Kurssikerta 3-Afrikkaan ja takaisin

Heippa bloggaajat!

Viikon 3 harjoituskerralla tutustuttiin siihen, miten yhdistää kohteita taulukossa ja toiseen tietokantaan myös muilla tavoin kuin tietokantaliitoksella, eli kun taulukoissa ei ole yhteistä saraketta samoilla arvoilla. Aineistona käytimme tietoja Afrikan valtioiden öljykentistä, timanttikaivoksista ja konflikteista. Harjoituksen myötä monet uudet toiminnot tulivat tutuiksi, esimerkiksi miten laskea pisteet tai polygonit määrätyn alueen sisällä. Jos tiedot erilaisista ominaisuuksista saa oikealla tavalla siirrettyä yhteen ja samaan taulukkoon, on niitten vertailu ja yhteyksien löytäminen huomattavasti helpompaa.

Afrikka-tiedostojen luvuista voisi etsiä monenlaisia suhteita, esimerkiksi öljykenttien ja timanttikaivosten löydösten ja käyttöönoton yhteyksiä konflikteihin. Konfliktien sädettä käyttämällä voisi esimerkiksi tarkastella sijoittuvatko timanttikaivokset ja öljykentät konfliktialueille, tai tutkia pienempien/paikallisten ja laajempien/ylikansallisten konfliktien määrää. En usko, että tuloksista löytyisi kausaalisia yhteyksiä, eli että muuttujat (esim. öljykenttien määrä ja konfliktit), vaikuttaisivat suoraan toisiinsa, mutta sieltä voisi löytyä korrelaatioita. Luonnonresurssit näyttävät olevan monien konfliktien osasyitä, mutta kuten kurssimateriaaleista löytyvä ja Etelä-Sudanin konfliktista kertova raportti osoittaa, konflikteihin voivat vaikuttaa myös esim. etniset suhteet ja traumaattiset historialliset tapahtumat (Arensen & Breidlid 2014). Euroopan maiden harjoittaman kolonialistinen valta Afrikassa päättyi monessa maassa vasta 1900-luvulla, minkä takia olisi kiinnostavaa tutkia myös miten vaikka konfliktit ovat muuttuneet itsenäistymisprosessien myötä, tai miten esimerkiksi nykypäivän lisääntyneet ulkomaiset investoinnit Afrikassa vaikuttavat luonnonvarojen käyttöön, tuottavuuteen ja konflikteihin.

Afrikan valtioiden ominaisuuksien tarkastelun jälkeen siirryimme Suomen valuma-alueiden tulvaindeksien pariin. Itsenäisen harjoitustyön tavoitteena oli luoda koropleettikartta, jossa näkyy tulvaindeksi (keskiylivirtaama/keskialivirtaama) sekä järvisyysprosentti diagrammissa. Harjoituksessa tuli käyttää Join toimintoa ja tuoda Excelistä tiedosto tietokantaliitosta varten. Tehtävä sujui aika näppärästi kunnes tuli siirtyä diagrammin tekoon. Pähkäilin jonkin aikaa ympyrädiagrammin kanssa kunnes tajusin etsiä diagrammien käyttötutoriaaleja netistä. Tämän videon avulla pääsin hyvin liikkeelle: https://www.youtube.com/watch?v=1-tahbxfHGM ja lopputuloksen näätte kuvasta 1. On hyödyllistä osata visualisoida dataa myös muilla tavoin kuin väreillä ja ”kerroksittain” diagrammien avulla.

Kuva 1: Tulvaindeksi ja järvisyysprosentti

Kartasta voidaan päätellä, että tulva-indeksi, eli tulvien riski, on suurin Länsi-ja Etelä-Suomen rannikkoalueilla, joissa puolestaan järvisyysprosentti on pienempi. Oma veikkaukseni on, että järvet toimivat sula- ja sadevesien keruualtaina, mikä vähentää maaperän ja jokien kuormitusta ja näin ollen tulvien määrää. Rannikoilla toki myös sademäärät ovat suuremmat, talvet leudommat ja mahdolliset lumet sulavat nopeammin keväällä. Sanna Korpi (2021) avasi blogissaan mielestäni kattavasti mahdollisia syitä näille alueellisille eroille liittyen mm. jokien kokoon, sademäärään ja topografiaan.

Tämän jälkeen päätin kokeilla myös haastavampaa tehtävää, jossa tuli itse laskea valuma-alueiden pinta-ala ja järvien pinta-alat Join attribute by location-toimintoa käyttäen (kuva 2). Törmäsin samaan ongelmaan kuin Sanna Jantunen (2021); koko Laatokka lukeutuu Jänisjoen valuma-alueelle, joten järvisyysprosentti on lähes 500% alueen koosta. En osannut säädellä toimintoa niin että Laatokka olisi jäänyt Jänisjoen valuma-alueen ulkopuolelle, joten poistin järvisyysprosentin kokonaan ettei pylvästä syntyisi. Myös tulvaindeksi uuteen karttaan muuttui siten, että se laskettiin keskivirtaaman ja keskiylivirtaaman välisenä erona, ja siksi arvot ovat pienemmät kuin edellisessä kartassa. Kahdesta taideteoksestani suosin ensimmäistä, sillä ympyrät havainnollistavat selkeämmin alueiden välisiä eroja.

Kuva 2: Yleinen tulvaindeksi ja järvisyysprosentti

Lähteet:

Arensen, Michael J., Breidlid, Ingrid Marie 2014. “Anyone who can carry a gun can go”. Prio Paper. Peace Research Institute Oslo.

Sanna Jantunen (2021). Blogi. https://blogs.helsinki.fi/smjantun/. (Viitattu: 8.2.2021.)

Sanna Korpi (2021). Blogi. https://blogs.helsinki.fi/sakorpi/. (Viitattu: 8.2.2021)

 

 

Lämna ett svar

Din e-postadress kommer inte publiceras. Obligatoriska fält är märkta *