# Rahvastiku jaotamine (OSM-hooned)

## Eesmärk

Määrata igale teede sõlmele "rahvastikukoormus" — kui palju inimesi elab selle sõlme läheduses. See on liikumiste genereerimise (trip generation) aluseks.

## Meetod (alates 2026-08: OSM-hooned)

### 1. Hoonete laadimine

```python
bld = ox.features_from_polygon(boundary, {"building": True})
bld = bld[bld["addr:housenumber"].notna()]   # ainult aadressiga = eluruumid
```

- **Aadressiga hooned** = tegelikud eluruumid. Hõreasustuses on palju suvilaid/abihooneid (greenhouse, shed, garage...) ilma aadressita — need välistatakse.
- Skript: `pipeline/building_population.py`

### 2. Rahvastiku variandid

Kuna üks lävi ei tööta kõigis piirkondades, arvutatakse **mitu varianti**:

- **`population` (OSM aadressiga, PEAMINE)** — AINULT aadressiga OSM-hooned. Valla tasandil kõige täpsem: Valga 17 346 vs ~16k, Otepää 6 610 vs ~6.7k, Võru 9 622 vs ~10k.
- **`population_ads` (ADS, võrdluseks)** — riikliku aadressiregistri (ADS) hooned, KÕIK aadressiga. Ülehinnatud, sest sisaldab kõrvalhooneid ja suvilaid (Valga 25 562 vs ~16k). Kasutatakse popupis võrdluseks — näitab, kus on maju, mida OSM-il pole (nt VAL_0193: OSM-addr 0, ADS 22).
- **`population_res` (kombineeritud)** — OSM aadressiga + ilma aadressita `building=yes` hooned 50–200m².
- **`population_all` (laiapõhjaline)** — kõik OSM elamutüübid + `building=yes`. Tugevalt ülehinnatud.

Iga hoone → **lähim tee sõlm** (max 300 m). Ei loeta hoonet mitu korda.

### 3. Elanike arv hoone kohta

```python
PERSONS_PER_BUILDING = 2.2    # Eesti keskmine leibkond
PERSONS_PER_APARTMENT = 12.0  # korterelamu
```

### 4. Variantide ülekandmine väljapääsupunktidesse

`gravity_exit_analysis.py` §9 arvutab gravity-jaotuse osakaalud (shares) **ühe korra** (ei sõltu rahvastiku suurusest) ja korrutab kõigi variantidega:
- `gravity_population` / `gravity_trips` — OSM aadressiga (peamine)
- `gravity_population_ads` / `gravity_trips_ads` — ADS (võrdluseks)
- `gravity_population_res` / `gravity_trips_res` — kombineeritud
- `gravity_population_all` / `gravity_trips_all` — laiapõhjaline

### 5. Trippide genereerimine (trip generation)

```python
TRIPS_PER_PERSON = 2.0
daily_trips_to_exit = population_catchment * TRIPS_PER_PERSON
```

## Väljundid

- `{prefix}_pop_node_population.csv` — sõlme-taseme rahvastik (node, population, population_addr, population_all)
- `{prefix}_gravity_exit_population.csv` — väljapääsupunkti taseme (addr + all)
- `{prefix}_catchment.csv` — `exit_node, population_catchment, nodes_served, ...`
- `{prefix}_pop_vulnerability.csv` — rahvastikupõhine haavatavus
- `{prefix}_critical_edges.csv` — kriitilised lõigud

## Veebiatlas

Popup näitab mõlemat arvu, kui need erinevad:
- "Elanikke" — peamine (OSM aadressiga)
- "ADS (kõik hooned)" — riiklik register, ülehinnatud võrdlus

## VAL_0193 näide (miks ADS-i võrrelda)

Valga grupp VAL_0193 — kohalikud teeharud riigitee "Puurina" küljes. Sõlmede lähedal (≤200m) on `building=yes` hooned ilma aadressita:
- `pop` (OSM aadressiga) = 0 — OSM-i aadressikate puudulik
- `pop_ads` (ADS) = 22.0 elanikku, 44 sõitu — riiklik register kinnitab maju

See oli just juhtum, mille omavalitsus tahtis teada — ADS annab sellele vastuse (kuigi pole veel peamine, sest ülehinnab kogu valla tasandil). **Tulevikuplaan:** EHR-i sihtotstarve `ehr_kood`-i kaudu, et ADS-i hoonetest eristada eluhooned ja saada täpne peamine hinnang.

## Valla kogurahvastik (2026-08)

| Vald | OSM-addr (peamine) | ADS (võrdlus) | res | Tegelik |
|------|--------------------|---------------|-----|---------|
| Valga | 17 346 | 25 562 | 23 716 | ~16 000 |
| Otepää | 6 610 | 20 165 | 15 309 | ~6 700 |
| Võru | 9 622 | 37 450 | 26 311 | ~10 000 |

**Järeldus:** OSM-addr on valla tasandil täpseim. ADS-i kõik hooned ülehinnavad (kõrvalhooned/suvilad), kuid näitavad õigesti, kus on maju — eriti hõreda aadressikattega piirkondades. **Kalibreerimine EHR-i sihtotstarbega on järgmine samm.**

## Uurimismärkused

- **Privaatsuslävi (alla 4 = 0) EI ole meie probleemi põhjus:** WorldPop-i raster on dasymetriliselt määritud (murdarvulised väärtused, isegi põldudel); Statistikaamet kasutab cell key meetodit (müra 1-2 väärtustele), mitte "alla 4 = 0"
- **ADS on riiklik register, kõik hooned aadressiga** — Valga 17 452 vs OSM 14 728. Kuid kõik ei ole eluruumid (kõrvalhooned, suvilad)
- **96% OSM aadressita hoonetest on <100m ADS-hoonest** — ADS-i hooned asuvad samades kohtades, kuid täiendus ilma sihtotstarbeta ülehinnab
- **EHR-i sihtotstarve (eluhoone vs mitte) on täpsuse võti** — plaanitud tulevikuks `ehr_kood`-i kaudu