Month: February 2017

Kolmen tunnin yöunet ja pelko siitä, että torkutan pakkikerran ohi vaihtui helpotukseen, kun viimein hikisenä lysähdin GIS-luokan lämpimään syleilyyn. Levon hetkeä ei kuitenkaan minulle siunattu muutamaa minuuttia kauempaa, sillä kuudennen pakkikerran aluksi käänsimme ensimmäistä kertaa koko kurssin aikana turtuneet katseemme pois näyttöpäätteen pikseleistä ulkoilman ihmeisiin. Ryhmiin jakauduttuamme saimme omat GPS-paikannuslaitteet, ja saimme lähteä lähes tunnin lenkille purevaan viimaan paikantamaan kymmenen pistettä haluamamme teeman mukaan. Oma ryhmäni valitsi teemaksi suojatiet, ja niitä löytyikin jo ihan tarpeeksi rakkaan Kumpulamme ympäristöstä, ja näin aikaa jäi mukavasti vielä kahvilatiloissa istuskeluun muiden ravatessa pää kolmantena jalkana pitkin Arabiaa.

Pisteet kerättyämme pääsimme sijoittamaan keräämämme tiedot kohteidemme sijainneista koordinaattien avulla konkreettisesti kartalle MapInfossa. Tutkimme eri ryhmien keräämiä tietoja ja niiden sijoittumista kartalla, sekä mahdollisia virheitä pisteiden sijoittumisessa.

Kokeilimme myös valmiin pisteaineiston geokoodausta, tässä tapauksessa peliautomaattien sijoittumista osoitetietojen mukaan eri puolilla Helsingin alueella. Osoitetietojen mukaan sijoittamisessa ongelmaksi muodostui osin eri kirjoitusasut osoitetiedoissa, jolloin MapInfo ei niitä automaattisesti osannut samaksi osoitteeksi yhdistää, vaan se piti tehdä manuaalisesti. Tämän muisti myös Vilja Jokinen: ”Mikäli osoite ei ollut täsmälleen samalla tavalla kirjoitettu molemmissa aineistoissa (esim. yhdysmerkin tai välilyönnin puuttuminen), osoitteet täytyi hyväksyä manuaalisesti toisiaan vastaaviksi” (”Kurssikerta 6: GPS-paikannusta, pistekarttoja ja hasardeja”, 22.2.2017).

Kurssikerran lopuksi itsenäistehtävänä teimme erilaisia pistekarttoja, joihin sijoitimme netistä eri tietokannoista löydettyä tietoa esimerkiksi maanjäristyksistä ja tulivuorista. Tiedot eivät siis olleet tällä kertaa valmiina kurssikerran kansioissa, vaan ne piti itse hakea ja muuttaa MapInfolla työstettäviksi. Saman oli huomannut Saara Varis: ”Tällä kertaa aineistoa ei siis annettu meille valmiina tarjottimella, vaan saimme itse nähdä hieman vaivaa sen hankkimiseksi” (”Geokoodausta ja hasardikarttoja”, 23.2.2017). Harjoituksessa pääsimme liittämään sijaintitietoista aineistoa valmiille maailmankartan karttapohjalle MapInfossa, tärkeää oli kuitenkin muistaa muokata tietokannoista saatu tieto etukäteen sopivaksi esimerkiksi Exelin avulla taulukoimalla tiedot.

Maanjäristystietokanta oli erityisen mielenkiintoinen, sillä sen avulla pystyi hyvin tarkkaan määrittämään millä aikavälillä tapahtuneista ja minkä magnitudin voimakkuuksisista maanjäristyksistä halusi tietoa. Ensimmäisessä kartassani tutkin tämän vuoden aikana (22.2.2017 mennessä) tapahtuneita maanjäristyksiä (Kartta 1.), ja voimakkuudeksi valitsin oletuksena olevan 6 magnitudin sijaan 5,5 magnitudia, jotta tapauksia oli tarpeeksi näyttämään kartalla mielenkiintoiselta.

Kartalta (Kartta 1.) on havaittavissa, että tähän mennessä (22.2.2017) maanjäristyksiä on esiintynyt tänä vuonna muutamaa tapausta lukuun ottamatta pääasiassa Oseaniassa ja Etelä-Amerikassa.

Tutkin maanjäristystietokantoja kartoillani useilta eri vuosilta, mutta lopulta toiseksi kartaksi (Kartta 2.) valitsin kartan, jossa näkyvät yli 8 magnitudin maanjäristykset sekä vuosina 1950-2000, että 2000-luvulta tähän päivään (22.2.2017).

Huomattavaa on, että viimeisen 17 vuoden aikana on tapahtunut enemmän yli 8 magnitudin maanjäristyksiä, kuin viidenkymmenen vuoden aikana aikavälillä 1950-2000. Maanjäristysten vähäisempää määrää välillä 1950-2000 voidaan toki jossain määrin perustella vähemmän tarkoilla tai olemattomilla mittausjärjestelmillä, nykypäivänä kun lähes jokainen järistys on tarkkoin mitattu ja paikannettu, mutta fakta on silti se, että voimakkaiden järistysten määrä on selvästi aikaisempaa suurempi.

Kolmannessa kartassani (Kartta 3.) käytin tulivuoritietokantaa tehdessäni pistekarttaa, jossa näkyvät tulivuoret eri puolilla maailmaa. Havaintoja on niin paljon, että monilla alueilla tulivuoria kuvaavat kolmionmuotoiset symbolit peittävät toisensa näkyvistä ja tulivuorien todellista määrää on vaikea hahmottaa, näin jälkeenpäin miettien olisin voinut pienentää symbolin kokoa. Tulivuorien sijoittumista on sen sijaan helpompi tutkia kartalta – tulivuoret ovat kasautuneet erityisesti mannerlaattojen rajakohtiin, sekä paikoin myös eri kuumien pisteiden alueelle kuten Havaijille Tyynellämerellä.

Neljännessä kartassani (Kartta 4.) yhdistin maanjäristystietokannasta saamiani tietoja aiemman karttani (Kartta 3.) tulivuorien sijaintitietoon. Päällekkäin näkyvät tulivuorien sijainti, sekä 2000-luvulla tapahtuneet vähintään 7 magnitudin maanjäristykset. Karttaa tutkiessa voidaan helposti havaita, että maanjäristykset sijoittuvat samoille alueille kuin tulivuoretkin, erityisesti törmäys- ja alityöntövyöhykkeille on kerääntynyt yhtälailla molempia. Tulokset eivät ole yllättäviä, mikäli kartan lukijalla on hiemankin tietoa mannerlaattojen hyörinästä.

Opetuksessa näitä tekemiäni karttoja voisi käyttää kenties yläasteella tai lukiossa mannerlaattojen toimintaa ja vulkanismia käsiteltäessä. Kartat ovat kuitenkin kaukana ammattimaisista, ja esimerkiksi Kartassa 2 vertailemani ajanjaksot 8 magnitudin järistyksille ovat täysin hatusta vedettyjä, eikä niiden valintaan ole erityistä tieteellistä pohjaa.

Maanjäristyksiin liittyen löysin mielenkiintoisen sivuston, jolta voi seurata ajankohtaisesti tapahtuvia maanjäristyksiä (http://quakes.globalincidentmap.com/ ). Sivusto päivittyy tiuhaan tahtiin, ja sivustolta näkeekin maanjäristysten tiedot tarkasta sijainnista, syvyydestä ja voimakkuudesta, sekä järistyksen ajankohdasta hyvin tarkkaan. Sivustolla olevan live-maanjäristyskartan alapuolella on linkkejä myös muihin vastaavantyyppisiin karttoihin, esimerkiksi karttaan metsäpaloista (http://fires.globalincidentmap.com/) tai vaikka jengiaktiivisuudesta (http://gangs.globalincidentmap.com/home.php). Molemmat näistä jälkeenpäin mainituista kartoista ovat tosin vain USA:ta koskevia, mutta maanjäristyskartta sen sijaan on koko maapalloa koskeva.

Kurssikerta oli erittäin tuottelias ja opettavainen, mutta sen, että magnitudi kirjoitetaan pienellä alkukirjaimella, opin vasta kurssikerran jälkeen tätä tekstiä kirjoittaessani. Tämä tiedonpuutteen tila, tai pikemmikin virheellisen luulon tila, voi siis paikoin aiheuttaa hämmennystä kurssikertani aikana tekemieni karttojen legendoissa – tämä suottakoon minulle anteeksi.

 

 

Lähteet:

Live jengiaktiivisuuskartta <http://gangs.globalincidentmap.com/home.php> Luettu 25.2.2017.

Live maanjäristyskartta <http://quakes.globalincidentmap.com/> Luettu 25.2.2017.

Live metsäpalokartta <http://fires.globalincidentmap.com/> Luettu 25.2.2017.

Maanjäristystietokanta <http://quake.geo.berkeley.edu/anss/catalog-search.html> Luettu 22.2.2017.

Tulivuoritietokanta <https://catalog.data.gov/dataset/global-volcano-locations-database> Luettu 25.2.2017.

 

Viittaukset:

Jokinen  Vilja, ”Kurssikerta 6: GPS-paikannusta, pistekarttoja ja hasardeja”, Viljan pakkiblogi, 22.2.2017. < https://blogs.helsinki.fi/jokinenv/> Luettu 25.2.2017.

Varis Saara, ”Geokoodausta ja hasardikarttoja”, Saaran blogi, 23.2.2017. <https://blogs.helsinki.fi/saavaris/> Luettu 25.2.2017.

Viidennellä kurssikerralla pääsimme tekemään bufferointia ja analyysejä. Niin mitä ihmeen bufferointia? Sitä minäkin mietin, kunnes tekemällä selvisi, että bufferoinnin eli puskuroinnin avulla pystyy laskemaan esimerkiksi kuinka monta kohdetta on jonkin kartan objektin säteen sisällä. Esimerkkinä pystyimme laskemaan Pornaisten aineistosta vaikka sen, että kuinka monta taloa on puolen kilometrin säteellä sairaalasta, tai kuinka monta taloa on sadan metrin säteellä pääteistä.

Bufferointiharjoituksissa hyödynsimme kotiläksynä loppuun asti tehtyä aineistoa Pornaisten kartan rakennuksista sekä pääteistä. Häpeäkseni voin tunnustaa, että oma aineistoni jäi kesken (perhevelvoitteet aka kotireissu Kaustiselle vei aikani ja voimani), mutta onnekseni viidennen kurssikerran kansiosta löytyivät valmiit aineistot minun kaltaisilleni laiskureille käytettäväksi.

Pornaisten aineistossa ei kauan nokka tuhissut, ja siirryimmekin tekemään bufferiharjoituksia mainioiden lentokenttien alueelle Helsingin seudulla. Tehtävät sujuivat tarkasti ohjeita seuraamalla, ja apua kysymällä lähes siedettävästi, kunnes tajusin katsoneeni vastauksiksi ylös kirjaamiani lukuja vääristä kohtaa. No, kertaus on opistojen äiti ja sain tehdä useamman tehtävän toiseen otteeseen löytääkseni oikeat vastaukset. Lopulta tuskastuttavat tehtävät oltiin saatu päätökseen, josta seurasikin Exelin yhteistyökyvyttömyys taulukkojen luonnissa, mikä johti lopulta vanhan uskollisen snipping toolin käyttöön. Alla on taulukossa saamani tulokset tunnilla tehdyistä bufferiharjoituksista (Taulukko 1.). Moni kurssilaisista totesi tämän bufferin hyödylliseksi työkaluksi, enkä minäkään käy sitä kieltämään. Muun muassa Sonja Koivisto totesi bufferityökalusta blogissaan seuraavaa: ”Kaiken kaikkiaan työkalu on hyödyllinen ja monipuolinen, sekä melko yksinkertainen käyttää.” (”Bufferoinnin alkeet ja itsenäistä analyysiä”, 20.2.2017).

Bufferoinnin käytön opin ihan hyvin, mutta näin jälkeenpäin tuntuu, että kyllä muisti tekee temppunsa ja unohdus korjaa satoaan. Muutenkin kurssin aikana monet asiat, joita on tunnin aikana oppinut kyllä jäävät mieleen, mutta käytännössä niitä ei välttämättä heti osaisi käyttää, tai oikeammin muistaisi mitä kautta minkäkin halutun toiminnan saa käyttöönsä. Parhaiten mieleen muistuvat varmaankin kurssin alkupuolella tehdyt teemakartat, niitä kun tehtiin niin tuhottoman monta, ja värejä ja kuvioita oli vaikka päiväkerhoon jakaa.

Nyt kun oikeen miettii, niin kauhulla tajuaa, että MapInfossa käytetyt tekniikat ja niiden kautta saadut tulokset ovat käytännössä lähes puhtaasti hyvien työohjeiden ansiota, itsenäisesti en osaisi näitä toimintoja käyttää, tai edes tietäisi mitä pitäisi käyttää ja milloin. Luoja auta, kun joskus pitää itsenäisesti osata tämänkin ohjelman salat.

Ei Pakki nyt pelkkää tuskaa ole kuitenkaan ollut, mukaan on mahtunut muutamia vapauttavia oivaltamisen hetkiä, ja hetkiä, jolloin on tajunnut miten lähes rajattomat mahdollisuuden minulla on MapInfon kanssa karttoja työstäessäni. Samoissa tunnelmissa oivaltamisineen on ollut Meeri Näppilä, joka kertoo blogissaan, miten vastoinkäymisistäkin huolimatta onnistumisen hetket ovat olleet parhaita: ”Joka tapauksessa minua viehättää se, miten oman kädenjälkensä näkee ruudulla ja voi osoittaa kaverille että ’mä tein tän’. Vääntäminen, kääntäminen ja lopulta onnistuminen on ihanaa!” (”Ajatuksia Mapinfosta (KK5)”, 19.2.2017).

Näiden turhien pohdintojen kautta on hyvä siirtyä viidennen kurssikerran loppupuolella aloitettuun, ja kotiläksyksi jääneeseen itsenäistehtävään, jonka sai valita vapaasti eri teemoista. Itse valitsin tehtäväksi (ah, aina niin ihanan) uima-altaat ja saunat. Voi riemun päivää. Hyvien ohjeiden avulla tarvittavat tiedot taulukkoa (Taulukko 2.) varten löytyivät varsin hyvin, mutta uima-allaskartasta (Kartta 1.) tuli varsin kaamea, osittain ehkä siksi etten kuollaksenikaan keksinyt, mistä olisin saanut pylväisiin lisättyä numeroarvot kuvaamaan altaiden määrää. Samassa jamassa olivat muutama muukin samaa tehtävää tekevät samassa luokassa uurastaneet myötäeläjäni. Kartan ollessa pylväsdiagrammikartta sen teko helppotulkinnaiseksi on varsin vaikeaa, sillä jotta alueiden erot saataisiin esille, pitää pylväskoon olla varsin korkea, mutta se johtaa samalla siihen, että pylväät sekoittuvat helposti toisiinsa ja tekevät kartasta ”sekasotkun”. Koska kartasta tuli siis huono ja lähes mahdoton tulkittava, kerron jo tässä että uima-allarikkain alue oli Lauttasaari 53:lla uima-altaallaan.

Kurssikerta oli tähänastisista kenties puuduttavin, tiedä häntä johtuiko se yksipuolisesta numeroiden naputtelusta, omasta hitaudestani vai siitä, että lentokentät ja juna-asemat olivat aiheena vain kertakaikkisen tympäännyttäviä. Toki suurimpana taustalla olevista tekijöistä lienee oma henkilökohtainen asennevammani, sekä allergiani kaikenlaisia ahkeruutta ja reippautta vaativia toimia kohtaan.

Viittaukset:

Näppilä Meeri, ”Ajatuksia Mapinfosta (KK5)”, AkvaPakki, 19.2.2017. <https://blogs.helsinki.fi/nappila/blogitekstit/page/2/> Luettu 24.2.2017.

Koivisto Sonja, ”Bufferoinnin alkeet ja itsenäistä analyysiä”, Sonjan blogi, 20.2.2017. <https://blogs.helsinki.fi/kosokoso/> Luettu 24.2.2017.

 

Neljännellä kurssikerralla teimme ruutukarttoja. Käyttämämme YKR:n (Yhteiskunnan Seurantajärjestelmän) tietokanta Helsingin seudulta oli huomattavasti isompi ja kattavampi aiempiin käyttämiimme tietokantoihin verrattuna, tietoa oli tarjolla aivan rakennuskohtaisesti. YKR on Tilastokeskuksen ylläpitämä, ja Jouko Lappalainen (“Osa 4 – ‘You’re never too young to have TAK flachbacks'”, 12.2.2017) tiivistää YKR:n aineistonkeruun seuraavasti: “Tietämättömille tiedoksi, että YKR:ään kerätään rakennuksittain tietoa kyseisen talon asukkaista ja rakennuksesta itsestään. Käyttämässämme aineistossa oli esimerkiksi tiedot pääkaupunkiseutulaisten iästä, kielestä, kansalaisuudesta, sekä rakennuksen iästä ja talotyypistä”. Ruutukartan tekoon oli siis paljon tietoa saatavilla eri aiheista.

Ruutukarttoja tehdessämme kokeilimme eri ruutukokoja selvittääksemme, mikä tarkkuus olisi sopiva, ja missä vaiheessa ruutukoko kasvaa esimerkiksi liian suureksi ja näin kartan ilmiön esitys on liian epätarkka. Kokeilimme tehdä esimerkiksi 500 metrin, 1 kilometrin ja 2 kilometrin kokoisia ruutukarttoja. MapInfossa kannatti myös laittaa ruudukkoa tehdessä projektio kohdalleen, sillä muuten ruutukoko saattoi muuttua joksikin muuksi kuin halutuksi.

Tein ruutukartan 18-25 vuotiaiden määrästä (Kuva 1. ) kokeillen 250 metrin ruudukkoa, mikä osoittautui liian pieneksi, ruutujen pieni koko haittaa jo värien ja alueiden mahdollisesti muodostamien kokonaisuuksien hahmottamista.

Vaikka kartasta (Kuva 1.) tulikin ruudukon koon vuoksi vaikeasti tulkittava, voidaan siltä havaita ainakin, että 18-25 vuotiaiden määrät ovat pääkaupunkiseudulla suurimpia Helsingin kantakaupungissa, ja pienempiä muilla alueilla. Nuorten levittäytymisessä kuitenkin huomaa varsin selkeästi sen, että heitä asuu paljon hyvien liikenneyhteyksien varrella (esimerkiksi juna- ja metroreittien varsilla).  Tämän ikäluokan nuoret kun useimmiten ovat opiskelijoita, jotka käyttävät julkista liikennettä liikkumiseen, sillä harvalla on varaa esimerkiksi omaan autoon.

Toisen ruutukartan tein muunkielisten määristä Helsingin pääkaupunkiseudun alueella (Kuva 2.). Tähän karttaan valitsin aiemmasta viisastuneena rutukooksi puoli kilometriä.

Tästä ruutukartasta (Kuva 2..) voidaan havaita, että muunkielisiä on varsin monella alueella eri puolilla pääkauppunkiseutua, mutta keskittymiä on selkeästi erityisesti keskustan alueella sekä Itä-Helsingissä. Itä-Helsingistä onkin tullut tunnetumpi muunkielisten asuinpaikkana, syitä siihen saattaa olla alemmat vuokrat, sekä liikenneyhteydet keskustaan. Muunkielisten päätyminen vain tietyille alueille voi johtaa alueiden eriytymiseen.

Esittämäni molemmat kartat esittävät kuitenkin absoluuttisia arvoja suhteellisten arvojen sijaan, mikä voi johtaa kartantulkinnan virheisiin, kun esimerkiksi ulkomaalaisten määriä ei voida suhteuttaa alueen kokonaisväkimäärään. Absoluuttisten arvojen kannattamattomuuten oli huomannut myös Sari Aroalho (“Ruutuja ja rasterikarttoja, kurssikerta 4”, 13.2.2017) oman pääkaupunkiseudun 18-24 vuotiaat -kartan tehtyään.

Kurssikerran lopuksi aloimme käymään läpi MapInfon piirtotyökalujen käyttöä, ja hommasta tuli kummasti mieleen  viime lukukauden TAK-kurssit ja vanha tuttu CorelDraw. Tehtävänä oli sijoittaa Pornaisten kartalle rakennukset ja tärkeimmät tiet, ja tehtävä jäikin kotiläksyksi seuraavaa kurssikertaa varten, jolloin tekemäämme aineistoa hyödynnettäisiin.

Viittaukset:

Aroalho Sari, “Ruutuja ja rasterikarttoja, kurssikerta 4”, Sarin pakkiblogi, 13.2.2017. <https://blogs.helsinki.fi/aroalho/> Luettu 20.2.2017.

Lappalainen Jouko, “Osa 4 – ‘You’re never too young to have TAK flachbacks'”, Vain PAK(ki) puuttuu – Tarinoita paikkatiedon hankinta, analyysi ja kartografia -kurssista, 12.2.2017. <https://blogs.helsinki.fi/ladjouko/> Luettu 17.2.2017.

Kurssikerran aluksi opeteltiin yhdistämään kohteita MapInfossa, esimerkiksi Egyptin ”osaset” saarineen yhdeksi kokonaisuudeksi, jolloin saadaan maasta tiedot kokonaisena eikä ”pieninä palasina”. Kurssikerran alkupuolella tutustuimme kohteiden yhdistämisen lisäksi myös siihen, miten MapInfoon saa tuotua dataa muista ohjelmista, esimerkiksi Exelistä. Kuitenkin on muistettava, että tiedostojen pitäisi sisältää vähintään yhden (lähes) identtisen pystysarakkeen, jotta tiedot voidaan yhdistää. Kurssikerran alkupuolella opeteltiin myös lisäämään tietokantaan uusia sarakkeita ja tuottamaan niihin tietoa. Sen jälkeen käytiin läpi vielä tiedonsiirto tietokantojen välillä MapInfossa.

Kurssikerran alkupuolisko meni itselleni lähestulkoon ohi, sillä saavuin tunnille myöhässä (Anteeksi Arttu ja anteeksi minä, joka kamppailin tunnin alkupuoliskon päästäkseni kärryille siinä onnistumatta.). Tyydyinkin lähinnä seuraamaan opettajan ohjeistusta ja viimein välitauon koittaessa ja opettajan avun herjetessä sain kiinni tekemättä jääneet tehtäväni. Kurssikerran toisen puoliskon onnistuinkin pysymään muiden perässä ja sain suoritettua harjoitukset muiden tahtiin.

Kurssikerran toisella puoliskolla alettiin työstää tulvaindeksikarttaa. Tavoitteena oli vertailla Suomen vesistöalueiden valuma-alueominaisuuksia ja tulvaherkkyyttä. Tehtävässä oli käytössä valmis MapInfo työtaso, jossa oli paljon tietoa jo valmiiksi, mutta muut tarvittavat tiedot sijaitsivat useissa eri tiedostoissa ja tietokannoissa. Karttatehtävän suorittamiseksi piti yhdistellä eri aineistoja ja tehdä eri laskutoimituksia. Lopputuloksena saatiin aikaan kartta, jossa näkyi sekä Suomen päävaluma-alueiden tulvaherkkyys (tulvaindeksi), että niiden järvisyys (Kuva 1.).

Syntynyttä karttaa tulkitessa havaitsee nopeasti eron Länsi-, Etelä- ja Lounaisrannikon tulvaindeksissä verrattuna muuhun Suomeen. Tulvaindeksi myös nähtävästi korreloi käänteisesti järvisyysprosentin kanssa, sillä alueilla, joilla järvisyys on suuri, on tulvaherkkyys pieni. Tämän on myös huomannut Iivari Laaksonen, joka kirjoittaa blogissaan seuraavaa: ”Kartasta näkee, että Suomen suurin tulvariski on Pohjanmaan rannikolla sekä Etelä- ja Lounais-Suomessa. Näyttääkin siltä, että kartassa esitettyjen kahden muuttujan (tulvaindeksi sekä järvisyysprosentti) välillä on selvä korrelaatio. Runsasjärvisissä Suomen osissa on myös pieni tulvariski.” (”3. Kurssikerta”, 2.2.2017). Voimakkaasti tulvia esiintyy siis esimerkiksi Pohjanmaalla, jossa vähäjärvisyyden vuoksi vesi virtaa jokia pitkin kohti merta järviin virtaamisen sijaan, ja näin vesimassat voivat kulkea pitkiäkin matkoja ilman ”varastointia” ja aiheuttaa siten tulvia.

Kurssikerran aineistossa oli jo valmiiksi tehty histogrammi tulvaindeksin frekvenssijakaumasta (Kuva 2.), mikä säästi aikaa saman histogrammin tekemiseltä. Frekvenssijakaumaa tarkastellessa voi nopeasti havaita jakauman olevan vino, eikä siis normaalijakauman mukainen. Sen voisi siis luokitella tasavälisten luokkien mukaisiin kvantiileihin. Valitsin luokittelutavaksi ”equal count”:n ja tein uuden koropleettiteemakartan tulvaindeksistä (Kuva 3.). Huomasin kuitenkin kartan tehtyäni, että jo aiemmin tekemälläni kartalla luokittelutapa oli sama, ”equal count”-luokittelu on ilmeisesti automaattisena valintana MapInfossa. Näin lopputuloksesta tuli kuitenkin samanlainen väritystä lukuunottamatta kuin aiemmastakin tulvaherkkyyskartasta.

 

 

Kiitos, näkemiin ja ensi kertaan.

Viittaukset:

Laaksonen Iivari, ”3. Kurssikerta”, Iivarin blogi, 2.2.2017. <https://blogs.helsinki.fi/iilaakso/> Luettu 3.2.2017.

 

Toisella kurssikerralla tutustuimme erityyppisiin teemakarttoihin, sekä siihen, miten voidaan tehdä päällekkäisiä koropleettikarttoja ja käyttää kahta erilaista teemaa päällekkäin. Harjoittelimme yhdessä kunkin erilaiset karttatyypin teon, niihin liittyvät piirteet ja mahdollisesti kuhunkin esitystapaan liittyvät ongelmat. Teimme muun muassa pylväs- ja ympyrädiagrammikartat, 3D-kartan, sekä graduated-kartan, jossa tavallisten suhteellisten osuuksien sijaan käytetään absoluuttisia arvoja. Käytännön kokeilun, ja sen tuomien onnistumisten ja epäonnistumisten kautta MapInfon käytön opettelu sujuu parhaiten. Näin Pinja Tolvanenkin on todennut blogissaan: ”Nimenomaan tämä tyyli, että saan itse kokeilla, miten karttoja luodaan ja miten niitä voi muokata, on todella tehokas oppimistapa. Pelkät sanalliset ohjeet eivät jäisi muistiin kovinkaan hyvin.” (“Kurssikerta 2 – Teemakartat”, 1.2.2017)

Kurssikerran lopuksi saimme tehdä valitsemistamme alueista (jokin Suomen maakunnista) haluamanlaisemme kartan, jossa yhdistyy kaksi erilaista teemakarttaa. Itse tein Keski-Pohjanmaan maakunnan alueelta kaksi karttaa: päällekkäisen koropleettikartan, jossa näkyy ruotsinkielisten osuus sekä väestöntiheys (Kuva 1. Ruotsinkielisten osuus Keski-Pohjanmaalla) ja kokonaisnettomuuttokartan (Kuva 2. Kokonaisnettomuutto Keski-Pohjanmaalla), jonka pohjalla on myöskin väestöntiheyskartta. Väestöntiheyskartta pohjana molemmissa auttaa havaitsemaan ilmiön mahdollista kokoa. Jos esimerkiksi kunnassa ruotsinkielisten osuus on suuri, mutta väestöntiheys on pieni, voi ruotsinkielisten todellinen määrä olla hyvinkin pieni, pienempi kuin esimerkiksi suuremmassa kunnassa, jossa ruotsinkielisten osuus olisi aiempaa kuntaa pienempi. Näin päällekkäiset kartat auttavat havainnoimaan kartalla esitettävää ilmiötä syvemmin.

 

Ruotsinkielisten osuutta Keski-Pohjanmaan alueella esittävää karttaa (Kuva 1.) tarkastellessa havaitaan, että maakunnan luoteisosassa, joka on myös lähempänä rannikkoa ruotsinkielisten osuus kasvaa aivan kuin väestön määräkin. Kokkola, jossa on maakunnan tihein väestöntiheys, on myös ruotsinkielisten osuudeltaan suurin. Kokkola on Keski-Pohjanmaan kasvukeskus, mikä selittää myös osittain sen yhteyksiltään lähimpien naapurikuntien kuten Kokkolan ja Kannuksen muita maakunnan kuntia suuremmat väestöntiheydet. Ruotsinkielisten osuus taas on yleensäkin Suomessa suurempi rannikkoa kohti mennessä, joten ei ole yllätys, että ruotsinkielisten osuus on suurempi maakunnan rannikkoa lähempänä olevissa kunnissa.

Kokonaisnettomuuttoa Keski-Pohjanmaan alueella tarkasteleva kartta (Kuva 2.) taas paljastaa, että Kokkolan kunta ei ainoastana ole Keski-Pohjanmaan suurin ja väestöntiheydeltään isoin kunta, vaan se on myös alueen ainoa kunta, jossa on muuttovoittoa. Muissa seitsemässä kunnassa on pelkästään muuttotappiota. Kokonaisnettomuuttojen erot selittyvät varmasti varsin paljon muutosta maalta kaupunkiin. Kokkola on Keski-Pohjanmaan ainoa kaupunki, jonne sitten muutetaan ympäröivistä maalaiskunnista töiden, opiskelun ja parempien palvelujen houkuttelemana. Vastaavasti harvaanasutut maalaiskunnat, kuten esimerkiksi Perho ja Halsua, kokevat varsin voimakasta muuttotappiota palvelujen karsiutuessa ja ikärakenteen vinoutuessa.

Koropleettikarttaa ruotsinkielisten osuuksista eri kunnissa (Kuva 1.) tehdessä värinkäyttö ja rasterien koko olivat tärkeässä roolissa. Väestöntiheyttä ei saanut kuvata liian tummilla väreillä, tai rastereita päälle laitattaessa eri luokkien erottaminen olisi vaikeaa. Myös rastereita valitessa kannatti valita mitä erilaisimmista valittavina olevista rasterityypeistä huolimatta mahdollisimmat yksinkertaiset rasterityypit, jotka kuitenkin jo ensi silmäyksellä osaisin kertoa kuuluvan tiettyyn luokkaan. Myös kokonaisnettomuuttokartassa (Kuva 2.) väritys kannatti ottaa huomioon väestöntiheyttä kuvaavien värien lisäksi muuttovoittoa ja muuttotappiota kuvaavien symbolien

värityksessä. Kokonaisnettomuuttokartassa kuvasinkin muuttovoittoa punaisella ja muuttotappiota sinisellä, sillä negatiiviset arvot liitetään usein siniseen.

Tunnin aikana karttoja tehdessä, sekä itsenäisesti tehdyissä teemakartoissa korostui luokittelun tärkeys. Tämän on huomannut muun muassa Iisa Hyypiä: ”Karttaa tehdessäni totesin, että luokkia ei saa olla liikaa, jotta sen luettavuus ei kärsisi.” (“Päällekkäiset koropleettikartat – taloudellinen huoltosuhde ja eläkeläiset”, Iisan PAK-blogi, 28.1.2017). Luokkien määrän kasvaessa kartan luettavuus todella huononee, tämä korostuu erityisesti päällekkäisissä koropleettikartoissa, jossa kahta ilmiötä kuvataan kartalla yhtä aikaa.

Kokonaisuudessaan kurssikerta tarjosi hyvät eväät erilaisten teemakarttojen tekemiseen ja tulkintaan, seuraavaa kurssikertaa odotellessa!

Viitaukset:

Hyypiä Iisa, “Päällekkäiset koropleettikartat – taloudellinen huoltosuhde ja eläkeläiset”, Iisan PAK-blogi, 28.1.2017.                      <https://blogs.helsinki.fi/hiisa/> Luettu 2.2.2017.

Tolvanen Pinja, “Kurssikerta 2 – Teemakartat”, 1.2.2017. <https://blogs.helsinki.fi/pinjatol/> Luettu 2.2.2017.