Month: February 2022

“JEE! Kunhan tästä kerrasta selvitään, on edessä enää kaksi kertaa” Siinä omat ajatukseni, kun raahauduin räntäsateessa kohti viidettä kurssikertaa.

Ajatukset kurssin ja QGisin suhteen heittelvät melkein laidasta laitaan. Kun onnistun tekemään jotain (usein opettajan ohjeilla), olen innoissani ja saatan jopa hetken ajatella, ettei tämä olekaan sen vaikeampaa tai yhtä hirveää kuin ajattelin. Mutta kun olen taas yksin, aivan solmussa omien räpellyksieni kanssa, vajoan syvälle siihen ärsytyksen ja ahdistuksen maisemaan, jota QGis toisinaan aiheuttaa.

No, mutta mennäänpä sitten taas itse kurssikertaan…

Tällä kerralla harjoiteltiin kaikkea edellisillä kerroilla opittua ihan käytännössä, eli itsenäisesti suoritettujen harjoitusten avulla. Tunnin aluksi perehdyttiin vielä yhteen uuteen toimintoon ja työkaluun, jolla kaivaa esiin tarpeellista tietoa ja dataa. Kyseessa oli bufferointi työkalu, jonka avulla sai kätevästi tarkkailtua jonkin kohteen vaikutusaluetta, ja valittua siltä erilaisia tietoja esiin.

“Bufferien avulla luodaan vyöhykkeitä, joiden alueelta voidaan laskea arvoja Näiden avulla voidaan selvittää esimerkiksi monia käytännönläheisiä asioita aluesuunnittelussa.” -Jessika Isomeri

Kuva 1. Bufferoinnin harjoittelua Pornaisten alueella

Yllä siis (kuva 1) tulosta siitä, miten erilaisia bufferointeja voi hyödyntää. Violetilla ympyrällä on rajattu alue, jolla jokaisen asukkaan matka terveyskeskukselle on vähintään 500m. Huomataan siis, ettei suurimmalla osalla Pornaisten alueen asukkaista ole lyhyttä reittiä terveyspalveluiden luokse. Lisäksi kartalle on bufferoitu suurimmat liikenneväylät, ja jokaisella asukkaalla joka tuolle oranssille alueelle osuu, on vähintään 100m matka tielle.

Sitten niiden itsenäisten tehtävien kimppuun. Ohjeena oli siis tarksastella Malmin- ja Helsinki-Vantaan lentokenttien melualueita. Ensin otin tarkasteluun Malmin lentoaseman. Koko hommahan alkoi kiitoratojen digitoinnilla, helppo homma! Sitten tehtävänä oli tutkia lentokentän läheisyydessä asuvien ihmisten määrää. Tein kaksi bufferirajausta (kuva 2) 1km lentokentästä, sekä 2km lentokentästä.

Kuva 2. Malmin lentokentän bufferointi

Jo 1km säteellä lentokentästä asuu reilusti yli 8000 ihmistä, mikä ehkä yllätti vähän. Vaikkei lentokenttä olekaan enään aktiivisessa käytössä, eikä lentomelua näin ollen synny yhtä paljoa, jotenkin se silti yllätti, miten lähelle ihmiset ovat muuttaneet. Sitten 2km sisällä asuikin jo yli 58 000 ihmistä.

Seuraavaksi sama homma Helsinki-Vantaan lentokentälle ja tulokset olivatkin ihan erilaisia; 1km alueella ei yhtäkään ja 2km säteellä lentokentästä alle 20 asukasta. Syynä tälle varmaankin lentokentän suuruus. Kiitoratoja on enemmän, koneita lähtee useita tunnissa ja koneiden kokokin on suurempi. Lentokentälle on rajattu jo ihan aidoillakin enemmän tilaa.

Asukkaiden sijoittuminen eri lentomelun tason alueille oli myös mielenkiintoista. Kuvassa 3, havainnoin sitä, kuinka monta ihmistä asuu suurimman, eli 65 db alueella. Kohteita alueelta löytyi 37, eli ilmaisesti 37 asuin rakennusta ja asukkaita näissä asui 300. Vaikea arvioida kuinka paljon 65 db lentomelu vaikuttaa alueen asukkaisiin, vai onko siihen jo tottunut. Luulisi kuitenkin, että taloissa olisi hieman parempi äänieristys.

Kuva 3. Asukkaat 65 db alueella Helsinki-Vantaan lentokentästä

Sitten vielä hieman metro ja juna-asemien tarkastelua. Tein samankaltaisen bufferoinnin asemien ympäristölle, eli kuinka moni alueen asukkaista asuu alle 500m päässä lähimmästä asemasta. (kuva 4) Yhteensä asukkaita teidostossa oli yli 516 000 ja asemien läheisyydessä asuvia heistä noin 111 700. Prosenttiosuutena se tarkoittaa, että asemien välittömässä läheisyydessä asuu noin 22% alueen ihmisistä.

Kuva 4. 500m asemien ympärillä asuvia ihmisiä

Tämän tehtävän jälkeen oli jo melkoinen voittaja olo, sillä se meni kaiken kaikkiaan aika kivasti. Muutama vinkki kavaerilta ja sitten yhteinen pohdinta, jonka jälkeen tulokset oli vain analysoitava ja kaapattava talteen. Seuraava tehtävä ei mennytkään yhtä kivuttomasti…

Valitsin siis viimeiseksi tehtäväksi ensimmäisen, eli koulut. Siinä piti laskea yhden koulun; Helsingin Yhtenäiskoulu, kohdalta tietoja tulevista uusista oppilaista, sekä yläasteen oppilaita. Ihan ensiksi piti ylipäätään löytää tuo kyseinen koulu kartalta, ja sehän löytyikin sitten Käpylän aseman tienoilta.

Eteen tuli ensimmäiset ongelmat jo tässä vaiheessa; mistä tiedän mikä on tämän koulun koulupiiri? No selvittelin sitten sen ja sain kuin sainkin jonkin näköisen rajauksen kartalle. Uusien koulussa aloittavien ekaluokkalaisten määrä, omasta koulupiiristä tulee olmaan 14. Kuulostaa aika pieneltä, kun on tottunut näihin pääkaupunkiseudun suuriin, monen rinnakkaisluokan kouluihin.  Mutta ehkä oppilaita on sitten tulossa muilta koulupiireiltä tai toisilta paikkakunnilta muuttavia, en tiedä.

Yläkouluikäisten määrä olisi yli 60. Jostain syystä sain kaksi eri lukua, kun ensin yritin tehtävää tunnilla kampuksella, ja sitten kotona omalla läppärillä, mutta joka tapauksessa, yläasteella oppilaista tulee olemaan hieman yli 60. Kyseessä on ilmeisesti pakko olla hiukan pienempi koulu, kun tuon 60 jakaa kolmelle luokka-asteelle on edelleen jokaisella luokalla vain se 30 oppilasta. Nimi “yhtenäsikoulu” viittaa ehkä hämäävästi suurempaan kokoon.

Tämän kurssikerran tehtävät olivat jo oikeasti haastavia. Jouduin käyttämään niin omaa tuskastelua ja päättely kykyä, kuin lainaamaan ajatuksia kavereiltakin. QGis osoittautuu samaan aikaan erittäin monipuoliseksi ja jopa käteväksi työkaluksi, mutta miten onkaan mahdollista aina muistaa kaikki, mitä sen kanssa tulee tehdä ja mistä kaikkialta lötyykään ne kätevimmät työkalut. Ensi kertaan!

 

Lähteet:

Jessika Isomeren kurssiblogi, https://blogs-test.it.helsinki.fi/jessikangishurvittelut/

 

Digitoinnin parissa jälleen

No otsikkokin sen kertoo, päästiin taas vanhan kunnon “piirrä itse kartalle”, eli kartan digitoinnin pariin. Tämähän oli tuttua jo edelliseltä temmi -kurssilta, jossa kurssin lopputyönä toteutettiin valitsemaltaan alueelta oma, itse digitoimalla kasaan kliksuteltu kartta. Mitä enemmän sitä teki, sen helpommaksi se kävi. Nyt kuitenkin käytössä astetta hermoja raastavampi, QGis.

Tällä tunnilla käsiteltiin rasteriaineistoja. Niiden lataamista, muokkaamista ja tarkastelua. Aloitimme taas lataamalla dataa sisään ja jännittämällä, mitä ruudulle ilmestyykään. Ensimmäisen harjoituksen data sisälsi pääkaupunkisuedun kartan, meri, järvi ja joki alueineen sekä kuntien rajat. Koska aineistosta puuttui vielä tiedot alueen asukkaista/väestöstä, sekin ladattiin ohjelmaan.

Kartalle ilmestyi pistepilvi, jonka jokainen piste sisälsi asukastietoja. Taas uuden loitsut ja kartalle ilmestyi ruudukoksi alueet, joilla ylipäätään oli asukkaita. Vähän pisteaineistoa siivoiltua, valittiin näytettäväksi pääkaupunkiseudun ruotsalaisten, muunkielisten, ulkomaalaisten osuus väestöstä. Ruudukolle samat kriteerit ja se rajautui osoittamaan alueita, joilla kyseisiä ryhmiä asuu. Ilmeisesti pisteet kartalla näyttävät jokaisen talon, jossa asuu jonkin edellisistä ryhmistä edustajia. Tästä hainnointina kuva 1.

(kuva 1, ensimmäisen tuntitehtävän aikaan saannosta)

Nyt alkaa kyllä mennä usko QGisin ja tämän kurssinkin suhteen, sillä olin tuottanut tunnilla valmiin karttatulosteen tekemästäni kartasta, joka esitti ruotsinkielisten jakaantuneisuutta pääkaupunkiseudulla. Kartan piti olla ruutupohjainen koropleettikartta. Tallensin karttalehden QGis tiedostona OneDriveen ja kun avaan sen omalla koneellani QGississä niin mitähän sieltä tulee esiin, no tyhjä lappunen legendan kera. :)))

(kuva 2, hukkunut työ?)

No on siellä sentään pohjoisnuoli 😀 Jatkossa kaikista siis myös ruutukaappaus ja kuvana tallennus OneDriveen. Sillä aikaa hienoja karttoja samasta aiheesta voipi mennä ihailemaan Sallan kurssiblogi:sta.

Seuraavaksi ladattiinkin sitten ihan uusia aineistoja. Ohjelmistoon ladattiin vektoridatat korkeusmalleina, sekä peruskattalehteä muistuttava kartta Pornaisten alueelta. Sitten olikin vuorossa pari päivän polttavinta kysymystä; Mitä karttalehdeltä puuttuu? Miten ne saadaan sinne? Kyseessähän oli tietenkin korkeuskäyrät, joita karttalehdillä nyt noin niikuin yleensä on. Ja kappas vain saatavilla oli korkeusmalli, josta muutamia kliksauksia ja säätöjä myöhemmin (en kyllä nyt koullaksenikaan muista mitä kliksauksia ja taikoja tehtiin) saatiin karttalehdelle kuin taikaiskusta ilmestymään korkeuskäyrät. Sitten vain vähän värin vaihtoa ja valmis!

Viimeisillä minuuteilla tulikin sitten se pommi; taas digitoidaan! No, ensi ajatukset olivat että voi ei, mutta loppujen lopuksi se olikin yllättävän rauhoittavaa ja tyynnyttävää tekemistä, kun kerrankin oli sellainen olo että “jess mähän osaan jotain”.

Koska karttaa kuulemma työstetään vielä ensiviikollkin, en ottanut siitä kuvaa tämän kerran blogiin. Eihän keskeneräisiä teoksia pidä paljastaa tai arvostella 😉 Nyt enään jäädään jännittämään onko sekään tallentunut . . .

Lähteet:

Salla Kärkkäisen kurssiblogi, https://blogs.helsinki.fi/karkkais/2022/02/09/viikko-4-flashbackit-temmille-ja-muuta-mukavaa/

Täällä taas…

Se olikin fiilis, kun jälleen raahauduin uudelle kurssikerralle. QGis ei ole vieläkään ystävä, mutta taistelu jatkuu. Itse kurssikerralla opeteltiin taulukko muotoisen datan lisäämistä ja sen yhdistämistä toisiin taulukoihin. Opin, ettei Exel -muotoista taulukkodataa voi suoraan liittää QGisiin vaan se tulee muuttaa CSV muotoon, jotta QGis nielee sen mukisematta. On se vaan nirso!

(kuva 1, Afrikan konflikteja, timantteja ja öljynporausta)

Tällainen tuotos (kuva 1) saatiin monen mutkan kautta aikaan. Koska QGis ei ole vielä hallussa, olin niin tyytyväinen siihen, että sain ylipäätään jotain pisteitä karttapohjalle, unohdin tietenkin tehdä legendan, pohjoisnuolen ja mittakaavan. No, seuravalla kerralla sitten 😀 Opin kuitenkin, miten suuri määrä yksittäistä dataa voidaan ryhmitellä ja yhdistää esimerkiksi maittain, tai jopa yhdeksi suureksi “datamassaksi” koko maanosan kokoisena.

Mitä kartta sitten oikein kertoo? Punaiset pisteet osoittavat Afrikassa sattuneita konflikteja. Siniset pisteet puolestaan ovat Afrikan timanttikaivoksia. Kuten huomataan, etenkin Afikan länsiosassa pisteillä on selkeä yhteys. Konflikteja syntyy kun toisilla on jotain ja toisilla ei. Tässä tapauksessa väärin jakautuvia rikkauksia, joista taistellaan. Sama on nähtävissä öljynporausalueiden kohdalla. Tässä kuitenkin vielä oivallinen muistutus Taru Tornikosken kurssiblogista:

“Päättelyssä täytyy aina olla varovainen ja tulkita tuloksia, ei omaa maalaisjärjen ohjailemaa ajatusta siitä, että öljykentät ja timanttikaivosteollisuus varmastikin lisäävät köyhissä maissa levottomuuksia ja aseellisia konflikteja. Edellä mainittujen tietokantojen, ja oman Afrikka-teemakarttani (kuva 1) perusteella voidaan kuitenkin varovaisesti todeta, että timantti- ja öljykaivosten olemassaolo alueella näyttäisi korreloivan konfliktien kanssa.“

Tunnilla tallentamissamme tietokannoissa oli myös kaikenlaista muutakin dataa liittyen aiheeseen. Kuten esimerkiksi konfliktien tapahtuma vuodet, timanttikaivosten löytämis- ja toiminnan aloitusvuodet, öljykenttien löytämis- ja poraamisvuodet sekä ylimääräisenä ladattuna, tietoa Afrikan väestöstä. Kuten siitä, kuinka monta Facebookin käyttäjää kussakin maassa on tai kuinka monella ylipäätään arvioidaan olevan internetyhteys. Kaikki tieto oli tallennettuna tietokannaksi maittain, kuten alla olevassa (kuva 2) jonka nappasin tietokantataulukosta.

(kuva 2, dataa Afrikan valitoista)

Sitten siihen itsenäiseen tehtävään, eli harjoitus 3:

No sehän ei alkanut kovinkaan lupaavasti. Miten onkaan jälleen kerran mahdollista, että unohtaa KAIKEN mitä juuri kuluneen 3h aikana on opetellut. Eikun vaan ohjeita selailemaan ja palauttelemaan mieleen, että mistäs nyt aloitettiinkaan. Päädyin siihen, että siirryn kotipisteelle suorittamaan tätä uudelleen opiskelua. Ensimmäinen ongelma tulikin vastaan heti kun avasin QGisin… se oli suomeksi.

Enemmän aikaahan se vei, koska ohjeet kaikkiin toimintoihin tms. oli laadittu englanninkieliselle QGisille, mutta muutamien haparoivien kokeilujen jälkeen pääsin taas kartalle siitä mitä pitää tehdä. Ja tässä tuotokseni;

(kuva 3, Suomen tulvaindeksi kartta)

Ja hei sieltähän löytyy jo pohjoisnuolet, mittakaava ja legenda! Edistystä on siis havaittavissa. Valitsin lopulta rantaviivan väriksi valkoisen, jotta sain kaiken muun erottumaan paremmin. Laskin siis Suomen tulvaindeksin kaavalla MHQ/MNQ, eli keskiylivirtaama jaettuna keskialivirtaamalla. Muutin saamani tuloksen koropleettikartaksi ja valitsin esitettäväksi 7 eri luokkaa. Yritin kyllä lisätä kartalle myös virtaamaa, mutta kielisolmun kohdalla en vain löytänyt oikeita nappuloita, jotta olisin saanut sen tapahtumaan.

Kartalla on siis nähtävissä Suomen “vanha” valuma-alue jako, sillä Suomen ympäristökeksus vasta päivittää uutta valuma-aluejako karttaa, edellisen ollessa vuodelta 1993. Mikäli ymmärsin SYKE:n sivuilta oikein, uudessa valuma-alue jaossa tulee olemaan useampia alueita kuin aiemmin on todettu. Uuden valuma-alue jaon tavoitteena on kartoittaa pienemmätkin, järviin laskevat valuma-alueet ns “lähivaluma-alueet”. Koko uusi työ on toteutettu digitaalisilla menetelmillä, jotka mahdollistavat automaattisen mallinnuksen halutuille alueille.

Sielläkin siis käytössä digitointi palvelu, tuskin kuitenkaan QGis :DD

Lähteet:

Taru Tornikosken kussiblogi, https://blogs.helsinki.fi/tornitar/

Suomen ympäristökeskus SYKE; Suomen valuma-alueista, https://www.syke.fi/fi-FI/Tutkimus__kehittaminen/Vesi/Tietoaineistot_ja_jarjestelmat/Valumaaluejarjestelma/Uusi_valumaaluejako