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)