Kurssikerta 7

Karttojen tuottamista itsenäisesti alusta loppuun viimeisen kurssikerran kunniaksi

Seitsemännen ja viimeisen kurssikerran tarkoituksena oli valmistaa kaksiteemainen kartta vapaasti valituista aiheista vapaasti valitulta alueelta. Valittavien aineistojen määrän kasvoi niin suureksi, että aluksi meinasi iskeä aineistoahdistus. Selailin ensin Etelä-Aasian tilastoja ja maita niiden maakuntia silmällä pitäen. Tulin hetken päästä siihen lopputulokseen, että sopivien aineistojen löytäminen ja kartan tekeminen jostain tuntemattomasta Aasian valtiosta ylittäisi kärsivällisyyskynnykseni ja mahdollisesti myös osaamiseni. Päädyin siksi tekemään kartan Euroopan valtioista Eurostat-palvelun tilastoja käyttämällä. Tilastoaineistojen löytäminen ja sopiviksi muokkaaminen tuntui aluksi hankalalta myös Eurostatin sivuilla. Hetken aineistoja pyöritellessäni opin kuitenkin, kuinka aineistohaku ja taulukoiden muokkaaminen toimivat.

Ensimmäisen kartan tein Euroopan Unionin asukkaiden ulkomaan matkoista sekä vähintään kahta vierasta kieltä opiskelevien nuorten osuuksista vuonna 2012 (kuva 1). Vaikka kartan aineistossa luki, että kyseiset tiedot koskevat EU:n kansalaisia, kartalle on kuitenkin kuvattuna myös Sveitsi. Kartan aineistossa käytetty määritelmä ”nuoret” on myös ehkä hieman epätarkka. Aineistoon on otettu mukaan oppilaat, jotka kuuluvat kansainvälisen koulutusluokitus ISCED:n luokkaan 3, eli suurin piirtein lukioikäisiin nuoriin. Kartan legendassa on virheellisesti kirjoitettu kartan esittävän kieltä opiskelevien nuorten osuuksia koko väestöstä, vaikka pylväät kertovat mitä todennäköisimmin kieliä opiskelevien osuudet saman ikäisistä nuorista.

Kuva 1. Vähintään 4 yön ulkomaanmatkan tehneet % väestöstä vuonna 2012. (Eurostat)

Kuva 1. Vähintään 4 yön ulkomaanmatkan tehneet % väestöstä, sekä vähintään kahta vierasta kieltä opiskelevien nuorten osuudet vuonna 2012. (Eurostat).

Karttaa katsoessa voisi sanoa yleistäen, että Pohjois- ja Keski-Euroopassa sekä matkustelu että vieraiden kielien opiskelu on yleisempää kuin Etelä-Euroopassa. Poikkeuksena löytyy kuitenkin muutama eteläisen Euroopan valtio, kuten Malta ja Kypros, joissa kielten opiskelu on runsasta. Lisäksi Irlannissa ja Iso-Britanniassa useampia vieraita kieliä opiskelevia on sen sijaan prosentuaalisesti hyvin vähän. Olisi mielenkiintoista tutkia onko näillä kahdella muuttujalla yhteys toisiinsa muutenkin, kuin vain pikaisesti kartalta tulkittuna.

Eniten (36,4-67,3 prosenttia asukkaista) neljän yön vapaa-ajan ulkomaan matkoja tekevät ruotsalaiset ja tanskalaiset, sekä Alankomaiden, Luxemburgin ja Sveitsin asukkaat. Kyseisissä maissa vähintään kahta vierasta kieltä opiskelevia on melko runsaasti. Kartalla näkyy kuitenkin paljon myös valtioita, joissa nuorten kielitaito on korkea, mutta väestön vuosittainen matkustelu pienempää. Esimerkiksi Ranskassa vain 2,7-13,3 % asukkaista teki ulkomaanmatkoja vuonna 2012, vaikka yli kahta kieltä opiskelevia nuoria on prosentuaalisesti lähes yhtä paljon kuin Luxemburgissa. Vielä enemmän kartalta erottuvat Romania ja Bulgaria, joissa molemmissa kieltä opiskelevien osuudet ovat suuria matkusteluprosentin ollessa esimerkiksi Romaniassa vain vaivaiset 0,9 prosenttia. Kartta kuvaa kuitenkin vain matkustelijoiden suhteellisia osuuksia ja absoluuttiset määrät saattavatkin olla aivan päinvastaisia suurien väkirikkaiden maiden ja pienempien valtioiden välillä. Pylväiden esittämiä prosenttiosuuksia on myös hieman hankala tulkita kartalta.

Eri valtiossa asuvien nuorten kielten opiskeluun vaikuttaa melko varmasti valtioiden mahdollinen kaksikielisyys tai runsas käyttökielien esiintyminen, kun taas matkusteluun vaikuttaa todennäköisesti valtioiden yleinen elintason tila. Useamman virallisen kielen valtioissa, kuten Suomessa ja Belgiassa, toinen virallisista kielistä tai yleisesti käytetyistä kielistä muodostaa englannin opiskelun kanssa suuren osan opiskeltavista vieraista kielistä. Tämä ei kuitenkaan toimi kokonaan selityksenä valtioiden nuorison kieliopinnoille, sillä poikkeuksia löytyy ja eri maissa on erilaiset opetuskäytännöt kielten suhteen. Koska kartalla on kuvattu nuorten kielitaitoa, lopputuloksiin vaikuttaa myös kunkin maan väestörakenne. Esim. väestöllisen muuntumisen vähenemisen vaiheessa olevissa valtioissa, kuten Italiassa, nuorten osuus suhteessa koko väestöön on alhainen, mikä saattaa vaikuttaa osaltaan myös nuorten vähäiseen kielten opiskeluun.

Ensimmäisen kartan valmistamiseen meni yllättävän paljon aikaa kaikennäköisen alkusäädön takia. Olin ensin aikeissa tuoda karttapohjan kuvana MapInfoon ja kerkesin jopa rekisteröidä kuvaan parikymmentä sijaintikoordinaattia aiemmin käyttämämme World-tietokannan avulla ennen kuin todella tajusin, että kuvan käyttäminen vaatisi hirmuista piirustustyötä. Euroopan valtioiden piirtäminen olisi kestänyt piirustustaitoni tuntien erittäin kauan, joten päädyin edellisellä kurssikerralla käyttämäämme maailmankartan hyödyntämiseen.

Valmiin karttapohjan saamisen jälkeen netistä hakemamme aineisto tuli yhdistää pohjakartan tietokantaan, jotta oman kartan valmistaminen aineistosta onnistuisi. Tietokantojen yhdistäminen sujui huomattavasti helpommin kuin aiemmilla kurssikerroilla, jolloin kaikki tietokantoihin ja niiden yhdistämiseen liittyneet toiminnot olivat tuntuneet hyvin sekavilta. Toisaalta en muistanut yhdistää valtioiden irrallisia osia, kuten saaria valtioiden tietokantoihin, kuten teimme Afrikka-tietokannan kanssa kuudennella kurssikerralla. Ehkä tämän takia tietokantojen yhdistäminen tuntui nyt niin helpolta.

Kartan valmistuessa tajusin, että joudun tuottamaan vielä toisen kartan, sillä olin hyödyntänyt jo aikaisemmin kurssilla käytettyä valmista karttapohjaa. Toisen kartan kohdalla tilastojen etsiminen oli jo helpompaa, mutta sopivia tarpeeksi monta valtiota sisältäviä aineistoja oli hyvin hankala löytää. Olisin halunnut tehdä kartan esimerkiksi eri valtioissa asuvien kasvisten syöntitottumuksista tai alkoholin käytöstä. Kyseisiin ja moniin muihinkin aineistoihin oli kuitenkin merkitty vain pieni osa Euroopan maista ja näitä aineistoja käyttämällä kartasta olisi tullut tyhjän näköinen tai reilusti yleistävä ottaen mukaan myös valtiot, joista aineistoa ei ollut saatavilla. Päädyin lopulta tekemään toisen karttani ylipainoisten (painoindeksi BMI yli 30) osuuksista, sekä lääkärikäynneistä per asukkaat vuonna 2008 (kuva 2). Vaikka yritin löytää mahdollisimman monia valtioita koskevia aineistoja, molemmissa tekemissäni kartoissa aineiston ulkopuolelle jääviä maita oli kaikesta huolimatta melko paljon. Päädyin muokkaamaan nämä alueet valkoisiksi, jotta kartalta ei saataisi harhaanjohtavaa informaatiota. Kahden kartan valmistamiseen meni mielestäni sen verran aikaa, etten ruvennut enää taiteilemaan ”HotLinkkejä” kumpaankaan tekemistäni kartoista.

Lääkärikäynnit2

Kuva 2. Ylipainoisten (BMI yli 30) % osuus väestöstä, sekä lääkärikäynnit per asukas vuonna 2012. (Eurostat).

Kartalta 2 näkee, että eniten ylipainoisia, 18,3-22,9% väestöstä on Virossa, Tshekissä sekä Unkarissa. Kahdessa jälkimmäisessä valtiossa myös lääkärikäyntien määrät ovat suurimmat, noin 8- 12 per asukas vuosittain. Näiden lisäksi Saksassa lääkärikäynnit ovat yleisimpiä ylipainoisuusprosentin ollessa siellä 15,1-18,3 luokkaa. Vähiten asukaskohtaisia lääkärikäyntejä vuonna 2008 oli kartan mukaan mm. Espanjassa, Kreikassa sekä Bulgariassa, joista ainoastaan Bulgariassa ylipainoisten osuus (7,9-15,1 %) on kartan pienimpiä. Ihmisten tarvitsemiin lääkärikäynteihin on niin monia eri syitä, että tältä kartalta on hyvin vaikea päätellä mahdollisesta ylipainoisuuden ja lääkärikäyntien välisestä yhteydestä. Ylipainoisuusprosentit on annettu vain muutamille valtioille, eikä esimerkiksi Pohjoismaista ole saatavilla kyseistä aineistoa kartan mukaan. Tällä kertaa kartta onkin visuaalisesti hieman sekava ja rikkonainen.

Kaiken kaikkiaan olin positiivisesti yllättynyt kuinka ongelmitta viimeisen kurssikerran omien karttojen luonti sujui alusta loppuun saakka. Ennen tunnin alkua olin hieman huolestunut kuinka onnistuisin valmistamaan kartan kokonaan itsenäisesti. Apuna olivat onneksi tarkat ohjeet sekä kurssitovereilta saadut neuvot (kiitos etenkin Outille vinkeistä Euroopan kartan rajaamista koskien!), eikä tehtävä tuntunut enää sopivien aineistojen löydettyä niin mahdottomalta. Kurssin aikana käytiin läpi paljon erilaisia MapInfon ominaisuuksia, eikä onnekseni tässä tehtävässä tarvinnut soveltaa niistä läheskään kaikkia. Muuten olisin todennäköisesti ollut pulassa muutamaankin otteeseen karttaa tehdessä. Toisaalta olisi ollut mielenkiintoista kokeilla kuinka paljon olisin osannut soveltaa oppimiamme asioita viimeisen kurssitehtävän aikana. Viimeinen karttatyö oli kuitenkin vaativuustasoltaan sopiva, tekemistä ja pohdittavaa riitti ja onnistumisen elämyksiäkin tuli koettua, esimerkiksi sekä pohjoisnuoli että mittakaava saatiin vihdoinkin asettumaan juuri niille paikoille mihin haluttiinkin.

Aluksi hieman jännitystä ja epäilyksiä aiheuttanut Paikkatiedon hankinta, analyysi ja kartografia-kurssi blogisuoritusmuotoineen paljastui paljon mielenkiintoisemmaksi ja ehkä aavistuksen helpommaksi kuin aluksi ajattelin, vaikka pieniä tuskastumisen hetkiä koettiinkin välillä. Koin kurssin alussa ensimmäistä tekstiä kirjoittaessani pientä epävarmuutta omien tekstien blogissa julkaisemisen suhteen, kuten Nelli Aaltokin (2015) mainitsi viimeisessä tekstissään. Nellin mainitsema muiden julkaisuista saatu vertaistuki auttoi kuitenkin hälventämään epävarmuutta näiden viikkojen aikana ja blogin pitäminen alkoi tuntua jopa ihan kivalta puuhalta loppua kohden. Kaiken kaikkiaan kurssi meni nopeasti ja jälkikäteen ajateltuna melko mukavastikin satunnaisista vaikeuksista huolimatta. Viimeisestä kurssikerrasta ja koko kurssista jäi loppujen lopuksi varsin positiivinen fiilis omista vähä vähältä kertyneistä MapInfon käyttötaidoista, vaikka paljon olisi ollut vielä harjoiteltavaa. Kun kyseistä ohjelmaa tarvitaan seuraavan kerran, päästään toden teolla kokeilemaan aluksi pelkoa ja inhoa GIS-luokissa aiheuttaneen PAK-kurssin oppeja.

 

Lähteet:

Aalto,N. (2015). https://blogs.helsinki.fi/neaa/ Luettu 10.3.2015

Eurostat – Data Explorer. (2013). Body mass index (BMI) by sex, age and income quintile (%). http://appsso.eurostat.ec.europa.eu/nui/show.do?dataset=hlth_ehis_de2&lang=en Luettu 24.2.2015

Eurostat – Data Explorer. (2014). Consultation of a medical doctor (in private practice or as outpatient) per inhabitant. http://appsso.eurostat.ec.europa.eu/nui/show.do?dataset=hlth_hc_phys&lang=en Luettu 24.2.2015

Eurostat – Data Explorer (2015). Participation in tourism for personal purposes. http://appsso.eurostat.ec.europa.eu/nui/show.do?dataset=tour_dem_totot&lang=en Luettu 24.2.2015

Eurostat – Data Explorer. (2015). Young people learning at least two foreign languages. http://appsso.eurostat.ec.europa.eu/nui/show.do?dataset=yth_educ_040&lang=en Luettu 24.2.2015

 

Kurssikerta 6

Kuudennen kurssikerran aluksi lähdimme pienryhmissä ulos keräämään GPS-paikantimen avulla sijaintipisteitä valituista kohteista merkitsemällä ylös kohteen sijainnin x- ja y-koordinaatit. Oma ryhmämme etsi sähkökaappeja ja muut ryhmät esimerkiksi lipputankoja ja valvontakameroita. Sisällä luokkahuoneessa siirsimme saamamme koordinaatit mm. Excelin kautta MapInfoon ja valmistimme niistä pistekarttoja. Harjoittelimme vielä yhdessä geokoodausta, eli tutkittavien ilmiöiden paikantamista kartalle niille merkittyjen osoitteiden perusteella, valmistamalla pistekartan Helsingin pelikoneiden sijainneista ennen kuin siirryimme itsenäistehtävien pariin.

Tämänkertaisena tehtävänä oli tuottaa kolme erilaista eri hasardeja kuvaavaa pistekarttaa. Karttapohjana käytimme maailmankarttaa ja tarvittavat aineistot haimme netistä ja veimme ne Excelissä muokkauksen jälkeen MapInfoon työstettäviksi. Tarkoituksena oli valmistaa karttaesityksiä, joita voisi hyödyntää kouluopetuksessa. Aineistot oli annettu maanjäristyksistä, tulivuorenpurkauksista sekä meteoriittien putoamispaikoista. Olisin halunnut tehdä kartan jokaisesta hasardista, mutta en saanut jostain syystä meteoriitteja koskevaa aineistoa toimimaan. Päädyin sen takia tekemään kaksi karttaa maanjäristyksistä, joista toisessa on kuvattu yli 5,5 magnitudin maanjäristykset ja toisessa yli 8 magnitudin järistykset vuodesta 2010 (kuvat 1 ja 2).

Kuva 1. Yli 5,5 magnitudin maanjäristykset vuodesta 2010. (ANSS Catalog Search).

Kuva 1. Yli 5,5 magnitudin maanjäristykset vuodesta 2010. (ANSS Catalog Search).

Kuva 2. Yli 8 magnitudin maanjäristykset vuodesta 2010. (ANSS Catalog Search).

Kuva 2. Yli 8 magnitudin maanjäristykset vuodesta 2010. (ANSS Catalog Search).

Jälkimmäisessä kartassa näkyy vain muutama järistys ja kartta näyttää varsin tyhjältä. Se olisikin ollut visuaalisesti paremman näköinen jos olisin valinnut hieman pidemmän aikajakson tarkasteluun. Toisaalta voimakkaita maanjäristyksiä sattuu harvoin, joten kartta on siinä suhteessa oikein kuvaava. Kolmannen kartan tein tulivuorenpurkauksista (kuva 3). Harmikseni huomasin, että tulivuorenpurkauksia koskevaa ainestoa ei ollut erikseen lähivuosilta, vaan aineistoon merkityt purkaukset olivat vuodesta 1964 eteenpäin.

Kuva 3. Vuodesta 1964 tapahtuneet tulivuorenpurkaukset. (Volcano Location Data NGCD).

Kuva 3. Vuodesta 1964 tapahtuneet tulivuorenpurkaukset. (Volcano Location Data NGCD).

Valmiit kartat havainnollistavat hyvin maanjäristysten ja tulivuorien esiintymistä maailmalla varsinkin litosfäärilaattojen reunoilla. Hasardien sijainteja selkeästi kuvaavien karttojen avulla voisikin opettaa oppilaille myös litosfäärilaattojen sijainneista ja liikkeistä suhteessa toisiinsa (kuva 4) sekä niistä aiheutuvista endogeenisistä ilmiöistä, kuten juuri kyseisten hasardien synnystä. Kuten kartoista näkyy, eniten tulivuorenpurkauksia ja maanjäristyksiä tapahtuu Tyynenmeren tulirenkaaksi kutsutulla litosfäärilaattojen reunakohdilla. Muistan itsekin vielä selvästi kuinka meille kerrottiin koulussa kyseisestä tulirenkaasta (kuva 5), joten siitä ja sen alueella tapahtuvista hasardeista olisi hyvin luonnollista puhua oppilaille näiden karttojen käyttämisen yhteydessä.

Kuva 4. Litosfäärilaatat ja niiden liikesuunnat. (Peda.net).

Kuva 4. Litosfäärilaatat ja niiden liikesuunnat. (Peda.net).

Kuva 5. Tyynenmeren tulirengas. (Wikipedia.org).

Kuva 5. Tyynenmeren tulirengas. (Wikipedia).

Kuvan 1 kartasta näkyy, että pieniä yli 5,5 magnitudin järistyksiä sattuu paljon, kun taas suuria yli 8 magnitudin järistyksiä vain vähän. Järistysten yleisyys suhteessa niiden voimakkuuteen on myös asia, jonka opettaminen koululaisille luonnistuisi hyvin kyseisten karttojen avulla. Kartoilla voisi opettaa senkin, että maanjäristykset ovat tulivuorenpurkauksia yleisempiä ja varsinkin lieviä järistyksiä sattuu päivittäin. Näiden kahden hasardin sijainteja vertaamalla näkee, että ne sijaitsevat suurelta osin samoilla alueilla. Karttojen avulla voisi havainnollistaa esimerkiksi tulivuortenpurkauksien mahdollisen vaikutuksen maanjäristysten syntyyn. Samalla voisi kertoa näistä koituvista seurauksista, kuten tsunameista ja muista tuhovaikutuksista. Kuvasta 6 näkee, kuinka tsunamit sijoittuvat samoille alueille aiemmin esiteltyjen hasardien kanssa, sekä niiden sijainnit suhteessa ydinvoimaloihin. Myös Atte Mäen blogissa (2015) oli maininta voimaloista, jotka muodostavat huomattavan riskin sijoittuessaan hasardiherkille alueille.

Kuva 6. Maanjäristykset, tsunamit ja ydinvoimalat. (?)

Kuva 6. Maanjäristykset, tsunamit ja ydinvoimalat. (Ympäristö & Kehitys Ry).

Vaikka maanjäristyksiä ja tulivuorenpurkauksia esittävien karttojen vertaileminen opetuksessa olisi hyödyllistä, tässä tapauksessa kartat ovat kuitenkin sen verran eri ajanjaksoilta, että niiden vertaileminen on hieman hankalaa. Vertailemista helpottaisi myös jos ilmiöt olisi esitetty samalla kartalla, kuten Oskar Rönnberg (2015) on tehnyt, mikä ei tullut mieleeni tunnilla karttoja valmistaessa.

Aineistojen tuominen internetistä MapInfoon ja karttojen valmistaminen sujui tällä kertaa yllättävän kivuttomasti. MapInfo-taidot ovatkin kehittyneet huimasti parin viimeisen kurssikerran aikana. On kivaa ja omalla tavallaan motivoivaa huomata, ettei apua tarvitse kysyä enää niin usein kuin aiemmin.

 

Lähteet:

ANSS Catalog Search. (2015). Northern California Earthquake Data Center. http://quake.geo.berkeley.edu/anss/catalog-search.html Luettu 20.2.2015

Mäki,A. (2015). Aten PAK-blogi. https://blogs.helsinki.fi/attemaki/ Luettu 26.2.2015

Peda.net. (2013). Litosfäärilaatat. https://peda.net/oppimateriaalit/e-oppi/ylakoulu/maantieto/amerikka/3eis2/kuvamappi/kuvia/lr Luettu 26.2.2015

Rönnberg,O. (2015). Oskarin PAK-blogi. https://blogs.helsinki.fi/oskaronn/ Luettu 26.2.2015

Volcano Location Data NGDC (2015). NOAA National Geophysical Data Center. http://www.ngdc.noaa.gov/nndc/struts/form?t=102557&s=5&d=5 Luettu 20.2.2015

Wikipedia. (2004) Pasific Ring of Fire – Tyynenmeren tulirengas – Wikipedia. http://fi.wikipedia.org/wiki/Tyynenmeren_tulirengas#mediaviewer/File:Pacific_Ring_of_Fire.png Luettu 26.2.2015

Ympäristö & Kehitys Ry. Ympäristö ja kehitys ry: energia ja ilmasto. http://www.ymparistojakehitys.fi/energia_ydinvoima.html Luettu 26.2.2015

Kurssikerta 5

Bufferointia ja itsenäistä työskentelyä

Viidennen kurssikerran alussa käytiin nopeasti yhdessä läpi MapInfolla bufferoinnin perusteita, eli aineiston tutkimista kohteille etäisyyksien perusteella luotavien puskurivyöhykkeiden avulla. Puskurivyöhykkeitä voidaan käyttää esimerkiksi erilaisten meluvyöhykkeiden määrittämiseen, kuten tunnilla laskettujen lentokenttien tai esimerkiksi moottoriteiden läheisyydessä. Lyhyen opetustuokion jälkeen siirryttiin itsenäiseen työskentelyyn, jota olikin tällä kurssikerralla huomattavasti enemmän kuin millään muulla aiemmalla kerralla. Itsenäinen työskentely erilaisten aineistojen kanssa ongelmia ratkoen oli kivaa vaihtelua, vaikka aivan mutkitta se ei sujunutkaan. MapInfo-taitojen huomasi jälleen kehittyneen, mutta apua tarvitsi silti pyytää melko paljon ja aluksi tuntui etteivät tehtävät meinanneet sujua millään. Tiimityöskentelyyn ja yksityiskohtaisempiin ”luuranko-ohjeisiin” turvautuminen teki kuitenkin aluksi jopa mahdottomilta tuntuvien tehtävien ratkaisemisen helpommaksi.

Ensimmäisenä tutkimme Malmin sekä Helsinki-Vantaan lentokenttien meluvyöhykkeitä ja niillä asuvien henkilöiden lukumääriä bufferoimalla vyöhykkeitä eri meluasteille. Seuraavana tehtävänä oli kartoittaa asukkaiden etäisyyksiä juna-asemista muodostamalla asemille puskurivyöhykkeitä 500 metrin säteellä. Tutkimme myös taajamissa asuvien ikä- ja väestöjakaumaa. Viimeisenä saimme valita kolmesta tehtävästä vähintään yhden ratkaistavaksi ja päädyin pitkän kamppailun jälkeen tutkimaan Helsingin Yhtenäiskoulun koulupiirissä asuvia.

Osa tehtävistä sujui helpommin, kuten taajama-tehtävät, ja osan kanssa joutui pähkäilemään pidempään. Esimerkiksi tehtävä, jossa kartoitettiin Tikkurilassa asuvien mahdollista altistumista lentoliikenteestä aiheutuvalle melusaasteelle tuotti hieman enemmän päänvaivaa meluvyöhykettä määriteltäessä. Yksinkertaiset luuranko-ohjeet auttoivat monessa ongelmatilanteessa, vaikka ohjeet olisivat saaneet olla vielä aavistuksen verran kattavampia. Kuten Suvi Heittola (2015) mainitsi blogissaan, minäkään en varmasti olisi onnistunut kurssikerran tehtävissä ilman kyseisiä luuranko-ohjeita. Esimerkiksi viimeisenä aloittamaani uima-allastehtävää varten yksityiskohtaisia ohjeita ei enää ollut ollenkaan. Tarkoituksena oli oppia tekemään tehtäviä myös itse aikaisempia oppeja hyödyntäen, mutta kyseisen pääkaupunkiseudun uima-altaita kartoittavan tehtävän tekeminen tyssäsi hyvin pian muistin ja taitojen loppuessa aikaisemmissa tehtävissä käytettyjen toimintojen soveltamiseksi. Luulin osaavani käyttää oikeita toimintoja vastausten saamiseksi, mutta oikeita vastauksia ei vain tullut vaikka kuinka kokeili. Monen yrityksen jälkeen ja edelleen järkeviä tuloksia vaille jäätyäni päätin luovuttaa ja kokeilla, josko Helsingin Yhtenäiskoulua koskeva tehtävä avautuisi paremmin ohjeidensa avulla. Näin siinä onneksi kävikin, eikä koulutehtävä tuottanut juuri ollenkaan ongelmia. Loppujen lopuksi olinkin positiivisesti yllättynyt siitä, kuinka hyvin MapInfon eri tehtävissä tarvittavat ominaisuudet muistuivat mieleen harjoituksia tehdessä, kunhan alkushokista oli selvitty. Koin pientä epävarmuutta saamieni vastausten oikeellisuudesta, kuten Outi Seppäläkin blogissaan (2015) pohdiskeli, mutta muiden vastauksia silmäilemällä huomasin, että tehtäväthän menivät kuin menivätkin ainakin suurimmalta osin oikein. Pieniä heittoja lopputuloksista kyllä löytyi, mutta tämä johtunee lentokenttien rajaamisesta tehtäviin hieman eri tarkkuudella. Vastausten liittäminen tekstiin html-linkkinä ei jostain syystä toiminut eikä linkki suostunut aukeamaan blogissa, joten liitin vastaukset mukaan excel-taulukkona, joka löytyy täältä.

Aikaisemmilla kurssikerroilla tarvittujen MapInfon ominaisuuksien perusteella voisi sanoa, että taulukkotietokantojen muokkaus ja uusien tietojen laskeminen tarvittavista tietokannoista on yksi MapInfon tärkeimmistä ominaisuuksista. Näin käytettävissä olevista aineistoista voidaan saada lisää informaatiota esimerkiksi karttojen tekoa varten. Karttojen tuottamisen kannalta tärkeitä ominaisuuksia on eri teemakarttojen valmistamisen mahdollistavat työkalut, sekä uusien layout ikkunoiden luominen lopullisien karttakuvien esittämistä varten. Tällä kurssikerralla opittu bufferointi on myös erittäin hyödyllinen erilaisten aineistojen analysointiin. Tunnilla tehtyjen meluvyöhykkeiden, sekä eri kohteiden ympärille sijoittuvien asutusten analysoimisen lisäksi puskurivyöhykkeiden avulla voisi tutkia myös esimerkiksi mahdolliset tulvariskialueet ja niiden läheisyyteen sijoittuvan asutuksen määriä. Bufferoinnilla voi lisäksi kartoittaa mm. pohjavesialueita sekä veden valuma-alueita ja selvittää rakennushankkeiden suunnitteluvaiheessa puskurivyöhykkeinä alueita, joille rakentaminen ei ole sallittua pohjaveden suojelemisen vuoksi.

MapInfon ominaisuuksista erilaisten karttojen valmistaminen tuntuu tällä hetkellä onnistuvan parhaiten, mutta oli kiva huomata, ettei taulukkotietokantojen muokkauskaan ollut enää niin vaikeaa. Se tosin vaatii ehkä hieman lisää harjoittelua, jotta laskutoimintojen soveltaminen erilaisissa tehtävissä onnistuisi vielä sujuvammin. Bufferointi ei tunnilla tuottanut juurikaan hankaluuksia, mutta pahoin pelkään että nämä uudet opitut taidot pääsevät jo unohtumaan ennen seuraavaa kurssikertaa.

 

Lähteet

Heittola,S. (2015). PAK 2015 / Suvi Heittola. https://blogs.helsinki.fi/heittola/ luettu 19.2.2015

Seppälä,O. (2015). Outin PAK-blogi. https://blogs.helsinki.fi/outisepp/ luettu 19.2.2015

 

Kurssikerta 4

Ruututeemakarttoja ja karttakuvan rekisteröimistä

Neljännen kurssikerran aiheina oli piste- ja ruutuaineistot, ruutukartan teko sekä rasterimuotoisen peruskartan rekisteröiminen MapInfoon ja kohteiden piirtäminen sen pohjalta. Tunnin alussa tutkittiin pisteaineistoa pääkaupunkiseudun asukkaista. Aineiston selaaminen ja ”itsensä etsiminen” oli mielenkiintoista puuhaa. Pisteaineiston avulla harjoiteltiin ruutukarttojen tekoa. Tehtävä vaati jälleen viime kurssikerralta tuttuja tietokantojen yhdistämistä sekä uuden tiedon tuottamista. Tällä kertaa tietojen yhdistäminen ja laskeminen eivät tuottaneet suurta ongelmaa vaan onnistuivat melko sujuvasti.

Valitsin karttaani (kuva 1) tutkittavaksi pääkaupunkiseudulla asuvat 21-vuotiaat. Valmis kartta ja valitsemani aiheen tarkastelu tuntuivat melko itsestäänselviltä juuri toisin mitä tehtävänannossa kehotettiin. En kuitenkaan jaksanut alkaa väsätä uutta karttaa, sillä halusin tutkia miten omanikäiseni jakautuvat pääkaupunkiseudulla. Kartan tekovaiheessa hämmennystä aiheutti jälleen sopivan luokittelun löytäminen ja kartan mittakaavan sommittelu. Aineistoa luokitellessa luokista tuli hyvin epätasaisia mitä tahansa luokittelua käyttämällä. Valitsemani luokittelu teki kartasta kuitenkin tasapainoisimman näköisen niin, että kartalta erottuu arvoja jokaisesta luokasta. Luokkien epätasaisuus on huomattavissa myös tässä luokittelussa pienimmän luokan ollessa 1-3 ja suurimman 19-92. Mittakaava temppuili jostain syystä tällä kurssikerralla enemmän kuin yleensä. Sen saaminen pysymään halutussa paikassa oikeassa alakulmassa jäi edelleen mysteeriksi. Tällä kertaa mittakaava onkin erikoisen näköinen ja aivan väärässä kohtaa peittäen osan kartasta. Voisinkin listata mittakaavan kesyttämisen loppukurssin yhdeksi oppimistavoitteeksi.

Kuva 1. 21-vuotiaiden määrät pääkaupunkiseudulla.

Kuva 1. 21-vuotiaiden määrät pääkaupunkiseudulla.

Kuten edellisellä kurssikerralla huomasin, myös tämän kertaisen kartan väreissä olisi voinut olla vielä hiomisen varaa. Etenkin sinisen sävyjä olisi voinut muokata enemmän toisistaan erottuviksi. Jostain kumman syystä toisella kurssikerralla oppimani värien säätäminen unohtuu näitä monimutkaisempia karttoja valmistaessa. Tehtävänantona oli myös poistaa kartalta ruutujen mustat rajat. Tämän pitäisi kai selkeyttää karttaa ja helpottaa sen lukemista, mutta mielestäni lopputulos on hieman epäselvä ja ”sumuinen”. Ruutukarttoihin verrattuna muut teemakartat tuntuvat selkeämmin luettavilta. Voi olla että tähän vaikuttaa kokemattomuuteni ruutukarttojen tarkastelussa ja valmistamisessa. Tunnilla tehtyä ruutukarttaa saattaisi olla helpompi tulkita eri paikkakunnittain jos siihen lisäisi esimerkiksi tiet tai kuntien suuralueet. Mielestäni tällöin kartasta tulee kuitenkin liian sekava, joten päätin jättää karttani sellaiseksi kuin se on.

Kartalta huomaa, että eniten 21-vuotiaita keskittyy Helsingin kantakaupungin alueelle. Vähiten 21-vuotiaita näyttäisi olevan Espoossa, Vantaalla, sekä Helsingin pohjois- ja itäosissa muutamia runsaasti sen ikäisiä sisältäviä keskittymiä lukuunottamatta. Etenkin Espoon ja Vantaan pohjoisosissa sekä Helsingin Östersundomissa on laajoja valkoiseksi jääviä alueita, joilla ei asu 21-vuotiaita lainkaan. Syinä tähän saattaa olla alueiden vaikeampi saavutettavuus. Nuoret aikuiset arvostavatkin monesti hyviä kulkuyhteyksiä sekä runsaita vapaa-ajanviettomahdollisuuksia, mikä saattaa selittää nuorten keskittymisen juuri Helsingin kantakaupungin alueelle. Kartalta erottuu selkeästi mm. Kallion seutu, joka on tunnettu myös nuorten suosimana halvempiakin asuntoja tarjoavana persoonallisena alueena, jossa yöelämän mahdollisuudet ovat lähellä. Espoon puolella erottuvat 21-vuotiaiden keskukset sijoittuvat kutakuinkin junaradan läheisyyteen mm. Leppävaaran, Kilon ja Espoon keskuksen alueille, sekä Matinkylän ja Olarin seuduille, joista on nopeat kulkuyhteydet esimerkiksi Helsinkiin kantatie 51 kautta kulkevilla busseilla. Nuoret arvostavat lisäksi asumista koulujensa lähellä sekä halpoja opiskelija-asuntoja, mikä näkyy 21-vuotiaiden piikkinä esimerkiksi Otaniemessä. Myös Helsingin ja Vantaan puolella on havaittavissa nuorten asutuksen keskittymistä junaratojen läheisyyteen rataosuuksilla Helsingin keskustasta Vantaankoskelle ja Korsoon, sekä arvattavasti esimerkiksi HOAS-asuntosäätiön asuntojen alueille niin Helsingin yliopiston kampusten lähistöille, kuten Viikkiin, kuin muillekin Helsingin ja Vantaan seuduille.

Ruutukartan etu muihin teemakarttoihin, esimerkiksi koropleettikarttaan verrattuna on absoluuttisen aineiston esittäminen pistekartan tavoin tarkasti tiettyihin paikkoihin sidottuna. Toisin kuin pistekartassa, kukin ruutu edustaa ennalta määriteltyä, kuten tekemässäni kartassakin käytettyä 250mx250m aluetta kartalta, jolloin tutkittava aineisto saadaan hyvin tarkasti kiinnitettyä yksittäiseen alueeseen. Ruututeemakartalla on hyvä esittää tutkittavan ilmiön absoluuttisia arvoja, sillä käytettävästä aineistosta on helppo laskea kuhunkin ruutuun kuuluvien tutkittavien tapausten absoluuttiset määrät ja tieto on paikkatarkkaa. Mutta kuten Julia Koskinen (2015) toteaa blogissaan, ruututeemakartalla voidaan esittää molemman tyyppisiä arvoja ja suhteellisten osuuksien esittäminen voi toisinaan toimia jopa paremmin kuin absoluuttiset arvot.

Ruutukartan valmistamisen jälkeen siirryttiin kurssikerran toiseen tehtävään, eli peruskarttalehden rekisteröimiseen MapInfoon. Rekisteröinti tapahtui ilmoittamalla MapInfolle kartan nurkkien koordinaatit, eikä se ollut vaikeaa kun seurasi opetusta. Rekisteröinnin jälkeen harjoiteltiin karttakohteiden piirtämistä rekisteröidyn rasterikartan pohjalta MapInfon eri työkaluja käyttäen. Kartalta eroteltiin tiet ja asutus omille tasoilleen. Tämä muistutti paljon viime jakson Corel Draw-ohjelman käyttöä ja tuntui sopivalta lopputunnin aivojen nollaukselta ruutukarttojen parissa työskentelyn jälkeen.

 

Lähteet

Koskinen, J. (2015). Julian blogi. https://blogs.helsinki.fi/juliakos/ Luettu 9.2.2015

Kurssikerta 3

Afrikkaa ja konflikteja

Kolmannen kurssikerran aluksi harjoittelimme MapInfon tietokantojen yhdistämistä ja uusien tietojen laskemista käyttämällä aineistona mm. tietoa Afrikan timanttikaivoksista, öljykentistä ja konflikteista sekä niiden sijainneista. Tämä tuntui aluksi hieman haastavalta ja sekavalta ja vaati entistä tarkempaa keskittymistä, kuten Julia Keronen (2015) mainitsi myös blogissaan. Valmistimme aineistosta kartan, jossa näkyy yllämainittujen ilmiöiden sijainnit. Jätin kartalta tarkoituksella legendan, mittakaavan sekä pohjoisnuolen pois ajanpuutteen vuoksi (kuva1). Vaaleanpunaisella merkityt alueet kuvaavat öljykenttiä, tähdet timanttikaivoksia, sekä vihreät ympyrät konflikteja. Kyseisten ilmiöiden välisiä suhteita on melko helppo tarkastella tehdyltä Afrikan kartalta. Konflikteja näyttäisi esiintyvän paljon alueilla, joilla on timantti- ja öljykaivauksia. PAKin tiedotusblogin kuva samasta aiheesta näyttää myös, kuinka konfliktit ovat hyvin laajoja ja koskevat usein koko valtiota sekä konfliktialueen naapurimaita.

Kuva 1. Afrikan timanttikaivosten, öljykenttien sekä konfliktien sijainnit.

Kuva 1. Afrikan timanttikaivosten, öljykenttien sekä konfliktien sijainnit.

Selaillessani uutisia silmiini pisti kirjoitus Afrikan konflikteista suhteessa sen öljylöytöihin. Artikkelissa mainitun tutkimuksen mukaan öljy on monesti osatekijänä konfliktien synnyssä ja sen osapuolissa, kuten voikin arvata. Tutkimus osoittaa, että mitä enemmän valtiolla on öljyvaroja, sitä todennäköisimmin jokin ulkopuolinen kolmas osapuoli tunkeutuu mukaan öljyvaltion sisäiseen konfliktiin (HS 28.1.2015). Tämä saattaa selittää konfliktien laajuuttaa uusien valtioiden liittyessä mukaan konfliktiin. Kurssikerralla tuotettuun Afrikan karttaan verrattuna on hieman yllättävää, ettei Pohjois-Afrikan suurimpien öljykenttien läheisyydessä ole ilmennyt hirveästi laajoja konflikteja, tosin esim. Egyptissä, Algeriassa ja Tunisiassa on ollut muutamia selkkauksia. Enemmän konflikteja näyttäisi keskittyvän timanttikaivosten sekä pienempien öljylöytöjen läheisyyteen.

Tutkimalla öljykenttien ja timanttikaivosten löytämisvuosia sekä kaivausten alkamisvuosia ja vertailemalla niitä konfliktien puhkeamisvuosiin voi mahdollisesti päätellä konfliktien ja kaivausten yhteyksistä toisiinsa. Tehtävänantona oli siis pohtia konfliktien esiintymisiä, sekä miettiä mitä kaikkea kurssikerralla käyttämiemme aineistojen avulla voisi päätellä. Julian blogia lukiessani huomasin hänellä olevan samoja ajatuksia löytämisvuosien ja konfliktien mahdollisista yhteyksistä.

Konfliktien yhtenä osasyynä voi olla luonnonvarojen epätasainen jakautuminen. Etenkin timanttikaivokset näyttäisivät keskittyvän yleensä suurina ryppäinä tietyille alueille, kuten Etelä- ja Keski-Afrikkaan sekä sen länsirannikoille. Näillä alueilla näytttäisi olevan myös paljon konflikteja. Aiemmin mainitut öljykenttien vaikutukset valtioiden konflikteihin voisivat selittää myös vastaavanlaisten konfliktien syntyä timanttikaivosalueilla. Afrikassa on toki myös paljon konfliktialueita, joilla ei  ole kyse pelkästään edellä mainituista resursseista. Esim. konfliktit valtioiden sisällä ja niiden rajoilla ovat yleisiä, sillä kolonialismin aikana vedetyt valtioiden rajat eivät noudata eri alueilla elävien alkuperäiskansojen heimorajoja. Runsas heimokulttuurien pirstoutuminen eri alueille, sekä myös siitä johtuvat poliittiset ja uskonnolliset levottomuudet aiheuttavat konflikteja eri puolilla Afrikkaa, kuten on käynyt esimerkiksi Somaliassa sekä Sudanissa ja Etelä-Sudanissa. Yleiset kehityserot yhdessä ruoan ja veden vähyyden kanssa ovat nekin varmasti osasyinä konfliktien esiintymiseen monilla seuduilla.

Eri maiden internetkäyttäjien osuuksia tutkimalla voi päätellä jonkin verran valtion yleisestä kehityksen ja hyvinvoinnin tasosta. Kaikkein köyhimmillä seuduilla myös internetin käyttäjiä on todennäköisesti vähiten. Valtion kehityksen kulkua voitaisiin tutkia seuraamalla internetin käyttäjien määrän muuttumista eri vuosina. Sen lisäksi niin timanttikaivosten kuin öljykenttien löytämisvuosia ja kaivausten aloittamisvuosia, sekä kaivausten tuottavuutta tutkimalla voidaan päätellä kaivausten kannattavuudesta ja riittävyydestä sekä valtion asemasta öljy- ja timanttimarkkinoilla niin nyt kuin tulevaisuudessakin.

Valuma-alueita ja järvisyysprosentteja

Kolmas kurssikerta oli tähänastisista kerroista huomattavasti haastavin. Vaikka pysyin kärryillä koko opetuksen ajan, tiesin jo siinä vaiheessa että tulen todennäköisesti unohtamaan kaikki läpikäymämme asiat kun on aika siirtyä tekemään omia harjoituksia. Ja niinhän siinä kävikin. Opetustahti oli tällä kertaa melko nopea ja opittavia MapInfon ominaisuuksia oli niin paljon, että harjoitustehtävän aloittaminen oli aikamoista taistelua. Tehtävänantona oli yhdistää ensin tarvittavat tiedot kahdesta Suomen valuma-aluetietoja sisältävästä taulukosta yhteen ja suorittaa sen jälkeen laskutoimitus alueiden tulvaindeksien ja järvisyysprosenttien selvittämiseksi. En meinannut muistaa ollenkaan kuinka tämä tuli tehdä, mutta muutaman avunpyynnön ja kokeilun kautta tehtävä onnistui kuitenkin viimein. Taulukkotietojen yhdistämisen ja tarvittavien laskusuoritusten jälkeen päästiin onneksi teemakartan tekoon, mikä onnistuikin sitten ihan hyvin vanhoja oppeja muistelemalla.

Tämän kertaisena tavoitteena oli tehdä päällekkäinen teemakartta, jossa Suomen valuma-alueita ja niiden tulvaindeksejä kuvataan värein ja alueiden järvisyysprosentteja pylväin. Valuma-alueet ovat vedenjakajien rajaamia alueita, joista alueiden vesistöt saavat vetensä. Vedenjakajista vedet lähtevät valumaan eri suuntiin. Tulvaindeksi puolestaan kuvaa joen ylivirtaaman ja alivirtaamaan keskinäistä suhdetta. Se kertoo kuinka moninkertainen joen virtaaman huippu on suhteessa kuivimpaan kauteen, eli toisin sanoen tulvaindeksi kertoo alueen tulvaherkkyydestä. Järvisyysprosentti sen sijaan kertoo nimensä mukaisesti alueiden järvien suhteellisesta määrästä, järvien pinta-ala alueen pinta-alaan verrattuna.

Kartan tekeminen MapInfolla ei tuottanut juurikaan ongelmia, mutta lopputulos oli mielestäni hyvin sekava. Varsinkin Etelä-Suomessa pylväät ovat yhtenä ryppäänä ja karttaa on hankala lukea. Päätin kokeilla kartan viemistä Coreliin loppuviimeistelyä varten, sillä MapInfo sijoitti kartalla näkyvät pylväät vähän miten sattuu. Kun vihdoin sain pylväät hieman paremmin sijoiteltua ja yritin muuttaa tiedoston png-muotooon export for office toiminnolla, Corel tuotti kuvasta aivan väärän värisen. Hetken taisteltuani jouduin tyytymään Snipping Tool työkaluun, joka teki kartasta kuitenkin hyvin huonolaatuisen (kuva2). Esimerkiksi Sanna Kujalan (2015) karttaa tutkiessa tajusin oman karttani värityksen olevan ehkä hieman liian synkkä. Toisaalta käyttämäni värimaailma, jossa punainen edustaa korkean ja sininen matalan tulvaindeksin alueita toimii mielestäni muuten hyvin.

Kuva 2. Suomen valuma-alueet ja niiden tulvaindeksti sekä järvisyysprosentit.

Kuva 2. Suomen valuma-alueet ja niiden tulvaindeksit sekä järvisyysprosentit.

Kartalta huomaa, että pienimmän tulvaindeksin valuma-alueet kattavat lähes koko Suomen. Korkeampien tulvaindeksien valuma-alueet sijaitsevat ainoastaan etelä- ja länsirannikoiden lähettyvillä. Sen sijaan järvisyysprosentti on yleensä suuri juuri näillä pienen tulvaindeksin alueilla, kun taas suurten tulvaindeksien alueilla järvisyysprosentit ovat pieniä. Järvisyydellä ja tulvaherkkyydellä näyttäisi siis olevan yhteys. Voisikin sanoa, että mitä enemmän alueella on järviä veden varastointipaikkoina, sitä vähemmän alue on altis tulville. Poikkeuksena Lapin muutamat pienen tulvaindeksin valuma-alueet, joissa järvisyysprosenttikin on pieni. Etenkin Pohjanmaa on alavana seutuna tunnettu tulvistaan ja siellä kevät- ja syystulvat ovatkin yleisiä suurten jokien yhteydessä mm. sateiden ja lumien sulamisen nostaessa veden pintaa. Kylmillä säillä myös suppotulvien riski kasvaa vesien jäähtyessä ja muodostaessa jäistä hyhmää, mikä haittaa jokien normaalia virtausta.

 

Lähteet

HS=Helsingin Sanomat. (2015). Nyt se on tieteellisesti näytetty: öljy vetää sotimaan. http://www.hs.fi/tiede/a1422414302899 Luettu 28.1.2015

Keronen,J. (2015). Julian PAK-blogi. https://blogs.helsinki.fi/juliaker/ Luettu 4.2.2015.

Kujala,S. (2015). Sannan PAK-blogi. https://blogs.helsinki.fi/kusaku/ Luettu 4.2.2015

PAK-blogi = Paikkatiedon hankinta, analyysi ja kartografia 2015. (2015). https://blogs.helsinki.fi/pak-2015/ Luettu 28.1.2015

 

Kurssikerta 2

Päällekkäiset teemakartat

Toisen kurssikerran aiheena oli erilaiset teemakartat ja niiden sekä päällekkäisten teemakarttojen luonti MapInfolla. Aluksi kävimme läpi eri teemakarttatyyppejä, kuten esimerkiksi pylväs- ja ympyräkartogrammeja, pistekarttoja sekä ns. grid-teemakarttoja ja kolmiulotteisia prismaattisia karttoja. Sen jälkeen harjoittelimme yhdessä niiden tekoa MapInfon avulla. Erilaisten teemakarttojen tekeminen oli mielenkiintoista ja etenkin kolmiulotteisten karttojen tarkastelu oli hauskaa. Samalla oppi myös lisää MapInfon käytöstä sekä sen eri toiminnoista. Harjoittelimme myös teemakarttoihin sopivan aineiston tuomista MapInfoon netistä löytyvästä SOTKAnet-palvelusta.

Harjoittelun jälkeen tehtävänantona oli tehdä vapaavalintainen päällekkäinen teemakartta kahdesta eri aiheesta. SOTKAnetin myötä aineistojen valinnanvara kasvoi niin suureksi, että sopivien teemojen keksiminen karttaan tuntui hankalalta. Päädyin kuitenkin tutkimaan kartallani korkeakoulutettujen prosenttiosuuksia väestöstä sekä lapsiperheiden prosenttiosuuksia muista perheistä. Tein aiheesta päällekkäisen koropleettikartan, jossa korkekoulutettujen osuuksia kuvataan vihreän eri sävyillä ja lapsiperheiden osuuksia erilaisin rasterein (kuva 1). Käytin aluksi kartan pohjana Suomen kuntia, mutta lopputulos oli sen verran sekava ja vaikeasti luettava että päädyin tekemään uuden kartan, jossa pohjana toimi Suomen maakunnat. Näin kartasta tuli huomattavasti selkeämpi.

Vaikka edellisen kurssikerran jäljiltä suhtautumiseni histogrammityökaluun ja sen käyttämiseen oli hieman epäilevä, päätin silti kokeilla sitä jälleen apuna aineistojen jakaumien tutkimiseen sekä sopivien luokittelujen löytämiseen. Tällä kertaa histogrammi olikin oikeassa ja aineistojen luokittelussa toimi parhaiten jakaumille sopivista luokittelutavoista kvantiilit. Näitä luokitteluja käytettäessä karttakuvasta tuli tasapainoisin eikä mikään luokista dominoinut karttaa liikaa. Toisin kuin ensimmäisen kurssikerran kartassa, päädyin tässä käyttämään vain kolmea luokkaa kumpaankin aineistoon, mikä oli myös ohjeissa suositeltu luokkien määrä. Useampaa kuin kolmea luokkaa käytettäessä kartasta olisi tullut todennäköisesti liian sekava ja vaikeasti tulkittava. Valmis kartta onnistui mielestäni hyvin kartan väri- ja rasterivalintojen hankaluudesta huolimatta, mutta blogiin tuodessa kuva kartasta muuttui kuitenkin hieman epäselvemmäksi. Zoomaamalla linkistä aukeavaa kuvaa kartta näyttääkin paremmalta.

Kuva 1. Korkeakoulutettujen osuus % 15 vuotta täyttäneistä, sekä lapsiperheiden osuus % muista perheistä maakunnittain vuonna 2013. Lähde: SOTKAnet

Kuva 1. Korkeakoulutettujen osuus % 15 vuotta täyttäneistä, sekä lapsiperheiden osuus % muista perheistä maakunnittain vuonna 2013. (SOTKAnet).

Karttaa tehdessä ajattelin, että alueilla, joissa korkeakoulutettujen osuus on suuri, lapsiperheiden osuus olisi pienempi kuin niillä alueilla, joissa korkeakoulutettujen osuus on pieni. Mutta valmista karttaa tutkiessa huomaa, että asia on lähes päinvastoin, minkä koin aluksi hieman yllättävänä. Mielessäni oli varmaan ajatus siitä, että korkeammin koulutetut olisivat kenties kiireellisempiä ja työorientoituneempia ja näin vähemmän kiinnostuneita saamaan lapsia. Toisaalta korkeakoulutetut ovat kenties parhaassa perheenhankkimisiässä, mikä saattaa selittää lapsiperheiden suuria osuuksia muutamilla suhteellisesti eniten korkeakoulutettuja sisältävillä seuduilla. Tekemältäni kartalta ei käy myöskään ilmi millaisissa työtehtävissä korkeasti koulutetut toimivat, mikäli eri työtehtävillä on vaikutusta elämänarvoihin ja perheen perustamiseen. Sekä korkeakoulutettujen että lapsiperheiden osuuksiin vaikuttavat myös kunkin maakunnan väkiluku sekä väestörakenne, eikä kartalla tutkittavien ilmiöiden keskinäistä korrelaatiota voi päätellä ihan noin vain. Harvaan asutuilla seuduilla suhteelliset osuudet saattavat myös nousta ja esimerkiksi paljon vanhuksia sisältävillä alueilla lapsiperheiden osuudet ovat todennäköisesti pienempiä.

Kartalta huomaa, että suhteellisesti korkeakoulutettuja on enemmän Suomen etelä-, länsi- ja keskiosissa, sekä pohjoisessa. Idässä korkeakoulutettuja on vähemmän ja myös lapsiperheiden osuus on siellä pienempi. Länsi- ja keskiosissa lapsiperheiden osuudet sen sijaan vaihtelevat. Eniten korkeakoulutettuja (27,7 – 36,3% väestöstä) sisältäviä maakuntia ovat Uusimaa, Varsinais-Suomi, Pirkanmaa, Keski-Suomi, Pohjanmaa sekä Pohjois-Pohjanmaa. Kyseisissä maakunnissa sijaitsee yksiä Suomen suurimpia korkeakoulutuksen keskuksia, mikä vaikuttaa varmasti korkeakoulutettujen määriin kyseisillä alueilla. Suuret kaupungit vetävät myös paljon työikäistä väestöä, mikä taas vaikuttaa lapsiperheiden osuuksiin. Toiseksi eniten (24,2 – 27,7%) korkeakoulutettuja sisältää Kanta- ja Päijät-Häme, Satakunta, Etelä-Karjala, Pohjois-Savo sekä Lappi. Vähiten korkeakoulutettuja (22,5 – 24,2%) suhteessa muuhun väestöön on Ahvenanmaalla, Kymenlaaksossa, Etelä-Savossa, Pohjois-Karjalassa, Kainuussa, sekä Keski- ja Etelä-Pohjanmaalla.

Eniten lapsiperheitä (39,1% – 42,8%) suhteessa muihin perheisiin on Ahvenanmaalla, Uudellamaalla, Pirkanmaalla, Pohjanmaalla, sekä Keski- ja Pohjois-Pohjanmaalla. Seuraavaksi suurin lapsiperheiden osuus (36,3 – 39,1%) on Varsinais-Suomen, Kanta- ja Päijät-Hämeen, Keski-Suomen, Etelä-Pohjanmaan sekä Pohjois-Savon maakunnissa. Vähiten lapsiperheitä (32,9 – 36,3%) suhteessa muihin perheisiin sisältävät maakunnat ovat kaikki Venäjän rajalla sijaitsevat itäisen Suomen maakunnat Kainuusta Kymenlaaksoon. Näiden lisäksi myös Satakunnassa ja Lapissa lapsiperheiden osuus on pienin. Pauliina Hongiston (2015) ensimmäisen kurssikerran karttaa ja omaa tämän kurssikerran karttaani vertailtaessa huomaa eläkeläisten suhteellisten osuuksien olevan suuria etenkin itäisessä Suomessa juuri näillä alueilla, joissa sekä korkeakoulutettujen että lapsiperheiden osuudet ovat pienimmät.

Ensimmäisen kurssikerran opit muistuivat yllättävän hyvin mieleen kun aloitettiin toisen kurssikerran omien karttojen tekeminen. Edelliskerralla oppimieni taitojen lisäksi huomasin MapInfo-taitojeni kehittyneen tämänkertaisen kurssikerran aikana. Ensimmäisellä kurssikerralla tekemääni karttaan verrattuna nyt tehty päällekkäinen teemakartta on visuaalisesti onnistuneempi. Esimerkiksi kartan legenda on huomattavasti selkeämpi, sillä opin poistamaan legendasta kaiken epäolennaisen ja muokkaamaan sitä siistimmäksi. Myös kartan värisävyjen muokkaaminen tuli uutena taitona tällä kurssikerralla ja osaan nyt tarvittaessa muuttaa värejä mikäli jotkut sävyt ovat kartalla liian lähellä toisiaan. Uskonkin, että mitä enemmän kokeilen tehdä erilaisia karttoja, sitä enemmän opin uusia pieniä yksityiskohtaisia asioita, jotka parantavat karttojen ulkonäköä.

Artikkeli 1

Toisen kurssikerran toisena teemana oli kartografisen artikkelin lukeminen. Päällekkäisistä koropleettikartoista kertovan artikkelin (Two-variable choropleth maps as a useful tool for visualization of geographical relationship, Anna Leonowicz 2006) lukeminen tuntui aluksi hankalalta, sillä en ole vielä niin tottunut tieteellisten julkaisujen lukemiseen varsinkaan englanniksi. Kun lukemiseen keskittyi sai artikkelista kuitenkin pääpointit nostettua. Artikkeli käsitteli yksi- ja kaksiteemaisten koropleettikarttojen eroja niin kartan tekijän kuin lukijankin kannalta. Erityisesti artikkelissa painotettiin kaksiteemaista koropleettikartttaa koskevien kartografisten sääntöjen tärkeyttä. Tällaisia karttoja tehdessä tulee kiinnittää huomiota kartografisiin ilmaisuseikkoihin, kuten esimerkiksi luokkien määrään sekä käytettäviin värisävyihin ja rastereihin. Esimerkiksi aineistojen luokkia määriteltäessä lopullisessa kartassa saisi olla maksimissaan yhdeksän luokkaa, kolme per tutkittava ilmiö, sekä johdonmukaiset selkeät värit. Jos näistä toimiviksi todetuista säännöistä poiketaan, kaksiteemaisesta koropleettikartasta tulee hyvin hankalasti luettava. Oikein tehtynä tällainen kartta esittää kuitenkin selkeästi maantieteellisten ilmiöiden keskinäisiä suhteita eri alueilla, toisin kuin yksiteemainen koropleettikartta.

Tekstiä lukiessa tuntui hieman haastavalta artikkelissa esitelty kaksiteemaisen koropleettikartan tyyppi, jossa molempia muuttujia kuvataan ensin eri värein ja sitten näiden värien sekoituksilla lopullisessa kartassa. Idean kyllä ymmärsin ja vaikka se lopulta oli melko yksinkertainen, lopputuloksen tulkitseminen kartalta tuntui aavistuksen työläämmältä sillä tällaisia karttoja on tullut eteen harvemmin. Kaksiteemaiset koropleettikartat vaativatkin lukijaltaan hieman enemmän huomiota ja keskittymistä kartan lukuprosessiin, sillä tulkittavana on kaksi eri ilmiötä sekä niiden alueellinen ilmentyminen ja keskinäinen suhde. Kuten Mirka Jokela-Määttä (2015) mainitsi blogissaan, tällaiset kartat sopivatkin ehkä paremmin sellaiselle kohdeyleisölle, jolla on jo ennestään hieman kokemusta etenkin kaksiteemaisten koropleettikarttojen tulkitsemisesta.

Teemakarttoja tehdessä lopputulokseen vaikuttaa paljon käytettävissä oleva ohjelma ja sen toiminnot. En tiedä onko MapInfolla mahdollista tehdä samanlaisia pelkästään värein esitettäviä kaksiteemaisia karttoja, mutta jos on niin sitä olisi mielenkiintoista opetella. Etenkin näissä kartoissa käytettävä legendatyyppi on melko uusi minulle, joten sen valmistusta ja lukemista olisi varmasti hyvä harjoitella. Yksinkertaistettuna tällaisissa legendoissa tutkittavat ilmiöt ja niiden luokat muodostavat luokkien määristä riippuen joko 2×2 tai 3×3 ruudukon. Ruudukon vaaka- ja pystyakseleille sijoitetaan tutkittavat ilmiöt sekä niiden luokat pienemmästä suurempaan. Kartassa käytetyt värit osoittavat legendassa mihin luokkiin kyseisellä värillä merkityt alueet kuuluvat. Legendan valmistuksen matemaattiset perusteet olivat hieman hankalampia sisäistää ja se olisi vaatinut kenties aiheen lukemista useampaan otteeseen. Artikkeli oli toki sen verran hyödyllinen että miksei siihen palaisi myöhemmin uudelleenkin.

Vaikka toisen kurssikerran ohjemateriaaleista kävi jo ilmi että kaksiteemaista koropleettikarttaa tehtäessä luokkien maksimilukumäärän tulisi olla kolme, artikkeli antoi vahvemman käsityksen siitä miksi juuri näin on. Se myös antoi vastauksia kurssikerran alussa oman kartan luokitusta tehdessä syntyneisiin pohdintoihin. Teksti opetti myös muita teemakarttojen tekemiseen liittyviä yleisiä neuvoja, kuten juuri värien järkevää käyttöä. Uskon artikkelin lukemisesta olevan hyötyä jatkoa ajatellen, sillä artikkelissa oli käytännön ohjeita selkeään kartografiseen tuottamiseen.

Lähteet

Hongisto, P. (2015). PAK à la Pauliina. https://blogs.helsinki.fi/pauliinh/ Luettu 26.1.2015

Jokela-Määttä, M. (2015). Paikannettua tietoa. https://blogs.helsinki.fi/mijokela/ Luettu 26.1.2015

SOTKAnet Tilasto- ja indikaattoripankki. (2015). Korkeakoulutuksen saaneet, % 15 vuotta täyttäneistä. http://uusi.sotkanet.fi/portal/page/portal/etusivu/hakusivu/tulossivu?regionCount=19&currentEvent=getData&sexCount=1&setId=p85c1a784c430d5ff32c988611542648064f41375d0b6d2&indCount=1&yearCount=1 Luettu 21.1.2015

SOTKAnet Tilasto- ja indikaattoripankki. (2015). Lapsiperheet, % perheistä. http://uusi.sotkanet.fi/portal/page/portal/etusivu/hakusivu/tulossivu?regionCount=19&currentEvent=getData&sexCount=1&setId=p85c1a784c430d5ff32c988611542648064f41375d0b6d2&indCount=1&yearCount=1 Luettu 21.1.2015

Kurssikerta 1

Nyt kun viime jakson TAKista on selvitty niin on aika siirtyä paikkatiedon maailmaan. Kuten Tiia Salminen (2015) mainitsi blogissaan, minäkään en ole tottunut blogin pitämiseen tai MapInfon käyttämiseen, enkä sen kummemmin oman oppimiseni analysoimiseenkaan, joten kurssista tulee varmasti mielenkiintoinen ja hieman haastavakin. Ensimmäisen kurssikerran aikana käytiin läpi perusasioita paikkatiedosta, opeteltiin MapInfon käyttämistä ja harjoiteltiin teemakarttojen tekemistä kyseisellä ohjelmalla. Aloitimme harjoittelun yhteisesti tehtävällä koropleettikartalla muunkielisten osuuksista Helsingissä (kuva 1). Ensimmäisen harjoituskartan tekeminen vaati lähinnä hyviä opetuksen seuraamistaitoja ja avointa kokeilumieltä. Itselleni tällainen katsomalla ja kokeilemalla oppiminen on yleensä toiminut parhaiten.

Kuva 1. Muunkielisten osuus Helsingin asukkaista vuonna 2011.

Kuva 1. Muunkielisten osuus Helsingin asukkaista vuonna 2011.

Harjoituskartan jälkeen oman koropleettikartan valmistus ei ollut kovin vaikeaa ja aiheesta laaditut yksityiskohtaiset ohjeet auttoivat tarvittaessa. MapInfon käyttäminen koko edellisen TAK-kurssin Corel Draw-naputtelun jälkeen vaati kuitenkin hieman totuttelua, eikä kaikki sujunut tietenkään vielä ihan niin kuin olisi toivottu. Esimerkiksi valmiin kartan mittakaava ei suostunut siirtymään aivan sille paikalle kartan vasempaan alakulmaan mihin olisin sen halunnut sijoittaa. Valitsin omaan koropleettikarttaan tutkittavaksi ulkomaiden kansalaisten osuudet väestöstä kunnittain vuonna 2011 (kuva 2).

Kuva 2. Ulkomaiden kansalaisten prosenttiosuudet kunnittain vuonna 2011.

Kartan tekovaiheessa hämmennystä aiheutti aineiston jakauman tutkiminen ja oikean luokittelun valitseminen histogrammityökalun avulla. Käyttämäni aineiston jakauma oli selvästi vino, jolloin sille parhaita luokittelutapoja olisi ollut mm. kvantiilit eli tasamääräiset luokat. Kvantiililuokitusta käytettäessä viiteen luokkaan jaettu aineisto jakautui kuitenkin hyvin epätasaisesti niin, että ylimpään luokkaan kuului huomattavasti suurin osa aineistosta. Aineiston luokkarajojen ollessa 0,1 prosentista 12,5 prosenttiin ylimmän luokan olisi muodostanut niistä 1,5-12,5 %. Tällä luokittelulla kartta olisi antanut yleistävän ja harhaanjohtavan kuvan siitä kuinka suuren osan ulkomaalaiset muodostavat eri kunnissa. Tämä olisi saattanut muodostaa lukijalle hyvinkin erilaisia mielikuvia ulkomaalaisten osuuksista eri alueilla. Jotta kartasta saatiin vähemmän harhaanjohtava päädyin käyttämään luonnollisten luokkavälien luokitusta. Näin kartalta erottui paremmin eri luokat ulkomaalaisten osuuksista, eikä yhdestäkään luokasta tullut liian hallitseva muihin nähden. Vaikka kartalla näkyviä tuloksia voidaan muokata helposti aineiston eri luokittelutapoja käytettäessä, uskon että käyttämäni luokittelu antaa melko luotettavan kuvan tutkittavasta ilmiöstä.

Karttaa tutkiessa huomaa, että eniten ulkomaalaisia suhteessa muihin asukkaisiin sisältävät kunnat keskittyvät enimmäkseen etelään, länteen ja itään, sekä hieman myös pohjoiseen. Keski-Suomessa ulkomaan kansalaisten osuudet ovat sen sijaan pienempiä. Tämä voi herättää kysymyksiä siitä, miksi juuri tietyt alueet ovat ulkomaalaisvaltaisempia kuin toiset. Ilmiön suhteellisia osuuksia esittävää karttaa lukiessa kannattaa myös muistaa, että kartta esittää tässä tapauksessa maahanmuuttajien suhteellisia osuuksia eikä absoluuttisia määriä. Harvaan asutuilla seuduilla kuntien ulkomaalaisten asukkaiden suhteelliset osuudet saattavat olla suuria, vaikka todellinen määrä ei niin suuri olisikaan. Tämä selittänee osittain esimerkiksi kartalta erottuvien Lapin kuntien ulkomaalaisten osuuksia.

Eniten ulkomaan kansalaisia suhteessa muuhun väestöön on kartan mukaan pääkaupunkiseudulla, Ahvenanmaalla ja Vaasan tienoilla Länsi-Suomessa. Näillä alueilla ulkomaalaisia on 5,4-12,5 % muusta väestöstä. Etenkin pääkaupunkiseudulla ulkomaalaisten voi olettaa olevan suurelta osin pakolaisia tai koulutuksen ja työn perässä muuttaneita maahanmuuttajia. Ahvenanmaalla ulkomaan kansalaisten osuus selittyy mitä todennäköisimmin ruotsalaisten muutolla alueelle. Vaasan seuduilla oleva kolmas ulkomaalaisten keskittymä saattaa selittyä myös osittain ruotsalaisten muuttoliikkeillä, mutta alueen muunmaalaisten osuuteen vaikuttaa varmasti mm. Kristiinankaupungissa, Vaasassa sekä Pietarsaaren kunnissa sijaitsevat pakolaisten vastaanottokeskukset (Maahanmuuttovirasto 2015). Myös opiskelumahdollisuudet ovat saattaneet houkutella maahanmuuttajia Vaasaan. Koulutusmahdollisuudet ja vastaanottokeskukset voivatkin toimia selittävinä tekijöinä eri alueiden ulkomaalaisten osuuksia tarkastellessa. Alueet joissa ulkomaan kansalaisten osuus on suuri sijoittuvat monesti vastaanottokeskusten läheisyyteen sekä suurempiin kuntiin joista löytyy monipuolisemmat koulutusmahdollisuudet. Kaikkea ei tietenkään voi laittaa näiden kahden piikkiin. Etenkin pienemmissä kunnissa vastaanottokeskuksen olemassaolo ei aina tarkoita, että alueen ulkomaalaisten osuus olisi suuri. Eri kuntien ulkomaalaisten osuuksiin vaikuttaa myös kuntien oma politiikka maahanmuuttajien vastaanottamisen suhteen, sekä kunnan koko ja väkimäärä. Ilman tietoa vastaanottokeskuksista ja niiden sijainneista kartan tulkinta olisi kuitenkin varmasti hyvin erilaista ja todennäköisesti myös haastavampaa.

Seuraavaksi eniten ulkomaalaisia suhteessa muihin asukkaisiin esiintyy etenkin Etelä-Suomen kunnissa. Kartalta erottuu myös esimerkiksi hyvinä opiskelukaupunkeinakin tunnetut Turku, Tampere, Lappeenranta ja Lahti, jotka ovat varmasti houkutelleet nuorempaa maahanmuuttajaväestöä. Näillä seuduilla sijaitsee myöskin vastaanottokeskuksia, jotka ovat vaikuttaneet osaltaan ulkomaalaisten suuriin osuuksiin kunnissa. Etelä-Suomen lisäksi Lapin muutamissa kunnissa ulkomaan kansalaisten osuus on melko suuri. Tähän saattaa vaikuttaa myös väestömäärältään suuremmat kaupungit Kemi ja Rovaniemi, sekä näissä sijaitsevat vastaanottokeskukset, mutta myös Lapin harvaan asutut seudut nostavat varmasti ulkomaalaisten prosenttiosuuksia. Lisäksi ruotsalaisten mahdolliset muuttoliikkeet rajan yli saattavat vaikuttaa muutamien kuntien ulkomaalaisten osuuksiin.

Kunnat joiden asukkaista 1,5-2,7 % ovat ulkomaan kansalaisia keskittyvät etenkin Itä-Suomeen sekä etelään. Keski-Suomessa ja Lapissa muutamat melko yksittäiset kunnat mukailevat kutakuinkin vastaanottokeskusten sijainteja. Varsinkin Venäjän rajan läheisyydessä sijaitsevissa kunnissa venäläiset ovat potentiaalinen ulkomaalaisten osuuksiin vaikuttava maahanmuuttajaryhmä. Vähiten ulkomaan kansalaisia sisältävät kunnat sijaitsevat muutamia kuntia lukuunottamatta Lapissa, Keski-Suomessa sekä Länsi-Suomen eteläosissa. Mm. Joonas Alangon (2015) väentiheyskarttaa tarkastellessa huomaa näiden alueiden olevan muutenkin Suomen harvimmin asuttuja.

Omaa karttaa tehdessä tuli opittua lisää histogrammin käytöstä ja sopivan luokittelun löytämisestä tutkittavalle aineistolle. Histogrammin tutkiminen opetti myös kriittistä harkintaa luokittelua valitessa. Tekemäni teemakartta onnistui mielestäni suhteellisen hyvin. Kartan värisävyt ovat harmonisia, mutta luokkien väliset värierot olisivat voineet olla ehkä hieman selkeämpiä. Ensimmäinen kurssikerta opetti hyvin teemakartan tekemisen perusteet ja MapInfon perusominaisuuksien tulisi olla nyt jotenkuten hallussa. Nähtäväksi jää miten hyvin opitut taidot muistuvat mieleen myöhemmillä kurssikerroilla.

Lähteet

Alanko, J. (2015). Alanko’s blog. https://blogs.helsinki.fi/jbalanko/ Luettu 16.1.2015

Maahanmuuttovirasto (2015). Vastaanottokeskusten yhteystiedot. http://www.migri.fi/turvapaikka_suomesta/vastaanottotoiminta/vastaanottokeskukset/vastaanottokeskusten_yhteystiedot Luettu 16.1.2015

Salminen, T. (2015). Biologin seikkailut Kumpulassa. https://blogs.helsinki.fi/tiisalmi/ Luettu 16.1.2015

Moikka maailma!

Tässä blogissa keskitytään Paikkatiedon hankinta, analyysi ja kartografia-kurssin sisältöön blogikirjoitusten muodossa. Kirjoituksissa käydään läpi eri kurssikertojen teemoja ja tehtävänantoja tunneilla tuotettujen karttakuvien värittämänä.