Sääolosuhteiden ja muiden alueellisten ominaispiirteiden vaikutus ilmanlaatuun Turun seudulla

Abstract

Kaupunkialueilla on yleensä heikompi ilmanlaatu kuin ympäröivillä maaseutumaisilla alueilla teollisuuden, energiantuotannon sekä liikenteen takia. Huono ilmanlaatu ei kuitenkaan johdu pelkästään saastelähteistä, vaan myös sääolosuhteista ja muista ympäristötekijöistä. Yli puolet maailman ihmisistä asuu nykyään kaupungeissa. Muun muassa ilmansaasteiden terveysvaikutukset tekevät ilmanlaadun parantamisesta ja siihen liittyvästä alan tutkimuksesta merkityksellistä ja ajankohtaista.

Tämän tutkimuksen tavoitteena on selvittää Turun seudun ilmanlaadun ajallista ja alueellista luonnetta vuosina 2001–2010 sekä tutkimusalueen ilmanlaatuun vaikuttavia tekijöitä sään ja muiden alueellisten ominaispiirteiden näkökulmasta. Menetelminä ovat muun muassa suursäätilanteiden luokittelu ja maankäytön regressiomalli (”Land-use Regression Model, LUR”).

Tulokset havaintoasemien välisistä eroista ilmanlaadussa osoittavat, että tutkimusalueen huonoin ilmanlaatu löytyy Turun Kauppatorilta. Ilmanlaatu vaihtelee kuitenkin vuosittain tutkimusjaksolla. Ajallinen vaihtelu vuosien ja vuodenaikojen välillä selittyy pääasiassa sään vaihtelulla. Sekä typpidioksidin että hengitettävien hiukkasten korkeisiin ilman pitoisuuksiin vaikuttaa vähäsateinen ja heikkotuulinen sää. Korkeiden typpidioksidipitoisuuksien aikana tuulee pääasiassa lounaasta, kun taas hengitettävien hiukkasten korkeiden pitoisuuksien aikana tuulee pääasiassa idästä. Tulosten perusteella on tunnistettavissa kaksi erilaista suursäätilannetta, jotka vallitsevat typpidioksidin ja hengitettävien hiukkasten ilman pitoisuuksien ylittäessä numeeriset ohje- ja raja-arvot.

Maankäyttömuotojen ja ilman typpidioksidi- sekä hengitettävien hiukkasten pitoisuuksien välisten korrelaatiokertoimien perusteella voidaan päätellä, että Turun seudun ilmanlaatua heikentää erityisesti ihmisen aiheuttama toiminta ja liikenne. Vapaa-ajan alueet ja virkistysalueet sekä maa- ja metsätalouden alueet puolestaan parantavat ilmanlaatua eniten. Maankäytön regressiomallin tavoite oli ennustaa käytettävissä olevien aineistojen avulla ilmanlaatua alueille, joilla ei ole ilmanlaadun havaintoasemaa. Pienen otoskoon takia regressiomallin tuloksia ei kuitenkaan voida pitää luotettavina.