksen sisäilmatilanteesta haluat kertoa?: Koulun Kodin Työpaikan Julkisen tilan Muun rakennuksen Mikä on rakennuksen osoite tai muu tunniste?: Missä kunnassa rakennus sijaitsee?: Millainen on rakennuksen sisäilmatilanne yleisesti ottaen?: Ei lainkaan ongelmia Vähän ongelmia Paljon ongelmia Erittäin paljon ongelmia Haluatko kertoa jostain erityisestä tilanteesta?:

{{#opasnet_base_link:Op_fi2164}}

Katso nykyisiä tietoja

Anna kohteen tunniste (tyhjä = kaikki):

Katso myös

• Insulavo testidata

Aiheeseen liittyviä tiedostoja

<mfanonymousfilelist></mfanonymousfilelist>