Toisella kursseilla alkoi teemakarttojen esiinmarssi, kun ryhdyttiin tarkistelemaan, minkälaisia karttoja mapinfolla voi saada aikaiseksi.  Ensimmäisellä kurssikerralla tutuksi tulleen koropleettikartan lisäksi vaihtoehdoiksi teemakartaksi voi valita pylväs- ja ympyräkartogrammeja, havaintoarvon mukaan skaalautuvia objekteja esittävää graduated -karttoja, pelkästään alueita ilman havaintoarvoja erittelevä individual -kartta, pistekartta sekä prismaattisia ja erilaisia 3D-karttoja. Valinnanvaraa siis riittää ja näiden lisäksi karttatyyppejä opittiin myös yhdistämään.  Olin kyllä törmännyt aiemmin lähes kaikkiin näistä karttatyypeistä, mutta en ollut osannut kaikkia nimetä. Nimien lisäksi niiden laatiminen kävi tutummaksi ja ovi MapInfon salaisuuksiin ja mahdollisuuksiin raottui taas hieman.

Teoriaosuuden jälkeisessä yksilötehtävässä jokaisen piti laatia kahden teeman teemakartta, jossa esitetään kaksi teemaa päällekkäin samassa kartassa.  Teemakarttatyyppi, alue ja aineisto olivat vapaasti valittavissa. Ja siitähän synnytystuskat sitten alkoivat. Vaihtoehtoja oli niin paljon, että huomattava osa (ehkä liian suuri) meni valintojen tekemiseen. Alueen valinta olikin hieman hankalaa. Koska mikäli alueena olisivat olleet kaikki Suomen kunnat, olisi kartalla 336 havaintoa, joiden muuttujia pitäisi vertailla. Kartalla olisi valtava määrä objekteja, joten päätin ottaa pienemmän alueen ja valitsin maakuntatason ja Etelä-Savon maakunnan, koska minulla on sukulaissuhteita paljon tuolla. Valintani osoittautui hyväksi, sillä ainakin Satu Räty ja Sonja Murto kommentoivat omissa blogeissaan, kuinka hankalaa todella on esittää kahta teemaa selkeästi. Mutta sitten suureksi ongelmaksi nousikin teemojen valinta. Ei olisi mielestäni ollut järkeä valita kahta teemaa, jotka eivät täydentäisi toisiaan tai eivät korreloisi keskenään, vaikka voihan sellaisen kartan laatia todisteeksi siitä, että nämä teemat eivät ainakaan korreloi keskenään. Yritin esimerkiksi tarkastella esimerkiksi elinkeinorakenteen ja työttömyyden korrelointia, mutta erot olivat niin merkitsemättömät, että kartasta olisi tullut melko tylsää luettavaa. Samoin kävi, kun yritin tarkastella korkeakoulututkinnon suorittaneiden määrää ja taajama-astetta. Maakuntavalinta taisi tässä kohtaa olla väärä, kun tilastoissa ei eroja maaseutumaisten ja kaupunkimaisten kuntien välillä ei eroja juuri syntynyt.

Siispä katse piti kääntää muualla. En myöskään halunnut valita jo paljon käytettyjä aiheita, kuten tietoon tulleiden rikosten lukumäärän ja kunnassa asuvien ulkomaalaisten osuuden vertailemista, joista muun muassa Amanda Cardwell, Sonja Murto, Timo Säyrinen ja Noora Turunen ovat laatineet omat kartat blogeihinsa. Mielenkiintoinen aihe ei sitten löytynytkään Etelä-Savosta, vaan Varsinais-Suomesta ja pitkän tutkimisen jälkeen kiinnostaviksi aineistoiksi nousivat kunnassa asuvien työssäkäyvien lukumäärä ja työpaikkojen ja omassa kunnassa työssäkäyvien osuus.  Näiden muuttujien pohjalta pystyi nimittäin selvittämään paitsi sen, kuinka monta kunnassa asuvaa työläistä työskentelee omassa kunnassa, myös sen, kuinka moni työläinen käy töissä toisella paikkakunnalla.

Tarkoitukseni oli tarkastella, mistä ja minkälaisista kunnista sekä kuinka paljon käydään toisissa kunnissa töissä. Lähtökohtanani toimi käsitys esikaupungistumisesta, missä ihmiset asettuvat asumaan esikaupunkeihin, lähiöihin tai lähikuntiin, mutta käyvät kuitenkin asioilla ja töissä pääasiassa keskuksessa. Tämä trendi on suosittua varsinkin Eurooppalaisissa ja Pohjois- Amerikkalaisissa suurkaupungeissa (Marston S. et al. (2008). World Regions in Global Context). Etelä-Savosta ei merkittäviä arvoja ollut saatavilla, joten päätin valita maakunnan, missä olisi suurempi suuri keskus. Pääkaupunkiseudun ja Tampereen kaupunkirakennetta on käyty niin paljon läpi niin lehdissä, maantieteen osaston kursseilla kuin lukiossa, joten seuraava suuri keskus, joten ensimmäinen vieras keskus, joka mieleen juolahti, oli Turku ja Varsinais-Suomen maakunta. Mielenkiintoa tämän alueen tarkasteluun lisäisi se, miten paljon saaristosta käytäisiin Turussa töissä.

Omassa kunnassa työssäkäyvien osuus oli suhteellisen aineiston muodossa, joten siitä pystyi tekemään koropleettikartan. Kunnassa asuvien työssäkäyvien osuus oli puolestaan absoluuttinen, jonka kuvaamiseen sopi erityisesti graduated-teemakartta, missä karttaobjektin koko skaalautuu havaintoarvojen suuruuden mukaan. Visuaalisista vaihtoehdoista paras objekti oli yksinkertainen ympyrä. Omassa kunnassa työssäkäyvien osuutta kuvaavan koropleettikartan värisävyiksi valitsin sinisen eri tummuusasteet, enkä kahden värin muuttujaa, koska kahta eri teemaa esittäessä käytetään jo yleensä kahta eri väriä näiden muuttujien selkeyttämiseksi. Näin ollen värisävyjä olisi saattanut tulla jo niin monta, että kartan luettavuus olisi voinut jo kärsiä. Yritin valita mahdollisimman hyvin erotettavat värit ja siksi kunnassa asuvien työssäkäyvien lukumäärää kuvaavien ympyröiden väriksi valitsin keltaisen. Molemmat värit erottuvat mielestäni melko hyvin, paremmin kuin esimerkiksi kuin punainen ja keltainen, sininen ja vihreä tai värisokean painajainen, punainen ja vihreä.

Valitsin koropleettikartan luokkien lukumääräksi kolmen, koska graduated-kartassa jokainen pallo olisi erikokoinen ja kartan luettavuus olisi saattanut kärsiä suuremmasta määrästä. Sanotaanhan, että yksinkertaisuus ja selkeys ovat tärkeimpiä tavoitteita kartanlaadinnassa. Koropleettikartan aineiston luokittelin kvantiililla luokittelulla eli jokaiseen luokkaan tulisi sama määrä havaintoja. Kokeilin myös muita luokittelutapoja, mutta tämä antoi tällä kertaa selkeimmän luokkajaon ja siltä laadittua karttaa olisi helppo tulkita.

Suurimmaksi ongelmaksi muodostui kuitenkin ympyröiden koon skaalaus, sillä osa kunnista sai todella suuria arvoja ja ympyröiden koko oli suuri, mutta sitten puolestaan ne kunnat, joissa oli vähän työssäkäyviä, loogisesti pääteltynä myös vähän ihmisiä saivat niin pieniä arvoja, että ympyröiden koko jäi mielestäni ehkä jo liian pieneksi. Käytin kuitenkin ympyröiden koon skaalauksessa tätä neliöjuureen perustuvaa asteikkoa, enkä logaritmiasteikkoa, joka kyllä olisi kasvattanut huomattavasti pieniä arvoja saavien kuntien ympyröiden kokoa. Kuitenkin havaitsin, että logaritmisella asteikolla ei ensivilkaisulla pystynyt havaitsemaan kunnolla kunnan saamia todellisia arvoja, vaan niiden arvojen olisi voitu kuvitella olevan moninkertaisia todellisuuteen verrattuna. Toivottavasti kaikki ympyrät näkyvät, sillä tässä kohtaan MapInfo rajoitti kartanlaadintaa.

Kartan hiomisessa meni myös aikaa, mutta olen samaa mieltä kuin Tuuli Rissanen, joka kiteyttää omassa blogissaan, että mitä suuremman ajan karttaa hioo, sitä enemmän siitä löytyy jälkikäteen korjattavaa. Hänen laatimastaan kartasta sain myös ajatuksen nimetä kunnat tunnistamisen helpottamiseksi. Koska kuntia oli sen verran pieni määrä, tämä oli mahdollista. Suomen kartalle ei puolestaan olisi saanut millään mahtumaan 336 kunnan nimeä.

 

 

 

Valmista karttaa (kuva 1.) tutkiessani huomasin enemmän säännönmukaisuutta kuin mitä osasin odottaa. Ylivoimaisesti eniten asukkaita oli odotetusti Turussa, missä voi päättelemällä päätellä olevan paljon työpaikkoja, koska valtaosa Turkulaisista käy omassa kunnassaan töissä. Turun ympäristö näkyy selvänä vyöhykkeellisyytenä. Turun ympäryskunnissa huomataan asuvan tuhansia työssäkäyviä, mutta heistä vain kolmasosa käy töissä omassa kunnassaan. Loput siis käyvät töissä muissa kunnissa, suurin osa mitä ilmeisimmin Turussa.

Turun seudun kaupunkiyhteistyön tiedotteen, Turun ja sen ympäryskuntien kaupunkirakennetta tullaan kehittämään niin, että työpaikkoja luotaisiin erityisesti Turkuun, muta myös naapurikuntien tärkeimpiin keskuksiin (Turun kaupunkiseudun rakennemallityöhön saatiin linjaratkaisu. Turun seutu). Asutusta tullaan puolestaan tiivistämään kaikissa näissä kunnissa ja joukkoliikennettä tullaan parantamaan. Tiedotteissa näitä ympäryskuntia nimitetään tukikunniksi. Näiden pohjalta voidaankin päätellä, että asukasluku myös naapurikunnissa tulee kasvamaan ja koska työpaikkoja keskitetään paljon Turkuun, tulee myös pendelöinti kuntien välillä kasvamaan ja siksi joukkoliikenteen kehittäminen on tärkeää. Varsinais-Suomen maakuntaennusteessa kuitenkin arvioidaan, että ympäryskunnissa pk-yritykset pärjäävät kuitenkin kohtuullisen hyvin. (Varsinais-Suomen maakuntaennuste vuodelle 2011). Silti ne työllistävät vain vähän verrattuna suuriin yrityksiin, jotka ovat keskittyneet Turkuun. Tätä johtopäätöstä sivuaa myös Satu Räty omassa blogissaan, missä hän tarkastelee korkeakoulututkinnon suorittaneiden ja palveluiden työpaikkojen osuutta Etelä-Suomen kunnissa.

Seuraavan vyöhykkeen kunnista noin puolet työskentelee omassa kunnassa. Tähän kuuluvat kaikki Turun seudun ydinkuntia ympäröivät kunnat. Tähän luokkaan kuuluu myös Länsi-Turunmaan saaristokunta, joka on kyllä itse asiassa Turun naapurikunta, tosin kunnilla on vain yhteistä vesirajaa.  Mietin, miten saariston pitkät laiva- ja lossimatkat vaikuttaisivat siihen, miten suurta pendelöinti olisi. Yllättävän paljon kuitenkin, sillä vain puolet kunnassa asuvista työssäkäyvistä on töissä omassa kunnassa. Kartta ei kuitenkaan tuo eroja eri saarilta ja veikkaankin, että lähempänä suurta keskusta, tässä tapauksessa Turkua on pendelöinti myös suurempaa. Tämä pätenee myös muihin kuntiin, mutta eroja ei tällä kartalla voi esittää.

Seuraavalla vyöhykkeellä etäisyys Turkuun kasvaa ja oletettavasti pendelöinti Turkuun vähenee etäisyyskitkan mukaan: ”keskusten välinen liikenne on suoraan verrannollinen keskusten kokoon ja kääntäen verrannollinen niiden etäisyyteen”.  Näissä keskuksissa noin puolet työskentelee omassa kunnassa.  Tätä seuraavalla vyöhykkeellä jo yli kaksi kolmesta käy töissä omassa kunnassa. Etäisyys on siis jo melko suuri. Samoin myös työssäkävijöiden määrä on pienentynyt jokaisella vyöhykkeellä ja osassa tällä vyöhykkeillä olevissa kunnissa on vain muutama sata työssäkäyvää. Jos työläisten määrä on pieni, voisi myös arvella kunnan väkiluvun olla melko pieni. Suoraan ei kartalta näe, millainen on kuntien oma rakenne, mutta pienestä väkiluvusta ja suuresta pinta-alasta voi edelleen päätellä kuntien olevan melko maalaismaisia, kuten Kustavi ja Oripää. jossa valtaosa käy pitkien välimatkojen vuoksi töissä lähinnä omassa kunnassa.

Mielenkiintoinen poikkeus tosin kartalta myös löytyy, sillä Salon seudulla ei ole Turun ympärysseudun kaltaista vyöhykettä, vaikka onkin suuri kaupunki. Salossahan toki on vielä toistaiseksi paljon työpaikkoja, kuten esimerkiksi Nokia. Lisäksi Aino Ropponen, joka tutkii omassa blogissaan puolestaan Varsinais-Suomen kuntien elinkeinorakenteen ja korkeakoulututkinnon suorittaneiden osuuden välistä korrelaatiota, kertoo omassa karttaesityksessä ja blogitekstissä, että Salon kaupunki on tärkeä IT-alan keskus ja onhan esimerkiksi Nokia suuri työnantaja tuolla seudulla. Voisin esittää näin rohkeasti ratakisuksi sen, että koska Salossa tapahtui muutama vuosi sitten suuri kuntaliitos, jossa Salon ympäryskunnat liitettiin siihen.  Samalla voisin veikata kuntakartalta kadonneet ympäryskunnat, joista olisi paljon pendelöity Saloon.

Lopputuloksen sanoisin olevan kohtuullisen onnistunut, sillä siitä saa irti monenlaista informaatiota, vaikka esimerkiksi grtaduated-ympyröiden koko onkin joissain kunnissa mielestäni jopa luvattoman pieni, mutta toisaalta ne antavat silloin todenmukaisemman vertauskuvan.  Legendassa pallojen koko jäi puolestaan mielestäni liian suuriksi, mutta tämän rajoitteen antoi MapInfo itse, enkä keksinyt, miten siihen voisi vaikuttaa. Aluekoko oli melko sopiva ja kartta on siten helposti luettavissa ja johtopäätöksiä voi pienellä lisäaineistolla tai myös ilman sitä tehdä. Tai sitten tässä käy niin ikävästi, että kartanlaatija ymmärtää, mutta lukija ei keksi tästä mitään. Siitä ei olla varma, mutta hieman epäilen, sillä pyrin kuitenkin mahdollisimman yksinkertaiseen karttaesitykseen näiden virhetulkintojen ja lukutaidottomuuden minimoimiseksi. Harjaantunut lukijan sen sijaan toivon löytävän paljon tulkittavaa. Säännönmukaisuuttahan kartasta näkee paljon ja sen lisäksi kuitenkin pari (toivottavasti) kiinnostavaa poikkeusta.

Lähteet:

Cardwell, A. (2012). Kurssikerta 2. TVT3-blogi. 3.2.2012. <https://blogs.helsinki.fi/amandaca>.

Marston, S. et al.(2008) World Regions in Global Context. 96 -100, 297. Prentice Hall.

Murto, S. (2012) Kurssikerta 2. TVT3-blogi 3.2.3012. < https://blogs.helsinki.fi/sxmurto>.

Paarlahti, A. Metadata. TVT3-materiaalit. (2012). Helsingin yliopisto. 25.1.2012.

Rissanen, T. (2012). Kurssikerta 2. TVT3-blogi. 2.2.2012. <https://blogs.helsinki.fi/tuulriss>.

Ropponen, A. (2012). Kurssikerta 2. TVT3-blogi. 3.2.2012. <https://blogs.helsinki.fi/ainoropp>.

Räty, S.(2012) kurssikerta 2. TVT3-blogi. 3.2.2012. < https://blogs.helsinki.fi/saturaty>

Säyrinen, T. (2012). Kurssikerta 2. TVT3-blogi. 2.2.2012. <https://blogs.helsinki.fi/sayrinen>.

Turunen,N. (2012). Kurssikerta 2. TVT3-blogi. 2.2.2012. <https://blogs.helsinki.fi/nooratur>.

Turun kaupunkiseudun rakennemallityöhön saatiin linjaratkaisu.(2012). Turun seutu. 12.1.2012. <http://www.turku.fi/Public/default.aspx?contentid=271000&nodeid=18171>

Varsinais-Suomen maakuntaennuste vuodelle 2011. (2011). Eurofacts. 3.2.2012. <http://www.kaarina.fi/yrittaminen/fi_FI/yrittaminen/>