Pääkaupunkiseutu ruutuina

Neljännellä viikolla jatkettiin edelleen Qgis:in läpikäymistä opettajan opastuksella, suurimmaksi osaksi edelleen rauhallista tahtia. Tällä kertaa työn alla olivat ruutuaineistot. Esimerkkialueena toimi pääkaupunkiseutu, joten ainakin lähtökohdat olivat suhteellisen tutut. Ruututeemakartat ovat mielestäni visuaalisesti miellyttävän näköisiä ja niitä on mukava katsella ja tutkia. Osittain tästä syystä tunnin aiheet eivät tuntuneet vaikeilta. Tällä kertaa tein myös kotiin osoitetut tehtävät samana päivänä, lähes heti tunnin jälkeen edellisistä kurssikerroista rankasti poiketen. Ilmankos tehtävät luistivatkin huomattavasti paremmin. Tästähän voisi ottaa jopa opiksi.

Kuva 1. 0-vuotiaiden määrä pääkaupunkiseudulla, 2015.

Kotitehtävässä oli tarkoitus tehdä tunnilla tehdyn kartan jatkoksi toinen samanlainen, joskin erilaista ruutukokoa käyttäen. Tein 0-vuotiaiden määrää pääkaupunkiseudulla kuvaavan teemakartan, 500x500m ruutukoolla. (Kuva 1.) Kartta on visuaalisesti paras tuotokseni tähän asti, värit miellyttävät silmää, mikään ei hyppää silmille, kokonaisuus on harmoninen.

Ruututeemakartan visuaalisen miellyttävyyden vastapainoksi kyseinen esitystapa ei ole informatiivisesti paras mahdollinen. Mielivaltaisesti vedetyt rajat alueille eivät useinkaan tee oikeutta esitetylle ilmiölle ja ruudut voivat jopa vääristää sitä. Juuri alueongelman vuoksi aiemmin käyttämämme koropleetti- ja pistekartat ovat usein ruututeemakarttaa informatiivisempia. Ainakin absoluuttisten arvojen kanssa kannattaa olla varovainen; myös oma karttani kuvaa pikemminkin asutuksen tiheyttä pääkaupunkiseudulla, kuin varsinaisesti vauvojen osuutta. Esitykseeni olisikin hyvä liittää myös prosenttiosuudet vastaavilla ruuduilla, tosin silloin taas korostuisivat kokonaisväestöltään pienet pientaloalueet, joilla lapsiperheiden osuus on suuri. Absoluuttisilla ja prosentuaalisilla yksiköillä onkin omat tehtävänsä; oma karttani soveltuisi esimerkiksi vauvoille tai heidän vanhemmilleen profiloitujen palveluiden suunnitteluun. Ei ole järkevää perustaa neuvolaa Pakilaan vaikka prosentuaalisesti vauvoja olisi paljon; absoluuttiset arvot kertovat todellisen potentiaalisen käyttäjäkunnan. Katja Pulkkinen on todennut älykkäästi, että ruutukartat voivat olla myös ratkaisu hallintoalueita käytettäessä usein tapahtuvaan keskimääräistymiseen (rajan eri puolilla suuri ero suureissa, vaikka vierekkäisillä alueilla usein voi olla jotakuinkin sama). Tällöin ruutukoon valinta on avainasemassa, kuten myös Pulkkinen mainitsee. Toki tällä tekniikalla ongelma ei häviä, se vain pienenee, sillä hallintoalueet tuppaavat olla suurempia.

Kartastani näkyy hienosti, miten väestö on keskittynyt Helsingin seudulle. Kaikki merkittävät raidelinjaukset itään ja pohjoiseen mentäessä erottuvat. Päärata erottuu kantakaupungista lähtevänä käytävänä Korsoon asti, samoin metrolinjaus Lauttasaaresta Itäkeskukseen, jopa idän Mellunmäen ja Vuosaaren pienet haarat näkyvät. Myös kohtuullisen tuore kehäräta on havaittavissa haaleana puoliympyränä kartan pohjoisosissa. On omituista, ettei Espoon suunnalla erotu mitään vaihtuvuutta, lienisikö kartan teossa sattunut jotain. Loppujen lopuksi kartasta voisi kuitenkin päätellä, että vaikka ratojen läheisyydessä on ylipäätään suuri väestöntiheys, myös lapsiperheitä on keskittynyt alueille, hyvien liikenneyhteyksien ja palveluiden äärelle.

Lähteet: Pulkkinen, Katja (2019) “Rastereiden parissa”

Luettu 7.3.2019

Rastereiden parissa (Kurssikerta 4)

Kolmas kurssikerta

Kolmannella kurssikerralla syvennyimme tietokantojen ihmeelliseen maailmaan. Tarkoituksena oli oppia käsittelemään niitä sulavammin, eli esimerkiksi yhdistellä vanhojen tietokantojen tietoja keskenään tai tuottaa kokonaan uutta tietoa. Omasta mielestäni tietokanta-asiat tuntuivat kohtuullisen selviltä ja selvisin niistä suhteellisen ongelmitta. Ainoastaan Excel-taulukoiden muuttaminen CSV-tiedostoiksi ja niiden tuominen Qgis:iin tuotti jostain syystä ongelmia kotitehtäviä tehdessä ja tämä jäikin vielä hieman hämäräksi. Täytyy selvittää asia tulevaisuudessa.

Tietokantojen kanssa pelailun välineenä käytimme Afrikan karttaa. Harjoituksessa yhdisteltiin Afrikan alueen luonnonvarojen, timanttien ja öljyn esiintyvyyttä ja muita niiden perustietoja konfliktidatan sekä internetin käyttöastetietojen kanssa. Näiden tietojen pohjalta olisikin mielenkiintoista tehdä syvällisempää analyysia. Mieleen tulevat ainakin luonnonvarojen ja konfliktien suhde, eli ajoittuvatko konfliktit esimerkiksi öljynporauksen aloituksen kanssa yksi yhteen tai lisääntyvätkö internetin käyttäjät luonnonvarojen hyödyntämisen seurauksena vai valuuko vauraus harvojen käsiin tai ulkomaille ja kansa jää nuolemaan näppejään. Myös internetin käyttöasteen ja konfliktien suhde on mielenkiintoinen: lisääntyvätkö konfliktit tiedonvälityksen helpottuessa vai onko tilanne jostain syystä päin vastoin? Internetissä vastarintaliikkeiden toiminta helpottuu, sillä yhteydenpito hengenheimolaisiin sujuu jouhevammin varsinkin alueiltaan suurissa ja hajanaisissa valtioissa, joissa infrastruktuuriverkko on puutteellinen ja huonossa kunnossa.

Kuva 1. Tulvaindeksi Suomessa.

Kurssikerran toinen tehtävä käsitteli Suomen alueen tulvaindeksiä eli tulvimisherkkyyttä. Kuten jo aiemmin mainitsin, jostain syystä Excel-taulukoiden kanssa toiminta takkusi, ja todennäköisesti sen takia en saanut järvisyysprosentteja näkyviin. Sain tosin järvisyydestä luotua uuden taulukkorivin Qgis:iin, mutta visualisoitumaan en sitä saanut missään muodossa. Missä vika lieneekin. Henni Wessmannin blogista huomasin, että muillakin ollut täsmälleen samoja ongelmia. Hän tosin sai lopulta pylväät näkyviin. Harmi, etten löytänyt muiden blogeista ratkaisun avainta.  Joka tapauksessa kuvasta 1. huomaa, että korkein tulvariski on Pohjanmaalla, Varsinais-Suomessa sekä Uudenmaan rannikolla. Järvien määrä korreloi jonkin verran, eli järvien vähentyessä tulvariski kasvaa. Toisaalta Pohjanmaan alavat maat ovat alttiita tulville, joskin rannikkoseudut ovat koko maassa matalaa seutua. Lienisikö lisäksi niin, että Turun ja Helsingin seutujen rakennetun ympäristön runsaus lisää alueiden tulvariskiä?

Lähteet: Wessman, Henni (2019) “Timantteja ja tulvia”

Luettu 7.3.2019

https://blogs.helsinki.fi/henniwes/

Projektioiden vertailua

 

Toisen viikon kurssikerralla keskityttiin vertailemaan eri projektioita keskenään. Ajatuksena oli tehdä vertailua Suomen kartan avulla, ja näin nähdä alueen sijainnin vaikutus projektin esittämiskykyyn. Aihe oli minusta mielenkiintoinen, ja motivaatio olikin ensimmäistä viikkoa korkeammalla tasolla.

Projektio vaikuttaa luonnollisesti paljon esitettävään tietoon kartalla. Johtuen maapallon kolmiulotteisuudesta, ei ole mahdollista projisoida sitä kaksiulotteiselle pinnalle ilman, että kartalla esitettävä tieto vääristyisi jossakin suhteessa. Käytännössä siis kaksiulotteisessa kartassa on aina vähintään yksi seuraavista ominaisuuksista vääristynyt: pinta-ala, etäisyydet ja suunnat. Tämä täytyy tietysti ottaa huomioon projektion valinnassa sen pohjalta, mitä kartalla on tarkoitus esittää. Kartoilla nimittäin on helppoa joko tahallisesti tai tahattomasti johtaa harhaan, pelkästään projektion valinnalla.

Kuva 1. Projektiovertailua, luvut prosentteja.

Edellä mainitussa, itse kurssikerran tehtävässä vertasin ETRS-LAEA nimistä projektiota Azimuthal-projektioon. (Kuva 1.) ETRS-LAEA on Euroopan unionin suosittama projektio varsinkin pinta-alan oikeellisuutta vaativissa sovelluksissa, joten sitä voidaan pitää suhteellisen luotettavana vertailukohtana. World Azimuthal Equidistant taas on nimensä mukaisesti oikeapituinen projektio, joten pinta-alat vääristyvät vertailukohdettaan enemmän. Vääristymät ovat kuitenkin maltillisia, vaikuttaisi, että suunnilleen samaa luokkaa Robinsonin projektion kanssa, johon Oula Inkeröinen vertasi ETRS-LAEA:aa. Ainakin verrattuna Mercatorin oikeakulmaiseen projektioon (Kuva 2.), joka toimii siis tehtävissä, joissa kartan täytyy näyttää suunnat oikein. Mercatorin projektiossa pinta-ala vääristymät ovat satoja prosentteja, ja myös Suomen sisällä etelän ja pohjoisen erot ovat valtavia. Azimuthalissa pinta-ala väärityy “vain parikymmentä prosenttia koko Suomessa. Kartat ovat muuten onnistuneita, mutta jossakin kohtaa mittayksikkö on todennäköisesti ollut väärä, sillä Mercatorin projektiota käsittelevän kartan mittakaava on epäonnistunut. Myös värit ovat väärin päin, invert-nappi on unohtunut väsyneenä. Onneksi näin muuten tehtävät tuntuivat menevän putkeen ja oppimista tapahtuu!

Kuva 2. Mercatorin projektion pinta-ala vääristymät Suomessa, %.

Lähteet: Inkeröinen Oula (2019) “Ken kuuseen kurkottaa se projektioon pamahtaa”

Luettu 7.3.2019

https://blogs.helsinki.fi/inkeroul/