GGIS – talviretki ja hasardeja

Toiseksi viimeisellä luennolla lähdimme retkelle kauniiseen talvisäähän. Edellisenä päivänä oli tullut lunta ja pakkasta oli useampi aste. Oli kiva huomata että talvi Helsingissä ei vielä ollutkaan ohi. Kauniin sään takia toivoin ettei tällä kertaa tulisi paljoa ylimääräisiä tehtäviä, että ehtisin hiihtämään uusilla suksillani.

Kaupunkisuunnittelu

Kurssikerta alkoi muutamalla dialla: Jahn Gehl on arkkitehti joka suunnittelee kaupunkitilaa niin että se ottaisi mahdollisimman hyvin kaikki huomioon. Gehlin kaupunkitilat ovat moniaistillisia kokemuksia, joita suunnitellaan ja rakennetaan jalankulkijan ehdoilla niin että autoilu on toissijaista. Tärkeää on että kaupunkitila olisi mahdollisimman esteetön, tasa-arvoinen ja miellyttävä, Tärkeää on myös että julkinen liikenne on toimivaa

Talviretki

Retken varsinainen tarkoitus oli kerätä dataa erilaisista kaupunkisuunnittelun kohteista. Tarkoitus oli käydä noin 10 kohteessa ja arvioida kohteiden tuvallisuutta ja miellyttävyyttä hengailun näkökulmasta. Varustauduimme retkelle lämpimin vaattein ja latasimme Epicollect5-puhelinsovelluksen jolla pystyi keräämään pistemäistä paikkatietodataa.

Suuntasimme muutaman ystävän kanssa kohti Arabianrantaa ja auringonpaistetta. Keräsimme dataa useista kohteista Arabianrannan puistoalueella ja Hämeentien varrella. Sää oli aurinkoinen ja tuuleton, joten tarkenimme vähissä vaatteissamme. Arabianrannan hiihtolatu oli upeassa kunnossa.

Kun olimme keränneet tarpeeksi kohteita suuntasimme takaisin GIS-luokkaa. Ulkoilu oli mukavaa vaihtelua ikkunattomassa luokassa istumiseen, ja minun oli huomattavasti helpompi keskittyä lopun tunnista.

Interpolointi

Kun kaikki olivat palanneet takaisin luokkaan. Arttu kokosi keräämämme datan ja jakoi sen meille tiedostona. Toin aineiston QGIS:iin.

Uutena toimintona tuli interpolointi. En oikeastaan osaa selittää mitä se tarkoittaa vaikka suunnilleen ymmärränkin. Jotain sellaista, että lasketaan tunnettujen arvojen väliin uusia arvoja. Joka tapauksessa itse interpolointi QGIS:ssä ei ollut kovin monimutkaista ja niitä harvoja asioita jotka tajusin heti ja osasin tehdä itse uudelleen ilman ongelmia.

Visualisoin siis aineistosta interpoloidun kartan (kuva 1), jossa näkyy koettu turvallisuudentunne kaupunkisuunnittelun eri kohteissa. Mielestäni kartasta tuli selkeä ja helposti luettava.

Kuva 1: Koettu turvallisuudentunne kaupunkisuunnittelun kohteissa.

Tulokset

Datan kerääminen oli suhteellisen helppoa. Kysymyksen joihin vastattiin kohteissa olivat suurimmaksi osaksi suljettuja, ja ne perustuivat suoraan vastaajan kokemukseen. Yksilöiden kokemukset saattavat erota samassa paikassa hyvinkin eri paljon. Huomasin tämän kun kyselin mitä ystäväni olivat vastanneet kysymyksiin. Tällaisella kyselyllä on mielekästä kartoittaa vastaajien turvallisuudentunnetta ei niinkään esimerkiksi liikenteen toimivuutta tai alueen rauhallisuutta.

Valmiin esityksen (kuva 1) perusteella turvattomimmiksi kohteiksi arvioitiin alueet isojen teiden kuten Hämeentien varrella sekä Arabianrannan kauppakeskuksen alue ja sitä ympäröivän asuinalue. Tällaisissa paikoissa liikennettä ja ihmisiä on paljon, jolloin turvallisuus on tärkeä asia. Usein liikenne koetaan vaaralliseksi asiaksi jalankulkijan näkökulmasta. Pilvi Toijonen kirjoittaa bloginsa “Pilvin GIS-blogi” julkaisussa “6. Kurssikerta: Interpolointia ja hasardeja” että turvattomuuden tunne johtui todennäköisesti vilkkaasta liikenteestä ja liukkaasta maasta. Allekirjoitan tämän täysin. Ei ollut kerta tai toinen kun meinasin liukastua lyhyen kävelyn aikana. Vaarallisia kohteita liukkauden näkökulmasta olivat erityisesti risteykset ja suojatiet, joissa tulee paljon jalankulkijoiden ja autojen kohtaamisia.

Turvallisimmat kohteet sijaitsevat Arabianrannan puistossa ja Kumpulan rauhallisella asuinalueella. Niissä paikoissa liikennettä on vähän tai ei lainkaan. Esimerkiksi puistoon ei pääse autoilla ollenkaan ja liikenteen äänet eivät juuri kuulu sinne. Läheisellä rakennustyömaalla tosin jokin kone löi rautaista tolppaa maahan todella kovaäänisesti, mutta rytmikkäästi (“Ei mua mikään Petri Nygård tanssituta mut tää on aika kiva!”).

Koska kartta on interpoloitu, myös kohteet joihin ei ole merkitty dataa ovat saaneet arvon kartalla. “Tyhjät” kohteet saavat arvon määritettyjen arvojen väliltä. Kartta siis yleistää ja “arvailee” voimakkaasti mitä kauemmas havaintopisteistä mennään.

Hasardit

Juuri kun uskalsin toivoa, että pääsisin ajoissa kotiin ja hiihtämään ennen auringonlaskua minulle selvisi että lisää tehtäviä oli tulossa. Tehtävä oli tehdä kolme karttaa joiden teemana on hasardit. Tavoite oli saada kartoista niin hyviä, että niitä voisi käyttää opetuksessa. Kuulostaa mielestäni hieman kohtuuttomalta vaatimukselta…

Maanjäristyksiä

Jotta pääsisin vauhtiin päätin että en tekisi ensimmäisen kartan tekemisestä liian vaikeaa. Etsin kurssisivulle jaetusta linkistä maanjäristysdataa ja toin sen QGIS:iin. Tämä ei ollut vaikeaa, mutta en oikein keksinyt mitä järkevää olisin datalla tehnyt. Päätin tehdä toisen interpoloidun kartan, koska osasin tehdä sellaisen. Kartassa (kuva 2) näkyy 6-8 magnitudin maanjäristyksiä ympäri maailman.

Kuva 2: Magnitudiltaan 6-8 maanjäristysten sijainti ja voimakkuus

Mielestäni kartasta tuli todella huono, melkein hävettää. Tällaista karttaa voisi käyttää opetuksessa ainoastaan varoittavana esimerkkinä kartasta jollaista ei pitäisi tehdä. Eli siis tavoite saavutettu?

Interpolointi tarkoittaa sitä että lasketaan tunnettujen arvojen väliin uusia arvoja. Se sopii kuvaamaan jatkuvia ilmiöitä eikä pistemäisiä ilmiöitä, kuten maanjäristykset. Tämä olisi ehkä pitänyt tajuta tunnilla, mutta olin sen verran väsynyt että en kyennyt johdonmukaiseen ajatteluun.

Tsunameja

Seuraavaksi päätin hylätä interpoloinnin kokonaan. Toin taas pistemäistä dataa kurssisivun linkistä. Tällä kertaa tarkastelussa olivat tsunamit. Toin myös QGIS:iin mannerlaattoja kuvaavan aineiston, koska tsunameja esiintyy usein mannerlaattojen reunoilla.

Kuva 3: Tsunamien esiintyvyys

Toisesta kartasta tuli ihan esittelykelpoinen ja kehtaisin näyttää sen ainakin yläasteen maantieteen tunnilla. Kartta on mielestäni selkeä ja ymmärrettävä, vaikkakin todella yksinkertainen.

Tulivuoria

Viimeisen kartan kohdalla päätin yrittää hieman enemmän. Toin taas pisteaineistoa QGIS:iin. Mietin mitä voisin tehdä pistemäisellä tulivuoriaineistolla. Pitkän pohdinnan jälkeen päätin luokitella erilaisia tulivuorityyppejä. Käytin kartan tekemisessä toimintoa “select by value” ja luokittelin erilaiset tulivuoret itse niinettä luokkia oli vähemmän kuin alkuperäisessä aineistossa. Luokittelu oli hieman haastavaa, koska alkuperäisessä aineistossa tulivuoret oli luokiteltu hyvin epämääräisesti, eikä edes google osannut kertoa, mitä kaikki erilaiset aineistossa olevat tulivuoret olivat. Sain kuitenkin visualisoitua mielestäni ihan hyvän kartan (kuva 4).  Kuva 4: Tulivuorityypit ja niiden sijainti

Tämäkään kartta ei ole opetusmielessä mikään optimaalisin, mutta aika kiinnostava. Lisäksi näin siihen sen verran vaivaa että se on mielestäni näistä kolmesta kartasta paras. Kartan perusteella eniten tulivuoria sijaitsee Tyynenmeren tulirenkaan alueella ja erilaiset kerrostulivuoret ovat yleisin tulivuorityyppi.

Lopuksi

Tunti oli mukava, erityisesti se osa kun kävelimme aurinkoisessa puistossa. itsenäiset karttatehtävät olivat tällä kertaa ihan sopivan haastavia vaikka istuinkin luokassa aika pitkään. Datan tuominen itse ohjelmaan oli hieman haastavaa ja pitkän selvittelyn ja monien kokeilujen jälkeen sain tuotua aineiston Excelin kautta QGIS:iin. Harmillisesti tehtävissä meni niin kauan etten ehtinyt ennen auringonlaskua hiihtämään :(.

Lähteet

Toijonen Pilvi, 2022, 6. Kurssikerta: Interpolointia ja hasardeja, Pilvin GIS-blogi, luettu 6.3.2022, saatavilla: https://blogs.helsinki.fi/pilvitoi/2022/03/03/6-kurssikerta-interpolointia-ja-hasardeja/