Harjoitus 1: Koropleettikartan laatiminen QGISissä

Kurssin ensimmäisenä itsenäisenä harjoituksena oli hyödyntää Suomen kuntien tietokantaa ja tuottaa itse valitsemastaan aineistosta koropleettikartta. Koropleettikartta? Ensin piti muistuttaa itseään siitä, mikä onkaan koropleettikartta (vaikka tämähän pitäisi olla tuoreessa muistissa…). Onneksi asiaa oli käsitelty edellisessä periodissa Tiedon esittäminen maantieteessä -kurssilla. Löysinkin saman tien hyvän Powerpoint-sliden aiheesta.

Koropleettikartta laaditaan valmiita aluejakoja käyttäen eli hyödynnetään hallintoalueita. Kolme oleellista asiaa ovat:

  1. esitetyn asian suhteuttaminen toiseen (esim. väentiheys: väestön määrä suhteessa pinta-alaan)
  2. ei saa esittää pinta-alaan sidottuja absoluuttisia arvoja
  3. luokittelun vahva vaikutus kartan ulkonäköön. (Paarlahti, 2020, sivu 20.)

Näillä eväillä koropleettikartan tekoon! Luonnollisesti ajattelin sukeltaa suoraan syvään päähän ja aloittaa vaikeustasosta kolme. Tuskailtuani hetken rajapinnan kautta ladattavan kuntapohjan kanssa ja sen jälkeen vaikeustason kaksi kanssa aloin ymmärtää, että ehkä tehtävät tuli kuitenkin aloittaa vaikeustasosta yksi ja sitten edetä askel kerrallaan eteenpäin. Tässä ensimmäinen oppi: aloita tehtävien teko järjestyksessä aloittaen ensimmäisestä.

Kuntapohja rajapinnasta QGISiin

Aloitin siis kuitenkin kohdasta kolme. Askel 1: avaa pdf-ohjeen linkki. Askel 2: kauhistu, kun näet, mitä linkistä avautuu. Ehkä sittenkin palataan edelliselle vaikeustasolle? En edes tiedä, mikä on rajapinta.

Rajapinta?

Hetken ihmettelyn jälkeen QGISistä löytyi kuitenkin painike, jolla sain tuon pelottavan näköisen koodin avautumaan karttana ohjelmassa. Mahdollisesti kyse oli jostakin nimeltä WMS (Web Map Service), tai näin ainakin päättelin Maanmittauslaitoksen (n.d.) sivuille Googlen kautta päädyttyäni. Joka tapauksessa sain kartan avattua QGISin Add WMS/WMTS Layer -painikkeella. Mutta… Miksi kartta näyttää tältä? Siis litistyneeltä.

Ehkä ongelman voisi ratkaista muuttamalla projektiota. Valitsin listasta projektioksi EUREF_FIN_TM35FIN, koska se kuulostaa etäisesti tutulta. Ja, tadaa: litistynyt Suomi on vaihtunut kauniin sopusuhtaiseksi!

Tälle ei kuitenkaan pysty tekemään ilmeisesti yhtään mitään. Siis ei voi valita yksittäisiä kuntia, ei voi liittää muuttujia csv-tiedostosta, ei yhtään mitään. Ainakaan minun taidoillani. Tähän mennessä olin siis jo siirtynyt takaisin päin vaikeustasolle kaksi ja onnistunut lataamaan Sotkanetistä väestötietoa csv-tiedostona, jopa onnistunut avaamaan sen uutena tasona QGISiin yllä olevan karttapohjan lisäksi.

Csv-tiedoston liittäminen valmiiseen aineistoon

Lopulta päädyin vihdoin kohtaan yksi ja avasin Suomen kunnat -kartan, joka oli ainoa kartta, josta oli mitään iloa. Sotkanetistä (2019) latasin tiedon ”Työkyvyttömyyseläkettä saavat 25–64-vuotiaat, % vastaavanikäisestä väestöstä” csv-tiedostona. Useiden yritysten jälkeen sain muokattua csv-tiedostosta tarpeeksi simppelin, jotta se näyttäisi järkevältä myös liitettäessä sitä kuntapohjaan. Tarkastin valmiin aineiston attribuuttitaulukosta, miten eri sarakkeet on otsikoitu, ja otsikoin omaan csv-tiedostooni kunnan nimen ja numeron samalla tavalla, jotta ohjelma osaisi paikantaa näitä kahta taulukkoa yhdistävän sarakkeen.

Liittämisessä tuli useampi mutka matkaan. Ensin yritin liittämistä yksikertaisesti tuplaklikkaamalla Layers-valikosta tasoa ja liittämistä kuntapohjaan valikon Joins-kohdasta. Onnistuin lisäämään näin valmiin kunta-aineiston ominaisuustiedot omaan työkyvyttömyyseläke-taulukkooni, mutta toisin päin sama ei onnistunutkaan. Ei muuta kuin hakemaan apua Googlesta. Löysinkin hyvän sivun, jonka ohjeilla kuin ihmeen kaupalla onnistuin tehtävässä: https://www.qgistutorials.com/en/docs/3/performing_table_joins.html (Gandhi, n.d.).

Koropleettikartan teko

Sitten pääsin vihdoinkin varsinaisen tehtävän kimppuun eli tuottamaan koropleettiaineistoa. Halusin tietenkin tehdä kartan itse lataamastani aineistosta, jolloin törmäsin seuraavaan ongelmaan: kun yritin muokata kuntien värejä Graduated-muotoon aineiston perusteella, selvisi että oma aineistoni oli tekstimuodossa. Sehän olikin käynyt luennolla selväksi, ettei luokitella voi muuta kuin numeroaineistoa.

Ajattelin, että tiedon muodon (teksti vai numero tms.) voisi muuttaa yksinkertaisesti jotain nappia painamalla, mutta näin helposti se ei sitten käynytkään. Taas oli haettava apua Googlesta. Ja tällä ohjeella onnistuin itse muuttamaan tekstin numeroksi: https://silverspringenergy.com/converting-a-string-field-to-a-numerical-field-in-qgis/ (Pubben, 2019). Tai oikeastaan sain luotua uuden sarakkeen, jossa tieto oli numeromuodossa. Ja tässä siis pystyi käyttämään apuna QGISin laskinta. Ei olisi tullut itselle mieleen.

Vihdoinkin sain monien pulmien jälkeen koropleettikartan valmiiksi, huh! Ja tässä valmis tuotos:

Työkyvyttömyyseläkettä saavat 25–64-vuotiaat, % vastaavanikäisestä väestöstä kunnittain vuonna 2019. Lähde: Sotkanet.

Pohdintaa ja tulkintaa omasta kartasta

Kuten tekstin alussa todettiin, luokittelu vaikuttaa vahvasti kartan ulkonäköön. Itse käytin Natural Breaks -vaihtoehtoa, joka mielestäni tuo eroja aika hyvin ja sopusuhtaisesti esiin. Tosin muokkasin vielä ensimmäistä luokkaa itse alkamaan nollasta, koska tuntuu jotenkin oudolta, että se ei ala. En tiedä, oliko tämä sallittua tai fiksua.

Yksi itseäni mietityttänyt asia oli se, että seuraava luokka alkaa samasta luvusta, mihin edellinen päättyy. Ei kai näin oikeasti pitäisi olla, koska silloin joku kunta voisi kuulua samaan aikaan kahteen luokkaan? En kuitenkaan uskaltanut alkaa sörkkiä tätä sen enempää, ettei mene ojasta allikkoon.

Kartasta näkyy, että työkyvyttömyyseläkettä saavien 25–64-vuotiaiden osuus kunnan saman ikäisestä väestöstä on suurin joissakin Pohjois-Pohjanmaalla, Kainuussa ja Pohjois-Karjalassa sijaitsevissa kunnissa, esimerkiksi Puolangalla, Pudasjärvellä ja Posiolla. Kohti etelää ja länttä työkyvyttömyyseläkkeellä olevien osuus pienenee. Tähän voisi perehtyä lisää esimerkiksi selvittämällä, mitkä ovat työkyvyttömyyseläkkeen yleisimmät syyt ja näiden sairauksien/syiden esiintyminen kunnittain suhteessa väestömäärään, mikäli tällaista kuntatason tietoa on saatavilla.

Oma karttani on mielestäni ihan kelvollinen, enkä itse ainakaan keksi mitään kardinaalivirhettä. Kartasta löytyy selite, mittakaava ja pohjoisnuoli. Itse asiassa nyt kun mietin selitettä, siihen olisi voinut lisätä sanan ”kunnittain” tai jossakin kohtaa tuoda esille, että kyseessä on kunnat. Arvioisin, että aineistoa tuntematonkin lukija saa kartasta suuntaa antavaa tietoa aiheesta eikä kartta pahasti johda harhaan. Luokittelulla olisi voinut vaikuttaa kartan tulkintaan paljonkin.

Koropleettikarttasäännöstön mukaisesti kartassa ei esitetä absoluuttisia lukuja vaan väestömäärään suhteutettua tietoa. Värien käytön osalta voi miettiä, olisivatko sävyerot pitäneet olla vielä suuremmat, jotta oranssin eri sävyt eivät vain vilisisi silmissä. Mielestäni kartalta saa kuitenkin suhteellisen vaivattomasti yleiskäsityksen muuttujan alueellisesta esiintymisestä.

Mielenkiintoinen esimerkki koropleettikartasta löytyy esimerkiksi Martta Huttusen blogista (2021), jossa on esitetty saamenkielisen väestön osuus kunnittain. Aihetta on myös pohdittu ja taustoitettu kattavasti kartan antaman informaation lisäksi.

Yhteenvetona voisi ensimmäisestä kotitehtävästä todeta, että QGISissä on loputtomasti ominaisuuksia ja opeteltavaa, mutta Googlesta löytyy aika paljon apua, kun törmää johonkin ongelmaan. Myös ihan vaan kokeilemalla voi onnistua, mutta itselleni kokeilut eivät tuottaneet suurta menestystä. Opin kuitenkin joitain asioita aineistojen liittämisestä toisiinsa, vaikken vieläkään ihan ymmärrä, mitä tein – seurasin vain ohjeita. Jäin miettimään, olisiko avoimesta rajapinnasta ladatun kuntakartan saanut jotenkin toimimaan kunnolla niin, että siitä olisi voinut valita yksittäisiä kuntia jne. Onnistuiko joku tässä, vai onko se ylipäätään mahdollista?

 

Lähteet:

Gandhi, U. (N.d.). Performing table joins (QGIS3). QGIS tutorials and tips. Haettu osoitteesta https://www.qgistutorials.com/en/docs/3/performing_table_joins.html

Huttunen, M. (22.1.2021). Harjoitus 1. Haettu osoitteesta https://blogs.helsinki.fi/humartta/2021/01/22/harjoitus-1/

Maanmittauslaitos. (N.d.). Katselu- ja latauspalvelut. Haettu osoitteesta https://www.maanmittauslaitos.fi/kartat-ja-paikkatieto/paikkatietojen-yhteentoimivuus/inspire/katselu-ja-latauspalvelut

Paarlahti, A. (2020). Teemakarttojen lukeminen [PowerPoint-esitys]. Haettu Moodlesta.

Pubben, K. (23.4.2019). Converting a string field to a numerical field in QGIS. Silver Spring Energy Consulting Ltd. Haettu osoitteesta https://silverspringenergy.com/converting-a-string-field-to-a-numerical-field-in-qgis/

Sotkanet. (2019). Työkyvyttömyyseläkettä saavat 25 – 64-vuotiaat, % vastaavanikäisestä väestöstä. Haettu osoitteesta https://sotkanet.fi/sotkanet/fi/taulukko/?indicator=szbxBwA=&region=VVC7DgMxCPujSDyi04nv6NIlQ6Wu_f_twM61VJEA2Q4YQocucQ0dstTiVSmOjB6GGsSuzy9iMX8asfAhiWvl5bKV4jJF6wE3ppQDvIf2CeJ_87R11SqNNNBlxFsXJ9E-7bbMDtxo5cAWjJTmRknm91qolN3eu-LcvozH8nYORtLAJ_3auM1CcWL58M964oKPCw==&year=sy6rAgA=&gender=t&abs=f&color=f&buildVersion=3.0-SNAPSHOT&buildTimestamp=202010160741

5 Replies to “Harjoitus 1: Koropleettikartan laatiminen QGISissä”

  1. Oikein mielenkiintoinen aihe ja onnistunut lopputulos! Teksti erittäin kattavaa ja monipuolista sekä helppoa seurata.

    1. Kiitos Martta ja kuin myös! Olit valinnut mielenkiintoisen aiheen ja tekstisi oli selkeä samoin kuin kartta.

Leave a Reply

Your email address will not be published.