University of Helsinki
Ensikosketukset QGIS:n saloihin
Tiistai, kylmä ulkoilma, kello lähes 12 (tai jotain sinne päin). Geoinformatiikan menetelmät -kurssi alkoi perinteen mukaan sillä, etten meinannut löytää paikalle. Onnekseni uskallan nykyään avata suuni ja päädyin lopulta tietokoneen ääreen odottaen innolla alkavaa kurssikertaa. Eteeni avautui QGIS-paikkatieto-ohjelma, joka oli jo ennestään lievästi tuttu lukion maantieteen tunneilta. Ohjelmaa tutkiessa todellakin toivoin, että olisin kiinnittänyt tarkemmin huomiota koulunpenkillä muutama vuosi sitten.
Ensinäkymältä QGIS vaikuttaa hieman monimutkaiselta aloittelijalle. Kokemukseni kuitenkin todistettiin todeksi kurssikerran edetessä: kun ohjelman perusteet oppii, tarjoaa se paljon monipuolisia toimintoja. Tutustuimme QGIS:in toimintoihin luomalla kurssiaineiston pohjalta kartta HELCOM-alueen typpipäästöistä valtioittain. Aineisto auki ja eikun menoksi! Ohjeita seuraten onnistuin jollain ihmeellä saamaan kasaan koropleettikartan HELCOM-alueesta. Lopuksi vielä printataan kartta kuvaksi ja — QGIS kaatuu. En ole tallentanut karttaa. Joten tein siis kaiken alusta uudelleen. Positiivisena puolena pääsin ainakin harjoittelemaan useaan otteeseen ohjelmiston toimintoja. Alla olevassa kuvassa 1 näkyy viimeistelty lopputuotos kyseiseltä kurssikerralta. Mielestäni olen ilmaissut tarvittavat asiat selkeästi kartalla, mutta näin jälkeen päin tarkastellessa värit olisi kyllä voinut valita paremmin. Näin kartasta olisi saanut siistimmän ja helposti luettavan. Kuoppaisesta alkumatkasta huolimatta olen suhteellisen tyytyväinen tuotokseen. Jos tekisin kartan uudelleen, tekisin muutamia asioita toisin. Legendaan olisi hyvä lisätä, miltä vuodelta data on. Viimeinen päästöluokka kattaa lähes 20 prosenttiyksikköä, joten vaihtelu luokan sisällä voi olla valtavaa. Siksi onkin vaikea sanoa suoraan karttaa katsomalla, ovatko esimerkiksi Puolan päästöt 13 vai 33 prosentin alueella. Luokkia voisi joko lisätä tai merkitä karttaan jokaisen maan kohdalle niiden tarkka typpipäästöprosentti.
HELCOM — eli Itämeren merellisen ympäristön suojelukomissio — on osana Helsingin sopimusta vuonna 1974 perustettu organisaatio. HELCOMin tarkoituksena on valvoa Itämeren alueen toimintaa, huolehtia merialueen turvallisuudesta ja vastata uhkiin sekä pyrkiä vähentämään Itämeren saastumista. Komissio kokoontuu vuosittain keskustelemaan suosituksista ja yleisesti Itämeren hyvinvoinnista sekä mahdollisista tarvittavista toimista. (HELCOM, 2022). Kartassa näkyy oranssihtavalla värillä ne maat, joiden typpipäästöjen määrä näkyi aineistossa. Mitä tummempi väri on, sitä enemmän valtiolla on osuutta koko HELCOM-alueen päästöissä. Puola on huomattavasti eniten saastuttava valtio, kun taas vähiten typpipäästöjä syntyy Suomessa, Virossa, Tanskassa, Saksassa ja Liettuassa. Nea Tiaisen blogissa oli mainiosti löydetty tietoa typpipäästöjen vaaroista Itämerelle. Hänen tekstissään mainittiin typen aiheuttavan muun muassa rehevöitymistä ja happivajetta sekä vaurioittavan ekosysteemin ravinnonsaantia.
Ja sitten hyödyntämään opittua… eiku?
Latasin pöytäkoneelleni QGIS:n, joka yllättäen mahtuikin asentumaan huutavasta tilanpuutteesta huolimatta. Käynnistin ohjelman iloisin mielin, reippaana syöksymään läpi tehtävien. Avasin Kunnat2015-aineiston hetken etsimisen jälkeen ja ryhdyin toimiin. Muistini oli heikentynyt aika reilusti viime kurssikerrasta, joten otin harjoitusohjeet toiselle välilehdelle avuksi. Noh, tässä kohtaa viimeistään vauhti alkoi hidastua. Jostain kumman syystä en millään osannut tehdä uutta datataulukkoa. Ohjeistakaan ei minun aivoilleni riittänyt tukea, joten kiidin suoraan Moodleen ja sieltä etsimään apua. Tässä vaiheessa kovin moni muu ei ollut vielä julkaissut tekstejään, joten selailin hetken aikaa blogeja läpi. Onneksi Janne Turunen oli tarkasti selittänyt työvaiheensa läpi (kiitos!), joten hänen neuvoillaan pääsin alkuun.
Valitsin alunperin datakseni jokaisen kunnan väestön, mutta oman säätämiseni vuoksi onnistuin muuttamaan koko Suomen täysin asumattomaksi. Uusi projekti esiin ja uusi data kehiin. Tällä kertaa lopputuotokseenikin päätyneeksi dataksi valikoitui naisten määrä kunnittain. Menetin melkein tunnin ajastani ja hiukset päästäni, mutta lopulta QGIS-ohjevideoiden ja Jannen blogin avulla sain datan näyttämään taulukossa oikealta. Laskin naisten osuuden prosentteina ja vihdoin suurin työ oli ohi. Värien viimeistely ja… vóila! Koropleettikartta naisten prosenttiosuudesta Suomen väestöön kunnittain oli valmis. Harjoitus vaati hikeä, melkein kyyneliä ja onneksi ei verta, mutta olen ylpeä luomastani teoksesta.
Aiempaa viisaampana valitsin värit paremmin tällä kertaa. Pohjoisnuoli on ehkä hieman liian suuri, mutta se ei itseäni haittaa. Kartta on mielestäni suhteellisen selkeä ja luetteva. Tällä kertaa myös datan vuosi näkyy legendassa. Datan lähteen toki olisi voinut kirjoittaa pienellä kuvan alareunaan.
QGIS todellakin tarjoaa monipuolisia toimintoja, joista jokainen kokenut paikkatieto-osaaja varmasti hyötyy työssään. Minun kaltaiselleni aloittajalle ohjelma on kuitenkin anteeksiantamaton. Monta kertaa yksi hiirenklikkaus oli vähällä aiheuttaa suurta tuhoa projektissa. Ohjelma ei juuri itsekään tarjonnut apua tai selittänyt toimintojaan sen kummemmin. Jatkuvalla opettelulla uskon kuitenkin ohjelman näyttävän aidon potentiaalinsa.
Lähteet:
Baltic Marine Environment Protection Commission. Organisation. Luettu 23.1.2022, saatavilla: https://helcom.fi/about-us/organisation/
Nea Tiainen. (2022). Melkein GIS-guru siis itsekkin. Luettu 23.1.2022, saatavilla: https://blogs.helsinki.fi/tiainea/
Janne Turunen. (2020). Geoinformatiikan mystiset menetelmät. Luettu 23.1.2022, saatavilla: https://blogs.helsinki.fi/janneturunen/