Myöhäiset muistelmat kolmannesta kurssikerrasta

Kurssin kolmannella lähiopetuskerralla tutustuttiin hieman tietokantojen muokkaamiseen ja valmisteluun sujuvampaa tarkastelua varten. Jonkin verran käytiin läpi jo aiempien itsenäisten harjoituksien kautta tutuksi tullutta asiaa, mutta QGIS:in kanssa kyllä tuntuu, ettei kertausta ole koskaan liikaa.

Konflikteja ja internetiä

Yhteisesti tehdyssä harjoituksessa opeteltiin yksinkertaistamaan valmiita aineistoja olennaisia tietoja kuitenkaan menettämättä. Tässä käytettiin apuna yksityiskohtaista tietokantaa Afrikasta, jossa oli eriteltynä kaikkien valtioiden pääalueiden sekä niille kuuluvien saarien tai erilliskohteiden pinta-alat. Ehdin jo hieman järkyttyä, kun alkuun pinta-aloja alettiin yhdistellä yksi valtio kerrallaan, koska hetken aikaa luulin, ettei toimenpidettä pysty sen tehokkaammin automatisoimaan. Pelko osoittautui onneksi pian turhaksi, sillä ohjelmistosta löytyi kuin löytyikin työkalu, joka laski yhteen kerralla kaikkien valtioiden kokonaispinta-alat. CSV-tiedostojen tuominen ohjelmistoon ja tietokantaliitokset sen sijaan olivatkin jo tuttuja kunta-aineistoharjoituksen ansiosta.

Aineistoja yhdistelemällä laskettiin myös konfliktien, timanttikaivosten ja öljykenttien määrä kunkin valtion alueella. Jälleen kerran sain huomata, että pelkästä attribuuttitaulukosta eri muuttujien välisiä maantieteellisiä suhteita on vaikeaa tarkastella, sillä monet valtiot ovat pinta-alaltaan niin laajoja, että saman valtion alueelle sijoittuvat asiat saattavat olla todella kaukana toisistaan. Kartalta (kuten kuvasta 1) on helpompaa tarkastella, ovatko konfliktit keskittyneet esimerkiksi valtioiden tai kansojen pääasiallisten elinalueiden rajoille, tai vaikkapa juuri arvokkaiden resurssien yhteyteen. Pelkän sijainnin perusteella ei tietenkään voi vielä hirveästi vetää johtopäätöksiä syy-seuraussuhteista, ja konfliktien laskeminen valtioittain saattaa johtaa siinä mielessä harhaan, että monet niistä ulottuvat useiden valtioiden alueelle. Lisäksi konfliktien tilastoinnissa voi olla suuria eroja liittyen niiden laajuuteen, ajankohtaan, ja mieltämiseen useina yksittäisinä tai yhtenä jatkuvana konfliktina.

Aineistopakettiin sisältynyttä tietoa internetin käyttäjien osuudesta Afrikan eri valtioissa ei pahemmin käsitelty yhteisesti, mutta Henry Hemtman mainitsi blogissaan, että aineistojen perusteella voisi pohtia myös konfliktien vaikutusta internetin käyttäjien määrään. Tämä oli hyvä huomio, sillä konfliktit usein vaikuttavat mahdollisuuksiin kehittää ja ylläpitää alueen tietoliikenneinfrastruktuuria. Nopealla silmäyksellä kuvien 2 ja 3 karttoja tarkasteltaessa näyttäisikin, että valtiot, joissa internetin käyttäjien osuus on korkea, eivät ole 2000-luvulla olleet ainakaan aivan sieltä konfliktiherkimmästä päästä.

Kuvan 3 kartta syntyi, kun pyörittelin Afrikka-aineistoa vielä kotona ja kokeilin tehdä esimerkiksi kartan 2000-luvun (aineiston ajallisen rajallisuuden takia käytännössä vuosien 2000 ja 2008 välisten) konfliktien laajuudesta. Lopputulos ei ole karttaesityksenä kovin kehuttava, sillä konflikteja on lyhyelläkin aikajaksolla niin paljon päällekkäin, että karttaa on vaikeaa lukea. Lisäksi pallomaiset symbolit todennäköisesti kuvaavat todellisuutta varsin kehnosti, sillä konfliktien vaikutusalueet tuskin ovat kovin säännöllisen muotoisia. Legendankin elementit ovat sijoittuneet vähän miten sattuu, mutta sitä tehdessä päätin jo luovuttaa viimeistelyn suhteen, koska kyseessä oli vain huvin vuoksi tehty kartta. Kartan tekeminen oli joka tapauksessa hyvää lisäharjoitusta QGIS:in käytöstä, vaikka jälki ei kovin tasokasta olekaan.

Tulvahuippuja ja diagrammeja

Kurssikerran itsenäisenä tehtävänä tarkasteltiin ja visualisoitiin aineistoja liittyen Suomen valuma-alueisiin ja jokien tulvaherkkyyteen. Harjoitus oli enimmäkseen aika suoraviivainen; CSV-tiedostojen tuomista QGIS:iin, pari laskutoimitusta. Järvisyyspylväiden saaminen kartalle järkevässä muodossa vaati hieman enemmän näperrystä, diagrammityökalu kun oli vielä aivan vieras. Lopputuloksesta (kuva 4) tuli kuitenkin mielestäni ihan järkevän näköinen.

Kuvan 4 kartassa tulvaindeksi on laskettu kaavalla MHQ/MNQ, eli se kertoo, kuinka moninkertainen joen keskiylivirtaama on suhteessa sen keskialivirtaamaan. Selvästi korkeimmat tulvaindeksit, eli suurimmat erot kuivimpien ja runsasvetisimpien aikojen välillä, löytyvät rannikolta, ja etenkin Aurajoki erottuu joukosta erityisen tulvaherkkänä. Joen tulvaherkkyyteen vaikuttavat monet tekijät, mm. valuma-alueen muoto ja koko. Rannikon pienillä valuma-alueilla valumavedet kerääntyvät nopeasti joenuomiin ja aiheuttavat korkeampia virtaushuippuja kuin sisämaan suurilla valuma-alueilla. Lisäksi rannikon suhteellisesti korkeammalla sateisuudella voi olla vaikutus tulvaindeksiin. Kartasta on nähtävissä myös yhteys järvisyyden ja matalan tulvaindeksin välillä, sillä järvisillä alueilla valumavedet jakaantuvat tasaisemmin useiden vesialueiden välillä, loiventaen virtaamahuippuja.

Lähteet:

Hemtman, Henry (11.2.2022). Kursomgång 3: Karta på karta. GIS-Vandring. Haettu osoitteesta https://blogs.helsinki.fi/hemtmanh/2022/02/11/kursomgang-3-karta-pa-karta/