Aletan GIS-blogi

Terve taas,

7. kurssikerralla teimme itse kukin valitsemastamme alueesta ja aiheesta kartan, jonka toteuttamisessa hyödynsimme jo kurssilla oppimiamme taitoja. Meidän tuli valmistautua kurssikertaa varten tekemällä etukäteisvalmisteluita, mikä käytännössä tarkoitti sopivan materiaalin hankkimista internetistä. Pelkästään sopivan datan etsimiseen uhrautui useampi tunti, ja monen monta “haavetta” murskautui matkan varrella, mutta perjantai-aamuna aineistot olivat kuin olivatkin kasassa!

Pystyin hyödyntämään kartassani paljon kurssikerroilla jo ennestään käytettyä materiaalia, joista valikoin itselleni kartan käyttötarkoitusta ajatellen parhaat palat. Näistä itselleni sopivimmat löytyivät kurssikertojen 3 & 4 materiaaleista, joista hyödynsin pääkaupunkiseudun karttatasoja, kuten tiestöä ja aluerajauksia. Varsinaiset muuttujat hain internetistä. Helsinki Region Infoshare osoittautui erittäin käyttökelpoiseksi lähteeksi ja löysinkin toimivat ja hyvin sovellettavissa olevat layerit käyttööni.

Varsinainen digitointi ja QGIS:n työkaluilla kikkailu sujui jo joutuisasti, kun oikeat tasot oli vihdoin saatu “samaan pakettiin”. Tärkein työkalu oli tälläkin kertaa Join by location -toiminto, jonka ansiosta sain eroteltua pääkaupunkiseudun työpaikkaruutuaineistosta Helsingin, ja vielä edelleen pyöräteiden lähietäisyydellä olevat kohteet. Mitään kovin radikaaleja muutoksia minun ei tarvinnut netistä lataamilleni aineistoille tehdä, joten prosessi itsessään ei vienyt kovin kauaa. Pääpaino kurssikerran tehtävissä oli siinä, että osasi etsiä ilmaista ja käyttökelpoista, sekä hyvin sovellettavissa olevaa dataa internetin loputtomasta valikoimasta. Tätä ei oltu aiemmin kurssilla tehty, joten viimeisen kurssikerran (</3) ohjelma oli kokonaisuudessaan hyvin opettavainen, kertaava ja kokoava.

Kartallani näkyvä ruudukko kuvaa Helsingin yritysten ja voittoa tavoittelemattomien yhteisöjen työpaikkoja. Aineiston alkuperäislähde on Tilastokeskuksen yritysrekisteri. Kartalla esitetyt pyörätiet ja baana kuvaavat puolestaan Helsingin pyöräväyläsuunnitelmaa vuodelle 2025. Se on Helsingin kaupunkiympäristön toimialan julkaisema.  Karttani siis lyhykäisyydessään esittää sitä, miten pyöräteitse pääsee (erittäin sujuvasti) töihin vuonna 2025, jos Helsingin kaupungin kaavailema suunnitelma toteutuu.

Karttani on melko pelkistetty, ja olosuhteiden pakosta eräänlainen GIS-amatöörin tekele, mutta kuten Elsa Pakkanen blogikirjoituksessaan Kurssin lopetus – omavalintainen kartta/karttasarja: Chilen yli 5 magnitudin maanjäristykset ja tsunamit 2000-luvulla Pakkane_GEM sanoo: “Vaikka kartoissa olisi puutteita ja parantamisen varaa, ovat ne silti kiinnostava visualisoinnin keino maantieteellisten ilmiöiden syiden ja seurausten tarkasteluun.” Paljon itse pyöräilevänä minusta on kiinnostavaa tarkastella, miten kaupungin kaavailemat muutokset käytännössä vaikuttavat ihmisten arkeen. Ovatko muutokset relevantteja, kannustavatko ne pyöräilyyn, helpottavatko ne ihmisten arkea ja niin edelleen.

Vaikka en tehnytkään karttaa nykyisen pyöräverkon kattavuudesta, eikä minulla täten ole materiaalia vertailua varten, karttani silti osoittaa hyvin, että kaavailtu pyöräverkko mahdollistaa työmatkojen taittamisen pyörällä hyvin laajalti lähitulevaisuudessa. Toisaalta kuten kartalla tummanruskeina kuvatut kohteet ilmentävät, Helsingin kaupungin pyöräväyläsuunnitelmassa on vielä parantamisen varaa.

Itsenäistehtävä vahvisti uskoa omaan osaamiseen, ja oli ilahduttavaa huomata, että kurssilta todella oli jäänyt jotain käteen. Mielipiteeni geoinformatiikasta ei ollut vielä edellisten kurssien pohjalta ehtinyt kunnolla muotoutua, mutta nyt voin varmuudella sanoa, että haluan syventää osaamistani vielä lisää.

Suurkiitos kurssista! Toivottavasti (:-D) tapaamme taas,

Aleta

Lähteet: Pakkanen, E (2022). Kurssin lopetus – omavalintainen kartta/karttasarja: Chilen yli 5 magnitudin maanjäristykset ja tsunamit 2000-luvulla. Pakkane_GEM (Viitattu 4.3.2022) https://blogs.helsinki.fi/pakkanee/

Kurssikerta lyhykäisyydessään oli happihyppelyä raittiissa loskasäässä, sekä hasarditeemakarttojen tekoa ”opetuskäyttöä varten”. Kurssikerran aluksi teimme reippaan 45 minuutin mittaisen kävelyretken Kumpulan kampuksen lähimaastossa ja tuotimme aineistoa pistekarttaa varten. Kuten Elida Peuhu blogikirjoituksessaan Ulkoilua ja katastrofeja Geoinformatiikan menetelmät sanoo: “Aineiston kerääminen oli mielestäni mukavaa vaihtelua luokassa istumiselle ja lopputuntikin meni reippaammin, kun oli ensin päässyt ulkoilemaan.”

Kurssikerran itsenäistehtävän tarkoituksena oli puolestaan tuottaa kolme erilaista hasarditeemakarttaa, joissa pohjana oli maailmankartta Robinsonin projektiolla. Tavoitteena oli tuottaa materiaalia, jota aineenopettaja voisi (ikään kuin) hyödyntää tuntiopetuksessaan. 

Aineistonkeruuta varten meidän tuli ladata Epicollect5-sovellus, jonne tallensimme dataa numero-, teksti- ja kuvamuodossa. Tämän jälkeen toimme datan QGIS:iin ja tarkastelimme, sekä visualisoimme sitä eri tavoin. Oli helpottavaa huomata, että jotain oli jäänyt kurssilta käteen, sillä aineiston käsittely oli jo melko sujuvaa. 

Kurssikerralla tutustuimme ensimmäistä kertaa interpolointiin, jossa ”loimme” kuin tyhjästä arvoja jo kartalla näkyvien pisteiden välille. Interpolointi toimii siten, että tyhjiä kohtia arvioidaan niitä ympäröivien pisteiden mukaan asteittain, jolloin kaikista lähimmät pisteet vaikuttavat arvioon eniten. Tämän toimenpiteen ansiosta aikaansaimme jatkuvan pinnan, joka kattoi koko tutkimusalueen. Tällöin meidän oli mahdollista tarkastella koettua turvallisuutta koko kartan alueelle ja luoda siten visuaalisesti ja informatiivisesti toimiva esitys kuvaamaan valittua ilmiötä. 

Itsenäistehtävä lähti joutuisasti käyntiin, sillä Arttu oli koonnut tarvittavat aineistolinkit valmiiksi Moodleen kurssialustalle. Minua yllätti ilmaisaineistojen monipuolisuus ja käyttökelpoisuus, ja tunsin ymmärtäneeni GIS-maailmasta hiukkasen enemmän, kun sain aineistot vihdoin tuotua sovellukseen. Varsinainen hyväveliverkosto! Ainut kompastuskivi tuntui olevan aineistojen muokkaaminen oikeaan muotoon, jotta ne sai ”vaivatta” siirrettyä QGIS:iin, mutta tästäkin selvittiin Arttu-Armaan avuliaalla opastuksella, eikä QGIS-amatööri jäänyt tälläkään kertaa pahemmin pulaan. 

Olimme aikaisemminkin kurssilla muokanneet dataa Excelissä CSV-muotoon, mutta sen kanssa sai vielä tovin painia, jotta  tekeminen sujuvoituisi. Tämä oli erittäin kaivattua ja hyödyllistä kertausta, ja päivän päätteeksi koin olevani taas hitusen viisaampi. Askel askeleelta kohti GIS-velhon titteliä! Jossain kaukana se häämöttää. 

Loin aineistojen pohjalta kolme (3) erilaista hasarditeemakarttaa, joita ovat maanjäristykset, tulivuorenpurkaukset ja meteoriittien putoamiset maailmankartalla tiettyinä aikaväleinä. Esittelen ne nyt valtaisalle lukijakunnalleni kronologisessa järjestyksessä, sen mukaan kun sain ne kurssikerralla tehtyä:

*Update: tässä kohdin kirjauduin OneDriveen (365) ja koitin etsiä tunnilla tallentamani kartat, jotta voisin ladata ne blogiini. Vaan kuinkas kävikään, tiedostoja ei löytynyt kerta kaikkiaan mistään. Tyhjästä kun ei voi paljoa nyhjästä, tämän blogikirjoituksen osalta kuvamateriaali jää hyvin vähään. Minulla nimittäin ei ole aikaa eikä energiaa väsätä _kaikkia_ karttoja alusta alkaen. Tärkeintä lienee, että ne on onnistuneesti kertaalleen luotu ja siinä mielessä oppimiskokemus on tapahtunut. Yleisön pyynnöstä (:-D) tein kuitenkin uudelleen tulivuorikartan ja esittelen sen nyt Teille, jotta blogini visuaalinen ilme olisi vähän eheämpi ja analyysia olisi edes nimeksi asti. Kas tässä! (Kuva 1)

Kartallani näkyy tulivuoret, jotka ovat purkautuneet 1800-luvun jälkeen. Ne on esitetty oransseina pisteinä. Lisäinformaatiota ja kartan luettavuutta parantaakseni lisäsin karttaani myös litosfäärilaattojen- sekä valtionrajat, joita kuvataan ruskeilla ja mustilla viivoilla. Mielestäni kartta on ihan käyttökelpoinen, sillä se auttaa havainnollistamaan tulivuorien ja laattojen välistä riippuvuussuhdetta. Kartta on myös visuaaliselta ilmeeltään sopivan pelkistetty ja legenda kertoo oleellisimmat asiat. 

Oheismateriaalissa nimenomaan käsiteltiin tulivuoria, jotka ovat purkautuneet tiettyinä aikoina. Mielestäni tässä yhteydessä ei ole oleellista tulivuorien aktiivisuus, vaan nimenomaan se, mihin niitä on syntynyt ja missä ne sijaitsevat. Sen vuoksi valitsin tulivuorenpurkaukset 1800-luvulta alkaen, jolloin saan “otantaan” mahdollisimman paljon kuitenkin suhteellisen “nuoria” tulivuoria.

Tämä riittää tältä erää, nyt muiden hommien pariin.

Kuulemiin,

Aleta

Lähteet:

Peuhu, E (2022). Ulkoilua ja katastrofeja. Geoinformatiikan menetelmät (viitattu 3.3.2022)

 

 

Terve taas!

Opiskelukaverini olivat pelotelleet minua viidennen kurssikerran sisällöllä niin, että mielessäni pyörivät hirvittävät kauhukuvat laahustaessani perjantai-aamuna kello 08.15 GIS-luokkaan. Luvassa olisi työntäyteinen aamu tyhjällä vatsalla ja lamaantuneella aivotoiminnalla. Itse tehtävät eivät olleet turhan vaativia, mutta työtä todella oli, ja sain otsa hikikarpaloilla paiskia hommia, jotta säästyisin epäinhimilliseltä määrältä kotitehtäviä päivän päätyttyä. 

En pysynyt laskuissa mukana, kun muodostin buffereita yksi toisensa perään. Kertaus on opintojen äiti, niin sanotaan, mutta hieman liian yksipuoliselta alkoi aamun ohjelma vähitellen tuntua. Olen eräältä kokeneelta GIS-konkarilta Aapo Keinäseltä taannoin kuullut, että 10 000 toistoa tekee mestarin, ja uskon tätä menoa saavuttavani kyseisen tittelin alta aikayksikön. Emme keskustelleet niinkään digitoinnista tai muista GIS-kommelluksista hänen lausuttuaan tuon ikimuistoisen kommentin, mutta uskon sen pätevän myös tässä yhteydessä. Ihan vastaaviin lukemiin en vielä perjantaina yltänyt, mutta kauas en laskuissa jäänyt (luulen ma). 

(Pieni liioittelu tuskin on pahasta)

Tässä tuloksia Itsenäistehtävään kohtaan 1.1:

• Tutki kuinka monta asukasta asuu Helsinki-Vantaan lentokentän välittömässä läheisyydessä, etäisyys kiitoratoihin linnuntietä alle 2km: 62642
• Kuinka monta prosenttia edellisen kohdan asukkaista asuu Helsinki-Vantaan lentokentän pahimmalla melualueella (65dB)? 303
• Kuinka monta ihmistä asuu vähintään 55dB melualueella? 11923
• Kuinka monen ihmisen elämää vähintään 60dB lentomelu haittaisi Tikkurilassa, mikäli saapuva liikenne käännettäisiin jälleen laskeutumaan poikkeuksellisesta suunnasta (kartalla kaakosta luoteeseen)? 13560 (Tässä kohdin tein ilmeisesti virheen, ja muodostin bufferin väärään paikkaan/muutoin väärin, joten lopputulos lienee epätosi (ei mahdu virhemarginaaliin).  Ohessa kuva epäonnistuneesta suorituksestani (kuva 1)).

Kohdan 1.2 tehtävään sain seuraavanlaiset tulokset: 

Kartan alueella alle 500m päässä lähimmästä juna- tai metroasemasta asuu 111 765 henkilöä, tämä tarkoittaa vajaata 22 prosenttia (%) koko kunnan väestöstä, asukasluvun ollessa 516 193. Heistä työikäisiä (15-64v) on 74 989. 

Edetessäni tehtävissä törmäsin suorastaan ylitsepääsemättömään ongelmaan. En nimittäin saanut taajamat_region.shp tietokantaa tuotua oikeaopillisesti QGIS:iin. Kokeilin ladata aineistot eri lähteistä useampaan otteeseen, ja kokeilin kaikkia tietämiäni kikkoja ongelman ratkaisemiseksi, mutta en päässyt asiassa paljoa puusta pitkälle. Voisin sanoa, että teoriassa osaisin tehdä itsenäistehtävä 2:sen bufferityökalun, join by location -toiminnon, Field Calculatorin ja tilastot-ikkunan avulla, joten en jää tämän tehtävän osalta enää QGIS:n kanssa tämän enempää tappelemaan. Oleellisinta lienee, että osaan (uskoakseni ja toivottavasti) käyttää mainittuja työkaluja ainakin auttavasti. 

Valitsin itsenäistehtävistä 3-5 ensimmäisen, eli ”koulut”. Siinä pääsinkin perehtymään lisäksi vielä tarkemmin QGIS:n laskentatyökaluun, nimittäin Field Calculatoriin. Työkalun avulla laskin aineistosta summia ja prosentteja. Käyttö oli melko sujuvaa, joskin sain pariin otteeseen kysyä neuvoa (onneksi jo kovin auttavaisiksi ja ymmärtäväisiksi todetuilta) kurssikavereiltani.  Tähän tehtävään sain seuraavanlaiset vastaukset:

• Kuinka paljon Helsingin Yhtenäiskouluun on tulossa uusia koulutiensä aloittavia oppilaita aineiston keruuhetkestä seuraavana vuonna, sen omasta koulupiiristä? 14
• Kuinka suurta määrää yläasteikäisiä oppilaita Helsingin yhtenäiskoulun pitää varautua opettamaan seuraavana vuonna, sen omasta koulupiiristä? 62
• Kuinka suuren osuuden koulupiirin alueella asuvista asukkaista muodostavat kouluikäiset lapset ja nuoret (ala-aste & ylä-aste)? 9,7%
• (Arviolta) Kuinka monta muunkielistä alueella asuu, jos oletetaan että muunkielisissä perheissä lasten ja aikuisten suhde on sama kuin edellisessä kohdassa laskettu?  11

Vertaillessamme saatuja lukemia kurssikavereiden kanssa, huomasimme jos monenmoista eroavaisuutta oheisen tehtävän tuloksissa. Pohdimme, kenellä heittää eniten ja kuka tällä kertaa on osunut oikeaan. Mutta kuten Roosa Kotilainen blogikirjoituksessaan Viikko 5: Bufferointia ja itsenäisiä analyyseja (Roosan blogi) sanoo: “Täysin oikeat vastaukset eivät onneksi olleet tehtävän ydin tällä kertaa, vaan se miten tehtävät sai suoritettua.”

Tässä vaiheessa minun varmaan olisi tarkoitus analysoida tuloksiani tai pohtia oppimaani. Käydä itseni kanssa kriittistä tieteellistä vuoropuhelua ja suoltaa nerokkaita havaintojani blogitekstiin muidenkin luettavaksi. Juuri nyt en siihen kuitenkaan pysty. 

Mielessäni pyörivät ihan muut asiat, ja samalla pääni lyö tyhjää. On tapahtunut ja tapahtuu jotain, joka käy yli inhimillisen ymmärrykseni. Venäjä on aloittanut laajamittaiset sotatoimet Ukrainassa. Vaikka Suomen hallinto sanookin, ettei Suomeen kohdistu välitöntä aseellista uhkaa, mieleni on valehtelematta hieman järkkynyt. 

Minun elinaikanani ei vastaavaa ole vielä tapahtunut, ja tuntuu hankalalta koittaa järkevästi käsitellä asiaa, josta ei ymmärrä paljon mitään. Väistämättä mieleen nousee kaikenmaailman uhkakuvia, ja lähitulevaisuus tuntuu siten kovin arvaamattomalta. Voisin kirjoittaa aiheesta enemmänkin ja avata siten (itselleni ja muille) tuntojani tapahtuneesta, mutta säästän lukijakunnan enemmältä vuodatukselta. Tämä ei kuulu tänne. Ei pieneen GIS-kuplaani. Ei vielä. 

Lopetan tähän. 

Kuulemiin,

Aleta

Lähteet: Kotilainen, R (2022) Viikko 5: Bufferointia ja itsenäisiä analyyseja. Roosan blogi (viitattu 24.2.2022) https://blogs.helsinki.fi/rokoro/

No moikka!

Kurssikerta lähti leppoisasti käyntiin piste- ja ruutuaineistojen luento-osuudella. Perjantai aamuna keskittyminen oli hieman hakusessa, mutta jotain jäi silti käteen. Opin muun muassa sen, että pistemäisen tiedon avulla voidaan kuvata hyvin monipuolisesti eri kohteita, ja aineistot ovat todella tarkkoja. Ruutuaineistot ovat puolestaan tehokas tapa kerätä alueellista tietoa (ilman valmista aluejakoa), mutta valmiit aineistot ovat varsin kalliita. 

Kurssikerran pääpaino oli ruututeemakartan luomisessa, jossa kuvasimme jonkin ”ilmiön” esiintymistä pääkaupunkiseutua kuvaavalla kartalla. Ensitöiksemme visualisoimme yhteistuumin pääkaupunkiseudun muunkielistä väestöä kuvaavan ruutukartan (kuva 1). Pystyimme käyttämään kartassa oikeita lukuarvoja suhdelukujen sijaan, sillä kartta oli valmiiksi jaettu tasakokoisiin ruutuihin. Tämä siis poikkeaa merkittävästi esimerkiksi koropleettikartasta, jossa käytetään nimenomaan suhdelukuja.

Meri Lehto kielentää tämän vielä osuvammin blogikirjoituksessaan Ruotsinkielisiä ruututeemakartalla (Vielä yksi kysymys geoinformatiikasta) seuraavasti: ”Toisin kuin koropleettikartoissa ruututeemakartassa on hyväksyttävämpää esittää absoluuttisia arvoja. Tämä johtuu siitä, että kaikki ruudut kuvaavat saman kokoisia alueita, eli ilmiö on ikään kuin valmiiksi suhteutettu alueen pinta-alaan.”

Kartassa yksi ruutu edustaa neliökilometrin kokoista aluetta. 

Kotiin tehtäväksi jäi omatoiminen ruututeemakartta, johon kukin sai valita mieleisensä aiheen. Itse valitsin analyysiini 20-vuotiaiden määrän ja sijoittumisen pääkaupunkiseudulla (kuva 2). Olisin halunnut kartalleni nuoret ikähaarukalla 18-24, mutta en osannut toimittaa tarvittavaa ”yhdistämisprosessia” 🙁

Valitsin kartalleni kyseiset värit, sillä ääripäät (punaisella) erottuvat siitä selkeämmin. Ainut (kirkuvan!) punainen kohta on Kallion/Vallilan alueella, jolla asuu eniten 20-vuotiaita pääkaupunkiseudulla. Vallilassa ja Kalliossa on mm. paljon eri säätiöiden tukemia opiskelija-asuntoja, ja se on nuorten suosiossa myös boheemin statuksensa ansiosta. Myös sijainti on nuorten liikkumisen kannalta edullinen; alueelta on hyvät kulkuyhteydet mm. Helsingin Yliopiston Kumpulan- ja Keskustakampukselle, sekä ammattikorkeakouluihin. 

Olen aina pitänyt erityisesti teemakartoista, sillä ne mahdollistavat ilmiöiden tarkastelun paljon konkreettisemmalla tavalla. OIen melko visuaalinen oppija, jolloin kuvat ja esitykset tukevat oppimisprosessia ja asioiden kokonaisvaltaisempaa ymmärtämistä. Kartoissa tulee helpommin pohdittua asioiden syy-seuraussuhteita osana laajempaa kokonaisuutta. Lisäksi teemakartat ovat vielä visuaalisesti kauniita ja esteettisiä, jolloin niitä on mukava tarkastella tarkemminkin. 

”Lopputunnista” perehdyimme vielä QGIS:sä piirtämiseen rasterikartan avulla. Käyttö oli melko sujuvaa, joskin ei niin yksinkertaista kuin aiemmilta kursseilta tutuksi tulleella CorelDraw-ohjelmalla. Mutta siitä lisää myöhemmin!

Kuulemiin,

Aleta

Lähteet: Lehto, M (2022) Ruotsinkielisiä ruututeemakartalla. Vielä yksi kysymys geoinformatiikasta (viitattu 20.2.2022) https://blogs.helsinki.fi/lehtomer/

Tervehdys, tapaamme taas! 

Kolmannella kurssikerralla perehdyimme Afrikka-pohjaiseen aineistoon, mikä oli mieleistä vaihtelua Suomen kunnat -aineiston perusteellisen käsittelyn jälkeen. Tarkastelimme timanttikaivosten, öljyesiintymien ja konfliktien sijoittumista Afrikan kartalla, sekä mietimme mahdollista korrelaatioita näiden muuttujien välillä. 

Ihan ensimmäisenä ”tiivistimme” aineistoa siten, että yhdistimme valtioiden tiedot omiin sarakkeisiinsa, jotta aineiston tarkastelu olisi helpompaa. Edelliseltä kurssikerralta jo tutuksi tullut datan lisääminen aineistoon osoittautui myös perjantaiaamuna hyödylliseksi, kun lisäsimme excelistä dataa CSV-muodossa QGISiin. 

Aineiston tarkastelun helpottamiseksi visualisoimme oleelliset tiedot karttapohjalle (kuva 1). 

Kuten kartasta voisi ensinäkemältä päätellä, taloudellisella mittapuulla arvokkaiden luonnonvarojen sijoittumisella on yhteys väkivaltaisiin yhteenottoihin. Tarkasteltuamme Peace Research Institute Oslon tilastoa emme kuitenkaan aivan selvää korrelaatiota luonnonvarojen ja konfliktien välillä huomanneet, ainakaan näin silmämääräisesti. Kuten Johanna Enström blogikirjoituksessaan Kolmas kurssikerta (Johannan Geoinformatiikan menetelmien blogi) toteaa, ”vaikka osalla maista oli paljon timantteja ja paljon konflikteja, osalla myös oli paljon timantteja ja vähän konflikteja, tai vähän timantteja ja paljon konflikteja.” Näin ollen korrelaation suuruutta on vaikea aineiston ja kartan pohjalta tarkkaan tulkita. 

Tilastojen tarkastelua olisi mahdollisesti helpottanut esimerkiksi regressiosuoran laatiminen, mutta se jääköön myöhemmäksi. Tälläkin kurssikerralla pääpaino oli kuitenkin QGIS:n teknisen käytön ja hallinnan opettelussa. 

Kävin aiheesta kotiin päästyäni sisarusten kesken vielä keskustelua. Esitin kysymyksen, josko luonnonvarojen (tässä tapauksessa öljyn ja timanttien) esiintyvyys ja kaivostoiminta on yhteydessä konfliktien esiintyvyyteen. Voisi utopistisesti ajatella, että luonnonvarat toisivat alueelle varallisuutta ja näin vähentäisivät mahdollisia konflikteja, mutta varallisuuden epätasaisen jakautumisen vuoksi niiden määrä päinvastoin usein lisääntyy. 

Konfliktit ovat kuitenkin monisyisiä asioita, joiden syntyyn liittyvät monet muutkin yhteiskuntarakenteeseen jne. liittyvät asiat, joten näiden tietojen valossa pelkän kartta-aineiston pohjalta selkeitä johtopäätöksiä suuntaan tai toiseen on vaikea vetää. Mahdollisia syitä konfliktien syntymisen taustalla voivat nimittäin olla esimerkiksi pula resursseista, korruptio, luonnonkatastrofit ja -mullistukset, epävakaat poliittiset olot, tai köyhyys. Mutta se siitä, eteenpäin!

Kurssikerralla tuli tehdä myös kartta Suomen valuma-alueiden tulvaindekseistä ja järvisyydestä. Äkkiseltään termit eivät minulle sanoneet mitään, mutta sekin selvisi onneksi myöhemmin. Järvisyydellä tarkoitetaan siis järvien (pinta-alan) osuutta vesistöjen valuma-alueiden pinta-alasta ja tulvaindeksillä kuvataan sitä, kuinka moninkertaisesti vettä on tulvahuipun aikana joen keskimääräiseen keskivirtaamaan verrattuna. 

Sain kurssikerralla kaikki tiedon jäsentelyn vaiheet läpikäytyä, ja vain kartan visualisoinnin päätin jättää ”kotiläksyksi”. Vietin GIS-luokassa vielä hyvän tovin varmistaessani, että saan varmasti ladattua projektini OneDriveen, jotta sen käsittely onnistuu kotoa käsinkin vaivatta. Mikä murheenkryyni siitä sitten syntyikään, kun torstai-illalla avasin tiedostot kotikoneeltani ja onnettomuudekseni totesin, etteivät layerit ole enää käytössä. Projekti oli siis käytännössä käyttökelvoton, ainakin tällaiselle GIS-maallikolle kuin minä… 

Seuraavalla kurssikerralla aion käydä yhdessä Artun kanssa perusteellisesti läpi projektien tallentamisen, jotta niihin voi halutessaan myöhemminkin palata ja jotta välttyisin vastaisuudessa moiselta pettymykseltä.

Tässä vielä näkymä, joka aiheutti allekirjoittaneelle harmaita hiuksia:

Kuulemiin,

Aleta

Lähteet: Enström, J (2022). Kolmas kurssikerta. Johannan geoinformatiikan menetelmien blogi (Viitattu 9.2.2022) https://blogs.helsinki.fi/joen/

Terve taas…

2. Kurssikerralla perehdyimme tarkemmin eri projektioihin, sekä erityisesti niiden aiheuttamiin vääristymiin peruskarttalehden pohjalta tehdyissä mittauksissa QGIS:n mittatyökalua apuna käyttäen. Mittatyökalun käyttö oli yllättävän vaivatonta ja mielenkiintoista. Huomasin esimerkiksi, että projektiota vaihtamalla pituus- ja pinta-alat muuttuvat enemmän tasopinnalla, kuin ellipsoidin pinnalla. Vertailimme eroja eri projektioiden välillä, ja kirjasimme joitakin lukuja ylös. 

Lisäksi visualisoimme vääristymiä karttapohjalla eri projektioiden välillä, ETRS TM35FIN karttaprojektion ollessa perusoletuksena. Kartoissa esitetään eri projektioiden aiheuttamien vääristymien suuruus suhteessa TM35-projektioon vyöhykkeittäin etelä-pohjoisakselilla, kun tarkastellaan kuntien pinta-aloja. Tämä antoi mukavasti konkretiaa ja auttoi hahmottamaan, missä suhteessa vääristymät kasvavat Suomen kartalla.  

Kuva 1: Mercatorin projektio suhteessa ETRS TM35FIN projektioon

Mercatorin projektio on monelle entuudestaan tuttu. Siinä pinta-alat vääristyvät sitä enemmän, mitä kauemmaksi päiväntasaajasta mennään. Kuten olettaa saattaa, pohjoisella pallonpuoliskolla lukemat tosiaan ovat hurjia verrattuna TM35-projektioon, joka on varta vasten Suomelle suunniteltu. Kuten kuvasta (1) näkyy, Mercatorin projektiossa pinta-ala on TM35-projektioon nähden kahdeksankertainen Pohjois-Suomessa. Ero on siis huikea. Karttaprojektio tulisi aina valita tarkoituksen mukaan. Jos siis kuvataan pelkästään Suomen aluetta, ei ole mitään järkeä ottaa käyttöön maailmankartoille tyypillistä Mercatorin projektiota, jossa Suomi on vääristynyt ja venynyt. 

Kuva 2: Robinsonin projektio suhteessa ETRS TM35FIN projektioon

Robinsonin projektiossa on pyritty minimoimaan sekä maa-alueiden muotojen, että niiden kokoerojen vääristyminen. Kuntien pinta-alojen vääristymien suuruusluokkaa tarkastellessa voidaan sanoa, että Robinsonin projektio toimii tässä tarkoituksessa huomattavasti paremmin, kuin Mercatorin projektio. Sillä kuten Siiri Kokkonen osuvasti blogikirjoituksessaan Viikko 2: Projektioiden väliset erot ja vääristymät sanoo, “Karttojen legendoja tarkastellessa voidaan huomata, että Mercatorin projektion aiheuttamat vääristymät ovat pienimmilläänkin paljon suurempia, kuin Robinsonin vääristymät.”

Silmämääräisesti karttoja tarkastellessa ne eivät poikkea merkittävästi toisistaan. Tämä viestii siitä, että vääristymät (vaikkakin suuruusluokaltaan aivan erilaiset) muuttuvat melko samassa suhteessa. Tarkastelua helpottaa se, että molemmissa kartoissa on käytetty samanlaista luokittelutapaa. Luokkia on yhteensä 8 ja jakauma on molemmissa luonnollinen. 

Kurssikerta kaiken QGIS-näpertelyn lisäksi herätti ajatuksia eri projektioiden käytöstä tiedon esittämisessä ylipäätään. Projektiot voidaan karkeasti eritellä kolmeen eri kategoriaan, joita ovat 1. oikeapintaiset, 2. oikeakulmaiset ja 3. oikeapituiset. Jotkut projektiot ovat niin sanottuja kompromissiratkaisuja näistä projektioista, jolloin mikään kolmesta tekijästä ei täysin toteudu, vaan projektiossa pyritään minimoimaan vääristymät niin, että pinta-alat, muodot ja etäisyydet ovat kutakuinkin sopusuhtaisia. Tällainen kompromissiratkaisu on esimerkiksi Robinsonin projektio, jonka valitsin tarkasteluun. Tarkastelukohteena ollut Mercatorin projektio on taas oikeakulmainen projektio, jossa suunnat pysyvät oikeina. Se on siis toimiva apuväline mm. navigointiin, ja kuten todettua, ei niinkään pinta-alojen tarkasteluun etenkään pohjoisella pallonpuoliskolla. 

Lähteet: 

Kokkonen, S (2022). Viikko 2: Projektioiden väliset erot ja vääristymät. Leipä (Viitattu 6.2.2022) https://blogs.helsinki.fi/siirikok/ 

 

Welcome to Blogipalvelut. This is your first post. Edit or delete it, then start blogging!