Helsingin yliopisto, Bio- ja ympäristötieteellinen tiedekuntaUniversity of Helsinki, Faculty of Biological and Environmental SciencesHelsingfors universitet, Bio- och miljövetenskapliga fakultetenLahin, Tuuli2023URN:NBN:fi:hulib-202304271874http://hdl.handle.net/10138/357459Väestönkasvun, kaupungistumisen ja eliniän pidentymisen vuoksi kaupunkiväestö kasvaa, ja vuoteen 2050 mennessä 68% maailman väestöstä asuu kaupungeissa. Vaikka kaupunkien ilmanlaatu on parantunut huomattavasti viime vuosikymmeninä lisääntyneen lainsäädännön, rajoitusten ja valvonnan ansiosta, saasteiden aiheuttamat kielteiset terveysvaikutukset eivät ole kadonneet. Ilmanlaatu vaihtelee kaupungin sisällä sen fyysisten ominaisuuksien (urban form) ja toiminnallisten ominaisuuksien (urban function) vuoksi, mikä aiheuttaa eroja altistumisessa yksilöiden välillä. Altistumisen eroja on tutkittu eri sosioekonomisten ryhmien välillä, mutta koska tulokset ovat olleet erilaisia ja jopa ristiriitaisia, yksimielisyyttä ei ole löydetty. Paikallisten tutkimusten tuottaminen on siis tärkeää, jotta altistumisen paikalliset erot voidaan havaita ja ottaa huomioon kaupunkisuunnittelussa. Aiheeseen liittyviä tutkimuksia on kuitenkin tehty suomalaisessa kontekstissa vain vähän. Tässä tutkielmassa tarkastelen yhden sosioekonomisen ryhmän – ikääntyneiden – altistumista ilmansaasteille Helsingissä hyödyntäen interpoloitua ilmanlaatudataa. Samalla pyrin tunnistamaan ikääntyneiden ja huonon ilmanlaadun keskittymät sekä näiden päällekkäisyydet. Ikääntyneiden ja ilmanlaadun jakautumista arvioin Moran’s I -menetelmällä, jonka avulla tutkin kummankin muuttujan spatiaalista autokorrelaatiota sekä tunnistan kummankin muuttujan paikalliset klusterit. Muuttujien välistä suhdetta tutkin tarkemmin laskemalla korrelaatiokertoimet Spearmanin korrelaatiokertoimella. Tulosten mukaan ikääntyneiden ja ilmanlaadun välillä on heikko positiivinen korrelaatio, mikä viittaa siihen, että yleisesti ilmanlaatu heikkenee vanhusten määrän lisääntyessä. Suhde on kuitenkin vahvempi nuorempien ikäryhmien keskuudessa, mutta ero ikäryhmien välillä on hyvin pieni. Tutkin altistumista arvioimalla myös paikallisten klusterien päällekkäisyyttä; Helsingin keskustan iäkkäiden ihmisten klusterit sijaitsevat heikon ilmanlaadun klustereiden alueilla, kun taas Lauttasaaren ja Vuosaaren iäkkäiden ihmisten klusterit sijaitsevat hyvän ilmanlaadun klusterien alueilla. Aiemmat tutkimukset iän ja ilmansaasteille altistumisen välisestä suhteesta ovat olleet ristiriitaisia, ja tulokset ovat vaihdelleet paljon kaupunkien välillä, ja siksi nämä tulokset antavat tärkeää tietoa ongelmasta erityisesti Helsingin kontekstissa. Tuloksia voidaan myös tarkastella sosioekonomisesta asemasta ja ilmanlaadusta käytävän laajemman keskustelun valossa, mutta lisätutkimuksia tarvitaan edelleen. Muiden sosioekonomisten muuttujien sekä negatiivisten terveysvaikutusten sisällyttäminen analyysiin auttaisi tunnistamaan 1) tärkeimmät sosioekonomiset tekijät, jotka vaikuttavat ilmanlaadun aiheuttamiin negatiivisiin terveysvaikutuksiin Helsingissä, ja 2) alueet, joissa useat tärkeät sosioekonomiset tekijät sekä heikko ilmanlaatu yhdistyvät, ja joissa voi siksi olla suurempi riski negatiivisille terveysvaikutuksille.Due to population growth, urbanization, and increase in life expectancy, the urban population is growing, and by 2050 68% of the global population is expected to live in urban areas. Even though the air quality in urban settings has greatly improved in recent decades due to increased legislation, restriction, and monitoring, the negative health impacts associated with pollutants have not completely diminished. Air quality varies on a local scale due to urban form and function, that creates differences in experienced exposure among individuals. These exposure differences among socio-economic groups have been studied, but no clear consensus has been found, as the results have been very diverse and even contradictory. Therefore, conducting local level studies is important in order to identify local patterns of exposure and to recognize them in urban planning. However, previous literature on the topic in Finnish context is lacking. This thesis studies interpolated air pollutant exposure among one susceptible socio-economic group – the elderly – and aims to identify possible hotspots of both in Helsinki, Finland. The distribution of the elderly and air quality is assessed through Moran’s I calculations. Global Moran’s I is used to assess for spatial autocorrelation, and local Moran’s I is applied to identify local clusters. To further examine the relationship, correlation coefficients are calculated through Spearman’s rank correlation coefficient. According to the results, there is a weak positive correlation between the elderly and air quality, indicating that generally air quality tends to be worse when the number of elderly people increase. However, the relationship is stronger among younger age groups, although the differences between age groups is very small. The exposure was also assessed through overlapping high value clusters, which indicate that elderly clusters in the city center are located in areas with low air quality, while elderly clusters in Lauttasaari and Vuosaari are located in areas with good air quality. Previous studies regarding the relationship between age and air pollution exposure have been contradicting in different cities, and therefore these results provide important knowledge about the problem specifically in the context of Helsinki. Additionally, the results are be observed in the light of the larger discourse around socio-economic status and air pollution, but further studies on the topic are still needed. Including multiple socio-economic variables and the dimension of negative health outcomes would aid in identifying 1) the most important socio-economic factors in the context of negative health outcomes associated with air pollution, and 2) those areas where multiple important socio-economic factors and low air quality are overlapping and therefore might have higher risk for negative health outcomes.engIlmansaasteetaltistuminenilmanlaatukaupunkien ilmanlaatuilmanlaatuindeksisosioekonominen statusvanhuksetikääntyneetspatiaalinen autokorrelaatiospatiaalinen jakautuminenair pollutionair pollution exposureurban air qualityair quality indexsocio-economic statusthe elderlyspatial autocorrelationspatial distributionpro gradu -tutkielmatYmpäristömuutosEnvironmental ChangeMiljöförändringYmpäristömuutoksen ja globaalin kestävyyden maisteriohjelma (ECGS)Master's Programme in Environmental Change and Global SustainabilityMagisterprogrammet i miljöförändringar och global hållbarhet