7. kurssikerta

Tällä kurssikerralla taitomme laitettiin tositoimiin, sillä saimme käyttää kaikkea kurssin aikana oppimaamme tietoa ja soveltaa sitä omien karttojemme luomiseen. Itse olen kiinnostunut kirjoista ja päädyinkin keräämään aineistokseni Helsingin kaupungin ylläpitämiä kirjastoja. Tehtävä olikin vaikeampi kuin mitä aluksi luulin, mutta loppuun asti selvittiin yllättävän hyvin!

kirjastokartta2

Helsingin kaupunginkirjastoissa tehdyt kaunokirjallisuuslainat vuosina 1984-2015 suhteessa Helsingin ja sen lähialueiden väestöntiheyteen. Klikkaa kuvaa suuremmaksi!

Löysin avoindata.fi-sivustolta erilaisia tilastoja liittyen kirjastoissa käynteihin sekä lainausmääriin. Muokkasin tietokannat vaihtamalla ”väärin päin” olleiden sarakkeiden ja rivien paikkaa ja laskemalla kuukausittain määritellystä aineistosta koko vuoden kävijämäärät. Lopulta päädyin tekemään saman MapInfossa lainaushistoria-aineistolle, ja sen tietoja pääasiassa käytinkin kartassani. Koska kirjastojen yhteydessä ei oltu määritelty niiden osoitetietoja, etsin ne netistä ja lisäsin tietokantaani. Viidennellä kurssikerralla hyödynsimme pääkaupunkiseudun vektorimuotoista karttaa, ja päädyin ottamaan sen oman kartan pohjakseni. Siihen avaamalla tiestötietoja sain lopulta myös omat pisteeni sijoitettua kartalle. Tietokantoja yhdistelemällä muutin pisteet pylväsdiagrammeiksi, jotka kuvaavat eri kirjastojen kävijämääriä vuosina 1984-2015. Ne eivät yksistään kerro vielä kirjaston vuosittaisista kävijämääristä, sillä osa tällä hetkellä suosituiksi nousseista kirjastoista on perustettu vasta tuon 1984 vuoden jälkeen. Esimerkiksi Kulosaaren kirjasto on suljettu noin viisi vuotta sitten, mutta jätin sen kuitenkin mukaan aineistoon. Pylväät eivät myöskään sijaitse tarkasti kuvaamansa kirjaston paikalla, joten se tekee kartasta lievästi epäselvän.

Halusin näiden pylväiden alle aineiston kuvaamaan väentiheyttä, ja käytin tässä samaa grid-menetelmää ja aineistoa kuin neljännellä kurssikerralla. Kartasta ei tullut aivan niin selkeä kuin olisin halunnut, mutta kuvaa kuitenkin ilmiötä suhteellisen hyvin. En valitettavasti saanut karttaan kovin selvästi rajattua ainoastaan Helsingin kuntaa, niin kuin olisin halunnut. Itse karttaan en ole kovin tyytyväinen, mutta olen ylpeä itsestäni, sillä osasin tehdä sen, vaikeuksista huolimatta. Jälkiviisaus on aina paras viisaus, ja olisin voinut kattavista aineistoista luoda esimerkiksi piirakkamalleja kuvaamaan eri kirjastojen aikuisten-, lasten- ja tietokirjojen lainausmääriä. Ehkä ensi kurssilla.

Tein tämän ”pääkartan” lisäksi vielä kävijämääriä paremmin hahmottamaan kaksi karttaa eri vuosilta. Taustalla kaikissa kartoissa on asukastiheyttä kuvaava grid-aineisto.

Helsingin kaupunginkirjastoissa käyneet asiakkaat 1999 suhteessa Helsingin ja sen lähialueiden väestöntiheyteen. Klikkaa kuva suuremmaksi!

kirjastovierailut15

Helsingin kaupunginkirjastoiden kävijämäärät 2015 suhteessa Helsingin ja sen lähialueiden väestöntiheyteen. Klikkaa kuvaa suuremmaksi!

Valitettavasti aikaa ei ollut tarpeeksi näiden eri vuosien kävijämäärien suhteiden tarkempaan kuvaukseen: olisin halunnut esittää toisessa kartassa vuoden 1999 kävijämäärät suhteessa *oman aikansa* väentiheyteen, sillä en kartantekijänä ymmärtänyt, että nämä kaksi arvoa eivät ole toisiinsa verrannolliset. Olisin myös toivonut saavani kirjoitettua kartalle eri kirjastojen nimet tulkinnan helpottamiseksi, mutta häpeäkseni tajusin, etten muista kuinka se tehdään… Nämä kaksi karttaa kuitenkin kuvaavat suhteellisen hyvin ilmiön riippumattomuuden ajasta: kirjastoissa on käyty suunnilleen yhtä paljon näiden vuosien aikana, ja muutamia uusiakin on perustettu. Luonnollisesti keskustan läheisyydessä sijaitsevat kirjastot ovat ahkerimmassa käytössä kun taas reuna-alueilla sijaitsevat kirjastot palvelevat paikallisten lähiöiden asukkaita. Mediassa on puhuttu paljon siitä, kuinka lukeminen on vähentynyt ja kirjastoja lakkautetaan jatkuvasti. Tämä ei ole vielä havaittavissa näissä tilastoissa, mutta jos vastaava vertailu tehtäisiin esimerkiksi viiden vuoden kuluttua, olisi mielenkiintoista tarkastella tilanteen kehittymistä. Toivon mukaan kirjastot saavat uudistettua itsensä ja palvelunsa niin, että niiden vetovoima on yhtä vahva myös jatkossa. Valitettavasti myös oma lähikirjastoni Puistolassa on ollut lakkautusuhan alla.

Reetu otti bloginsa viimeisessä tekstissä huomioon kartantekijän vallan, mutta myös vastuun.

Kartan tekoprosessin aikana oli hauskaa huomata kuinka helppoa teemakartta on saada näyttämään haluamaltaan luokkarajoja, muuttujien suhteita ja värivaihtoehtoja vaihtelemalla. Teemakartta on tehokas vaikuttamisen väline, ja helposti muokattavissa ’puolueelliseksi’ propagandaksi käyttötarkoituksesta riippuen.

Tätä samaa teemaa olen itsekin pohtinut kurssin aikana. Kun omat taidot kartantekemisessä karttuvat, ymmärrämme entistä paremmin sen, kuinka voimme vahvasti vaikuttaa siihen kuvaan, jonka ihmiset esimerkiksi eri medioista saavat. Suurin osa ihmisistä ei ajattele lukiessaan välttämättä tarpeeksi analyyttisesti suodattaakseen pois sellaisen tiedon, jonka alkuperä tai tekotapa voivat olla kyseenalaisia, tai sen taustalla on mielikuviemme ohjailu tekijän haluamaan suuntaan. Koska me luomme karttoja, jotka antavat lukijalle visuaalisen mahdollisuuden nähdä kerralla hyvin suuri määrä numeerista tietoa, meidän tulisi joka hetki karttoja luodessamme muistaa ne erilaiset tavat, joilla karttaa voi tulkita. Vaikka tarkoittaisimme hyvää, on mahdollista, että joku, joka katsoo karttojamme eri näkökulmasta ja eri kokemuspohjalta, voi tulkita sen päinvastaisesti kuin mitä itse olemme tarkoittaneet. Tunnustan, että myös omat karttani on mahdollista tulkita myös väärin, ja niissä on paljon parantamisen varaa. Kuitenkin jonkin verran vastuuta on jätettävä myös lukijalle ja luotettava hänen lukutaitoonsa luomiemme töiden suhteen.

Kaiken kaikkiaan kurssi on ollut hyvin antoisa ja voin sanoa ainakin oman ajatteluni kehittyneen paljon suhteessa siihen, kuinka tarkastelen karttoja ja erilaisia aineistoja. Toivon mukaan vielä jatkossa on mahdollista harjoitella MapInfon käyttöä, niin että opitut taidot eivät pääse ruostumaan. Vaikka itse pidän Corelia hyvänä ohjelmana, tunnustan myös MapInfon antamat mahdollisuudet erilaisten aineistojen hyödyntämisessä. MapInfo on kuin uusi kenkä: kaupassa kokeiltuna se tuntuu todella hyvältä, mutta ensimmäiset käyttökerrat ovat yhtä tuskaa. Ajan kanssa se kuitenkin palvelee pitkään ja hyvin.

Lähteet:

Jormakka, R. 7. Kurssikerta ja kurssin päättyminen https://blogs.helsinki.fi/jore/. Luettu 13.3.2016.

 

6. kurssikerta

Paikkatietokurssin kuudennella kerralla pääsimme itse keräämään aineistoa omaa tietokantaamme varten. Olen ainoastaan kerran aikaisemmin käyttänyt koulumme GPS-laitteita, ja olin innoissani mahdollisuudesta päästä tekemään tutkimusta niiden kanssa. Ainakin oma ryhmämme olisi kuitenkin kaivannut pientä alkuohjausta laitteen käyttöön, sillä kulutimme aluksi turhaa aikaa laitteen teknisten ongelmien selättämiseksi.

Päädyimme keräämään aineistoa Kumpulan ympäristön liikunta- ja urheilumahdollisuuksista. Muita vaihtoehtoja olisivat olleet esimerkiksi bussipysäkit ja kaupat. Ensimmäinen karsiutui kuitenkin niiden helppouden vuoksi ja toinen siksi, ettemme uskoneet löytävämme annetussa ajassa tarpeeksi montaa kivijalkakauppaa lähialueelta. Liikuntapaikoiksi merkitsimme laitteeseen esimerkiksi Unisportin liikuntakeskuksen ja Kumpulan maauimalan, mutta myös pienet jalkapallo- ja urheilukentät. Hyväksyimme liikuntapaikaksi siis kaikki sellaiset paikat, jonne joku on luonut mahdollisuuden minkä tahansa tyyppiseen urheiluun. Myös esimerkiksi skeittirampit Hämeentien alla pääsivät tietokantaamme. Valitettavasti aikamme loppui kesken emmekä ehtineet kaikille haluamillemme pisteille, vaan saimme kasaan ainoastaan kahdeksan kohdetta. Onneksi tämä riitti kuitenkin MapInfon kartan rakentamiseksi. Alla pdf-tiedostona keräämämme tiedot.

Urheilijat

Koneella syötimme keräämämme tiedot Excel-taulukkoon ja sitä kautta MapInfoon. Teimme aluksi sen virheen, että laitoimme X- ja Y-koordinaatit väärin päin, mutta onneksi virhe oli helppo korjata ohjelmassa pistetietoja syötettäessä. Tehtävä oli aiempia helpompi ja mukava tehdä, kun sai heti onnistumisen kokemuksia, eikä vasta sitten, kun ohjelman kanssa on tapellut kauan aikaa. Nyt alamme oikeasti päästä sellaisiin tehtäviin, jotka itse miellän ”oikeaksi” paikkatiedoksi: keräämme aineistoa, ominaisuus- ja paikkatietoa, ja luomme niistä kartan, jolle sijoitamme nämä tiedot.

Tunnin itsenäistehtävässä tuotimme karttoja erilaisista hasardeista, joihin haimme aineiston netistä ja toimme ensin Exceliin. Tämä oli kohtuullisen helppoa ensimmäisten kahden kartan osalta, mutta kolmatta ei Excel suostunut muuttamaan yhtä helposti eri sarakkeisiin, vaan ongelmaksi koitui sen tarjoamat päivämääräasetukset. Tämä onnistui kiertää viemällä csv-muotoisen tiedoston suoraan MapInfoon niin, että Excel ei onnistunut ”tärvelemään” aineistoa ensin.

En oikeastaan lukenut tehtävänantoa kovinkaan tarkasti ennen karttojen tekoa, joten päädyin yksinkertaiseen ratkaisuun ja loin yhden kartan jokaisesta annetusta aiheesta. Toisaalta myös näin on hyvä näyttää oppilaille samankaltaisten ilmiöiden, kuten maanjäristysten ja tulivuorten alueellisen samankaltaisuuden ilman, että kartasta tulisi liian sekava, kun siihen yrittäisi tunkea liikaa tietoa yhdellä kertaa. Näitä karttoja voisi parantaa vielä lisäämällä niihin otsikkokentän kartan yläpuolelle, mitä en ainakaan itse osaa vielä MapInfossa tehdä. Lisäksi maanjäristys- ja tulivuorikartoissa litosfäärilaattojen rajat selkeyttäisivät sitä entisestään, jolloin näiden ilmiöiden välinen korrelaatio olisi vielä selkeämmin havaittavissa. Maanjäristyskarttaan olen näistä kartoista tyytyväisin, sillä siitä on selkeimmin havaittavissa ilmiön sijoittuminen litosfäärilaattojen rajapintoihin, sekä satunnaiset järistykset muualla maailmassa. Jos tätä yhtä ilmiötä olisi halunnut tarkemmin tutkia, olisin voinut luoda kolme karttaa esimerkiksi asteikolla 1-6, 6-8 ja yli 8 magnitudia. Tämä olisi esittänyt selkeämmin järistysten voimakkuuden suhteen niiden yleisyyteen. Näin on tehty esimerkiksi vuonna 2012 tehdyssä Mikko Ranisen työssä. Ohessa lainaus hänen blogistaan sekä litosfäärilaattojen liikkeitä havainnoillistava kuva.

Me, jo hieman pidemmällä maantieteen syövereissä olevat opiskelijat, tiedämme, että maanjäristykset tapahtuvat pääosin litosfäärilaattojen saumakohdissa. Mutta välttämättä yläasteella ja valitettavasti myös lukiossa kaikki sitä eivät tiedä, joten tämän kartan tueksi sopii erinomaisesti kartta litosfäärilaatoista. Linkistä aukeava kartta on hyvin simppeli ja mikä erinomaisinta, siitä näkee myös laattojen liikesuunnat, joten vertailu maanjäristys karttaan on vieläkin antoisampaa. Ainut huonopuoli on, että linkin kartassa Amerikat ovat keskellä Euroopan ja Afrikan sijaan, mikä hieman hankaloittaa karttojen vertailua.

tectonic-plates-M

Litosfäärilaattojen liikesuunnat

Tosiaan tämän kartan vertaus omiimme on hieman haastavaa, sillä se esittää Pohjois-Amerikan ja Latinalaisen Amerikan kartan keskellä, kun me olemme tottuneet siihen, että Atlantin valtameri ja Eurooppa hallitsevat karttojemme keskiosia. Tämä kuitenkin esittää litosfäärilaattojen liikkeet suhteellisen hyvin, tosin se ei ole korostanut esimerkiksi törmäysvyöhykkeitä. Tämän kartan tiedot yhdistettynä tuottamiimme tulivuori- ja maanjäristyskarttoihin voisi kuitenkin tuottaa hyvinkin selkeän ja havainnoillistavan oppimateriaalin yläluokille ja lukioon.

ge3_endoghas_kuva20

Tulivuoret ja maanjäristykset

Tässä maantieteen lukiomateriaalintuottajalta poimitussa kuvassa esitetään tulivuorten ja maanjäristysten sijainti maapallolla. Sen aineisto on kuitenkin huomattavasti pienempi kuin mitä me käytimme, tai se esittää vain voimakkaimmat ja suurimmat ilmiöt. Tätä ei ole kuitenkaan kerrottu. Kartta on aseteltu ylempää kuvaa vastaavasti niin, että Tyynenmeren tulirengas on selkeästi näkyvissä. Sen kartografinen arvo on kuitenkin huomattavan heikko.

Meteoriittikartta havainnoillistaa hyvin ilmiön sattumanvaraista sijoittumista eri puolille maapalloa, mutta on silti vajavainen, sillä siinä näkyvät lähes ainoastaan maalle pudonneet meteoriitit. Tämä johtuu todennäköisesti siitä, että merelle pudonneita meteoriitteja ei välttämättä havaita, sillä niistä ei merenpinnalle jää välttämättä mitään jälkiä. On myös mahdollista, että asumattomilla seuduilla, esimerkiksi Siperiassa tai Amazon-jokea ympäröivissä sademetsissä on pienempiä meteoriitteja, joita ei ole vielä löydetty. Tämän lisäksi olen merkinnyt karttaan kaikki pudonneet meteoriitit samankokoisiksi, mikä ei ollenkaan kerro sen koosta, sillä ne vaihtelevat hyvin paljon ja sattumanvaraisesti. Näiden seikkojen vuoksi meteoriittikartan käyttö opetusmateriaalina saattaa olla hieman kyseenalaista. Kattavammalla aineistolla taitavampi tekijä olisi saanut todennäköisesti aikaan huomattavasti selkeämmän ja havainnoillistavamman kartan.

Valitettavasti en tajunnut käyttää karttojen pohjana samaa karttaa, minkä vuoksi säädin asetukset aina uuteen karttaan uudelleen, jolloin esimerkiksi maan ja meren pohjaväri vaihtelee hieman.

Maanjäristykset1

Richterin asteikolla mitatut yli 7.0 mitatut maanjäristykset 2002-2016 (alkuvuosi).

Tulivuoret1

Tulivuorten sijainti maapallolla

 

Meteoriitit

Maahan pudonneet meteoriitit 1698-2012.

Jon Rikberg kertoo blogissaan kurssikerrasta näin:

Den här var kursgången var väldigt givande. Det gick nästan förvånansvärt enkelt att producera en karta som lämpar sig som undervisningsmaterial. I mitt huvud tänkte jag redan hur man med gymnasieelever kunde göra en liknande övning i Riskgeografi-kursen.

Tämä kurssikerta oli myös omasta mielestäni kaikista kerroista antoisin ja opetti hyvinkin paljon esimerkiksi tiedon keräämisestä ja siirtämisestä kartoille. On tärkeää pohtia sitä, kuinka esitämme oppilaille tiedon mahdollisimman yksinkertaisessa ja selkeässä muodossa. Emmehän kuitenkaan halua heidän hämmentyvän entisestään epäselvien kuvien vuoksi? Juuri lukion kolmas kurssi on omiaan näiden aiheiden käsittelyyn. Samalla heille voisi antaa mahdollisuuden oikeaan maantieteelliseen analyysiin antamalla heille tehtäväksi karttojen informatiivisuuden arviointia tai vastaavaa.

Lähteet:

Kuva 1: http://www.greenibis.com/edu/geo/IMedium/tectonic-plates-M.jpg. Luettu 26.2.2016

Kuva 2: http://www.mvnet.fi/?osio=Tutkielmat&luokka=Lukio&sivu=GE3_-_Endogeeniset_hasardit. Luettu 26.2.2016

Mikon kurssiblogi (2012).Kurssikerta 6. Ratikka, Geokoodaus ja Maanjäristykset. https://blogs.helsinki.fi/mraninen/2012/03/06/kurssikerta-6/. Luettu 24.2.2016.

Jonin kurssiblogi: Kursgång 6: Röda bilar och jordbävningar. https://blogs.helsinki.fi/jrikberg/2016/02/25/kursgang-6/. Luettu 26.2.2016.

Google Fusion Tables: Meteoritessize. 15.02.2013.  https://www.google.com/fusiontables/DataSource?docid=1vHSvjNgCIl6kRhFXPHhvESnnYx_ShToJWtWdjm8#rows:id=1 Luettu 23.2.2016.

Northern California Earthquake Data Center: ANSS Catalog Search. http://quake.geo.berkeley.edu/anss/catalog-search.html. Luettu 23.2.2016.

Data.gov: Global Volcano Locations Search. http://catalog.data.gov/dataset/global-volcano-locations-database Luettu 23.2.2016.

 

5. kurssikerta

Viidennellä kurssikerralla hyödynsimme MapInfon tarjoamia mahdollisuuksia erilaisten tietokantojen käsittelyyn ja tiedon etsimiseen niiden avulla. Opimme käyttämään erilaisia analysointityökaluja ja luomaan kartalle objekteja niin, että niiden avulla pystyttiin havainnoillistamaan ja laskemaan erilaisia arvoja.

Suurimman osan kurssikerran töistä teimme itsenäisesti hyödyntämällä jo oppimiamme taitoja MapInfon käytössä. Ensimmäisessä itsenäistehtävässä käsittelimme Malmin ja Helsinki-Vantaan lentokenttiä ja niiden läheisyydessä sijaitsevien asukkaiden määrää varsinkin lentomelun kannalta. En aluksi ymmärtänyt, mitä lukemaan tiedoista piti tarkkailla, joten ensimmäiset lukemat ovat rakennuksien lukumääriä. Päädyimme siis siihen tulokseen, että Malmin lentokentän läheisyydessä kahden kilometrin säteellä kiitoradoista sijaitsee 4 514 asuntoa, ja yhden kilometrin alueella 757 rakennusta. Toisaalta on hyvä huomioida että kenttää liikennöidään harvakseltaan ja hiljaisesti verrattuna esimerkiksi Helsinki-Vantaaseen, eikä sen aiheuttama melu ole niin merkittävää.

Helsinki-Vantaan lentoaseman lentomelualueella asuu noin 10 076 asukasta noin 2213 kotitaloudessa. Tosin ei ole varmaa, ovatko kaikki merkityt rakennukset kotitalouksia vai esimerkiksi teollisuutta. Pahimmalla lentomelualueella sijaitsee ainoastaan 44 rakennusta, mutta jo vähintään toiseksi pahimmalla alueella olevia rakennuksia on jo 492 (448 niistä on toiseksi pahimmalla mutta ei pahimmalla alueella). Tikkurilan yli liikennöinti kolmannella, kaakkois-luoteissuuntaisella kiitoradalla aiheutti lentomelua 12 290 hengelle.

 Seuraavassa tehtävässä käsittelimme juna-asemia ja niiden läheisyydessä asuvia ihmisiä. 500 metrin etäisyydellä juna-asemasta asuu pääkaupunkiseudulla 82 860 asukasta. 478 458 asukasta asuu tällä rajatulla pääkaupunkiseudun alueella, ja heistä 17,3% asuu aseman välittömässä läheisyydessä. Aseman läheisyydessä asuvista 59 110 on työikäisiä, mikä tekee 71,3% asemien läheisyydessä asuvien kokonaismäärästä.

Kolmannessa tehtävässä käsittelimme taajama-alueita. Luonnollisestihan taajamassa asuu Suomen suurimmassa kaupunkikeskittymässä erittäin paljon ihmisiä, ja annetulla alueella taajamassa asuu 458 487 asukasta, kun koko alueella asuu 478 458 asukasta. Alueen asukkaista jopa 95,8% asuu siis taajamassa. Kouluikäisiä taajamassa asuvia on 48 323 lasta, ja taajaman ulkopuolella asuu koko alueen lapsista ainoastaan 3,3%.

Ulkomaiden kansalaisia alueella asuu yhteensä 30 356 asukasta, jolloin ulkomaalaisten osuus koko väestöstä on 6,6%. Alueita, joilla asuu yli 30% ulkomaalaisia asukkaita, on 7 kappaletta. 20% alueita on 12 ja 10% alueita 29. Yhteensä alueita on 914, mutta ainoastaan 131 saa muun kuin arvon 0.

Tehtävien tekeminen itsenäisesti oli yllättävän vaikeaa: erilaisia ongelmia ilmaantui hyvinkin paljon, ja niiden ratkaisu oli haastavaa, kun ohjelmaa ei tunne vielä kunnolla, vaikka ohjeet olivatkin selkeitä ja hyviä. Itse olen ainakin tämän ohjelman kanssa suhteellisen arka kokeilemaan uusia asetuksia, sillä niiden poistaminen on välillä hieman kyseenalaista ja saatan pilata jo tekemäni työn. Tämän vuoksi myös ongelmanratkaisu on vaikeampaa, ja itse ainakin turhaudun kun ymmärrän, etten ymmärrä ongelmaa. Haluan oppia tekemään minulle annetut tehtävät hyvin ja turhaudun, jos en osaa tehdä niin tai jos joudun jättämään tehtävän hutiloiden tehdyksi. Esimerkiksi tähän kurssikertaan liittyvän vapaavalintaisen tehtävän tekemiseen ärsyynnyin niin, että en halunnut siihen liittyviä, saamiani (vääriä) arvoja lisätä tähän.

MapInfossa tärkeimmiksi ominaisuuksiksi voisin sanoa erilaisten tietokantojen yhdistämisen ja käsittelyn esimerkiksi juuri buffereiden ja kartoille asetettavien pisteiden avulla. Se yhdistää hienosti tietokannat ja kartat, vaikkakin esimerkiksi karttojen käsittely on siinä vaikeampaa. Siinä missä CorelDraw on selkeästi karttaohjelma, MapInfo käsittelee enemmän suuria kokonaisuuksia ja taulukoita, joista voi tarvittaessa luoda kartan. Kaikki meille esitellyt toiminnot ovat kyllä tärkeitä, mutta itse pidän toiminnoista, jotka yhdistävät tietokannoista saatuja tietoja karttaan esimerkiksi juuri niin, kuin teimme kuudennella kurssikerralla. Itselleni tällaisten käyttäminen on helpompaa kuin esimerkiksi tietokantojen ja lukuarvojen työstäminen.

Voin omasta puolestani yhtyä täysin Helenan mielipiteeseen:

Oman osaamisen haastaminen ja haasteiden selättäminen yrityksen ja erehdyksen kautta taisikin olla tämän kurssikerran tarkoitus. Vaikka tehtävät olivat paikoin varsin haasteellisia, sain tunnilta pääkivun lisäksi mukaani myös hippusen oma-aloitteisuutta ja kärsivällisyyttä Mapinfon kanssa toimimiseen tulevaisuudessa.

Helena Rautakoski, 5. kurssikerta (2016).

 

Artikkelitehtävä 1: Kahden muuttujan koropleettikartat

Aineiston artikkeli Two-variable choropleth maps as a useful tool for visualization of geographical relationship käsittelee pääasiassa karttoja, joissa on yhdistetty tietoja kahden muuttujan osalta. Kirjoittajan mukaan tällainen esitystapa on oikein tehtynä hyödyllinen väline ilmiöiden kuvaamisessa, mutta väärin tehtynä sen lukeminen on hyvin vaikeaa eikä anna lukijalle sitä tietoa, mitä hän hakee.

Ihmisaivoille visuaalinen esitys on hyvin helppo hahmottaa, jos se vain on tehty tarpeeksi hyvin. Kirjoittaja korostaa tekstissään varsinkin luokkien määrän ja värityksen merkitystä kartassa.  Se ei saa olla liian monimutkainen esimerkiksi niin, että kahta muuttujaa kuvaavassa koropleettikartassa olisi esimerkiksi enemmän kuin yhdeksän luokkaa. Värien valinnalla taas on paljon merkitystä siihen, kuinka karttaa intuitiivisesti tulkitaan. Vahvat värit korostavat muuttujien välistä voimakasta riippuvuutta tai epäriippuvuutta, kun taas keskivaiheille jäävät  vaaleampien sävyjen arvot eivät ole niin vahvasti ”puolueellisia”. Kahden muuttujan kartat kuvaavat yksinkertaisempaa karttaa paremmin esimerkiksi maantieteellisten ilmiöiden limittymistä toisiinsa ja esimerkiksi syy-seuraussuhteita.

Kahden muuttujan karttoja pidettiin ja ehkä edelleenkin pidetään vaikeina lukea, mikä voi osittain johtua siitä, että niiden tekeminen on haastavampaa ja virhearviointeja sattuu usein, jolloin myös lukeminen vaikeutuu. Tämä ei kuitenkaan johdu karttatyypin ”huonoudesta” vaan ainoastaan kartografin tekemistä valinnoista, jotka saattavat kyllä korostaa informatiivisuutta mutta samalla vaikeuttavat lukemista. Kartantekijänä meidän tulisi kuitenkin huomioida ensisijaisesti karttojemme luettavuus, sillä se on perimmäinen syy sille, miksi ylipäänsä teemme karttoja: jotta tietoa esitettäisiin helpommin luettavassa, visuaalisessa muodossa. Juuri tämän vuoksi karttojen tekemiseen tulisi käyttää tarpeeksi aikaa ja voimavaroja niin, että esimerkiksi luokitteluasteikko ja värit ovat kartan esittämälle aiheelle otollisimmat.

Artikkelin mukaan yksiulotteiset kartat ovat tehokkaita kuvaamaan paikallista sijoittumista, kun taas hyvin suunniteltua kahden muuttujan koropleettikarttaa kannattaa hyödyntää paikallisten suhteiden ja yhteyksien selventämisessä.

 one-variable choropleth maps are more effective while reading the spatial distribution, and well designed two-variable choropleth maps are more effective in reading the spatial relationship.

Julkisissa medioissa suositaan yksinkertaisia karttoja ja esityksiä, jolloin kartografian koko skaala ei pääse oikeuksiinsa. Maantieteellisten piirien ulkopuolella törmää kovin harvoin karttoihin, joissa olisi käytetty monimutkaisempia kartografisia kuvauskeinoja tai esimerkiksi kahta muuttujaa samalla kartalla. Tämä voi johtua esimerkiksi kartantekijöiden ammattitaidottomuudesta tai siitä, että mediassa lukija hyppää nopeasti yli siitä, mitä ei heti ymmärrä, jolloin myös kuvista ja kaavioista yritetään tehdä mahdollisimman helppolukuisia. Tämä on mielestäni kuitenkin lukijan aliarvioimista, sillä missä muuten koskaan opimme kriittistä tekstin- tai kartanlukutaitoa ja analyysiin tarvittavia välineitä, jos eteemme tarjoillaan kaikki aina mahdollisimman yksinkertaisessa ja helposti ymmärrettävässä muodossa? Kahta muuttujaa kuvaavalla kartalla pystytään helposti esittämään erilaisten muuttujien suhdetta toisiinsa sijoittamalla ne paikallisiksi ilmiöiksi.

Artikkelissa oppilaille tehdyn tutkimuksen mukaan he pitivät kahden muuttujan karttaa lähes yhtä helposti luettavana kuin yhden muuttujan karttaa, ja se oli jopa kiinnostavampi näistä kahdesta vaihtoehdosta. Teemakartat ovat hyvin tehtyinä mielenkiintoisia tarkasteltavia, kun kartan arvot ovat selkeästi suhteessa toisiinsa ja niiden sijoittuminen on helposti havaittavissa. Tämä taas mahdollistaa monimutkaisempien kokonaisuuksien hallinnan. On luonnollisesti helpompaa katsoa yhtä kuvaa kuin vertailla useampaa toisiinsa, jolloin virhetulkintojen määrä lisääntyy. Kahta muuttujaa yhtäaikaisesti kuvaava kartta vaatii lukijaltaan jonkin verran tietämystä kartoista ja lukujen esittämisestä, jotta tämä osaa tulkita karttaa mahdollisimman oikein. Hänen on ymmärrettävä eri arvojen erot toisistaan ja huomattava poikkeustapausten lisäksi myös kartalla esiintyvät keskiarvot, jotta hän pystyisi luomaan itselleen karkean kuvan aineiston jakautumisesta.

Kuten olen aiemminkin havainnut, kartanteossa luokittelu on yksi haastavimmista osioista karttaa luodessa. Artikkelissa esitetyistä havainnoista juuri luokittelu tuottaa nytkin päänvaivaa. Luokkien määrän pitää olla mahdollisimman alhainen, mutta aineistosta luonnollisesti riippuu, mikä on sopiva määrä luokkia myös tällaiseen kahta muuttujaa kuvaavaan karttaan. Missä kulkee raja siinä, että kartasta tulee liian yksinkertaistettu, jolloin siitä on jo vaikea etsiä eroja alueiden väliltä ja virhetulkintoja tulee mahdollisesti enemmän?

Artikkelin ohessa olevien karttojen legendat on luotu kahta muuttujaa kuvaaviksi samanaikaisesti, samoin kuin itse kartatkin. Niissä on määritelty havaintopisteet ja osoitettu myös lukijalle eri muuttujien välinen korrelaatio piirtämällä trendiviiva legendan keskelle. Myös arvojen jakautuminen eri luokkiin on osoitettu. Ohessa on esitelty myös erilaisia vaihtoehtoja luoda väritys karttaan. Itse kartan legendaa voi jo itsessään hyödyntää aineiston tarkasteluun, sillä se osoittaa, kuinka arvot jakautuvat ja kuinka paljon niissä on hajontaa. Yhdellä silmäyksellä on mahdollista tarkastella esimerkiksi arvojen hajontaa ja riippuvuutta. Luonnollisesti myös kartta on hyödyllinen sen auttaessa lukijaa tarkastelemaan ilmiöitä alueellisesti.

MapInfossa teemakartat ovat osittain valmiiksi ohjattuja, ja niiden muokkaaminen ei kaikilta osin onnistu. Kahta muuttujaa kuvaavia karttoja emme ole vielä luoneet, mutta voisin kuvitella, että sitä koskevat samat ongelmat kuin muitakin teemakarttoja: luokittelumahdollisuuksia, symboleita ja visuaalisia elementtejä on rajatusti ja esimerkiksi lopulliseen karttaan tulevien objektien käsittely on kankeaa. Artikkelissa esitetty kartta on hyvä ja ammattilaisen luoma, ja todennäköisesti siinä vaiheessa, kun itse osaamme käyttää karttaohjelmiamme entistä paremmin, pystymme myös paremmin vaikuttamaan esimerkiksi niiden visuaaliseen ilmeeseen. Tässä vaiheessa ohjelman aiheuttamat rajoitukset ja valmiit asetukset ohjaavat työskentelyämme ainakin jonkin verran, jolloin myös haastavampien karttojen luominen on vaikeampaa.

Lähteet:

Leonowicz, A. Two-variable choropleth maps as a useful tool for visualization of geographical relationship. T. 42. Nr. 1. P. 33–37 Geografija (2006). Polish Academy of Sciences, Institute of Geography and Spatial Organization. Luettu 3.2.2016.

 

3. kurssikerta

Kolmannella kurssikerralla keskityimme erityisesti tietokantojen muokkaamiseen ja yhdistämiseen. Itselleni asia oli todella uutta ja MapInfon käyttö tuntui entistä hankalammalta, sillä koko ajan vastaan tuli kohtia joissa pitää esimerkiksi vain tietää, että ”tässä kohdassa on oltava rasti tai koko tietokanta tuhoutuu.” Vaikka asia ei olisikaan niin mustavalkoinen, oli MapInfon käytössä kuitenkin omat vaikeutensa.

Loppujen lopuksi sain kuitenkin tehtyä annetut tehtävät, vaikka en aivan ymmärtänytkään, miksi, miten ja kuinka asia tehtiin. Ehkä ymmärrys tulee ajan kanssa. Useita niistä toiminnoista, joita käytimme, en valitettavasti osaisi enää toistaa ilman ohjeistusta, sillä käytimme monia eri toimintoja eri välilehdiltä ja on vaikeaa muistaa, mitä milloinkin käytettiin tai tehtiin. Oli kuitenkin hienoa huomata, kuinka työstään sai myös kiitosta hyvän ja käyttökelpoisen aineiston muodossa. Olisi ollut hienoa myös tehdä kartta tekemämme aineiston pohjalta, sillä nyt se jäi ainoastaan taulukkomuotoon.

Tällaisen aineiston käyttömahdollisuudet ovat laajat ja kerättyä tietoa voidaan hyödyntää useilla eri elämän osa-alueilla. Pääsimme omien tietokantojemme luonnissa vasta alkuun, sillä jos olisimme saaneet lisättyä siihen vielä lisää annettuja arvoja, kuten eri konfliktien laajuutta, timanttikaivosten tuottavuuslukuja tai öljykenttien porauksen aloitusvuosia, olisi aineisto ollut huomattavasti monikäyttöisempi ja laajempi. Karttoja tehdessä olisi mahdollista esimerkiksi verrata kahta annettua muuttujaa, kuten öljyntuotantoa ja timanttikaivosten määrää esimerkiksi eri maiden bruttokansantuotteeseen ja etsiä näiden väliltä korrelaatioita. Tarkasteltaessa ainoastaan yhden aihealueen muuttujia, esimerkiksi timanttikaivostoimintaa, olisi mahdollista tutustua aiheeseen syvällisemmin ja tutkia mahdollisesti kaivosten löytämisvuoden ja tuottavuuden välisiä suhteita. Myös uusien, hyödyntämättömien alueiden löytämistä helpottaisi kartta, johon on merkitty maaperän analyysiä sekä jo olemassa-olevien timanttikaivosten vaikutusalueita. Samantyyppinen kartta hyödyntäisi myös öljynporaukseen erikoistuneita tahoja.

Konfliktien syntymiseen vaikuttavat hyvin monet eri tekijät, jolloin aiheen tarkasteluun on mahdollista luoda hyvin monipuolinen kokoelma erilaisia ilmiöitä selittäviä ja ennustavia karttoja. Konfliktit ja niiden syyt on hyvä luokitella esimerkiksi konfliktin syyn taustalla olevien ongelmien mukaan, jotta erotellaan toisistaan esimerkiksi uskonnollisista, poliittisista tai luonnonvaroihin liittyvistä (öljystä tai vedestä) syistä syntyvät erimielisyydet. Konfliktien seurauksiin liittyen voisi luoda kartan joka kuvaa esimerkiksi muuttoliikkeitä eri alueiden välillä eri aikoina esimerkiksi niin, että nähdään, lähteekö eniten uhreja vaatineiden konfliktien syntyalueilta liikkeelle enemmän pakolaisia kuin rauhallisemmilta alueilta, joilla syyt lähtöön voivat olla erilaiset ja mahdollisesti ei-niin pakottavat. Alueet, joiden hallinnan useamman kansan edustajat vaativat itselleen, ovat usein herkempiä konfliktien synnylle, ja myös tähän liittyen olisi mahdollista luoda kartta jossa näkyy eri kansojen suhteellinen osuus alueen väestöstä ja sijoittuminen kartalle. Varsinkin Afrikassa vaeltamiseen tottuneiden heimojen asukkaat saattavat joutua osallisiksi konflikteihin, kun heidän kulkunsa esimerkiksi eri maiden välillä estetään.

Tulvaindeksi valuma-alueittain Suomessa ja sen lähialueilla.

Tulvaindeksi_pylväät2

Tulvaindeksi valuma-alueittain Suomessa ja sen lähialueilla. Pylväät kuvaavat vesistöjen suhteellista järvisyysastetta, ja ne on skaalattu neliöjuuren avulla suuremmiksi. Huomaa pienten, vähäjärvisten valuma-alueiden riski tulviin esimerkiksi Uudenmaan rannikolla.

Tekemiini karttoihin olen suhteellisen tyytyväinen: alkuvaikeuksien jälkeen sain karttaan tarvitsemani tiedot. Koropleettikartan valuma-alueiden tulvaindeksistä tein kvartiilijaotuksella, sillä siinä erot eri luokkien välillä tulivat hyvin esille ja ero luonnolliseen luokitukseen oli suhteellisen pieni. Valitettavasti ensimmäisessä karttassani legendan alin luokka, 0-20 valui rivistä erilleen.

Tietojen yhdistäminen eri tietokantoihin vei oman aikansa ja voimavaransa. Onneksi ohjeet olivat selkeät ja apua sai tarvittaessa, jolloin suuria ongelmia ei ehtinyt syntymään. On mielenkiintoista huomata, kuinka yhdellä ohjelmalla voi luoda karttoja, käsitellä dataa, yhdistää sitä ja suorittaa laskutoimituksia niiden yhdistämiseksi, ja näiden lisäksi todennäköisesti paljon muutakin, mitä emme ole vielä oppineet. MapInfossa on kyllä oma jäykkyytensä huolimatta sen käytettävyydestä.

Kahden muuttujan valuma-aluekarttaan olen hyvin tyytyväinen. Tein pylväät neliöjuuriluokituksella, sillä erot olivat muussa tapauksessa niin pieniä, että niiden tulkitseminen oli haastavaa. Tosin etelän pienillä, jokipitoisilla valuma-alueilla erot ovat hyvin pieniä joka tapauksessa, eivätkä ne juurikaan erotu toisistaan. Halusin pitää kartan yksinkertaisena, joten jätin tarkoituksella kartan ulkopuolelle itse vesistöt. Kartta on kyllä yksinkertainen ja selkeä, mutta näin jälkikäteen ajateltuna olisi mahdollisesti ollut sittenkin järkevämpää sijoittaa ne kartalle.

Kartta kuvaa Suomen suurimpien valuma-alueiden riskiä tulville ja itse tulvariskin yhteyttä vesistön järvisyyteen. Karttaa tulkittaessa on hyvä tietää, että mitä suurempi tulvaindeksiluku on, sitä suurempi on alueen riski tulviin. Tulvaksi määritellään Ympäristöhallinnon verkkopalveluiden mukaan yleisesti veden pinnan nousu korkeussuunnassa, mutta tulvasta aiheutuvat riskit vaihtelevat tämän lisäksi sen mukaan, kuinka hyvin tulvilta on alueella osattu suojautua esimerkiksi tulvavallien avulla ja kuinka paljon alueella on rakennuskantaa ja asutusta. Myös maaston pinnanmuodoilla on merkitystä.

Kaikkein tulva-alttiimpia alueita vaikuttavat olevan Itämeren rannalla olevat pienet valuma-alueet, joissa jokia on paljon ja joiden läheisyyteen on mahdollisesti rakennettu suhteellisen paljon. Järvet pienentävät riskiä tulville, ja esimerkiksi suurilla Keski-Suomen valuma-alueilla, missä järvien suhteellinen osuus on suuri, tulvia on hyvin vähän. Tällaiset säähän liittyvät ilmiöt on hyvin tärkeää ottaa huomioon esimerkiksi rakentamisessa alueilla, joissa riski vesistöjen tulvimiselle on olemassa. On myös mahdollista, että rakentamalla riskialttiiden valuma-alueiden läheisyyteen on jopa lisätty tulvariskiä infrastruktuurilla ja veden liikkeiden ohjauksella ihmisen kannalta hyödyllisiin suuntiin.

Myös Jasmiina totesi saman tuloksen omasta kartastaan:

Järvisyyden ja tulvaindeksin välillä vaikuttaisi olevan selvä yhteys: mitä järvisempi alue, sitä pienempi tulvaindeksi. Järvet toimivat veden varastoina, joten jos alueella on paljon järviä, vettä ei yhtä lailla keräänny jokiin ja jokien virtaamat pysyvät alhaisempina. Rannikon pienillä valuma-alueilla järvisyyden ja tulvaindeksin välillä korrelaatio on selkeää, mutta Pohjois-Suomen suurilla valuma-alueilla tulvaindeksi ei ole suuri vähäisestä järvisyydestä huolimatta.

Runsasjärviset vesistöt tulvivat ainoastaan silloin, kun takana on useita runsassateisia vuosia. on myös syytä huomioida, että esimerkiksi Saimaan pinta nousee ja laskee useita kymmeniä senttimetrejä eri vuosina, mikä johtuu osittain ihmistoiminnasta ja vesistön varrelle rakennetuista padoista, joilla ohjataan veden kulkua. Vaikka vesi olisikin hetkellisesti tavanomaista korkeammalla, ei kyse välttämättä ole tulvasta. Eurooppaan verrattuna Suomen tulvat ovat harvinaisia ja pieniä johtuen erityisesti järviemme runsaudesta, sateiden tasaisuudesta pitkin vuotta ja pienehköistä korkeuseroista maastossa. Pohjanmaan jokilaaksot ovat tulvaherkimpiä alueita maassamme.

 

Lähteet:

Jasmiinan pak-kurssin blogi. https://blogs.helsinki.fi/myllyjas/ Luettu 3.2.2016

Ympäristöhallinto (2013). Tulviin varautuminen, Olenko tulvariskialueella? http://www.ymparisto.fi/fi-FI/Vesi/Tulviin_varautuminen. Luettu 3.2.2016

2. kurssikerta

Tällä viikolla keskityimme tarkemmin MapInfon käytön opetteluun ja erilaisiin teemakarttoihin sekä niiden yhdistämiseen.

Oman harjoituskarttani tein liittyen avioliiton solmimiseen ja erotapauksiin. Mielenkiintoista olisi ollut myös verrata esimerkiksi luonnollisen väestönkasvun sekä elävänä syntyneiden välistä yhteyttä, vaikka todennäköisesti lapsikuolleisuus on niin pientä että merkittäviä eroja eri kuntien välillä tuskin on.

Avioliittokartta

Kartta solmittujen avioliittojen ja avioerojen sijoittumisesta pääkaupunkiseudun ympäristössä.

 

Kartassa näkyy hyvin korrelaatio niin avioliiton solmineiden kuin avioerojenkin välillä: siellä missä avioliittoja solmitaan paljon, eroprosentti on vastaavasti korkea, ja kunnissa, joissa avioituminen on suhteessa muihin pientä, myös avioeroja esiintyy vähemmän. Jos tähän yhdistäisi esimerkiksi väestön tiheyskartan, huomattaisiin, kuinka avioliittoja solmitaan paljon alueilla, joissa asuu paljon ihmisiä. Olisi mielenkiintoista tutkia tähän karttaan liittyen myös avioerojen syitä ja tarkempaa spatiaalista sijoittumista esimerkiksi ainoastaan pääkaupunkiseudulla, sillä tieto voisi kertoa lisää esimerkiksi eri alueilla asuvien ihmisten onnellisuudesta ja tyytyväisyydestä omaan avioelämäänsä. Vastaavasti voidaan pohtia sitä, että lisääkö avioliiton solmiminen onnellisuutta vai aiheuttaako se ainoastaan enemmän riitoja. On kuitenkin pidettävä mielessä että muuttoliike vaikuttaa myös tähän asiaan, sillä usein avioliiton solmineet suunnittelevat lasten hankintaa, mikä tunnetusti on yksi tärkeimmistä syistä muuttoon. Tämän vuoksi tulevaisuudessa nuorehko väestö saattaa solmia avioliiton pääkaupunkiseudulla asuessaan, mutta hakevat avioeroa muutamien vuosien tai vuosikymmenten jälkeen, kun ovat muuttaneet esimerkiksi kehyskuntiin. Tosin nykyisissä tuloksissa tällaista ilmiötä ei ole havaittavissa. Jos pääkaupunkiseudun vaikutus jätetään huomiotta voidaan todeta, että kuvattavista kunnista läntisimmät ovat sekä avioituneet että eronneet itää ahkerammin. Tämä voi toki selittyä myös suuremmalla asukasmäärällä, mutta on myös mahdollista, että läntisen Uudenmaan asukkaat ovat tunneherkempiä ja tekevät päätöksensä mahdollisesti liian nopeasti, jolloin heidän lukunsa olisivat siksi suurempia.

En valitettavasti saanut selvitettyä aineistosta tietoa siitä, millä aikavälillä ja minä vuonna nämä arvot ovat kunnissa esiintyneet, joten tein oletuksen, että luvut kertovat kuntien vuosittaisesta avioitumis- ja eroasteesta.

Tein kartan pääkaupunkiseutua ympäröivistä kunnista, sillä koko Suomen esittämisessä samalla kertaa olisi saanut aikaan hieman sekavan kartan. Jälkikäteen ajateltuna olisin kuitenkin voinut rajata alueeksi esimerkiksi ainoastaan Uusimaan, jolloin kyseessä olisi ollut selkeämpi hallinnollinen alue ja karttaa olisi voinut hyödyntää koko läänin arvojen vertaamisessa.

Kartan alapuoliseen avioliittojen solmimiskarttaan valitsin väriksi sinisen ja säädin värejä jonkin verran itse. Olen suhteellisen tyytyväinen karttaan, sillä sävyt erottuvat siitä selkeästi mutta eivät kiinnitä huomiota itseensä liikaa. Avioerojen symboliksi valitsin räjähdystä ja konflikteja kuvaavan tähden. Valitettavasti unohdin viimeistelyvaiheessa lisätä kuvan resoluutiota, minkä vuoksi se on lievästi rakeinen.

Aiemmin ominaisuustieto on merkinnyt minulle pääasiassa rasterin tai vektorin väriä tai muotoa. Sekin on kyllä ominaisuustietoa, sillä rasterin väri liittyy siihen, millainen sen kuvaama kohde todellisuudessa on. Vesi kuvautuu kartallakin sinisenä ja asfaltti mustana. Mapinfossa ominaisuustietoa oli kuitenkin koottu myös taulokkomuotoon. Kun kohdetta klikkasi, esiin tuli lisää tietoa siitä. Ominaisuustiedon käsite täydentyi siis huimasti.

Helenan huomio paikkatiedon olemuksesta on hyvin osuva: kun lukioaikana oppii tietämään käsitteet sijaintitieto ja ominaisuustieto, yliopistolla ei tyydytä siihen vaan todellakin luodaan itse sellaisia aineistoja, jotka hyödyntävät alueiden ominaisuuksia liittämällä sijaintiin taulukkomuodossa tietoja siitä, millainen alue todellisuudessa on lukuina. Toisaalta on olemassa paljon asioita joita on hyvin vaikeaa kuvata eksakteina lukuina, ja joita ei sen vuoksi pystytä suoraan kuvaamaan taulukkomuodossa. Esimerkiksi asukkaiden elämänlaatua ja onnellisuutta, soveltuvuutta lapsiperheille tai vaikka alueen luonnonläheisyyttä on vaikeaa tyhjentävästi kuvata lukuina, vaikka erilaisia indekseitä näistä luotaisiinkin.

Kartat ovat erityisen kiehtovia juuri siksi, että ne voivat kuvata valtavan määrän tietoa yksinkertaistettuna, jolloin lukija pystyy yhdellä silmäyksellä näkemään paljon enemmän tietoa helpommin kuin esimerkiksi tarkkailemalla taulukoita. Ihmissilmä näkee nopeammin eron väreissä kuin lukujen suuruudessa.

Lähteet:

Helenan kurssiblogi: https://blogs.helsinki.fi/helenrau/2016/01/21/1-kurssikerta-mapinfo-ja-seikkailu-paikkatieto-ohjelmien-maailmassa/ Luettu 28.1.2016

1. kurssikerta

Ensimmäisellä kurssikerralla tutustuimme ainakin itselleni uuden ohjelman, MapInfon käyttöön. En ole aikaisemmin juuri tehnyt sillä mitään, ainoastaan lukiossa kerran saimme vieraaksi muutamia yliopisto-opiskelijoita, jotka esittelivät niin meille kuin opettajallemmekin ohjelman käyttöä. Jo silloin se tuntui kovin haastavalta, ja verrattuna Coreliin sen tasojen ja teemojen välillä sukkulointi tuntuu ainakin aluksi haastavalta. Toisaalta oli Corelkin alkuun vaikean tuntuinen, joten ehkä ajan kanssa myös MapInfoon tottuu.

Kuntakartta_huoltosuhde

Kuva 1: Suomen kuntien taloudellinen huoltosuhde v. 2015.

 

Harjoitustyönä tein koropleettikartan Suomen kuntien taloudellisesta huoltosuhteesta. Kartasta tuli vähän rikkonainen eikä täysin selvää alueellista rajausta ole näkyvissä. Myös erot huoltosuhteessa ovat loppujen lopuksi suhteellisen pieniä. Selkeästi kuitenkin Varsinais-Suomessa Oulun korkeudella huoltosuhde on selkeästi huonompaa kuin muualla Suomessa. Vastaavasti etelämpänä Uudellamaalla, missä työllisyys on parempi ja väestöä määrällisestikin enemmän, on myös huoltosuhde selkeästi parempi. Katsoja, joka ei tunne käyttämäämme aineistoa pystyy tästä kartasta kuitenkin havaitsemaan seikkoja Suomen kuntien suhteesta toisiinsa ja eri kuntien tilanteesta suhteessa työikäisen väestön ja vanhusten ja lasten määrään. Toisaalta tämä kartta ei kerro mitään alueiden asukasmääristä, ja esimerkiksi pohjoisessa Lapissa, missä asukasmäärä on merkittävästi etelää pienempi, huoltosuhde näyttää joidenkin kuntien osalta suhteellisen hyvältä, vaikka asukkaita ei suurella alueella merkittävän paljoa olekaan. Jos kartan pohjana olisi käytetty jotain muuta kuin kuntajakoa, näyttäisi se todennäköisesti joiltain osin erilaiselta.

Tein teemakartan luonnollisilla väleillä (natural break), jolloin luokista tuli suhteellisen tasaisia myös määrällisesti, eikä suuria hyppäyksiä syntynyt. Olen suhteellisen tyytyväinen tähän karttaan ja sen toteutukseen, etsin manuaalisesti karttaan värit ja ne erottuvat mielestäni ihan hyvin toisistaan olematta liian eriäviä väriltään. Vaaleanpunainen ei millään muotoa ole lempivärini, mutta sekin näyttää tällaisessa kohteessa, missä väliä on ainoastaan värien sävyllä, ihan hyvältä.

Tämän tehtävän myötä opin ainakin paljon uutta MapInfon perustoiminnoista ja käytöstä. Todennäköisesti itse tuotos ei ole tehtävän kannalta oleellinen, vaan käyttämämme työkalut ja niiden käytön opettelu. Koko ohjelma tuntuu nyt alkuun hieman hankalalta, mutta ajan myötä siihenkin luultavasti tottuu. Coreliin verrattuna MapInfossa tuntuu olevan paljon enemmän hankalia kohtia, joita ei välttämättä pysty helposti edes korjaamaan ja joiden toimintatavat pitää vain tuntea. Itse ainakin työskentelen mieluusti silloin kun tiedän mitä minun tulee tehdä, enkä halua riskeerata työni onnistumista kokeilemalla työkaluja, joita en tunne. Tämän vuoksi myös hermostun helposti, jos en ymmärrä tai muista, kuinka jokin asia tehdään. Uusien ohjelmien käytön opettelu vie aina aikansa. Voisin tulevaisuudessa yrittää kokeilla rohkeammin eri työskentelytapoja. Yritän yleensä välttää epäonnistumista niin paljon, että pelaan niin sanotusti varman päälle enkä kokeile tarpeeksi uusia juttuja, mikä usein näkyy myös tekemissäni töissä.

Jos vertaa tätä karttaa edellisen periodin THAK-kurssin töihin, tämä huoltosuhde-kartta oli ainakin nopea ja suhteellisen yksinkertainen tehdä, kun käytössä olivat valmiit aineistot.

Niko pohti omassa kurssiblogissaan seuraavaa.

Paikkatiedon määrä on lisääntynyt huimasti kuluneina vuosikymmeninä. Dataa on saatavilla enemmän kuin koskaan aikaisemmin ja sekä tuottajien, että käyttäjien määrä jatkaa kasvuaan. Meistä jokainen on varmasti lähes päivittäin tekemisissä paikkatiedon kanssa huomaamattamme, tai tiedostamattamme (koulun ulkopuolella). Paikkatiedon hienous piilee sen lähes loputtomissa käyttökohteissa ja datan puettavuudessa visuaaliseen muotoon.

Paikkatieto määritellään useissa lähteissä tiedoksi, johon on liitetty jokin sijainti, ja Karttakeskuksen väittämän mukaan yli 80 prosenttiin kaikesta tiedosta pystytään liittämään sijaintitietoa. Merkittävä osa kaikesta tapahtumasta siis konkreettisesti sijaitsee jossain. Kaipaamme luotettavaa paikkatietoa, jotta saisimme tietoa ilmiöiden spatiaalisesta sijainnista ja niiden ominaisuuksista. Päivittäin käytämme hyödyksemme tietoa siitä, missä itse sijaitsemme, missä kohteemme sijaitsee ja kuinka ne sijoittuvat suhteessa toisiinsa. On vaikeaa keksiä alaa, jolla tästä ei olisi hyötyä toiminnan tehostamisen tai tiedon lisäämisen kannalta. Karttakeskus tiivistää asian näin:

Strategisen päätöksenteon tuen lisäksi paikkatiedolla on lukemattomia muitakin käyttökohteita. Organisaatio voi esimerkiksi tehostaa toimintaansa erilaisten Paikkatietoanalyysien ja optimointien avulla ja tämän ansioista säästää kuluissa. Paikkatietoa voidaan käyttää myös palveluiden kehittämiseen, tai vaikka kokonaan uusien palveluiden luomiseen!

Lähteet:

Nikon blogi: https://blogs.helsinki.fi/nikopelk/2016/01/26/kurssikerta-1-tutustumista-paikkatieto-ohjelmaan-ja-koropleettikartan-laatiminen/, luettu 28.1.2016

 

Tervetuloa!

Tämä on Anna Hakalan blogi liittyen Helsingin yliopiston maantieteen kurssiin ”Paikkatiedon hankinta, analyysi ja kartografia”.