Holia ja sekoilua

Viimeistä viedään, arvon lukija.

Viimeiseen prokkikseeni sain herkullisen idiksen kaivellessani gis dataa netin syövereistä. Alusta lähtien halusin sen liittyvän USAan, tuohon unelmien, demokratian ja vapauksien maahan sekä maahantuojaan. Datan (eikä metsän) haravoinnin jälkeen olin tyytyväinen päätökseeni.

Tässä vaiheessa lienee soveliasta selventää, että mitä ihmettä meidän piti tällä kertaa edes tehdä. Ensinnäkin kartta tahi karttasarja täytyi tehdä itse valitsemastaan aiheesta. Freedom & democracy jne, therefore I choose you, USA! Valitsemansa alueen piti jakautua 20-30 pienempään alueeseen, jotta alueellisia eroja voitaisiin tarkastella. Kartoissa täytyi näkyä vähintään kaksi muuttujaa.

Takaisin ekaan kappaleeseen. Isoksi alueeksi valitsin New Yorkin osavaltion, joka jakaantuu 62 piirikuntaan. Menee nippanappa yli tuon 30 rajan mutta menkööt, ei se oo niin justiinsa. Saanen pohjustaa tutkimusaihettani. Alkoholi on lähellä sydäntäni. Kuten myös sekoilu (kohtuullisesti tietenkin, mut on kasvatettu pitämään aina joku roti meiningeissäni). Löysin dataa, joka näyttää alkoholilisenssin omaavien yritysten sijainnit, oli ne sitten baareja tahi amerikkalaisittain liquor storeja. Sekoiludataksi valikoitui englannin kielellä ehkä selkeämmin ilmaistu criminal reoffenders (within 3 years). Eli siis sama härmäksi: kolmen vuoden sisällä rikoksesta uudelleen tuomitut. Halusin nähdä, onko alkoholilisenssin saaneilla paikoilla ja näillä uudelleen tyrijöillä korrelaatiota. Ennen kuin vertaillaan mitään, on syytä näyttää ensimmäinen kartta. Se näyttää väen jakautumisen ison omenan osavaltiossa (omenapuussa?).

Kuva 1. Väestö piirikunnittain.

Semmonen. Kuten viime postauksessa sanoin, kiinnittäisin tällä kerralla huomiota janamittakaavaan. Ja näin tein. Olin myös hieman hullunkurisella tuulella ja päätin säväyttää teitä, arvon lukija, tekemällä pohjoisnuolesta aiheeseen liittyvän viinipullon sekä -lasin. Värimaailman tein yksinkertaiseksi ja erottuvaksi. Vaikkei ehkä uskoisi, nuo siniset pisteet on 90% läpinäkyviä. Sen takia kartan legendasta on vaikea erottaa haaleaa täppää, joka antaa niille selityksen. Kaikki tämä ja silti kartasta on vaikea erottaa mm. Bronxia tahi Queensiä.

Tuo kartta siis siksi, että hahmottaisi väestön jakautumista alueella. Suurimmat väestökeskittymät kaupunkeina vasemmalta oikealle: Buffalo, Rochester, Syracuse ja Albany. Alin niin sanottu clusterfuck on tietysti osavaltion nimikkokaupunki New York City, betoniviidakko mistä unelmat tehdään t. Alicia Keys. Hyvä värssy, suosittelen kuuntelemaan ja voimaantumaan.

Kuva 2. Alkoholilisenssit piirikunnittain.

Yllä olevasta kuvasta näkyy ehkä hieman selkeämmin alkoholilisenssin omaavien yritysten määrät piirikunnittain. Ei yllätä, että siellä missä on paljon ihmisiä on myös paljon paikkoja mistä saa holia.

Seuraavaksi tarkastellaan alueen konnia.

Kuva 3. Rikoksesta uudelleen tuomitut.

Ei vieläkään huomattavissa selkeää korrelaatiota. Tarkasteltaessa absoluuttisia määriä, on hankala saada käsitystä väen yhteyksistä alkoholiin sekä lainrikkomiseen toistamiseen. Siellä missä on paljon ihmisiä, on myös heidän joukossaan enemmän kriminaaleja.

But wait, there’s more!

Kuva 4. Holilisensoitujen paikkojen määrä suhteessa väkilukuun.

No niiiiiiiin. Kuva 4. alkaa näyttämään jo huomattavasti erinäköiseltä kuin edeltäjänsä. Tässä kartassa tummimmalla punaisella on vasemmalta oikeaan katsottuna Schuyler, Hamilton ja Essex. Näissä piirikunnissa väestö on vähäistä, kaikissa alta 40 000 asukasta. Vastapainoksi väkirikkaimmat piirikunnat ovat väritykseltään kartassa hyvin vaaleita, lukuunottamatta osavaltion nimikkopiirikuntaa, mikä selittyy runsaalla turismilla. Eli toisinsanoen asukkaiden määrä ei suoraan korreloi baarien ja paikallisten Alkojen määrään.

Tehdään sama väkilukuun suhteuttamistemppu pitkäkynsien kollegoille.

Kuva 5. Rikoksesta uudelleen tuomitut suhteutettuna väkilukuun.

Nyt eroja on jo huimasti. Huomaa myös pohjoispullolasicombon vaihtuminen pohjoiskäsirautoihin, sanoinhan että hassuttelin. Missä siis häkki (taas) heilahtaa? Aivan tummimmalla punaisella väritettyjä piirikuntia on hyppysellinen. Lännessä Ontario, itäpuolella ylhäältä alas luettuna: Warren, Schenectady, Albany, Sullivan ja jälleen kerran New York.

Verratessa karttoja toisiinsa voi tehdä erinäköisiä päätelmiä. Kuva 4 ja 5 osoittavat, että esimerkiksi Sullivanissa juottoloiden ja rikollisten määrät suhteessa väestöön eivät ole korrelaatiossa. Toisaalta Warrenissa on paljon molempia väkilukuun suhteutettuna. New York on poikkeus, sillä sen väkiluku on poikkeuksellisen suuri ja pinta-ala pieni, sekä se on suuri turistirysä. Bronxissa ja Washingtonissa sattuu ja tapahtuu, vaikka alkoholia ei siellä olekaan kaikille yhtä tasaisesti saatavilla, kuin esim. Schuylerissä, missä rikoksia ei uusita niin tiuhaan mutta holi virtaa. Myöskään kaikki suurimmat asukaskeskittymät eivät vedä puoleensa niin kuppiloita kuin ketkuja, kuten case Buffalo osoittaa (Erien piirikunta).

Johtopäätökseni? Johtopäätöksesi? ……………. hiljaiseksi vetää. Kun sain tämän idean oli lähes varma, että jonkunnäköisiä korrelaatioita olisi havaittavissa. Mutta tällä haavaa näin ei näytä olevan. Olisi mielekästä jatkaa tutkimuksia etsimällä aivan toisenlaista dataa New Yorkin osavaltiosta. Let the record show, tho, että, lähetin New Yorkin osavaltion datasivustolle pari tiedustelua koulujen sijainneista, ylioppilaista tms. mutta en harmikseni saanut ikinä vastausta heiltä. Yhyy yhyy, elämä jatkuu, onneksi löysin kuitenkin nämä datat.

Saatan hoitaa NYS -pakkomiellettäni jatkamalla näitä tutkimuksia itsekseni ja lisätä tänne uutta postausta mikäli löydän jotain läpimurtavaa. Saatan toisaalta myös hukkua toisiin koulutöihin, ja tämä saattaa jäädä täysin tyhjäksi. Oliko tarpeeksi hyvä cliffhanger, vetävä tekijä joka saa teidät, arvon lukija, palaamaan tänne mun blogiin?

Kyynel silmässäin kirjoitan tätä. Tästä blogista on muodostunut mulle oikein mainio kanava, minne puran turhautumistani QGisiin. On ollut ylä- ja alamäkiä, hyviä ja huonoja hetkiä.

Mut tää kerta tuntuu erilaiselta. Enää ei turhauta. Onko QGis hallussa? Nope. Enemmän kuin kurssin alussa? Ofc. Kurssin alussa olin erittäin kypsä kaikenlaiseen paikkatietoshaibaan. Mulle oli vissi, että tästä ei tuu mun juttua, tää ei oo mun kutsumus. Tää kurssi muutti kaiken. For real. Sukeltaessani QGissin pohjattomaan maailmaan tai kuiluun, miten sen nyt haluaa sanoa, hiffasin että tälläsellä softallahan pystyy tekemään kaikennäköistä jännää. Nyt olen oikeasti sitä mieltä, että otan pääaineekseni GISsiä. Kun handlaa tän hyvin, mahdollisuudet ovat likimalkain loputtomat.

Näihin karttoihin ja tunnelmiin jätän tämän blogin ja teidät, arvon lukija. Alku oli vähän jäistä ja arkaa mut loppuakohden feidasin kirjakielen ja omaksuin persoonallisemman tavan tavuttaa ajatuksiani tänne. Iso kiitos tästä kurssista, erityisesti big up meiän maikalle Artulle.

Kiitos myös teille, arvon lukija, että jaksoit lukasta näitä. En tehnyt siitä liian helppoo oksettavilla anglismeilla ja muutenkin enkunkielen liikaviljelyllä, joten posit ja propsit siitä.

We out here boiiiiiiiiiiiiiiiiiiiiiiiiiiiiii!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!

Jos kiinnostaa nii tänne viittasin:

https://data.ny.gov/

 

Vain toinen päivä toimistolla

Rakas päiväkirja, arvon lukija,

Kuudennen kerran kurssikerralla tällä kertaa teimme kertaluontoisen matkan kerrankin Kumpulan tienoolle. Jätetään toi läppä sikseen, sillä mulla on paljon kerrottavaa happihyppelystämme.

Aamun aloittaminen kahdeksalta liki tunnin mittaisella kävelyllä -10 asteen pakkasessa ei suinkaan liittynyt pelkästään maikkamme sadistisiin piirteisiin. Tarkoituksena oli ainakin näennäisesti tuottaa itse pistemäistä paikkatietoa. Tämä tapahtui sovelluksella nimeltä Epicollect5. Tehtävämme oli arvioida paikassa x mm. kohteen turvallisuuden tunnetta ja houkuttelevuutta. Meikäläisen klikille maikka antoi kuriositeettina sidequestina käydä moikkaamassa anarkistien tihutöitä ex-vallatulla puutalolla Vallilanlaakson puistoalueella. Nämä kyseiset virkavallan uhmaajat oli heidän surukseen päivää ennen savustettu ulos arkkivihollisensa, valtiovallan, toimesta. Tiluksille saavuttuamme huomasimme nopeasti, ettei tunnelmaa voinutkaan leikata veitsellä. Rikospaikalla oli vain liuta duunareita korjaamassa yhteiskuntamme syvimpiä ongelmia, kuten aina.

Kokonaisuudessaan Epicollect5 käyttö oli jokseenkin silmiä avaava kokemus. Näin tätä settiä oikeasti luodaan. Pistedataa analysoidessamme kävi ilmi, että vaikka datanottohetkellä tuntuu turhalta laittaa lisätietoa paikasta sovellukseen, on se kuitenkin todella hyödyllistä. Usein tiedonkeruun jälkeen ei tahdo muistaa jotakin yksityiskohtaa paikasta x ja toivoo kirjanneensa sen ylös. Pistedataa käytettiin lopulta interpoloinnin oppimiseen. Lopputuloksena saatiin ikään kuin lämpökarttaa muistuttava viher-puna-skaalautuva kartta, jonka vihreäksi maalaamat alueet viestivät lukijalle mm. turvallisuutta sekä houkuttelevuutta. Interpolointi on eri kelpo työkalu visualisoinnissa. En kuitenkaan keksinyt sille mitään oivaltavaa käyttöä tämän kerran tekeleissäni.

Mistä puheenollen, tuossa alapuolella ne ovat. Ohjeena oli tehdä jo(i)stakin hasard(e)ista opetukseen soveltuvia karttoja. Hasardeina toimivat meteoriitit, maanjäristykset sekä tulivuoret. Pistemäinen data on taulukkomuotoista, jonka muuttamisessa CSV-muotoon olen tämän kurssin aikana kehittynyt aika hakaksi. Haaksi? Anyhow, hiffaat mitä meinaan. Ensimmäisenä tein kartan meteoriittien putoamispaikoista. Voilà!

Kuva 1. Löydettyjen meteoriittien putoamispaikat (toisin sanoen kraaterit)

Tavoitteenani oli tehdä kartasta mahdollisimman yksinkertainen ja helppolukuinen. Check. Nopealla vilkaisulla voi huomata, että Pohjois-Amerikkaa ja Eurooppaa on pommitettu meteoriittien toimesta runsaasti. Mietit itseksesi, että onpas kumma. Tutkiessasi karttaa hiukan pidempää voi huomata, että eniten meteoriittikraatereita on runsasväkisillä alueilla. Mistä tämä johtuu? Historian saatossa tunnemme muutamia massasukupuuttoja, joiden epäillään saaneen alkunsa toisen taivaankappaleen törmätessä Maahan. Maapallo on ottanut osumaa lukuisista kappaleista, isoista ja pienistä. Voidaankin olettaa, että poistettaessa kaikki ihmisrakennelmat, kasvillisuus sekä vesistöt, maapallo muistuttaa reikäjuustoa. Aivan kuten Kuu.

Eli alueilla, mistä on löydetty paljon kraatereita, on myös paljon ihmisiä ja ylipäätään kehitystä. Ei niinkään se asukastiheys, vaan kehityksen edellytykset. Suotuisa ilmasto antoi nykyiselle länsimaailmalle oivat valmiudet maailmanherruuteen. Eurooppassa ja Pohjois-Amerikkassa on mm. todella tiheä tieverkosto, jonka saavuttamiseksi on varmasti täytynyt kaivaa maata paikoista, mistä normaalisti ei tulisi kaivettua. Uskoakseni näin kraatereita on löydetty enemmän toisilta alueilta kuin toisilta. Ei kaikkivoipa Universumi ole syrjinyt syrjäseutuja terrorisoimattomuudellaan, niitä arpia ei vain ole vielä löydetty. Tästä esimerkkeinä Amazonin sademetsä tahi Grönlanti. Ne ovat vaikeakulkuisia ja siksi vaikeasti asutettavia maastoja, mikä näkyy kuvassa 1 punapistettömyytenä.

Kartan opetuksena on, että kaikissa meissä on vikoja. Ne vain täytyy löytää, mitata, paikantaa ja julkaista internetissä.

Koska en osannut valita, valitsin kaikki hasardit. Kuva 2 ja kuva 3 kuvaavat juuri sitä mitä niiden kuvateksteissä lukee. No offense, arvon lukija.

Kuva 2. Maanjäristysten sijoittuminen maailmassa

 

Kuva 3. Tulivuorten sijainti maailmassa

Syystä että kartat oli tarkoitettu opetuskäyttöön soveltuviksi, hain jälleen kerran niihin yksinkertaisuutta. Kuvaamien hasardien lisäksi laitoin niihin litosfäärilaattarajat, sillä se on erittäin olennaista. Kartat eroavat visuaalisuudellaan toisistaan jonnin verran. Leikin värien kanssa kauan saadakseni niihin juuri oikean kontrastin, ja olen tyytyväinen lopputulokseen. Kartat miellyttävät silmää ja ovat helppolukuisia. Legenda on valitettavan tympeä kaikissa kartoissani, mutta lupaan kiinnittää siihen enemmän huomiota seuraavalla kerralla. Pakko vielä antaa propsit Edvinille, joka näytti, että kuvien kokoa voi säätää myös tässä blogikirjoitusvaiheessa. Thanks boi!

Kartat havainnollistavat todella hyvin, että maanjäristyksiä ja tulivuoria esiintyy käytännössä vain ja ainoastaan litosfäärilaattojen rajoilla. Maapallon kuoren alla velloo plastista kiviainesta, joka on jatkuvassa liikkeessä. Nämä virtaukset liikuttavat hitaasti mutta varmasti litosfäärilaattoja. Kun litosfäärilaatta liikahtaa, se vapauttaa käsittämättömän paljon ikään kuin jumiutunutta energiaa joka vapautuu. Tämä näkyy meille maanjäristyksinä ja niistä johtuvina tsunameina. Maailmassa on kahdenlaisia tulivuoria, kilpitulivuoria ja kerrostulivuoria. Kilpitulivuoret syntyvät magman rauhallisesta kohoamisesta kohti maankamaraa. Magman rauhallinen ylöstulo voi olla periään esim. pluumista tai litosfäärilaattojen erkanemisesta. Siksi kilpitulivuoria voi esiintyä myös litosfäärilaattojen keskellä, kun taas kerrostulivuoria ei. Kerrostulivuoret syntyvät, kun litosfäärilaatta vajoaa takaisin toisen litosfäärilaatan alle astenosfääriin, ja kuumentunut kiviaines kohoaa vuoren sisällä takaisin ylös sillä sen tiheys on pienempi kuin ympäröivän kiven. Tai jotenkin noin se muistaakseni meni, useilla välivaiheilla höystettynä. Pointtina se, että niitä esiintyy vain litosfäärilaattojen rajoilla.

Eli opetuksessa korostaisin litosfäärilaattojen merkitystä maanjäristyksissä ja tulivuorissa. Tässä vertailuksi netistä löytämäni ällöttävä kartta, joka osoittaa värien ja kontrastien tärkeyden.

Kuvahaun tulos haulle map of volcanoes in the world

Karttamaratoni minun osalta valitettavasti loppui tähän. Halusin kuitenkin laskea vielä puskurointianalyysiä käyttäen, kuinka moni maanjäristyksistä sekä tulivuorista löytyi alle 50 km päästä litosfäärilaatan reunasta. Kikkailin ensin QGisissä vain tajutakseni, että kyseinen tehtävä ei onnistu, sillä QGis näytti etäisyyden asteina eikä pituusyksikkönä. Voivottelin asiaa jälleen ATK-luokassa ääneen ja sain onnekseni eräältä vanhukselta kenen nimeä en kysynyt neuvon, että vastauksen kysymykseeni olisi mahdollista saada ArcGisissä jollakin geodeettisellä operaatiolla. Otin tomerana härkää sarvista kiinni ja sukelsin minulle toistaiseksi tuntemattomaan ArcGisiin. Vastoin kaikkien odotuksia sain kuin sainkin avattua ArcGisiin maailmankartan pallomuodossa, siihen maanjäristyksiä ja vielä litosfäärilaattarajatkin! Kuin Luoja pystyin nyt pyörittämään palloa hiirelläni ja sen mukana pieniä pisteitä. Voittoisana katsoin Youtube-videon aiheesta puskurointi ja yritin toistaa perässä. Huom. yritin. Ohjelma valitti errorista ja minä päänsärystä. Kikkailin ja klikkailin enkä silti edennyt. Päätin käynnistää koko softan uudelleen ja aloittaa puhtaalta pöydältä. Nyt esteekseni muodostui litosfäärilaattarajojen tuonti ArcGisiin, tuo äsken vielä niin simppeli temppu minkä tein vaivatta kuin karkkipussin aseellisen ryöstämisen vastasyntyneeltä. En enää jostain syystä saanut ladattua tuota viivamuotoista dataa ArcGisiin, eikä ystävällistä vanhusta enää ollut mailla halmeilla jakamassa tuskaani… Sen pituinen se.

Tarinalla ei varsinaisesti ole opetusta, arvon lukija. Joskus hommat skulaavat ja toisinaan eivät. Semmoista tää elämä on. Eräs moninkertainen olympiavoittaja tokaisi sen ytimekkäämmin:

“Elämä on laiffii”

– Matti Nykänen, 17.07.1963 – 03.02.2019, siunattiin tänään 02.03.2019 haudan lepoon Laajavuoressa, Jyväskylässä.

 

Sivut, mistä haen inspiraatiota jokapäiväiseen elämääni:

https://blogs.helsinki.fi/edvaanan/

https://commons.wikimedia.org/wiki/File:Volcano_Map.png

https://www.hs.fi/urheilu/art-2000006020733.html

 

Negaa kuumotteluille ja kaatuiluille

Posintäytteinen tervehdys Teille, arvon lukija! Viidennettä kurssikertaa kuumoteltiin minulle opiskelijoiden, mutta ehkä vielä kuumottavammin itse maikkamme toimesta. Kärryillä pysyminen kuulemma jotenkin luonnistuisi ensimmäisen puolikkaan tunnin aikana, jonka jälkeen täytyisi olla tarkkana kuin asemakaavakartta. Harjoittelimme puskurianalyysien tekemistä, mikä yllätyksekseni onnistui kohtalaisen hyvin ottaen huomioon, että olen terävyydeltäni ehkä penaalin pyyhekumin luokkaa.

Ekaksi laskimme asukkaiden lukumäärää yhden sekä kahden kilometrin säteellä Malmin lentokentästä. Tehtävä taittui helposti. Seuraavaksi luettelen vastaukset tylysti tänne tekstin sekaan, sillä en koe tarpeellisena tehdä niistä taulukkoa: Yhden kilometrin säteellä Malmin lentokentästä asuu meikäläisen laskujen mukaan 8707 ihmistä, kun taas kahden kilometrin säteellä asustaa jopa 56935 ihmistä. Kun ensimmäisten tehtävien suorittaminen kävi kuin valssi, hyökkäsin ahnaasti lisätehtävän kimppuun. Tehtävässä täytyi selvittää, kuinka monta yhden kilometrin säteellä olevista rakennuksista on rakennettu Malmin lentokentän käyttöönoton jälkeen. Nopean googletuksen perusteella Malmin lentokenttä otettiin käyttöön jo 16.12.1936 (fun fact: 15.12.1936 silloinen tasavallan presidenttimme P.E Svinhuvud täytti 75 vuotta ja 17.12.1936 Buenos Airesisssa syntyi pieni poikalapsi kenet tunnemme nykyään paremmin nimellä Paavi Franciscus). Nyt aineistosta piti poistaa rakennukset, jotka oli rakennettu ennen tuota kyseistä vuotta. Koin tämän hiukan haasteelliseksi, enkä olisi edennyt ilman kaikkitietävän opettajamme apua. Yritin aluksi valita kaikki vuodet vuodesta 1936 eteenpäin, mutta se ei harmikseni onnistunut kuten ajattelin. Maikka näytti mulle tavan, jolla voi rajata kätevästi aineistoa haluamaansa muotoon asettamalla maksimi ylä- ja ala-arvoja. Toisin sanoen tätä > ja tätä < käyttäen helmitaulussa. Noh, long story short; kilometrin säteellä rakennuksista 683 on rakennettu vuoden 1936 jälkeen ja niissä asuu 8486 asukasta.

Seuraavaksi teimme temppuja teräviä Helsinki-Vantaan lentoaseman ympäristössä sekä yleisesti pk-seudulla. Alussa Spatial Queryn käyttö oli hiukan tahmeaa, mutta loppua kohden ahmin tehtäviä kuin hampurilaisia yösyöttölässä. Alla hyvää settiä helposti kulutettavassa taulukkomuodossa.

Taulukko 1.

Kysymys? Vastaus!
Asukkaita 2 km päässä He-Va:sta 10344
Asukkaita 65 db:n alueella 324
Asukkaiden osuus 65 db:n alueella 2 km säteellä n. 0,8%
Asukkaita väh. 55 db:n alueella 11913
Asukkaita 60 db:n alueella Tikkurilan suunnalla, mikäli lentoliikenne saapuisi kaakosta 12528
Asukkaita alle 500 m päässä juna- tai metroasemasta pk-seudulla 102798
Osuus pk-seudun väestöstä, ketkä asuvat alle 500 m päässä juna- tai metroasemasta 21 %
Osuus pk-seudun työikäisistä, ketkä asuvat alle 500 m päässä juna- tai metroasemasta 68 %

Kaikki yllä olevat pulmat on ratkaistu puskurianalyysin voimin (, muistaakseni).  Itsenäistehtävää 2 tehdessäni QGis kaatuili jatkuvasti suorittaessani laskuja kuin meikäpoika lyhyen matikan ylppäreissä, enkä kyennyt saamaan vastauksia muihin tehtäviin kuin, että taajamissa asuu 478371 ihmistä.

Viimeisenä tehtävänä oli selvittää Helsingin Yhtenäiskouluun liittyviä seikkoja. Tai siis otin sen viimeiseksi tehtäväkseni. Yritin kylläkin vielä selvittää pk-seudun putkirempparallia, kun Yhtenäiskouluun liittyvät kyssärit olivat ainakin omasta mielestä suht helppoja. Putkirempat saivat kuitenkin jäädä vain ajatuksen tasolle, kun jumituin alun huippumotivaation kauhuksi jo tehtävän toiseen vaiheeseen.

Eli siitä koulusta. Äitini kävi siellä alusta loppuun, 1lk – 12 lk. Loppu.

Läppä oli 😀 on mulla hieman lisää sanottavaa aiheesta. Mutta ensin välikevennyksenä raskas taulukko.

Taulukko 2.

Kysymys? Vastaus!
Aineiston keruuvuodesta seuraavana vuonna koulun omasta koulupiiristä aloittaa? 14 oppilasta
Kuinka montaa yläasteikäistä oppilasta tulee koulun varautua opettamaan? 18 oppilasta
Kuinka monta asukasta asuu koulupiirin alueella? 1894 asukasta
Kuinka monta kouluikäistä (7-16v) asuu koulupiirin alueella? 184 kouluikäistä
Koululaisten määrä suhteessa alueen kaikkiin asukkaisiin? 10 %
Kuinka monta muunkielistä on alueella? 110 muunkielistä
Karkea arvio muunkielisten lasten määrästä perustuen kantaväestön samaiseen arvoon? n. 11 muunkielistä lasta.

Kuten aiemmin mainitsin, nämä laskut olivat semi helppoja. Spatial Query on avainsana, tuki ja turva sekä paras kaveri. Tämän sanottuani, verratessani lukuja esim. Alex Naumasen vastaaviin, huomasin paljonkin eroja. En tiedä mistä tämä johtuu, mutta seison vankasti kaikkien vastauksieni takana.

Kaikesta kuumottelusta huolimatta kurssikerta sujui mukavasti. Ongelmia toki oli, mutta vähemmän kuin aiemmin. Mulla oli jopa aikaa ja taitoa auttaa muita kurssilaisia ongelmissaan! Tuntuu, että Spatial Query alkaa olla hanskassa. Vaikeuksia ja kirosanoja tuotti lähinnä vain QGissin kaatuilu. Jos jotain positiivista siitä pitäisi repiä se olisi, että opinpahan tallentamaan projekteja tiheämmin. Posit sille!

Ja posit Teille, arvon lukija.

🙂

Kiistatta komein mies maankamaran ja taivaankannen välillä:

Aivot narikassa

Teemakartta ikäsyrjijälle

Hyvää päivää, hyvä lukija. Tai aamua. Tai iltaa. Vanha vitsi mutta oli pakko laittaa, eli ns. old but gold. Tää blogi on hieman myöhässä (äiti ethän suutu jooko) viikonlopun flunssaisuuden ja maanantaisten sitsien johdosta (omalle laiskuudelle täytynee myös heittää shout outit). Kuten hyvällä ystävälläni on tapana sanoa, “kyllä ne koulujutut järjestyy”. Ja sitten päivän polttaviin uutisiin.

Neljännellä kurssikerralla fokus oli ruututietokannoissa, niiden luomisessa ja visualisoinnissa. Paikkatietoa saimme pääkaupunkiseudusta, ja voi pojat että sitä riitti pilvin pimein. Tarkoituksena oli luoda teemakartta, joka kuvaa jotakin ilmiötä pk-seudulla. Päädyin valitsemaan eläkeläiset (yli 65-vuotiaat), erityisesti heidän osuutensa koko väestöstä. Aihe on ajankohtainen, jos on “ikärasisti” ja kuvittelee, että kaikki eläkeläiset ovat vanhainkodissa (julkiseen keskusteluun on viime aikoina noussut puheita vanhustenhoidon puutteista).  Alla aikaansaannokseni.

 

Kuva 1. Eläkeläisten osuus väestöstä pk-seudulla, %.

Kartassa on valitettavasti useita parannuskohteita. Puhutaan nyt ensin vaikka visualisoinnista. Paikkatieto mitä saimme ulottui vain ja ainoastaan pk-seudulle. Kartalla näkyy kuitenkin pk-seudun ympäryskuntia, jotka paremman tiedon puutteessa suorastaan loistavat valkoisina informaatiomattomuudellaan. Vesistöistä kiinnostuneille kuitenkin löytyy kaikki tarpeellinen, jos vaikka vesilintuja halajaa bongata. Toisin sanoen; kartan olisi voinut rajata näyttämään vain pk-seudun. Sitten seuraavaan probleemaan. Kartan legendan luokkarajat ovat kummalliset. Tämä oli kuitenkin tietoinen valinta, sillä tasaisilla luokkarajoilla alueiden vaihtelevuus oli vähäistä. Alkupään värimaailmaa kykenee lukemaan jopa suhteellisen tarkasti, mutta suuremmista eläkeläiskommuuneista on hankalampi ottaa selvää,  kun niissä voi olla eläkeläisiä aina 56.2 prossasta täyteen sataan prosenttiin. But trust me, hyvä lukija, näin on silti parempi. Kolmas ongelma liittyy janamittakaavaan. Se ei ainakaan omasta mielestäni ole looginen, saatika helposti luettavissa. En kuitenkaan osannut muuttaa sitä näyttämään esim. viiden kilometrin välein. Kuulin itseasiassa juuri tätä kirjoittaessani (pohdin usein ääneen ATK-luokassa) vasta kuoriutuneelta GIS-perho -Benjaminilta, että kyseinen operaatio on varsin yksinkertainen temppu suorittaa. Noh, ensi kerralla sitten. Kartan lukua helpottaa se, että tein ruudukon hieman läpinäkyväksi. Alle olisi toki voinut laittaa vielä esim. tiekartan tai paikannimiä selkeyttämään yleiskuvaa, kuten Amanda Ojasalo blogissaan mainitsi. Viimeisenä seikkana saanen ruoskia itseäni itse ruudukosta, sillä ruudut toisistaan erottavat mustat ääriviivat ovat hieman turhia.

Sitten itse kuvaamaani ilmiöön, eli eläkeläisten osuuteen väestöstä. Pasi Okkonen pohti blogissaan, että kyseisestä ilmiöstä ei ole havaittavissa suuria alueellisia eroja. Rohkenen olla eri mieltä. Kaaoksessa on järjestys. Ensinnäkin eläkeläisiä näyttää olevan suhteellisesti eniten etenkin rannikolla. Suurimmat prosentit löytyvät Espoon Suvisaaristosta, mutta aineiston ainoa täysin eläkeläisten asuttama ruutu on Helsingin eteläpuolella sijaitseva Isosaari (paikalliset puhuvat varmasti mielellään Paratiisisaaresta, jossa kiljuvat lapset tahi ryyppäävät nuoret eivät häiritse rauhaa). Nuuksion kansallispuiston ympäristö vaikuttaa myös olevan suosittua seutua eläkeläisille, luonnonläheisyys jne. lienevät vetovoimatekijöinä. Vantaanjoen sekä Keravanjoen varrelle on myös kertynyt eläkeläisiä suhteellisen paljon muualle verrattuna. Tämäkin on selitettävissä luonnonläheisyydellä, sillä kyseiset joet eivät suinkaan puikkelehdi betoniviidakoiden lomassa, vaan niitä ympäröi viheralueiden vyöhyke. Viheralueiden läheisyydessä asuminen on hieman kalliimpaa kuin kaupunginharmailla alueilla asuminen. Voidaankin olettaa, että eläkeläiset arvostavat luonnonläheisyyttä enemmän kuin kaupunkimaisuutta ja ovat valmiita maksamaan lähimetsän tarjoamasta maisemasta, tuoksusta sekä ulkoilumahdollisuudesta. Lopuksi vielä kuriositeettina erikoinen havainto kartasta: eläkeläisten osuus näyttää aaltoilevan lounais-koillissuunnassa.

Ruutukartta omaa hyvät ja huonot puolet. Esimerkiksi tekemäni karttani perusteella on hankalaa sijoittaa eläkeläisille tahi vanhuksille tarkoitettuja palveluja, sillä kyseisen ruutukartan perusteella saadaan selville vain jonkin neliökilometrin sisällä eläkeläisten prosentuaalinen osuus, eikä absoluuttista lukumäärää. Otsikon mukaisesti tekemäni kartta taas on loistava ikäsyrjijälle. Mikäli mummojen suhteellinen määrä ahdistaa, suosittelen muuttamaan esimerkiksi itäiseen kantakaupunkiin. Tutkittavaa ilmiötä on alueellisesti helppo tutkia ruutukartalla, sillä ruutujen koko on vakio. Esiintymistiheys käy vaivattomasti ilmi tämäntyylisellä kartalla. Toisaalta siinä on huonot puolensakin. Pasi Okkosen sanoin, “Tutkittaessa jonkin ilmiön alueellista esiintyvyyttä olemme usein kiinnostuneita ilmiön esiintyvyydestä jollakin muunlaisella alueella kuin tietyn neliöalan omaavalla ruudulla. Esimerkiksi kaupunkia tutkittaessa jonkin ilmiön esiintyminen kaupunginosittain tai postinumeroittain voi olla paljon informatiivisempaa, kuin miten se esiintyy vakiokokoisilla ruuduilla”.

Kurssikerran loppupuolella vaihdoimme maisemaa tutkimalla Pornaisten aluetta. Valmistelimme aineistoa viidennettä kertaa varten, milloin opimme tekemään paikkatietoanalyysejä. Siitä ensi blogissa lisää.

Se tältä kertaa. Hyvää yötä, hyvä lukija. Tai kuten faijani sanoisi; simmut kii.

Sivistä itseäsi näillä lukuvinkeillä:

https://www.hs.fi/paakirjoitukset/art-2000005993073.html

Ruutuja

Viikko 4. Ruutukartan laadintaa ja rasteriaineiston kanssa työskentelyä

Resursseja ja konflikteja Afrikassa sekä ATK-luokassa

Hellurei.

Viikonloppu oli ja meni, darra tuli ja jäi. Tämän sunnuntain käytin pitkälti henkilökohtaiseen huoltoon. Makaa ja nauraa yms, ei siitä sen enempää.

3. Kurssikerta keskittyi erilaisten aineistojen yhdistelyyn, suodattamiseen ja lopulta havainnointiin. Opimme, mitä kaikkia aineistonyhdistämistyökaluja on QGississä tarjolla ja miten niitä voi hyödyntää. Perusajatus on, että yhdistettävillä aineistoilla tulee olla jokin yhdistävä tekijä, kuten nimi, numero tai ID. Näin QGis osaa yhdistää datat yhteen nättiin attribuuttitaulukkoon.

Teimme opettajan johdolla kartan, joka kuvaa resursseja, konflikteja sekä internetin käyttöastetta Afrikassa.

Kartta on informaatioltaan tiivis, mutta silti vaivattomasti luettavissa. Kartan lukua helpottaakseni konfliktit näkyvät kommunistisen punaisilla tähdillä. Timanttikaivoksia kuvaa vihreä neliö, ja öljy- sekä maakaasulähteet on merkitty syntisen tummalla violetilla. Internetin käyttöaste helposti omaksuttavissa taustalla koropleettikarttana. Mielestäni onnistuin kartan visualisoinnissa tällä kertaa hyvin, sen johdosta suon omahyväiset selkääntapututtelut itselleni. *taputaputapu*

Seuraavaksi muutamia havaintoja kartasta. Internetiä käytetään eniten Etelä-Afrikan ja Kenian lisäksi Pohjois-Afrikan valtioissa. Pitkät (ja paikoin asuttamattomat) välimatkat kaupunkien välillä tuovat haasteita ihmisten yhdistämiseen Internetin välityksellä. Siksi moni turvautuu satelliittiyhteyksiin. Satelliittiyhteydellä toimiva internet on huomattavasti hintavampi kaapeliin verrattuna, ja useilla paikallisilla ei ole varaa maksaa tästä ylellisyydestä. Käyttöliittymien määrä ei kuitenkaan esimerkiksi kuvaa afrikkalaisia internetin käyttäjiä täysin, sillä esimerkiksi länsimaista pitkälti poistuneet internetkahvilat ovat kovassa huudossa useissa Afrikan valtioissa. Radiokanavat toistavat myös uutisia maailmalta radion välityksellä, joka saavuttaa miljoonat kuuntelijat. Tämä ei tietenkään ole internetin käyttöä siinä mielessä kuin minä ja Te, hyvä lukija, miellämme sen, eli kännykkä taskusta käteen ja lähintä BK:ta etsimään. Pointtina vain se, että eivät ihmiset Afrikassa täysin informaatiopimennossa elä, vaikkakaan bestiksen uuden meitsien peukuttaminen ei sulavasti luonnistu.

Aina yhtä iloinen kommaritähdistö näyttää viihtyvän vallan mainiosti luonnonvarojen keskuudessa. Tämä ei valitettavasti ole sattumaa. Kautta aikojen ihmiset ovat taistelleet luonnonvaroista, mikä on Afrikassa helppoa, kun usein valtiovallan koura, jos ei nyt kokonaan irti niin on vähintäänkin sormeton, ei kykene ylläpitämään yhteiskuntarauhaa. Teollisuusmaiden jakaessa Afrikkaa valtioihin paikallisista heimopäälliköistä ja -rajoista viis veisattiin. Tämä synnytti mantereella useita paikallisia valtakamppailuja, jonka uusia käänteitä ei odoteta yhtä innolla kuin GoTissa konsanaan. Muun muassa Angola on kärsinyt verisestä sisällissodasta, joka sai alkunsa rauhallisesta “neilikkavallankumouksesta”. Mauritania taas näyttää kartassa olevan konflikteilta säästynyt, vaikka valtiossa on ollut useita sotilasvallankaappauksia ja -yrityksiä.

Luonnonvarat ja konfliktit korreloivat positiivisesti. Tämä ei kuitenkaan kerro koko kuvaa. Perimmäinen syy konflikteihin on ollut vanhojen heimorajojen uudelleen vetäminen. Konfliktiryppäitä on toki ollut, ja on yhä, myös luonnonvarojen lähettyvillä, kuten Nigeriassa, missä toimii useita ääriryhmiä.

Tämän kurssikerran itsenäistyö koski Suomea ja meidän tulva-alueita, järvisyyttä sekä niiden korrelaatiota. Tolpat Suomen päällä kuvaavat eri valuma-alueiden järvisyyttä. Kartasta voidaan päätellä, että alueen järvisyys korreloi tulvaindeksin kanssa negatiivisesti. Eli; järvisillä alueilla tulvariski on pienempi kuin vähemmän järvisillä. Järvet toimivat sulamisvesille ja rankkasateille altaina, kuten Eemil Becker mainitsi ohimennen sohvilla (blogissaan myös). Pahimmat tulvariskialueet taas löytyvät rannikolta, missä keskivirtaama on pienempi kuin sisämaassa, kuten Riina Korhonen tiesi kertoa blogissaan.

Tulva-aluekartan teko tuotti vähintäänkin ongelmia (minä ATK-luokassa: @#!!¤&!!£*!!!!!!!!), mutta onneksi vertaistukea oli saatavilla. Eritoten hankaluuksia ilmeni attribuuttitaulukoiden yhdistämisessä. Toivottavasti sen systeemin joku kaunis päivä hiffaan.

Eiköhän tämä lässytys riitä tältä erää, hyvä lukija. Päästän Teidät tähdellisempiin toimiin. Kiitos ja näkemiin.

 

Viisaammat ihmiset kuin minä itse:

Harjoituskerta 3: Lisää soveltamista

https://blogs.helsinki.fi/riinakor/

 

Turisti lumi-infernossa

Moro moro. Viime kerrasta on aivan liian vähän aikaa (<27h). No tässä sitä taas ollaan. Hyvä lukija, juuri saaneeni kokemuksen mukaan QGis koettelee käyttäjänsä vitutusmittarin rajoja aivan ennennäkemättömällä tavalla. Tähän väitteeseen yhtyy mm. Juuso Kervinen, hieman eri sanavalinnoin. Matikkapääni ei ole ikinä ollut huippuluokkaa, ja se näkyi etenkin funktioiden muodostamisen haastavuutena.  Olisi pitänyt koulussa uskoa matikanmaikkoja kun sanoivat, että näitä taitoja tarvitsee tulevaisuudessa. Keskityin tällä kertaa enemmän karttojen siistimiseen ja yhdenmukaistamiseen. Toivottavasti arvostat tätä eforttia.

Tällä kurssikerralla keskityimme projektioiden välisiin eroihin tarkasteltaessa pinta-aloja. Alkulämmittelynä tehtävänä oli visualisoida yksinkertaisen taulukon muodossa, miten eri projektiot eroavat toisistaan.


En mene taulukon yksityiskohtiin, ja toivon, ettei yllä oleva taulukko näyttäydy yhtä pieneltä Teille, hyvä lukija, kuin minulle. Anyways, vertailuprojektioni on ETRSTM35FIN. Vertasin sitä mm. Popular Visualisation CRS / Mercator -projektioon. Kuten taulukosta huomaa, jana ETRSTM35FIN -projektiolla kattaa vain 35% Popular Visualisation CRS / Mercator -projektion samanpituisesta janasta. Jana on otettu suunnilleen Suomi-neidon pään ympärysmitasta. Pinta-aloissa on samanlaista heittoa.


Yllä oleva kuva havainnollistaa hyvin, miten pinta-alat vääristyvät pohjoiseen mentäessä. Sama meno jatkuu alla, nyt vertailussa oli World Gall Stereographic -projektio. Kahta kuvaa vertailemalla voi huomata, miten eri projektioita venytetään eri tavalla.


Ensisilmäyksellä huomio molemmissa kartoissa kiinnittyy pohjoisen voimakkaisiin väreihin. Tämä oli tarkoituskin, mutta suosittelen silti vilkaisemaan legendoja. Vaikka Etelä-Suomen haalean kellertävä väri on lempeä, ovat karttavirheet täällä etelän Auringossakin huomattavat, liki 300% (Pop Vis CRS / Mercator), kuten Nestori Grönholm mainitsee blogissaan.

Pienten alkuhankaluuksien jälkeen voin jo melkein hymyssä suin todeta, että alan päästä jyvälle QGissistä. Älä huoli, Hyvä lukija, että viimeviikkoinen nöyryys olisi jo vaihtunut ääliömäiseksi itsevarmuudeksi. Ehei. Toistojen kautta tekemiseen on kylläkin tullut hivenen varmuutta. Kertaus on opintojen äiti jne, eikös se ollutkin tämän kurssikerran motto.

Tosin alla oleva sananlasku kuvaa mielentilaani paremmin.

“Eteenpäin!”, sano mummo lumes.

 

Salaiset ihailun kohteeni:3

https://blogs.helsinki.fi/kejuuso/

Luku 2. QGIS, tuo ikuinen mysteeri

Ensimmäinen rupeama

Hyvä lukija,
Heti kättelyssä tahtoisin ilmoittaa, etten ennen ole pitänyt minkään sortin blogia. Tämä olisi kyllä käynyt hyvin selväksi, mutta kohteliaasti mainitsen asiasta etukäteen, säästyäksemme väärinkäsityksiltä. Sen suurempaa inspiraatiota tälläisen raapustamiseen en tarvinnut kuin, että tästä Geoinformatiikan menetelmät 2019 -kurssista läpimenoon vaaditaan blogin pitämistä. No mikäs tässä, kerta se on ensimmäinenkin.

Teimme ensimmäisellä kurssikerralla kartan, jonka piti havainnollistaa Itämeren valtioiden typpipäästöjä vuodelta 2016. Noh, tuumasta toimeen mentaliteetilla lähdettiin vääntämään kyseistä karttaa. Avuksi esiteltiin softa QGis, joka oli uusi tuttavuus ja ihana haaste CorelDraw -ohjelman jälkeen. Ei sen puoleen, että olisin jo jumaliin verrattavissa oleva Corel-nero, mutta aina on kiva oppia uutta. No opinko?

Yllä ensimmäinen luomukseni QGissillä. Myönnän; värit ovat tönköt, resoluutio kehno, kuvan koko pieni ja luokkarajat epäloogiset. Ja kaikki tämä vaikka ohjeitakin oli saatavilla………. smh

Mielenkiintoisia havaintoja itse kartan infopläjäyksestä: Puola loistaa päästöissä häikäilemättömyydellään. Kuten Alex Naumanen mainitsi blogissaan (Alex Naumanen 2019), Puolan suuret päästöt johtuvat teollisuudesta, runsaasta maanviljelystä ja puutteellisista puhdistamoista. Ongelmaa syventää Veiksel -joki, jonka varrella sijaitsee usea isompi puolalainen kaupunki (Krakova, Varsova ja Bydgoszcz mainitakseni muutaman). Vaikka Ruotsin päästöt ovat hälyttävät, täytyy muistaa, että Ruotsilla on myös eniten rantaviivaa alueen valtioista Itämeren suhteen. Venäjällä rantaviivaa Itämeren kanssa on vain vähän, mutta silti päästöt ovat suuret. Tämä johtuu pitkälti Krasnyi Borin ongelmajätealueesta, joka sijaitsee vain 30 km päässä Itämerestä. Venäjä on vuosia säilönyt sinne toinen toistaan myrkyllisempiä aineita, ja tutkijat ovat huomanneet niiden päätyneen Itämereen Neva-jokea pitkin.
Seuraavana vuorossa oli itsenäistehtävä. Yritin kunnianhimoisesti tehdä vaikeinta vaihtoehtoa kolmesta, mutta siitä ei tullut lasta eikä paskaa. Nöyrryin ja otin ikiomaksi haasteekseni ensimmäisen vaihtoehdon. Luomukseni alla.

 

Tein kartan, joka näyttää kunnittain Suomen kesämökkien määrän näin talven kunniaksi. Järvi-Suomi on suosittua seutua mökkeilylle, mikä ei tullut yllätyksenä. Varsinais-Suomi ja Uusimaa nauttivat myös kesäkännääjistä. Jännä juttu on se, että harvalla on kesämökki Pohjanmaalla. Kuriositeettina pääkaupunkiseudun ja sen reunuskuntien ympärillä on suhteellisen kesämökitön vyöhyke.

Tässä tämä nyt oli tältä erää. Blogini ensimmäinen luku on tehty. Kaunista se ei ollut, mutta jostain pitää aloittaa. Hyvä lukija, ajatellaan tätä matkaa polkupyörän kesyttämisenä. Ei kukaan ole seppä syntyessään. Siksi vasta tilasin pyörän osat netistä. Ehkä ensi kerralla päästään kasaamaan itse fillaria. Apupyörät siintävät jo horisontissa.

 

Krasnyi Borista lisäinfoa kiinnostuneille:

https://yle.fi/uutiset/3-9777316