Category Archives: Yleinen

Kurssikerta 7 – Ihan metsässä Indonesian metsissä

Huhhuh, ei voi muuta sanoa. Haukkasin GIS-kakusta kenties hieman liian suuren palan tämän viimeisen harjoitustyön kohdalla: olen upottanut viimeiseen karttaan tuntitolkulla aikaa, eikä se kuitenkaan ole sellainen kuin olisin toivonut sen olevan…nyt on kuitenkin pakko luovuttaa, ei yksinkertaisesti ole aikaa käyttää tähän yhteen tehtävään kymmeniä tunteja vaikka sisäinen perfektionistini sitä vaatisikin. Tästä alkaa traaginen tarinani Viimeisestä PAK-kartasta.
Kaikki alkoi siitä, kun kuulin ympäristöpolitiikan luennolla Global Forest Watch –sivustosta, jonka avulla monitoiroidaan ja analysoidaan maailman metsien tilaa, kuten metsäpaloja, hakkuita ja metsien kasvua. Sivusto on vapaasti kenen tahansa käytettävissä, ja sieltä voi sekä ladata paikkatietoa että tuottaa sitä itse. Keksin, että voisin tehdä PAK-kurssin viimeisen työn Indonesian viimeaikaisista hyvin laajoista metsäpaloista, joilla on ollut tuhoisia vaikutuksia sekä lokaalisti Indonesian luontoon että globaalisti kasvihuonepäästöihin: World Recources Instituten mukaan Indonesia on noussut metsäpalojen seurauksena maailman neljänneksi suurimmaksi hiilidioksidipäästöjen aiheuttajaksi (2015).
Löysin Global Forest Watch –sivustolta paljon taulukkomuotoista dataa Indonesiaan liittyen: tietoa Indonesian metsäkadosta ja latvuston peittävyydestä, suojelualueista, aktiivisista metsäpaloista, hakkuuluvista, öljypalmuviljelmistä ja metsäpalotilanteesta. Löysin myös valmiin pohjakartan, johon oli kuvattu Indonesian hallinnolliset alueet. Olin todella innoissani: näistä saisi varmasti tehtyä upeita karttoja, aihekin oli miljoona kertaa mielenkiintoisempi kuin pääkaupunkiseudun väestön analysoiminen! Suunnittelin tekeväni karttoja metsäkadon ja metsäpalojen yhteydestä öljypalmuviljelmiin ja hakkuulupiin.
Todellisuus iski vasten kasvoja kun avasin MapInfon, vaikka luulin, että meistä oli ehtinyt tämän kurssin aikana jo tulla ystäviä. Mutta ei – ensimmäinen ongelmani oli se, että löytämäni metsäkato-tietokanta sisälsi suunnattoman määrän tietoa. Siihen oli taulukoitu lähes kaikkien maailman maiden (sekä lisäksi kaikkien niiden maakuntien) metsäkatotilanne 14 vuoden ajalta hyvin monessa eri muodossa, ja vei oman aikansa, että sain eriteltyä Indonesian tiedot omaksi querykseen. Suurimmaksi ongelmakseni muodostui kuitenkin tietokantaliitoksen tekeminen. Tämä johtui siitä, että vaikka tietokannoissa, jotka halusin yhdistää (joista toinen sisälsi tietoa Indonesian metsäkadosta ja toinen sisälsi karttaelementin) esitettiin molemmissa Indonesia hallinnolliset alueet, oli ne nimetty hiukan eri tavalla: toisessa Indonesia_Alue ja toisessa pelkästään Alue. Vaati melkoista kikkailua niin MapInfossa kuin Excelissäkin sekä useamman kauemmin opiskelleen GIS-haukan apua, että sain tietokantaliitoksen tehtyä.
Seuraava haaste oli se, että kun luulin vihdoin pääseväni tekemään karttaa, huomasin, että olin ilmeisesti jossakin vaiheessa taulukoita MapInfoon tuodessani olin antanut niiden sisältämälle tiedolle väärän muodon (tai niin otaksuin), eikä MapInfo suostunut tekemään karttaa tiedoistani. Se ei myöskään antanut minun muokata taulukon rakennetta, vaikka olinkin tallentanut tekemäni kyselyn myös TAB-muotoisena. Tässä vaiheessa mieleni teki mieli manata koko ohjelma alimpaan helvettiin ja iskeä nyrkki näytöstä läpi. Kiersin kuitenkin nämä ongelmat tekemällä tarvitsemistani tiedoista kokonaan uuden Excel-taulukon, mikä vaati hieman naputtelua, mutta mikä oli loppujen lopuksi mielestäni melko kekseliäs ja toimiva ratkaisu.
Sain vihdoin tehtyä Indonesian metsäkadosta kaksi karttaa, joista toinen on vuodelta 2014 (kartta 2) ja toinen vuosilta 2001-2014 (kartta 1). En kuitenkaan hyvin suureksi pettymyksekseni millään konstilla onnistunut liittämään karttoihini toista muuttujaa (mitä myös tehtävänannossa vaadittiin….) sillä tajusin vasta tässä vaiheessa, että niin hakkuu-, metsäpalo-, öljypalmuviljelmä- kuin luonnonsuojelualuetaulukoistani puuttui joko tarkempi sijaintitieto kokonaan tai sitten se oli sellaisessa muodossa, etten osannut sitä käyttää. Ongelmallista oli myös se, että löysin lupaavan oloisia sivustoja, jotka sisälsivät paikkatietodataa Indonesiasta, mutta ne oli kirjoitettu indonesiaksi, joten en ymmärtänyt mitään. Sen verran tosin opin, että kumpulan tarkoittaa indonesiaksi kokoelmaa.

FINAL_INDONESIA_2001-2014
Kartta 1.
FINAL_INDONESIA_2014
Kartta 2.

Toisaalta minua lohduttaa se tieto, että jatkossa pääsen opettelemaan muidenkin karttaohjelmien kuin MapInfon käyttämistä, ja ainakin huhu kertoo, että esimerkiksi ArcGIS:in ja QGIS:in käyttäminen on huomattavasti helpompaa kuin MapInfon. Ehkä ei olisi pitänyt hehkuttaa aikaisemmilla kurssikerroilla niin paljon sitä, kuinka helpolta MapInfon käyttäminen tuntui…taisin nuolaista ennen kuin tipahti. Toisaalta moni muu kurssilainen totesi blogissaan, ettei MapInfo aiheuttanut suurempia ongelmia (Leppämäki 2016, Karvonen 2016). Luulenkin, että jos olisin alun perin tyytynyt helpompaan aiheeseen, olisi kartan laadintakin ollut helpompaa. Myös aluevalintani oli haasteellinen: esimerkiksi EU:n alueelta olisi ollut todella paljon yksinkertaisempaa löytää hyvää tilastomateriaalia, joka olisi todennäköisimmin ollut myös kielellä jota osaan. Tatu Leppämäki esimerkiksi toteaa blogissaan: ”– Saksan tilastokeskuksella on aivan erinomaiset, ja keskeisemmin, englanninkieliset kotisivut. Sivustolle on kerätty selkeiden aihealueiden (väestö, talous, palvelut jne.) perusteella kattavasti tilastotietoa, jota voi noukkia melkein sellaisenaan Exceliin — .” (2016) Näin onnekas en ollut Indonesian kohdalla. En kuitenkaan halunnut luovuttaa ja vaihtaa aihetta siinä vaiheessa kun se olisi ajankäytöllisesti ollut järkevää, ja sen jälkeen kun oli käyttänyt aineiston etsimiseen, muokkaamiseen, yhdistelemiseen ja visualisoimiseen jo useita tunteja, päätin tehdä sen minkä pystyin.
Opin viimeisellä kurssikerralla kaikesta huolimatta todella paljon, ja kaikkien ongelmien keskellä jopa nautin kartan laadinnasta, koska aihe kiinnosti minua niin paljon ja olin motivoitunut. Mielestäni aiheeni oli ajankohtainen, kiinnostava ja relevantti, ja todella uhrasin sille aikaa ja kärsivällisyyttä, vaikka kartan tekeminen ja oikeanlaisen aineiston löytäminen osoittautuikin todella vaikeaksi ja jopa mahdottomaksi. Minua jäi todella paljon harmittamaan se, että en pystynyt enkä ehtinyt tekemään tästä kartasta niin hienoa ja viimeisteltyä kuin olisin halunnut. Silläkään ei tosin olisi niin paljon merkitystä, jos olisin onnistunut tekemään edes jonkinlaisen kartan metsäpalojen ja metsäkadon välisestä yhteydestä. Harmittaa.
Löysin kuitenkin mittavan googlailun jälkeen World Agroforestryn julkaiseman ja Rob Finlaysonin kirjoittaman raportin (2011), josta näkyy Indonesian kasvihuonepäästöt provinsseittain (kuva 1). En löytänyt tätäkään tietoa taulukkomuodossa mistään, ja vaikka kyseisen julkaisun tiedot ovatkin vuodelta 2011, vaikuttaisivat ne kuitenkin tukevan karttani tietoja. Tein kartastani nopeasti myös todella yksinkertaisen pylväsdiagrammin (joka itse asiassa on tietyssä mielessä selkeämpi ja helppolukuisempi kuin kartta…huoh), jotta vertailu olisi helpompaa (kuva 4). Riau on Indonesian provinsseista esimerkiksi selvästi sekä metsäkadoltaan että hiilidioksidipäästöiltään suurin. Toki tämän perusteella ei voi vielä sanoa, onko kyseisten ilmiöiden välillä yhteys, varsinkin kun tiedot ovat eri ajanjaksoilta. Mutta mielestäni kiinnostava huomio silti!

Hiilidioksidipäästöt
Kuva 1. World Agroforestryn pylväsdiagrammi Indonesian provinssien keskimääräisistä hiilidioksidipäästöistä.
omadiagrammi
Kuva 2. Pylväsdiagrammi Indonesian provinssien metsäkadosta vuosina 2001-2014. Diagrammi sisältää alueet (hehtaareina) provinseissa, joissa puiden latvuston peittävyys on vähentynyt yli 50:llä prosentilla.

Ehkä voisin tutkia tätä aihetta joskus lisääkin, ja myös kenties tulevaisuudessa tehdä siitä onnistuneen kartankin. On hienoa tietää, että pystyisin siihen edes teoriassa, vaikka nyt käytäntö menikin penkin alle. Opin tällä kurssikerralla myös sen, että aina kartta ei ole havainnollisin väline informaation välittämiseen, vaan nopeasti kokoon kyhäisemäni pylväsdiagrammi oli melkeinpä informatiivisempi kuin kartta, jolle uhrasin lähemmän kymmenen tuntia. Kaikessa viiltävässä karuudessaan, turhauttavuudessaan ja surkuhupaisuudessaan todella opettavainen huomio, pakko myöntää.
Vaikka tämä kurssin viimeinen työ oli omalta osaltani enemmän floppi kuin jymymenestys, olen iloinen siitä, että innostuin oikeasti kartan tekemisestä niin paljon, että jaksoin etsiä tietoa tuntitolkulla ja yrittää vaikka kaikki menikin metsään. Ehkä tämän kurssin suurin anti onkin itselleni ollut se, että olen tajunnut, minkälaisia lukemattomia mahdollisuuksia kartanlaatimisen taitaminen tarjoaa, ja joutunut pienenpienen GIS-kärpäsen puremaksi. Karttani ovat toistaiseksi rumia ja epämääräisiä jopa omasta mielestäni, mutta ehkä niitä ei ole tuomittu sellaiseksi lopun iäkseen. On tässä sen verran tullut opittua!

 

 

Lähteet:
World Agroforestry (2011) Mapping a greenhouse gas hotspot: Indonesia’s forest losses. 22.4.2016. http://www.worldagroforestry.org/sites/default/files/Indonesia_land_cover_maps_story.pdf
Leppämäki, T. (2016) Ich bin ein Geograph – 7. kurssikerta. PAKinoita kartoista. 20.4.2016. https://blogs.helsinki.fi/leppatat/
Karvonen, V. (2016) 7. Kurssikerta: Viimeistä viedään. Veeran PAK-blogi. 20.4.2016. https://blogs.helsinki.fi/kveera/
World Resources Institute (2015) With Latest Fires Crisis, Indonesia Surpasses Russia as World’s Fourth-Largest Emitter. 20.4.2016. http://www.wri.org/blog/2015/10/latest-fires-crisis-indonesia-surpasses-russia-world%E2%80%99s-fourth-largest-emitter

Viides kurssikerta: analyysiä bufferoinnista ja vähän muustakin

Viidennellä kurssikerralla harjoiteltiin buffereiden tekemistä sekä niiden käyttämistä analyysin apuna. Muistan viime keväältä, kuinka työläs ja hankala kyseinen kurssikerta oli, mistä syystä riemuni oli moninkertainen, kun tajusin tallentaneeni vuosi sitten tekemäni tehtävät. Ei siis tarvinnut tehdä tuplatöitä, halleluja! Tosin uskon, että koska MapInfon käyttäminen on tänä vuonna sujunut paljon sutjakkaammin kuin viime keväänä (eli jos jostain syystä joudun PAK-kurssille vielä ensi keväänäkin niin sen tulisi sujua kuin tanssi…ei vaan, aion kyllä selättää PAK:in ja MapInfon tällä kertaa), olisin todennäköisesti selvinnyt myös bufferoinnista vähemmällä tuskailulla. Ei tosin onneksi tarvinnut ottaa selvää!
Toisaalta bufferoinnin kertaaminen olisi voinut tehdä ihan hyvää juuri siitä syystä, että se oli niin vaikeaa vuosi sitten. Bufferointi on myös todella olennainen ja hyödyllinen työkalu, jota voi käyttää hyvin monenlaisiin tarkoituksiin. Näitä voivat olla Tatu Leppämäkeä lainaten muun muassa ”liikehuoneistojen sijainti- ja saavutettavuusanalyysit, kiinteistöhuollon tehtävät, suojelualueiden kartoittaminen, melu- ja suojarajojen määrittely (esimerkiksi Puolustusvoimien ampuma-alueet, tuulivoimalat) reittioptimointi, tai vaikkapa väestönsuojien sijoittaminen” (2016). Itselleni tulee lisäksi mieleen myös bufferoinnin käyttäminen julkisten palveluiden sijoittamisen tai llikenneyhteyksien suunnittelemisessa. Lisäksi bufferointia voisi ehkä käyttää apuna myös esimerkiksi tehdassaasteiden vaikutusten arvioinnissa. Saasteiden leviämiseen vaikuttaa kuitenkin niin moni asia (ilmansaasteiden osalta mm. ilmavirrat, sateet ja tuulen suunta), että bufferin käyttäminen voisi myös olla hankalaa.
Bufferointi onkin varmaan yksi monikäyttöisimpiä työkaluja, joita olemme kurssilla opetelleet käyttämään. Olennaista on tietysti myös tietokantaliitosten, tietokantojen muokkaamisen sekä erilaisten tietokantahakujen hallitseminen, sillä ne luovat pohjan kaikelle muulle MapInfon toiminnoille. Samaa mieltä on myös Sirje Lappalainen (2016). Mielestäni MapInfon ja varmasti muidenkin karttaohjelmien käyttämisessä tärkeintä on pitää mielessä se, että ne ovat vain välineitä, samoin kuin kartatkin. Tällä tarkoitan sitä, että sillä, että osaa tehdä visuaalisesti upean 3D-kartan tai täydellisen bufferin ei ole mitään merkitystä, jos ajatus tekemisen taustalla ei ole kirkas. Mielestäni kaikkein vaikeinta tällä kurssilla onkin ollut se, että ymmärtää, mitä todella on tekemässä ja miksi; mitä tarkoitusta tekemäni kartta palvelee (jos palvelee), mikä merkitys luokittelulla on, miten erilaiset aineistot käyttäytyvät, millainen karttaesitys soveltuu parhaiten juuri tämän ilmiön kuvaamiseen ja niin edelleen.
Tämän kurssin aikana olenkin ymmärtänyt, että kartografinen osaaminen ja paikkatiedon käyttäminen, soveltaminen sekä analysoiminen vaativat ihan järkyttävän määrän ajatustyötä. MapInfon käyttäminen ei ole mitään mekaanista älyvapaata näpyttelyä, vaan kaiken tekemisen tulee olla perusteltua, loppuun asti ajateltua ja myös kyseenalaistavaa. Huomaan, että tässä kaikessa minulla on vielä todella paljon opittavaa: jos joskus todella opin hallitsemaan karttaohjelmien käytön, se vaatii syvällistä ymmärtämistä sekä siitä, miten kyseiset ohjelmat toimivat että paikkatiedon luonteesta. Lisäksi tulisi vielä olla sisältöosaamista, eli pitäisi pystyä hahmottamaan se, millaisia ilmiöitä kartoissaan kuvaa, millaisia ne ovat luonteeltaan ja mitä rajoitteita ne asettavat tekemiselle. Tuntuukin, että pitäisi olla todella laajaa osaamista aina tilastotieteestä ja matematiikasta yhteiskuntatieteisiin sekä käpistelyyn. Maantiede on generalistista totta tosiaan!

 

Toistaiseksi kaikki aivokapasiteetti menee kuitenkin siihen, että saa edes jonkinlaisen kartan tehtyä, eikä sitä ehdi ajatella niin paljon sitä, mitä onkaan tekemässä ja mistä tässä kaikessa nyt oikeastaan on kysymys. Mutta eihän kukaan ole mestari syntyessään, ja onneksi tässä blogikirjoittelussa sitä sitten voi keskittyä enemmän ajattelun kirkastamiseen. Välillä tosin tuntuu, että kysymykset eivät lopu kysymällä vaan että ne vaan synnyttävät entistä enemmän uusia paljon hankalampia kysymyksiä. Toisaalta minä kyllä myös suunnattomasti nautin siitä, kun joudun haastamaan itseäni ajattelemaan. Se on ehdottomasti yliopisto-opiskelun parasta antia! Ai että, tajunta vaan laajenee ja pienet harmaat solut raksuttaa!

 

Tässä vielä kurssitehtävän taulukko:

Capture
Lappalainen, S. (2016) Bufferointia, laskuja ja muuta mukavaa. Sirjen pakkiblogi. 17.3.2016. https://blogs.helsinki.fi/sirjelap/
Leppämäki, T. (2016) Puskuroiden etiäpäin – 5. kurssikerta. 17.3.2016. PAKinoita kartoista. https://blogs.helsinki.fi/leppatat/

Kuudes kurssikerta

Kuudennen kurssikerran tavoitteena oli tuottaa kolme erilaista karttaa hasardeihin liittyen. Aihe oli mielestäni mielenkiintoinen, ja oli mukavaa vaihteeksi tehdä maailmankarttoja pääkaupunkiseudun tai Suomen sijaan. Päätin tehdä yhden kartan kustakin hasardista. Tulivuorenpurkaus-kartalla on kuvattu kaikki tulivuorenpurkaukset vuodesta 1964 lähtien (kuva 1), maanjäristyskartalla yli 8 magnitudin järistykset 80-luvulta alkaen (kuva 2) ja meteoriittikartassa meteoriittihavainnot 2000-luvulla (kuva 3).

KK6_kartta2_tulivuorenpurkaukset
Kuva 1.
KK6_kartta1_maanjäristykset1980luku
Kuva 2.
KK6_kartta3_meteoriitit
Kuva 3.

Mielestäni kartoistani tuli ihan hyviä, mutta tein ne pelko kiireellä, joten paranneltavaa kyllä riittäisi (taas vaihteeksi). Olisin voinut jättää leveyspiiri-pituuspiiriruudukon näkyviin, mikä olisi helpottanut sijantien hahmottamista. Näin on tehnyt kartoissan muun muassa Nea Heikkilä (2016), jonka kartat ovatkin mielestäni hieman omiani luettavampia. Kuitenkin ainoa asia, mikä minua jäi huomattavasti häiritsemään, oli se, etten löytänyt Tyynimeri-keskeistä taustakarttaa. Esimerkiksi tulivuorenpurkauskartta olisi selvästi havainnollisempi, jos Eurooppa ei olisi kartan keskellä. Siten Tyynenmeren tulirengas hahmottuisi huomattavasti paremmin. Sama koskee maanjäristyskarttaa, sillä seismisesti aktiivisimmat alueet sijoittuvat laattojen törmäyskohtiin, kuten Etelä-Amerikan länsirannikolle, Japaniin ja Kaakkois-Aasiaan.

 
Oppimateriaalina käytettäessä oliskin parempi, että kartta olisi Tyynimeri-keskeinen: tällöin tulirengas hahmottuisi ja samalla voisi kiinnittää oppilaiden huomion kartanlaadinnan eurosentrismiin sekä kyseenalaistaa sitä. Lisäksi tulivuorenpurkaus- ja maanjäristyskarttojen kohdalla olisi hyvä, että kartasta näkyisivät laattarajat, mikä korostaisi kyseisten ilmiöiden syntyprosesseja ja sijoittumista. Olisin siis voinut etsiä ja lisätä karttoihini laattarajoja kuvaavan tietokannan. Tällöin karttani tulivuorenpurkauksia ja maanjäristyksiä kuvaavat karttani soveltuisivat mahdollisesti laajemminkin endogeenisten ilmiöiden opettamiseen. Yritin etsiä netistä karttaa, jossa näkyisivät niin litosfäärilaatat, maanjäristykset kuin tulivuorenpurkauksetkin, mutta löytämäni kartat olivat niin huonoja, että päätin jättää ne blogistani pois.

HDIworldmap_PAK
Kuva 4.

Sen lisäksi, että karttojeni avulla oppilaita voisi haastaa pohtimaan sitä, miksi tulivuorenpurkaukset ja maanjäristykset sijoittuvat sinne minne sijoittuvat, pohdintaa voisi laajentaa myös siihen, millaisia vaikutuksia niillä on alueellisesti ja millaisia hasardeja ne aiheuttavat eri alueilla. Mielenkiintoista olisi saada oppilaat ymmärtämään esimerkiksi se, kuinka monet seismisesti ja tuliperäisesti aktiiviset alueet ovat köyhiä ja hyvin tiheästi asuttuja, ja kuinka se puolestaan vaikuttaa tuhojen laajuuteen. Tekemiäni karttoja voisikin oppitunnilla verrata esimerkiksi väentiheyskarttoihin tai HDI:tä kuvaaviin karttoihin (kuva 4), ja siten pyrkiä tukemaan oppilaiden oppimista. Väentiheyskarttojen käyttökelpoisuuden on oivaltanut myös Niko Pelkonen (2016), joka on lisännytkin FAO:n väentiheyskartan blogiinsa. Itse löysin myös FAO:n kartan, hieman erilaisen tosin (kuva 5). Pelkonen kannustaisi karttojen avulla opiskelijoita pohtimaan sitä, miksi tuhoisimmat purkaukset sijoittuvat tietyille alueille, ja mistä se johtuu. Hän tuo esiin myös tulivuorityypin vaikutuksen, mikä ei minulle itselleni tullut mieleen, vaikka se onkin yksi selittävä tekijä purkauksien tuhoisuudelle.

worldpopulationdensity_PAK
Kuva 5.

Meteoriittikartta ei ole mielestäni yhtä käyttökelpoinen opetuksessa kuin kaksi muuta karttaani. Kuten Hanna Hakalakin (2016) toteaa kurssiblogissaan, meteoriittihavaintojen maantieteellinen sijoittuminen on sattumanvaraista, eivätkä läheskään kaikki meteoriittien putoamispaikat ole havainnoitavissa (esim. meriin tai asumattomille seuduille sijoittuvat meteoriitit). Olenkin Hakalan kanssa samaa mieltä siitä, että tällaisen kartan käyttäminen opetustarkoituksissa olisi hieman kyseenalaista.

 
En tullut miettineeksi karttojen laadintavaiheessa niiden käyttöä opetusmateriaalina. Jos se olisi tullut mieleeni aikaisemmin, olisin kenties tehnyt hieman erilaisia karttoja; ehkä valinnut vain yhden aiheen, josta olisin tehnyt kolme erilaista karttaa tai sitten kuvannut yhdellä kartalla kahta eri ilmiötä (tulivuorenpurkauksia ja maanjäristyksiä esimerkiksi), kuten Annamaria Rossi (2016) on tehnyt . Olenkin huomannut, että minua usein jälkikäteen harmittaa se, etten ole karttaa laatiessa uhrannut puuhaan niin paljon aikaa ja aivotyötä, kuin kenties olisin voinut. Pieni perfektionisti sisälläni nyrpistää nenäänsä, kun huomaan, että olisin voinut pienellä (tai joskus isommallakin) työllä tehdä kartoistani parempia. Toisaalta ehkä sitä voi myös olla lempeä aloittelijan kengissä olevalle itselleen, vaikka kartat eivät ihan täydellisiä olisikaan, varsinkin kun muistan joskus kuulleeni, että virheistä oppii. Blogitehtävää kirjoittaessa ja muiden oivalluksista lukiessa tulee nimittäin todella oppineeksi aina paljon, ja aivotyö tapahtuukin usein hieman jälkijättöisesti – mutta tapahtuu kuitenkin!

 
Kaiken lisäksi olen huomannut, että minua on tainnut purra jonkin sortin GIS-kärpänen: aikaisemmin pelkkä ajatuskin karttaohjelman käytöstä ja tuntikausia koneella istumisesta tuntui lamaannuttavalta, kun taas nyt huomaan olevani (ainakin hetkellisesti) aidosti innostunut ja kiinnostunut erilaisten karttojen tekemisestä sekä paikkatiedon ja paikkatieto-ohjelmien ymmärtämisestä. Vaikka tämä heräilevä GIS-hirmuni (?) jääkin vielä usein kiireisen ja hedonistisen opiskelijaelämän jalkoihin, huomaan motivoituneeni hommaan uudella tavalla. Ehkä se on kuin onkin totta, että tekeminen tulee ensin, sitten motivaatio?

 
Lähteet:
Hakala, H. (2016) 6. kurssikerta. Hakanna’s blog. 7.3.2016. https://blogs.helsinki.fi/hakanna/
Heikkilä, N. (2016) 6. Reippailua ja karttoja opetuskäyttöön. Nean kurssiblogi. 7.3.2015. https://blogs.helsinki.fi/neaheikk/
Pelkonen, N. (2016) Kurssikerta 6 – Pisteitä ja hasardeja. Nikon PAK-blogi. 7.3.2016. https://blogs.helsinki.fi/nikopelk/
Rossi, A. (2016) Kurssikerta 6 – pisteaineistojen esittäminen kartalla. Ajrossi’s blog. https://blogs.helsinki.fi/ajrossi/
Karttalähteet:
Development Bites (2016). World map indicating the Human Development Index. 7.3.2016 http://www.developmentbites.com/the-human-development-index/
FAO (2016). Global population density in 2015. 7.3.2016. http://www.fao.org/docrep/009/a0310e/a0310e10.htm

Neljäs kurssikerta ja ruututeemakartat

Neljännellä kurssikerralla laadittiin ruututeemakarttoja. Olen tainnut hehkuttaa samaa aikaisemmissanikin blogiteksteissäni , mutta Mapinfon käyttäminen tuntuu viime kevääseen verrattuna niin ihanan helpolta kun on jo jokin aikaisempi kosketus ohjelmaan ja muistikuvia eri toiminnoista. Toisaalta kurssin loppupuolen harkoissa en viime keväänä ollut enää mukana, joten tätä riemua tuskin kestää kovin kauaa…nauti siitä kuitenkin vielä toistaiseksi!

Laadin oman neljännen kurssikerran karttani alle 18-vuotiaiden sijoittumisesta pääkaupunkiseudulla ja tein sen ruutukoolla 1000×1000 metriä. Yhdestä ruudusta tuli näin ollen suurempi kuin 500-metrinen ruudukko, jota harjoituskerralla käytimme. Päätin kokeilla 500×500-ruudukkoa suurempaa ruutukokoa, sillä pienemmästä ruutukoosta olisi todennäköisesti tullut sekava, varsinkin kun kuvasin kartassani koko pääkaupunkiseutua enkä esimerkiksi vain Helsinkiä.

KK4_grid1000kartta

Mielestäni kartastani ei tullut mitenkään täysin epäonnistunut, mutta ei se toisaalta täydellinenkään ole. Kartan ongelmana on ainakin se, ettei siitä näy kaupunginosien eikä kaupunkien nimiä, mistä syystä kartasta on hieman hankala tehdä päätelmiä. Toisin sanottuna kartan luettavuutta saattaisi parantaa se, että ainakin olennaisten kaupunginosien nimet olisi merkitty karttaan (kaikkien kaupunginosien nimien lisääminen tuskin olisi hyvä ratkaisu kartan havainnollisuuden suhteen).  Jouduin vertaamaan karttaa netistä löytämääni karttaan, jossa oli esitetty pääkaupunkiseudun kaupunginosat. Luokittelin kartan aineiston luonnollisiin luokkaväleihin mikä toimi hyvin. Väristyksessä halusin kokeilla jotakin muuta kuin perinteistä punasävyistä väriskaalaa, mutta toisaalta sininen ei anna samaa vaikutelmaa määrän kasvamisesta kuin punainen.

Kartan mukaan alle 18-vuotiaiden enemmistö sijoittuu ensisilmäyksellä Espoossa kaupungin eteläpuolelle ja Vantaalla eteläosiin sekä Metsolan ympäristöön. Helsingissä alle 18-vuotiaiden määrä on eri kaupunginosissa melko tasainen. Erot alle 18-vuotiaiden alueellisessa jakautumisessa selittyvät eri kaupunginosien väkiluvuilla: alueet, joilla alle 18-vuotiaiden osuus on kartan mukaan suurin, ovat suurimpia myös väestömäärältään. Toisin sanottuna kartastani olisi todennäköisesti tullut melko saman näköinen vaikka olisin kuvannut siinä jotain toista ikäryhmää. Kartta ei olekaan kovin informatiivinen tässä suhteessa. Samaan ongelmaan on kartassaan törmännyt myös Jasmiina Myllys (Jasmiinan PAK-blogi).

Tämä johtuu siitä, että kartalla on kuvattu absoluuttisia, ei suhteellisia, arvoja. Toisaalta kuten Jasmiinakin (Jasmiinan PAK-blogi) toteaa blogissaan, joissain tapauksissa on olennaista olla perillä absoluuttisista arvoista. Tällaista tietoa tarvitaan ainakin palveluiden suunnittelemisessa. Marisofia Nurmi (nurmari’s blog) on oivaltanut blogissaan, että ruututeemakartalla absoluuttisten arvojen käyttäminen on siinä mielessä perusteltua, että ruudut ovat kaikki saman kokoisia ja siten vertailukelpoisia keskenään, toisin kuin esimerkiksi koropleettiteemakartassa.

Lähteet:

Myllys, J. (2016) 4. kurssikerta: pisteitä ja ruutuja. Jasmiinan PAK-blogi. 18.2.2016. https://blogs.helsinki.fi/myllyjas/

Nurmi, M. (2016) Kurssikerta 4 – Ahaa-elämyksiä ja turhautumista. Nurmari’s blog. 18.2.2016. https://blogs.helsinki.fi/nurmaris/

Kolmas kurssikerta – syvissä vesissä (heh) valuma-alueilla, Afrikassa ja muutenkin

Kolmannella kurssikerralla harjoiteltiin erilaisten tietokantojen yhdistämistä ja uusien sarakkeiden luomista vanhaan tietokantaan sekä niiden päivittämistä uudella tiedolla. Harjoittelimme tätä ensin yhteisesti tekemällä kartan, jossa kuvattiin Afrikan timanttikaivoksia, öljykenttiä ja konflikteja. Itsenäisharjoituksessa tehtiin kartta Suomen valuma-alueiden tulvaherkkyydestä. Viittaan tässä blogitekstissä paljon viime kevään PAK-kurssilaisten blogeihin!

Afrikan konflikteja, timanttikaivoksia ja öljykenttiä kuvaavasta kartasta oli ilmeisesti tarkoitus hahmotella sitä, olisiko eri ilmiöillä mahdollisesti yhteyttä toisiinsa. Tätä pohti blogissaan muun muassa Annamari Kiviaho (Annamarin blogi). Hän oli huomioinut, että Afrikan konfliktialueiden läheisyydessä on usein myös timanttikaivoksia, ja päätellyt, että ilmiöillä on selvä yhteys. Näin voi toki olla, mutta tällaisia päätelmiä on hankala ja oikeastaan jopa mahdoton tehdä ilmaan syvällistä perehtymistä asiaan. Ja vaikka yhteys olisikin, niin konfliktit ovat silti aina useamman tekijän summa, joista ei timanttikaivosten läheisyys myöskään välttämättä ole keskeisin. Jotta tällaisia johtopäätöksiä voisi tehdä, tulisi olla todella syvällistä, yksityiskohtaista ja monialaista tietoa kunkin konfliktin taustoista, alueen erityispiirteistä, poliittisesta tilanteesta sekä kulttuurista ymmärrystä esimerkiksi alueen eri etnisyyksien vuorovaikutuksesta.

Tätä korostaa blogissaan myös Juuso Korhonen (Juuson paikkatietopuserrus). Hän muistuttaa, että turhan aikaisia johtopäätöksiä ei kannata tehdä, ja että usein konfliktien keskeisimmät syyt ovat sosiopoliittisia. Juuso myös mainitsee, että Afrikassa konflikteihin ovat vaikuttaneet paljon myös siirtomaa-ajan historiallinen painolasti sekä keinotekoisesti vedetyt maarajat. Kartan laadintaa voisi myös käyttää visuaalisena apuvälineenä sen selvittämiseen, onko kurssikerralla käytettyihin tietokantoihin tallennettujen tietojen kuvaamilla ilmiöillä yhteyttä toisiinsa.

Seuraavaksi siirryttiin takaisin koto-Suomeen ja valuma-aluekarttojen piirtämiseen. Kartan piirtäminen MapInfossa oli helppoa ja nopeaa, mutta viimeistely puolestaan hieman hidasta ja hankalaa. Kartastani (kuva 1) tuli kuitenkin suurin piirtein sellainen kuin halusinkin sen olevan. Valitsin aineiston luokitteluperusteeksi kvantiilit, sillä aineisto oli jakautunut vinosti. Luokittelun valitseminen ei tosin vielä ole ihan hallussa, ja olisi varmaan hyvä opetella ulkoa esimerkiksi se, millainen luokittelu sopii milläkin tapaa jakautuneelle aineistolle. Tätä tulee onneksi näköjään harjoiteltua lähes joka kurssikerralla. En kuitenkaan ole ihan varma, onko valitsemani luokitteluperuste paras ilmiön kuvaamiseen. Olisin voinut käyttää myös natural break -luokittelua.

Histogrammia ei tarvinnut tällä kertaa itse laatia, vaan se oli valmiiksi saatavilla tehtäväohjeistuksessa. Mietin pitkään minkä värisen kartastani teen: sininen olisi tavallaan ollut luonteva valinta, sillä kartassa kuvattiin vettä ja tulvimista. Sininen on kuitenkin rauhallinen ja seesteinen väri, eikä siksi tuntunut parhaalta vaihtoehdolta hasardia (tulvariskiä) kuvaavaan karttaan. Päädyinkin kuvaamaan tulvaherkkyyttä punaisen sävyillä kun taas järvisyyttä esittävistä pylväistä tein sinisiä. Olisin halunnut kuvata joet kartallani, sillä niillä on keskeinen vaikutus tulvaherkkyyteen, mutta olin muokkaillut MapInfon tasoja kummallisesti, mistä syystä en onnistunut saamaan niitä näkyviin.

Itselläni kesti hetki hahmottaa, mitä tekemälläni kartalla kuvattu tulvaindeksi oikeastaan kertoo. Hetken asiaa opiskeltuani kuitenkin ymmärsin, että tulvaindeksi kuvaa kuivimpien kausien suhdetta kaikkein runsasvetisimpiin kausiin. Tulvaindeksin voi laskea monella tapaa, mutta harjoituksessa se tehtiin laskemalla keskiylivirtaaman (jolloin virtaama on keskimääräistä suurempi eli joki tulvii) ja keskialivirtaaman (joen vesimäärä on tavallista pienempi eli on kuivaa) välinen suhde.

VALMISKARTTA3FINAL

Kuva 1. Suomen valuma-alueiden tulvaherkkyys tulvaindeksiin perustuen sekä järvien suhteellinen osuus.

Valmis kartta siis esittää Suomen valuma-alueiden tulvaherkkyyden tulvaindeksiin perustuen. Kartalla on kuvattu myös alueiden järvisyys, joka käsittääkseni tarkoittaa järvien suhteellista osuutta alueiden pinta-aloista. Ensimmäisenä kartalta huomaa sen, että tulvaherkkyys on pienin alueilla, joissa järvisyys on suuri, kuten Keski-Suomessa. Tätä saattaisi selittää se, että järvet todennäköisesti varastoivat vettä tehokkaasti. Toisaalta tulvaherkkyyden pienuudella ja järvien suurella osuudella ei välttämättä ole syy-seuraussuhdetta, ja tulvaherkkyyden pienuus saattaa johtua myös jostain muusta, kuten siitä, että alueella on melko paljon metsää ja kasvillisuutta, jotka sitovat vettä. Todennäköisempänä pidän kuitenkin sitä, että järvisyys vaikuttaa tulvaherkkyyteen. Saman ovat huomanneet myös monet muut kurssilaiset, muun muassa Pinja Myllykoski (Pinjan paikkatietoblogi).

Kartalta näkyy myös, että tulvaherkkyys on pienempi maan sisäosissa kuin rannikolla. Tämä johtunee siitä, että rannikot ovat alavampaa aluetta kuin maan sisäosat. Pohjanmaalla tulvaherkkyys on suurta, mikä todennäköisesti liittyy nimenomaan maaston alavuuteen. Joonas Alanko mainitsi blogissaan, että myös maatalouden runsaudella saattaa olla vaikutusta Pohjanmaan tulvaherkkyyteen, sillä Joonaksen mukaan se lisää pintavirtausta (Alanko’s blog).

Lapin matalaa tulvaherkkyyttä saattaisi puolestaan selittää soiden ja metsien runsaus, jotka sitovat itseensä vettä. Toisaalta Lapissa on talvisin paksu lumipeite, minkä luulisi tarkoittavan suurempia kevättulvia. Järvisyydellä ei todennäköisesti ole ilmiön kanssa tekemistä, sillä Lapin järvisyys ei ole kovin suurta. Pohjois-Lapissa tulvaherkkyys on suurempaa kuin eteläisessä Lapissa ja Käsivarren tietymillä. En oikein uskalla arvailla, mistä moinen voisi johtua.

Olli Kauppi huomasi blogissaan tärkeän asian tulvaherkkyyden mittaamiseen liittyen: koska tulvaindeksi kuvaa koko valuma-alueen keskiarvon, suurten alueiden tulvaindeksit ovat pienempiä, sillä kokonaispinta-ala vaikuttaa tulvaindeksiä laskettaessa enemmän suurten kuin pienten alueiden kohdalla (Olli Kaupin paikkatietoblogi). Tämä pitää ottaa huomioon alueiden tulvaherkkyyttä analysoidessa.

Mielestäni on mahtavaa, että kartalla voi esittää niin monenlaista tietoa, ja että minä, toisen vuoden maantieteen opiskelija, voin erilaisia tietokantoja ja aineistoja yhdistelemällä ihan oikeasti tuottaa kartan, joka kuvaa Arfikan konflikteja ja timanttikaivoksia tai Suomen valuma-alueiden tulvaherkkyyttä. Se on melekoisen motivoivaa. Mielessäni käväisi myös se, kuinka paljon mielenkiintoisia asioita paikkatietoa luomalla ja yhdistelemällä sekä erilaisia karttoja piirtämällä voisi tehdä. Samalla tulin miettineeksi sitä, että jokainen niiden aineistojen, tietokantojen ja karttojen tekijöistä, joiden pohjalta minä luon karttojani Kumpulassa, on todennäköisesti ollut joskus samanlainen MapInfossa sähläävä toisen vuoden opiskelija kuin minä olen nyt…hauskaa vai hirvittävää?!

Tiede taitaakin monelta osin perustua luottamukseen, joka ei toisaalta onneksi ole sokeaa tai yksisuuntaista. Tieteentekijöillä on kuitenkin oman tietonsa luotettavuuden ja objektiivisuuden takaamisen lisäksi vastuu suhtautua kriittisesti muiden tieteentekijöiden tuottamaan tietoon, vertaisarvioida, verrata, muokata ja suhteuttaa. Niin se tieteen itseään uudistava ja korjaava perusluonne varmaan syntyykin.

Menipäs syvälliseksi tieteenfilosofoinniksi ja aiheesta poikkeamiseksi, pahoittelut siitä. Tämä oli kuitenkin motivoiva oivallus – ymmärsin jollain hieman syvällisemmällä tasolla, että asiat, joita nyt opiskelen, ovat oikeasti tärkeitä ja todella keskeisiä, eivät pelkästään tulevan urani, vaan myös laadukkaan tiedon tuottamisen kannalta. Viime kerrallakin tuli tätä vastuuta pohdittua, jotenkin se konkretisoituu kun tekemisen kautta hahmottaa kartanlaatimiseen vaadittavan tiedon ja taidon määrän….Eiköhän tässä ole tarpeeksi asiaa yhteen blogipoustaukseen, tattista ja kuulumisiin!

 

 

 

Lähteet

Alanko, J. (2015) Alanko’s blog. 10.2.2016. https://blogs.helsinki.fi/jbalanko/

Kauppi, O. (2015) Olli Kaupin paikkatietoblogi. 10.2. 2016. https://blogs.helsinki.fi/okauppi/

Kiviaho, A. (2015) Annamarin blogi. 10.2.2016. https://blogs.helsinki.fi/annakivi/

Korhonen, J. (2015) Juuson paikkatietopuserrus. 10.2.2016. https://blogs.helsinki.fi/juusokor/

Myllykoski, P. (2015) Pinjan paikkatietoblogi. 10.2.2016. https://blogs.helsinki.fi/myxmy/

Toinen kurssikerta – päällekkäisiä teemakarttoja

Toisella kurssikerralla harjoiteltiin kahden päällekkäisen teeman tekemistä MapInfon teemakarttaan. Minulla oli hieman ongelmia päästä vauhtiin kartanlaatimisessa, mutta kun neuvottomana ruudun tuijottamisen sijaan ryhdyin kokeilemaan erilaisia toimintoja, homma alkoikin sujua. MapInfon käyttäminen tuntuu ihanan helpolta verrattuna viime kevääseen, kun minulla ei ollut mitään aikaisempaa kokemusta kyseisestä ohjelmasta!

Vaikka MapInfon käyttäminen tuntuukin helpommalta kuin vuosi sitten, kartan laatiminen on silti todella haastavaa; ainakin jos haluaa tehdä siitä hyvän. Päädyin monien eri vaihtoehtojen kokeilemisen jälkeen tekemään karttani ulkomaalaisten osuudesta Uudenmaan kuntien väestöstä. Toiseksi kartalla esitettäväksi teemakseni valitsin eri kieliryhmien (jotka aineistossa olivat suomen-, ruotsin- ja muun kieliset) osuudet kunnissa, ja päätin kuvata niitä ympyrädiagrammein. Halusin valita teemani siten, että ne tukevat jotenkin toisiaan ja että niillä on jokin yhteys ja että parhaassa tapauksessa kartasta todella voi tehdä joitakin johtopäätöksiä.

valmiskartta_KK2

Olisin alun perin halunnut tehdä 3D-kartan, mutta siitä oli todella vaikea saada järkevän näköistä, joten jossain vaiheessa luovutin. Näin jälkikäteen ajatellen minun olisi kannattanut tehdä tuloste myös 3D-kartastani ja liittää se tähän blogikirjoitukseen, niin huono kartta kuin se olikin. Yritin laatia karttaa myös koulutusasteen ja tulojen suhteesta, mikä olisi mielestäni ollut erittäin mielenkiintoinen ja informatiivinen teemayhdistelmä, kuten myös kurssikertaan liittyvässä artikkelissa todettiin (Leonowicz, 2006, s. 34). Pääsin tässä niin pitkälle, että laadin koropleettikartan Uudenmaan kunnista ja korkeakoulutettujen osuudesta niissä. Seuraavaksi olisin halunnut kuvata pylväsdiagrammein asukkaiden tulotason, mutta se osoittautuikin ongelmalliseksi. En ensinnäkään ollut aivan varma siitä, sisälsikö Kunnat2015-tietokanta tietoa kuntien asukkaiden keskimääräisestä tulotasosta sarake. Sarake ”valtion veronalaiset tulot” saattoi olla etsimäni sarake, mutta koska en ollut aivan varma, en uskaltanut sitä käyttää. Lopulta päädyin tekemään karttani ulkomaalaisväestöstä ja kieliryhmistä.

En kuitenkaan ole tyytyväinen karttaan, vaikka pitkään sitä teinkin. Ensinnäkin minulla oli suuria ongelmia ympyrädiagrammien esittämisen kanssa, sillä vaikka kuinka yritin, en onnistunut siirtämään niitä pois toistensa päältä, mikä heikentää kartan luettavuutta olennaisesti. Ympyrädiagrammeista tuli myös turhan pieniä ja suhruisen näköisiä, ja kartta itsekin jäi melko pieneksi. Olisin halunnut kuvata kartassa myös kuntien nimet, mutta sekin oli haastavaa, sillä niitä oli vaikea mahduttaa kuntarajojen sisälle varsinkin pienimpien kuntien (kuten Kauniaisen) kohdalla. Kenties olisin voinut jättää karttaan vain muutamien suurimpien kuntien nimet.

Mielestäni karttani ei myöskään ole sisällöllisesti kovin informatiivinen. Kartalla kuvaamani teemat tukevat kyllä toisiaan ja liittyvät toisiinsa, mutta lopulta kieliryhmien osuudet eivät mielestäni olennaisesti lisää kartan informatiivisuutta: on oikeastaan melko lailla itsestään selvää, että kunnissa, joissa ulkomaan kansalaisten osuus on suurin, puhutaan myös eniten muita kuin kotimaisia kieliä. Ehkä olisinkin voinut valita toiseksi teemakseni jonkin hieman yllättävämmän, ja pohtia sitten, onko kyseisten muuttujien välillä korrelaatiota tai jopa syy-seuraussuhdetta. Näin on tehnyt blogissaan muun muassa Anni Kangas (Sivuaineopiskelijana Kumpulassa), ja pohdinta on mielenkiintoista. Korrelaatio ulkomaan kansalaisten määrän ja muita kieliä kuin suomea ja ruotsia puhuvien välillä on itsestään selvä ilman karttaanikin, varsinkin kun suomea ei puhuta muualla päin maailmaa. Lisäksi saamelaisten osuus on Suomessa ja Uudellamaalla niin pieni, ettei sillä voi olla suurta merkitystä. Toisaalta korrelaation ja syy-seuraussuhteiden pohtiminen vaatisi tilastollista analyysiä esimerkiksi SPSS:ssä.

Kartassani on kuitenkin myös joitain ihan onnistuneita tekijöitä. Suurimmat eniten ulkomaalaisia sisältävät kunnat, kuten Helsinki ja Espoo, erottuvat kartalta selvästi. Lisäksi kartan väritys on mielestäni onnistunut, vaikka ympyrädiagrammit ovatkin hieman suttuisia ja niille olisi voinut valita muunkin kuin mustavalkovärityksen. Parhaiten onnistuin tässä kartassa mielestäni luokittelussa, ja mietinkin sitä todella tarkkaan. Tein käyttämäni muuttujan arvoista (ulkomaalaisten osuus väestöstä) histogrammin, josta kävi ilmi, että aineistoni oli melko epämääräisesti jakautunut. Kokeilin luokitella aineistoa useammalla eri tavalla ja päädyin lopulta valitsemaan luokittelun luonnollisten luokkavälien perusteella. Kyseinen luokittelu sopii hyvin epätasaisesti jakautuneelle aineistolle ja lisäksi se oli MapInfon valmiista luokitteluperusteista ainoa, jossa korkeimmat mutta määrällisesti vähäisimmät havainnot saivat oman luokan. Näiden havaintojen säilyttäminen omassa luokassaan oli mielestäni kartan informatiivisuuden kannalta erittäin olennaista.

KK2_histogrammi_ulkomaankans

Mitä enemmän GIS:iin ja kartografiaan syventyy, sen selvemmäksi käy se, kuinka monivaiheista, tarkkaa ja paljon taustatyötä sekä viimeistelyä vaativaa työtä karttojen laatiminen on. Pienikin huolimattomuus- tai ajatusvirhe saattaa saada suuret mittasuhteet valmiissa kartassa, ja pahinta on, ettei sitä välttämättä itse edes huomaa. Vastuullista touhua siis! Jos minulla olisi ollut enemmän aikaa, haluaisin myös viimeistellä ja muokata karttojani Corelissa. Yritin tehdä niin tämän kurssikerran karttani kohdalla, mutta en saanut sitä aukeamaan Corelissa toivotulla tavalla. Ehkä yritän seuraavan kartan kohdalla ajan kanssa uudestaan!

 

Lähteet:

Kangas, A. (2016) Sivuaineopiskelijana Kumpulassa. 4.2.2016. https://blogs.helsinki.fi/abkangas/

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

 

Artikkeliteksti

Anna Leonowiczin artikkeli (2006) käsittelee kahden muuttujan koropleettikarttojen hyödyllisyyttä maantieteellisten ilmiöiden välisten suhteiden kuvaamisessa. Artikkelissa esitellään Leonowiczin puolalaisilla ja liettualaisilla maantieteen opiskelijoilla toteutettu tutkimus, jonka perusteella Leonowicz esittää, että kahden muuttujien koropleettikartat havainnollistavat lukijalle spatiaalisia suhteita paremmin kuin yhden muuttujan koropleettikartat. Tämän edun edellytyksenä on, että kahden muuttujan koropleettikartta on graafisesti hyvin suunniteltu.

Mielestäni Leonowicz on perustellusti sitä mieltä, että kahden muuttujan koropleettikartoilla pystytään havainnollistamaan erilaisten maantieteellisten ilmiöiden välisiä suhteita eri tavalla kuin yhden muuttujan koropleettikartoissa. Olen Leonowiczin kanssa samaa mieltä myös siitä, että jotta tässö onnistuttaan, täytyy kartan graafisen ilmeen onnistua. Toisin sanoen onnistunut kahden muuttujan koropleettikartta on informatiivisempi kuin yhden muuttujan kartta, mutta vaatii tarkkaa graafista suunnittelua ja enemmän ajatustyötä ja siten myös epäonnistuu helpommin.

Mielestäni artikkelin kahden muuttujan koropleettikartta Puolan Mazowszen alueelta on hieman hankalasti luettava, ja luulenkin, että kahden muuttujan koropleettikartan hyvä ymmärtäminen ja hahmottaminen vaativat hieman harjoitusta. On hankalaa lukea kahden päällekkäisen koropleetin legendaa, jossa koropleettien värit risteävät, ja kun legenda kuvataan koordinaattiakseleilla. Kenties tällaisten karttojen käyttäminen esimerkiksi sanomalehdessä ei olisikaan kovin järkevää, sillä keskiverto lehdenlukijan kartografinen osaaminen tuskin on kovin kattavaa. Toisaalta maantieteilijöille, kartografian asiantuntijoille ja tietynlaisille tarkoituksille tällainen esitystapa voi olla todella havainnollinen, informatiivinen ja toimiva.

Tajusinkin artikkelin kahden muuttujan koropleettikartan nerokkuuden kunhan olin sitä hetken ihmetellyt. Kartalta hahmottuu selvemmin kuin kahdelta erilliseltä koropleettikartalta maaseutuväestön osuuden ja alle 18-vuotiaiden osuuden suhde, ja vaikuttaisi siltä, että siellä, missä maaseutuväestön osuus on suuri, myös alle 18-vuotiaiden osuus on melko suuri. Päättelin näin muun muassa siitä syystä, että suurin osa kartan sävyistä sijoittuu legendaneliön oikeaan yläkulmaan, johon kahden muuttujan korkeimmat luokat kuuluvat. Kartasta ei kuitenkaan voi päätellä sitä, onko kyseisillä ilmiöillä syy-seuraussuhdetta, kuten artikkelissakin todetaan. Vaatii myös melko paljon pohdintaa ja ajatustyötä, jotta ymmärtää, mitä kartta todella kuvaa.

Tämän artikkelin tehtävänantona oli pohtia myös sitä, mitä ajatuksia herää käytettävissä olevan välineen eli paikkatieto-ohjelman ja kartografisen toteutuksen välisestä suhteesta, sekä sitä, kumpi ohjaa kumpaa. Olen sitä mieltä, että tietenkin se, mitä tavoitteita kartanlaatijalla on kartan laatimisen suhteen, vaikuttaa siihen millainen lopputulos on. Silti on mahdotonta tehdä minkä tahansa laista karttaa, vaan käytetty paikkatieto-ohjelma rajoittaa kartografin toteutustyötä. Kartanlaatija on se jolla on visio, mutta paikkatieto-ohjelmat määrittävät puitteiston. Tässä mielessä kartanlaatija onkin teknologian armoilla, ja siitä syystä on tärkeä oppia käyttämään erilaisia karttaohjelmia ja näkemään niiden hyvät ja huonot puolet suhteessa toisiinsa. Tällöin on mahdollista tehdä kustakin kartasta paras mahdollinen toteutus.

 

Ensimmäinen kurssikerta – toista kertaa!

PAK 2016

Kurssikerta 1

Täällä sitä ollaan taas! Osallistuin PAK-kurssille nimittäin myös vuosi sitten, mutta en erinäisistä syistä saanut silloin suoritettua kurssia loppuun. Joten tässä taas tepastelen fuksin kengissä vanhan kunnon MapInfon ihmeiden äärellä, ah autuutta.

Tämä kurssikerta olikin oikeastaan asioiden mieleen palauttamista viime kevään PAK-kurssilta. Yllättävän paljon oli päässyt unohtumaan, mutta asiat palautuivat nopeasti takaisin mieleen ja MapInfon käyttäminen tuntui viime kevääseen verrattuna ihanan helpolta ja tutulta. Luulen, että kaltaiselleni ei-niin-GIS-nerolle tekee itse asiassa todella hyvää käydä jotkin kurssin monimutkaisemmat asiat kahteen kertaan läpi ja ehkä siten oikeasti oppiakin (ja myös muistaa myöhemmin) jotain.

Valitsin teemakarttani aiheeksi yli 65-vuotiaiden osuuden Suomen väestöstä kunnittain. Mielestäni kartta onnistui melko hyvin, vaikka se voisi toki olla parempikin (niin kuin aina). Kartta on esimerkiksi siinä mielessä uskottava ja visuaalisesti onnistunut, että väestömäärältään suuret kunnat, joissa on muun muassa korkeakouluja ja siten suhteellisesti enemmän nuoria opiskelevia aikuisia kuin yli 65-vuotiaita, erottuvat kartalta selkeästi. Näitä alueita ovat muun muassa Tampere ympäristöineen, Oulun seutu sekä Kuopio. Sen sijaan esimerkiksi Itä-Suomesta, jossa on väestön vanheneminen ja nuorten lähtömuutto on voimakasta, erottuu monia kuntia, joissa yli 65-vuotiaiden osuus on yli 25 prosenttia väestöstä.

Kartta toimisi kuitenkin kenties paremmin, jos olisin valinnut jonkin toisen värityksen. Valitsemani vihreäsävyinen väriskaala on siinä mielessä hieman huono, että vaikka neljä ylintä luokkaa ovat vihreäsävyisiä, alin luokka näkyy kartalla lähes valkoisena. Tämä antaa vaikutelman, että alin luokka olisi jotenkin ”erillinen” muista luokista, vaikka toisaalta on toki informatiivista, että se erottuu selkeästi. Ylemmät luokat (varsinkin toiseksi ja kolmanneksi ylin) puolestaan erottuvat toisistaan paikoitellen hieman huonosti. Kenties luokkia olisikin voinut valita vaikka vain neljä ja niitä kuvaava väriskaala olisi voinut olla myös alimman luokan suhteen liukuvampi. Mielestäni paremman väriskaalan on karttaansa löytänyt Tatu Leppämäki (PAKinoita kartoista).

Luokittelin aineiston luonnollisiin luokkaväleihin, mikä mielestäni sopi aineistoon melko hyvin, vaikka aineisto onkin melko tasaisesti jakautunut. Olisin toisaalta voinut kenties miettiä luokittelua vielä pidempään ja löytää myös paremman tavan tehdä se, varsinkin kun oikeanlainen luokittelu on niin tärkeää. Luokittelu on kartan tekemisessä mielestäni haastavin osuus, koska sen ansiosta (ja varsinkin silloin kun sen tekee väärin) karttaan tulee helposti sellaisia vääristymiä, joita ei edes itse välttämättä huomaa. Toki kartta on joka tapauksessa jonkinlainen vääristymä todellisuudesta, mutta mielestäni juuri luokittelun valitsemisella voi vaikuttaa hyvin paljon siihen, kuinka suuri tai pieni kyseinen vääristymä on. Olen tätä mieltä siksi, että valmiissa kartassa luokittelu on sellainen tekijä, johon asiaan perehtymätön kartanlukija ei välttämättä tule kiinnittäneeksi huomiota, vaikka osaisikin kritisoida esimerkiksi kartan väritystä tai muotoseikkoja. Luokittelu on ikään kuin kartografian näkymätön käsi, joka ohjaa perustavanlaatuisella tavalla sitä, millaisia tulkintoja kartoista tehdään. Tietysti muutkin kartan laadinnan vaiheet ovat sitä myös, mutta mielestäni luokittelu eniten.

 

kartta_65v_KK1 (1)

Lähteet:

Leppämäki, T. (2015) PAKinoita kartoista. 1.2.2016. https://blogs.helsinki.fi/leppatat/