University of Oulu

Open data in traffic noise prediction

Saved in:
Author: Hiitola, Santeri1
Organizations: 1University of Oulu, Faculty of Information Technology and Electrical Engineering, Computer Science
Format: ebook
Version: published version
Access: open
Online Access: PDF Full Text (PDF, 5.5 MB)
Pages: 70
Persistent link: http://urn.fi/URN:NBN:fi:oulu-202306302794
Language: English
Published: Oulu : S. Hiitola, 2023
Publish Date: 2023-06-30
Thesis type: Master's thesis (tech)
Tutor: Gilman, Ekaterina
Reviewer: Gilman, Ekaterina
Siirtola, Pekka
Description:

Abstract

Despite noise being seen as an increasing threat to human health and well-being, access to up-to-date information on environmental noise levels still needs to be improved. This thesis explores an opportunity to map noise levels without specialized software by using open data to implement a Nordic noise prediction model. The thesis looks into what noise is, as well as its effects on the individual, societal, and ecological levels. Also, governmental noise policy is covered, how noise levels are calculated computationally, and how environmental noise levels can be reduced. Finally, the noise prediction model using open data is implemented and compared to an official noise map made by the City of Tampere. While the resulting noise levels are not identical to those computed by the city, open data and the implementation presented in this thesis can reduce barriers to accessing noise levels.

Avoin data liikennemelun ennustamisessa

Tiivistelmä

Huolimatta siitä, että melua pidetään kasvavana uhkana ihmisten terveydelle ja hyvinvoinnille, ajantasaisten melutietojen saatavuutta pitää edelleen parantaa. Tässä diplomityössä tutkitaan mahdollisuuksia kartoittaa meluarvoja ilman erityisiä ohjelmistoja, toteuttamalla pohjoismainen melulaskentamalli käyttämällä avointa dataa. Diplomityössä käydään läpi melu käsitteenä sekä sen vaikutukset ihmisille, yhteisöille ja ekosysteemeille. Lisäksi käydään läpi lakeja ja asetuksia jotka säätelevät melua, sekä miten melua lasketaan koneellisesti, ja miten ympäristömelua voidaan vähentää. Lopuksi toteutetaan melulaskentamalli avointa dataa hyödyntäen, ja verrataan sen tuloksia Tampereen kaupungin viralliseen melukarttaan. Vaikka laskennan tuloksena saadut meluarvot eivät täysin vastaa kaupungin saamia tuloksia, tässä diplomityössä kuvattu toteutus voi vähentää esteitä meluarvojen saatavuudelle.

see all

Subjects:
Copyright information: © Santeri Hiitola, 2023. Except otherwise noted, the reuse of this document is authorised under a Creative Commons Attribution 4.0 International (CC-BY 4.0) licence (https://creativecommons.org/licenses/by/4.0/). This means that reuse is allowed provided appropriate credit is given and any changes are indicated. For any use or reproduction of elements that are not owned by the author(s), permission may need to be directly from the respective right holders.
  https://creativecommons.org/licenses/by/4.0/