Blogini on nyt valmis! Kiitos kurssista ja pahoittelut myöhästymisestä.

Kuudennella kurssikerralla saimme tehtäväksemme etsiä aineistoa seuraavaa kurssikertaa varten. Tästä innostuinkin heti ja lähdin seikkailemaan erilaisten YK:n alaisten järjestöjen sivuille tilastoja etsien. Onnekseni päädyin UNHCR:n, eli YK:n pakolaisjärjestön sivuille, josta löytyikin heti minulle sopiva tietokanta. Kurssin tiedoitus-blogissa ohjeistettiin, että alueita olisi kartassa hyvä olla 20-30 jotta vertailu olisi mielekästä. Minulla oli kuitenkin selkeä visio siitä, miten haluan tämän tehtävän tehdä ja valitsin alueeksi koko maailman.

Ensimmäisessä kartassani (Kuva 1.) esitetään maailman pakolaiset lähtömaan ja turvapaikan perusteella. Punaiset pisteet ovat maasta lähteneet pakolaiset ja siniset pisteet kuvaavat pakolaisia turvapaikassaan. Jokainen piste vastaa 200 henkilöä. Pitkän pähkäilyn ja kokeilun jälkeen päädyin esittämään aineistoni pisteillä. Mielestäni pisteet kuvaavat aineistoa hyvin. Joidenkin maiden kohdalla, jossa pisteitä on hyvin vähän, on vaikeaa sanoa ilman lähempää tarkastelua, onko pisteet punaisia vai sinisiä. Esimerkkinä Brasilia, jossa kuitenkin lähempää tarkasteltuna näyttäisi olevan sinisiä pisteitä enemmän.

Maailman mittakaavassa kartta näyttää hyvin alueet ja niiden väliset erot. Varsinkin kartasta huomaa, kuinka maasta muutto ja pakolaisuus kuormittaa usein kaikista eniten naapurivaltioita. Esimerkkinä Afganistan, jossa vuosikymmeniä jatkunut sota ja epävakaa tilanne on ajanut yli 2,5 miljoonaa ihmistä pois kotimaastaan. Pakistanissa asuvia pakolaisia on yli 1,6 miljoonaa, joista 1,5 miljoonaa afgaaneja. Vuodesta 2002 UNHCR on auttanut 3,8 miljoonaa Pakistanissa ollutta afgaania palaamaan kotimaahansa. (UNHCR) Suuri pakolaisten määrä kuormittaa jo valmiiksi köyhän ja epävakaan Pakistanin tilannetta. Jo viidennettä vuotta jatkuva Syyrian sota on ajanut yli neljä miljoonaa ihmistä on pois maasta. Heistä noin 3,8 miljoonaa on mennyt naapurimaihin Libanoniin, Jordaniaan, Irakiin ja Turkkiin. Eurooppaan sotaa on paennut noin 220 000 syyrialaista. (Yle Uutiset, 2015) Vuoden 2013 loppupuolella maailmassa oli 16,7 miljoonaa pakolaista, joka on 1,2 miljoonaa ihmistä enemmän, kun vuoden 2012 lopussa. 86% maailman pakolaisista asuu kehitysmaissa, joka on 16% enemmän kuin kymmenen vuotta sitten. (UNHCR) Maailman pakolaistilanne onkin nyt hyvin ajankohtainen ja vuonna 2013 pakolaisia oli 51,2 miljoonaa, joka on suurin määrä sitten toisen maailmansodan. Vaikka karttani esittää toisissa maissa asuvia pakolaisia, täytyy muistaa, että maailman pakolaisista suurin osa, 33,3 miljoonaa on maan sisäisiä pakolaisia. (UNHCR) Heidän hätänsä on yhtä suuri, ellei jopa suurempi, kuin ulkomaille paenneiden pakolaisten. Halusinkin siis tehdä karttani ajankohtaisesta ja tärkeästä aiheesta.

Kuva 1. Maailman pakolaiset

Koska tein karttani valmiiseen karttapohjaan, oli tehtävä vielä yksi kartta. Kuulin tämän vasta kurssikerran aikana ja koska olin käyttänyt paljon aikaa edellisen kartan tekoon tuli minulle hieman kiire etsimään uutta aineistoa. Aineistoa Afrikasta löysin WHO:n (World Health Organisation) ja UNECA:n (United Nations Economic Comission for Africa) sivuilta. Maailman pakolaisjärjestön tilastojen löytäminen oli helppoa, vaan ei ollut näiden tilastojen löytäminen. Kiireessä etsien minulle sopivaa ja kuitenkin mielenkiintoista aineistoa, unohdin tallentaa linkit löytämästäni aineistosta, joten tarkkaa lähdettä minulla ei ole. Aineistosta löytyi kuitenkin niiden keräämien järjestöjen nimet, mutta itse sivuista minulla ei ole enään tietoa. Monta kertaa yrittäneenä kaivaa niitä jostain YK:n eri sivujen syövereistä jouduin luovuttamaan ja hyväksymään tappioni.

Kartassani (Kuva 2.) on kaksi muuttujaa, HIV-tartunnan saaneet vuonna 2009 ja Afrikan maiden yli 15-vuotiaiden koulutusprosentti vuonna 2012. Tällä kertaa muistin keskittyä tarpeeksi luokitteluun ja kerrankin tekstiä kirjoittaessani voin sanoa, että se on mielestäni onnistunut! Kuten kartassa näkyy, on Afrikassa surullisen vähän maita, joissa koulutusprosentti olisi yli 74%. Näissä maissa tosin HIV-tartunnan saaneiden määrä näyttää pieneltä, lukuun ottamatta Etelä-Afrikkaa, jossa HIV-positiivisia on enemmän kuin missään muussa maassa maailmassa. Vuonna 2013 maailmassa oli 35 miljoonaa HIV-positiivista, näistä 6,3 miljoonaa Etelä-Afrikassa. (WHO) Taulukossa (Taulukko 1.), joka on kuva kaappaus WHO:n sivuilta, näkyy miten suurin osa maailman HIV-positiivista asuu Afrikassa.     Mitään aivan erityistä ja huomattavaa korrelaatiota en kartassani huomaa HIV-tartuntojen määrän ja koulutuksen välillä, vaan se näyttää olevan enemmän maa kohtaista.

Karttani olisi saattanut olla informatiivisempi, jos myös HIV-tartuntojen määrät olisi kuvattu prosenttina väestöstä. Tässä kartassa tulee tietysti esiin juuri absoluuttiset määrät, mitkä ovat merkittäviä, mutta eivät samalla tavalla verrattavissa koulutusasteeseen, kun suhteelliset luvut. Olisi mielenkiintoista tietää onko esimerkiksi Nigeriassa, joka on väkiluvultaan yksi Afrikan suurimpia maita, HIV-positiivisten suhteellinen määrä suuri verrattuna muihin Afrikan maihin.

Kuva 2. Afrikan maiden yli 15-vuotiaiden koulutusaste vuonna 2012 sekä HIV-tartunnan saaneiden määrä vuonna 2009

Taulukko 1. HIV-positiivisten määrä maanosittain vuonna 2013 (WHO)

Tämä kurssikerta toi roimasti lisää rohkeutta MapInfon käyttämiseen ja muistutti mieleen paljon edellisten kurssikertojen asioita. Huomasin myös, kuinka vaikeaa käyttöön soveltuvan tilastotiedon löytäminen saattaa ollakkaan. Positiivisesti yllätyin UNHCR:n tilastoista ja niiden helposta käytöstä. Muut YK:n alaiset järjestöt voisivat hieman parantaa tilastointiaan, tai ainakin niiden saatavuutta…. MapInfo ahdistus ei ole kadonnut kurssin aikana, mutta vähentynyt huomattavasti! Olo ei ole enään niin epätoivoinen kuin alussa. Tarvitsen vielä hieman petrausta tarkkaavaisuudessa, etten hukkaa aineistoni lähteitä.. Tämä kurssikerta oli kuitenkin todella mielenkiintoinen ja odotan jo hieman seuraavia haasteita! Niin kuin kovin moni, lainaan minäkin nyt Toni Ruikkalan blogista seuraavan hyvin omia fiiliksiäni kuvaavan lauseen: “Kokonaisuudessaan olen tyytyväinen kurssiin ja sillä opittuihin asioihin, mutta jos nyt tämä MapInfo riittäisi tältä kertaa.”

Lähteet:

Taulukko http://apps.who.int/gho/data/view.main.22100WHO?lang=en, Luettu 18.3.2015

UNHCR  http://www.unhcr.org.uk/about-us/key-facts-and-figures.html, Luettu 18.3.2015

http://www.unhcr.org/54cf9bc29.html, Luettu 18.3.2015

http://www.unhcr.org/pages/49e487016.html, Luettu 18.3.2015

M. Hentunen, Yle Uutiset, 14.03.2015 http://yle.fi/uutiset/syyriasta_tuli_ennenkokematon_pakolaisongelma/7863023?ref=leiki-uu Luettu 18.3.2015

T. Ruikkala, Ruikkalan PAK-blogi 2015, Kurssikerta 7-Euroopan väestöä ja Japanin onnettomuuksia <https://blogs.helsinki.fi/ruikkala/> Luettu 18.3.2015

Kuudes kurssikerta aloitettiin ulkoilulla, joka oli ihan piristävää perjantai aamuna. Lähdimme ryhmissä paikantamaan GPS-laitteilla valitsemiamme kohteita. Oma ryhmäni paikansi Kumpulan kampuksen ympäristössä olevia lipputankoja. Tehtävän suoritettuamme kirjasimme tuloksemme MapInfoon ja lisäsimme ne kartalle.

Kurssikerran tehtävänä oli tehdä kolme karttaa maanjäristyksista, astrobleemeista ja tulivuorista, joiden aineistot saimme netistä. Tehtävä oli mielenkiintoinen ja paljon innostavampi kuin Suomen kuntien vertailu. Tein kaksi karttaa maanjäristyksistä ja yhden tulivuorista. Ensimmäinen karttani (Kuva 1.) kuvaa yli 4 magnitudin maanjäristyksiä tänä vuonna 2015. Kuten Joonas Alanko kirjoittaa blogissaan, on 4 magnitudia hyvä raja, sillä yli neljän magnitudin järistystä ei voi luulla enää muuksi ja se synnyttää rakennutussa ympäristössä jo jonkinlaista vahinkoa. Joonas myös muistuttaa, että magnitudeja tarkasteltaessa täytyy muistaa niiden kasvavan logaritmisesti, eli yhden luokan ero on kymmenenkertainen itse järistyksessä. Itseäni ihmetytti kuinka monta järistystä jo tämän vuoden puolella on sattunut. Vaikka suuret maanjäristykset ovat harvinaisia, silti pienempiä kuitenkin jonkinlaista vahinkoa aiheuttavia sattuu usein.

Kuva 1. Yli 4 magnitudin maanjäristykset vuonna 2015 (Helmikuuhun asti)

Toisessa kartassa (Kuva 2.) tarkastellaan yli 7 magnitudin maanjäristyksiä kymmenen vuoden sisällä (2005-2015). Tästä huomaa, kuinka paljon vähemmän suuria ja tuhoisia maanjäristyksiä esiintyy. Taulukko 2. on kuvakaappaus Helsingin yliopiston seismologian laitoksen sivuilta. Siinä näkyy kuinka vähän yli 7 magnitudin järistyksiä esiintyy vuosittain. Yli 7 magnitudin järistykset ovat siis jo harvinaisia ja tuhoisia. Karttaa tarkastellessa huomaa suurimman osan suurista järistyksistä keskittyvän Tyynenmeren tulirenkaan alueelle. Mieleeni muistuu pari kartassakin olevaa tuhoisaa maanjäristystä, kuten Pakistan 2005, Haiti 2010, Kiina 2008 ja Japani 2011.

Kuva 2. Yli 7 magnitudin maanjäristykset vuosina 2005-2015

Taulukko 2. Maanjäristysten keskimääräinen vuosittainen esiintymistiheys

Kolmannessa kartassa (Kuva 3.) on esitetty vuoden 1964 jälkeen purkautuneet tulivuoret. Suurin osa näistä tulivuorista on mannerlaattojen törmäys tai alityöntövyöhykkeillä olevia kerrostulivuoria. Maanjäristyksiä muistui mieleeni helposti, mutta tulivuorenpurkauksia ei niinkään. Toki muistan purkauksia joita olen oppinut opiskelemalla, mutta uutista tai muista tiedotusvälineistä kuulleista tulivuorenpurkauksista en muista kuin yhden, Eyjafjallajökullin purkauksen vuonna 2010, joka sekoitti koko Euroopan lentoliikenteen useiksi päiviksi ilmaan purkautuneen tuhkan aiheuttamana. Tulivuorenpurkauksia on nykyajan laitteilla huomattavasti helpompi tunnistaa, eivätkä ne koske niin laajoja alueita kuin maanjäristykset. Tämä saattaa olla syynä siihen, että maanjäristyksistä uutisoidaan enemmän, sillä ne aiheuttavat enemmän ihmisuhreja ja taloudellisia menetyksiä.

Kuva 3. Vuoden 1964 jälkeen purkautuneet tulivuoret

Karttojemme piti olla opetuskäyttöön sopivia. Näiden karttojen avulla voisi havannoillistaa maanjäristysten ja tulivuorten esiintymistä ja verrata niitä mannerlaattojen sijaintiin (Kuva 4.), jolloin huomataan selkeä yhteys näiden välillä. Tyynenmeren tulirengas tulee kartoissa esille selkeästi ja olisi hyvä myös ottaa esille sen huomattava seismisyys. Jotta opetus ei jäisi pelkäksi pintaraapaisuksi, voisi asiaan syventyä eri näkökulmista. Samalla voitaisiin puhua siis laattatektoniikasta ja siitä, että maanjäristykset ovat täysin luonnollinen ilmiö. Pienten ja suurten maanjäristysten esiintymiserot voitaisiin tuoda myös esille. Mielestäni olisi myös tärkeää liittää nämä hasardit ihmismaantieteeseen ja verrata niitä asumiskeskittymiin ja tarkastella myös hasardien vaikutusta alueen väestöön. Tämä toisi myös yhteiskunnallisen näkökulman asiaan. Mannerlaattojen saumakohtia kuvaavan kartan lisäksi voisi opetukseen liittää asumistiheyttä tai suurimpia kapunkeja kuvaavan kartan esimerkkinä Kuva 5. Varsinkin nuoremmat oppilaat saattavat ihmetellä, miksi juuri Tyynenmeren tulirenkaan alueella asuu niin paljon ihmisiä, vaikka siellä on tuhoisia maanjäristyksiä ja paljon tulivuoria. Havainnollistavien karttojen avulla voitaisiin näyttää, että varsinkin Aasiassa ihmisiä asuu todella paljon juuri samoilla alueilla, jotka kartoissani näyttävät tulivuoret ja suuret maanjäristykset. Tämän kautta voitaisiin puhua tulivuorten rinteiden hedelmällisestä viljelysmaasta ja väestön köyhyydestä. Mielestäni olisi myös tärkeää ottaa esille maanjäristysten vaikutus väestöön. Köyhillä alueilla uhriluvut ovat yleensä korkeita ja taloudelliset vahingot pieniä, kun taas vauraammilla alueilla uhreja on vähän ja taloudelliset vahingot ovat todella suuria. Näin voitaisiin puhua siis myös alueellisista eroista ja kuinka ne vaikuttavat väestöön ja hasardien aiheuttamaan tuhoon.

Kuva 4. Mannerlaatat ja seismiset alueet

Kuva 5. Maailman väestöntiheys

 Lähteet:

A. Joonas, Alanko’s blog, PAK kerta 6

<https://blogs.helsinki.fi/jbalanko/> Luettu 17.3.2015

Taulukko 2. <http://www.seismo.helsinki.fi/fi/maanjtietoa/perustietoa/magnitudi.html>

Kuva 5.<https://earthhabitat.files.wordpress.com/2010/02/temperaturenopopulationdensity2000.jpg>

Kuva 4. <https://people.hofstra.edu/geotrans/eng/ch9en/conc9en/plate_tectonics.html>

Maanjäristystietokanta <http://quake.geo.berkeley.edu/anss/catalog-search.html>

Tulivuoritietokanta <http://catalog.data.gov/dataset/global-volcano-locations-database>

Viidennellä kurssikerralla jatkoimme Pornaisten parissa, johon olimme jo hieman tutustuneet edellisellä kurssikerralla. Muistaakseni meitä myös varoiteltiin silloin tästä tulevasta kurssikerrasta ja ohjeistettiin ottamaan mukaan paljon kärsivällisyyttä. Lupaavaa…  Kurssikerran teemana ja tehtävänä oli bufferointi eli puskurointi. Buffereiden avulla pystyy siis tarkastelemaan esimerkiksi, kuinka paljon ihmisiä tietyn pisteen ympärillä vaikkapa kilometrin säteellä asuu. Tämän avulla yritykset voisivat tarkastella mihin perustaa uusi toimipiste, eli missä heidän tavoitettavuus olisi kaikista parhain. Bufferointia voisi hyödyntää myös erilaisten katastrofien vaikutusalueiden ja sen sisällä asuvien ihmisten arviointiin. Kovin hyödyllistä, moni käyttöistä ja käytännönläheistä siis!

Suurimman osan kurssikerrasta teimme meille määrättyjä itsenäistehtäviä. Ohjeena oli koittaa pärjätä mahdollisimman pitkään omillaan ja olla käyttämättä moodlesta löytyviä parempia ohjeita. Kurssikerran tarkoituksena oli siis syventää meidän MapInfo osaamistamme ja kehittää ongelmanratkaisutaitoja. Kuten arvata saattaa, tällainen aiheutti myös melkoista päänsärkyä. Itse siirryin melko nopeasti näiden parempien luuranko-ohjeiden lukemiseen, sillä tehtävät tuntuivat haastavilta. Aluksi meni turhauttavan paljon aikaa siihen, että toitotin itselleni, että tehtävät ovat vaikeita, enkä osaa. Kaikkiin en saanutkaan vastausta, mutta suurimpaan osaan kyllä! Kaikkea en saanut kurssin aikana tehtyä, mutta palasin tehtävien pariin sitten myöhemmin. MapInfon käyttäminen saa melko usein (lähes aina) turhautumaan. Enkä vieläkään sanoisi pitäväni ohjelmasta, mutta se fiilis on mahtava, kun olet ollut monta kertaa aikeissa antaa periksi jonkun tehtävän kanssa ja sitten saatkin sen tehtyä! Ei kannata siis luovuttaa, vaikka välillä siltä tuntuukin!

Tehtävien vastaukset:

Lentokentät:

Malmi

2 km säteellä asuvat 56 879

1 km säteellä asuvat 8 545

Helsinki-Vantaa

Alle 2 km päässä kiitoradoista asuvat 10 804

Meluvyöhykkeellä asuvat (väh. 55dB) 11 587

Lentomelun haittaamat asukkaat Tikkurilassa (väh 60 dB) jos saapuva liikenne käännettäisiin 11 927

Asemat:

Alle 500 m päässä lähimmästä juna-asemasta asuvat 80 551

Alle 500 m päässä lähimmästä juna-asemasta asuvien osuus kaikista alueen asukkaista 17,0 %

Alle 500 metrin päässä lähimmästä juna-asemasta asuvien työikäisten osuus 72,0 %

Taajamat:

Taajamassa asuvien osuus 97,0 %

Alueet, jonka asukkaista yli 10% ulkomaalaisia  28 kpl

Alueet, jonka asukkaista yli 20% ulkomaalaisia  11 kpl

Alueet, jonka asukkaista yli 30% ulkomaalaisia  6 kpl

Koulu:

Yhtenäiskoulun tulevan vuoden ekaluokkalaisten määrä 14

Yhtenäiskoulun seuraavan vuoden yläasteikäiset 62

Yhtenäiskoulun kouluikäisten osuus alueen asukkaista 8,3 %

Yhtenäiskoulun muunkieliset kouluikäiset n. 9 henkilöä

Tehtävät opettivat kyllä uutta, mutta uskon jo unohtaneeni suurimman osan niistä opetuksista. Harmikseni ehdin aina unohtaa suurimman osan edellisellä kurssikerralla oppimistani asioista, ennen seuraavaa kurssikertaa. Tällä hetkellä helpoimmalta MapInfossa tuntuu erilaisten teemakarttojen teko, sillä olemme tehneet niitä paljon. Vaikeuksia tuottaa vielä joidenkin asioiden ymmärtäminen, eli saatan osata tehdä jotain, koska muistan miten se tehtiin, mutta en täysin ymmärrä miksi ja miten asia toimii juuri niin. Itsenäisen harjoittelun avulla tämäkin helpottuisi, sillä itse opin parhaiten kokeilemalla ja tekemällä. Opin siis parhaiten virheiden kautta. Olisi tietysti mukava oppia asioita myös ilman virheitä, mutta virheet jäävät hyvin mieleen ja silloin muistaa miksi kannattaa tehdä joku asia niin, eikä näin. Täytyy myöntää, että tämä PAK-kurssi on opettanut myös paljon hermojen hallintaa ja kärsivällisyyttä… Pauliina Hongisto mainitsee blogissaan MapInfon ominaisuuksien hyvän soveltuvuuden käytännönläheisiin asioihin, joista voisi olla paljon hyötyä juuri yrityksille, kunnille tai organisaatioille, kun he suunnittelevat toimintaansa.

Lähteet:

Hongisto, P. (2015), PAK à la Pauliina, Kurssikerta 5: Bufferointia ja muuta mukavaa

<https://blogs.helsinki.fi/pauliinh/2015/02/28/kurssikerta-5-bufferointia-ja-muuta-mukavaa/> Luettu 11.3.2015

Neljännellä kurssikerralla tututstuimme piste- ja ruutuaineistoihin. Käytimme aineistonamme pistetietoja pääkaupunkiseudun asukkaista. Ensimmäiseksi teimme harjoituksena rasteriteemakartan pääkaupunkiseudun väestöntiheydestä 500x500m ruutuina. Itsenäisharjoituksenamme oli tehdä samanlainen kartta omavalintaisesta aiheesta kokeilemalla eri ruutukokoja ja miettiä, mikä niistä olisi paras. En kuunnellut ohjeita tarpeeksi tarkkaan ja valitsin ensiksi ruutukooksi 100x100m ruudut. Meitä oli juuri varoitettu alle 200m ruuduista, sillä MapInfolla kestäisi todella kauan käsitellä niin suuri määrä ruutuja. Niin siis kävi minunkin kartalleni ja jouduin aloittamaan alusta. Tein oman karttani pääkaupunkiseudun miesten absoluuttisista määristä. Ongelmanani on ollut useasti tämän kurssin aikana se, etten ole keskittynyt tarpeeksi luokitteluun ja olen huomannut puutteet vasta kirjoittaessani blogia. Näin kävi myös tämän kartan kohdalla. Kartan viimeinen luokka, 33-268 miestä, on aivan liian suuri. On aika iso ero onko alueella 33 vai 268 miestä. Jos ylin luokka olisi ollut edes 100-268 miestä, olisi karttani ollut huomattavasti informatiivisempi. Luokkia olisi voinut olla myös kolmen sijasta neljä, jolloin alueiden erot olisivat kuvautuneet paremmin. Karttani inspiraation lähteenä toimi läheinen ystäväni, jolle kartasta voisi olla hyötyä. Olisi siis mieluisampaa jos kartasta erottuisi ”hot spotit” potentiaalisten miesehdokkaiden suhteen. Maija Potinkara oli tehnyt blogissaan kartan naisten määrästä pääkaupunkiseudulla. Hänen kartassaan viimeisin luokka on 960-1280 naista, joten hänen kartassaan erot kuvautuvat selkeämmin. Jos kartoissamme olisi samat luokittelut, olisi hauska verrata niitä ja näin miesten ja naisten jakautumisen eroja pääkaupunkiseudulla.

Koska karttani kuvaa miesten absoluuttisia määriä, näyttäisi siltä että pääkaupunkiseudun miehet asuvat enimmäkseen Helsingissä. Tietysti jos haluaa tietää missä päin pääkaupunkiseutua on absoluuttisesti eniten miehiä, toimisi tämän kaltainen kartta hyvin. Kuitenkin luultavasti jokainen tietää Helsingin olevan väkimäärältään pääkaupunkiseudun suurin alue, joten voisi päätellä siellä olevan myös eniten miehiä. Karttaa katsoessa saa kuitenkin sellaisen kuvan, että Helsinkiä ympäröivissä kunnissa miehiä olisi todella vähän. Tälläinen kartta olisikin mielekkäämpi kuvata vain yhden kaupungin alueelta, jolloin alueen sisäiset erot näkyisivät kartalla. Jos tekisin kartan uudelleen rajaisin alueeksi pelkän Helsingin. Kartasta voisi tehdä myös sellaisen version, joka kuvaa miesten suhteellisia määriä pääkaupunkiseudulla. Maija Potinkara oli tehnyt myös tällaisen kartan ja kirjoittaa blogissaan: ”Kartan heikkous on se, että käytännössä kaikki suurimman luokan eli 75-100% alueet ovat haja-asutusaluetta, jossa kenties asuu yksi nainen tai kolme naista ja yksi mies. Kartasta ei siis todellisuudessa erotu alueita, joissa naisten määrä olisi jotenkin poikkeuksellinen”.

Innostuin itse vähän ruututeemakartoista, sillä niillä voi tuottaa niin paljon tarkempaa tietoa, kun aikasemmat tekemämme koropleettikartat eri maiden tai kuntien välisistä eroista. Ruutuaineiston ongelma on mielestäni kartan sekavuus. Minun on vaikea hahmottaa karttani alueita, sillä tunnen pääkaupunkiseutua suhteellisen vähän. Suurimpien teiden ja paikannimien lisääminen karttaan auttaisi hahmottamista, mutta saattaisi tehdä varsinkin pieniruutuisesta kartasta hyvin sekavan. Antti Autio on julkaissut blogissaan oman karttansa, johon on lisännyt myös tiet. Ruudun ovat isommat, 1000x1000m, joten kartta on selkeä ja silti informatiivinen. Omaan karttaani olisin lisännyt mielelläni myös tiet ja paikannimistöä.

Kuva 1. Pääkaupunkiseudun miesten määrä

Koska kartan teon ja tämän tekstin kirjoittamisen välissä on aivan liian monta viikkoa, on minulta ehtinyt unohtua karttani ruutujen koot. Muistelin ruutujeni olevan 500x500m, kun turhauduin pienempien ruutujen latautumisen odottamiseen, mutta vertailessani karttaani muiden karttoihin uskon niiden olevan pienempiä. Mitä tästä opin; kirjoita tekstit heti, kun mahdollista kurssikerran jälkeen. Minulle kävi myös toinen moka karttaani tehdessä. Kurssikerralla, minulla oli kovin kiire lähteä ja jätin kartan hieman kesken. Kuitenkin, kun palasin kartan pariin, oli koko kartta kadonnut, gridiä lukuunottamatta. Sain kuitenkin karttani pelastettua melko helposti alkupaniikin laannuttua. Toinen oppimani asia; tee kartta samalla kertaa loppuun asti ja tarkista kaiken olevan oikein, varsinkin luokittelun, ennen kartan tallennusta.

Lähteet:

Potinkara, M. (2015), Maijan PAK-blogi. PAK4: Ruututeemakarttoja ja söpöjä värejä

<https://blogs.helsinki.fi/maijpoti/> Luettu 11.3.2015

Autio, A. (2015), Antin paikkatietoblogi. Kurssikerta 4

<https://blogs.helsinki.fi/anttiaut/> Luettu 11.3.2015

Kolmannella kurssikerralla tarkoituksenamme oli tietojen käsittely MapInfossa. Olin itse sairaana tämän kurssikerran, joten tein harjoitukset itsenäisesti. Kynnys aloittaa harjoitusten tekemistä itsenäisesti oli suuri. Aloitin muutaman kerran ja totesin, etten osaa ja lykkäsin harjoituksia koko ajan pidemmälle. Kuitenkin, kun viimein harjoitukset oli pakko tehdä, osasin ja opin todella paljon.

Ensimmäinen tehtävä oli yhdistellä tietokantoja ja tuottaa uutta tietoa jo olemassa olevien tietojen avulla. Tietomme koskivat Afrikan väestön netinkäyttöä sekä timantti kaivosten, öljykenttien ja konfliktien sijaintia ja niiden laajuuksia. Vaikka aluksi tehtävä tuntui ylitsepääsemättömän vaikealta, sain kuitenkin tiedot käsiteltyä. Itse tekeminen myös selvensi MapInfoa, kun oli pakko selvitä yksin! Tästä harjoituksesta ei tarvinnut tehdä blogiin omaa karttaansa, vaan tarkoituksena oli harjoitella seuraavaa tehtävää varten ja pohtia tämän aineiston käyttömahdollisuuksia. Aihe oli kuitenkin kiinnostava ja innostuin onnistumisistani ja yleisen MapInfo-ahdistusksen hälvenemisestä niin, että halusin tehdä aiheesta oman kartan. Aluksi vertailin kartassa timanttikaivosten määrää ja valtioiden Facebook-käyttäjien määrää prosentteina väestöstä. Timanttikaivokset kuvaavat kartassani varallisuutta, vaikka kaivosten tuotot jakaantuvat yleensä pienen yläluokkaisen porukan kesken. Kaivostyöläiset tekevät usein vaarallista työtä pienillä palkoilla ja huonoissa työolosuhteissa. Etelä-Afrikka mineraaleiltaan hyvin rikas maa ja timanttikaivosten lisäksi siellä on paljon erilaista kaivannaistoimintaa. Maan värikäs rotusortoisen historian jäljet näkyvät myös tänä päivänä ja etenkin juuri kaivostoiminnassa. Tilanne on kärjistynyt myös väkivaltaisuuksiin, kuten elokuussa 2012 jolloin 34 kaivosmiestä kuoli poliisin ampumiin luoteihin Luoteismaakunnassa. (HS 16.2.2014) Facebookin käyttäjätkin kuvaavat maan elintasoa ja tarkoituksenani olikin tarkastella, onko näillä kahdella muuttujalla vaikutusta toisiinsa. Kartan tehtyäni näytti siltä, että selvää vaikutusta ei ole, sillä vauraimissa maissa Pohjois-Afrikassa kuten Algeria ja Libya, timanttikaivoksia ei ole, mutta Facebookin käyttäjiä kyllä. Kuitenkin, kun lisäsin karttaan myös öljykentät, oli öljyn ja timanttien vaikutus Facebookin käyttöön selvästi näkyvissä. Kaikista kartan maista ei ollut tietoa, joten tätä tekstiä kirjoittaessani aloin miettimään, että olisi pitänyt laittaa oma väri niille maille, vaikka se olisikin saattanut vaikuttaa kartan visuaaliseen ilmeeseen. Käytin värejä tässä kartassa aika pelottomasti, mikä aluksi hirvitti. Mutta loppujen lopuksi räikeät värit erottuvat toisistaan ja tekevät kartasta melko selkeän. Kartasta erottuu siis selkeästi aivan pohjoisin sekä eteläisin Afrikka, niin Facebookinkäyttäjien, kun luonnonvarojenkin vuoksi. Valitettavasti unohdin ottaa talteen kartassani käyttämien tietojen vuosiluvut.

Kuva 1. Afrikan maiden Facebook-käyttäjät, timanttikaivokset ja öljykentät

Seuraavassa tehtävässä palasimmekin tutkimaan kotimaata ja valuma-alueita. Tämä aihe, ei ole itselle niin mieluinen, mutta oli hauska tehdä myös tällainen kartta. Tehtävänä oli siis verrata Suomen valuma-alueiden järvisyysprosenttia ja tulvaindeksiä. Tekstiä aiheesta on vaikeampi tuottaa tähän blogiin, kun aihe ei ole itselle niin kiinnostava. Kuitenkin kartassa on nähtävissä tulvien sijoittuminen rannikolle. Järvisillä alueilla tulvaindeksi on huomattavasti pienempi. Alueilla, joilla järvisyysprosentti on hyvin pieni, näkyy selvästi tulvaindeksin olevan suuri. Järvet siis ehkäisevät tulvia, koska ne varastoivat vettä. Olen karttaan tyytyväinen, vaikkakin pylväiden kanssa on välillä vaikea toimia, sillä ne vievät paljon tilaa ja on vaikea saada selkeää, siistiä ja silti hyvin eroja kuvaavia pylväitä. Pylväät myös usein peittävät alueet taakseen, niin kuin osaksi minunkin kartassani. Huomaan aina omat mokani luokittelussa vasta, kun alan kirjoittamaan tekstiä. Tässäkin kartassa viimeisin luokka, on todella suuri. Jos luokittelutapani olisi ollut erilainen olisivat erot näkyneet selkeämmin, kuten Julia oli tehnyt blogissaan (Julian blogi).

Kuva 2. Tulvariski ja järvisyys Suomen valuma-alueilla

Lähteet:

Helsingin Sanomat, Etelä-Afrikan kaivosteollisuus on häikäisevä ja synkkä  16.2.2014

(http://www.hs.fi/ulkomaat/a1392521059657) Luettu: 9.3.2015

J. Koskinen, Julian blogi, Kolmas kurssikerta, 2015

(https://blogs.helsinki.fi/juliakos/2015/02/02/kolmas-kurssikerta/) Luettu: 9.3.2015

Toisella kurssikerralla jatkoimme Map Infon käytön harjoittelua ja sen uusia mahdollisuuksia. Kurssikerran aiheena oli teemakartat, joten niitähän teimme paljon. Kävimme aluksi läpi erilaisten teemakarttojen teon yhdessä. Yhdistelimme myös erilaisia teemakarttoja. Mielenkiintoisimpia olivat 3D-kartta ja prismaattinen kartta. Harjoittelun jälkeen siirryimme itse tehtävään. Tehtävänämme oli etsia Sotka.net Tilasto ja indikaattoripankista kaksi eri aihetta ja niiden tiedot ja lisätä tiedot Map Infoon jotta voisimme hyödyntää niitä omiin karttoihimme. Valitsin aiheikseni ulkomaalaisten osuus väestöstä prosentteina vuonna 2013 ja väestöntiheys vuonna 2013. Tiedot olivat koko suomen alueelta kunnittain.

Valittuamme omat aiheemme ja sirrettyämme ne Map Infoon aloimme tekemään tietojen pohjalta teemakarttaa. Ideana oli siis tehdä teemakartta jossa kahta aihetta kuvataan kartassa yhtä aikaa päällekkäin. Ensin tein koropleettikartan Suomen väestöntiheydestä kunnittain. Luokat ovat kvantiileja ja niitä on neljä. Valitsin neljä luokkaa, jotta väestöntiheyden erot tulisivat hyvin esiin. Mielestäni tiheämpään asutut alueet erottuvat hyvin, mutta viimeinen luokka jossa on 30-5130 asukasta saattaa olla vähän harhaanjohtava. Kuitenkin asumistiehydessä on selkeä ero pohjoisen ja etelän kuntien välillä. Ulkomaalaisten osuutta väestöstä kuvasin palloilla. Ulkomaalaisten osuus on kuvattuna prosentteina. Pallot ovat hyvä ja havainnoillistava keino tähän karttaan, kuitenkin pääkaupunkiseudulla Ahvenanmaalla pallojen alta ei näy koropleettikarttaa, mikä vaikettaa kartan tarkastelua. Pääkaupunkiseudulla on oletettavasti suurin väestöntiheys koko maassa, mutta Ahvenanmaan kohdalla pallojen peittävyys häiritsee. Kuten Roosa Puumalainen mainitsee blogissaan selkeän kartan toteuttaminen on hankalaa, jossa molemmat ilmiöt kuvautuisivat selkeästi peittämättä toisiaan.

Kuva 1. Ulkomaalaisten prosentuaalinen osuus 2011 ja väestöntiheys 2013 Suomen kunnissa (MapInfo)

Kartasta on huomattavissa selkeä ero väestöntiheydessä maaseudun ja isompien kaupunkien läheisyyden välillä. Vaikka viimeinen luokka on 30-5130 asukasta ja skaala on laaja muihin luokkiin verrattuna, on tähän luokkaan kuuluvia kuntia suhteessa todella vähän. Maaseudulta muuttaa ihmisiä palveluiden ja työpaikkojen perässä taajamiin. Tilastokeskuksen tilastokoulu-sivuilla kerrotaan väestön tiheyden olleen vuonna 2013 Helsingissä ja että vuoden 2012 lopussa lähes 85 prosenttia Suome väestöstä asui taajamissa. Tämä selittää asutuksen keskittymisen suurimmaksi osaksi suurempiin kaupunkeihin ja tiettyihin kuntiin.

Ulkomaalaisten jakautuminen eri puolille Suomea näyttää karttaa tarkasteltaessa selkeältä. Suurimmat ulkomaalaiskeskittymät ovat pääkaupunkiseudulla, Vaasan seudulla ja Ahvenanmaalla. Ahvenanmaan suuren ulkomaalaisprosentit voisivat selittyä sen pienellä väestöllä jolloin prosenttiosuudetkin kasvavat helposti, mikä johtuu ruotsalaisten osuudesta alueella. Väestöliiton mukaan ulkomaalaiset ovat keskittyneet Suomessa suuriin kaupunkeihin, kuten kartassakin näkyy. Suomen kymmenessä kunnassa asuu lähes 65 prosenttia kaikista Suomessa asuvista ulkomaalaisista. Eniten ulkomaalaisia asuu Helsingissä, jonka väestöstä 8,4 prosenttia oli ulkomaalaisia vuonna 2013. Kaupunkejen välisiä eroja on kartassani vaikea verrata, koska ulkomaalaisten määrä on kuvattuna prosentteina kunnan väkiluvusta. Siksi Ahvenanmaakin nousee kartassa voimakkaasti esille. Jos tekisin kartan uudelleen, pohtisin tietojen soveltuvuutta erilaisiin teemakarttoihin paremmin.

Artikkeli 1.

Toisella kurssikerralla saimme luettavaksi Anna Leonowicin artikkelin “Two-variable choropleth maps as a useful tool for visualization of geographical relationship”. Artikkeli kertoo kahden muuttujan koropleettikarttojen käytöstä ja toimivuudesta, kun kuvataan kartassa esiintyvien ilmiöiden välistä suhdetta.

Kuva 2. Esimerkki kahden muuttujan esittämisestä samalla kartalla värien avulla (Leonowicz 2006).

Tavallisissa yhden muuttujan koropleettikartoissa on hyvä esittää alueellisia eroja. Kuitenkin, kun halutaan esittää kartalla kahden muuttujan välistä suhdetta, kahden erillisen koropleettikartan vertaileminen toisiinsa on tutkitusti vaikeaa. Silloin on hyvä käyttää kahden muuttujan koropleettikarttoja, joissa voidaan esittää kahta muuttujaa joko havainnollistamalla niiden välistä yhteyttä, esimerkiksi omassa kartassani esitin ulkomaalaisten määrän ja väestöntiheyden yhteyttä toisiinsa, tai esittää kahta muuttujaa joista voidaan tehdä johtopäätöksiä. Esimerkiksi syntyvyyden ja kuolleisuuden esittäminen kartalla antaa lukijalle mahdollisuuden päätellä alueen väestönkasvua. Kurssilla olemme käyttäneet kahden muuttujan esittämiseen lisäämällä koropleettikartan päälle toisenlaisen rasteripinnan, esimerkiksi erilaisilla viivoilla tai pisteillä kuvaamaan toista muuttujaa. Artikkelissa on tehty kahden muuttujan koropleettikartta värejä yhdistämällä. Mielestäni tällaisissa kartat ovat hyviä ja hyödyllisiä, mutta tarvitsevat tarkempaa tarkastelua tulkitsemiseen (ainakin tällaiselta aloittelijalta) kuin meidän tekemät teemakartat. Kuten kuvassa 2. näkee, legenda on monimutkaisempi, mutta kahden muuttujan välisen suhteen huomaa heti väristä.

Kuvan 2. kaltainen karttaesitys on mielestäni siis hyvin toimiva ja havainnollistava, kunhan se on tehty hyvin. Varoittavana esimerkkinä huonosta luokittelusta ja värien valinnasta tekstissä oli kuva 3. kohta B. Huonolta näyttää ainakin omalle värisilmälle jo tuossa kuvassa, saatika miltä näyttäisi kartalla… Kuvassa 3. kohta A oli esitetty teksissä onnistuneena värien valintana. Ymmärrän pointin, mutta mielestäni värit voisi valita paremminkin. B kohdan epäonnistuminen johtuu liian monesta luokasta ja epäonnistuneista väri valinnoista. Tekstissä sanotaan 9 luokan (3×3) olevan maksimimäärä kahden muuttujan koropleettikartalle, jotta kartan luettavuus olisi miellyttävää. Tämä onkin hyvä neuvo muistaa, sillä jo yksien luokkien lisääminen tuottaa aikamoisen sekametelisopan, kuten kohdassa B näkyy.

Kuva 3. Esimerkit kahden muuttujan koropleettikarttojen legendasta (Leonowicz 2006).

Kahden muuttujan koropleettikartan esittäminen väreillä on toimivaa, mutta siinä täytyy olla hyvin tarkka. Tällainen esitystapa sopii mielestäni henkilöille, joilla on tietämystä ja osaamista kartografiassa. Kuitenkaan en näe tällaisten karttojen esiintyvän niin sanotusti tavallisille ihmisille suunnatuissa kartoissa. Teksti kuitenkin todistaa, kuinka tärkeää kartografisten esitysten luomisessa on kiinnittää huomita luokkiin ja myös väreihin. Mielestäni meidänkin kursseilla olisi tärkeää myös puhua värien vaikuttavuudesta. Mitä selkeämmät ja harmoonisemmat värit kartassa ovat, sitä helpompi sitä on ymmärtää ja lukea.

Lähteet:

R. Puumalainen, Roosan blogi, 2015

<https://blogs.helsinki.fi/roosapuu/> Luettu 4.2.2015

Väestöliitto <http://www.vaestoliitto.fi/tieto_ja_tutkimus/vaestontutkimuslaitos/tilastoja-ja-linkkeja/tilastotietoa/maahanmuuttajat/maahanmuuttajien-maara/> Luettu 4.2.2015

Tilastokeskus, Tilastokoulu <http://tilastokoulu.stat.fi/verkkokoulu_v2.xql?course_id=tkoulu_vaesto&lesson_id=5&subject_id=10&page_type=sisalto> Luettu 4.2.2015

Leonowicz, A (2006). Two-variable choropleth maps as a useful tool for visualization of geographical relationship.  Geografija. T. 42. Nr 1. 33–37.

Kevään opiskelut lähtivät käyntiin Paikkatiedon hankinta, analyysi ja kartografia-kurssin ensimmäisellä kurssikerralla. Edellisen jakson Tiedon hankinta, analyysi ja kartografia-kurssin aikana olimme jo tutustunut karttojen tekemiseen ja analysointiin hieman ja ajattelin tämän kurssin olevan sille jatkoa.

Ensimmäisellä kurssikerralla tutustuimme MapInfoon paremmin ja harjoittelimme sen käyttöä. TAK-kurssin alussa teimme yhden kartan tämän ohjelman avulla. Sillon se tuntui vaikealta, enkä voi sanoa odottaneeni paluuta MapInfon pariin… CorelDraw-ohjelman jälkeen, jota käytimme paljon viime kurssissa, tuntui MapInfo edelleen hankalalta ja vaikea selkoiselta. Kurssikerralla tutustuimme teemakarttojen tekemiseen MapInfolla. Harjoituskartan jälkeen pääsimme tekemään omaa teemakarttaa vapaa valintaisella aiheella.

Valitsin karttani teemaksi (Kuva 1.) ulkomaiden kansalaisten lukumäärän Suomen kunnissa vuonna 2011. (MapInfo)

Kuva 1. Ulkomaiden kansalaisten osuus Suomen kunnissa 2011 (MapInfo)

Kartassa näkyy, että ulkomaiden kansalaiset ovat jakautuneet Suomessa isoihin kaupunkeihin, rannikolle ja Ruotsin ja Venäjän rajan tuntumaan. Olen karttaan melko tyytyväinen, ainakin näin ensimmäiseksi kartaksi. Väritys on kuin ”kylmää ja kuumaa” ja havainnollistaa esittämääni asiaa hyvin. Kartassa esitetään ulkomaiden kansalaisten osuuksia kuntien väestöstä prosentteina, ei absoluuttisina määrinä, joten pienemmissä kunnissa pienempikin määrä ulkomaalaisia on enemmän kuin suurissa kaupungeissa, kuten Eveliina Ikonen kirjoittaa blogissaan.

Kartan teko oli kurssi kerran jälkeen ajateltuna helppoa ja aika mielenkiintoista. Blogin kirjoittaminen tuntuu näin alkuun haastavalta, mutta eiköhän sitä ja MapInfoa opita käyttämään viikko kerrallaan!

Lähteet:

Ikonen, E. (2015) Even PAK-blogi (https://blogs.helsinki.fi/eveliiik/)