Kurssikerta 3: Tietokantojen käytön harjoittelua

Kolmannella kurssikerralla perehdyimme syvemmin, kuinka MapInfo-ohjelmassa voidaan hyödyntää, muokata ja yhdistellä tietokantoja ja dataa. Pysyin hyvin mukana opetuksessa. Itsenäisesti työskennellessä kaikki opit tuntuivat kuitenkin jo unohtuneen ja koin komentoketjujen muistamisen vaikeaksi. Tämän vuoksi kurssikerroilla työskentely on helpompaa ja nopeampaa, kun voi työskennellä yhdessä vieressä istuvan kanssa. Yleensä jompikumpi muistaa tarvittavan työkalun tai komentoketjun.

Kuva 1. Osa myöhemmin esiteltyä karttaa varten kootusta tilastotaulukosta. Kurssikerralla harjoittelimme useamman aineiston yhditsämistä yhdeksi ja aineiston muuttujien muokkamiista. Kuvassa näkyvän tulvaindeksin muodostimme itse kahdesta muusta muuttujasta.

Kurssikerralla tehtiin harjoituksia käyttäen pohjalla Afrikan karttaa ja Afrikan valtioita koskevaa aineistoa. Käytetyt tilastot olivat hyvin mielenkiintoisia ja olisin mielelläni tehnyt teemakarttoja niiden pohjalta. Saimmekin tehtäväksi jatkaa ajatustyötä Afrikkaan liittyvien aineistojen parissa ja pohtia erilaisia asioita, mitä aineistojen muuttujilla ja lisäksi tehtävään erikseen annetuilla muuttujilla voisi tutkia tai tarkastella.

Konflikteille on usein löydettävissä tausta luonnonvaroista. Monissa konflikteissa kiistellään avoimesti tai epäsuorasti luonnonvarojen hallinnasta, sillä ne tuovat alueelle kyseessä olevasta varasta riippuen elinkeinon, omavaraisuutta ja rikkauksia tai esimerkiksi vesivarojen kohdalla täyttävät elämän perustarpeen. Luonnonvaroilla myös usein rahoitetaan konflikteja. Esimerkiksi Sierra Leonen sisällissodassa 1990-luvulla kummatkin osapuolet rahoittivat toimintaansa timanttikaivoksista saaduilla tuotoilla (Dupuy & Binningsbon 2007). Myös sosiaalinen media on nykyään tärkeä osa konflikteja. Se toimii tärkeänä informaatiosodan välineenä. Sen avulla levitetään ideologioita, propagandaa ja tietoa tapahtumista.

Annetut aineistot käsittelevät Afrikan valtioiden perustietojen lisäksi luonnonvaroja, konflikteja sekä internetin ja sosiaalisen median käyttöä, joita yhdistelemällä voitaisiin varmasti tutkia monia asioita ja ilmiöitä. Esimerkiksi timanttikaivosten kaivausten aloitusvuosia ja öljykenttien poraamisvuosia voitaisiin verrata lähellä olevien konfliktien tapahtumavuosiin. Konfliktit ovat tietysti monimutkaisia ja kehittyvät usein hiljalleen vuosia ennen kuin syttyvät, mutta tekijöiden välillä voitaisiin nähdä jonkinlainen korrelaatio ja tarkastella, että jos luonnonvarojen hyödyntämisestä on seurannut konflikti, kuinka monta vuotta sen puhkeamiseen on keskimäärin mennyt. Clionadh Raleigh ja Håvard Hegre toteavat artikkelissaan, että konfliktit alkavat usein hyvin paikallisina ilmiöinä (Raleigh & Hegre 2005). Aineistosta voisi olla kiinnostavaa tutkia siis myös konfliktien ja luonnonvarojen tarkkojen sijaintien suhdetta; kuinka lähellä sijainnit ovat toisiaan ja voidaanko niitä sijaintiensa perusteella yhdistää toisiinsa.

Luonnovarojen hyödyntämisestä voitaisiin esimerkiksi analysoida, kuinka monta vuotta keskimäärin kuluu timanttikaivoksen tai öljykentän löytämisestä kaivausten ja poraamisen aloittamiseen sekä onko tuloksissa alueellista eriytymistä. Internetin käyttäjämäärää on pidetty yhdenlaisena kehityksen mittarina. Kurssikerralla laskemastamme internetin käyttäjämäärän kasvusta voitaisiinkin tarkastella karkeasti eri valtioiden kehittymistä. Niin kuin Saara Varsi toteaa blogissaan, internetin käyttäjämääriin vaikuttavat kuitenkin myös väestölliset seikat, kuten esimerkiksi hänen mainitsemansa väestön ikärakenne (Varis 2017). Valtioiden konflikteista toipumista voitaisiin tarkastella myös hyödyntäen internetin käyttäjämääriä. Konflikteissa alueen kehitys yleensä vähintäänkin pysähtyy, joten vertaamalla konfliktin lopulla olevien internetin käyttäjien määrää muutamaa vuotta myöhempään tilanteeseen, voidaan nähdä, onko valtio lähtenyt uudelleen kehittymään konfliktin loputtua. Konfliktien aikana facebookin kaikkiin internetin käyttäjiin suhteutetuissa käyttäjämäärissä tapahtuvia muutoksia olisi myös kiinnostavaa tarkastella; voisiko sosiaalisen median osa konflikteissa jopa lisätä käyttäjien määrää.

Kurssikerran jälkeen saimme itsenäiseksi tehtäväksi tuottaa kahta eri aineistoa hyödyntävän teemakartan (Kartta 1). Kartta kuvaa kahta muuttujaa: valuma-alueittaista tulvaindeksiä koropleettikarttana ja valuma-alueittaista järvisyysprosenttia pylväsdiagrammikarttana. Tulvaindeksi on laskettu jakamalla keskiylivirtaama, eli tulvakausien virtaaman keskiarvo, keskialivirtaamalla eli kuivien kausien virtaaman keskiarvolla. Tulvaindeksi kuvastaa siis alueen vesistöjen virtaaman vaihtelua ja tulvaherkkyyttä. Järvisyys taas kuvastaa järvien pinta-alan osuutta koko valuma-alueen pinta-alasta (SYKE 2014). Valuma-alueet eivät arvatenkaan noudattele valtion rajoja, joten karttaan sisältyy Suomen lisäksi alueita, jotka kuuluvat Ruotsille ja Venäjälle. Lisäksi osaa Suomen rannikkoalueista ei ole sisällytetty mihinkään valuma-alueeseen, koska niiltä valumavedet virtaavat joko suoraan mereen tai niitä ei ole muuten laskettu kuuluvan mihinkään valuma-alueeseen. Nämä alueet on kuvattu kartalla valkoisella.

Kuva 1. Tulvaindeksi ja järvisyysprosentti valuma-alueittain.

Kartasta voidaan nähdä yhteys korkean järvisyysprosentin ja alhaisen tulvaindeksin välillä. Alueen sijainti mereen nähden näyttää kartan mukaan vaikuttavan merkittävästi tarkasteltuihin muuttujiin. Sisämaassa valuma-alueet ovat huomattavasti suurempia pinta-aloiltaan kuin rannikoilla. Tulvaindeksit taas ovat monikymmenkertaisia rannikoilla verrattuna sisämaahan.

Saimme tehtäväksi tarkastella karttaa maallikon silmin ennen kuin perehdymme kurssilla asiaan tarkemmin. Seuraavassa kerron tekemiäni päätelmiä. Rannikoilla valuma-alueet ovat pitkänomaisia ja suuntaavat kohti rannikkoa, eli niiden voidaan ajatella muodostuneen jokien varsille. Rannikkoalueiden tulvaindeksi on paljon korkeampi kuin sisämaan valuma-alueiden todennäköisesti, koska valumavedet virtaavat suoraan jokiin, jolloin valuman vaihtelut kohdistuvat täysin jokiin. Pohjanmaan  alueella viljelysmaiden suuren määrän vuoksi sitovaa kasvillisuutta on vähän, toteaa Reeta Saloniemi blogissaan (Saloniemi 2017). Myös tämä seikka vaikuttaa varmasti alueen tulvaindeksin suuruuteen. Sisämaassa valumavedet jakautuvat useampiin vesistöihin, kuten järviin ja lampiin, joka tasoittaa suuresti virtaaman vaihteluita. Järvissä valuman vaihtelut eivät aiheuta niin suurta muutosta kuin joissa. Päätelmääni tukee myös havainto siitä, että suuremman järvisyysprosentin alueilla valumavesien jakautuessa useampiin vesistöihin, tulvaindeksi pienenee.

Järvisyyden erot kuvatuilla valuma-alueilla johtuvat viimeisimmästä jääkaudesta: jäätikön liikkeistä ja sen painosta. Suomen rannikkoalueet ovat tasaisia, koska ne jäivät jääkauden aikana nousseen merenpinnan alle. Suomen keskiosat ovat hyvin järvisiä, koska jäätikkö synnytti painaumia kallioperän murroksien painuessa alaspäin jäätikön painon alla. Painaumien täyttyessä jäätikön sulamisvesillä, muodostui järviä.

Pohjois-Suomessa tulvaindeksi ja järvisyysprosentit ovat lähellä rannikkoalueiden valuma-alueiden arvoja, mutta Pohjois-Suomen valuma-alueet ovat pinta-alallisesti huomattavasti suurempia. Tämä johtuu useista seikoista: Kylmemmän ilmaston ja vähäisemmän auringon säteilyn vuoksi vettä haihtuu vähemmän P-Suomessa. Keväisin Pohjois-Suomessa muodostuu enemmän sulamisvesiä ja maan ollessa roudassa talvisin pidempään sadevettä imeytyy maahan vähemmän.

Lähteet

Dupuy, K. & Binningsbo, H. (2007). Power-sharing and Peace-building in Sierra Leone. Center for the Study of Civil War, Oslo.

Raleigh, C. & Hegre, H. (2005). Introducing ACLED: An Armed Conflict Location and Event Dataset. International Peace Research Institute, Oslo.

Varis, S. (2017). Kolmas kurssikerta ja MapInfon teknisiä ominaisuuksia. Luettu 8.2.2017. <https://blogs.helsinki.fi/saavaris/2017/01/31/kolmas-kurssikerta-ja-mapinfon-teknisia-ominaisuuksia/>

Tilastollinen ominaiskuormitusmalli (2014). Suomen Ympäristökeskus, Helsinki. Luettu 5.2.2017. <http://www.syke.fi/fi-FI/Tutkimus__kehittaminen/Itameren_vesistojen_ja_vesivarojen_kestava_kaytto/Mallit_ja_tyokalut/Vesienhoidon_mallit/Tilastollinen_kuormitusmalli>

Saloniemi, R. (2017). Viikko 3: Paikkatietokantojen käsittelyä. Luettu 19.3.2017 <https://blogs.helsinki.fi/saresare/2017/02/06/viikko-3-paikkatietokantojen-kasittelya/>

Vastaa

Sähköpostiosoitettasi ei julkaista. Pakolliset kentät on merkitty *