Kolmas kurssikerta – Tietokannat

Kolmannella kurssikerralla tutustuimme tarkemmin tietokantojen käyttöön. Opettelimme tietokantojen yhdistämistä sekä ulkopuolisen tietokannan liittämistä olemassa olevaan tietokantaan. Lisäksi tutustuttiin Excelin käyttöön QGis:sin näkökulmasta, kun muokkasimme Excel-tiedoston oikeaan muotoon eli csv-tiedostoksi tuotavaksi QGis:siin. Uutta asiaa oli siis paljon, ja tunti eteni vauhdikkaasti uutta opetellessa.

Afrikka

Tunnilla teimme kartan konfliktien, timanttikaivosten ja öljykenttien sijoittumisesta Afrikassa (kuva 1). Hyödynsimme tässä eri tietokantojen tietoja yhdistellen ja muokaten niitä. Lisäksi yhdistelimme tietokannoista löytyvien maiden eri kohteita yhdeksi. Esimerkiksi Egypti koostui monista kymmenistä eri osista, jotka yhdistimme samaksi kohteeksi, jotta maiden tietoja olisi helpompi tutkia ja käsitellä.

 

Kuva 1. Konfliktien, timanttikaivosten ja öljykenttien esiintyminen Afrikassa

 

Kuvan 1 kartasta nähdään, miten öljykentät, timanttikaivokset ja konfliktit noin toisen maailmansodan jälkeiseltä ajalta sijoittuvat Afrikassa. Kartalta voi nähdä timanttikaivosten ja öljykenttien määrän olevan yhteydessä konfliktien määrään. Karttoja analysoidessa täytyy kuitenkin muistaa, että kartalla näkyvien tietojen välillä ei välttämättä ole syy-seuraussuhdetta ja että konfliktien määrään voi vaikuttaa myös moni muu asia. Ronja Sonninen on blogissaan pohtinut hyvin muita konflikteja selittäviä tekijöitä, joita ovat esimerkiksi ”valtion kehitys- ja taloustilanne, tulonjaon tasaisuus, poliittinen tilanne, muiden luonnonvarojen esiintyminen tai esiintymättömyys sekä etenkin tulevaisuudessa yhä vahvemmin ilmastonmuutos” (Sonninen, 2022).

Tulvaindeksikartta

Seuraava harjoitus tehtiin täysin itsenäisesti. Tehtävässä käytettiin samoja taitoja, joita opittiin tunnilla, mutta tehtävän tekeminen aiheutti silti hieman hankaluuksia. Tehtävänä oli tehdä tulvaindeksikartta, jossa näkyy Suomen valuma-alueiden tulvaindeksit ja järvisyysprosentti. Varsinkin järvisyysprosenttia kuvaavat pylväät eivät meinanneet suostua toimimaan, mutta useiden kertojen yritykset tuottivat lopulta tulosta, ja sain kartan valmiiksi! Valmis kartta näkyy alla (kuva 2).

 

Kuva 2. Valuma-alueiden tulvaindeksi ja järvisyysprosentti Suomessa

 

Kartasta nähdään, että tulvaherkkiä alueita löytyy varsinkin Etelä- ja Lounais-Suomesta sekä Pohjanmaalta. Näitä kaikkia yhdistää meren läheisyys, joka voi selittää tulvien määrää. Meren lähellä esimerkiksi myrskyt voisivat olla yksi syy tulvien esiintymiseen. Kartasta voidaan myös päätellä, että alueilla, joilla järvisyysprosentti on suuri on pienempi tulvariski. Esimerkiksi Itä- ja Keski-Suomessa voidaan havaita tulvaindeksin olevan todella pieni ja järvisyysprosentin puolestaan suuri. Tulvariskiin liittyy myös muita tekijöitä, kun järvisyys tai meren läheisyys. Eeva Raki on listannut näitä tekijöitä blogissaan, ja hänen mukaansa tulvariskiin ”vaikuttaa myös esimerkiksi virtaama, topografia, korkeuserot ja valuma-alueen koko” (Raki, 2022).

Kaiken kaikkiaan kurssikerta oli opettavainen ja päällimmäisenä mieleen jäi kertauksen tärkeys. Mitä enemmän eri työvaiheita tuli kotona kerrattua, sitä helpommilta ne tuntuivat ja nyt tietokantojen käsittely sujuu jo huomattavasti paremmin kuin Gis-luokassa. Ensi tunnille mennään taas hieman viisaampana ja luottavaisempana!

 

Lähteet

Raki E. (2022). Kurssikerta 3: Paineen alla. Oppimassa geoinformatiikkaa. (viitattu 7.2.2022). saatavilla: https://blogs.helsinki.fi/eevaraki/

Sonninen R. (2022). Tietokantojen parissa työskentelyä. Ronjan GIS-blogi. (viitattu 7.2.2022). saatavilla: https://blogs.helsinki.fi/sronja/