Raideliikenne

Suomessa rataliikenne on pienestä väestöntiheydestä huolimatta toimiva, etenkin kaukojunaliikenne. Lähijunaliikenne on tiivis ja toimiva Helsingin seudulla ja pääradalla kuljetaan miljoonia matkoja vuosittain.

Uudet rataprojektit, kuten Länsirata ja Itärata maksavat paljon, mutta niillä on hyviäkin puolia, kuten matka-aika vähennykset. Itseäni kiinnostaa infrastruktuuri ja koin, että raideliikenteestä saa hyvin tehtyä karttoja, joten se aiheena valikoitui kohteeksi.

Länsirata

Salon ja Espoon keskuksen välisen oikoradan suunnitellun rata-alueen 2km säteellä asuu tällä hetkellä n. 32 tuhatta ihmistä. Salo-Espoo oikoradan alueelle on suunniteltu uusia asuinalueita, mm. Hista Espoossa ja Veikkola Kirkkonummella ja kehitystä olemassa oleville alueille, kuten Nummelaan Vihtiin .

Tarkkoja suunnitelmia asukasmääristä alueille ei ole, mutta ne kulkevat kymmenissä tuhansissa, joten voidaan arvioida, että Salo-Espoo oikoradan 2km bufferialueella saattaisi asua 60-70 tuhatta ihmistä suunnitelmien tullessa valmiiksi.

Itärata

Malmin aseman ja Kouvolan välisen oikoradan suunnitellun rata-alueen 2km säteellä asuu tällä hetkellä n. 100 tuhatta ihmistä. Radan varrelle on etenkin Helsingissä suunniteltu suuria asuinalueita, näistä merkittävimmät Malmin lentokenttä ja Östersundom.

Malmin kenttää on suunniteltu 25 tuhannelle asukkaalle, kuten todetaan Helsingin kaupungin sivuilla Malmi, Rakentaminen (2024)  ja Östersundomia vähintään 40 tuhannelle asukkaalle. Kokonaisuudessaan siis alueilla saattaisi asua n. 170 tuhatta ihmistä suunnitelmien valmistuessa.

Rata on omalla kädellä digitoitu. Piirsin sen mahdollisimman suoraksi ja välttelin luonnonsuojelualueita (Suomen ympäristökeskus 2024), vedin radan väestötiheiltä alueilta (Väestöruutuaineisto 2024), Malmin kaava-alueen ja Östersundomin alueen keskiosista (Helsingin karttapalvelu 2024) ja yhdistin radan osuudet olemassa oleviin ratoihin (Suomen väylät 2024).

Lähijunaliikenne uusille radoille

Väkilukuja on hyvä selvittää lähijunaliikenteen kehittämisen valossa. Malmin lentokentän ja Östersundomin alueet saisi helposti yhdistettyä lähijunaliikenteeseen, jolloin matka-ajat lyhenisivät näiltä alueilta reilusti verrattuna olemassa oleviin suunnitelmiin (pikaraitiovaunut, bussit, auto jne.). Kuvasta 1. voi tutkia minkälaisia taajamia uusien ratojen varrella on ja miten suunniteltuja asutuskeskittymiä voidaan sijoitella ratojen varsille.

Ratojen päädyistä on otettu pois pieni osuus bufferointia (esim. kuva 2.), koska nämä ihmiset asuvat jo olemassa olevien asemien lähellä eikä heitä voida täten laskea mukaan ihmismääriin, jotka asuvat mahdollisen tulevan lähijunaliikenteen varrella. Sama on toteutettu Itäradalle.

Kuva 1. Länsi- ja Itärata väestöntiheysruudukolla. Legendassa valkoisen rataosuuden tulisi olla keltainen. Keltainen osuus Porvoon rata, vihreä osuus jatke Itäradalle.

 

Aikaisempien laskujen mukaan, etenkin Itäradan Helsingin päähän kaupunkirakenteen saisi toimimaan tiiviin lähijunaliikenteen pariin. Länsiradalle voi toki myös kehitellä lähijunatoimintaa, mutta väestömäärät ovat nyt ja tulevaisuuden ennusteissa kohtuullisen matalat ja kokonaisuutena väestö ei asu tiiviisti.

Kuva 2. 2km bufferointi, väestötietoruudukko ja oikorata punaisella.

Suomen radat

Hyvin yksinkertaisen bufferoinnin avulla Suomen rataverkosta saadaan selville, että n. 2,5km säteellä rautateistä Suomen rajojen sisällä asuu n. 3,6 miljoonaa ihmistä. Tämä bufferi ilmenee kuvasta 2.

Bufferointi ei ole täysin tarkka, koska väestöaineisto on 1kmx1km ruudukkoaineisto ja laskin väestön tavalla, jossa kaikki bufferoinnin sisällä olevat ja bufferointiin osuvat ruudukot lasketaan mukaan eli keskiarvo etäisyys on ehkä n. 2,5km.

Jos tätä verkostoa haluttaisiin kehittää lähijunaverkostoksi, tulisi huomioida mm., että kartassa olevista radoista kaikki ei ole käytössä, osa radoista ovat huonossa kunnossa ja nopeusrajoitukset ovat paikoittain matalia.

Suomessa olisi joka tapauksessa hyvä mahdollisuus lähijunaliikenteelle useiden eri seutujen alueilla. Turun ja Tampereen välillä kulki ennen lähijuna, joka pysähtyi pieniinkin taajamiin, kyliin ja asutuskeskittymiin. Samankaltaista pientaajamalähijunaliikennettä kulkee nykyään mm. Kotkan seudulla. Ainoastaan pääkaupunkiseutu ei siis toimi lähijuna-alueena.

Ottamatta kantaa siihen olisiko lähijunaliikenne ympäri Suomea järkevää, on selvää, että siihen olisi potentiaalia.

Kuva 3. Suomen rataverkko, joka bufferoitu 2km etäisyydellä radasta.

Omaan aiheeseeni liittymätön, selailin eri blogijulkaisuja viimeisestä kurssikerrasta. Julkaisussa Seitsemäs kurssikerta, Leisola L. (2024) on visualisoinut lapsikuolleisuutta ja turvattomien vedenlähteiden osuutta aiheutetuista kuolemista. Kiehtovan näköinen kokonaisuus.

Lopetusta kurssille:

Opettava ja mielenkiintoinen paketti ollut nämä seitsemän viikkoa.. Näinkin “nopeasti” voi opetella käyttämään monimutkaiselta näyttävää sovellusta, QGIS:iä. Ei jää käyttämättä QGIS taidot, se on selkeä asia se.

 

Lähteet:

Seitsemäs kurssikerta (2024) Seitsemäs kurssikerta, Liinan blogi. Viitattu 29.2.2024. Saatavilla: https://blogs.helsinki.fi/liinalei/

Malmi, Rakentaminen (2024) Malmin kaava, Helsingin kaupunki. Viitattu 27.2.2024. Saatavilla: Malmi | Helsingin kaupunki

Helsingin karttapalvelu (2024) Helsingin karttapalvelu, Helsingin kaupunki. Viitattu 27.2.2024. Saatavilla: Helsingin karttapalvelu

Suomen väylät (2024) Suomen väylät, Väylävirasto. Viitattu 27.2.2024. Saatavilla: Suomen Väylät (vayla.fi)

Väestöruutuaineisto (2024) Väestöruutuaineisto, Tilastokeskus. Viitattu 27.2.2024. Saatavilla: https://www.stat.fi/org/avoindata/paikkatietoaineistot/vaestoruutuaineisto_1km.html

Suomen ympäristökeskus (2024) Luonnonsuojelualueet, Natura2000 ja Erityislaeilla suojellut rakennusperintökohteet, Suomen ympäristökeskus. Viitattu 27.2.2024. Saatavilla: https://www.syke.fi/fi-FI/Avoin_tieto/Avoimet_rajapinnat/INSPIREdirektiivin_mukaiset_rajapinnat

 

 

Taustaa blogikirjoitukselle

Kiehtova kurssikerta, joka alkoi lyhyellä briiffauksella kaupunkisuunnittelun ihanteisiin ja EpiCollect5 -sovelluksen käyttöön, jonka jälkeen lähdimme keräämään aineistoa n. tunnin ajaksi Kumpulan ympäristöön. Loput ajasta opettajajohtoisesti ja itsenäisesti karttojen luontia.

Hasardit

Maanjäristykset

Maanjäristykset ovat yksi tunnetuimmista luonnonhasardeista ja ne aiheuttavat luonnonkatastrofeista tsunamien, tulivuortenpurkausten, kuivuuden ja trooppisten myrskyjen ohella eniten tuhoa ihmisen luomaan yhteiskuntaan.

Magnitudin seitsemän ja yli maanjäristyksiä vuodesta 1970 eteenpäin näkyy kuvassa 1. Kartta toimisi kyllä yksinkertaisena visualisointina suuremman skaalan maanjäristysten ilmenemisestä maailmassa. Sillä onnistuu näyttää yleisten raamien sisällä missä maanjäristyksiä tapahtuu ja missä ei.

Paranneltavaa olisi, kuten Säntti H. (2024) teki blogissaan, jossa litosfäärilaattojen rajat ovat näkyvillä antamassa osviittaa maanjäristysten syntyperästä.

Kuva 1. Maailmassa magnitudin 7 ja yli maanjäristykset vuodesta 1970 eteenpäin.

Astrobleemit

Astrobleemejä eli normaalisti ilmaistuna törmäyskraattereita ilmenee kuvassa 2. Astrobleemit ovat taivaankappaleiden aiheuttamia osumia maanpinnassa, jotka voivat olla ajallisesti miljardejakin vuosia vanhoja.

Kartassa (kuva 2.) ilmenee poikkeamia astrobleemien havaintokohdissa, nimittäin näyttäisi siltä, että valtamerissä, metsissä ja etenkin sademetsissä, korkeissa vuoristoissa, jäätiköillä ja harvaan asutuilla alueilla ei olisi yhtä runsaasti astrobleemejä, kuin muualla. Tämä kertoo siitä, että aineisto perustuu havainnoituihin astrobleemeihin eikä tasan tarkkaan niihin lokaaleihin, joihin on osunut taivaankappale, koska kaikkia kohteita ei olla löydetty.

Kartta on taas visuaalisesti ihan ok ja sitä varmasti voisi käyttää joten kuten opetuksessa. Kartasta ilmenee myös rajojen avulla havaintojen poikkeavuus. Etelä-Afrikassa havaintoja on runsaasti, mutta naapurimaa Botswanassa havaintojen summa on minimaali. Tämä johtuu puutteellisesta kraattereiden tutkimuksesta Botswanassa.

Todellisuudessa kaikkialle osuu taivaankappaleita vaikka toki jonkinlaisia eroja osumakohdissa saattaa olla maan muodon, pinnanmuotojen, painovoiman ja muiden tekijöiden johdosta.

Kuva 2. Astrobleemien ilmeneminen painomäärillään Telluksella.

Tektoniset laatat

Tektoniset laatat ovat astenosfäärin päällä kelluvia kivilaattoja, jotka ovat jatkuvassa paineessa ja kosketuksessa vieressä olevien laattojen kanssa. Ne painuvat toistensa alle, hinkaavat, törmäävät ja rikkoutuvat satunnaisesti ja muodostavat tyypillisiä luonnonhasardeja, mm. maanjäristyksiä ja tulivuoria.

Kartasta (kuva 3.) ilmenee tektonisten laattojen rajojen korrelaatio tulivuorten ja maanjäristysten kanssa. Visuaalisesti on ihan ok ja se tekee työnsä, mutta parempaakin voisi haikailla, satuin olemaan muissa maailmoissa tätä tehdessä. “Lämpöläiskinä” toimii tulivuoret.

Opetuksessa kartta voisi jopa toimia hyvin. Siinä ilmenee paikoittain korrelaatio maanjäristysten, tulivuorten ja litosfäärilaattojen välillä.

Kuva 3. Tektonisten laattojen, maanjäristysten ja tulivuorten ilmenemisten korrelaatio.

Tsunamit

Lisäilmiönä otin luonnollisesti tsunamit, sillä ne ovat suoria seurauksia maanjäristyksistä, meteoriiteista ja tulivuortenpurkauksien jälkimainingeista, kuten maanvyöryistä.

Kuvasta 4. nähdään helposti yhteys maanjäristysten ja tsunamien välillä verratessa kuvaan 1. Tsunameja syntyy tietystikin myös muista tekijöistä eikä maanjäristyksetkään johda joka kerta tsunamiin. Toisaalta tappavimpana luonnokatastrofina tsunamit aiheutuvat lähes aina maanjäristyksistä, joten jonkinlaisen johtopäättelyn tuloksena voidaan sanoa, että maanjäristykset ovat vaarallisin hasardi ihmisille.

Kuva 4. Tsunamiriskivyöhykkeet maailmalla. Lähde: Tsunami Zones

Yleisesti näitä karttoja voisi varmasti käyttää jotakuinkin kyseisten hasardien opetuksessa. Taustakarttapohjana olisi voinut toimia paremmin ESRI:n maailmankartta, kuten Heikki S.:llä ja visuaalisesti ilmiöistä saisi varmasti miellyttävämmät mutta kokonaisuudessaan harardit tulevat esille ja kartat hoitavat tehtävänsä.

 

Lähteet:

Heikki S. (2024) Kuudes kurssikerta, Heiggi’s blog. Viitattu 23.2.2024. Saatavilla: https://blogs.helsinki.fi/hksantti/2024/02/20/kuudes-kurssikerta/

Tsunami Zones (2021) World Map – Tsunami Zones, MapsOfWorld. Viitattu 23.2.2024. Saatavilla: World Map showing Tsunami Zones (mapsofworld.com)

Taustaa blogikirjoitukselle

Tämän viikon työt tehtiin pääosin itsenäisesti, lukuun ottamatta luennon alun lyhyttä opettajajohtoista osiota. Tehtäviä oli monia, mutta niiden tekeminen palkitsevaa.

Olen kirjoittanut ratkaisuvaiheet tässä blogissa ja itse ratkaisut korostetulla enkä kovin paljoa muuta. Voi olla, että tulokset ovat hieman erilaiset tehtävien eri vaiheissa, koska omaa kättä sai käyttää etenkin piirtämistä vaativissa osuuksissa. Toki pieniä virheitä on myös saattanut syntyä. Kuvassa 1. ilmenee vastaukset.

Kaiken lisäksi olen Wanström A.:n (2024) kanssa yhteistä mieltä siitä, että gissiä oppii yrittämisen kautta ja mitä sitkeämmin jaksaa yrittää (pätee kaikkeen) niin myös todennäköisesti oppii paremmin ja saa tehtävät tehtyä.

Kuva 1. Tulostaulukko.

 

Itsenäistehtävä 1.

1. Lentokentät

Malmin lentokenttä

 

1km bufferin alueella asuu 9042 ihmistä ja 2km bufferin alueella asuu 57563 ihmistä.

Lisätehtävä 1.

Malmi otettu käyttöön vuonna 1938 (Helsinki-Malmi Airport, 2023), moniko rakennuksista rakennettu sen jälkeen? Rakennuksia bufferoidulla alueella on 754 ja näistä uudempia eli 1938 jälkeen rakennettuja rakennuksia on 686. Näissä rakennuksissa asuu 8496 asukasta alueen kaikista 8716 asukkaasta, jotka asuvat 1938 jälkeen rakennetuissa rakennuksissa. Malmin lentokentän kiitoteiden lähiympäristö ei ole vanhoista rakennuksista koostuvaa.

Lisätehtävä 2.

Latasin Malmin kaava-alueen Helsingin karttapalvelusta. Alueen sisälle on suunniteltu asuntoja n. 25000 asukkaalle, kuten ohjeessa lukee.

Jaetaan alueen väkiluku neliökilometri pinta-alalla, jotta saadaan väestöntiheys neliökilometriä kohden. Tätä varten käytetään Add geometry attributes työkalua, joka laskee piirin pituuden ja pinta-alan valitulle pinnalle. Lisäksi vaihdetaan karttaprojektio oikeanlaiseksi eli TM35FIN.

Malmin kaavan kooksi saadaan n. 3 neliökilometriä. Alueen väestöntiheydeksi tulee siis n. 8333 ihmistä neliökilometriä kohden. Tarkoituksena oli selvittää löytyykö yhtä tiiviisti asutettuja alueita pääkaupunkiseudulta.

Paarlahti kertoi, että karttaan tulisi piirtää suurin piirtein samankokoisia alueita ja laskea niiden väestöntiheys. Tämä olisi hieman turhaa, koska tiedän, että pääkaupunkiseudulla on alueita, joissa väestöntiheys on reilustikin suurempi kuin Malmin  kaava-alueella. Lisäksi prosessi olisi enemmänkin yksitoikkoinen, kuin opettava, koska alueen pinta-alan laskeminen onnistuu Add geometry attributes -työkalulla, väestön laskeminen alueella Select by Location -työkalulla ja näiden avulla voi laskea väestöntiheyden. Prosessi pitäisi tehdä monille eri alueille, joten jätän sen tekemättä.

Pääkaupunkiseudulta löytyy paljon väestöntiheydeltään samanlaisia alueita, pääosin kantakaupungista ja asemaseuduilta.

Helsinki-Vantaa

Helsinki-Vantaa lentokentän kiitoteiden kahden kilometrin buffereiden sisällä asuu 11378 asukasta. Tämän selvittämiseen käytin Buffer -työkalua ja sen jälkeen katsoin tuloksen Statistic Paneelista.

65db melualueella asuu 27 ihmistä eli vain 0,237 prosenttia alueen väestöstä. Tulokseen pääsin erottamalla melutietokannasta Extract by attribute -työkalulla 65db tiedon omaksi tasokseen. Seuraavaksi clip -työkalulla loin uuden tason 2km bufferoiduista kiitoteistä ja 65db melualueesta eli toisin sanoen bufferoidun alueen sisälle jäävä 65db alue muodostui uudeksi tasoksi. Tästä pystyikin lopuksi helposti katsomaan Statistics Paneelin avulla alueen väestön.

Vähintään 55db melualueella asuu 11913 asukasta. Tähän käytin taas Extract by attribute työkalua, jolla sain melutietokannasta 55db ja sen ylittävät arvot omaksi tasokseen. Tästä Statistics Paneelin avulla selvitin väestön alueella.

Seuraavassa vaiheessa tein 6,5km pitkän suoran kaakkoon päin lentokentän itäisen kiitoradan eteläkannasta. Pituudeksi 6,5km siksi, että tehdään 1km bufferointi, kuten ohjeessa lukee, joka tarkoittaa sitä, että bufferoinnin etäisyydeksi tulee 500m molempiin suuntiin eli tietysti 1km ja 500m päätyihin eli yhteensä 7,5km (kiitotien suuntaisella päädyllä ei ole merkitystä, joten 7km). Vähintään 60db meluaste vaikuttaisi 12544 bufferoinnin sisällä asuvan ihmisen elämään.

2. Asemat

101858 ihmistä asuu karttalehden alueella 500m etäisyydellä asemista.

Työnvaiheisiin kuului uuden karttalehden alueen muotoisen polygonin tekeminen, koska itse karttalehdissä ei ole sijaintitietoa, jonka takia niitä ei voi käyttää Clip ja Buffer -työkalujen kanssa. Tämän jälkeen käytin Clip -työkalua, jolla sain karttalehden sisällä olevat asemat eroteltua karttalehden ulkopuolella olevista asemista. Tästä jatkoin Buffer -työkalun kanssa bufferoimalla karttalehden sisälle jääneet asemat. Jotkut asemista ylittivät karttalehden alueen, joten näitä jouduin rajaamaan käyttämällä Reshape -features työkalua. Lopuksi tietysti Select by Location ja Statistics Paneeli.

Itse karttalehden alueella asuu 490218 ihmistä eli 20,8 prosenttia väestöstä karttalehden alueella asuu alle 500m etäisyydellä asemista.

Alle 500m etäisyydellä asemista karttalehden alueella asuu 69472 ihmistä eli 68,2 prosenttia alueen väestöstä. 

Tulokseen päästiin laskemalla yhteismäärät Pks_vaki_font aineistossa 15-64 vuotiaille yksinkertaisella plus -laskulla; IKA15+IKA16+…IKA55_59 ja IK60_64. Jälkeen tästä käytin vanhaa Asemabufferia, jonka tein ensimmäisessä vaiheessa -> Select by location ja Statistics Paneelista tulos.

Itsenäistehtävä 2.

Pks_vaki_font alueen asukkaista 1001830 ihmistä asuu taajamissa kokonaisväestöstä 1042440 eli 96,1 prosenttia väestöstä alueella asuu taajamissa.

Taajamien ulkopuolella asuvien kouluikäisten määrä on 3727 eli kokonaismäärästä 103385 osuus on 3,6 prosenttia.

Yhteensä 65 alueella on ulkomaalaisia enemmän, kuin 10%.

Yhteensä 22 alueella on ulkomaalaisia enemmän, kuin 20%.

Yhteensä 14 alueella on ulkomaalaisia enemmän, kuin 30%

Ulkomaalaistehtävän vastauksissa on hyvä huomioida, että reilusti yli puolet alueista, joissa asuu yli 10-, 20- tai 30 prosenttia ulkomaalaisia, ovat pieniä yksittäisiä muutaman asukkaan alueita. Todellisuudessa tällä tavalla voidaan muun muassa hämätä uutisten kanssa. Kuvassa 2. näkyy alueelta tehty kartta.

 

 

 

 

 

 

Kuva 2. Kartta ulkomaalaisten osuuksista alueittain.

Itsenäistehtävä 4. Uima-altaat ja saunat

Pääkaupunkiseudulta löytyy 855 rakennusta, joissa on uima-allas.

Asukkaita asuu yhteensä 12170 henkilöä kohteissa, joissa on uima-allas.

Omakotitalokohteita, joissa on uima-allas on 345. Rivitaloja, joissa on uima-allas on 113. Kerrostaloja, joissa on uima-allas on 181.

Kuva 3. Uima-altaat pääkaupunkiseudun kaupunginosien yksityisrakennuksissa.

Ohjeessa pyydettiin tekemään kartta, jossa näkyy myös alueen uima-altaiden lukumääriä kuvaava pylväs, mutta tämän mahduttaminen tarkkaan aineistoon ei näyttänyt hyvältä. Päätin siis tehdä yksinkertaisesti numeroilla visualisoivan kartan (tässä toki olisi voinut tehdä jaottelun suurempien alueiden kera niin pylväät olisivat mahtuneet paremmin, mutta näin ei päästä haluttuun tarkkuuteen). Kuvassa 3. kyseinen kartta.

Pääkaupunkiseudulla olevista rakennuksista 21922:ssa on sauna. Yhteensä siis 24,1 prosentissa rakennuksista on sauna.

Itsenäistehtävä 5. Putkiremontit

Pääkaupunkiseudulla on 6286 rakennusta, jotka on rakennettu vuosien 1965 ja 1970 välillä.

Näistä rakennuksista 1206 ovat kerrostaloja.

Arviolta 674411 ihmisen elämään tulee vaikuttamaan tai on vaikuttanut putkiremontti.

Remontoitavien asuntojen lukumäärä kerrostaloissa on 412644.

Putkiremonttien osuudet kaupunginosittain ilmenee oheisesta kuvasta 4.

Kuva 4. Putkiremontit kaupunginosittain pääkaupunkiseudulla.

 

Loppuajatuksia

QGIS:in käyttö on edennyt selkeästi kurssin kulun myötä. Taitoja on kehittynyt ja itsevarmuutta omien ratkaisujen ja ideoiden toteuttamiseksi on kerääntynyt. Ratkaisuja on löytynyt päänkäytön avulla ja tällä viikolla etenkin omaotteisesti eri työkaluja ja uusia ideoita hyödyntäen.

Tarkkaa rajausta eri työkalujen käytöstä ei itselläni ole, mutta osaan käyttää kaikkea, tietyin rajoituksin. Bufferi  eli puskuri -työkalu on yksi helpoimmista ja toki myös hyödyllisimmistä. Sillähän voi laskea vaikka säteilyvyöhykkeen ydinvoimaloille, melualueen tuulimyllyille, palveluiden saavutettavuuden ihmisille jne.

QGIS:in kanssa toimiessa on selkeästi huomannut järjestelmän, etenkin prosessorin merkityksen aineistojen taustalla pyörimisessä. Otaniemestä saisi  varmaan jonkinlaisen nanosupertietokoneen, jolla muutama ylimääräinen Pks_vaki aineistokin voidaan pitää taustalla yllä ilman suurempaa taakkaa järjestelmälle.

Kuten muidenkin aineistotyyppien suhteen, paikkatietoaineistolla ei ole yhtä yhtenäistä tiedostomuotoa, löytyy GeoTIFfiä, Esri shapefileä, GeoJSONia ja sun muita. Näiden kaikkien yhdistely, käyttäminen ja analysointi vaatii eri työkaluja ja ajoittain himskutisti ajattelua.

Kokonaisuudessaan yksi lempikerroistani tällä kurssilla.

 

 

Lähteet:

Wanström A. (2024) Bufferointi ja reklektointi viikko 5, Gissful thinking. Viitattu 15.2.2024. Saatavilla: https://blogs.helsinki.fi/armida/2024/02/15/bufferointi-ja-reflektointi-viikko-5/

Helsinki-Malmi Airport (2023) Historia – Helsinki-Malmi Airport, Malmiairport. Viitattu 13.2.2024. Saatavilla: https://www.malmiairport.fi/historia/

ImgFlip (2024) Meme Generator, ImgFlip. Viitattu 14.2.2024. Saatavilla: https://imgflip.com/memegenerator

 

Taustaa blogikirjoitukselle

Alussa noin 45 minuuttia teoriaa, aiheena piste- ja ruutuaineistot, laserkeilaus ja sen käyttö ja toiminta. Luennoitsija kukapa muukaan, kuin Paarlahti.

Tunnilla toteutettiin kahden eri aineistokansion pohjalta kaksi eri karttaa; väestötietokartta Espoon, Vantaan, Kauniaisten ja Helsingin kunnista ja keskeiseksi jäänyt laserkeilauskartta Pornaisten kunnan alueelta.

Väestötietoruudukko

Päätin toteuttaa kartan muunkielisten (ei kotimaiset kielet) ja ruotsinkielisten osuuksista väestöstä laaditun aineiston pohjalta. Yksinkertainen yhtälö: jaetaan muunkielisten summa ruotsinkielisten summalla. Muunkielisiä on nykyään reilusti enemmän pääkaupunkiseudulla, kuin ruotsinkielisiä, joten oli hyvä käyttää muunkielisiä jaettavana numerona.

Kartassa (kuva 1.) näkyy siis kuinka moninkertainen määrä on muunkielisiä verrattuna ruotsinkielisiin kilometri/kilometri neliöruudukoiden sisällä. Alle 1 arvot eli valkoiset ruudut kuvastavat ruotsinkielisten suurempaa osuutta alueella.

Tässähän näkyykin, jos tarkkaa osaa karttaa tutkia, että ruotsinkieliset asuvat enimmäkseen hyvinkin täsmällisesti kiinteistöltään kalleilla alueilla, kuten Ullanlinnassa, Lauttasaaressa, Westendissä, Kauniaisissa, Kulosaaressa ja Paloheinässä. Lisäksi nähdään kuinka Espoossa ja pääosin kantakaupungissa ruotsinkielisten osuudet ovat suurempia keskimäärin.

Muunkieliset taas asettautuvat enemmän sisämaahan. Kartasta erottuu selkeästi myös kuinka muunkielisten osuus on suurempi idässä, poikkeuksena kuitenkin Östersundom, joka on urbaanisti kehittymätöntä päävaltaisesti ruotsinkielistä aluetta. Tätä pohti myös Pihlavisto A. (2024) blogissaan 4. kurssikerta. Syyksi hän esitti mm. alueen vuokra-asuntojen suuren osuuden ja, että niissä asuu paljon maahanmuuttajia. Näistä tekijöistä voidaan ainakin osittain olla samaa mieltä, mutta muitakin selittäviä tekijöitä varmasti on, kuten kaupunginosien etäisyys keskustasta (hintataso).

Kuva 1. Väestötietoruukko valituista kunnista. Muunkieliset jaettuna ruotsinkielisten osuudella.

 

Karttaan voisi tavallisen ihmisen tulkintaa parantamaan lisätä vaikka kaupunkien rajat ja nimet, poistaa turha tila ylhäällä ja sivuissa ja muuttaa hieman värejä. Visuaalisesti se on, kuitenkin ihan ok. Pinkin värin vaihtaisin pois, jos QGIS olisi tässä silmieni edessä saatavilla.

Ruututeemakartta ei ole surkea tapa esittää absoluuttisia ilmiöitä, mutta on parempiakin, kuten perus alueväestökartta (kaupunginosat). Ruutujen itse ko’oilla on tietysti merkitys, koska suuremmat ruudut vääristävät aineistoa enemmän. Tässä tietysti se, että aineistoa pelkistetään suurempiin kategorioihin (maantieteellisiä rajoja rikkovat neliöt), jolloin sen sijainnillinen tarkkuus heikkenee. Toki omassa kartassani on suhteellinen väestötieto, joten se ei ole täydellinen vertauskohde.

Itse koen, että muut koropleettikartat ovat useimmiten informatiivisuudeltaan parempia, kuin tällaiset ruututeemakartat. Yksinkertainen syy on se, että luonnossa harvoin esiintyy ilmiöitä, jotka saataisiin totuudenmukaisesti esiteltyä ruutujen sisälle, koska asiat eivät tapahdu “ruutumaisesti” luonnossa. Pistekartat ovat taas eri asia, koska niillä voidaan hyvinkin tarkasti esitellä tarkkoja asioita, kuten vaikka koripallokenttien sijainnit. Ongelmana on tietysti, että jos pisteitä ei lajittele suurempiin kategorioihin, saattaa kartta muuttua hyvinkin vaikeasti tulkittavaksi, koska pisteitä yksinkertaisesti on niin paljon.

Korkeuskäyrät

Kotitehtäväksi jäi korkeuskäyrien vertailu, tosin en tiedä tuliko tätä liittää blogiin. No joka tapauksessa erojahan omien 5m korkeuskäyrien ja peruskarttalehden (oletettavasti 2,5m korkeuskäyrien) välillä on, koska 2,5m käyrät ovat tarkempia. 😲. Omat 5,0m käyrät perustuvat myös aikaisemmin tehtyyn “virtual raster” pohjaan, joten korkeudet eivät ole samasta pohjasta.

Kuva 2. Korkeuskäyrät Pornaisten kunnassa.

 

Lähteet:

Pihlavisto A. (2024) 4. kurssikerta, Antin gis blogi. Viitattu 7.2.2024. Saatavilla: https://blogs.helsinki.fi/anttipih/