Tildes blogg – MAA202 GIS-metoder 1, Geoinformatikan menetelmät 1

Vecka 7 / 28.02.2024

Till detta blogginlägg var det meningen att hämta egen data och skapa en egen kartframställning. Till en början valde jag alternativ 3, och prövade även på gispo-pluginen. Jag blev ändå lite mer intresserad av alternativ 1 och valde det istället. Jag håller med Jon att det var utmanade att komma på vad exakt jag ville visualisera. I detta fall framställde jag kartor av ett redan bekant område, vilket jag ångrar lite. Nu i efterhand skulle jag ha viljat framställa kartor över något annat land än Finland.

Från Hakku (GTK), och Tammerfors karttjänster hittade jag data som visade områden med arsenikrisker, men materialet var lite för otillräckligt för en större kartframställning.

I stället använde jag data från Lipas, Jyväskyläs universitets idrottsdatabas. Datan som jag hittade fanns även som WFS-lager, så det var ganska lätt att hämta dem till QGIS. Till en början behövdes dissolve-verktyget användas eftersom samma naturtorn hade räknats i databasen flera gånger. Clip-verktyget och count points in polygon användes även.

Bild 1: Antal naturtorn i Finlands landskap. Bakgrundslager: Lipas- Luontotorni (vektor) Statistikcentralen – Landskap 1: 1 000 000 (vektor), Kommuner 1: 4 500 000 (vektor)I detta fall fokuserade jag på naturtorn i Helsingforsregionen, eftersom då punkterna visualiserades som en heatmap råkade det finnas en koncentration av naturtorn (Bild 1) just där.

Jag gjorde sedan olika kartframställningar av Helsingfors med olika verktyg. Till detta hämtade jag stadsdelsgränser (WFS) från Helsingfors stads öppna data. Jag använde mig även av pks_vaki-lagret som redan använts på tidigare föreläsningar.

Koncentrationen av naturtorn kring Helsingforsregionen beror antagligen på det höga antalet naturtorn i Vik (Bild 2). I framställningen användes bl.a. clip och join attributes by location (sum). Till näst prövade jag på att använda buffer-verktyget för att räkna hur många personer som bor 1km inom ett naturtorn, och kategoriserade dem sedan stadsdelsvis.

Bild 3: Antal personer som bor 1km inom ett naurtorn, stadsdelsvis.

Det är intressant att jämföra kartorna, men antalen i bild 3 skulle även kunna framställas i procent.

Bild 4: Andel av befolkningen som bor inom 1km från ett naturtorn

Till sist använde jag grid-verktyget för att skapa rutnät kring bufferzonerna.

Bild 5: Antal invånare som bor inom 1km från ett naturtorn. 0,5×0,5km rutnät.

Jag återvände ännu till Gispo-pluginen, men på ett annat område.

Bild 6: Detaljerad kartinformation med hjälp av Gispo-plugin. Porkala udd, Kyrkslätts kommun.

Jag hämtade sedan några grundkartblad utan höjdkurvor från Paituli och höjdmodeller från samma område.

Bild 7: Naturtornens höjd och olika vattenleder. Porkala udd, Kyrkslätts kommun.

Med hjälp av höjdkurvorna från Gispo-pluginen fick jag information om naturtornens höjd över havsytan,. Sedan tillsatt jag höjdmodellen med hjälp av hillshade-verktyget. Jag tillsatt även vattenleder från Trafikledsverkets WFS-data, för att få en bild av sjöfarten kring området.

I sin helhet anser jag att dessa kartframställningar representerar de centralaste QGIS-verktygen som jag har lärt mig under kursen. Här är en tabell som representerar de centralaste verktygen som jag använde.

Tabell 1: Verktyg i QGIS

Källor:

Helsingin Kaupunki (u.å.) Avoimet paikkatiedot. https://www.hel.fi/fi/paatoksenteko-ja-hallinto/tietoa-helsingista/kartat-ja-paikkatieto/paikkatiedot-tehokayttoon/avoimet-paikkatiedot

Hägerfelth, J. (2024). Vecka 7. joqhager’s blog. University of Helsinki blogging platform. 05.03.2024. https://blogs.helsinki.fi/joqhager/ [06-03-2024]

Jyväskylän Yliopisto (u.å.). LIPAS Liikuntadataa. https://www.jyu.fi/fi/avoimet-rajapinnat-ja-ladattavat-lipas-aineistot

Paituli latauspalvelu (u.å.). Maanmittauslaitos, peruskartta ilman korkeuskäyriä, korkeusmalli. https://paituli.csc.fi/download.html

Tilastokeskus. (u.å.). Avoimet paikkatietoaineistot. https://www.stat.fi/org/avoindata/paikkatietoaineistot.html

Väylävirasto (u.å.). Väyläviraston avoimet rajapinnat. https://vayla.fi/vaylista/aineistot/avoindata/rajapinnat

Vecka 6 21.01.2024

På den sjätte föreläsningen fick vi först samla in geodata med Epicollect5-appen. Enligt mig var detta ett ganska bra exempel på hur öppen/allmän geodata om vardagliga platser kan användas till forskningssyften. Jag anser även att den här typens datainsamling kan vara nyttigt då det gäller kartläggning av olika hasarder, som vi fick ta itu med på föreläsningen.

I denna övning valde jag tre hasarder, vulkanism, jordskalv och tsunamin. Det första som jag tänker på när det gäller kartläggning av dessa är mätning med olika instrument, t.ex. för seismisk aktivitetet, medan jag inte ofta möter på mer allmän kartläggning av hasarderna, t.ex. liknande som Epicollect5-frågorna.

Hurdana kartor kunde utnyttjas på lektioner som en lärare?

Bild 1: Litosfärplattor och plattgränser. Källa: K. Cantner, AGI/The Geoscience Handbook, 2016. https://www.earthmagazine.org/article/when-and-how-did-plate-tectonics-begin-earth

Med hjälp av kartan över litosfärplattornas gränser (Bild 1) kunde man få en grundöversikt av de olika processerna som sker.

Bild 2: Karta över vulkanutbrott. Databasen innehåller information om 1600 vulkanutbrott, vulkantyp och nyligaste utbrott. Utbrotten sträcker sig från början av den nutida geologiska epoken Holocen (cirka 11 700 år sedan) tills nutid. Källa: NCEI Volcano Location Database. NOAA National Centers for Environmental Information.

Då man jämför kartan över vulkanutbrott (Bild 2) med litosfärplattornas gränser (Bild 1) märker man att de hänger ihop ganska tätt. Detta ger en inblick på vilka områden där risken är för vulkanutbrott är större eller mindre.

Bild 3. Jordbävningar med en magnitud över 8 mellan 1990–2024 och vulkanutbrott från tidigare kartan Källa: USGS

Med hjälp av flera kartlager kunde man fundera på sammanhanget mellan olika processer. Med bild 3 kan man t.ex. fundera på växelverkan eller sammanhanget mellan vulkanutbrott, jordbävningar och plattektonik, vilken orsakar vilken?

Bild 4: Richterskalan. Källa: http://www.geologyin.com/2015/01/using-richter-scale-to-measure.html

Bild 5: Jordbävningar mellan magnitud 1–4 den senaste månaden (27-01-2024 – 27-02-2024). Källa: USGS

Bild 6: Jordbävningar över magnitud 9 mellan 1950–2024. Källa: USGS

Bild 7: Tsunamin vars skadekostnader överskred 1 miljard dollar. Källa: NOOA Tsunami database

Tabell 1. Tsunamin och föregående jordbävningar. Källa: NOOA Tsunami database

Med hjälp av dessa kan man fundera på vad som påverkar återhämtning från katastrofer. T.ex. varför kan kostnader vara höga, men dödsoffer få efter en katastrof?

Kartorna som jag framställde var ganska enkla, och nu efteråt anser jag att de kunde ha varit mångsidigare. Siiri har visualiserat jordbävningar med hjälp av kartor som innehåller landsgränser, och på detta sätt fått fram en mångsidigare bild av var hasarder kan ske. Siiri använde också grid-funktionen för att visualisera var jordbävningar har skett och vilken magnitud de var.

Källor:

Geology in (2015). Using the richter scale to measure earthquakes. https://www.geologyin.com/2015/01/using-richter-scale-to-measure.html

K. Cantner, AGI/The Geoscience Handbook, 2016. https://www.earthmagazine.org/article/when-and-how-did-plate-tectonics-begin-earth

Lehtinen, S. (2024) Kurssikerta 6. Lsiirin blogi. University of Helsinki blogging platform. 22.02.2024. https://blogs.helsinki.fi/lcsiiri/2024/02/22/kurssikerta-6/

NCEI Volcano Location Database. NOAA National Centers for Environmental Information. https://www.ngdc.noaa.gov/hazel/view/hazards/volcano/loc-search

NCEI Global Historical Tsunami Database. NOAA National Centers for Environmental Information. https://data.noaa.gov/metaview/page?xml=NOAA/NESDIS/NGDC/MGG/Hazards/iso/xml/G02151.xml&view=getDataView

USGS Earthquake catalogue. https://earthquake.usgs.gov/earthquakes/search/

USGS Plate Boundaries. https://www.usgs.gov/media/images/tectonic-plates-earth

Vecka 5 | 14.02

På den femte föreläsningen bekantade jag mig med buffer-verktyget och fick själv klura ut några övningar.

Lite reflektioner om QGIS

Vilka är de centralaste verktygen i QGIS som du anser som hjälpsamma eller du har bra kontroll över? För vilka syften passar de bra för?

Olika select verktyg

Ett ganska enkelt sätt att få tag på olika saker, t.ex. select area/single feature eller med ett visst värde. Detta verktyg kan vara nödvändigt då tabeller innehåller mycket information som man inte behöver för tillfället. I sin helhet är select en ganska bra funktio med enkla villkor, t.ex. vad är input- och output layer, vilka fält ska användas osv…

Olika join-verktyg

Dessa var lite komplicerade i början, men nödvändiga eftersom man ofta vill jämföra information i ett lager i förhållande till ett annat. Med join attributes (sum)- verktyget kan det vara bra att vara nogrann, och välja vad exakt man vill summarisera.

Grid & Buffer

det var också ganska lätt att förstå grunderna till dessa. Liknande villkor som join- och select verktygen

I samband med femte föreläsningens bullerövning var det dock lite svårt att skapa olika db-nivåer i bufferlagret (Gav upp med övningen). Senare fick jag ändå reda på att ett objekt kan ha flera bufferzoner.

Vad är svårare?

Det svåraste i QGIS enligt mig är att välja vilka verktyg som lämpar sig bäst. Fastän jag använt olika verktyg förut, så kom jag inte ihåg dem så bra när jag gjorde dessa övningar. Antagligen är det bäst med nogranna instruktioner då programmet är nytt för en, medan självständig problemlösning minskar risken för att ens inlärande blir för passivt.

Till vilka syften kan bufferzoner användas?

I övningarna användes bufferverktyget för att beräkna bl.a. befolkning och byggnader inom ett visst område. Buffer-verktyget kunde även anpassas till kursens tidigare övningar, t.ex. hur många bor nära vattendrag som löper risk för översvämming, genom att buffra vattendraget.

Vilka faktorer påverkar hurdana problem som kan lösas med hjälp av QGIS? Hurdana gränser lägger t.ex. programmet, använda materialen eller användaren till analysen?

QGIS gränser: Jag har lagt märke till att programmet kan sluta fungera om man i misstag skriver en ogiltig räknefunktion.

Använda Materialen: Kan innehålla fel som ger fel resultat, kan göra kartframställingar felaktiga.

Användaren: man gör lätt små fel, t.ex. fel id i attributfälten.

Hur framskred uppgifterna?

Fastän jag fick utmana mina kunskaper i de självständiga övningarna, så skedde det också att jag jag gjorde dem mer komplicerade än vad de egentligen var. Det svåraste var att skapa bullersträckan i flygfältsövningen, eftersom man i princip måste göra något helt nytt. Jag tror att experimentella övningar där man själv måste skapa nästan allt ändå är de mest lärorika.

Medan jag gjorde övningarna tänkte jag inte riktigt på saken, men Armida tog upp i sitt inlägg att statistics-panel gjorde det lätt att få fram statistik och jämförelser. Jag tror att denna funktion kommer att vara till användning i framtiden.

Referenser

Wanström, A. (2024) Bufferointi ja reflektio viikko 5. Gissful thinking. University of Helsinki blogging platform. 15.02.2024. https://blogs.helsinki.fi/armida/2024/02/15/bufferointi-ja-reflektointi-viikko-5/ [20.02.2024]

Vecka 4 | 07.02.2024

På den fjärde föreläsningen fick jag framställa bland annat rutnätskartor, material i punktform och olika rastermaterial.

Övning 1: Hur framställer man information i rutnätskartor?

Nytt för mig i denna övning var bl.a. rutnät, select attributes by location och join attributes by location med summor. Olika klassificeringar och färgskalor var bekanta från förut, men de har ändå den största inverkan på hur den slutliga kartan ser ut/tolkas.

Vad visar kartorna?

De första kartorna (Bild 1) visar den svenskspråkiga befolkningen fördelat i 1x1km rutor. Jag använde mig av natural breaks-klasser (6st) och en orange färgskala. Delat enligt totala mängder verkar det som att den svenskspråkiga befolkningen har mestadels koncentrerat sig nära Helsingfors centrum. Tolkat från relativa andelar kunde man i princip få en motsatt uppfattning av fördelningen.

Till näst framställde jag den svenskspråkiga befolkningens fördelning i 2x2km rutnät (bild 2), spektral-färgskala och equal interval-klasser (8st). Enligt absoluta tal verkar svenskspråkiga befolkningen ännu koncentreras i centrum. Relativa andelarna kan däremot ge uppfattningen om att det finns få svenskspråkiga i huvudstadsregionen allt som allt.

Hur lyckad blev den visuella framställningen?

Enligt mig blev båda framställningarna mer missledande än kunskapsgivande. Till en början berättar kartorna med absoluta mängden svenskspråkiga inte om dess förhållande till övriga befolkningen, medan relativa mängderna kan vara vilseledande om den totala folkmängden är okänd. Jag antar att Huvudstadsregionen absoluta folkmängd kunde framställas i rutnätskartor på ett tydligt och lätt tolkat sätt. Fördelningarna inom rutnät (absolut/relativ) kanske däremot skulle vara lättare att tolka i cirkeldiagram.

Resultaten påminner mig lite grann om kartor som visar röstningsresultat kommunvis, där det egentliga antalet röster inte syns direkt. På samma sätt kan de relativa mängderna i kartorna (bild 1,2) visa att rutans befolkning är 80–100% svenskspråkig, medan befolkningen egentligen kan vara under 10 personer.

Varför ser det ut på detta vis, vad kunde tilläggas för att göra kartan mer informativ?

Som tidigare nämnt kan relativa mängden påverkas av hur liten/stor rutnätets folkmängd är allt som allt. Detta kan också gälla i fördelningen av absoluta mängder. Svenskspråkigas mängd nära centrum är större eftersom rutnätens totala folkmängd är bland de största. Efter att ha läst några andra blogginlägg märkte jag att antalen varierade lite här och där, men jag har ingen aning vad det beror på. Laura hade ett bra förslag på hur kartan kunde göras mer informativ. Laura tar upp att tydligare kommungränser kunde göra det lättare för läsare att kartlägga informationen mentalt, och för att ge kartan tydligare kontext.

Övning 2: Borgnäs, raster och intressant om skuggor

I detta skede blev jag ganska imponerad av hur många olika saker man kan göra med QGIS, t.ex. att skapa och justera höjdkurvor med hjälp av rasterlager. Höjdkurvorna som jag framställde är i grunden ganska lika som Lantmäteriverkets höjdkurvor över samma kartblad (Bild 3). Min är förstås ”hackigare” och otydligare, eftersom jag inte justerade tjockleken på kurvorna. En tydlig avvikelse är att QGIS har tagit med höjdkurvor i mitten av ett träsk (Bild 3), som kanske är lite onödigt detaljerat.

Bild 3: Höjdkurvor med 5m mellanrum i QGIS (vänster), Lantmäteriverkets grundkartas höjdprofil (höger)

Det mest intressanta i övningen var att använda hillshade-verktyget. Programmet räknar belysningsvärden för varje cell i ett rasterlager, med azimuth som anger solens riktning från 0–360 grader, och altitud som anger vinkeln av belysningen från horisonten mellan 0–90 grader (Arcgis, u.å.). Det här verkar ganska invecklat med tanke på att QGIS är ett gratis program, men antagligen kan QGIS ännu mer än detta.

Avslutningsvis gällde det att skapa nya lager för Borgnäs-kartbladet. Detta väckte tankar om noggrannhet. För detaljerade lager kan se otydliga ut, men det lönar sig ändå att t.ex. kartera bostäder på deras ungefärliga plats för att underlätta framtida användning.

Vilka verktyg lämpar sig för vilka objekt?

Linjer: Olika vägar/stigar, diken/mindre vattendrag, ledningar, gränser

Punkter: byggnader då formen inte är viktig, märka ut något specifikt

Polygoner: större byggnader, sjöar/större floder, åkrar, myrar

Referenser

ArcGIS Pro (u.å.). How hillshade works. https://pro.arcgis.com/en/pro-app/latest/tool-reference/3d-analyst/how-hillshade-works.htm [12-02-2024]

Siltala, L. (2024) Neljäs kurssikerta. Lauran blogi. University of Helsinki Blogging platform [Blogg]. 07.02.2024. https://blogs.helsinki.fi/lesiltal/2024/02/07/neljas-kurssikerta/ [13-02-2024]

Vecka 3 | 31.01.2024 | Föra ihop information i QGIS etc

På den tredje föreläsningen lärde jag mig främst med att hämta information från utomstående källor, som var någorlunda bekant från de två första föreläsningarna.

Övning 1: Afrika

Bild 1: Konflikter och värdefulla resurser i Afrika

Bland annat funktionerna Dissolve och Aggregate användes för att sammanföra information från en lite stökig attributstabell. Slutresultaten blev en karta (Bild 1) och variabler som anger hur många diamantgruvor/oljefält är belägna i länderna. Kartan (Bild 1) är ganska enkel med tanke på den övriga informationen i attributstabellerna:

Konflikter: Året då den skedde, dess utbredning

Diamantgruvor: Upptäcktsår, när gruvarbete påbörjades, produktionsnnivå

Oljefält: Upptäcktsår, när borrning påbörjades, produktionsnivå

Internetanvändares antal per år/land

Fastän denna uppgift var en uppvärming, så finns det ganska mycket intressant som kan framställas med informationen. Till exempel kunde man analysera om antalet internetanvändare hänger ihop med konflikter, eller om flera gruvor/oljefält= flera/färre internetanvändare. En annan intressant variabel som man kunde hämta till tabellen är ländernas korruptionsgrad. Enligt Dupuy & Binningsbo (2008) hänger diamantutvinning tätt ihop med korruption. Till exempel producerades 300-450 miljoner dollar värt av diamanter under Sierra leones inbördeskrig på 90-talet, varav de flesta smugglades till Liberia eller Elfenbenskusten (a.a.) Med denna information kunde man t.ex. analysera korruptionsgradens koppling till resursernas produktionsnivå.

Övning 2: Avrinningsområden, översvämningsindex, “Sjö-grad”

Till näst gällde det att framställa avrinningsområden, deras översvämningsindex och en hur stor andel av ytan består av sjöar. Översvämningsindex lät bekant från förut, men i sin helhet var informationen ny för mig. Översvämningsindexet kan räknas t.ex. med översvämningstopparnas medeltal (MHQ) i förhållande till torra periodernas lägsta medeltal (MNQ), detta ger ett tal som beskriver vattenflödets omväxling.

Efter detta skulle avrinningsområdenas järvisyysaste/sjögrad framställas i diagram på kartan. Till en början hämtade jag sjöandelarna via en csv-fil, men QGIS crashade varje gång jag försökte konvertera dem från text till decimalnummer. I stället räknade jag andelarna genom jarvi.shp-lagret och join attributes by location-funktionen. Detta fungerade fint tills jag stötte på samma problem som Samuli, d.v.s.Jänisjokis sjögrad blev långt över 100% eftersom Ladogas yta togs med på något vis. Slutligen fick jag csv-filens tal ändrade till decimaler genom att lägga dem rakt till ursprungliga tabellens MNQ-kolumn, kanske inte så idealt.

Bild 2: Avrinningsområden, översvämningsindex, sjöar

I den färdiga kartan (Bild 2) kan man till exempel se att områdena med de största översvämningsindexen är belägna vid kustområden, och kanske göra någon koppling mellan större sjögrad – mindre översvämningsindex. Saara nämner i sin blogg att bl.a. vad järvisyysaste innebär blir lite oklart i kartan, och att hon tog bort sjöar och åar för att göra kartan tydligare. I bild 3 tog jag med sjöar och åar, och jag tror att färgvalen gjorde detta ganska otydligt.

Bild 3: översvämningsindex, sjöar, floder

Referenser

Dupuy, K., Binningsbo, H.M. (2008). Power-sharing and Peacebuilding in Sierra Leone: Power-sharing Agreements, Negotiations and Peace Processes. CSCW Paper. PRIO.

Haimi, Samuli (2024). Tulva-indeksejä ja järviä. Samulin GIS-blogi. University of Helsinki Blogging platform [Blogg]. 05.02.2024. https://blogs.helsinki.fi/sadhaimi/ [06-02-2024]

Torvi, Saara (2024) Kolmas kurssikerta – “Joinaamisen” iloa. Saara’s blog. University of Helsinki Blogging platform [Blogg]. 01.02.2024 https://blogs.helsinki.fi/saatorvi/2024/02/01/kolmas-kurssikerta-joinaamisen-iloa/ [06-02-2024]

Vecka 2 | 24.01.2024 | Kartprojektioner

På den andra föreläsningen behandlades olika databaser som kan användas i QGIS och hur olika projektioner påverkar framställda kartor och ytor. Informationen var för det mesta ny för mig, och övningarna var ett intressant tillfälle att anpassa detta.

1. En första inblick på olika förvrängningar

Den första övningen gick ut på att mäta en sträcka och en yta, och sedan jämföra hur dessa förvrängs i olika projektioner. Jag ritade en sträcka tvärs över Finland, ungefär var Karleby ligger, och ett område i norra Finland, ungefär vid Enare och Utsjoki (Bild 1).

Bild 1: Sträcka och område med QGIS measure-verktyg.

Som grund användes ETRS89-TM35FIN-koordinatsystemet, en finländsk anpassning av det allmänna europeiska koordinatsystemet ETRS89. Den 358,2 km långa sträckan förvrängdes mest i WGS 84-projektionen (808,6 km), då avståndet ökade med 125,7% (Tabell 2). Arean (6528,8 km²) förvrängdes mest i Van der Grinten-projektionen (28 132,4km ²), med en ökning på 330,9% (Tabell 2).

Jämfört med ETRS89-extended /LAEA Europe (EPSG: 3035) är förvrängningarna mycket små (Tabell 1, Tabell 2). EPSG: 3035 baseras på Lamberts ytriktiga azimutalprojektion, och rekommenderas då man vill att ytor och sträckor ska vara nogranna i förhållande till verkligheten. Då jag mätte sträckorna valde jag alternativet ”cartesian”. Via ett GIS-forum lärde jag mig att ”Cartesian distance” mäts på en platt jordyta, medan ”ellipsoidal distance” mäts på en sfär (GIS-Stack exchange, 2017).

Tabell 1: Samma mätningar i olika projektioner. (Cartesian)

Tabell 2: Olika projektioner jämfört med TM35FIN

2. Hur olika projektioner påverkar framställning av kartor

Till nästa gällde det att visualisera olika projektioner och förvrängningar i förhållande till TM35FIN-koordinatsystemet. I samband med detta lärde jag mig om olika data som kan hämtas till QGIS, t.ex. WFS-, WMS- och WCS-lager. Kartorna som jag framställde baserades på kunnat 2021, 1:4 500 000, ett WFS-lager hämtat från Statistikcentralen. Nytt för mig i detta skede var t.ex. användning av Add geometry attributes -vektorlagret. Lika som förra veckans övning använde jag mig av räknefunktioner och Graduated/Natural breaks-indelningen i kartorna.

I min första karta (Bild 2) presenteras hur mycket olika kommuners ytor förvrängs i Van der Grinten-projektionen. I detta fall visualiserades förvrängningarna i fyra klasser, från 2,63 till 4,38. Van der Grinten I är en polykonisk projektion, som är varken vinkel- eller ytriktig (Arcgis Pro, u.å.). I projektionen förvrängs områden nära polerna rikligt (a.a.), vilket även syns i min kartframställning (Bild 2).

Bild 2: Van der Grinten i förhållande till TM35FIN. Projektets koordinatreferenssystem: TM35FIN

Bild 3: Van der Grinten anpassat som projektets koordinatreferenssystem (vänster). Van der Grinten kartprojektionen med Greenwich som mittpunkt (höger), källa: arcGIS Pro, u.å.

Till näst visualiserade jag Winkel Tripel-projektionen (Bild 4). Jämfört med Van der Grinten var förvrängningen mycket mindre från söder till norr, mellan 1,232–1,555. Med färgskalan hoppades jag framhäva att skillnaderna inte är så stora. Enligt mig är det intressant att Winkel Tripel-projektionen (Bild 5) ser ”mer” förvrängd ut än Van der Grinten (Bild 3), fastän det motsatta egentligen stämmer. Winkel Tripel är en modifierad azimutalprojektion som är varken vinkel- eller ytriktig (ArcGis Pro, u.å.). Den förvränger även områden närmare polerna (a.a.).

Bild 4: Winkel Tripel i förhållande till TM35FIN. Projektets koordinatreferenssystem: TM35FIN

Bild 5: Winkel Tripel anpassat som koordinatreferenssystem i QGIS (vänster). Winkel Tripel med Greenwich som mittpunkt (höger), källa: ArcGIS Pro, u.å.

Till sist prövade jag att framställa ETRS89-extended LAEA Europe i förhållande till TM35FIN (Bild 6). Projektionen är mycket lik, om inte noggrannare än TM35FIN. I detta fall skedde ingen ökad förvrängning norrut. I stället blev kommunernas ytor i de två första klasserna (0,997–0,999) mindre än i TM35FIN, och som mest en förvrängning på 0,01%. Här funderade jag på om man kunde på något sätt förvränga detta med antalet klasser och färgval, t.ex. en röd färgskala?

Bild 6: ETRS89-extended / LAEA Europe i förhållande till TM35FIN. Projektets koordinatreferenssystem: TM35FIN

Tankar & vad jag har lärt mig

För det mesta var jag ganska osäker på övningarna. Jag hittade inte ”Add geometry attributes”-funktionen till en början, men det verkade vara ett någotlunda vanligt problem på QGIS-forumet. Tack vare övningarna fick jag en mycket mer praktisk inblick på projektioners inverkan på kartframställningar. Ett förekommande tema i projektionerna är mera förvrängning desto närmare polerna, något som jag antagligen kommer att stöta på igen eftersom Finland hamnar kring denna zon. Avslutningsvis var förvrängningarna i mina kartor inte så ”brutala” jämfört med andra projektioner. Lehtinen (2024) presenterar till exempel Mercator i förhållande TM35FIN i sin blogg, där den största förvrängningen hamnar i klassen 7–8,26, i norra Finland. Lehtinen (2024) noterar även att de minsta förvrängningarna i Mercator är avsevärt större än klasserna i Robinson-projektionen.

Referenser:

ArcGIS Pro (u.å.). Winkel Tripel. https://pro.arcgis.com/en/pro-app/3.1/help/mapping/properties/winkel-tripel.htm [30-01-2024]

ArcGIS Pro (u-å.) Van der Grinten I. https://pro.arcgis.com/en/pro-app/3.1/help/mapping/properties/van-der-grinten-i.htm [30-01-2024]

GIS-Stack exchange (2017). Why is ellipsoidal distance greater than cartesian distance? [Forum] 01.05.2017. https://gis.stackexchange.com/questions/238759/why-is-ellipsoidal-distance-greater-than-cartesian-distance [30-01-2024]

Lehtinen, J. (2024) Kurssikerta 2: Karttaprojektioiden vertailua. JANELLA’S BLOG. University of Helsinki Blogging platform [Blogg]. 27.01.2024. https://blogs.helsinki.fi/janella/ [30-01-2024]

Vecka 1 │ 17.01.2024 │Kursinledning

På den första föreläsningen fick jag repetera grunderna till GIS och ta itu med olika funktioner i QGIS-programmet. Det första som fångade min uppmärksamhet i QGIS var den stora mängden funktioner, men som tur kände jag mig lite självsäkrare gällande grundfunktionerna efter föreläsningen. Nedanom finns veckans övningar och några av mina funderingar kring kartframställning och QGIS. 🙂

Övning 1: Kväveutsläpp i Östersjön från omgivande länder

*Bild 1: Kväveutsläpp i Östersjön via närliggande länder, %.*

I denna övning bekantade jag mig med bland annat räknefunktioner, filtrering och finslipning av kartor. Eftersom instruktioner gavs på föreläsningen gick övningen mestadels smidigt för mig. Att kategorisera utsläppsmängderna var svårare, då det påverkade kartans utseende och tolkning av den. Det här har också till exempel Julija (Pylsy, 2024) lagt märke till, och noterar att kategorierna kan förvränga ländernas utsläpp i förhållande till varandra. Utseendevis anser jag att det är bra att ha med ländernas namn även om det kan se trångt ut. Till exempel är gränsen mellan Danmark och Tyskland otydlig, och någon som inte är bekant med området kan missuppfatta gränserna. Min karta kan ge en någorlunda tydlig överblick av kväveutsläpp kring Östersjön, men tilläggsmaterial är nödvändigt för att förstå helheten. Enligt EMEP/MSC-W (2017) är jordbruk, förbränning och transport bland de största bidragarna till kväveutsläpp i Östersjön via atmosfären. Bild 2 visar höga depositioner av dessa tre i Polen, vilket delvis kan bidra till Polens totala utsläpp av kväve i Bild 1.

*Bild 2: Kvävedepositioner från fyra utsläppbidragare. Ton/N per ruta. Källa: EMEP/MSC-W report for HELCOM (2017).*

Övning 2: Kommuner i Finland

*Bild 3: Naturlig befolkningstillväxt i Finlands kommuner, 2015*

Grupperingen av naturliga befolkningstillväxten i den andra kartan (Bild 2) var en aning svårt. QGIS föreslog till en början att alla positiva värden (0–1594) skulle vara i samma kategori, som förvränger kartan en hel del. Jag anser att min indelning ännu kunde förbättras, och att den röda färgskalan eventuellt kunde uppfattas som negativ/oneutral. Esbo, Helsingfors och Vanda var de enda kommunerna med en naturlig befolkningsökning på över 1000 personer år 2015, medan Kouvola (-587) och Björneborg (-406) hade de största förlusterna.

Bild 4: studerande, % av kommunens befolkning. En studerande eller en skolelev är en person som fyllt 15 år och som studerar på heltid vid någon läroanstalt och som inte förvärvsarbetar eller är arbetslös. Källa: Sotkanet, 2022.

Join-funktionen i QGIS gav mig för det mesta huvudvärk, men till sist lyckades jag få allt rätt inställt. I denna karta (Bild 4) presenteras studerandes andel av befolkningen kommunvis (Sotkanet, 2022). I den hämtade tabellen är kommunerna där studerande utgör 8–11,6 % av befolkningen sådana där bland annat universitet finns, eller grannkommuner till dessa. I Joensuu, Jyväskylä, Uleåborg, Vasa, Tammerfors och Åbo överskrider andelen studerande 10% av befolkningen. Jag undrade även om någon koppling kunde finnas mellan naturliga befolkningstillväxten och studerandes andel av befolkningen, men till detta kunde till exempel nettoomflyttning vara pålitligare.

Vad jag har lärt mig & att tänka på fortsättningsvis

Jag anser att övningarna introducerade mig till flera QGIS-funktioner, men att dessa ännu kan utvecklas mycket. Fortsättningsvis borde jag komma ihåg att ha rätt grundinställningar i QGIS, till exempel rätt koordinatsystem. Från övningarna märkte jag att jag ibland var ”blind” för slarv i mina färdiga kartor, och att det kan vara bra att tolka den färdiga kartan som om att man inte alls är bekant med materialet. Jag ser fram emot att bekanta mig mer med rasterformat i QGIS.

Referenser

EMEP/MSC-W Report for HELCOM (2017). Contributions of emissions from different countries and sectors to atmospheric nitrogen input to the Baltic Sea basin and its sub-basins. (MSC-W Technical Report 3/2017). https://emep.int/publ/reports/2017/MSCW_technical_3_2017.pdf

Pylsy, J. (2024). Kurkistus QGIS:n maailmaan. GIS-BLOGI. University of Helsinki Blogging platform. [Blogg]. 15.01.2024. https://blogs.helsinki.fi/julijapy/ [22-01-2024]

Sotkanet (2022). Studerande, % av befolkningen (ind.2310). (Uppdaterad 27.12.2023) Sysselsättningsstatistik (Statistikcentralen). https://sotkanet.fi/sotkanet/sv/metadata/indicators/2310#dataSource [22-01-2024]