University of Helsinki
Kolmas kurssikerta aloitettiin lataamalla Afrikan valtiot sisältävä tietokanta valtionrajoineen ja –nimineen. Ennen yksilökohtaisemman ja spesifimmän tiedon liittämistä jouduimme muokkaamaan lähdeaineistosta yksinkertaisemman. Käytännössä tämä yksinkertaisemmaksi muokkaaminen tapahtui ensinnäkin liittämällä valtionsisäisiä alueita yhteen, jolloin lähtötilanteen, jossa jokaista valtiota kohden oli useita eri tietueita, sijasta tietueiden määrä vastasi tarkasteltavien valtioiden lukumäärää. Lisäksi liitettävät aineistot tuli nimistöltään yhdenmukaistaa olemassa olevan tietokannan kanssa, ja useassa tapauksessa valtion nimi oli ilmaistu eri tavalla eri aineistoissa (esimerkiksi Kap Verde oli yhdessä aineistossa Cabo Verde ja toisessa Cape Verde, ja samalla periaatteella Sao Tome and Principe/Sao Tome e Principe, Swaziland/Eswatini jne.)
Ensimmäinen suorite toteutettiin jälleen opettajalähtöisen opetuksen kautta, ja opetuksessa oli jokseenkin helppo pysyä mukana, kunhan seurasi taululla tapahtuvaa. Kuten Elias Hirvikoski ja Janina Vikman blogeissaan pohdiskelivat, jäi kuitenkin osa toteutetuista funktioista ainakin itselleni epäselviksi. Itsenäisesti työskennellessä tehtävistä suoriutuminen aiheuttaakin enemmän ongelmia. Ensimmäisessä suoritteessa lisäsimme Afrikan kartalle öljy- ja timanttiesiintymät sekä konfliktialueet, ja tutkimme niiden suhteita – vaikuttaisikin siltä, että konfliktien ja luonnonvaraesiintymien välillä on jonkinlainen korrelaatio, mikä on nähtävissä kenties parhaiten Länsi-Afrikan alueella. Toisaalta esimerkiksi Pohjois-Afrikassa konfliktit ovat sijoittuneet eri alueille kuin öljyesiintymät, Afrikan suurten järvien alueella Ugandassa, Burundissa ja Ruandassa konflikteja käydään, vaikka varsinaisia arvokkaita luonnonvaraesiintymiä ei olekaan, ja eteläisessä Afrikassa Etelä-Afrikan, Swazimaan, Sambian, Botswanan ja Namibian alueella varsinaisia konflikteja ei ole ollenkaan, merkittävistä luonnonvaroista huolimatta.
Toinen tehtävä suoritettiin jälleen itsenäisemmin, ja Afrikan kontekstista siirryimme jälleen tarkastelemaan Suomea järvisyyden ja tulvaindeksin kautta. Korkeampi järvisyysprosentti on yhteydessä matalampaan tulvaindeksiin, sillä järvet toimivat eräänlaisina tulvia lieventävinä, vettä varastoivina altaina. Kuten Carita Aapro-Koski blogissaan toteaakin, vähäjärvisenä tunnetulla Pohjanmaalla tulviminen on tyypillisesti merkittävintä, sillä kevään sulamisvedet ylittävät jokien kapasiteetin – toki tähän kontribuoi myös alueen topografia. Oli mielenkiintoista huomata myös Mikko Kangasmaan toteavan tämän olevan mielenkiintoista.
Tehtävän suorittamisen aikana, kuten tavallista, ilmeni erinäisiä ongelmia, mutta opiskelutovereita konsultoimalla nämäkin olivat suurimmaksi osaksi selitettävissä. Teknisistä ongelmista johtuen en kuitenkaan voinut sisällyttää blogiini kuvaa toisesta tehtävästä, sillä myöhemmin avattuani tiedoston QGIS-ohjelmalla, valitti ohjelmisto ”huonoista tasoista” (bad layers), eikä suostunut enää avaamaan valmista tiedostoa.
Lähteet:
Hirvikoski, E. 28.1.2020 “Kolmas”. Luettu 8.2.2020
https://blogs.helsinki.fi/eliashir/
Vikman, J. 29.1.2020 “Kuoppia matkalla GIS – velhoksi”. Luettu 8.2.2020
https://blogs.helsinki.fi/jagvikma/
Aapro-Koski, C. 1.2.2020 “Kurssikerta 3: Timantteja ja tulvia”. Luettu 8.2.2020
https://blogs.helsinki.fi/aacarita/
Kangasmaa, M. 1.2.2020 “Käytännön GIS- hommia”. Luettu 8.2.2020