Finaali

Ahertelu

Nyt olen tekemässä viimeistä julkaisua tästä blogista en tiennyt, että mitä minkälaisen kartan tulisin tekemään, joten tein muutaman tyylikkään kartan QGIS ohjelmalla tämä nytten tulee vähän viime tinkaan, mutta ei voi mitään. Ulkona on kaunis ilma, kun yritän väsätä tätä blogia, mutta ei voi mitään tämän blogin jälkeen 3 periodin hommat ovat pulkassa . 

Bruttokansantuote

 

Bruttokansantuote eli GDP englanniksi on yleisin tapa mitata valtion elintasoa nykyään sana BKT kuuluu kaikkialla. Valtiot pyrkivät kasvattamaan taloutta he puhuvat Bruttokansan tuotteesta, koska se on helppo tapa mitatoa elintasoa valtiosta vaikka se ei aukoton tapa.

 

 

Kartta 1. Kuvassa on valtioden yhteen laskettu BKT Suurimmat valtiot näkyvät siinä. Tämä on tapa mitä suurvallat käyttävät kun puhuvat oman BKT suuruudesta.

 

 

 

Kartta 2. valtioden elintasot näkyvät kartalla. Karassa on heatmap efekti, joka kuvaa asutusta maailmalla ja on karttaa lisätty koska on Coolin näköinen.

 

Etelä-Kiinan meri.

Viimeinen kartta on Poliittinen kartta Etelä- Kiinan meren aluevesistä

 

 

 

Kuva 3. Kartta etelä-Kiinan meeren aluevesistä.

Etelä -Kiinan meri on geopolittisesti herkkä alue nämä kartan valtiot kiistelevät sen aluevesistä. Agressiivisesti Kiina taistelee aktiivisimmin alueesta ja vaati 90 prosenttia merialueesta itselleen. Kiina muunmuassa rakentaa keinotekoisia saaria alueelle.

Lähteet.

 

https://www.hs.fi/ulkomaat/art-2000005502528.html

 

 

 

 

blogi 6 interpolointia

Tällä kerralla teimme interpolointia. Merkitsimme pisteitä kartalle , tutkimnme liikekeskuksia tunnilla merkitsemällä valitsemalle alueelle. Pisteet symboloivat 1-5 asteikolla alueen kaupallisuutta.

 

Kotona meidän piti tehdä QGIS ohjelmalla kartta mihin piti tuoda maanjäristyskartta. Pisteiden tuominen kartalle tuotti hankaluuksia kesti, jonkin aikaa, että saan kartalle pisteet, mutta ongelmaksi muodostui kun avasin QGIS projektiin kartat niin sen jälkeen pisteet olivat keskellä atlanttia  en saanut ongelm

aa korjattua, mutta todennäköinen syy on, että siitä puuttuu gps koordinaatit, tai sitten joku muu vaan kusi hommassa.

Kuva 1 Maanjäristykset piste interpoloinnilla.

 

 

 

 

kuva 2 kaikki pisteet ovat tuolla yhdellä alueella.

 

 

Tulivuori koordinaatit eivät myöskään onnistuneet.

 

kuva 3 Ja 4 Indonesian tulivuoret

Nämä kuvat eivät ihan sovelluopetusmateriaaliksi.

Alla oleva kuva on googlesta on tarkoitettu opetusmateriaaliksi, minun kuvien oli tarkoitus näyttää tältä.

 

 

Image result for volcano map

Kuva 5

 

Lähteet: https://www.google.fi/search?q=volcano+map&tbm=isch&source=iu&ictx=1&fir=6DK4dVDNEWwQ5M%253A%252CrAkgpJ5VSoFZeM%252C_&usg=__pSxzTCLe1Rso_PveFw0_Y2F-8RA%3D&sa=X&ved=0ahUKEwili4ym8vjZAhWhKJoKHXXbAfEQ9QEILDAB#imgrc=6DK4dVDNEWwQ5M:

 

Bufferointia

 

Viidennellä kerralla opettelimme käyttämään bufferointia QGIS ohjelmalla. Alku ei mennyt hirveän hyvin, koska tipahdin kärryltä, kun QGIS päätti kaatua kesken kaiken, joka tosin on ollut ihan normaalia QGIS ohjelmistoa käytettäessä. Ohjelma on huomattavasti epävakaampi kun Coreldraw, tosin johtuu varmaan siitä, että se on ilmainen ohjelma. No tunnilla aloimme tekemään harjoituksia eka tehtävä oli selvittää paljon ihmsiä asuu yhden ja kahden kilometrin säteellä malmin lentoasemalta. En ole vielä täysin selvinnyt kaikista tehtävistä mitä pitää tehdä toivon mukaan selviän niistä tehtävistä.

4 artikkeli

Neljänne kurssi kerran työ oli tehdä rasterikarttoja. Eka kartta oli pääkaupunkiseudun asukkaista. Tehtiin alussa sellainen ruudukko päälle joka rajasi kartalta alueen sitten vielä lisättiin toinen rajaus, joka rajasi asukkaat pääkaupunkiseudulle. Sitten alettiin väsäämään karttaa, jonka tarkoitus oli erottaa väestöstä Ruotsinkieliset asukkaat. Siitä tehtiin sellainen kartta. Toivon hartaasti, ettei kukaan lue näitä kauheita töherrysblogeja mitä kirjoitan, koska nämä ovat hirveetä kuraa.

 

 

Kuva 1. Ruotsinkielisten osuus pääkaupunkiseudulla.

Rasterisekoilua

Tunnin toisen vaiheen aikana ahersin rasteri karttaa, joka ei jostain syystä ihan onnistunut. Siitä ei tullut sellaista kun piti, melkein tuli mutta ei. Siinä kartassa oli Pornainen, joku kunta jossain päin Suomea.Siinä eka muutettiin ne kartat oikeaan muotoon  ja lisättiin ominaisuuksia karttaan esimerkiksi. Korkeus Vaihtelua. Lisäsimme karttaan rajauksen Pornaisten kylän kohdalle. Aloimme ensimmäistä kertaa tekemään tietokantaa. Piirsimme kylän tiet ja rakennukset.

 

 

kuva 2. Pornaisten kartta, johon on merkitty talot.

 

 

Oma jaarittelu

 

Omasta kartasta ei näy hirveän tarkasti tota ruotsinkielisten keskittymistä huonon zoomin takia, niin katsoin Sennin kartasta, mutta selvästi keskittyy Etelä-Helsinkiin. Esimerkiksi Eira ja Ullanlinnassa on paljon ruotsinkielisiä. Ruotsinkieliset ovat Helsingissä keskittynyt varakkaille alueille asumaan en tiedä miksi ovatko vaan monet ruotsinkieliset varakkaita, jotka asuvat Helsingissä. HS uutisen mukaan ruotsinkielisten määrä on lähtenyt nousuun. Ruotsinkielisillä on korkeampi koulutus ja työttömyysaste on pienempi kuin suomenkielisten.

 

Lähteet

https://www.hs.fi/kaupunki/art-2000002791161.html

Senni Luodon Blogi. https://blogs.helsinki.fi/luotosen/

 

Kurssikerta 2 Projektiot

Toisella Kerralla puhuttiin projektioista ja datan lähteistä. Tunnin alussa pyöri dioja erilaisista datan lähteistä. Alussa mainittiin WFS-palveluista ja jostain WMTS-Palveluita. Sitten siirryimme käsittelemään erilaisia projektioita. Verrattiin Suomen lakin koko eri projektioilla QGIS ohjelmalla. Itse vertasin ETRS-LAEA projektiota neljään eri projektioon. Gall petersin projektioon, Robinsoniin, Van grinteniin ja Winkel projektioon. Pinta-ala erot olivat todella isot.

Kuva 1. Siinä on taulukko Suomen lakki alueen pinta-alasta eri projektioilla.

Siinä näkee, että miten isot erot ovat eri projektioiden välillä, joten kun tarkastellaan tietyn alueen pinta-alaa pitää olla tiedossa mitä projektiota käyttää. 

 

Kuva 2. Suomen kartan pinta-ala vääristymät Van Grinten projektiolla.

Kuva 3 Suomen kartan pinta-ala vääristymät Mercatorin projektiolla.

 

Kurssikerralla piti tehdä kartta siitä miten pinta-ala vaihtelut näkyvät kunta-kartalla siinä tein kahdella eri projektiolla Mercatorin ja Van Grintenin projektiolla. Erot eivät niissä hirveän isoja, mutta Grintenin projektio vääristää paljon enemmän pohjoisessa, kun mercatorin ja myös sama pätee Keski-Suomeen. Valitsin ihan sattumalta nämä projektiot. Alussa kokeilin eri projektiolla, mutta kun kokeilin muutamalla maailmankartta projektiolla niin, koko ohjelma kaatui.

 

QGIS

Kuva 1. Itämeren valtioiden typpipäästöt.

Kartta kuvaa Itämeren rannalla olevien valtioiden typpipäästöjä. Kartan tiedot perustuvat HElCOMin tietoihin niin kuin Marita S blogissaan kertoo.

Ensimmäisellä kurssikerralla kävimme läpi kurssin sisällön ja sitä mitä tulemme tekemään tällä kurssilla. Tulemme kirjoittamaan blogia ja tämä on ensimmäinen kerta kun kirjoitan blogia, joten pahoittelen, jos teksti on kauheaa. Ensimmäisellä kurssikerralla aloitimme opettelemaan QGIS ohjelman käyttöä. Ennen tätä kurssia en ole kuullut tästä ohjelmasta. En ole koskaan ollut erityisen hyvä käyttämään tietokone ohjelmia, mutta QGIS ohjelman käyttö sujui yllättävän hyvin joten aloin esimerkin mukaisesti väsäämään karttaa esimerkin mukaisesti. Kesken kaiken tallentaessa karttaa ohjelma kaatui. Hetken aikainen paniikki iski, koska jouduin aloittamaan koko kartan teon alusta, mutta onneksi sain kumminkin kartan tehtyä. Blogia aloin kumminkin vasta kirjoittaman torstai-iltana vähän myöhässä. Saavuttuani kotiin huomasin, että olin tallentanut typpikarttani Z hakemistoon, jonka takia yritin saada etäyhteyttä kotihakemistoon, mutta kaikki tietää, että Windows ei toimi, niin oli pakko lähteä Aleksandriaan kirjoittamaan tätä blogia.

Kartta näyttää Itämeren typpipäästöt. Kartan perusteella Suurin typen päästäjä on Puola ja pienin on viro. Suomi on keskiluokkaa. Itse yllätyin, että se ei ollut Venäjä olen aina luullut, että Itämeren suurimmat typpipäästöt ovat Venäjällä, mutta näin ei olekkaan. Saaristomeren suurinosa typpipäästöistä tulee maataloudesta 72 %. Maatalouspäästöjen osa on perämerellä on 52%. Selkämerellä osuus on 59% ja Suomenlahdella 47&. Määrältä suurimmat päästöt ovat perämerellä 20 000t.

Lähteet:

Ensimmäinen kurssikerta: typen päästöt Itämeren alueella. https://blogs.helsinki.fi/selkala/. Viitattu 25.01.2018.

https://www.luonnontila.fi/fi/elinymparistot/itameri/it2-typpi