Ensimmäisellä kurssikerralla MAA-202-kurssilla tutustuimme QGIS-ohjelmaan. Olin käyttänyt ohjelmaa aiemmin toisella kurssilla, mutta huonon muistini takia ohjelman käyttö tuntui uuden maailman löytämiseltä. Luennolla keskityin tarkasti kopioimaan näytöllä näytetty, ja oli tärkeää olla vilkaisematta toiseen suuntaan jotta ei tippuisi kärryiltä. Sain epämääräisen käsityksen ohjelmasta, jonka myöhemmin unohdin.
Typpipäästöt Itämerellä
Sain luotua teemakartan typpipäästöistä Itämerellä ensimmäisellä luennolla. Kuvassa 1 näkyy valmis kartta. Kaikista Itämeren läheisistä maista Puola erottuu massasta eniten. Puola syyllistyy yli 33 % kaikkiin typpipäästöihin. Tämä johtuu puolalaisesta hiiliteollisuudesta, joka polttaa fossiiliaineita energiaksi ja päästää haitallisia aineita, kuten typpiä, luontoon. Maatalous on myös syy Puolan korkeisiin typpipäästölukemiin. Diagrammi 1 on peräisin HELCOMille tehdystä raportista, jossa käsitellään Itämeren ympäröivien maiden päästöjä mereen. Diagrammissa näkyy Puolan päästöt ja niiden eri osat. Suurimmat päästöt tulevat maataloudesta, fossiilisten polttoaineiden poltosta ja kuljetuksesta.
(Bartnicki, J. & Benedictow, A. 2017)
Ruotsinkielisten osuus Suomen kunnissa
Kotitehtävänä oli luoda teemakartta Suomen kunnista. Huonojen QGIS taitojeni vuoksi valitsin tehtävän helpomman version. Kuvassa 2 näkyy valmis kartta, joka visualisoi ruotsinkielisten osuuden Suomen kunnissa. Klusterit löytyvät etelän ja lännen rannikoilta. Käytin materiaalina moodlen valmista kuntakarttaa, josta olisin suhteellisen helposti saanut suodatettua haluamani tiedot. Tämä ei kuitenkaan osoittautunut niin helpoksi kuin luulin.
Minulle kartan luominen vei useita tunteja, koska minun oli vaikea muistaa miten valita eri luokat materiaalille. Teknisessä maailmassa on oltava sinnikäs ja henkisesti vahva menestyäkseen. Monien yritysten jälkeen sain lopulta luotua kartan ja valitsin punaisen väriskaalan edellisen kartan yhteensopivuudeksi. Motivaationi sain lukemalla kurssikavereiden blogeja. Esimerkiksi Laura Vitikan opiskelublogista löytyi todisteita siitä, että muillakin joilla oli ongelmia tehtävän kanssa sai hienon lopputuloksen.
Kartassa näkyy tummia rannikoita ja vaaleampaa sisämaata. Teemakarttaa luodessa luokittelu on äärimmäisen tärkeää, ja tarkastellessaan karttojen luokittelua voi ymmärtää miksi ne eroavat ulkonäöltään niin paljon vaikka kyseessä on sama data. Tehdessäni karttaa huomasin, että jos valitsee equal count luokittelun saa hauskemman ja mielenkiintoisemman näköisen lopputuloksen kun jos valitsisi natural breaks luokittelun. Natural breaks tarkoittaa että ohjelma luokittelee materiaalin sen klustereiden perusteella, että saa mahdollisimman totuudenmukaisen lopputuloksen. Esimerkiksi jos jotain havaintoja on tosi paljon, se näyttääkin kartalla siltä. Equal count taas toimii sillä tavalla,
että ohjelma luokittelee koko materiaalin perusteella luokat, eli ottaa maximi ja minimiarvot ja niiden perusteella tekee luokittelut. Ekassa kartassani kuvassa 2, näkyy equal count luokittelun, missä kartta näyttää mielenkiintoisemmalta, mutta se ei välttämättä heijasta todellisuutta yhtä hyvin kuin natural breaks kartta kuvassa 3. Luokitteluilla voi helposti huijata, ja tälläisiä tapoja voidaan käyttää myös esimerkiksi propagandaan ja valehteluun. Kartalla on erittäin helppo valehdella, sillä monet ihmiset eivät ajattele luokittelujärjestelmiä katsoessaan karttaa. Todellisuudessa ruotsinkielisiä löytyy hyvin vähän itä-, pohjois- ja keski-suomessa, ja enimmäkseen niitä on pohjanmaalla ja etelärannikolla. Tämä johtuu historiallisista syistä, ja siitä miten suomi oli osa ruotsia hyvin kauan, ja ihmiset muuttivat maasta toiseen suhteellisen paljon. Myös ruotsin itärannikoilla asuu paljon suomalaisia edelleen.
Kurssin ensimmäisellä kurssikerralla opin sen, että pitää myös ajatella itse kun käyttää QGIS-ohjelmaa. Ei opi mitään jos vain kopioi näytöltä mitä edessä tehdään. QGIS on laaja ja ainakin tällä hetkellä se tuntuu hyvin monimutkaiselta, muttan uskon oppivani paljon tulevilla kurssikerroilla. Vaikein tehtävä tällä viikolla oli muitaa miten valita mitä saraketta käyttää graduated-komennon ohella, ja olen ylpeä siitä että löysin sen omatoimisesti. Toki kurssikaveriltakin olisi voinut kysyä apua.
Lähteet:
Vitikka, L. (2024): Oppimispäiväkirja ja tehtävät 17.1. Hämtad 20.1.2024
https://blogs.helsinki.fi/viclaura/
Bartnicki, J. & Benedictow, A. (2017) : Contributions of emissions from different countries and sectors to atmospheric nitrogen input to the Baltic Sea basin and its sub-basins