Valmis blogi

Kiitos kaikille kurssista! Alkukurssin kiireiden vuoksi pääsin vasta näin lopuksi tutustumaan syvällisemmin muiden tekemiin blogeihin. Blogit olivat tosi kivoja, ja sain paljon ideoita ja ajatuksia. Kiitos kurssikavereilleni tekemistänne viittauksista. Sain useista lähteistä hyvää runkoa myös omille ajatuksilleni kurssin asioista.

Oli todella kiinnostavaa katsoa muiden ratkaisuja karttojen teossa, sillä monet visualisoinnit olivat kovin erilaisia kuin omani.

Mielestäni kurssi oli erittäin hyvä tapa oppia geoinformatiikkaa: kurssikerroilla (enimmäkseen) tehtävien karttojen avulla oppi keräämään, käsittelemään ja visualisoimaan dataa, ja blogikirjoituksissa (sekä lukiessa, että kirjoittaessa) oppi arvioimaan karttoja ja dataa niiden takana, sekä etsimään syitä ja seurauksia ilmiöille.

Innostuin todella geoinformatiikasta!

🙂

Suunnistustulokset kartalle

Viimeiseksi tehtäväksi tuli tehdä omavalintainen kartta. Kuinkas sattuikin, kun mulla oli just yks oma projekti kesken! Olen tekemässä sisustuksellista karttaa Salo-Jukolan suunnistuskartan pohjalta käyttäen maanmittauslaitoksen korkeusmalli aineistoa, sekä peruskarttoja.

Tein korkeusmallien avulla alueelle sekä rinnevalovarjostuksen, että korkeuskäyrät, jotka kulkivat 2,5 m välein. Valitsin lyhyen käyrävälin, sillä suunnistuskartassa käyrillä on väliä, ja myös muutaman metrin nousu on merkittävä. Digitoin myös järvet, joet ja ojat sekä suunnistusalueen, jonka avulla rajasin osan pohja-aineisosta pois, jotta aineisto olisi hieman kevyempi.

Pohjakartan jälkeen lähdin digitoimaan Salo-Jukolan viestin voittajajoukkueen rastivälien nopeuksia. Digitoin ensin reittien rastivälit (reitit 1-3 & reitit 4-7) viivoilla mahdollisimman tarkasti kisakartan avulla ja lisäsin niihin Jukolan tulosarkistoista rastivälin keskinopeuden, saapumisrastin rastinumeron ja lähdöstä kuluneen ajan. Tein reitit seitsemälle juoksijalle yksi kerrallaan. Osa rasteista oli käytössä useammalle juoksijalle joten reitit kulkevat osittain myös päällekkäin.

Seuraavaksi digitoin itse rastit pisteillä ja yhdistelin juoksijoiden aineistoista keskinopeuden, jolla rastille saavuttiin. Visuaalisesti katsottuna oli helppo nähdä, miten maaston muodot vaikuttivat saavutettuun keskinopeuteen.

Laskin aineistojen pohjalta kullekin juoksijalle keskinopeuden koko radalle ja merkitsin heidän reittinsä niin, että hitain keskinopeus oli tummin ja nopein keskinopeus vaalein. Tässä huomasin, että jokainen juoksija yhtä poikkeusta lukuunottamatta oli edellistä nopeampi. Mietin hetken, mutta tajusin sitten, että tietenkin viestin edetessä viestin luonne muuttui. Siinä missä ensimmäiset joutuivat juoksemaan umpimetsässä viimeiset pystyivät jo käyttämään edellä menneiden polkuja. Ensimmäisillä oli varmasti taakkanaan myös suunnistajien paljous, kun kaikkien 1362 joukkueen ensimmäiset lähtivät samaan aikaan liikkeelle.

Salo-Jukolan, 2006 tuloskartta. Käyräväli 2,5m

Lopulta mietin luomastani datasta, mitkä tiedot olisivat kiinnostavia ja ennen kaikkea kuvaavia, kun mietitään vuoden 2006 Jukolan voittajajoukkuetta ja sen suunnistusta. Koska kysymys on kisasta, jossa nopein voittaa, päätin keskittyä visualisoinnissani keskinopeuteen, rastinopeuksiin, reitteihin sekä maaston muotoihin. Tein karttaan liitteeksi myös taulukon jokaisen juoksijan henkilökohtaisista luvuista, jotta katsoja voisi laillani miettiä eri tekijöiden vaikutusta rastinopeuksiin. Taulukosta käy ilmi juoksijan järjestysnumero, lähtöaika (ts. kuinka pimeään aikaan juoksija on joutunut suorituksensa tekemään) sekä osuuden pituus.

Mielestäni oli mielenkiintoista joskaan ei kovin yllättävää, että näiden urheilijoiden rastiajat eivät näyttäneet huononevan osuuden edetessä, kaikki siis näyttivät osaavan arvioida kestävyytensä oikein.

Viimeinen ja vaikein vaihe oli selkeän ulkoasun luominen. Lopputulokseni on punavihersokean painajainen, pyydän jo etukäteen anteeksi, mutta käsitykseni mukaan kartoissa tulisi pyrkiä tuottamaan väreillä oikeanlaisia mielikuvia. Itselleni metsämaan kuvaaminen millä tahansa muulla värillä, kuin vihreällä tuottaa ihan muita mielikuvia, kuin perusmetsän, jossa ei ole mitään mainittavia ongelmia. Rasti-infon taas päätin kuvata punaisella, sillä se on hyvin vihreästä esiin pomppaava väri ja myös tunnusomainen suunnistukselle.

Mielestäni on hienoa, että olen oppinut tällä kurssilla niin paljon että pystyn nyt ihan itse tekemään tällaisen kartan! 

Lähteet:

Maanmittauslaitoksen avoimen aineiston tiedostopalvelu. Tilattu 22.2.2018.  https://tiedostopalvelu.maanmittauslaitos.fi/tp/kartta

Jukolan 2006 tulokset. Luettu 6.3.2018. http://results.jukola.com/tulokset/fi/j2006_ju/ju/kilpailijat/3/

Jukolan 2006 osuuksien 1-3 suunnistuskartta. Luettu 6.3.2018. http://www.jukola.com/jukola/kartat/j2006_ju_123.gif

Jukolan 2006 osuuksien 4-7 suunnistuskartta. Luettu 6.3.2018.  http://www.jukola.com/jukola/kartat/j2006_ju_4567.gif

 

 

 

Hasarditietoa opetukseen

Harjoittelimme tänään erilaisia tapoja kerätä tietoa kartalle. Käsittelemämme data oli pistemuotoista. Tänään ajatuksena oli miettiä myös mahdollisia koulusovelluksia tekemillemme tehtäville, ja sitä miten itse tehtyjä karttoja voisi hyödyntää opetuksessa.

Aloitimme mukavalla iltapäiväkävelyllä paukkupakkasessa. Vastasimme kävellessämme valitsemiemme kohteiden viihtyvyyttä koskeviin kysymyksiin Epicollect applikaation avulla. Sisällä sitten kävimme läpi, miten luokan keräämä data saatiin kätevästi muokattu QGis:in avaamaan muotoon. Piti vain tietää kumpi longitudeista ja latitudeista tuli x- ja y- akseleille. Mulla se meni tietenkin väärinpäin. Tästä saisi varmasti tehtyä hyviä jatkosovelluksia ainakin lukio-opetukseen.

Itsenäisenä jatkotehtävänä lähdimme netin aineistojen pohjalta laatimaan opetuskarttoja hasardeista. Valitsin tutkia maanjäristyksiä ja tulivuoria, sillä mielestäni on hauska nähdä miten säännönmukaisesti ne asettuvat mannerlaattojen reuna-alueille.

Ensimmäisen karttani tein 2000- luvuilla sattuneista voimakkaista, siis yli 7 Richterin asteikolla olevista maanjäristyksistä. Mielestäni tämä on mielenkiintoinen opetuksessa siinä mielessä, että näistä suurin osa on sattunut nykyisten oppilaiden elinaikana ja osa niistä kertovista uutisista saattaa jopa olla sellaisia, joista on jäänyt mielikuvia. Jatkosovelluksena oli hyvä tehdä interaktiivinen kartta, jossa järistystä klikkaamalla näkyisi järistyksen vuosiluku ja muutamasta voisi myös tehdä uutislinkin, jotta oppilaille tulisi käsitystä maanjäristyksestä inhimillisenä hasardina. Kiinnostavaa olisi miettiä oppilaiden kanssa, miksi tietyillä alueilla maailmassa näyttäisi olevan niin paljon enemmän voimakkaita maanjäristyksiä ja esimerkiksi Euroopassa ja Afrikassa ei näyttäisi tapahtuneen yhtäkään 2000 luvuilla.

Koko maailman voimakkaat (yli 7 magnitudin) maanjäristykset vuodesta 2000 eteenpäin

Toisen karttani tein Kaakkois-Aasian saaristosta, sillä jo pelkästään voimakkaita järistyksiä tarkastelemalla huomaa, että siellä on paljon tektonista toimintaa. Laajensin maanjäristykset kattamaan yli 6 Richterin asteikolla järistykset, jotta maanjäristysten yleisyys alueella hahmottuisi paremmin. Otin karttaan mukaan nyt myös tulivuoret, jotta niiden ja maanjäristysten yhteyttä voi tarkastella. Myös tätä karttaa olisi kiinnostava linkittää tuoreisiin hasardeihin, esimerkiksi Intian valtameren tsunami 2004 tai Japanin Fukushiman ydinvoimalaonnettomuuteen johtanut maanjäristys vuonna 2011.

Tässä kohtaa voisi olla mielenkiintoista myös hahmotella mannerlaattojen rajoja ja selvittää niiden yhteyttä maanjäristyksiin ja tulivuoren purkauksiin. Voisi myös pohtia, miten Kaakkois-Aasian saaristo näyttäisi syntyneen. Meri Suppula oli löytänyt blogiinsa Peda.net:stä juuri sellaisen litosfäärilaattojen kuvan, joka sopisi tähän tarkoitukseen, kuin nenä päähän. Hän myös pohti järistysten voimakkuuksissa havaittavia eroja Tyynenmeren tulirenkaalla, ja totesi, että Pohjois-Amerikassa, jossa laatat sivuavat, eivätkä törmää niin kuin esimerkiksi Kaakkois-Aasiassa järistykset ovat usein maltillisempia.

Harmikseni kartassani osa isommista järistyksistä näyttää peittyneen pienempien järistysten paljouteen. Ensi kerralla paremmin.

Kaakkoisaasian saariston maanjäristykset ja purkautuneet tulivuoret vuodesta 1900 eteenpäin

Viimeinen karttani Käsittelee meille tutumpaa vyöhykettä, eli Eurooppaa ja Atlantin keskiselännettä. Tässä kartassa on mukana jo pienemmätkin järistykset ja se on hyvä osoittaa oppilaille, jotta he eivät suoraan vertaisi visuaalista ulkoasua edelliseen karttaan. Olisi hyvä esimerkiksi sanoa, että suurin osa nähtävistä järistyksistä on 5-6 Richterin asteikolla, eli pienempiä, kuin kaikki Aasian kartalla näkemämme järistykset. Tässä olisi mielenkiintoista pohtia, että mikä mannerlaattojen liikkumistavoissa aiheuttaa sen, että Atlantilla tektonisten toimintojen aiheuttamien hasardien voimakkuus on keskimäärin niin paljon pienempi, kuin Aasiassa.

Myös hasardien luonteesta olisi hyvä puhua, sekä mistä erot johtuvat. Esimerkiksi voisi ottaa vaikkapa Islannin tulivuoren purkaukset, jotka sekoittivat Euroopan lentoliikenteen. Tässä hasardissa puhuttiin rahanmenetyksistä, eikä ihmishengistä, toisin kuin useissa Kaakkois-Aasian tulivuorenpurkauksissa ja maanjäristyksissä. Tässä olisi hyvä miettiä myös asukastiheyden vaikutusta kyseiseen asiaan.

Atlantin keskiselänteellä tapahtuneet maanjäristykset ja tulivuoren purkaukset vuodesta1900 eteenpäin

Myös tyynenmeren tulirenkaasta olisi ollut mielenkiintoista tehdä kunnon visualisointi, sillä siellä tapahtuu 90% maailman maanjäristyksistä ja 75% toimivista tulivuorista sijaitsee sillä alueella (ylen uutinen Mexicosta 2017). Sitä varten olisi kuitenkin ollut hyvä olla tyynimerikeskeinen maailmankartta, joten jäi tällä kertaa tekemättä.

Sain tältä kerralta mukavasti ideoita tulevaa opettajan ammattia varten. Myös aineiston haku netistä oli uutta ja hyvä että tuli opeteltua yhdessä, koska en olisi muuten välttämättä hoksannut kaikkia muokkauksia, mitä netistä poimitulle taulukolle pitää tehdä ennen kuin se siirtyy kätevästi QGis:iin.

Lähteet:

Perustietoa Intian valtameren tsunamista. Luettu 22.2.2018. https://fi.wikipedia.org/wiki/Intian_valtameren_maanj%C3%A4ristys_2004

Ylen uutinen Fukushimasta. Luettu15.3.2018. https://yle.fi/uutiset/3-8726655

Meri Suppulan kurssiblogin 6. kurssikerran kirjoitus. Luettu 19.3.2018. https://blogs.helsinki.fi/merisupp/

Perustietoa Islannin tulivuoren purkauksesta 2010. Luettu 22.2.2018. https://fi.wikipedia.org/wiki/Eyjafjallaj%C3%B6kullin_tulivuorenpurkaus_2010

Ylen uutinen Meksikon maanjäristyksistä syksyltä 2017. Luettu 19.3.2018. https://yle.fi/uutiset/3-9841716

Lentomelua ja koulutulokkaita

Näin kurssin loppupuolella pääsimme tekemään ja kokeilemaan QGis ohjelmaa melko itsenäisesti. Hieman ahdistavaa, mutta samalla palkitsevaa.

Opettelimme ensin vielä yhdessä puskurointi vyöhykkeen käyttöä. Eli miten voidaan tutkailla aluetta, joka on tietyllä etäisyydellä jostakin kohteesta, esimerkiksi asutusta, joka on kilometrin päässä koulusta. Mielestäni tämä työkalu on ihan huikea ja sillä pystyisi hienosti tutkimaan esimerkiksi väestörakennetta eri alueilla, vaikka sitä, keskittyykö iäkkäämmät väestönosat lähemmäksi terveyskeskuksia.

Mielestäni QGis on kätevä ohjelma, ja ehkä ihan hyvä, että yliopiston koneet ovat kaatuneet niin monta kertaa. Sillä tavalla monet asiat on tullut tehtyä useampaan kertaan…

Teimme harjoituksen joka käsitteli lentomelua pääkaupunkiseudulla ja toisen harjoituksen, jonka avulla ennustimme koulun tulevia oppilaita alueella asuvien lasten avulla. Molemmissa käytössä oli pisteaineisto, jota piti liittää alueeseen. Tähän toimii hyvin joko Spatial query työkalu (jolla on tosi outo suomenkielinen nimi), joka valitsee tietyt piirteet aineistosta ohjeen mukaan tai Join attributes by location -toiminto joka valitsee esimerkiksi tietyn polygonin sisällä olevat pisteet omaksi tietokannaksi. Jälkimmäinen toiminto on paljon raskaampi koneelle (–> kone kaatuu..) mutta se karsii layerin dataa niin, että jatkossa sitä on helpompi käsitellä. Spatial query -toiminto taas tekee vain valinnan, jonka tietoja voit tarkastella, mutta jatkokäsittely onkin sitten hankalampaa.

Lentomelua oli kiinnostava tutkia ja se onnistui helposti puskurivyöhykkeiden avulla. Erikoista oli se, että esimerkiksi yhden kilometrin säteellä Malmin kiitoradoilta vain 2% asukkaista asuu rakennuksissa, jotka on otettu käyttöön ennen Malmin kentän käyttöönottoa. Mietin että miksi ihmeessä alueelle on rakennettu sen jälkeen, kun lentomelu on jo ollut varma asia, mutta luultavasti tästä syystä myös tonttien hinnat ovat laskeneet. Kun kenttä on otettu käyttöön 1932, niin vasta 1987 on tullut voimaan meluntorjuntalaki ja 1993 määritetyt ohjearvot, joiden mukaan asutulla alueella ei saisi päiväsaikaan ylittyä 55 dB melutaso eikä yöaikaan 45 dB melutaso.

Sini Virtanen on keksinyt laskea myös sen, että 6% Helsinkiläisistä asuu Malmin kentän läheisyydessä (alle 2 km kiitoradoista).  Mielestäni tästä prosenttiluvusta alueen merkitsevyys näkyy ehkäpä vieläkin paremmin, kuin itse kentän alueen asukasluvuista. Kentän sulkemisesta käytävä keskustelu on siis monella tapaa ajankohtaista, mutta on hyvä muistaa, että elinolojen parantumisella on aina myös varjopuolia niille, jotka selviävät nykyisestä hintatasosta, mutta joutuvat mahdollisesti muuttamaan pois, jos kysyntä ja hintataso nousevat (vrt länsimetron aiheuttama ilmiö).

 

Alue Rakennukset Asukkaat
Malmin kenttä Alle 1km päässä 814 (joista 56 rakennettu ennen kentän käyttöönottoa 1936)

9520

(joista 192 asuu ennen vuotta 1936 käyttöönotetuissa taloissa) (joista 1229 on muunkielisiä

Alle 2km päässä 4902 61273
Helsinki – Vantaan lentokenttä Alle 2 km päässä 2319 11521 (joista 0,27% pahimmalla lentomelu alueella, jolla melu enemmän kuin 65 dB)
Alueella, jossa lentomelu yli 55 dB 1728 11913
Yli 60 dB melun alueella, jos lentosuunta käännettäisiin uudestaan Tikkurilan yli 1830 12816

Helsinki-Vantaan lentoasema on otettu käyttöön kaksi vuosikymmentä myöhemmin ja siellä meluvyöhykkeillä näyttäisi asuvan paljon vähemmän ihmisiä. Ainakin omien kokemuksieni perusteella Helsinki-Vantaan lähistöllä uusissa asunnoissa meluhaitta on otettu enemmän huomioon, ja joissain asunnoissa on esimerkiksi lasitetut porraskäytävät talon toisella sivulla vähentämässä sitä kautta tulevaa melua.

Koulutulokas tehtävässä käytin puskurivyöhykkeen sijasta valmista koulupiirijakoa. Tulosten perusteella näyttäisi että Helsingin yhtenäiskoulu on melko pieni, sillä omalta alueeltaan se olisi seuraavana vuonna saamassa vain 14 oppilasta, ja luultavasti tulokset ovat melko samansuuntaisia vuosittain. Sini Virtanen kirjoittaa blogissaan Yhtenäiskoulun pienenevistä ikäluokista ja siitä, miten Koskelan, Käpylän ja Helsingin yhtenäiskoulun yhdistämistä on mietitty.

Puskurivyöhykkeiden avulla voisi olla kiinnostava lähteä tutkimaan esimerkiksi sitä, missä olisi itselle paras asuinpaikka. Listaisi itselle tärkeät asiat ja sen, kuinka kaukana niistä maksimissaan suostuisi olemaan. Sen jälkeen antaisi eri asioille lukuarvot sen mukaan, kuinka tärkeä asia se on asunnon valinnan kannalta. Sitten bufferoisi kaikki kartalle ja katsoisi, mitkä alueet saavat korkeimmat pistearvot. Tästä olisi myös hauska jos joku väsäisi aplikaation, niin voisi asuntokauppoja miettiessäkin luottaa maantieteen ja numeroiden voimaan!

Lähteet:

Finlex, Meluntorjuntalaki. Luettu 14.2.2018. http://www.finlex.fi/fi/laki/alkup/1987/19870382

Finlex, Valtioneuvoston päätös melutason ohjearvoista. Luettu 14.2.2018. http://www.finlex.fi/fi/laki/alkup/1992/19920993

Sini Virtasen kurssiblogi, Verta, hikeä ja puskureita. Luettu 19.3.2018. blogs.helsinki.fi/7k110738/2018/02/13/verta-hikea-ja-puskureita/

 

Ruututeemakartta

Tänään lähdimme kokeilemaan ruutumuotoisen teemakartan tekemistä. Aineistonamme oli Helsingin seudun rakennuksia koskeva pistemuotoinen tietokanta ja pohjakartaksi pk-seudun kuntarajat ja vesistöt.

Lähdin yhdistelemään pisteiden infoa muodostamaani karttaruudukkoon. Ensimmäinen tulostettava versio onnistui ruotsinkielisten prosenttiosuuksista Helsingin seudulla. Kartasta tuli loppujen lopuksi melko tasainen. Kantakaupunki ja Kauniainen korostuivat hieman. Vantaan tummat ruudut johtuvat siitä, että kyseisiin ruutuihin osuu vain muutama rakennus, joissa sattuu asumaan ruotsinkielisiä. Keskustan tienoilla tämä virhe on tuskin mahdollinen.

Ruotsinkielisten prosenttiosuudet Helsingin seudulla neliökilometreittain

Toisen teemakartan tein nuorten aikuisten (19-29) asettumisesta Helsinkiin. Tässä käytin pienempää 250m*250m ruutukokoa, joka on tilastokeskuksen mukaan vakiintunut ruutukoko kartoissa. Käytin sitä kokeilumielessä saadakseni tarkempaa dataa ja nähdäkseni, miten eri ruutukoot toimivat. Kartan informatiivisuus jää kuitenkin aika lailla siihen, että kartalta pystyy lukemaan opiskelija-asuntoloiden sijainnit. Huomasin tässä, että näin pienen ruutukoon kartan tekeminen ei ole mielekästä koko pääkaupunkiseutua tutkittaessa vaan siitä tulee liian sekava. Huomattavaa on kuitenkin, että monilla alueilla nuorten aikuisten määrä on huomattavasti suurempi, kuin väestössä keskimäärin. Tämä saattaa opiskelijakeskittymien lisäksi johtua myös asuinalueiden profiloitumisesta. Hauska huomata, miten Otaniemi on niin “nuori”.

Eemil Becker on tehnyt oman karttansa 500m*500m ruudukolla ja poistanut ruudukosta ääriviivat ja tämä ratkaisu toimii mielestäni hyvin, se poistaa turhaa kohinaa. Näin pieni ruutuisissa kartoissa vaarana on kartan sekavoituminen ja siksi olen joutunut jättämään esimerkiksi kaupunginnimet ja tiet pois. Eemil on jättänyt jopa kuntarajat pois, ja tuloksena on visuaalisesti miellyttävä kartta.

Tähän karttaan voisi mielestäni kasvattaa hieman ruutukokoa ja lisätä sen jälkeen suurimmat korkeakoulut, niin voisi tarkastella, miten oppilaitosten sijainti vaikuttaa nuorten sijoittumiseen pk-seudulla.

Helsingin ja sitä ympäröivän alueen nuorten osuudet koko väestöstä

Parhaan karttani sain aikaiseksi muunkielisten prosenttiosuuksia kuvaavan ruudukon avulla. Sitä olisi kiinnostava tutkia laittamalla myös kaupunginosat paikoilleen. Kartastani huomaa, miten Helsingissä Kallio-Alppila-Pasila akseli on korostunut muunkielisten osalta, ja Espoossa muunkielisiä on eniten meren rannalla Otaniemestä Soukkaan. Kauniaisissa näyttäisi myös olevan suhteellisen paljon muunkielisiä. Vantaalla muunkielisiä on vähän ja suurimmat keskittymät ovat lähellä Helsingin rajaa.

Muunkielisen väestön sijoittuminen Helsingin seudulle

Kartassa on vaarana sama virhe, joka näkyi jo ruotsinkielisten osuuksia kuvaavassa ruutukartassa, eli ruudut, jossa on vain vähän asutusta vääristyvät helposti. Kartasta näkyy kuitenkin sen verran tietoa, että alueiden eriytymistä pelkäävät voivat todeta, että ainakin toistaiseksi Helsingissä ei näyttäisi olevan yhtään aluetta, jossa muunkieliset olisivat enemmistönä.

Tein ensin itse yhden kartan lukumäärien avulla, mutta mietin sitten, että ne luultavasti korreloivat enemmän sen kanssa, missä nyt ylipäänsä asuu enemmän ihmisiä. Laura Hoikkala oli blogissaan samoilla linjoilla, mutta hän on kuitenkin julkaissut muunkielisten aineistosta määrällisen kartan. Näin jälkeenpäin olisi mielestäni erittäin hedelmällistä katsoa näitä kahta karttaa vierekkäin, sillä Lauran kartassa esittämäni “pienten ruutujen virhe” ei tapahdu, joten katsoja pystyisi täsmentämään karttojen informaatiota toisen avulla. Tässä linkki Lauran karttaan.

Mielestäni on kiinnostavaa pohtia, mitkä tekijät eri alueilla vetävät muunkielisiä puoleensa. Jos voin olettaa, että muunkieliset ovat joko ulkomaiden kansalaisia, maahanmuuttajia, tai maahanmuuttajien jälkeläisiä on pohdinta hieman helpompaa. (En ole varma, luetaanko muunkielisiin myös saamelaiset ja romanikielen puhujat, jotka eivät kuulu mihinkään yllä esitetyistä ryhmistä… No kuitenkin.) Mietin, mahtaisiko Espoon rannan korostuminen muunkielisten keskuudessa johtua Aaltoyliopistosta, joka houkuttelee Suomeen osaajia ympäri maailmaa. Helsingissä keskittymä Pasilan ympärillä taas saattaa johtua siitä, että se on esimerkiksi Suomessa työskenteleville ulkomaalaisille liikenneyhteyksien kannalta loistava sijainti, kun vain 20 minuutissa pääsee junalla kentälle. Myös Suomen sisällä matkustaminen on siitä käsin helppoa junan avulla. Itä-Helsingin muunkielisten keskittymät näyttäisivät sijoittuvan metroradan varteen esimerkiksi Itäkeskukseen. Mahdollisesti muunkielinen väestö muodostuu siellä enemmän maahanmuuttajista, joilla on siellä vähemmän elämiskustannuksia ja mahdollisesti muista maahanmuuttajista koostuvaa verkostoa. Malmilla ja Jakomäellä näyttäisi myös olevan muunkielisten keskittymiä.

Helsingin kaupungin kanslian ylläpitämän sivuston mukaan Helsingin Itäinen suurpiiri on selvästi korostunut muunkielisten asuinpaikkana. Itäisessä suurpiirissä asuu 28,7% alueen ulkomaalaistaustaisista ja alueen asukkaista 24,6% on ulkomaalaistaustaisia, kun koko Helsingin keskiarvo on 14,9%. Kartallani tämä ei mielestäni näy, mutta syynä voi olla myös se, että ulkomaalaistaustaisen ja muunkielisen määritelmät eivät aivan vastaa toisiaan.

Kartastani tuli mielestäni mukavan selkeä ja nyt muistin laittaa myös poissulkevat luokkarajat. En kuitenkaan ruvennut ruutuaineiston suureksi faniksi, vaan mielestäni tästäkin aineistosta olisi saanut kauniimman vaikkapa isopleettikartan avulla, tai käyttämällä aluerajauksina kaupunginosia. Tuli kuitenkin huomattua, miten tarkkaa aineistoa ruutuaineistolla on mahdollista tuottaa. Tarkkuus voi joskus myös vaikeuttaa analyysia, kun vierekkäisillä ruuduillakin voi olla ihan eri arvot esimerkiksi vain siksi, että yhdessä ruudussa sattuukin elämään vain yksi ihminen. Tätä voisi ehkä parantaa yhdistämällä pienten solujen infoa viereisiin soluihin?

Tänään muistin tallentaa joka välissä ja homma toimi varmaan juuri sen takia oikein mukavasti!

Lähteet:

Tilastokeskus, Tilastokoulun Tilastoteemakartat. Luettu 19.3.2018. http://tilastokoulu.stat.fi/verkkokoulu_v2.xql?page_type=sisalto&course_id=tkoulu_teemak&lesson_id=4&subject_id=3

Eemil Beckerin kurssiblogi, Ruutuja. Luettu 20.3.2018. blogs.helsinki.fi/beemil/2018/02/08/kurssikerta-4/

Laura Hoikkalan kurssiblogi, Kurssikerta 4: Ruutuaineistoista, rastereista ja karttaan piirtämisestä. Luettu 19.3.2018. blogs.helsinki.fi/7k110736/2018/02/13/kurssikerta-4-ruutuaineistoista-rastereista-ja-karttaan-piirtamisesta/

Helsingin kaupunginkanslian kaupunkitutkimus ja -tilastot -yksikön ylläpitämä sivusto, Ulkomaalaistaustaiset Helsingissä. Luettu 14.3.2018. http://ulkomaalaistaustaisethelsingissa.fi/fi/alueellinensijoittuminen

 

Tallentamisen tärkeydestä

Kolmannella kurssikerralla sain hyvän muistutuksen, miltä tuntuu olla opetuksessa oppilaan roolissa. Ensimmäisen puoliskon ajan tuntui, että kaikki meni helposti kun kertasimme jo edellisillä tunneilla opittuja taitoja: QGis auki, vektoritiedostot auki, muutama lasku ja teemakartta. Teki mieli tehdä pidemmälle, kuin yhdessä kerettiin käydä ja vähän tylsistyinkin. Sitten vähän ennen taukoa ohjelma kaatui. En ollut tallentanut työtäni ainakaan siinä muodossa, että siitä olisi ollut apua. No alusta, tuleepahan kerrattua. Ja taas se kaatui. Varmaan kolme tai neljä kertaa, ennen kuin päätin vaihtaa tallennusmuodon mapinfosta takaisin shapefileksi. Tauon aikana sain vihdoin kirittyä itseni takaisin mukaan, kunnes ohjelma kaatui taas.

Loppukurssikerran olinkin sitten ihan ulalla ja jäljessä.

Päätin lähteä kertaamaan toisen kurssiryhmän tunnille, ja siellä sain vihdoin hommat toimimaan (muistin tallentaa joka ikisessä välissä), hienoja teemakarttoja aikaiseksi ja ehkä minusta oli jopa vähän apua muillekin. Vihdoin sain tehtyä useamman toimivan teemakartan! Ensimmäinen aineistomme käsitteli internetin läpäisevyyttä Afrikassa ja toinen Afrikan timanttikaivoksia, öljyesiintymiä ja konflikteja.

Ensimmäisestä aineistosta syntyi luontevasti internetin läpäisevyyttä kuvaava teemakartta, jossa internetin käyttäjien määrä ilmaistiin prosenttiosuutena kokoväestöstä. Tein myös Facebookin käyttäjistä vastaavan kartan ja yllättäen se ei ollut ihan linjassa edellä mainitun kartan kanssa. Myös Senni Luoto pohtii tätä ilmiötä blogissaan. Afrikan pohjoisosassa Facebookia käytetään enemmän kuin muussa Afrikassa ja mietin, mahtaako se johtua esimerkiksi Euroopan läheisyydestä.

Internetin käyttäjät (%) valtioittain (2017)

Kokeilin myös visualistaa internetin käytön lisääntymistä Afrikassa, siinä kasvuprosentit olivat hurjia. Eveliina Sirola oli löytänyt blogiinsa loistavan lähteen Maailma.net sivuston vanhan uutisen, jonka mukaan internetin käyttäjien kasvu on tällä hetkellä voimakkainta Afrikassa ja Lähi-idässä. Pelkkä kasvu ei kuitenkaan poista sitä tosiasiaa, että Afrikassa internetin käyttäjiä on vähän, vain 3,6% kaikista internetin käyttäjistä asuu Afrikassa. Netti on siellä kallis, hidas ja harvojen saatavissa. Heikot internet yhteydet ovat  kehityksen este ja ne hankaloittavat kehitysyhteistyötä.

Konfliktiaineistosta tein myös kaksi karttaa. Toiseen laitoin tiedot  timanttikaivoksista  ja konfliktien määrästä, toiseen taas laitoin konfliktien vuodet ja yksittäiset konfliktit. Kummassakin Afrikka on karun näköinen. Konflikteja on paljon ja monet niistä ovat olleet pitkäkestoisia. Tosin huomasin vasta jälkikäteen, etten ollut kirjannut karttoihin tarkasteltua ajanjaksoa tai sen pituutta. Uskon kuitenkin, että aineiston tapahtumat sijoittuvat ajalle ennen Arabikevättä, sillä aineistoni mukaan Libyassa ei olisi ollut yhden yhtä konfliktia, mikä ei pidä paikkaansa, sillä maassa on riehunut sisällissota vuodesta 2011 lähtien (hs.fi Diktaattorin ennustus kävi toteen – islamistit sekoittivat Libyan. Jutussa on myös hyvä kartta, josta näkyy muidenkin Pohjois-Afrikan ja Lähi-idän valtioiden osuus arabikeväällä mukavasti tiivistettynä).

Itse en huomannut suurta korrelaatiota timanttikaivosten ja konfliktimäärien välillä, mutta varmasti ne voivat helposti olla yhteydessä konflikteihin, ihmiset keksivät vaan niin paljon muitakin syitä tapella. Timanttikaivosten osuus konflikteissa ei välttämättä myöskään ole niin paikallinen, vaan ne ovat enemmänkin valuuttaa, jolla konflikteja rahoitetaan. Sini Virtanen kirjoittaa blogissaan hyvin näistä veritimanteista.

Afrikan konfliktien paljoutta miettiessä on hyvä myös pitää mielessä, että jos Euroopasta tehtäisiin samanlainen teemakartta viimeisen sadan vuoden ajalta, niin siellä ei olisi kuin kaksi täysin konfliktitonta valtiota; Sveitsi ja Ruotsi.

Afrikan konfliktien määrä ja timanttikaivosten sijainnit
Afrikan valtioiden konfliktivuosien määrä ja konfliktien sijainti kartalla

Viimeisenä harjoituksena teimme vielä valuma-alueen tulvaherkkyyttä kuvaavan koropleettikartan, johon laitoin valuma-alueiden tulvaindeksit (keskiylivirtaama/keskivirtaama) värikoodein, ja järvisyyden histogrammeina. Näin opiskelujen alkutaipaleella olevana maantieteilijänä sanoisin, että suuren tulvaindeksin ja suuren järvisyyden välillä on selvä negatiivinen korrelaatio. Mitä järvisempi valuma-alue, sitä pienempi tulvaherkkyys sillä tuntuisi olevan. Mielestäni tämä käy mainiosti järkeen, sillä järvet varastoivat vettä. Metsätkin ehkäisevät keskisuuria tulvia sitomalla vettä itseensä, mutta niiden vaikutus ei riitä torjumaan suuria tulvia (Koivusalo &Lauren, Metsät osana veden kiertoa, 2011).

Suomen valuma-alueiden tulvaindeksi (MHQ/MQ)  ja järvisyys (Prosentteina kokonaispinta-alasta)

Kartoissani ei ole ikävä kyllä tällä kertaa toisiaan poissulkevia luokkarajoja. Pahoittelen, ensi kerralla paremmin!

Lähteet:

Senni Luodon kurssiblogi, kurssikerta 3. Luettu 7.2.2018. https://blogs.helsinki.fi/luotosen/2018/02/04/kurssikerta-3-harjoitus-tekee-mestarin-afrikkatreenit-ja-suomen-tulvaindeksit-ja-jarvisyys/

Eveliina Sirolan kurssiblogi, Kurssikerta 3. Luettu 21.3.2018. https://blogs.helsinki.fi/evsirola/2018/01/31/kolmas-kurssikerta-afrikan-valtioita-ja-tulvaindekseja/

Helsingin Sanomat, Diktaattori Gaddafin ennustus kävi toteen – islamistit sekoittivat Libyan, 25.2.2017. Luettu 21.3.2018. https://www.hs.fi/ulkomaat/art-2000002888001.html

Sini Virtasen kurssiblogi, Veritimantteja ja valuma-alueita. Luettu 21.3.2018. https://blogs.helsinki.fi/7k110738/2018/01/30/veritimantteja-ja-valuma-alueita/

Koivusalo, H. & Laurén, A., Metsät osana veden kiertoa, Metsätieteen aikakauskirja, 4/2011. Luettu 19.3.2018. https://www.metsatieteenaikakauskirja.fi/pdf/article6814.pdf

 

 

Projektiot (Miksi sillä on väliä)

 

Tutustuimme tänään projektiovalinnan vaikutuksiin kartanteossa. Olen tästä joskus ennenkin kuullut, mutta tällä kertaa se ei kyllä ollut turhaa toistoa. Olen aidosti innoissani siitä miten onnistuin tekemään teemakartan, joka kertoo, miten paljon Mercatorin projektio vääristää Suomea prosentuaalisesti! Oikeasti, ihan uskomatonta, pohjoisessa yli 800%! Ja kaiken lisäksi teemakarttaan tuli tosi kauniit raidat, sillä projektiovääristymä kunnan pinta-alassa kasvaa vyöhykkeittäin pohjoista kohti liikuttaessa. 

Pinta-ala vääristymä (%) Mercatorin projektiosta Lambertin projektioon

 

Projektioita on karkeasti ottaen kolmea tyyppiä, oikeapintaisia, oikeakulmaisia ja oikeapituisia. Kaikissa on omat haasteensa ja mahdollisuutensa, eikä kaikkia voi millään noudattaa samaan aikaan. Sini Virtanen käsitteli aihetta hyvien havainnekuvien avulla blogissaan.

Pääsin kokeilemaan suomineidon vääristymistä mitä erilaisimmissa projektioissa, ja pinta-alaerot olivat, kuten jo mainitsinkin, suuria. Jopa paljon käytetty Robinssonin projektio levensi Suomea yli 200 km leveimmältä kohdalta ja Lapista varmasti vielä enemmän. Suomineito taitaa oikeasti olla aika paljon leveähelmaisempi kuin ajattelin (… koska yläosa vääristyy usein paljon enemmän kuin alaosa). Lambertin oikeapintaisella projektiolla (jota EU suosittelee käyttämään Euroopasta) pitäisi tulla oikeansuuntaisia pinta-aloja, mutta Suomi on näissäkin kartoissa niin reuna-alueilla, että vääristymää tulee väistämättä jonkin verran. Suurista heitoista ei kuitenkaan ole kyse, sillä esimerkiksi Wikipediasta tarkastamamme Alajärven pinta-ala heitti vain 10 km^2 kartalta laskemaamme pinta-alaan nähden. (Wikipedia on kuitenkin kuulemma tässä oikeassa, sillä pinta-ala on mitattu paikan päällä).

Hauskaa oli myös ymmärtää, että kartoissa äärimmäinen tarkkuus ei suinkaan aina ole etu, sillä ylimääräinen tarkkuus kerääntyy syheröksi. Luulen että tämä on erityisesti vektoriaineiston ongelma, sillä kaiken kokoisessa skaalauksessa viiva on kuitenkin standardikokoinen, ja tällöin loitontaessamme kuvaa ainut mikä jää näkyviin on viiva ja sitä voi olla liikaa, kuten viereisestä kuvasta nähdään…

 

Pääsin taas nauttimaan QGis:n laskennallisista mahdollisuuksista,  tällä kertaa hieman vapaammin. Kokeilin laskea väestöntiheyksiä sekä Mercatorin projektion että Lambertin projektion antamille pinta-aloille Suomesta. Huomasin, että ainut aineiston luokittelutapa, mikä Suomen väestöntiheyden tapauksessa toimii on kvantiilit. Kaikki muut luokitukset tuottavat Suomeen vain yhden pienen väriläiskän Helsingin seutumille ja loppu maa on viimeisessä luokassa. (Eikö se ollut niin, että EU-standardien mukaan Suomessa on vain yksi kaupunki..?)

Suomen kuntien väentiheydet Lambertin projektion pinta-alojen avulla laskettuna

 

Suomen kuntien väentiheydet Mercatorin projektion antamilla pinta-aloilla

Lähteet:

Sini Virtasen kurssiblogi, Karttaprojektioiden maailmassa. Luettu 30.1.2018. https://blogs.helsinki.fi/7k110738/2018/01/23/karttaprojektioiden-maailmassa/

 

QGis (Cookies)

Lähdimme ensimmäisellä harjoituskerralla kokeilemaan QGis kartanteko-ohjelmaa. En ole koskaan aiemmin vastaavaa ohjelmaa käyttänyt, mutta onneksi logiikka tuntui aika hyvältä ja yleisillä tietoteknisillä valmiuksilla pääsi hyvin alkuun. Tuntuu, että esimerkiksi CorelDrawn, PhotoShopin ja Excelin tuntemisesta oli tässä hyötyä.

Sain harjoituksen aikana luotua toimivan teemakartan Itämeren typpipäästöistä! Se oli paljon helpompaa, kuin CorelDraw:lla, jota käytimme viime kurssilla alueiden kartoittamiseen. Legendakin syntyi ilman yhtään neliön piirtämistä! Tietenkin data täytyy olla valmiina aineistossa, mutta sitähän on netti täynnä, kunhan osaa hakea.

Erityisen innostunut olin matemaatikkona QGisin laskentamahdollisuuksista. Niin hienoa logiikkaa! Kun tiettyihin alueisiin on liitetty numeerista tietoa, niin niiden kanssa voi laskea vaikka minkälaisia suhteita! Vaikka koirien määrän suhde väkilukuun.

 

Itämeren ympärysvaltioiden typpipäästöt suhteutettuna Itämereen päätyvän typen kokonaspäästöihin

Me laskimme Itämeren ympärysmaiden typpipäästöjen suhdetta kaikkiin maalta tuleviin typpipäästöihin. Vielä kun muokkasimme eri arvoja, saatiin alueet erivärisiksi teemakarttatyökalun avulla, jolloin näin itsekin käsillä olevan datan paljon paremmin. Lukuina Suomen typpipäästöt tuntuivat surullisen suurilta, mutta suhteutettuna kaikkien maiden päästämiin typpipäästöihin Suomi ei ollutkaan pahimmasta päästä. Vielä kun poistin karttanäkymästä turhat kerrokset (layerit), lisäsin pohjoisnuolen (joka osoittaa valmiiksi miltei aina siihen pohjoiseen, joka kartassa on)ja mittakaavan (myöskin valmiiksi skaalattu!), ja annoin QGis:n luoda  minulle legendan ihan itse. Ja niin kartta oli valmis. Ihanaa! Niin helppoa tähän asti!

Teemakarttani ei juuri tuottanut yllätyksiä. Venäjän pahiksen roolista Itämeren saastuttajana on jo puhuttu paljon, ja samaa asiaa karttakin näyttää. Kiinnostavaa olisi myös suhteuttaa typpipäästöt valuma-alueella asuvien ihmisten määrään tai maatalouden määrään. Tällöin, toisin kuin typpipäästöjen kokonaismäärään verrattaessa, voisimme nähdä, missä maissa asiat ovat tosiasioihin nähden hyvällä mallilla. Tällä tarkastelumallilla Venäjäkin saattaisi saada pientä synninpäästöä, sillä sen valuma-alueella asuu luultavasti paljon enemmän ihmisiä kuin Suomessa, vaikka rantaviiva onkin lyhyt. Toisaalta Suomessa taas on luultavasti enemmän maatalouspinta-alaa. Viro näyttäisi kartallani hoitavan puhtoisen pulmusen roolissa, mutta pitää muistaa, että myös maapinta-ala ja väkiluku ovat pieniä moniin verrokkimaihin nähden.

Typpipäästöjä käsittelevää dataa saimme käyttöömme HELCOM:lta, joka on  Itämeren merellisen ympäristön suojelukomissio. Marita Selin avasi HELCOM:ia hieman omassa blogissaan ja kertoo sen tavoitteista.

Marita Selinin kurssiblogi, Ensimmäinen kurssikerta. Luettu 20.1.2018. https://blogs.helsinki.fi/selkala/2018/01/19/ensimmainen-kurssikerta/

 

Hei!

Tämä on kurssiblogini geoinformatiikasta. Koitan oppia tekemään hienoja teemakarttoja ja pohtia jälkeen päin, että millaisia tuli tehtyä.