Kategoriat
Uncategorised

Lisää elementtejä analyysiin

Voisin aloittaa jokaisen blogitekstini Aapo Keinästä siteeraten: ”Tavoitteena oli oppia ohjelman perusasiat”, sillä aina tuntuu siltä kuin olisi täysin avuton. Luotto omaan oppimiskykyyn on kuitenkin vahva ja päätin luottaa kliseeseen: kolmas kerta toden sanoo. Minun totuuteni taitaa olla se, että ilman kotona tehtävää toistoa en kykene asioita sisäistämään.

Itse kurssikerta alkoi vahvasti ja välillä huomasin jopa tuulettavani onnistumisteni johdosta. Opin paljon uusia nippelitietoja ja -taitoja, kuten sen että tietokanta ei ole aina hyvä ja joskus sitä täytyy muokata ennen käyttöön ottoa. Elämä on valintoja täynnä ja niin tässäkin voi valita, haluaako korjata tietokannan helposti vai vaikeasti. Valitsin monessa kohdassa matkan varrella vaikean vaihtoehdon ja päädyin tuijottamaan eksyneenä kompassia, joka pyörii ympyrää. Juonipaljastuksena voin kertoa, että pääsin lopulta perille. Koska matka on kuitenkin mielenkiintoisempi kuin päämäärä (vaikka sekin on analyysin arvoinen), on syytä kertoa vaiherikkaasta seikkailustani Geoinformatiikan maailmassa.

Yhteisenä harjoituksena tutkimme Afrikan mantereelle sijoittuvia timanttikeskittymiä, öljyalueita, konflikteja sekä väestöön liittyviä muuttujia. Tietokannassa valtiot olivat jakautuneet useaan osaan, joten sitä piti hieman siivota. Onneksi olin päässyt jo digisiivouksen makuun yhdistellessäni epäonnistuneita viivayrityksiä CorelDraw ohjelmassa. Yhdistäminen oli helppoa, mutta sitä varten piti lisätä uusi työkalurivi nimeltään advanced digitizing toolbar. Sitten vain valita halutut ominaisuudet ja sulautetaan ne yhdeksi käyttämällä merge-toimintoa. Ei ole sattumaa, että merge muistuttaa sanaa mercy (armo), sillä sen avulla voidaan yhdistää monta virhettä yhdeksi onnistumiseksi.

Tällä toiminnolla yhdistäminen täytyy tehdä ominaisuus kerrallaan ja voi siten olla hyvin työlästä. Toolboxista löytyy työkalu nimeltä Dissolve, jolla voi siivota koko tietokannan – tässä tapauksessa Afrikan – muutamalla napinpainalluksella. Kiitos koodaajat tästä helpotuksesta! Nyt Afrikan maat ovat järjestyksessä ja minun hermosoluni vielä nuorina ja vetreinä.

Qgississä on mukavaa se, että se on pyritty tekemään käyttäjäystävälliseksi. Esimerkiksi taulukon muokkaukseen liittyvät työkalut on keskitetty atribuuttitaulukkonäkymään. Tällöin sarakkeiden lisääminen ja poistaminen sekä erilaiset laskutoimitukset onnistuvat nopeasti samasta paikasta. Toinen tapa, jolla Qgis huomioi käyttäjänsä on sen ominaisuus luoda toimintojen jälkeen uusi taso jättäen alkuperäisen koskemattomaksi. Ohjelma vielä auttaa muistiani nimeämällä sen käytetyn työkalun mukaan. Kyseessä on kuitenkin väliaikainen taso, joten tallentaminen kannattaa tehdä heti, kun taso todetaan hyväksi. 

Kaikkeen Qgis ei kuitenkaan pysty. Esimerkiksi excell tiedostot eivät käy sellaisenaan vaan ne täytyy tallentaa csv muotoon. Tässä vaiheessa on oltava tarkkana, että taulukot vastaavat muun aineiston kanssa ja, että asetukset ovat niin, että tietoja pystytään hyödyntämään. Monimutkaisuudesta kertoo jotain se, että putosin viisi kertaa kyydistä vain siinä, että saatiin taulukkomuotoinen tieto Qgis:iin. Tämän jälkeen täytyi vielä yhdistää taulukkotieto muuhun aineistoon ja lopuksi tehdä analyysit. Onneksi join-toiminto on yksinkertainen ja asioissa päästiin eteenpäin. 

Kotona perehdyin Afrikka aineistoon enemmän ja loin visuaalisen esityksen siitä, miten konfliktit, öljy ja timantit sijoittuvat maiden välille (kuva 1). Pohjalle laitoin valtion kehitystä kuvaavaksi indikaattoriksi internetin suhteellisen käyttöasteen väestössä. Kartalta (kuva 1) näkee nopeasti, että konflikteja on eniten (suuremmat punaiset pallukat) vähemmän kehittyneissä maissa (vaaleammat maat). Pelkästään karttaa katsomalla voi sanoa, että timanttien sijoittuminen alueelle ei lisää konflikteja, mutta ei takaa maan kehitystäkään. Öljyalueille konflikteja on vaihtelevasti, mutta kaikki öljymaat ovat vähintään keskivertaisen kehittyneitä. 

Kuva 1. Konfliktien, timanttikeskittymien ja öljykeskittymien sijoittuminen Afrikassa. Vertailuna pohjakartan informaatio valtion kehittyneisyydestä internetin käyttöasteen perusteella.

Erilaisia muuttujia pyörittelemällä voisi Afrikasta luoda hyvin monenlaisia esityksiä ja toisaalta saada paljon tietoa. Kun kurssikerroilla käytetyt työkalut oppii hallitsemaan, voi tietokannasta saada informaatiota hyvin paljon. Konflikteja voisi esimerkiksi verrata öljyn löytöhetkeen ja käyttöönottohetkeen tai tutkia muuten elementtien ajallisia muutoksia. 

Vaikka Gis on pitkälki klikkailua ja kikkailua, on järjen käyttö pidetävä matkassa mukana. Aineistoa on aina syytä tarkastella kriittisesti, sillä huomaamatta jäänyt virhe omissa vaiheissa tai jo lähtöaineistossa voi aiheuttaa suuria vääristymiä. Afrikka-aineistosta esimerkiksi huomasimme, että joidenkin maiden internetin käytön lävistävyys väestössä oli 500%, mikä ei luonnollisesti ole mahdollista. Tällä kertaa itse ratkaisin asian niin, että poistin sarakkeen tiedon ikään kuin tietoa ei olisi saatavilla.

Soveltavana projektina meidän piti tutustua Suomen valuma-alueisiin, niiden tulvaindekseihin sekä tarkastella niiden rinnalla valuma-alueiden järvisyyttä. Sain Artun avustuksella ja Aapo Keinäsen kannustuksella tarvittavat kartat luotua hampaat irvessä. Stressitasoni olivat niin korkealla, että verisuoni katkesi nenästä ja osa tunnista meni verenvuotoa tyrehdyttäessä. Prosessissa hyödynnettiin osin samoja työkaluja kuin Afrikka-projektissa. Minun piti kuitenkin itse tietää, mitä työkalua käytän milloinkin ja mitä en tarvitse ollenkaan.

Koska kantapään kautta oppii parhaiten, päätin suorittaa tämänkin prosessin kotona uudelleen. Prosesisin meni kaksinkertainen aika ohjattuun kertaan verrattuna ja hermosoluni eivät olleet enää kovin onnekkaita. Suurin ongelma oli, että en muistanut mitä painaa, milloin painaa, mitä jakaa milläkin ja missä järjestyksessä. Afrikka-osion ohjeista sai vihjeitä, mutta perille ne eivät vieneet. 

Tuotoksessani (kuva 2) näkyy värityksenä tulvaindeksi ja pylväinä järvisyys. Valuma-alueet ovat sitä tummempia, mitä suurempi tulvariski niissä on ja pylväät ovat sitä korkeampia, mitä enemmän alueella on suhteellisesti järviä. Koska halusin haastaa itseäni, yritin aluksi laskea järvisyysarvot itse. Pian huomasin, että vaikeamman reitin valitseminen ei ollut järkevää ja helpotin työtä käyttämällä valmista tietokantaa.

Tulvariskialueilla on suhteellisesti melko vähän järviä ja ne sijaitsevat lähellä merta. Yhteiset tekijät tulvariskialueille Suomessa ovat rannikkoseutu, tasainen maasto, runsaat joet ja vähäiset järvet (Hirvikoski). Koska tulvariskialueet sijaitsevat rannikolla, on niihin todennäköisesti kerääntynyt aikaisempien valuma-alueiden vedet, mikä lisää tulvakausina ylivirtaamaa huomattavasti ja kasvattaa siten tulvariskiä. Myös järvien vähyys lisää tulvariskiä, sillä vesimassa ei pääse tasoittumaan niihin (Moisio). 

Venla Moiso pohti blogissaan värien käytön merkitystä ja valitsi sinisen värin koropleettikarttaan kuvaamaan vettä. Oma perusteluni punaisen käyttöön on riskin osoittaminen (punainen on vaaran väri). Näissä eriävissä perusteluissa ja lopputuloksissa näkyy maantieteilijän subjektiivisuus tutkijana. Mielestäni tärkeintä on, että valinta on perusteltu ja noudattaa tiedeyhteisön sääntöjä mikäli sellaiset on määritelty. 

Kuva 2. Suomen valuma-alueiden tulvaindeksit sekä suhteellinen järvien määrä.

Diagrammin tekeminen (tässä tapauksessa järvisyys) oli minulle uusi ominaisuus Qgis:ssä ja aiheutti merkittävää päänvaivaa. Tutkin ohjeita, kokeilin kaikkea ja lopulta sain jonkinlaisen diagrammiesityksen tehtyä. Ohjeissa mainittiin, että rinnalle voi luoda vielä ympyrädiagrammin, mutta en löytänyt mitään keinoa liittää kahta diagrammia yhteen työhön. Lisäksi olisin halunnut lisätä pylväisiin tai niiden yläpuolelle tiedon prosenttiluvusta, jolloin vertailu olisi ollut hieman tarkempaa.

Tätä projektia tehdessä alkoi tuntua siltä, että päästään asiaan! Usean tiedon yhdistäminen ja sitä kautta ilmiöiden tutkiminen voi aiheuttaa useita tunteja kestävän flow tilan. Manuaaliset työkalut lähes kaikkeen löytyvät melko helposti, mutta ohjelmistoon tutustumalla löytää hyviä oikopolkuja, kuten aiemmin mainitut Dissolve sekä prosessissa käyttämäni count points in polygon -työkalu (helpottaa huomattavasti paikallista tarkastelua). Gis on ala, jota oppii vain tekemällä. Siksi kotona uudelleen tekeminen on mielestäni toimiva vaihtoehto. Lupaan itselleni toistaa asioita väsymiseen asti, jotta opin opittavat taidot, kuten diagrammit ja tässä käytetyt työkalut tämän kurssin aikana.

Lähteet:

Hirvikoski, E. Blogiteksti 3. kurssikerralta. Käytetty 29.1.2020. https://blogs.helsinki.fi/eliashir/

Keinänen, A. Blogiteksti 1. kurssikerralta. Käytetty 29.1.2020. https://blogs.helsinki.fi/kebaapo/

Moisio, V. Blogiteksti 3. kurssikerralta. Käytetty 29.1.2020. https://blogs.helsinki.fi/moivenla/

 

3 vastausta aiheeseen “Lisää elementtejä analyysiin”

Vastaa käyttäjälle Tietokantojen yhdistelyn ja tulvaindeksin salat – Juho Leskisen GEM1-kurssin blogi Peruuta vastaus

Sähköpostiosoitettasi ei julkaista. Pakolliset kentät on merkitty *