Month: February 2022

Posted on

Viikko 3: Timantteja tulvii

Kolmannen kurssikerran keskeinen teema oli tietokantojen sisältämän datan yhdistäminen erilaisista lähteistä saatuun muuhun dataan. Attribuuttitaulukon eli ominaisuustietotaulukon sisältämän tiedon yhdistämiseen on useita eri tapoja. Taulukon eri luokkia voidaan yhdistää esimerkiksi silloin, kun valtion eri osat on luokiteltu erikseen. Myös kahden eri tietokannan sisältämiä attribuutteja voidaan yhdistää Join-toiminnolla. Tämä ominaisuus on QGIS:issa harmillisen buginen, mutta onneksi tällä kertaa se juuri ja juuri toimi. Excel-taulukoita voidaan myös tuoda suhteellisen vaivattomasti osaksi attribuuttitaulukoita.

Afrikan luonnonvarat ja konfliktit

Lähiopetuksessa näitä toimintoja harjoiteltiin Afrikan kartalla, jossa maiden rannikoilla sijaitsevat saaret oli mallinnettu hyvin tarkasti. Näiden saarten ominaisuustiedot, kuten pinta-ala, yhdistettiin valtion manneralueen dataan. Harjoittelimme myös muita uusia asioita, kuten Excel-taulukon tuomista QGIS:iin. Tunnin päätteeksi olimme saaneet aikaiseksi kartan, joka kuvaa vuosina 1947-2008 Afrikassa tapahtuneita konflikteja ja timanttikaivosten sekä öljykenttien sijainteja. Ominaisuustietotaulukossa oli paljon tietoa, jota tässä kartassa ei hyödynnetty, kuten öljykenttien tuottavuusluokittelu ja niiden löytämisvuosi. Näiden tietojen perusteella voisi kartalla tutkia, että onko näillä muuttujilla yhteyttä toisiinsa.

Kartalla huomataan, että monissa luonnonvaroiltaan rikkaissa, erityisesti timantteja runsaasti tuottavissa maissa on ollut paljon konflikteja, mutta korrelaatio timanttikaivostoiminnan ja konfliktien sijaintien välillä ei ole kovin vahva. Tämän kartta-aineiston perusteella ei voi siis vetää liian pitkälle meneviä johtopäätöksiä konfliktien synnystä Afrikassa tai kaivannaistalouden vaikutuksesta paikallisiin yhteiskuntiin. Toisaalta luonnonvarojen hyödyntäminen tuo eittämättä vaurautta paikalliseen talouteen, mutta harmillisen usein varallisuus päätyy vain ylimmän eliitin kassakaappeihin. Monikansallisten kaivosjättien, Afrikan valtioiden ja niiden johtajien sekä paikallisten asukkaiden intressit ovat usein eriävät, joten erimielisyydet luonnonvaroista voivat olla yksi osatekijä konfliktien monisäikeisissä syntyprosesseissa.

Tulvaindeksi ja järvisyys

Itsenäisesti tehtävä harjoituksen lopputulos oli kartta Suomen valuma-alueiden tulvaindekseistä ja järvisyysprosenteista. Tulvaindeksi laskettiin jakamalla keskiylivirtaama keskialivirtaamalla. Keskiylivirtaama tarkoittaa tulvahuippujen keskiarvoa ja keskialivirtaama kuivien kausien alimpien arvojen keskiarvoa. Näin laskemalla tulvaindeksi kertoo kuinka moninkertainen virtaaman huippu on verrattuna kaikkein kuivimpaan aikaan.

Kartta näyttää tässä muodossa hieman sekavalta, erityisesti järvet haittaavat järvisyyspylväiden näkyvyyttä. Jessika Isomeri oli blogissaan päätynyt samanlaiseen johtopäätökseen ja hän teki kartan ilman järviä tai jokia, itse kuitenkin tyydyin jättämään joet paikoilleen. Ilman järviä kartta on paljon selkeämpi, toisaalta järvet ovat relevantteja tällaisessa vesistökartassa, kuten Tia-Maria Liljeroos kirjoittaa blogissaan.

Tulvaindeksi on selkeästi korkeampi matalilla rannikkoseuduilla kuin sisämaassa, kun taas järvisyys on suurinta sisämaassa.  Järvet pystyvät säilömään niin paljon vettä, että ne ehkäisevät tulvien syntyä. Alueen alavuus puolestaan altistaa tulville.

Tästä kurssikerrasta jäi hyvä fiilis, vaikka kaikki en saanut läheskään kaikkea toimimaan ensimmäisellä yrityksellä. Yrityksen ja erehdyksen kautta tunnen kuitenkin osaamiseni kehittyvän koko ajan eikä GIS-maailma tunnu enää ulkoavaruuden ufotieteeltä.

Lähteet

Isomeri, Jessika. (2022). Jessikan gis-hurvittelut. Lainattu 8.2.2022, saatavilla: https://blogs-test.it.helsinki.fi/jessikangishurvittelut/

Liljeroos, Tia-Maria. (2022). Tiitun GISreissu. Lainattu 8.2.2022, saatavilla: https://blogs.helsinki.fi/litili/

 

Posted on

Viikko 2: Päräyttävät projektiot

Toisen kurssikerran opetus eteni vähän nopeammin kuin ensimmäisellä kerralla ja tehtävätkin osoittautuivat haastavammiksi. Tämän perjantai-aamun aiheena oli karttaprojektiot ja niiden aiheuttamat vääristymät. Karttaprojektioita tarvitaan, jotta maapallo kolmiulotteisena kappaleena saadaan esitettyä kaksiulotteisella kartalla. Projektioiden erot liittyvät siihen, mitä maapallon ominaisuuksia ne vääristävät. Esimerkiksi oikeapintaiset projektiot näyttävät pinta-alat suhteellisen oikein, kun taas oikeakulmaiset keskittyvät ilmansuuntien välisten kulmien tarkkuuteen.

Ensimmäisenä tehtävänä oli mitata QGIS:in työkaluilla karttaprojektion vaikutusta pinta-alaan. Tässä taulukossa laskettiin Pohjois-Lapissa sijaitsevan sattumanvaraisen alueen pinta-ala.

Pinta-alat on laskettu tältä alueelta

Projektiot vaikuttavat selkeästi pinta-alaan, erityisesti Mercatorin projektio on tunnettu siitä, että se vääristää napoja lähellä olevien alueiden pinta-aloja liian suuriksi. Tälläkin alueella se kasvattaa pinta-alan moninkertaiseksi verrattuna todellisuuteen. Eckert IV on puolestaan oikeapintainen projektio, mikä tarkoittaa sen pyrkivän mahdollisimman tarkkaan pinta-alojen esittämiseen. Robinsonin projektio on tietynlainen kompromissi, se on tehty vääristämään kaikkia ominaisuuksia hieman, jotta maailmankartta näyttäisi mahdollisimman luonnolliselta.

Seuraavaksi oli tarkoituksena visualisoida Suomen kartalle projektioiden vaikutusta Suomen eri alueiden pinta-aloihin. Tehtävän toteuttaminen tuotti suuria hankaluuksia oppitunnilla, mutta kotona ohjeiden pilkuntarkalla seuraamisella tästäkin haasteesta selvittiin.

Tässä kartassa vertailin Mercatorin projektiota ja TM35FIN-projektiota. Kartasta huomaa selkeästi, että Mercator vääristää pinta-aloja enemmän pohjoisessa Suomessa eli lähempänä pohjoisnapaa. Vääristymä kasvaa tasaisesti etelä-pohjoissuunnassa. Toisaalta Etelä-Suomessa Mercatorin projektion pinta-ala on nelinkertainen verrattuna todellisuuteen eli ero on todella merkittävä sielläkin. Tämä kartta ehkä vähän korostaa etelä-pohjoissuunnassa tapahtuvaa pinta-alojen kasvua, vaikka vääristymä on merkittävä myös etelässä.

Toisessa kartassa vertailin Robinsonin projektiota ja TM35FIN-projektiota. Ensivaikutelmaltaan kartta näyttää kovin samanlaiselta kuin edellinen kartta. Karttaselitettä lukiessa huomaa kuitenkin, että vääristymä pinta-aloissa on huomattavasti pienempi Robinsonin projektiossa kuin Mercatorin. Etelä-pohjoissuunnassa tapahtuva muutoskin on selkeästi pienempi, vaikka näillä väreillä ja luokkajaoilla se helposti näyttääkin yhtä voimakkaalta. Tällaisten asioiden takia on tärkeä muistaa lukea karttaselite huolella, jotta varmasti ymmärtää mitä kartta kuvaa.

Kaikissa projektiossa pinta-alojen vääristymät eivät ole etelä-pohjoissuuntaisia. Rosa Selenius tarkasteli blogissaan Bonnen projektiota, joka on oikeapintainen, kartioprojektioita muistuttava projektio. Tässä projektiossa erot pinta-aloissa ovat itä-länsisuunnassa ja oikeapintaisuudesta johtuen vääristymät pinta-aloissa pieniä.

Pinta-alojen laskemisessa oli aluksi suuria vaikeuksia, mutta kun sain ohjelman toimimaan niin kuin halusin, ei tämäkään tehtävä osoittautunut ylitsepääsemättömäksi!

Lähteet

Selenius, Rosa. (2022). Rosan blogi. Lainattu 7.2.2022, saatavilla: https://blogs.helsinki.fi/ramlasel/2022/02/04/viikko-2/

 

Posted on

Viikko 1: Hiljaa hyvä tulee

Kurssin alkaessa paikkatieto-osaamiseni on hyvin pintapuolista. QGIS-ohjelmistoa en ole käyttänyt juuri yhtään, mutta onneksi ensimmäinen oppitunti lähti liikkeelle yksinkertaisista perusjutuista. Opetus eteni melko rauhalliseen tahtiin, jonka ansiosta pysyin hyvin mukana opetuksessa. QGIS ja yleisemminkin paikkatiedon hyödyntäminen vaikuttaa mielenkiintoiselta, mutta rehellisesti sanottuna myös hyvin haastavalta.

Itämeren typpipäästöt 

Ensimmäisellä kurssikerralla tehtävänä oli tehdä kartta Itämeren typpipäästöistä. Tätä tehtävää tehtiin opettajan ohjauksessa yksityiskohtaisesti lähiopetuksessa.  Tehtävää helpotti se, että aineistot olivat jo pitkälti valmiita. Typpipäästökartan tekeminen olikin enemmän kartan visuaalisen ilmeen säätämistä ja datan visualisointia. Tätä tehtävää tehdessäni ymmärsin, että paikkatietoaineiston sisältämä data on todella olennainen osa QGIS:ia ja kartta on lähinnä vain sen datan visualisointia selkeäksi ja informatiiviseksi kokonaisuudeksi. Haasteellisinta oli eri luokkien säätäminen oikeille kohdille niin, että eri maiden typpipäästöt erottuvat selkeäksi. Myös värit ovat olennainen osa datan visualisointia. Järvien väri ei ole ihan kohdallaan ja ne jotenkin hallitsevat koko karttaa. En välttämättä saanut karttaa niiltä osin aivan täydelliseksi, mutta eihän sitä ensimmäisillä kerroilla tarvitse vielä ihan huippuammattilainen olla.

Kuntakartta

Seuraava karttatehtävä tehtiin itsenäisesti. Päätin tehdä kartan korkeakoulutettujen osuudesta väestä eri Suomen kunnissa. Tässäkin vaiheessa olennaista oli valmiina olevan datan visualisoiminen kartalle. Tämän kartan tekeminen ei ollut kovin vaikeaa, koska data oli jo selkeästi olemassa taulukossa. Tässäkin vaiheessa haasteellisinta oli oikeiden luokkajakojen ja värien löytäminen. Niitä piti etsiä melko pitkään, mutta lopulta sain kuntien erot selkeästi näkyville.

Kartassa yliopistokaupungit erottuvat selkeästi edukseen korkeakoulutettujen määrässä. Näihin kaupunkeihin on keskittynyt paitsi yliopistot ja korkeakoulut, myös suurin osa valtion virastoista ja korkean osaamisen yritykset. Etelä- ja Länsi-Suomessa on myös selkeästi enemmän korkeakoulutettuja kuin Itä- ja Pohjois-Suomessa. Esimerkiksi Joensuu, Kuopio ja Rovaniemi yliopistokaupunkeina erottuvat niitä ympäröivistä maaseutupainotteisista kunnista.  Kuten Vili Rauhala blogissaan huomioi, tämä kartta ei informatiivisuudestaan huolimatta kerro korkeakoulutettujen jakautumisesta kuntien sisällä. Erityisesti suurissa kaupungeissa korkeakoulutus on jakautunut eri alueille epätasaisesti.

Yhteenvetona ensimmäisestä kurssikerrasta jäi positiivinen tunne siitä, että myös minä kykenen oppimaan QGIS-ohjelman salat. Luennoitsijasta huokuu kokemus ja osaaminen, mukavan rentoa opetustyyliä unohtamatta!

 

Lähteet

Rauhala, Vili (2022). Viikko 1: Takaisin QGIS:n pariin. Lainattu 30.1.2022, saatavilla: https://blogs.helsinki.fi/radvili/2022/01/27/viikko-1-takaisin-qgisn-pariin/