Month: March 2019

 

Viimeisen postauksen aika!

Loppuhuipentumana tehtävänämme oli tuottaa itse karttaesitys valitsemastaan aiheesta, mikä kuulosti erittäin innostavalta! Tuumaillessani ja pyöritellessäni viime kerralla tehdyillä maailmakartoilla sormeani, valitsin lopulta aiheekseni Ranskan ja päädyin itselleni tuttuun Nizzan alueeseen. Olin huomannut saman asian kuten myös Johanna datan hurjasta määrästä ja siitä kuinka vaikea sieltä oli myös kaivaa itselleni ne sopivat tietokannat. Aluksi aikomuksenani oli tehdä karttaesitys Ranskan luonnonvaroista tai jostakin ympäristön tilaan liittyvästä. Oma kielitaitoni tai kärsivällisyyteni ei kuitenkaan taittunut sopivaan aineistokokonaisuuden kasaamiseen vaan lopulliset kartat muodostuivat lähinnä materiaalista, minkä sisällön ymmärsin. 

Innostuin viheralueista kertovasta datasta. Olisi ollut houkuttelevaa katsoa, miten viheralueiden sijainti vaikuttaa asuntojen hintoihin, mutta tämäntyyppisen datan etsiminen ei oikein tuottanut tulosta. Päädyin sitten yhdistelemäään viheraluetietokantaan julkiseen liikenteeseen liittyviä tietokantoja. Tarkastelin miten kaupunkipyöräasemien ja julkisenliikenteen pysäkkien määrät eroavat viheralueittain. Tuotin viheralueiden saavutettavuustiedon luomalla 100 metrin puskurointivyöhykkeet.

Nizzan julkinen liikenne koostuu linja-auto- ja raitiovaunuliikenteestä. Kaupungissa on myös kaupunkipyöräverkosto. Julkinen liikenne Nizzan alueella on mielestäni mielenkiintoinen aihe, sillä uusia raitiovaunuyhteyksiä on rakenteilla lentokentälle ja siitä pohjoiseen Var-joen laaksoon.  Kartoista voi huomata, että julkisella liikenteellä (kuva 1) joidenkin keskusta-alueiden puistojen saavutettavuus on heikompi kuin kaupunkipyörillä kuten esimerkiksi vanhan kaupungin kupeessa sijaitsevan korkean linnakukkulan saavutettavuus. Puisto sijaitsee rannassa korkean kukkulan laella, jonka vieressä lepää tiheään rakennettu vanha kaupunki, jolloin julkisen liikenteen pysäkit jäävät kauas puistoalueesta. Julkisen liikenteen solmukohdat ovat keskusta-alueella ja sen pohjoisosassa kaukana kukkulan ympäristöstä, mikä voidaan huomata keskustaa halkovasta rannasta kaakkoon suuntautuvasta puistokaistaleesta, jonka saavutettavuus on puolestaan varsin hyvä. 

Toisen kartan pohjalta (kuva 2) voidaan huomata, että kaupunkipyöräasemaverkosto on erityisen hyvä Nizzan keskustassa (Promenaden itäreuna) sekä rantaviivan läheisyydessä. Keskusta-alueen ulkopuolisien viheralueiden ympäristössä julkisen liikenteen pysäkkien määrä on tasainen, kun kaupunkipyöräverkoston ulottuvuus jää vain keskusta-alueelle.

 

Kartoista tuli mielestäni visuaalisesti ihan kivoja. Värimaailma miellyttää omaa silmää ja on varsin harmoninen. Karttojen selkeyden puolesta ulkoasuun jäi ehkä hieman hiottavaa. Puistojen väriluokituksessa huonoimmin saavutettavien viheralueiden väri olisi voinut olla hieman kauempana meren väristä. Pienimpiä puistoja on myös hieman haasteellista erottaa karttaesityksistä, kuten myös kaikkia julkisen liikenteen pysäkeitä. Yksi iso ongelma on myös varmasti aluetta tuntemattomalle paikkojen hahmottaminen ilman yhtään paikan nimeä, jonka tajusin näin jälkikäteen kun tarkastelin lähemmin tuottamiani karttoja.

Kurssi alkaa olemaan takanpäin ja gis-luokan penkkiä kulutettu muutama tovi! Tästä sai kyllä hyvän briiffauksen QGIS:n pariin ja vaikka välillä hermot meinasi pettää ja pahasti niin karttojen kanssa hääräily oli kyllä tosi kivaa, varsinkin kun tajusi oppineensa ja osasi korjata jo aiempien kertojen virheitä. Näihin juttuihin on ehkä hyvä lopetella tämä kurssi!

 

Lähteet:

Johanna Mölsä, Kurssikerta 7, (luettu 24.3.2019) (https://blogs.helsinki.fi/johannmo/2019/03/15/kurssikerta-7-2/)

http://tramway.nice.fr/schema-des-transports/

https://www.data.gouv.fr/en/

http://opendata.nicecotedazur.org/site/

 

Kuudennella kerralla kokeilimme tuottaa itse aineistoja Epicollect5 -sovelluksella ja harjoittelimme interpoloimaan karttoja. Pääsimme seikkailemaan Kumpulan lähiympäristössä ja vähän pidemmälläkin keräämässä itse pisteaineistoa ympäristön ominaisuuksista, mikä oli kyllä varsin mukavaa vaihtelua ruudun tuijottamisen sijaan!

 

Kerätyn pisteaineiston pohjalta harjoittelimme interpolointia ja teimme kartat paikoissa koetun turvallisuuden perusteella. Interpoloiminen on itsessään varsin nopea operaatio, kuten Edvin kertoi blogissaan. Lisäksi yritin itse interpoloida esityksen myös paikkojen oleskeluviihtyvyydestä, mutta interpolointi epäonnistui useasti (vaikka onnistuessaan se olisikin varsin vaivatonta), joten päädyin lopulta visualisoimaan vain kurssikerralla tehdyn harjoituksen (kuva 2.) 

Kurssikerran tehtävänä oli tuottaa kolme karttaa hasardeista opetusmateriaaliksi. Omat karttani tein maanjäristyksistä ja tulivuorista.

Tuotin ensiksi kartan sadan vuoden ajalla tapahtuneista suurista maanjäristyksistä, jotka ovat Richterin asteikolla yli 7.0 magnitudia (kuvat 3 ja 4). Halusin, että kartalla hahmottuvat alueet, joilla maanjäristysten haitat ovat suurimmat. Käytin lisäksi muita löytämiäni aineistoja mm. litosfäärilaatoista ja merialueista. Kartoista voi huomata suurimpien maanjäristysten sijaitsevan Tyynenmeren tulirenkaan alueella. Muokkasin valkoharmaasta esityksestä hieman värikkäämmän, joka toimii tässä yksinkertaisessa esityksessä mielestäni hyvin. Mikäli olisin tehnyt kartan useiden eri hasardien esiintyvyydestä, olisi neutraalimpi esitys voinut olla jopa toimivampi.

Toisessa kartassa (kuva 5) esitin vuoden 2012 yli 3.0 magnitudin maanjäristykset. Vertailukohteena ensimmäiseen karttaani, halusin tässä esittää, missä maanjäristysten esiintyvyys on korkea. Kartasta voi havaita Tyynenmeren tulirenkaan lisäksi muualla litosfäärilaattojen saumakohdissa tapahtuvan tektonisen aktiivisuuden, joka ei tule ilmi suurimpia maanjäristyksiä kuvaavasta karttaesityksestä.

Kolmannessa kartassa yhdistin suurimpia maanjäristyksiä kuvaavaan karttaan vielä tulivuoret. Kartalla on havaittavissa tulivuorten esiintymisen yhteys suuriin maanjäristyksiin litosfäärilaattojen aktiivisissa saumakohdissa.Kuva 6. Kartalla suurimmat maanjäristykset ja tulivuoret.

Karttojen opetusmateriaali mielessä pitäen yhdessä nämä kartat esittävät mielestäni hyvin maankuoren toimintaa ja siitä johtuvia maapallomme luonnonhasardeja. Kartoilta voi havaita pääpiirteisesti tektonisesta aktiivisuudesta pääteltävät litosfäärilaattojen saumakohdat sekä suurten maanjäristysten ja litosfäärilaattojen liikkeiden yhteyden maanpinnalla näkyviin tulivuoriin. Karttoja voisi käyttää myös joidenkin ihmismaantieteen teemojen opetuksessa. Opetustarkoituksessa oleellista on myös alueen nimistö, joten sen suhteen olisin voinut myös nimetä esim. merkittävimmät mannerlaatat, saumakohdat tai mantereet kartalle.

Koska hasardeita esittävät alueet ovat laajoja ja kartat näyttävät pääpiirteet  hasardien ilmenemisestä maailmanlaajuisesti, päädyin tekemään ekstrana vielä Kaakkois-Aasian alueesta täsmentävän kartan vuoden 2012 maanjäristyksistä ja liittää siihen vielä tulivuoret (kuva 7).

Kurssikerran tehtävät olivat tosi kivoja ja sitä mieltä oli ilmeisesti myös moni muukin! Aineistojen käsittely sujui kivasti, QGIS ei temppuillut pahemmin ja aihe oli kiinnostava.

 

Ensi viikolla onkin sitten viimeinen kurssikerta, huisia! Palaamisiin siis!

Riina

 

Lähteet:

Edvin Väänänen,  kurssikerta 6: hasardikarttoja (luettu 15.3.2019)(https://blogs.helsinki.fi/edvaanan/2019/02/28/kurssikerta-6-hasardikarttoja/)

 

Viidennellä kurssikerralla pääsimme bufferoimaan ja tekemään paikkatietoanalyysejä sekä kertailemaan aikaisempien kurssikertojen juttuja. Ja kuten ennalta oli arvattavissa, ei hermoromahdukset jääneet uupumaan näidenkään tehtävien osalta. Vahvat epäilykset omasta osaamistasosta nousivat useasti pintaan, kun perusjututkin tuntuivat olevan hieman hukassa. Asiaa ei toki helpottanut yhtään, että en ollut itse kurssikerralla paikalla, vaikka jälkikäteen sain kuitenkin kuulla, että pääpaino oli ratkaista tehtävät pääasiassa itsenäisesti. Toisaaltai tsenäisesti tehden oli pakko keskittyä omaan tekemiseen, mikä helpotti ymmärrystäni uusien työkalujen käytöstä. Kuten myös Nabila totesi blogissaan, tuntuvat QGIS:n työkalut toimintalogiikaltaan simppeleiltä, mutta kun itse alkaa tuottamaan karttoja vaatii se syvää keskittymistä. Varsinkin tällä kurssikerralla tämä tuli huomattua hyvin. Soveltamista tarvittiin. Yhdeksi ongelmaksi muodostuivat myös toimimattomat aineistot, jotka olivat kaataa tehtävien valmistumisen.

Harjoittelin bufferointia aikaisemmin valmistelemallani Pornaisten alueella ohjeiden perässä roikkuen (kuva 1) ja pääsinkin hyvin sisälle bufferointityökalujen käyttöön.  Seuraavana tehtävänä oli tutkia, kuinka moni asuu Malmin ja Helsinki-Vantaan lentokenttien läheisyydessä tai kiitoratojen melualueiden sisällä. Malmin lentokentän kanssa oli muutamia haasteita, mitkä johtuivat lähinnä projektioiden kanssa pelleilystä. Törmäsin samaan ongelmaan, josta kertoivat myös Joonatan ja Teemu blogeissaan. Viimeisimpänä meinasin jo unohtaa ensimmäisessä osiossa Helsinki-Vantaan lentokentästä tehtävät analyysit, mutta jo yrittäneenä seuraavan osion tehtäviä, tuntui Helsinki-Vantaan lentokentän melualueiden laskemiset mukavalta kertaukselta ja pikkupulmiinkin löysin loppuviimein ratkaisut! Ensimmäisen osion tulokset ovat taulukoissa 1 ja 2.

Taulukko 1. Malmin lentokentän bufferointiharjoituksessa saatuja tuloksia.

Malmin lentokenttä	Asukkaiden määrä alueella	Rakennusten määrä alueella
1 kilometrin säteellä  lentokentästä	9343	845
2 kilometrin säteellä lentokentästä	58906	4974
1 km säteellä lentokenttää uudemmat rakennukset	9153	790

Taulukko 2. Helsinki-Vantaan lentokenttä -harjoituksessa saadut tulokset.

Helsinki-Vantaan lentokenttä	Asukkaiden määrä alueella	Rakennusten määrä alueella
2 km säteellä	11524	2358
joista 65 dB melualueella	20	8
joista yli 55 dB melualueella	656	211
kokonaisuudessaan yli 55 dB melualueella	11923	1780
Tilapäinen Tikkurilan suunnasta tulevien lentojen aiheuttama 60dB melualue	1835	417

Seuraavana osiossa tehtävänä oli käyttää laajemmin QGIS:n työkaluja ja valita yksi kolmesta tehtävästä. Eniten minulle tuli ongelmia tässä vaiheessa, sillä en saanut kurssikerran väestötietokantaa toimimaan laisinkaan.  Koska kolmen päivän aherruksesta ja useamman avunantajan yrityksistä huolimatta kurssikerran väestöaineisto avautui QGIS:ssa täysin tyhjänä, päädyin lopulta tekemään vain tehtävän numero kolme (kuva 3), jossa pystyin hyödyntämään aikaisemman kurssikerran aineistoa. Tehtävää varten täytyi hieman kaivella aivonystyröiden lomasta valintatyökalujen käyttöä. Tehtävä oli loppujen lopuksi mukavan yksinkertainen ja järjesteli QGIS:n toimintalogiikkaa päässäni enemmän paikoilleen vitostehtäväyritysten aiheuttamien sotkujen jälkeen. Tulokset voi nähdä taulukosta 3. Oli mukavaa työskennellä aineiston parissa ja tarkastella koulupiirin aluetta. 

Taulukko 3. Harjoituksessa 3 saadut tulokset Helsingin yhtenäiskoulun koulupiirin alueelta.

Helsingin yhtenäiskoulussa seuraavana vuonna -aloittavat uudet oppilaat yhteensä (oppilasta)	29
-yläasteella opiskelevat oppilaat yhteensä (oppilasta)	63
-ala- ja yläasteella opiskelevat oppilaat yhteensä (oppilasta)	202
Helsingin yhtenäiskoulun koulupiirin -asukasmäärä yhteensä (asukasta)	2367
-ala- ja yläasteen oppilaiden osuus alueen asukasmäärästä (%)	8,53
-muunkielisiä yhteensä (asukasta)	176
-josta arvioitu kouluikäisten määrä edellisessä kohdassa lasketun prosenttiosuuden perusteella	15

Kurssikerran uutena juttuna tullut bufferointi ja puskurivyöhykkeet toimivat varsin monipuolisena työkaluna tarkasteltaessa alueita ja niiden vaikutusalueita, mikä oli kiva huomata! Puskurivyöhykkeiden avulla pystytään tutkimaan erinäisten alueiden tai kohteiden ympäristöä. Esimerkiksi kuinka suureen osaan väestöstä jokin haitta vaikuttaa, kuten juuri lentomelu tai kuinka paljon tietyntyyppistä väestöä asuu tiettyjen kohteiden ympärillä. Puskurivyöhykkeillää voi mielestäni tarkastella pistemäisten kohteiden lisäksi myös alueimaisia kohteita, jolloin voidaan esimerkiksi tutkia asuinympäristöjen viheralueiden ja rakennetun ympäristön runsautta. Samalla tavalla puskurivyöhykkeillä voidaan tarkastella myös vaikkapa vesistöjä ympäröivien maatalousympäristöjen runsautta.

Tehtävien teon jälkeen jäi fiilis, että jonkintasoinen yhteisymmärrys on syntynyt jo QGIS:n kanssa ja esimerkiksi alueiden valitseminen ja bufferointi sujuu varsin mallikaasti! Projektioiden kanssa pätevät lainalaisuudet pääsevät välillä unohtumaan karttatasoja ja projekteja tallennettaessa, mutta tulevat varmasti syöpymään vielä syvemmälle mieleeni seuraavien kurssikertojen yhteydessä. Ruututietokantojen kanssa voisin tarvita vielä harjoitusta tai jonkinlaista muistin virkistystä! Koska tehtäviä 4 tai 5 en saanut tehtyä väestötietokannan ongelmallisuuden takia, haluaisin päästä vielä harjoittelemaan myös näiden tehtävien parissa.

 

Tällaista tällä kertaa, ensi viikkoon!

Riina

 

Lähteet:

Nabila nur, viides kurssikerta (luettu 13.3.2019)(https://blogs.helsinki.fi/nabila/2019/02/23/viides-kurssikerta/)

 

Joonatan Huhdanpää, viikko 5 (luettu 13.3.2019)(https://blogs.helsinki.fi/joonatah/2019/02/21/viikko-5/)

 

Teemu Lindén, viikko 5 (luettu 13.3.2019)(https://blogs.helsinki.fi/lindetee/2019/02/20/viikko-5/)