Viimeistä viedään

Viimeisellä kurssikerralla oli tarkoitus tehdä itsenäisesti kartta valitusta aiheesta ja alueesta. En päässyt kurssikerralle työmatkan vuoksi, joten jouduin yrittämään tehtävää itsenäisesti kotona.

Ajatuksenani oli tehdä kartta Suomen suurpedoista Luken tilastoja hyödyksi käyttäen ja sain tuotoa ne sekä karttapohjat QGIS:iin. Sain myös attribuuttitaulukot yhdistettyä Join-komentoa käyttämällä, mutta jostain syystä attribuuttitaulukot eivät sisältäneet mitään lukuarvoja. Niissä sarakkeissa, joissa olisi pitänyt olla lukuarvoja, luki ainoastaan “null”.  Vaikka yritin tätä monella eri taulukolla ja kartalle, ei attribuuttitaulukko totellut. Tallensin taulukon sekä excel muodossa että eri csv-versioina, mutta jokin mättää, eivätkä luvut tule esiin yhdistettyyn attribuuttitaulukkoon, vaikka itse QGIS:iin viedyssä tauliukossa ne näkyy.  Googlailin ohjeita netistä, joiden mukaan kaiken olisi pitänyt toimia, muokkailin taulukoita, mutta ei vain onnistu. Etsin ja latasin erilaisia  taulukoita, ei toimi edelleenkään, turhauduin. En myöskään saanut päälle editoitavuutta taulukkoon, että olisin lisännyt luvut käsin, joten luovuin petotietokartan teosta. Ehkä QGIS ei vain toimi käytössä olevalla koneellani oikein tai jokin määrityksissä mättää?

Lopulta päädyin esittämään ainoastaan kartan tieliikenneonnettomuuksista Suomessa vuonna 2021, jonka sain esiin suoraan.

 

QGiS:stä ja paikkatiedon tuottamisesta olen  mielestäni kurssilla oppinut paljon lisää QGIStä. Vaikka on välillä ollut turhauttavaa, on ollut hienoa silloin, kun on saanut ohjelman toimimaan ja tuotettua karttoja. Selkeästi tarvitsisin vielä paljon treenausta ohjelman käytöstä kaikilta osin, mutta jotain edistystäkin on saavutettu. Myös Taru Tormikoski koki viimeisen tehtävän kanssa turhautumista, mutta kokee oppineensa kurssilla paljon uusia taitoja (Tornikoski, 2022).

Kiitos kurssista kärsivällisesti opastavalle opettaja Artulle kaikille kurssilaisille, nyt on aika jatkaa seuraavien aiheiden pariin!

 

Lähteet:

Tornikoski, T. 2022. Geoinformatiikkaa tutkimassa 🙂 https://blogs.helsinki.fi/tornitar/

 

Kuudes kurssikerta – pistedataa, interpolointia ja hasardeja

Kuudennella kurssikerralla pääsimme itse ulkoilemaan ja keräämään pistedataa Kumpulan kampuksen ympäristön koetusta turvallisuudesta ja viihtyisyydestä Epicollect 5 -sovelluksen avulla. Tulokset latasimme csv-muotoisena QGIS:iin, jossa pystyimme interpoloinnin avulla arvioimaan oppilaiden turvallisuutta ja visualisoimaan sen kartalla (kuva 1). Kuvasta näkee kuinka turvattomimmiksi koetaan teiden risteysalueet kartan eteläosissa.


Kuva 1. Kurssin oppilaiden kokema turvallisuus Kumpulan kampuksen ympäristössä.

Oli hauska oppia, kuinka pistemäsitä dataa voi tuottaa melko nopeastikin ja miten sen voi myös kätevästi visualisoida kartalle.

Tämän jälkeen siirryimme tekemään itsenäistehtävää, jossa tuotimme kolme eri karttaa hasardeista. Tavoitteena oli tuottaa karttoja, joita voisi käyttää opetuksessa. Tein kartan kaikista tiedetyistä meteoriittitörmäyksistä maapallolle (kuva 2).

Kuva 2. Kaikki tiedetyt metoriittitörmäykset maapallolla.

Kurssikerralla saimme ohjeistuksen kartan tuottamiseen kaikista yli 5,5 magnitudun maanjäristyksistä maapallolla vuodesta 1900 eteenpäin (kuva 3).

Kuva 3. Kaikki tiedetyt yli 5,5 magnitudin maanjäristykset vuodesta 1900 lähtien.

Tämän lisäksi tein vielä kartan maapallon kaikista tunneteuista tulivuorista (kuva 4) sekä kartan, jossa näkyvät edellä mainitut maanjäristykset sekä tulivuoret (kuva 5). näistä kartoista voisin opettajana havainnollistaa sitä, miten maanjäristykset ja tulivuoret ovat yhteydessä toisiinsa.

Omista kartoistani olisin voinut vielä säätää pisteiden värejä ja tehdä niistä siten paremmin erottuvia, sillä tulivuorten pisteiden keltainen väri ei erotu kartalla hyvin. Tämä on esimerkki siitä, millaisia värejä ei kannata käyttää symboleissa, riippuen myös taustakartan värityksestä. Lisäksi näiden karttojen reuna-alueet tuntuvat jäävän kuvasta pois, esimerkiksi Australia leikkautuu osaksi kartalta pois,  joten niitä voisi vielä yrittää säätää paremmiksi, jos puhti riittäisi (tänään ei enää riitä).

Nicklas on blogissaan muuttanut taustakarttojen värityksen mustavalkoiseksi, jolloin maanjäristysten symbolit erottuvat selkeästi kartalta keltaisina ja punaisina, mikä on mielestäni onnistunut toteutus. Keltainen ja punainen kartalla toivat mieleeni  myös tulen ja tulivuorenpurkaukset.


Kuva 4. Maapallon tulivuoret


Kuva 5. Tulivuoret ja maanjäristykset

Netistä löysin alimman kuvan, joka havainnollistaa mannerlaattojen reuna-alueiden ja tulivuorten yhteyttä sekä Tyynen valtameren  ns. “Ring of fire” -aluetta, jossa on runsaasti vulkaanista aktiivisuutta ja maanjäristyksiä. Tässä kartassa Tyyni valtameri onkin asetettu kartan keskiosiin, mikä eroaa omien karttojeni asettelusta. Lisäksi karttaan on merkitty ja nimetty manner- tai litosfäärilaatat, mikä auttaa asian hahmottamista. Kartan väritys on hiukan raflaava, enkä olisi itse valinnut noin kirkkaita värejä, mutta asia kyllä tulee selkeästi tästä kartasta esille.

Kuva 6. Aktiiviset tulivuoret, mannerlaattojen tektoniikka ja “tulirengas” Tyynen valtameren alueella. Kuvan lähde: https://fi.frwiki.wiki/wiki/Listes_de_volcans_sur_Terre

 

Lähteet:
1. Frwiki. 2023. Luettelot tulivuorista maapallolla. Viitattu 8.3.2023. https://fi.frwiki.wiki/wiki/Listes_de_volcans_sur_Terre

2. Ferreira, N. 2023. NICKLAS FERREIRA – GEOINFORMATIIKAN MENETELMÄT 1.  Viitattu 8.3.2023. https://blogs.helsinki.fi/ferrenic/

Viides kurssikerta – bufferointia harjoittelemassa

Tämä ei todellakaan ollut minun kurssikertani. Yliopistolla pääsin vaivoin eteenpäin, vaikka sainkin puskurialueet tehtyä lopulta ja statistiikkaan oikean näköisiä lukuja. Kun ryhdyin päivittämään blogia kotona yliopiston kannettavalla läppärillä, huomasin jälleen “ilokseni”, että olin onnistunut tallentamaan kurssikerta 5. työt vain yliopiston koneelle, en omalle Z-asemalleni, joten tietenkään en saanut tunnilla tehtyjä tuotoksia kotoa käsin ulos. Niinpä aloitin jokseenkin turhaantuneena alusta ja tein uudestaan ohjeiden ja muistiinpanojeni avulla tehtäviä uudestaan.

Tunnin aluksi oli jatkettu edellisellä kurssikerralla tehdyn Pornaisten kartan kanssa. Pornaisten alueelta laskettiin alueelta mm. teiden pituuksia ja lukumäärää (kuusi piirrettyä teitä, yhteispituus 12980 metriä, kuva 1).


Kuva 1. Pornaisten karttaa

Seuraavaksi harjoiteltiin tiettyjen alueiden sisällä olevien kohteiden laskentaa laskemalla Pornaisten peltopinta-alat. Sain pellot valittua, mutta koska ohjeista ja muistiinpanoista ei suoraan löytynyt sitä, kuinka pinta-alat saadaan laskettua, eikä muistikaan tuottanut kaivamalla tulosta, päätin siirtyä kotitehtävien ja lentokenttien pariin. Luennon nauhoituksesta lähdin myös etsimään vastauksia unohtamiini kohtiin.

Sain kuin saikin kaiveltua muististani sen, kuinka saan piirrettyä Malmin lentokentän ja puskuroitua sen ympäriltä sopivat alueet. Puskurointialueiden (melualueiden) asukkaiden laskeminen Join by attributes- toiminnolla tuntuu kuitenkin vievän todella kauan aikaa. Minulla taitaa olla jotain pielessä toiminnossa taikka ylimääräistä dataa QGIS:ssä, koska ei se tunnilla vienyt kuin pienen hetken. Sitä odotellessa onkin aikaa kirjoitella tätä blogitekstiä…

QGIS raksuttelee vielä puolen tunnin päästä ensimmäistä vyöhykettä, joten tehtävä ei kyllä tällä tavalla etene, täytyy katsoa tulos ensimmäisestä yrityksestä ja sitten keksiä jokin muu tapa löytää vastauksia, taikka olen koneen ääressä koko yön.. Lopulta hyvin pitkään QGIS:n toiminnonsuoritusta odoteltuani en saanut siitä haluttua tulosta, joten pitää kokeilla jotain toista tapaa.

Select by location -työkalun avulla sain kuin sainkin lopulta selville puskurivyöhykkeen asukkaat. Jostain syystä asukaspallojen värit eivät näkyneet kuitenkaan oikein print layoutissa (kuva 2). Myöskään statistiikka-ruutu ei näytä aina toimivan siten, kuten luulisin, vaikka tämän pitäisi olla yksinkertainen toiminto suoritettavaksi. En vain keksi, missä kohtaa menee vikaan, sillä teen ohjeiden mukaan, eikä kovin montaa vaihtoehtoa erehtymisenkään ole. Ei tuo ohjelmanpiru vaan suostu yhteistyöhön. Epätoivoista!

Vastauksia kotitehtävien kysymyksiin:
1. Malmin lentokentän pahimmalla melualueella 2 km säteellä asui sen vielä toimiessa 59429 asukasta ja 1 km säteellä  9523 asukasta (kuva 1).


Kuva 2. Malmin lentokentän 2 km puskurivyöhyke ja sen asukkaat havainnollistettuna kartalle.

Kannustavaa on ollut, että sain sentään QGIS:ssä jotakin aikaiseksi, ja muistin ja osasin ohjeiden avulla tehdä itsenäisestikin. Silti tarvitsisin vielä tarkempia ohjeita, sillä pulmakohdista on hankala selvitä eteenpäin ilman apuja. Uskon, että QGIS:in käyttö kyllä aikaa myöten helpottuisi, jos sitä vain ehtisi harjoitella tarpeeksi ja toistojen kautta ohjelma tulisi tutuksi. Nyt kaikki käyttö on minulla vielä haparoivaa, ja koska en päässyt viime viikolla viimeiselle kurssikerralle työmatkan vuoksi, on edellisestä QGIS:in käyttökerrasta jo pari viikkoa aikaa, joten moni asia on päässyt unohtumaan.

Hyvää QGIS:in käytössä on ollut se, että olen oivaltanut sen käytössä tarvittavaa logiikkaa jonkin verran, ja huomannut, että saan tuotettua ihan oikeaa paikkatietoa ja karttoja ohjelman avulla. Luulen kuitenkin, että itselleni olisi helpompaa käyttää ohjelmaa suomenkielisenä, jolloin käskyt olisi helpompi löytää ja  niiden käyttötarkoitus ja -tapa hahmottaa, vaikka englanti sujuukin hyvin ja olen käyttänyt sitä työkielenäkin pitkään. Olen samaa mieltä kuin Mikko Heiskanen blogissaan MCHEISKA’S BLOG, että tarvitsisin vielä harjoitusta QGIS:in kaikilla osa-alueilla, jotta sen käytöstä tulisi sujuvaa ja vähemmän tuskanhikeä otsalle nostattavaa.

Puskurivyöhykkeiden avulla voi selvittää tietyillä etäisyyksillä jostakin kohteesta olevia asioita, kunhan attributtitaulukosta löytyy tarvittava data tai se on sinne lisättävissä tai laskettavissa. Biologina mietin, että tällaisia haluttuja tietoja, paitsi ihmisistä, voisi hakea myös muista eliöistä. Esimerkkinä voisi olla vaikka  jonkin metsähakkuualueen vaikutuspiirissä asuvat uhanalaiset eläimet tai muu suojeltava eliöstö.

Tiedon ja saatavilla olevan datan määrä ja laatu vaikuttaa siihen, minkälaisten kysymysten ratkaisuun paikkatietoaineistoa voidaan käyttää. Esimerkiksi riittävä tieto jonkin metsäalueen suojeltavista eläimistä ja kasveista, niiden elintavoista ja vaatimasta elinalueesta ja eliöiden lukumääristä olisi tarpeen silloin, kun halutaan laskea riittäviä suojavyöhykkeitä vaikka luonnonsuojelualueiden ympärille.

Lähteet:

Heiskanen, M. 2023. MCHEISKA’S BLOG. Viitattu 8.3.2023. https://blogs.helsinki.fi/mcheiska/