Viikko 4. Ruutuja ja PTSD oireita

Oman elämänsä Indiana Jones 

Aamun alkaessa käyntiin tehokkaasti Moodlen huoltokatkolla, seurasimme luentoa piste- ja ruutuaineistoista. Pisteaineistoja voidaan kerätä miltein mistä vain ilmiöstä, ja se on tarkimpia paikkatietoaineistoja. Laserkeilaus-aineisto on kaikkein tarkin pisteaineisto.  Laserkeilauksen hyödyt arkeologiassa ja kertomukset Amazonin viidakon skannaamisesta herättivät sisäisen Indiana Jonesini, sytyttäen mielenkiinnon tutkia ja perehtyä aineistoihin, ja kiehtoi mielenkiintoa mihin muuhun laserkeilaus pystyy ja mitä muuta sillä voidaan vielä löytää. Ruutuaineistot ovat tehokas tapa kerätä alueellista tietoa ilman valmista aluejakoa, mutta vaatii yleensä paksua lompakkoa. Ne pohjautuvat usein pisteinä tallennettuun aineistoon.

Helsinki täynnä lapsia

Viikon ensimmäinen tehtävä käsitteli jälleen kerran QGIS käyttämistä ja ruudukkojen luomista, aineiston muokkaamista ja sen jakamista ruudukoihin. Ohjeiden seuraaminen oli helppoa, mutta oman kartan tuottaminen tunnin jälkeen osallistui vaikeammaksi. Syynä jälleen QGIS:n monimuotoisuus ja monimutkaisuus, jossa vaihtoehtoja on enemmän kuin runsaasti. Tein kartan (kuva 1), joka kuvastaa pääkaupunkiseudulla asuvien lapsien (0-10 v.) %-osuutta alueen väestöön, kun alue on jaettu kilometri kertaa kilometri kokoisiin ruudukoihin. Kartalla näkyvät  vain ne ruudut joissa on asukkaita, eivätkä ne oli vertailukelpoisia muiden kurssilaisten karttojen kanssa johtuen manuaalisesti piirretyistä ruudukoista, kuten Roosa Kotilainen (2022) huomauttaa blogi-julkaisussaan Viikko 4: Ruutuaineistoihin perehtymistä, Roosan blogi.

 

Lapsien osuutta voidaan pitää indikaattorina lapsiperheiden osuudelle. Hypoteesini osottautui oikeaksi, lapsiperheet sijoittuvat pääasiassa pääkaupunkiseudun laitamille, keskustan ja Luukin alueen Espoossa ollen pienemmän lasten %-osuuden alueita. Luukin alueella sijaitsee useita golf-kenttiä, laajat ulkoilualueet, sekä suuri kartanotila, joka selittää asutuksen vähyyden. Keskustan lapsiperhe vähyys selittyy mm. asumisen kustannusten suuruudella. Tämä trendi vaikuttaa kuitenkin olevan kääntymässä. Petja Partanen (2017) kirjoittaa TEK.fi artikkelissa Keskustat vetävät keskiluokkaisia lapsiperheitä, että:

 “Lapsiperheet jäävät keskustaan samasta syystä kuin he sinne ovat aikanaan ennen lapsia päätyneet asumaan: palveluiden läheisyyden ja hyvien liikenneyhteyksien vuoksi.”

-Petja Partanen

Mielenkiintoinen elementti on kartan (kuva 1) kaakossa oleva saari, joka kuuluu korkeimman luokan (25,5-40,0 %) alueeseen. Kyseessä on Santahaminan varuskunta-alue, jossa sijaitsee päiväkoti ja ala-aste varuskunnan henkilökunnan ja pääesikunnan perheiden lapsille.

Kartta on mielestäni hyvän näköinen. Se on helppolukuinen, värit sointuvat hyvin yhteen ja legenda on selkeä. Ainoat itseäni esteettisesti häiritsevät asiat ovat meressä näkyvät kuntarajat. Myöskin PK-seutua halkovat joet olisivat voineet olla kokonaan sinisiä, koska nyt mustien rajojen takia ne muistuttavat kuntarajoja. Lukija ei tarvitse paljoa taustatietoa kartan tulkintaan.

Suurin ongelmani ruututeemakartan kanssa on sen yleistävyyden määrä. Ruututeemakartta halkoo väkivaltaisesti alueen nätteihin ruutuihin ottamatta huomioon asuinalueiden sijaintia tai asutusten keskittymiä. Se vääristää ja pelkistää mielestäni liikaa aineistoa, kun yksittäinen asuinalue voi pahimmassa tapauksessa jakautua 4 eri osaan.

Jos minun pitäisi sama aineisto esittää jollain muulla tekniikalla valitsisin koropleettikartan, joissa luokkina toimisi kaupunginosat. Toinen toimiva keino olisi lisätä kartan päälle Helsingin kaupunginosakartta, niin kuin Elida Peuha (2022) on tehnyt blogi-julkaisussaan Ruutukarttoja ja rasteriaineistoja, GEOINFORMATIIKAN MENETELMÄT.  Peuha kirjoittaa julkaisussaan, että hän lisäsi karttaan pääkaupunkiseudun pienalueet, jotta eri alueita olisi helpompi hahmottaa. Kartta olisi entistä luettavampi, jos siihen olisi merkattu paikannimet sekä kuntarajat.

Pornaisiin matka vie

Viikon toisessa tehtävässä tutustuttiin rasteriaineistoihin ja niiden työstämiseen, sekä valmisteltiin ensi viikon tehtäviä.  Ensimmäinen kontaktini rasteriaineistoon oli kun röntgenkuvamainen, mustavalkoinen kuva-aineisto avautui hetken kamppailun jälkeen ruudulleni. Korjattuamme koordinaattijärjestelmät (3067) käsittelime aineistoa, niin, että loimme sen avulla rinnevalovarjostuksen Pornaisten peruskartan päälle (kuva 2). Tässä kohtaa pieni liioittelu korkeuskäyrien luomisessa, kuten muutenkin elämässä, on aina tervettä. Erittäin mielenkiintoisena maantieteellisenä, sekä biologisena faktana oli auringon kulman vaikutus rinnevalovarjostukseen. Jos valo tulee muualta kuin koillisesti (35) tai luoteesta (315), monet ihmiset tulkitsevat korkeusvaihtelut syvyysvaihteluina. Syynä ihmisen fysiologia. 

Rinnevarjostus paljastaa maanpinnasta elementtejä joita ei maan pinnalla kävellessä huomaisi. Vinovalovarjostuksen ollessa peruskarttalehden päällä korostaa se erityisesti joen fluviaalista eroosiota ja meanderointia (kuva 2). Seuraavaksi valmistelimme karttaa seuraavan viikon kurssikertaa varten merkitsemällä siihen isoimmat tiet, sekä kaikki asuinrakennukset (kuva 3). Tehtävä toi PTSD oireiden kaltaisesti muistot Tiedon esittäminen maantieteessä-kurssista. Paniikin omaisen tallentamisen jälkeen voin vain rukoilla, että kaikki aineistot ovat tallessa ensi viikon tunnilla.

Lähteet:

Kotilainen R. (2022), Viikko 4: Ruutuaineistoihin perehtymistä, Roosan blogi, (luettu 10.2.2022), saatavilla: https://blogs.helsinki.fi/rokoro/

Partanen. P. (2017), Keskustat vetävät keskiluokkaisia lapsiperheitä, TEK.fi, (luettu 9.2.2022), saatavilla: https://www.tek.fi/fi/uutiset-blogit/keskustat-vetavat-keskiluokkaisia-lapsiperheita

Peuha E. (2022), Ruutukarttoja ja rasteriaineistoja, GEOINFORMATIIKAN MENETELMÄT, (luettu 10.2.2022), saatavilla: https://blogs.helsinki.fi/elida/?p=176