Helsingfors universitet
Vecka 7
Sista veckans hemuppgift var ett som test på vad vi har lärt oss under kursens gång. Meningen med uppgiften var att vi själva skulle ta och tillverka en karta som hade åtminstone två olika attribut som man kunde jämföra.
Jag valde att skapa en karta som jämförde populationerna i de olika länderna och var de största floderna finns. Som data för uppgiften använde jag mig av Natural Earths Data databas.
De största länderna som finns i världen Kina, Indien och USA. Som vi ser på kartan är de tre länderna en av de som har väldigt stora flodnätverk som sprider sig över hela landet. Det vi också kan se är att de länderna som har minst populationer ofta inte har väldigt stora flodnätverk.
Såklart finns det också andra faktorer som påverkar som t.ex. länder socioekonomiska situation. Men varför påverkar då flodnätverk ofta hur stor population ett land har?
Det fanns två huvudsakliga orsaker som jag kunde komma fram till om vad korrelationen mellan floder och populationer är. Mat och transport.
Floder är de billigaste sättet att transportera varor från olika ställen i ett land eftersom infrastruktur som vägar inte behöver byggas och upprätthållas. Floder ger också väldigt närorik jord som slam och gynnar också jordbruk för att upprätthålla en stor och växande population.
Kursen har enligt mig varit väldigt lärorik eftersom det känns som att det praktiska man lärt sig faktiskt har utvecklats till något som man kan använda sig av. Dessutom känner jag mig nu mycket mer säker på att lära mig mera om GIS eftersom grunderna nu finns.
Källa
Vecka 6
Under vecka sex fokuserade vi på att tillverka kartor som faktiskt kunde användas för praktiskta orsaker. Denna veckas kurstillfälle var även det sista tillfället föränn vi själv under vecka sju skulle måste tillverka vår egna kartor.
Hemuppgifterna baserade sig på att vi skulle tillverka kartor som fokuserade på tre olika element. Sambandet mellan jordbävningar och vulkanutbrott och även var meteoriter har slått ner på vår planet.
I första kartan kan vi se att vulkanutbrott är mest prevalenta runtomkring Stilla Havet. Även många jordbävningar sker vid detta område eftersom Stilla Havs plattan har flera konvergens- och kollisionszoner. Jag använde Elin Stråhlmanns blog till hjälp då jag gjorde uppgifterna.
Den andra kartan jag gjorde var en liknande karta över mängden meteoritnedslag över hela jorden. Eftersom det fanns väldigt många valde jag att istället fokusera på ett intressant område som enligt mig var Sydafrika. I båda Sydafrika och Namibien fanns det många nedslag fastän det fanns nästan inga i länderna runtomkring. Jag började då undra själv om det hade med tur att göra eller om det inte finns resurserna i de andra länderna för att undersöka hur många meteoritkratrar det finns.
https://blogs.helsinki.fi/stel/
Vecka 5
Denna veckas arbetstillfälle krävde att vi studerande kunde använda oss av den kunskap som vi hade lärt oss under kursen. Först gjorde vi färdigt förra veckans uppgift eftersom det hade uppstått tekniska problem.
Fokuset denna veckan var på att vi studerande skulle få själva arbeta med uppgifter under kurstillfället istället för att bara kopiera det som görs på skärmen.
Första uppgiften vi skulle göra denna vecka var att med hjälp av utgiven data kunna räkna ut hur många människor som bodde inom 2 km av Malms flygfält och hur många människor som bodde inom 1 km av Malms flygfält.
Med hjälp av Show Statistical Summary funktionen som har ikonen av sigma kunde man se hur många människor som bodde inom ett område då vi använde oss av buffer funktionen. Med buffer funktionen kunde man märkta ut 2 km och 1 km zoner runtomkring Malms flygfält. Slutresultatet var att det bodde 57612 människor inom 2km och 8923 människor inom 1km av Malms flygfält.
Veckans andra hemuppgift var att räkna ut hur många människor som upplever en viss decibel av buller runtomkring Vanda flygfält.
För denna uppgift behövde vi inte använda Buffer funktionen men istället Join Attributes by Location och Join Attributes by Value. Igen använde jag mig av Show Statistical Summary funktionen för att få resultaten.
Först skulle vi räkna ut hur många som bodde inom området var decibel nivån var 65 eller högre. Därefter skulle vi räkna ut hur många som bodde i ett område var decibel nivån var 55 eller högre. Slutligen skulle vi också räkna ut hur många människor som bor i ett område med 60 decibel eller högre om flygplanen måste landa från en annan vinkel en vanligtvis.
Resultatet för första uträkningen var att det bodde 303 människor inom området var decibel nivån är 65 eller högre. För andra uträkningen var resultatet att 11923 människor bodde i ett område var decibel nivån var minst 55. Resultatet för den sista uträkningen var att 1739 människor skulle uppleva minst 60 decibel om landningsriktningen skulle byta.
I tredje uppgiften skulle vi med Buffert funktionen räkna ut hur många människor som på ett område minst bodde inom 500m till närmaste tåg- eller metrostation. Resultatet var att 11805 människor bodde inom 500m.
Slutligen skulle vi också göra en hemuppgift var vi fick välja mellan en uppgift om skolor, simhallar och bastun eller rörreparationer. Jag valde själv att skriva om uppgiften som rörreparationer.
Denna veckas hemuppgift var enligt mig väldigt svår och jag använde mig till en stor del Tatus blog https://blogs.helsinki.fi/jentze/ som inspiration.
I uppgiften skulle vi först räkna ut hur många byggnader som var byggda mellan 1965-1970. Då använde jag mig av Select Features by Value och valde endast de värden som var mellan 1965-1970. Därefter valde jag att skapa ett nytt lager för att kunna simpelt se vilka steg jag redan tagit. Under Show Statistical Summary funktionen kunde jag se att det fanns 6286 stycken byggnader som var byggda under dessa år.
För att få reda hur många av dessa byggnader som var höghus använde jag mig av Select Features by Value igen och skrev in att KATAKER måste vara likamed 39. Svaret som Statistical Summary funktionen visade var att det fanns 1206 höghus.
Med liknande sätt som tidigare kunde jag kommat till svaret att det fanns 65206 människor som levde hus byggda mellan 1965-1970 och 39002 människor som levde i höghus byggda mellan 1965-1970.
Vecka 4
Under denna veckas arbetstillfälle lärde vi oss hur man använder rasterdata i QGIS. I de tidigare veckornas inlärningsmaterial hade vi endast lärt oss. Under arbetstillfället gick vi noggrant igenom de steg som är annorlunda då man behandlar rastermaterial.
I Elin Stråhlmanns blog hade hon tydligt skrivit var i Huvudstadsregionen det fanns en större mängd finlandssvenskar. Hon hade skrivit att det fanns huvudsakligen i centrala Helsingsfors, Grankula och Sydvästra Esbo (Stråhlmann 2023).
Jag hade dock inte använt exakt samma mått på rutsystemet som hon använt i sin karta så mängden svenskspråkiga var inte lika tydligt i sydvästra Esbo på min karta som det var i hennes.
I min karta kan vi dock se att områden söder om Esplanaden, Tölö, och Drumsö har en större del finlandssvenskar. En orsak till detta kan vara att i dessa områden finns det svenska grundskolor som Norsen (Ulrikasborg), Tölö (Minerva) och Drumsö (Drumsö lågstadieskola). Troligtvis finns dessa skolor dock istället just för att det finns en stor andel svenskspråkiga barn i dessa områden.
Vår andra uppgift för veckan var att göra bottnet för en rasterkarta som vi skulle använda i nästa veckas uppgift. För denna uppgift skulle vi rama in Borgnäs stad och rita ut huvudgatorna som går igenom Borgnäs stad.
Källor:
https://blogs.helsinki.fi/stel/
Vecka 3
Under denna veckas föreläsning lärde vi oss hur man kan addera flera olika områden till ett och samma område. Vi kombinerade alltså storlekarna på öar i Afrika med deras länders storlek för att kunna räkna ut den riktiga storleken på länder.
Därefter jämförde vi hur konflikter, diamantgruvor och oljefält korrelerade med varandra. Då vi jämförde data vi fått kunde vi se att de områdena var det fanns diamantgruvor hade större chans att ha konflikter. Datan vi använde i uppgiften är baserat på det som getts för uppgiften.
I veckans hemuppgift skulle vi visualisera skillnaderna mellan Finlands avrinningsområden. Själv hade jag svårt med denna uppgift eftersom jag gjorde den tillsammans med andra under kurstillfället men fick andra resultat.
På den kartan jag framställt kan vi se att största avrinningsområden i Finland är i Österbotten, Egentliga Finland och Nyland. I Lappland finns det också avrinnginsområden men totala vattenmängden är mycket mindre i jämförelse med områdets storlek.
Jag har läst andra studerandes blog och sett bilder på hur kartan borde ha sätt ut men har inte kunnat få ett likadant resultat.
Vecka 2
Under denna vecka har vi övat mera hur man kan använda sig av QGIs-programmet och hur karttolkningar kan skilja sig från varandra beroende på vilken kartprojektion man använder.
I uppgiften vi gjorde under lektionen skulle vi räkna ut med hjälp av QGIS storleksskillnaderna i Finland om man använder sig av kartprojektionen TM35FIN eller Mercator projektionen.
Som vi ser i Bild 1 är skillnaden mellan kartprojektionerna större desto längre norrut i Finland vi tittar på.
En av övningarna vi gjorde denna vecka var att rita en hatt på ”huvudet” av Finland med hjälp av QGIS-programmet. Det var ett roligt ett sätt att få bekanta sig med programmets förmåga att måla in områden.