Viikko 5

Tämän viikon kurssikerralla tulivat vastaan hieman haastavammat omaa ajattelua vaativat tehtävät. Ensin pohjustuksena itsenäistehtäville harjoittelimme tunnilla bufferointia (puskurivyöhyke) ja sen mahdollistamia laskutoimituksia. Viime kurssikerralla valmistettu ”asuinrakennus-projekti”, jossa sai naputella asuinrakennuksia kyllästymiseen asti, mahdollisti bufferoinnilla saadut tulokset. Väestötiedon puuttuessa asuinrakennuksille arvottiin asuinluvut. Tehtävät onnistuivat hyvin opastuksella, haasteena oli muistaa ohjatusti tehdyt askeleet tehtävän suorittamiseksi myöhemmin.

Kuva 1: Tunnilla tehtyä bufferointia Pornaisten alueelta.

Kuten kuvasta näkyy bufferointi on kätevä työkalu esimerkiksi alueen säteen vaikutusalueella olevien kohteiden laskemiseen Spatial Query-työkalun avulla. Bufferointi mahdollistaa hyvin mielenkiintoisia tilastoja, esimerkiksi asukkaiden mahdollisuuksista palveluihin tai julkiseen liikenteeseen.  jotka olivatkin aiheina seuraavissa tehtävissä. Bufferin voi myös lisätä pisteiden lisäksi esimerkiksi viivoille, kuten teille, jolloin saadaan esimerkiksi dataa siitä, kuinka paljon tutkitun tien ympärillä on asutusta. Bufferista voidaan tehdä halutun kokoinen tai halutessa käyttää jotain saraketietoa bufferin laajuuden määrääjänä.

Esimerkki tutkimuksesta, joka näillä työkaluilla voitaisiin tehdä olisi esimerkiksi tsunamin aiheuttamat suorat haitat. Tsunamikatastrofin sattuessa voitaisiin näillä työkaluilla mitata, kuinka monta ihmistä tsunamin suoranaiselle impaktille altistui, tiedettäessä tsunamin leveys ja pituus rannasta. Tutkimukseen tarvittaisiin myös ajan tasalla oleva tietokanta alueen asuinrakennuksista ja väestöstä.

Itsenäistehtävät olivat uudella tavalla haastavia. Kuten aiemmin varoitettiin, näissä tehtävissä todella joutui käyttämään omaa päättelyä ja ymmärtämään mitä oli tekemässä missäkin vaiheessa. Ensimmäisenä tehtävänä oli tutkia Malmin lentokentän sekä Helsinki-Vantaan lentokentän melualuita. Tehtävä alkoi haastavasti, sillä jo Helsinki-Vantaan lentokentän kiitoradoille tekemäni bufferoinnin lopputuloksena oli jättimäinen bufferi, missä ei ollut mitään järkeä. Kuitenkin tajusin pienen hetken pohdinnan jälkeen Teemu Lindénin tavoin (https://blogs.helsinki.fi/lindetee/), että syynä oli bufferin luominen väärällä projektiolla. Lisäksi Helsinki-Vantaan lentokentän melualueita tutkiessa yritin tehdä tehtävän liian monimutkaisesti yrittämällä eristää jokaisen melualueen omaksi tasokseen kopioimalla, liittämällä ja leikkaamalla, mutta opettajan opastuksella helpompi vaihtoehto löytyi ja tehtävä sujui nopeammin. Näiden pikku mokien jälkeen tehtävät alkoivat sujumaan. Ensimmäisen tehtävän viimeisenä aiheena oli julkisen liikenteen asemat. Myös tämä tehtävä sujui hyvin bufferoinnin avulla.

Kuitenkin viimeinen kysymys ensimmäisestä tehtävästä, jossa kysyttiin työikäisten osuutta,  aiheutti päänvaivaa ja kulutti aikaa. Jostain syystä Join by attributes-työkalun käyttö oli matkan varrella unohtunut kokonaan. Sain kuitenkin apua viereiseltä kurssilaiselta ja ymmärsin miten tehtävä ratkaistiin.

Toisen itsenäistehtävän aiheena olivat taajamat. Ensimmäinen osa oli laskea taajamissa asuvien lukumäärä, jossa bufferialueiden kooksi määrättiin taajaman pinta-ala. Tässä vaiheessa aika kuitenkin loppui, ja tarkoituksena oli jatkaa tehtäviä kotikoneella. Kuitenkin jotain käsittämätöntä tapahtui, ja yrittäessäni kotona avata tiedostojani toisesta tehtävästä. Tiedostot olivat jollain tavalla vioittuneet ja eivätkä suostuneet avautumaan QGIS-ohjelman versiolla. Ohjelma ilmoitti tietolähteiden olevan viallisia. Tämä oli pettymys, sillä uskoin tehtävien olevan hallussani ja tehtävissä. Tarkoituksena on päästä koulun koneelle selvittelemään asiaa ja jatkaa itsenäisiä tehtäviä myöhemmin.

Kokonaisuudessaan kurssikerrasta jäi hyvä maku, kun itsenäiset tehtävät näyttivät onnistuvan ainakin suurimmilta osin.  Kuitenkin tarkastellessani itsenäisten tehtävien ohjeita, löysin sieltä huomautuksen: (huom. ei rakennuksia, vaan niissä asuvat ihmiset). Koska en pääse kotoa käsiksi tehtäviin, mieleeni hiipi epäilys siitä, havaitsinko/tajusinko tehtäviäni tehdessä kyseisen huomautuksen. Jos laskin tehtävien ajan vahingossa rakennuksten lukumääriä, vastaukseni eivät ole lähellekään täsmääviä. Kuitenkaan se ei poistaisi kurssilla opittuja asioita ja itse tekniikoiden hallitsemista. Kuvassa 2 saamani vastaukset itsenäistehtävästä kirjallisessa muodossa. Tarkoituksena on muodostaa tuloksista taulukko päästessäni niihin ja muihin tehtäviin käsiksi koulun koneella ja tarkistettuani ne.

Kuva 2: Itsenäistehtävän vastaukset kirjallisessa muodossa.

 

Lähteet: Teemu Lindén (https://blogs.helsinki.fi/lindetee/), luettu 21.2.

 

Viikko 4

Tällä viikolla harjoittelimme erityisesti rasteriaineiston hallintaa ja uuden aineiston luomista QGIS:sillä. Käsittelimme oppituntien alussa rasteriaineistoja ja harjoittelimme niiden liittämistä ja hallintaa. QGIS:ssin käyttö tuntui entistä tutummalta ja perustoiminnot, kuten aineiston liittäminen sujuivat jo itsenäisestikin.

Ensimmäisenä tehtävänä oppitunneilla oli tuottaa ruutukarttoja, joista tulee ilmi erilaista tietoa esimerkiksi alueen asutuksesta. Tehtävä sujui hyvin yhteisellä opastuksella ja sain tarvittavat tiedot itsetehtyyn ruutukarttaan (Kuva 1). Kuitenkin pieniä virheitä tuli lopullisen kartan legendan valmistuksessa, kuten kuvasta näkyy. Luokat näkyivät legendassa virheellisesti, mutta kartassa oikein. Voidaan siis sanoa, että tehtävä onnistui osittain. Kartassa näkyy vieraskielisen asutuksen jakautuminen pääkaupunkiseudulla. Asutus sijoittuu kartan  mukaan pääosin etelään, vähiten vieraskielistä asutusta näyttäisi olevan pääkaupunkiseudun pohjoisissa osissa. Suurimmat vieraskieliset asutuskeskittymät ovat Helsingin ja Sipoon alueilla.

Kuva 1: Itsetehty ruutukartta tunnilla opittujen asioiden mukaisesti. Legenda virheellinen.

Uutena asiana tuli se, kuinka monipuolista rasteridataa voi QGIS:ssiin liittää, esimerkkinä Sipoon rinnevarjostus-korkokuva. Säätämällä tasoja ja niiden läpinäkyvyyttä tuloksena oli hienoja ja kattavia karttoja, jossa oli samanaikaisesti esillä rasteri-sekä vektoritietoa. Onneksi hyvä tuurini jatkui ja QGIS-ohjelma ei kaatunut näitäkään raskaita tietokantoja käsitellessä.

Tunnin toinen harjoitus oli luoda itse aineistoa karttaan. Harjoitus tehtiin valmistelevana työnä ensi tunteja varten. Tehtävänä oli luoda piste-sekä viiva-aineistoa teistä ja asuinrakennuksista rajatulle Sipoon seudulle. Harjoitus vaati kärsivällisyyttä, sillä käsin naputeltavia rakennuksia oli kartassa paljon. Tehtävä tuli kuitenkin tehtyä yllättävän nopeasti, kun keskittyi tarpeeksi.

Kuten Oula Inkeröinen mainitsi blogissaan (https://blogs.helsinki.fi/inkeroul/) seuraavaa kurssikertaa varten piti opettajan sanoin valmistautua hyvin, sillä tulossa olivat vaikeimmat tehtävät tähän mennessä. Siispä ensi tuntia odotellessa!

Lähteet: Oula Inkeröinen, (https://blogs.helsinki.fi/inkeroul/)

Viikko 3

Kolmannen viikon kurssikerralla opettelimme hallitsemaan erilaisia aineistoja ja tekemään niistä erilaisia karttoja.

QGIS-ohjelma tuntuu jo loogisemmalta kuin aikaisemmin, mutta ei tehtävissä ilman ohjeistusta luultavasti pärjäisi. Välillä käytössä tulee vielä mokailtua, mutta kaikki tehtävät on kuitenkin saatettu kunnialla loppuun asti. Onnekasta oli, että oma QGIS ei kaatunut missään vaiheessa oppitunteja, vaikka monilla näytti niin tapahtuvan haastavimmissa laskutehtävissä. Teimme tällä kurssikerralla ensin karttoja Afrikan valtioista yhdistämällä niiden tietoja timanttikaivosten, internet-yhteyksien ja konfliktien lukumääristä. Näillä tietokannoilla saimme aikaan karttoja ja niistä yritettiin selvittää korrelaatiota ja yhteyksiä esimerkiksi valtion kehittyneisyyteen. Mieleen jäi valtioista varsinkin Etiopia, joka pitkän historiansa aikana oli kärsinyt monista konflikteista.

Kuva 1: Kurssikerran itsenäinen harjoitus.

Kurssikerran itsenäinen harjoitus oli muodostaa kartta Suomen valuma-alueista ja tulvaindeksistä. Tehtävä onnistui ohjeiden avulla, vaikka pari kertaa laskut menivätkin väärin. Lopputuloksessa näkyy kaikki tarvittava, mutta kartan legendassa olisi ollut vielä parannettavaa. Kartan otsikoksi olisi voinut valita myös ”Suomen valuma-alueiden tulva-indeksit”. Tuloksena on siis koropleettikartta, josta voi selvästi päätellä, että suurimmat tulva-indeksit sijoittuvat rannikko-alueille. Kuten Juho Kauppi analysoi blogissaan (https://blogs.helsinki.fi/juhokaup/) kartasta voi päätellä sen, että järvisyydellä ja tulva-indeksillä ei näyttäisi olevan korrelaatiota.

Toiveena on, että tällä kurssikerralla opitut asiat pysyisivät päässä, että niitä voisi hyödyntää seuraavissa tehtävissä. Aikaa ei kuitenkaan ole ollut viikolla tarpeeksi, jotta voisi harjoitella QGIS-käyttöä vapaa-ajalla, joten asioita saattaa viikon aikana unohtua.

Lähteet: Juho Kauppi, Viikko numero kolme, (https://blogs.helsinki.fi/juhokaup/) luettu tiistai 5.2.