Kuukausi: helmikuu 2019

Vko V

Viidennen kurssikerran oppimistavoitteisiin kirjattiin mm. bufferointitoiminnon (eli puskuroinnin) hyötykäyttö etäisyyksien ja lukumäärien laskemisessa, lyhyimmän etäisyyden määrittäminen, sekä laskemista kohteiden avulla. Aloitimme tunnin kuitenkin edellisen kurssikerran tehtävällä, eli Pornaisten karttatehtävällä, jonka jätimme kesken. Edellisellä kerralla ehdimme digitoida rajatun alueen päätiet sekä asuintalot. Laskimme teiden pituudet Sum line lengths-työkalulla (suom. laske yhteen viivojen pituus), jonka lopputuloksena syntyi uusi tietokanta, jossa ilmoitetaan viivojen (teiden) lukumäärä sekä yhteenlaskettu pituus metreinä.
Seuraavaksi harjoittelimme, miten saada tietoa tietyn vyöhykkeen sisälle jääneistä pisteistä. Tehtävänä oli selvittää, kuinka monta asuintaloa sijaitsisi 100 metrin päästä kuudesta digitoidusta tiestä. Käyttäisimme työkalua, joka määrittäisi kaikille kohteille (eli teille) saman arvon: Fixed Distance Buffer (suom. kohdistettu etäsiyyspuskurointi). Puskurivyöhykkeen sisälle jääneiden valittujen kohteiden (asuintalot) tietoja voidaan tarkistella Spatial Query:lla (suom. spatiaalinen kysely) ja analysoida saatuja tuloksia.

Edellä mainittuja työvaiheita sekä edellisillä kurssikerroilla opittuja taitoja tulisimme tarvitsemaan seuraavissa itsenäisissä tehtävissä. Tehtävien tekoon ryhtyminen tuntui aluksi haastavalta, mutta toistoa tehtävissä tuli riittävästi, jolloin työvaiheet jäävät paremmin lihasmuistiin. Tämän kertainen kurssikerta olikin kaikista kerroista paras, sillä vaikka opetus on tärkeää ja ensimmäiset askeleet on jonkun ensin demonstroitava, jotta voi taidon omaksua, on jokaisen kuitenkin itse omilla voimilla opittava kävelemään. Viides kurssikerta oli oikeastaan ensimmäinen kerta, kun sai itse selviytyä tehtävistä omilla taidoilla ja ongelmanratkaisukyvyillä. Tunti oli antoisa, tehtävät sopivan haasteellisia ja oppimismetodi ideaalinen – tuntui, että kerrankin jotain tuli aidosti opittua.

Teimme aluksi kaksi itsenäistehtävää. Ensimmäinen tehtävä keskittyi Helsinki-Vantaan ja Malmin lentokentän meluvallivyöhykkeiden vaikutusalueiden laskemiseen (taulukot 1 ja 2), sekä alueen asukkaiden sijainnin analyysia suhteessa alueen asemiin (taulukko 3). Toisessa tehtävässä tarkasteltiin taajamien vaikutusalueita (taulukko 4). Tehtävien varsinaisena tarkoituksena ei ollut tuottaa karttaesitystä, vaan vastata kysymyksiin tilastollisilla (numeerisilla) vastauksilla, jotka saatiin toimitettua ensimmäisen harjoituksen vastaavilla työvaiheilla. Huom. prosenttiluvut ovat pyöristettyjä seuraavaan kokonaislukuun.

 

Taulukko 1. Malmin ja Helsinki-Vantaan lentokenttien puskurivyöhyketehtävien vastauksia.

Malmin lentokenttä
Säde		Asukkaat
2 km		56 366
1 km		8 642

Helsinki-Vantaan lentokenttä
Säde		Asukkaat		65dB vaikutusalueella			55dB vaikutusalueella
2 km		10 127		0,20 %			11 913

 

Taulukko 2. Helsinki-Vantaalle laskeuduttiin tilapäisesti kaakon suunnasta vuonna 2002 kolmannen kiitoradan rakennustöiden vuoksi.

Laskeutumissuunnan vaihtaminen vuoden 2002 mukaiseen tilanteeseen
Vaikutuksen alaisia asukkaita melualueella (väh. 60dB), (kpl)					~28 300

 

Taulukko 3. Tilastoja asukkaiden määristä, keiden asuinsijainti alle 500 metrin päästä julkisen liikenteen asemasta.

Asemat
Alle 500m päässä lähimmästä asemasta asuvat (kpl)						106 465
Kaikista asukkaista alle 500m päästä asemasta (%)						22 %
Työikäisten määrä (15-64v) 106 465:stä (%)						69 %

 

Taulukko 4. Lukuja taajamissa asuvista. 

Taajamat
Taajamissa asuvat asukkaat (%)						98 %
Kouluikäiset (7-16v), jotka asuvat taajamien ulkopuolella (kpl)						1 404
Kaikista alueen kouluikäisistä (%)						3 %

 

Tulokset vaihtelevat jokaisella kurssilaisella, johtuen esimerkiksi lentokenttien kiitoratojen digitoinnista. Jokainen on manuaalisesti digitoinut oman viivan, joten se on väistämättä jokaisella erilainen. Tulosten tulisi kuitenkin suurin piirtein olla saman arvoisia, jos on toteuttanut tehtävän oikein ja laskenut oikeita muuttujia. Itse ensimmäisellä kerralla katsoin Spatial Query-taulukosta aivan väärää saraketta (count, eli määrä, vaikka olisi pitänyt seurata saraketta sum, summa), jolloin saamani tulokset olivat aivan puuta heinää. Onneksi tajusin mokan ennen kuin olin ehtinyt tehdä kaikki tehtävät.

Asuminen lähellä lentokenttiä voi aiheuttaa ihmisille monenlaisia terveysongelmia. Salmi mainitsee artikkelissaan Osa 5: Bufferointia ja melusaastetta (2019) mm. lisääntyvän elimistön stressin sekä heikentyvän unen laadun. Vantaan Sanomat uutisoi, kuinka 50 prosenttia yölennoista laskeutuu kiitoradalle kaksi, näin ollen häiriten mahdollisimman vähän nukkuvia ihmisiä – varsinkin Tikkurilassa (Hovi-Horkan, 2014). Melu on silti väistämätöntä, ja Vantaalle muuttaessa tämä kannattaa ottaa huomioon. Ihmiset kuitenkin reagoivat meluun eri tavalla ja useat tuttuni, jotka asuvat lentokenttien läheisyydessä, kertovat etteivät enää edes huomaa lentokoneiden aiheuttamaa melua.

Kotiläksyksi saimme kolmesta tehtävästä valita mieluisimman (tai vaikka kaikki). Lähdin työstämään tehtävää, jossa keskityttiin PK-seudun uima-altaiden sijainteihin kartalla ja kiinteistöissä, sekä lukumäärällisesti uima-allasrikkainta kaupunginosaa.

 

Taulukko 5. Uima-allastilastoa pääkaupunkiseudulta. 

Uima-altaallisia taloja				855
Asukkaita kiinteistöissä, joissa uima-allas (kpl)				28 312
Kiinteistöistä omakotitaloja (kpl)				345
Kiinteistöistä kerrostaloja (kpl)				181
Kiinteistöistä rivitaloja (kpl)				113

Taulukosta 5 on siis nähtävissä uima-altaiden määriin liittyviä tuloksia. Lopuksi määritettiin vielä tarkasteltavan alueen saunojen määrä. Saunojen määrästä ei ole karttaesitystä.

 

Taulukko 6. Saunojen määristä.

Saunallisia kiinteistöjä (kpl)				21 922
Suhteessa kaikkiin kiinteistöihin (%)				24 %

 

Taulukkoa 5 tarkastelemalla voimme päätellä, että omakotitalot ovat yleisimpiä asuntokiinteistöjä, joissa on uima-allas. Lauttasaari, Länsi-Pakila sekä Kulosaari ovat uima-allas-rikkaimpia kaupunginosia. Vaikka Lauttasaaressa onkin vain 43 omakotitaloa, yksin siellä on 53 uima-allasta. Toisin kuin esim. Vartioharjussa omakotitaloja on 734 kpl, mutta uima-altaita siellä on vain 32.
Saunoja on huomattavasti enemmän kuin uima-altaita. Kuitenkin, vaikka saunat ovat yleisiä ja (ainakin pitäisi olla) jokaisen suomalaisen perusoikeus, saunojen rakentaminen uusiin asuntoihin on vähentynyt huomattavasti – varsinkin kerrostaloihin (Kivimäki, Yle, 2017). Yhtenä tekijänä vähenevään saunojen määrään pidetään halukkuutta hyödyntää kaikki asuinneliöt. Toisena merkittävänä syynä lienee monelle saunanpidon kustannukset: lämpö-, vesieristykset sekä talotekniikka (esim. ilmastointi) ovat kalliita kohteita talonrakennuksessa. Saunan lämmittäminen taas nostattaa asunnon sähkölaskua merkittävästi. Varsinkin nuoret aikuiset hyödyntävät yhä enemmän yhteissaunoja, mm. kuntosaleilla.

Tehtävää tehdessä minua henkilökohtaisetsi auttoi omat muistiinpanoni kurssikertojen työvaiheista. Yleinen tunnelma on hyvä: mielestäni onnistuin tehtävien toteutuksessa tehtävänannon mukaisesti, vaikka jotkin luvut saattavatkin olla väärin. Mielestäni ymmärsin työvaiheet, niiden funktiot ja idean, mitä tehtävillä ajettiin takaa. Tämänkertaisessa blogikirjoituksessa ei ollutkaan tärkeintä saada tehtävien vastaukset täysin oikein, vaan ymmärtää, mitä on tekemässä, miksi, millä työkaluilla ja kuinka hyödyntää jo opittuja taitoja. Saastamoinen summasi artikkelissaan Kurssikerta 5 (2019) hyvin  tämänkertaisen kurssikerran, ja oikeastaan koko opiskelun ytimen: ”Olen ”- -” tyytyväinen siihen, etten luovuttanut, vaan jaksoin yrittää vastausten etsintää.”.

 

 

Lähteet:

Salmi, J. (2019). Osa 5: Bufferointia ja melusaastetta. Lainattu 22.2.2019, saatavilla: https://blogs.helsinki.fi/jhsalmi/2019/02/19/osa-5-bufferointia-ja-melusaastetta/

Hovi-Horkan, J. (2014). Lentokoneiden mölinä kovinta nousualueilla. Lainattu 22.2.2019, saatavilla: https://www.vantaansanomat.fi/artikkeli/stub-247

Kivimäki, P. (2017). Suomalaisen asumisen erikoinen muutos – yhä harvempaan kerrostaloasuntoon tulee sauna. Lainattu 20.2.2019, saatavilla: https://yle.fi/uutiset/3-9393813

Saastamoinen, S. (2019). Kurssikerta 5. Lainattu 21.2.2019, saatavilla: https://blogs.helsinki.fi/saasara/2019/02/19/kurssikerta-5/

Vko IV

Pisteaineistot ovat paikkatietoaineistoista kaikkein tarkimpia – aineistoa voidaan kerätä jopa 2 cm tarkkuudella. Pisteaineistoa voidaan kerätä miltei mistä  ja minkälaisista kohteista tahansa. Esimerkiksi, kun halutaan kerätä dataa aluekokonaisuuksiin, voidaan hyödyntää pisteaineistoja. Niitä käytetäänkin usein lähtöaineistona, kun halutaan kerätä tietoa (aggregoida) eri tarkkuuksilla oleville esittämistasoille. Erilaisen tarkkuuden omaavia tasoja ovat esimerkiksi aineistot, jotka ovat: korkeusmalleja (laserkeilauksella toteutettua), ruutuja (homogeeninen tiedonkeruuyksikkö), erilaisia aluejakoja tai määriteltyjä vyöhykkeitä tietyn kohteen ympärillä.

Pisteaineistomaista tietoa voidaan kerätä monella tapaa. Yksi tapa on kerätä tietoa luontaisesti pistemäisistä kohteista, kuten esimerkiksi kiinteistöelementeistä (rakennukset). Jo itse rakennuksesta saadaan monta tasoa tietoa: rakennus kiinteistönä (rakennuksen ikä, lämmitysmuoto, sen käyttötarkoitus…), rakennuksen käyttäjät (lukumäärä, ikä, sukupuoli…), yms. Kiinteistöalueesta voidaan analysoida mm. sen kapasiteettia, oli rakennus asuintalo tai yritysten käytössä.

Kaikista tarkin pisteaineiston tuottaja on laserkeilauksella tuotettu tieto. Laserkeilaus on paljon mekaanisempi tapa kerätä tietoa kuin edellä mainittu luontainen tietojen keräystapa, sekä aineistoa kertyy paljon enemmän. Vastapainona laserkeilauksessa kertyy paljon tietoa, jota ei ehkä tarvita tai haluta. Esimerkiksi, kun halutaan kerätä tietoa metsän lenkkipolusta, juuri sillä hetkellä lenkkeilevä henkilö tallentuu tietoihin. Henkilöstä saadut tiedot eivät hyödytä lenkkipolun aineistonkeruussa, joten henkilön tiedot siivotaan pois.

Laserkeilaus on tuonut muuhunkin kuin vain pisteaineiston ja maanmittaukseen uusia ulottuvuuksia: esimerkiksi viime vuoden marraskuussa Helsingin Sanomat uutisoi, kuinka kaksi yliopisto-opiskelijaa (toinen heistä, Aleksi Rikkinen, on maantieteen opiskelija Helsingin yliopistossa) kartoittivat laserkeilauksen avulla Lapin erämaassa Toisen maailmansodan aikaisen saksalaisten miehittämän puolustuslinjan, Sturmbock-linjan (Huhtanen, HS, 2018).

Ruutuaineistolla on taas tehokas tapa kerätä alueellista tietoa ilman valmista aluejakoa. Monet Suomea käsittelevistä laajoista tietoaineistoista ovat ruutumuotoista aineistoa. Tietoja päivitetään tiuhaan: esim. väestön tiedot päivitetään vuosittain. Useimmat aineistot päivitetään 2-5-vuosivälin tahdilla.

Ruutuaineistot pohjautuvat usein pisteinä tallennettuun aineistoon. Se mahdollistaa aineiston tarkastelun eri ruutukoissa  kerättyihin tietoihin. Ruutukoko kannattaa valita sen mukaan, mikä palvelee haluttua tarkoitusta parhaiten. Harjoitustehtävässämme ruutukooksi valttiin 1 km x 1 km, kun tarkasteltiin pääkaupunkiseutua (Helsinki, Espoo, Vantaa, Kauniainen).

Neljännen kurssikerran ensimmäinen työ koostui sekä vektori- että rasteriaineistosta. Kuvassa 1 on nähtävissä tehtävän lopputulos, missä tarkastellaan ruotsinkielisten prosentuaalista jakautumista pääkaupunkiseudulla. Haluamamme tieto ei tietenkään ollut valmiina hopeatarjottimella, vaan tehtävän opettavana tekijänä oli kerätä tieto asettamaamme ruudukkoon QGIS:in työkaluilla. Monien työvaiheiden jälkeen ja kadonneen attribuuttitaulun jälkeen pystyi hyödyntämään jo opittuja työmetodeja ja laskea ruotsinkielisten prosentuaalinen osuus pääkaupunkiseudun asukkaista yhteensä. Erittäin tarkkana kyseistä harjoitusta tehdessä täytyi olla, että haluttu sijaintitietojen koordinaatisto säilyi oikeana kaikkien työvaiheiden läpi (EPSG:3067).

Tuotettua aineistoa on mielenkiintoista verrata niihin aineistoihin, joissa kartalla on ilmaistu määrällisesti ruotsinkielisten osuus pääkaupunkiseudulla. Verrataan tekemääni työtä esimerkiksi Sihvosen artikkelissa Punkt- och rutmaterial i QGIS (2019) olevaan karttaan (kuva 1). Silmään pistävät varsinkin Helsingin keskustan (Töölö, Kamppi), Helsingin ja Vantaan itäisen rajan (Itäsalmi, Landbo, Ultuna, Nissbacka), Vantaan luoteiskulman (Pieti), sekä Espoon kunnan pohjois-luoteis- ja länsikulman (Luukki, Sorvalampi, Nuuksio, Oitmäki) väliset eroavaisuudet. Yleiskuvana näyttäisi, että karttojen tummuusasteet olisivat käännetty ylösalaisin. Syytä selittänee se, että kauempana Helsingin keskustasta yksittäisten ruutujen sisältämä väentiheys pienenee. Yhdessä ruudussa voisi olla tiedot vaikka vain kahdesta asukkaasta. Jos toinen asukkaista olisi ruotsinkielinen, ruotsinkielisten osuus kyseisen ruudun alueella olisi 50 prosenttia, milloin ruutu saisi aika tumman värin. Helsingin keskustassa taas väestöä on yhdessä ruudussa huomattavasti enemmän, jolloin vaikka esim. Etu-Töölössä Sihvosen kartan mukaan olisi noin 1173-1934 ruotsinkielistä, suhteutettuna se koko Etu-Töölön asukaslukuun (noin 14 750, vuonna 2017), on ruotsinkielisten osuus siellä vain noin 13 prosenttia.

Siirryimme pääkaupunkiseudun kartasta Pornaisten kaupungin rasteriaineistoon, johon kuului mm. rinnevalovarjostus, korkeuskäyrät, sekä alueen peruskartta teineen ja rakennuksineen. Toinen harjoituksemme oli digitoida Pornaisten alueelta viisi päätietä ja kaikki asuintalot. Tätä työtä tulisimme jatkamaan viidennellä kurssikerralla.

Lopuksi tuli meidän verrata Pornaisten korkeuskäyriä, saatavilla olevan rasteriaineiston sekä paikkatietopalvelu Paitulista ladatun Pornaisten peruskartan välillä (aineiston tuottaja Maanmittauslaitos). Kuvassa 2 on nähtävissä fuksianpunainen korkeuskäyräviiva (Maanmittauslaitos) sekä ohuempi vihreä korkeuskäyräviiva (rasteriaineisto). Erot ovat paikoin suuria. Rasteriaineisto on erittäin tarkkapiirtoinen, ja kuvaa korkeuskäyrissään mitä pienempiä yksityiskohtia Pornaisten maastossa. Maanmittauslaitoksen peruskartan korkeuskäyrät ovat paljon yksinkertaistavampia. Rasteriaineiston korkeuskäyrissä on kartoitettu enemmän korkeustasoja kuin Maanmittauslaitoksen käyrissä, kuten Nykänen artikkelissaan GIS-kuumetta (2019) mainitsi. Se lisää rasteriaineiston tarkkuutta sekä todenmukaisuutta. Nykäsen artikkelin kuva 2 havainnoi tätä varsin hyvin. Kuitenkin, kaukaa tarkasteltuna rasteriaineiston käyrät saattavat näyttää epäselviltä sikermiltä, kun niiden tarkat viivat sotkeutuvat epäselväksi mössöksi. Siinä tapauksessa Maanmittauslaitoksen suurpiirteisemmät käyrät saattaisivat toimia paremmin työskentelyalustana.

Harjoituksen yhtenä tarkoituksena oli oppia hyödyntämään rasteriaineistoa sekä peruskarttalehtiä yhdessä ja/tai erikseen.

Artikkelia muokattu 16.2., linkki viitattuun kuvaan lisätty.
Artikkelia muokattu 17.2., lähdeluetteloa täydennetty. 

 

 

Lähteet:

Huhtanen, J. (2018). Syvällä Lapin erämaassa kulkee natsi-Saksan viimeinen puolustuslinja, ja nyt sieltä löytyi salaperäinen vankileiri. Lainattu 14.2.2019, saatavilla (Helsingin Sanomien tilaajille): https://www.hs.fi/kotimaa/art-2000005895371.html

Sihvonen, I. (2019). Punkt- och rutmaterial i QGIS. Lainattu 14.2.2019, saatavilla: https://blogs.helsinki.fi/idasihvo/2019/02/08/punkt-och-rutmaterial-i-qgis/

Nykänen, J. (2019). GIS-kuumetta. Lainattu 17.2.2019, saatavilla: https://blogs.helsinki.fi/jaisa/2019/02/14/4-kurssikerta/

Paarlahti, A. (2019). Piste- ja ruutuaineistot. Luento Helsingin yliopistossa 8.2.2019.

Vko III

Vektoriaineistojen – tai minkä aineiston kanssa vaan – saattaa joskus huomata, kuinka tuhottoman paljon dataa aineistot sisältävät. Suuri määrä tietoa vaikeuttavat ohjelman suorituskykyä sekä hidastavat omaa työskentelyä. Monien yksiköiden kanssa voi olla myös epäkäytännöllistä työskennellä erikseen. Tietokantojen yhdistäminen nopeuttaa ja helpottaa suurpiirteistä työskentelyä, missä ei tarvita niin montaa yksittäistä datakohdetta.

Joskus taas haluamamme aineisto ei ole paikkatieto-ohjelmistolle suotuisassa tallennemuodossa. Useimmiten asia on kuitenkin helposti muutettavissa. Esimerkiksi Excel-taulukko-ohjelmalla tuotettu tiedosto (.xlsx) ei toistu QGIS-paikkatieto-ohjelmassa. Tiedoston pystyy muuttamaan Excelissä helposti QGIS:ssä toistuvaan tiedostomuotoon .cvs:ksi (comma delimited), milloin avatessa QGIS projektissa siitä tulee automaattisesti uusi attribuuttitietokanta.

Muun muassa tällaisten aiheiden parissa työskentelimme kolmannella kurssikerralla. Harjoitustyönä käytimme Afrikan mantereen karttaa vektoriaineistona, mihin oli piirretty valtioiden rajat äärimmäisellä tarkkuudella. Alkuperäisessä tietokannassa jokaisella valtiolla oli enemmän kuin yksi komponentti, eriävä alue yhtenäisestä polygonista (esimerkiksi Guinea-Bissaun rannikko koostuu pirstaloituneista saarirykelmistä, joilla on kaikilla oma lukuarvo, ID, yms.). Tällaisen massiivisen tietokannan kanssa olisi työlästä työskennellä, varsinkin kun tarkastelisimme koko Afrikan mannerta. Eri asia olisi, jos tekisimme tutkimustyötä yksittäisistä valtioista tai alueista. Harjoittelimme tietokantojen yhdistämistä QGIS:in dissolve (suom. liuottaa) -työkalun avulla. Dissolve-työkalu nimensä vastaisesti yhdisti yksiköt, joilla oli jokin yhtenevä tekijä, esim. valtion tunnus: Guinea-Bissau: BJ, yhdeksi Guinea-Bissaun tietokannaksi. Työprosessin pystyy tekemään erikseen jokaisella valtiolla tai sitten koko vektoriaineistolle.

Tarvitsemamme Excel-taulukko sisälsi tietoa Afrikan valtioiden väestön, sekä internetin käyttäjien määrän vuonna 2000, 2017, että Facebook-sovelluksen käyttäjien määrän vuonna 2018. Työvaihe, mikä pitäisi vielä suorittaa, olisi saada uusi .cvs-tiedosto osaksi Afrikan tietokantaa. Join-työkalulla (suom. liittää) pystyy helposti yhdistämään toisen tietokannan toiseen – jos niillä on yhdistävä tekijä. Tässä tapauksessa molemmilla datoilla on käytössä valtioiden nimet, joten ohjelma pystyy yhdistämään tietokannat nopeasti ja kivuttomasti. Jos tietokannoilla ei olisi yhdistävää tekijää näin helposti löydettävissä, yhdistäminen olisi paljon monimutkaisempaa.

Harjoituksen lopuksi lisäsimme Afrikan tietokantaan dataa mantereen konflikteista, timanttien sekä maanpäällisten öljylähteiden lokaatioista – toisin sanoen tuotimme tietoa tietokantaan sijainnin perusteella. Sitä varten täytyi käyttää työkalua, joka laskee pisteet polygonissa. Erikseen oli myös työtapa, millä pystyi tuottamaan tietoa polygoneista polygoneissa.

Tuotetuilla muuttujilla on selviä yhteyksiä toisiinsa. Nyfors esitti artikkelissaan ”Valot palaa mutta ketään ei ole kotona” (2019) konfliktien ja esim. timanttilöydöksien sijaintien välisiä yhteyksiä. On sanomattakin selvää, että sellaisessa maailmassa kuin elämme, luonnonrikkauksien esiintymät aiheuttavat kiistämättä yhteenottoja. Nyfors mainitsi 1800-luvulla tapahtuneista konflikteista brittien ja alkuperäiskansojen välillä johtuen uusista timantti- ja kultalöydöksistä. Samankaltaisia luonnonrikkauksista aiheutuvia konflikteja puidaan myös nykypäivän viihdemaailmassakin, esimerkkinä vuonna 2018 julkaistussa elokuvassa Black Panther (ohj. Ryan Coogler, Marvel Studios).

Internetin käyttäjät ovat kasvaneet Afrikassa nopeasti vuodesta 2000 vuoteen 2017 (esim. Kamerunissa 20 000 vs. 6 128 422). Usein lisääntyvästä internetin käytöstä koetaan seuraavan huonoja vaikutuksia. Valeuutisten, poliittisten manipulointien sekä taloudellisten vedätysten takia internetin käyttäjien tulisi kiinnittää yhä enemmän huomiota lukemiinsa asioihin ja ilmiöihin ja käyttää lähdekritiikkiä. Internetin ja sosiaalisen median koetaan myös huonontavan ihmissuhteiden ja elämän laatua. Uuden Pew Research Center-analyysin mukaan varsinkin Saharan eteläpuolisessa Afrikassa internetin käytön kasvulla koetaan kuitenkin olevan positiivisia vaikutuksia ihmisten elämänlaatuun (Silver, Johnson, 2018).

Enemmistö kokee internetillä olevan hyviä vaikutuksia koulutukselle, taloudelle, henkilökohtaisille suhteille sekä politiikalle. Teknologian kasvu näkyy myös teknologia-alan yritysten lisääntymisessä. Esimerkiksi Buean kaupunkiin, Kamerunissa, on syntynyt Ylen artikkelin mukaan ”startup-ekosysteemi” (Lindström, 2019). Ilmiötä kutustaan Kamerunvuoresta (Mongo ma Mdemi) inspiroituneena Piivuoreksi (Silicon Mountain). Kysyntä varsinkin afrikkalaisille kehitetyille mobiilisovelluksille kasvaa, mutta erilaiset konfliktit haittaavat teknologian vakaata kehitystä. Esimerkiksi kaksikielisessä Kamerunissa käydään taisteluita itsenäisyyttä vaativan englanninkielisen väestön ja ranskankielisen hallituksen välillä. Hallitus sulki vuonna 2017 internetin englanninkielisessä Bueaussa jopa kolmeksi kuukaudeksi, ja sijoittajat kaikkoavat alueelta väkivaltaisuuksien johdosta.

Ja takaisin kotimaahan. Itsenäisenä työnä tuli toimittaa Suomen tulvaindeksikartta, johon tulisi merkitä myös valuma-alueiden järvisyysprosentti. Tehtävää suorittaessa tuli käyttää Afrikka-tehtävän työskentelymenetelmiä ja/tai hyödyntää niitä. Jotkin askeleet tuli toistettua, muttei suinkaan kaikkia. Se tekikin itsenäisestä työstä haastavaa. Sain älyttömän hyvän tukiopetustuokion Kialta, mikä helpotti työskentelyä ja lievitti hermostuneisuutta. Kun muutamaa päivää myöhemmin taas kokeilin tehdä kartan alusta loppuun itsenäisesti, oli se alussa tuskaisaa, mutta loppua kohden työnteko alkoi sujua ja lopulta tajusin, mitä koko tehtävässä oli haettu takaa. Kuvasta 2 on nähtävissä tehtävän lopullinen tulos.

Tulvaindeksi lasketaan jakamalla keskiylivirtaama keskialivirtaamalla (MHQ/MNQ). Kartasta on nähtävissä, kuinka tulvaherkkyys on korkeimmillaan maan länsi- että etelärannikolla – siellä, missä järvisyysprosentti on alhaisin. Havaittavissa on siis selkeä korrelaatio järvisyyden sekä tulvaherkkyyden välillä. Tulvaherkkyyteen vaikuttavia muita tekijöitä ovat järvien lukumäärän lisäksi valuma-alueen pinnanmuodot sekä maankäyttö.

Kertoman mukaan juuri tätä koropleettikarttaa tulemme tarvitsemaan myöhemmissä opinnoissamme kevään edetessä kohti kesää. Mielenkiintoista nähdä, onko tästä kartasta silloin yhtään mihinkään.

 

 

Lähteet:

Nyfors, K. (2019). ”Valot palaa mutta ketään ei ole kotona”. Lainattu 7.2.2019, saatavilla: https://blogs.helsinki.fi/knyfors/2019/02/07/valot-palaa-mutta-ketaan-ei-ole-kotona/

Silver, L. – Johnson C. (2018). Internet Connectivity Seen as Having Positive Impact on Life in Sub-Saharan Africa. Lainattu 7.2.2019, saatavilla: http://www.pewglobal.org/2018/10/09/internet-connectivity-seen-as-having-positive-impact-on-life-in-sub-saharan-africa/

Lindström L. (2019). Kun internet suljettiin Afrikan tärkeimmästä startup-kaupungista, yrittäjät perustivat nettipakolaisleirin kaupungin rajalle. Lainattu 7.2.2019, saatavilla: https://yle.fi/uutiset/3-10618758