Seitsemäs kurssikerta: Itse tuotettu kartta

Viimeinen ja ehkä jopa haastavin kurssikerta on vihdoin ohi. Keskiviikon luento peruuntui yliopisto-lakon taki joten juuri meidän kurssikertamme peruuntui yllättäen. En kuitenkaan antanut lakon haitata tekemisiäni joten avasin kotikoneeni ja ryhdyin etsimään materiaalia tulevaa karttaa varten.

Tehtävänä oli itse valmistaa kartta. Tarkoituksena oli myös itse hakea materiaali kartan laadintaa varten, toisin kuin aiemmin jolloin olemme saanet materiaalit valmiina luennoilla. Tehtävänä oli valita kahdesta tehtävänannosta, joista valitsin ensimmäisen. Tehtävässä oli tarkoitus tuottaa kartta käyttäen kahta eri muuttujaa. 

Aloitin etsimällä tietoa Afrikasta. Afrikka on valtiona aina kiinnostanut minua joten ajattelin, että tutkisin HIV ja Aids tartuntoja Afrikassa. Valtio on kuitenkin niin suuri että maiden dataa oli vaikea yhdistää Qgississä (ainakin oman osaamiseni kannalta), joten pitkän säädön jälkeen päätin vaihtaa kohdetta. Tällä kertaa valitsin Suomen. Suomea aloin tutkimaan aiemmin luennoilla läpikäytyjen aineistojen kautta, sillä minulla oli vaikea löytää mitään uutta aineistoa Suomesta. Ehdinkin tehdä pari karttaa vanhaa aineistoa käyttäen (esimerkki kuvassa 1.) kunnes ajatus siitä, että käytän vanhoja aineistoja tuntui liian vähältä työltä. Päätin sitten siirtyä taas kerran etsimään uutta dataa, ja tällä kertaa löysinkin tietoja Amerikasta. Päätin siis ladata Amerikan kartan QGissiin, ja tämähän oli lopullinen valintani, tehdä kartta käyttäen tietoja Amerikasta! 

 

Kuva 1. Suomen kartta, jossa kunnat sekä mökit per kunta merkitty kartalla (kokeilu versio)

Valmis karttani näkyy kuvassa 2. , kuvassa näkyy Amerikan valtioiden Urbaanit alueet pilkkuina, sekä valtioiden pinta-alat laskettuina. Päätin myös tutkia missä peruskoulut ovat sijoittuneet kartalla (kuva 3.). Käytin aineistoon Census:in sivuilta löytyvää dataa jota muunsin csv muotoon tai toin shapefilenä QGissiin. Tämän jälkeen tein laskutoimitukset ja sain aikaiseksi alla näkyvät kartat. Muunsin vielä karttoja ulkonäöllisesti esim. värit, ja yritin saada lopputulkosesta siistin ja näyttävän. 

Kuva 2. Amerikan valtiot, jossa Urbaanit alueet merkitty pilkkuina kartalle.
Kuva 3. Amerikan valtiot, jossa peruskoulut merkitty kartalle.

 

Urbaanit alueet näkyvät kartalla mustina pilkkuina. Mitä enemmän urbaania aluetta sitä tiheämmin pilkkuja löytyy. Kartasta näemme myös, että Idästä löytyy eniten urbaaneja alueita, kun taas keski-Amerikasta ei niinkään paljon. Myös Lännestä, Californian kohdalla huomaamme urbaanien alueiden kasvun. Tiedämme myös, että siellä missä isot kaupungit sijaitsevat, siellä on myös näin ollen urbaania, esim. Los Angeles ja New York. Jos tarkastelee netistä löytyviä tietoja Urbaaneista kaupungeista, juuri nämä valtiot/kaupungit ovat suurimmat asukasluvuillaan (wikipedia.org/wiki/Yhdysvaltain_osavaltiot). Koulut ovat myös sijoittuneet eniten Itä- ja länsi suuntaisiin alueisiin, ja tässä voimmekin verrata urbaaneja alueita, eli missä asukkaita löytyy eniten. Näin ollen myös kouluja on eniten urbaaneilla alueilla.

Kartat eroavat kuitenkin pinta-alallisesti toisistaan ja se riippuu siitä, että käytin vahingossa kahdeksan jaottelua yhdessä kartassa kun taas toisessa seitsemän. Karttojen valtiot ovat kuitenkin pinta-alallisesti saman kokoisia. En myöskään halunnut yhdistää tietoja yhteen samaan karttaan, sillä yhdestä kartasta tulisi aivan liian sotkuinen luettavaksi.  Tietoja voi näin ollen vertailla erillisistä kartoista. Salla-Sofia Leppiniemi oli blogikirjoituksessaan ”Seitsemäs kurssikerta: Oman kartan tuottaminen”, myös tuottanut karttoja Amerikan valtiota käyttäen, toisin käyttäen eri materiaalia. Salla-Sofia oli käyttänyt enemmän muuttujia, mikä näin jälkikäteen mietittynä olisi ollut parempi myös oman kartan puolesta. Olisin esim. voinut liittää karttaan vielä väestön, enkä pelkästään pinta-alat ja urbaanit alueet.  

Viimeinen kurssikerta sujuikin yllättävän hyvin, vaikka aineistojen etsimiseen meni ikuisuus. Olen kuitenkin tyytyväinen lopputuloksiin ja siihen, että sain ihan itse tuotettua kartat tyhjästä pohjasta! Olen erityisen tyytyväinen karttojen ulkoasuun, sillä kartat ovat selkeitä ja ymmärrettäviä. Monen hankaluuden jälkeen tämäkin kurssi on lopuillaan ja olen oppinut paljon. Kurssi oli antoisa ja vasta näin jälkikäteen huomaan miten paljon oikeasti olen oppinut!

 

Lähteet:

Geography. Maps&Data. 09.04.2015. https://www.census.gov/geo/maps-data/. Käytetty 28.02.2018.

Wikipedia. Yhdysvaltain osavaltiot.  05.01.2018. https://fi.wikipedia.org/wiki/Yhdysvaltain_osavaltiot. Luettu 07.03.2018.

Leppiniemi, Salla-Sofia. Seitsemäs kurssikerta: Oman kartan tuottaminen. 04.03.2018. https://blogs.helsinki.fi/lepsalla/. Luettu. 07.03.2018.

Kuudes kurssikerta: pisteaineistoa

Kuudes luentokerta on allapäin ja voin kerrankin todeta, että olen oppinut jotain QGissin käytöstä.  Ensimmäistä kertaa selviydyin luennolta ilman liian avun pyyntöä ja oikeasti itse havahduin miten kyseistä materiaalia tuotetaan. Tällä kurssikertaa olikin vuorossa tuottaa pisteaineistoa joita voitaisiin käyttää esim. oppimismateriaalina kouluissa.

Aloitimme kuudennen luentokerran vähän eri tavalla kuin edelliset luentokerrat. Kävimme nimittäin ulkona reippailemassa ja keräämässä koordinaatteja Epicollect-5 sovelluksen avulla. Tarkoituksena oli tuottaa kartta pistemuotoisen aineiston avulla. Tämän jälkeen halusimme vielä harjoitella interpolointia QGissillä, joten valitsimme haluamamme korttelin Helsingin kerkustasta kartalla, jonka jälkeen valitsimme korttelin ympäriltä pisteitä joita arvioimme kaupallisuuden mukaan asteikolla 1-5, josta 1 oli vähin kaupallinen alue ja 5 kaupallisin alue. Tuloksena saimme koropleettisen kartan jossa kortteleiden kaupallinen aste näkyy. Liisa Niemen blogikirjoituksesta ”6.Kurssikerta: kaupallisuudesta ja luonnonkasardeista mittakaavavirheisiin” löytyy kartta kyseisestä tehtävästä. Liisan isopleettisessa kartassa näkyy Etu-Töölön alueen kaupallisuus.

Seuraavaksi olikin aika siirtyä itsenäistehtävään tarkoituksena tuottaa kolme karttaa joiden teemana toimii hasardit. Tuotin kolme karttaa joista ensimmäinen (kuva 1.) kuvastaa maanjäristyksiä, toinen (kuva 2.) tulivuoria ja kolmas (kuva 3.) meteoriittien putoamispaikkoja kartalla.

Kuva 1. Pistekartta maanjäristyksistä. Jossa magnitudit laskettuna värin mukaan.
Kuva 2. Tulivuoret.
Kuva 3. Meteoriittien putoamispaikat.

 

Näistä kartoista voi siis tutkia sekä maanjäristyksiä, tulivuorten sijaintia sekä meteoriittien putoamispaikkoja. Kartalla maanjäristykset on merkitty magnitudin, eli mittaustavan avulla jossa maanjäristyksen tai seismisen tapauksen suuruutta mitataan mitta-asteikon kautta, jossa numero 1 on minimaalinen ja 9 todella suuri (wikipedia). Kartastani kuva1. huomaan että olisin voinut rajata valisemani magnitudin asteikon esim. kuuteen, niin kuin Tuomas Kirjavainen blogikirjoituksessaan ”Kuudes kurssikerta-maanjäristyksien tutkimista maailmalla”.  Tuomaksen karttaan on merkitty yli kuuden magnitudin maanjäristykset jolloin karttaa on helpompi analysoida, eikä kartta näytä yhtä suttuiselta.

Tuotin myös kartan jossa maanjäristykset ja tulivuoret ovat samalla kartalla. Tällöin tulivuorten ja maanjäristysten yhtenevyyttä voi vertailla toisiinsa, esim. onko tulivuorenpurkaus usein syy maanjäristyksiin jne. Kuva 4. näyttää meille näiden kahden yhtenevyyttä.

Kuva 4. Maanjäristykset sekä Tulivuoret. Maanjäristykset merkitty keltaisilla- ja tulivuoret sinisillä pilkuilla.

 

Tulivuoren purkaukset ja maanjäristykset kuuluvat endogeenisiin hasardeihin ja syntyvät litosfäärilaattojen saumakohdissa . Valtaosa voimakkaista maanjäristyksistä syntyy rannikkovyöhykkeillä, joissa valtamerilaatta ja mannerlaatta painautuvat toisiaan vasten (www.mvnet.fi). Tämä näkyykin kuvasta 1. ja 4. jossa monet maanjäristykset löytyvät rannikkoalueilta. Myös tulivuoret löytyvät täältä, ja yksi syy voimakkaisiin maanjäristyksiin voikin olla tulivuorenpurkaukset.  Mvnet on myös julkaissut kartan tulivuorista ja maanjäristyksistä (kuva 5. ) ja ne löytyvätkin samoilta alueilta kuin omassa kartassani.

Bildresultat för tulivuoret ja maanjäristykset
Kuva 5. Mvnetin kartta maanjäristyksistä ja tulivuorista (www.mvnet.fi).

Näin valmiit karttani nähtyäni ja analysoituani, ne sopisivat melko hyvin opetuskäyttöön. Mielestäni valmiit karttani muistuttavat paljon karttoja joita analysoimme ja käytimme yläaste- ja lukioaikoina. Tietenkin karttani ei ehkä ole ihan yhtä tarkkoja, mutta mielestäni pienellä hionnalla niistä tulisi kelpo karttoja. Omasta mielestä kartat jossa kaksi tai useampi tieto on liitetty samaan aiheeseen auttaa paremmin ymmärtämään ja analysoimaan tiettyä hasardia, esim. maanjäristykset ja tulivuoret. Kun katsomme pelkästään esim. karttaa tulivuorista emme saa muuta tietoa kuin että missä tulivuoret ovat sijoittuneet.  Mielestäni pisteet kartalla olisivat voineet olla selkeämmin merkittyjä, jotta pilkut erottautuisivat tietonsa kanssa kartalta. Loppujen lopuksi opetuskäyttöön sopii mielestäni selkeä, eikä liian yksityiskohtainen kartta, jossa kaikki oleellinen tieto on liitetty karttaan.

Lähteet:

Niemi, Liisa. 6.Kurssikerta: kaupallisuudesta ja luonnonkasardeista mittakaavavirheisiin. 22.02.2018. https://blogs.helsinki.fi/nliisa/. Luettu 26.02.2018.

Wikipedia. Magnitudi (seismologia). 28.12.2018. https://fi.wikipedia.org/wiki/Magnitudi_(seismologia). Luettu 26.02.2018.

Kirjavainen, Tuomas. Kuudes kurssikerta-maanjäristyksien tutkimista maailmalla. 20.02.2018. https://blogs.helsinki.fi/tuokirja/. Luettu. 26.02.2018.

Mvnet. Endogeeniset hasardit. 14.02.2011. http://www.mvnet.fi/index.php?osio=Tutkielmat&luokka=Lukio&sivu=GE3_-_Endogeeniset_hasardit. Luettu. 26.02.2018.

Viides kurssikerta: bufferointia ja taulukoiden laadintaa.

Viidennellä kurssikerralla olimme oman osaamisemme voimin liikenteessä. Luennon aiheena oli itse ymmärtää aiemmin opetettua QGissin käyttöä, sekä soveltaa niitä annetuissa tehtävissä. Luennon alussa ehdimme myös käydä läpi pari meille uutta ohjelman ominaisuutta mm. bufferointia (puskurointia).  Tehtäviä oli paljon, mutta luennon aikana ehdin jopa oppia miten puskurointi-työkalu toimii kartalla!

Aloitimme siis luennon käymällä läpi meille kaikille vanhaa sekä uutta tietoa. Käytimme laskutoimituksia, opimme käyttämään piirtotyökaluja sekä tärkeimpänä bufferoimaan. Bufferoinnin avulla saatiin mm. selville etäisyyksiä ja lukumääriä, jonka avulla pystyimme analysoimaan ja saamaan vastauksia annettuihin tehtäviin. Tällä kertaa emme tarvinneet julkaista karttaa blogiin, mutta vastaukset laadittiin taulukkoon jossa jokaisen tutkittavan alueen tiedot löytyvät. Oikeita vastauksia en itse välttämättä tuottanut, mutta koin ainakin oppivani jotain tämän tehtävän myötä. Taulukko 1. näyttää tehtävien tulokset.

 

Taulukko 1. Tehtävien tulokset

Ensimmäisenä tehtävänä oli tutkia Malmin lentokenttää.  Piirsimme piirtotyökalulla kiitoradat, jonka jälkeen käytimme purskuri-työkalua saadaksemme selville ketkä asuvat lentokentän melualueella. Halusimme tutkia melualueella asuvia käyttäen 2km- ja 1km sädettä. Vastaukseksi sain että 1000m säteellä pahimmalta melualueella asuu 20638 asukasta, kun taas 2000m säteellä 490173 asukasta.

Toisena tehtävänä olikin tuottaa suht samanlainen aineisto, mutta tällä kertaa tutkien Helsinki-Vantaan lentokenttää. Halusimme saada selville kuinka monta asukasta asuu lentokentän välittömässä etäisyydessä. Halusimme myös saada selville mm. prosenttiosuuden siitä, ketkä asuvat lentokentän pahimmalla melualueella 65dB, sekä ketkä asuvat vähintään 55 dB alueella.  Tulokseksi sain, että 2000m lentokentän välittömässä läheisyydessä asuvia on yhteensä 14006, ja että 65dB alueella asuu 82 asukasta, mikä on 0,6 prosenttia. Sain myös tuloksen siitä, että vähintään 11913 asukasta asuu 55dB alueella. 60dB alue jossa laskeutuvat lentokoneet lensivät tilapäisesti Tikkurilan yli sain vastaukseksi 12382 asukasta.  Kun vertaan tuloksiani Elli-Nora Kaarton tuloksiin blogikirjoituksessaan ”5. kurssikerta: Altaita ja arvionintia”, huomaan, että vastaukseni muistuttavat hyvin paljon Elli-Noran vastauksia. Vaikka ne eivät ole täysin samat, tiedän ehkä olevani oikealla polulla, joka helpottaa mieltä.

Sitten tulimmekin tehtävään asemista ja taajamista.  Tässä oli tarkoituksena käyttää aiemmin opittua tietoa sekä hyödyntää niitä. Näissä tehtävissä olin aivan yksin, sillä en ehtinyt aloittamaan niitä koululla, joten en saanut mistään apua. Onneksi QGis ohjelma on jo jotenkin tuttu ja sain myös ohjelman ladattua kotikoneelleni, joten en voinut muuta kuin ryhtyä tuumasta toimeen, yrittäen itse säädellä tehtävä-antojen kanssa.

Tehtävässä ”asemat” oli tarkoitus tukia kuinka monta asukasta asuu 500m päässä lähimmästä juna,- tai metroasemasta. Sain vastaukseksi, että noin 106691 asukkaista asuu tällä alueella ja, että asukkaista se on noin 22%. Tehtävässä ”taajamat”, oli tarkoitus selvittää kuinka monta prosenttia alueen asukkaista asuu taajamissa, vastaukseksi sain 85%. Kouluikäisiä taajamien ulkopuolella on 16%, sekä ulkomaalaisia yli 30% seitsemän kappaletta.

Seuraavaksi oli itsenäistehtävän vuoro, saimme valita kolmesta tehtävästä yhden. Itse valitsin ensimmäisen jossa tarkoituksena oli tutkia Helsingin Yhtenäiskoulua. Tässä tehtävässä oli myös tarkoitus tuottaa vastaukset taulukkoon (taulukko 2. ). Itsenäistehtävään menikin ehkä eniten aikaa, sillä tässä tutkittiin aivan eri asioita kuin aikaisemmissa tehtävissä.  Muistelin kuitenkin aiemmin oppimaani  ja sain seuraavat tulokset: aloittavia oppilaita on 14, kun taas yläasteikäisiä seuraavan vuoden oppilaita on 84. Halusin tarkastaa vastauksiani netistä, joten löysin Wikipediasta tietoa Helsingin yhtenäiskoulusta, jossa luki, että Helsingin yhtenäiskoulun peruskoulussa on noin 250 oppilasta! Mielestäni saamani vastaukset vaikuttavat oikeilta, sillä yläasteella on vain kolme luokkaa jonka takia oppilaita on alle sata (84), kuin taas ala-asteelta löytyy kuusi luokkaa, jonka takia heitä on enemmän.

 

Taulukko 2. Itsenäistehtävän tulokset

 

Tällä kurssikertaa bufferointi tuntui sujuvan parhaiten (bufferointi eli puskurointi, tutkii sitä, kuinka monta tutkittavan ilmiön ominaisuutta joutuu bufferin säteilyalueelle).  Mutta mitä olen oppinut QGissistä ylipäätänsä? Olen mm. oppinut sen, miten annettuja tietokantoja tuodaan sekä miten niitä avataan ohjelmassa. Osaan myös erottaa vektori ja rasteri tiedon jotenkin toisistaan. Olen myös oppinut sen, miten uusi layeri avataan ja miten layeri tuo uutta tietoa kartalle. Olen myös oppinut käyttämään field calculatoria niin että osaan tehdä perus laskutoimituksia esim. haluessani muokata tietoa prosenteiksi kartalla. Näin ollen osaan myös tuottaa koropleettisiä karttoja sekä säädellä kartan ominaisuustietoja esim. värejä. Tiedon viimeistely-vaiheessa osaan myös liittää legendan, Pohjois-nuolen sekä tärkeimmät tiedot kartalle.

Olen myös huomannut sen että tekemällä oppii. Kun aloitin kurssin olin aivan hukassa kaikesta, niin olen vieläkin, mutta hallitsen ohjelmaa paremmin kuin ensimmäisellä kurssikerralla. Perusasioita joita kertaamme joka kerta ei aina jää päähäni, joten välillä uusien asioiden oppiminen on senkin takia hankalaa. En koe, että vieläkään hallitsen kaikkea QGis-ohjelmassa. Vaikeinta on muistaa missä järjestyksessä kaikki toiminnot tehdään, tai mistä mikäkin toiminto avautuu tai toteutuu.  Vaikeinta on myös tietojen yhdistäminen, jonka takia usein joutuu aloittamaan kaikki toiminnot uudestaan. QGissin osaamisesta saa kyllä hyvät perusteet kartan laadintaan. Täytyy olla tarkkana missä järjestyksessä toimintoja tekee, että kartan tiedot ovat oikeat. Itse olen huomannut että tiedot voivat helposti muuttua vääriksi vain pienen, huomaamattoman virheen takia.

 

Lähteet:

Kaarto, Elli-Nora. 5. kurssikerta: Altaita ja arvionintia. 16.02.2018. https://blogs.helsinki.fi/elkaelka/. Luettu 20.02.1028

Wikipedia. Yhtenäiskoulu (Helsinki). 29.01.2018. https://fi.wikipedia.org/wiki/Yhtenäiskoulu_(Helsinki). Luettu. 20.02.2018.

Gislounge. Buffers in Gis. 06.03.2013www.gislounge.com/buffers-in-gis. Luettu. 20.02.2018. 

 

Neljäs luento: Ruutukartastoa.

Neljäs luento, tällä kertaa aiheena oli tuottaa ruutukartastoja jossa eri tiedot on esitettynä.  Aloitimme luennon tekemällä yhdessä karttaa ruotsinkielisten sijoittumista pääkaupunkiseudulla, jonka jälkeen oli tehtävänä tehdä samalla periaatteella kartta mutta käyttäen eri ruutukokoja ja muuttujia. 

Tekemäni kartta kuvastaa ruotsinkielisten osuutta koko asukasluvusta kuntien sisällä. Tarkastelin siis kolmea eri aluetta, Espoon, Vantaan ja Helsingin tietoja, teettäen ruutukartastoa. Ruutukartasto kuvaa alueellisesti pääkaupunkiseudun suurimpia kuntia sekä niiden tilastollista tietoa. Itse päätin laskea ruotsinkielisten osuutta asukkaista, ja tulokseksi saatiin kartta (kuva 1.) jossa näkyy koropleettinen prosenttiosuus ruotsinkielisistä. Halusin siis tutkia samaa aihetta, ”ruotsinkielisiä” kuin yhteisessä harjoituksessamme, mutta käyttäen eri muuttujaa ja ruutukokoa tarkasteluissani.

Valitsin tehdä karttani ruutukoossa 2000 x 2000 metriä, eli kartalla yksi ruutu kuvastaa kahta kilometriä todellisuudessa. Luennolla harjoitimme ruutukartan tekoa ruutukoolla 1000 x 1000 metriä, jolloin ruutuja oli enemmän mutta pienemmässä koossa. Itse halusin kokeilla miltä kartta näyttäisi käyttäen vähän isompaa ruutukokoa.  Niinkuin Sini Virtanen blogikirjoituksessaan: ”Ruutu on valttia” on huomioinut, että kartan ruutukoon valitseminen on tärkeää sillä kartasta voi helposti tulla söheröistä. Itse en uskaltanut valita liian pientä ruutukokoa mutta vertailessa Sinin karttoja huomasin että valitsemani ruutukoko on ehkä jopa liian iso. Pienemmällä ruutukoolla saataisiin aikaan paremmin alueellista tietoa kuuvaava koropleettikartta.  Elli-Nora Kaarton kartta, blogikirjoituksessaan: ”4. kurssikerta: Ruutukarttaa ja epätoivoa” on myös hyvä esimerkki tästä. Hieno ja selkeästi visualisoitu ‘’Ulkomaan kansalaisten asukkaiden sijoittuneisuuspääkaupunkiseudulla’’, jossa 500 x 500 ruutukoon avulla ulkomaan kansalaisten sijoittuneisuus erottuu hyvin selkeästi kartalta. Olisin näin jälkikäteen katsottuna itsekin voinut valita pienemmän ruutukoon sillä kartasta tuli loppujen lopuksi aika ‘’kömpelö’’, eikä tieto erotu kartasta yhtä yksityiskohtaisella tavalla. 

Kuva 1. Ruotsinkielisten osuus sijoiteltua pääkaupunkiseudulle koko alueen asukasmäärästä.

Emme kuitenkaan voi todeta että tämä kartta (kuva 1.) olisi täydellisen realistinen, sillä ruutukoko vääristää tietoja jonkin verran.  Jos katsomme Helsingin tilan ja kehityksen antamaa analyysiä 2016 (kuva 2.), saamme selville että ruotsinkielisiä on eniten eteläisissä ja läntisissä kaupunginosissa. ”Vuonna 2016 Helsingissä asui 36 004 äidinkielenään ruotsin kieltä puhuvaa asukasta. Ruotsinkielisten osuus koko Helsingin väestöstä oli 5,7 %” . Helsingin tilan ja kehityksen tiedot siis täsmäävät jokseenkin oman karttani kanssa, sillä siinä eniten ruotsinkielisiä näkyykin juuri eteläosissa.

 

Kuva 2. Ruotsinkielisten määrä ja osuus väestöstä peruspiireittäin. (Lähde: tilajakehitys.hel.fi)

 

Vaikkakin koin tehtävän luennon aikana yhdeksi helpoimmaksi tähän saakka,  en saanut haluamaani tulosta. Juuri luennon loputtua kartta ei tahtonut avata koropleettisia laskelmiani joten joudun viime tingassa aloittamaan puolet tehtävästä uudestaan. Olen kuitenkin tyytyväinen itse karttaan ja lopputulokseen, mutta taas kerran olen vähemmän tyytyväinen legendaan. Siinä on turhaa tietoa jolla ei karttaa lukiessa tee mitään. Pelkkä tieto esim. ruotsinkielisten osuudesta olisi hyvinkin riittänyt kartan tulkintaan. Tietysti olisin myös voinut lisätä karttaani paikannimet jotta lukija ymmärtäisi karttaa paremmin niin kuin Liisa Niemi blogikirjoituksessaan: ”4.Kurssikerta: pään lyömisestä positiiviseen yllätykseen”. Jospa sitten ensi kerralla panostaisin näihin pikkuseikkoihin yhtälailla kun itse karttaan.

 

 

Lähteet:

Virtanen, Sini. Ruutu on valttia. (06.02.2018). https://blogs.helsinki.fi/7k110738/. Luettu 11.02.2018.

Kaarto, Elli-Nora. 4. kurssikerta: Ruutukarttaa ja epätoivoa. (09.02.2018). https://blogs.helsinki.fi/elkaelka/. Luettu 11.02.2018.

Helsingin kaupunki, Tietokeskus.  Helsingin ruotsinkielinen väestö. (24.01.2017). http://tilajakehitys.hel.fi/ikaantuva_vaesto. Luettu 11.02.2018.

Niemi, Liisa. 4. Kurssikerta: pään lyömisestä positiiviseen yllätykseen. (09.02.2018). https://blogs.helsinki.fi/nliisa/. Luettu 11.02.2018.

Kolmas luento: Suomi ja tulvat

Kolmas luento, aiheena tutustuttaa meitä eri tietokantojen käyttöön editoiden tulvaindeksikarttaa Suomesta. Tarkoituksena oli valmistaa eri tietokantoja liittämällä ulkoisia tietoja itse tietokantaan. Näin ollen saatiin aikaiseksi kartta joka pitää sisällään kaikki tämän tietokannan tiedot ne näyttäen.

Luento alkoi niinkuin muutkin aikaisemmat luennot, kävimme siis yhdessä läpi uusien ominaisuuksien käyttöä QGis-ohjelmassa. Aivan aluksi editoimme teemakarttaa Afrikasta. Saimme ohjeistusta siitä miten tiedostoja lisätään jo olemassa olevaan tietokantaan. Käytimme mm. Exceliä jonka avulla saimme liitettyä tarvitsemamme tiedot kartalle. Seuraavaksi opimme miten uusia tietoja lisätään omiin sarakkeisiin laskemalla esimerkiksi väestön internetin käyttöä. Hermot meinasivat kyllä mennä jo tässä vaiheessa, sillä jopa kerran-kaksi, ohjelma kaatui juuri tallentaessa uusia tietoja sarakkeisiin, poistaen kaikki karttaan liittämäni tiedot, jolloin oli pakko aloittaa alusta tämä tuskailu. Noh, enpä antanut asian lannistaa liikaa vaan jatkoin eteenpäin. Seuraavaksi haluttiin kerätä tietoa sijainnin perusteella. Lisättiin siis kolme uutta tietokantaa meidän jo olemassa olevaan tietokantaan, jonka avulla Afrikan kartta syntyi lopuksi monen ‘’layerin’’ avulla, jotka kaikki sisälsivät omat tietonsa, esimerkiksi Afrikan öljykentistä. Lopullisessa kartassa näkyikin Afrikan öljykentät pilkuilla merkittynä. Valitettavasti minulla ei tässä vaiheessa enään ole Afrikan karttaa esitettävänä sillä tämä oli enemmänkin harjoitus ennen oikeaa haastettamme: Tulvaindeksikartta (kuva 1.).

Kuva 1. Suomen tulvaindeksiä kuvaava teemakartta.

Seuraavana haasteena olikin tulvaindeksikartan (kuva 1.) laatiminen, jonka me itse ohjeiden varassa teimme luennon loppupuolella. Ensin liitimme yhteen tietokantaan tiedot järvisyydestä, keskialivirtaamasta (MNQ) ja keskiylivirtaamasta (MHQ), joista sitten laskettiin itse tulvaindeksi jakamalla keskialivirtaama, keskiylivirtaamalla (MNQ/MHQ).  Näiden tietojen avulla saimme siis koropleettikartan joka näyttää meille tulvaindeksiarvot. Karttaan oli myös tarkoitus liittää prosentuaaliset järvysyysosuudet pylväillä, mutta minulla ne jostain syystä ei näy kartalla, enkä taaskaan osaa motivoida mistä kyseinen johtuu. En myöskään osannut säädellä kartan värejä haluamakseni, esimerkiksi joet eivät näy ollenkaan kartallani niinkuin esimerkiksi Vivi Tarkan kartta blogikirjoituksessaan: Haloo! Tulvariski!. Tavoitteena oli siis saada Vivin kartan näköinen kartta mutta onnistuinkin piilottamaan järvet. Kyse on kai loppujen lopuksi maku asiasta. Minä vain jäin kaipaamaan järviä, sillä ne olisivat tuoneet täytettä kartalle.

Loppujen lopuksi olen ihan tyytyväinen kartan lopputulokseen, se on helppo ja selkeästi ymmärrettävissä ja siinä on itseni mielestä tärkeimmät tiedot näkyvillä. Lopputulosta voikin vertailla Syken sivuilta löytyvään valuma-alue karttaan joka muodoltaan näyttää melko samalta kuin kuva 1. 

 

Lähteet:

Tarkka, Vivi. Haloo! Tulvariski!. (31.01.2018) https://blogs.helsinki.fi/vivitark/. Luettu 05.01.2018.

Suomen Ympäristökeskus. Uusi valuma-aluejako. http://www.syke.fi/fi-FI/Tutkimus__kehittaminen/Vesi/Tietoaineistot_ja_jarjestelmat/Valumaaluejarjestelma/Uusi_valumaaluejako. Luettu 05.01.2018.

Toinen luento: Projektioiden vertailu

Toinen luento pidettiin seuraavana viikkona  24.  tammikuuta 2018, teemana jatkui QGis-ohjelman käyttö sekä sivutehtävät. Toisen luennon tarkoituksena oli siis tutustuttaa meitä eri projektioiden käyttöön perus Suomen kartalla käyttäen QGissiä. Haluttiin siis tutkia karttaa eri projektioiden vaikutuksena sekä siinä sivussa oppia käyttämään QGis ohjelman laskentatyökaluja. 

Luennolla saatiin ohjeistusta jonka sivussa me itse yritimme parhaamme ymmärtää miten ohjelman uusia ominaisuuksia käytetään. Kiinnostavan alkuohjeistuksen jälkeen olikin aika ryhtyä tuumasta toimeen tarkoituksena aloittaa harjoittelu. Tarkoituksena oli teettää kartta jossa Mercatorin-projektio sekä Lambertin-projektio vertaillaan toisiinsa. Ensimmäinen kartta (kuva 1.) onkin tehty luennolla kaikki samaa ohjeistusta kuunnellen. Tulos oli seuraavanlainen: siisti, hyvin jaoteltu Suomen kuntien pinta-alat kartalla, joka kuvaa eroa Mercatorin-, sekä Lambertin-projektion välillä. Kartta ei suhteellisesti näytä normaalilta mutta se johtuu siitä että Mercator vääristää kohteita mitä etelämpään tai pohjoisempaan päiväntasaajalta liikumme, jolloin me huomaamme kartalla että Suomen pohjoisosa on suhteessa erilainen Suomen eteläosaan.

Kuva 1. Mercator-projektion vääristymä kartalla verrattuna Lambert-projektioon.

 

Tämän tehtävän jälkeen olikin aika ymmärtää itse, seuraavanlaisen kartan teettäminen ja saimmekin valita yhden kahdesta tehtävästä. Valitsin itse tehtävän jossa piti vertailla kahta toisistaan eroavaa projektia, sekä niiden tuottamia pinta-ala vaihteluita. 

Tuloksena saatiin ensimmäistä karttaa (kuva1.)  muistuttava kartta (kuva 2.), joka kuvaa Suomen kuntien pinta-alaa Winkel sekä Lambertin-projektiota käyttäen. 

Kuva 2. Winkel-projektion vääristymä kartalla verrattuna Lambert-projektioon.

 

Täytyy myöntää että tehtävä oli itselleni haastava ja monta kertaa luennon aikana meinasi mennä hermot sillä en hallinnut tehtävän antoa melkein lainkaan. Yritin kuitenkin parhaani ja Kuvat 1-2 näyttävätkin tulokset. Joissain määrin olen tyytyväinen siihen että minulla nytten on kaksi karttaa valmiina. En tiedä onko ne relevantteja tai oikein tehtyjä, mutta sain parhaani yritettyä.  Niinkuin kuvassa 2. näkyy, taulukon tulokset ovat negatiivisia. Vertailin siis tässä Winkelin-projektiota Lambertin-projektioon jonka tuloksena syntyi seuraava kartta. Niinkuin Nelli blogissaan vertaili Winkel-projektiota  Lambertin-projektioon ja sai tulokseksi selkeän prosentuaalisen jakautuman Suomen kartalla. Itse en saanut karttaani yhtä selkeäksi ja hienoksi kuin Nelli omansa. En kuitenkaan tiedä missä tehtävän vaiheessa tein jotakin väärin, mutta yrittäessäni sata eri kertaa tehdä karttaa uudestaan tämä oli parhain tulos Winkelin aiheuttamasta vääristymästä Lambert-projektioon verrattuna.  Kartta näyttää kuitenkin ihan loogiselta vaikkakin tiedot todennäköisimmin ovat väärässä. Olen kuitenkin tyytyväinen ensimmäiseen karttaan(kuva 1.) sillä siinä sekä tiedot että kartta näyttävät suhteellisilta toisiinsa.  

 

Lähteet:

Junttila, Nelli. 2. Kurssikerta: Projektio vaikuttaa karttaan (27.01.2018).  <https://blogs.helsinki.fi/junelli/> Luettu 31.01.2018.

Kurssikerta 1. QGis

Ensimmäinen luento pidettiin keskiviikkona 17. tammikuuta 2018. Luennon tarkoituksena oli tutustuttaa meitä QGis-ohjelmaan. Teimme siis ekaa kertaa karttaa käyttäen QGis-ohjelmaa. Ohjelmaa käytettiin luennolla käytyjen ohjeistusten mukaisesti editoiden typpipäästökarttaa.

Kuva 1.  Valmis typpipäästökartta, Itämeren valtiot. 

Kartta kuvaa siis Pohjois Euroopan typpipäästö tilannetta, ja kartan laatimiseen käytettiin HELCOMin tietoja niinkuin Marita S. blogissaankin kertoo. HELCOM on siis Itämeren suojelukomissio (Ympäristöministeriö 2013).

Kartan laatiminen osoittautui luultua vaikeammaksi vaikka saimme ohjeistusta koko luennon ajan. Omasta mielestäni kartasta tuli jokseenkin sekava sillä en vielä hallinnut QGis-ohjelman käyttöä vaikkakin ohjeistus luennon aikana oli selvää. Kartan legendaan on näin ollen kaksi kertaa merkitty ‘’muut kuin Itämeren valtiot’’ vaikkakin se ei olisi tarpeellista. Väritkin olisin voinut editoida harkitummin sillä esim. muut kuin Itämeren valtiot on merkitty todella vahvalla värillä ja syvyyskäyriä ei juurikaan näy. Kartan sain kuitenkin tehtyä ja tärkein tieto löytyykin kartasta. Tulokseksi tuli siis koropleettinen teemakartta joka kuvastaa typpipäästöjä Itämeren alueella.

Näin ensimmäisen kurssikerran jälkeen voin todeta että tarvitsen harjoitella enemmän karttojen hienosäätöä sillä en ole kovinkaan tyytyväinen tämänhetkisen kartan ulkoasuun. Toisaalta keskityin luennolla eniten ohjeistusten mukana pysymiseen ja itse kartan tuottoon kuin siihen että saan hiottua tiettyjä yksityiskohtia. Ensi kurssikerran jälkeen saan toivoa että hallitsen paremmin nämä asiat ja että kartoista tulee selkeämpiä. Mutta yksi askel kerrallaan.  

 

Lähteet:

Selin Marita, Ensimmäinen kurssikerta: typen päästöt Itämeren alueella. https://blogs.helsinki.fi/selkala/. Viitattu 22.01.2018.

Itämeren Suojelukomissio. (2013). http://www.ym.fi/fi-FI/Luonto/Itameri_ja_merensuojelu/Kansainvainen_yhteistyo_ja_EUasiat/Itameren_suojelukomissio. Viitattu 22.01.2018.