Osa 7 – “Sä oot viimeinen, sua jättäis en”

“Ja Jumala päätti seitsemäntenä kurssikertana työnsä, jonka hän oli tehnyt, ja lepäsi seitsemäntenä päivänä kaikesta työstänsä, jonka hän oli tehnyt.”
(1. Moos 2:2)

No ei nyt aivan noinkaan, sillä ei tämä hauskuus ihan vielä ole loppu. Tosiaan kuitenkin viimeistä kurssikertaa vietiin ja vaikka edellispäiväisen laskiaisen hilpeys oli yön aikana vaihtunut GIS-luokan rapeudeksi, oli aika palata MapInfon ääreen – mahdollisesti viimeistä kertaa vähään aikaan.

Näin saavuin Kumpulaan.

Viimeiselle kurssikerralle ei oltu säästetty mitään tiettyä aihetta, vaan kartan sai laatia täysin vapaasti haluamastaan teemasta ja alueesta, kunhan kartta oli kahta eri muuttujaa esittävä teemakartta. Itse aineistoa ei tällä(kään) kerralla saatu laitoksen puolelta, vaan se piti itse kaivaa internetin ihmeellisestä maailmasta. Massiivisen valinnanvapauden takia aineisto oltiin ohjeistettu etsimään ennakkoon, ettei siihen kuluisi turhaa kurssikerran aikaa. Kaukaa viisaana en ollut tätä tietenkään tehnyt ja valtaosa kurssikerrasta kuluikin mielekästä aineistoa etsiessä. Noh, näistä kokemuksistahan sitä parhaiten oppii ennakointia. Vapaavalintaisessa aineistossahan on se hauska puoli, että se voi saapua melkeinpä missä muodossa tahansa. Tämänhän opimme jo viime kerralla (Lapplainen, 2017). Siksi vaati muutaman latauksen, yrityksen ja erehdyksen, että haluttu aineisto alkoi muovautumaan kartografiseksi taideteokseksi (kuva 1). Aineiston näkyessä MapInfon taulukossa tunne oli suorastaan euforinen.

Kuva 1. Eurooppalaisten kaupunkialueiden ja puskurivyöhykkeiden päivän keksilämpötilan ero ja kaupunkialueiden yhteenlaskettu koko. Puskurivyöhykkeiden säde on 10 km.

Alunperin tarkoituksena oli pysytellä kotimaan tilastoissa, sillä Tilastokeskuksen tiedostot olivat kaikista selkeimpiä ja ennen kaikkea omasta mielestäni luotettavimpia. Liikenneonnettomuuksia kuvaava teemakartta oli kuitenkin sen verran tylsän näköinen ja syntyi liian vaivattomasti, että päädyinkin tekemään karttaa aivan jostain muusta.

Kuvan 1 kartta on kahden muuttujan teemakartta, jossa koropleetrivärit kuvaavat kaupunkiseutujen ja niiden esikaupunkien lämpötilaeroja ja graduated-hökkelit kunkin maan kaupunkiseutujen yhteenlaskettuja pinta-aloja. Kartan aineistot on ladattu Yhdysvaltain ilmailu- ja avaruushallintovirasto NASA:n sivuilta ja perustuu Columbian yliopiston tilastoihin (NASA), joten uskallan pitää aineistoja luotettavana. Kartta kuvaa Eurooppaa, sillä tällä alueella on juuri sopiva määrä valtioita, että kartta pysyi selkeänä ja informatiivisena. Alun alkujaan tavoitteena oli luoda vastaava kartta Yhdysvaltain osavaltioista, mutta sopivaa vektorimuotoista karttaa ei tuntunut löytyvän millään, joten päädyin lopulta Eurooppaan.

Pääsääntöisesti kaupunkialueilla lämpötila on korkeampi, kuin sitä ympäröivillä alueilla. Oletettavasti pääsyynä tähän ovat suurempien päästöjen aiheuttama lämpövaikutus. Arvelin, että suurempien kaupunkialueet tarkoittaisivat myös suurempia lämpötilaeroja. Kartta kuitenkin osoittaa, että näiden muuttujien välillä ei ole juurikaan havaittavissa olevaa korrelaatiota. Toisaalta kaupunkialueiden koot ovat absoluuttisia arvoja, joten ne eivät eri kokoisten maiden välillä ole täysin vertailukelpoisia. Asukastietojen puuttuessa suhteellisten kokojen vertailu ei kuitenkaan onnistunut.

Kartasta näkee, että suurimmat lämpötilaerot ovat Alppien maastossa ja Balkanin niemimaalla. Mahdollisia syitä, miksi juuri nämä alueet korostuvat, on vaikea keksiä. Alpeilla on varmasti osasyy on vuoriston kylmyys kaupunkien ulkopuolella, mutta siinä tapauksessa myös pohjoismaiden pitäisi olla paljon punaisempia, joskin pohjoismaiset suurkaupunkialueet sijaitsevat alavilla mailla. Balkanin lämpötilaeroille on vaikea keksiä mitään vastaavaa selitystä.

Ajatuksia kurssista

Kurssi on nyt siis lopussa ja jätin haikein mielin GIS-luokan viimeisen kurssikerran päätteeksi. PAK-kurssi on antanut ensinuuhkaisun paikkatiedon ja geoinformatiikan etsimisestä, analysoinnista ja luomisesta. Alkuun kaikki tekeminen oli aivan uutta ja kankeaa, kuten aina uusien uusia asioita tehdessä, mutta kokemuksen karttuessa myös osaamisen taso nousi kohisten. Välillä tuntui tulevan jonkin verran takaPAKkia (hehheh), mutta pääsääntöisesti kehitys oli nousujohteista.

Viimeisen kurssikerran karttaan oli mahdollista käyttää käytännössä kaikkea kurssin aikana kartutettua paikkatieto-osaamista aina koropleettikartoista geokoodaamiseen, vaikka oman karttani osalta menin lähestulkoon helpoimman kautta. Jo kuitenkin se, että en valinnut helpointa aineistoa käyttööni osoittaa, että kehitystä on tullut. Ensimmäisellä kurssikerralla pohdin MapInfon osalta näin: “Vakaa uskoni kuitenkin on, että tulen ajan mittaan sinuiksi ohjelman kanssa.” (Lappalainen, 2017). Suhteeni MapInfoon ei ole kyllä vieläkään aivan terveellä pohjalla, mutta tällä hetkellä ollaan kuitenkin paljon viidettä kurssikertaa (Lappalainen, 2017) valoisimmissa tunnelmissa. Ohjelmassa on kuitenkin vielä monta tuntematonta toimintoa, enkä Jokisen tavoin (Jokinen, 2017) osaisi välttämättä ratkaista yllättäviä ongelmatilanteita itse.

Jatkoa ajatellen pitäisin tilannetta kuitenkin hyvänä. Kuulemma MapInfoa ei tulevilla kursseilla juurikaan käytetä, eikä tämä haittaa ollenkaan. Kehityksen kannalta on varmaankin tehokkaampaa opetella ensin vaikein ohjelma ja sitten siirtyä helpompien pariin, kuin päinvastoin. MapInfo teki tehtävänsä, eli opetti paikkatiedon perusteet, ja nyt kurssin lopuksi hänen voidaan antaa vietää rauhassa lomapäiviään.

Nylon Beat – Viimeinen

Läheet

Jokinen, V. (2017). Kurssikerta 7: Viimeinen ehtoollinen (1.3.2017)  https://blogs.helsinki.fi/jokinenv/2017/03/01/kurssikerta-7-viimeinen-ehtoollinen/ Luettu 2.3.2017

Lappalainen, J. (2017). Vain PAK(ki) puuttuu (23.2.2017)  https://blogs.helsinki.fi/ladjouko Luettu 2.3.2017

NASA, Global Urban Heat Island (UHI) Data Set, v1 (2013).  http://sedac.ciesin.columbia.edu/data/set/sdei-global-uhi-2013  Luettu 2.3.2017

Pyhä Raamattu (1992). Suomen kirkon sisälähetysseura, Helsinki.

Osa 6 – “Hit me like a meteorite, don’t let me go”

Tänään tietokoneiden kanssa räpeltäminen sai hetkeksi jäädä, kun kurssikerran ensimmäinen tunti kului raikkaassa ulkoilmassa paikkatietoa keräten. Pähkinänkuoressa tarkoitus oli valita kohteita (roskiksia, busseja, kiviä, käpyjä… you name it), joita käytiin etsimässä jalan Kumpulan lähimaastosta ja joiden sijaintiedot sitten tallennettiin GPS-laitteeseen. Nämä tiedot syötettiin myöhemmin MapInfoon, joka piirsi kiltisti kartalle kohteet ja kuljetun reitin.

Happihyppelyn tulosten analysoinnin jälkeen päästiin itse asiaan. Kurssikerran uusi asia oli street-muotoinen aineisto ja sen kautta tapahtuva geokoodaaminen. Lontoonkielen taitajat varmaan osaavat arvata, että street-aineisto viittaa katuihin, ja kyseessä onkin osoitetietoja tallentava tiedostomuoto. Käytössämme oli koko Helsingin katuverkosto street-muotoisena ja käytännössä tämä tarkoitti sitä, että kohteita voitiin sijoittaa kartalle pelkän osoitteen perusteella, eli kohteet geokoodattiin. Kohteen koordinaatteja ei siis tarvittu. Kätevää! Pienen manuaalisen avituksen jälkeen MapInfo onnistuikin sijoittamaan kaikki parituhatta helsinkiläistä peliautomaattia oikeille paikoilleen. Tähän väliin on muuten pakko kehua MapInfon käytöstä kurssikerran aikana, sillä tällä kertaa paljon enemmän hiersi muiden ohjelmien toimintatavat, kuin MapInfon. Tai sitten alan itse väsyä taistelemaan vastaan.

Kurssikerran kartta-aineisto koski maailman luonnonhazardeja: maanjäristyksiä, tulivuoria ja meteoriitteja. Tällä kertaa emme saaneet aineistoja suoraan Artulta, vaan ne piti itse käydä lataamassa internetin syövereistä. Osa aineistoista oli valmiiksi MapInfon hyödynnettävissä, osan kanssa piti kikkailla Microsoft Excelin ja Notepadin kautta, että niistä sai tolkullisen näköisiä. Yksinkertaisen kuuloista, mutta kun eri ohjelmat käsittävät pilkut, pisteet ja välit eri tavalla, vaatii kohtuullisen monta yritystä ja kirosanaa, että aineisto päätyy lopulta kartalle oikean näköisenä. Silloinkaan täyttä varmuutta aineiston paikkansapitävyydestä ei ole.

Aineistoista sai valita vapaasti, mitä asioita ja alueita kartoillaan haluaa esittää, ja itse valitsin meteoriittien putoamisalueet. Vaikka myöhemmin selvisi, että ko. aineiston käisttely on yhtä tervan juontia, en luovuttanut, vaan taistelin kunnialla loppuun asti.

Kuva 1 kuvaa kaikkia aineistosta löytyviä meteoriittihavaintoja kautta maailman ja lisäksi korostin karttaan yli 10 kg painoisten meteoriittien sijainnit. Koiviston (Koivisto, 2017) kartassa kuvattiin yli 500 kg meteoriitteja, mutta mielestäni jo yli 10 kg meteoriiteilla voi hyvin havannoidan haluamaani asiaa. Kartasta huomaa, että meteoriitteja on laskeutunut maapallolle tuhansia ympäri maailman, mutta on vaikea uskoa, että meteoriitit olisivat suosineet erityisesti tiettyjä alueita. Syy sille, miksi havaintoja on selvästi tiheämmin Yhdysvalloissa, Euroopassa, Australiassa ja Pohjois-Afrikassa, kuin muualla on varmasti jokin muu. Australian ja Saharan autiomaissa sadanta ja biomassan tuotanto on pientä, joten meteoriittien kraaterit säilyvät varmasti pitkään maaston korkokuvassa. Eurooppa ja Yhdysvallat taas ovat  erittäin tiheästi ja pitkään asutettuja seutuja, joten luonnollisesti maastoa on havainnoitu tiheällä haravalla. Tästä syystä varmasti myös Intiassa ja Japanissa on selvästi ympäröiviä alueita enemmän meteoriittihavaintoja.

Kuten kartasta huomaa, valtaosa meteoriiteista ei ole järin suuria: kaikista maahan iskeytyneistä meteoriiteista alle puolet on yli 10 kg painoisia. Yksi kurssikerran teemoista oli eläytyä opettajan rooliin ja yrittää miettiä, miten karttoja voisi käyttää opetusvälineinä. Vaikka maapalloon on ihmishistorian aikana osunut järjetön määrä meteoriitteja, ei planeettamme muistuta Jaster-peltiä (tietäjät tietää), sillä niiden koko on maahan osuessa yleensä kutistunut lähes olemattomiin. Tämän kuvan 1 kartta havainnollistaa hyvin

Kuva 2.

Toinen kartta (kuva 2) kuvaa myös meteoriitteja, mutta tällä kertaa ennen vuotta 1700 saatuja havaintoja. Vuosi on valittu mielivaltaisesti ilman sen kummempia perusteita, mutta kartasta huomaa vielä kuvaa 1 vahvemmin meteoriittihavaintojen alueelliset tihentymät. Etenkin Eurooppa korostuu tässä kartassa, sillä se oli ko. ajanjaksona tieteen ja kulttuurin ydinaluetta.

Kuva 3.

Kolmas kartta (kuva 3) kuvaa meteoriittihavaintoja Euroopassa. Havainnot on jaoteltu aineistossa olevan Fell/Found-sarakkeen mukaan, joka (mikäli tulkitsin oikein) kertoo, onko ko. meteoriitti löydetty, vai onko itse sen putoaminen havaittu. Taas kerran tiheimmän asutuksen alueella havaintoja on kaikista tiuhimpaan, mutta punaisia palluroita on selvästi enemmän periferioissa, kuin ydinalueilla. Koska Keski- ja Länsi-Eurooppa asutettiin huomattavasti Pohjolaa ja Venäjää aikaisemmin, onkin loogista, että siellä historiankirjoihin on jäänyt merkintöjä meteoriittien putoamisesta. Erämaassa ei ole ketään näkemässä taivaankappaleiden osumista maapalloon.

Kurssikerta oli tuloksiin nähden yllättävän työläs, mutta opetti taas tärkeän asian paikkatiedosta: ohjelmat eivät aina välttämättä keskustele nätisti keskenään. En kuitenkaan koe itseäni petetyksi tai katkeraksi – kuten aikaisemmin MapInfon kanssa – vaan tällä kertaa aika kului oikeasti tehokkaaseen ongelmanratkontaan. Eteenpäin on siis tultu.

Years & Years – Meteorite

Lähteet

Koivisto, S. (2017). Keskiviikon geokoodausta (22.2.2017) https://blogs.helsinki.fi/kosokoso/2017/02/22/keskiviikon-geokoodausta/ Luettu 24.2.2017

Osa 5 – “Älä Hinkki masennu – sä et sentään asu Vantaalla”

Kerrataanpas tähän väliin mitä tähän mennessä ollaan paikkatiedosta opittu.

  1. MapInfolla voi tehdä kätevästi koropleettikarttoja ja jakauman vinous vaikuttaa luokkajakojen ja värisävyjen valintaan. MapInfo on monimutkainen, mutta ammattimainen paikkatieto-ohjelma.
  2. Informatiivisuuden lisäämiseksi samassa teemakartassa voi esittää useampaa muuttujaa. MapInfon oppiminen vaatii oletettua enemmän omistautumista.
  3. MapInfo on perkeleellinen, kylmä ja pimeä paikka, jonne unohdetut paikkatietokannat tulevat kuolemaan. Jos MapInfo olisi ihminen, hän harrastaisi koiranpentujen potkimista ja YouTube-kommentointia. Tietokantojen muokkaaminen, uusien luominen on mahdollista paikkatieto-ohjelmilla.
  4. Pääkaupunkiseudun alle kouluikäisten sijoittumisesta löytyy muutamia alueellisia keskittymiä, jota voidaan havainnollistaa ruutukartalla. Kuten Luciferia, myös MapInfoa vastaan voi taistella?
  5. Ei voi…

Tämänkertaisella kurssikerralla jatkettiin edeltävällä viikolla aloitettua Pornaisten keskustan karttakohteiden digitointia (Lappalainen, 2017) . Kohteita ei digitoitu vain digitoinnin rajattoman riemun johdosta, vaan tällekin oli vissi tarkoitus: bufferointi. Bufferi, eli puskurivyöhyke, pystyttiin luomaan jokaiselle karttaobjektille ja tämän jälkeen ko. bufferin sisälle jääviä objekteja pystyttiin tarkastelemaan. Pornaisten tapauksessa luotiin buffereita mm. tieverkon ja terveysaseman ympärille, jolloin voitiin tarkastella vähintään x etäisyyden päässä kohteesta y olevien rakennusten määrää.

Pornaisten jälkeen siirryttiin Vantaalle. Tämä tapahtui kuitenkin vain paikkatietokantojen tasolla, joten ei ollut vielä syytä masentua, kuten MC Taakibörstakin totetaa. Vantaalta oli tarkoitus laskea MapInfon avulla Malmin ja Helsinki-Vantaan lentokenttien alueen asutuksen sijoittumista juuri opitun bufferointitekniikan avulla. Lisäksi tarkasteltiin mm. juna-asemien läheisyydessä asuvien määrää, taajama- ja haja-asutuksen suhdetta, ulkomaalaisten määrää alueittain jne. Kurssikerran tehtävät keskittyivät siis hyvin vahvasti Vantaalaisten laadulliseen ja määrälliseen sijoittumiseen. Syitä näihin listaan alla:

  • Lentokentät tuottavat melua. Lentokenttien lähellä ja meluisimmilla alueilla asutus on harvaa johtuen lainsäädännöstä ja rakennusnormeista (Maankäyttö ja rakennuslaki, 2016). Lentokoneiden laskeutumisreittejä on muutettu, etteivät Tikkurilan kaupunkikeskuksen asukkaat häiriintyisi (Lehtonen, 2017). Harvan asutuksen takia Malmin lentokentän muuttaminen asutuskäyttöön vapauttaisi valtavan määrän hyvää rakennusmaata.
  • Vantaalaisten rautatieasemien lähellä asuu vain alle viidennes alueen väestöstä. Kuten Ice-T ja Olivia Lehtosen blogissa pohtivat, syitä tälle ovat luultavasti kattava bussiliikenne kaupungin alueella. Onkin mielenkiintoista nähdä, miten kehärata vaikuttaa tulevaisuudessa asutuksen sijoittumiseen.
  • Vantaalla on vain kourallinen alueita, joissa ulkomaan kansalaisten määrä on yli 30 % väestöstä. Syitä on vaikea arvioida, sillä alueiden kokoja, sijaintia tai kehittymistä ei analysoitu, vaan harjoituksen tarkoitus oli puhtaasti harjaannuttaa teknistä osaamista.

MapInfon perustavanlaatuinen ongelma on sen jäykkyys. Jos ohjelmalla haluaa saada aikaiseksi paikkatietoanalyysejä, vaatii se käytännössä komentosarjan ulkoaopettelun. Eri toiminnot ovat siis suoraan sanottuna liian pitkän polun päässä. Oman kokemukseni mukaan useimmissa ohjelmissa pääsee yllättävän pitkälle yrityksen ja erehdyksen kautta. MapInfossa tällä päätyy vain samaan umpikujaan.

Kuva 1.

Ei blogipäivitystä ilman teemakarttaa. Kurssikerran viimeisen tehtävän sai valita kolmesta vaihtoehdosta, joista uima-altaiden ja saunojen tarkastelu tuntui rauhoittavimmalta. Tehtävässä oli tarkoitus analysoida uima-allas ja saunatalouksien määrää ja muotoa – tarkemmat luvut näkyvät taulukossa 1.

Kartta (kuva 1) kuvaa uima-altaide lukumäärää pienalueittain. Kuuten huomata saattaa, Helsingissä sijaitsee ylivoimaisesti eniten uima-altaita. Uima-altaat ovat selvästi keskittyneet hyväosaisimmille omakotitalovaltaisille pienalueille (esim. Marjaniemi, Länsi-Pakila), joskin tämä pätee vain Helsinkiin. Jostain syystä uima-allasbuumi ei ole Espoossa, Kauniaisissa tai Vantaalla lähellekään pääkaupungin tasoa, vaikka näistäkin löytyy törkeän varakkaita alueita. Aroalho epäileekin, etteivät tilastot pidä paikaansa ja itse olen hänen kanssaan samalla linjalla.

Ja hei – kartta on taas kerran kaunista katseltavaa.

Taulukko 1.

MC Taakibörsta – PL2000

Lähteet

Lappalainen, J. (2017) Osa 4 – “You are never too young to have TAK flashbacks” (12.2.2017) https://blogs.helsinki.fi/ladjouko/2017/02/12/delta/ Luettu 17.2.107

Aroalho, S. (2017) Ehkä olisin mielummin uima-altaassa, kurssikerta 5 (15.2.2017) https://blogs.helsinki.fi/aroalho/2017/02/15/ehka-olisin-mielummin-uima-altaassa-kurssikerta-5/ Luettu 17.2.2017

Lehtonen, P. (2017). Kurssikerta V Law and Order edition (15.2.2017) https://blogs.helsinki.fi/lepylepy/2017/02/15/kurssikerta-v-law-and-order-edition/ Luettu 17.2.2017

Maankäyttö ja rakennuslaki (2016) http://www.finlex.fi/fi/laki/ajantasa/1999/19990132 Luettu 17.2.2017

Osa 4 – “You are never too young to have TAK flashbacks”

Tällä viikolla PAK jatkui uusien aineistojen parissa. Jos edellisillä kurssikerroilla käsitellyt tietokannat olivat verrattain pieniä ja kuvasivat vain muutamaa eri muuttujaa taulukossa, sukellettiin nyt muutamaa astetta isompiin pisteaineistoon perustuviin tietokantoihin.

Kartta, joka neljännellä kurssikerralla oli tarkoitus saada aikaiseksi, oli ruutukartta, joka perustui Tilastokeskuksen ylläpitämään Yhteiskunnan seurantajärjestelmän (YKR) paikkatietoaineistoon vuodelta 2013. Tietämättömille tiedoksi, että YKR:ään kerätään rakennuksittain tietoa kyseisen talon asukkaista ja rakennuksesta itsestään. Käyttämässämme aineistossa oli esimerkiksi tiedot pääkaupunkiseutulaisten iästä, kielestä, kansalaisuudesta, sekä rakennuksen iästä ja talotyypistä. Tietäjät tietää. Teemakarttaan oli tarkoitus valita joku näistä muuttujista ja esittää se kartassa ruutuaineistona.

MapInfon kriittisten hetkien kaatumista lukuunottamatta eniten hikoilua tehtävässä tuotti sopivan aineiston ja sopivan ruutukoon valinta. Useat muuttujista eivät olleet soveliaita esitettäväksi ruutuaineistona, sillä esimerkiksi ruutukarttani rakennusvuosista näytti enemmän kurkkusalaatilta, kuin huolelliselta kartografiselta esitykseltä. Muuttujassa piti siis ilmetä selviä alueellisia eroja, jotta kartta toisi mitään informatiivista lisää tiedon esittämiseen. Toinen haaste – ruutukoko – muodostui tasapainottelusta selkeyden ja yleistämisen tason välillä – kartografian perusongelmia siis.

Kuva 1.

Lopullisessa kartassa (kuva 1) muuttujaksi valikoitui alle 7 vuotiaiden määrä 500×500 metriä kokoisessa ruudussa. Pienempää ruudukkoa olisi ollut vaikea lukea ja isompi olisi mielestäni yleistänyt tietoa liikaa. Toisaalta kartta olisi voinut kuvata vain osaa Pääkaupunkiseudusta, mikä taas olisi tottakai vaikuttanut sopivan ruutukoon valintaan. 0-6 vuotiaiden määrää ei suoraan löytynyt aineistosta, vaan tietokantaan piti lisätä sarake, johon oli laskettu 0-, 1-, 2-, 3-, 4-, 5- ja 6-vuotiaiden määrän summa. Pientä kikkailua, mutta tuttua edelliseltä kurssikerralta.

Visuaalisen aistikkuuden lisäksi kartasta huomaa yhdellä silmäyksellä, minne alle kouluikäiset lapset ovat pk-seudulla keskittyneet, ja näin ollen tehdä päätelmiä esimerkiksi siitä, minne uudet päiväkodit olisi paras sijoittaa, tai mihin peruskouluihin olisi odotettavissa lähivuosina suuria alimpia luokkia. Esimerkiksi Helsingissä erottuvat kantakaupunki ja Vuosaari, Vantaalla Tikkurila ja Espoossa Matinkylä, Leppävaara, sekä kaupungin keskus. Väestöntiheyttä kuvaa kartta tosin näyttäisi luultavasti hyvin samanlaiselta, joten mitään yllättävää kartasta on vaikea löytää.

Kurssikerran loppupuolella siirryttiin aivan uuten aiheeseen ja aloitettiin luomaan omaa paikkatietokantaa Pornaisen keskustan alueelta. Työ jäi kesken, joten siitä enemmän seuraavassa blogipostauksessa. Tekotavaltaan paikkatiedon luominen kuitenkin muistutti hyvin elävästi TAK-kursseilta tuttujen karttojen piirtämistä ja mielessäni palasinkin hetkeksi noihin marraskuun pimeneviin iltoihin GIS-labran syövereissä (kuva 2).

Kuva 2.

Osa 3 – “Jos kaupunki tulvisi, vesireittejä pääsisi pakoon”

Jos MapInfo oli tähän mennessä tuntunut kankealta ja vaikealta ymmärtää, paljasti se todellisen, pirullisen luonteensa vasta kolmannen kurssikerran aikana. On vaikea kuvata sanoin sitä turhautuneisuutta ja elämänhalun hidasta pakoa sormenpäiden kautta ulos kehosta, jonka MapInfon tietokantojen yhdistamis- ja muokkausominaisuudet aiheuttivat. Ohjelmalla on lähes kaikeen tasan yksi tapa tehdä ko. asia, eikä tämä tapa ole todellakaan kaikista nopein ja loogisin. Myöskään keskustelu muiden ohjelmien, kuten Microsoft Excelin kanssa suju sekään sen helpommin.

Mutta, mutta… unohdetaan taas kerran MapInfon aiheuttamat tykytykset otsasuonistossa ja keskitytään kurssikerran aiheeseen, eli tietokantojen yhdistämiseen ja käsittelyyn MapInfossa. Useinhan tarvittavia tietoja ei suoraan löydy yhtenäisenä tietokanta – kuten tähän mennessä kurssilla on ollut – vaan  ne on koostettava eri lähteistä. Kurssikerran aikana opimme siis kaikessa yksinkertaisuudessaan yhdistämään kaksi erinäistä taulukkoa toisiinsa. Kuulostaa simppeliltä, mutta toteutus vaati monta mutkaa ja yritystä.

Liitettävät tietokannat liittyivät Afrikkaan ja sen alueella tapahtuneisiin aseellisiin konflikteihin, timanttikaivoksiin ja öljykenttiin. Lisäksi tietokannoissa oli maittain tarkat tiedot asukamääristä, Facebookin käyttäjämääristä ja internetin käyttäjien määrn muutoksesta. Luvut ovat vain lukuja, mutta niistä pystyis MapInfon avulla laatimaan paikkatietoanalyysejä ja tekemään mielenkiintoisia havaintoja. Onko alueella ollut konflikteja timanttikaivoksen/ölykentän löytämisvuoden ja kaivuun/poraamisen aloittamisen välillä? Ovatko konfliktit viivyttäneet näiden luonnonvarojen hyödyntämisen aloittamista? Ovatko luonnonvarat lisänneet konfliktien määrää alueella? Myös Lehtonen (Lehtonen, 2017) pohti eri syiden tutkimista aineiston avulla – oli se sitten taloudellinen, uskonnollinen tai poliittinen. Lisäksi esimerkiksi Laaksonen (Laaksonen, 2017) esitti blogissaan konfliktialueiden internetkäyttäjien määrän tutkimista mahdollisena aineiston tietokantojen avulla.

Kurssikerran varsinaisen työn aiheena oli kuitenkin edelleen kotoinen Suomi ja sen hydrologisen kierron kuvaaminen kartalla – tarkemmin sanottuna jokien virtaamien kautta laskettu tulvaindeksi ja järvisyysprosentti valuma-alueilla.

Kuva 1.

Kuva 1 on yhdistetty koropleetti- ja pylväsdiagrammikartta Suomen suurimpien jokien tulvaindekseistä ja järvien kattama osuus pinta-alasta niiden valuma-alueilla. Ensimmäistä kertaa tällä kurssilla kartta rajattiin luonnonmaantietellisten piirteiden perusteella – ei hallinnollisten – mutta tämä ei aiheuttanut toteutukseen juuri mitään muutoksia.  Kartan laatimisessa hyödynnettiin edellisellä kurssikerralla opittuja kahden teemakartan yhdistämisen niksejä, mutta uutena asiana tulivat aineistojen yhdistämiset. Käytetyssä tietokannassa oli valmiina tiedot valmu-alueiden koista ja sijainneista, mutta karttaa varten aineistoon piti laskea tulvaindeksi (tulvahuippujen keskiarvo / kuivimpien kausien alimpien arvojen keskiarvo), sekä liittää samaan aineistoon järvisyysprosentti. Kyseessä oli siis samoja toimenpiteitä, joita tehtiin Afrikan tietokantojen kanssa.

Kartta on (jälleen kerran) visuaalisesti selkeä. Ensimmäistä kertaa tällä kurssilla kartta rajattiin luonnonmaantietellisten piirteiden perusteella – ei hallinnollisten – mutta tämä ei lopullisessa toteutuksessa juuri näkynyt. Värimaailma noudattaa sinisen ja vihreän sävyillään vesistöihin liitettyjä mielikuvia, joten lukematta legendaa tai otsikkoa lukija voisi jo arvella, mitä kartta mahdollisesti kuvaisi. Aineiston laadusta johtuen itse kartta vie arkin alasta kohtuullisen pienen osuuden, mutta en löytänyt MapInfosta ominaisuutta, jolla tähän olisi voinut vaikuttaa. Tästä syystä fontit ja muut objektit ovat myös hitusen liian pieniä, jotta ne erottuisivat vaivattomasti. Ulkoisella kuvanmuokkaustyökalulla tämäkin olisi tosin ollut korjattavissa.

Mitä kartasta sitten näkee? Suurimmat tulvariskialueet rannikkoalueilla – Pohjanmaalla ja Varsinaissuomessa, kun taas suhteellisesti eniten järviä on (yllättäen) nk. Järvi-Suomen alueella ja Koillis-Lapissa. Voidaankin siis todeta, että järvisyysprosentin ja tulvaindeksin välillä vallitsee negatiivinen korrelaatio. Miksi? Tieteellisesti pätevän vastauksen antaminen vaatisi asiaan perehtymistä, mutta syinä voisi pitää maaperän ja topografian vaikutusta järvien kykyyn pidättää sulamis- ja sadevesiä. Suoraan sanottuna mitä enemmän järviin mahtuu vettä, sitä vähemmän joet tulvivat. Lisäksi sademäärät vaihtelevat alueittain, ja meren läheisyydestä johtuvat rannikon rankat sateet vaikuttavat alueen tulvaindeksiin varmasti. Samalla linjalla on myös Uudenmaan ELY-keskus mm. Vantaanjoen tulvia selittäessä (Tulva… 2010). Syy siihen, miksi Lapissakin on suuren tulvaindeksi alueita, löytynee vuodenaikojen voimakkaista lämpötilaeroista. Karkeasti sanottuna siis talvella jokien virtaamat ovat jäässä ja kevään tullen voimakas lumien sulaminen kasvattaa virtaamia räjähdysmäisesti.

Kurssikerta oli MapInfosta huolimatta miellyttävä. Vaikka hydrologia ei sinänsä tuntunut siltä omalta vahvimmalta alueelta, ei sen tarkastelu kuitenkaan juurikaan eronnut kulttuurimaantieteellisten ominaisuuksien tulkinnalta. Ensimmäistä kertaa tuli sellainen tunne, että nyt tehdään oikeasti paikkatietoa, eikä vain pelleillä karttaohjelman ominaisuuksilla.

Ultra Bra – Vesireittejä

Lähteet

Laaksonen, I. (2017). 3. kurssikerta (2.2.2017) https://blogs.helsinki.fi/iilaakso/2017/02/02/3-kurssikerta/ Luettu 7.2.2017

Lehtonen, P. (2017). 3. kurssikerta, datan muokkaaminen ja yhdistely(3.2.2017) https://blogs.helsinki.fi/lepylepy/2017/02/03/tiedon-hankintaa/ Luettu 7.2.2017

Tulvariskien alustava arviointi (2010). Uudenmaan elinkeino-, liikenne- ja ympäristökeskus, Helsinki.

Osa 2 – artikkelitehtävä

Teemakartan laadinnan lisäksi toisella kurssikerralla tehtävänä oli myös tehdä reaktiopaperi Anna Leonowiczin (2006) teemakarttoja käsittelevään tutkimukseen.  Tutkimuksessa pohdittiin kahden eri muuttujan esittämisen vaikutuksia koropleettikartan selkeydelle ja luettavuudelle. Lisäksi Leonowicz testasi kahden puolalaisen yliopiston opiskelijoilla yhden ja kahden muuttujan koropleettikarttojen eroja vertailtavuudessa.

Tutkimus pohtii mielestäni hyvin kattavasti koropleettikarttojen ongelmia ja hyötyjä. Leonowicz perustaa useat havaintonsa muihin tieteellisiin tutkimuksiin, mikä antaa tutkijasta asiantuntevan ja alallaan harjaantuneen kuvan. Esimerkiksi puhuttaessa koropleettikartan luokkajaon määrästä, Leonowicz ei keksi päästään, mikä olisi informatiivisin luokkajako, vaan viittaa Olsonin (1981) tekemään tutkimukseen aiheesta.

Leonowicz tekstia tukee hyvin tutkimusta visualisoivat kuvat ja graafit. Esimerkiksi kuvan 1 graafista näkee, kuinka alaikäisten ja kaupunkimaisesti asuvien ihmisten määrä todellakin korreloi Puolassa. Kuva selventää myös, miten otannan jakautuminen on vaikuttanut luokkajakojen valintaan.

Kuva 1.

Kokonaisuutena Leonowiczin tutkimus oli mielestäni hyvä ja lisäsi omaa tietämystäni koropleettikartoista. Uskonkin että Leonowiczin ajatusten vaikutus näkynee jatkossa myös omissa kartoissani – siinä missä yhteistyö MapInfon kanssa sen sallii.

Lähteet

Olson, J. (1981). Spectrally encoded two-variable maps. Annals of the Association of American Geographers. 71(2): 259–276.

Osa 2 – “Sirpan kanssa landelle muutettiin”

Toisen kurssikerran aiheena oli syventyä teemakarttojen tekoon. Teemakartoistahan oli saatu jo maistiainen ensimmäisen kurssikerran aikana, mutta nyt oli tarkoitus saada paljon kokonaisvaltaisempi käsitys siitä, minkälaisia teemakarttoja ylipäätään on ja mihin tulee kiinnittää huomiota niitä laadittaessa. Tälläkin kurssikerralla pääasiallisena työkaluna käytettiin jo (enemmän tai vähemmän) tutuksi tullutta karttaohjelma MapInfoa.

Kuten ensimmäinen kurssikerta, myös tämä kerta koostui lyhyehköstä teoriaosuudesta ja pidemmästä käytännön osuudesta, jossa MapInfon ominaisuuksiin tutustuttiin kurssin vetäjän johdolla. Iso osa esitellyistä teemakarttatyypeistä oli jo ennestään tuttuja (mm. ympyrädiagrammi, koropleettikartta, jne.) kursseilta ja kurssikerroilta, mutta myös muutama tyyppi tuli täysin uutena tuttavuutena, kuten likuvärjätty grid-teemakartta ja kolmiulotteinen prismaattinen kartta.

Kurssikerran tehtävänannossa vaadittiin teemakartan laatimista valitsemastaan alueesta, jossa on esiteltynä kaksi eri teemaa päällekkäin tai vaihtoehtoisesti kartta voisi olla grid- tai 3D-kartta. Koska jälkimmäiset ovat minulle vielä tuntemattomia karttatyyppejä, päädyin turvalliseen (tylsään?) vaihtoehtoon ja laadin koropleettisen kartan, jonka päälle on lätkäisty pylväsdiagrammikartta.

Kuva 1. Koropleetti- ja pylväsdiagrammikartta väestöntiheydestä ja taajama-asteesta Etelä-Savossa

Karttani (Kuva 1) kuvaa väestöntiheyttä ja taajama-astetta Etelä-Savon maakunnan alueella. Tehtävänannossa ei tarkemmin määritelty, miltä alueelta teemakartta olisi laadittava, mutta päädyin usean kurssitoverini tavoin (esim. Björkvist 2017, Pajukangas 2017, Suoknuuti 2017) kuvaamaan yksittäistä maakuntaa selkeyden säilyttämisen takia. Luontevimmaksi maakunnaksi valikoitui sukutaustan ja kesämökin takia Etelä-Savo.

Aineistoja valitessa suurimmaksi haasteeksi muodostui niiden vähäinen määrä – tai oikeastaan huono vertailtavuus. Kahden eri muuttujan yhdistämisessä yhteen teemakarttaan olennaisin idea on, että muuttujien välillä löytyisi jonkin asteinen korrelaatio, jonka voisi todeta teemakartasta. Lisäksi muuttujien olisi hyvä olla samantyyppisiä, koska absoluuttisia ja suhteellisia arvoja on mahdoton verrata keskenään.

Noh, lopulta kaksi selvästi korreloivaa muuttujaa (taajama-aste ja väestöntiheys) löytyi ja niistä pystyi mudostamaan kohtalaisen näpsäkän näköisen kartan. Kartta on jälleen visuaalisesti esteettisen näköinen, ja siitä erottuvat selkeästi keskeisimmät erot alueiden välillä; kaupungit Mikkeli, Savonlinna ja Pieksämäki erottuvat niin taajama-asteeltaan, kuin väestöntiheydeltään selvästi muista kunnista, kuten niiden kuuluisikin. Aineiston laadusta johtuen luokkarajat valittiin tasavälisiksi. Lopputuotosta tarkasteltaessa huomaa kyllä, että fonttien ja legendan koko olisivat voineet olla napsun verran suurempia, kun tyhjää tilaakin kartan reunoilla on runsaasti. Nyt niistä on vaivalloista saada selvää, joskaan ei mahdotonta.

Syitä kartan alueella esiintyvälle demografiselle hajaantumiselle on monia. Mikkeli ja Savonlinna ovat kummatkin historiallisia asutuskeskittymiä ja tästä syystä niihin on muodostuneet Etelä-Savon laajimmat kaupunkimaiset alueet. Lisäksi kumpikin, kuten Pieksämäki, sijaitsevan rautatien, sekä valtateiden 4 ja 13 varrella, joten ne ovat helpommin saavutettavissa, kuin kehyskuntansa. Tämä on varmasti vaikuttanut muuttoliikkeen suuntautumisiin.

Vaikka MapInfo ei edelleenkään suuren osan ajasta suostunut toteuttamaan minkäänlaista inhimillistä logiikkaa, koen kurssikerran sujuneen kokonaisvaltaisesti hyvin. Pieniä viilauksia lukuunottamatta lopputuotokseni, teemakartta, on mielestäni erittäin onnistunut, joten teemakarttojen laatiminen pitäisi olla nyt jollain asteella hallussa.

Arttu Wiskari – Sirpa feat. Ulpu

Lähteet

Björqvist, M. (2017). Toinen kurssikerta – kartta Uudenmaan avioliitoista ja avioeroista (25.1.2017) https://blogs.helsinki.fi/bmikaela/2017/01/25/15/ Luettu 3.2.2017

Pajulahti, H. (2017). Kurssikerta 2. – Teemakarttojen maailma (3.2.2017) https://blogs.helsinki.fi/pajukahi/2017/02/03/kurssikerta-2-  teemakarttojen-maailma/ Luettu 3.2.2017

Suoknuuti, A. (2017). Katsaus Kymenlaakson elinkeinorakenteeseen ja koropleettikarttojen päällekäisyyden pohdintaa (26.1.2017) https://blogs.helsinki.fi/aksu/2017/01/26/katsaus-kymenlaakson-      elinkeinorakenteeseen-ja/ Luettu 3.2.2017

Osa 1 – “Sinä kartta monimutkainen, matka vierahilla mailla”

Paikkatiedon hankinta, analyysi ja kartografia -kurssi – tuttavallisemmin PAK – polkaistiin käyntiin ensimmäisellä kurssikerralla, joka keskittyi MapInfo-paikkatieto-ohjelmaan tutustumiseen. Kurssikerran aikana oli tarkoitus saada aikaiseksi MapInfolla teemakartta, joka julkaistiin omassa blogissa kurssikerran jälkeen.

Ohjelmana MapInfo vaikutti ensin hieman kankealta ja ulkoasultaan vanhentuneelta, mutta vähitellen sen ajatusmaailma ja toimintavat alkoivat selkeytymään. Toisaalta kurssikerran lopuksikaan ohjelman keskeisimmät toiminnot eivät olleet tulleet aivan kristallinkirkkaiksi. Vakaa uskoni kuitenkin on, että tulen ajan mittaan sinuiksi ohjelman kanssa.

Kuva 1. Saamenkielisten määrä Suomessa kunnittain

Ensimmäinen aikaansaannokseni (kuva 1) käsitteli saamenkielisten määrää kunnittain. Mitään erityisempää syytä aineiston valintaan ei ole – kuten Laaksosella (Laaksonen 2017) – kunhan nyt vaikutti mielenkiintoiselta ja minulle uudelta aiheelta. Kartan synnyttäminen kävi loppujen lopuksi jopa yllättävän helposti ja MapInfo teki puolestani paljon enemmän töitä kuin olisi aluksi voinut uskoa. Käytännössä käsin ei joutunut tekemään kuin tekstien ja muiden objektien sijoitukset, muuten MapInfon valikkojen kautta pystyi tekemään valinnat aina värimaailmasta ja janamittakaavan pituudesta lähtien.

Saamenkielisten määrä vaihtelee koko maan kattavassa tarkastelussa suuresti kunnittain, joten järkevin luokkajako oli tasainen luokkajako, jossa ylimpään luokkaan kuuluvat kaikki yli neljän saamenkielisen asukkaan kunnat. Näin ollen kartasta pystyy toteamaan saamenkielisten lähes täysimääräisen keskittymisen Lapin alueelle. Lisäksi kartasta näkee saamenkielisten muuttoliikkeen Lapista suuntautuneen lähes yksinomaan suomalaisiin suurkaupunkeihin tai näiden ympäryskuntiin. Yllättävän vähän saamenkielisiä on Itä-Lapissa, vaikka kaikkialla tämän alueen ympärillä saamenkielisiä on kuitenkin huomattavasti.

Kartta on ulkoasultaan siisti ja harmoninen. Tekstit, pohjoisnuoli ja janamittakaava erottuvat selkeästi, mutta eivät koonsa puolesta häiritse itse kartan lukemista. Näin jälkikäteen katsottuna legendasta olisi tosin voinut tehdä hieman kookkaamman, nyt se on ehkä hieman vaatimaton muihin kartan kohteisiin verrattuna. Värimaailma on ehkä kartan onnistunein osa-alue, sillä se viestii erittäin hyvin jo ensimmäisellä vilkaisulla suurista alueellista eroista saamenkielisten määrässä.

Kartta kuitenkin epäonnistuu esittämään saamenkielisten osuutta väestöstä, sillä luvut ovat absoluuttisia asukasmääriä, eikä kartasta siis näe saamenkielisten osuutta kuntien väestöstä. Osittain tästä syystä varmasti suurimmat kaupungit korostuvatkin kartalta, sillä niissä myös on eniten asukkaita ylipäätään, ei pelkästään saamenkielisiä. Tätä ongelmaa ei ole esimerkiksi Variksen (Varis, 2017) ulkomaiden kansalaisten osuutta kunnittain kuvaavassa kartassa. Näin ollen karttani on myös tältä osin raskaasti harhaanjohtava, jonka olisi voinut helposti korjata tekovaiheessa.

Kurssikerran tavoitteena oli oppia luomaan yksinkertainen teemakartta MapInfolla, sekä tutustua ko. ohjelman perusluonteeseen. Kumpikin onnistui jossain määrin, mutta samalla tuli kerrattua kartografisia perusongelmia informaation harhaanjohtavuuden muodossa. Jatkossa nämä pysyvät varmasti kirkaammin mielessä ja näistä lähtökohdista on hyvä jatkaa kurssin seuraaviin haasteisiin.

Happoradio – Puhu äänellä jonka kuulen

Lähteet

Laaksonen, I. (2017) 1. kurssikerta (18.1.2017)
           https://blogs.helsinki.fi/iilaakso/ Luettu 24.1.2017

Varis, S. (2017) Ensimmäinen kurssikerta (23.1.2017)
           https://blogs.helsinki.fi/saavaris/ Luettu 24.1.2017