Kolmas

Hyperventilointia, nenäverenvuotoa ja itkunparahduksia, mutta myös upeita tiimin yhteisiä onnistumisenhetkiä. Tervetuloa kolmannen tunnin GIS-osaamisen pariin! 

Kolmannella GIS-tunnilla monet kanssakurssilaiset meinasivat repiä pelihousunsa. Työskentelimme Afrikan timattikaivosten, konfliktien ja öljyesiintymien parissa ja tehtävä ei ollut helppo. On sanonta, jonka mukaan Afrikka ei ole aloittelijoille. Kartat katoilivat ja diagrammit eivät tulleet esiin, mutta jälleen loppujen lopuksi kärsivällinen yrittäminen tuotti tulosta.

Pulinat sikseen ja tunnin varsinaiseen aiheeseen, joka mielestäni oli  jopa antoisa. Harjoittelimme QGIS:llä esimerkiksi tietokantojen ja karttojen naimisiinmenoa eli sulattamista yhteen, excel-tiedostojen tuomista QGISiin ja niiden yhdistämistä attribuuttitaulukkojen sarakkeiksi. Liitimme QGIS-projektiimme ulkoista tietoa muista ohjelmista ja parantelimme sarakkaiden tietoja päivittämällä niitä.

Esimerkkityönä saimme lähtöpassit Suomesta suuremmalle skaalalle ja tuotimme kartan Afrikasta. Aineisto oli tuotettu niin, että attribuuttitaulukossa oli mainittu useamman kerran tietyt valtiot. Muokkasimme taulukkoa niin, että saimme yhdistettyä saman datan alle kuuluvia tekijöitä ja näin poistimme turhia rivejä taulukosta. Tai näin ainakin sen maallikkona ymmärsin. Sata prosenttisen varma en kuitenkaan enää ole siitä, mitä me teimme, mutta ainakin taulukko yksinkertaistui. Myöhemmin tulevilla kurssikerroilla saman operaation toistaessa tai muiden blogeja lukiessa, tulen tästäkin toimenpiteestä varmasti myöhemmin varmistumaan ja ymmärtämään sen paremmin.

Kuva 1: Afrikan konfliktit, öljyesiintymät ja timanttikaivokset jakautuvat epätasaisesti ympäri maanosaa.

Tekemässäni kartassa Afrikasta ( kuvassa 1) on  nähtävissä yksinkertaisesti öljyesiintymien, timanttikaivosten ja konfliktien sijainti kartalla. Lisäksi tunnilla tarkastelimme internetinkäyttäjien määriä eri Afrikan maissa.  Yhdistämällä näihin tietoihin vielä monipuolisempaa dataa, kuten konfliktien laajuttaa, niiden alkamisvuotta, öljykenttien löytäsmisvuotta tai esimerkiksi timanttikaivosten tuottavuusluokittelua, voisi näiden tekijöiden avulla tehdä jo laajempaa tulkintaa eri alueiden syy-seuraus-suhteista. . Mielenkiintoista olisi verrata esimerkiksi timanttikaivosten esiintyvyyttä ja internetkäyttäjien lukumäärän suhdetta. Voisi kuvitella, että timanttikaivokset nostaisivat paikallista väestöä köyhyydestä ja kasvattaisi myös internetkäyttäjien määrää. Toisaalta tietokannoista voisi nähdä myös, jos timanttikaivoksista saatava omaisuus valuu kansainvälisten yritysten taskuun jättäen paikalliset köyhiksi. Voisi myös kuvitella, että esimerkiksi konflikteilla olisi vaikutus pitkittyessään maan köyhyyteen ja vähäiseen internetkäyttäjien määrään.  Vuosilukutiedoilla voitaisiin myös tarkastella kehitystä ennen ja jälkeen konfliktien. 

Kuva 2: Kartan tulvaindeksi kuvaa Suomen valuma-alueiden tulvaherkkyyttä.

 

Kurssikerran toisena työnä tuotin kartan, joka kuvastaa Suomen valuma-alueiden tulvaherkkyyttä. Kartta on nähtävissä kuvassa 2. Teettämästäni kartasta näkee, missä sijaitsevat Suomen tulvaherkimmät joet. Kartasta voimme esimerkiksi tulkita Turun Aurajoen olevan kovin tulvaherkkä joki. Lisäksi Suomessa on kautta Pohjanmaan ja Etelä-Suomen tulvaherkkiä jokia. Havainto ei sinällään ole mikään maailmaa mullistava, sillä opimme jo ala-asteella Suomen maantieteesä sen verran, että maamme on tuhansien järvien maa ja kautta rannikkojen mereen virtaa useita jokia, jotka erityisesti keväisin voivat tulvia. Teettämässäni kartassa on myös laaja, suhteellisen tulvaherkkäalue Lapissa. Järvi-Suomi taas luokitellaan vähiten tulvaherkäksi alueeksi. Lapin tulvaherkkyyttä tarkasteltaessa on huomattava, että suurin osa vesistä virtaa jokien kautta laajoilta alueilta lähinnä Itämereen. Järvi-Suomessa tulvaherkkyyttä laskee runsas järvisyys ja pitkien jokien puuttuminen. Järvisyyden suhde vähäiseen tulvaherkkyyteen on nähtävissä myös kuvassa 3, jossa on esitetty alueiden järvisyys pylväsmuodossa.

Kuva 3: Alueiden järvisyysprosentti kuvattuna valkoisina pylväinä.

Järviä, jokia ja Afrikan maita. Luonnomaantiedettä, konflikteja ja pylväitä. QGISin avulla saa maantieteilijä tehtyä karttoja mitä mielenkiintoisimmista aiheista. Kanssakollegani Miklas Kuoppalan sanoin: ”Silmäni säihkyvät, kun toiminnot tekevät taikojaan!” Tämä kurssikerta päästi jälleen syvemmällä QGISin maailmaan, mutta todella paljon on vielä edessä opeteltavana. Keskittymällä olosuhteiden luomien haasteiden, kuten hyperventiloinnin, nenäverenvuodon ja itkunparahdusten jälkeen positiiviisiin tuloksiin, kuten upeisiin QGIS-karttoihin, selviämme yhdessä tästä kurssista kunnialla. Seuraavaan kurssikertaan!

Lähteet: 

Kuoppala, M. Mihin tää voikaan vielä johtaa? (Kurssikerta 3). Luettu 28.1.2020.

 

 

 

 

Toinen

Eri projektioita ja niiden pinta-alojen vertailua. Siitä oli kyse toisella kurssikerralla. 

GIS-urani jatkaa kulkuaan. Alussa kehitys on tulpan lähdettyä räjähdyksen omaista. Taidot karttuvat nopeasti kun lähtötaso on GIS-rapakunto. Toisella kurssikerralla kerrytin haparoivien perustaitojen päälle uutta osaamista. Sain varmuutta erilaisten attribuutiotaulukkojen uusien sarakkeiden laskemiseen ja lisäämiseen, projektioiden vaihtamiseen ja tietokannan lisäämiseen rajapinnan kautta.

Projektioiden osalta vertailin kurssikerralla Suomen pinta-aloja TM35FIN -projektion/kooridnaatiston avulla sekä Mercator- ja Robinson-projektiolla. Tein QGIS-sovelluksella pinta-aloja vertailevat karttakuvat, jotka on nähtävissä kuvissa 1 ja 2. Ensimmäisessä kuvassa on nähtävissä kuinka Mercator vääristää pohjoisten alueiden pinta-alaa. Vääristymä on nähtävissä jo vertailtaessa Suomen kokoista aluetta. Esimerkiksi aivan pohjoisimman Suomen kunnat ovat pinta-alaltaan paljon suurempia Mercator-projektiossa kuin TM35FIN-projektiossa.

Kuva 1: Kartta esittää, kuinka paljon suurempia kuntien pinta-alan vääristymät ovat Mercatorin projektiossa verrattuna TM35FIN -projektioon.

Mercatorin ja TM35FIN -projektion eroa kuvaava koropleettikartta on mielestäni suhteellisen onnistunut, mutta aihetta tuntemattomalle sen tulkinta voi viedä kauemmin aikaa. Itsekään en aluksi hahmottanut kuinka paljon Mercator todellisuudessa vääristää Lapin kuntien pinta-alaa. Myös  Mikko Kangasmaa ja Jonna Kääriäinen totesivat blogeissaan tälläisten vääristymiä kuvaavien yksittäisten karttojen olevan hiukan vaikeita tulkita. Carita Aapro-Kosken blogia lukiessa tajusin vasta oman karttojeni legendan merkityksen. Carita blogissaan kirjoittaa Mercator-projektiosta seuraavasti: ”Pohjoisosa näyttää suhteettoman suurelta Etelä-Suomeen verrattuna. Samoin voi huomata, että Lapissa pinta-alat ovat kasvaneet noin 7-kertaisiksi, etelässäkin kolminkertaiseksi.” Viimeisen lauseen luettuani tajusin karttani legendan suurimman arvon 565-722 todella tarkoittavan sitä, että Lapin pohjoisimmat kunnat ovat Mercator-projektiossa jopa seitsinkertaisia TM35FIN-projektioon verrattuna.

 

 

Kuva 2: Pinta-alojen vertaaminen Robinsonin projektion ja Mercatorin projektion välillä.

 

Toisena työnä laskin Robinsonin projektion ja Mercatorin eron. Karttakuvasta on selvästi nähtävissä kuinka projektiotasona on aivan eri kartta kuin ensimmäisessä kuvassa. Suomi-neito näyttää pahasti kallistuneen kohti  naapurimaatamme Ruotsia ja  kokeneen samalla pienen litistämislätistämisoperaation. Ainakin Venla Moisio ja Vilma Koljonen olivat blogeissaan kirjoittanut samaisen Robinsonin projektion vertaamisesta muihin projektioihin. Molemmat kriittisesti analysoivat myös omien karttojen luokkajakoa ja legendan numerodataa. Venlan ja Vilman analysointia lukiessa aloin tarkastelemaan myös omien karttojeni osuvuutta. Olisin toki karttoihini voinut lisätä esimerksi enemmän luokkia, mutta pienen pohdinnan jälkeen totesin sen ehkä olevan tarpeetonta. Molemmissa tekemissäni kartoissa trendinä on pinta-alan vääristyminen pohjoista kohden. Luokkien skaala on mielestäni sopusuhtainen, kun merkittävin kartan antama havainto on vääristymän kasvaminen pohjoista kohden. Luokkien lisääminen karttoihini tuskin vahvistaisi tämän ilmiön ymmärtämistä. Muutoin esimerkiksi kartoissani kyllä on hienosäätöä. Esimerkiksi kuvan 1 kartan legenda voisi otsikoltaan olla selkeämpi. Onnistununnat legendan osalta oli mielestäni luokkien kääntäminen kartanmukaisesti niin, että suurin lukuarvo on myös legendassa ylimpänä.

 

Lopputulemana: olen QGIS:in kanssa edelleen alkutekijöissään, mutta en enää lähtötelineissä vaan ensimmäisten hölkkäaskelten siivittämänä matkalla kohti laajempaa osaamista. Matka on pitkä, mutta niin olen minäkin. Suhtpositiivisin ottein latteasti  kaikkia isiä lainaten: ”jatketaan harjoituksia”.

 

Lähteet: 

Kangasmaa, M. Projektioita ja valintatyökaluja (Kurssikerta 2). Luettu 27.1.2020.

Kääriäinen, J. Dataa rajapinnasta kartalle.  Luettu 27.1.2020.

Aapro-Koski, C. Kurssikerta 2: Projektiovalintoja ja tietokantoja. Luettu 27.1.2020.

Moisio, V. Viikko 2 – Totuttelua tietokantojen käyttöön sekä eri projektioiden vaikutusten vertailua. Luettu 27.1.2020.

Koljonen, V. Projektioita ja prosenttilaskuja. Luettu 27.1.2020

 

Ensimmäinen

”Vierailin Hirvi-GISin sivuilla ja arvaa mitä: siellä ei ollut yhtään julkaisua!” Näin kommentoi kanssakurssilaiseni Pihla Haapalo viikonloppuna, ja tajusin, että minun oli ryhdyttävä toimeen.

Ensimmäisestä kohtaamisesta QGISsin kanssa oli kulunut jo tovinen, mutta en ollut aloittanut elämääni GIS-bloggaajana. Yöni nukuin levottomasti blogipostauksia stressaten. QGIS-kummitteli unissani. Koitti toivoa täynnä oleva maanantai ja tässä se nyt on rustattuna kasaan:  ensimmäinen GIS-harjoituksia ja -tuntemuksia sisältävä blogipostaus.

Löpinät sikseen: ensimmäisellä GIS-tunnilla mallinsimme Itämeren alueen suurimmat typpipäästäjät. QGIS vaikuttaa alkutekijöikseen hieman sekavalta, mutta kuten lähes kaikessa oppimisessa, toistoja tekemällä järjestelmän käytön oppii kyllä. Yhdessä takapenkin työryhmämme minun, Emma Wardin, Matias Sarajiston ja Matias Heikkilän kanssa koitimme kaikin tavoin keskittyä ja tehdä parhaamme, mutta välillä oikeanalaisen kartan luominen vaikutti haastavalta.  Sarajistolla ei ollut konetta, Ward sai karttansa katoamaan ja Heikkilän kartta näytti aivan joltain muulta kuin Itämeren alueen typpipäästäjiltä. Minun karttassani taas näkyi yhdeksän Itämeren maan datan sijasta vain yksi: Viron tiedot. Myöhemmin yhteistyön tekemisen, avun kysymisen (Artulta) ja uudelleen yrittämisen jälkeen saimme kuitenkin kaikki karttamme oikean näköiseksi. Tämän tarkastin myöhemmin työryhmäni muiden jästenten blogeista. Tunnilla tekemäni kartta on nähtävissä kuvassa 1.

Kuva 1: Itämeren alueen valtioiden osuudet typpipäästöistä Itämereen.

Tunnilla tehtävän kartan lisäksi tein itse Tilastokeskuksen kunnat 2015 -aineistoista kartan, joka kertoo prosenttiosuudellisesti eri kuntien miesten osuuden väestöstä. Tein kartan pohtien nykyistä keskustelua syntyvyyden laskusta ja Suomen alueellisesta eriarvoisesta kehittymisestä. Kartasta voi nähdä tiettyjä trendejä. Esimerkiksi monissa suurimmissa yliopistokaupungeissa on isompi osuus väestöstä naisia, kun taas pienissä kunnissa Pohjois- ja Itä-Suomessa väestö on miesvaltaista.

Muutkin kurssilla olijat olivat tehneet väetökarttoja ja karttani kertoma tieto voidaan helposti linkittää muihinkin Suomen väestönmuutosta kuvaaviin trendeihin. Mikko Kangasmaan blogissa oli kuvattu esimerkiksi väestönmuutosta ja Minerva Laitisen blogissa yli 65-vuotiaiden osuttaa väestöstä. Useat väestöään tulevaisuudessa menettävät ja paljon yli 65-vuotiaita omaavat kunnat on myös sellaisia kuntia, joissa miesten osuus on yli 50%. Suoraan verrannollisia minun, Minervan ja Mikon nimittäjät eivät kuitenkaan koko Suomen osalta ole.

 

Kuva 2: Miesten osuus kuntien väestöstä Suomesssa.

 

Yleisesti ottaen olen ollut hieman epäileväinen GIS-osaamista kohtaan. Onko GIS minun juttu? En ainakaan halua ajatua Aapo Keinäsen vihaisinta GISsiä vihaisemmaksi. Jos en pysty toimimaan yltiöpositiivisesti kuten Joonatan Reunanen, pyrin vähintäänkin pysymään suhtpositiivisena. Viikonloppuna uskoin GIS-urani tyssänneen jo alkuun, kun tuijotin fuksiläppäriäni marraskuisen synkeänä tammikuun sunnuntaipäivänä, ja koin haasteita GIS-tehtävieni kanssa. Tänä maanantaiaamuna GIS-luokkaan saavuttuani, ja saatuani apua Hynysen Lauralta, olen jälleen toiveikas. Lauran kärsivällinen auttava ote auttoi minua eteenpäin ja hänen blogissaan on nähtävissä myös rautaista fuksitason GIS-velho-osaamista.

Ensimmäisen postauksen lopputulemana:  karttojen tekemisessä palkitsevinta on nähdä oman työn tulos. Kyllä tästä kaikesta jotain tulee.

 

Lähteet:

Emma Ward kurssikerta 1 (Luettu 27.1.2020)  https://blogs.helsinki.fi/emmaward/

Matias Sarajisto kurssikerta 1 (Luettu 27.1.2020) https://blogs.helsinki.fi/matisara/

Mikko Kangasmaa kurssikerta 1 (Luettu 27.1.2020) https://blogs.helsinki.fi/kanmikko/

Minerva Laitinen kurssikerta 1 (Luettu 27.1.2020) https://blogs.helsinki.fi/minerval/

Aapo Keinänen kurssikerta 1 (Luettu 27.1.2020) https://blogs.helsinki.fi/kebaapo/

Joonatan Reunanen kurssikerta 1 (Luettu 27.1.2020) https://blogs.helsinki.fi/reunajoo/

Laura Hynynen kurssikerta 1 (Luettu 27.1.2020) https://blogs.helsinki.fi/lauravel/