Projektion tärkeys

Kun ensimmäinen kosketus QGIS:iin on tehty ja alkujärkytyksestä selvitty, on aika tarkastella karttoja erilaisten projektioiden kautta. Yleensä Suomea kuvataan ETRS89-TM35 projektion avulla, jonka johdosta sitä on hyvä käyttää vertailukoordinaatistona tutkittaessa projektioiden välisiä eroja. Oheiseen taulukkoon (taulukko 1) on listattu saman alueen pinta-alan suuruus ja Suomea Vaasan korkeudella halkovan viivan pituus eri projektioilla esitettynä. Taulukkoon on laskettu myös Pinta-alan suhde vertailukoordinaatistoon. Projektioista suurimmat erot pinta-alassa ovat Eckertin I projektion ja vertailukoordinaatiston välillä, kun taas Bonnen projektiota verrattaessa ETRS89-TM35 projektioon ero on pienin. Koska ainakin allekirjoittaneelle pinta-alan suuruuden hahmottaminen on haastavaa, näkyy projektioiden välinen ero parhaiten Suomen leveyden muutoksina. Vertailukoordinaatistoa tutkaillessa Suomen leveys on 1 116 kilometriä, mutta Mercatorin projektiolla Suomea tutkailtaessa onkin leveys enää 506 kilometriä. Eroa on siis kevyet 610km, joka saattaa olla ikävä yllätys matkaa suunnitellessa. Jos projektio valitaan ”oikein” on sen avulla mahdollista vaikuttaa suurestikin asiaan perehtymättömän henkilön mielipiteeseen. Esimerkiksi Eckertin I projektiolla esitettynä Suomi saadaan vaikuttamaan paljon todellista suuremmalta. Toisaalta taas Bonnen projektiota hyödynnettäessä voi houkutella kaverin kevyelle 506 kilometrin reissulle Suomen halki.

Taulukko 1. Taulukossa on vertailtu eri projektioiden vaikutusta pinta-alaan, sekä Suomen leveyttä Vaasan korkeudella eri koordinaatistoissa.

Jotta projektioiden aiheuttamat erot saadaan vielä selvemmin esille, on eroja hyvä tarkkailla värikkäiden karttojen kautta. Kartat auttavat myös hahmottamaan, sitä millä alueella projektioiden vaikutus on suurin. Ensimmäisenä vertailuun valittiin Lambertin oikeapintainen järjestelmä, sekä Mercatorin projektio. Vertailu suoritettiin laskemalla ensin kuntien pinta-ala ensin Lambertin projektiolla ja sen jälkeen Mercatorin projektiolla. Tämän jälkeen tuloksia verrattiin toisiinsa, jolloin saatiin selville pinta-alan suhteellinen muutos siirryttäessä Lambertin projektiosta Mercatorin projektioon. Ensin tulokset pyryttiin esittämään kartalla mahdollisimman selvästi (kuva 1.).  Kartasta onkin nähtävissä, että pinta-ala vääristyy tasaisesti sitä mukaa mitä pohjoisemmaksi Suomea liikutaan. Vääristymä vaikuttaa hiukan myös edellisen taulukon lukuarvoihin, sillä tarkkailtu pinta-ala on piirretty aivan Suomen pohjoisosiin.

Kuva 1. Pinta-alan suhteellinen muutos siirryttäessä Lambertin projektiosta Mercatorin projektioon

 

Järkevän esitystavan lisäksi erot haluttiin esittää myös hyvin dramaattisesti (kuva 2). Ainakin allekirjoittaneen tekemä dramaattisesta kartasta tuli hyvin ruma. Dramaattisuutta saadaan kuitenkin lisättyä valitsemalla luokkarajat esimerkiksi nätisti järkevien rajojen sijasta. Myös värien valitseminen epäloogisesti muodostaa kuvasta hiukan vääristävän. Nyt nimittäin vaikuttaa nopeasti katsottuna siltä, että suurimmat muutokset pinta-alassa ovat tapahtuneet Etelä-Suomessa.

Kuva 2. Pinta-alan suhteellinen muutos siirryttäessä Lambertin projektiosta Mercatorin projektioon esitettynä mahdollisimman dramaattisesti.

Koska mahdollisia projektioita on paljon enemmän kuin kaksi on myös hyvä tutkia pinta-alan suhteellista eroa myös jollain toisella projektiolla. Itse valitsin tarkasteluun Eckertin I:n projektion (kuva 3). Suhteellinen ero Lambertin ja Eckertin I:n projektion välillä on paljon pienempi kuin tutkailtaessa eroa Mertacorin projektion ja Lambertin projektion välillä. Muutos ilmenee kuitenkin saman suuntaisena molemmissa projektioissa, vääristymä nimittäin kasvaa pohjoista kohti siirryttäessä.

Kuva 3. Pinta-alan suhteellinen muutos siirryttäessä Lambertin projektiosta Eckertin I:seen projektioon.

Toinen luentokerta siis valaisi kuinka tärkeää projektion huolellinen valinta on ja kuinka suurta vahinkoa tuloksiin voi tehdä hutiloimalla projektion valinnassa. Kurssi on myös pikkuhiljaa opettamassa sitä, että blogin kirjoittamista ei tarvitse pelätä. Ehkä jo ensi viikolla blogin kirjoittaminen sujuu ilman jännitystä.

Geoinformatiikan menetelmät 1, ensimmäinen luento

Geoinformatiikan menetelmät 1-kurssin ensimmäinen kurssikerta tarjosi suurimmalle osalle kurssilla olevista opiskelijoista ensi kosketuksen QGIS-ohjelmaan. Minulle tuo kosketus ei kuitenkaan ollut ensimmäinen, vaan olen kyseistä ohjelmaa käyttänyt jo muilla maantieteen kursseilla.

Luentokerran alkupuolella tutustuimme QGIS -ohjelman perustoimintoihin ja sen yleiseen käyttämiseen. Tämä toimi allekirjoittaneelle hyvänä muistutuksena siitä, miten ohjelmaa käytetään oikein. Varsinaisesti ensimmäinen luento ei tarjonnut minulle mitään uutta asiaa, mutta kertaus ei ikinä ole pahasta. Pystyin myös kertauksen ohella neuvomaan vierustoveriani ohjelman käytössä silloin kun hänellä oli kysymyksiä ohjelman toimimisesta. Vierustoverini Jaisa Nykänen kuvasikin epäsuorasti minua blogissaan ”gis-konkariksi”, vaikka en ainakaan vielä uskalla tätä väitettä allekirjoittaa.

Perusteiden opiskelun ohessa teimme kartan Itämeren typpipäästöistä vuonna 2016 (kuva 1). Kartassa on nähtävillä se mitkä maat aiheuttavat typpipäästöjä Itämereen, sekä maan aiheuttamien typpipäästöjen prosentuaalinen osuus kaikista päästöistä. Kartasta voidaan huomata, että suurimmat päästöt tulevat Puolasta, kun taas vähiten päästöjä mereen päätyy Virosta. Ei myöskään ole yllättävää, että Itämereen tulee päästöjä vain sen rannoilla sijaitsevista maista. Kartta on kuitenkin helpompi hahmottaa silloin kun kartassa ovat näkyvissä myös maat, jotka eivät aiheuta päästöjä Itämereen. Typpipäästöjen luokkarajat on valittu suhteellisen hyvin, sillä nyt kartasta on helposti eroteltavista se mihin suuruusluokkaan maat kuuluvat. Jos luokkarajat olisivat liian isot, saattaisivat monet maat kuulua samaan kategoriaan, jolloin niiden välisiä eroja olisi vaikea hahmottaa.

Kartasta olisi voinut poistaa pienimmät järvet, koska niillä ei ole merkitystä kartan esittämään ilmiöön ja ne saavat valmiin kartan näyttämään hiukan sekavalta. Jos kartassa ei olisi näkyvissä järviä olisi Itämeren alue vielä selvemmin erotettavissa ainoana vesialueena. Esityksestä olisi voinut myös poistaa meren syvyydestä kertovat käyrät sillä ne eivät erotu lopullisesta työstä. Käyrien näkyvyyteen on kuitenkin mahdollista vaikuttaa oikeilla värivalinnoilla, eli esimerkiksi tummemmilla viivoilla. Muilta osin kartta on kuitenkin suhteellisen onnistunut, vaikka pientä hienosäätöä onkin mahdollista tehdä loputtomiin.

Kuva 1. Typpipäästöt Itämeren alueella vuonna 2016

Koska harjoittelu ei ole koskaan pahasta Itämeren typpipäästöjen lisäksi opiskelijoilla oli mahdollisuus muokata karttaa Suomen kunnista (kuva 2). Kyseisessä tiedostossa oli hyvin runsas atribuuttitaulu, joten karttaan päätyvien tietojen valitseminen vaati paljon kokeilemista. Aivan jokaista tietoa ei ollut mahdollista liittää valmiiseen karttaan, koska siitä olisi tullut liian epäselvä. Tästä syystä päädyinkin tarkastelemaan vain yhtä atribuuttitietoa; väkilukua. Kunnan väritys kertoo siitä, kuinka paljon asukkaita kunnassa on. Väestöntiheydestä kertovat rajat olisi voinut muokata myös tasavälisiksi, mutta tällöin suurin osa kunnista olisi kuulunut samaan suuruusluokkaan. Kartta ei näin ollen olisi siis ollut yhtä informatiivinen.

Kuva 2. Kuntien väkiluvut vuonna 2015

 

Lähteet:

Nykänen, Jaisa Ensikosketus QGIS:iin, https://blogs.helsinki.fi/jaisa/ (Luettu 21.1.19)