Author: Pinja Hägg

omavalintainen kartta

Viimeisellä kurssikerralla ohjeistuksena oli luoda omavalintainen kartta tai karttasarja. Aluksi tuntui vaikealta keksiä, että mistä alueesta ja minkälaisin muuttujin haluaisin kartan tehdä, muiden kurssilaisten blogeja selaillessa on tullut vastaan kekseliäitä ja hyvin toteutettuja karttoja, joita on ollut ilo katsella, esimerkiksi Alexander Engelhardtin kartta piratismin esiintymisestä vuosilta 1980-2020 oli kekseliäs ja hienosti toteutettu. Myös Leo Niemen kartta omista pyöräilyreiteistä on mielenkiintoinen, sillä hän on onnistunut tuomaan kartalle itsekerättyä dataa ja esittämään sen hienosti. Päädyin itse selailemaan kurssiblogiin merkattuja lähteitä. Vierailin United States Census sivuilla ja huomasin siellä olevan kattavasti kiinnostavia tilastoja Excel-muodossa. Taustakartan karttoihini latasin natural earth data- sivustolta.

Löysin sivustolta tilaston tupakoinnin määrästä osavaltioittain. Päätin verrata tätä tilastoa toiseen tilastoon. Toiseksi tilastoksi valitsin tilaston, jossa oli osuus henkilöistä, jotka olivat käyneet yläasteen loppuun. Kartta kuvassa 1 esittää tupakoinnin numeroina osavaltion kohdalla ja osavaltion väri kuvaa koulutusta. Mitä tummemman värinen osavaltio, sitä suurempi määrä on käynyt yläasteen. Karttaa lukiessa tulee huomioida, että harmillisesti tilastojen tiedot ovat melko vanhentuneita ja eri vuosilta (vuosilta 2004 ja 2008). Karttaa lukiessa voi huomata että nämä kaksi muuttujaa eivät korreloi. Esimerkiksi Minnesotan ja Texasin tupakoivien ihmisten osuus on sama, mutta Minnesotassa yläasteen käyneitä on selvästi enemmän kuin Texasissa.

Kuva 1. Koulutus ja tupakointi osavaltioittain. Lisättynä Alaska ja Havaiji, jotka eivät ole oikeassa mittakaavassa.

 

Tahdoin vielä verrata tupakointia toiseen muuttujaan. Muuttujaksi valitsin tilaston kotitalouksien tulojen mediaanista osavaltioittain vuodelta 2003. Kuvassa 2 on esitetty tupakointi vihreillä numeroilla ja osavaltioiden väri kuvaa mediaani tuloja, mitä tummempi väri, sitä suuremmat tulot. Kartalta voi  havaita korrelaatiota, tummimmilla alueilla tupakointi on kohtuullisempaa kuin vaaleimmilla alueilla, esimerkiksi Länsi-Virginiassa mediaani tulot ovat pienet ja tupakoivien määrä melko suuri  ja New Jerseyssä mediaani tulot suuret ja tupakointi vähäistä. Kuvan 3 zoomatusta kartasta voi tarkastella tarkemmin tupakointi prosentteja Yhdysvaltojen itäisestä osasta.

Kuva 3 zoomattu kartta.

Parannettavaa: Molempia karttoja olisi voinut selventää se, että osavaltioiden nimet olisi saanut näkyviin kartalle. Huomasin muiden blogeja lukiessani, että Annika Innanen oli myös tehnyt karttoja Yhdysvalloista, hänellä oli myös samoja ongelmia kuin minulla osavaltioiden Alaska ja Havaiji kanssa, ne eivät nimittäin mahtuneet järkevästi kuvaan. Itse ratkaisin ongelman sijoittamalla ne karttoihin erikseen, tästä johtuen Alaska ja Havaiji eivät ole samassa mittakaavassa kuin muu kartta joka ei ollut ihanteellinen ratkaisu.

Lähteet:

Alexander Engelhardt https://blogs.helsinki.fi/alwengel/2021/03/03/lesson-7-the-end-of-the-beginning/ luettu 29.3

Annika Innanen https://blogs.helsinki.fi/anninnan/2021/03/03/harjoitus-7-karttoja-omavalintaisista-aineistoista/ luettu 28.3

Leo Niemi https://blogs.helsinki.fi/niemileo/ luettu 29.3

Yhdysvaltojen rajat ja alueet: http://www.naturalearthdata.com

Koulutus tilastot: Educational attainment by state 2004 https://www.census.gov/library/publications/2005/compendia/statab/125ed/education.html

Tupakointi tilastot: Current cigarette smoking by sex and state 2008  https://www.census.gov/library/publications/2005/compendia/statab/125ed/health-nutrition.html

Rahallisuuden tilastot: Money income of households distribution by income level and state 2003 https://www.census.gov/library/publications/2005/compendia/statab/125ed/income-expenditures-wealth.html

Interpolointia ja hasardeja

Kurssikerran aluksi kaikki kurssilaiset keräsivät Epicollect5 – sovelluksella dataa luonnosta. Nämä datat tuotiin kartalle ja interpoloitiin. Interpolointi oli mielestäni helppokäyttöinen ja kätevä työkalu. Interpoloimalla pystyy visualisoimaan havaintopisteiden eri arvoja. Kuvassa 1 näkyy kurssikerran kerätty data. Interpoloitavaksi muuttujaksi valitsin paikan miellyttävyyden. Sinisellä näkyvät alueet on koettu miellyttäviksi ja punaiset alueet epämiellyttäviksi.

Kuva 1. Kurssikerran interpoloitu kartta.

Toisena kurssikerran tehtävänä oli luoda karttoja, joiden teemana on hasardien esiintyvyys. Tehtävässä kehotettiin myös pohtimaan asiaa siltä kannalta, että kartat sopisivat opetusmateriaaliksi.  Pyrin tekemään kartat mahdollisimman informatiivisiksi mutta myös selkeiksi. Koin oleellisena lisätä karttoihin litosfäärilaattojenrajat, jotta hasardien yhteys niihin olisi selkeä. Tuskailin etsiessäni ladattavaa tiedostoa joka sisältäisi litosfäärilaatat. Onneksi Ilari Leino oli merkannut blogiinsa sen, mistä oli itse onnistunut lataamaan ne. Ilarilla oli myös visuaalisesti todella miellyttäviä karttoja. Erityisesti pidin kartasta, jossa hän oli esittänyt tsunamit pallopintaisella tasolla. Pitää itsekin testata!

Kuva 2. Tsunamit kartalla.

Kuva 3 Tulivuoret kartalla.

Kuvien 2 ja 3 kartoista voi huomata, että hasardit ovat keskittyneet mannerlaattojen saumakohtiin. Syy sille, miksi tietyissä saumakohdissa on enemmän hasardeja ja mistä johtuu eri hasardien jakautuminen tulisi myös selittää ja siihen avuksi löysin kartan (kuva 4), jossa näkyy laattojen liikesuunnat ja näin myös hahmottuu, että mitkä ovat törmäysvyöhykkeitä ja mitkä erkanemisvyöhykkeitä. Kuva 4 on peräisin The Dynamic Earth sivustolta.

Kuva 4 lähde: https://geologyswesthead.weebly.com/tectonic-plates–plate-boundaries.html

Innostuin lopuksi vielä testaamaan uutena opittua työkalua, eli interpolointia tähän tehtävään. Kuvassa 5 näkyy yli 6 magnitudin maanjäristyksiä. Tummemmalla värillä merkityt pisteet edustavat voimakkaimpia järistyksiä. En voi sanoa onnistuneeni täysin, sillä koko kartta muuttui aluksi punaiseksi ja interpoloitu taso piti muuttaa läpinäkyvämmäksi, jotta taustalla oleva kartta näkyisi. Lopputulokseen olen kuitenkin suht tyytyväinen, sillä interpolointi tosiaan oli ihan uusi juttu minulle.

Kuva 5 Interpoloidut maanjäristykset kartalla.

Lähteet:

Kuvan 4 lähde https://geologyswesthead.weebly.com/tectonic-plates–plate-boundaries.html

Hasardien tiedot: NOOA https://www.ngdc.noaa.gov/hazel/view/hazards/tsunami/runup-search

Ilari Leino https://blogs.helsinki.fi/ilarilei/ luettu 8.3

 

 

Bufferointia ja itsenäisiä tehtäviä

Kurssikerralla tuli tutuksi uusi toiminto, bufferointi tiesin jo ennestään että puskurivyöhykkeen avulla voidaan kartoittaa esimerkiksi tulvariskialueita joille. Itsenäisissä tehtävissä oivalsin, että bufferointia voi käyttää hyvin laajasti monen laisien asioiden havainnollistamiseen ja tutkimiseen. Muiden kurssilaisten blogeista löysin kiinnostavia keksintöjä puskurivyöhykkeen käyttöön esimerkiksi Santeri Saarinen mainitsee ydinvoimalaonnettomuuksien riskivyöhykkeen kartoituksen ja Roosa Harmonen pohtii josko puskuroinnin avulla voitaisiin etsiä ideaalista kokouspaikkaa. Kuvassa 1 näkyy malmin lentokentän alueella tehty bufferointi, jossa näkyy se, kuinka moni asuu pahimmalla melualueella.

Kuva 1. Bufferoitu vyöhyke lentokentän ympärillä.

Itsenäisien tehtävien tekeminen sujui melko hyvin. Aina välillä tuli hetkiä, jolloin en muistanut/tajunnut että mitä työkalua pitäisi käyttää, jotta pääsisi etenemään tehtävässä. Silloin sitten ongelma yleensä ratkesi vähän selailemalla ja testailemalla eri toimintoja. Muiden blogeja lukiessani huomasin, että Pinja Pikkarasiella on saman tyylinen lähestymistapa, eli tuntuu helpommalta ja hyödyllisemmältä etsiä toiminto itse, kuin ruveta etsimään kurssimateriaaleista. Sandra Nyström mainitsee blogissaan, että tehtävien teko selkeytti käsitystä siitä, mitä osaa hyvin ja mitä ei vielä niin hyvin ja olen samaa mieltä, tämän takia koin itsenäistehtävät todella hyödyllisiksi.

Työkaluja, joita tuli käytettyä paljon oli esimerkiksi “join atributes” ja “select by location”. Tajusin myös statistics ikkunan hyödyllisyyden. QGIS:issä on todella paljon työkaluja ja toimintoja, tämä mahdollistaa paljon mutta luo myös vaikeuksia.

Taulukko tulossa

Lähteet:

Sandra Nyström https://blogs.helsinki.fi/nystroms/ luettu 2.3

Pinja Pikkarainen https://blogs.helsinki.fi/pinjapik/ luettu 2.3

Santeri Saarinen https://saarinengeoinformatiikka.blogspot.com/ luettu 3.3

Roosa Harmonen https://blogs.helsinki.fi/harmoroo/ luettu 3.3

 

Tällä neljännellä kurssikerralla uutena asiana tuli rasteri muotoisten tietokantojen käsittely. Aiemmilla kurssikerroilla käytetyt aineistot ovat olleet aina vektoriaineistoja joten odotin innolla mitä uutta rasteriaineistot voivat tuoda. Uusina mahdollisuuksina tuli ainakin absoluuttisten arvojen esittäminen, mitä ei voi kurssilla aiemmin tehdyissä koropleettikartoissa esittää.

kurssikerran tehtävänä tein ruututeemakartan, joka esittää muunkielisten määrää Helsingissä. Halusin tehdä kartan pelkästään Helsingin alueesta, jotta hahmottaisin alueet ja pystyisin tulkitsemaan karttaa. Kuvassa 1 näkyy tekemäni kartta. Tajusin, että kartassani oli runsaasti asioita, joita olisin voinut tehdä toisin, esimerkiksi  kartan visuaalisessa ilmeessä on parannettavaa. Katsoin Sannan blogia, jossa esimerkiksi kuvan 2 kartta on mielestäni todella selkeä ja helposti luettava. Jos tekisin karttani uudestaan olisin siis Sannan karttaa mallina pitäen tehnyt pienemmän kokoiset ruudukot ja lisännyt aluerajat ja alueiden nimet.

Haluan vielä näyttää aineiston jonka perusteella ruutukartta tehtiin. Kuvassa 2 näkyy pisteteemakartta. Pisteet ovat peräisin SeutuCD´15 tietokannasta ja ne edustavat rakennuksia. Pisteet myös sisältävät rakennuksien väestötiedot.  Select features by value toiminnon avulla valitsin pisteistä vain ne, joissa arvo oli suurempi kuin 0, nämä pisteet näkyvät keltaisena.

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

Kuva 1  muunkielisten määrästä Helsingissä ruututeemakartassa.

 

Kuva 2 Muunkieliset pisteteemakartassa

Toisena tehtävänä oli rasterimuotoisen kartan muokkailua. Kuvassa 3 näkyy pala Pornaisen karttaa, johon on lisätty korkeuskäyrät (oransseina) ja rinnevarjostus(hieman liioiteltuna). Kuvassa 4 on paikkatietoikkunasta poimittu maastokartta samasta alueesta. Näitä kahta karttaa verratessa voi huomata, että kartat vastaavat todella hyvin toisiaan. Iloinen havainto siis vielä kurssikerran loppuun.

Kuva 3

Kuva 4

 

Lähteet:

Maanmittauslaitos https://kartta.paikkatietoikkuna.fi/?lang=fi

Jantunen Sanna https://blogs.helsinki.fi/smjantun/ luettu 15.2

Kolmannen kurssikerran tunnilla koottiin kartta, jossa oli Afrikan valtiot sekä tietoa valtioiden konflikteista, öljykentistä ja timanttikaivoksista.  Kartalta löytyvien tietojen avulla pystyi tutkimaan, oliko eri tekijöiden välillä yhteyttä, esimerkiksi lisääkö timanttikaivosten määrä konfliktien määrää. Kuvassa 1 näkyy tunnilla koottu kartta. Juliana pohtii blogissaan hyvin kausaation ja korrelaation suhteita. Hän ottaa esimerkiksi Angolan valtion, jossa timanttikaivoksia oli 43 ja konfliktivuosia 42 nämä korkeat luvut viittaavat siihen, että asioilla on korrelaatiota.

Tunnilla uusiksi toiminnoiksi nousi  tiedostojen yhdistely ja siihen liittyvä join toiminto, sekä Excell muotoisen taulukkotietokannan  tuominen QGis:iin.

Kuva 1. Kartta Afrikan valtioista, öljykentistä, timanttikaivoksista sekä tapahtuneista konflikteista.

Kotitehtävänä oli tehdä Suomesta tulvaindeksikartta (kuva 2). Aineistona oli suomen joet, järvet, valuma-alueet, rantaviiva ja keskiylivirtaama. Tehtävän tehdäkseen piti laskea tulvaindeksi, tehdä koropleettikartta tulvaherkkyydestä ja lisätä karttaan järvisyyttä kuvaava diagrammi. Kartta onnistui muuten hyvin, mutta järvisyyttä kuvaavien diagrammien luomisessa tuli ongelmia. Huomasin, että muillakin kurssilaisista oli ongelmia diagrammien tekemisessä. Minulla oli sama ongelma kuin Antilla ja pylväät onnistuin tekemään vain kolmeen paikkaan. Voisin vielä yrittää korvata pylväät ympyrädiagrammeilla, niin kuin Saara oli onnistunut tekemään omaan karttaansa.

Kuva 2 Suomen tulvaherkkyysalueet.

Kuvan 2 kartassa näkyy Suomen tulvaherkkyysalueet. Halusin myös esittää kartan, jossa näkyy järvet ja joet (kuva 3), jotta karttaa lukiessa voisi hahmottaa, että onko järvien ja jokien sijainnilla merkitystä tulvaindeksi alueisiin. Karttaa tarkastelemalla voi huomata, että tulvaindeksi on suurin rannikkoalueella ja niin kuin myös Veeti toteaa blogissaan, näyttää siltä, että alueet joilla on paljon järviä, eivät omaa korkeaa tulvaindeksiä, mikä on kiinnostava havainto.

Kuva 3 Suomen tulvaindeksi, sekä joet ja järvet.

 

Lähteet:

Häkkilä Juliana  https://blogs.helsinki.fi/julihakk/  luettu 15.2

Ryynänen Antti https://blogs.helsinki.fi/ryantti/ luettu 14.2

Heikkinen Saara https://blogs.helsinki.fi/heikkins/ luettu 14.2

Sihvola Veeti  https://blogs.helsinki.fi/veetisih/?p=79 luettu15.2

 

Projektioita

Toisella kurssikerralla keskityttiin projektioiden vertailuun ja opittiin samalla paljon lisää QGIS:in käytöstä. Esimerkiksi uutena taitona tuli tietokantojen hallinta ja mittatyökalujen käyttö.

Kurssikerran harjoitus

Kotitehtävät keskittyivät projektioiden vertailuun. Taulukossa 1 voi nähdä tekemäni vertailun valitun alueen pinta-alan ja janan mittojen eroista eri projektioissa. Käyttämäni pinta-ala ja jana näkyvät kuvissa 1 ja 2. Taulukossa näkyy myös, kuinka monta prosenttia suurempi tai pienempi projektio ETRS89/TM35FIN on verrattuna muihin projektioihin.

Kuvat 1 ja 2. Ensimmäisessä kuvassa on pinta-alan mittauksiin käytetty alue. Toisessa kuvassa on pituuden mittaamiseen käytetty jana.

Taulukko 1 pinta-alojen ja pituuksien vertailua eri projektioissa.

Taulukossa lukeva cartesian kuvaa pinnalle levitettyä karttaa ja ellipsodial mittaa kartan kuin se olisi ellipsin muotoinen, eli ellipsodial mittaus tulokset ovat lähimpänä oikeaa. Ellipsodial ei ole projektio. ETRS89 luvut ja ellipsodial luvut ovat hyvin lähellä toisiaan, ETRS89 siis kuvaa hyvin Suomen pinta-alaa sellaisena, kuin se oikeasti on. Siksi vertailu kohdistuu kyseiseen projektioon. Suurin eroava projektio on Mercatorin projektio.

harjoituksissa tuli myös vertailla projektioiden pinta-aloja kartalla esitettyinä. Kuvassa 3 näkyy kartta joka kuvaa Robinsonin projektion ja ETRS89 projektion eroja. Kartasta voi huomata, että eroavaisuuden suuruus kasvaa pohjoiseen päin mentäessä. Ilmiö johtuu siitä, että projektio vääristää eniten maapallon pohjoisimpia ja eteläisimpiä alueita. Eroavaisuudet Robinssonin projektiossa eivät ole yhtä suuria kuin Mercatorin projektiossa ja selitykseksi Rasmus kertoo blogissaan olevan se että: “Robinsonin projektio on kompromissi, jossa pinta-alan, etäisyyksien ja suuntien suhteet ovat kaikki väärin, mutta niiden virheet on minimoitu.”

 

Kuva 3 Robinsonin projektio verrattuna ETRS89/TM35FIN projektioon.

Toiseksi vertailtavaksi projektioksi valitsin Molleweide projektion (kuva 4).  Huomasin että kartastani tuli hyvin saman kaltainen kuin Elenan ja Tapion blogeissa esitetyt kartat ja syy epäloogisiin aluejakoihin on luultavasti kartan oikeapintaisuus ja projektioiden eroavaisuuden vähyys.

Kuva 3. Molleweide projektio verrattuna ETRS89/TM35FIN projektioon

Lähteet:

Sohlman Rasmus https://blogs.helsinki.fi/sohlrasm/ luettu 3.2.2021

Turpeinen Tapio https://blogs.helsinki.fi/tapiotur/ luettu 3.2.2021

El Founti Elena https://blogs.helsinki.fi/elfelena/ luettu 3.2.2021

QGIS matkan alku

 

Ensimmäisellä kurssikerralla tutustuttiin QGIS-ohjelmistoon. QGIS on paikkatieto-ohjelmisto, jolla pystyy tutkimaan ja muokkaamaan tiedostoja. Ohjelma ei ollut minulle ennestään tuttu, joten kaikki tunnilla käydyt asiat tulivat uutena.

Tunnilla teimme Qgis-ohjelmassa harjoituksen yhdessä. Harjoituksessa oli aineisto, joka piti purkaa ja tuoda sovellukseen. Aineiston avulla ruvettiin tutustumaan sovelluksen ominaisuuksiin. Tunnilla etenemisvauhti oli sopiva ja lopullisesta kuvassa 1 näkyvästä kartastani tulikin mielestäni hyvin onnistunut. Kartta esittää valtioiden Itämereen päästämää typpimäärää prosentuaalisesti. Kartan aiheen kannalta järvet ja syvyyskäyrät eivät ole oleellisia ja ne olisin voinut jättää pois lopullisesta kartasta. Esimerkiksi Sarianna oli jättänyt kartastaan pois järvet  ja tulos oli mielestäni selkeämpi. Sovelluksessa pidin siitä, miten helppoa legendan, pohjoisnuolen ja mittakaavan luominen karttaan oli.

Kuva 1 Koropleettikartta valtioiden typpipäästöistä Itämereen

 

Kurssikerran harjoitus

Tehtävänä oli tehdä koropleettikartta hyödyntäen Suomen kuntien tietokantaa. Kun silmäilin aineiston muuttujia koin, että helpointa olisi valita aineisto, joka olisi jo valmiiksi prosentti muodossa, jotta en joutuisi itse muuttamaan osuuksia suhteellisiksi osuuksiksi kuten Ronja blogissaan kertoo tehneensä. Päädyin siis tekemään kartan palvelualan työpaikkojen osuuksista Suomessa kunnittain (kuva 2). Karttaa tehdessäni en seurannut ohjeita kovin tarkasti vaan pyrin tekemään karttaa tunnilta muistamieni ohjeiden avulla. Läheskään kaikkea en muistanut mutta kärsivällisesti kokeilemalla kaikki lopulta onnistui. Aikaa kartan tekoon kului luultavasti enemmän näin, kuin jos olisi seurannut tarkkoja ohjeita mutta ehkä kokeilemalla tuli tutustuttua ohjelman ominaisuuksiin enemmän.

Kuvan 2 kartasta tuli mielestäni informatiivinen ja selkeä lukuinen. Mitä tummempi väri kartalla on, sitä enemmän palvelualan työpaikkoja kunnassa on prosentuaalisesti. Kartalta tummana alueena erottuu Lapin alue, jossa suurin selittävä tekijä palvelualan työpaikoille on alueelle kohdistuva turismi. Myös opiskelijakaupunkien kunnat, kuten Oulu, Kuopio ja Turku erottuvat kartalta tummina, johtuen siitä, että opiskelija kaupungit lisäävät väkilukua kunnissa ja täten kysyntää palveluille. Kartan selkeyttämiseksi olisin voinut vaihtaa legendassa näkyvät prosenttiluvut kokonaisluvuiksi, sillä desimaalit eivät ole tarpeellisia kyseistä karttaa lukiessa. Mietin myös, että olisiko ollut parempi käyttää viiden kategorian sijaan kuutta, mutta pyrin pitämään kartan mahdollisimman selkeänä ja sen lisäksi kartassa näkyvä ero viiden ja kuuden luokan välillä oli niin pieni, että päädyin viiteen luokkaan.

Kuva 2 Koropleettikartta Suomen kuntien palvelujen työpaikkojen osuuksista.

 

Lähteet:

Waldén Sarianna https://blogs.helsinki.fi/waldensa/

Siurua Ronja https://blogs.helsinki.fi/ronjasiu/