5. Buff vain ja bufferointi unohtui

Asemien bufferointia

Näin viidennen kerran kunniaksi sukellettiin bufferoinnin maailmaan. Viime kerralla aloittamastamme Pornaisten kartasta laskettiin tällä kertaa kuinka monta taloa osuu kahden kilometrin säteelle terveyskeskuksesta tai koulusta, tai kuinka asukasta asuu 200 metrin päässä isommasta tiestä. Yhteisen harjoittelun jälkeen siirryimmekin suoraa päätä omiin tehtäviin, joissa oli tarkoituksena yhdistää pääkaupunkiseudun yleistä dataa lentokenttiä koskevaan informaatioon, kuten lentomeluun (kuva 1).

Kuva 1. Helsinki-Vantaa – lentokentän kiitoratojen lentomelun bufferointia QGIS:ssä.

Harjoituksissa käsittelimme kahta lentokenttää: Malmin lentokenttää sekä Helsinki-Vantaa – lentokenttää. Malmista oli tarkoitus tutkia, kuinka monta asukasta asuu yhden ja kuinka monta kahden kilometrin säteellä Malmin kahdesta kiitoradasta. Tuloksista oli tarkoitus koostaa taulukko (taulukko 1), josta vastaukset löytyvät. Sain Jessikan blogista vinkkejä omien taulukoideni tekemiseen. Jessikan taulukot olivat ihanan värikkäät, mutta samalla myös selkeät ja informatiiviset. Pitää jatkossakin muistaa, ettei informatiivinen ja selkeä taulukko tarkoita välttämättä pelkistettyä ja musta-valkoista kehikkoa, vaan värejä on uskallettava käyttää.

Taulukko 1. Asukkaiden määrä pääkaupunkiseudulla erilaisten muuttujien suhteen laskettuna.

Helsinki-Vantaan – lentokentältä tutkittiin asukkaiden määrää kahden kilometrin säteellä kiitoradoista sekä erilaisten lentomelun tasojen perusteella. Haasteena oli selvittää, kuinka monta asukasta Tikkurilassa altistuu vähintään 60 dB lentomelulle, jos lentokoneiden laskeutumissuuntaa muutetaan (kuva 2). Bufferoin ensin kiitoradalle ja sitä edeltävälle laskeutumissuunnalle meluvyöhykkeen ja laskin sen jälkeen Tikkurilan postinumeron (13100) alueella asuvien asukkaiden määrän. Vastaukseksi sain 6 184 asukasta (taulukko 1).

Kuva 2. Lentomelulle altistuvat asukkaat Tikkurilassa.

Harjoituksen seuraavassa osiossa bufferointia jatkettiin tarkastelemalla juna- ja metroasemien läheisyydessä sekä taajamissa asuvien ihmisten määrää. Tulokset löytyvät taulukosta 1.

Vaikea koulu ja painajaisten QGIS

Maanantai-iltakin tulee joskus päätökseen ja jouduin jättämään viimeisen tehtävän kotona työstettäväksi. Olin valinnut aiheeksi koulut, sillä se tuntui yksinkertaisimmalta. Tunnilla parin kanssa työskennellessä luulin ymmärtäväni kaiken hienosti. Kuitenkin kotiin päästessä oli muistot pyyhitty enkä tuntunut osaavan taikka ymmärtävän enää mitään. Paniikki iski eikä ohjeista tuntunut olevan mitään hyötyä. Summamutikassakaan QGIS:n kanssa ei näemmä kannata lähteä seikkailemaan, sillä siinä vain konkretisoi itselleen miljoonien funktioiden ja työkalujen määrän. Etsin tukea muiden blogeista ja samaistuin hyvin vahvasti Jannen kirjoittamaan ajatukseen: ” Suurin rajoittava tekijä QGIS:ille on varmasti sen käyttäjä. Ymmärrän, että paikkatieto-ohjelmaksi QGIS on oikeasti oikein hyvä ja suurin osa turhautumistani siihen on turhautumista omaan osaamattomuuteen. Jos käyttäjä ei tiedä minkälaisilla komennoilla ja toiminnoilla ohjelmaa pitäisi oivasti ajaa, ei se edelleenkään taikatemppuihin pysty.” 

Aikani kriiseiltyä sain kuitenkin tehtävät jotenkuten tehtyä (ei vieläkään käsitystäkään, että miten). Epävarmalla hetkellä päädyin kuitenkin tarkastamaan samasta aiheesta työnsä tehneiden Hannan ja Tiinan blogeista, mitä tuloksia he olivat saaneet. Koska vastauksemme olivat samanlaisia luotin siihen, että ehkäpä nämä minunkin vastaukset ovat nyt oikeat. Tulokset Helsingin Yhtenäiskoulun oppilaista löytyvät taulukosta 2.

 

Taulukko 2. Oppilaiden määrä Helsingin Yhtenäiskoulussa.

Nyt kun tästäkin kerrasta on hengissä selvitty (vaikkakin hermot taas riekaleina) voin arvostaa bufferointia ja sen tuomia etuuksia. Työkalu on mainio ja oikein käyttökelpoinen, kunhan sitä vain osaa käyttää. Bufferoinnilla voidaan periaatteessa tutkia melkein mitä vain. Sitä voitaisiin hyödyntää markkinataloudessa, esimerkiksi uusien kauppojen sijaintia mietittäessä. Bufferoinnin avulla voitaisiin selvittää, mitkä alueet sijaitsevat yli kilometrin säteellä lähimmästä ruokakaupasta ja mihin uusi kauppa kannattaisi rakentaa. Samaa tekniikkaa voidaan käyttää minkä vain palvelun tarpeen kartoittamiseen, kuten kirjastojen, koulujen, terveyskeskuksien ja niin edelleen.

Tällä hetkellä koen osaavani QGIS:ssä kaikista parhaiten karttojen viimeistelyn ja niiden ulostuomisen layout managerin kautta. Harjoitusta kaipaan ilman kohta kohdalta ohjeiden seuraamista. Oma epävarmuus ja osaamattomuus jyräävät joka kerta ja kurkkua alkaa kuristaa, kun pitäisi ilman tukea (kirjallista tai henkistä) alkaa suoriutumaan. QGIS itsessään korostaa tätä epävarmuuttani entisestään, sillä ohjelma ei ole mikään itsestäänselvä eikä tue käyttäjää työskentelyssään. Jos et osaa, et vain osaa. Onneksi on vielä kaksi kertaa aikaa harjoitella ja jospa Jannen sanojen mukaan QGIS:stä voisikin saada vihollisen sijaan liittolaisen.

 

Lähteet:

Ilmoniemi, Tiina (20.2.2022). Bufferointeja ja clippailua. Geoinformatiikkaa – blogi. Saatavilla: https://blogs.helsinki.fi/tiinailm/. Viitattu 21.2.2022.

Isomeri, Jessika (17.2.2022). Viikko 5 – Bufferointia ja uima-altaita. Jessikan GIS-hurvittelut – blogi. Saatavilla: https://blogs-test.it.helsinki.fi/jessikangishurvittelut/. Viitattu 21.2.2022.

Lampinen, Hanna (21.2.2022). Viikko 5. Bufferointia ja analyysejä. GIS menetelmät – blogi. Saatavilla: https://blogs.helsinki.fi/ldhanna/. Viitattu 21.2.2022.

Turunen, Janne (16.2.2022). QGIS – voittajani. Geoinformatiikan mystiset menetelmät – blogi. Saatavilla: https://blogs.helsinki.fi/janneturunen/. Viitattu 21.2.22.

Vastaa

Sähköpostiosoitettasi ei julkaista.