Seitsemäs kurssikerta

Seitsemännellä, ja viimeisellä kurssin opetuskerralla vastaan tuli totuuden hetki, kun kaikkea oppimaani tulisi käyttää oman tutkimuksen tekemiseen tiedon hausta ja tuottamisesta aina valmiiseen karttaan asti. Huhuja kuultuani uskaltauduin lukemaan tehtävän ohjeita tiedotusblogiin – sydämeni jätti lyöntejä välistä ja itkin itseni uneen. Aamulla kuitenkin reippain mielin päätin tarttua toimeen ja alkaa työstämään harjoitusta joka lopulta oli kuin olikin mukavin kaikista kurssin tehtävistä!

Pitkän pohdiskelun jälkeen päädyin tutkimaan Sveitsiä. Muutama kuukausi sitten vieraillessani maassa tutustuin maan kantoni-systeemiin käytännössä ensimmäisen kerran arpoessani julkisen liikenteen oikeaa linjaa ja sen matkalippua. Selvisin perille, mutta siitä, ja lukuisten sveitsiläisten politiikka-luennoista huolimatta jäi systeemi melko suureksi mysteeriksi. Nyt kuitenkin tiedän sen, että Sveitsi on liittovaltio, joka koostuu 26 hallinnollisesti melko itsenäisestä kantonista. Kuntia kantoneiden sisällä taas voi olla aina kolmesta kolmeensataan.

Päätin aloittaa tehtävän kevyesti etsimällä sopivan kartan. Sellaista ei kuitenkaan löytynyt ja kevyt alotus päätyi monen tunnin piirtosessioihin ja kartan itse piirtämiseen, sillä halusin erityisesti keskittyä juuri kantoneiden alueellisiin eroihin, en Sveitsiin kokonaisuudessaan. Piirtäminen oli varsin leppoisaa, vaikkakin istumalihaksia koettelevaa. Hieno karttahan siitä tulikin, ja voin jopa sanoa, että jos mitään muuta en osaa QGIS:llä tehdä, osaan ainakin piirtää.

Kartan piirtämisen jälkeen alkoi mielestäni vaikein vaihe – itse tiedon etsiminen. Dataa oli hieman vaikea löytää jopa englanniksi, saksaksi taas olisi löytynyt vaikka mitä maan ja taivaan väliltä.  Koska kartta oli jälleen loogisesti piirretty ensin, alkuperäinen suunnitelma yksinkertaistui melkoisesti, sillä aluetta en halunnut enää lähteä vaihtamaan. Päätinkin siis keskittyä yksinkertaisesti kielien, taloudellisten tekijöiden sekä väkilukujen eroihin kantoneiden välillä. Kaikki karttojen tiedot ovatkin peräisin siis lukuisten klikkailujen seurauksena Sveitsin liittovaltion arkiston opendata.swiss -sivustolta.

Kuva 1 esittää kantoneiden virallisen kielen Sveitsissä. Eniten puhuttu kieli on saksa.

Mielestäni kielten alueellinen sijainti maassa on mielenkiintoinen, jonka vuoksi halusin ottaa sen osaksi tutkimustani. Sveitsissä on jopa neljä virallista kieltä: saksa, italia, ranska sekä vähemmän puhuttu, mutta virallinen retoromaanin kieli. Retoromaania puhutaan Wikipedian mukaan virallisesti vain Graübundenissa, Sveitsin itäisimmässä kantonissa. Graübundenin viralliseksi kieleksi kuvassa yksi on esitetty saksa.

Maantieteellisesti Sveitsi sijaitsee Keski-Euroopassa. Sen naapurimaita ovat pohjoisessa Saksa, idässä Itävalta, etelässä Italia ja lännessä Ranska. Voitaisiin siis päätellä, että kantoneiden puhuttuihin kieliin vaikuttaa voimakkaasti sen maantieteellinen sijainti, sikäli kun saksan lisäksi läntisissä osissa puhutaan pääosin ranskaa ja etelässä italiaa. Yhdeksässätoista (19) kantonissa kahdestakymmenestäkuudesta (26) puhutaan pääkielenä saksaa.

Kuva 2 esittää väkilukuja kantoneitain. Zürichin kantoni on väkiluvultaan maan suurin.

Väkiluvun vaihtelu, ja siten myös väestön tiheys, on Sveitsissä melko suurta, ja sen vuoksi mielestäni myös kiinnostavaa. Kuten kuvasta kaksi on huomattavissa, on Zürichin kantoni, voimakkaimmalla sinisellä esitetty alue väkiluvultaan huomattavin vajaan 1,5 miljoonaan asukkaan lukumäärällä. Zürich on myös yksi Sveitsin tiheimmin asutuista alueista, jonka voi tosin päätellä jo vertaamalla asukkaiden määrää alueen kokoon. Tiheiten asuttu kantoni Sveitsissä on pienempi Basel-Stadt aivan Sveitsin pohjoisrajalla – asukkaita siellä on jopa yli 5000 neliökilometrillä.

Sveitsin pääkaupunki Bern on väkiluvultaan toiseksi suurin, ja se on esitetty kuvassa toiseksi tummimmalla sinisellä. Väkiluvultaan pienin kantoni taas sijaitsee koillisessa Sveitsissä, Appenzell-Innerhodenissa, ja siellä asukkaita on vain noin 16000.

Mielestäni väestön keskittymisellä ei kuitenkaan ole huomattavaa korrelaatiota kuvan kolme bruttokansantuotteen alueelliseen jakautumiseen.

Kuva 3 esittää bruttokansantuotetta kantoneittan. Luvut ovat esitetty Sveitsin frangeissa.

Puolet koko maan bruttokansantuotteesta tuotetaan vain neljässä kantonissa: Basel-kaupungissa, Zugissa, Genevessä sekä Zürich:issä (Le News Sàrl). Nämä kantonit ovat kuvassa kolme esitettynä huomattavasti tummemmalla sinisellä.

Bruttokansantuotteella esitetään valtion kokonaistuotantoa, joka muodostuu tiettynä aikana tuotetuista tavaroista ja palveluista. Sveitsi on tunnetusti yksi Euroopan vauraimmista maista, ja vuonna 2015 Sveitsin yhteenlaskettu bruttokansantuote on ollut maailmaan toiseksi suurin (Globalis).

Zürichin kantoni on Sveitsin liike-elämän keskus, ja noin 85% työpaikoista onkin palvelusektorilla. Erityisesti keskittyneellä pankki- ja vakuutustoiminnalla on myönteinen vaikutus koko maan talouteen.  Perinteisesti Sveitsin vauraus perustuu myös hyvin koulutettuun ja erikoistuneeseen työvoimaan ().

 

Kuten jo teksin alussa mainitsin, oli tehtävä alkukankeudesta huolimatta koko kurssin mieleisin harjoitus. Tehtävän toteutuksesta olisi mielestäni saanut mielenkiintoisemman yhdistelemällä keräämääni tietoa laajemmin, ja vertailemalla niitä aktiivisemmin. Olen  kuitenkin tyytyväinen lopputulokseen, sillä mielestäni kartat ovat selkeitä, informatiivisia ja ensisijaisesti sitä, mitä lähdin ajatustasolla hakemaan.

Kurssi oli mielestäni yhtä vuoristorataa aina itkupotkuraivaireista onnistumisen (harvinaisempiin) hetkiin. Yhteenvetona näin viimeisen tehtävän jälkitunnelmissa voisin sanoa, että olen oppinut paikkatiedon, erityisesti QGIS:n käytön perusteet, ja pienellä harjoituksella oikeat toiminnot alkavat löytyä yhä luontevammin ja työskentelystä on tullut hieman nopeampaa. Erityisesti opin kurssilla visualisoimaan tietoa, mutta myös hankkimaan ja muokkaamaan sitä sopivaan muotoon ja esitettäväksi. Paljon on kuitenkin vielä tehtävää.

Tiedotusblogissa kysyttiin olenko valmis, ja kerrankin – olen.

 

Viitaukset:

Opendata.swiss. Sveitsin liittovaltion arkisto. Saatavilla www-osoitteessa:  https://opendata.swiss/en/

Globalis, tilastot. Luettu 22.03.2018. Saatavila www-osoitteessa: http://www.globalis.fi/Tilastot/BKT-per-asukas

Le news Sàrl, Swiss facts. Luettu 22.03.2018. Saatavilla www-osoitteessa: https://lenews.ch/category/swiss-facts/

. Saatavilla www-osoitteessa: https://www.bfs.admin.ch/bfs/en/home.html

 

 

Kuudes kurssikerta

Viimekertaisen epäuskon ja itsetunnon romahtamisen jälkeen kurssikerran kuusi tehtävät tuntuivat liiankin mukavilta kuin ollakseen liian hyvää ollakseen totta. Olin kuin olinkin oppinut jotkain.

20. helmikuuta, kuudennella kurssikerralla en päässyt paikalle, sillä kova pakkanen ja astma yhdistettynä olisi vienyt jalat altani jo ennen rakkaan QGIS:n seuraa. Toimitin tehtävät itsenäisesti kotoa käsin – niskajumi palasi, mutta mielestäni sen voimaannuttavan viiden tunnin aikana syntyivät myös ehkä tähän astisesti hienoimmat kartat! Ylpeys kuitenkin karisi melkoisen nopeasti tätä tekstiä kirjoittaessa ja samalla muiden (hälyyttävän erinäköisiä) karttoja katsellessani. Päätin kuitenkin itsevarmasti pysyä omissa luomuksissani silläkin uhalla, että tehtävät ovat mahdollisesti epäonnistuneet.

Kurssikerran ensimmäisenä harjoituksena oli tarkoitus oppia tuottamaan pistemuotoista aineistoa kartalle keräämällä pisteitä maastossa, ja sitten muokkaamalla se sellaiseen muotoon, jotta sitä voisi käsitellä ohjelmassa. Luonnollisesti en päässyt ulos, joten keräsin pisteitä GQIS:stä löytyvän pluginin avulla, jolla sai auki Google StreetView-näkymän.  Tehtävässä oli tarkoutuksena tarkastella kaupunkialueen kaupallisuutta ja sen näkymistä kaupunkikuvassa ja sen kaduilla.

Kun olin tarpeeksi kauan leikkinyt StreetView:llä, pystyin aloittamaan hommat. Aluksi se oli yllättävänkin hankalaa ollakseen kuitenkin lopulta niin helppoa. Perfektionistisen luonteeni päästessä ensimmäisen kerran kurssin aikana hallitsemaan, päädyin tekemään pisteet kahdesti. Tutkin kymmentä eri katua Helsingin keskustassa ja erottelin niitä asteikolla 1-5, mikä perustui mielipiteeseeni siitä, kuinka kaupallinen digitoitava kohta kadulla on kaupunki- ja katukuvaltaan. Olen aika varma, että tulos ei vastaa täysin haluttua, mutta olennaista on, että olen kovin ylpeä saavuttaessani jotankin – ja mikä tärkeintä, nyt tiedän miten tehdään pistekartta, ja miten interpoloida arvoja pisteiden välillä QGIS-ohjelmalla (kuva 1).

Kartan jo tehtyäni tajusin, että jonkinlaiset sijaintitiedot olisivat olleet erittäin kätevät, sillä nyt kuva ei esitä juuri mitään muuta, kuin jossain määrin onnistunutta interpolaatiota.

Kuva 1: Esittää kaupallisen katukuvan astetta Helsingissä kymmenen tutkimani kadun välillä. Pisteiden arvot (1-5) perustuvat henkilökohtaiseen mielipiteeseeni siitä, kuinka kaupallinen digitoitava kohta kadulla on kaupunki- ja katukuvaltaan.

 

Toisena tehtävänä kurssikerralla oli tutkia hasardeja kuten maanjäristyksiä, tulivuoria sekä meteoriittien putoamispaikkoja, ja niiden alueellista esiintymistä pistemuotoisena tietona.  Harjoituksen ideana oli ikäänkuin tuottaa materiaalia, jota voisi käyttää opettajana opetuksessa. Päädyin tuottamaan kolme erilaista karttaa maanjäristyksestä, meteoriittien putoamispaikkojen esiintymisestä sekä tulivuorien sijainnista Pohjois-Amerikassa.

Kuva 2: Maanjäristysten alueellinen sijoittuminen. Kartta esittää kaikki yli 8 richterin maanjäristykset, jotka tapahtuivat vuoden 1980 jälkeen.

Ensimmäisenä tutkin kaikkia tunnettuja, vuoden 1980 jälkeen tapahtuneita, voimakkuudeltaan yli 8 richterin järistyksiä. Joko tein tehtävän väärin, tai yllätyin todella, ettei voimakkaita järistyksiä ole sattunut sen enempää – toisin hyvä niin. Valitsin juuri nämä luvut, sillä yhtäältä halusin orjallisesti seurata ohjeita, jotta tehtävä onnistuisi (vaikka en tästä nyt ole kuitenkaan täysin vakuuttunut tällä hetkellä).

Olisi ollut mielenkiintoista tutkia maanjäristysten voimakkuuden eroja laajemmin, mutta mielestäni tämäkin kartta esittää hyvin sen missä päin maailmaa maanjäristyksiä tapahtuu – litosfäärilaattojen saumakohdissa ja Tyynenmeren tulirenkaassa. Tulirengas on nimensä mukaisesti vyöhyke Tyynellämerellä, jossa esiintyy suuri osa maailman tektonisesta ja vulkaanisesta toiminnasta.

Kuvan kaksi maanjäristyksen pistetiedot ovat peräisin Berkeleyn yliopiston seismologisen laboration internet-sivuilta (http://quake.geo.berkeley.edu/anss/catalog-search.html).

 

Kuva 3: Tunnettujen meteoriittien putoamispaikat.

Kuten Vuori Linnea blogissaan ’maantietelijän matkassa’ selittää, meteoriittien esiintymisellä ei ole mitään tekemistä litosfäärilaattojen liikkeiden kanssa toisin kuin endogeenisillä maanjäristyksillä ja vulkaanisella toiminnalla. Se on mielestäni nähtävissä myös kuvan kolme kartasta.

Vertailin erityisesti kuvan kolme karttaa toisten kurssilaisten luomiin karttoihin sekä tarkastelin alkuperäisen pistetiedon antamia koordinaatteja varmistaakseni tehtävän onnistumisen. Olen kuitenkin hieman yllättynyt siitä etteivät karttamme esimerkiksi Vuoren kanssa näytä lainkaan samalta. Olen kuitenkin yhtämieltä hänen kanssaan siitä, että löydettyjen meteoriittien putoamispaikat ovat sijoittuneet maalle erikoisesti, vailla minkäänlaista säännönmukaisuutta.

 

Kuva 4: Kaikkien tunnettujen tulivuorien sijainti Pohjois-Amerikassa.

Viimeiseen karttaan valitsin maailmankartan sijasta pienemmän alueen, sillä ensin koko maailman tulivuoret valitessa tuloksia tuli täysin hallitsematon määrä. Lisäksi aiemmista tehtävistä tuli sellainen fiilis, etteivät koordinaatit täysin osu yhteen ilmiöiden todellisten sijaintien kanssa, joten pieni alue tuntui helpommin hallittavalta.

Törmäsin suhteellisen moneen ongelmaan siirtäessä pistetietoa aina internetistä Excelin kautta GQIS-ohjelmaan. Pientä aluetta sinällään oli helpompi käsitellä ja huolellisen syynäämisen jälkeen tulinkin siihen tulokseen, että koordinaatit osuvat jotakuinkin oikeisiin sijainteihin, joten jotain oli ainakin mennyt oikein. Kuvaa neljää tarkasteltaessa onkin mielestäni huomattavissa jälleen ilmiöiden keskeinen sijainti litosfäärilaattojen saumakohdissa. Kuvan neljä pistetiedot ovat peräisin Yhdysvaltain liittovaltion sää- ja valtamerentutkimusorganisaatio NOAA:sta (https://catalog.data.gov/dataset/global-volcano-locations-database).

Jälkikäteen ajateltuna olisi ollut kiinnostavaa yhdistellä ja siten analysoida saatuja tuloksia, kuten Vuori Linnea blogissaan oli mielenkiintoisesti asian esittänyt. Mielestäni tekemäni kartat olisivat onnistunut paremmin, mikäli yhtäläisyydet esimerkiksi tulivuorien ja maanjäristysten sijainneissa olisi ollut selkeämmin esitettynä, eikä irrallaan, kuten nyt. Olen kuitenkin iloinen siitä, että sain suhteellisen mukavasti aikaan jotakin julkaisukelpoista ja opin jälleen paljon uutta!

Viittaukset:

Vuori Linnea, Maantieteilijän matkassa: Viikko VI: tiedonkeruuta ja tiedon luontia.  Luettu 20.03.2018. Saatavilla www-osoitteessa: https://blogs.helsinki.fi/linneavu/

 

 

Neljäs ja viides kurssikerta

Kurssin geoinformatiikan menetelmät 1 neljännellä ja viidennellä kurssikerralla käsittelimme samoja aiheita, joten päätin pohdiskella ja analysoida oppimaani yhteen tekstiin.

6. helmikuuta, neljännellä kurssikerralla perehdyimme tiedon esittämiseen ruutukartoilla. Käsittelimme tietoa piste- ja rasterimuodossa, sekä pohjustimme viidennen kurssikerran tehtäviä opettelemalla piirtämistä QGIS-ohjelmalla rasterikartan avulla. Äikäs Lauri selostaa blogissaan yksityiskohtaisemmin sekä viidennen kurssikerran Pornaisten kaupungin alueelle sijoittuvasta rasteriharjoituksesta, että neljännen kurssikerran tehtävien tarkemmasta toteuttamisesta.

Neljännen kurssikerran aineistona oli pääkaupunkiseutu ja sen asukkaat. Aineisto perustui alueen rakennusten ominaisuustietoihin kuten asukkaiden äidinkieleen ja ikään.

Itsenäisessä harjoituksessa keskityin ensisijaisesti yli 85 vuotiaiden henkilöiden sijoittumista pääkaupunkiseudulla, mutta ennen blogiin ehtimistä se katosi bittiavaruuteen. Harjoittelin kuitenkin vielä kotona erilaisilla muuttujilla, koska kuten sanotaan, kertaus on opintojen äiti. En kuitenkaan saanut aikaiseksi mitään julkaisukelpoista.

 

13. helmikuuta, viidennellä kurssikerralla, jota aloimme valmistelemaan jo edellisellä viikolla, oli oppimistavoitteena siis tutustua (mielestäni erittäin hyödyllisiin) piirtotyökaluihin sekä bufferointitoimintoihin, joiden avulla pystyttiin laskemaan alueen sisällä ja sen ulkopuolella olevien kohteiden lukumääriä ja etäisyyksiä. Pornaisten alueen tehtävässä bufferointi sujuikin mallikkaasti, mutta kurssikerran viisi lentokenttämelu tehtävässä kaikki meni täysin penkin alle.

Mielestäni tämä tehtävä buffereineen oli koko kurssin haastavin ja romutti koko itsevarmuuteni maan tasolle. Monen tunnin taistelun, muutamien itkujen ja lähes sairaalaa vaativan niskajumin jälkeen en koennut edenneeni puskurin luontia pidemmälle, sillä mikään yrittämäni ei taaskaan kelvannut ohjelmalle. Siksipä myöskään edustuskelpoista tuotosta ei tältä hajoilulta ole esittää. Pieneksi helpotuksekseni kuitenkin muiden blogeja selaillessa havaitsin samankaltaisia vastauksia ja lukuja, kun olin itse riipinyt kokoon. Ehkä en olekaan täysin toivoton.

Kaikesta huolimatta on siis selvää, että GIS-velhoksi en ole näiden neljän aikaisemman kerran aikana tullut, ja ylpeästi jo ansioluetteloon laittamani GQIS-taidot tulisi sieltä ottaa pois. Lainaten Elli Kaartoa blogissaan ”Elkaelka’s adventures with gis” samaistun hyvinkin hänen oppimiinsa asioihin ja erityisesti siihen, että koen osaavani monia yksittäisiä asioita. Tekemistä kuitenkin hankaloittaa se, että en muista milloin mitäkin työkalua tulisi käyttää, ja täten en saa aikaan muuta kuin hermoromahduksen. Ottaisin myös siis mielelläni hellään huomaani tämän ’yksinkertaisen käyttöoppaan’ johon Ellikin viittaa.

Lannistumisesta huolimatta en aio luovuttaa, sillä jostakin syystä geoinformatiikka kaikessa ärsyttävyydessäänkin on ottanut paikkansa sydämessäni.

Viittaukset:

Äikäs Lauri, Lauri Äikäksen blogi. Neljäs luentokerta (7.2.2018). Luettu 26.02.2018. Saatavilla www-osoitteessa: https://blogs.helsinki.fi/lauaikas/

Kaarto Elli-Nora, Elkaelka’s adventures with gis. Viides kurssikerta: altaita ja arviointia. Luettu 20.03.2018. Saatavilla www-osoitteessa: https://blogs.helsinki.fi/elkaelka/2018/02/16/5-kurssikerta-altaita-ja-arviointia/

 

 

 

Kolmas kurssikerta

30. tammikuuta, kolmannella geoinformatiikan menetelmien kurssikerralla opettelimme erityisesti tuottamaan uutta tietoa olemassa olevaan tietokantaan vanhan tiedon avulla sekä yhdistelemään ja liittämään tietoa tietokantaan muista ohjelmista. Häpeäkseni joudun myöntämään, että (näköjään monen muun tavoin) kirjoitan tätä tekstiä monta viikkoa jälkikäteen, jonka vuoksi muistikuvat kolmannelta tunnilta eivät ole täysin kirkkaita. Teimme kuitenkin kaksi tehtävää, ja parhaani mukaan aion niistä nyt kertoa.

Ensimmäisessä tehtävässä tutkimme, miten konfliktit sekä öljy- ja timanttilöydöt sijoittuvat Afrikassa. Ymmärtääkseni pääpointtina tässä tehtävässä oli juuri tiedon yhdistäminen sekä tiedon kerääminen sijainnin perusteella. Tehtävää varten opettelimme siis yhdistämään kartan kohteita yksilöllisten tunnusten mukaan, jotta tietokantaa olisi helpompi hallita. Lisäsimme aineistoa myös Excelistä, mikä oli mielestäni ensin hieman hankalaa, mutta sen opittua hyvin kätevä taito. Harjoitukseksi tarkastelimme ensin internetin käyttäjien lukumäärää eri vuosina Afrikassa, sitten siirryimme tarkastelemaan öljyn ja timanttien sekä konfliktien sijaintia (kuva 1).

Kuvasta on mielestäni pääteltävissä, että konfliktien sijainnilla ei ole juuri yhteyttä timantti- ja öljylöytöihin.

Kuva 1: kurssikerralla tehty harjoitus esittää konfliktien sekä öljy- ja timanttilöytöjen sijaintia Afrikassa.

Toisena, kurssikerran varsinaisena tehtävänä loimme tulvaindeksikartan, josta tarkoituksena oli vertailla Suomen vesistöalueiden valuma-alue ominaisuuksia ja tulvaherkkyyttä. Pohjana toimi perinteinen Suomen kartta, johon liitettiin järvet ja joet. Laskimme tulvaindeksin aineistojen avulla ja loimme siitä koropleettikartan sekä tulvaindeksiä kuvaavan diagrammikartan (kuva 2).

Kuva 2: kurssikerralla tehty teemakartta, joka esittää alueiden tulvaherkkyyttä eli tulvaindeksiä, sekä järvisyyttä pylväsdiagrammeina.

Tulvadiagrammini jäivät jostakin syystä ilman väriä, mutta diagrammien kokoerojen avulla on ehkä pääteltävissä aluiden järvisyyden suhteellisia eroja. Kuten kuvasta onkin huomattavissa, suurin tulvariski on rannikolla ja pienin siellä, missä alueen järvisyys on suurempi, kuten sisä-Suomessa. Kuten Aalto Aino blogissaan ’Aino geoinformatiikan maailmassa’ kertoo kolmannesta kurssikerrasta hieman selkeämmän karttaesityksensä avulla, on selvää, että tulvariski ja järvisyys korreloivat keskenään.

En ole erityisen tyytyväinen karttaani. Lopputulos olisi voinut olla paljon selkeämpi. Käyttämäni värit olivat aivan liian vaaleita, eikä tulvaindeksin erot erotu edukseen. Kuten jo aiemmin mainitsin, diagrammini jäivät vaille täyttöväriä, eivätkä näin kuvaa kovinkaan selkeästi alueiden järvisyyttä.

Viitaukset:

Aalto Aino, Aino geoinformatiikan maailmassa. Kolmas kurssikerta: vettä yli laidan (15.2.2018). Luettu 26.2.2018. Saatavilla www-osoitteessa: https://blogs.helsinki.fi/aaltoain/

 

 

 

Toinen kurssikerta

23. tammikuuta, toisella geoinformatiikan menetelmien kurssikerralla, kertasimme edellisen tunnin asioita syventyen vielä tarkemmin kartan visualisointiin QGIS-ohjelman avulla. Tutustuimme erityisesti tietokantojen perushallintaan, kuten aineiston lisäämiseen ja vertailuun. Tarkastelimmme myös erilaisten projektioiden ja koordinaattijärjestelmien vaikutusta karttaan sekä sen mittoihin.

Tunnin varsinaisen agendan aineistona käytimme Tilastokeskusen Suomen kuntapohjaa vuodelta 2015. QGIS-ohjelman laskimen avulla laskin alueiden pinta-aloja ominaisuustietotaulukkoon, josta muodostui pohja-aineisto myöhempää tarkastelua varten. Sama aineisto käsiteltiin kahdesti, mutta käyttämällä eri projektiota ja koordinaattijärjestelmää, jolloin tuloksiin syntyi eroja.

Vertailin pinta-alojen eroja eri projektioissa laskemalla prosentuaalisia eroja, ja sitten esittämällä tiedot kartalla viidessä luokassa (kuva 1).

Kuva 1: Kurssikerralla tehty kartta esittää pinta-alojen prosentuaalisia eroja kahden eri projektion, oikeakulmaisen Mercatorin ja oikeapintaisen Lambertin välillä. Tummin väri esittää suurinta vääristymää, vaalein pienintä.

Kuten nyt tiedämme, pinta-alat vääristyvät usein sitä enemmän, mitä kauemmaksi päiväntasaajasta mennään. Kuten kuvasta 1 onkin nyt selkeästi nähtävissä, tumma väri, eli suurin vääristymä kasvaa pohjoiseen mentäessä.

Mielestäni kartta ja tehtävä onnistuivat hyvin, mutta karttapohja jäi vinoon lukuisista yrityksistä huolimatta. Värit ovat kuitenkin mielestäni selkeät sekä informatiiviset ja kartasta on nähtävissä se, mikä tehtävänannon mukaan pitikin näkyä. Pohjoisnuoli unohtui jälleen.

Ensimmäinen kurssikerta

16. tammikuuta aloitimme kurssin ’Geoinformatiikan menetelmät 1’ tutustumalla ohjelmaan QGIS. Olen käyttänyt kyseistä ohjelmaa jo muutaman kerran aikaisemmin kurssilla ’Geoinformatiikan ja kaukokartoituksen perusteet’, mutta itsevarmasti ohjelman avattuani en muistanut siitä enää mitään.

Aivan liian pian aloitimmekin visualisoimaan aineistoa typen päästöistä Itämeren alueella. Kuten Marita Selin omassa blogissaan selkeästi avaa, lähteemme perustana oli HELCOM, eli Itämeren merellisen ympäristön suojelukomission aineistoa.

Kun hiljalleen GIS-paniikki väistyi, sain kuin sainkin opettajaa tarkasti matkimalla aikaiseksi kartan Itämeren ympärillä sijaitsevista valtioista ja niiden typen osuuksista (kuva 1). Helpointa/mukavinta tehtävässä oli mm. värien muuntelu, jonka avulla ymmärsin, miten erilaisen kuvan kartta voi antaa niinkin pienellä muutoksella. Vaikeammilta taas tuntuivat ominaisuustietotaulukot ja niiden tietojen muokkaaminen esimerkiksi komentojen avulla.

Kuva 1. Kurssikerralla tehty kartta esittää typen osuudet valtioittain. Punertavat alueet kuvaavat Itämeren tilaan vaikuttavia maita, ja niiden suhteellista päästöosuutta. Vaaleankeltaisella kuvatut alueet ovat maita, joilla ei ole huomattavaa vaikutusta Itämeren tilanteeseen typen kannalta.

Kuten kartasta on huomattavissa, voimakkaimmin tilanteeseen vaikuttaa Puola, vähiten taas Viro. Suomen keskitasoa pienemmät päästöosuudet ovat Saksassa. Ruotsin ja Venäjän osuudet päästöistä taas ovat hieman suuremmat. Puolassa onkin jo jonkin aikaa pyritty vähentämään typpipäästöjä ja sen edistämää rehevöitymistä uudella jätteidenkäsittelyverkostolla (YLE).

Mielestäni ensimmäiseksi työksi karttani oli ihan onnistunut. Se on mielestäni helppolukuinen ja informatiivinen. Viimeistelyyn olisi tosin voinut käyttää hieman enemmän aikaa. Ensimmäisen kurssikerran harjoitus oli hyvä – vahvistin jo oppimaani sekä opin täysin uusia asioita.

Viittaukset:

Marita Selin. Ensimmäinen kurssikerta: typen päästöt Itämeren alueella (19.1.2018). Luettu 22.01.18. Saatavilla www-osoitteessa: https://blogs.helsinki.fi/selkala/2018/01/19/ensimmainen-kurssikerta/

YLE uutiset, luonto. Puola lupaa vähentää ravinnepäästöjä (08.04.2012). Luettu 16.01.2018. Saatavilla www-osoitteessa: https://yle.fi/uutiset/3-5507319