Nicklas Ferreira – Geoinformatiikan menetelmät

Mitä opin?

Nyt on aika hieman reflektoida kurssilla opittuja asioita. Koen tämän parhaana tapana ilmaista kehittynyttä tasoani geoinformatiikassa.

Olen oppinut kurssilta ennen kaikkea sen, miten karttoja saa tehtyä visuaalisesti paremman näköisiksi ja informaatioltaan selvemmiksi. Hankalia hetkiä on välillä tullut vastaan, mutta luennoilla opittujen asioiden ja netistä löytyvien ohjeiden myötä tästäkin selvittiin. Opin projektion merkityksestä karttojen tuottamisessa, ja siitä – mikäkin projektio sopii parhaiten omaan tuotokseen. Erilaiset teemakartat, kuten pistekartta ja ruutukartta tulivat tutuiksi kurssilla. Pääsimme näitä molempia tekemään kurssikerroilla 3 ja 4. Näissä en kokenut lainkaan hankaluuksia, ja kartan ulkoasun muokkaaminen oli mielekästä hommaa. Haluan erityisesti kiittää Tilastokeskusta, joiden artikkeli teemakartoista auttoi minua merkittävästi oppimaan niiden käyttötarkoituksista.

Ongelmanratkaisua harjoiteltiin kurssikerralla 5. Kieltämättä tämä oli minulle, ja aivan varmasti monelle muullekin, hankalin kurssikerta. Kuitenkin pidin kyseistä kurssikertaa kaikista kiinnostavimpana. Silloin pääsi toden teolla pohtimaan sitä, miten pyydetyn asian sai löydettyä, ja ilmaistua järkevästi. Viime vuoden kurssiblogin ja nettiohjeiden myötä tästäkin kurssikerran haasteista päästiin yli. Kiitos näille!

Kuudennessa ja seitsemännessä kerrassa keskeistä oli miettiä sitä, miten karttoja voisi tuottaa omaan käyttöön. Kuudennella kurssikerralla opetuksen näkökulmasta, ja seitsemännellä täysin oman tuotoksen kohdalla. Nämä kurssikerrat ovat olleet hyvin tärkeitä, sillä aivan varmasti moni meistä tavoittelee opettajan tai tutkijan työtehtävää. Kurssilla opetettujen asioiden soveltaminen omassa tuotoksessa opetti ainakin minulle hyvin paljon, sillä täysin ohjeiden mukaisen tuotoksen tekeminen tuppasi unohtumaan muutaman päivän jälkeen. Asiat ovat toistaiseksi jääneet todella hyvin mieleen!

Kiitos Artulle loistavasta kurssista, ja iso hatunnosto niille, jotka mahdollisesti valitsevat geoinformatiikan pääaineeksi. Olette valinneet tärkeän ja laajan suuntautumisen maantieteessä, jossa aivan varmasti on loistavat työllistymismahdollisuudet. Tsemppiä!

Hei taas!

Viimeistä kertaa kirjoittelen tänne blogiin tästä kurssista. Vaikka kurssilla tehdyt tehtävät ovat välillä olleet hankalia – onhan haikeeta kirjoitella viimeistä päivitystä. No – aika aikansa kutakin – tässä blogitekstissä tulen esittämään kolmea tekemääni karttaa valitsemastani aiheesta.

Luennolla annettu tehtävänanto oli poikkeuksellinen suhteessa muiden kurssikertojen tehtäviin. Saimme itse laatia kartan/karttoja meitä kiinnostavista aiheista. Karttani tulee käsittelemään melko synkkää aihetta, mutta koen asian tärkeänä ja hyvin kiinnostavana. Ei muuta kuin asiaan.

Heti luennon alettua – pääsimme tekemään hommia. Alussa tekemisestä ei meinannut tulla yhtään mitään. Itseasiassa kyseisellä luennolla en saanut oikein mitään aikaiseksi. Se johtui siitä, että halusin tehdä toisesta aiheesta kartan. Jos olette lukeneet minun neljännen blogitekstin – mainitsin viheralueiden roolista hyvinvoinnin kasvuun asuinalueella. En pitänyt viheralueita suoranaisena indikaattorina hyvinvoinnista, vaan enemmänkin sen vaikutusta alueen asuntojen hintaan. Yleensä luonnonläheiset alueet ovat hyvin vetovoimaisia, ja täten asunnot siellä kalliita. Näin siellä asuvilla on todennäköisesti mahdollisuus ostaa terveyspalveluita. Sen vuoksi halusin tarkastella Espoon kaupunginosien keskituloa suhteessa kaupunginosien viheralueiden määrään. Löysin viheralueisiin liittyvän tietokannan Helsinki Region Infosharesta, mutta tietokannan käyttö vaati tunnuksia, joita minulla ei ollut. Aina ei voi voittaa!

Merkittävänä ongelmana oli löytää tietokannat, jotka olivat yhteensopivia. Kuten  Lucas Yoni mainitsee blogissaan – aineistojen etsiminen oli melkoinen työmaa (Yoni, L. 2023). Itsekin kirjoittelin sitä sun tätä hakukenttään toivoen, että löytäisi edes jotain käyttökelvollisia tietokantoja.  Lähtökohtana oli Join-ominaisuudella liittää tietokannat yhdeksi paketiksi, mutta ongelmaksi koitui sarakkeiden yhteenkelvottomuus. Useissa tietokannoissa sarakkeiden informaatio poikkesi sen veran toisistaan, että Join-operaatio ei ollut mahdollinen.

Kotiin päästyäni mietin hetken sitä, mistä oikein löytäisin riittävän kiinnostavia tietokantoja. Yhtenä vaihtoehtona oli tehdä kahden muuttujan pohjalta kartta tai karttasarja. Löysin myöhemmin Internetiä selatessa GISPO-sivuston, jossa ohjeistettiin tilastoteemakartan tekemisestä (GISPO. Viitattu 5.3.23). Ohjeistuksen myötä löysin Sotkanetistä riittävän kiinnostavia indikaattoreita, ja Join-ominaisuudella liitin indikaattorit Tilastokeskuksen kuntakarttapohjaan. Tämän myötä sain kunnittain laadittua kiinnostavia karttoja. Kolmen maakunnan kunnista sain laadittua alla näkyvät kartat liittyen mielenterveyteen ja lääkitykseen (kuvat 1-3).

Alhaalla olevassa karttasarjassa olen ilmaissut koropleettikartalla syrjäytymisriskissä olevat nuoret aikuiset (18-24-vuotiaat) suhteessa ikäryhmään, ja samanikäisistä pylväsdiagrammeilla masennuslääkkeistä korvausta saaneet suhteessa samaan ikäryhmään (kuvat 1-3). Molemmat tilastot ovat vuodelta 2020. Kuntakarttapohja on myös laadittu vuonna 2020.
Nuoren syrjäytymiseen liittyy monia tekijöitä, kuten vanhempien alhainen koulutustaso tai yksinhuoltajuus, nuorten oppimisvaikeudet, oppimismotivaation vähäisyys sekä kielteinen suhtautuminen opetukseen.

 

 

 

Kuva 1. Uudenmaan kunnissa syrjäytymisriskissä olevat 18-24-vuotiaat vastaavasta väestöstä % ja vastaavasti depressiolääkkeistä korvausta saavat. Sotkanet. (2020).

 

Kuva 2. Pirkanmaan kunnissa syrjäytymisriskissä olevat 18-24-vuotiaat vastaavasta väestöstä % ja vastaavasti depressiolääkkeistä korvausta saavat. Sotkanet. (2020).

 

Kuva 3. Varsinais-Suomen kunnissa syrjäytymisriskissä olevat 18-24-vuotiaat vastaavasta väestöstä % ja vastaavasti depressiolääkkeistä korvausta saavat. Sotkanet. (2020).

Yhteys voidaan havaita muutamissa kunnissa. Uudenmaan kunnassa Järvenpäässä depressiolääkkeistä korvausta saivat 9,2% suhteessa ikäluokkaan ja 19,6-20,3% oli syrjäytymisriskissä (kuva 1). Pirkanmaan kunnassa Mänttä-Vilppulassa 7,4% sai korvausta depressiolääkkeistä ja 20-22,9% olivat syrjäytymisriskissä (kuva 2). Varsinais-Suomessa Salossa 7,5% ja 20,3-22,9% vastaavasti (kuva 3). On hyvä huomioida, että ei kaikissa kunnissa vallitse yhteys depressiolääkkeistä korvausta saaneiden ja syrjäytymisriskissä olevien välillä. Esimerkiksi Tampereen kunnassa depressiolääkkeistä korvausta saaneita oli 7,9%, mutta 12,9-17% olivat syrjäytymisriskissä. Tähän saattaa vaikuttaa osittain Tampereen kaupunki, joka on väkiluvultaan Suomen kolmanneksi suurin kaupunki. Täten syrjäytymisen uhan alla saattaa olla runsaasti yksilöitä suhteessa muihin kuntiin, mutta vähäinen suhteessa Tampereen kaupungin tai kunnan väkilukuun. Tampereen seudulla asui vuonna 2020 – 342 000 asukasta (MacroTrends. 2023).

Kartat ovat mielestäni onnistuneet. Koropleettikartta pohjana ja pylväsdiagrammit päällä ilmaisevat selkeästi lukijalle informaatiosta. Tämän lisäksi pylväiden viereen olen asettanut prosentuaaliset arvot. Arvojen lisääminen pylväiden viereen on tullut tutuksi kurssikerta vitosesta!

Perusterveydenhuollon selvityksissä saatiin tietää, että masennuksesta kärsivät käyttävät perusterveydenhuollon palveluja keskimääräistä enemmän (Spoov, J & Syvälahti, E. 2003). Vakava masennus Lääkelaitoksen ja Kelan tutkimuksen mukaan uusiutui viiden vuoden kuluessa 72% ja pitkäaikainen masennus 62% potilaista (Spoov, J & Syvälahti, E. 2003). Masennus voi alkaa lapsuudesta, ja ongelmana on se, että vanhemmat ja opettajat tunnistavat vain noin puolet kliinisesti masentuneista nuorista (Spoov, J & Syvälahti, E. 2003).

Vaikeaan masennukseen käytetään hoitokeinona masennuslääkkeitä. Jos lääkehoito lopetetaan liian ajoissa – masennustila voi uusiutua puolen vuoden sisällä hoidon päättymisen jälkeen (Käypä hoito. 2022).

Nuoren syrjäytymiseen liittyy monia tekijöitä, kuten vanhempien alhainen koulutustaso tai yksinhuoltajuus, nuorten oppimisvaikeudet, oppimismotivaation vähäisyys sekä kielteinen suhtautuminen opetukseen. Masennuksesta kärsii 5-7% suomalaisista vuoden aikana (Käypä hoito. 2022). Masennusoireiden sivuvaikutukset ovat heikko työllistyminen ja koulutuksen keskeytyminen. Täten masennus lisää syrjäytymisen riskiä, ja kuvasarjassa olen siksi ilmaissut näitä muuttujia kartalla.

Hyvä uutinen on se, että nuorten hyvinvointi on parantunut Suomessa 2000-luvulla! Valtaosa nuorista aikuisuuteen siirtyessä voivat koulutuksen, terveyden, vapaa-ajan, toimeentulon ja työllistymisen suhteen kohtuullisesti (Terveyden ja hyvinvoinnin laitos. Viitattu 5.3.23). Syrjäytymisriskin ja masennuksen välttämisessä keskeistä on myös se, että koulutuksessa keskitytään asenteiden, luonteenpiirteiden, oikeanlaisen käyttäytymisen ja tunnetilojen valmentamiseen (Mertanen, K. 2019).

Mielenterveyteen tulee suhtautua vakavasti. Itse kehotan kaikkia lukijoita ottamaan yhteyttä sosiaali- ja terveyspalveluihin sekä kaupungin yhteystahoihin, jos elämäntilanne tai jokin muu askarruttaa.

Hieman ankeasta aiheesta tuli tehtyä karttasarja! Toivotan lukijoille kaikkea hyvää jatkoon. Blogikirjoittelu luentojen tehtävistä päättyy tämän kurssin osalta tähän, ja kiitän kaikkia blogiani kiinnostaneita.

Lähteet

MacroTrends. (2023). Tampere, Finland Metro Area Population 1950-2023. Lähde: Tampere, Finland Metro Area Population 1950-2023 | MacroTrends

GISPO. (Viitattu 5.3.2023). Miten teen tilastoteemakartan? Lähde: Miten teen tilastoteemakartan? – GispoHelp (zendesk.com)

Lucas Yoni. (2023). Viikko 7: Paluu omiin juuriin ja kohti uusia horisontteja. Lähde: Viikko 7: Paluu omiin juuriin ja kohti uusia horisontteja – Geoinformagic 🌐 (helsinki.fi). Helsingin yliopisto.

Johan Spoov. Erkki Syvälahti. (2003). Masennuslääkkeet: käyttöaiheet ja hoidon periaatteet. Lääkealan turvallisuus- ja kehittämiskeskus. Lähde: https://www.fimea.fi/documents/160140/753095/17156_KAPSELI32masennus.pdf

Käypä hoito. (Viitattu 5.3.2023). Depressio. Lähde: https://www.kaypahoito.fi/hoi50023

Terveyden ja hyvinvoinninlaitos. (Viitattu 5.3.2023). Nuorten syrjäytymisen ehkäisy. Lähde: https://thl.fi/fi/web/lapset-nuoret-ja-perheet/hyvinvointi-ja-terveys/nuorten-syrjaytymisen-ehkaisy#vaikuttaa

Katariina Mertanen. (2019). Nuorten syrjäytymistä ehkäistään yksilötasolla – rakenteelliset ongelmat jäävät huomiotta. Lähde: https://www.helsinki.fi/fi/uutiset/koulutus-ja-oppiminen/nuorten-syrjaytymista-ehkaistaan-yksilotasolla-rakenteelliset-ongelmat-jaavat-huomiotta. Helsingin yliopisto.

Kuva 1. Uudenmaan kunnissa syrjäytymisriskissä olevat 18-24-vuotiaat vastaavasta väestöstä % ja vastaavasti depressiolääkkeistä korvausta saavat.  Sotkanet. (2020). Lähde:  https://sotkanet.fi/sotkanet/fi/taulukko/?indicator=szbMTgIA&region=VVC7CgMxDPujgB_hOPwdXW7xUOja_99qS7kjJSA7kuLYDh2a4ho6JNXi3SGOQg_rXIwxTmDbLOaf7kOK147pspziMkX7gDeGsoO8P1zISr7fOn-qaqdGGWwa-a2KU9gerbKMDt7YyoEpiLTWRCXW8x6onXt7n8a5-jIuyrd1ECmDn-zXxt0sHCeGD__mhQ2-fg==&year=sy5zBAA=&gender=t&abs=f&color=f&buildVersion=3.1.1&buildTimestamp=202211091024  & https://sotkanet.fi/sotkanet/fi/taulukko/?indicator=s3YMAAA=&region=VVC7CgMxDPujgB_hOPwdXW7xUOja_99qS7kjJSA7kuLYDh2a4ho6JNXi3SGOQg_rXIwxTmDbLOaf7kOK147pspziMkX7gDeGsoO8P1zISr7fOn-qaqdGGWwa-a2KU9gerbKMDt7YyoEpiLTWRCXW8x6onXt7n8a5-jIuyrd1ECmDn-zXxt0sHCeGD__mhQ2-fg==&year=sy5zBAA=&gender=t&abs=f&color=f&buildVersion=3.1.1&buildTimestamp=202211091024

Kuva 2. Pirkanmaan kunnissa syrjäytymisriskissä olevat 18-24-vuotiaat vastaavasta väestöstä % ja vastaavasti depressiolääkkeistä korvausta saavat. Sotkanet. (2020). Lähde: https://sotkanet.fi/sotkanet/fi/taulukko/?indicator=szbMTgIA&region=VVC7CgMxDPujgB_hOPwdXW7xUOja_99qS7kjJSA7kuLYDh2a4ho6JNXi3SGOQg_rXIwxTmDbLOaf7kOK147pspziMkX7gDeGsoO8P1zISr7fOn-qaqdGGWwa-a2KU9gerbKMDt7YyoEpiLTWRCXW8x6onXt7n8a5-jIuyrd1ECmDn-zXxt0sHCeGD__mhQ2-fg==&year=sy5zBAA=&gender=t&abs=f&color=f&buildVersion=3.1.1&buildTimestamp=202211091024  & https://sotkanet.fi/sotkanet/fi/taulukko/?indicator=s3YMAAA=&region=VVC7CgMxDPujgB_hOPwdXW7xUOja_99qS7kjJSA7kuLYDh2a4ho6JNXi3SGOQg_rXIwxTmDbLOaf7kOK147pspziMkX7gDeGsoO8P1zISr7fOn-qaqdGGWwa-a2KU9gerbKMDt7YyoEpiLTWRCXW8x6onXt7n8a5-jIuyrd1ECmDn-zXxt0sHCeGD__mhQ2-fg==&year=sy5zBAA=&gender=t&abs=f&color=f&buildVersion=3.1.1&buildTimestamp=202211091024

Kuva 3. Varsinais-Suomen kunnissa syrjäytymisriskissä olevat 18-24-vuotiaat vastaavasta väestöstä % ja vastaavasti depressiolääkkeistä korvausta saavat. Sotkanet. (2020). Lähde: https://sotkanet.fi/sotkanet/fi/taulukko/?indicator=szbMTgIA&region=VVC7CgMxDPujgB_hOPwdXW7xUOja_99qS7kjJSA7kuLYDh2a4ho6JNXi3SGOQg_rXIwxTmDbLOaf7kOK147pspziMkX7gDeGsoO8P1zISr7fOn-qaqdGGWwa-a2KU9gerbKMDt7YyoEpiLTWRCXW8x6onXt7n8a5-jIuyrd1ECmDn-zXxt0sHCeGD__mhQ2-fg==&year=sy5zBAA=&gender=t&abs=f&color=f&buildVersion=3.1.1&buildTimestamp=202211091024  & https://sotkanet.fi/sotkanet/fi/taulukko/?indicator=s3YMAAA=&region=VVC7CgMxDPujgB_hOPwdXW7xUOja_99qS7kjJSA7kuLYDh2a4ho6JNXi3SGOQg_rXIwxTmDbLOaf7kOK147pspziMkX7gDeGsoO8P1zISr7fOn-qaqdGGWwa-a2KU9gerbKMDt7YyoEpiLTWRCXW8x6onXt7n8a5-jIuyrd1ECmDn-zXxt0sHCeGD__mhQ2-fg==&year=sy5zBAA=&gender=t&abs=f&color=f&buildVersion=3.1.1&buildTimestamp=202211091024

Hei taas!

Enään on kaksi kurssikertaa jäljellä, mikä tarkoittaa tämän olevan minun toiseksi viimeinen blogipostaus. Pitkälle ollaan päästy, ja kohta blogi on pulkassa. Jippii!

Luennon aikana pääsimme tekemään kenttätöitä. Noin ensimmäiset 2 tuntia luennosta käytettiin ulkona datan ottamiseen. Laadimme aineistoja eri kohteista Helsingin yliopiston matemaattis-luonnontieteellisen tiedekunnan ympäristössä. Käytimme Epicollect-sovellusta, ja arvioimme turvallisuuden tunteen asteikolla 0-5. Vastasimme kyselyyn, jonka pohjalta laadimme interpoloidun paikkatietoaineiston. Interpoloidun kartan teemana toimi koetun turvallisuuden taso. Kuten alla olevasta interpoloidusta kartasta näkee (kuva 1) – turvallisuuden taso oli alhaisin E75 -eurooppatien varrella – Arabianrannan kauppakeskuksen yhteydessä. Myös alueella sijaitsevien työmaiden ympäristö koettiin epäturvallisena. Ihmisjoukon vilinä sekä työmaan häslinki saattoivat toimia mahdollisena tekijänä turvallisuuden tunteen vähäisyydelle. Korkein turvallisuus koettiin Kumpulan laakson ympäristössä. jossa kasvitieteellinen puutarha sekä kävelytiet luonnon helmassa lisäsivät turvallisuuden tunnetta (kuva 1).

Interpoloinnilla viitataan tunnettujen tai taulukoitujen arvojen välissä olevien arvojen laskemiseen (Tuorlan observatorio. Viitattu 6.3.2022).

Kuva 1. Vastaukset turvallisuuden tunteesta interpoloituna. (2023).

Aiheesta toiseen. Meistä jokainen on käynyt ensimmäisen pakollisen maantieteen kurssin lukiossa. Ensimmäisellä kurssilla käsiteltiin varsinkin maailmanlaajuisia hasardeja. Tai no – ainakin silloin, kun itse olin lukiossa vuonna 2018. Palaamme osittain tämän tutun aiheen ääreen, sillä tulen esittämään teille maailmanlaajuisia hasardikarttoja, ja pohtimaan karttojen käyttötarkoitusta opetuksessa. Ei muuta kuin asiaan!

Olen luonut neljä karttaa liittyen juuri hasarditeemaan. Kartoissani korostuvat maanjäristykset ja tulivuoret sekä niiden alueellisen esiintymisen yhteys. Opetuksen näkökulmasta karttojen tulee olla oppimateriaaliksi kelpaavaa.
Ensimmäisessä kuvassa näemme maanjäristykset Richter asteikolla 5,5-6 (kuva 1). Toisessa asteikolla 7-8 (kuva 2) ja kolmannessa 8-9,1 (kuva 3).  Maanjäristykset ovat ajankohdalta (1980-2023). Viimeinen kartta on minun vapaaehtoisesti tekemä. Siinä rinnevarjostin interpoloidun aineiston, jossa näkyvät 1980-luvulta alkaen tapahtuneet maanjärsitykset Richter asteikolla 5,5-9.1 (kuva 4).

Kuva 2. Maanjäristykset maailmalla Richter-asteikolla 5,5-6 ja tulivuoret. Yhdysvaltain liittovaltion sää- ja valtamerentutkimusorganisaatio & Yhdysvaltojen geologian tutkimuskeskus (2022).

 

Kuva 3. Maanjäristykset maailmalla Richter-asteikolla 6-7 ja tulivuoret. Yhdysvaltain liittovaltion sää- ja valtamerentutkimusorganisaatio & Yhdysvaltojen geologian tutkimuskeskus (2023).

Kuva 4. Maanjäristykset maailmalla Richter-asteikolla 8-9,1 ja tulivuoret. Yhdysvaltain liittovaltion sää- ja valtamerentutkimusorganisaatio & Yhdysvaltojen geologian tutkimuskeskus (2023).

 

Kuva 5. Maanjäristykset Richter-asteikolla 5,5-9,1 – rinnevarjostettuna.  Yhdysvaltojen geologian tutkimuskeskus (2023).

Pitkään mietin sitä, että miten saisi opiskelijoiden huomion suoraan tärkeimmän informaation ääreen. Ainakin minulle värikäs taustakartta oli häiritsevä, ja vei huomiota varsinaisesta esitysaiheesta. Tämän vuoksi muutin taustavärin kolmessa kartassa mustavalkoiseksi, jolloin kirkkaan keltaiset ja punaiset hasardisymbolit kiinnittäisivät opiskelijan huomion (kuvat 1-3). Näillä kolmella kartalla voimme tarkastella endogeenisiä prosesseja, kuten poimuttumista, tulivuoritoimintaa ja maanjäristyksiä. Tämän lisäksi kartoilta voi tarkastella voimakkuudeltaan eri maanjäristysten ajallista ja alueellista esiintymistä. Kartoilla voi opettaa myös sitä, miksi hasardeja juuri tapahtuu tietyillä alueilla. Opetuksessa voi laatia johtopäätöksiä hasardien saavutettavuudesta ja aiheuttamasta tuhosta – tuomalla esimerkiksi vuoden 2004 tapahtuneen Tapaninpäivän maanjäristyksen sijainnin sekä sen läheisyyden Indonesian saariin (kuva 3).

Kuitenkin – kuten Erika Lindblom mainitsee blogissaan –  kartoissa näyttäytyvä tieto on hyvin laajaa. Jotta karttojen informaatio olisi opiskelijoille mahdollisimman opettavaista – tulisi heillä olemaan jo laaja tietämys asiasta toisten karttojen tai muun materiaalin pohjalta (Lindblom, E. 2023). Tämä on hyvä pitää mielessä opetuksessa.

Tällaista tänään! Näin aineenopettajaksi tähtäävälle oli hyvin kiinnostavaa pohtia maantieteen opetusmenetelmiä. En ehkä kuitenkaan näitä karttoja kehtaisi käyttää täysin tällaisenaan opetuksessa : D. Mahdollisesti tulevaisuudessa kehityn geoinformatiikassa, ja saan aikaiseksi miellyttävämpiä tuotoksia.

Kiitos kiinnostuksesta. Se on viimeiseen kertaan, näkemiin!

Lähde:

Tuorlan observatorio. (Viitattu 6.3.2022). Interpolointi. Lähde: interpolointi (utu.fi)

Erika Lindblom. (2023). 6. kurssikerta. Erika’s blog. Lähde: Erika’s blog – Geoinformatiikan menetelmät 1 kurssin blogi. Tervetuloa! (helsinki.fi)

Kuva 1. Vastaukset turvallisuuden tunteesta interpoloituna. (2023).

Kuva 2 Maanjäristykset maailmalla Richter-asteikolla 5,5-6 ja tulivuoret. Yhdysvaltojen geologian tutkimuskeskus. (2023). Earthquake Catalogue &Yhdysvaltain liittovaltion sää- ja valtamerentutkimusorganisaatio (2023). National Centers for Environmental Information. 

Kuva 3  Maanjäristykset maailmalla Richter-asteikolla 6-7 ja tulivuoret. Yhdysvaltojen geologian tutkimuskeskus. (2023). Earthquake Catalogue &Yhdysvaltain liittovaltion sää- ja valtamerentutkimusorganisaatio (2023). National Centers for Environmental Information. 

Kuva 4. Maanjäristykset maailmalla Richter-asteikolla 8-9,1 ja tulivuoret. Yhdysvaltojen geologian tutkimuskeskus. (2023). Earthquake Catalogue &Yhdysvaltain liittovaltion sää- ja valtamerentutkimusorganisaatio (2023). National Centers for Environmental Information. 

Kuva 5. Maanjäristykset Richter-asteikolla 5,5-9,1 – rinnevarjostettuna. Yhdysvaltojen geologian tutkimuskeskus. (2023). Earthquake Catalogue.

Moikka taas!

Täällä jälleen ollaan, ja on aika viedä teidät kurssin tapahtumien aitiopaikalle. 6.2.2022 pidetyllä oppitunnilla pääsimme tutustumaan ruudukkojen laadintaan paikkatietoaineistosta ja rasteriaineistoihin. Tässä blogissa tulen esittämään kahta tekemistäni ruutukartoista. Tein useita, mutta valitin kartat, mitkä visualisoivat parhaiten informaatiota. Ei muuta kuin asiaan!

Kuva 1. Ulkomaalaisten osuus ruutukartalla prosentteina. SeutuCD’15 (2015).

 

Yllä olevassa kartassa (kuva 1) voimme havaita pääkaupunkiseudun hallinnollisten rajojen sisällä ruutuja. Ruudut ovat 1km1km kokoisia. Kuten legendasta voi havaita – ruudut visualisoivat prosentuaalisia arvoja ulkomaalaisten väestön osuudesta paikallisen alueen kokonaisväestöön.

Väriskaalan valitseminen oli yllättävän hankalaa. En alussa tiennyt, mikä sopisi matalimpien arvojen väreiksi. Vihreä väri olisi muistuttanut liikaa kuntapohjaa, ja tämän vuoksi päädyin vaalean siniseen väriin.

Ruudut kattavat rajatun alueen pääkaupunkiseudusta. Puuttuvat ruudut alueelta ilmaisevat sen, että sieltä ei löydy asutusta / tai olla saatu tietoa asukkaiden taustasta.

Kartta on minulle informatiivinen, mutta ennen kaikkea sen pitää olla teille lukijoille! Kommenttiosioon saa pistää viestiä, jos esitysteknisesti kyseessä on sekava kokonaisuus. Prosenttiosuudet ovat ainakin mielestäni ihan toimivat, mutta tämän lisäksi voisin luoda toisen kartan, jossa ruudut ilmaisevat ulkomaalaisten määrällisen osuuden. Täten ulkomaalaisten levittäyttymistä pääkaupunkiseudulla saa paremman käsityksen.  Esimerkiksi Otaniemessä sijaitsee opiskelijasuntoja, joissa ulkomaalaisten määrä on hyvin suuri – 1065. Kuitenkin ulkomaalaiset muodostavat 28% väestöstä attribuuttitaulukon mukaan. Alla olevassa kuvassa (kuva 2) on juuri visualisoitu ulkomaalaisten määrälliset arvot kaupunginosittain. 

Kuva 2. Määrällinen arvo ulkomaalaisten osuudesta kaupunginosittain.

Kiinnostava kysymys liittyy esitettyjen lukuarvojen tyypiin. Voiko käyttää absoluuttisia vai suhteellisia lukuja? Prosenttiosuuksien kannalta desimaalien käyttö antaa tarkempaa tietoa osuuksista. En kuitenkaan niitä lisännyt arvoihin, sillä halusin kartan olevan esteettisesti miellyttävä ja helposti luettava. Absoluuttiset arvot sopivat paremmin määrällisten asioiden ilmaisuun, kuten juuri äsken mainittuun Otaniemen asukkaiden määrään. Sen vuoksi tein toisen kartan (kuva 2). Absoluuttiset luvut sopivat paremmin ruutukartan tekoon, koska yleensä informaatiota visualisoidaan yhdenkokoisilla ruuduilla. Prosenttien tapauksessa koot kannattaisivat mahdollisesti suhteuttaa.  Tilastokeskus myös kehottaa absoluuttisten lukujen käyttämistä ruutukartalla (Tilastokeskus. 2022).

Ruututeemakartta toimii mainiosti tiedon esittäminen, mutta miten se pärjää suhteessa muihin teemakarttoihin? Jos puhumme valtakunnan tasolla esitettävistä tunnusluvuista – ruututeemakartta antaisi sekavan vaikutelman informaatiosta. Varsinkin, jos kuntarajaukset lisätään – sopii koropleettikartta esitysteknisesti tarkoitukseen paremmin. Pienimpien alueiden tunnuslukujen yksityiskohtaiseen tarkasteluun  ruudukko sopii hyvin. Varsinkin, jos huomioon ei oteta hallinnollisia rajoja. Elin Stråhlmann mainitsee blogissaan, että yksityiskohtaisemmaksi ruutukartan voi tehdä, kun lisää luokkien määrää, E. 2023).

Joillain osa-alueilla muut teemakartat sopivat paremmin käyttöön. Jokien, viheralueiden tai vesistöjen vaikutusta alueella asuviin asukkaisiin on hankalaa arvioida ruututeemakartassa. Koropleettikartta täten antaisi selkeämmän vaikutelman informaatiosta. Tämän lisäksi voi yksilö laatia yhteyksiä tietyn alueiden tai kaupunginosien hyvinvointisuuden välillä koropleettiteemakartalla. Esimerkiksi Espoossa sijaitsevat todella hyvinvoivat kaupunginosat Suomessa mahdollisesti juuri siksi, että viheralueet ja vesistöt ovat lähellä. Nämä saattavat nostattaa esimerkiksi kiinteistöjen hintaa, jolloin varakkaat – todennäköisesti terveyspalveluita kykeneviä maksajia – asuu siellä.

Väestön suuruutta eri kaupunginosissa voi visualisoida eri kokosilla pisteillä – pistekartassa. Täten lukija nopeasti saa haltuunsa tietoa absoluuttisista lukumääristä, kuten kaupunginosien asukkaiden määrästä.  Ruutukartassa näin voi tehdä, mutta sen luettavuus hallinnollisten rajojen huomioon ottamisessa – vaikenee. Sään vaikutuksia ja ulottuvuutta voi yksityiskohtaisemmin visualisoida koropleettikartalla, jossa myös luettavuus on paljon parempi.

Seuraavaksi ruutukartan analysointiin! Ulkomaalaisten jakautumiseen vaikuttavat useat tekijät. Ulkomaalaistausten osuus vuonna 2020 oli korkein Itä-Helsingin kaupunginosissa, kuten Kontulassa, Rastilassa ja Kivikossa (Helsingin kaupunki). Tämä vaikuttaa prosenttiosuuksiin kartalla (kuva 1). Alueen väestöstä keskimäärin 20-30% ovat ulkomaalaisia (kuva 1). Korkea ulkomaalaisten osuus (60-100%) lentoaseman länsipuolella todennäköisesti johtuu Tikkurilan keskuksen läheisyydestä ja lentoasemasta. Espoossa Bodominjärven pohjoispuolella prosenttiosuus suurin. Arvoon vaikuttaa asukkaiden lukumäärä. Vain 16 asukkaasta – 13 ovat ulkomaalaisia (kuva 1).

Ruutukarttojen tekeminen oli hyvin sujuvaa! Ei ollut lainkaan vaikeaa puuhaa. Olen niistä ennen lukenut, joten oli kiinnostavaa päästä niitä itse tekemään. Totta kai muutaman päivän tauon jälkeen oli hieman hakusessa ruutukarttojen tekeminen, mutta hyvien ohjeiden myötä karttojen teko sujui ongelmitta.

Nyt tuli paljon kirjoitettua. Kiitos, jos jaksoit lukea loppuun! On tää GIS-homma aika hauskaa. Ensi kertaan!

Lähteet:

Tilastokeskus. (Viitattu 18.2.2023). Ruutukartta. Lähde: Tilastokoulu – Tilastokeskus (stat.fi)

Helsingin kaupunki. (2021). Itäisessä suurpiirissä asuu yli neljännes ulkomaalaistaustaisista ja vieraskielisistä. Lähde: Itäisessä suurpiirissä asuu yli neljännes ulkomaalaistaustaisista ja vieraskielisistä | Ulkomaalaistaustaiset Helsingissä (ulkomaalaistaustaisethelsingissa.fi)

Stråhlmann, E. (2023). Vecka 4 – Behandling av rastermaterial. Helsingin yliopisto. Lähde: Elins kursblogg – Geoinformatiikan menetelmät (MAA-202) (helsinki.fi)

 

Hei taas!

30.1.2022 pidetyllä luentokerralla käytiin läpi tietokantoja sekä niihin liittyvä funktioita. Opetuksessa tapahtuneista muutamista pulmista huolimatta saimme kartat Afrikasta tehtyä. Afrikan kartassa oli polygoneja, mitkä viittasivat eri tietokantoihin. Kustakin polygonista oli runsaasti ominaisuustietoa attribuuttitaulukossa, minkä pohjalta pystyi tekemään monipuolisia analyyseja Afrikan valtioiden poliittisesta epävakaudesta sekä vauraudesta!

Onko konflikteilla yhteys esimerkiksi timanttikaivoksien ja öljykenttien määrään valtiossa? Saattaa hyvin olla, mutta on hyvä pitää mielessä kausaliteetin rooli. Johtuuko konfliktit täysin luonnonvaroista vai historiallisista tekjöistä, kuten imperialismista, tai Afrikan monikulttuurisuuden aiheuttamasta heimokiistoista.

Latasimme kurssikerran kansiosta aineistot, mitkä tarvitsimme kartan tekoa varten. Tietokantojen liittäminen QGIS:iin alussa tuotti karkean tuloksen. Tämän vuoksi aloin itse muokaamaan symboleita ja karttanäkymää. Lopputuotoksena on alla näkyvä kartta (kuva 1), jossa näkyy konfliktit, timanttikaivokset ja öljykentät Afrikan mantereella. QGIS:ssä värien valikoiminen ja kohteiden koon muokkaaminen on hyvin helppoa, minkä vuoksi sain tehtyä kartan melko nopeasti.

Kuva 1. Konfliktit, timanttikaivokset ja öljykentät Afrikan mantereella.

Tietokannasta löytyy tallennettua tietoa öljykaivosten löytämisvuodesta valtioittain.  Esimerkiksi 1982 löydetty ja 1997 poraaminen aloitettiin Melutin öljykentällä – nykyisessä Etelä-Sudanissa. Siihen aikaan Etelä-Sudan oli vielä osana Sudania. Vuonna 1983 alkoi konflikti Sudanissa, mikä päättyi vuonna 2005. Attribuuttitaulukon mukaan alkoi toinen konflikti Sudanissa vuonna 1997. Kausaliteetin rooli on tässä merkittävä, sillä lopulta öljykentän löytämisvuosi ja poraamisvuosi eivät aloittaneet sisällissotaa, vaan todennäköisesti uskonnollinen ja etninen jännite. Kuitenkin se olisi saattanut toimia osatekijänä konfliktille. Öljykenttiä vastaan on ennenkin kohdistettu hyökkäyksiä Etelä-Sudanissa – 12. maaliskuuta 2011 kenraali George Athorin joukot hyökkäsivät Malakalin kaupunkiin öljyntuotantoalueelle (Reuters. 2011). Etelä-Sudanissa on vuodesta 2011 alkaen käyty brutaalia sisällissotaa. Poliittiset jännitteet toimivat pääosin syynä konfliktille, mutta sitä todistetusti kärjisti tieto öljykenttien määrästä Etelä-Sudanissa (The Sentry. Viitattu 10.2.2022).  Tämän kaltaisia esimerkkejä vallitsee myös muualla Afrikassa, jossa runsaat öljy- ja timanttivarat voivat toimia osapuolten intressien vuoksi konflikteja kiihdyttävänä tekijänä. Tämä näyttäytyy kartalla luonnonvarojen ja konfliktien päällekkäisyytenä (kuva 1).

Toisin sanoen attribuuttitaulukon tiedoista ja karttanäkymästä voi päätellä konflikteille mahdollisia syitä ja osatekijöitä.  Attribuuttitaulukosta voi myös tarkastella konfliktin sädettä eli laajuutta alueella. Esimerkiksi vuoden 1948 Tsadin konfklikti oli laajudeltaan 800 kilometriä eli 640 000 neliökilometriä. 640 000 neliökilometriä on 49,8% Tsadin pinta-alasta. Konflikti oli täten melko laajalle levinnyttä, mutta silti maan suuresta koosta johtuen alueellista.  Internetkäyttäjien lukumäärästä voi päätellä esimerkiksi tiedon levinneisyyden korrelaation tilanteen eskaloitumisen kanssa. Kun esimerkiksi korruptiosyytteet hallintoa kohtaan leviää internetissä – se todennäköisesti saa epävakaan tilanteen eskaloitumaan, ja konfliktin syntymään. Timanttikaivosten korkean tuottavuusluokittelun ja löytämisvuoden voi korreloida myös konfliktien määrään. Esimerkiksi vuonna 1946 Sierra Leonesta löydettiin attribuuttitaulukon mukaan timantteja, joita alettiin louhia vuonna 1960. Timantit todistetusti vaikuttivat Sierra Leonen sisällissotaan, jolloin alueelta epäeettisesti louhittuja ja kaupattuja timantteja kutsuttiin veritimanteiksi (Eric Johnson. 2002). Tämä näyttäytyy kartalla konfliktien ja timanttikaivosten päällekkäisyytenä Sierra Leonessa (kuva 1).

 

KOTITEHTÄVÄ

Kotitehtäväksi jäi tehdä järvisyysprosentista ja tulvaindeksistä kartta. Tarvittavat aineistot löytyivät tiedostosta, jonka latasimme oppitunnin yhteydessä.

Kartta, jossa näyttäytyy järvisyys prosentteina ja tulvaindeksi – soveltuu monipuoliseen tarkasteluun tieteellisen tutkimuksen näkökulmasta. Paikkatietoaineistoja luonnontieteellisten ilmiöiden tulkinnassa on varsinkin keskeistä luonnonmaantieteessä. Tulvaindeksin avulla voimme havaita aineistosta alueita, joissa tulvan korkea todennäköisyyden vallitsee eri vuodenaikoina. Alla olevasta kartasta (kuva 2) voimme havaita tulvaindeksin olevan korkein Pohjois-Pohjanmaan, Pohjanmaan, Etelä-Pohjanmaan, varsinais-Suomen ja etelä-Suomen, joissa tulviin vaikuttaa mm. järvien vähäisyys ja laakea maasto. Tällöin valuma-alueiden määrä on alueella vähäinen. Täten sateiden tai sulamisvesien ilmestyttyä – jokien tulviva vesi leviää laajalle alueelle helposti.

Pohjoisen suunnassa korkean tulvaindeksin voi selittää vuotuiset sulamisvedet, mitkä saavat joet – kuten Tenojoen ja Ivalonjoen – tulvimaan. Samalla järvien vähäisyys ja laakea maasto jokien ympäristössä myös vaikuttaa.

Nikolai Tuuri blogissaan mainitsee mahdollisen syyn rannikkokaupunkien korkealle tulvaindeksille. Koska kaupungit ovat päällystetty asfaltilla – voivat ne estää veden valumisen maaperään, ja täten voimistaa tulvimista (Tuuri, N. 2022).

Tulvaindeksin ja järvisyyden laatiminen ei ollut lainkaan vaikeaa! Hyvät ohjeistukset liittyen tähän löytyivät kurssikerran kansiosta. Kiitos Artulle tästä!

Kuva 2. Tulvaindeksi ja järvisyysprosentti Suomesta.

Järvisyysprosenttisuutta voi käyttää hyödyksi juuri tulvaindeksin tulkinnassa. Voidaan esimerkiksi tarkastella suhdetta korkean järvisyysprosentin ja tulvaindeksin välillä. Esimerkiksi Itä-Suomessa järvisyysprosentti on suuri, mutta tulvaindeksi ei ole. Tämä todennäköisesti johtuu siitä, että Itä-Suomessa on runsaasti järviä ja laajoja vedenjakaja-alueita.

Se siitä.. itse opin aika paljon uutta, sillä tämä kurssikerta oli varsin mielenkiintoinen. Innolla odotan seuraavaa kertaa. Näkemiin!

Lähteet:

Reuters (2011). FACTBOX-South Sudan’s renegade General George Athor. FACTBOX-South Sudan’s renegade General George Athor | Reuters

Johnson, Eric. (2002). Blood Diamonds: The Conflict in Sierra Leone. Stanfordin yliopisto. Blood Diamonds (stanford.edu)

Tuuri, Nikolai. (2022). Nikolain Blogi (helsinki.fi)

 

Hei taas!

Jälleen on aika nostaa sormet näppikselle ja päivittää blogiin uutta sisältöä. Toisella luentokerralla käytiin runsaasti eri asioita läpi, joten mennään suoraan asiaan. Tässä blogissa tulen kertomaan paikallisista ja ladatuista aineistoista sekä tekemistäni kartoista. 

Projektiot ja niiden merkitys

Geoinformatiikan ja kartografian yksi merkittävimmistä peruselementeistä ovat projektiot. Jos haluamme lukea kaksiulotteisella pinnalla – kuten kartalla – maapallon ominaisuustietoa, joudumme projisoimaan kolmiulotteisen maapallon tasolle (Holopainen et al. 2015). Mitä suurempi osa maanpinnasta halutaan kartalle – sitä suuremmat ovat virheet (Holopainen et al. 2015). Geodeettisen datumin pohjalta voimme laatia maapallokeskisiä tai paikallisia projektioita. Geodeettisen datumin pohjalta maanpinnan koko, muoto sekä käytettävä koordinaattijärjestelmä muovautuvat. Väärän datumin käyttö koordinaatistossa voi johtaa satojen metrien virheeseen, kun sijaintia koitetaan määritellä (Holopainen et al. 2015). Seuraavaksi annan esimerkkejä liittyen syntyneisiin poikkeamiin mittauksissa. Mittauksissa meni hetki sillä aina tein saman virheen, jossa klikkasin väärää kohtaa kartalla mittausten aikana. Täten mittaukset katosivat ja jouduin aloittamaan mittaukset alusta. Tästä hankaluudesta huolimatta – mittaukset sain tehtyä!

Taulukko 1. Projektioiden välisiä eroja mittausten suhteen

	Mercator	ETRS-TM35FIN	Winkel-Tripel	Albers	Robinson
Pinta-ala – Pohjois-Lappi	71527 km²	8931 km²	8930 km²	8931 km²	12521 km²
Pituus –  Itä-Länsi-Suomi	1153 km	528.6 km	528.6 km	528.6 km	755 km
Prosentuaalinen kokoero suhteessa ETRS-TM35FIN –pinta-ala	+88%		-0,01%	0%	+29%

 

 

 

Yllä olevassa taulukossa (taulukko 1) olen koonnut eri projektioilla toteutettuja mittauksia QGIS -ohjelmistossa. ETRS TM35FIN on Suomen paikallisprojektio, jossa Suomea kuvataan 13 asteen levyisissä kaistoissa. Pohjois-Lappiin olin piirtänyt hatunmuotoisen laskelman pinta-alasta, jonka arvoksi osoittautui 8931 neliökilometriä paikallisprojektiossa (taulukko 1). Jos vertaamme arvoa maailmantason projektioon, kuten Mercatoriin – Pohjois-Lapin pinta-ala ETRS TTM35FIN-projektiossa on 88% pienempi kuin Mercator projektiossa!  TM35FIN on paikallisprojektio, jossa nimensä mukaan vääristymä rajatulla alueella ollaan minimoitu. Koska Mercatorin projektio koskee maailman mittakaavaa – alueelliset vääristymät vaihtelevat projisointitekniikan myötä. Robinsonin projektiossa ollaan laadittu kompromissi oikeakulmaisuuden, oikeapintaisuuden ja oikeapituisuuden välillä. Täten väristymät ovat pienemmät kuin Mercatorin projektiossa, mutta jokaisella osa-alueella silti väärät. Tämän lisäksi Robinson on maailmanprojektio. Toisin sanoen maailmanprojektiot vaikuttavat negatiivisesti tiedon luotettavuudestaan johtuen skaalasta, jossa projisointia toteutetaan. Täten esimerkiksi matkailevalla suomalaiselle paikallisprojektio soveltuisi paremmmin tarkimpien sijaintien määrittämiseen Suomessa. Albersin projektion lukuarvoista poikkeuksellisen tarkan tekee se, että projisoinnissa käytetty kartio leikkaa pohjoista ja eteläistä pallonpuoliskoa, mutta päiväntasaajan ja kalotin kohdalta kartio ei leikkaa. Täten vääristymät eivät ole radikaalit Suomen kohdalla. Tämän lisäksi Albersin projektio on oikeapintainen, jossa pinta-alat vastaavat todellisuutta. 

Leveysakselilla projektioiden väliset luvut noudattavat suurin piirtein samaa kaavaa. Noin suoran viivan etäisyys Vaasasta itärajalle on 528.6 kilometriä paikallisprojektiossa, mutta 1153 kilometriä Mercatorin projektiossa ja 755 kilometriä Robinsonin kompromissiprojektiossa.

Pinta-alan moninkertaisuus eri projektioissa – Suomi

Palaamme takaisin vertaamaan ETRS TM35FIN paikallisprojektiota Mercatorin maailmanprojektioon. Alla on visualisoitu kartalla prosentuaalinen ero kuntien pinta-alojen suhteen Mercatorin projektion ja ETRS-TM35FIN projektion välillä. 

 Mercatorin projektiossa projisointiin käytetty lieriö leikkaa päiväntasaajan kohdalta (Markus Jylhä. 2022). Täten, mitä kauemmaksi päiväntasaajalta mennään  – sitä suurempi etäisyys on ellipsoidin ja lieriön välillä, jolloin informaatio vääristyy pohjoiseen ja etelään mentäessä. Tämän vuoksi pinta-ala moninkertaistuu pohjoiseen päin mentäessä Mercatorin projektiossa. Mercatorin projektiossa suhteessa ETRS TM35FIN projektioon – Kittilän, Sodankylän, Savukosken ja Kilpisjärven kunnat ovat jopa 6,65,8,26 kertaisia! Tiesin Mercatorin aiheuttamat vääristymät entuudestaan, mutta on todella kiinnostavaa päästä näkemään oman kartan kautta vääristymiä. Kartan teko oli melko helppoa. Luennolla annettiin ohjeet, ja sitten ei muuta kuin tekemään!

Kuva 1. Mercatorin projektion kokosuhde ETRS-TM35FIN:iin

Elin Stråhlmann toi blogissaan esille sen, että mitä enemmän luokkia asetat kartalle – sitä selvemmin näet moninkertaisuuden hiljattaisen kasvun pohjoiseen siirtyessä. Yllä olevassa projektiossa on viisi luokkaa. Stråhberg myös blogissaan mainitsee, että harvemmat luokat ovat selkeitä – mutta voivat antaa karkeamman tuloksen (Stråhlmann, E. 2022). Alla olevassa kuvassa (kuva 2) voimme havaita poikkeamien hiljattaisen kasvun etelä-pohjoissuunnassa. Dramaattisuutta erojen välillä voi lisätä väriskaalaa muuttamalla.

Kuva 2. Mercatorin projektion kokosuhde ETRS-TM35FIN:iin – eri väriskaalalla ja luokkien määrällä

Vapaavalintainan karttaprojektio – Robinsonin projektio

Viimeisenä tehtävänä oli valita vapaavalintainen projektio ja verrata sen eroja suhteessa ETRS TM35FIN -projektioon. Tätä olen odottanut, sillä QGIS -ohjelmistossa on runsaasti eri karttaprojektioita! Tein muutamia, joista valitsin parhaan teille esitettäväksi. 

Robinsonin projektio on Arthur H. Robinson vuonna 1963 suunnittelema pseudosylinterinen kompromissiprojektio (ArcMap. Viitattu 1.2.2022). Kompromissiprojektioissa, kuten Robinsonin ja Winkel-Tripelin projektioon pyritään minimoimaan projisoinnissa syntyneet virheet oikeakulmaisuudessa, oikeapintaisuudessa ja oikeapituisuudessa.

 

Kuva 3. Robinsonin projektion kokosuhde ETRS-TM35FIN:iin.

 

Toisin kuin Mercatorin projektiossa – Robinsonin projektiossa pinta-ala vääristymät eivät ole niin radikaalit pohjoiseen mentäessä. Robinsonin projektiossa kuitenkin jokainen osa-alue on vääristynyt hieman. Mercatorin projetiossa oikeapintaisuus ja oikeapituisuus ovat vääristyneet suuresti, mutta oikeakulmaisuus on saatu pidettyä oikeana (Helka ja QGIS. 2022).

Robinsonin projektiossa meridiaanit ovat säännöllisesti jakautuneita käyriä, joiden tarkoitus on imitoida elliptisiä kaaria.  Päiväntasaaja, navat ja keskimeridiaani ovat suoria viivoja (ArcMap. Viitattu 1.2.2022).

Arvelin kuitenkin, että erot tulisivat silti olemaan suurimpia pohjois-eteläsuunnassa. Luulo osoittautui todeksi. Pohjois-Lapin kunnat näyttäytyivät 1,35-1,42 kertaisina ETRS-TM35FIN projektioon nähden. Kokoerot ovat pienimpiä etelässä, jossa kunnat näyttäytyivät 1,19,1,22 kertaisina ETRS-TM35FIN paikallisprojektioon nähden.

Kuva 4. Robinsonin projektion kokosuhde ETRS-TM35FIN:iin – eri väriskaalalla ja luokkien määrällä.

Luokkia ja väriskaalaa muuttamalla saa  jälleen pinta-alojen erot projektioiden välillä näyttäytymään suuremmilta! (kuva 4). Dramaattisella mustalla värillä saa erot näyttäytymään suurilta, ja luokka-arvoja laajentamalla saa suuremman alueen Pohjois-Suomesta kuulumaan suurimpien poikkeamien joukkoon koon suhteen verrattuna ETRS-TM35FIN projektioon. Samalla muuttamalla osan luokista naurettavan pieniksi – jätämme hyvin pienen osan sen kategorian lukuarvoista näkyville.

En ollut kuullut siitä, että National Geographic käytti Robinsonin projektiota maailmankarttanaan vuosina 1988-1998 (Arc Map. Viitattu 1.2.2022).

Siinäpä se. Tehtävät tällä kertaa olivat haastavampia, mutta samalla kiinnostavampia kuin viime kerralla. Omalla läsnäololla ja aktiivisuudella pääsee pitkälle kurssilla, ja aikatauluttamisella saa laadukkaampia kurssitöitä aikaiseksi. Kiitos tämän kerran lukemisesta. Se on ensi kertaan, näkemiin!

 

Lähteet:

Paarlahti, A. (2022). Geoinformatiikan menetelmät 1. Harjoitus 2. Helsingin yliopisto.

Holopainen et al. (2015).  Geoinformatiikka luonnonvarojen hallinnassa. Sivu 21. Helsingin yliopisto.

Markus Jylhä. (2022). Johdatus Geoinformatiikkaan maantieteessä. Luento 6: Esityskalvot. 29-30. Helsingin yliopisto.

Elin Stråhlmann. (2022). Vecka 2 – Kartprojektioner i QGIS. Helsingin yliopisto. Elins kursblogg – Geoinformatiikan menetelmät (MAA-202) (helsinki.fi)

ArcGis Desktop. (Viitattu 25.1.2023). Robinson. https://desktop.arcgis.com/en/arcmap/latest/map/projections/robinson.htm

Helka ja QGIS. (2021). https://blogs.helsinki.fi/helkawal/tag/mercator/

 

 

 

 

 

 

 

 

Moikka!

16.1.2022 lähti käyntiin Geoinformatiikan menetelmät 1 -kurssi. Ensimmäisen oppitunnin aikana kävimme läpi kurssin oppimistavoitteita. Tarkoituksena on kehittyä QGIS -ohjelmiston käyttäjänä, ja oppia laajemmin geoinformatiikkaan kuuluvista aihekokonaisuuksista. Aiemmat kurssit ovat olleet pääosin johdantoa, mutta tässä kurssissa tullaan enemmän tekemään käytännön hommia.

Luento-osuuden jälkeen pistimme kädet saveen. Ensimmäisenä tuli tehtäväksi kartta typpipäästöistä valtioittain (kuva 1). Tekeminen oli hyvin ohjattua ja helppoa. QGIS- ohjelmiston käytöstä oli kuitenkin ehtinyt kulua jonkin aikaa. Sen vuoksi koin kertauksen todella hyödyllisenä. Uutena asiana tuli esimerkiksi absoluuttisten lukujen muuttaminen suhteellisiin lukuihin. Aiemmilta kursseilta tuttua matskua oli attribuuttitaulukon sisällön tulkinta ja kartan peruselementtien lisääminen. Karttapohjaan ladattiin ShapeFile -tiedostot. Väriskaalan muuttaminen, legendan, pohjoisnuolen, suhteellisten lukujen käyttö ja mittakaavan tekeminen oli meidän vastuulla. Koordinaattijärjestelmänä käytimme aineistossa EPSG 3035, koska sitä suositellaan Eurooppaa käsittelevien aineistojen esitysprojektioksi. Euroopan alueita kattavia spatiaalisia analyysejä tehdessä Euroopan komissio suosittelee käytettäväksi kyseistä esitysprojektiota (Paarlahti, A. 2022).

Itämeren alue kartalla on HELCOM-järjestön määrittämä.
HELCOM – Itämeren merellisen ympäristön suojelukomissio eli Helsingin komissio – on valtioiden allekirjoitama hallitusten välinen järjestö, joka valvoo Helsingin sopimuksen toimeenpanoa ja kehittämistä. Helsinki sopimus otettiin käytäntöön vuonna 1992 (Euroopan komissio. 2022).

Paikkatietoaineistosta punaisella värisävyllä erottuvat ne valtiot, joiden typpipäästöjen osuus ylittyy yli 0,4% – Itämeren alueella (kuva 1). Valtiot, jotka eivät rajaa Itämerta – ei otettu huomioon paikkatietoaineistossa. Ne näyttäytyvät vihreällä värisävyllä. Valkoinen väri viittaa alle 0,4% typpipäästöihin. Näin alhaisiin lukemiin Itämerta rajaavat valtiot eivät kuitenkaan päässeet. Maista Venäjällä ja Puolalla olivat suurimmat typpipäästöjen määrät niiden 13,3-33,7% osuudella. Suomella,  Liettualla, Tanskalla ja Virolla oli alhaisimmat – 0,4-8.1% (kuva 1).  

Ville Väisänen ja Sarianna Waldén mainitsevat blogeissaan ääriviivojen hyödyttömyydestä tässä paikkatietoaineistossa. Karttatasojen ääriviivat antavat sekavan vaikutelman tiedosta kartalla (Väisänen. 2021). Tämän vuoksi poistin järvien ääriviivat, mutta säilytin syvyyskäyrät.

Kuva 1. Itämerta rajaavien valtioiden typpipäästöt, %. 

KOTITEHTÄVÄ

Kotitehtäväksi jäi koropleettikartan tekeminen. Kotitehtävän sai tehdä joko vaikeustason 1 tai 2 mukaan. Päätin valita vaikeustason 2, jossa täytyi itse etsiä muuttujat kuntapohjalle eri tiedonlähteistä. Löysin tilastokeskuksen sivuilta paikkatietoaineiston, jolla pystyi visualisoida alle 15-vuotiaiden prosenttiosuuden kunnittain Suomessa (kuva 2).

Ville mainitsee GIS -blogissaan, että Sotkanet sopii hyvin koropleettikartassa esitettävän tiedon lähteeksi (Väisänen. 2021). Kun mietin enemmän asiaa – päädyin käyttämään tilastokeskuksen aineistoja, mitkä sai ladattua samalla tavalla kuin Sotkanetistä. 

Alle 15-vuotiaiden osuus on pienin koillis- ja Itä-Suomen kunnissa, (0-11,7%). Suurin osa nuorista asuu Perämeren rannikkokunnissa ja Uudellamaalla, (17,8-30.8%). On hyvä huomioida, että joissain kunnissa alle 15-vuotaiden määrä on suurempi kuin toisissa, mutta niiden prosentuaalinen osuus väestöstä vaihtelee kunnittain. 

Kuva 2. Alle 15-vuotiaiden osuus kunnittain, %. (2021). Tilastokeskus.fi.

Jatkuvan oppimisen kannalta on tärkeää, että perehtyy ohjelmiston käyttöön myös omatoimisesti. Tein yllä olevan koropleettikartan lisäksi muita karttoja, joissa käytin eri tiedonlähteitä ja vaikeustasoa. Muuttujien etsiminen netistä oli aluksi hankalaa, mutta Tiedon esittäminen maantieteessä-kurssin työt ja vanhemman vuosikurssin tuotokset auttoivat löytämään oikeat tiedonlähteet. 

Kurssi on lähtenyt hyvin käyntiin! Toistaiseksi aineistojen teko on ollut helppoa hyvän ohjeistuksen vuoksi. Odotan innolla seuraavan kurssikerran tehtäviä.

 

Lähteet:

Paarlahti. (2022). Geoinformatiikan menetelmät 1. Kevät 2022. Kurssikerta 1.

Euroopan komissio. (2022). The HELCOM Convention. HELCOM – Marine Policy – Environment – European Commission (europa.eu)

Väisänen. (2021). Villen GIS -blogi.  QGIS-hommat tulille – Villen GIS-blogi (helsinki.fi)

Waldén . (2021). Geoinformatiikan menetelmät 1 kevät 2021. SARIANNA WALDÉN – Geoinformatiikan menetelmät 1 | kevät 2021 (helsinki.fi)