Rasteriaineistoa ja ruututeemakartta esityksiä

Tällä kurssikerralla perehdyimme rasterimuotoisen aineiston käyttöön QGIS-sovelluksessa.

Ruutukartassa alueen tiedot esitetään saman kokoisin ruuduin. Tilastokeskus esittää asian näin: “Aluejakona käytetään tilastoruudukkoa, joka  ei ole minkään hallinnollisen tai temaattisen jaon mukainen. Karttakoordinaatistoon perustuvat ruuduittaiset tilastoaineistot tarjoavat mahdollisuuden tarkastella alueellisia ilmiöitä hallinnollisista aluerajoista riippumatta”. Siis ruututeemakartta sopii erityisesti luonnonmaantoeteellisetn ilmiöiden tarkasteluun, jotka eivät noudata esimerkiksi valtioiden rajoja.

Ruutukartta on homogeeninen eli ruutukot eivät vaihtele ja siksi kartalla on luvallista esittää absoluuttisia arvoja. Onko tämä kuitenkaan järkevää?

Mielestäni ruurutukoko tekee paljon. Absoluuttisten arvojen esittäminen ruututeemakartalla on kyseenalaista, koska ruutualueiden absoluuttinen arvo on yleistys koko ruudun alueelta eikä näin välttämättä kerro koko totuutta. Jos on suuri ruutukoko, tulos on sitä kyseenalaisempi. Joissain vektorikartoissa taas alueiden rajat pyrkivät mahdollisimman tarkasti kulkemaan oikeiden rajojen mukaan. Verrattuna aikaisemmin tehtyihin koropleettikarttoihin, mielestäni rasteripohjainen aineisto ei ole alueiden jaossa yhtä tarkka.

Kuitenkin ruututeemakartta on luettavuudeltaan helppo. Eri väriset rasteriruudut yleistävät alueen ominaisuusjakoa. On helppo katsoa alueen eri ominaisuuksia sen tummuusasteikolla.

Aikaisemmin pidin vektorimuotoisen aineiston kanssa työskentelystä. Koen, että se on selkeämpi ja yleistettävämpi kuin monet rasteriaineistot. Tosin monissa rasteriaineistoissa tieto on tarkkaa, koska jos rastereita eli pieniä ruutualueita on paljon, alueesta on paljon alueellista tietoa.

Kartalla 1 näkyy kaikki PK-seudun asukkaat, joista suurin osa on sijoittunut Helsingin ydinkeskustaan.

Kartalla 2 näkyy PK-seudun kaikki yli 85-vuotiaat ja heidän sijoittumisensa. Suurin osa henkilöistä on sijoittunut myös Helsingin ydin keskustaan.

Kartat 1 ja 2 tein samalla ruutukoolla. Koin, että ruutukoko oli sopiva, jos halusi selkeän esityksen. Kuitenkin pienemmällä ruutukoolla kartta olisi ollut eri tavalla luettavissa. Pienempi ruutukoko olisi voinut olla tarkempi ja totuudenmukaisempi.

Jos sama aineisto olisi vektorimuotoisena esimerkiksi koropleettikartan muodossa esitettynä, olisi se omasta mielestäni selkeämpi. Kuitenkin jos ruutukoot olisivat kartalla 2 pienempiä, olisi se myös visuaalisesti mukavampi katsoa, ja ehkä totuudenmukaisempikin.

Pyrin tekemään molemmat kartat (kuva 1 ja 2) saman muotoisiksi ja näköisiksi. Näin niitä voi hyvin vertailla keskenään. Selkeästi karttoja 1 ja 2 tulkittaessa voi huomata, että yli 85-vuotiaat asuvat enemmän keskustassa. Koko PK-seutua tarkasteltaessa asutus on jakautunut tasaisemmin. Vanhemmat ihmiset asuvat usein hyvien kulkuyhteyksien päässä tai vanhainkodissa, mikä voisi selittää heidän asumisen jakautumista Espoon, Vantaan ja etenkin Helsingin ytimeen.

Lisäisin kartalle suurimmat tieliikenneväylät, jotta esimerkiksi kehätiet hahmottuisivat, josta voisi päätellä asuuko vanhemmat ihmiset lähellä hyviä tieyhteyksiä. Kartalle voisi lisätä myös hoivakoteja symboleilla, jotta voisi katsoa, kuinka moni vanhoista henkilöistä asuu vanhainkodissa ja kuinka moni kotioloissa.

Vaikka käytin kartoissa eri värejä ruuduissa, ovat ne kuitenkin lähivärejä väriympyrässä, joten visuaalisesti kartta on hyvin luettavissa. Myös erittäin tumma ero suurimman ja pienimmän luokan välillä auttaa hahmottamisessa, vaikka luokkien värit eivät olisikaan saman värin eri sävyjä.

Itse en tehnyt karttaa suhteellisten lukuarvojen mukaan, mutta lukemalla muiden blogeja huomasin eron absoluuttisesti ja suhteellisesti esitetyissä ruututeemakartoissa. Esimerkiksi Erikan blogissa (2023) kerrottiin kuinka visuaalisesti jakauma olisi hyvin erilainen kartoilla ja arvojen keskittymät täysin eri paikoissa, jos tutkittaisiin keskenään absoluutisia ja suhteellisia arvoja. Tämä olisi siitä syystä, että esimerkiksi ydinkeskustassa asuu paljon ihmisiä, mutta jokin tietty joukko samalla alueella on suhteellisen pieni. Toisaalta alueella, jolla asuu vähemmän ihmisiä, suhteellisesti sama joukko voisi olla alueella yleisempi ja täten arvo suurempi.

Jos ruutukartalla halutaan tarkastella esimerkiksi ruotsin kielisiä Helsingin alueella niin usein paljon tapauksia löytyy ruudusta jossa muutenkin asuu paljon ihmisiä. Todennäköisyyksien mukaan siis ei ole ehkä järkevää tutkia tätä käyttämällä ruututeemakarttaa. Toisaalta jos käyttäisi suhteellista menetelmää visualisoinnissa, olisi tulos eri. Omasta mielestä PK_seudun yli 85-v asukkaat on järkevää esittää ruututeemakartalla myös absoluuttisesti ja luettavuus on suhteellisen hyvä, jos kartalle lisäisi vielä joitain yllä mainitsemiani asioita.

Rasteriaineistosta korkeuskäyriä ja rinnevarjostusta

Teimme kurssikerralla rinnevarjostuksen Pornaisten  seudun rasterimuotoiseen aineistoon. Yhdistimme rasteriaineistoon korkeuskäyrät vektorimuotoisesta peruskarttalehdestä. Lisäsin karttaan 3 (kuva 3) korkeuskäyräaineiston, mutta rinnevarjostus ei ollut tallentunut, joten sitä en saanut mukaan. Kartalle tuli lisätä tiet sekä rakennukset, joiden kanssa oli paljon ongelmia, jotka lopulta sain näkyviin. Lisäsin myös joen.

Pornaisten Lampisuo on keidassuo, mikä näkyi selkeästi kartalla korkeuskäyriä tutkimalla. Korkeuskäyrät ovat osittain liiankin tarkat, mikä vaikeuttaa luettavuutta, esimerkiksi joissain kohdin kartalla ne näyttävät saahavan näköisiltä. Korkeuskäyristä huomaa joen molemmin puolin havaittavat erot. Joen toinen puoli on korkeusvaihtelultaan suurempi kuin toinen, mikä voi selittyä joen pengertämisestä ja läheisten peltojen urista.

Ensi kertaan!

 

Lähteet:

Lindblom E. 2023, 4. Kurssikerta (12.2.2023)

https://blogs.helsinki.fi/lierika/2023/02/12/4-kurssikerta/, viitattu 13.2.2023