Kurssikerta 7

Viimeinen taistelu

Viimeisen kurssikerran virallinen työkerta jäi minulta pelireissun takia välistä. Olin kuitenkin luottavainen, että kyllähän tästä jo opituilla taidoilla ja opettajan Moodleen laittamilla ohjeilla selvitään. Kun pääsin kartan kimppuun, homma osoittautuikin odotettua haastavammaksi. Siitä oli taas vierähtänyt kaksi viikkoa kun olin viimeksi MapInfoa käyttänyt ja hetken sai palautella mieleen perustoimintoja.

Olin tehnyt suunnitelman, että tutkisin Yhdysvaltojen osavaltioiden välisiä eroja. Ensimmäinen ongelma aiheutui pohjakartan löytämisessä ja tuomisessa MapInfoon. Koitin opettajan laittamia linkkejä ja olinkin löytävinäni hyvän kartan, mutta jostain syystä en osannut tallentaa tai muokata sitä sellaiseen muotoon, että sen olisi voinut MapInfoon tuoda. Painiskeltuani hyvän tovin pohjakartan kanssa jouduin hyväksymään tosiasian, että nyt olisi tarvittu opettajan apua. Harmitus oli suuri, mutta kello kävi ja päätin siirtyä suunnitelma B:hen.

Kurssityö

Päädyin toteuttamaan viimeisen kurssikerran työni karttasarjana, jossa käytin hyödyksi jo kurssilla käytettyjä materiaaleja. Koska en osannut tuottaa haluamaani karttaa Yhdysvalloista, uusi tavoitteeni oli, että karttasarjani Suomesta sisältäisi mahdollisimman kattavasti eri teemakarttaelementtejä. Lopputuloksen tuli sisältää mahdollisimman paljon kurssilla opittua.

Väentiheys

Kuva 1. Väentiheys kunnittain.

Karttasarjani ensimmäinen kuva kuvaa Suomen väestöntiheyttä kunnittain (Kuva 1). Tuotin tämän yhden muuttujan kartan pohjaksi seuraaville kartoille. Sommittelin kartan sävyt niin, että viiden luokan esittäminen kartalla on visuaalisesti toimivaa. Mielestäni onnistuin. Halusin jakaa aineiston viiteen luokkaan, jotta lopputulos olisi riittävän informatiivinen eikä korostaisi mitään tiettyä luokkaa. Myös luokkavälit on viilattu sama ajatus mielessä.

Seuraavaksi jaoin kartan Pohjois-Suomeen ja Etelä-Suomeen. Tarkoituksena oli vertailla kahta muuttujaa näillä alueilla ja sen jälkeen vertailla vielä Pohjois- ja Etelä-Suomen karttoja keskenään. Toinen muuttuja oli luonnollisesti väestöntiheys ja toinen muuttuja x. Vaihtelin toista muuttujaa ja tuotin yhteensä 9 vertailtavaa kahden muuttujan karttaa. Blogin mediakirjaston sai aika tehokkaasti täyteen näillä kartoilla 😀

Ensimmäinen karttani Suomen harvimmin asutusta alueesta eli Pohjois-Suomesta käsittelee jalostustuotannon prosentuaalista määrää kunnan kokonaistuotannosta. Pohjalla on väestöntiheyskartta. Koitin tehdä vertailun vuoksi myös samojen muuttujien karttaa Etelä-Suomesta, mutta vaikka kuinka koitin skaalata symbolien kokoa, ne menivät niin pahasti päällekkäin ettei kartasta olisi saanut mitään selvää. Vaihtoehtona olisi ollut symbolin muuttaminen esimerkiksi pylväiksi, mutta halusin tuottaa yhden kartan tai karttaparin nimenomaan jotain symbolia käyttäen. Tästä syystä jalostustuotannosta on nyt vain yksi kartta (Kuva 2.).

PohjoisSuomi1

Kuva 2. Yhdistelmäkartta Pohjois-Suomen väestöntiheydestä ja jalostus %:sta kunnittain.

Kartasta on nähtävissä, että suurin osa Pohjois-Suomesta kuuluu väestöntiheysluokittelun alimpaan luokkaan. Vain yksi kunta kuuluu toisiksi korkeimpaan luokkaan ja se näkyy kartassa punaisena. Tämä kunta on Kemi. “Kemi tunnetaan perinteisenä teollisuuskaupunkina ja suurimpia yksityisiä työllistäjiä kaupungissa ovat Stora Enson Veitsiluodon paperitehdas sekä Karihaarassa toimiva Metsä Fibren ja Finnforestin puunjalostusteollisuus (saha, Kemin sellutehdas ja Kemin kartonkitehdas)” (Wikipedia). Teollisuus työllistää, joten tämä on varmasti merkittävä tekijä kun pohditaan Kemin väestöntiheyttä, sekä jalostustuotannon kohtuullisen suurta määrää. Kunta on myös pinta-alaltaan pieni, mikä vaikuttaa tuloksiin.

Suurimmat jalostustuotannon prosentuualiset määrät ovat Kemin naapurikunnissa Keminmaalla, sekä Torniossa. Keminmaan tulos selittynee kunnan nettisivujen mukaan puu- ja taloteollisuudella, jaloteräksen jatkojalostuksella, sekä nahka- ja muovituotteiden jalostuksella. Torniossa jalostustuotanto on naapurikuntansa Keminmaan kaltaista.

Ensimmäisen karttaparini tuotin väentiheyden ja elinkeinorakenteen yhdistelmänä (Kuva 3. ja 4.). Keskityn analysoimaan kokonaisuutta enkä niinkään yksittäisten kuntien välisiä eroja. Kokonaisuutena harvaanasutulla Pohjois-Suomen alueella palvelujen osuus elinkeinorakenteesta on merkittävä. Se ylittää 50% jokaisessa kunnassa. Tämän päättelen johtuvan alueelle kohdistuvasta matkailusta, sekä siitä, että alue ei niin hyvin sovellu karujen olosuhteiden vuoksi esimerkiksi alkutuotantoon, mikä osaltaan lisää palvelujen prosentuaalista määrää.

pohjoissuomi6

Kuva 3. Yhdistelmäkartta Pohjois-Suomen väentiheydestä ja elinkeinorakenteesta kunnittain.

EteläSuomi1

Kuva 4. Yhdistelmäkartta Etelä-Suomen väentiheydestä ja elinkeinorakenteesta kunnittain.

Verrattuna Pohjois-Suomeen suhteessa tiheästi asuttu Etelä-Suomi noudattelee samoja elinkeinorakenteen piirteitä, mikä kertoo siitä, että palvelujen osuus on Suomessa merkittävä elinkeino. Suurimmat erot Etelä- ja Pohjois-Suomen välillä on teollisuuden määrässä, joka on tasaisesti Etelä-Suomessa melko suurta. Tämä selittynee paremmilla liikenneyhteyksillä, ilmastollisilla oloilla, sekä sijainnilla rannikon lähellä. Teollisuus myös työllistää, mikä osaltaan vaikuttaa Etelä-Suomen väestöntiheyteen.

Toisen karttaparini tein aiheesta väentiheys ja rikollisuus (Kuva 5. ja 6.). Pohjalla on edelleen sama väentiheyskartta, mutta rikollisuuden määrää kuvasin eri kokoisilla pistesymboleilla. Jouduin käyttämään Etelä-Suomen kartassa eriskaalaa pistekokoihin, sillä tietoon tulleita rikoksia oli niin paljon enemmän, että lopputuloksena olisi ollut vain jättipallojen meri, mikäli olisin käyttänyt kummassakin samaa. Unohdin myös muokata Etelä-Suomen kartan legendan loppuun kun siinä vauhdikkaasti työskentelin. Idea tulee kuitenkin onneksi selväksi, vaikka sinne vähän alaviivoja ym. ylimääräistä jäi.

Pohjois-Suomen karttaa tutkittaessa yksi harvaan asuttu pinta-alaltaan melko suuri kunta pistää silmään. Se on Rovaniemi. Rikollisuuden suhteellisen suuri määrä selittynee matkailulla, sekä Rovaniemen asemalla Lapin alueen keskuksena. Myös Kemi tulee jälleen esille Pohjois-Suomen kartasta, mutta tällä kertaa tulos selittynee väentiheydellä: enemmän asukkaita, enemmän rikoksia. Toki pohjalla on varmasti muutakin, mutta tämä lienee olevan suuri ja ilmeinen vaikuttaja.

PohjoisSuomi5

Kuva 5. Yhdistelmäkartta Pohjois-Suomen väentiheydestä ja tietoon tulleista rikoksista vuonna 2010.

eteläsuomi5

Kuva 6. Yhdistelmäkartta Etelä-Suomen väentiheydestä ja tietoon tulleista rikoksista vuonna 2010.

Etelä-Suomen kartasta ei oikeastaan tule mitään yllätyksiä esille. Tiheään asutuissa asutuskeskittymissä, kuten pääkaupunkiseudulla, Turun alueella, sekä Tampereella rikollisuus on maan korkeinta. Tämä selittynee asukasmäärän lisäksi, myös eri etnisten ryhmien määrällä, sekä tulotasoeroilla. Asukasmäärä ja sitä kautta järjestäytyminen lienevät kuitenkin se merkittävin rikollisuutta lisäävä tekijä.

Kolmannen karttaparini tuotin ruotsinkielisten määristä kunnittain yhdistettynä väentiheyskarttaan. Tämä oli itseasiassa pääkaupunkiseudun alueelta jo tutkimani teema, mutta ajattelin mielenkiinnosta tutkia sitä vielä laajemmin. Halusin ruotsinkielisten määrän karttoihini pylvässymbolein. Tästä syystä jouduin jälleen muokkaamaan pylväiden korkeusskaalaa erilaisiksi Pohjois- ja Etelä-Suomen kartoissa, sillä muutoin toisesta olisi tullut visuaalisesti surkea.

Pohjois-Suomen kartasta näkee, että ruotsinkielisten määrä on hyvin pientä verrattuna eteläiseen rannikko-Suomeen. Eniten ruotsinkielisiä on kuitenkin Rovaniemellä, sekä Torniossa. Tornion ruotsalaisten määrä selittynee yhteisellä rajalla ruotsin kanssa, sekä yhteydellä Haaparannan kaupunkiin (TornioHaaparanda). Rovaniemen ruotsinkielisten määrä johtunee sen opiskelumahdollisuuksista, sekä mahdollisesti palvelualojen työpaikoista.

PohjoisSuomi3

Kuva 7. Väentiheys ja ruotsinkielisten määrä kunnittain Pohjois-Suomessa.

eteläsuomi3

Kuva 8. Väentiheys ja ruotsinkielisten määrä kunnittain Etelä-Suomessa.

Etelä-Suomen kartasta näkee, että ruotsinkieliset ovat sijoittuneet rannikkoalueille ja tässä pätee aiemmassa blogitekstissäni toteamat seikat ruotsinkielisten sijoittumiseen. Tähän liittyy siis historia, maanomistukselliset asiat, sekä sosiaalinen puoli. Kartasta tulee selvästi esille ne alueet, joilla ruotsinkielisten osuus on Suomen merkittävintä. Skaalasta johtuen muut alueet jäävät oikestaan vain taustaksi tuomatta muuta informaatiota kuin, että siellä on vähän ruotsinkielisiä verrattuna suurimpiin keskittymiin. Kuntakohtaista vertailua ei siis tällä kartalla saa tehtyä. Tarkempaa vertailua tehtäessä olisi rajattava pienempi alue, jotta skaalaa voisi muuttaa pienemmäksi. Näin lopputulos pysyisi selkeämpänä ja informatiivisena.

Viimeisen karttaparin tuotin hieman huumorimielessä. Tarkoituksena oli vertailla miesten ja naisten lukumäärien eroja ympyrädiagrammin avulla yhdistettynä vientiheyskarttaan (Kuva 9. ja 10.). Ympyrädiagrammeissa on jälleen käytetty eriskaalaa, mutta tässä tapauksessa, sillä ei ole oikeastaan merkitystä kun tarkoituksena on vain vertailla kumpia sukupuolenedustajia on enemmän.

Lopputulos oli odotetunlainen kummassakin kartassa. Määrät ovat lähes tasan joka kunnassa. Ainoat silmään pistävät kunnat ovat Helsinki ja Turku, joissa naisia näyttäisi olevan sen verran enemmän, että sen vähän pienennetystäkin kartasta huomaa. Tämä selittynee opiskelumahdollisuuksilla, erityisesti korkeamman asteen opiskelupaikoilla, sekä työpaikoilla. Visuaalisesti tämä viimeinen karttapari on mielestäni onnistunut ja olin hieman yllättynyt, miten hyvin musta ja valkoinen toimi diagrammissa.

PohjoisSuomi4

Kuva 9. Väentiheys ja sukupuolijakauma Pohjois-Suomessa.

Eteläsuomi4

Kuva 10. Väentiheys ja sukupuolijakauma Etelä-Suomessa.

Pohdintoja

Tutustuessani muiden kurssilaisten viimeisen kerran karttatöihin sekä teksteihin aloin näin jälkikäteen pohtimaan symbolien valintaa ja halutun teeman tai aiheen esittämistä kartalla. Esimerkiksi Olli Rantamäki oli kuvannut kasvihuoneiden pinta-alaa monikulmiolla ja Riina Koskela ilman vettä olevia kotitalouksia ihmissymbolilla. Ensimmäinen ajatukseni oli, että erittäin hyvät ja erikoiset aiheet, mutta onko esittämistapa kuitenkaan se paras. Kartoista kuitenkin huomaa, että aikataulu on luultavasti ollut tiukka ja lopputulos olisi voinut olla erilainen, mikäli aikaa olisi ollut enemmän. Eivätkä nämä kartat ole missään nimessä epäonnistuneita. Niistä vain huomaa hyvin sen kuinka haastavaa hyvän esittämistavan lyötäminen on. Mikä olisi esimerkiksi parempi tapa esittää ilman vettä olevia kotitalouksia? Ehkä jokin pisarasymboli, mutta silloin suuri määrä havaintoja tulisi esittää pienellä symbolilla (käänteisesti) ettei lopputulos vääristyisi visuaalisesti. Mikäli tämä skaalan kääntäminen ei MapInfolla onnistuisi niin sitten ei tuokaan toimisi.

Summattuna kurssi oli mielestäni opettavainen, mutta haastava. Paljon olisi tehnyt mieli vielä oppia ja erityisesti tuosta aineiston etsimisestä ja siirtämisestä MapInfoon. Olen myös samaa mieltä Elias Annilan kanssa, joka olisi kaivannut hieman vaihtelua harjoitustehtäviin. Olisi ollut mielenkiintoista tehdä karttoja myös esimerkiksi Ruotsista ja sitä kautta saada vertailupohjaa Suomeen.

Kurssin aikana kehityin MapInfon käyttäjänä huimasti. Opin tuottamaan erityyppisiä teemakarttoja ja muokkamaan tietokantoja. Sen lisäksi kehityin kirjoittajana ja omien töiden analysoijana. Mirka Jokela-Määtän viimeistä karttatyötä tutkiessani huomasin kuitenkin olevani vieläkin liian sinisilmäinen karttojen lukija. Totesin mielessäni vain, että “Ohhoh, mites Tanskassa voi korkean elintason ja “onnellisten ihmisten” maana olla noin suhteellisen alhainen elinikä. Enpäs olisi uskonut”. Lukiessani Jokela-Määtän tekstiä eteenpäin huomasin hänen huomanneen saman asian. Tekstissään hän toteaa Tanskan tilastojen sisältävän Grönlannin tulokset, jotka laskevat Tanskan kokonaistulosta merkittävästi. Tämä oli hyvä herätys siihen, että vaikka kehityn kartanlukijana koko ajan on edelleen paljon opittavaa.

Lähteet:

Annila Elias. Eliaksen PAK-blogi. KURSSIKERTA 7, METSÄPALOT YHDYSVALLOISSA. https://blogs.helsinki.fi/eannila/. Luettu 13.3.2015

Jokela-Määttä Mirka. Paikannettua tietoa. KK7: Karttoja, karttoja ja karttoja. https://blogs.helsinki.fi/mijokela/. Luettu 13.3.2015

Kemi. Wikipedia. http://fi.wikipedia.org/wiki/Kemi. Luettu 13.3.2015

Keminmaa. Kuntatietoa. http://www.keminmaa.fi/index.php?p=Kuntatietoa. Luettu 13.3.2015

Koskela Riina. Riina & 38 päivää paikkatietoa. Kurssikerta 7: Viimeinen silaus. https://blogs.helsinki.fi/riinakos/. Luettu 13.3.2015

Rantamäki Olli. Olli Rantamäen PAK-blogi. KURSSIKERTA 7 − VIIMEINEN SATO KORJATAAN, MUUTAMA KANTO KASKESSA. https://blogs.helsinki.fi/ollirant/. Luettu 14.3.2015

 

 

Kurssikerta 6

Pisteitä, geokoodausta ja maanjäristyksiä

Kuudennen Kurssikerran tavoitteena oli oppia käyttämään GPS-paikanninta pisteiden keräämisessä ja siirtämään kerättyjä tietoja kartalle. Lisäksi tavoitteena oli oppia tuottamaan pistemäistä aineistoa kartalle, sekä oppia muokkaamaan muualta löytyvää dataa sellaiseen muotoon, että se voidaan sijoittaa suoraan kartalle.

Kurssikerta alkoi ulkoharjoituksella, jossa pienryhmissä kävimme keräämässä sijaintitietoa GPS-laitteiden avulla. Ryhmäni kanssa keräsimme tietoa suojateiden sijoittumisesta Kumpulan kampusalueen lähimaastossa. Keräsimme yhteensä kymmenen havointopistettä ja kirjasimme ylös pisteiden koordinaatit, korkeuden ja tarkkuuden. Sen jälkeen siirsimme tiedot Exceliin ja sieltä MapInfoon. MapInfossa tarkoituksena oli tuottaa pistemäistä aineistoa kartalle saaduista tuloksista. Tutkimme yhdessä ryhmien keräämää aineistoa, jonka jälkeen siirryimme geokoodaus-harjoitukseen.

Geokoodaus-harjoituksessa, kuten Antti Autiokin mainitsee, tarkoituksena oli opetella ”kuinka osoitteisiin sidottua dataa oli mahdollista paikantaa kartalle”. Käytimme harjoituksessa tietokantaa, joka sisälsi tietoa RAY:n peliautomaattien sijainnista Helsingissä. Havainnolliseksi tuli ison aineiston käsittelyn haastavuus. Tässä tapauksessa osoitetietojen kirjaaja oli tehnyt paljon inhimillisiä osoitevirheitä ja ne tuli itse huomata, käydä läpi ja korjata. Tämä on yksi tietokannan hallintaan ja muokkaamiseen liittyvä seikka, jossa koen olevani vielä lapsen kengissä. Kun ei täysin ymmärrä ohjelmaa tai tietokantaa, jota käyttää, on mielestäni haastavaa myöskään ymmärtää tehdä jotain tietokantaan liittyviä ja erittäin olennaisia korjaus- tai muokkaustoimenpiteitä.

Kurssityö

Seuraavaksi siirryimme itse kurssityön pariin, jossa oli tällä kertaa tarkoituksena tuottaa opetuskäyttöön soveltuvia karttaesityksiä. Karttoja tuli tuottaa kolme ja niiden tuli käsitellä maanjäristyksiä, tulivuoria tai meteoriittien putoamispaikkoja tai näitä yhdistelminä. Kävimme aluksi yhdessä läpi kuinka saamme netistä tietoa ja kuinka sitä tuli jatko käsitellä Excelissä. Ohjeessa tuntui olevan niin monta vaihetta, että epäilin vahvasti unohtavani jonkin olennaisen. Kun sitten pääsimme tuumasta toimeen, olikin tiedon siirto ja käsittely yllättävän simppeliä. Täytyi vain muistaa noudattaa ohjetta kohta kohdalta. Ainut ongelma, jonka ohjeiden noudattaminen omalla kohdallani aiheuttaa, on se etten tällä hetkellä tätä tekstiä kirjoittaessani muista enää mitään tehtävän Excel-välivaiheista. Täytyisi päästä käyttämään ohjelmaan paljon enemmän ja myös räpeltämään omatoimisesti.

Hieman kiireisen aikataulun vuoksi en lähtenyt tekemään yhdistelmäkarttaa vaan päädyin esittämään kartoillani ainoastaan maanjäristyksiä. Antti Autio ja Nelli Aalto olivat kummatkin lähestyneet samaa teemaa havainnollistamalla eroja eri voimakkuusasteisten maanjäristyksen ilmenemisessä. Tämä on mielestäni mielenkiintoinen lähestymistapa ja haluaisin itsekin kokeilla tuottaa tämän tyylisen karttasarjan. Itse päädyin esittämään kartoillani >6 Richterin maanjäristyksien ilmenemistä. Ensimmäinen kartta kuvaa maanjäristyksiä vuodesta 1980 tähän hetkeen (Kuva 1.), seuraava vuodesta 2000 tähän hetkeen (Kuva 2.) ja viimeinen kuvaa vuoden 2014 aikana tapahtuneet >6 Richterin järistykset (Kuva 3.).

 

Kuva 1. >6 Richterin maanjäristykset 1980-

Kuva 1. >6 Richterin maanjäristykset 1980- .

Maanjäristys2000

Kuva 2. >6 Richterin maanjäristykset 2000- .

Maanjäristys2014

Kuva 3. >6 Richterin maanjäristykset 2014.

Karttojeni tarkoituksena oli havainnollistaa keskivoimakkaiden maanjäristysten ilmenemisalueita ja myös antaa osviittaa määristä visuaalisella tavalla. Tavoitteena oli, että kartat toimisivat opetuskäytössä kuvaamaan esimerkiksi liitosfäärilaattoihin liittyviä tektonisia prosesseja osana luonnonmaatiedettä tai hasardimaantiedettä.  Jo toisen kartan jälkeen tiesin, että pistekokoja olisi pitänyt muuttaa, mutta kiireessä en ehtinyt enää perehtymään, miten se tehtiin. Siitä syystä tavoitteeni visualisoida määriä jää tällä kertaa toteutumatta. Ensimmäinen ja toinen kartta ovat juuri tästä ja havaintojen suuresta määrästä johtuen hyvin samanlaisia. Vaihdoin pisteiden väriä tuomaan karttoihin edes jotain eroa. Kolmannesta kartasta saa jo osviittaa määristä ja se on mielestäni onnistunein, sillä se täyttää molemmat tavoitteeni riittävällä tavalla.

Kokonaisuutena tämä kurssikerta oli minulle erittäin mieluinen, sillä käsittelimme kiinnostavia aiheita ja MapInfon käyttö tuntui loogiselta pisteaineistoja käsiteltäessä. Myös kurssityön karttojen aiheet olivat mielenkiintoisia. Pitkästä aikaa, jos ei jopa ensimmäistä kertaa, tuntui siltä, että ei tämä niin vaikeaa ole. Oli myös kiinnostavaa lukea muiden opiskelijoiden pohdintoja kartoistaan. Erityisesti Nelli Aallon mietteet karttojen otsikoinnista kiinnitti huomioni. En ollut tullut ajatelleeksi ollenkaan lainaten Nelli Aaltoa, että  ”ilmaisua ”yli 8 richterin maanjäristykset” ei ole suositeltavaa käyttää, sillä richter ei ole mittayksikkö. Asian voisi muotoilla paremmin muun muassa sanomalla ”Maanjäristykset, joiden magnitudi on yli 8 Richterin asteikolla” (Kielikello 2011)”.

Liitän tähän loppuun vielä muutaman linkin nettisivuille, joista löytyy vaihtoehtoisia maanjäristyskarttoja. Molemmat linkkien kautta löytyvät kartat ovat mielestäni tavallaan onnistuneita, mutta niistä löytyy myös parannettavaa. Ensimmäisessä kartassa värit ja visuaalinen ilme on hieno, mutta luettavuus ja  hyödyntäminen on hieman haastavaa. Toinen kartta ilmaisee maanjäristyksien voimakkuuseroja ja määriä hyvin, mutta värimaailma on tylsähkön harmaa.

http://mitnse.com/2011/09/12/the-2011-virginia-earthquake/

http://earthobservatory.nasa.gov/IOTD/view.php?id=4180

Lähteet:

Aalto Nelli. Nellin PAK-Blogi. Kurssikerta 6: GPS-harjoituksia ja hasardeja.https://blogs.helsinki.fi/neaa/. Luettu 26.2.2015

Autio Antti. Antin paikkatietoblogi. Kurssikerta 6. https://blogs.helsinki.fi/anttiaut. Luettu 26.2.2015

Kurssikerta 5

Buffer ja suffer

Viidennen kurssikerran teemana oli bufferointi eli puskurointi, joka on tehokas keino laskea muun muassa kuinka monta kohdetta jää tietyn kokoisen säteen sisäpuolelle. Tavoitteena oli oppia paremmaksi piirtotyökalujen käyttäjäksi, sekä ymmärtää niiden logiikkaa. Lisäksi harjoittelimme laskemista kohteiden avulla, sekä hyödynsimme bufferitoimintoa etäisyyksien ja lukumäärien laskemisessa.

Kurssikerran aikana tuli vastata kolmeen monivaiheiseen tehtävään. Mirka Jokela-Määttä pohti blogitekstissään tehtävien haastavuutta ja epäili omien vastauksiensa tarkkuutta ja oikeellisuutta. Itse kohtasin samantyyppisiä haasteita. Tehtävät oli tehtävä vauhdilla ja tiesin jo niitä tehdessä, että nyt tarkkuus kärsii. Päätin kuitenkin sivuuttaa tämän seikan, vaikka eihän se kivaa ole.

Ensimmäinen lentokenttiä koskeva tehtävä sujui suhteellisen näppärästi, sillä siinä pystyi soveltamaan kurssikerran alussa läpikäytyjä buffer- perustoimintoja ja oppeja. Viimeinen kaakkois-luode-lentokenttätehtävä aiheutti kuitenkin päänvaivaa, sillä en täysin ymmärtänyt, millaiselle alueelle bufferi tuli muodostaa. Ensimmäisen tehtävän toinen osa liittyi juna-asemiin ja oli mielestäni aika simppeli. Toisessa tehtävässä tuli soveltaa ennalta opittua ja laskea prosenttiosuuksia. Kaiken kaikkiaan näihin kahteen tehtävään meni jo niin kauan aikaa, että päätin tulla tekemään kolmannen erittäin työläältä kuulostavan tehtävän omalla ajalla.

Tein kolmannen tehtävän Helsingin yhtenäiskoulusta. Alkuun olin varma, että metsään mennään, mutta tehtävä osoittautuikin kohtuullisen yksinkertaiseksi ja nopeaksi.  Lopputuloksia muiden tuloksiin muun muassa Olli Rantasen tuloksiin verratessani huomasin, että kaikissa arvoissa on heittoa. Tässä kävi siis juuri niin kuin alussa ajattelinkin. Kiire rokottaa tarkkuudesta ja tulee virheitä. Osa lopputulosten eroista kuitenkin selittyy jokaisen itse tekemällä bufferilla, sillä kun bufferi tehdään itse, eroja tulee aina; Käytetään erikokoista viivaa ja piirretään eri kohtaan. Kaakkois-luode-tehtävässä tein varmasti virheen ja se näkyy myös lopputuloksessa.

Buffer-tehtävän tulokset (Pahoittelut taulukon visuaalisesta ilmeestä. Jouduin turvautumaan kuvankaappaukseen.):

IMG_0286

 

Pohdintoja MapInfosta ja tähän mennessä opitusta

MapInfon keskeisimmät toiminnut liittyvät mielestäni teemakarttojen tekoon. Ohjelmalla on mahdollista tuottaa monipuolisesti erilaisia teemakarttaesityksiä eri tarpeisiin. Tähän kuuluu olennaisena osana kuitenkin tietokantojen yhdistäminen ja muokkaus. Se on osattava tehdä viimeistellysti, ”jotta tieto ylipääntänsä olisi esitettävissä visuaalisesti” kuten Petri Danielsson blogitekstissään toteaakin. Tämä tapahtuu esimerkiksi Table-Maintenance ja Table-Update column komentojen avulla.

Samassa tekstissä Danielsson toteaa teemakarttojen muodostamisen ja toiminnot itselleen helpoiksi ja helposti ymmärrettäviksi. Itse koen myös teemakarttojen teon valmiista aineistosta helpoksi. Haasteen aiheuttaa, mikäli tietokantokantoja on tuotava itse. Silloin virheiden mahdollisuus kasvaa suuresti ja työmäärä moninkertaistuu. Myös luokittelussa ja muussa teemakarttoihin liittyvässä säädössä voi aina olla parempi. Voisi käyttää hieman enemmän aikaa ja kokeilla hieman enemmän erivaihtoehtoja.

Tällä hetkellä koen itselleni helpoksi myös piirtotyökalujen peruskäytön, sillä niitä tuli juuri harjoiteltua. Lisäksi tietokantojen perusmuokkaus ja yhdistäminen on suhteellisen hyvin hallussa. Haasteita on kuitenkin tietokantojen soveltavammassa käytössä ja muissakin soveltavissa ominaisuuksissa ja työkaluissa, esimerkiksi buffer-sovelluksissa. Jotta kehittyisin sujuvaksi MapInfon käyttäjäksi, tulisi minun käyttää ohjelmaa paljon enemmän ja useammin. Tällä hetkellä aina, kun avaan ohjelman, olen hetken aikaa kuin Liisa ihmemaassa ennen kuin toiminnot muistuvat mieleen tai kertaan ne edellisten kurssikertojen ohjeista. Lainaten Petri Danielssonia: ”Kompurointi tällaisten yksinkertaisten toimintojen toteuttamisessa on sinänsä harmiton, teknisesti yksinkertainen ongelma, mutta tuntuu turhauttavalta.”

Se, kuinka hyvin käyttäjä osaa MapInfoa hyödyntää, on erittäin ratkaisevassa roolissa miettittäessa MapInfon mahdollisuuksia. Tottakai aineiston laajuudella, tarkkuudella ja monipuolisuudella on merkitystä, mutta suurin lopputulokseen vaikuttava tekijä on käyttäjä. Osaava käyttäjä saa ohjelmasta varmasti paljon irti. Kuten jo edellä mainitsinkin, kehittyminen osaavaksi MapInfon käyttäjäksi vaatii minulta vielä paljon töitä ja tunteja. Ohjelma on kuitenkin mielenkiintoinen ja erityisesti bufferi-ominaisuus, jota tällä kurssikerralla harjoiteltiin, oli minun mieleeni kaikkine sovellusmahdollisuuksineen.

Loppuun vielä pohdintaa bufferi-sovelluksista

Kurssikerran tehtäviin liittyvien sovellusten lisäksi bufferoimalla voisi selvittää esimerkiksi ajoneuvojen määrän tietyllä rajatulla alueella ja verrata sitä ilmanlaatuun kyseisellä alueella. Mahdollisesti voitaisiin myös tutkia ulkomaalaisten osuutta väestöstä ja etnisten ravintoloiden määrää, jollain tietyllä alueella. Olli Rantanen tuo blogitekstissään vielä esille hyvän esimerkin MapInfon ja bufferoinnin soveltuvuudesta. Se on hänen mukaansa hyödyllinen apuväline ympäristövaikutusten arvioinnissa ja yhdyskuntasuunnittelussa.

Lähteet:

Danielsson Petri. PAIKKA!. KK5: Pohdintaa MapInfosta ja kurssin harjoitteista. https://blogs.helsinki.fi/pdaniels/. Luettu 24.2.2015

Jokela-Määttä Mirka. Paikannettua tietoa. KK5: Oivalluksia_ja_ongelmia.wor. https://blogs.helsinki.fi/mijokela/. Luettu 23.2.2015

Rantamäki Olli. Olli Rantamäen PAK-blogi. KURSSIKERTA 5 − MAPINNON JA MAPINHON VÄLILLÄ. https://blogs.helsinki.fi/ollirant/. Luettu 24.2.2015

 

Kurssikerta 4

Ruutuja, rastereita ja rekisteröintiä

Neljännen kurssikerran tavoitteena oli tutustua ruutukarttojen tekemiseen. Lisäksi tuotimme uutta tietoa tietokantaan maantieteellisiä kohteita hyväksikäyttämällä, sekä harjoittelimme rasterikartan kiinnittämistä MapInfon avulla koordinaatistoon. Teimme lopuksi myös yksinkertaisen piirtämisharjoituksen rasterikartan avulla, jossa merkitsimme Pornaisten karttalehdelle sen keskustan päätiet ja asutuksen.

Itse kurssitehtävänä oli tällä kertaa laatia ruututeemakartta vapaavalintaisesta aiheesta. Itse päädyin tutkimaan ruotsikielisten jakautumista pääkaupunkiseudulla (Kuva 1.). Ruutukokona käytin 500 metriä. Tällä kertaa en ehtinyt kokeilemaan muita ruutukokoja tiukasta aikataulusta johtuen. Värisävyiksi valitsin punaisen sävyt ja luokittelussa käytin luonnollisia luokkavälejä. Rajasin luokkien lukumäärän neljään.

Ruotsinkielisiä2

Kuva 1. Ruututeemakartta ruotsinkielisten jakautumisesta pääkaupunkiseudulla

Visuaalisesti kartta on mielestäni melko onnistunut. Punaisen sävyt toimivat tässä yhteydessä hyvin ja rajattuani luokkien lukumäärän neljään, kartta pysyy myös selkeänä. Luokitteluun ja sen suunnitteluun olisi voinut käyttää hieman enemmän aikaa, mutta tällä kertaa MapInfon tarjoama valmis luokittelu tuotti kuitenkin onneksi kelvollisen lopputuloksen. Jouduin nimittäin hieman kertailemaan aiempien kurssikertojen oppeja MapInfon käytöstä ja siitä syytä aika oli kortilla. Luettavuuden parantamiseksi karttaan olisi pitänyt lisätä hieman nimistöä, sillä ideana oli tuottaa kartta, josta näkee ruotsinkielisten jakautumista erialueille. Selväksi kyllä tulee, missä asutuskeskittymät sijaitsevat, mutta mikäli ei tiedä, mitä nämä alueet ovat, niin kartta ei ole kovin informatiivinen. Nostin karttaan päällimmäiseksi kaupunkien rajat ja se oli mielestäni hyvä ratkaisu (vrt. Kuva 1. ja Kuva 2.) tehden siitä hieman informatiivisemman.

ruotsinkieliset

Kuva 2. Ruotsinkielisten jakautuminen niin, että kaupunkien rajat peittyvät ruutujen alle.

Kun päästään itse kartan tulkintaan, niin pääkaupunkiseudulta löytyy selkeät ruotsinkielisten asutuskeskittymät Kauniaisten, Espoon rannikon sekä Helsingin keskustan alueilta. Olli Rantamäki oli tehnyt oman ruututeemakarttansa samasta aiheesta ja pohtikin mielestäni hyvin sitä, kuinka suuren ongelman aiheuttaa se, ettei tiedossa ole ruutukohtaisia asukasmääriä. ”Luvut vaihtelevat erittäin paljon, ja täten sen huomaaminen, miten ruotsinkielisten suhteellinen osuus vaihtelee, on mahdotonta. Näin on vaikea arvioida, onko jotkut alueet erityisen vahvasti suomenruotsalaisia. Esimerkiksi kantakaupungissa ruotsinkielisiä näyttää olevan absoluuttisesti paljon, mutta suhteellisesti niiden määrä jäänee sangen pieneksi. ”

Vaikka ruutukohtaisia asukasmääriä ei olekaan tiedossa voi kartasta silti nähdä, minkä tyyppisille alueille ruotsinkieliset jakautuvat. Tämä tietysti edellyttää sen, että kartan lukijalla on jonkinlaista pohjatietoa pääkaupunkiseudusta ja sen alueista. Pääkaupunkiseudulla asuu nimittäin vanhoja suomenruotsalaisia sukuja, jotka muun muassa asuttavat Eiran, Punavuoren ja Munkkivuoren alueita, sekä Kauniaisten aluetta. Mielenkiintoista on myös pohtia, mitkä tekijät ovat vaikuttaneet siihen, että Espoon rannikon alueella asuu suhteessa paljon ruotsinkielisiä. Rannikon asunnot ovat melko uusia, isoja ja kalliita. Lisäksi alueella on hyvät purjehdusmahdollisuudet. Voisiko stereotyyppinen kuva suomenruotsalaisesta päteä tässä tapauksessa?

Keskusteltuani suomenruotsalaisen ystäväni kanssa, joka on perehtynyt pääkaupunkiseudun historiaan, minulle selveni muutama kiinnostava fakta ruotsinkielisten sijoittumisesta, mikä osittain laajensi myös käsitystäni Espoon rannikkoseudun ruotsinkielisestä asutuksesta. Vielä 1950-luvulla Espoo oli maaseutua ja asutusta ei ollut paljon. Rannikon kesämökit olivat enimmäkseen suomenruotsalaisten asuttamia, koska heillä oli rahaa. Lähtökohtaisesti suomenruotsalaiset ovat asuttaneet rannikkoseutuja ja nämä suvut, jotka ovat asuneet esimerkiksi Westendissä kauan aikaa sitten ja omistaneet kenties paljon lääniä, ovat sitten halunneet muuttaa takaisin. Ystäväni nosti esille myös inhimillisen seikan, että monesti ihmiset, varsinkin vähemmistöt muuttavat toistensa vierelle. On tuttuja naapureita, kavereita, lenkkiseuraa ja lastenvahteja. Lisäksi hän muistuttaa, että suomenruotsalaisten osuus pääkaupunkiseudulla vähenee vuosivuodelta. Liekö tähän syynä muuttovirta muualle esim. Ruotsiin?

Pohtiessani ruututeemakartan ominaisuuksia ja luettavuutta törmäsin Susanna Saukkosen osuvaan kiteytykseen: ” Ruututeemakartalla on mielestäni hyväksyttävää esittää absoluuttisia arvoja koska rasterit ovat pieneltä alueelta. Ruututeemakartasta voi saada tarkempaa informaatiosta alueellisesta jakautumisesta kuin vaikka perinteisestä koropleettiteemakartasta. Ruututeemakartan luettavuus on mielestäni helppo kunhan värit ja koot on valittu oikein.”

Lähteet:

Rantamäki Olli. Olli Rantamäen PAK-blogi. Kurssikerta 4 – ruututeemakartta ja hiukan Helsingin historiasta. https://blogs.helsinki.fi/ollirant/. Luettu 13.2.2015

Saukkonen Susanna. Susannan matka paikkatiedon maailmaan’15. 4. opetuskerta : ruutuja ja rasterikarttoja Mapinfoon ja karttakuvan rekisteröinti. https://blogs.helsinki.fi/susannsa. Luettu 13.2.2014

Kurssikerta 2

Päällekkäisiä teemakarttoja

Toisen kurssikerran tavoitteena oli tutustua päällekkäisiin teemakarttoihin ja niiden tuottamiseen. Itse jouduin olemaan kyseisen kurssikerran poissa ja niinpä tuotin teemakarttani itsenäisesti muiden tutustuessa neljännen kurssikerran aineistoihin.

Päätin käyttää karttapohjana Pohjois-Suomen kuntia, sillä kyseisestä alueesta en ole vielä spesifisti tuottanut yhtään karttaesitystä. Lisäksi halusin tutkia päteekö hypoteesini tutkimieni muuttujien välisestä korrelaatiosta. Karttaesityksessäni kuntien kokonaisnettomuutto on esitetty koropleettikarttana, jossa positiivista nettomuuttoa on kuvattu keltaisen sävyinä ja negatiivista harmaan eri tummuusasteilla (Kuva 1.). Eläkeläisten osuus kunnittain on esitetty pylväsdiagrammein koropleettiesityksen päällä.

Päällekkäinenteemakartta

Kuva 1. Kahden muuttujan päällekkäinen teemakartta Pohjois-Suomesta.

 

Koska tein karttani näin myöhään, pystyin tutustumaan kätevästi muiden opiskelijoiden karttatöihin ja pohdintoihin. Esimerkiksi Elias Annila blogissaan Eliaksen PAK-Blogi oli pähkäillyt rastereidensa erottuvuutta. Myös Mirka Jokela-Määtän Paikannettua tietoa -blogissa julkaisema päällekkäinen teemakartta oli tuotettu koropleetti- ja rasterikartan yhdistelmänä. Aivan, kuten Eliaskin blogissaan mainitsee, mielestäni rastereista on haastava  luoda sellaista karttaesitystä, josta selkeästi tulee rasterien erot esille. Kartasta ehkä erottuu yksi kaksi luokkaa, mutta loput sekoittuvat massaksi.

Mikäli aikaa olisi ollut enemmän käytössä olisin saattanut lähteä kokeilemaan tuota rasterimuotoista karttaa. Päädyin kuitenkin tällä kertaa melko yksinkertaiseen ratkaisuun eli koropleetti-pylväs- yhdistelmään. Värisävyinä päätin kokeilla harmaan ja keltaisen yhdistelmää koropleettikartassa, sillä halusin positiiviset arvot selkeästi esille negatiivisista.  Jaoin aineiston neljään luokkaan ja muokkasin luokkarajoja käsin niin, että lopputulos oli mielestäni selkeä eikä korostanut liikaa mitään luokkaa. Pylväiden väriksi halusin valita jonkin neutraalin, mutta taustasta riittävästi erottuvan värin. Päädyin vaalean siniseen. Hienosäätönä olisin voinut vielä muokata pylväiden paikkoja Corelissa, sillä osa niistä menee päällekkäin. Jätin sen kuitenkin tällä kertaa tekemättä.

Hypoteesini tuloksista oli, että kunnissa, joissa kokonaisnettomuutto on positiivinen, eläkeläisten osuus olisi pienempi kuin kunnissa, joissa nettomuutto on negatiivinen. Tämän päättelin mahdollisesti aiheutuvan siitä, että nuoret muuttavat työn tai opiskelun perässä vanhempia ihmisiä aktiivisemmin. Käytännössä siis nuoret muuttaisivat pois ja eläkeläiset jäisivät.

Hypoteesini pitää nopealla silmäyksellä paikkansa. Esimerkiksi Rovaniemi vetää yliopistonsa puolesta nuoria muuttamaan kunnan alueelle ja eläkeläisten %-osuus on Pohjois-Suomen pienimpiä. Samantyyppinen tilanne on myös Kittilässä, joka on ollut jo yli kymmenen vuotta muuttovoittoinen kunta ja eläkeläisten osuus on suhteellisen pieni. Tämä ei kuitenkaan voi johtua opiskelumahdollisuuksista, sillä ne ovat Kittilässä rajalliset. Wikipedian mukaan “nykyinen kehitys on pääasiassa matkailun ja 2000-luvulla alkaneen kaivostoiminnan ansiota”. Samankaltainen tilanne on myös Kittilän naapurikunnissa Muoniossa ja Kolarissa. Vaikka näiden kuntien väkiluku vähenee, ne ovat silti Pohjois-Suomen muuttovoittoisimpia alueita nimenomaan matkailun, mutta myös kaivostoiminnan tuottamien työpaikkojen ansiosta. Muuttovoittoisista alueista ehdottomasti mielenkiintoisin on mielestäni Savukosken kunta, joka sijaitsee Lapin maakunnan itäosassa. Se on kevyesti muuttovoittoinen, vaikka sen väkiluku laskee jatkuvasti ja se on Suomen harvimmin asutettu kunta. Kunnan alueella sijaitsee kuitenkin yksi merkittävä vetovoimatekijä, Korvatunturi.

Muuttotappioisilla kunnilla selvä teema näyttää olevan, että nuoret muuttavat joukolla opintojen perässä muualle. Inarin kunta vahvasti muuttotappioisena kuntana pistää kuitenkin silmään, sillä sen eläkeläisten osuus ei ole lähellekään Pohjois-Suomen suurimpia. En keksi tähän oikein mitään järkevää selitystä. Voisiko ihmiset työskennellä mahdollisesti pidempään esim. porotalouden parissa, olematta niin sanotusti eläkkeellä?

Kokonaisuutena päällekkäisen teemakartan tekeminen oli mielenkiintoista ja opin jälleen paremmaksi MapInfon käyttäjäksi. Tosin olisin voinut valita hieman rohkeamman yhdistelmän. Joka tapauksessa tämä kartta on mielestäni onnistunut.

Artikkelipohdintaa

Two-variable choropleth maps as a useful tool for visualization of geographical relationship Anna Leonowicz

Antti Autio tiivistää kyseisen artikkelin sisällön tehokkaasti: “Artikkelissa käsitellään yksi- ja kaksiteemaisia koropleettikarttoja sekä niiden toimivuutta erilaisissa käyttötarkoituksissa.”

Autio jatkaa “Koropleettikartat ovat yleinen kartografinen keino tutkijoille, maantieteilijöille ja kartografeille visualisoida numeerista aineistoa. Yleisimmin kartografiassa keskitytään esittämään yhden muuttujan koropleettikarttoja, jolloin eri ilmiöitä tarkastellaan eri kartoilla. Yhden muuttujan koropleettikartoilla on hyvä esittää ilmiöiden alueellista jakautumista.”

Leonowicz kehottaa artikkelissaan rohkeasti käyttämään myös kahden muuttujan koropleettikarttaa. Tällä tavoin, mikäli luokittelu on huolellista, voidaan verrattain tehokkaasti visualisoida kahden teeman yhteneväisyyksiä alueellisesti.

Olen samaa mieltä Susanna Saukkosen kanssa, että kahden teeman koropleettikartta vaatii lukijalta enemmän kartografista ymmärrystä ja kärsivällisyyttä lukea legenda tarkasti ja tarkastella karttaa huolellisesti. Saukkosta lainaten: “Tämän tutkimuksen kartan legenda on vaikeasti luettava koska se poikkeaa normaalista legendasta. Ensinnäkin, tietoa ei ole koottu vain yhteen paikkaan selittäväksi tekijäksi, vaan se  on löydettävä tutkimalla koko sivua ja karttoja. Laatikko, jossa on maalla asuvat ja prosenttimäärä asukkaista jotka ovat alle 18 vuotiaita asettaa myös haasteita lukijalle. Myös se, että kartat ovat tekstin perässä eivätkä keskellä tekstiä vaikeuttaa niiden lukua. Helpompaa olisi tarkastella karttoja samalla kun lukee tekstiä. Nyt kartat tuntuvat hieman irrallisilta”.

Mielestäni kahdenmuuttujan koropleettikartta vaikuttaa mielenkiintoiselta, mutta melko haastavalta toteuttaa tiedoilla, (tai niiden puutteilla) joita minulla tällä hetkellä on. Jotta lopputulos olisi vaikuttava ja mahdollisimman selkeä, tulee tilastollisen tietämyksen olla hyvä. Luokittelu ja väriskaala tulee tämän tyyppisessä esityksessä olla onnistunut, sillä muutoin lopputuloksesta tulee autuaan sekava ja vääristynyt.

Lähteet:

Annila Elias. Eliaksen PAK-blogi. KURSSIKERTA 2, KAHDEN MUUTTUJAN KOROPLEETTIKARTAT. https://blogs.helsinki.fi/eannila. Luettu 9.2.2015

Autio Antti. Antin paikkatietoblogi. Artikkeli 1 (kurssikerta 2). https://blogs.helsinki.fi/anttiaut. Luettu 9.2.2015

Jokela-Määttä Mirka. Paikannettua tietoa.KK2: Päällekkäiset teemakartat ja reaktioita artikkeliin. https://blogs.helsinki.fi/mijokela. Luettu 9.2.2015

Kittilä. Wikipedia. http://fi.wikipedia.org/wiki/Kittil%C3%A4. Luettu 9.2.2015

Saukkonen Susanna. Susannan matka paikkatiedon maailmaan ’15. 2.KERTA – MUUT TEEMAKARTAT JA KAHDEN PÄÄLLEKKÄISEN TEEMAN KÄYTTÖ & 1. ARTIKKELI. https://blogs.helsinki.fi/susannsa/. Luettu 9.2.2015

 

 

Kurssikerta 3

Tietokantoja ja teemakarttoja

Kolmannen kurssikerran tavoitteena oli perehtyä tietokantojen yhdistämiseen ja muokkaamiseen MapInfo-ohjelmalla. Aloitimme heti käytännönharjoituksella, jossa käsittelimme, yhdistimme ja toimme uutta dataa MapInfoon Afrikan valtioista. Tarkoituksena oli tuottaa lopulta opettajan ohjeita seuraten teemakartta, jossa näkyy Afrikassa tapahtuneet konfliktit, sekä timanttikaivokset ja öljykentät valtioittain. Lisäksi tietokannasta löytyy joko laskettuna tai yhdistettynä tietoa Afrikan valtioiden Internetin ja Facebookin käyttäjämääristä, sekä näiden välisestä yhteydestä. Olettaisin, että tietokannasta löytyi myös loogisesti valtioiden asukasluvut, mutta tästä en mene takuuseen.

Lopulta sain kuin sainkin harjoituskartan valmiiksi juuri sopivasti ennen seuraavaan varsinaiseen kurssityöhön siirtymistä. Tämä ei kuitenkaan ollut aivan mutkatonta, sillä MapInfo aiheutti kokemattomalle käyttäjälle päänvaivaa heti alkumetreiltä lähtien. Olin ollut viime viikon poissa ja sen huomasi heti kun avasi ohjelman. Hetken joutui muistelemaan ihan MapInfon perustoimintoja. Ensimmäinen kohtaamani ongelma ilmeni jo tietojen kopioinnissa, sillä kopioituani tietokannan väärin, en pystynyt muokkaamaan sitä kunnolla tuotuani sen MapInfoon. Ilmeisesti muillakin ilmeni samantyyppisiä ongelmia. Tästä siis jo huomaa, että pienillä asioilla voi olla suuri merkitys, mikäli ei täysin tiedä mitä tekee tai yrittää keskittyä samalla liian moneen asiaan.

Seuraavaksi työni keskeytyi kun tietokantojen yhdistäminen ei toisessa vaiheessa jostain syystä toteutunutkaan, vaikka olin seuraavinani ohjeita. Olinkin kirjoittanut muistiinpanoihini siltä hetkeltä “Back in business, mutta metsään mentiin”. Se kuvaa aika osuvasti ahdistuksen hetkellistä syvyyttä. Onneksi apunani oli kuitenkin  Arttu ja avuliaita kurssikavereita! Paniikkiturhautuminen kärryiltä tippumisesta oli selätetty, mutta edelleen MapInfon käytössä aiheutuu hieman haasteita. Olisi hyvä ymmärtää, mitä painelee ennen kuin painelee eikä niin, että seuraa vain sokeasti opettajan antamia ohjeita. Toki ohjeiden seuraaminen on oleellista ja erittäin aiheellista, mutta sen tulisi tapahtua niin, että ymmärtää mitä tekee eikä vain tee ettei tippuisi kärryiltä.

Tehtävänä oli vielä pohtia värikkäällä mielikuvituksella, mitä muuta kyseisillä Afrikkaa koskevilla tiedoilla voisi tehdä tai mitä niistä voisi päätellä kun tietokantoihin oli tallennettu tietoa vielä konfliktien tapahtumavuosista ja laajuuksista, timanttikaivosten ja öljykenttien löytövuosista, kaivausten tai porausten aloitusvuosista sekä tuottavuudesta, sekä Internet-käyttäjien lukumääristä eri vuosina. Ihan yksinkertaisesti vertailemalla näitä eri tietoja voitaisiin tutkia esimerkiksi paikallisesti onko timanttikaivosten tai öljykenttien löytämisvuodella mahdollista yhteyttä konfliktien tapahtumavuosiin, sillä timanteista ja öljystähän ihmiset ovat tunnetusti kiinnostuneita. Entä kaivosten tai porausten aloitusvuodella konfliktien tapahtumisvuosiin? Entä onko konfliktien määrällä ja laajuudella yhteyttä kenttien tai kaivosten tuottavuuteen tai määriin alueittain? Kaivosten tuottavuus/määrä vaikuttaa valtion vaurauteen, mikä voisi vähentää konflikteja, mutta toisaalta vaurauden epätasainen jakautuminen voi taas osaltaan lietsoa eripuraa. Timantit ja öljy ovat kansainvälisesti kiinnosta aihe ja siitä syystä sen piiriin sotkeutuu moni taho tehden tutkimuksestakin monitasoista.

Internet-käyttäjien lukumäärää vuosittain voitaisiin myös verrata kaivosten ja kenttien löytämisvuoteen valtioittain tai niiden määrään ja tuottavuuteen. Löytyykö näille mahdollisesti järkevää yhteyttä? Internet-käyttäjien määrä kertoo kuitenkin jotain alueen elintasosta. Entä onko teknologian kehitys mahdollisesti vaikuttanut uusien kaivosten löytämiseen? Voisiko elintason ja teknologian kasvu ja kehitys kenties lisätä tuottavuutta? Entä voisiko valtio tahallisesti vähentää tuottavuutta samoista syistä?  Internet-aiheeseen liittyen voitaisiin myös tutkia yhteyttä konfliktien tapahtumavuosiin, määriin tai laajuuteen. Se voi nimittäin olla sekä vähentävä, että lietsova tekijä kun mietitään, mistä Internet-käyttäjien määrä kertoo ja toisaalta mihin sitä voi käyttää. Tietokannasta voidaan lisäksi tutkia onko kaivokset ja kentät keskimäärin löydetty samoihin aikoihin. Olisi ihan mielenkiintoista tutkia, mitä eroja löytyy valtioiden välillä ja pohtia näiden erojen syitä. Voisiko valtioiden historialla olla vaikutusta? Yksi kiinnostava tutkimuskohde olisi myös ihan pelkästään konfliktien ilmenemisvuodet ja onko asukasluvulla yhteys konfliktien määrään ja laajuuteen valtioittain?

Tulvaindeksikartta

Seuraavaksi siirryttiin varsinaisen kurssityön pariin. Olli Rantamäki totesi osuvasti blogissaan Ollirant’s blog, että karttoja on tullut aikalailla tehtyä, niin myös tällä kertaa. Tehtävänä oli tuottaa kahden muuttujan teemakartta, joka vertailee Suomen vesistöalueiden valuma-alueominaisuuksia ja tulvaherkkyyttä (Kuva 1.).

Valuma-alueet

Kuva 1. Tulvaindeksi ja järvisyys Suomessa valuma-alueittain. Lähde: Syken Oiva-tietokanta, Maanmittauslaitos 2011

Tulvaindeksi on luku, joka kuvaa virtaaman vaihtelua. Kun laskutoimitus suoritetaan jakamalla keskiylivirtaama (MHQ)  keskialivirtaamalla (MNQ) saadaan tulvaindeksiluku, joka ottaa mukaan sekä kuivimmat kaudet, että tulvaisimmat ajat.

Teemakartan teko alkoi tietokantojen yhdistämisellä, sekä tulvaindeksin laskemisella. Samaan valuma-aluetietokantaan tuli siis kasata järvisyys%, keskiylivirtaama sekä keskialivirtaama. Seuraavaksi oli vuorossa itse kartan teko. Koska jakauma oli histogrammin mukaan vino, päädyimme vierustoverini kanssa käyttämään kvantiileja eli tasamääräisiä luokkia. Vierustoverini tosin muokkasi luokkia käsin ja piti luokkamäärän viitenä. Näin jälkikäteen ajateltuna luokkajakoja olisi ehkä voinut hieman muokata, sillä aineistossa oli selvästi muusta joukosta erottuvia arvoja. Luokkamäärän vähensin neljään yleisilmeen selkeyttämiseksi ja tämä osoittautui mielestäni hyväksi valinnaksi.

Seuraavaksi siirryin valitsemaan väriskaalaa karttaani. Värien valitseminen on mielestäni erittäin mielenkiintoista ja muiden blogitekstejä lukiessa kiinnitänkin paljon huomioita tehtyihin ratkaisuihin värien käytössä. Erityisesti mieleeni jäi Elias Annilan blogissaan Eliaksen PAK-blogi julkaisema Suomen rikollisuutta kuvaava kartta ensimmäiseltä kurssikerralta. Se oli mielestäni värivalintojen puolesta erittäin onnistunut ja selkeä. Omassa tulvaindeksikartassani päätin tällä kertaa ottaa riskin ja kokeilla räväköitä värejä. Skaala siirtyy liukuvasti sinisestä violetin ja liilan kautta punaiseen. Oli selvää valita skaala johon kuuluu sininen ja aluksi olin valitsemassa pelkästään sinisen värejä sisältävää palettia. Päätin kuitenkin kokeilla rohkeasti jotain uutta. Punainen ei ole tyypillisin valinta vesikohteita kuvatessa, mutta se herättää huomion, mikä on tässä tilanteessa ihan toimiva.

Järvisyysprosentti on esitetty kartassa pylväinä. Sain pylväiden kokoon hyviä neuvoja vierustoveriltani ja mielestäni päädyimme toimivaan kompromissiin, jossa pienet pylväät ovat kyllä hyvin pieniä, mutta suurimmat eivät kasva liian suuriksi. Väriksi oli mielestäni luonnollista valita jokin vaalea sävy pohjan tummien sävyjen pariksi. Päädyin vaalean beigeen. En ole ihan täysin varma, mitä mieltä olen lopputuloksesta. Pylväät kyllä tulevat hyvin esille, jopa ne pienimmät. Väriyhdistelmä on jotenkin oudolla tavalla toimiva. Sinisen sävy olisi viitannut vesiaiheeseen paremmin, joten jokin vaaleansininen sävy olisi mahdollisesti toiminut myös. Lopputulosta pohtiessa voin yhtyä Sara Todorovicin huomautukseen: “Kumpaakaan aineistoa ei pysty tutkimaan täysin täsmällisesti päällekkäisyyden vuoksi”. Koitin siirtää pylväitä Corelissa, mutta totesin sen turhaksi, sillä osa valuma-alueista on hyvin pieniä verrattuna pylväisiin ja ne monessa kohtaa sijaitsevat myös rykelmänä vierivieressä, jolloin pylväätkin menevät väkisin päällekkäin.

Tulvaindeksi kuvaa siis virtaaman vaihtelua ja antaa näin kuvan, siitä missä tulvat ovat voimakkaimpia. Karttaa tutkiessa huomataan, että tulvaindeksi painottuu rannikoille ja järvisyys muualle Suomeen, erityisesti Keski-Suomeen. Järvisyysprosentin kasvaessa tulvaindeksi siis pienenee. Tästä voidaan päätellä, että järvet vaikuttavat tulvia tasoittavasti.  Tulvaindeksiin vaikuttaa myös järvisyyden lisäksi muita tekijöitä. Metsät ja erityisesti suot vähentävät tulvia. Tämän ja muun muassa vähäisen sademäärän vuoksi Lapissa tulvaindeksi on pieni. Pohjanmaan  “maisemia luonnehtivat laajat peltoaukeat ja Pohjanlahteen hiljalleen virtaavat suomalaisittain suuret joet. Usein näitä maisemia kuvataan sanalla lakea”(Wikipedia). Tästä voidaan päätellä se melko itsestään selvä seikka, että maaston tasaisuudella on vaikutus tulvaindeksiin. Maastoon, joka on tasaista, vesi pääsee leviämään suuremmalle alueelle eikä veden virtaus ole myöskään kovin voimakasta. Tällaisille alueille äkillisiä tulvahuippuja ei siis synny, mutta tulvat eivät myöskään häviä nopeasti. Rakennettu ympäristö lisää osaltaan myös tulvien voimakkuutta ja tämä on nähtävissä erityisesti Etelä-Suomen rannikkoalueilla. Rakennettu ympäristö vähentää  sade ja sulamisvesien imeytymistä, jolloin vedet valuvat jokiin lisäten erityisesti kevättulvien riskiä.

Lähteet:

Annila Elias. Eliaksen PAK-blogi.ENSIMMÄINEN KURSSIKERTA, KOROPLEETTIKARTAT JA MAPINFON KÄYTTÖ. https://blogs.helsinki.fi/eannila/. Luettu 29.1.2015

Pohjanmaa. Wikipedia. 29.1.2015 http://fi.wikipedia.org/wiki/Pohjanmaa

Rantamäki Olli. Ollirant’s blog. KURSSIKERTA 1 – KESÄPAIKOISTA JA PAIKKATIEDOSTA. https://blogs.helsinki.fi/ollirant/. Luettu 29.1.2015

Todorovic Sara. SARAN BLOGI. KURSSIKERTA 2 – Teemaa teeman päälle. https://blogs.helsinki.fi/stodorov/. Luettu 29.1.2015

Islanti

Viime viikko menikin minun osaltani Islannin avoimissa, joten lueskelen nyt innolla teidän muiden blogitekstejä menneeltä viikolta ja koitan päästä taas mukaan rytmiin 🙂 Tässä muutama nappaamani kuva reissulta!

IMG_0140IMG_0143IMG_0150IMG_0154IMG_0164IMG_0168

 

Kurssikerta 1

Paikkatiedon ja MapInfon perusteet

Paikkatiedon hankinta, analyysi ja kartografia- kurssin ensimmäisellä työkerralla kävimme aluksi läpi kurssin sisällön. Sen jälkeen siirryimme paikkatiedon perusteisiin ja kertasimme muun muassa vektori- ja rasterimuotoisen paikkatiedon eroja, sekä tutustuimme erilaisiin tasoihin. Tämän jälkeen siirryimme ensimmäiseen harjoitustehtävään, jonka tarkoituksena oli tutustuttaa opiskelija MapInfon käyttöön.

Ensimmäisessä harjoitustehtävässä käytimme pohjana Helsingin kaupungin paikkatietoaineistoa. Tarkoituksena oli luoda yksinkertainen teemakarttaesitys ja tavoitteena oli oppia aineiston käsittelyyn liittyvät perustoiminnot MapInfo- ohjelmalla.

Minulla ei ollut MapInfosta paljonkaan aiempaa kokemusta, joten tämä ensimmäinen opettajajohtoinen tehtävä oli hyödyllinen ja erittäin välttämätön. Virheiltä ei kuitenkaan vältytty ja ei aikaakaan kun pääsin jo korjailemaan ja etsimään ratkaisuja tekemiini virheisiin. Kuten klisee kuuluu “virheistä oppii”, niin myös tällä kertaa. Uutta ohjelmaa oppii käyttämään yllättävän tehokkaasti kun etsii ratkaisua ongelmiin.

Seuraavana oli vuorossa harjoitustehtävän toinen osa, joka oli huomattavasti vapaamuotoisempi. Harjoituksen tehtävänantona oli laatia omavalintainen koropleettiteemakartta, jonka aineiston luokittelussa on käytetty histogrammityökalua hyödyksi. Aineistona sai käyttää Helsingin osa-alueita tai Suomen kuntia ja niiden väestötietoja. Harjoituksen tavoitteena oli oppia tuottamaan teemakarttoja MapInfo-ohjelmalla ja tutustua ja ymmärtää sen tarjoamia vaihtoehtoja.

Valitsin teemakarttaesitykseni (Kuva 1.) aiheeksi avioliitot Suomessa kunnittain vuoden 2011 tietojen pohjalta. Aloitin työn tutkimalla havaintojen jakaumaa. Koska jakauma oli epämääräinen, päädyin käyttämään MapInfon valmiiksi tarjoamaa luonnolliset luokkavälit- luokittelua. Pitäydyin myös viidessä luokassa, jotta lopputulos pysyisi siistinä, mutta riittävän informatiivisena. Näin jälkikäteen ajateltuna luokkien lukumäärän olisi voinut kokeilla vähentää jopa kolmeen ja tutkia sen jälkeen syntynyttä lopputulosta. Karttaesitystä laatiessani kuitenkin jotenkin sokaistuin omalle työlleni enkä tajunnut tätä mahdollista karttaesitystä selkeyttävää tekijää. On kuitenkin myös mahdollista ettei tällä olisi ollut positiivista vaikutusta, sillä luokkia vähentämällä lopputulos olisi saattanut vääristyä.

Näytetään Harjoituskartta2.PNG

Kuva 1. Avioliittojen lukumäärä kunnittain Suomessa vuonna 2011. Lähde: Tilastokeskus.

Seuraavaksi valitsin väriskaalan, lisäsin pohjoisnuolen ja mittakaavan, sekä legendan. Nämä kaikki oli opeteltu harjoitustehtävän ensimmäisessä osassa. Lopuksi muokkasin vielä karttani legendan mieleisekseni ja sommittelin karttaelementtien paikkoja. Tutkiessani Antti Aution blogikirjoitusta huomasin unohtaneeni karttaotsikon työstäni. Onneksi legendasta tulee kuitenkin informatiivisesti esille, mitä kartta esittää eikä erillistä otsikkoa välttämättä tarvita. Kuvateksti myös täsmentää, mistä kartassa on kyse.

Kartan informatiivisuudesta lukijalle voisin sanoa, että tavoitteena oli luoda esitys, jossa tulee visuaalisesti esille erityisesti maksimi- ja minimiarvoja sisältävät luokat sekä keskimmäinen luokka. Mielestäni karttaesitys onnistuu tässä melko hyvin. Tärkeää on kuitenkin ymmärtää, että kartta kuvaa avioliittojen lukumääriä, joita ei ole suhteutettu esim. kunnan asukaslukuun. Mikäli tämän ymmärtää, saa lukija kartasta paljon enemmän irti. Tällöin huomataan esimerkiksi, että Keski- ja Pohjois-Suomen kunnissa solmitaan prosentuaalisesti itse asiassa aika paljon avioliittoja, vaikka nopealla silmäyksellä kartasta voi saada aivan toisenlaisen kuvan. Samoin täytyy myös ymmärtää, että Etelä-Suomen kunnissa määrät ovat maamme korkeimpia ihan sen luonnollisen syyn vuoksi, että siellä asuu selvästi eniten ihmisiä.

Veera Toivonen viittasi ensimmäisessä blogitekstissään kommenttiini tuoda kartassa jotain tiettyjä luokkia esille ja pohti onko se järkevää tai edes mahdollista kaikissa tapauksissa. Olen Toivosen kanssa samaa mieltä siitä, että se mihin tulisi pyrkiä olisi nimenomaan se, että lopputulos vääristyisi mahdollisimman vähän. Ja näin päästäänkin kartantekemisen ytimeen. Haluan kuitenkin vielä täsmentää ja painottaa, että tavoitteenani oli tuoda visualisesti esille maksimi ja minimiarvoja värivalinnoilla, ei luokittelulla. Näin jälkikäteen ajateltuna värejä olisi voinut muokata vielä lisää ja valita ehkä parempikin väriskaala. Kartantekohetkellä en kuitenkaan osannut tehdä vielä tätä.

Kokonaisuutena kurssikerta oli opettavainen ja mielenkiintoinen. Ymmärsin yhä selkeämmin, että minulle paras oppimiskeino on päästä itse kokeilemaan. Virheitä sattuu ja niistä opitaan! Kokonaisuutenakin odotan tätä kurssia innolla. Erityisesti innostuin tästä blogi- osuudesta, sillä en ole aiemmin pitänyt blogia tai tutustunut sen käyttöön. On myös kiinnostavaa päästä lukemaan muiden pohdintoja ja ajatuksia!

Toivottavasti kartta näkyy! Se on tuotu tänne blogiin eritavalla kuin muut kuvani, joten sen muokkaaminen näin jälkikäteen näytti olevan mahdotonta.

Lähteet:

Autio Antti. Antin paikkatietoblogi. Kurssikerta 1. https://blogs.helsinki.fi/anttiaut/. Luettu 16.1.2015

Toivonen Veera. Seikkailuja paikkatietojen maailmassa. KK1: PAIKKATIETOKANNAT JA KARTANPIIRTOYRITYKSIÄ. https://blogs.helsinki.fi/vtoivone. Luettu 15.3.2015