Uutuutena Buffer! On kiva!

”Kääritään hihat ja ruvetaan hommiin!” Näin alkoi kurssikerran 5 etätyöpaja QGIS ohjelmiston parissa. Tutustuimme tällä kertaa muutamaan uuteen analyysityökaluun, joilla voidaan laskea mm. kuinka monta kohdetta on tietyn suuruisen säteen sisäpuolella. QGIS ohjelmiston logiikka alkaa tuntumaan askel askeleelta tutummalta, mutta kokonaisuuden hahmottaminen sekä erilaisten toimintojen muistaminen on edelleen haasteellista. Tehtävien tekeminen etenee parhaiten ohjeita seuraamalla, kohta kohdalta. Haaveilen samoin kuin Ville, että osaisin tuottaa kartan, josta tieto ”pompsahtaa” tulkitsijalle kuin taikaiskusta, kaikki tarvittava olisi yhden klikkauksen päässä. Tällä hetkellä olo on kuin kokilla, jonka kokkaustaidot vaativat reseptin yksityiskohtaisen seuraamisen, vasta kokonaisuuden hallinta tuottaa luovuutta ja muuntelemisen kykyä. Sitä odotellessa ei auta kuin harjoitella.

Keskeisiä työkaluja QGISissä
QGIS ohjelmiston keskeisimpiä työkaluja ovat Attribute table, eli tiedoston taulukkomuotoinen data, ja siellä erityisesti Field calculator, jonka avulla on mahdollista mm. yhdistää tietoa tiedoston sisällä. Tämän laskurin toiminnot ovat loogisia ja helppokäyttöisiä, usein miten. Tiedostojen muokkaamiseen liittyvät olennaisesti myös Properties työkalukokonaisuuden toiminnot, joiden avulla on mahdollista muodostaa mm. erilaisia taulukointeja ja värityksiä, kuten aiemmissa blogeissa tutut koropleettikartat.

QGIS työskentelyssä keskeisiä työkaluja ovat myös erilaiset Select Features työkalut, joilla on mahdollista valita kohteita erilaisin perustein lähempää tarkastelua varten. Näistä tämänkertaisella kurssikerralla enimmäkseen käytössä oli Select by Location, jonka avulla voi valita kartalta alueen sijainnin perusteella. Lisäksi tällä viikolla ahkerassa käytössä oli Statistics tietoruudukko QGIS ohjelmiston vasemmassa reunassa, josta on mahdollista tutkailla tiedostojen yksityiskohtaisia lukuja yleisellä tasolla sekä valittujen arvojen (Selected features only) perusteella.

Mainitsen vielä käyttökelpoisuuden nimissä Join attributes by location -työkalun, sillä tämän työkalun avulla on mahdollista luoda uusi layer eli tiedosto, joka sisältää vain valitut arvot jostakin käsiteltävänä olevasta tiedostosta. Näin ollen on helpompaa tarkastella tutkittavana olevia kohteita ja yhdistellä tietoa. Kannattaa kuitenkin olla tarkkana, että ”täpät” menevät oikeisiin valintaruutuihin. Ja kaiken kaikkiaan kannattaa myös tarkastaa käsillä olevan karttaprojektio.

Kurssikerta vitonen
Viikolla 5 teimme useita harjoituksia pääasiassa Buffer työkalulla. Bufferin eli puskurivyöhykkeen avulla voidaan määrittää halutun kokoinen alue/vyöhyke kohteena olevan tietokannan kohteille ja laskea mm. tämän säteen sisäpuolelle jäävien arvojen summa. Perinteinen tehtävä oli esim. laskea eli bufferoida lentokentän ympärillä asuvien ihmisten lukumäärä kahden kilometrin säteellä. Bufferin rinnalla käytimme myös Clip-työkalua eli geoprosessointityökalua, joka vertaa kahta aluemuotoista aineistoa toisiinsa ja leikkaa kohdetietokannasta paloja kuin piparkakkumuotti. Näin on mahdollista mm. laskea kahden alueen päällekkäisen osan tietoja.

Tämän kurssiviikon kotitehtävien vastaukset ovat jokseenkin samat kuin Tapiolla, joten olen todennäköisesti jossakin kohdassa onnistunut tuottamaan oikeaa tietoa aiheesta. Taulukot vastauksineen ovat tässä (klikkaa taulukkoa, näkyy paremmin):

Miten menee omasta mielestä?
Tässä lyhyt läpileikkaus QGISin minulle tällä hetkellä tutuimpiin työkaluihin ja toimintoihin. Tai ainakin näiden kanssa olen ”hinkannut” karttoja sekä tiedostoja jo useamman tunnin ajan. Ei siis ole itsestään selvää (vieläkään), että muistaisin käyttää juuri oikeaa työkalua, mutta pikkuhiljaa ne alkavat hahmottua ensimmäisen kurssikerran järkytyksestä huolimatta.

Osaan tuoda erilaisia aineistoja ohjelmaan, liittää niitä yhteen, tarkastella rasteriaineistoja ja vektoriaineistoja, luoda erilaisia karttoja ja bufferoida. Veikkaan, että olemme kurssilla tutustuneet vasta hyvinkin perustoimintoihin ja uusia elementtejä olisi tarjolla vielä runsaasti. Se mitä QGIS ohjelmiston kanssa todella tarvitsee, on kertausta, kertausta ja kertausta. Ja sitähän on ollutkin tarjolla. Jos saisin toivoa yhden asian, toivoisin (pitkän) listan erilaisista eteen tulevista tilanteista QGIS ohjelmistossa ja ratkaisuiksi sopivista työkaluista.


Luokanopettajan muistilista

+ Bufferointia manuaalisesti kartalta
+ Etäisyyksien laskeminen ja hahmottaminen
+ Lasten QGIS?


Lähteet

Paarlahti, A. (2021). Geoinformatiikan menetelmät 1, kurssimateriaali. Helsingin yliopisto, Geotieteiden ja maantieteen osasto.

Turpeinen, Tapio. (2021). Tapion Kurssiblogi; 5: Pit stop analyysien merkeissä + itsereflektointia. Viitattu 23.2.2021. Saatavilla: https://blogs.helsinki.fi/tapiotur/2021/02/19/5-pit-stop-analyysien-merkeissa-itsereflektointia/

Väisänen, Ville. (2021). Villen GIS-Blogi; Bufferointia ja putkiremonteja. Viitattu 23.2.2021. Saatavilla: https://blogs.helsinki.fi/villvais/2021/02/19/bufferointia-ja-putkiremontteja/

TIETOKANTALIITOKSIA JA MUITA MUUNNOKSIA

Tällä(kin) kertaa sukellettiin suoraan syvään päätyyn. Intensiivinen neljätuntinen opetti meille varhaisena keskiviikkoaamuna erilaisten tietokantojen liittämistä ja uuden tiedon tuottamista uuden sekä vanhan tiedon avulla. Excel tuli jälleen tutummaksi. Taukoja ei juurikaan pidetty, reipas tahti piti otteessaan koko kurssikerran ajan. Päällimmäisenä oli pelko kelkasta tippumisesta, joten aamukahvikin oli minimissään turhia vessataukoja silmällä pitäen. Huh huh, sanon minä!

Afrikkaa ristiin rastiin
Tarkastelun kohteena kurssiviikolla 3 oli tietokanta Afrikan valtioiden konfliktien, timanttikaivosten sekä öljykenttien määristä. Näitä tiedostoja käänneltiin, väänneltiin, muutettiin ja päivitettiin erilaisten ohjelmistojen, laskinten ja ominaisuuksien avulla, jotta saisimme yhtenäisen sekä tehokkaamman tietokannan lähempää tarkastelua varten. Teemakartalla (kuva 1) näkyvät mainitsemani tiedot Afrikan valtioiden luvuista.

Kuva 1. Afrikan valtioiden konfliktien, timanttikaivosten ja öljykenttien sijoittuminen vuodelta 2020. Lähde: Kurssimateriaali.

Mitä löytyy taustalta?
Kurssikerran Afrikka-tietokanta antaa aihetta laajempaan pohdintaan, sillä aineistossa annetut tiedot konfliktien tapahtumavuosista ja laajuuksista, sekä timanttikaivosten, että öljykenttien löytämis- sekä aloitusvuosista, osoittavat yhteneväisyyksiä tekijöiden välillä. Toisin sanoen, suurin osa konflikteista todennäköisesti liittyvät mainittuihin taloudellisiin tekijöihin, mutta vaikuttavatko konfliktien määrään enemmän kohteen löytämisen ajankohta ja siihen liittyvät mahdolliset valtaamisyritykset vai kohteen varsinaisesta hyödyntämisestä johtuvat, mm. mahdolliset työntekijöihin kohdistuvat epäoikeudenmukaisuudet? Vai ovatko timanttikaivokset/öljykentät itse asiassa tuottaneet seudulle aitoa vaurautta ja konfliktit ovat näin ollen vähentyneet?

Mielenkiintoista olisi lisäksi tutkia niitä valtioita, joissa konfliktien määrä on suhteellisen korkea, mutta timanttikaivoksia tai öljykenttiä on verrattain vähän. Mitkä tekijät ovat näissä tapauksissa konfliktien taustalla? Samaisen tietokannan luvut valtioiden internetin käyttäjien kasvavista luvuista (vertailussa vuodet 2000 ja 2020) ovat erityisen mielenkiintoisia, sillä netistä saatava tieto lisää mm. tietoisuutta työntekijöiden oikeuksista sekä öljyn/timanttien kauppahinnoista, mikä taas saattaa vaikuttaa konfliktien määrään. Myös koulutuksen ja internetin käyttäjien kasvun vertaaminen olisi mielenkiintoinen tutkimuskohde. Onko paljon timanttikaivoksia tai öljykenttiä omistava valtio panostanut kansalaistensa hyvinvointiin vai menevätkö rahat jonnekin muualle, kuten suurille yhtiöille? Kysymyksiä aiheeseen liittyen olisi runsaasti.

Kotiläksyt tehty! Onnistuinko?
Kotitehtävänä oli vertailla Suomen vesistöalueiden valuma-alueiden tulvaherkkyyttä sekä järvisyyden osuutta pinta-alasta, ja tuottaa siitä koropleettiteemakartta. Tulvaindeksi kertoo alueen tulvaherkkyydestä, ja sen voi laskea usealla eri tavalla, mm. mallilla MHQ/MNQ (itse käytin juuri tätä) eli keskiylivirtaama jaetaan keskialivirtaamalla. Tämä malli on nimeltään virtaamavaihtelujen indeksi, joka siis vertaa näitä kahta virtaamaa keskenään. Keskiylivirtaama kertoo tietyn ajanjakson ylimpien mitattujen arvojen keskiarvon, kun taas keskialivirtaamalla mitataan alimpien mitattujen arvojen keskiarvoa. (Paarlahti, 2021.)

– Alivirtaama = kuiva kausi, keskimääräistä alhaisempi määrä virtaavaa vettä
– Ylivirtaama = tulva tai keskimääräistä korkeampi määrä virtaavaa vettä    (Paarlahti, 2021)

Onnistuin omien teemakarttojeni tuottamisessa mielestäni hyvin. Kuvan 2 teemakartta on kaikessa yksinkertaisuudessaan selkeä ja tarkoituksenmukainen. Kartalta on havaittavissa, että suurin osa Suomen tulvaherkistä alueista sijaitsee rannikkoalueilla, tarkemmin eteläisessä sekä läntisessä osassa. Suurimman tulvaindeksin on saavuttanut Aurajoen vesistön alue Turun seudulla. Yhteistä tulvaherkille alueille rannikkosijainnin lisäksi ovat tasaiset pinnanmuodot sekä järvien vähäinen määrä suhteessa maapinta-alaan (kuva 3). Pohjoisessa sijaitseva alue poikkeaa muista tulvaherkistä alueista, mutta selittyy mm. roudan kyllästämällä maaperällä, johon vesi ei pääse imeytymään keväällä lumen sulaessa.

Kuva 2. Suomen tulvaherkkyys eli tulvaindeksi valuma-alueittain. Lähde: Kurssimateriaali.
Kuva 3. Suomen tulvaindeksi ja järvisyys pinta-alasta valuma-alueittain. Lähde: Kurssimateriaali.

Palloja ja piirakoita
Toinen teemakarttani (kuva 3) sisältää tulvaherkkien alueiden järvien osuutta maapinta-alasta kuvaavat pallot. Mitä suurempi pallo on, sitä enemmän kyseisen alueen pinta-alasta on järviä. Ja kuten jo aiemmin totesin, yhteinen tekijä tulvaherkille alueille on pieni järvisyysprosentti, kuten tämän kartan perustella on siis mahdollista todentaa. Järvisyyden kuvaaminen eri kokoisten pallojen avulla on mielestäni visuaalisesti toimiva ja osoittaa tarvittavan tiedon mielekkäällä tavalla, mutta jättää kaikesta huolimatta kartan tulkitsijalle todellisemmat prosenttiosuudet osittain arvailun varaan. Legendaan on mahdollista tietysti lisätä prosenttitiedot, kuten Ville on esimerkillisesti tehnyt omassa teemakartassaan. Karttaa on heti helpompi tulkita.

Kotitehtävän haasteellisempi osa oli kuvata tulva-alueiden järvien osuutta pinta-alasta ympyrädiagrammin avulla. Onnistuin sen (useiden kokeilujen jälkeen) tekemään, mutta ”piirakat” jäivät suhteessa liian pieniksi (kuva 4). Toteutus näyttää aluksi kivalta, mutta pienikokoisella teemakartalla kokonaisuus on jokseenkin sekava. Lähentämällä teemakarttaa, on mahdollista saada ympyrädiagrammin tarkoitus paremmin esille (kuva 5). Myös Annika on blogissaan lähentänyt karttakuvaa, hyvältä näyttää.

Kuva 4. Suomen tulvaindeksi ja järvisyys- sekä maapinta-alaprosentit tulva-alueittain. Lähde: Kurssimateriaali.
Kuva 5. Suomen tulvaindeksi ja järvisyys- sekä maapinta-alaprosentit tulva-alueittain. Lähde: Kurssimateriaali.

Tärkeintä lopulta on, kaikkien karttojen osalta ja maallikon kannalta, että välitettävänä oleva tieto tulee esille, tavalla tai toisella. Ja teemakarttoja muokatessa, on tärkeää ottaa huomioon, että visuaalisesti kaunis ja tarkoituksenmukainen kartta ei välttämättä tarvitse erikoistehosteita onnistuakseen.


Luokanopettajan muistilista
+ Visuaalisuus huomioon, mutta ei välttämättä ole pääasia.
+ Erilaisten tietokantojen etsiminen netistä yhdessä.
+ Tietokantakritiikki! Missä on ”oikea” tieto?


Lähteet

Innanen, Annika. (2021). Annikan GIS-Blogi; Harjoitus 3: Tulvaindeksikartta. Viitattu 8.2.2021. Saatavilla: https://blogs.helsinki.fi/anninnan/2021/02/04/harjoitus-3-tulvaindeksikartta/

Paarlahti, A. (2021). Geoinformatiikan menetelmät 1, kurssimateriaali. Helsingin yliopisto, Geotieteiden ja maantieteen osasto.

Väisänen, Ville. (2021). Villen GIS-Blogi: Suomen valuma-alueita ja Afrikan konflikteja. Viitattu 8.2.2021. Saatavilla: https://blogs.helsinki.fi/villvais/2021/02/02/valuma-alueiden-tulvaindeksikartta/