Paluu kuukauden mittaiselta lomalta, ei ole sujunut täysin kivuttomasti ja siksi ensimmäisen blogitekstin kirjoitus on siirtynyt eteenpäin jo kiusallisen paljon. Aloittaminen on näemmä heikoin osa-alueeni ja se on tullut selvästi esille jo tässä vaiheessa tätä kurssia. Voin jo tässä vaiheessa todeta kohdentaa alueet, jossa minulla olisi parannettavaa.
Ensimmäisen kurssikerta (16.1.)
Kurssi MAA-202 Geoinformatiikan menetelmät lähti liikkelle kuin kiihdytysauto vihreän valon syttyessä, nollasta sataan järkyttävän nopeasti. Alun nopean paikkatietoaiheisen kertaussetin jälkeen otettiin suoraan hyppy tuntemattomaan, kun taululle läväytettiin auki QGIS-nimisen paikkatieto-ohjelmisto. Sen pelkkä aloitusvalikko sai niskakarvani nousemaan ja tiesin heti, että tämän kurssin kanssa tulee eteen hetkiä, jolloin turhautuminen ja epätoivo ottavat vallan. Miksikö? Ensinnäkin olen aina tuntenut olevani heikko tietoteknisissä asioissa ja varsinkin niiden hidas oppiminen on yksi heikoimmista ominaisuuksista koko koulu-urani aikana. Myös se, että QGIS-ohjelmisto oli jo ensisilmäyksen perusteella vaikein ohjelmisto, jota olen joutunut käyttämään toi otsalleni hiukan tuskan hikeä.
Luennoitsija Arttu Paarlahti osasi kuitenkin hyvin hitaalla temmolla ja selkeästi selitettynä saattaa kaikki opiskelijat, jopa minut, tämän mysteerisen ohjelmiston syövereihin. Luennon aikana käytiin yksityiskohtaisesti läpi jokainen toiminto, joka oli tarpeen luennon aikana tehtävän harjoituksen tekemisessä. Kyseisen luennon aiheeksi muodostui typpipäästöt, joista teimme koropleettikartan, kuva 1. Tässä kartassa on esitetty Itämeren ympäröivien valtioiden aiheuttamat typpipäästöt kyseiseen vesistöön.
Kuva 1. Itämeren ympäröivien valtioiden typpipäästöt
Jos karttaa lähdetään avaamaan henkilölle, jolle kyseinen aihe on täysin tuntematon, on sen antama informaatio seuraavanlaista. Puola on selvästi suurin päästöjen tuottaja, jonka seurauksena sille on päästöissä aivan oma luokkaraja, joka ylittää muiden arvot melko runsaalla tavalla. Toisessa ääripäässä Virolla on pienimmät päästöt, joten siksi valkea väri. Koska olen valinnut kontrastiksi tummenevan värin mitä suuremmaksi päästöt kasvavat, hyökkää Puola heti ensimmäisenä silmille karttaa tutkittaessa. Se antaa katsojalle myös sen kuvan, että päästöt ovat negatiivinen asia, koska tummemmat värit mielletään useasti ns. pahisten väreiksi. Mentäessä syvemmälle karttatulkinnassa, tulee esille Suomen ”Good guy” -status, joka näkyy tässä kartassa pienten päästöjen muodossa. Suomella on verrattain pienet päästöt, sillä esim. Latvian päästöt ovat samassa luokassa ja Venäjän jopa suuremmat, vaikka niillä on rantaviivaa paljon vähemmän.
Mitkä sitten ovat näiden päästöjen lähteet ja miksi valtioiden välillä on niin suuria eroja? Suomen päästöistä 85% tulee jokien valumavesien mukana (Syke 2015), mikä on tietysti ymmärrettävää, koska luonnollisesti joet kuljettavat ainesta pitkiä matkoja aina Sisä-Suomesta saakka. Myös Syken raportissa mainittu riippuvuus päästöjen ja jokien virtaamien voimakkuuksien välillä tukee tätä faktaa. Raportin mukaan typpikuormitus on suurimmaksi osaksi peräisin maatalouden ja teollisuuden harjoittamisesta. Tästä löytyy varmasti syy eri valtioiden välisiin eroihin. Suomessa lainsäädäntö päästöjen suhteen on tiukempi kuin vaikka Puolassa tai Latviassa. Jos Suomessa tapahtuu teollisuuden aiheuttama ympäristökatastrofi, on se heti valtakunnallisissa uutisissa ja syyllisiä aloitetaan hiillostaa heti siltä istumalta. Tästä esimerkkinä jo vuosia mietityttänyt Case-Talvivaara. Tämänlaiset asenteet saavat yritykset huolehtimaan päästöistään paremmin, ettei valtion laajuinen selkkaus sattuisi omalle kohdalle.
Itsekritiikkiä ja tulevaisuudennäkymiä
Itsearviointi on aina kohdallaan, oli suoritettavat harjoitukset minkälaisia tahansa. Kartassa oli muutamia kohtia, jotka olisi voinut hoitaa paremmin. Santeri Mikkolan blogiin viitaten, suurimmasta luokasta tuli hiukan epäselvä, sillä sen luokkaväli paisui erittäin suureksi, Puolan arvojen ollessa noin selvästi muiden arvoja suurempia. Siksi luokkarajoista ei tullut täydellisen tasaisia ja kartta näytti hiukan vääristyneeltä. Myös valitsemani värimaailma olisi voinut olla jokin toinen, sillä päästöjen sininen väri ei ole helpoin mahdollinen väri erottaa merestä kartalla. Tämä kurssikerta olikin aika moinen pläjäys uusien opeteltavien asioiden saralla. Opeteltavaa jää paljolti tulevaisuutta varten ja jos minusta on vielä joskus tuleva oman elämäni QGIS-guru, on matka siihen vielä pitkä ja täynnä pettymyksiä ja pelon tunteita.
Lähteet:
Mikkola Santeri, 1. kurssikerta Kickoff to QGIS, https://blogs.helsinki.fi/miksante/ (luettu 29.1.2018)
SYKE, Itämeren typpikuorma Suomesta (2015), http://www.ymparisto.fi/fi-FI/Meri/Mika_on_Itameren_tila/Itameren_typpikuorma_Suomesta(31457), luettu 29.1.2018)