Kurssikerta 6. Koordinaatteja Kumpulassa, hasardeja maailmalla

 

Kurssikerta alkoi jälleen epäonnisesti, sillä tulin kipeäksi, enkä päässyt oman ryhmäni tunnille. Tutkiskelin Moodlesta löytyviä ohjeita, ja tulin siihen tulokseen, etten voi tehdä kaikkia tehtäviä itsenäisesti. Tieni vei siis jälleen torstain iltaryhmään, jossa heti alkutöiksemme lähdimme keräämään GPS-paikantimilla ainestoa lähiympäristön suojateistä.

Laitteena GPS oli minulle uusi tuttavuus. Laite oli onneksi oikein kätevä ja hyvin helppokäyttöinen. GPS laskee sijaintinsa suoraan avaruudessa maata kiertävistä satelliiteista. Satelliitit lähettävät signaaleja, joiden lähtö ja tuloaikojen perusteella laite laskee sijainnilleen koordinaatit x-, y- ja z-akseleilla. Jotta sijainti saataisiin määritettyä tarkasti tarvitaan useampia satelliitteja (MLL). Huolimatta suuresta etäisyydestä jossain yläpuolella pörrääviin satelliitteihin, laiteen paikanmääritystarkkuus oli kokoajan varsin hyvä, 3-5 metriä. Huomasimme kuitenkin, että etenkin korkeuskoordinaatti oli välillä jotain aivan muuta kuin todellisuudessa. Onneksi se ei kuitenkaan meidän tehtäväämme haitannut.

Luokassa siirsimme koordinaatit Mapinfoon, ja tarkastelimme niitä pikaisesti. Lisäksi harjoittelimme geokoodausta osoitteiden avulla. Osoitteet ovat tarkkoja koordinaatteja hieman arkipäiväisempi ja yleisesti kaikkien ymmärtämä sijainninmääritystapa, jota voi käyttää myös paikkatieto-ohjelmissa. Oma keskittymiseni oli kuitenkin enemmän jo seuraavissa tehtävissä, sillä olin suuresti aliarvioinut jaksamiseni kipeänä olon jälkeen ja halusin nopeasti selviytyä tunnin pakollisista tehtävistä.

Kuten aikaisemmista postauksistakin ehkä on käynyt ilmi, ei yhteistyö Mapinfon kanssa toimi vielä aina ihan toivotulla tavalla. Suurimpana ongelmana ovat ongelmanratkaisutaitoni, jotka ovat Mapinfon kanssa varsin heikot. Jos onnistun klikkailemaan kaiken niin kuin pitää, ja ymmärrän ohjeet oikein, kartat ja tietokannat käyttäytyvät kuten haluan. Jos jokin kuitenkin menee väärin, olen helposti pulassa. Tehtävän monimutkaisuuden ja välivaiheiden määrän voi myös katsoa korreloivan positiivisesti kohdattujen ongelmien määrän kanssa. Vaikeammat ja soveltavammat tehtävät siis todella haastavat osaamistani, mutta ehkä niistä myös oppii enemmän.

Kohtaamani ongelmat ovatkin opettaneet, että jos perusasiat eivät ole kunnossa, ei mikään monimutkaisempikaan toimi. Objekteja ei siis voi luoda kartalle, jos cosmetic layer ei ole päällä, eikä tietokantaan ilmesty prosenttilukuja, jos lauseke on unohtunut kertoa sadalla. Myös ohjelmaan tuotavat excel-tietokannat on syytä käydä läpi huolella. Nykyään yritänkin ensin itse etsiä ongelman lähdettä eli tarkistan perusasiat, ja kysyn opettajalta vasta sitten. Jokainen ratkaistu ongelma antaa lisää työkaluja toimia tulevaisuudessa, joten ongelmienkin ratkaisu toivottavasti helpottuu kokoajan.

Tällä taktiikalla etenin, ja sainkin luotua neljä onnistunutta kartta. Enkä kysynyt kertaakaan Artulta! Jos jokin ei toiminut, syy löytyi aina exceliin tuomastani aineistosta, jota muokkaamalla ongelmakin sitten ratkesi. Tarkoituksena oli havainnollistaa kartan avulla maanjäristyksien, tulivuorenpurkausten ja meteoriittien törmäyspaikkojen sijainteja luomalla kartalle pisteitä tietokannan koordinaattien perusteella. Mielestäni onnistuin varsin hyvin ottaen huomioon sen, ettei näin kipeänä olisi varmaan kouluun edes saanut tulla…

Kuva 2. Kartta yli 8.2 Richterin maanjäristyksistä vuodesta 1980

Kuva 2. Kartta yli 8.2 Richterin maanjäristyksistä vuodesta 1980

Yllä olevassa kartassa näkyy yli 8.2 Richterin maanjäristykset vuodesta 1980 eteenpäin. Kuten arvata saattaa, niitä ei ole kovin paljoa. Richterin asteikko on logaritminen siten, että yhden asteen kasvu tarkoittaa voimakkuuden kasvamista kymmenkertaiseksi. Pieniä järistyksiä tapahtuu usein ja suuria harvoin, joten yli 8.2 Richterin järistykset ovat harvassa. Vilkaisin netissä nopeasti myös yli 8.0 Richterin järistyksiä, ja niitä näyttikin olleen kaksikertaa enemmän.

Toinen asia sitten on se, mitä tuhoja järistys aiheuttaa. Tuhojen määrään vaikuttaa nimittäin järistyksen voimakkuuden lisäksi mm. kellonaika ja rakennustapa. Hieman yli vuosi sitten tapahtunut ja paljon huomiota saanut Nepalin maanjäristyskään ei tähän karttaa pääse, koska sen voimakkuus jäi alle 8 Richterin asteikolla. Tuhot olivat Nepalissa kuitenkin suuria, koska alue on hyvin tiheään asuttu ja esimerkiksi rakennusten maanjäristyskestävyyteen ei oltu panostettu tarpeeksi.

 

Kuva 3. Vuoden 1964 jälkeen purkautuneet tulivuoret

Kuva 3. Vuoden 1964 jälkeen purkautuneet tulivuoret

 

Tulivuorenpurkauksia esittävässä kartassa näkyykin sitten huomattavasti enemmän kohteita. Määrän ohella huomio kohdistuu myös purkautuneiden tulivuorten sijaintiin. Eniten tulivuoria on purkautunut litosfäärilaattojen reunakohdissa, etenkin Tyynenmeren laatan alityöntövyöhykkeillä eli ns. Tyynenmeren tulirenkaan alueella. Alityntövyöhykkeellä laatan vettynyt reuna sulaa ja pyrkii kevyempänä ylös muodostaen tulivuoria. Tulivuoria on myös ns. hot spot pisteiden päällä litosfäärilaattojen keskiosissa ja laattojen erkanemis- sekä törmäysvyöhykkeillä. Aktiivisimmin näyttävät kuitenkin purkautuvan alityöntövyöhykkeiden tulivuoret.

Kartat ovat mielestäni ihan okei. Ainakaan mitään ylimääräistä kikkailua ei ole, ja asia tulee selväksi. Luettavuus onkin mielestäni hyvällä tasolla. Kartat oli tarkoitus laatia sellaisiksi, että ne soveltuisivat opetuskäyttöön, joten selkeys on ehdottomasti plussaa. Lisäksi olisin tietysti voinut laatia toisen kartan voimakkuudeltaan pienemmistä maanjäristyksistä. Näin oppilaat olisivat karttoja katsomalla voineet havaita suurempien järistysten olevan paljon harvinaisempia. Tulivuori- ja maanjäristyskarttojen tarkastelu samassa yhteydessä olisi myös tärkeää, jotta oppilaat ymmärtäisivät asioilla olevan yhteyksiä toisiinsa. Toki olisi myös mahdollista esittää asiat samassa kartassa, mutta silloin kartan luettavuuteen pitäisi kiinnittää enemmän huomiota selkeyden säilyttämiseksi.

Opetuksen kannalta olisi myös ollut hyvä esittää maapallo siten, ettei Tyynivaltameri katkea keskeltä. Silloin Tyynenmeren litosfääritaatan reunoja kiertävä tulirengas tulee nimittäin paremmin esille. Myös Tuomas Pätäri kirjoittaa blogissaan, että Tyynenmeren tulirenkaan hallitsevuuden takia maanjäristys- ja tulivuorikartat voidaan perustellusti esittää hieman totutusta poiketen leikkaamalla maapallo Euroopan ja Afrikan kohdalta. Mielestäni ei muutenkaan olisi pahitteeksi esittää opetustilanteissa välillä myös erilailla leikattuja maailmankarttoja. Suomessa on totuttu näkemään maailmankartta eurooppakeskeisenä, mutta se on vain yksi tapa. Aasiassa voi törmätä maailmankarttaan, jossa Kiina on keskellä. Oppilaiden on hyvä ymmärtää, että kartta heijastaa tekijänsä taustoja ja ajatuksia.

Tämänkertainen PAK-tunti oli aiheiltaan oiken mielenkiintoinen. Muutama tuttuni on harrastanut geokätköilyä, ja olen heiltä kuullut GPS:ssän käytöstä. Oli siis erityisen mukavaa päästä kokeilemaan laitetta itse käytännössä. Nykyään tosin kätköily onnistuu jo puhelimen GPS:ssänkin avulla, joten erilliselle GPS:ssälle ei minulla taida vielä olla tarvetta. Jospa ensi kerralla olisin myös terveenä, niin olisi enemmän energiaa keskittyä karttoihinkin.

Lähteet:

Maanmittauslaitos (MLL), Paikannussateliittijärjestelmät

<http://www.fgi.fi/fgi/fi/teemat/paikannussatelliittij%C3%A4rjestelm%C3%A4t> Luettu 26.2.2016

T. Pätäri, Karttoja kouluille, 2016

<https://blogs.helsinki.fi/ttpatari/2016/02/24/karttoja-kouluille/> Luettu 26.2.2016

 

Kurssikerta 5. Matematiikkaa Mapinfolla

Tällä kertaa aiheena oli bufferointi, suomalaisittain puskurointi. Kurssikertaa varten olimme jo edellisellä kerralla piirtäneet Pornaisten keskustan kartalle uusia objekteja kuvaamaan alueen taloja ja teitä. Harjoittelimme nyt siis bufferoimalla itse tekemiemme kohteiden avulla.

Mitä se bufferointi siis oiken on? Reeru Jormakkala kirjoittaa tästä hyvin blogitekstissään (5. kurssikerta, 2016).

”Puskuri luo nimensä mukaisesti valmiiksi määritellyn kokoisen alueen valitun kohteen ympärille, ja mahdollistaa kohteiden alueellisten vaikutusten tarkkailun. Se on tehokas keino laskea mm. kuinka monta kohdetta on tietyn suuruisen säteen sisäpuolella.”

Tämä oli ensimmäinen kerta, kun tutustuin käytännössä kyseiseen menetelmään, ja tuntui suorastaan hienolta päästä kokeilemaan jotain hieman monimutakaisempaa paikkatietoanalyysiä. Aiemmat kokemukseni bufferoinnista liittyvät lähinnä lukioon, jossa oppikirjan alanurkassa saatettiin jotain asiasta mainita. Käytännön harjoitus oli siis todellakin hyvästä!

Bufferointi osottautui oikein käteväksi työkaluksi, ja ryhdyimmekin heti harjoittelemaan. Bufferoimme muun muassa aiemmin pirtämämme tiet, ja tarkastelimme kuinka paljon ihmisiä niiden lähietäisyydellä asuu. Vaikutti siltä, että suurimpien teiden varsille oli kerääntynyt enemmän asutusta kuin alueille, jotka sijaitsevat kaukana teistä. Aineiston avulla olisi voinut myös tarkastella tien melulle altistuvia ihmisiä. Olisi täytynyt vain valita oikean suuruinen puskurivyöhyke, joka olisi edustanut esimerkiksi tiettyä desibelitasoa tien lähellä. Puskurialueelta olisi voinut siten laskea tälle desibelimäärälle altistuvien ihmisten määrän.

Bufferointia voidaan käyttää myös monissa muissa yhteyksissä, ja siitä saatua tietoa voidaankin hyödyntää vaikkapa kaupunkisuunnittelussa tai ympäristöongelmiin varautumisessa. Voidaan esimerkiksi bufferoida ydinvoimalaonnettomuuden jälkeiselle säteilylle altistuva alue tai tuulivoimalan melualue. Löysin netistä erään hieman vanhemman tutkimuksen (E. Sheppard et. all, 1999), jossa bufferointia oltiin käytetty selvittämään altistuvatko köyhät ja etnisten ryhmien edustajat enemmän myrkkyihin liittyville ympäristöhasardeille Minneapoliksessa. Bufferoimalla mahdolliset ympäristökatastrofin aiheuttajat kuten kemikaalitehtaat, ja lisäämällä kartalle tietoa eri alueiden ihmisten tuloista ja taustoista pystyttiin tutkimaan, onko asioiden välillä yhteyttä. Tutkimuksen mukaan etenkin köyhiä ihmisiä asui paljon mahdollisten ympäristökatastrofin aiheuttajien lähellä. Etnisellä taustalla ei ollut yhtä selkeää yhteyttä kyseisten hasardien kanssa.

Harjoitusten jälkeen pääsimme harjoittelemaan lisää, tällä kertaa tarkoituksena oli käyttää opittuja tietoja itsenäisesti ja vähän soveltaa. Olinko siis oppinut mitään viimeisillä kurssikerroilla? No, ehkä jotain, mutta opittavaa riittää kyllä vielä varmasti seuraavallekin kurssille.

Kuva 1. Taulukossa näkyvät kurssikerralla laskemieni tehtävien vastaukset

Kuva 1. Taulukossa näkyvät kurssikerralla laskemieni tehtävien vastaukset

Aineistona toimi erilaisia tietokantoja pääkaupunkiseudulta, ja tietoja yhdistelemällä ja laskemalla oli tarkoitus vastailla annettuihin kysymyksiin. Laskin muun muassa Helsingin yhteiskoulun oppilasennusteita ja juna-asemien lähietäisyydellä asuvien työikäisten määrää Vantaalla. Yhteistyö Mapinfon kanssa sujui vaihtelevasti. Jos kaikki meni niin kuin piti, löytyi myös ratkaisu tehtävään nopeasti. Mutta jos rasti meni väärään ruutuun, cosmetic layer unohtui pois päältä tai sanojen ”is within” ja ”contain” merkitykset menivät sekaisin, sai opettaja kyllä pian tulla auttamaan. Tein tehtäviä parin kanssa samaa tahtia, ja myös siitä oli huomattavaa apua. Kun toinen oivalsi jotain, päästiin yhdessä taas lähemmäs ratkaisua. Parin kanssa onnistuimme jopa ratkaisemaan mystisten prosenttilukujen arvoituksen, ilman opettajan apua.

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.

 

Lähteet:

E. Sheppard, H. Leitner, H. Tian & R. B. Mcmaster. GIS-based measures of environmental equity: Exploring their sensitivity and significance, 1999.

<http://www.sscnet.ucla.edu/geog/downloads/7236/510.pdf> Luettu 18.02.2016

R. Jomakkala. 5. kurssikerta, 2016

<https://blogs.helsinki.fi/jore/2016/02/18/5-kurssikerta/>

 

 

Kurssikerta 4: Ruudukkoa ruotsinkielisistä

Neljäs kurssikerta lähti käytiin edellistä paremmin, ja pääsin paikalle oikeaan aikaan. Aiheena olivat piste- ja ruutuaineistot, joista jälkimmäiseen pääsimme tutustumaan syvällisemmin.

Ruutuaineisto koostuu ruuduista, joihin jokaiseen sisältyy tietoa esimerkiksi ruudun väkiluvusta. Koska ruudut ovat saman kokoisia, niiden arvot ovat vertailukelposia myös absoluuttisia arvoja käytäessä. Jos esimerkiksi asukastiheyttä tarkasteltaisiin 1km x 1km ruutujen avulla, jokaisen ruudun absoluuttinen väkiluku suhteutuisi ruudun kokoon automaattisesti (asukkaita/1km²). Suhteellisia arvoja ei siis tarvitsisi käyttää. Tämä onkin ruutuaineston käytössä erityisen hyvä puoli. Ruutuaineston pohjalla ei myöskään täydy olla muuta aluejakoa, koska ruudukko itse muodostaa oman aluejakonsa.

Toisaalta, koska ruudukko ei ole kovin luonnollinen tai eikä tietoa yleensä automaattisesti kerätä ruuduittain, voi syntyä myös haasteita. Edellisellä kurssilla (TAK) sivusimme ruutuainestoja tutkiessamme valitsemiemme kuntien väntiheyttä. Jo tällöin huomasimme ruutuaineston sisältävän jonkin verran virheitä. Tietokannan mukaan esimerkiksi keskellä järveä saattoi asua kymmeniä ihmisiä, vaikkei alueella ollut edes saaria. Virheet saattoivat johtua esimerkiksi laskenta tavoista tai alueen ajallisista muutoksista. Tämän kertaisessa harjoituksessa ruutujen saamat arvot pohjautuivat OpenSreetMapin pistemäiseen tietoon. Ohjelma laski luodun ruudukon ruuduille arvot sen mukaan, kuinka monta pistettä ruudussa sijaitsi. Tilanne on siis hieman erilainen kuin aikaisemmalla kurssilla, mutta pieni kriittisyys aineistoja kohtaan on aina kannattavaa.

Teoreettisen osuuden jälkeen pääsimme harjoittelemaan asiaa käytännössä. Muokkasimme hieman tietokantoja kuten edelliselläkin kurssikerralla, ja käytimme ensimmäistä kertaa OpenStreetMap:in karttaa. Kertaus ja samojen vaiheiden toistaminen selvästi auttaa, sillä Mapinfo alkaa tuntumaan yhä luonnollisemmalta karttojentekovälineeltä, ja yhä useampia vaiheita osaa tehdä jo itsenäisesti. Ongelmilta ei kuitenkaan täysin vältytty, sillä ohjelma jumiutui pahemman kerran säätäessäni prismaattisen 3D-kartan asetuksia. Onneksi kyseessä oli vain ylimääräinen kokeilukartta, eikä mitään tärkeämpää. Pääsimme siis nopeasti itse kokeilemaan karttojen tekoa ruutuaineston avulla, ja tuhoutuneen 3D-kartan lisäksi sain aikaiseksi kartan ruotsinkielisten määrän jakautumisesta pääkaupunkiseudulla 2012. Karttoja on kaksi, mutta ainoa ero niiden välillä on käytetty ruutukoko, ylemmässä on 250x250m ruudukko ja alemmassa 500x500m ruudukko. Löytyykö eroavaisuuksia?

Kuva 1. Ruotsinkielisten jakautuminen 500x500m ruudukon avulla esitettynä.

Kuva 1. Ruotsinkielisten jakautuminen 250x250m ruudukon avulla esitettynä.

Kuva 2. Sama asia esitettynä 500x500m ruudukossa.

Kuva 2. Sama asia esitettynä 500x500m ruudukossa.

Itse yllätyin, miten paljon erilainen alempi kartta on, vaikka ruutujen sivut suurenivat vain 250 metrillä. Ylempää ja tarkempaa karttaa (Kuva 1) katsoessa voi ruotsinkielisten nähdä keskittyvän Helsingin keskustaan ja pääväylien varrelle sekä Kauniasiin. Pienempiä keskittymiä on rannikon tuntumassa sekä Espoon että Helsingin puolella. Alemmassa kartassa (Kuva 2) suurempien kekittymien määrä näyttää taas olevan pienempi, ja suurimpaan luokkaan kuuluu vain Helsingin keskustan lähellä olevia ruutuja. Ruutujen suuremman koon vuoksi myös tyhjää tilaa eli arvon nolla saaneita ruutuja on vähemmän, jonka takia ruotsinkielisiä näyttää olevan laajemmalla alueella. Tuomas Pätäri kirjoittaa myös blogitekstissään (Rakennusvuosia ruuduittain) pääkaupunkiseudun reuna-alueista ja hyvin pieniä arvoja saaneista ruuduista. Hän oivaltaa, että haja-asutusalueilla ruutujen arvot alkavat edustamaan yhä enemmän yksittäisten kohteiden arvoja. Minun kartassani tämä tarkoittaa siis sitä, että osa karttojen pohjoisosien tummansinistä ruuduista edustaa lähinnä yksittäisten ruotsinkielisten perheiden tai henkilöiden asuinpaikkoja.

Kumpi ruutukoko sitten olisi parempi? Mielestäni kummallakin kartalla on etunsa. Ylemmässä kartassa, jossa ruutukoko on pienempi, on tietysti myös enemmän tietoa. Siitä näkee tarkemmin, miten ruotsinkieliset alueella jakautuvat, ja sen takia se on myös todenmukaisempi. Alemmassa kartassa suuri ruutukoko hävittää jonkin verran tietoa, mutta toisaalta luettavuus on paljon parempi.

Ruutujen koon lisäksi lopullisessa karttassa näkyy valittu luokkajako. Luokkajakoa muuttamalla esitettävän asian saa näyttämään kartalla hyvinkin erilaiselta. Onkin tärkeää valita mahdollisimman paljon todellisuutta esille tuova luokkajako, jotta kartta näyttäisi tilanteen oikean laidan, eikä johdattelisi lukijaa harhaan. Itse valitsin luokkajaoksi Natural breaken, koska se toi aineiston erot sopivasti näkyviin. Riippuu kuitenkin aineistosta ja sen jakaumasta, mikä luokkajako kannattaa valita. Pätäri kirjoittaa teksissään valinneensa keinotekoiset luokkavälit, koska hänen aineistossaan luokkarajat oli selkein asettaa vuosikymmenten vaihtumiskohtiin. Vuosilukuja sisältävän aineiston kanssa voisi siis menetällä esimerkiksi näin.

Jos tekisin kurssikerralla tekemäni kartan uudestaan, muuttaisin luultavasti ainakin muutamia asioita. Lisäisin taustalle taustakartan, sillä valkoinen tausta ei näytä kovin hyvältä, jonka lisäksi laittaisin mahdollisesti tieverkon näkyviin. Toimenpiteden avulla kartasta tulisi visuaalisesti kauniimpi, ja paikkoja kuten kaupunkien keskusta-alueita voisi tunnistaa paremmin. Keskusta-alueiden erottuessa voisikin paremmin päätellä, keskittyvätkö ruotsikieliset enemmän juuri kyseisille alueille. Ruutukooksi valitsisin luultavasti 250m ruudut etenkin, jos karttaa pystyisi tarkastelemaan läheltä ja suuressa koossa. Lisäksi zoomaisin karttaa hieman lähemmäs, sillä tyhjää aluetta kartan ympärillä on paljon. Luokkajakoon ja väreihin (vihdoinkin!) olenkin tyytyväinen.

Kokonaisuudessaan kurssikerta oli oikein mukava. Oli kiva tutustua uudenlaiseen teemakarttatyyppiin, sillä aikaisemmilla kerroilla olemme tavalla tai toisella aina käsitelleet kaksimuuttujaisia teemakarttoja. Ja koska Mapinfon käsittelykin alkaa pikkuhiljaa luonnistumaan, niin mikäpäs tässä. Kartat ovat kivoja edelleen!

 

Lähteet:

T. Pätäri 2015, Rakennusvuosia ruuduittain, GIS tarinoita PAKkastalveen

<https://blogs.helsinki.fi/ttpatari/2016/02/10/rakennusvuosia-ruuduittain/>

 

Kurssikerta 3. Excel + Mapinfo = ERROR/?

Tällä viikolla suuntasimme PAK-kurssilla huomiomme karttojen taustalla piileviin tietokantoihin. Niitä ei usein tulekaan mietittyä, joten harjoitusta todella tarvittiin. En päässyt oman ryhmäni tunnille, joten reippaana päätin mennä kirjastoon tekemään tehtäviä itsekseni. Yritys kuitenkin kariutui nopeasti, koska en onnistunut yhdistämään itse tuomaani ja Mapinfoon jo valmiiksi tuotua tietokantaa. Suosiolla hylkäsin ajatuksen itsenäisestä työskentelystä, ja päätin mennä suorittamaan kurssikertani iltaryhmään.

Opettajan ohjeita seuraten harjoitukset onnistuivatkin jo paremmin, ja kirjastossa tehdystä itsenäisopiskelusta oli jopa vähän hyötyä. Harjoituksia tehdessä pystyi nimittäin paremmin luottamaan omiin taitoihinsa, kun samoja asioita oli jo kerran tehnyt. Myös uuden tiedon tuominen Mapinfoon Excelin kautta oli osittain tuttua, sillä olin jo edellisellä kerralla tuonut tiedostoja Sotkanetistä.

Ensimmäinen opetus: Kaikki ylimääräinen harjoittelu on aina hyvästä.

Harjoitustyönä syntyikin tietokanta, johon oli tuotu tietoa useammasta eri tietokannasta. Kun useista tietokannoista tuo tietoa yhteen, myös tietokannan käyttömahdollisuudet lisääntyvät. Omassa harjoitustietokannssamme oli muun muassa tietoa Afrikan konflikteista, öljylähteistä ja timanttikaivoksista. Tietokannan avulla olisi voinut esimerkiksi tehdä kartan öljylähteiden ja konfliktien välisistä sijaintisuhteista. Kartasta olisi ehkä voinut nähdä, onko öljyvarantojen lähellä poikkeuksellisen paljon konflikteja, josta taas olisi voinut päätellä, aiheuttavatko öljyvarannot kiistaa ja konflikteja Afrikassa.

Jos työstämäämme Afrikka-tietokantaan olisi tuotu vielä lisää tietoa, myös uudellaisten karttojen tekeminen olisi ollut mahdollista. Tästä kirjoittaa myös Anna Hakala blogitekstissään (3. Kurssikerta). Hän ehdottaa esimerkiksi maaperän laadun ja timanttikaivosten sijainnin tarkastelua. Tietokantaan olisi silloin täytynyt lisätä tietoa maaperän laadusta, mutta lopputuloksesta olisi voinut tarkastella näiden riippuvuutta toisistaan

Afrikka-tietokannan työstämiseen ja hyödyntämiseen ei kuitenkaan jäännyt aikaa, sillä lähdimme tekemään teemakarttaa tulvaindeksin ja järvisyyden suhteesta Suomessa. Karttaa varten piti yhditää eri tietokantoja ja laskea ohjelmalla uusia arvoja tietokannassa jo valmiiksi olleista arvoista. Vaiheet olivat pitkälti samoja kuin Afrikka-tietokantaa työstäessämme, mutta nyt edettiin pääosin itsenäisesti työskennellen. Kartan tekeminen sujuikin lopulta varsin pikaisesti, vaikka opettajan ohjeitakin tarvittiin. Välivaiheita oli varmasti ainakin sata, mutta lopputuloksen näkeminen omin silmin karttana palkitsee aina.

Toinen opetus: MHQ/MNQ=Table->Update colum*(toimenpide (vol. 1000)+JOIN)+ Calculate=Value>OK=keskiylivirtaama/keskialivirtaama=tulvatiedot_suomi+järvisyys.xls+create thematic map*(toimenpide vol.800)≠ERROR=tulvatiedot_teemakartta

Tulvatiedot_teemakartta

Kuva 1. Kartta Suomen valuma-alueiden tulvaindeksistä eli keskiyli- ja keskialivirtaaman suhteesta sekä järvisyydestä(%)

Jos tarkastelee kartassa näkyviä valuma-alueita, voi huomata, etteivät valuma-alueet noudata valtioiden rajoja, ja että alueiden koot vaihtelevat hyvin paljon. Lapissa ja Järvi-Suomessa on useita suuria valuma-alueita, kun taas rannikon valuma-alueet ovat huomattavasti pienempiä ja kapeita. Tulvaindeksi näyttää olevan rannikon pienillä alueilla muuta maata suurempi, josta voi päätellä koolla ja tulaindeksillä olevan mahdollisesti yhteys toisiinsa. Valuma-alueen muoto vaikuttaa yhdessä muun muassa maaperän laadun kanssa alueen tulvaherkkyyteen. Pienellä valuma-alueella vesi kerääntyy jokeen nopeammin kuin suurella, joten tulvaherkkyys nousee. Valuma-alueen pyöreä muoto lisää tulvimisherkkyyttä entisestään, minkä voi kartassa huomata esimerkiksi joillakin Lounais-Suomen valuma-alueilla.

Myös järvisyyden ja tulvaindeksin välillä näyttää kartan mukaan olevan yhteyttä. Keski-Suomen järvisillä valuma-alueilla tulvaindeksi on pieni, kun taas rannikon vähemmän järvisillä alueilla indeksi on suurempi. Jasmiina Myllys kirjoittaa samasta haivainnnosta ja sen taustoista blogissaan (3. kurssikerta -Tietotulva tietokannoista)

”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.

Luulen, että syy rannikon ja Pohjois-Suomen vähäjärvisten alueiden indeksieroihin on juuri valuma-alueen koko ja muoto. Pohjois-Suomessa valuma-alueet ovat suuria, jolloin vesi valuu jokeen hitaasti ja kaukaa. Rannikolla pienille valuma-alueille kehittyy tulvia pienen koon ja mahdollisten muiden tekijöiden vuoksi helpommin. Esimerkiksi tasaiset pinnanmuodot, voivat vaikuttaa tulvaherkkyyteen Pohjanmaalla, sillä virtausnopeus on pieni. Jääpadot voivat lisätä tulvia entisestään.

Tekniseltä toteutukseltaan kartta on ehkä onnistunein tähän astisista kartoistani. Valmis teemakartta on siis kaksimuuttujainen kuten edelliselläkin kerralla, mutta nyt lopputulokseen vaikuttivat myös tekemämme tietokannan muokkaustoimenpiteet. Muuten prosessi oli sama.

Valitsin sinisen värimaailman vesiteeman mukaan. Värit ja teema pitää mielestäni pyrkiä sovittamaan yhteen, sillä väärät värit kartassa synnyttävät helposti mielikuvia. Jos metsäisyyttä kuvaa vihreällä, väri tukee tulkintaa. Jos väri olisi punainen, väri voisi synnyttää mielikuvia jostakin dramaattisemmasta. Nämä ovat kuitenkin makuasioita, ja tärkeintä onkin, että värit on selitetty legendassa ja sävyt ovat tulkittavissa siitä. Omassa kartassani parantemisen varaa olisi juuri liian pienissä sävyeroissa, sillä nyt niiden tulkitseminen on turhan hankalaa. Seuraavaa karttaa tehdessä pitää panostaa tähän seikkaan erityisesti, sillä se on ollut puutteenna monissa viimekertoijen kartoissani.

Kun kartassa on kaksi eri muuttujaa, kartanteossa on myös tuplasti haasteita. Etenkin rannikoiden pienten valuma-alueiden järvisyyttä kuvaavat diagrammit vaativat karttaa tehdessä huomiota. Diagrammit eivät saanet olla liian suuria, eivätkä pieniä, sillä kummassakin tapauksessa kartan luettavuus olisi kärsinyt. Mielestäni onnistuin kuitenkin löytämään varsin hyvän kokosuhteen, sillä pientenkin alueiden diagrammit erottuvat. Tulkintaa tosin auttaa se, että järvisyyden muutokset eivät ole kovin paikallisia. Siten järvisyyttä tulee tarkastelleeksi enemmän suur-alueittain kuin valuma-alueittain.

Luokkajakojen suhteen mietin karttaa tehdessä monia vaihtoehtoja. Nykyinen luokkajako toimii mielestäni varsin hyvin, sillä erot on havaittavissa selvästi. Luokkia on siis tarpeeksi, ettei kartasta tulisi liian pelkistetty, muttei liikaa, jolloin karttaa olisi vaikea tulkita. Mielestäni kyseinen luokkajako myös kuvasi todellisuutta parhaiten, osa vaihtoehdoista olisi vääristänyt totuutta paljonkin esimerkiksi juuri liian pienen luokkamääränsä takia.

Kolmas opetus: Joka ikisen kurssikerran kartta-analyysi sisältää samat asiat.

Kokonaisuudessaan kurssikerta oli ihan mukava. Etenkin valuma-alue- ja vesiteemasta pidin tulevana luonnonmaantieteilijänä (ehkä) paljon. Tietokantojen käsittely oli varsin teoreettista puuhaa, mutta kun usko meinaa loppua, pitää miettiä lopputulosta. Kartat on aina kivoja!

Heips ja seuraavaan kertaan 🙂

 

Lähteet:

Hakala Anna, 3.kurssikerta

<https://blogs.helsinki.fi/hakanna/2016/02/03/3-kurssikerta/> Luettu 4.2.2016

Myllys Jasmiina

<https://blogs.helsinki.fi/myllyjas/2016/02/03/3-kurssikerta-tietotulva-tietokannoista/> Luettu 4.2.2016

 

Artikkeli 1: Kaksimuuttujainen kartta –onko siinä mitään järkeä?

Tutustuin näin alkavan viikon kunniaksi Anna Leonowiczin kirjoittamaan artikkeliin (Two-variable choropleth maps as a useful tool for visualization of geographical relationship, 2006). Artkkeli kertoo kaksimuuttujaisista teemakartoista, mutta esittelee hieman erilaisen karttatyypin kuin mitä tunnilla olimme aikaisemmin käsitelleet. Artikkelin kartassa ei ollut esimerkiksi ympyrä- tai pylväsdiagrammeja, vaan kumpikin muuttuja on esitetty väripinnoin.

Artikkelissaan Leonowicz käsittelee päällekkäisten teemakarttojen mennetelmää yleensä, mutta nostaa myös esiin tärkeimmät niihin liittyvät ongelmat. Artikkelin alussa kerrotaan kaksimuuttujaisen kartan legendasta, joka tässä tapauksessa on kaksi-akselinen koordinaatisto. Kun siihen asettaa oikeille kohdilleen kartassa esiintyviä pisteitä, voi mahdollisen korrelaation nähdä helposti. Artikkelin mukaan ongelmana kyseisenlaisissa kartoissa on kuitenkin se, ettei esimerkiksi juuri legendaa osata lukea. Kaksimuuttujaisten karttojen on myös todettu olevan vähemmän vaikuttavia ja luettavuuden heikko. Kehittyneiden menetelmien, huolellisen suunnittelun ja lukijan näkökulman huomioinnin avulla myös tällaisista kartoista voidaan kuitenkin saada toimivia. Artikkelin mukaan onnistuneesta päällekkäisiä teemoja esittävästä kartasta onkin helpompi lukea muuttujien välistä korrelaatiota kuin tavallisista teemakartoista. Alueelliset erot taas on helpompi lukea tavallisesta yhden muuttujan teemakartasta.

Artikkeli oli varsin mielenkiintoinen, ja toi esille monta minulle tuntematonta asiaa. Etenkin artikkelissa esitetty lengendatyyppi oli uusi ja kiinnostava tuttavuus. Hyvän kuvan avulla legendan ideakin tuli selväksi, vaikken aikaisemmin kyseisenlaisa legendaa ollutkaan nähnyt. Artikkelissa esitelty legendatyyppi koskee siis ymmärtääkseni vain niitä kaksimuuttujaisia teemakarttoja, joissa muuttujat on ilmaistu kartassa väri- tai rasteripinnoin. Legenda on kuin kaksi-akselinen koordinaatisto, jossa kartassa esitettävät muuttujat ovat omilla akseleillaan. Koordinaatiston taustalle asetetut värit ovat samat kuin kartassa, ja menevät päällekkäin samalla tavoin, joten kartan alueita voi tulkita legendan avulla. Näin pystyy havaitsemaan esimerkiksi mahdollisen korrelaation muuttujien välillä. Ydinajatus sekä kartassa että legendassa on siis se, että muuttujien tiettyjen arvojen ja niille osoitettujen värien mennessä päällekäin, syntyy uusi sävy. Se taas kertoo arvojen olevan tietynlaiset. Asiaa on kuitenkin hyvin vaikeaa selittää sanoin.

Joka tapauksessa legenda on mielestäni erittäin hyvä kyseiselle karttatyypille. Siitä käy ilmi värien selitykset sekä se, miten värit käyttäytyvät mennessään päällekäin. Lisäksi legenda auttaa mielestäni mahdollisen korrelaation havaitsemisessa. Jos toisen muuttujan arvo jossakin pisteessä on pieni ja toisen suuri, kohdassa on tietyn väristä ja arvojen muuttuessa myös väri muuttuu. Kun useamman pisteen arvot asettaa legendaan, korrelaatio on helppo tulkita. Kuten artikkelikin esittää, ongelmana voi kuitenkin olla legendan tulkinta. On varmasti suuri joukko ihmisiä, jotka eivät osaisi tulkita legendaa oikein.

Kokonaisuudessaan kaksimuuttujaiset teemakartat ovat minusta kuitenkin hyvä tapa esittää muuttujien välisiä suhteita alueella. Olen ehdottomasti samoilla linjoilla artikkelissa esitellyn tutkimustuloksen kanssa. Päällekkäisistä teemakartoista on helppo lukea asioiden välisiä suhteita, mutta alueellisia eroja on helpompi lukea tavanomaisesta teemakartasta. Mielestäni uudenlainen ja harvinaisempi monimuuttujainen kartta on myös tavallista karttaa kiinnostavampi. On kuitenkin mahdollista, että mielenkiintoni karttoja kohtaan vaikuttaa, ja jaksan syventyä monimutkaisemmankin kartan tulkintaan pidemmäksi aikaa kuin joku toinen ehkä tekisi. Monimuuttujainen kartta asettaakin mielestäni hieman vaatimuksia kohdeyleisöä ja julkaisupaikkaa kohtaan. Jos kyseisenlainen kartta olisi esimerkiksi tavallisessa sanomalehdessä, saattaisi moni sivuuttaa kartan turhan vaativana ymmärtää. Suurelle yleisölle asiaa esitettäessä olisikin ehkä järkevämpää esittää asia tavallisilla teemakartoilla ja sanallisesti. Ammattimaisemmalle kohderyhmälle taas voisi kaksimuuttujaisen kartan ehkä tehdäkin.

Kuten artikkelinkin mukaan myös omasta mielestäni päällekkäisten teemakarttojen haasteita voi oleellisesti pienentää kiinnittämällä runsaasti huomiota suunnitteluun. Värien tulee olla sopusoinnussa keskenään, mutta sävyjen silti erottua toisistaan kunnolla. Myös värien päällekäisyyteen pitää kiinnittää huomiota, jotta päällekkäisyyden seurauksena syntyvät sävyt on helppo tulkita. Sininen ja keltainen ovat esimerkkejä väreistä, joiden yhdistelmää kannattaisi vältellä. Kun ne menevät päällekkäin syntyy vihreää, jota lukija ei yleensä luonnostaan tulkitse päällekkäisyydeksi vaan omaksi värikseen. Tällöin tulkinta vaikeutuu. Myös lukija ja kohderyhmä pitää siis erityisesti ottaa huomioon karttaa tehdessä. Tärkeää on myös osata lopettaa, jos kahden muuttujan liittäminen samaan teemakarttaan tuottaa liikaa ongelmia. Tavallinen kartta on aina parempi kuin huonosti toteutettu kaksimuuttujainen tekele.

Monien haasteidensa takia kahden muuttaja teemakartat vaativatkin tekijältään erityistä tarkkuutta ja osaamista. Myös ohjelmalla on kuitenkin suuri rooli. Omissa harjoituksissani käytämäni Mapinfo vaikuttaa ainakin opiskelujen tässä vaiheessa liian kömpelöltä, joten itse en vielä lähtisi tekemään päällekkäisiä värejä käyttävää teemakarttaa. Erityisesti värisävyjen tarkempi säätäminen pitäisi olla mahdollista. En kuitenkaan näe mitään esteitä sille, että ammattitaitoiset ihmiset kyseisen tyyppisiä karttoja voisivat laatia. Huolellisesti toteutettuina ne tuovat kiinnostavan lisänsä karttojen maailmaan.

Sellaista tänään.

 

Annan Leonowicz, Two-variable choropleth maps as a useful tool for visualization of geographical relationship, 2006    <https://moodle.helsinki.fi/pluginfile.php/1188202/mod_resource/content/0/KK2/Geog_033_037_spalvotas.pdf>