Categories
Uncategorised

This is The End

Se on viimein saapunut! Nimittäin seitsemäs ja viimeinen geoinformatiikan menetelmät kurssikerta. Tällä kertaa vuorossa ei ollut varsinaista opetusta, vaan sen sijaan netistä täytyi itse etsiä karttoja ja muita aineistoja, sekä tietenkin, luoda niiden pohjalta kartta tai karttasarja. Sain tietää tästä tehtävänannosta vain joitakin tunteja ennen kurssikerran alkamista ja se aiheutti minussa pieniä paniikin tuntemuksia. Tämä johtui siitä, etten ollut yhtään ehtinyt etsiä aineistoja tai suunnitella työtäni ja pelkäsin tähän menevän useamman päivän. Eihän siinä sitten auttanut muukaan kuin mennä suoraan venäjän luennolta GIS-luokkaan käymään läpi erilaisia nettiaineistoja…

Lopputuloksena on on neljän kartan karttasarja, jossa näkyy Euroopan rautatieverkostot (kuva 1.), tie- ja laivaverkostot (kuva 2.), lentokentät (kuva 3.) ja satamat (kuva 4.). Jokaiseen karttaan on myös bufferoitu Euroopan merkittävimmät urbaanit alueet (punaisella).

Kuva 1. Euroopan rautatieverkostot ja urbaanit alueet. Lähde: http://www.naturalearthdata.com/
Kuva 2. Euroopan tärkeimmät tie- ja laivareitit. Lähde: http://www.naturalearthdata.com/
Kuva 3. Euroopan suurimmat lentokentät. Lähde: http://www.naturalearthdata.com/
Kuva 4. Euroopan suurimmat satamat. Lähde: http://www.naturalearthdata.com/

 

Categories
Uncategorised

Kurssikerta 6. – Loppu häämöttää

On kuudennen kurssikerran aika! Ja se tarkoittaa sitä, että koko kurssin loppusuora häämöttää. Tällä kerralla kaikki meni kohtalaisen hyvin, vaikka jouduinkin palaamaan vielä myöhemmin GIS-luokkaan luomaan karttoja jälkikäteen. Toiseksi viimeisen kurssikerran aiheena oli ensin tuottaa pisteinformaatiota ja luoda sen pohjalta karttoja, jonka jälkeen täytyi hyödyntaa oppimaansa ja etsiä netistä pisteaineistoa liittyen luonnonkatastrofeihin ja luoda niiden pohjalta omanlainen karttasarja.

Tämän kurssikerran aluksi pääsimme hetkeksi pois jo kotoisaksi muuttuneesta GIS-luokasta ja suuntasimme Mikon ja Joonan kanssa kampuksen lähistölle keräämään materiaalia seuraavaa tehtävää varten. Sää oli kylmä ja tuulinen, mutta saimme kerättyä Epicollect5-sovelluksen avulla mukavasti dataa eri kohteista. Esimerkiksi, kuinka houkutteleva tai turvallisen tuntuinen kohde on. Tämän jälkeen ajoimme kaikkien pienryhmien keräämän datan yhteen tietokantaan ja teimme sen pohjalta interpoloidun kartan, joka näytti kuinka turvallisiksi paikat, joista tietoa kerättiin, koettiin (kuva 1.).

Kuva 1. Kumpulan kampuksen ja sen lähialueilta kerätyn datan perusteella luotu kartta koetusta turvallisuudesta alueella.

Seuraavaksi oli vuorossa etsiä netin syövereistä. Tai no… opettaja Paarlahden antamien linkkien syövereistä, mutta pääasia oli se, että tällä kertaa täytyi itse päättää minkälaista karttaa lähtee luomaan valitsemieni aineistojen perusteella.

Alunperin tarkoituksenani oli luoda kartta, joka näyttää yli x-magnitudin maanjäristyksien sijainnin maailmalla, sekä voimakkaiden tulivuortenpurkauksien esiintymiset maailmalla. En kuitenkaan osannut tunnilla ladata tulivuoritietokantaa, joten päädyin tekemään karttasarjan (kuvat 2., 3. ja 4.), jossa näkyy eri magnitudisten maanjäristyksien esiintymistiheyden maailmalla viimeisen vuoden aikana. Kartoista näkee hyvin sen, mitä suuremmiksi maanjäristyksien magnitudit muuttuvat, sitä harvemmin niitä esiintyy. Esimerkiksi 4-6 magnitudin järistyksiä tapahtuu maailmalla päivittäin, mutta vain yksi 8 magnitudin  järistys on tapahtunut viimeisen vuoden aikana.

Kuva 2. Kaikki viimeisen vuoden aikana tapahtuneet 4-5.9 magnitudin maanjäristykset. Lähde: https://earthquake.usgs.gov/earthquakes/search/
Kuva 2. Kaikki viimeisen vuoden aikana tapahtuneet 4.0-5.9 magnitudin maanjäristykset. Lähde: https://earthquake.usgs.gov/earthquakes/search/
Kuva 3. Kaikki viimeisen vuoden aikana tapahtuneet 6.0-7.9 magnitudin maanjäristykset. Lähde: https://earthquake.usgs.gov/earthquakes/search/
Kuva 4. Ainoa voimaltaan 8.0 magnitudia tai yli tapahtunut maanjäristys. Lähde: https://earthquake.usgs.gov/earthquakes/search/

Lähteet: 

https://earthquake.usgs.gov/earthquakes/search/

Categories
Uncategorised

Kurssikerta 5

Geoinformatiikan menetelmien 5. kurssikerta koitti tämän viikon maanantaina ja rehellisesti sanottuna minulla oli tavallista suuremmat paineet onnistua viime kerran mahalaskun jälkeen. Toinen vastaavanlainen fiasko putkeen olisi tuhonnut minun jo valmiiksi vähäistä itseluottamusta entisestään, joten teemana olikin olla skarppina jo alusta alkaen ja seurata ensimmäisen puolikkaan ajan tarkasti opettaja Paarlahden opetusta. Kun jälkikäteen pohdin tätä kurssikertaa ja sen lähtökohtia omalta osaltani, niin voin sanoa selviytyneeni siitä kohtalaisen hyvin.

Tällä kertaa harjoittelimme erilaisia QGISin ominaisuuksia, joista keskeisin oli bufferointi. Tämän avulla pystyimme luomaan buffereita eli vyöhykkeitä jonkin valitun kohteen ympärille. Herra paarlahden avulla me loimme ensin vyöhykkeen edellisellä kurssikerralla tekemäämme Pornaisten tieverkostoon ja saimme näin tarkasteltavaksi, kuinka monta ihmistä rajaamallamme Pornaisten alueella asuu suurten teiden läheisyydessä. Tämän jälkeen teimme samanlaisen operaation Pornaisten koululle ja terveyskeskukselle (kuva 1.).


Kuva 1. Pornaisten keskusta, jossa päääteiden, terveysaseman ja koulun ympärille on luotu oma bufferi. Lähde: Maanmittauslaitos

Tauon jälkeen meidän täytyi jatkaa bufferien tekemistä itsenäisesti. Minä päädyin muun muassa tekemään bufferin Malmin kiistellyn ja pian, ikävä kyllä, lopetettavan lentokentän ympärille. Sen avulla pystyin laskemaan, että 2 kilometrin säteellä eli lentokentän pahimmalla melualueella asuu noin 57 tuhatta asukasta (kuva 2.). Kilometrin säteellä taas asui noin 8 700 asukasta.

Kuva 2. Malmin lentokentän ympärille luotu yhden ja kahden kilometrin bufferi, sekä kahden kilometrin säteellä olevien asukkaiden määrä. Lähde: Maanmittauslaitos

Toisessa tehtävässä piti tehdä bufferi metro- ja juna-asemien ympärille bufferit ja laskea edellisen tehtävän tavoin kuinka paljon ihmisiä asuu  500 metrin säteellä juna- tai metrolikenteen asemista. Vastaus oli noin 106 000 asukasta, joka on prosentuaalisesti noin 22 % koko kartta-alueen asukkaista (kuva 3.).

Kuva 3. Pääkaupunkiseudun juna- ja metroliikenteen asemat ja niiden 500 metrin bufferit ja asukasmäärä. Lähde: Maanmittauslaitos

Kaiken kaikkiaan tämä kurssikerta oli onnistuneempi, kuin edellinen ja koin, että sain jotain aikaan sekä opittua jotakin. Tästä on hyvä jatkaa kohti seuraavaa ja toiseksi vimeistä opetustuokiota tällä kurssilla.

Lähteet:

Maanmittauslaitos

Categories
Uncategorised

Kurssikerta 4 – Mitä opittiin vai opittiinko mitään?

Tämän kurssin neljäs kurssikerta koitti ja odotukset olivat maltilliset. Olihan edellinen viikko mennyt ihan kohtalaisesti, sitä edeltävät taas… vähemmän kohtalaisesti. Joudun ikävä kyllä luokittelemaan tämän kurssikerran niihin vähemmän kohtalaisesti eli suomennettuna huonosti menneisiin kertoihin. Aion tässä blogipostauksessa syventyä niihin syihin, miksi minulla meni huonosti ja aioin myös perusteellisesti pohtia sitä, miksi minulla on niin suuria ongelmia QGIS-ohjelman kanssa.

Neljännen kurssikerran teemana oli tutustua ruutu- ja pisteaineistoon ja tehdä niiden avulla erilaisia karttoja, esimerkiksi pääkaupunkiseudun vieraskielisten määrästä ja jakautumisesta. Ensitöiksemme loimme QGISiin ruudukon, johon käytimme Vector Grid-työkalua. Tosin minun tietokone käänsi koko QGIS-ohjelman suomeksi, joten minulla vastaava työkalu olikin nmeltään vektorihila, joka kuulostaa vain omituiselta. Ohjelmani suomenkielisyys loi muutenkin sekaannuksia, joista päästiin kuitenkin yli.

Tähän mennessä kaikki oli sujunut melko hyvin. Sitten alkoivatkin ongelmat…

Seuraavaksi tekemämme ruudut täytyi nimittäin jakaa pienempiin 250m x 250m ruutuihin ja tästä alkoi tuskan täyttämä puoli tuntia, jonka aikana lähes kaikkien, ellei jopa kaikkien muiden luokassa olleiden, ohjelma latasi ruudut ennen minua. Jostain syystä juuri minun tietokoneellani kesti ikuisuus (no okei ei ehkä ikuisuus, onhan se fyysisesti mahdotonta, mutta kuitenkin arviolta noin 45 minuuttia) sen lataamisessa.

Jossain tässä vaiheessa opettaja Paarlahti oli ehtinyt mennä jo reilusti eteenpäin ohjeistuksessaan ja huomasin, että monet muutkin opiskelijat olivat päässeet etenemään. Tiesin myös, etten pystyisi mitenkään muistamaan kaikkia ohjeita, joita Paarlahti antoi samalla, kun minun tiedostoni latasi itseään. Joudunkin tauon jälkeen suoraan pyytämään herra Paarlahtea näyttämään, miten homma kuului tehdä.

Niin hän näyttikin ja asiat alkoivat taas näyttämään valoisammalta… noin millisekunnin. Seuraavaksi oli nimittäin tarkoitus luoda ruutukartta, jossa näkyisi pääkaupunkiseudulla asuvien vieraskielisten ja ulkomaalaistaustaisten ihmisten määrä. Kuulostaa yksinkertaiselta, mutta jostain syystä se ei ollut. En vain saanut mitenkään kyseistä tehtävänantoa tehtyksi, vaikka tein sen ohjeiden mukaan. Pyysin myös opettaja Paarlahtea sekä molempia vierustovereitani, Miklas Kuoppalaa ja Matti Katajistoa auttamaan minua (molemmat heistä olivat tässä vaiheessa onnistuneet tehtävässään), mutta minua kukaan näistä kolmesta ei pystynyt auttamaan. Siitäkin huolimatta, että kaikki auttoivat minua ohjeistuksen mukaan.

Tässä kohtaa haluan itse pohtia omaa työskentelyäni ja sitä, miksi minulla on niin suuria vaikeuksia. Johtuvatko ne siitä, että QGIS-ohjelma ei toiminut viime kerralla? Tai siitä, että minulla oli jokin väärä asetus päällä tai olin jossain vaiheessa painanut väärää nappulaa tai syöttänyt väärän lukuarvon? En tiedä, mutta esimerkiksi 45 minuuttia kestänyt lataaminen ja se, että minun karttani ei valmistunut, vaikka tein omasta mielestä samalla tavalla kuin muut herättää kyllä kysymyksiä. Kolmas syy, joka pelottaa minua kaikista eniten, on se, että ehkä minä olen vain yksinkertaisesti huono QGISin käyttäjä. Tai ehkä joka kerta olen seurannut ohjeistusta vain 95% prosenttia ajasta ja missannut jotain tärkeää tuon 5% aikana. Oli miten oli, minulla on paljon parannettavaa seuraaville kolmelle jäljellä olevalle kurssikerralle ja, jos en kykene nostamaan tasoani, pelkään, että en pääse kurssista edes välttämättä läpi.

Jotta tämä postaus ei menisi pelkäksi negailuksi, on sanottava, että loput kurssikerrasta meni ihan hyvin. Ja kun sanon “ihan hyvin” tarkoitan, että jouduin hiukan taas pyytämään apua vierustoveriltani Matti Katajistolta (oikean karttaprojektioiden löytämiseen), mutta sain hommat kuitenkin tehtyä.

Toinen tehtävä oli siis käsitellä rasteriaineistoa. Meidän täytyi esimerkiksi luodoa korkeuskäyriä rasteriaineiston pohjalta ja luoda peruskarttalehden taustalle rinnevarjostus. Lopuksi meidän piti luoda Pornaisten peruskarttalehden päälle tiet ja talot, joka toimi valmisteluna seuraavaa kurssikertaa varten (kuva 1.). Tämä sujui yllättävän hyvin ja toivonkin, että onnistuin tallentamaan työni oikeaoppisesti, jotta pääsen jatkamaan oikealta pohjalta ensi viikolla.

Kuva 1. Rajattu Pornaisten kartta, johon merkitty mustat talot ja päätiet.

Categories
Uncategorised

Geoinformatiikan menetelmät: Episodi 3 – Uusi toivo?

Kolmannella kurssikerralla opettaja Paarlahti lupasi paluuta käytännönläheisempään tekemiseen ja se lupaus tosiaan täyttyi, vaikka lopussa kohtasin jälleen ongelmia. Niistä lissä myöhemmin.

Tällä kertaa opin monia uusia tekniikoita QGIS-ohjelmalla, näistä tärkeimpänä eri aineistojen yhdisteleminen ja liittäminen, esimerkiksi Microsoft Excelistä. Tällä kertaa aloitimme kurssikerran latamaalla Afrikan karttatiedostoja QGISiin, joka oli mielestäni mukavaa vaihtelua aikaisempiin kurssikertoihin, jolloin olemme operoineet ainoastaan Suomen kartta-aineistolla. Pidin tästä muutoksesta myös sen takia, että kun Excel tiedostossa, joidenkin valtioiden nimet piti muuttaa vastaamaan sitä, miten ne oli kirjoitettu QGIS-ohjelmassa, jolloin minun hyvä valtiotietämykseni tuli hyödyksi. Esimerkiksi Cape Verden nimi oli, kuten minä osasin ennustaa, Excel tiedostossa Cabo Verde. Ja kuten edellisellä kurssikerralla löysin Suomen kartasta Kuhankuono-anomalian, tällä kertaa Afrikan karttaa tutkaillessani, huomasin Marokon piilevän suurvaltapotentiaalin. Mutta ei siitä sen enempää…

Yhdistelemällä tietokantoja pystyimme tarkastelemaan internetin ja Facebookin käyttäjiä kussakin Afrikan valtiossa. Kun meidän tiedostoista löytyi myös kunkin valtion väkiluku, pystyimme laskemaan suhteellisen internet-käyttäjien määrän ja saimme näin valtioiden kehittuneisyyttä kuvaavan luvun (koska internettiin pääsyä pidetään kehittyneisyyden mittarina/merkkinä).

Aineistoihin oli myös merkitty Afrikan öljykentät, timanttiesiintymät ja alueet, joissa oli esiintynyt konflikteja. Sen avulla pystyimme tarkastelemaan konfliktien jakautumista valtioiden kesken ja niiden sisäisesti.

Kuva 1. Afrikn kartta, jossa keltaisella pisteellä timanttiesiintymät, vihreällä pisteellä konfliktit ja harmaalla öljykentät.

Tähän asti kaikki sujui tosi fine and dandy, koska meidän tarvitsi vain lähinnä seurata herra Paarlahden esimerkkiä, jota minä tein orjallisesti. Jos minun vierustoverini putosi kärryiltä, olin valmiina auttamaan häntä. Tämä tulisi muuttumaan seuraavassa tehtävässä. Palasimme seuraavassa tehtävässä takaisin Suomen kartta-aineistoihin ja tällä kertaa oli pakko seurata tekstimuodossa annettua tehtävänantoa.

Tehtävänämme oli tuottaa Suomen valuma-alueista tulvaindeksikartta. Jouduin useasti pyytämään tämän laatimisessa apua vierutovereiltani, Miklas Kuoppalalta ja Matti Katajistolta. Lopulta lopputulos näytti tältä (kuva 2.), ei täydellinen, sillä esimerkiksi jotkin luokat ovat vaikea erottaa toisistaan, mutta siitä huolimatta siitä saa selvää, että mitkä valuma-alueet ovat alttiimpia tulville.

 

Kuva 2. Suomen tulvaindeksikartta

Kaiken kaikkiaan kolmas kurssikertta oli opettavainen ja sainkin tehtyä siellä enemmän töitä kuin aiemmilla kerroilla. Suomen tulvaindeksin tekemisessä meinasin epäonnistua johtuen huonosta QGIS-ohjelman käsittelytaidoistani, mutta kiitos GIS-guru-vierustovereitteni, Matin ja Miklaksen, sain senkin lopulta valmiiksi.

 

Categories
Uncategorised

Kurssikerta 2 – sukellus yhä syvemmälle QGISin syövereihin

Geoinformaatikan menetelmät kurssin toisella luentokerralla pääsimme sukeltamaan yhä syvemmälle QGIS-ohjelmiston vesiin – ja niinkuin syviin vesiin sukeltaminen tosielämässä – myös QGISiin päätee sama sääntö: mitä syvemmälle menet, sitä suurempi paine sinuun kohdistuu.

Tällä kerralla tehtävänä oli ladata Tilastokeskuksen kunta-aineisto ja tehdä sen perusteella erilaisia valintaoperaatioita ja hieman syventävimpiäkin tehtäviä.

Ensimmäisenä täytyi tutustua erilaisiin valintatyökaluihin, kuten freehand pick, jonka avulla voi vapaasti valita kunta aineistosta halutut kunnat tarkasteltaviksi. Toinen merkittävä valintatyökalu, johon tuli tutusta oli select features by value, jonka avulla kuntia pystyi valitsemaan jonkin muuttujan arvon avulla. Esimerkiksi tunnilla me valitsimme kyseisen työkalun avulla kunnat joiden pinta-ala oli yli 5000 neliökilometriä.

Seuraavana olikin sitten vuorossa haastavampia tehtäviä. Meidän piti verrata Mercatorin projektiota muihin projektioihin sekä tehdä koropleettikartta siitä, kuinka paljon kuntien pinta-ala vääristyy Mercatorin projektiossa. Tehtävä oli haastava siitä syystä, että QGISini ei jostain syystä suostunut aluksi antamaan minulle oikeita numeroita, vaikka tein tehtävän omasta mielestäni ohjeiden mukaisesesti. Lopulta tehtävän valmiiksi saaminen vaati ohjelman avaamista täysin uudestan ja vasta tämän jälkeen sain laskettua tarvittavat pinta-alat ja vertailuprosentit. Tämän jälkeen tarvitsi enään värittää kunnat oikeilla väreillä sen mukkaan, kuinka paljon niiden pinta-ala muuttuu Mercatorin projektiossa.

Joudun lainaamaan lopputuloksen Matti Katajistolta, koska oma QGIS-ohjelmistoni ei tätä blogia kirjoittaessa jostain syystä suostu avaamaan omaa koroplettikarttaani. Oma karttani on kuitenkin täysin samanlainen, lukuunottamatta värimaailmaa, joka on minun kartassani hiukan erilainen

 Kuva 1. Mercatorin projektion (ESPG 3395) aiheuttamat pinta-ala muutokset verrattuna ETRS89 projektioon (ESPG 3035). Lähde: https://blogs.helsinki.fi/mattikat/

Loppuluennon ajan tutkin kuntakarttaa ja tein vierustoverini Joona Hytin kanssa mielenkiintoisen havainnon Suomen kunnista! Nimittäin Lounais-Suomessa, lähellä Turkua, sijaitsee Kuhankuono-niminen paikka, jossa peräti seitsemän kuntaa kohtaa toisensa. Aluksi luulimme, että kyseessä olisi yleistämisessä syntynyt anomalia, joka sai alueen vain näyttämään siltä kuin siellä olisi kuuden kunnan rajapyykki, mutta päinvastoin: yleistäminen oli jättänyt peräti yhden kunnan pois (Maskun eksklaavin). Ennen alueella oli sijainnut peräti kahdeksan kuntaa. Tämä löyty oli mielenkiintoinen, vaikkei se kurssin aiheeseen varsinaisesti liittynytkään.

Lähteet:

Tilastokeskus

https://blogs.helsinki.fi/mattikat/

https://fi.wikipedia.org/wiki/Kuhankuono

Categories
Uncategorised

Geoinformatiikan menetelmät 1. kurssikerran myötä- ja vastoinkäymiset

Joululoma on ohi, mikä tarkoittaa paluuta koulun penkille. Tai yliopiston. Samapa tuo! Yksi kevään kolmannen periodin kursseistani käsittelee geoinformatiikan menetelmiä ja tässä blogissa tulenkin seuraamaan kyseisen kurssin edesottamuksia. Odotukseni kurssia kohtaan ovat enemmän tai vähemmän pelonsekaisia, sillä geoinformatiikka ja tietokoneella työskentely ei ole niin sanotusti vahvinta alaani, jonka lisäksi aikaisemmat gis-kurssini, vaikkakin parhaimmillaan ne ovat olleet mielenkiintoisia, pahimmillaan ne ovat olleet pelkkää selviytymistä.

Ensimmäisellä kurssikerralla tutustuimme QGIS 3.4.1-ohjelmistoon. Kyseinen ohjelmisto on vapaa paikkatieto-ohjelmisto, jonka avulla voi vapaasti tutkia, muokata ja tuottaa paikkatietoaineistoa. Se vaikutti ensivaikutelmaltaan käyttäjäystävällisemmältä ja monipuolisemmalta kuin Tiedon esittäminen maantieteessä-kurssilla käytetty CorelDRAW-ohjelmisto.

Aluksi latasimme kurssin Moodle-sivulta läjän erilaisia aineistoja, joista osa tuotiin sitten QGISiin. Näihin aineistoihin kuului pohjois-Euroopan valtioiden hallinnolliset rajat, Itämeren syvyyskäyrät, Suomen kuntien rajat, Itämereen päätyvien typpipäästöjen lähdealueet ja Suomen sekä lähialueiden, kuten Ruotsin järvialueet. Kaikki aineistot olivat vektorimuotoisia. Näiden aineistojen pohjalta laadin koropleettikartan, jossa jokainen valtio, jolla on rantaviivaa Itämerellä, sai jonkin punaisen sävyn. Mitä suurempi suhteellinen osuus valtiolla oli Itämeren typpipäästöistä, sitä punaisemman sävyn se sai.

Edellä kuvaamani tehtävä oli helppo tehdä opettajan ja vierustoverini avustuksella. Ongelmia myös oli. Yksi näistä oli se, että kun aineistot latasi QGIS-ohjelmaan, ne latautuvat täysin sattumanvaraisena värinä. Lopuutuloksena on silloin kartta, joka on visuaalisesti todella epämiellyttävä. Täten minun oli muutettava kaikkien aineistojen värimaailmaa. Tämä ei sinänsä ollut kovin vaikeaa, mutta se lisäsi turhaa työntekoa ja tässä on mielestäni selvä parannuskohde QGIS-ohjelmaan.

Suurin ongelmani oli kuitenkin se, etten saanut lainkaan tehdyksi kurssikerran toista tehtävää, jossa täytyi tehdä vastaavanlainen koropleettikartta Suomen kunnista ja jostain muuttujasta, esimerkiksi työttömyydestä. Pyrkiessäni tekemään sen myöhemmin toisella koneella, en saanut karttoja enään jostain syystä ladattua QGISiin. Pyrin kuitenkin saamaan sen valmiiksi myöhemmin kurssin aikana, jahka saan pyydettyä apua siihen opettajaltamme. Tähän blogiin en voi sitä kuitenkaan valitettavasti liittää.

 

 

 

Categories
Uncategorised

Hello world!

Welcome to Blogipalvelut. This is your first post. Edit or delete it, then start blogging!