7. kurssikerta: oma kartta ja TJ0

Viimeisellä mutta ei suinkaan vähäisimmällä kurssikerralla ruvettiin suoraan hommiin. Tehtävänä oli tuottaa kartta, joka sisältää vähintään kaksi muuttujaa. Ennen kurssikertaa kotona piti etsiä dataa netistä, mutta en millään meinannut löytää sopivia aineistoja. Otin lopulta mallia Elida Peuhun blogista, ja otin maailmankartan Natural Earth -sivustolta ja muuttujien datan World Bank -sivustolta. World Bank -sivustolla oli runsaasti dataa, ja tunnelmat olivat selaillessa samat kuin pienellä lapsella karkkikaupassa. Tovin etsittyäni päädyin valitsemaan väestöntiheyden ja urbaanin asutuksen osuuden, koska globaali kaupungistuminen on ajankohtainen ja mielestäni kiinnostava ilmiö. Lisäksi otin huomioon muuttujia valitessani, mitkä muuttujat voisivat linkittyä toisiinsa. Lisäksi halusin tuottaa kartan, jota voisin käyttää opetustehtävissä myöhemmin. Samalla tuli kerrattua melko simppelin kahden muuttujan pohjalta toteutettavan kartan tekoprosessi. Aion tehdä jatkossa tällaisia karttoja opetusmateriaaliksi.

Kuvassa 1 on kuvattuna koropleettikarttana valtioiden väestöntiheys, ja punaisten pallojen koko kuvaa puolestaan valtion urbaanin asutuksen osuutta prosentteina. Yhdistin World Bank -sivustolta hankitut muuttujien datatiedostot csv-muotoisina aiemmilta kurssikerroilta tutulla join-toiminnolla. Aineistoa piti vielä hieman muokata ennen lopullista visualisointia: korvasin NULL-arvot arvolla 0. Tämä kuitenkin aiheutti sen, että valtiot, joiden väestöntiheydstä ei ollut tietoa näkyvät kartassa harvan asutuksen valtioina. Nämä valtiot olisi pitänyt jälkeenpäin ajateltuna sisällyttää esimerkiksi omaan “ei tietoa” -luokkaansa. Olen kuitenkin melko tyytyväinen tulokseen, ja tämän kaltaiset kartat ovat mielestäni niin selkolukuisia, että niitä voisi käyttää peruskoulun ja lukion opetuksessa. Karttaa tarkasteltaessa voi kuitenkin huomata, että väestöntiheyden ja urbaanin asutuksen osuudella ei ole aukotonta yhteyttä. Esimerkiksi harvan asutuksen Pohjoismaissa on korkea urbaanin asutuksen osuus, kun taas tiheän asutuksen Intiassa urbaanin asutuksen osuus on pieni. Eurooppa erottuu kartasta alueena, jonka sekä väestöntiheys että urbaanin asutuksen osuus ovat suuria. Voisin perehtyä kuitenkin vielä tarkemmin, millainen asutus on World Bankin aineistossa luokiteltu urbaaniksi.

Kuva 1. Valtioiden väestöntiheys ja urbaani asutus vuonna 2020.

Kurssi on nyt siis paketissa (toivottavasti). Voin todeta oppineeni paljon QGIS-ohjelmasta ja GIS:n käytöstä ylipäätään. Kurssin aikana on vuodatettu runsaasti tuskan hikeä, mutta loppu hyvin kaikki hyvin. Vielä on kuitenkin paljon opittavaa, jos haluan suureksi paikkatieto-osaajaksi. Osaan mielestäni kurssin jälkeen työskennellä GIS:n parissa ainakin suurilta osin sillä tasolla, jolla aineenopettajan tulisi osata.

Kiitos kurssista!

Lähteet:

Elida Peuhu, https://blogs.helsinki.fi/elida/

Natural Earth

World Bank

 

6. kurssikerta: loppusuoralla!

Kuudes kurssikerta alkoi reippailulla, kun lähdimme pareittain keräämään dataa Kumpulan ympäristöön Epicollect5-sovellusta käyttäen. Kuten Taru Tornikoski toteaa blogissaan myös minä aion käyttää Epicollectia varmasti, kun toimin mantsan ja bilsan open tehtävissä tulevaisuudessa. Tuloksena saimme csv-muodossa pistedataa, jonka siirsimme QGIS:iin. Interpoloimme datan pohjalta alueiden turvallisuutta kuvaavan kartan (kuva 1), jossa punaisen värittämät alueet ovat kurssilaisten turvattomiksi kokemia alueita. Pisteet puolestaan kuvaavat kohtia, joissa kurssilaiset ovat täyttäneet kyselylomaketta. 

Itsenäisenä tehtävänä piti tuottaa kolme karttaa hasardeihin liittyen. Tein kartat magnitudiltaan eri asteisten maanjäristysten sijoittumisesta suhteessa tulivuoriin. Kuvassa 2 on kuvattuna magnitudiltaan yli 6 vahvuiset maanjäristykset aikavälillä 1900-2022, kuvassa 3 on magnitudiltaan 1-2 vahvuiset maanjäristykset kuluneen 30 päivän ajalta, ja kuvassa 4 on puolestaan kuvattuna magnitudiltaan 3-5 vahvuiset maanjäristykset viimeisen 30 päivän ajalta. Yllätyin suuresti siitä, kuinka paljon 1-2 ja 3-5 vahvuisia maanjäristyksiä tapahtuu maailmalla lyhyessäkin ajassa. Tämän takia valitsin kyseisten magnitudien järistysten datan aikaväliksi viimeiset 30 päivää.

Kuva 1. Alueiden turvattomuus
Kuva 2. Maanjäristykset yli 6 Richterin magnitudilla aikavälillä 1900-2022.
Kuva 3. Maanjäristykset 1-2 Richterin magnitudilla viimeisen 30 päivän ajalta.
Kuva 4. Maanjäristykset 3-5 Richterin magnitudilla viimeisen 30 päivän ajalta.

 

Kartat havainnollistavat mielestäni hyvin selkeästi maanjäristysten ja tulivuorten sijoittumisen yhteyden. Järistykset sijoittuvat selvästi suurilta osin alueille, joilla on myös tulivuoria. Tällaiset kartat visualisoivat opeteltavaa asiaa, ja siitä voi jäädä pysyvämpi muistijälki kuin pelkästään teoriaa lukemalla. Kartat myös konkretisoivat opeteltavaa asiaa, ja oppilaalle voi jäädä mieleen ainakin missä päin maailmaa maanjäristyksiä esintyy runsaasti. Osa oppilaista voi tämän pohjalta pohtia esimerkiksi millaisia yhteiskunnallisia vaikutuksia järistyksillä on isossa osassa maailmaa. Suomessa isoja maanjäristyksiä ei esiinny, mutta kartan avulla oppilas voi muistaa, että maanjäristykset asettavat muualla suuriakin haasteita. Myös Taru Tornikoski oli tehnyt karttansa maanjäristyksien pohjalta. Olen samaa mieltä hänen kanssaan siitä, että maanjäristyskartat voisivat soveltua esimerkiksi oppitunneille, joilla aiheena on laattatektoniikka. Kartat sopivat tietenkin maantieteen opetuksessa monenlaisiin sekä luonnonmantsan että ihmismantsan aiheisiin. Tässä linkki karttaan, joka on tuotettu valtioiden epävakausindeksin pohjalta. https://fragilestatesindex.org/analytics/fsi-heat-map/ 

Lähteet:

Taru Rornikoski, https://blogs.helsinki.fi/tornitar/