Viimeinen tehtävä ja kurssin päätös

Viimeisenä tehtävänä oli tarkoitus luoda oma kartta itse etsityistä aineistoista. Tehtävässä oli hyvin paljon vapautta: kiinnostavien aineistojen valitsemiseen meni melko paljon aikaa, mutta lopulta sain ne valittua ja toivottavasti niistä tuli jotain tehtävänannon mukaista. Huomasin kuitenkin valittuani aineistot, että ne eivät välttämättä vastaa aivan täsmällisesti tehtävänantoa, mutta toivottavasti ne kelpaavat kuitenkin. Valitsin siis Tilastokeskuksen aineiston Helsingin, Espoon ja Vantaan oppilaitoksista (Paituli) sekä Tilastokeskuksen aineiston opiskelijoiden ja asukkaiden määristä postinumeroalueittain. Tavoitteenani oli tehdä kartta, josta näkyisi oppilaitosten sijainnit ja opiskelijoiden asuinpaikat. Tästä voisi sitten tutkailla, että missä päin opiskelijat asuvat ja asuvatko he lähellä oppilaitoksiaan.

Olisin tahtonut Anna Makkosen tavoin tehdä jonkinlaisia diagrammeja, mutta en vain usean tunnin työnkään jälkeen löytänyt sellaista aineistoa, joka kiinnostaisi, josta saisi tehtyä hyvän vähintään kahden muuttujan kartan ja, josta saisi myös sisällytettyä karttaan diagrammin. Niinpä päädyin sitten ihan mielenkiintoiseen ja itselleni ajankohtaiseen aiheeseen eli opiskelijoiden sijoittumiseen suhteessa oppilaitoksiin.

Vasta aineistot QGIS:iin tuotuani tajusin kuitenkin, että oppilaitosaineisossa on vain lukioita ja peruskouluja. Ajatuksenani oli tutkia pääosin korkeakouluopiskelijoiden sijoittumista, koska tulkitsin Tilastokeskuksen aineiston opiskelijoiden tarkoittavan heitä. Niinpä päädyin erittäin epätarkkaan ratkaisuun: katsoin Google Mapsista Pääkaupunkiseudun korkeakoulujen sijainnit ja tein uuden karttatason, johon sijoitin ne kartalle. Ratkaisuni oli epätarkka, mutta en löytänyt aineistoa korkeakoulujen sijainneista. Olin tätä ennen tuskaillut aineistojen etsimisen kanssa tunteja, joten luovutin ja päädyin tähän päätökseen.

Tuotuani aineistot QGIS:iin, laskin ensiksi opiskelijoiden osuuden kaikista postinumeroalueen asukkaista, minkä jälkeen yhdistin opiskelijoiden osuuden postinumeroalueita kuvaavaan tiedostoon. Tämän jälkeen loin koropleettikartan, joka esittää opiskelijoiden osuuden kaikista asukkaista. Sitten rajasin oppilaitoksista vain Helsingin, Vantaan ja Espoon alueella olevat, koska alun perin aineistossa olivat kaikki Suomen oppilaitokset. Lopuksi lisäsin korkeakoulut kartalle. Lopputuloksena syntyneestä kartasta voi tutkia opiskelijoiden sijoittumista suhteessa oppilaitosten sijaintiin.

Kartasta erottuu ainakin selkeänä tummana alueena Otaniemi, jossa Aalto-yliopiston sijoittumisen takia on hyvin suuri opiskelijoiden osuus. Myös jotkin yksittäiset postinumeroalueet erottuvat muuten melko tasaisesta joukosta. Esimerkiksi Espoon Suvisaaristo ja Helsingin Östersundom erottuvat tummempina, vaikka kyseisillä alueilla ei oppilaitoksia juurikaan ole. Tämä saattaa johtua siitä, että etenkin Suvisaaristossa asukkaita on melko vähän, joten opiskelijoita voi silloin olla suurempi osuus. Vähiten opiskelijoita on muun muassa Santahaminassa. Saarella asuu vai yhdeksän opiskelijaa, mikä on noin 2% asukkaista. Myös tarkasteltavan alueen pohjois- ja itäosissa on melko vähän opiskelijoita. Olettaisin, että tämä johtuu pääosin oppilaitosten vähyydestä. Yleisesti voisi sanoa, että siellä, missä on oppilaitoksia, on myös opiskelijoita.

Vaikka QGIS osaa joskus temppuilla oikein kunnolla, on kurssi ollut hyvin mielenkiintoinen ja olen oppinut paljon QGIS:n käytöstä. Kuten Makkonenkin blogissaan toteaa, oli mukavaa, että apua oli tarjolla, jos sitä kaipasi. Odotan innolla seuraavaa geoinformatiikan kurssia, jolla tällä kurssilla opittuja taitoja pääsee kehittämään ja oppimaan lisää.

Lähteet:

Tilastokeskus: Paavo, Asukkaiden pääasiallinen toiminta 2019. Päivitetty 25.1.2021 https://pxnet2.stat.fi/PXWeb/pxweb/fi/Postinumeroalueittainen_avoin_tieto/Postinumeroalueittainen_avoin_tieto__2022/paavo_pxt_12f4.px/table/tableViewLayout1/ (viitattu 24.3.2022)

Paituli: Tilastokeskus, Oppilaitokset. 2020 https://paituli.csc.fi/download.html (viitattu 24.3.2020)

KK4: Kurssikerran 4 aineisto Helsingin, Vantaan ja Espoon alueesta (viitattu 23.3.2022)

Google Maps: Pääkaupunkiseudun ammattikorkeakoulut, Helsingin yliopiston kampukset ja Aalto-yliopisto (viitattu 23.3.2022)

Anna Makkonen (4.3.2022).  Annmakko’s blog: Viimeisiä viedään… https://blogs.helsinki.fi/annmakko/?lang=en (viitattu 24.3.2022)

Interpolointia ja pisteitä kartalla

Luennon aluksi pääsimme osallistumaan itse paikkatiedon tuottamiseen datan keräämisen muodossa. Kiersimme Kumpulan lähialueita Epicollect5-sovelluksen kanssa ja loimme pisteitä kartalle. Kyseisten pisteiden avulla muodostettiin kuvassa 1 näkyvä interpoloitu kartta. Kartta on siis tuotettu laskemalla pisteiden sisältämästä datasta pisteen herättämän turvattomuuden tunteen arvoja niin, että yksi piste vaikuttaa viereisiin enemmän ja kauempiin vähemmän. Kartasta puuttuu legenda, pohjoisnuoli ja mittakaava, koska otin vain nopeasti kuvakaappauksen kartasta, kun kurssilla siirryttiin eteenpäin. Siniset alueet siis merkitsevät turvallisempaa aluetta ja punaisten alueiden herättämä turvattomuuden tunne on suurempi.

Pistekarttoja oppimateriaaliksi

Tarkoitus oli tällä kurssikerralla tehdä pistemuotoisesta datasta karttoja, joiden avulla voidaan opettaa kouluissa maantieteellisistä ilmiöistä, lähinnä mm. litosfäärilaatoista, tulivuorista ja maanjäristyksistä. Kuvassa 2 on kartta tulivuorten sijainneista maapallolla. Kuvaan 3 taas on merkitty yli 2 magnitudin maanjäristykset vuosina 2010-2020. Tulivuoria kuvaava kartta on varsin yksinkertainen, koska siihen on merkitty vain tulivuoret ja ne on merkitty mielestäni melko erottuvalla pisteellä. Symbolin koko ja väri erottavat tulivuoret taustakartasta ja myös toisistaan. Tulivuoria esittävän kartan tekemisessä oli ongelmia, koska en saanut aluksi tiedostoa avattua QGIS:ssä niin, että pisteet näkyisivät oikein, mutta onneksi loppujen lopuksi kartan teko onnistui.

Kuvan 3 kartta maanjäristyksistä on hieman sekavampi, koska halusin erottaa erisuuruiset maanjäristykset toisistaan. Tämän seurauksena kartalla on paljon eri värejä ja eri kokoisia pisteitä. Esitin kartalla suuremman magnitudin järistykset suuremmalla ja tummemmalla pisteellä ja pienemmät vastaavasti vaaleammalla ja pienemmällä pisteellä. Ilmeisesti legendasta jäi puuttumaan maininta siitä, että luku tarkoittaa siis magnitudin suuruutta järistyksessä. Suuret pisteet on sijoitettu pienempien alle, jotta ne eivät peittäisi pienempiä järistyksiä alleen. Kartasta näkyy kuitenkin myös suurempien järistysten sijainnit, koska myös tummemmat ja suuremmat pisteet erottuvat ainakin värin perusteella pienempien pisteiden alta.

Kuvassa 4 on vielä maanjäristykset ja tulivuoret merkitty samaan karttaan. Kyseinen kartta on vielä hieman sekavampi, mutta se antaa tietoa tulivuorten ja maanjäristysten sijantien yhteydestä. Kartasta näkyy myös varsin selvästi litosfäärilaattojen reunat ja vaikka ei tietäisi missä laattojen reunat menevät, herättää kartta ajatuksia mahdollisesta yhteydestä maanjäristysten ja tulivuorten välillä. Kuvan 5 kartassa on vielä esitetty meteoriittien putoamispaikat maapallolla. Etenkin Yhdysvaltojen alueella pisteitä on kartassa niin paljon, että ne ikään kuin sulautuvat toisiinsa ja muodostavat vain punaisen pilven. Muuten kartta on yksinkertainen ja informatiivinen.

Kuvien 2-5 karttoja voi käyttää kouluopetuksessa opetettaessa esimerkiksi litosfäärilaatoista ja maanjäristyksistä sekä tulivuorten synnystä. Ne auttavat selittämään litosfäärilaattojen rajojen ja vulkaanisen toiminnan yhteyttä. Kuten Saara Aaltonenkin blogissaan kirjoittaa, etenkin Tyynenmeren tulirenkaan alueen endogeeniset prosessit ovat kartoissa hyvin näkyvissä. Opettajan on mahdollista pohtia oppilaiden kanssa esimerkiksi sitä, miksi kartoissa näkyy selvästi tietyt linjamaiset muodot sekä miksi meteoriitteja on pudonnut tietyille alueille enemmän kuin toisille.

Myös ilmiöiden seurauksia voitaisiin miettiä yhdessä. Kuvassa 6 onkin esitetty tulivuorten sijainnit ja ihmispopulaatioiden koko ympäri maailmaa. Tällaisten karttojen avulla voidaan pohtia tulivuorten synnyn ja sijainnin lisäksi myös niiden merkitystä ihmisten elämille ja omaisuudelle. Kuvassa 7 on tulivuorten lisäksi kuvattuna myös litosfäärilaattojen rajat. Kyseisenlaista karttaa voidaan tutkia esimerkiksi sen jälkeen, kun on pohdittu yhdessä tulivuorten ja maanjäristysten sijoittumista tietyille alueille, esimerkiksi Tyynenmeren tulirenkaan alueelle.

En muuten itse tätä huomannut, mutta Saaran blogia lukiessani tajusin omienkin karttojeni mittakaavojen olevan päin mäntyä. Olettaisin mittakaavaongelman johtuvan karttojen projektiosta, jonka arvelen olevan Mercator. Projektio vääristää etäisyyksiä ja sen seurauksena QGIS menee myös sekaisin, eikä esitä mittakaavaa oikein.

Lähteet:

Saara Aaltonen (25.2.2022). Saara goes gis: KK6 pistetietoja ja interpolointia https://blogs.helsinki.fi/aaltosaa/?lang=en (viitattu 26.2.2022)

Views of the World: Volcanoes and human population 23.4.2015 https://www.viewsoftheworld.net/?p=4461 (viitattu 26.2.2022)

World in Maps: Volcanoes world map; Tectonic plates and volcanoes world map https://worldinmaps.com/volcanoes/ (viitattu 26.2.2022)

GIS-pohdintaa, taulukoita ja koulujen oppilasmääriä

Tällä viikolla pääsimme hieman itsenäisemmin työskentelemään rakkaan QGIS:n kanssa. Tunnilla teimme aluksi yhdessä alkutehtävän, minkä jälkeen saimme tehdä omaan tahtiin annettuja tehtäviä. Tämä itsenäisempi työskentely oli jotenkin vapauttavaa, kun tehtäviä sai tehdä omaan tahtiin ilman huolta siitä, että jää jälkeen muista. Toisaalta tällainen oman onnen nojaan jääminen lisää ongelmia kyseisen ohjelman kanssa ja hämmennystä sekä muistinmenetyksiä. Vaikka ohjeiden kanssa työskentely tuntuu helpolta ja selkeältä, ilman ohjeita työskennellessä tuntuu, että unohdan jokaisen toiminnon ja joudun miettimään pitkään jotain yksinkertaista tietokantaliitosta. Myös edellisen kurssikerran asiat unohtuvat erittäin helposti, etenkin kun ei ole ketään, joka selittäisi asiat vaihe vaiheelta.

Mutta ei siinä mitään, itse ainakin opin parhaiten tekemällä itse jotain konkreettista, joten itsenäinen työskentely ja kavereiden kanssa asioiden pohtiminen auttaa oppimisprosessia eteenpäin. Ja, kuten Tiina Ilmoniemi on blogissaan todennut, tehtävät helpottuvat pikku hiljaa, kun alkaa ymmärtämään, miten jokin työkalu toimii ja mitä se tarkalleen ottaen tekee. Taulukossa 1 on esitetty vastauksia kysymyksiin, joihin itsenäisissä tehtävissä piti löytää vastaus. Taulukko on kuvana, koska html-muoto ei avautunut ainakaan omalla koneellani, kun kokeilin liittää taulukon sillä tavalla.

Suurin osa ensimmäisen ja toisen tehtävän kysymyksistä oli melko helppoja ja niihin sainkin selvitettyä vastauksen ihan hyvin. Kuitenkin, kun siirryin eteenpäin valinnaiseen tehtävään, valitsin koulu-tehtävän, vaikka yritinkin tehdä putkiremonttitehtävää aluksi. Kompastuskiveksi putkiremonttitehtävässä osoittautui kartan tekeminen, koska en jostain syystä saanut tehtyä vaadittua karttaa. Niin siirryn usean tunnin mietinnän jälkeen pohtimaan koulujen oppilaisiin liittyviä kysymyksiä.

Ensin erotin tarkasteltavan koulupiirin ja sen asukkaat muista tietokantojen tiedoista omiksi karttatasoikseen. Olen tehtävissä laskenut seuraavana vuonna koulun aloittavat nykyisten 6-vuotiaiden mukaan, vaikka joku ensi vuonna koulun aloittava saattaa hyvinkin olla vielä viiden vanha. Myös yläasteikäisten ikää yksinkertaistin hieman määrittämällä yläasteikäiset 13-15-vuotiaiksi eli seuraavan vuoden yläasteikäisiä ovat nykyiset 12-14-vuotiaat.

Taulukko 1. Vastauksia harjoitusten kysymyksiin

QGIS-pohdintaa

Toistan varmaan itseäni, mutta joka viikko tuntuu, että QGIS:stä oppii lisää ja sen maailma alkaa avautua. Teknisten ongelmien ja takkuilevan paikkatieto-ohjelman luoma epätoivo alkaa vaihtua ajatukseen, että kyllä tämä vielä jonain päivänä hallitaan. Tällä hetkellä (osin varmaan tämän viikon harjoitusten takia) tuntuu siltä, että osaan parhaiten bufferointiin ja erilaisten teemakarttojen tekemiseen liittyviä asioita. Vastaus kysymykseen, mitä hallitset mielestäsi hyvin, vaihtelee kuitenkin viikosta toiseen, koska vanhat asiat unohtuvat helposti, jos niitä ei kertaa. Bufferointia harjoiteltiin tämän viikon harjoituksissa ja sen avulla voi selvittää erilaisia etäisyyksiin liittyviä kysymyksiä. Teemakarttojen tekeminen taas on tärkeää harjoitusten ja oikeiden tutkimuksen tulosten esittämisessä. Lisää harjoitusta taidan tarvita ihan kaikilla osa-alueilla, jotta QGIS:n käyttö tulee sujuvaksi ja pysty tekemään harjoituksia ilman ohjeita.

Tarkemmin eriteltynä bufferit eli puskurivyöhykkeet soveltuvat esimerkiksi jonkun asian vaikutusalueen selvittämiseen tai esimerkiksi harjoituksissakin käsiteltyyn melualueiden tarkastelemiseen ja siihen asuuko tietyn matkan päässä jostain melunlähteestä kuinka paljon ihmisiä. Puskurivyöhykkeet sopivat myös sen tarkasteluun, millaista asiakaskuntaa mahdollisen uuden ostoskeskuksen lähialueilla tulisi olemaan, kun suunnitellaan keskuksen sijoittamista.

QGIS on mutkikas ja oikukas ohjelma. Jonkin tehtävän ratkaiseminen voi jollain kerralla mennä kerralla putkeen, mutta seuraavalla kerralla sama toiminto saattaa koko ohjelman jumiin. QGIS:sä kaikki toiminnot eivät kuitenkaan ole mahdollisia, joten sen avulla ei voi tehdä kaikkia mahdollisia operaatioita. Ohjelma itse siis asettaa joitain reunaehtoja ongelmien ratkaisuun, toki riippuen käyttäjästä. Ongelmien ratkaisussa on suuri ero, jos ratkaisijana olen minä verrattuna johonkin paikkatietoasiantuntijaan. Itse en voi vielä sanoa olevani mikään mestari QGIS:n käytössä, koska en ole toiminut sen parissa vielä pitkään, joten ongelman ratkaisussa kaikki avaimet eivät ole käytössä ja käytössä olevienkin käyttämiseen liittyy epävarmuutta. Myös paikkatietoaineistojen saatavuus luo joitain reunaehtoja ongelmanratkaisuun, koska jos tietty aineisto ei ole saatavilla, tyssää ongelmanratkaisu siihen, tai sitten aineiston joutuu tehdä itse, mihin menee aikaa ja se voi olla haastavaa edelleen riippuen käyttäjän taidoista.

Lähteet:

Tiina Ilmoniemi (20.2.2022). Geoinformatiikkaa: Bufferointeja ja clippailua https://blogs.helsinki.fi/tiinailm/ (viitattu 20.2.2022)

Nyt alkaa kyllä mennä hermot näihin tietokonehommiin…

On se kiva, kun unohtaa tallentaa työt omalle koneelle kurssikerran jälkeen… Taas kerran kävi niin, ettei tunnilla tehty työ ollut tallentunut koneelleni, vaikka muistaakseni tallensin pilveen kaikki tehdyt tasot ja valmiit työt. No, ei siinä auttanut sitten muu kuin alkaa tekemään kaikkea uudestaan kotona. Jostain syystä kotona mikään ei mene suunnitelmien mukaan, vaikka kurssikerralla kaikki toimisi oikein mukavasti. Hyvä puoli siinä on se, että ainakin saan paljon harjoitusta, mutta kun kärsivällisyys ei tunnu enää riittävän QGIS:n kanssa tappeluun…

Rastereita ja ruutuja

Tunnilla sain tehtävän tehtyä ja olin muistaakseni ottanut joitain karttoja ulos QGIS:stä, mutta kotona kaikki alkoi alusta, kun blogikirjoitus pitää saada ennen seuraavaa kurssikertaa tehtyä eikä ole aikaa mennä kampukselle hakemaan kuvia koneelta. Join attributes by location -toimintoa käytettäessä oli hieman ongelmia, kun en muistanut viime tiistailta paljoakaan (pitäisi varmaan alkaa tekemään nämä blogitekstit aiemmin…), mutta lopulta sain kartan aikaiseksi. Kuvassa 1 on kartta ruotsinkielisten sijoittumisesta Pääkaupunkiseudulle absoluuttisin arvoin, joka jostain syystä näyttää ainakin omaan silmääni erilaiselta kuin tunnilla tekemäni, mutta ohjeiden mukaan sekin on tehty, joten en tiedä missä vika on (jos sitä on olemassa). Kuva 2 on kartta, johon on laskettu vastaavasti ruotsinkielisten asukkaiden suhteellinen osuus prosentteina koko väkiluvusta.

Kuvan 1 kartasta voi tulkita, että ruotsinkielisiä on eniten lähempänä rannikkoa eli etelämmässä. Pääkaupunkiseudun pohjois-osissa ruotsinkielisiä on kartan mukaan vain vähän. Voisi kyllä olla, että karttaan olisi kannattanut lisätä muutama luokka lisää, jotta pohjois-osien ruotsinkielisten määrät olisivat erottuneet paremmin. Nyt näyttää siltä, että tuolla alueella ei ole melkeinpä ollenkaan ruotsinkielisiä, vaikka heitä siellä varmasti on ainakin muutama, kuten kuvan 2 karttakin esittää. Janne Turunen on lisännyt karttaansa vielä suuralueiden nimet, mikä olisi omassa kartassani voinut olla varsin hyvä idea, koska nyt kartta näyttää hieman epäselvältä etenkin, jos lukija ei ole tottunut tarkastelemaan koko Pääkaupunkiseudun aluetta kerralla.

Kuvassa 2 on esitettynä ruotsinkielisten suhteellinen osuus koko ruudun asukkaista. Myös tähän karttaan olisi ehkä voinut lisätä vielä kuudennen luokan. Kuten Turunenkin blogissaan kirjoittaa, ruututeemakartalla voisi esittää absoluuttisi arvoja paremmin kuin esimerkiksi tavallisella koropleettikartalla, koska ruutukartassa jokainen alue on samankokoinen, joten koropleettikartan ja absoluuttisten arvojen ongelmaa ei tällaisessa kartassa ole. Koropleettikartalla ei siis voi esittää absoluuttisia arvoja, koska alueet ovat eri kokoisia ja tällainen esitystapa vääristäisi tulosten jakaantumista.

Ruututeemakartta ei esitä arvoja tiettyjen alueiden perusteella, vaan samankokoisina ruutuine. Esimerkiksi Suomea esittävä koropleettikartta voisi olla jaettu maakunnittain tai kunnittain. Tällaista jakoa ei voida tehdä ruutukartalla. Ruututeemakartan luettavuutta voi lisätä lisäämällä nimistöä, kuten Turunen on tehnyt, mutta koropleettikartassa luettavuus voi olla hieman parempi varsinkin, jos lukija tuntee tarkasteltavaa aluetta hieman huonommin.

Pornaisten korkeuskäyrät

Toisena tehtävänä tunnilla oli tutkailla Pornaisten korkeusvaihteluita korkeuskäyrien ja rinnevarjostuksen avulla. Loimme QGIS:n avulla rinnevarjostuksen peruskarttalehden oheen ja teimme myös korkeuskäyrät kartalle, jolta ne puuttuivat. Tämä onnistui myös kotona oikein hyvin, vaikka kun yritin ladata Paitulista peruskarttalehteä korkeuskäyrillä vertailua varten, sain vain pelkät korkeuskäyrät.

Kuvassa 4 näkyy vain korkeuskäyrät, mutta se on otettu kuvakaappauksena lähes täsmälleen samasta kohtaa kuin kuva 3, joten ehkä kuvia voi vertailla keskenään. Kuvien perusteella Paitulista ladattu ja QGIS:llä tehty kartta näyttävät melko samanlaisilta ja vaikuttavat vastaavan toisiaan melko hyvin. Joitain eroja kuitenkin löytyy, esimerkiksi kuvien koilliskulmassa sijaitseva mäki näyttää hieman eri muotoiselta molemmissa kuvissa. Jos QGIS:n korkeuskäyrät esittäisi ilman peruskarttalehteä, näyttäisivät kuvat melko samanlaisilta.

Lähteet:

Paituli: https://paituli.csc.fi/download.html, Maanmittauslaitoksen aineisto Peruskartan korkeuskäyrät

Janne Turunen (27.1.2022). Geoinformatiikan mystiset menetelmät: QGIS – ruutuja ja rasterikarttoja https://blogs.helsinki.fi/janneturunen/ (viitattu 14.2.2022)

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)

Matka jatkuu geoinformatiikan ihmeelliseen maailmaan

Kurssi toisella viikolla jatkettiin QGIS-ohjelmaan syventymistä, tällä kertaa erilaisten projektioiden ja pinta-alan vääristymien kautta. Olikin hyvä, että vaikka olimme jo edellisellä viikolla käyneet läpi perusasioita QGIS:n käytöstä, olivat myös tämän viikon ohjeet yhtä selkeitä. Viikossa ehtii unohtua yllättävän paljon asioita ohjelmasta, jota on käytetty vasta vain vähän.

Ensimmäinen kurssikerralla tehty kartta (kuva 1) esittää Mercatorin projektion ja ETRSTM35-koordinaatiston eroja pinta-alan esittämisessä. Olen tässä tehtävässä ilmoittanut pinta-alojen suhteet lukuina, mutta suhteen olisi voinut esittää vaikkapa prosentteina, kuten esimerkiksi Janne Turunen (Turunen 2022) blogitekstissään on alat ilmoittanut. Itse päädyin myös käyttämään eri värejä pinta-alojen erojen ilmoittamiseen, kun Turunen taas on päätynyt käyttämään yhden värin ero sävyjä. Tästä huomaa, että kurssin tehtävät voi toteuttaa hyvin monella ero tavalla noudattaen samaa tehtävänantoa.

Kuvan 1 kartasta huomataan, että Mercatorin projektio vääristää pinta-aloja melkoisesti etenkin pohjoisessa Suomessa. Kyseinen projektio on oikeasuuntainen, joten napojen läheiset alueet näkyvät paljon suurempina verrattuna kolmiulotteiseen maapalloon. Pahimmillaan Mercator vääristää pinta-aloja kahdeksankertaisesti todellisuuteen nähden.

Kuvassa 2 on esitettynä puolestaan toisen vertailuun valitun karttaprojektion, Winkel tripel -projektion, pinta-alojen suhde ETRSTM35-koordinaatistoon. Kartasta voi huomata, että Winkel tripel vääristää pinta-aloja Mercatorin tavoin pohjois-etelä-suunnassa, mutta vääristymän suuruus pienenee pohjoiseen mentäessä toisin kuin Mercatorissa. Winkel tripel kehitettiin pyrittäessä minimoimaan kaikki kolme projektioihin liittyvää vääristymää: suunnat, etäisyydet ja pinta-alat. Vääristymät ovatkin Mercatoriin verrattuna hyvin pieniä ja vaihtelevat Suomen alueella pienellä vaihteluvälillä.

Viimeisenä otin vertailuun mukaan Bonnen projektion. Kyseinen projektio eroaa muista kahdesta tarkastelun kohteena olleesta projektiosta siinä, että Bonnessa pinta-alojen vääristymät muuttuvat itä-länsi-suunnassa, pohjois-etelän sijaan. Pienin vääristymä verrattuna ETRSTM35-koordinaatistoon on pohjois-etelä-suuntaisella kaistaleella, joka kulkee Suomen keskeltä. Tästä itään ja länteen liikuttaessa vääristymä kasvaa. Kuitenkin pinta-alojen vääristymän ero on hyvin pieni verrattuna Mercatorin projektioon.

QGIS-taitoni kehittyvät koko ajan ja olen huomannut edistymistä jo kahden kurssikerran jälkeen, vaikka vieläkään ohjelman kanssa toimiminen ei ole kovin helppoa. Toisen viikon tehtävät olivat mielenkiintoisia ja projektioita oli melko helppo verrata keskenään sen jälkeen, kun olin omaksunut tavan, jolla vertailu toimii. Oli hyvä, että vertailu toistettiin useampaan kertaan, koska niin QGIS:n kanssa toimiminen tulee tutummaksi.

Lähteet:

Janne Turunen (27.1.2022). Geoinformatiikan mystiset menetelmät: QGIS osa kaksi – syvemmälle kaninkoloon, https://blogs.helsinki.fi/janneturunen/ (viitattu 31.1.2022)

Kurssin ensimmäinen katsaus QGIS:iin

Kurssin ensimmäisellä luentokerralla tutustuttiin QGIS-ohjelman toimintaan ja tehtiin kartta Itämeren ympärysvaltioiden typpipäästöistä (kuva 1). QGIS-ohjelman toiminta oli jo entuudestaan tuttu aiemmalta kurssilta, mutta kartan tekeminen palautti mieleen toimintaperiaatteita ja muistutti, miten QGIS toimiikaan. Esimerkiksi attribuuttitaulun muokkausta ja laskutoimitusten tekemistä ei muistaakseni ennen oltu harjoiteltu, mutta nyt hallussa on perusteet monimutkaisempiin oppeihin QGIS:llä visualisoimisesta. Tällä kertaa tiedostot avautuivat paljon vaivattomammin kuin aikaisemmin, oletettavasti siksi, että ohjeet olivat selkeät ja taustalla oli jo jonkinlaisia perusteita QGIS:n käytöstä.

Kuvan 1 kartta kuvaa typpipäästöjä ja ilmiantaa Puolan suurimpana saastuttajana Itämeren alueella. MTK:n mukaan Puolassa asuu noin 45% koko Itämeren valuma-alueen väestöstä, mikä saattaa osaltaan selittää Puolan suurta typpikuormaa. Maatalous saa aikaan suuren osan typpipäästöistä ja valuma-alueen valtioista Puolan maa-alasta suurin osa (60%) on viljeltyä. Typpipäästöjä valuu myös Ruotsista ja Venäjältä. Esimerkiksi Ruotsilla on varsin pitkä rantaviiva Itämerellä, joten se selittää typpipäästöjen suuruutta. Aineistoissa oli myös typpipäästöjä kuvaava piste jokaisen valtion kohdalla. En itse jättänyt kyseistä pistettä, mutta esimerkiksi Anna Makkonen on pisteen karttaan jättänyt. En tiedä pitikö piste jättää karttaan, mutta tehty mikä tehty.

Kun kurssikerralla oli perehdytty QGIS:n toimintaan, kotona oli tarkoitus visualisoida koropleettikartta aineiston perusteella. Kun olin ladannut ja avannut kunta-aineiston ohjelmalla, oli visualisoiminen varsin helppoa. Tein kartan Suomen kesämökkien jakautumisesta eri kuntiin (kuva 2), koska se vaikutti mielenkiintoiselta aiheelta. Kesämökit ovat varsin yleisiä suomalaisten keskuudessa, mutta oli kiinnostavaa nähdä, mitkä alueet ovat suosituimpia vapaa-ajanviettopaikkoja.

Kartasta voidaan huomata, että suosituinta aluetta kesämökeille on muun muassa Varsinais-Suomen itäosat, Kanta-Häme sekä Etelä- ja Pohjois-Savo. Myös Pohjois-Pohjanmaan itäosissa on jonkin verran mökkejä. Suurin osa Suomen asutuksesta on keskittynyt Etelä-Suomeen, joten myös mökkien sijoittuminen eteläiseen Keski-Suomeen ei ole yllätys. Matkaa kesämökille ei usein haluta olevan monia tunteja, vaan usein ihmiset tahtovat ajomatkan olevan korkeintaan muutama tunti. Joinain viikonloppuinakin on mukava käydä mökillä.

Kuitenkin vapaa-ajanviettopaikan usein tahdotaan olevan rauhallisessa paikassa, ehkä jopa vesistön lähellä. Näistä syistä moni mökki on jonkin matkan päässä suurista asutuskeskuksista, mutta ei kuitenkaan liian kaukana. Läntisessä Suomessa ei ole juurikaan kesämökkejä, mikä saattaa osittain johtua suurten vesistöjen puutteesta. Järvi-Suomen alueella mökkejä on huomattavasti enemmän.

Kartta on melko yksinkertainen, mutta se esittää informaation selkeästi. Visuaalisesti oikean yläkulman pohjoisnuoli erottuu ehkä hieman liian selkeästi, mutta ainakin lukija tietää, missä pohjoinen on. Luokkia ei ole liian paljoa, mutta etenkin pienin luokka on varsin suuri. Toisaalta, jos luokkia olisi lisätty enemmän, olisi luettavuus voinut kärsiä hieman, koska eri värisävyjä olisi ollut kartalla ehkä liikaa.

Lähteet: MTK; Itämeri, ravinnekuormitus ja tilan muutos (20.9.2021)

Anna Makkonen (31.1.2022). Annmakko’s blog: Kurssin starttaaminen https://blogs.helsinki.fi/annmakko/2022/01/ (viitattu 24.3.2022)

Welcome to Blogipalvelut. This is your first post. Edit or delete it, then start blogging!