Month: January 2021

Tällä kurssiviikolla pääsimme kertaamaan QGIS:n käyttöä ja nimenomaan keskittymään sen perusominaisuuksiin, mikä on QGIS:n kaltaisen uusia asioita täynnä olevan ohjelman kanssa oikein hyvä toimintamalli. Keskityimme sekä luennolla että tehtävävaihtoehto 1:ssä tekemään koropleettikarttoja, joissa pääroolissa oli erilaisten karttaprojektioiden erilaiset ominaisuudet, eli kartat kuvastivat eri projektioilla lasketun pinta-alan eroa Suomen alueella. Pääsin karttojen kanssa jo tunnilla hyvään vauhtiin, ja päätin sitten jatkaa hyvää liukua tehtävässä jatkamalla kolme eri projektiovertailua loppuun asti.  Ensimmäisenä vuorossa on Grönlannin rakastaman Mercatorin projektion (QGIS: sphere-mercator) ja Suomen alueelle optimoidun ETRSTM-35FIN projektioiden vertailu:

Kuvassa siis sinisen eri sävyillä suhdeluku, jossa on Mercatorin projektiolla lasketut Suomen kuntien pinta-alat jaettuna ETRSTM35FIN-projektiolla lasketuilla pinta-aloilla. Luku kertoo siis, kuinka moninkertaisena Mercatorin projektio  on pinta-alan laskenut verrattuna ETRS-pprojektioon. Näin pohjoisessa maassa eteläisimmilläkin alueilla Mercatorin projektioilla laskettu pinta-ala on lähes nelinkertainen verrattuna Suomelle optimoituun projektioon. Mercatorin projektiossa virhe kasvaa lähemmäs napoja mentäessä, eli kartassa sininen tummuu pohjoiseen mentäessä, ja Lapin pohjoisimpien kuntien pinta-ala on jopa kahdeksankertainen verrattuna todenmukaisempaan ETRS- projektiolla saatuun lukuun.

Mercator/ETRS-TM35FIN-vertailu on tehdyistä dramaattisin, ja korostaa hyvin kuinka suuri ero on tarkastellessa koko maailmaa visuaalisesti ja navigoinnillisesti hyvin esittävän projektion ja yksittäiselle maalle optimoidun projektion välillä. Seuraavana vertailussa Robinsonin projektio (sphere_robinson) ja ETRS-TM35FIN:

Kartassa mustan eri sävyillä siis suhdeluku, jossa Robinsonin projektiolla saatu pinta-ala on jaettu ETRS-TM35FIN-projektiolla saadun pinta-alan kanssa. Voikin heti huomata, että Robinsonin projektiolla laskettu pinta-ala ei ole läheskään yhtä dramaattisella tavalla ETRS-pinta-alaa suurempi kuin Mercatorilla laskettu. Tässäkin kartassa on huomattavissa selkeä kasvava trendi pohjoisen suuntaan, joka johtuu siitä, että myös Robinsonin projektiossa virhe kasvaa kohti napoja. Verrattuna Mercatorin projektioon, joka siis säilyttää aluiden muodot niiden mittasuhteiden kustannuksella, Robinsonin projektio on erilainen: se ei säilytä täysin alueiden muotoja eikä mittasuhteita, vaan on pyrkinyt kompromissiin näiden välillä. Tästä syystä Robinsonin projektiolla lasketut luvut ovat huomattavasti lähempänä todellisuutta kuin Mercatorilla lasketut.

Erinomaisen huomion karttaesitykseen ja sen aiheuttamiin mielikuviin liittyen luin Annika Innasen blogikirjoituksesta Harjoitus 2: Pinta-alojen vertailu eri projektioissa. Innanen totesi käytettyjen luokkien määrän vaikuttavan kartan tuottamiin mielikuviin, ja oli tehnyt tämän pohjalta erinomaisen ratkaisun pienentää luokkien määrää sellaisissa projektiovertailuissa, jossa erot olivat huomattavasti pienempiä kuin Mercator/ETRSTM35FIN-vertailun valtavat erot. Itse pidin luokkien määrät samoina jokaisessa karttaprojektiovertailussani, mikä tekee kyllä lukujen vertailusta kenties helpompaa, mutta saa myös mahdollisesti ensimmäisenä mielikuvana luotua, että eri projektioiden pinta-alavääristymät olisivat samaa kokoluokkaa, kun niiden välillä on todellisuudessa moninkertainen ero.

Viimeisessä kartassa vertailen Robinsonin projektiosta kehitetyn Equal Earth-projektion ja ETRSTM35FIN-projektion eroja. Nimensä mukaisesti ja Robinsonin projektiosta poiketen se säilyttää alueiden mittasuhteet. Tämä on havaittavissa kartasta:

Kartassa siis vihreän eri sävyillä kasvava Equal Earth/ETRS-suhdeluku. Tärkeää on huomata, että tässä tapauksessa tummemmat arvot tarkoittavat, että lasketut pinta-alat ovat lähempänä toisiaan, sillä Equal Earth-projektiolla lasketut arvot ovat hieman pienempiä kuin ETRSTM35FIN:llä lasketut. Tärkein huomio kartassa on, että näillä kahdella projektiolla lasketut arvot ovat erittäin lähellä toisiaan, ja poikkeamat ovat tuhannesosien luokkaa. Myöskään mitään selkeää ilmansuuntien mukaista trendiä ei tässä kartassa ole havaittavissa.

Näiden kolmen kartan perusteella voidaankin havaita, että pinta-alojen laskemiseen soveltuvat parhaiten karttaprojektiot, jotka säilyttävät alueiden mittasuhteet. Visuaaliseen miellyttäväksi tehdyt projektiot kannattaakin jättää visuaaliseen tarkasteluun.

Karttojen tuotannossa ja QGIS:n käytössä on selkeästi menty edelliseltä viikolta eteenpäin. Kartat ovat visuaalisesti miellyttävämpiä, ja QGIS alkaa välillä nyt tuntua jopa ihan ystävälliseltä. Erimielisyyksiä edelleen kuitenkin on, en esimerkiksi vieläkään saa karttojen legendoista tuota ”added geom info” tekstiä piiloon. Pääasia kuitenkin kahdelta ensimmäiseltä viikolta se, että QGIS:iä on opittu sen verran käyttämään että karttoja tulee, ja vielä ihan miellyttävän näköisiä sellaisia.

 

Lähteet

Innanen, A. Harjoitus 2: Pinta-alojen vertailu eri projektioissa. Annikan GIS-blogi. 27.1.2021. (Viittausta muokattu 5.3.2021)

Savric, B., Jenny, B. & Patterson, T. 2019: The Equal Earth map projection. International Journal of Geographical Information Science 33(3):454–465 https://www.researchgate.net/publication/326879978_The_Equal_Earth_map_projection

Wilford, J. 1988: The Impossible Quest for the Perfect Map. The New York Times. https://www.nytimes.com/1988/10/25/science/the-impossible-quest-for-the-perfect-map.html?pagewanted=all&src=pm Luettu 26.1.2021

 

Uuden kurssin alun kunniaksi hypättiinkin suoraan syvään päätyyn ja mukavasti maanantai-iltana piti äkkiä kesken luennon ruveta säätämään HDMI-kaapelia kiinni vanhaan telkkarinrämään että sai kaksi näyttöä käyttöön kurssikerralle, toinen omalle työlle ja toinen zoomohjeistukselle. Ensimmäisen kurssikerran karttatehtävä sekä sitä seurannut omatoiminen tehtävä olivat mukava johdatus QGIS:n ihmeelliseen eikä ollenkaan raivostuttavaan maailmaan. Kurssikerralla opettelimme QGIS:n perusasioita Itämeren valtioiden typpipäästöjen avulla, joka onkin minulle ympäristötieteiden opiskelijana ja paljon akvaattisten tieteiden opintoja käyneenä läheinen aihe. Ensimmäisen kerran tuotoksena oli tällainen koropleettikartta Itämeren rannikkovaltioiden typpipäästöistä.

Kartassa kuvattuna punaisen eri sävyillä Itämeren rannikkovaltioiden typpipäästöjä. Asiaa enemmän opiskelleena silmiini hyppää heti Venäjän vaalea sävy verrattuna Puolaan. Puola on perinteisesti ollut EU-maista pahin päästöjä Itämereen tuottava valtio. Kaikki Itämeren valtiot huomioon otettaessa olen aiemmin tottunut siihen, että Puolan aseman perässä on tähti*, ja sen perässä teksti jossa kerrotaan Venäjältä olevan puutteelliset tiedot. Edelleenkään Venäjältä tulevista luvuista en olisi yhtä varma kuin EU-maiden, mutta Pietarissa on viime vuosina tehty hienoa työtä päästöjen karsimiseksi,  ja Venäjän vaikutus Itämeren tilaan ei ole enää läheskään yhtä negatiivinen kuin aiemmin. Kartasta huomaa sen olevan ihka ensimmäisen QGIS-käyttökerran tuotos, myös poikkeuksellisen myöhäinen luentoajankohta erityisen pitkän päivän päätteeksi kontributoi tämän kartan melko kulmikkaaseen ulkoasuun. En saanut vielä tällä kerralla tätä QGIS:n tulostus-, eli viimeistelyvaihetta yhteistyöhön kanssani, ja sen huomaa esimerkiksi pohjoisnuolen ja mittakaavan sijainnista suhteessa legendaan, sekä legendan itsensä sisältämästä tietoylimäärästä. Esimerkki huomattavasti miellyttävämmän näkoisestä ja helppolukuisemmasta kartasta, jossa on onnistuttu kartassa näyttämään ainoastaan tarpeellinen tieto, löytyy esimerkiksi Milja Mäki-Rahkolan blogikirjoituksesta Perustaitojen hiomista Disney-maratonin lomassa.

Suhteutettuna siihen, että tämä on ensimmäinen kerta kun tätä ohjelmaa olen koskaan käyttänyt, karttatuotokseni on joka tapauksessa oikein lupaava. Tyytyväinen olen kurssikerran päätteeksi ensituntumaani QGIS:in, ohjelma vaikuttaa oikein mukavalta ja käyttökelpoiselta.

Kurssiviikon itsenäisessä työssä annettiin muutamia vaihtoehtoisia tehtävänantoja. Päätin ottaa näistä tehtäväkseni ensimmäisen, sillä halusin keskittyä mahdollisimman paljon nimenomaan QGIS:n käytön harjoitteluun, vaikka tiedonhankintaa sisältävät tehtävät ovatkin aina kiinnostavia. Päätin tarkastella väestöä ja sen jakautumista Suomessa, sillä tiesin sen soveltuvan ilmiönä hyvin visuaaliseen tarkasteluun suurten kontrastien takia, ja tämän johdosta sen toimivan hyvin ohjelman käytön opettelussa.

Kartassa kuvattuna vihreän eri sävyillä kuntien osuus Suomen väestöstä. Mitä tummempi sävy, sitä enemmän asukkaita. Kartassa korostuu asutuksen keskittyminen Etelä-Suomeen: etelän kunnat ovat pääsääntöisesti tummemman sävyisiä kuin pohjoisen kunnat, etelän kuntien huomattavasti pienemmästä pinta-alasta huolimatta. Kartasta huomaa Suomen väestökeskittymät: Helsingillä on oma värisävynsä ja Uusimaa on kokonaisuudessaan melko tummaa sävyä. Tampere, Oulu ja Turku erottuvat, myös Rovaniemi nousee taustasta kontrastina muuhun Lappiin. Tämä kartta on jo paljon huolitellumman näkoinen kuin ensimmäisen kurssikerran tuotos, legenda, pohjoisnuoli ja mittakaava ovat sijoitettuna loogisemmin. Edelleen on opittavaa kuitenkin, en pystynyt saamaan legendan otsikkoa menemään kahdelle riville, joten nyt se tekee legendasta ikävän leveän. Kartassa on myös hieman hämäävää se, kuinka Pohjois-Suomen väestökeskittymät Oulu ja Rovaniemi korostuvat suuren pinta-alansa ansiosta suhteessa Etelä-Suomen kaupunkeihin, etenkin Helsinkiin. Kokonaisuutena kuitenkin itsenäisesti tehty kartta on mielestäni melko hyvin onnistunut ja on tarkoituksenmukainen kuvaamaan väestön jakautumista Suomessa.

Kurssikerran itsenäistehtävästä erilainen ja erinomainen esimerkki löytyy Elmo Holopaisen blogikirjoituksesta Tutustuminen QGIS-ohjelmistoon. Holopainen tarkasteli kahdessa kartassa avioliittojen ja -erojen esiintymistä Suomessa kunnittain. Näiden kahden vastakkaisen mutta läheisesti toisiinsa liittyvien ilmiöiden vertailu on kiinnostavaa, ja tulokset ovat melko odotetunlaisia, eli avioliitot ja -erot painottuvat samoihin kuntiin. Panin merkille, että Holopaisen käyttämä punainen väriteema kartassa tekee siitä heti jotenkin dramaattisemman tai ruudusta silmille hyppäävämmän oloisen kun sitä vertaa esimerkiksi itse käyttämääni vihreän sävyihin.

Kurssiviikon itsenäinen tehtävä oli kokonaisuutena hyvä ja mielenkiintoinen, ja olen tyytyväinen päätökseeni tehdä se jo kurssikertaa seuraavana päivänä, sillä jo siihen mennessä oli yllättävän paljon päässyt ohjelman käytöstä unohtumaan. Olikin hyvä, että pääsi tekemään samoja asioita kuin kurssikerralla ja saada QGIS:n käyttöön hieman rutiinia.

 

Lähteet

Holopainen, E. Tutustuminen QGIS-ohjelmistoon. Elmblog, 23.1.2021 (Viittausta muokattu 5.3.2021)

Mäki-Rahkola, M. Perustaitojen hiomista Disney-maratonin lomassa. MAA-202 Kurssiblogi, 3.2.2021 (Viittausta muokattu 5.3.2021)