Märkimisväärseid tulemusi

1. Regionaalse pendelrände kordusuuring. 
(R. Ahas, S. Silm, 2013)
Pendelrände uuringu tulemused näitavad, et kokku on mobiilpositsioneerimisel põhineva metoodikaga Eestis võimalik kvantitatiivselt eristada üle 50 tõmbekeskuse. Tõmbe tugevust näitab pendeldavate inimeste arv ja keskusega seotud tagamaa ulatus.
Regionaalne pendelränne
Peamine sihtkoha piirkond, kuhu on suurim elukoha ja tööaja ankurpunkti vahel liikujate osatähtsus lähtekoha piirkonna elukohtade arvust tööperioodil, on välja toodud joonisel. Keskustena on märgitud piirkonnad, mis on vähemalt kolmele piirkonnale peamiseks sihtkohaks. 
2. Spatial Mobility between Tallinn and Helsinki in Mobile Positioning Datasets. Statistical overview.
(S. Silm, R. Ahas, M. Tiru, 2012)
This study report provides an overview of people’s mobility between Estonia and Finland with focus on the routes Tallinn–Helsinki and Helsinki–Tallinn. The traffic between the capitals of the two neighbouring countries is heavy and with millions of trips per year, it is an important tourism link and trade route. The capitals are also in active cooperation in the fields of business, administration and culture, which is the reason why they could be considered twin cities according to many parameters. Yet, the meaning of “twin cities” is complex, and this report does not aspire to evaluate the connections between Helsinki and Tallinn.
The objective of this study is to provide an overview of people’s mobility between the two countries and two cities. 
Uuringu tulemused leiad siit: http://www.euregio-heltal.org/wp-content/uploads/2011/03/Spatial-Mobility-between-Tallinn-and-Helsinki-in-Mobile-Positioning-Datasets.pdf
3. Etniline segregatsioon väljaspool elukoha ja töökoha piirkonda.
(S. Silm, R. Ahas, E. Saluveer, 2012)
Tallinna elanike külastatud kohad väljaspool kodulinna on selgelt segregeerunud. Venekeelsed inimesed külastavad vähem piirkondi, nende külastatud piirkonnad on seotud  eelkõige venekeelse elanikkonnaga sustatud piirkondadega. Eestlased külastavad piirkondi üle kogu Eesti. Kasutatud on 6250 eestikeelse ja 6250 venekeelse Tallinnas elava inimese passiivse mobiilpositsioneerimise andmeid 2010. aasta kohta.
rtesy
Etniline segregatsioon väljaspool elukoha ja töökoha piirkonda.
4. Point pattern spatial interpolation method for mobile positioning data.
(E. Saluveer, L. Murov, A. Aasa, 2012)
Using mobile network cellular data brings up challenges on how to spatially interpolate the positioning results. Main interpolation methods used on cellular data are isopleth maps, centroid containment and area weighted interpolation of voronoi tesselation. All of these methods make a presumption of continuous surfaces, but if our main target is to map human whereabouts, we must not interpolate them in all directions continuously.
Point pattern analysis is widely used in ecology on spatial interpolation of species. Our study used point pattern generation using dasymetric mapping technique, where each positioning result was given probabilistic location according to characteristics of positioning point and land use. We tested this methodology on passive mobile positioning data from Estonian mobile operator EMT.
Our result show that point pattern generation methodology is promising as accuracy of positioning results aggregated to the municipality level were much better than with traditional methodology. Accuracy of positioning increased foremost in hinterland and rural areas.
5. Regionaalse pendelrändeuuringu lõpparuanne.
(R. Ahas, S. Silm, K. Leetmaa, T. Tammaru, E. Saluveer, O. Järv, A. Aasa, M. Tiru. 2010)