Kolmannella kurssikerralla syvennyimme tietokantoihin ja siihen, miten ulkopuolista tietoa lisätään attribuuttitaulukoihin ja miten sitä muutetaan ja siirretään niiden välillä.

Kurssikerralla pääsimme kunnolla vauhtiin ja useiden virheellisten kokeilujen ja QGIS:n kaatuilun vuoksi tuli toistettua toimenpiteet moneen kertaan. Kurssikerralla syntyi kartta (kuva 1) Afrikan öljykenttien, timanttikaivosten ja konfliktien esiintyvyydestä. Laskin oma-aloitteiseti myös konfliktien määrän suhteutettuna väestömäärään, mutta tein koropleettikartan lopulta vain absoluuttisesta konfliktien määrästä, sillä en kyennyt selvittelemään esityksessä tarpeellista yksikköä. Tietokantoihin oli tallennettu monia eri  luonnonvaroja ja konflikteja koskevia muuttujia, joiden perusteella olisi mahdollista tehdä useita erilaisia esityksiä näihin liittyen.

Kuva 1. Kurssikerralla tekemäni kartta Afrikan konflikteista ja luonnonvaroista.

Kartasta voidaan tehdä havaintoja konfliktien runsaan esiintyvyyden ja luonnonvarojen välisestä yhteydestä. Mikäli halutaan selvittää tarkemmin luonnonvarojen  esiintyvyyden vaikutusta konfliktien syntyyn, tulisi tarkastella tietokantoihin tallennettujien muuttujien ajoittumista. Eniten silmiini pisti Libyan vähäisten konfliktien määrä suhteessa runsaisiin öljyvaroihin, mihin myös Amanda kiinnitti huomiota blogissaan. Kartta kuitenkin vääristää tuloksia, sillä Libyan tilanne on todellisuudessa ollut ajoittain varsin kaoottinen.

Tietokantoihin tallennetuista muuttujista kuten konfliktien esiintyvyyden ja luonnonvarojen hyödyntämisen ajoittumisesta pystytään tarkastelemaan näiden välisiä yhteyksiä ja syy-seuraussuhteita.  Konfliktien ajoittumisesta ja internetkäyttäjien määrästä eri vuosina voidaan tutkia konfliktien vaikutusta alueen kehittymiseen vertailemalla konfliktien ajankohtaa ja internetkäyttäjien määrän muuttumista. Öljykenttien ja timanttikaivosten tuottavuusluokittelun avulla voidaan tutkia jonkin verran luonnonvarojen esiintyvyyden lisäksi myös alueen kehitystasoa.

Seuraavassa harjoituksessa jatkoimme tietokantojen kanssa työskentelyä. Kurssikerralla tehtyjen toistomäärien vuoksi olisin toivonut voivani kertoa kuinka helposti sainkaan seuraavan harjoituksen tehtyä, mutta valitettavasti joudun toteamaan, että kärsivällisyyttäni koeteltiin ja paljon. Maanantai-iltana mieleeni kerkesivät nousta mielikuvat kiinnittymisestäni gis-luokan uumeniin  ties kuinka moneksi päiväksi. Onnekseni raivonpartaalla käyvä aivotoimintani  ei antanut silmieni sulkeutua ja olin (verrattuna aikaisempaan ajankäyttööni, minkä kanssa paransin jo viime viikolla) ennätysajassa valmis karttojen kanssa ja ulkona QGIS:n hellästä huomasta. Parhaimmaksi tavaksi olen totenut tehdä kartat mahdollisimman pian valmiiksi yksi kerrallaan, minkä jälkeen vasta viimeisenä, kun olen vielä kerran tarkistanut, että jokainen kartta on valmis, päättänyt avata tämän blogisivun. Tänne olen huomannut voivani jumiutua niin pitkäksi ajanjaksoksi mitä maanantainen minä ei osaisi ikinä edes kuvitella. Ja kyllä, tehtävien teko ei ole edennyt aikaisemmin, (etenkään ensimmäisellä viikolla,) aivan ihanteellisessa järjestyksessä, minkä olen kyllä myös huomannut itse penkissä kulutettuina tunteina ja kahvilaskurin kasvavana viivaröykkiönä.

Mutta sitten itse asiaan eli harjoitukseen, jossa tehtävänä oli tehdä tulvaindeksistä koropleettikartta ja esittää valuma-alueiden järvisyys diagrammeina. Tehtävä koetteli hermojani, mutta sinnikkäästi plarasin tehtäväohjeistusta ja QGIS:n välilehteä edestakaisin, jolloin attribuuttitaulukko alkoi saamaan oikeita lukuja ja kartta näyttämään kartalta. Laskemani tulvaindeksi (kuva 2) kuvaa keskimääräisen ylivirtaaman ja keskimäräisen alivirtaaman välistä suhdetta. Laskin attribuuttitaulukkoon myös vaihtoehtoisen tulvaindeksin, joka kuvaa keksimääräisen ylivirtaaman suhdetta joen keskimääräiseen virtaamaan. 

Valuma-alueiden järvisyyden laskin itse toteuttaen haastavampaa versiota tehtävästä. Parhaimman vitsin QGIS heitti kun eräiden alueiden järvisyysprosentti oli moninkertainen itse alueen pinta-alaan verrattuna. Tämäkin homma ratkesi erilaisten kokeilujen kautta ja selvensi myös tietokantojen luomisessa tarvittavien työkalujen käyttöä.

Tällä erää QGIS ei tehnyt poikkeusta kaatuiluillaan, lähinnä ehkä niiden entistäkin suurempana määränä. Hermoni riekaloituminen ei tässä vaiheessa kuitenkaan ollut vielä kovinkaan lähellä, vaikka reunalla käytiinkin. Samojen vaiheiden toistaminen oli tullut harvinaisen tutuksi, enkä vetänyt hernettä kovinkaan syvälle nenääni attribuuttitaulukoiden tyhjenemisestä tai QGIS:n muista tutuiksi tulleista temppuiluistaan. Mutta minä, viittä vaille valmiina, jo toinen jalka kohti puista ulko-ovea osoittaen, meinasin menettää totaalisesti viimeisetkin toimivat hermosoluni diagrammeihin. Tai pikemminkin niiden olemattomuuteen, sillä kartalla ei näykynt yhden ainutta nelikulmaista palkkia. Lopulta Saagan henkisen tuen, useiden kokeilujen ja vielä useampien ristiaskelten saattelemana omalle kartalleni nousivat myös  nämä uljaat järvisyyspylväät. Olin valmis poistumaan luokasta kärsivällisyyskykyni loppuunkulutettuna, mutta varsin tyytyväisenä.

Kuva 2. Harjoituksena tehty kartta, joka kuvaa valuma-alueiden tulvaindeksiä ja järvisyyttä.

Opin Amandan avustuksella tallentamaan väriskaalan ja hyödynsin tässä kartassa samaa tyyliä kuin kurssikerralla tehdyssä esityksessä. Tummimmat värit kuvaavat suurimpia tulvariskialueita mielestäni varsin osuvasti ja tummareunaisista järvisyyspylväistä pystyy hahmottamaan sekä järvien määrän valuma-alueella että valuma-alueet. Ainoana miinuksena pidän tässä kartassa sitä, että sisävesialueet ja meri ovat keskenään erivärisiä. Kartta on mielestäni varsin harmoninen värimaailmaltaan ja pystyy myös esittämään oleelliset asiat.

Kartasta pystyy arvioimaan alueen järvisyyden ja tulvaindeksin välistä yhteyttä. Tulvaindeksi on suurin alueilla, joilla on hyvin vähän järviä. Tämänkaltaiset alueet sijaitsevat kartalla rannikkoalueilla ja ovat valuma-alueen kooltaan pieniä. Suurilla valuma-alueilla on erittäin runsaasti järvialtaita, jotka keräävät vettä ja toimivat siten laskujokien virtaamaa säätelevinä tekijöinä. Laskujokien keskivirtaama on pääasiassa suurilla valuma-alueilla korkeampi, jossa virtaaman muutoksiin tarvitaan huomattavasti suurempi vesimäärä kuin pienillä rannikoiden valuma-alueilla. Näillä alueilla, joilla järvisyysprosentti on pieni, pienetkin heilahdukset vesimäärässä näkyvät virtaaman muutoksina. Nämä muutokset altistavat tulville ja tulos näkyy myös tulvaindeksissä keskivirtaamien ylimmän ja alimman luvun suurena erona. Kartasta voi päätellä  myös tulvaherkkyyden olevan suurempi esim Pohjanmaalla, joka onkin varsin alavaa aluetta ja järvisyysprosentti olematon. Kuten Amelia kertoo blogissaan, alue onkin tunnettu alkukevään runsaista tulvistaan.

Kurssikerran harjoitukset olivat mielestäni sisällöltään erittäin kiinnostavia, mutta tehtäviltään hieman haasteellisempia edellisiin viikkoihin verrattuna tai ainakin vaativat astetta pitkäjänteisempää otetta. Haastavampi tehtävän suoritustapa toi varmuutta QGIS:n käyttöön, mistä on toivottavasti hyötyä myös jatkossa!

Ensi kertaan,

Riina

 

Lähteet:

Amanda Ojasalo, Tietokantaliitokset (luettu 6.2.2019)

Tietokantaliitokset

 

Amelia Cardwell, Viikko 3: Tulvaindeksejä, järvisyysprosentteja sekä pettyminen teemakarttaan (luettu 6.2.2019)

Viikko 3: Tulvaindeksejä, järvisyysprosentteja sekä pettyminen teemakarttaan

 

Leave a Reply

Your email address will not be published. Required fields are marked *