Månad: januari 2024

GIS-metodien 1 -kurssin ensimmäisellä kerralla kävimme läpi QGIS:n perustoimintoja, ja harjoituksena muokkasimme karttaa Itämeren ympärillä olevien maiden typpipäästöistä (kuva 1). Heti kun keskittyminen herpaantui edes hetkeksi, ei ollut mitään aavistusta mitä pitäisi tehdä. Kun sitten yritin itsenäisesti tehdä kartan Suomen kunnista (kuva 2), oli vielä vaikeampi pysyä mukana, kun kukaan ei näyttänyt jokaista askelta tarkasti.

Typpipäästöt Itämerellä

Onneksi saimme tarkat ohjeet siitä, miten korjata kartta Itämeren typpipäästöistä, muuten siihen olisi mennyt paljon enemmän aikaa. Olen tyytyväinen karttani väreihin. Oli mielenkiintoista huomata, värillä on paljon merkitystö sille miten kartta tulkitaan, eli kun laatii karttaa on hyvä miettiä minkä viestin haluaa materiaalista antaa. Usein esimerkiksi eri maiden päästöille annetaan punaisia värejä, ja tummemmat värit symboloivat suurempaa määrää (negatiivista). En löytänyt punaisia sävyjä sisältävää värimittaa, joten päätin käyttää vaaleanpuna-violetti värisävyjä, jotka mielestäni myös sopivat hyvin.

Kuva 1 on valmis kartta niiden maiden typpipäästöistä, joilla on raja Itämereen. Kartasta kuvassa 1 erottuvat erityisesti Puola ja Viro. Viron typpipäästöt näyttävät olevan paljon pienemmät kuin muilla. European Environment Agency:n (2023) mukaan Viro on vähentänyt päästöjään merkittävästi viimeisten 20 vuoden aikana, ja nyt typpipäästöt ovat lähes nolla. Toinen maa, joka erottui erityisen paljon, oli Puola, joka tuottaa noin kolmanneksen kaikista Itämereen vaikuttavista typpipäästöistä, erityisen suurilla typpipäästöillä. Kuten Armida blogissaan Gissful thinking (2024) kirjoitti ja European Environment Agency:n (2023) mukaan, suurin osa maan päästöistä johtuu energiantuotannosta. Puolassa suurin osa energiasta tuotetaan hiiliteollisuudella, jossa typpi muodostuu kiven polttamisen prosessissa. Maatalous ja kaupalliset markkinat ovat myös merkittäviä typpipäästöjen aiheuttajia Puolassa. Myös suurin osa Puolassa käytettävistä autoista on todella vanhoja, mikä aiheuttaa enemmän päästöjä (Cross, D. T., 2019).

Taika mainitsee blogissaan Taikamatkalla GIS-velhoksi, että rannikon pituus tulisi ottaa huomioon karttaa analysoitaessa. Kartan typpipäästöt ovat vain niitä, jotka vaikuttavat Itämereen. Kun tarkastellaan rannikon pituuksia, näyttää siltä, että kaikilla muilla mailla Itämeren ympärillä on suunnilleen yhtä pitkä rannikko, paitsi Suomella ja Ruotsilla, joilla on huomattavasti pidempi rannikko. Tämä tarkoittaa, että Puolan päästöt ovat todellisuudessa vielä suuremmat kuin mitä kuvista näkee. Suomi ja Ruotsi päätyvät pitkistä rannoistaan huolimatta samaan luokkaan kuin useimmat muut, mikä viittaa vähäisiin päästöihin. On kuitenkin muistettava, että vaaleanpunaisen värin väli on niin suuri kuin 3,2% – 13,3%.

Suomen kunnat

Kurssin toinen tehtävä tehtiin itsenäisesti, mikä teki tehtävästä erittäin vaikean. Vaikka olin juuri suorittanut ensimmäisen tehtävän samana päivänä, olin silti ehtinyt unohtaa, miten jotkin vaiheet tulisi tehdä. Ruotsinkielisenä valitsin tehtäväksi tarkastella ruotsinkielisten osuutta kunnissa. Kuva 2 on lopullinen kartta Suomen ruotsinkielisten osuudesta kunnissa.

Kuva 2 on valmis kartta ruotsinkielisten osuudesta Suomen kunnissa. Kartasta näkee selvästi, missä kunnissa on eniten ruotsinkielisiä. Muuten se näyttää miltä ajattelinkin sen näyttävän, mutta yllätyin siitä, kuinka paljon ruotsinkielisiä näyttää olevan Lapissa, erityisesti ”käsivarressa”.

Kun katsoo karttaa, näyttää siltä, että on paljon kuntia, joissa ruotsinkielisten osuus on suuri, mutta on otettava huomioon, että kahdella tummimmalla ”värikategoriolla” on 40%:n väli (1,34-40,38 ja 40,38-92,4), mikä on melko suuri. Tämä tekee pohjoisessa näyttämään siltä, ​​että ruotsinkielisiä on enemmän kuin todellisuudessa on, eli Lapin ”käsivarressa” ei oikeasti ole paljoa vailkka silä näyttää.

Eri arvoluokat tehtiin automaattisesti QGIS:llä. Huomaan, että niillä ei ole erilaisia arvoja siinä missä yksi päättyy ja toinen alkaa. Tämä tulisi aina olla, koska arvoja voi ilmetä, jotka sopivat kahteen eri väriin. Esimerkiksi viimeinen päättyy 40,38 %:iin, ja seuraava kategoria alkaa 40,38 %:sta, joten jos jossain kunnassa sattuisi olemaan tarkalleen 40,38 % ruotsinkielisiä, karttaan tulee jonkinlainen virhe.

Tehtävä oli yleisesti ottaen mielenkiintoinen, ja koen tulleeni tutuksi QGIS-ohjelman kanssa. Tunnen kuitenkin olevani vielä hieman epävarma, ja tarvitsen enemmän harjoitusta QGIS-ohjelman ja yleisesti geoinformatiikan parissa.

 

Lähteet: 

European Environment Agency. (24.11.2023). Air pollution country fact sheets 2023. https://www.eea.europa.eu/themes/air/country-fact-sheets/2023-country-fact-sheets 

Wanström, Armida. (13.1.2024). Bekantningsprocessen till QGIS vecka 1. Gissful thinking. https://blogs.helsinki.fi/armida/2024/01/13/gissful-thinking/ 

Cross, D. T. (20.10.2019). Why air pollution in Poland is the worst in Europe. Sustainability Times.  https://www.sustainability-times.com/clean-cities/battling-the-scourge-of-air-pollution-in-poland/

Jaakkola, Taika. (17.1.2024). QGIS for dummies ja karttojen laatimisen perusteita. Taikamatkalla GIS-velhoksi. https://blogs.helsinki.fi/jztaika/2024/01/17/qgis-for-dummies-ja-karttojen-laatimisen-perusteita/

På första kurstillfället av GIS-metoder 1 -kursen gick vi igenom de grundläggande funktionerna i QGIS, och som en övning redigerade vi en karta över kväveutsläppen från länderna runt Östersjön (bild 1). Så fort koncentrationen sviktade ens för ett ögonblick, undrade jag vad som skulle göras. När jag sedan skulle på egen hand laga en karta om Finlands kommuner (bild 2), var det ännu svårare att hänga med då ingen visade exakt varje steg.

Kväveutsläpp vid Östersjön

Som tur fick vi noggranna instruktioner till hur man lagar kartan över kväveutsläppen vid Östersjön, annars skulle det tagit superlänge. Jag är nöjd med färgerna på min karta. Det var intressant att inse att man måste tänka på vilken färg man ger till olika kartor, så att de passar vad man vill förmedla med kartan. Man ger ofta röda färger till till exempel olika länders utsläpp, förstoss symboliserar också de mörkare färgerna större mängd. Jag råkade inte hitta färgskalan med de röda tonerna så det fick vara bra med rosa-lila, vilket jag nog tycker också passar bra.

Från kartan på bild 1 sticker speciellt Polen och Estland ut. Estlands kväveutsläpp verkar vara mycket mindre än de andras. Enligt European Environment Agency (2023) har Estland minskat på sina utsläpp mycket under de senaste 20 åren, nu är kväve utsläppen nära noll. Det andra landet som stack ut speciellt mycket var Polen med ungefär en tredjedel av alla kväveutsläpp som påverkar Östersjön, med extra mycket kväveutsläpp. Som Armida skrev i sin blog Gissful thinking (2024) och enligt European Environment Agency, är största delen av landets utsläpp på grund av produktionen av energi. I Polen produceras största delen av energin med kolindustrin, där kväve bildas i förbränningen av kolet. Lantbruken och de kommerciella marknaderna har också stor andel till kväveutsläppen. Största delen av Polens bilar är väldigt gamla, vilket också orsakar mera utsläpp (Cross, D. T., 2019).

I sin blog Taikamatkalla GIS-velhoksi nämner Taika att man också bör tänka på längden av strandlinjen då man analyserar kartan. Kväveutsläppen på kartan är de som påverkar Östersjön. Då man ser på strandlinjernas längd syns det att alla andra länder runt Östersjön har unefär lika lång strandlinje utom Finland och Sverige som har betydligt längre. Detta gör att Polens utsläpp i verkligheten är ännu större än man på bilden kan se från färgerna.  Finland och Sverige hamnar trots sina långa strandlinjer i samma kategori som de flesta andra, vilket tyder på lite utsläpp, men man måste ändå tänka på att intervallet för den rosa färgen ändå är från 3,2% ända till 13,3%.

Finlands kommuner

Kurstillfällets andra uppgift gjordes på egenhand, vilket gjorde uppgiften väldigt svår. Fastän jag just tidigare samma dag utfört den första uppgiften hade jag ändå hunnit glömma bort hur vissa av stegen skulle göras. Som svenskspråkig, valde jag att göra uppgiften över de svenskspråkigas andel i kommunerna. Bild 2 är den slutliga kartan över Finlands svenskspråkigas andel i kommunerna.

På kartan ser man tydligt i vilka kommuner det finns flest svenskspråkiga. Den ser annors ut som jag tänkte mig men jag blev förvånad av hur mycket svenskspråkiga det finns i Lappland, speciellt i ”armen”.

Då man ser på kartan ser det ut som att det finns väldigt många kommuner där de svenskspråkigas andel är stor, men man ska ta beaktande att de två mörkaste ”färgkategorierna” har 40%:s intervall (1,34-40,38 och 40,38-92,4), vilket är ganska stort. Just det här gör att det i norr ser ut som att det finns fler svenskspråkiga än det i verkligheten finns.

Intervallen mellan de olika värden gjordes automatiskt av QGIS, och jag märker att de inte har olika värden på där en slutar och nästa börjar. Det här borde alltid finnas eftersom det kan uppkomma värden som passar in i två olika färggrupper. Till exempel slutar den nästsista på 40,38% och den sista kategorin börjar på 40,38%, så om det skulle finnas någon kommun som råkar ha 40,38% svenskspråkiga, blir det och se tokigt ut på kartan.

Uppgiften var i allmänhet intressant och jag känner att jag blev bekant med programmet QGIS. Jag känner mig ändå lite osäker och det behövs mer övning med programmet och i allmänhet med geoinformatik.

Källor:

European Environment Agency. (24.11.2023). Air pollution country fact sheets 2023. https://www.eea.europa.eu/themes/air/country-fact-sheets/2023-country-fact-sheets 

Wanström, Armida. (13.1.2024). Bekantningsprocessen till QGIS vecka 1. Gissful thinking. https://blogs.helsinki.fi/armida/2024/01/13/gissful-thinking/ 

Cross, D. T. (20.10.2019). Why air pollution in Poland is the worst in Europe. Sustainability Times.  https://www.sustainability-times.com/clean-cities/battling-the-scourge-of-air-pollution-in-poland/

Jaakkola, Taika. (17.1.2024). QGIS for dummies ja karttojen laatimisen perusteita. Taikamatkalla GIS-velhoksi. https://blogs.helsinki.fi/jztaika/2024/01/17/qgis-for-dummies-ja-karttojen-laatimisen-perusteita/