GIM2 – Viikko 4

Hei taas!

Tällä viikolla jatkoimme rastereiden parissa. Ohjelmassa oli soveltuvuusanalyysiä ja Model Builderin käytön opettelua. Käytimme parin edellisen viikon aineistojen lisäksi tällä kertaa myös Corine Maanpeite 2018 -aineistoa. Syken sivut kertovat CORINE Land Cover 2018:n kuvaavan koko Suomen maankäyttöä ja maanpeitettä vuonna 2018. ”Sykessä EU:n Copernicus Land -hankkeessa tuotettiin Suomen alueelta maanpeiteaineistot sekä laadittiin maanpeitteen muutoksia välillä 2012-2018 kuvaavat aineistot. Aineistot luotiin kahdella tarkkuustasolla: toinen EU-vaatimusten mukaisesti ja toinen kansalliseen käyttöön. Aineisto koostuu rasterimuotoisesta paikkatietokannasta (erotuskyky 20 * 20 m) ja vektorimuotoisesta paikkatietokannasta, jossa pienin maastossa erottuva alue on vähintään 25 ha ja kapeimmillaan 100 metriä. Kansallisen muutosaineiston 2012-2018 pienin kuvio on 0,5 ha ja eurooppalaisen 5 ha. Aineisto on tuotettu Sykessä olemassa oleviin paikkatietoaineistoihin sekä satelliittikuvatulkintaan perustuen. Vektoriaineisto tuotettiin yleistämällä rasteriaineistoa EEA:n CORINE-sääntöjen mukiseksi.” Eri värit kuvaavat eri maanpeitteitä.

Kevon kanjonin maanpeite

Aloitin leikkaamalla maanpeiteaineiston vain Kevon kanjonia käsittäväksi. Tämä kannattaa, sillä se säästää sekä tallennustilaa että laskentavaiheissa aikaa. Sitten liitin merkkien selitteet excel-tiedostosta Add Join-toiminnolla. Karttavisualisointi on kuvassa 1.

Kuva 1. Kevon kanjonin alueen maanpeite.

Kuten kuvasta 1 näkee, suurin osa aluetta on varvikkoa ja nummea. Kallioisia alueita on etenkin kanjonin jyrkänteillä ja alueen korkeimmilla kohdilla (tämän huomaa, kun vertaa esim. viikon 2 korkeusmalliin). Kevon kanjoni on murroslaakso. Murroslaaksot ovat pitkiä kallioperän painanteita, joiden rinteet usein muodostuvat kalliojyrkänteistä (Aartolahti & Tikkanen, 2011). Pelkästään tätä karttaa katsomalla voisi siis jo päätyä johtopäätökseen, että kyseessä on murroslaakso. Murroskohdissa virtaavan joen lähistöllä kasvaa runsaasti lehtipuita. Tämä on odotettavissa, sillä puiden juuret vaativat vettä. Kauempana uomista onkin melko paljon niukkakasvustoista kangasmaata. Avosuota alueella on etenkin koillisosassa.

Tämä kartta tuo melko hyvin myös esiin sen, miten kartan visualisointi ja tulkinta vaikeutuvat, mitä enemmän havainnollistettavia luokkia on. Tässä maanpeitetyyppejä on 19. Värien valinta ja erottaminen toisistaan vaikeutuvat tällaisella määrällä. Olen kuitenkin tässä kartassa yrittänyt tuoda esiin selvästi ainakin ne maanpeitteet, joita on eniten ja joiden merkitys siis kokonaisuudelle korostuu.

 

Model Builder ja soveltuvuusanalyysi

Seuraavaksi loin Model Builderin, jonka avulla luotiin kriteerit Kevon kanjonin sopiville telttapaikoille. Model Builder automatisoi eri vaiheiden laskennan eli sujuvoittaa analyysejä, sekä visualisoi työn vaiheet. Tässä käytetyt kriteerit olivat varsin vaativia: 1. korkeus alle 260 metriä, 2. sijainti, jossa rinne suuntautuu välille itä – etelä – länsi, 3. maanpeite tulee olla lehti-, seka- tai havumetsä kivennäismaalla, tai lehti- tai sekametsä turvemaalla, 4. sijainti korkeintaan 200 m etäisyydellä vesiuomista, sekä 5. rinteen jyrkkyys saa olla maksimissaan 10 astetta.

Kuva 2. Model Builder analyysin vaiheista.

Model Builderin käyttö tuntui aluksi työläältä ja vaiheita oli monia, mutta sen toimintaperiaatteen tultua tutuksi se alkoikin tuntua varsin helpolta. Kuvassa 2 on havainnollistettuna luodun mallin vaiheet. Mallissa eri aineistojen arvot uudelleenluokiteltiin Reclassify-työkalun avulla vain 0:ksi tai 1:ksi, eli 0= sopiva alue, 1=ei sopiva. Mallin viimeisessä vaiheessa (Raster Calculator 2) kerrottiin kaikki eri kriteerit yhteen, koska näin saadaan lopputulos, jossa kaikki halutut kriteerit täyttyvät. Eli koska 0 = kriteeri ei täyty, ja 1 = kriteeri täyttyy, nämä tulee kertoa yhteen, jotta saadaan karsittua nollat eli ei sopivat alueet. Toisin sanoen näin syntyy lopullinen karttataso, jossa on vain arvoja 1. Lopullinen karttataso muutettiin vielä rasterista vektorimuotoon. Tämän lopputuloksen visualisoin kartaksi kuvassa 3.

Kuva 3. Kevon kanjonin sopivat telttapaikat.

Lopputulos näyttää mielestäni hieman oudolta. Sopivia telttapaikkoja on vähemmän, kuin mitä voisi odottaa. Toisaalta kriteereissä pitääkin olla vaativa: ei pelkästään telttailijoiden mukavuuden ja turvallisuuden vuoksi, vaan myös luonnon huomioimiseksi. Esimerkiksi karut ja kuivat luonnonalueet usein kestävät kulutusta huonommin kuin rehevämmät, joten tällaisia alueita ei tietenkään kannata kuormittaa telttailulla. Muita kriteereitä, joita telttapaikan valinnassa olisi voinut hyödyntää, olisivat myös vaikkapa aineistoja alueen eliöstöstä/eläimistöstä: jos alueella elää vaikkapa lajeja, joita ihmisten läsnäolo erityisen paljon häiritsee tai kuormittaa, tämä ei olisi sopiva telttapaikka. Vesistön läheisyys ei myöskään ole aina yksiselitteisesti hyvä asia. Tutkin netistä tietoa siitä, millainen olisi hyvä telttapaikka, ja Kaikokaipuu-blogissa mainittiin, että vesistöjen läheisyyteen pystytetty teltta voi kerätä kosteutta. Ehkä kriteeri voisikin olla tarkempi: tietyllä etäisyydellä uomasta mutta ei aivan kiinni siinä?

Vastaava malli soveltuisi muuhunkin. Sillä voisi selvittää vaikkapa vaarallisia paikkoja, joissa korkeus, jyrkkyys ja maanpeite luovat potentiaalisia vaaroja alueella kulkijalle. Tämä on kuitenkin vain teoreettisia. Parhaat telttapaikat tai potentiaalisesti vaaralliset paikat voi loppujen lopuksi parhaiten todeta ja varmistaa maastossa kenttätutkimuksena.

 

Lähteet:

Aartolahti, T. ja Tikkanen, M. (2011). Suomen geomorfologia. Geotieteiden ja maantieteen laitoksen opetusmonisteita 1. Helsingin yliopisto.

Millainen on hyvä telttapaikka? Blogikirjoitus. Viitattu 24.11.2023. https://kaukokaipuumatkablogi.net/teltat/millainen-on-hyva-telttapaikka/

Suomen Ympäristökeskus (2023). Corine maanpeite 2018. Viitattu 23.11.2023. https://ckan.ymparisto.fi/dataset/%7B0B4B2FAC-ADF1-43A1-A829-70F02BF0C0E5%7D