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
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.
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]