Viikko 3

Kurssikerran pääteemana käsittelimme tietokantaliitoksia, jotka jostain syystä QGississä tuntuvat olevan hankalampia kuin missään muussa käyttämässäni paikkatieto-ohjelmassa (tai oikeastaan, olen käyttänyt QGissin lisäksi vain ArcGissiä, joten ei nyt liioitella). Itse säästyin liitoksia näpräillessäni ohjelman kaatumiselta, mutta samaa ei voi sanoa kaikista muista kurssitovereista.

Tehtävä 1.

Yhteisen osuuden aikana työstettiin kuvan 1. mukainen kartta Afrikan mantereen eräiden resurssien ja konfliktien sijainneista. Varsinaista legendan ja mittakaavan sisältävää tulostetta en ehtinyt tunnilla kyhätä, mutta muistin kuitenkin ottaa kuvakaappauksen kartasta ennen kotiinlähtöä. Joka tapauksessa, keltaiset pisteet merkitsevät konfliktialueita vuodesta 1951 eteenpäin, siniset pisteet timanttikaivoksia ja violetit alueet kaasu- ja öljykenttien sijaintia. 

Täysin puhdasta syy-yhteyttä eri alueiden resurssien ja kofliktien määrän välillä ei ainakaan vain tämän kartan perusteella voi julistaa, mutta paikallisia mahdollisia yhteyksiä kyllä löytyy.  Esimerkiksi Länsi-Afrikassa Liberian ja Guinean tuntumassa näyttäisi olevan runsas määrä sekä konflikteja, että timanttikaivoksia. Harmillisesti en pääse kotikoneelta käsiksi kartan attribuuttitaulukoihin, sillä nyt jälkikäteen karttaa tutkiessani tekisi mieli katsoa, onko edes yhteys mahdollinen – voihan olla niinkin, että kaikki alueen konfliktit ovat olleet ohi jo ennen timanttien louhinnan alkamista.  Attribuuttitaulukosta tieto olisi helppo etsiä, sillä konfliktien ajankohdat sekä timanttikaivosten perustamisvuodet löytyvät omista sarakkeistaan.

Myös Ruandan kansanmurha näkyy ikävästi kartalla tiheänä keltaisena keskittymänä. Mieleni tekisi käydä tutkimassa myös sen alueen konfliktien vuosilukuja tarkemmin, joten voin päivittää blogiini mietintöjä kun käyn ensi kerran gis-luokassa tarkastelemassa taulukoita tarkemmalla silmällä. 

 

Tehtävä 2.

Tunnin lopuksi jäi vielä aikaa itsenäisen tehtävän tekoon. Onnistuimme vähin ongelmin tekemään yksinkertaisimman version tehtävästä, jossa ensin helmitaulutyökalulla laskettiin kunkin vesistön tulvaindeksi attribuuttitaulukosta jo löytyvien tietojen perusteella.

Ongelmia ei ilmaantunut ennen histogrammiosuutta, jossa tarkoituksena oli pylväsdiagrammein kuvata eri alueiden järvisyyttä. 

Järvisyysprosentti-taulukko löytyi kurssiaineistosta sellaisenaan eikä mitään tarvinnut laskea, vaan taulukko pyöräytettiin Excelissä .csv-muotoiseksi ja tuotiin QGissiin tietokantaliitosta varten. Tässä kohtaa törmäsin toistamiseen QGissin kryptoniittiin, ääkkösiin. Onneksi tällä kertaa Arttu osasi näyttää meille miten vika korjataan eikä tähän vaiheeseen jumituttu sen pidemmäksi aikaa. Tietokantaliitoksen jälkeen järvisyysprosentti piti visualisoida kartalle jotenkin, mutta se ei sitten ihan onnistunutkaan. Laitan alle esimerkkinä epäonnistuneen pylväskuvion, sillä olin kuitenkin ylpeä siitä, että sain kartalle edes jotain näkyviin – se oli jo itsessään saavutus. Nyt, taas jälkikäteen, luin sekä Jannen että Eemilin blogista, että yksi tapa saada data näkymään oikein on pistää data piirakkadiagrammiksi ja kuvata järvisyysprosenttia suhteessa maapinta-alaan. 

Kannattaa muuten käydä lukemassa Eemilin blogin puolelta enemmän tulvariskialueiden taustasta ja maankohoamisen vaikutuksesta ilmiöön. Olin itsekin mainitulla Suomen geomorfologia-kurssilla, joka oli oikein mielenkiintoinen ja jolle mahdollisuuden tullessa kannattaa ilmoittautua nopee : D

 

Lähteet:

Eemil Sillankorva: Eemilin mantsa-blogi, tieto haettu 8.2.2022 (https://blogs.helsinki.fi/sillanko/)

Janne Turunen: Geoinformatiikan mystiset menetelmät, tieto haettu 8.2.2022 (https://blogs.helsinki.fi/janneturunen/)