Tämä viikko vei minulta todella paljon aikaa. Lopulta sain kaiken kuitenkin tehtyä niinkuin pitikin, uskon. Välissä oli useita päiviä, jolloin en uskonut saavani kaikkea tehtyä. Erityisen hankalaksi muodostui tehtävä numero 2. Tehtävät olivat kuitenkin antoisia ja ne syvensivät ja herättivät muistista aiemmin opetettuja taitoja ja toimintoja. Tuloksena koen QGIS-ohjelmiston käytön paljon kätevämmäksi kuin ennen.
1. Oppitunti
Oppitunti alkoi tutustumisella Buffer-vyöhykkeisiin, joihin syvennyttiin viikon harjoituksen ensimmäisessä tehtävässä lisää. Tämä tunti oli hyvin mielenkiintoinen. Sen aikana pystyi hyödyntämään ja syventämään monia aiemmin opittuja QGIS-ohjelmiston tietoja ja toimintoja. Tehtävien toiminnot tuli itse pystyä päättelemään.
Etenkin ensimmäistä tehtävää oli todella mielenkiintoista tehdä. Siinä käytettiin toimintoja kuten Sum line lenghts, Intersection, Clip, Buffer, Select by location, Export selected features as sekä Statistics toolbox. Tehtävässä jopa digitoitiin itse kohteita. Hauskaa oli esimerkiksi selvittää opettajan kanssa minkä työkalun avulla kohteet voitaisin rajata vain Tikkurilan asuinrakennuksiin tehtävän kohdassa kaksi. Tähän käytettiin Select by value toimintoa ja postinumeroiden tietosaraketta. Malmin lentokentän käyttöönottovuoden selvitin kentän omilta nettisivuilta. Samalla etsin tietoa myös Helsinki-Vantaan lentokentän historiasta sen internetsivuilta. Malmin lentokenttä otettiin käyttöön toukokuussa mikä tarkoittaa sitä, että taulukon arvot eivät välttämättä ole täysin oikeat, sillä asuinrakennukset on luokiteltu valmistumisvuosittain. Alla on taulukko, jonka tein tehtävään liittyen.
Toinen tehtävä oli haasteellisempi monesta syystä. Siirryin aluksi käyttämään koko pääkaupunkiseudun aineistoa. Aineisto oli kooltaan todella iso ja hidasti kaikkea tekemistä. Myös kaikkien asukkaiden summa oli niin suuri, että minun oli hankala tulkita lukarvoa. Esimerkiksi lukumäärä taajamien sisällä asuvista näytti arvon ’1.00183e+06’. Siirryin lopulta käyttämään pienempää aineistoa jota käytettiin myös tehtävässä 1.
Huomasin myös, että muilla oli ollut ongelmia tämän tehtävän kanssa. Moni oli jättänyt tehtävän kokonaan tai osittain esittelemättä blogissaan. Tällainen epäsuora vertaistuki oli rauhoittavaa, sillä koin itseni tämän tehtävän kanssa ajoittain todella tyhmäksi. Tehtävässä ei mielestäni ollut lainkaan mitään hankalaa ennen sen viimeistä kohtaa ulkomaalaisten määrän laskennasta. En vain millään keksinyt miten voisin laskea niiden suhteellisen määrän kaikista polygoneista samanaikaisesti. Tajusin tämän kuitenkin vihdoin kun pari päivää myöhemmin tein tehtävää uima-altaista ja saunoista. Ennen sitä olin jo laskenut tehtävän viimeisen osan useaan otteeseen väärin. Kokeilin tehdä tehtävää yhteensä ainakin kolmena eri päivänä ja lopulta mielestäni onnistuin siinä. Kuitenkin sain jostain syystä eri tulokset kuin esimerkiksi Annika Innanen oli saanut.
Viimeisessä yrityksessäni ensimmäinen ongelma oli saada samaan karttatasoon molemmat prosenttilaskuun tarvittavat arvot. Sehän onnistui viimein varsin yksinkertaisesti tekemällä toinen Count-karttataso jo tehtyyn Count-karttatasoon. Field calculator taas laski prosenttiosuudet omaan sarakkeeseensa. Käytin laskentaan Select by value (greater or equal to) -saraketta ja Statistics toolbox –näyttöä. Kun jälkeenkäteen mietin, ehkä olisin voinut löytää laskentatavan myös Google-palvelusta sen sijaan että olisin pohdiskellut sitä usean päivän ja käyttänyt siihen kenties suhteettomankin paljon aikaa. Alla on taulukko saamistani tuloksista.
2. Omavalintainen harjoitustehtävä
Valtsin tehtäväkseni kaikista jännittävimmän aiheen eli uima altaat ja saunat. Uima-altaita koskeva tehtävä oli mielestäni erittäin mielenkiintoinen. En ollut tullut ajatelleeksi Suomessa olevan montaakaan uima-allasta. Ilmeisesti kuitenkin etenkin 1970-luvulla rakennettiin paljon altaita muun muassa Helsingin kerros- ja rivitaloihin. Helsingissä asuinrakennusten altaiden lukumäärä oli käyttämässämme tilastossa 770 kappaletta ja se oli mielestäni suuri määrä. Muille pääkaupunkiseudun kunnille jäi siis vain alle 100. Kenties tämä voi liittyä siihen kuinka Helsinkiä ympäröivissä kunnissa asui uima-altaiden suosion aikana huomattavasti nykyistä vähemmän asukkaita. Esimerkiksi Espoon väkiluku nousi vuosina 1972-1982 miltei 40 000 asukkaalla Helsingin väkiluvun laskiessa noin 30 000.* Toki on hyvä kuitenkin muistaa, että muuttoliikkeen lisäksi alueelliset muutokset kuntarakenteessa voivat vaikuttaa väestörakenteen muutoksiin.
Tein kartan uima-altaista merkaten siihen samalla niiden määrän kunkintyyppisessä asuinrakennuksessa. Tämä tulos havainnollistaa myös osittain sitä, minkä tyyppistä asuinrakennuskantaa missäkin päin Helsinkiä on. Tässä kartassa syvennyin lisää karttatulosteen tekoon ja löysin uusia toimintoja kuten reunusten tekemisen eri elementeille. Tämä mahdollisti legendan sijoittelun osittain kartan päälle menettämättä kokonaisuuden selkeyttä. Lisäksi käytin Opacity työkalua pohjoisnuolen kanssa. Asetin suuret polygonit saman sävyisiksi vihreäksi ja siniseksi, jotta asuinrakennusten pisteet tulevat esille. Löysin tavan valita jokaiselle pisteelle oman värin painamalla pistettä hiiren vasemmalla painikkeella niin, ettei tarvitse käyttää värien jatkumoa. Tämän kertaista kartoista tulikin kaikkein kauneimmat tekemäni.
Toiseen karttaan tein diagrammit uima-altaista ja lisäksi visualisoin saunojen suhteutetun määrän kartan taustalle. Oli mukava päästä vihdoin tekemään diagrammi, kun se aiemmin ei onnistunut. Se oli tällä kertaa hyvin helppoa, vaikka valmistauduin siihen varmuuden vuoksi katsomalla Youtube-esimerkin. Ainut hankala puoli diagrammin teossa oli se, että tulosteessa ne näyttävät suhteessa isommilta kuin projekti-ikkunassa. Jouduin pienentämään kokoa projektissa peri kertaa. Onneksi muokkaukset kuitenkin päivittyvät samalla myös tulosteeseen. Lisäksi etsin pitkään saraketta, josta saisin diagrammiin myös saunojen määrän. Löysin ratkaisun kuitenkin vasta kartan tehtyäni. Määrä täytyikin määrittää diagrammista erillisen Labels työkalun avulla. Lisäsin kuvakaappauksen numeromäärällisestä kartasta tämän artikkelin artikkelikuvaksi.
Koropleettikartan kanssa minulla oli taas hieman ongelmia. Tehtäviä tehdessä karttatasojen määrä kasvoi huimasti, onnistuneiden ja epäonnistuneiden kokeilujen myötä. Laskin ensin vahingossa saunat käyttäen uima-altaista johdettua Count
-karttatasoa. Ihmettelin pitkään miksi en saanut järkevän näköistä koropleettikarttaa aikaiseksi. Annikan GIS-blogi auttoi minua varmistamaan mikäli karttani oli oikeanlainen vai ei, sillä hän oli myös tehnyt saunojen määrästä koropleettikartan. Lisäksi Annika oli löytänyt Fix geometries työkalun, joka oli tehtävässä hyvin hyödyllinen. Oman karttani ero Annikan karttaan on, että valitsin luokittelun tavaksi Beautiful breaks toiminnon. Näin sain prosenttiosuudet tasaisiksi luvuiksi. Lisäksi Espoosta tuli näin mielestäni selkeämmän näköinen. Natural breaks toiminto teki viimeisestä luokasta todella laajan. Kun kartassa on paljon tummaa Espoon saunojen suhteellinen määrä korostuu vielä niin paljon, että se on mielestäni harhaanjohtavaa. Tummista alueista ei nimittäin tiedä onko saunallisia asuinrakennuksia esimerkiksi 70 % vai 100 %.
3. Lopuksi
Voin sanoa olevani tämän viikon tuotoksistani ylivoimaisesti kaikkein ylpein. Opin tällä viikolla tähän mennessä eniten.
Lähdeluettelo: Annikan GIS-blogi (https://blogs.helsinki.fi/anninnan/2021/02/18/harjoitus-5-sos-help-apua-ja-uima-allas-ja-saunakarttoja-pk-seudulta/ 23.02.2021, 19.00), Annika Innanen. Elmblog (https://blogs.helsinki.fi/elmblog21/2021/02/06/uusien-toimintojen-harjoittelua-vk-5/ 23.02.2021, 17.55), Elmo Holopainen. Helsinki-Malmin lentokenttä (https://www.malmiairport.fi/historia/ 19.02.2021, 16.05). Helsinki-Vantaan lentokenttä (https://www.finavia.fi/fi/lentoasemat/helsinki-vantaa/lentoasemalla/lyhyesti/historia 19.02.2021, 23.10), Finavia. how to make bar diagram in QGIS (https://www.youtube.com/watch?v=1M_0WuJw8Ys 29.01.2021, 16.15), INFORMAR PLANET. Geoinformatiikan menetelmät 2021 kurssimateriaali, Arttu Paarlahti, Geoinformatiikan menetelmät 1 (MAA-201 Kevät 2021), Helsingin yliopisto. Tilastokeskuksen PxWeb-tietokannat (https://pxnet2.stat.fi/PXWeb/pxweb/fi/StatFin/StatFin__vrm__vaerak/statfin_vaerak_pxt_11re.px/ 19.02.2021, 23.20), Tilastokeskus. Tietoa uima-altaiden rakentamisen ajankohdista löydettävissä muun muassa: Ovatko vanhat uima-altaat vielä luksusta? "On harhaluuloa, että käyttö on kallista" (https://yle.fi/uutiset/3-9458762 19.02.2021, 23.30), Yle.