Täähän alkaa jo sujua!

Kurssin kolmannella luennolla tehtiin kartta Afrikasta, jonka avulla pystyi tarkastelemaan timanttikaivosten, öljynporausalueiden sekä konfliktien sijoittumista mantereelle. Sain kartan valmiiksi tunnilla, mutta jostain syystä se on hävinnyt johonkin bittiavaruuteen, joten tein uuden kartan kotona (kuva 1). Toisena tehtävänä oli tarkastella tulvaindeksiä Suomen vesistöalueilla.

Nyt kolmannen luennon jälkeen alkaa pikkuhiljaa olla yhä varmempi olo QGIS:n käytöstä (ja ehkä myös blogin kirjoittamisesta). En kiellä sitä, että unohdan melkein kaikki viime luennolla käydyt asiat seuraavaan mennessä. Silti jotenkin tuntuu siltä, että varmuus ohjelman käytössä kasvaa joka luentokerran jälkeen. Nykyään en edes joudu katsomaan ohjeita koko ajan, jos teen tehtävää kotona, vaan muistan jotain ohjelman käytöstä. Geoinformatiikka tuntuu yhä kiinnostavammalta, kun pääsee kunnolla sisään erilaisten ohjelmien maailmaan.

Afrikan konflikteista

Tunnilla tehdyssä harjoituksessa aluksi yhdistettiin eri valtioille kuuluvat alueet, jotta saataisiin yksinkertaistettua aineistoa ja helpotettua analyysien tekemistä. Sitten tuotiin uutta tietoa Excel-tietokannan muodossa. Kun tein harjoituksen uudelleen kotona, en saanut Excel-tiedostoa avautumaan kunnolla (sama ongelma oli tulvaindeksitehtävässä), joten en myöskään pystynyt tekemään kaikkia samoja vaiheita, jotka teimme tunnilla.

Kuvassa 1 on esitettynä kartalla Afrikan mantereella tapahtuneet konfliktit vuosien 1947 ja 2008 välisenä aikana. Kartassa näkyy myös timanttikaivosten ja öljykenttien sijainnit. Timanttikaivosten ja öljykenttien historiaan liittyy paljon väkivaltaisia yhteenottoja, koska öljy ja timantit ovat hyvin haluttuja raaka-aineita ja kaivannaisia. Kartasta huomaakin, että erityisesti timanttikaivosten ja konfliktien sijoittumisen välillä näyttää olevan yhteys. Kuten Jessika Isomerikin blogikirjoituksessaan toteaa, kahden muuttujan samanlaista sijoittumista ei voida selittää selvällä syy-seuraussuhteella, vaan asiaan liittyy paljon muitakin tekijöitä.

Itse konkreettisen kartan lisäksi harjoituksessa operoitiin paljon attribuuttitauluilla, joihin onkin tallennettuna enemmän tietoa kuin itse karttaan.  Tietokannoissa on muun muassa tietoa konfliktien tapahtumavuosista ja koosta, kaivosten löytämisvuosista sekä internetkäyttäjien määristä eri valtioissa. Näiden tietojen perusteella voidaan tehdä paljon erilaisia päätelmiä. Jos esimerkiksi tarkastellaan konfliktien tapahtumavuosia ja verrataan niitä timanttikaivosten perustamisvuoteen, voidaan tutkia, kuinka paljon timanttikaivosten perustaminen alueelle on lisännyt konflikteja.

Internetkäyttäjien lukumäärästä taas voidaan päätellä jotain valtion kehitystasosta. Kehitystasolla taas saattaa olla yhteys konfliktien määrään. Kehitystasoa tarkastelemalla voidaan myös arvioida, onko esimerkiksi öljykenttien määrällä ollut vaikutusta valtion kehittyneisyyteen ja myös etenkin siihen, kuinka tasaisesti vauraus on jakautunut kansan kesken. Voisi kuvitella, että öljykenttien runsaalla määrällä olisi yhteys alueen vaurauteen, mutta jos internetin käyttäjiä on vain vähän, voidaan esittää varovaisia päätelmiä siitä, että vauraus ei ole jakaantunut niin tasaisesti, että tavallisella kansalla olisi varaa hankkia internet-yhteydellisiä laitteita.

Suomen valuma-alueiden tulvariskit

Varsinaisena kotitehtävänä oli luoda kartta Suomen alueelle osuvien valuma-alueiden tulvaherkkyydestä tulvaindeksin perusteella ja lisätä kyseiseen karttaan myös diagrammina alueen järvisyysprosentti. Itse tulvaindeksin laskeminen oli varsin helppoa, etenkin kun sen joutui tekemään useampaan kertaan, koska jostain syystä emme QGIS:n ja tietokoneeni kanssa pystyneet tehdä yhteistyötä. Välillä QGIS jotenkin sekosi ja jouduin tekemään tehtävän alusta ja toisinaan aloitettua tehtävää ei löytynyt tietokoneen muistista.

Tulvaindeksin laskemisen lisäksi tehtävässä piti kuitenkin myös esittää diagrammina valuma-alueen järvisyysprosentti. Tämä osoittautuikin sitten varsin työlääksi, koska edelleenkään yhteistyö ei oikein toiminut. Jostain syystä, vaikka kävin läpi ties kuinka monta erilaista diagrammin asetusta, sain aikaiseksi vain horisontaalisia viivoja, joista olisi pitänyt kasvaa pylväsdiagrammeja. Näin ei kuitenkaan käynyt, vaan parhaimmillaankin sain aikaan vain muutaman pylvään.

Ilmeisesti ongelma oli Excel-tiedoston siirtämisessä QGIS:iin, mutta en tiennyt mitä olisi pitänyt tehdä eri tavalla, jotta tiedot olisivat näkyneet oikein. Jostain syystä luvut näkyivät attribuuttitaulussa vasemmassa reunassa, vaikka kaikki muut luvut olivat oikealla. Ehkä tämä oli ongelmana, mutta en vieläkään tiedä miten tiedosto olisi pitänyt siirtää QGIS:iin, vaikka tein sen samalla tavalla kuin tuntitehtävässä. Loppujen lopuksi hermostuin asiaan ja siirsin tiedot manuaalisesti naputtelemalla attribuuttitaulukkoon ja ongelma ratkesi. Tuloksena syntyi kuvan 1 kartta, jossa näkyy sinisen eri sävyillä valuma-alueiden tulvaindeksit ja vihreinä pylväinä järvisyysprosentit.

Pohdintaa tulvaindeksistä

Mitä tummemman sinisellä valuma-alue on esitetty, sitä suurempi tulvariski alueella on. Vihreät pylväät taas kertovat siitä, kuinka suuri osa alueen pinta-alasta on järviä. Etenkin rannikolla järvisyys näyttää olevan varsin pieni, mutta etenkin Järvi-Suomen alueella ja Koillis-Lapissa järviä on pinta-alaan suhteessa varsin paljon.

Nopealla vilkaisulla voidaan huomata, että järvisyysprosentilla ja tulvariskillä on jonkinlainen yhteys. Näyttää siltä, että mitä pienempi järvien osuus pinta-alasta on, sitä suurempi on tulvariski. Järvisyys voi tasoittaa tulvia, koska järviin kerääntyy vettä joista, joten se ei pääse niin helposti tulvimaan ympäröivälle maa-alueelle.

Lähteet:

Jessika Isomeri (1.2.2022). Jessikan GIS-hurvittelut: Viikko 3 – Tietokantojen tulva, https://blogs-test.it.helsinki.fi/jessikangishurvittelut/ (viitattu 10.2.2022)