Helsingin yliopisto
Viides kurssikerta käynnistyi näppärästi puskurianalyysien äärellä. Heti alkuun tuli sekä kannustavia että koomisia hetkiä. Olin ihan itse keksinyt käyttää aineistolle clip-työkalua aineiston rajaamiseksi vain Pornaisten keskustan alueelle ja kokeillut myös intersectionia kun pohdiskelin, että näillä kahdella ei lie tässä yhteydessä eroa. Oli kannustavaa huomata, että jotain on hallussa tässä vaiheessa, kun gis-harjoituksia on tullut tehtyä muillakin kuin fuksikursseilla. Ilokseni oivalsin alkuharjoituksessa, että olin innostunut digitoimaan alueen kaikki pienetkin tiet ja jokaisen rakennuksen näyttävästi polygoneina, joten puskurianalyysi tuotti lähes kaikki rakennukset tuotaavan tuloksen (lisäys kertausvuodelta: nyt tämä yleistyssuositus lukee ohjeissa, jos ei keksi itse käyttää maalaisjärkeä :D). Note to self: kannattaa tarkistaa jatkossa seuraavista vaiheista, mitä varten harjoituksessa pyydetään tekemään jotakin.
Taulukossa 1 on koottuna kurssikerran tehtävien tunnuslukuja – pääkaupunkiseudun väestöä tarkasteltuna monella tavalla. Läppäriraukka oli sen verran kovilla, että taulukon Asemat-kohtaan jätin vuoden 2019 tulokseni. Sisällöstä sanottakoon sen verran, että pk-seudun väestö tosiaaankin asuu taajamissa eli isoilla kirkoilla melko kattavasti (96-prosenttisesti) ainakin tämän taajama-aineiston, josta en sen enempää tiedä metatietoja, perusteella.
Taulukko 1. Pääkaupunkiseudun asukasmääriä ja -osuuksia tarkasteltuna suhteessa lentokenttiin, asemiin ja taajama-alueisiin. *Asemat-kohdan tunnusluvut on laskettu vuonna 2019 käytetyn datan mukaisesti.
Työkaluista tutuimmiksitämän harjoitusken myötä kävivät etenkin Spatial Query ja puskurianalyysi. Spatial Query on erittäin hyödyllinen lisä, sillä se kertoo tilastollisesti sen mitä kartalla näkee visuaalisesti tasojen välillä, eli käytännössä kuinka moni tason X objekteista on tason Y objektien sisällä (contains) tai niillä on leikkaavia osia (intersect). Puskurianalyysiä voisi käyttää perinteisesti saavutettavuuden määrittämiseen, josta klassikkoesimerkkinä julkisen liikenteen saavutettavuus. Pysäkeille voidaan asettaa jokin tietty puskuri (esimerkiksi 200 metriä olen nähnyt käytettävän, liekö tuo jokin mukavuusraja vai oikeasti ihannetavoite pääkaupunkiseudulla) ja tarkastella, kuinka paljon ihmisiä asuu sen peittämällä alueella. Jos tätä tarkastellaan yhdessä vaikkapa suuremman puskurivyöhykkeen ja liikenteen kanssa, voidaan määritellä paras mahdollinen sijainti uudelle pysäkille. Laapotti (2019) mainitsi hyvän esimerkin buffereiden käytöstä: yksinkertaisella jokivyöhykemääritelmällä voi kartoittaa vaikkapa aikaisemmalla viikolla tutuksi tulleiden tulvien alueella asuvien ihmisten määrää.
Kuva 1. 1965-1970 -luvuilla rakennettujen, remonttialttiiden kerrostalojen osuuksia kaikista kerrostaloista pääkaupunkiseudun pienpiireissä.
Sitten vielä lopuksi varsinaisen itsenäistehtävän pariin: tarkastelin remonttialttiissa iässä olevia kerrostaloja Helsingissä. Kikkailin hieman menemään ja käytin join attributes by location summarya kahteen kertaan niin, että sain tuotettua tietokantaan sekä kaikkien kerrostalojen määrän että tuona viiden vuoden massatuotantoaikana rakennettujen kerrostalojen määrän pienalueittain ja niistä sitten osuuden laskettua (tämä lähinnä itselle menetelmämielessä muistiin, ei välttämättä helpoin tapa mutta toimiva). Kuvassa 1 on visualisoituna koko pääkaupunkiseudun tilanne. Kartassa arvon saavat vain sellaiset pienpiirit, joissa on ylipäänsä kerrostaloja tuolta ajanjaksolta (kannatti myös koneen kapasiteetin kannalta). Helsingin itäiset ja koilliset osat, sekä koillinen radanvarsi Vantaan puolella, erottuvat suurilla osuuksillaan, kuten myös Kauniainen. Pisteaineistosta voidaan visuaalisesti kuitenkin tulkita melko nopeasti, että määrällisesti metron itäpää on tässä voittaja, ja alue onklin tarkemmassa tarkastelussa kuvassa 2. Kuvan 2 karttaesitykseen olisi ollut havainnollista tuoda metrolinja, ja kenties kaikkien pienpiirien rajojen sijaan pk-seudun karttaankin olisi voinut tuoda ainakin metro- ja juna radat.
Kaikkiaan Helsingissä 1965-1970 on rakennettu 2 094 asuinrakennusta, joista kerrostaloja on 776. Koko pääkaupunkiseudulla vuosina 1965-1970 rakennetuissa kerrostaloissa on 39 002 asuntoa, joissa asuu yhteensä 65 206 ihmistä. Putkiremonttien massa-aalto siis koskettaa tai on koskettanut noin 6,3% pääkauounkiseudun asukkaista.
Kuva 2. 1965-1970 -luvuilla rakennettujen, remonttialttiiden kerrostalojen osuuksia eräissä Itä-Helsingin pienpiireissä.
Tämän kerran harjoituksissa tuli todella paljon toistoa, ja toivonkin, että edes ne asiat olisivat nyt iskostuneet muistiin ja uskaltaisin olla rohkeammin mielin GIS-tehtävien kanssa enkä luovuttaa kesken kaiken – usein on monta tapaa ratakaista yksi asia, eikä sillä ole lopulta merkitystä, miten ongelman saa ratkaistua jos menetelmä on perusteltu.
Lähteet:
Laapotti, S. (2019). Kammottava itsenäistyminen. https://blogs.helsinki.fi/saagalaa/. Viitattu 16.3.2019.