University of Helsinki
Viimeisen kurssikerran tehtävänä oli tuottaa itse etsityillä aineistoilla oma karttaesitys haluamastaan aiheesta. Noudatin tehtävänantoa, jonka mukaan tuli laatia vähintään kahden muuttujan kartta joltakin alueelta, joka jakautuu yhä pienempiin alueisiin. Tätä varten oli löydettävä siis sekä aineisto muuttujista, että varsinainen GIS-aineisto tarkastelemaltani alueelta. Halusin toteuttaa työn itseäni kiinnostavalla teemalla tarkastelemalla Galapagossaarten lajirunsauksia.
Valitsin muuttujia kuvaavaksi aineistoksi parin vuoden takaiselta tilastotieteen kurssilta tallentamani Galapagossaarten lajimääriä kuvaavan CSV-tiedoston. Pitkän etsinnän ja monien erroroituneiden tai muuten unfound-ilmoitusten siivittämien sivujen jälkeen onnistuin löytämään myös Galapagossaarista ilmaista GIS-dataa, vieläpä rajapinta-aineistona. Ikäväkseni tämä aineisto oli kuitenkin rasterimuodossa toivomani vektorimuotoisen vanhan kunnon esri shapefilen sijaan. Sainkin sitten harjoitusta rasteridatan kääntämiseksi vektorimuotoon QGISilla englanninkielisten nettiohjeiden merkeissä. Ohjeet olivat kuitenkin eri ohjelmaversiolle tarkoitetut, eikä toimenpide onnistunutkaan tuosta vain lupaavan oloisen alun jälkeen. Tyypillistä (Q)GISiä. Pitkän aherruksen ja opettajan avun jälkeen muunnos kuitenkin “onnistui” – QGIS käänsikin ihanasti rasterit vektorien muodostamiksi ruuduiksi. Eli lopputulos näytti käytännössä silti samalta kuin alkuperäinen suhmurainen rasteridata, vaikka se olikin nyt nimellisesti vektoridataa😊😊. Turhauttavaa mutta totta. Tähän mennessä aikaa oli tuhrautunut jo mukavasti, joten päätin tehdä työn nyt vain näillä eväillä: oppimiskokemusta QGISin oikkuihin tämä kaikki.
Zoomasin tältä kauniilta kartta-aineistolta valitsemani 9 Galapagossaariryhmän saarta, joiden tiedot löytyivät CSV-aineistoni joukosta, ja jotka sattuivat sijaitsemaan karttakuvassa nätisti lähekkäin. Muokkasin CSV-tiedostoa siistimmäksi, sillä aineisto sisälsi alun perin 30 saarta. Halusin keskittyä lähekkäisiin saariin, jotta lopputulos olisi visuaalisesti nätimpi, enkä joutuisi loitontamaan saaria kartalla nuppineulan pään kokoisiksi. Suodatin siis vain nämä 9 saarta attribuuttitaulukkoon ja valitsin muuttujiksi ainoastaan lajimäärän ja pinta-alan kaikkien aineiston lukuisten muiden muuttujien joukosta.
Tarkoituksenani oli siis luoda kartta, joka esittää nämä 9 saarta nimineen sekä lajimäärien että saaren pinta-alan suhteen. Kartan oli määrä havainnollistaa näiden muuttujien suhdetta. Yleinen hypoteesini ja saariteoriankin mukainen olettamus on se, että mitä suurempi saari on, sitä monipuolisempia habitaatteja sieltä löytyy, jolloin lajimääräkin on suurempi. Toki myös saarten välinen etäisyys toisiinsa sekä mantereeseen vaikuttaa, mutta jätän tämän nyt kahden muuttujan väliseksi tarkasteluksi.
Lopputuloksesta ei tullut aivan sellaista kuin olisin halunnut (kuva 1). Ensinnäkään taustakartta ei tosiaankaan ollut hienon tarkka ja värikäs tiedostomuotovaikeuksien vuoksi, vaan muistutti lähinnä Minecraft-maailmaa kulmikkaine vektoriruutuineen. Tiedostomuodon vuoksi en saanut saaria myöskään värjätyksi kauniilla liukuvärjäyksellä pinta-alan ja lajimäärän suhteen mukaan (pinta-ala jaettuna lajimäärällä), kuten tarkoitus alun perin oli. (Esimerkiksi Johanna blogissaan tuotti kauniin kuntien taajama-astetta kuvaavan liukuvärjätyn esityksen, jollaista itsekin tavoittelin omaan aihepiiriini. Propsit Johannalle onnistuneesta toteutuksesta!)
Tarkoituksenani oli myös lisätä attribuuttitaulukkoon sarake, jossa teen kyseisen laskutoimituksen, jotta esitystavasta tulisi mielekkäämpi. Mutkien kautta ja rajallisen ajan vuoksi lopputuloksessa näkyvät muuttujat on kuitenkin kuvattu erillisinä. Tiedostan, että tämä on kartan hahmotettavuuden ja informatiivisuuden kannalta huonompi tapa, mutta minkäs teet. Valmiilla kartalla (kuva 1) saaret näkyvät nimettyinä pinta-alan kera, ja ympyrän mallinen värisymboli kuvaa värikoodilla kunkin saaren lajirunsautta viiden eri luokan mukaan. Vaaleansininen ympyrä kuvaa 0-50 lajia, tummansininen ympyrä 50-100 lajia, vihreä ympyrä 100-150 lajia ja punainen ympyrä yli 200 lajia. Väliin jäävään luokkaan (150-200 lajia) ei kuulunut yksikään tarkastelemistani saarista, joten siitä ei ole dataa eikä tällöin sitä kuvaavaa symboliakaan. Väriselitteet olisi ollut hienoa saada legendaan sellaisenaan, mikä olisi ollut taas kartan informatiivisuuden ja luettavuuden kannalta plussaa, mutta koska tein merkit eri mekanismin kautta, QGIS ei niitä tunnistanut ja tarjonnut legendaan.
Tuloksia tarkastellessa trendi tukee yleisesti hypoteesia ja saariteoriaa: mitä suurempi saari, sitä runsaampi lajimäärä. Otanta, eli tarkasteltavien saarien lukumäärä on kuitenkin sen verran pieni, että poikkeuksiakin löytyy.
Kuva 1. Galapagossaarten pinta-aloja ja lajimääriä. Lähde: freegisdata.org.
Entä mikä fiilis minulle jäi kurssista yleisesti? Päällimmäinen olotilani on helpotus: nyt se on ohi! Ei enää maanantai-illan loputtoman pitkiä GIS-sessioita pimenevässä Kumpulassa ja QGISin oikkujen kanssa taistelua. Olen kuitenkin erittäin tyytyväinen kurssin toteutukseen ja opetukseen. Asiat opetettiin aina selkeästi yhteisen esimerkin kautta yhdessä samaan tahtiin tekemällä, minkä jälkeen siirryttiin itse omaan tahtiin tehtäviin harjoituksiin. Apua oli aina matalalla kynnyksellä saatavilla, eikä kertaakaan tullut olo, että jäisi ongelman kanssa yksin.
Suuren datamäärän käsittely, erityisesti erilaisilla itselle vierailla paikkatieto-ohjelmilla, on ollut minulle aina haastavaa ja koen niin tilastotieteessä, geoinformatiikassa kuin bioinformatiikassakin liikkuvani epämukavuusalueellani, enkä suoraan sanoen nauti näiden tekemisestä. Tiedostan kuitenkin, että näistä taidoista on hyvä hallita edes perusteet, vaikka minusta ei koskaan data-analyytikkoa tai päätoimista geotieteilijää tulekaan. Koen siis hyötyneeni kurssista ja oppineeni kurssin aikana lähtötasooni nähden paljon uusia taitoja. Tästä on hyvä jatkaa kohti uusia haasteita, joista puheen ollen olenkin menossa tästä suoraan Kumpulaan tekemään CorelDrawilla polygeenistä karttatulkintaa. Corelista pidän ohjelmana paljon enemmän kuin QGISista. Vahinko vain, että se ei ole ilmainen kuten jälkimmäinen. GISista ja sen käyttäjäepäystävällisyydestä en tule koskaan pitämään. Minulla on kuitenkin vahva tunne, että en tule pääsemään tästä kaverista kokonaan eroon…
Lähteet:
Dataset Islas. Sivustolta freegisdata.org. Saatavilla osoitteesta http://www.geoportaligm.gob.ec/nacional/wms?amp;request=GetCapabilities. Luettu 28.2.2022.
Johanna Enström (2022). Johannan geoinformatiikan menetelmien blogi. https://blogs.helsinki.fi/joen/. Luettu 1.3.2022.