Viimeinen näytös: Yhdysvaltojen koulutustaso ja äänestyskäyttäytyminen

Viimeinen kurssikerta oli siinä mielessä vapaamuotoinen, että mitään yksiselitteistä tehtävää ei ollut eikä valmista aineistoa enää annettu opiskelijoiden käyttöön. Oli siis aika soveltaa kaikkea kurssilla opittua, kerätä itse tarvittavat tietokannat, muokata niitä ja lopulta luoda haluamansa karttaesitys mistä tahansa aiheesta, joka inspiroi. Vapaus ei ole helppoa. Kun aihe voi olla mitä vain ja aineistoja on tarjolla yhden internetin verran, tulee olo, että kaikesta löytyy aivan liian paljon dataa eikä mistään juuri sitä, mitä hakee. Valtavien tietomäärien suodattaminen minkään järkevän karttaesityksen muotoon voikin olla melkoinen haaste. Haaste on kuitenkin luonteeltaan sellainen, että se on pakko opetella voittamaan, jos aikoo koskaan esim. työllistyä mihinkään, joka liippaa läheltä maantiedettä.

 

Kädenojennuksena opiskelijoiden suuntaan oli kurssikerran materiaaleihin kuitenkin linkattu sivustoja, joista aloittaa. Aloitin siis niistä. Muutamia vaihtoehtoja punnittuani päätin ryhtyä työstämään Yhdysvaltojen karttaa, jossa vertailtaisiin osavaltioittain äänestyskäyttäytymistä ja yleistä koulutusastetta. Samaista aluetta käsitteli eri kantilta myös Katariina Kuusikero pohtiessaan yksityiskoulujen ja julkisten koulujen jakautumista osavaltioissa sekä niiden yhteyttä sosiaalisiin ongelmiin. Hänenkin kartoistaan voi havaita, että Yhdysvallat on melkoisen polarisoitunut yhteiskunta ja minua kiinnosti selvittää, missä määrin sellainen sosioekonominen muuttuja kuin koulutustaso korreloi poliittisten mielipiteiden kanssa – tai onko tällaista yhteyttä ylipäätään havaittavissa. Taustakartan sain aikaan valmiiksi linkatulta Naturalearthdata-sivustolta ladatusta koko maailman aineistosta, josta suodatin näkyviin pelkästään Yhdysvaltojen alueen. Äänestystulosten ja koulutustason löytäminen osavaltiotasolla ei enää ollutkaan aivan näin helppoa, mutta jonkin aikaa googlailtuani löysin tarvittavia tietokantoja, joita piti toki muokata ennen kuin ne olivat itselleni käyttökelpoisessa muodossa. Vaalit, joita tässä yhteydessä tarkastelen, ovat vuoden 2018 kongressivaalit, joista löysin tarpeellisen aineiston USA:n Federal Election Commissionin sivuilta; koulutusasteen vuoden 2016 tiedoilla taas nappasin The Chronicle of Higher Educationista. Jotta tietokantakytkös taustakarttaan saatiin onnistumaan, piti molempia aineistoja jonkin verran muokata Excelissä. Tämä piti sisällään postikoodien lisäämistä (jotta yhteinen kenttä löytyy kaikista aineistoista), solujen muotoilua ja tyhjien rivien sekä sellaisten alueiden tietojen poistoa, joita ei taustakartassa ole (käytännössä territoriot, jotka eivät ole osavaltioita mutta joilla on edustaja Yhdysvaltain edustajainhuoneessa). Tämä oli puhtaasti mekaanista suorittamista, johon meni kuitenkin yllättävän paljon aikaa. Kartan visuaalista ilmettä hain myös melko pitkään enkä silti ole aivan tyytyväinen lopputulokseen. Tomi Kiviluoma oli tehnyt samankaltaisen vertailun kuin allekirjoittanutkin ja hänen laillaan huomasin esityksen yksinkertaistuvan huomattavasti ottamalla mukaan ainoastaan USA:n mannerosat; Alaska ja Havaiji eivät muuta kokonaiskuvaa juuri millään lailla, joten ne voidaan selvyyden ja luettavuuden vuoksi jättää kokonaan pois. Osavaltioiden nimien lyhenteet lisäsin myös kuvaan, ”sillä harva osaa paikantaa osavaltioita puhtaasti kartalta”, kuten Kiviluoma aivan oikein toteaa. Mietin vaihtoehtoisia ratkaisuja kahden muuttujan – koulutustason ja äänestyskäyttäytymisen – kuvaamiseen mutten keksinyt parempaa kuin Kiviluomankin käyttämät osavaltiokohtaiset värit + ympyrädiagrammit. Käänsin asetelman kuitenkin toisinpäin kuin hän: minun kartassani osavaltio värittyy sen puolueen värillä, joka on äänestetyin ja diagrammi taas kuvaa aikuisväestön koulutustasoa. Vielä piti selvittää, millä tavoin lasken osuudet äänimääristä ja mitä lasken mukaan koulutukseen. Päädyin lopulta kuvaamaan värillä todellisen ääniosuuden kaikista äänistä (siis myös niistä, jotka eivät menneet kummallekaan suurelle puolueelle) ja koulutukseen laskin kaikki akateemiset tutkinnot lukuun ottamatta Associate degree -tutkintoa, joka Fulbrightin sivuilta napatun tiedon mukaan on kaksivuotinen ohjelma, joka valmentaa eräisiin ammatteihin ja on vain osa Bachelor-tutkintoa. Vastaavaa ei esimerkiksi Suomessa edes ole ja koska kyseessä ei varsinaisesti ole kokonainen akateeminen tutkinto, jätin tämän pois laskuista. Vähintään kandidaatti pitää olla päästäkseen kartalleni! Lopputulos kuvassa 1.

 

Kuva 1. Vuoden 2018 vaalien äänestystulokset ja koulutusaste osavaltioittain Yhdysvalloissa.

 

Tulos on osapuilleen sen kaltainen kuin odotinkin. Yhdysvaltain itä- ja länsirannikot profiloituvat demokraattien äänestäjinä ja keskimääräistä hivenen koulutetumpina, keskellä olevat osavaltiot taas ovat republikaanien valtakuntaa ja jonkin verran kouluttamattomampaa väestöä. Ero koulutustasossa ei ole kuitenkaan tavattoman suuri ja poikkeuksia löytyy: Nevada esimerkiksi äänesti enimmäkseen demokraatteja, vaikka vain 23,4 prosentilla väestöstä on jokin korkeakoulututkinto ja Utah puolestaan äänesti yli 60 prosenttisesti republikaaneja, vaikka yliopistokoulutettuja on 32,7% väestöstä. Hienoisen koulutuksellisen yliotteen voi kuitenkin havaita demokraatteja äänestävissä osavaltioissa. Koulutustaso on kuitenkin vain yksi osa maan laajempaa poliittista ja sosiaalista diversiteettiä eikä yksin tietenkään selitä vielä mitään. Rannikoiden liberaalien suurkaupunkien ja etenkin Etelävaltioiden alueen kulttuuriset erot ovat jossain paljon syvemmällä kuin pelkässä koulutuksessa eivätkä erot vaikuta Trumpin aikakaudella ainakaan vähentyneen. Historian koura on pitkä ja vahvasorminen. Se pitää otteessaan kuin QGIS – paljon pidempään kuin ennalta arvaisi.

 

Kiitokset Artulle ja kaikille kurssin läpi rähmineille erinomaisen opettavaisista viikoista!

 

Mo.

 

Lähteet:

 

Kuusikero K. Seitsemäs luento – time to shine.

Blogikirjoitus kurssikerralta 7. Luettu 10.3.2020.

https://blogs.helsinki.fi/katakuus/2020/03/03/luento-7-omatoimi/

 

Natural Earth Data.

Osavaltioiden rajat. Luettu 28.2.2020.

http://www.naturalearthdata.com/downloads/10m-cultural-vectors/

 

Federal Election Commission.

USA:n vuoden 2018 vaalien tulokset. Luettu 28.2.2020.

https://www.fec.gov/introduction-campaign-finance/election-and-voting-information/federal-elections-2018/

 

The Chronicle of Higher Education.

USA:n koulutusaste osavaltioittain. Luettu 28.2.2020.

https://www.chronicle.com/interactives/almanac-2018

 

Kiviluoma T. Lopputaistelu: Koulutusaste ja Trumpin nousu Yhdysvalloissa.

Blogikirjoitus kurssikerralta 7. Luettu 10.3.2020.

https://blogs.helsinki.fi/tomingeoblogi/2020/03/02/lopputaistelu-koulutusaste-ja-trumpin-nousu-yhdysvalloissa/

 

Fulbright. Tutkimus ja opiskelu USA:ssa.

Perustutkinnon määritelmä. Luettu 10.3.2020.

https://www.fulbright.fi/fi/tutkimus-ja-opiskelu-usassa/perustutkinto

Ei elämästä selviä hengissä

Terve ja heipä hei.

 

Kuudes kurssikerta soljui eteenpäin kuin kevätlaitumelle kirmaava lehmä, intoa täynnä. Sellaista ei voi mikään pysäyttää, paitsi ehkä teurastajan pulttipistooli, jollaista ei nyt kuitenkaan onneksi näkynyt mailla halmeilla. Itse kurssikerran aluksi kiertelimme pienryhmissä Kumpulan lähialueita arvioiden erilaisten kohteiden viihtyisyyttä, turvallisuutta ja sen sellaisia ominaisuuksia kännykkään ladatulla Epicollect5-sovelluksella. Tämän jälkeen kaikkien ryhmien tuottama data kerättiin yhteen ja ladattiin QGIS:iin. Sen lisäksi, että tuotimme nyt ensi kertaa itse koko aineiston, käytimme myös aineiston analysoinnissa uudenlaista menetelmää, interpolointia, joka huomioi mitattujen pisteiden arvon, tiheyden ja lukumäärän. Tällä tavalla saadaan aikaan esitys, joka luo todellisten kohteiden lisäksi myös niiden välisille alueille arvion mitattavan ominaisuuden arvosta. Itse interpoloimani muuttuja oli koettu turvallisuuden tunne eri paikoissa, ja pienellä säädöllä sain aikaan kuvassa 1 näkyvän kartan.

 

Kuva 1. Kumpulan lähiseutu koetun turvallisuuden tunteen mukaan. Mitä punaisempi värisävy, sitä turvattomampi alue.

 

Aineisto on sen verran pieni (49 kohdetta), että yksittäiset arviot vaikuttavat hieman liikaa alueen koettuun turvallisuuteen, jotta tästä saisi tieteellisessä mielessä kunnollista kvantitatiivista dataa aikaiseksi. Mutta se nyt tuskin oli ideakaan, vaan se, että ymmärrämme, kuinka aineistoja ylipäätään voi luoda. Tekemämme arvion perusteella risteys on vaarallinen paikka kuten myös Chemicumin piha. Ensin mainittu käy intuitiivisesti järkeen, mutta yliopiston kampuksen koetun vaarallisuuden syyt vaativat jo mielikuvituksellisempia selityksiä. En lähde niihin nyt.

 

Toisessa tehtävässä latasin pohjaksi maailmankartan ja päälle tietoa kolmesta hasardista: maanjäristyksistä, tulivuorten purkautumisista ja meteoriittien putoamisista. Ideana oli astua opettajan saappaisiin ja tuottaa valtavan aineiston pohjalta materiaalia, jota voisi käyttää tuntiopetuksessa. Aineistojen muokkaaminen oikeaan muotoon Excelissä oli yllättävän vaivatonta eikä (vastoin kaikkia odotuksia) suurempia ongelmia tässä työvaiheessa ilmennyt. Kerrassaan mahtavaa! Excel kun on ollut arkkiviholliseni koko elämäni. Tällä kertaa voitin ohjelman kuitenkin 6-1. Yhden säälipisteen Excel sai siitä, että en osannut muokata vuosilukuja haluamaani muotoon yhdessä aineistossa, mutta lopputuloksen kannalta sillä ei ollut oikeastaan mitään väliä. Käytin melko kauan aikaa aineiston läpikäymiseen, koska sitä oli niin paljon (käytännössä koko maailmanhistorian kaikki tiedossa olevat järistykset, purkaukset ja meteoriitit), ja lopulta päädyin tuottamaan kartan vuoden 1900 jälkeen purkautuneista tulivuorista ja vähintään kuuden magnitudin maanjäristyksistä, sillä näin mukaan ei tullut joitain ammoin sammuneita tulivuoria tai mitättömän pieniä järistyksiä (tällaisellakin suodatuksella järistyksiä on kuitenkin yli 6000). Joidenkin muiden kurssilaisten lailla kokeilin myös visualisoida karttaani interpoloinnin keinoin, mutta en ollut lainkaan vakuuttunut tuloksesta. Kuvan 2 perinteinen pistekartta kuvastaa siis lähihistorian toteutuneita purkauksia ja järistyksiä, jotka karttaa vilkaisemalla tapahtuvat suurelta osin samoilla alueilla. Miksi näin? ”Koska litosfäärilaattojen rajat kulkevat siellä”, kerron melodramaattisesti luokalleni, jota ei ole olemassa. Laatat aiheuttavat liikkuessaan primääristi maanjäristyksiä ja sekundaarisesti tulivuorten purkauksia, sillä laattojen törmäykset tai etääntymiset toisistaan tuottavat suuren osan tulivuorista. Tämän vuoksi litosfäärilaattojen rajat olisi kiva saada kartalle. Mutta mistä sellaiset saisi? Totta puhuen vaivaa ei täytynyt nähdä juuri yhtään, sillä muut olivat tehneet työn valmiiksi: Vilma Koljonen oli nimittäin jo etsinyt laattojen rajat maailmankarttansa päälle, mistä Tomi Kiviluoma taas oli saanut inspiraation etsiä itsekin tarvittavat aineistot, jotka oli löytänytkin ja onnekseni linkannut omaan blogiinsa. Allekirjoittaneelle jäi maailman helpoin työ painaa linkkiä ja napsia valmiit laattarajat omiin töihinikin. Nöyrimmät kiitokseni molemmille edellä mainituista! Niin. Ne rajat menevät melko yksiin niin toteutuneiden maanjäristysten kuin tulivuorenpurkaustenkin kanssa, joten periaatteessa hasardikartallani voisi kuvata ja opettaa ihan vain litosfäärilaattojen rajojen sijainteja. Pelkästään niistä löytyy kartta esimerkiksi WorldAtlaksesta.

 

Kuva 2. Vuoden 1900 jälkeen tapahtuneet tulivuorenpurkaukset ja isohkot maanjäristykset maailmassa.

 

Seuraavaksi halusin opettaa olemattomille oppilailleni (opetusmateriaaliahan tässä piti tuottaa), että vaikka maanjäristyksiä ja tulivuorenpurkauksia pystyy välttelemään pysymällä kaukana litosfäärilaattojen rajoilta, voi meteoriitti silti pudota päähän aivan missä tahansa – sitä kun ei kiinnosta oikeastaan mikään mitä maapallolla tapahtuu. Kuvasta 3 voidaankin todeta, että meteoriitteja on iskeytynyt historian saatossa aivan kaikkialle, missä vain on ollut joku havainnoimassa sitä joko putoamisen aikaan tai suuren törmäyksen kyseessä ollessa kraatterin tai muiden todisteiden löytyessä. Meriin, sademetsiin, vuoristoon tai aavikoille putoavia kappaleita on huomattavan vaikea huomata, mikä selittää kartalla olevat tyhjemmät kohdat. Noh, ehkä huoli meteoriitin päähän putoamisesta ei kuitenkaan ole aivan akuutti: tiettävästi tunnetun historian aikana yksi ihminen on kuollut meteoriitin iskiessä maahan.

 

Kuva 3. Tiedossa olevat meteoriittien maahanputoamispaikat maailmassa.

 

Ja lopuksi rauhoittelen imaginaarista luokkaani sillä, että kuvassa 4 näkyvät oikein voimakkaat maanjäristykset (magnitudi vähintään 8) ovat verrattain harvinaisia. Niitä on tapahtunut vuosina 1900-2012 kaikkiaan 39.

 

Kuva 4. Vuosien 1900-2012 maanjäristykset, joiden magnitudi on vähintään 8.

 

Kerran kolmessa vuodessa siis… Tätä leuat loksauttavaa lisähuomiota en kuitenkaan kerro oppilailleni, muussa tapauksessa pedagoginen hampurilaistaktiikkani menisi pieleen. Jätän luokkani naureskelemaan hyväntuulisesti yltiöpäisessä itseluottamuksen tilassa ja täysin tietämättöminä luonnonhasardien vaarallisuudesta.

 

Itse poistun ovesta peläten astuvani suoraan episentrumiin.

 

Lähteet:

 

Koljonen V. Raikasta ulkoilmaa!

Blogikirjoitus kurssikerralta 6. Luettu 5.3.2020.

https://blogs.helsinki.fi/vilmakol/2020/02/19/raikasta-ulkoilmaa/

 

Kiviluoma T. Hasardia menoa.

Blogikirjoitus kurssikerralta 6. Luettu 5.3.2020.

https://blogs.helsinki.fi/tomingeoblogi/2020/02/20/hasardia-menoa/

 

GitHub.

Litosfäärilaattojen ladattavat aineistot. Luettu 5.3.2020.

https://github.com/fraxen/tectonicplates

 

WorldAtlas.

Tietoa litosfäärilaatoista. Luettu 5.3.2020.

https://www.worldatlas.com/articles/major-tectonic-plates-on-earth.html

 

Yle.

Uutinen. Luettu 5.3.2020.

https://yle.fi/uutiset/3-8660343

Työkalupakki hukassa

Päivää. Tai yötä.

 

Oli miten oli, palaan iloksenne tai ainakin omaksi ilokseni taas pieneltä luovalta tauolta takaisin blogin kirjoittamisen sykähdyttävään maailmaan! Viidennellä kurssikerralla oppimistavoitteeksi oli asetettu karttakohteiden bufferointi sekä erilaisten laskutoimitusten tekeminen kohteiden avulla. Alkuharjoitukseksi laskin ohjeiden mukaisesti Pornaisten alueen teiden pituuksia ja peltojen pinta-aloja, minkä jälkeen puskuroin alueella sijaitsevista teistä, terveyskeskuksesta ja koulusta erikokoisia alueita, jotta saisin selville näiden kohteiden vaikutusalueen ja saavutettavuuden. Kuvassa 1 karttanäkymä alueesta:

 

Kuva 1. Pornaisten alueen bufferointeja.

 

Varsinaiset itsenäistehtävät aloitin Malmin lentokenttäalueen analysoinnilla. Tehtävänä oli laskea kentän melualueella asuvien ihmisten määrä 1 km:n ja 2 km:n säteellä, mikä onnistui helposti samalla logiikalla kuin alkuharjoituksessakin. Viralliset lentomelualueet määrittävät Helsingin kaavoitusta, joten asia on sikäli merkittävä ja myös ajankohtainen, sillä – kuten tunnettua – Malmin lentokentän alueelle kaavaillaan asuinaluetta n. 25 000:lle ihmiselle. Tällaisia uudistussuunnitelmia tietysti myös vastustetaan yritystoiminnan, historian, ilmailun tai kaupunkikuvan muuttumattomuuden ystävien toimesta, jotka puolestaan ovat tukkanuottasilla mm. lähes koko kaupunginvaltuuston kanssa. ”Aiemmin Suomen suurimpana ollut aloite ilmailukäytön jatkamisesta (Malmilla) käsiteltiin valtuustossa halveksien ja naureskellen, emmekä halua kansanliikkeelle uutta nolausta”, kertoo Malmin lentoaseman ystävät ry:n puheenjohtaja Timo Hyvönen. Meluhaitat ovat olleet yksi (ei kuitenkaan ehkä vahvin) perustelu kentän purkamiseksi, joten halusinkin laskea, kuinka moni lähialueen taloista on rakennettu lentokentän käyttöönottovuoden (1936) jälkeen, jotta voin määritellä… hmm… Mitäköhän tämän tiedon avulla voikaan määritellä? Jaa-a. Vaikkapa sen, kuinka moni ihminen on jäävi vastustamaan kenttää melunäkökulmasta? Mennään sillä. Kyllä. Paremman puutteessa. Taulukosta 1 voimme lukea, että 1 km:n säteellä kentästä on yhteensä 745 rakennusta, joista vaivaiset 51 on rakennettu ennen lentokentän käyttöönottoa. Näissä 51:ssä talossa asuvat 184 ihmistä ovat moraalisesti oikeutettuja valittamaan naapuriinsa rakennetusta kentästä. Loput 97,87% alueen asukkaista asuvat rakennuksissa, jotka on rakennettu kentän käyttöönoton jälkeen. Kuvassa 2 nämä talot merkitty punaisella. Ei valitusoikeutta heillä meluun! Asia käsitelty.

 

Taulukko 1. Malmin lentokentän melualueen asutustietoja.

Asukkaita 1 km:n bufferilla 8650
Rakennuksia 1 km:n bufferilla 745
Asukkaita 2 km:n bufferilla 56947
Rakennuksia 2 km:n bufferilla 4686
Ennen vuotta 1936 rakennettuja taloja 1 km:n bufferilla 51 (6,85% kaikista taloista)
Asukkaita ennen vuotta 1936 rakennetuissa taloissa 1 km:n bufferilla 184 (2,13% kaikista asukkaista)
Kuva 2. Malmin lentokentän melualue.

 

Seuraavaksi otin käsittelyyn hiukan isomman lentokenttäkompleksin, Helsinki-Vantaan. Nytkin laskin melualueita, mutta hivenen mutkikkaammin kuin Malmin tapauksessa. Taas piirsin kiitoradat Add line feature -työkalulla, tallensin ne tietokannaksi, valitsin rakennuksia ja niissä asuvia ihmisiä Select by location -työkalulla, tallensin niitä tietokannoiksi, tarkistelin joka välissä Statistics-paneelista kohteiden määriä ja kirjasin niitä ylös (aivan kuten Malmin tapauksessakin). Lisäksi laskin arvion Tikkurilan 60:n dB:n lentomelualueesta, joka toteutuu, jos koneet joutuvat laskeutumaan ko. suunnasta esimerkiksi poikkeuksellisen tuulen tai lentokentän rakennustöiden vuoksi. Taulukosta 2 voidaan todeta, että aluesuunnittelu tuottaa tulosta: kovimmalla meluvyöhykkeellä 2 km:n alueella lentokentästä asuu vain 27 ihmistä. Jos taas Tikkurilan yli lentäminen olisi päivittäistä, kovasta melusta kärsisi jatkuvasti 12 489 ihmistä.

 

Taulukko 2. Helsinki-Vantaan lentoaseman melualueen asutustietoja.

Rakennukset enintään 2 km:n etäisyydellä kiitoradoista 2228
Asukkaat enintään 2 km:n etäisyydellä kiitoradoista 10427
2 km:n vyöhykkeellä asuvat vähintään 65:n dB:n lentomelualueen asukkaat 27
2 km:n vyöhykkeellä asuvat vähintään 55:n dB:n lentomelualueen asukkaat 610
Kaikki vähintään 55:n dB:n lentomelualueen asukkaat 11913
Tikkurilan 60:n dB:n lentomelualueen asukkaat (arvio) 12489

 

Sitten taas bufferoin ja tein yksinkertaisia laskutoimituksia metro- ja juna-asemien saavutettavuudesta pääkaupunkiseudulla. Ei siitä sen enempää, taulukko 3 puhukoon puolestaan.

 

Taulukko 3. Pääkaupunkiseudun juna- ja metroasemien saavutettavuus.

Alueen asukkaat yhteensä 490173
Enintään 500 m:n päässä asemista asuvat ihmiset 106691 (21,77% kaikista asukkaista)
Työikäiset enintään 500 m:n päässä lähimmästä asemasta 73108 (68,52% kaikista enintään 500 m:n päässä asemista asuvista)

 

Tähän asti kaikki meni pienen gis-taukoni huomioiden jopa yli odotusten. Hankaluuksia oli kuitenkin luvassa, kun aloin painia taajamien kanssa. Aloitin laskemalla Vaki_vantaa_font_point -tietokannan perusteella taajamien asukaslukuja. Taajamissa asuvien ihmisten prosentuaalisen määrän sain helposti kokoon perinteisellä Select by location -työkalulla, mutta taajamien ulkopuolella asuvien kouluikäisten prosenttiosuutta laskiessa tulos oli aina se, että kaikki asuvat taajamissa. Jumitin tässä kohtaa arviolta tunnin ja kävin tarkastamassa muiden blogeista, mitä tuloksia he olivat saaneet aikaan. Kellään taajamien ulkopuolisten kouluikäisten määrä ei ollut nolla. Alex Nylanderilla olivat asukkaiden kokonaismäärätkin jo aivan eri luokkaa kuin minulla, mutta sikäli kuin tulkitsin tilanteen oikein, tämä johtui eri väestötietokannan käytöstä (Alex käytti koko pääkaupunkiseudun aineistoa, minä pelkän Vantaan). Yritin monta kertaa uudestaan eri tavoin, mutta tulosta ei tullut. Lopulta tein koko kouluikäisten tietokannan uudestaan ikävuosilla 7-14 (alun perin 7-16), jotta voisin verrata saamaani tulosta suoraan Joonatan Reunasen saamiin tuloksiin. Tein laskutoimitukset uudestaan ja nyt kaikki toimikin, kuten taulukosta 4 voi päätellä. Ihmeellinen on elämä. Jotain oli jossain vaiheessa aiemmin mennyt vikaan mutten osaa sanoa mitä.

 

Taulukko 4. Vantaan alueen asutustietoja.

Taajamissa asuvat ihmiset yhteensä 478371 (97,59% kaikista asukkaista)
7-14-vuotiaat yhteensä 43786
7-14-vuotiaat taajamissa asuvat 42621
7-14-vuotiaat taajamien ulkopuolella 1165 (2,66% kaikista saman ikäisistä)

 

Ilo oli kuitenkin lyhyempi kuin koskaan. Heti seuraavana tehtävänä ollut ulkomaalaisten osuuksien laskeminen taajamissa vei minut pitkäksi ajaksi epätoivon partaalle ennen kuin ymmärsin pyytää apua. Onneksi edellä mainittu Nylander muistutti minua ystävällisesti, suorastaan pelastavan enkelin lailla, Join attributes by location (summary) – ja Count points in polygon -toimintojen oikeaoppisesta käytöstä, minkä avulla sain kuin sainkin tehtävän (ja tätä seuranneen putkiremonttitehtävän) lopulta tehtyä. Kyseiset työkalut ovat olleet ennenkin jostain syystä ongelmallisia minulle ja nytkin tarvitsin apua oikeiden tasojen valitsemiseen. Kyllä se siitä vielä. Ulkomaalaisten osuuksia laskiessani päätin käyttää koko pääkaupunkiseudun aineistoa, mikä selittää taulukossa 5 olevien lukujen eroja esimerkiksi Tomi Kiviluoman saamiin lukuihin – hänellä kun on asukastietoa sisältävää informaatiota 343:sta taajamasta, minulla 557:stä. Tulokset esitetty myös karttatulkintana kuvassa 3.

 

Taulukko 5. Ulkomaalaisten osuus pääkaupunkiseudun taajamissa.

Pääkaupunkiseudun taajamat, joissa asukastietoja 557
Taajamat, joissa ulkomaan kansalaisten osuus yli 10% 65 (11,7% taajamista)
Taajamat, joissa ulkomaan kansalaisten osuus yli 20 % 22 (3,9% taajamista)
Taajamat, joissa ulkomaan kansalaisten osuus yli 30% 14 (2,1% taajamista)
Kuva 3. Ulkomaan kansalaisten osuus pääkaupunkiseudun taajamissa.

 

Lopuksi tein vielä itsenäistehtävän liittyen tuleviin putkiremontteihin Helsingissä. Tarkoitus oli siis selvittää, missä päin Helsinkiä on tulevina vuosina odotettavissa suhteessa eniten kerrostalojen putkiremontteja. Tätä varten selvitin potentiaalisessa remontti-iässä (rakennettu vuosina 1965-1970) olevat rakennukset ja niiden sijoittumisen Helsingin pienalueille. Muutamalla laskutoimituksella sain aikaan taulukossa 6 näkyvät tiedot ja kuvassa 4 näkyvän koropleettikartan.

 

Taulukko 6. Helsingin rakennustietoja.

Vuosina 1965-1970 rakennetut talot Helsingissä 2094
Vuosina 1965-1970 rakennetut kerrostalot Helsingissä 776
Asukkaiden määrä putkiremontti-iässä olevissa helsinkiläisissä kerrostaloissa 42994
Asuntojen määrä putkiremontti-iässä olevissa helsinkiläisissä kerrostaloissa 25838
Kuva 4. Putkiremontti-iässä olevien kerrostalojen osuus kaikista kerrostaloista Helsingissä.

 

Ilman apua en näistä tehtävistä selvinnyt. Eri tietokantojen yhdistäminen tuottaa välillä turhan paljon vaikeuksia. QGIS tarjoaa työkalut moneen asiaan, mutta toisinaan tarvitsen jonkun vinkkaamaan oikeille poluille tai muuten saatan viettää tunteja etsiessäni yksin ratkaisua yksinkertaiseen ongelmaan.

 

Jonain päivänä olen vielä gis-guru. Se päivä ei ollut tänään.

 

Nährään!

 

Lähteet:

 

Malmi Airport.

Äänitasomallinnus. Luettu 3.3.2020.

https://www.malmiairport.fi/helsinki-malmin-aanitasomallinnus-paivitetty-kaavoituksessa-kaytetyt-melukayrat-eivat-vastaa-todellisuutta/

 

Uutta Helsinkiä.

Malmin lentokentän alue. Luettu 3.3.2020.

https://www.uuttahelsinkia.fi/fi/malminlentokentanalue

 

Kuntalaisaloite.

Kunnallinen kansanäänestys Helsinki-Malmin lentokentän säilyttämisestä ilmailukäytössä. Luettu 3.3.2020.

https://www.kuntalaisaloite.fi/fi/aloite/6466

 

Iltalehti.

Uutinen. Luettu 3.3.2020.

https://www.iltalehti.fi/kotimaa/a/30c87b7d-ef08-456f-a42b-44bea7f05df0

 

Nylander A. Kurssikerta 5: Buffereita ja väestöanalyysejä.

Blogikirjoitus kurssikerralta 5. Luettu 3.3.2020.

https://blogs.helsinki.fi/alny/2020/02/18/kurssikerta-5-buffereita-ja-vaestoanalyyseja/

 

Reunanen J. Mennää eteenpäin.

Blogikirjoitus kurssikerralta 5. Luettu 3.3.2020.

https://blogs.helsinki.fi/reunajoo/2020/02/17/mennaa-eteenpain/

 

Kiviluoma T. Valintojen maailma: bufferointia ja tietokantojen syväluotaavaa suodatusta.

Blogikirjoitus kurssikerralta 5. Luettu 3.3.2020.

https://blogs.helsinki.fi/tomingeoblogi/2020/02/12/valintojen-maailma-bufferointia-ja-tietokantojen-syvaluotaavaa-suodatusta/