Viimeisen kurssikerran tehtävänä oli tehdä oma kartta käytännössä alusta asti, aineiston etsimisestä lähtien. Kävin korvaamassa lakon vuoksi peruuntuneen tunnin perjantain ryhmässä.
Koska tehtävässä oli kaksi suoritustapaa, valitsin niistä vaihtoehdon 1. Se ohjeisti esittämään kartan haluamastaan alueesta ja aiheesta vähintään kahden muuttujan kautta. Päätin käyttää tilaisuuden hyväksi ja ottaa käsittelyyn itseäni vähän enemmän kiinnostavan luonnonmantsan. Aiheeksi halusin valita tällä kertaa jonkin biodiversiteettiin ja ilmastoon liittyvän, kohdealueekseni valitsin Brasilian. Kuitenkin etsiessäni dataa projektiani varten vastaan tuli helpommin saatavilla olevia aluejako- ja väestöaineistoja, joten päätin tehdä kartan ainakin niistä. Myöhemmin tiukemman etsinnän seurauksena löysin myös alunperin kaipaamiani aineistoja. Karttojakin tuli tehtyä vähän enemmän kuin yksi.
Käytin aineistoja muutamasta eri lähteestä. Pohjalle valitsin saman maailmankartan kuin edellisessä hasarditehtävässä. Etelä-Amerikan valtioiden rajat hain DIVA-GIS -sivustolta, värjäsin ne neutraalilla taustavärillä. Tiestön ja suurimmat kaupungit latasin Natural Earth -sivustolta. Näistä muodostui kartta Brasilian suurimmista teistä ja väkiluvullisesti jaotelluista kaupungeista (kuva 1). Kartassa on selkeästi näkyvillä alueiden ero Brasilian sisällä: itä- ja varsinkin kaakkoisosat valtiosta ovat tiheimmän infrastruktuurin ja väkirikkaimpien kaupunkien aluetta. Sen sijaan Amazonin allas sekä maan pohjois- ja länsiosat ovat hyvinkin harvaa aluetta. Tämän selittää tietysti erot näiden alueiden saavutettavuudessa sekä valtion asukkaiden väliset valtavat tuloerot. Nämä puolestaan heijastuvat myös infrastruktuurin laatuun, sillä varoja käytetään suurkaupunkeihin ja niiden väliseen saavutettavuuteen sisämaan pienempien kaupunkien sijaan. Väkiluvullisesti suurimpia kaupunkeja ovat São Paulo, Rio de Janeiro, Brasília, Salvador, Curitiba, Belo Horizonte ja kartalla poikkeuksena muiden väestökeskittymien sijaintiin nähden Manaus. Jälkeenpäin ajateltuna kaupungit olisi voinut esittää myös erikokoisina ympyröinä yksilöllisesti niiden väkiluvun mukaan, jolloin esityksestä olisi tullut varmaan vielä havainnollisempi.
Seuraavaksi tein kartan Brasilian 27 osavaltion väestöntiheydestä (kuva 2). Osavaltio-aineisto on myös DIVA-GIS -sivustolta. Aloitin kartan valmistamisen liittämällä väestöntiheystietokannan osavaltiotietokantaan ja visualisoimalla sen. Lisäsin vielä kaupunkiaineiston havainnollistamaan karttaa. Väkirikkaiden kaupunkien ja väestöntiheyden välillä näkyy positiivinen korrelaatio etenkin valtion itäkulmassa sekä koillisrannikolla. Sen sijaan esimerkiksi Amazonasin osavaltiossa melko suuresta Manauksen kaupungista huolimatta väestöntiheys on huomattavan matala, onhan osavaltio muuten hyvin harvaan asuttu. Kokonaisuudessaan rannikkoalueet ovat tiheimmin asuttuja hyvän saavutettavuutensa ja infrastruktuurinsa ansiosta. Sisämaassa asutus perustuu pitkälti pienempiin asutuskeskittymiin sekä alkutuotannon harjoittajiin, lisäksi saavutettavuus on heikompi.
Tein vielä Brasilian väestösta toisenlaisen esityksen kokeilemalla taas interpolointimaista karttaa (kuva 3). Se näyttää koropleettikarttaan verrattuna ihan kivasti nimensä mukaisesti myös väliarvot, jolloin kartasta saa vähän luontevamman käsityksen ilmiöstä. Ennen tätä lopullista versiota kokeilin myös toista väriyhdistelmää (kuva 4). Se kuitenkin näytti vähän liikaa siltä kuin koko Brasilia olisi tulessa joten päädyin vähän haaleampiin väreihin. 😀
Sitten löysin superkiinnostavaa aineistoa Global Forest Watch -sivustolta. Täältä löysin myös varsin havainnollistavan, tehokkaan ja samalla masentavan esityksen biomassamuutoksista vuosien saatossa, suosittelen! (linkki lähteissä) Sieltä saa valittua esitettäväksi myös alkuperäiskansojen alueet sekä istutetut puut jopa lajeittain.
Valitsin esitettäväksi omalla kartallani hakatut ja istutetut puut. Latasin myös joet ja järvet Natural Earth -sivustolta. Tuloksena onkin siten kasvillisuusmuutoskartta (kuva 5). Kartasta näkyy, kuinka Amazon ja sen ympäristö on intensiivisten metsähakkuiden uhri. Erityisesti hakkuut keskittyvät alueille, joille pääsy on helpompaa: joen rannoille ja metsän reunalle. Laaja hakkuualue ulottuu myös Amazonin deltan sekä Belémin ja São Luísin kaupunkien läheisyyteen, jossa on myös mangrovemetsää rannikolla. Amazonin sademetsä kutistuu ja köyhtyy. Surullista. Olisin halunnut liittää tähän myös Brasilian alkuperäiskansojen alueet ja tarkastella heihin kohdistuvaa sortoa hakkuiden kannalta, mutta aineiston lataus ei onnistunut.
Kartalla näkyvät myös istutettujen puiden alueet. Ne keskittyvät pääosin maan etelä- ja kaakkoisosiin, mutta muutamia spotteja on myös Amazonin hakkuualueiden välissä. Ehdin jo heittäytyä toiveikkaaksi siitä, että ehkä kaikki monimuotoisuus ei olekaan vielä tuhoutumassa ja että istutetaan uutta metsää tuhoutuneen tilalle. No niin istutetaankin, paitsi että se on kaupallista monokulttuuriviljelyä. Attribuuttitaulun avatessani istutettu kasvillisuus paljastui muun muassa eukalyptukseksi ja öljypalmuksi. Valitettavasti kyseinen luonnonmetsät rahaplantaaseiksi -trendi on harmillisen yleinen Brasilian kaltaisilla monimuotoisuusalueilla.
Hakkuut ja monokulttuuri aiheuttavat merkittäviä rasitteita alueen eläimistölle. Asiaa ei ainakaan auta useiden lajien endeemisyys eli kotoperäisyys. Kuten myös Tuomas Kirjavainen esittää blogissaan, Brasiliassa uhanalaisia eläinlajeja on noin 370-675, joista lähes viidennes on erittäin uhanalaisia. Tropiikissa moni puulaji toimii avainlajina, jolloin sen väheneminen ja häviäminen voi aiheuttaa koko ekosysteemin tasapainon järkkymisen ekolokeroiden järjestyessä uudelleen. Esimerkiksi tästä syystä tiettyjen puulajien säilyminen on tärkeää. Tässä yhteydessä voidaan puhua puista myös sateenvarjolajeina; puulajin suojeleminen edesauttaa myös siitä hyötyviä ja siitä riippuvaisia lajeja. Sateenvarjolaji eroaa avainlajista etenkin siten, että sen merkitys on sidottu sen maantieteelliseen levinneisyyteen (lähde: National Geographic). Kaiken kaikkiaan pienetkin muutokset eliöiden biotoopissa voivat altistaa ne vaarantumiselle.
Brasiliassa eliöiden sukupuuttojen keskeisimpiä aiheuttajia on kolme: metsästys kattaa 25%, elinympäristöjen tuhoutuminen 36% sekä kilpailevat lajit 39% (lähde: Lonely Planet). Esimerkiksi koirat, siat ja rotat ovat aiheuttaneet tuhoa jopa tuhansia pienempiä lajeja kohtaan. Lisäksi tietysti uhanalaisen lajin suppea geenipooli heikentää sen selviytymismahdollisuuksia. Lisää tietoa uhanalaisista ja sukupuuttoon kuolleista eliöistä ympäri maapallon tarjoaa kansainvälisen luonnonsuojeluliiton punainen lista, joka on muuten surullisin sivusto ikinä.
Takaisin mantsaan ja karttoihin. Kartta olisi ollut ehkä fiksumpaa esittää kahtena niin, että hakatut puut ja istutetut puut olisivat yksittäisinä karttoinaan. Näin voitaisi välttää mahdollinen päällekkäisyys ja ilmiön vääristyminen aineistoissa, vaikka sitä ei näiden kyseisten aineistojen juuri ilmenekään. Toisaalta halusin esittää ilmiön yhtenä karttana, sillä se korostaa kahden muuttujan erilaista alueellista jakautumista.
Lopuksi halusin vielä tutkia visualisoinnin muita asetuksia. Tähän valitsin testiaiheeksi Brasilian kuusi suurekosysteemiä, aineistot sain taas Global Forest Watch -sivustolta. Tarkoituksena oli käyttää rastereita eri alueiden kuvaamiseen, mutta löysin jotain vielä kiinnostavampaa; kuvan lisääminen aluekohteeseen. Niinpä vaihdoinkin kohteen tyylittelyssä “simple fillin” tilalle “raster image fill” ja aloin puuhastella sen kanssa. Vein homman vielä pidemmälle ja pelkän googlettelun sijaan avasin Google Earthin, menin halutun biomin esiintymisalueelle ja nappasin sieltä näkymän kuvaksi. Tuloksena on kuvallinen kartta Brasilian biomialueista (kuva 6). Kartasta ei tullut niin hieno kuin kuvittelin, sillä kuvia piti vähän säädellä jotta niistä näkyisivät halutut osat kartalla. Silti osaan jäi mukaan taivasta tai vaikka aidantolppaa. Selkeyden vuoksi karttaan olisi voinut lisätä vielä rajat biomityyppien välille. Suoraan sanottuna kartta on kamalan sekava, mutta se oli ainakin ihan hauskaa vaihtelua perustäyttöväreihin! Ohessa vielä biomirajat yksinkertaisemmin esitettyinä (kuva 7).
Tehtävä onnistui tekniikan puolelta oikein hyvin, eikä vastaan tullut mitään suurempaa ongelmaa. Toisaalta eipä siinä oikeastaan tarvinnutkaan tehdä mitään kevyttä tietokantayhdistelyä monimutkaisempaa. Kasvillisuusmuutoskartalla olisin tosin halunnut kokeilla eritellä istutettujen puiden lajeja, mutta se oli liian iso pala QGIS:lle ja se protestoi hävittämällä kartalta näkyvistä kaiken muun paitsi muutostietokannat, taustakartan ja jostain kumman syystä Chilen. Annoin siksi kartan olla vähän yksiselitteisempi. Kartoissa jäi häiritsemään legendan lukemien päällekkäisyys, vaikka luokkien pitäisi poissulkea toisensa. Olen kuitenkin tyytyväinen karttoihini, suurin osa on visuaalisesti selkeitä. Aiheesta riippumatta ulkonäöltään suosikikseni nousi ehdottomasti kasvillisuusmuutoskartta. Se on mielestäni erityisen onnistunut ja esittää ilmiön tehokkaasti. Pidän myös ensimmäisestä tie- ja kaupunkikartasta, sillä se on aika simppeli ja neutraali. Väestöntiheyttä osavaltioittain kuvaavan kartan värivalinta jäi jälkeenpäin vähän mietityttämään, sillä violetti ei jotenkin sovi aiheeseen värin viileyden vuoksi. Toisaalta, joku puna- tai keltasävyinen olisi hukuttanut kaupunkien väriluokat jotka halusin pitää samana kuin toisessakin kartassa. Vihreän taas yhdistän enemmänkin luonnonilmiöiden kuvaamiseen, joten se olisi voinut olla vähän harhaanjohtava. Tällä kertaa ehkä jopa mustavalkoinen olisi voinut soveltua aiheeseen. Väreillä on oikeasti suuri merkitys kartan visuaalisuudessa, sillä niillä on helppo ohjailla myös katsojan mielikuvia kartalla kuvattavasta ilmiöstä.
Tykkäsin tosi paljon myös tämän kurssikerran tehtävästä, kun sai valita aika vapaasti esitettävän aiheen. Datan löytäminen oli helpompaa kuin oletin, vaikkakin riippuen varmasti kohdealueesta ja siitä saatavilla olevan tiedon määrästä. Kokonaisuudessaan tehtävä antoi hyvin suuntaa koko kartanvalmistusprosessista. Uusi lempparikurssikerta (:
Lähteet ja viittaukset:
DIVA-GIS <http://www.diva-gis.org/gdata> Luettu 1.3.2018
Natural Earth <http://www.naturalearthdata.com/downloads/> Luettu 1.3.2018
Global Forest Watch <http://data.globalforestwatch.org/> Luettu 2.3.2018
Global Forest Watch (karttaesitys) <http://climate.globalforestwatch.org/map/3/-21.14/-48.60/BRA/dark/biomass_loss?begin=2001-01-01&end=2017-01-01&threshold=30> Luettu 2.3.2018
National Geographic (1996-2018) <https://www.nationalgeographic.org/encyclopedia/keystone-species/> Luettu 7.3.2018
Lonely Planet (2018) <https://www.lonelyplanet.com/brazil/wildlife/endangered-species> Luettu 7.3.2018
All you need is Biology <https://allyouneedisbiology.files.wordpress.com/2016/05/mapa.gif?w=297&h=287> Luettu 3.3.2018
Kirjavainen, Tuomas. Seitsemäs kurssikerta – Biogeografiaa feat. QGIS (1.3.2018) <https://blogs.helsinki.fi/tuokirja/> Luettu 7.3.2018