Blogi 1 – QGIS:n käytön harjoittelua

Käsittelimme Geoinformatiikan menetelmät 1-kurssin ensimmäisellä kurssikerralla paikkatietoa sekä tutustuimme QGIS-ohjelmaan. Harjoittelimme QGIS:n perustoimintojen käyttöä, kuten zoomaamista ja projektiin tuotujen tietokantojen sisältöjen värien muokkaamista. Opiskelun tukena meillä oli myös kirjalliset ohjeet opettajan ohjeiden lisäksi. Itse koin QGIS:n perustoimintojen käytön suhteellisen helpoksi juuri näiden hyvien ohjeiden takia. Ilman ohjeita olisin kuitenkin varmasti ollut aika hukassa, koska olen käyttänyt QGIS-ohjelmaa vain kerran aikaisemmin pari vuotta sitten, ja silloinkin kykenin tekemään tehtävät vain kirjallisten ohjeiden avulla. Hyvistä ohjeista kiitokset opettajalle! Onneksi on myös muita kurssilaisia, jolta pyytää apua 🙂 Olikohan kellään muulla samanlaisia tuntemuksia? Vai tuntuiko ohjelman käyttö heti helpolta?

Aloitimme myös ensimmäisen kurssityön tekemisen. Tästäkään en olisi selvinnyt ilman hyviä ohjeita ja opettajan esimerkin seuraamista. Tietokannoista löytyi tietoa eri maiden typpipäästöistä Itämeren ympäristössä, mikä oli mielestäni ajankohtainen ja tärkeä aihe. Tämän aineiston avulla teimme  QGIS-ohjelmistolla kartan (kuva 1), joka kuvastaa Itämerta ympäröivien maiden typen määrää kokonaispäästöistä. Vihreä värimaailma sointui hyvin alkuperäiseen värimaailmaani, joka noudatti QGIS:n ehdottamia värejä esimerkiksi maalle ja vedelle. Kartasta olisi voinut tehdä kokeilumielessä värimaailmaltaan hyvin absurdin, mutta halusin tehdä kartasta mieluummin siistin. Näin jälkikäteen huomasin, että kartan värit tulivat vahingossa käänteisinä – vaalea väri edustaa nyt korkeinta päästöä, vaikka tietenkin sen tulisi olla kaikkein tummin. Mutta kuten kliseinen sanonta kuuluu – VIRHEISTÄ OPPII!

Kuva 1. Typpipäästöt Itämeren alueella.

Kartan mukaan Puola olisi Itämeren alueella suurin typpipäästöjen tuottaja, kun taas Virossa typpipäästöt ovat pieniä. Suomessa typen osuus päästöistä on 7.0 – 9.5 % luokkaa. Pääosin typpi kulkeutuu Itämereen Suomesta jokivesien kuljettamana, mutta myös esimerkiksi ilmalaskeumana. Aikavälillä 2008-2014 Suomesta kulkeutui typpeä Itämereen n. 82 000 tonnia vuosittain. Esimerkiksi teollisuus, metsätalous ja kalankasvatus ovat osallisia Itämeren typpikuormitukseen. (Ympäristöhallinnon verkkopalvelu, 25.1.2019.) Typpikuormitus vaikuttaa Itämeren rehevöitymiseen, jolloin meren perustuotanto kasvaa ja kasviplanktonin määrä kasvaa. Tämän seurauksena vesi samenee. Samentuminen aiheuttaa ongelmia, sillä pohjan kasvillisuus kärsii siitä ja tämä johtaa muutoksiin myös pohjan eliöyhteisön lajistossa ja monimuotoisuudessa. Hapenkulutus lisääntyy rehevöitymisen seurauksena ja näin pohja-alueilla esiintyy happikatoa. (Luonnontilan verkkosivut, 25.1.2019.) Emilia Ihalainen huomioi hienosti blogissaan tämän esityksen tarkkuutta luokkarajojen suhteen, sillä ne ovat epätaiset ja suurimmassa luokassa on suuri vaihteluväli, jopa yli 20 prosenttia. Itseltäni tämä oli jäänyt huomioimatta. Yhdyn hänen mielipiteeseensä siitä, että toisin esitettynä nämä arvot olisivat voineet antaa kattavamman ja tarkemman kuvan typpipäästöjen osuuksista.

Karttojen tekemisessä QGIS-ohjelman avulla on monta vaihetta, joten pitää seuraavilla kurssikerroilla pysyä tarkkana, jotta ei tipu kärryiltä. Ohjelmassa on niin paljon toimintoja, että niiden löytäminen itse tuntui hankalalta, jos ei seurannut opettajaa. Minun tuleekin jatkossa kiinnittää huomiota omaan keskittymiskykyyni, sillä välillä ajatus harhaili muihin asioihin. Lähes neljän tunnin kurssikerta vain pienellä tauolla tuottaa haasteita omalle keskittymiskyvylleni.

Suurimmasta osasta muista kurssilaisista poiketen itse en opiskele pääaineenani maantiedettä, joten toisaalta karttojen tekeminen tuntuu hieman irralliselta muihin opintoihini verrattuna, mutta minusta niiden tekeminen on sopivan haastavaa ja poikkeavaa omista opinnoistani, joten maantieteen kursseille on kiva tulla. Olen tämän takia myös innokas oppimaan uutta, mutta karttojen laajemman käyttötarkoituksen ym. pohtiminen tuntuu siksi haastavalta. Tästä harjoituksesta voin kuitenkin sanoa, että tällaiset kartat ovat mielestäni hyvä ja tiivis tapa esittää tietoa kartalla eri värien avulla, vaikka informaatiota on kartalta tippunutkin pois. Itse en koe omaavani kovin hyvää värisilmää, joten hyvien karttojen tekemistä on vielä harjoiteltava.

Eiköhän tämä ala tästä pikku hiljaa kurssin edessä sujua 🙂 Odotan innolla muiden blogikirjoituksia, että miltä heistä tuntui ja miltä heidän karttansa näyttävät! Saan toivottavasti inspiraatiota oman värisilmäni kehittämiseen. Tällainen julkinen kurssin suoritustapa on hyvä tapa oppia myös toisilta, ja sitä aion hyödyntää. Toivottavasti jollekin on myös apua minun kirjoituksistani, ja ennen kaikkea, että niitä olisi mukava lukea. Onneksi luin muiden blogeja, koska muuten olisin unohtanut kokonaan tehdä kotitehtävän! Tein tämän (kuva 2) pari viikkoa myöhässä, mutta ainakin teemakartan luominen oli helpompaa, kun QGIS:stä on jo enemmän kokemusta.

Kuva 2. Avioeroja kunnittain kuvaava teemakartta.

Valitsin mielenkiinnosta tarkastelun kohteeksi avioerot. Kokeilin erilaisia luokkia, enkä ollut silti varma, kuinka monta luokkaa minun olisi kannattanut valita. Tuntui, että kuudella luokalla vaihteluvälit olivat todella suuria viimeisempien luokkien kohdalla, joten päädyin kahdeksaan luokkaan. Kartalta nähdään, että eniten erotaan pääkaupunkiseudulla. Myös esimerkiksi Tamperella, Turussa ja Oulussa avioliittoja päättyy runsain määrin. Huomattavaa ominaisuustietotaulukkoa katseltaessa oli sellainen seikka, mitä tämä karttaesitys ei tuo ilmi, että Helsingissä tehtiin vuonna 2015 yli 1700 avioeroa, mutta ero seuraavaan oli lähes 1000 avioeroa, sillä Espoossa vastaava luku oli 719.

Tilastokeskuksen mukaan vuonna 2017 13 485 avioliiton solminutta paria erosivat (Tilastokeskus, 2018). Vastaava luku oli vuonna 2015 oli hieman suurempi 14 170. Vuoden 2017 tilastoissa mielenkiintoista on kuitenkin se, että siinä oli eritelty eri sukupuolta ja samaa sukupuolta olevien avioerojen määrä. Vain kaksi näistä lähes 13 500 erosta oli samaa sukupuolta olevien parien avioero.

Ensi viikkoon,

Ida

Lähteet

Ihalainen, E. (18.1.2019). QGis:n alkeet. Saatavissa: https://blogs.helsinki.fi/ihem/. Viitattu 26.1.2019.

Itämeren typpikuorma Suomesta. Ympäristö hallinnon verkkopalvelu. 25.1.2018. Saatavissa: https://www.ymparisto.fi/fi-FI/Meri/Mika_on_Itameren_tila/Itameren_typpikuorma_Suomesta(31457).

IT2 Typpi. Luonnontilan verkkosivut. 25.1.2019. Saatavissa: https://www.luonnontila.fi/fi/elinymparistot/itameri/it2-typpi.

Siviilisäädyn muutokset  2017, Liitetaulukko 1. Avioliittojen ja avioerojen määrä vuosina 1990–2017.  Helsinki: Tilastokeskus, Suomen virallinen tilasto (SVT). Viitattu: 30.1.2019. Saatavissa: http://www.stat.fi/til/ssaaty/2017/ssaaty_2017_2018-05-08_tau_001_fi.html

 

One Reply to “Blogi 1 – QGIS:n käytön harjoittelua”

Leave a Reply

Your email address will not be published. Required fields are marked *