Kuudes kurssikerta: Pisteaineistot kartalla

Kuudennen kurssikerran alussa lähdimme ulos keräämään kohteita ja niiden koordinaatteja GPS-paikantimella. Valitsimme kerättäviksi kohteiksi lähistöllä sijaitsevat penkit. Pisteiden keräämisen jälkeen suuntasimme takaisin sisälle ja siirsimme keräämämme tiedot kartalle.

Koordinaattien lisäksi kirjasimme myös ylös korkeuden merenpinnasta, kirjurin nimen sekä laitteen tarkkuuden mittaushetkellä. Palattuamme takaisin sisälle kirjasimme keräämämme tiedot Exceliin ja toimme GPS-aineiston DNRGPS-ohjelman avulla MapInfoon. Harjoittelimme lisäksi pisteaineiston geokoodausta ja esittämistä muutamilla tehtävillä.

Kurssikerran lopussa saimme tehtäväksi tuottaa kolme karttaa, joiden teemana on hasardit. Valitsin hasardikarttojen teemaksi maanjäristykset, sillä se vaikutti kiinnostavimmalta aiheelta. Karttojen aineisto piti tällä kertaa hakea MapInfon ulkopuolelta. Kopioin ensin maanjäristysaineiston Exceliin, jossa se piti muokkaa oikeaan muotoon ennen MapInfoon siirtämistä. Alla näette tekemäni kartat (kuva 1, kuva 2 ja kuva 3). Kartoissa näkyvät vuodesta 1980 lähtien esiintyneet yli 4, 6 ja 8 magnitudin maanjäristykset. Kartat 2. ja 3. ovat melko täynnä punaisia pisteitä ja niitä on myös paljon päällekkäin. Olisin ehkä voinut valita pienemmän pistekoon, sillä nyt ne näyttävät melko isoilta ja kömpelöiltä kartoilla. Olisi myös ollut hyvä lisätä kartoille litosfäärilaattojen ääriviivoja, mutta kuten Saara Varis blogissaan kirjoittaa: “Kartalta on myös mahdollista tulkita litosfäärilaattojen saumakohtien sijaintia melko yksiselitteisesti.”

Kuva 1. Yli kahdeksan magnitudin maanjäristykset vuodesta 1980 lähtien.
Kuva 2. Yli kuuden magnitudin maanjäristykset vuodesta 1980 lähtien.
Kuva 3. Yli neljän magnitudin maanjäristykset vuodesta 1980 lähtien.

Tekemäni kartat havainnollistavat melko hyvin maanjäristysten alueellista jakautumista, mutta kartat olisivat ehkä opetusmielessä parempia, jos niissä olisi näkyvissä myös litosfäärilaatat, jolloin myös aiheeseen perehtymättömät voisivat ymmärtää miksi tietyille alueille on keskittynyt paljon maanjäristyksiä. Tästä olisi esimerkkinä kartat 4 ja 5, joissa näkyy myös litosfäärilaatat.

Kuva 4. Kartta litosfäärilaatoista, maanjäristyksistä ja tulivuorista. Mr Weston GCSE Geography. Natural hazards 2017.
Kuva 5. Kartta llitosfäärilaatoista ja seismisestä aktiivisuudesta. Global Plate Tectonics and Seismic Activity, The geography of transport systems.

 

Lähteet:

Mr Weston GCSE Geography. Natural hazards 2017. https://sites.google.com/site/mrwestongcsegeography/hazards (Luettu 13.3.2017)

NCEDC (2014), Northern California Earthquake Data Center. UC Berkeley Seismological Laboratory. Dataset. doi:10.7932/NCEDC. http://quake.geo.berkeley.edu/anss/catalog-search.html

Rodrigue, J. P. The geography of transport systems. Global Plate Tectonics and Seismic Activity.  https://people.hofstra.edu/geotrans/eng/gallery/map_world_plate_tectonics.pdf (Luettu 13.3.2017).

Varis, S. (2017). Geokoodausta ja hasardikarttoja. 23.2.2017. https://blogs.helsinki.fi/saavaris/2017/02/23/geokoodausta-ja-hasardikarttoja-opetukseen/ (Luettu 16.3.2017).

 

 

Viides kursskerta: Bufferointia ja analyysejä

Viidennellä kurssikerralla harjoittelimme aineiston bufferointia eli puskurointia ja analysointia. Kuten Sonja Koivisto (2017) blogissaan toteaa: “Bufferointi on uusi, kätevä analyysin työkalu, jolla voi tutkia erityisesti aluekohteiden, kuten ostoskeskuksen, moottoritien tai koulun, vaikutuksia ympäristöönsä.”Teimme myös itsenäistehtäviä, joissa harjoittelimme bufferointia. Tehtävät tuntuivat hieman haastavilta, enkä usko, että sain laskettua kaikkia lukuja oikein.

Tällä kurssikerralla putosin hieman kärryiltä, mikä johtui osin siitä, että olin kipeänä ja keskittymiskykyni oli lähellä nollaa. Harjoittelin kuitenkin myöhemmin itsenäisesti bufferointia uudestaan, jolloin se tuntui sujuvan paljon paremmin. Bufferointi on kätevä ja monipuolinen työkalu, jota voisi käyttää esimerkiksi ympäristöriskien alueellisten esiintymisten selvittämiseen tai liikenteen meluhaitan tutkimiseen.

Kuva 1. Vastaukset kurssikerran tehtäviin.
Kuva 2. Vastaukset uima-allas tehtävään.

Lähteet:

Koivisto, S. (2017). Bufferoinnin alkeet ja itsenäistä analyysiä. 20.2.2017. https://blogs.helsinki.fi/kosokoso/2017/02/20/bufferoinnin-alkeet-ja-itsenaista-analyysia/ 

Neljäs kurssikerta: Ruututeemakartat

Pakin neljännellä kurssikerralla opimme laatimaan ruututeemakarttoja MapInfolla. Lisäksi katsastelimme Pornaisten karttaa sekä laserkeilattua topografista karttaa päällekkäin, ja valmistelimme seuraavaa kurssikertaa varten  materiaalia digitoimalla Pornaisten tiestöä ja asuintaloja. MapInfo eroaa merkittävästi digitoinnin suhteen CorelDrawista, jota olemme käyttäneet toisella kurssilla.

Kurssikerran tehtävänä oli laatia eri ruutukoolla ruututeemakarttoja, ja julkaista niistä paras/parhaimmat blogissa. Kokeilin useita eri ruutukokoja karttoja tehdessäni, mutta lopulta päädyin 400m x 400m ja 500m x 500m ruutukoon karttoihin. Kartat (kuva 1 ja kuva 2) esittävät naisten ja miesten määrää asuinrakennuksissa Helsingissä. Värivalinnoilla oli jälleen kerran suuri merkitys kartan ulkonäön suhteen. Myös ääriviivojen piilottaminen teki mielestäni kartoista miellyttävämmän näköisiä (vertaa kuva 1. ja kuva 3.). Legendaan asetin luokkajaoksi natural breakin. Vaalensin taas rajaviivojen väriskaala mustasta harmaaksi, sillä mielestäni se pehmentää kartan yleisilmettä.

Kuva 1. Miesten lukumäärä Helsingissä.

 

Kuva 2. Naisten lukumäärä Helsingissä.

 

Suuria eroja miesten ja naisten sijoittumisessa Helsingin eri alueilla ei juurikaan näkynyt. Kartoista kuitenkin huomasi, että miehiä asuu enemmän kauempana ydinkeskustasta kuin naisia. Ero ei kuitenkaan ollut erityisen merkittävä. Kartoista näkyy selkeästi niiden sisältö ja tiedot, ja olen melko tyytyväinen niihin. Väriskaalojen miettimiseen en tällä kertaa käyttänyt paljon aikaa. Kolmannessa kartassa (kuva 3.) halusin kokeilla miltä kartta näyttäisi, jos jätän ruutujen ääriviivat näkyviin. Omasta mielestäni kartat 1 ja 2 näyttävät kuitenkin paremmilta.

Kuva 3. Muunkielisten määrä Helsingissä.

Ruututeemakartta on siitä hyvä, että sillä voi esittää ilmiöitä niin tarkkaan tai epätarkkaan kuin haluaa, ja lopputulos on kuitenkin suhteellisen selkeä ja siistin näköinen. Kuten Anniina Ahonen (2017) blogissaan toteaa “Ruututeemakartta on useisiin tilanteeseen nähden hyvin joustava, sillä ruutukokoa vaihtamalla voidaan tiedon yksityiskohtaisuutta muuttaa.”  Unohdin lisätä karttoihini alueen nimistön, mutta muuten ne ovat mielestäni suhteellisen onnistuneita.

Lähteet:

Ahonen, A. (2017). Neljäs kurssikerta: Ruuduilla tasapainoilua. 14.2.2017. https://blogs.helsinki.fi/ahonenan/2017/02/14/neljas-kurssikerta-ruuduilla-tasapainoilua/ (Luettu 12.3.2017).

Kolmas kurssikerta: Tietokantojen käyttö

Kolmannella kurssikerralla keskityimme tietokantoihin ja niiden ominaisuuksiin. Tällä kurssikerralla käytössämme oli tietokantoja öljykentistä, konflikteista sekä timanttikaivoksista.

Tein tunnilla myös kartan Suomen tulvaindeksistä sekä järvisyysprosentista (kuva 1.). Tulvaindeksi esiintyy koropleettikarttana ja Järvisyysprosentit näkyvät kartalla pylväinä. Mielestäni kartta onnistui kerrankin ihan hyvin. Väriskaala sopi hyvin kartan teemaan ja lopputulos on muutenkin esteettisesti mukiin menevä. MapInfoa opin käyttämään hitaasti mutta varmasti. Pylväsdiagrammit erottuvat myös hyvin kartan väriskaalasta ja kartta pysyy selkeänä, vaikka siinä on esitettynä runsaasti tietoa. Kartan tekeminen tuntui vaihteeksi jopa mukavalta.

 

Kuva 1. Kartta Suomen järvisyydestä ja tulvaindeksistä.

 

Muutin kartan ääriviivoja mustasta harmaaksi, jotta se pehmentäisi kartan yleiskuvaa. Valitsin myös pylväiden väriksi tummansinisen, sillä mielestäni se sopi hyvin kartan muihin väreihin sekä sen teemaan.  Kuten kartasta näkee, tulvaindeksi on suurimmillaan Suomen rannikkoalueilla, jossa myös järviä on vähemmän. Kuten Sonja  Koivisto mainitsee blogissaan, “Suurimpien tulvariskien alueella järvisyys on ilmeisen alhainen.”. Tulvaindeksi lasketaan jakamalla uoman keskiylivirtaama sen keskialivirtaamalla.

Lähteet:

Koivisto, S.(2017). Tietokantojen käsittelyä (1.2.2017). blogs.helsinki.fi/kosokoso/2017/02/01/tietokantojen-kasittelya/ (Luettu 10.2.2017).

Artikkeli 1

 

Anna Leonowiczin artikkelissa Two-variable coropleth maps as a useful tool for visualization of geographical relationships (2006) käsitellään koropleettikarttojen luettavuutta, ja verrataan yksiteemaisia ja kaksiteemaisia koropleettikarttoja toisiinsa.

Artikkelissa tulee esille koropleettikarttojen visuaalisen puolen tärkeys. Etenkin värivalinnat ja aineiston luokittelu ovat merkittäviä kartan luettavuuden ja selkeyden kannalta. Mitä tarkemmin ja paremmin värivalinnat on mietitty, sitä helpompi karttaa on lukea. Myös kartan aineiston jakaminen liian moneen luokkaan voi vaikeuttaa kartan tulkintaa.

Omasta mielestäni yksiteemaisia koropleettikarttoja on helpompi tulkita, ja tämä kävi myös ilmi Leonowiczin artikkelissa. Kaksiteemaisissa koropleettikartoissa eri ilmiöiden vuorovaikutussuhteiden tulkinta voi kuitenkin olla helpompaa, sillä ne esitetään samalla kartalla. Kaksiteemaisissa kartoissa visuaalinen puoli on erityisen tärkeä, sillä ne voivat helposti olla hieman vaikeammin tulkittavia kuin koropleettikartat, joissa käsitellään vain yhtä ilmiötä.

Artikkelin lopussa olevien esimerkkikarttojen legenda eroaa melko paljon niistä, joita olen tottunut näkemään. Legenda näyttää hieman sekavalta ja siitä olisi voinut tehdä helpommin luettavan. Myös pohjoisnuoli näyttää puuttuvan kokonaan kartoilta. Artikkeli oli melko helposti luettava, mutta kappale, joka kertoi aineiston luokittelusta oli hieman hankalampaa luettavaa, sen matemaattisuuden takia.

Lähteet:

Leonowicz, A. (2006). Two-variable choropleth maps as a useful tool for visualization of geographical relationship. Geografija 42: 1, 33–37.

Toinen kurssikerta: Teemakartat ja kahden päällekkäisen teeman käyttö

Toisella kurssikerralla tehtävänä oli laatia teemakartta, jossa on kaksi teemaa päällekkäin. Kuten Emma Piela (2017) blogissaan toteaa, oli aiheiden valinta karttaa varten haastavaa, sillä aiheiden tuli sopia yhteen niin, että ne toisivat toisilleen jotakin lisäarvoa. Teemakarttani (Kuva 1.) kuvastaa Helsingin, Espoon, Kauniaisen, Vantaan, Nurmijärven, Tuusulan, Hyvinkään, Mäntsälän, Järvenpään, Kerava, Sipoon, Pornaisen, Askolan ja Porvoon alueella vuonna 2010 tietoon tulleiden rikosten ja selvitettyjen rikosten määrää. Selvitetyt rikokset näkyvät kartalla viivoituksina ja tietoon tulleet rikokset näkyvät kartalla sinisen eri värisävyinä. Värivalinnat ovat mielestäni tässä kartassa ihan toimivat, mutta eri viivatiheydet eivät erotu toisistaan tarpeeksi hyvin. Tein reunaviivoista paksummat, jotta kuntien rajat erottuisivat paremmin. Ei tullut yllätyksenä, että tietoon tulleita rikoksia oli selvästi eniten Helsingissä, Vantaalla ja Espoossa. Myös selvitettyjä rikoksia oli eniten juuri näillä alueilla. Alueilla, joissa oli vähemmän tietoon tulleita rikoksia oli myös ymmärrettävästi vähemmän selvitettyjä rikoksia.

Kuva 1. Tietoon tulleet rikokset ja selvitetyt rikokset 2010 Espoon, Kauniaisen, Helsingin, Vantaan, Nurmijärven, Tuusulan, Hyvinkään, Mäntsälän, Järvenpään, Kerava, Sipoon, Pornaisen, Askolan ja Porvoon alueella.

Kartan teko ei tälläkään kertaa sujunut ongelmitta, sillä MapInfon perustoiminnot olivat jo viime kerralta päässeet unohtumaan. Kävimme kuitenkin uudestaan läpi kartan laatimisen vaiheita, sekä myös uusia toimintoja. Minulla oli hieman vaikeuksia kartan kanssa, ja jouduinkin tyytymään tähän lopputulokseen, sillä kurssikerta hujahti nopeasti ja piti jo lähteä kotiin päin. Toivotaan, että ensi kerralla MapInfon käyttäminen sujuu jo paremmin!

 

Lähteet:

Piela, E. (2017). VKO 2: Lisää teemakarttoja. 3.2.2017. blogs.helsinki.fi/emmapiel/2017/02/03/16/ (Luettu 8.2.2017)

Ensimmäinen kurssikerta

Paikkatiedon hankinta, analyysi ja kartografia 2017 -kurssin ensimmäisellä kurssikerralla tutustuimme kurssin sisältöön ja harjoittelimme paikkatieto-ohjelma Mapinfon käyttöä. MapInfo vaikutti aluksi melko yksinkertaiselta ohjelmalta, mutta huomasin pian, että sen sujuva käyttö vaatii melkoisesti harjoitusta.

Harjoittelimme ensin kaikki yhdessä kartan tekemistä, jonka jälkeen jokaisen piti tehdä itsenäisesti oma koropleettikartta. Valitsin karttani aiheeksi ruotsinkielisen väestön osuuden Suomen kunnissa vuonna 2015. Vaikeaksi karttaa tehdessä osoittautui etenkin väriskaalan valitseminen. Lopulta päädyin valitsemaan väriskaalaksi vaaleanpunaisen eri sävyjä, sillä mielestäni ne näyttivät hyviltä kartalla. Kartan ulkonäön muokkaamiseen kului yllättävän paljon aikaa. Olen kuitenkin melko tyytyväinen lopputulokseen, sillä olihan tämä vasta ensimmäinen itsenäisesti MapInfolla tekemäni kartta. Kurssin edetessä kartantekotaitoni tulevat toivottavasti kehittymään.

Kartta 1. Ruotsinkielisten osuus (%) 2015.

Valmiista kartasta näkee selkeästi mihin ruotsinkielinen väestö on Suomessa keskittynyt, ja kuten Saara Leppänen toteaa blogissaan “Ennalta arvattavasti ruotsinkielinen väestö on Suomessa keskittynyt Ahvenanmaan ja Turun seuduille, Pohjanmaalle, sekä pääkaupunkiseudulle Etelä-Suomeen.” (Leppänen, 2017).

Päällimmäisenä ensimmäiseltä kurssikerralta jäi mieleen MapInfon perustoiminnot sekä karttojen laatimisen haastavuus. 

Lähteet:

Leppänen, S. (2017). Kurssikerta I (25.1.2017). https://blogs.helsinki.fi/saaralep/2017/01/25/1-kurssikerta/ (Luettu 1.2.2017).