Kuudes kurssikerta alkoi raittiin happihyppelyn merkeissä. Aloitimme keräämällä pienemmissä ryhmissä tietoa Kumpulan alueelta Epicollect5 -paikkatietosovellukseen. Lisäsimme sovellukseen sijaintitieto sidonnaisia kohteita puhelimen GPS:n avulla. Lisätessä sovellukseen kohteita tuli vastata kysymyksiin alueen viihtyvyydestä ja turvallisuudesta, minkä perusteella tutkimme Kumpulan kaupunkikohteiden yleistä viihtyvyyttä. Pinja Laitinen tuo blogissaan “Ylös, ulos ja lenkille” esille Heini Mäkelän hyvän huomion siitä, että kerätty tieto ei ole kovin objektiivista, vaan enemmänkin juuri subjektiivinen kokemus alueesta. Eräs kysymyksistä oli kuinka turvalliseksi tuntee kyseisen alueen tai kohteen ja tämä voi riippua paljon yksilön omista kokemuksista. Määritetyistä kohteista voidaan oikeastaan nähdä, että Kumpulan kampuksen alueella tietty yksittäinen kohde on koettu hyvin turvattomaksi vaikka alueen muu ympäristö ollaan koettu pääasiassa turvalliseksi (kuva 2).
Koska arvioimme myös kaupunkikohteiden viihtyvyyttä, on otettava huomioon arviointi hetkellä vallitsevat sääolosuhteet – jotka sattuivat olemaan harvinaisen surkeat. Kävelimme ympäri kumpulaa tihkusateessa ja ajoittaisissa jäätävän kylmissä tuulenpuuskissa. Jos olisimme arvioineet kohteet aurinkoisella ja lämpimällä säällä, olisi viihtyvyyden kokemus varmasti ollut erilainen. Väittäisin siis vahvasti, että viihtyvyyteen vaikuttaa epäsuorasti myös sää. Ulkoilun jälkeen asteltiinkin sitten takaisin luokkaan läpimärkänä.
Kuva 1. Epicollect5-sovelluksesta QGIS:iin tuodut kohteet.
Kun olimme saaneet datan kerättyä, toimme sen CSV (comma separated values) -muotoisena tiedostona QGIS:iin Epicollect5-sovelluksesta. Lisäksi avasimme muutaman muun tietokannan mm. Helsingin alueen tiestöstä ja rakennuksista. Kun olimme saaneet kerätyt kohteet kartalle, rupesimme tutkimaan visuaalisesti niissä koettuja turvallisuuden tunteita. Kohteiden ja koetun turvallisuuden välillä pystyttiin nähdä yhteys liikenneverkon kanssa. Keskimäärin hieman turvattomaksi koettiin risteykset ja suurien autoteiden varret. Turvalliseksi koetut paikat sijoittuivat puolestaan puistoalueille, Kumpulan kampukselle sekä Vanhankaupungin alueelle (kuva 2). Harjoittelimme lopuksi kohteiden interpolointia. Interpolointi määritti mitattujen kohteiden välille tietyn oletusarvon, minkä seurauksena saimme tulokseksi yhtenäisen kartan alueen turvallisuudesta. Kokeilimme myös miltä interpolointi näyttää eri arvoilla (kuva 3) ja voidaan, todeta että arvojen muuttaminen vaikuttaa selvästi lopputuloksiin sekä kartan luettavuuteen.
Kuva 2. Interpoloitu kartta. Turvallisuuden tunteen kokeminen eri kohteissa Kumpulan alueella. Sininen kuvastaa turvallisimpia kohteita ja punainen turvattomampia kohteita.
Kuva 3. Interpoloinnin lopputulos, kun pisteiden väliseksi etäisyydeksi määritetään 10.
Pakko sanoa, että interpolointi oli omasta mielestäni kurssikerran – ellei koko kurssin – kiehtovin osuus. QGIS on ihmeellinen siinä mielessä miten esteettisiä karttoja sekä esityksiä sen avulla on mahdollista luoda ja miten monipuolisesti karttoja voi laatia, jos vain tietää mitä tekee. Kurssikerran itsenäisenä tehtävänä oli etsiä itse dataa ja laatia sen perusteella kolme luonnonriskejä ilmentävää karttaa. Tehtävä oli omakohtainen suosikki tähän mennessä ja katosin hetkeksi tietokantojen syövereihin ihailemaan saatavilla olevan tiedon määrää. Päädyin käyttämään kaikissa kartoissani NOAA:n (National Oceanic and Atmospheric Administration) tulivuoritietokantaa.
Etsin tietokannasta maailmanlaajuisesti merkittävimmät tulivuorenpurkaukset ja rajasin tapahtuma ajankohdaksi 1500 – 2020. Tietokanta sisälsi laajasti tietoa mm. purkausten uhriluvuista, taloudellisista vahingoista sekä purkausten voimakkuudesta VEI-asteikolla (vulkaaninen räjähdysasteikko). Tietokantaan oli merkattu myös aiheuttiko purkaus tapahtuessaan tsunamin tai maanjäristyksen. Olen itse todella kiinnostunut luonnonmaantieteestä ja varsinkin endogeenisistä prosesseista, siksi tietokanta oli itselleni kuin runsaudensarvi. 
Kuva 4. Merkittävien tulivuorenpurkausten uhrimäärät vuosina 1500-2020.
Muutin NOAA:n sivuilta saadun tietokannan excelissä CSV-muotoon ja siivosin sitä hieman, jonka jälkeen toin sen QGIS:iin. Päätin ensin laatia maailmanlaajuisen kartan 1500-2020 vuosina tapahtuneista merkittävistä tulivuorenpurkauksista ja niiden kuolonuhreista (kuva 4). Kuten lopputuloksesta huomataan, eniten purkauksiin liittyviä kuolemia on Karibianmerellä sekä Indonesiassa. Tietokannasta tarkasteltuna Martiniquessa tapahtunut Pelee-tulivuoren purkaus vaati 28 000 kuolonuhria, joka on maailmanlaajuisesti eniten tarkastellulla aikavälillä. Kyseinen tsunamin synnyttänyt purkaus tapahtui vuonna 1902 ja oli VEI-asteikolla 4. Indonesian alueella puolestaan katastrofaalisin tietokantaan merkitty purkaus on vuonna 1815 purkautunut Tambora-kerrostulivuori. VEI-asteikoltaan Tamboran purkaus oli 5 ja sen seurauksena menehtyi noin 10 000 henkeä.
Kun mietitään kartan soveltuvuutta opetustarkoitukseen voidaan kyseenalaistaa kartan selkeys. Sanoisin, että laatimani kartta on laajalti epäselvä ja sen luettavuus kärsii tämän takia. Tulivuoria kuvaavat kohteet peittävät toisensa ja karttaa on mahdoton tulkita pelkästään kuvasta vaan sen tarvitsee myös sanallista selittämistä. Kartan legendasta ei esimerkiksi tule esiin, että kyseessä on tulivuorenpurkauksiin liittyvät kuolonuhri määrät. On myös pidettävä mielessä että teknologian ja seurantalaitteiden kehittyessä tulivuorenpurkauksiin liittyvät kuolemat ovat vähentyneet, koska niihin ollaan voitu varautua paremmin. Tämän takia karttaa ei voida oikeastaan yleistää ja tutkia näin alueita, jotka kärsivät tulivuorenpurkauksista eniten.
Kuva 5. Indonesiassa tapahtuneet merkittävät tulivuorenpurkaukset tapahtumavuoden mukaan (1500-2020).
Halusin seuraavaksi tutkia tulivuorenpurkausten tapahtuma ajankohtia. Kartalla (kuva 5) tummemmat siniset alueet ovat alueita, joilla on tapahtunut vanhimmat merkittävät tulivuorenpurkaukset ja vaaleat keltaiset alueet kuvaavat puolestaan uudempia tulivuorenpurkauksia. Kartan luokittelu voisi olla erilainen, sillä luokkaeroja on vaikea havaita kartalla niiden määrän takia. Muuten sanoisin, että kartta on suhteellisen informatiivinen. Kyseenalaistan silti sen käytettävyyttä tai tarpeellisuutta opetuksessa. Kartalta voidaan nähdä miten alueet ovat olleet eri aikoina aktiivisia. Interpolointi tason luokittelu saa kartan näyttämään sille, että tulivuorenpurkaukset ovat yleistyneet vuosien kuluessa. Todellisuudessa asia ei ihan ole näin. Kartalla näkyvät purkaukset ovat yhteydessä seurantateknologian kehittymiseen ja siksi purkauksia on vähemmän tarkasteluvälin alkuvuosilta.
Kuva 6. Vuosina 1500-2020 tapahtuneet merkittävät tulivuorenpurkaukset Etelä-Amerikassa mitattuna VEI-asteikolla.
Päätin viimeisessä kartassa käyttää hyödyksi tietokantaan merkittyä VEI-asteikkoa. Lopputulosta voisikin käyttää mahdollisesti opetus tai havainnointi tarkoitukseen. Valmis kartta (kuva 6) havainnoi missä päin manteretta purkauksia on tapahtunut ja mitkä ovat niin sanotusti alttiitta alueita merkittäville tulivuorenpurkauksille. Kartan avulla voidaan tarkastellulta aikaväliltä paikantaa alueet, joissa tulivuorenpurkauksen voimakkuus on ollut suurin. Kartan ongelmana on kuitenkin sen vähäinen informaatio, sillä karttaa ei pystyisi lukemaan ilman kuvatekstiä. Tämä tuntuu olevan toistuva teema omalla kohdallani. Itse kartasta ei tule ilmi mitä ilmiötä kyseinen kartta käsittelee. Näin jälkikäteen mietittynä olisi ollut myös hyvä laatia karttoja eri muuttujien suhteen. Sain idean interpoloida kartan VEI-asteikon mukaan ja verrata sitä purkauksen uhrimääriin. Olisi ollut mielenkiintoista tutkia miten nämä muuttujat korreloivat keskenään. Lisäksi olisi ollut kiinnostavaa tutkia purkausvuosia ja verrata niitä kuolonuhreihin tai talodellisiin vahinkoihin. Näiden tutkiminen taitaa jäädä omaksi vapaa-ajan iloksi.
Lähteet
Laitinen, P. (2.3.2020). Ylös, ulos ja lenkille. Blogikirjoitus.
<https://blogs.helsinki.fi/lempempi/>
Mäkelä, H. (24.2.2020). Epicollect5-sovellus, interpolointi ja cvs-muotoisen aineiston lataaminen internetistä. Blogikirjoitus.
<https://blogs.helsinki.fi/mcheini/>
National Oceanic and Atmospheric Administration
<https://www.ngdc.noaa.gov/>