Tällä kurssikerralla keskityttiin puskurivyöhykkeiden eli buffereiden käyttöön. Puskurivyöhykkeiden käyttö oli ennen tätä kurssikertaa ollut itselleni hieman pimennossa, joten on mukavaa ymmärtää nyt mihin sitä voidaan käyttää ja miksi. Voisin kuvitella, että buffer-toimintoa voisi käyttää hyvinkin moneen käyttötarkoitukseen, esimerkiksi vesistöjen tulva-alueiden kuvaamiseen. Tällöin bufferilla voitaisiin nähdä, kuinka paljon infrastruktuuria tms. on vaarassa jäädä tulvan syövereihin, jolloin näille alueille rakentamista voitaisiin jatkossa välttää. Mietin myös, voisiko puskurivyöhykettä käyttää kuvaamaan ydinonnettomuuksien vahinkojen vaikutusaluetta? Joka tapauksessa se on yllättävän helppo ja kätevä työkalu, josta on varmasti jatkossa hyötyä (kunhan sitä osaa käyttää).
Itsenäistehtävä 1
Ensimmäinen tehtävä keskittyi Malmin ja Helsinki-Vantaan lentokenttien meluhaittoihin sekä kyseisten alueiden juna- ja metroaseman sijainteihin. Erilaisille alueille, kuten kiitoradoille, luotiin puskurivyöhykkeitä, joista sitten tarkastettiin vyöhykkeiden sisällä olevia asukasmääriä. Ensimmäiseksi laskin asukkaat 1 kilometrin ja 2 kilometrin etäisyydellä Malmin lentokentän kiitoradoista. Puskureiden luonti sujuikin mukavasti.
| Taulukko 1: Asukkaat Malmin lentokentän pahimmilla melualueilla | |
| Asukkaat 1 km etäisyydellä | 9048 |
| Asukkaat 2 km etäisyydellä | 58802 |
Ongelmia tuotti seuraava kohta. Puskureiden tuottaminen sujui taas, mutta sitten jouduin oikeasti vähän miettimään. En oikein osannut käyttää Join attributes by location -työkalua oikein, joten laskin 65 dB:n melualueen ja puskurivyöhykkeen sisään jääneet asukkaat käyttäen Intersection-työkalua. Tämä toimi hyvin, ja luulisin lukujen olevan suunnilleen oikeita. Oli mukava huomata, että pääsin ainakin jonkinlaiseen ratkaisuun omatoimisesti. Myös Koskela (2023) kirjoittaa blogissaan kokevan, että ongelmia pystyy pikkuhiljaa ratkomaan myös itsenäisesti. Selvästi säännölliset GIS-harjoitukset ja toistot ohjelmiston käytössä ovat siis tehneet jotain tulosta, kun riippuvaisuus simppeleistä ohjeista ei ole enää aivan ehdotonta.
| Taulukko 2: Helsinki-Vantaan lentokentän melualueet | |
| Asukkaat 2 km etäisyydellä kiitoradasta | 11664 |
| Asukkaat 65 dB melualueella (%) | 0,15 |
| Asukkaat vähintään 55 dB melualueella | 11923 |
| Kuinka monen ihmisen elämää vähintään 60 dB lentomelu haittaisi Tikkurilassa, mikäli saapuva liikenne käännettäisiin jälleen laskeutumaan poikkeuksellisesta suunnasta? | 13303 |
Asemiin liittyvä tehtävä oli onneksi helppo tehdä aiempien tehtävien jäljiltä, joten se ei tuottanut juurikaan ylimääräistä päänvaivaa.
| Taulukko 3: Asemat | |
| Asukkaat 500 m etäisyydellä juna- tai metroasemasta | 111765 |
| Asukkaat 500 m etäisyydellä juna- tai metroasemasta suhteessa koko alueen väestöön (%) | 21,7 |
| Työikäiset alle 500 m etäisyydellä juna- tai metroasemasta (%) | 67,1 |
Itsenäistehtävä 2
Toisessa tehtävässä tutkittiin ja laskettiin kouluikäisiä taajamien ulkopuolella. Tulkitsin kouluikäiset 7-16-vuotiaiksi. Tehtävä oli onneksi muuten mukavan simppeli ja nopea tehdä, mutta sen viimeisimpään kysymykseen en millään saanut vastausta. Veikkaan, että tähän(kin) olisi tarvitti Join attributes by locationia, mutta sen käyttö ei jostain syystä vielä luonnistu itseltäni :(.
| Taulukko 4: Taajamat | |
| Alueen asukkaat taajamissa (%) | 96,2 |
| Kouluikäiset taajamien ulkopuolella | 2675 |
| Kouluikäiset taajamien ulkopuolella (%) | 3,8 |
Itsenäistehtävä 4
Viimeiseksi tein pääkaupunkiseudun uima-altaita ja saunoja käsittelevän tehtävän. Tiedon hakeminen ja valitseminen eri aineistoista käy helposti, mihin olen tyytyväinen.
| Taulukko 5: Uima-altaat | |
| Rakennukset, joissa uima-allas | 855 |
| Asukkaat rakennuksissa, joissa uima-allas | 12170 |
| Omakotitalot, joissa uima-allas | 345 |
| Paritalot, joissa uima-allas | 158 |
| Rivitalot, joissa uima-allas | 113 |
| Kerrostalot, joissa uima-allas | 181 |
| Taulukko 6: Saunat | Yhteensä | % |
| Saunalliset rakennukset | 21922 | 24,2 |
Kuitenkaan en saanut tuotettua tehtävässä pyydettyä karttaa, sillä en kyennyt yhdistämään tietoja uima-altaista pääkaupunkiseudun osa-alueisiin 🙁 Luulen, että tässäkin olisi tarvittu Join attributes by location -työkalua, jota en siis taaskaan osannut käyttää. Se on varmasti kätevä ja toimiva väline, joten pyrin vielä ottamaan sen käytön haltuun. Siitä huolimatta QGIS:n käyttö on alkanut tuntua luontevammalta. QGIS:ssä on hurjasti mahdollisuuksia karttojen tuottamiseen ja analyysien tekoon, mutta sen hallitseminen edes kohtalaisesti vie aikaa ja vaivaa.
-rebekka
Koskela, S. (23.2.2023). Kosini’s blog. Luento 5: buffereita, loputonta aineistojen yhdistelemistä ja leikkaamista – Kosini’s blog (helsinki.fi). (Viitattu 24.2.2023).