Kuukausi: helmikuu 2022

Viidennen kurssikerran teemana oli QGIS-ohjelman työkalujen kertausta, laskutoimintojen suorittamista ja bufferointitoiminnon käyttöä. Harjoittelimme pinta-alojen laskemista clip ja intersection toiminnoilla, joilla leikataan valittujen määräyksien mukainen alue. Bufferointitoiminnon avulla voidaan määrittää halutun levyinen vyöhyke, jonka rajoissa olevia kohteita voidaan tarkkailla. Tutustuimme bufferointitoimintoon käyttäen Pornaista kuvaavia tietokantoja. Tämän jälkeen oli itsenäistehtävien vuoro. Tarkoitus oli hyödyntää opittuja toimintoja saadakseen vastauksia kurssikerran harjoituksissa oleviin kysymyksiin.

Ensimmäisessä itsenäistehtävässä aineistoina toimivat pääkaupunkiseudun lentokenttäalueisiin, sekä julkisen liikenteen asemiin liittyvät tiedot. Tarkasteltiin asukaslukua lentokenttien ympäröimillä melualueilla ja laskimme asukaslukuja juna- ja metroasemien läheisillä alueilla. Tehtäviä varten oli rajattava lentokenttien ja asemien ympärille erilaisia vyöhykkeitä, eli buffereita, sekä käyttää valintatyökaluja tarkastellakseen haluttua ominaisuutta alueilla. Kuvassa 1 on esimerkki bufferoinnista ja taulukossa 1 on kerätty tehtävien kysymykset ja vastaukset niihin.

Niin kuin Ronja Sonninen blogissaan kirjoittaa, puskurivyöhykkeiden avulla voidaan tehdä hyödyllisiä selvityksiä. Ronja mainitsee, että lentokenttien ympäröivää melualuetta voitaisiin puskurilla määrittää ennen alueelle rakentamista. Ronja antaa toisena esimerkkinä sen, että puskurilla voidaan hyödyntää uuden kauppakeskuksen sijainnin suunnittelussa, sillä puskurin rajoissa asuvia asukastietoja voidaan tarkastella.

Toisessa tehtävässä lisättiin taajamia kuvaavan tietokannan jo ennestään auki olevien tietokantojen lisäksi. Laskettiin taajamissa ja taajamien ulkopuolella asuvia. Kolmannessa tehtävässä valitsin koulutehtävän, jossa laskettiin kouluikäisiin ja koulupiireihin liittyviä tietoja. Laskin esimerkiksi montako uutta oppilasta Helsingin Yhtenäiskouluun on tulossa sen omasta koulupiiristä. Tämän tein merkitsemällä koulupiirikartalla kyseisen koulun, sitten tein koulun ympärille bufferin 2km säteellä, sillä Helsingin nettisivustoilla löytyi tämä tieto koulupiirin laajuudesta. Valitsin bufferin sisälle jäävät asukkaat ja tarkistin statistiikkapaneelista kuinka monta koulunsa aloittavia (7 vuotiaita) asuu vyöhykkeen rajoissa. Muita tehtäviä varten laskin myös tietoja asukkaista attribuuttitaulukkoon, esimerkiksi kun tarkastelin kaikkia kouluikäisiä koulupiirialueella, niin laskin ensin yhteen kaikki 7-15 vuotiaat.

En ymmärtänyt kaikkia tehtäviä, enkä osannut käyttää kaikkia tarvittavia työkaluja QGIS-ohjelmassa, joten yrityksistä huolimatta, en saanut kaikkia tehtäviä tehtyä ja parissa tehtävässä jouduin laskemaan haluttuja tietoja silmämääräisesti, mikä oli hankalaa ja aikaa vievää. En ollut yhtään varma olinko saanut oikeita vastuksia, mutta vertasin saamiani vastauksia Ronjan saamiin vastauksiin ja monessa tehtävässä vastaukseni oli suurin piirtein samat kuin Ronjalla. Niissä tehtävissä, joissa mietin olinko tehnyt oikean kokoisen vyöhykkeen melualueita ja koulupiiriä tarkkaillessa, olin myös saanut vastauksia joiden totuudenmukaisuutta epäilin ja vastaukseni erosivatkin huomattavasti Ronjan vastauksista. Ainakin ehkä ymmärsin ja osasin toteuttaa muutaman tehtävän ja niitä tehdessä tuli kerrattua QGIS-toimintoja.

Lähde: Ronja Sonninen, 2022, Ronjan GIS-blogi https://blogs.helsinki.fi/sronja/

Neljännellä kurssikerralla tutustuimme piste- ja ruutuaineistoihin. Opin, että pisteaineistot ovat kaikkein tarkimpia paikkatietoaineistoja ja pistemäistä tietoa voidaan kerätä melkein mistä tahansa ja minkälaisista kohteista tahansa. Kaikkein tarkin pisteaineisto on laserkeilaus-aineisto, jossa mittauspisteestä lähetetään lasersäteitä ja osuvista kohteista takaisin heijastuvan säteen avulla saadaan kohteen etäisyys mittauspisteestä. Ruutuaineistoista opin, että alueellista tietoa voidaan kerätä ruutumuotoisina tehokkaasti, ilman valmista aluejakoa. Tunnilla opettelimme ruutukarttojen tekemistä, rasteriaineistojen käyttämistä ja tuottamaan kartta-aineistoa piirtäen QGIS-ohjelmassa, rasterikartan avulla.

Lisäsimme QGIS-ohjelmaan tiedostoja pääkaupunkiseudusta. Pääkaupunkiseudun kuntia kuvaavan kartan ylle luotiin ruudukko jossa jokainen ruutu on 1km x 1km. Tehtävänä oli sitten luoda omat ruututeemakartat. Tein ensimmäisen ruututeemakartan ruotsinkielisten  lukumäärästä pääkaupunkiseudun väestöstä ruuduittain ja toisen muunkielisten lukumäärästä pääkaupunkiseudun väestöstä ruuduittain. Kotona tajusin, että tunnilla tehdyt karttani eivät kuvaa suhteellista, eli prosenttiosuutta, vaan lukumäärää, eli absoluuttisia arvoja. Kartan legendaa en kuitenkaan enää kotona pystynyt muokkaamaan.

Sain Tuomas Hartikaisen blogista idean, että olisin voinut, niin kuin hän on tehnyt, yhdistää veteen liittyvät aiheet legendassa pelkällä ”vesistöt” termillä ja näin hieman selkeyttää kartan tulkintaa.

Tuomas Hartikainen on pohtinut blogissaan suhteellisten ja absoluuttisten arvojen vaikutusta kartan lopputulokseen ja sen tulkintaan. Absoluuttisten lukujen kohdalla hän pohtii, että muunkielisiä näyttää olevan paljon alueella jossa lukuun vaikuttaa se, että alueella asuu myös paljon ihmisiä. Tuomas Hartikainen tuo esille myös hyvän huomion siitä, että ruutualueen kokonaisväkiluvun ollessa hyvin pieni, ruudun suhteellinen luku antaa kuvan siitä, että alueella olisi paljon muunkielisiä jo silloinkin kun alueella on vain muutama muunkielinen asukas. Tämä voi antaa virheellisen kuvan tiedoista jota kartassa esitetään. Näitä huomioita hyödyntäen Tuomas Hartikainen oli laatinut kartan muunkielisten suuhteellisesta osuudesta pääkaupunkiseudulla, jättäen pois ruutualueet, joissa asukasluku on alle 100 asukasta. Tulos oli mielestäni onnistunut ja pienentää virheellisen ymmärryksen saamista.

Tunnin lopussa valmistelimme seuraavan tunnin tehtävää piirtämällä teitä ja merkitsemällä taloja Pornaista kuvaavalle karttapohjalle QGIS- ohjelmassa. Pornainen on kunta Uudellamaalla. Tästä tehtävästä lisää seuraavassa blogipostauksessa.

Lähde: Tuomas Hartikainen, 2022, Maa-gis-ta menoa, https://blogs.helsinki.fi/tuomhart/

Kolmannella kurssikerralla huomasin, että joitakin QGIS-ohjelman toiminnoista olivat tulleet jo hieman tutuiksi. Tunnilla kuitenkin teimme taas uuden kartan, käyttäen uusia toimintoja. Oli jälleen haastava muistaa mitä toimintoa käytettiin mihinkin ja miksi. Kurssikerralla opettelimme valmistelemaan tietokantaa tehokkaaseen muotoon käyttöä varten. Latasimme QGIS-ohjelmaan Afrikan valtioita kuvaavan kartan sekä konflikteja, timanttikaivoksia ja maaöljyn porausta kuvaavia tiedostoja. Tietoja oli paljon ja siksi oli kätevää yhdistellä niitä. Karttakohteita oli paljon ja silloin on kätevää yhdistää tietoja kerralla kategorioittain, esimerkiksi valtioiden mukaan. Jostain syystä en onnistunut suorittamaan toimintoja ja jatkoin tehtävää käyttämällä ei siistittyä tiedostoa.

Harjoittelimme tunnilla myös ulkoisen tiedoston liittämistä jo QGIS-ohjelmaan ladattuihin tietokantoihin. Tehtävässä käytetty Excel tiedosto oli muutettava cvs muotoon jotta sitä pystyisi QGIS-ohjelmassa hyödyntämään. Valmis kartta kuvasi Afrikassa tapahtuneiden konfliktien sijainteja, timanttikaivoksien sijainteja ja öljyporausalueita. Afrikka-tietokantoihin on tallennettu tietoa myös esimerkiksi konfliktien tapahtumavuosista ja timanttikaivosten löytämisvuosista. Näitä tietoja voisi käyttää tutkiakseen, onko muuttujien välillä yhteyksiä ja voiko luonnonvaralöydöt olla syynä konfliktien syntymiseen. Kuten Eemil blogipostauksessaan kirjoittaa, on kuitenkin huomioitava, että asiaan voi vaikuttaa myös muita tekijöitä, kuten köyhyys.

Itsenäinen tehtävä oli tällä kertaa luoda kartta Suomen vesistöjen valuma-alueiden tulvaindekseistä ja järvisyydestä. Tuloksena oli teemakartta jossa yhdistyi koropleettikartta valuma-alueiden tulvaindekseistä ja diagrammeja valuma-alueiden järvisyydestä. Kartastani tuli epäselkeä. Valuma-alueiden järvisyyttä näyttävät ympyrädiagrammit ovat haastavia tulkita, sillä ne ovat pieniä ja osittain myös peittävät muun tiedon alleen. Väritys ei myöskään ole onnistunut eikä ole teeman mukainen. Jo karttaa tehdessäni mietin miten saisin ulkonäöstä selkeämmän. Nähtyäni Eemilin blogipostauksessa hänen hienon karttansa, sain kuvan siitä, miten olisin voinut itse tehdä kartasta selkeämmän. Värit ovat Eemilin kartassa teeman mukaisia ja kaikki kartan tiedot pääsevät selkeästi esille. Eemil on myös käyttänyt kartassaan ympyrädiagrammeja ja kirjoittaa, että diagrammien koko kasvaa, mitä suurempi järvisyysprosentti on. Tätä en itse ollut ymmärtänyt mutta tieto auttoi omankin karttani tulkinnassa. Kartastani (kuva 1) voi päätellä, että tulvat ovat yleisimpiä rannikkoalueilla eikä niinkään alueilla, missä järvisyysprosentti on suuri ja vedellä paikka kerääntyä.

Lähde: Eemil Sillankorva, 2022, Eemilin mantsa-blogi https://blogs.helsinki.fi/sillanko/