Month: March 2022

Huhhuh. Nyt on tulossa tämäkin kurssi päätökseen, on aika tehdä kurssin viimeiset kartat ja julkaista viimeinen blogipostaus. Olen tykännyt kovasti tästä blogin kirjoittelusta ja kokonaisuudessaan Geoinformatiikan menetelmät on ollut mukava kurssi. QGIS:n kanssa säätäminen on toisinaan ollut hermoja raastavaa, mutta pääasiassa loppujen lopuksi todella kivaa ja kiinnostavaa! 

Nyt kun viimeistä tehtävää varten sai itse valita mistä, miten ja minkälaisen kartan laatii, päätinkin tilaisuuden tullen ottaa omaa sydäntäni lähellä olevan aiheen eli linnut. Löysin BirdLife Suomen nettisivulta avoimen, kaikille ladattavissa olevan aineiston Suomen tärkeistä lintualueista eli FINIBA-alueista. BirdLifen mukaan “FINIBA-alueet ovat kansallisesti merkittäviä uhanalaisten, silmälläpidettävien ja kansainvälisen erityisvastuun lintulajien pesimis- tai kerääntymisalueita.” 

Aineiston sai kätevästi ladattua zip-tiedostona, josta löytyvän shapefilen toin QGIS:iin. Pohjakartaksi hain avoindata.fi-sivustolta Maanmittauslaitoksen tuottaman kartan Suomen maakuntajaosta. Vähän jouduin taas koordinaatistojen kanssa vääntämään, mutta ilman kummempia toimenpiteitä sain väsäiltyä alla olevan kartan (kuva 1), joka havainnollistaa FINIBA-alueiden sijoittumista. Kuten kartasta nähdään, suurimmat FINIBA-alueet löytyvät Lapin pohjoisosista, Vaasan tietämiltä sekä Saaristo-Suomesta. 

Kuva 1. Suomen tärkeät lintualueet eli FINIBA-alueet 

Toiseksi muuttujaksi tarkasteluun halusin ottaa luonnonsuojelualueet, jotka yhdistyvät mielessäni aika sulavasti uhanalaisten ja silmälläpidettävien lintujen pesimäalueisiin. Lähdin siis kaivelemaan netin tietomassojen syövereistä jonkinlaista aineistoa luonnonsuojelualueista, ja bongasin onnekseni aika äkkiä sellaisen, jälleen avoindata.fi-sivustolta. Nyt kun tarvittavat aineistot oli auki QGIS:ssä, aloin miettimään mitä ihmettä (jotakin järkevää) niistä saisin aikaiseksi. 

Halusin kovasti palautella mieleen parin kurssikerran takaa tutuksi tullutta bufferointia, mutten oikein keksinyt, miten saisin sen yhdistettyä FINIBA- ja luonnonsuojelualueisiin. Siispä vaan tuijottelin karttaa pähkäillen. Olisin halunnut tehdä jotakin edes vähän haastavaa ja käyttää mahdollisimman montaa työkalua, joita olin kurssin aikana harjoitellut. Mutta aivot vaan löivät tyhjää. 

Lopulta tein päätöksen hylätä luonnonsuojelualueet ja rajata alueeni pääkaupunkiseudulle. Suuntasin surffailemaan Helsinki Region Infoshare –sivustolle etsien pohjakarttaa sekä väestötietoja. Löysin kartan postinumeroalueittain sekä ruudukkomuodossa olevan aineiston väestöstä. Avasin kokonaan uuden QGIS-projektin, toin nämä kaksi aineistoa sekä FINIBA-alueet sisältävän aineiston sinne ja ryhdyin hommiin! 

Tavoitteenani oli selvittää, kuinka paljon ihmisiä asuu 1,5 km säteellä FINIBA-alueista. Lähdin liikenteeseen tekemällä FINIBA-alueiden ympärille bufferin, mikä sujui vaivattomasti. Sitten piti saada valittua väestötietokannasta ne kohteet, jotka sisältyivät laatimaani bufferiin. Muistinkin yhtäkkiä ristiinleikkaus-toiminnon olemassaolon ja operoituani sen kanssa sain luotua näppärästi niille uuden oman tasonsa. Nyt alkoi työ tuskallisen pitkän pähkäilyn jälkeen viimein edetä ja sormet sauhuten jatkoinkin innoissani työskentelyä. 

Loppuvaihe sujahti ohi mukavasti. Oikeastaan enää jäljellä oli kartan visualisointi miellyttävään ulkomuotoon sekä itse karttakuvan laatiminen. Koska FINIBA-alueet painottuivat pääkaupunkiseudun reunoille, tein kaksi karttaa: toisen koko pääkaupunkiseudusta (kuva 2) ja toisen tarkennetusti kohdasta, jossa oli eniten asukkaita 1,5 km etäisyydellä FINIBA-alueista (kuva 3). 

Kuva 2. Pääkaupunkiseudun väestö 1,5 km säteellä FINIBA-alueista 

Kuva 3. Pääkaupunkiseudun väestö 1,5 km säteellä FINIBA-alueista

Lopputulokseen olen tyytyväinen, etenkin kun mietin kuinka kauan aikaa aineistojen etsimiseen ja niiden kanssa säätämiseen ja tuskailuun kului. Mittakaavan kanssa tuli tosin vastaan pieni probleema, kun en saanut sitä toimimaan kunnolla. 

Kun miettii kurssia taaksepäin, tuntuvat kurssin alussa vaikeiksi kokemani asiat nyt jo naurettavan helpolta. Mutta tästähän sen huomaa, että on oppinut jotain! Mitä tulee tähän viimeiseen kurssikertaan, hankalaksi osoittautui sopivan aineiston löytäminen ja vielä sen saatavuus oikeanlaisessa muodossa. Kun annetaan täysin vapaat kädet, on valtavasti mahdollisuuksia, jotka tuntuivat rajautuvan nimenomaan ilmaisen aineiston saatavuuteen. 

En ollut ainoa, jolla aineistojen hankkimiseen vierähti tovi jos useampi. Aleta Friman kirjoittaa blogissaan näin: “Pelkästään sopivan datan etsimiseen uhrautui useampi tunti, ja monen monta “haavetta” murskautui matkan varrella”. Samaistun tähän täysin. 

Nyt on kuitenkin kurssi kasassa! Ei muuta kun näkemiin tältä erää minun puolestani 😊 

 

Lähteet: 

Friman, A. (2022). Viikko 7: Luovuus valloilleen, Aletan GIS-blogi (luettu 10.3.2022). Saatavilla https://blogs.helsinki.fi/alfriman/ 

Pääkaupunkiseudun postinumeroalueet, Helsinki Region Infoshare (haettu 10.3.2022). Saatavilla https://hri.fi/data/fi/dataset/paakaupunkiseudun-postinumeroalueet 

Pääkaupunkiseudun väestötietoruudukko, Helsinki Region Infoshare (haettu 10.3.2022). Saatavilla https://hri.fi/data/fi/dataset/vaestotietoruudukko 

Suomen maakunnat 2021 vuoden 2018 maakuntakoodeilla, Maanmittauslaitos, Avoindata.fi
(haettu 10.3.2022). Saatavilla https://www.avoindata.fi/data/fi/dataset/suomen-maakunnat-2021-vuoden-2018-maakuntakoodeilla 

Suomen tärkeät lintualueet, BirdLife Suomi (haettu 10.3.2022). Saatavilla osoitteesta
https://www.birdlife.fi/suojelu/alueet/finiba/  

Kuudes kurssikerta starttasi mukavan reippaasti, kun lähdimme heti alkutunnista 45 minuutin virkistävälle kävelylle talviseen Kumpulaan. Ideana oli kerätä omaa aineistoa Epicollect5-nimisellä sovelluksella. Jokaisen piti tallentaa koordinaatit 10 eri paikasta ja vastata muutamaan valmiiksi sovelluksesta löytyvään kysymykseen, jotka liittyivät muun muassa turvallisuuden tunteeseen ja houkuttelevuuteen kussakin kohteessa. 

Lähdinkin muutaman kaverin kanssa kiertelemään kampuksen lähiympäristöön mielenkiintoisia paikkoja metsästäen. Pysähdyimme tehtävänannon mukaisesti 10 kohteessa, joista pari löytyi myös julkisista sisätiloista. Vehreät puistoympäristöt ja kampuksen välitön läheisyys (eli esimerkiksi Physicumin ulko-ovet) tuntuivat turvallisilta ja houkuttelevilta paikoilta, kun taas rämisevien työmaiden vieressä ja hämärissä alikuluissa turvallisuus ja houkuttelevuus olivat huomattavasti matalempia. 

Kun palasimme gis-luokkaan, tarkastelimme kaikkien ryhmäläisten keräämiä tuloksia. Tallennetut havaintopisteet näkyivät kartalla, joka ladattiin sitten omalle koneelle. Sen jälkeen päästiinkin jälleen QGIS:n pariin! 

QGIS:ssä harjoittelimme interpolointia kartalle merkityistä pisteistä. Punaiset alueet kuvaavat turvattomalta tuntuneita paikkoja, kun taas siniset turvalliselta tuntuneita kohtia. Kartalta on huomattavissa selkeästi punaisia keskittymiä. Niissä turvattomuuden tunne liittyy todennäköisesti vilkkaaseen liikenteeseen ja superliukkaaseen maahan, sillä kaikki jalkakäytävät olivat jäässä ja matkalla piti varoa kaatumasta. Jos sää olisi ollut erilainen, olisi voinut punaisia alueita olla vähemmän. Myös siniset keskittymät ovat selkeitä. 

Kuva 1. Interpoloitu alue havaintopisteistä, jossa punainen kuvaa turvatonta aluetta ja sininen turvallista 

 

Itsenäinen harjoitus liittyi hasardeihin. Tehtävä jäi kampuksella kesken ja kun kotona avasin QGIS:n, en tietenkään saanut avattua jo tekemääni karttaa maanjäristyksistä. Eli ei kun vaan alusta uudestaan. Ainakin tulee kerrattua ja kun joutuu toistamaan, oppii tehokkaammin. 

Tarkastelin yli 6 magnitudin maanjäristyksiä viimeisen 50 vuoden ajalta eli vuosina 1972-2022. Niitä löytyi USGS:n tietokannasta runsain mitoin, hieman yli 7000. Latasin maanjäristyksistä CSV-tiedoston koneelleni ja avasin sen QGIS:ssä valmiin pohjakartan päälle. CSV-muotoisen aineiston tuominen oli aluksi hirveän hankalaa, mutta on alkanut nyt sujumaan hyvin, kun sitä on tässä useampaan kertaan tullut tehtyä! 

Kartan tekemiseen ei paljoa vaadittu, sen kun toin aineiston (jouduttuani säätämään aluksi koordinaatistojärjestelmän kanssa) ja maanjäristyksiä kuvaavat pisteet näkyivät jo kartalla oikeissa paikoissa. Muutin vain pisteet punaiseksi ja sain alla olevan kartan (kuva 2). 

Kuva 2. Yli 6 magnitudin maanjäristykset 

Kartasta (kuva 2) huomaa selkeästi maanjäristysten sijoittumisen litosfäärilaattojen rajakohtiin. Eniten järistyksiä näyttää olevan Kaakkois-Aasiassa sekä Etelä-Amerikan länsirannikolla. Kartalta ei kuitenkaan näe vielä, missä kaikista voimakkaimmat maanjäristykset ovat tapahtuneet. Halusinkin muokata vielä karttaa siten, että magnitudien jakauma on näkyvissä. Sain aikaiseksi alla olevan kartan (kuva 3).

Kuva 3. Yli 6 magnitudin maanjäristykset 

Tämä kartta (kuva 3) havainnollistaakin nyt hyvin sitä, kuinka paljon eri voimakkuuksisia maanjäristyksiä on ja minne ne sijoittuvat. Täytyy huomata, että luokittelussa ei ole kiinteitä välejä, vaan esimerkiksi alhaisin luokka on 6-6,1 magnitudia, kun taas korkein luokka on 7,4-9,1 magnitudia, jossa vaihteluväli on huomattavasti suurempi. Ottaessa luokkajaon huomioon ja tarkastellessa karttaa (kuva 3), voi havaita, että merkittävä enemmistö maanjäristyksistä on 6 ja 7 magnitudin välillä ja sitä voimakkaampia on itse asiassa aika vähän. 

Kuten jo mainitsin, maanjäristysten sijoittuminen maailmankartalle heijastelee aika selkeästi litosfäärilaattojen rajoja. Esimerkiksi Atlantin keskiselänteen näkee maanjäristyksien muodostamasta jonosta selvästi. Etsinkin käsiini litosfäärilaattoja kuvaavan kartan (kuva 4) ja yhtenevyys on odotetustikin ilmiselvää. 

Kuva 4. Litosfäärilaatat. Lähde: https://earthhow.com/7-major-tectonic-plates/ 

Päätin tehdä myös kartan vuoden tulivuorista, sillä ne kytkeytyvät luonnollisen sujuvasti maanjäristyksiin ja litosfäärilaattojen rajakohtiin. Rajasin tulivuoret vuonna 1964 tai sen jälkeen purkautuneisiin. Latasin aineiston NOAA:n nettisivuilta ja se tulikin TSV-muotoisena. Hetken jo ehdin miettiä että mitäköhän nyt, mutta tajusin melkein saman tien kyseessä olevan lähes sama asia kuin CSV. Tiedot on vain eroteltu välilyönneillä pilkkujen sijaan. Sainkin sen sitten tuotua helposti QGIS:iin ja tein alla olevan kartan (kuva 5). 

Kuva 5. Vuonna 1964 tai sen jälkeen purkautuneet tulivuoret 

Kuten näkyy, tulivuoret sijaitsevat pääosin samoilla alueilla kuin maanjäristykset. Ali Ylikoski ottaa hyvän huomion tulivuorten ja maanjäristysten sijaintiin liittyen omassa blogissaan: “Pienenä sivuhuomiona haluan mainita, että useimmissa tapauksissa kun maailmankartta esitetään tasomuotoisena, on kartta luontevaa jakaa Tyynen valtameren kohdalta. Tämä hyvin yleinen esitys sopii kuitenkin hieman heikosti juuri tähän käyttötarkoitukseen, sillä noin 75 % tulivuorista ja jopa 90 % maanjäristyksistä sijoittuu Tyynenmeren tulirenkaan alueelle (National Geographic Society, 2019), joka ikävästi jakautuu kartalla kahtia heikentäen täten hahmottamista.” 

Kun katselee tekemiäni karttoja, niin huomaa heti pisteiden painottuvan kartan reunoille ja nimenomaan Tyynenmeren tulirenkaan alueelle. Olisikin opetustarkoituksessa ehkä järkevämpää halkaista kartta esimerkiksi Afrikan kohdalta, jossa tulivuoria ja maanjäristyksiä on huomattavasti vähemmän. 

 

Lähteet: 

7 Major Tectonic Plates: The World’s Largest Plate Tectonics, Earth How (2022). Luettu
3.3.2022. Saatavilla https://earthhow.com/7-major-tectonic-plates/ 

Ylikoski, A. (2022). Kurssikerta 6: Sään ääri-ilmiöitä ja maanjäristyksiä, Alin geoinformatiikkablogi (luettu 3.3.2022). Saatavilla https://blogs.helsinki.fi/alingeoinformatiikka/