”Kaiken oppimisen kenties tärkein tulos on kyky tehdä se mikä sinun pitää tehdä, silloin kun se pitää tehdä, huolimatta siitä haluatko tehdä sen vai et.” -Walter Bagehot
Bloody diamonds
Isobritannialaisen Walter Bagehotin viisaiden sanojen motivoimana oli aika siirtyä eteenpäin blogipostauksien parissa. Kolmannen kurssikerran tematiikkana oli eri tietokantojen yhdisteleminen ja kokoaminen yhteen QGIS-paikkatieto-ohjelmassa. Aloitimme lataamalla Moodlesta Afrikkaa käsittelevän aineiston. Ensimmäinen tehtävämme oli typistää alkuperäistä aineistoa, jossa jokainen erillinen luonnonmaantieteellinen ominaisuus (saaret, järvet) oli merkitty omana kohteena. Tästä johtuen joillakin valtioilla oli jopa sata saraketta yhden sijaan. Typistettyämme aineistoa, oli aika (hieman ironisesti) lisätä uutta dataa.
Excel-muodossa olevasta datasta löysimme mielenkiintoisia tilastoja eri vuosilta mm. Afrikan eri valtioiden internetin käyttäjämääristä sekä timanttien, öljykenttien ja konfliktien alueellisesta esiintymisestä. Excel aineiston muutettuamme QGISsille sopivaan .csv muotoon ja yhdistettyämme sen alkuperäiseen tietokantaan, ryhdyimme tekemään eri näköisiä paikkatietoanalyyseja. Vertailimme konfliktien ja timanttikaivosten välistä suhdetta laskemalla valtioiden sisällä esiintyvät timanttikaivokset sekä konfliktit yhteen. Näiden kahden muuttujan välillä oli huomattavissa selkeä korrelaatio ja yhteys toisiinsa. Etenkin Länsi-Afrikassa on useita valtioita, joilla on pitkä ja verinen historia konflikteista, joiden keskiössä ovat niin kutsutut veritimantit. (Leonardo DiCaprion tähdittämä ”veritimantti” kertoo Sierra Leonen veritimanttikaupasta… traileri: https://www.youtube.com/watch?v=yknIZsvQjG4 .. leffa 5/5)
Myös Internetin käyttöaste on hyvä kehityksen indikaattori. Käsitellystä datasta helposti huomaa, että internetin käyttö Afrikassa on vuosien saatossa kasvanut. Digikuilu teollisuusmaiden ja kehittyvien maiden välillä on silti vielä valtava. Vuonna 2016, vauraimmissa maissa 81 prosentilla väestöstä oli kotonaan internet-yhteys, kun kehittyvissä valtioissa sama luku oli vain 34 prosenttia. 48:ssa vähiten kehittyneessä valtiossa vain 7 prosentilla väestöstä oli kotitaloudessaan verkkoyhteys. (Kepa 2016) Digikuilulla on monia sosioekonomisia vaikutuksia myös Afrikassa. Kuten Eveliina Sirola blogissaan toteaa, ”Afrikan internetyhteyksien heikkotasoisuus vaikeuttaa esimerkiksi koulutukseen, terveydenhuoltoon, maanviljelykseen ja metsänhoitoon suunniteltujen sovellusten käyttöä, ja lisäksi heikkolaatuiset yhteydet estävät paikallisen talouden kehittymistä.”
Tulvariski ohoi
Kartutettuamme osaamista Afrikassa, oli aika palata koti Suomeen ja aloittaa todellinen 1on1 tulikoe QGISsin parissa. Saimme tehtäväksemme muodostaa tulvaindeksikartan Suomen päävaluma-alueista. Tulvaindeksi vertailee tulvaa eli ylivirtaamaa ja kuivaa kautta eli alivirtaamaa toisiinsa nähden ja antaa näin tietoa valuma-alueen tulvaherkkyydestä. Se saadaan helposti jakamalla keskiylivirtaama (MHQ) keskialivirtaamalla (MNQ). Lasketun datan tulvaherkkyydestä visualisoimme koropleettikartaksi, josta on selkeästi erotettavissa suuremman ja pienemmän tulvariskin omaavat valuma-alueet. Lopuksi lisäsimme karttaan vielä olennaisen aspektin, järvisyysasteen. Järvisyysaste saatiin laskemalla vesistöjen pinta-ala valuma-alueittain suhteessa maa-alaan. Pystytimme komeat pylväsdiagrammit kunkin valuma-alueen päälle havainnollistamaan järvien määrää alueella. (kuva 1)
Karttaa havainnoimalla on heti huomattavissa, että suurimmat tulvariskialueet sijaitsevat alavalla rannikkoalueella Perämereltä Suomenlahdelle. Vaikka pienimmät valuma-alueet näyttäisivät olevan kaikkein tulvaherkimpiä, ei se suoranaisesti korreloi todellista riskiä. Tulvariskiin eniten vaikuttavat tekijät ovatkin järvien määrä sekä pinnanmuodot. Eemil Becker blogissaan hyvin avaa asiaa, ”Ilmiö on helposti selitettävissä: Järvet toimivat varastoina sulamisvesille ja rankkasateille.”
Kartan visuaaliseen ulkonäköön olen tyytyväinen. Pylväsdiagrammien suhteen olisi voinut tehdä muutaman lisäyksen. Ensinnäkin, niillä ei ole mitään vertauskohdetta tai maksimia, joten todellinen järvisyysprosentti alueella jää hieman hämärän peittoon. Lisäksi diagrammit hieman suttuuntuvat pienimmillä valuma-alueilla, eikä niitä pysty juuri havainnoida. Toinen asia koskien tulvaindeksiä. Rehellisesti sanottuna, minulle jäi hieman hämärän peittoon, mitä legendassa näkyvät numerot tarkoittavat ja mikä niiden yksikkö sekä skaala ovat..
Noh, summa summarum, kurssikerta opetti jälleen paljon uutta QGIS-paikkatieto-ohjelmasta ja sen hyödyntämisestä. Alan pikku hiljaa ymmärtämään ohjelman ja geoinformatiikan mahdollisuudet datan analysoimisessa ja esittämisessä. Digitalisaation myötä se tulee vain kasvamaan, joten sen ymmärtäminen on hyvinkin tärkeää tulevaisuuden kannalta.
Lähteet:
Eveliina Sirola – Afrikan valtioita, Internetinkäyttöä ja tulvaindeksejä, ”https://blogs.helsinki.fi/evsirola/” (Luettu: 20.2.2018)
Eemil Becker – Lisää soveltamista, ”https://blogs.helsinki.fi/beemil/” (Luettu: 21.2.2018)
Kepa – Digikuilu rikkaiden ja köyhien välillä on yhä suuri, ”https://www.kepa.fi/uutiset-media/uutiset/digikuilu-koyhien-ja-rikkaiden-valilla-yha-suuri” (Luettu: 21.2.2018)