Ero sivun ”Ympäristöterveysindikaattori” versioiden välillä

Opasnet Suomista
Siirry navigaatioon Siirry hakuun
Rivi 266: Rivi 266:
library(rvest) # For html import
library(rvest) # For html import


tx <- function(x, prec = 1) gsub("\\.", ",", as.character(round(x, prec))) # Converts numbers to nice Finnish format
tx <- function(x, prec = 2) gsub("\\.", ",", as.character(signif(x, prec))) # Converts numbers to nice Finnish format
write(
write(
   "Sote-arviointi, hyvinvointi ja terveys: ympäristöterveyden osa-alue\n\n",
   "Sote-arviointi, hyvinvointi ja terveys: ympäristöterveyden osa-alue\n\n",
Rivi 273: Rivi 273:
# Fetch data from Yhteistyötilat.
# Fetch data from Yhteistyötilat.
dat <- html_table(read_html("https://yhteistyotilat.fi/wiki08/x/SLHFAg"))[[3]] # Pienhiukkaspitoisuuden väestöpainotettu vuosikeskiarvo
dat <- html_table(read_html("https://yhteistyotilat.fi/wiki08/x/SLHFAg"))[[3]] # Pienhiukkaspitoisuuden väestöpainotettu vuosikeskiarvo
colnames(dat) <- c("Alue","Mid","Municipality","Pid","Province","Pop","PM","Daly","Genetive","Adessive")
colnames(dat) <- c("Alue","Mid","Municipality","Pid","Province","Pop","PM",
                  "Daly","Comment","Genetive","Adessive")


for(i in c(2,4,6,7,8)) dat[[i]] <- as.numeric(gsub(" ", "", dat[[i]]))
for(i in c(2,4,6,7,8)) dat[[i]] <- as.numeric(gsub(" ", "", dat[[i]]))
# Data about disease burden of PM2.5 from Lehtomäki et al 2018 https://doi.org/10.3390/ijerph15040736
mort <- "1600 - 2000"
daly <- 26000


for(i in sort(unique(dat$Pid))) {
for(i in sort(unique(dat$Pid))) {
   datm <- dat[dat$Pid == i & dat$Alue=="Kunta", ]
   j <- (1:nrow(dat))[dat$Pid==i & dat$Alue=="HE-maakunta"]
   mk <- dat$Province[dat$Pid==i & dat$Alue=="HE-maakunta"]
   mk <- dat$Province[j]
   ka <- sum(dat$Pop * dat$PM / sum(dat$Pop))
   ka <- sum(dat$Pop * dat$PM / sum(dat$Pop))
   kam <- dat$PM[dat$Pid==i & dat$Alue=="HE-maakunta"]
   kam <- dat$PM[j]
   s1 <- "Pienhiukkaset ovat Suomessakin kaikkein suurin ympäristön terveyshaittaa aiheuttava tekijä. Ne ovat pääasiassa peräisin liikenteestä ja puun pienpoltosta. Myös energiantuotanto ja teollisuus ovat suurehkoja lähteitä mutta niiden ominaispäästöt ovat pienet (eli ne puhdistavat jo tehokkaasti päästöjään) ja päästöt tyypillisesti leviävät korkeista piipuista laajalle aiheuttamatta asutuskeskuksiin korkeita pitoisuuksia. Muita kuin polttoperäisiä päästölähteitä ovat mm. katupöly varsinkin keväisin, maatalouden pölyt sekä monista hajalähteistä syntyvät orgaaniset hiilivedyt, jotka muuttuvat hiukkasiksi vasta ilmakehässä.\n"
   s1 <- paste("Pienhiukkaset ovat Suomessakin kaikkein merkittävin ympäristötekijä, joka aiheuttaa ",
  "terveyshaittaa. Pienhiukkaset ovat pääasiassa peräisin liikenteestä ja puun pienpoltosta. ",
  "Myös energiantuotanto ja teollisuus ovat suurehkoja lähteitä mutta niiden ominaispäästöt ",
  "ovat pienet (eli tuotantolaitokset puhdistavat jo tehokkaasti päästöjään) ja päästöt ",
  "tyypillisesti leviävät korkeista piipuista laajalle aiheuttamatta asutuskeskuksiin korkeita ",
  "pitoisuuksia. Muita kuin polttoperäisiä päästölähteitä ovat mm. katupöly varsinkin keväisin, ",
  "maatalouden pölyt sekä monista hajalähteistä syntyvät orgaaniset hiilivedyt, jotka ",
  "muuttuvat hiukkasiksi vasta ilmakehässä.\n",
  sep="")
    
    
   s2 <- paste(
   s2 <- paste(
     "Pienhiukkaspitoisuuksien vuosikeskiarvo on arvioitu kunnittain THL:n koordinoimassa tutkimushankkeessa vuodelle 2015. Tämä on hyvä haitan mittari, koska tyypilliset terveyshaitat kuten sydäntaudit, krooninen bronkiitti ja keuhkosyöpä kehittyvät pitkäaikaisen altistuksen seurauksena. Kansainvälisesti verrattuna Suomen pienhiukkaspitoisuudet ovat pienet, mutta silti niiden arvioidaan aiheuttavan ",
     "Pienhiukkaspitoisuuksien vuosikeskiarvo on arvioitu kunnittain THL:n koordinoimassa ",
     tx(sum(dat$Daly[dat$Alue=="Kunta"]), prec=-2),
    "tutkimushankkeessa vuodelle 2015. Tämä on hyvä haitan mittari, koska tyypilliset ",
     " terveen elinvuoden menetyksen tai vastaavasti vajaa kaksituhatta kuolemantapausta.\n",
    "terveyshaitat kuten sydäntaudit, krooninen bronkiitti ja keuhkosyöpä kehittyvät ",
    "pitkäaikaisen altistuksen seurauksena. Kansainvälisesti verrattuna Suomen ",
    "pienhiukkaspitoisuudet ovat pienet, mutta silti niiden arvioidaan aiheuttavan ",
     tx(daly),
     " terveen elinvuoden menetyksen tai vastaavasti ",
    mort,
    " kuolemantapausta ",
    "(Lehtomäki ym., 2018 https://doi.org/10.3390/ijerph15040736).\n",
     sep=""
     sep=""
   )
   )
Rivi 293: Rivi 313:
   s3 <- "Väestöpainotettu pienhiukkaspitoisuus oli "
   s3 <- "Väestöpainotettu pienhiukkaspitoisuus oli "
   s4 <- paste(
   s4 <- paste(
     dat$Adessive[dat$Pid==i & dat$Alue=="HE-maakunta"],
     dat$Adessive[j],
     ifelse(kam < 0.8*ka ,"pieni ", ifelse(kam < 1.2*ka, "keskimääräinen ", "suomalaisittain suurehko ")),
     ifelse(
     " (", kam, " µg/m3)",
      kam < 0.8*ka ," pieni ",  
      ifelse(kam < 1.2*ka,  
            " keskimääräinen ",  
            " suomalaisittain suurehko "
      )
    ),
     " (", tx(kam), " µg/m3)",
     sep=""
     sep=""
   )
   )
Rivi 306: Rivi 332:
   s7 <- paste(s7, " (Sotkanet, id=678). ", sep="")
   s7 <- paste(s7, " (Sotkanet, id=678). ", sep="")
    
    
   s8 <- paste(dat$Genetive[dat$`Pid`==i & dat$Alue=="HE-maakunta"], " kunnista korkeimmat pitoisuudet olivat ", sep="")
   s8 <- paste(
   s9 <- datm[order(-datm$PM),][1:4,]
    dat$Genetive[j],
    " kunnista korkeimmat pitoisuudet olivat ",
    sep=""
  )
  s9 <- dat[dat$Pid == i & dat$Alue=="Kunta", ]
   s9 <- s9[order(-s9$PM),][1:4,]
   s9 <- paste(s9$Adessive, " (", tx(s9$PM)," µg/m3)",sep="")
   s9 <- paste(s9$Adessive, " (", tx(s9$PM)," µg/m3)",sep="")
   s9 <- paste(s9, c(rep(", ", length(s9)-2), " ja ",""), sep="", collapse="")
   s9 <- paste(s9, c(rep(", ", length(s9)-2), " ja ",""), sep="", collapse="")
Rivi 317: Rivi 348:
   s11 <- paste(s11$Adessive, " (", tx(s11$PM)," µg/m3).",sep="")
   s11 <- paste(s11$Adessive, " (", tx(s11$PM)," µg/m3).",sep="")
    
    
   s12 <- "Todennäköisesti Espoossa ja Vantaalla tilannetta on huonontanut puunpoltto kodeissa, kun taas Porvoossa tilanteeseen vaikuttaa Nesteen öljynjalostamo. Helsingissä taas päästötyyppejä on useita ja liikenne lienee tärkeämpi kuin muualla."
   s12 <- paste(" ", dat$Comment[j], " ")
    
    
   s13 <- dat$Daly[dat$Pid==i & dat$Alue=="HE-maakunta"]/sum(dat$Daly[dat$Alue=="HE-maakunta"])
   expofr <- dat$Pop[j]*dat$PM[j]/sum(dat$Pop[dat$Alue=="HE-maakunta"]*dat$PM[dat$Alue=="HE-maakunta"])
#  s13 <- dat$Daly[j]/sum(dat$Daly[dat$Alue=="HE-maakunta"])
   s13 <- paste(
   s13 <- paste(
     "\nTautitaakasta ",
     "\nSuomessa pienhiukkasten aiheuttamasta tautitaakasta ",
     cut(s13, breaks=c(0,0.03,0.06,0.1,0.2,0.3,0.5,0.7,1),labels=c(
     cut(expofr, breaks=c(0,0.03,0.06,0.09,0.12,0.18,0.23,0.29,0.39,0.54,0.7,1),labels=c(
    "alle kolmaskymmenesosa",
      "alle kolmaskymmenesosa",
    "kahdeskymmenesosa",
      "kahdeskymmenesosa",
    "alle kymmenesosa",
      "alle kymmenesosa",
    "seitsemäsosa",
      "noin kymmenesosa",
    "yli viidesosa",
      "noin seitsemäsosa",
    "yli kolmasosa",
      "noin viidesosa",
    "yli puolet",
      "noin neljäsosa",
    "suurin osa"
      "noin kolmasosa",
  )), " (", tx(s13*100, prec=0), " %) syntyy ", dat$Adessive[dat$Pid==i & dat$Alue=="HE-maakunta"],
      "noin puolet",
  ", eli siellä menetetään noin ",
      "yli puolet",
  dat$Daly[dat$Pid==i & dat$Alue=="HE-maakunta"],
      "suurin osa"
  " tervettä elinvuotta pienhiukkasten takia. ",
    )), " (", tx(expofr*100), " %) syntyy ", dat$Adessive[j],
  sep="")
    ", eli siellä menetetään noin ",
    
    tx(expofr*daly),
    " tervettä elinvuotta pienhiukkasten takia. ",
    sep="")
   hel <- (1:nrow(dat))[dat$Municipality=="Helsinki"]
   s14 <- paste(
   s14 <- paste(
     "Helsingissä tämä luku on noin ",
     "Helsingissä tämä luku on noin ",
     tx(dat$Daly[dat$Municipality=="Helsinki"], prec=-2),
     tx(daly*dat$Pop[hel]*dat$PM[hel]/sum(dat$Pop[dat$Alue=="Kunta"]*dat$PM[dat$Alue=="Kunta"])),
     " eli merkittävä osa koko Suomen tautitaakasta (",
     " eli merkittävä osa koko Suomen tautitaakasta (",
     tx(sum(dat$Daly[dat$Alue=="Kunta"]), prec=-2),
     tx(daly),
     " haittapainotettua elinvuotta).",
    " haittapainotettua elinvuotta). ",
    "Tautitaakka on arvioitu syyosuusmenetelmällä (http://en.opasnet.org/w/HIA). ",
    "Epävarmuudet ovat melko suuria ja liittyvät annosvasteen muotoon pienillä pitoisuuksilla, ",
    "kilpailevien syytekijöiden rooliin kokonaisuudessa sekä pienhiukkaspitoisuuden ",
    "arviointiin käytettyjen mallien epävarmuuksiin. Siitä ei kuitenkaan ",
    "ole epävarmuutta, etteivätkö pienhiukkasten haittavaikutukset Suomessa olisi merkittäviä ",
     "ja niiden vähentäminen tarpeellista.",
     sep=""
     sep=""
   )
   )
    
    
   s15 <- paste(mk, "\n\n",s1,s2,s3,s4,s5,s6,s7,s8,s9,s10,s11,s12,s13,s14,sep="")
   write(
 
    paste("\n\n",mk,"\n",s1,s2,s3,s4,s5,s6,s7,s8,s9,s10,s11,s12,s13,s14,sep=""),
  write(s15, file="sotearviointi.txt",append=TRUE)
    file="sotearviointi.txt",
    append=TRUE
  )
}
}
</rcode>
</rcode>

Versio 8. kesäkuuta 2018 kello 13.33




Ympäristöterveysindikaattori on elinympäristön tiettyä ominaisuutta mittaava asia, joka kertoo ympäristön terveellisyydestä ihmiselle.

Kysymys

Mitkä ovat hyödyllisiä indikaattoreita Suomen ympäristöterveystilanteen seuraamiseksi ja parantamiseksi?

Vastaus

Perustelut

Syykaavio

+ Näytä koodi

Sisäilma kouluissa

Kouluterveyskysely tuottaa jotakin tietoa myös sisäilmasta, oppimisympäristöstä yleensä ja oppilaiden raportoimista yleisistä oireista. Katso lisätietoa näistä linkeistä:


+ Näytä koodi

Indikaattorien lataus Sotkanettiin

+ Näytä koodi

Sotearvioinnin koodi liittyen ympäristöterveyteen

+ Näytä koodi

Katso myös

Noudettu kohteesta ”https://fi.opasnet.org/index.php?title=Ympäristöterveysindikaattori&oldid=35057”