Kuukausi: tammikuu 2020

 Toisella kurssikerralla tarkastelimme karttaprojektion vaikutusta kartan visuaaliseen ilmeeseen, sekä eri valintatyökaluja Qgis:issä.  Valintatyökaluilla voidaan rajata haluttu osa tietokannasta, eli esimerkiksi muutama kunta ja niiden  attribuuttitiedot. Valintatyökalu mahdollistaa siis rajatun alueen tarkastelun erikseen tietokannan muista osista.  Qgis:issä on erilaisia valintatyökaluja, joissa rajauksen voi määritellä eri  tavoin, kuten sijaintiin tai ominaisuuteen perustuen.  

Valintatyökaluihin tutustumisen jälkeen aloitimme pinta-alojen vertailun karttaprojektioiden välillä.  Tarkastelimme Mercatorin ja ETRS89/TM35 projektioiden eroja laskennallisesti sekä visuaalisesti tarkastelemalla karttoja vierekkäin.  Jo pelkän  karttojen visuaalisen tarkastelun pohjalta huomasi, että Mercatorin projektiossa Suomen pohjoisosa oli huomattavasti suurempi kuin eteläosa, koska Mercator  vääristää pinta-aloja suuremmaksi kohti napoja. ETRS-projektiossa Suomen pinta-ala oli visuaalisesti tasaisemman ja vähemmän vääristyneen näköinen.  Minerva Laitinen on blogissaan esittänyt Mercatorin sekä ERTS89/TM35FIN-projektiot vierekkäin, josta huomaa hyvin projektioiden pinta-alojen eroavaisuudet ilman vertailuprosenttia.  

Kuva 1. Mercatorin ja ERTS89/TM35FIN pinta-alojen vertailuprosentti kunnittain. 

Harjoituksessa toimme ensimmäisenä Tilastokeskuksen latauspalvelusta  vektoriaineistoa Qgis:iin. Valitsimme Suomen kunta-aineistot vuodelta 2019. Mittakaavoiksi valitsimme 1:4,5 miljoonaan  sekä 1:1000000.   Laskimme Mercatorin sekä ERTS/TM35FIN-projektioiden pinta-alojen vertailuprosentin eli pinta-alojen erotuksen projektioiden välillä. Laskemisessa käytimme Qgis:in laskuria, joka on mielestäni selkeä ja helppokäyttöinen, ainakin laskutoimituksissa joita olen sillä tähän mennessä tehnyt. Tämän jälkeen esitimme tuloksen kartalla sopivalla luokkajaolla. Lopputuloksesta (kuva 1.) huomaa, että pinta-alojen suhteellinen ero suurenee etelästä pohjoiseen. Kun Etelä-Suomen vääristymä on vajaa 300%, se on Pohjois-Suomessa jo jopa 700%. Kartasta voi siis huomata selkeästi Mercatorin projektion keskeisen vääristymän: pinta-alat kasvavat kohti napoja, kun ETRS89/TM35FIN taas kuvaa pinta-alat melko todenmukaisesti koko tarkastellulla alueella. Myös Laura Hynynen teki saman huomion, että Mercatorin projektion pinta-alan vääristymät ovat huomattavan suuret.   Hän nosti esille myös valitun karttaprojektion käytön merkityksen esimerkiksi uutisoinnin yhteydessä. Tämä oli mielestäni hyvä huomio asiaan liittyen. 

Valitsemani jako viiteen luokkaan on toimiva ja kuvaa vertailuprosentin kasvua selkeästi jo heti ensisilmäyksellä. Eroja voisi tuoda esille  dramaattisemmin lisäämällä kontrastia, mutta en kokenut kontrastin  lisäämistä tässä tapauksessa kuitenkaan oleelliseksi. Vertailuprosenttien ylimmän ja alimman luokan kontrastin ero on  huomattava. Alimman luokan väri voisi nostaa vielä enemmän esille melkein 300 vertailuprosenttia, joka on sekin jo melko merkittävä.  Vertailuprosentti 300  tarkoittaa kuitenkin sitä, että Mercatorin projektiossa pinta-ala kuvautuu lähes kolminkertaisena ja pelkkää kartan väritystä tarkastelemalla näyttää että vertailuprosentti olisi melko olematon.  Alimman  luokan väritys voisi siis olla tummempi, mutta silloin luokkien väliset  erot olisi vaikeampi esittää selkeinä.  Kokonaisuudessa  vertailuprosentin kasvu kohti pohjoista on esitetty selkeänä ja luokat  eroavat toisistaan tarpeeksi.  

QGis:in perustoiminnot ovat tuntuneet tähän mennessä kohtuullisen  helpoilta ja ohjelma on selkeä käyttää. Paavo Kettunen mainitsi blogissaan kohdanneensa haastetta eri projektioiden välillä vaihtamisessa. Koin itsekin tiedostojen tallentamisen ja  avaamisen haastavana, etenkin itsenäisesti kotona. Tämä tarvitsee siis  vielä lisää harjoittelua.  Pahoittelut vielä tekstin ulkoasusta, rivitys ja tasaaminen ei jostain syystä toimi ja sanat katkeavat rivin loppuessa. Yritän saada asian korjattua mahdollisimman pian. 

Lähteet: 

Minerval”s blog, ”Pinta-alojen vertailua”. https://blogs.helsinki.fi/minerval/ 

Gis by Laura, “Projektiot suurennuslasin alla”. https://blogs.helsinki.fi/lauravel/ 

Paavoket`s blog, “Kurssikerta 2”. https://blogs.helsinki.fi/paavoket/ 

Käsittelimme ensimmäisellä kurssikerralla QGis-ohjelmistoa. Ennen Qgisiin perehtymistä kävimme läpi paikkatiedon perusteita. Tämän jäl-keen tutustuimme itse ohjelman sisältöön, sekä teimme muutamia käyt-töä helpottavia asetuksia.  

Harjoittelimme kurssikerralla, miten ohjelmaan tuodaan vektorimuotoista aineistoa ja muokkasimme kartan väritystä sekä karttatasojen järjestystä. Värit vaihdettiin kutakin kohdetta kuvaaviksi. Tämän lisäksi harjoittelimme uuden attribuuttitiedon tuottamista laskutoimituksilla valmiista attribuuttitiedosta, jota olimme tuoneet ohjelmaan.  

Ohjelmaan tutustumisen ja perustoimintojen harjoittelun jälkeen aloitimme ensimmäisen itsenäisen harjoituksen, jossa teimme ohjelmaan tuodusta vektoriaineistosta koropleettikartan.   

Valitsin tarkasteltavaksi yli 65-vuotiaiden suhteellisen osuuden kunnissa. Valitsin juuri yli 65-vuotiaat , koska eläkeikäisten suhteellisen osuuden perusteella voidaan tehdä päätelmiä esimerkiksi kunnan huoltosuhteesta sekä taloudesta. Väestöllinen huoltosuhde ilmoitetaan ei-työikäisten ja työikäisten suhteena. Kyseinen kartta ei esitä kuitenkaan huoltosuhdetta suoraan. Eläkeikäisten suhteellisesta osuudesta voidaan kuitekin päätellä kunnan huoltosuhdetta ja sen myötä kunnan taloudellista tilannetta. Jos eläkeikäisiä on suuri osa kunnan väestöstä, veronmaksajien suhteellinen osuus on pienempi ja se kertoo kunnan huonosta taloudellista tilanteesta.  Kartta ei kuitenkaan anna suoraa informaatiota taloustilanteestakaan, mutta kartta on hyvä keino tarkastella asiaa muun tiedon lisänä.  Kartasta ei näe esimerkiksi muun ei-työikäisen  väestön määrää, joten ei-työikäisten kokonaismäärää ei tiedä, jolloin huoltosuhdetta ei voida laskea suoraan kartan pohjalta.  Yli 65-vuotiaiden suhteellista osuutta kunnissa voi tarkastella myös valtion tasolla. Millainen tilanne on jos tarkastelee Suomea kokonaisuutena? Kuinka suuressa osassa kaikkia Suomen kuntia yli 65-vuotiaita on suhteellisesti paljon? Kartasta voi tehdä päätelmiä huoltosuhteen ja talouden tulevaisuuden näkymistä siis myös valtiontasolla. 

Kartasta saa ensisilmäyksellä selkeän kuvan yli 65-vuotiaiden osuudesta kunnissa. Jonna Kääriäinen totesi blogissaan, että luokittelu vaikuttaa ratkaisevasti kartan ulkonäköön, jonka huomasin itsekin kartan tekovaiheessa. 

 Tein jaoittelun aluksi viiteen eri luokkaan, mutta lopputulos ei ollut mielestäni tarpeeksi selkeä joten vaihdoin luokkien määrän neljään. Kuten kuvasta 1. huomaa, neljä luokkaa erottuvat selkästi toisistaan ja kartta on selkeämmin luettavissa kuin viidellä luokalla.  Minerva Laitinen on myös tehnyt koropleettikartan yli 65-vuotiaiden suhteellisesta osuudesta kunnissa. Hänen blogissaan esittelemä kartta on hieman erilainen kuin minun, koska luokkarajat poikkeavat omistani. Tämän takia osa kunnista kuuluu eri luokkiin ja karttojemme ulkonäössä on poikkeavuutta. Yleisesti  aluejaoittelu kuntiin on toimiva, ja kartalta voi havaita muutamia selkeitä alueita, joissa eläkeikäisten osuus on joko huomattavan suuri tai pieni. Jaoittelu esimerkiksi maakuntiin olisi liian laaja ja yleistävä jos muuttujaa halutaan tarkastella paikallistasolla.  Eläkeikäisiä on suhteessa vähiten opiskelijakaupungeissa, sekä pääkaupunkiseudulla.   

Lähteet:  

https://blogs.helsinki.fi/kaarijon/ 

https://blogs.helsinki.fi/minerval/ 

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