Tämä kurssikerta oli erityisesti tutustumista QGIS -ohjelmistoon. Kävimme läpi peruasioita ohjelmalla työskentelystä, kuten vektorimuotoisten karttatasojen tuomista ja käsittelyä QGIS:ssä. QGIS oli itselleni jo jokseenkin tuttu työkalu, mutta edellisestä kerrasta oli kuitenkin ehtinyt vierähtää jo tovi.
Typpipäästöt maittain. Kuva 1.
Kurssikerran anti tähtäsi oman teemakartan (kuva 1) tuottamiseen. Tätä varten oli ymmärrettävä esimerkiksi, kuinka aineiston muuttujia voidaan luokitella tilastollisesti eri luokkiin ja esittää tämä tieto kartalla. Tätä luokittelua teimme kurssikerralla ohjatusti aineiston kanssa, joka sisälsi dataa typen maakohtaisista päästöistä. Koska prosentuaalinen eli suhteellinen esitystapa typen päästöistä oli huomattavasti informatiivisempi, teimme oman sarakkeen informaatiotaulukkoon, jossa oli jo tiedot typen nettomääristä maittain. Tämä osuus oli itselleni aivan uutta, ja vaatiikin kertaamista myöhemmin itsenäisesti.
Väestö kunnittain. Kuva 2.
Lopulta kurssikerran oppien pohjalta valmistin itse teemakartan (kuva 1), johon olin luokitellut Suomen kuntien asukasluvut siten, että tummimman punaisella olivat asukasluvultaan suurimmat-, ja valkoisella pienimmät kunnat. Esitystapa oli muuten onnistunut ja erityisesti kartta visuaalisesti helppolukuinen, mutta jälkeenpäin ajatellen olisin voinut itse luokitella väkiluvut järkevimpiin tasalukuihin. Nyt esitystapa oli vain yksi QGIS:sän automaattisista luokitteluista, ja siten hieman kömpelö. Pääkaupunkiseutu ei erotu edukseen asukaskeskittymänä, vaan esim. Oulu varastaa huomion. Esimerkiksi Annika Luoman (Luoma 2020) kartan visuaalinen ilme ruotsinkielisistä kunnista on varmasti lähempänä totuutta kuin omani. Luokkarajoja olisi siis todella voinut miettiä, mutta virheistähän sitä oppii.
Kirjallisuus: Luoma, Annika. 2020. https://blogs.helsinki.fi/luomanni/