Harjoitus 7
MAA-202 Geoinformatiikan menetelmät 1 / Albert Lenkiewicz
Eliömaantieteellinen esitys kurssin päätepisteenä
Viimeisen kurssikerran tehtävä oli toteuttaa oma karttaesitys itse valitusta aiheesta. Tiesin heti, että tulisin yhdistämään aiheessani ekologiaa ja luonnonmaantiedettä. Ensisijaisena ideanani oli tarkastella luonnonsuojelualueiden ja niitä ympäröivien alueiden eroja lajimäärässä, toisin sanoen biodiversiteettiä. Elmo (Holopainen 2021) oli valinnut myös samantapaisen muuttujaparin tarkastellessaan uhanalaisten kasvilajien ja kulttuuriperintöalueiden suhdetta. Päädyin etsimään kurssikertaa edeltävien valmistelujeni aikana ensin tietoa biodiversiteetistä internetsivuilta, kuten naturalearthdata.com ja biodiversitymapping.org sekä tietoa eri maiden luonnonsuojelualuedatasta. Jälkimmäisistä löysinkin hyviä mm. Isosta-Britanniasta sekä USA:sta. Suureksi ongelmaksi muodostuivat kuitenkin varsinkin biodiversiteettidatan lähtömateriaalin valtava koko, johon Heidikin (Syrjäläinen 2021) törmäsi, ja sitä kautta käsittelyn raskaus sekä ennen kaikkea vaikeudet karttojen yhteensovittamisessa, minkä Pinjakin (Pikkarainen 2021) blogissaan mainitsee. Jonkin aikaa näiden ongelmien kanssa painittuani päätin etsiä uuden lähtökohdan saman aihepiirin sisältä, sillä rupesi näyttämään siltä, että kestäisi tarpeettoman kauan ennen kuin pääsisin soveltamaan ja harjoittelemaan opittuja QGIS-taitoja aineiston kanssa käytännössä. Huomasin myös, että lähtömateriaaliin tule tutustua hyvin, ettei esim. huomaa sellaisia puutteita aineistossa, kuin Ville (Väisänen 2021). Aineistojen selailuun ja läpikäymiseen kuluu myös helposti valtavan paljon aikaa, kuten Kasperkin (Mickos 2021) kirjoituksessaan toteaa.
Seuraavaksi päätin hankkia karttamateriaalin samalta tuottajalta välttääkseni aiemmat ongelmat. Paituli-palvelun tarjontaa selaillessani löysin lupaavalta vaikuttavan yhdistelmän Suomeen liittyviä aineistoja: lämpötiladataa sekä puiden levinneisyysalueita. Uudeksi tavoitteekseni muodostin luoda karttaesityksiä, joissa havainnollistuisivat lämpötila-alueet suhteessa kasvien levinneisyyteen. Pystyisin täten tarkastelemaan, onko näiden asioiden välillä yhteyttä. Ladattuani yleiskartan, puulajit sekä kuukausien keskilämpötilat – joiden perusteella laskin vuotuisen keskilämpötilan – ohjelmaan tasoiksi, oli ensimmäinen haasteeni lämpötilaluokkien muodostamisen jälkeen saada muutettua ruutuaineistomuotoinen lämpötiladata yhtenäisiksi lämpötila-alueiksi. Tämä onnistui opettajamme Artun avustuksella dissolve-toimintoa käyttäen, mikä oli hyvin hyödyllinen toiminto myöhempää käyttöä ajatellen. Koska tarkoituksena oli tarkastella puiden levinneisyyden suhdetta lämpötilavyöhykkeisiin, valitsin kasvien näkymisen kartalla mustina kohteina, jotka peittävät alla olevaa lämpötilavyöhykekerrosta. Tulin tähän lopputulokseen siksi, että tarkasteluni painopiste on nimenomaan levinneisyys- ja lämpötilarajojen analysoinnissa, joka on mahdollista juuri raja-alueiden suhteen. Tein karttaesityksen kaikista aineiston puulajeista, jotka olivat haapa (Kuva 1), harmaaleppä (Kuva 2), hieskoivu (Kuva 3), kataja (Kuva 4), lehtikuusi (Kuva 5), pihlaja (Kuva 6), raita (Kuva 7), rauduskoivu (Kuva 8), tammi (Kuva 9) ja tervaleppä (Kuva 10).
Levinneisyyden ja lämpötilojen vastaavuuksien analysointia
Karttaesityksistäni on mielestäni nähtävissä muutamia asioita. Ensinnäkin hieskoivua tavataan koko Suomessa, joten sen voi ajatella olevan lämpötilojen suhteen vähän vaativa laji. Yleisesti ottaen kylmimmät, lämpötila-alueen -5 – -3,5 celsiusastetta, alueet tuntuvat olevan hieman jopa hieskoivun karttamia, ja otettaessa mukaan toiseksi kylmimmät, lämpötila-alueen -3,5 – -2 celsiusastetta, alueet, voidaan näiden kahden kylmimmän alueen yleisesti todeta olevan lähes puuttomia. Lämpötila-alueella -2 – -0,5 celsiusastetta esiintyy jo puustoa ja mielenkiintoisesti alueen pohjoisosissa on kaistale, jossa esiintyy niin haapaa, harmaaleppää, raitaa kuin rauduskoivuakin.
Analysoitaessa yksittäisiä puulajeja haavan (Kuva 1) voidaan todeta rajautuvan kohtalaisen hyvin pohjoisessa lämpötila-alueelle -0,5 – 1 celsiusastetta, eli sitä juuri esiinny lämpötila-alueella -2 – -0,5 celsiusastetta. Jokseenkin samankaltainen rajaus on harmaalepällä (Kuva 2). Hieskoivun (Kuva 3) totesinkin jo esiintyvän käytännössä koko maassa. Katajan (Kuva 4) levinneisyys painottuu eteläisempään Suomeen eikä sitä esiinny enää ollenkaan lämpötila-alueella -0,5 – 1 celsiusastetta. Lehtikuusen (Kuva 5 ) laikuttainen levinneisyys painottuu niin ikään eteläisempään Suomeen. Pihlaja (Kuva 6) alkaa harventua nopeasti liikuttaessa lämpötilavyöhykettä 1 – 2,5 celsiusastetta pohjoiseen. Raitaa (Kuva 7) tavataan vielä lämpöalueen -2 – -0,5 celsiusastetta länsiosissa. Rauduskoivua (Kuva 8) ei esiinny toiseksi kylmimmällä lämpötilavyöhykkeellä ja se harvenee myös pohjoista kohti kuljettaessa. Tammi (Kuva 9) painottuu hyvin vahvasti eteläisimpään Suomeen lukuun ottamatta kahta lämpötila-alueen 2,5 – 4 celsiusastetta populaatiota. Tervaleppää (Kuva 10) esiintyy melko runsaasti vielä keskilämpötilassa 2,5 – 4 celsiusastetta.
Tietenkään lämpötilat eivät selitä yksinään levinneisyyttä, vaan mukaan tarkasteluun on kasvien suhteen aina otettava myös mm. sadanta, topografia, maaperän ominaisuudet happamuuksineen jne. Karttatulkintani antaa kuitenkin mahdollisuuden rajata tarkastelua niihin rajakohtiin, joissa valitsemillani muuttujilla vaikuttaisi mahdollisesti olevan yhteys. Korrelaation jatkotarkasteluun voisi sisällyttää mm. edellä mainitsemiani muita muuttujia.
Katsaus tämänhetkiseen QGIS-osaamiseeni
Tämän kurssikerran tehtävän vaatima QGIS-käyttö sisältää mielestäni hyvin ne osa-alueet, jotka perusosaaminen vaatii ja jotka tunnen osaavani. Ensinnäkin aineistomuodot pitää tuntea ja osata tuoda ohjelmaan. Aineistojen attribuuttitaulukoita tulee pystyä tarkastelemaan ja muokkaamaan. Eri karttatasoista on tärkeää osata irrottaa pienempiä uusia karttatasoja ja niiden visuaalisen ilmeen muuttaminen on olennaista lopullista karttatasoa ajatellen. Lopullinen karttaesitys tulee pystyä luomaan New Print Layout -toiminnolla, ja on erittäin tärkeää muistaa hyvän kartan elementit: itse kartta, legenda, mittakaava ja pohjoisnuoli.
Edellä mainittujen toimintojen lisäksi tunnen osaavani valita kartan kohteita eli saamaan aineistosta irti sen, mitä saatavissa on, ja pienen kertauksen jälkeen uskon pystyväni käyttämään mm. join attributes by location – tai vaikkapa buffer- ja merge-komentoja. Kurssin aikana käytetyt QGIS-ohjelman komennot oli rajattu mielestäni juuri niin sopivaan määrään, että ne on mahdollista pitää edes jollain tasolla mielessään ja niihin liittyviä ongelmia tai lisäominaisuuksia ja -asetuksia kykenee etsimään itsenäisesti lisää perustoiminnon ymmärtäessään. Kurssikertojen tehtävänannot ja työvaiheiden selitykset on myös laadittu niin selkeästi, että niihin palaa mielellään myöhemminkin.
Paljon kertoo mielestäni se, että tunnen uskaltavani hakeutua esim. harjoittelu- tai kesätyöhön, jonka edellytyksenä olisi QGIS-perustaitojen hallitseminen. Tämän maantiedettä täynnä olevan vuoden aikana olen päätynyt pohtimaan, löytyykö loppuopintojeni sisältö ekologiasta vai luonnonmaantieteestä – pitäisikö siis vaihtaa pääainetta. Joka tapauksessa tulen sisällyttämään opintoihini molempien aineiden kursseja ja QGIS-ohjelma tulee säilymään rinnalla luontevana työkaluna. Viimeinen väliotsikkoni onkin nimetty katsaukseksi tämänhetkiseen QGIS-osaamiseeni juuri siksi, että tiedän tulevani kehittämään ohjelman osaamistani jatkossakin. Tämä on vasta välietappi, eikä päätepiste. Etäopiskelun ja oman elämäntilanteeni aiheuttamista haasteista huolimatta voin hyvillä mielin todeta kurssin tavoitteiden täyttyneen erinomaisesti! Kiitos, Arttu ja kanssaopiskelijat!
Lähteet:
Holopainen, Elmo 2021, Elmblog, (https://blogs.helsinki.fi/elmblog21/) Luettu 30.5.2021
MAA-202 Geoinformatiikan menetelmät 1 -kurssin kurssimateriaali 2021
Mickos, Kasper 2021, Kasperin Blogi, (https://blogs.helsinki.fi/kmickos/) Luettu 30.5.2021
Pikkarainen, Pinja 2021, Pinjan blogi (maa-202), (https://blogs.helsinki.fi/pinjapik/) Luettu 30.5.2021
Syrjäläinen, Heidi 2021, Heidin blogi, (https://blogs.helsinki.fi/hesy/) Luettu 30.5.2021
Väisänen, Ville 2021, Villen GIS-blogi, (https://blogs.helsinki.fi/villvais/) Luettu 30.5.2021