Tämän viikon töitä aloiteltiin oikeastaan jo viikko sitten, kun lopputunnin tehtävänä oli piirtää Pornaisten keskustan alueelta kaikki tiet ja merkata rakennukset. Tätä suorittaessani kaipasin Corel Drawn taipuvia viivoja, koska kuten jo aiemmin on saatu karusti todeta, MapInfo ei ole piirto-ohjelma. Tämän pikku operaation pohjalta harjoittelimme tämän kurssikerran alussa bufferointia eli näin suomeksi puskurointia. Bufferoinnin avulla voidaan helposti selvittää, kuinka monta kohdetta sijaitsee tietyn suuruisen säteen sisällä. Ensimmäisessä harjoituksessa selvitimmekin kuinka monta rakennusta sijaisee 100 metrin etäisyydellä Pornaista halkovista pääteistä. Voisin myös kuvitella bufferoinnin olevan hyvä työkalu esimerkiksi jonkin ilmiön tai tapahtuman vaikutusalueen arvioimisessa ja kuvaamisessa.

Parin yhteisen harjoituksen jälkeen lopputunti kulutettiin itsenäisten tehtävien parissa. Omalla kohdallani “itsenäisyys” oli useampaan kuin pariin otteeseen hieman häilyvä käsite, mutta onneksi kavereiden aivot olivat avuliaasti käytössä. Bufferointitehtävät (Itsenäistehtävä 1) sujuivat lähes ongelmitta, joskin lentokentän melualueet tuottivat hieman päänvaivaa. Myös juna-asemiin liittyvät väestötehtävät sujuivat kohtalaisen hyvin. Itsenäistehtävä 2 puolestaan käsitteli taulukkojen muokkaamista ja tietojen löytämistä. Vieruskaveriani konsultoituani pääsin kuitenkin alkuun ja sain tehtävät tehtyä. Kaikkien itsenäistehtävien vastaukset löytyvät taulukosta (taulukko 1.) Kk5 tilasto, jos se toimii. En nimittäin tiedä teinkö linkityksen oikein.

Aikaisempien MapInfo koitosten kanssa ovat hermot välillä olleet koetuksella, mutta se ei kuitenkaan ole ollut mitään verrattuna Itsenäistehtävä 3 tuottamaan ahdistukseen. Kurssikerran aikaisempien harjoitusten kanssa oli kulunut hyvin aikaa, joten tätä tehtävää aloittaessani aikaa oli jäljellä noin tunti. Ensin ajattelin ottaa aiheekseni putkiremontit, sillä kyseinen tapahtuma on edessä minullakin ensi kesän lopussa. En kutenkaan päässyt puusta pitkään, joten vaihdoin aiheekseni uima-altaat, sillä niitä koskevat kysymykset näyttivät yksinkertaisemmilta. Tässä vaiheessa en voi kuin ihailla Timo Säyristä, joka aikansa kuluksi oli tehnyt vielä ylimääräisenkin itsenäistehtävän.

Uima-altaiden määrää tutkittaessa tärkeimmäksi työkaluksi osoittautuivat erilaiset kyselytoiminnot (=Query). Kyseisten toimintojen ymmärtäminen ja käyttö eivät kuuluneet, ainakaan ennen tätä tehtävää, vahvimpiin osaamisalueisiin MapInfossa, joten tunnuin olevan aivan solmussa koko tehtävän kanssa. Uima-altaiden kokonaismäärä liikkui miljoonissa, joten jotain oli jäänyt ottamatta huomioon. Onneksi sain taas apua vieruskaveriltani Sonjalta. Aineistosta kuului poistaa alueet joilta järkevää tietoa ei ollut, tämä ilmeni talukossa lukuna 999 999 999. Useiden epäonnistuneiden tulosten jälkeen onnistuin kaivamaan aineistosta esiin järkevän kuuloisia lukuja, ja vertailtuani vastauksiani muiden luokassa olleiden kanssa huomasin saaneeni samoja vastauksia. Kaikki olivat siis oikeassa tai sitten meillä on sama ongelma MapInfon sielunelämän ymmärtämisessä.

Nämä ongelmat selätettyäni oli jäljellä “enää” kartan laatiminen aiheesta. Se osoittautui luultua vaikeammaksi, sillä kun olin saanut kartan mielestäni valmiiksi huomasin uima-altaiden lukumäärää kuvaavan pylvään maksimiarvon olevan noin kaksi miljardia. Tarvittiin siis vielä lisää kyselyjä aineistolle, jotta väärät tiedot saatiin karsittua, koska jostain syystä en saanut hyödynnettyä jo aiemmin tekemiäni queryjä. Huojentavaa oli huomata, että muilla oli samankaltaisia ongelmia, joita sitten pohdittiin yhdessä tapaus kerrallaan. Lopuksi sain siis aikaiseksi oikean näköisen kartan (kuva 1.), jossa uima-altaiden maksimimäärä on 53 kappaletta.

Kuva 1. Uima-altaiden lukumäärä pääkaupunkiseudun pienalueilla.

Kartasta voidaan huomata, että pääkaupunkiseudulla Helsinki on selkeästi “uima-allasrikkain” alue. Vantaalla ja Espoossa uima-altaita on hajanaisesti ja hyvin vähän. Itse en tajunnut katsoa, millä pienalueella uima-altaita on kaikkein eniten, mutta onneksi Aino Matikainen on sen selvittänyt: uima-altaiden maksimimäärä saavutetaan Lauttasaaressa. Ilmeisesti siellä asuville ihmisille ei riitä pelkkä joka puolelta ympäröivä meri.

Kuten aiemmista tilityksistä on käynyt ilmi, MapInfo ei ole vielä täysin hallussa. Edes yli kolmen ja puolen tunnin kurssikerta ei riittänyt, jotta olisin saanut kaikki työt tehtyä. Niinpä istuinkin luokassa vielä ylimääräisen tunnin. En tosin ollut ainoa. Tällä hetkellä näkisin itselleni suurimmaksi kehityskohteeksi ymmärtää erilaisten kyselyjen käytön niin, että osaisin sujuvasti seuloa aineistosta oikeanlaista tietoa. Mielestäni tämä on nimittäin MapInfon parasta antia, sillä oikeiden Queryjen avulla aineistosta löytyy paljon syvällistäkin tietoa. Myös eri taulukoiden välinen tiedon siirto vaatii vielä harjoittelua. Tämä tulee olemaan tärkeä alue osata, sillä MapInfohan perustuu eri tietokantojen väliseen yhteyteen, kuten Aino Matikainen blogissaan toteaa.

Tällä hetkellä koen osaavani perustoiminnot, kuten teemakartan luomisen, taulukon muokkaamisen (sarakkaiden lisäämiset ja täydentämiset valmiista tiedostosta), layout windown käyttämisen ja suunnilleen eri layereiden välillä toimimisen. Toisaalta usein huomaan, että karttoja voisi ja välillä totisesti pitäisikin hioa kauemmin. Prosessina teemakartan tekeminen tuntuu kuitenkin kaikista toiminnoista ymmärrettävimmältä. Minun kohdallani MapInfon ongelmat johtuvatkin siis suurimmaksi osin vielä taitamattomasta käyttäjästä eikä niinkään aineiston tai itse ohjelman puutteista. Vaikka itsenäisten tehtävien teko tuntuikin välillä ylivoimaiselta, uskon sen olleen hyvin hyödyllistä, sillä kantapään kautta eri toiminnot jäävät ainakin itselle parhaiten mieleen. Niin kauan kun ei onnistu tuhoamaan mitään tietokantaa, kaikki on vielä ihan hyvin. Vaikeuksien kautta voittoon!

Lähteet:

Matikainen, A (2012). Viides kurssikerta. TVT3-blogi 15.2.2012. <https://blogs.helsinki.fi/ainooika/>

Säyrinen, T (2012). Kurssikerta 5- kohti soveltavaa geoinformatiikkaa. TVT3-blogi 15.2.2012. <https://blogs.helsinki.fi/sayrinen/>

Neljännen kurssiviikon iloksi  oli ilmoitusblogiin ilmestynyt blogitehtävä, jossa tarkoituksena oli tutustua The New York Timesin tarjoamaan paikkatieto- ja karttapalveluun. Palvelusta tuli tehdä SWOT-analyysi eli pohtia sen heikkouksia ja vahvuuksia. Blogissaan Viljami Ruohonen esittelee Opetushallituksen antaman määritelmän kyseiselle lyhenteelle:” Strenghts (vahvuudet), Weaknesses (heikkoudet), Opportunities (mahdollisuudet) ja Treaths (uhat)”. Samaisen määritelmän löysin Wikipediasta, mutta koska se ei ole lähde luotettavimmasta päästä, oli hyvä löytää sama tieto muualtakin. Lisäksi tuli pohtia palvelun eroja suomalaiseen käytäntöön tietojen tarkkuudesta ja saatavuudesta.

Palvelusta löytyy karttoja neljästä eri aihealueesta: Race and Ethnicity, Income, Housing and Families sekä Education. Tämän lisäksi jokaisesta aihealueesta oli karttoja useista eri muuttujista. Karttoja pystyi zoomaamaan niinkin lähelle, että teiden nimet tulivat näkyviin. Tästä huolimatta kuvanlaatu ei huonontunut, mikä on palvelulle ehdoton plussa, sillä kartat ovat varmasti tiedostokooltaan valtavia kuten Aino Matikainen blogissaan toteaa.

Ulkoasultaan kartat ovat selkeitä ja harmonisia. Saman väriperheen sävyjen käyttäminen on mielestäni hyvä tapa kartan väritykselle, etenkin kun kuvataan yhden ilmiön eri arvoja. Ainoastaan muutaman kartan kohdalla olisin toivonut, että käytetyn värin sävyt olisivat erottuneet paremmin toisistaan. Palvelun sisäiset ominaisuudet ovat siis erittäin korkealla tasolla. Lisätietoa tarjoaa legenda, joka muuttuu automaattisesti sen kohteen mukaan, jonka päällä hiiren osoitin on.

Karttoja tarkasteltaessa on kuitenkin huomioitava ajankohta, johon niiden tiedot sijoittuvat. Palvelu ilmoittaakin, että tiedot perustuvat otoksiin vuosilta 2005 ja 2009. Ja koska tiedot perustuvat otoksiin, virheitä saattaa esiintyä etenkin alueilla, joilla asutus on harvempaa. Tässä huomataankin ero suomalaisiin karttapalveluihin, jotka perustuvat pitkäaikaiseen tilastointiin ja aina mahdollisimman ajankohtaiseen tietoon. Suurin ero suomalaiseen kartta- ja paikkatietojärjestelmään on kuitenkin tiedon saatavuus. Mapping America tarjoaa hyvinkin tarkkaa tietoa ihmisille melko yksityiskohtaisista asioista kuten tulotasosta. Ja tämä kaikki on jokaisen nähtävillä muutaman napinpainalluksen takana. Tämä on tietenkin nerokasta, mikäli tietoja hyödynnetään oikeudenmukaisesti. Haittapuolena näkisinkin sen, ettei palvelusta saatavan tiedon käyttöä voi mitenkään kontrolloida. Tietoja voidaan käyttää esimerkiksi tiettyä väestöryhmää syrjivästi leimaamalla tietyt alueet valkoisten tai mustien alueiksi. Tätä tapahtuu tietysti jo ennestäänkin, mutta tällainen mahdollisuus saattaa houkutella siihen entisestään. Ehkä onkin siis toisaalta hyvä, että tiedot perustuvat otoksiin eivätkä tarkkoihin lukuihin.

Näkisin kuitenkin, että Suomen malli on toimivampi, sillä silloin tietojen käyttö on varmempaa ja kulloiseenkin tarkoitukseen suunnattua. Tällöin myös tarkkojen arvojen käyttö mahdollistuu, mikä puolestaan tarjoaa laadukkaan pohjan erilaisille lisätutkimuksille. Mapping America onkin ihan hauska väline yleiskuvan saamiseksi ja erilaisten aluetasojen tarkastelemiseksi, mutta tieteellisempään tutkimukseen siitä ei ole.

Lähteet:

Matikainen, A (2012). SWOT-analyysia New York Timesin karttapalvelusta. TVT3-blogi 9.2.2012. <https://blogs.helsinki.fi/ainooika/>

Mapping America: Every city, Every block. <http://projects.nytimes.com/census/2010/explorer>

Ruohonen, V (2012). Paikkatietoa Yhdysvalloista- Mapping America: Every City, Every block. TVT3-blogi 9.2.2012. <https://blogs.helsinki.fi/viljamir/>

Jo neljäs viikko pyörähti käyntiin TVT3-kurssin merkeissä. Tällä kertaa tarkoituksena oli niin sanotusti jalostaa viikko sitten opittuja tietoja aineiston lisäämisestä ja monipuolisesta käytöstä. Ensimmäisenä ja kurssikerran varsinaisen tehtävän pohjustuksena harjoiteltiin tekemään erikokoisia ruudukoita kartan päälle. Tämän kurssin jälkeen fobiani tietotekniikkaa ja “vaikeita” toimintoja kohtaan ovat varmasti menneen talven lumia, sillä huomasin jälleen pysyväni ihan hyvin kärryillä.

Ruudukon teko oli melko yksinkertaista eikä aikaakaan, kun harjoitusruutukartta, 500 metrin ruutuväleillä tehtynä, oli valmiina. Varsinaisena tehtävänä olikin tehdä kaksi ruutukarttaa eri ruutukoolla ja valita niistä omasta mielestä parempi blogiin liittämistä ja tarkempaa analysointia varten. Oman karttani aiheeksi valitsin ruotsinkielisten määrän. Määrää esitettäessä törmätäänkin kysymykseen absoluuttisten arvojen esittämisestä koropleettikartalla. Normaalistihan niitä ei voida esittää. Ruutukartalla tämä kuitenkin on mahdollista, sillä ruudut ovat aina saman kokoisia eivätkä ne noudata aluerajoja. Tällöin ruutujen kuvaamat lukumäärät ovat vertailtavissa keskenään.

Ensin tein aiheestani kartan 1000 metrin ruutuvälillä, mutta siitä tuli mielestäni liian yleistetty, sillä ruotsinkielisten määrä vaihtelee melko paljon pientenkin alueiden sisällä. Tämän huomasin tehdessäni toisen kartan 250 metrin ruutuvälillä, joka ainakin opettajamme Artun mukaan on pienimpiä mahdollisia. Näin ollen päädyin työstämään jälkimmäistä karttaa julkaistavaan kuntoon (kuva 1.). Poistin kartasta ne ruudut, joissa ei ole asukkaita (=täysin valkoiset alueet), jolloin kartasta saadaan informaatiota myös koko väestön alueellisesta jakautumisesta, jolloin alimman luokan ( 0-5 ruotsinkielistä ) esittäminenkin on mielekästä.

Ah, aina niin ihanaa aineiston luokittelumetodia pohtiessani juttelin kurssikaverini Sonjan kanssa ja huomasimme tekevämme karttaa samasta aiheesta. Sonja oli jo ehtinyt tehdä aineistosta histogrammikuvan jota sain hyödyntää. Histogrammista näkyi selkeästi aineiston vino jakautuminen. Pieniä arvoja oli todella paljon muihin verrattuna. Päädyinkin valitsemaan luokittelutavaksi luonnolliset luokkavälit, jotta aineiston ominaisuudet tulisivat näkyviin. Kvantiileilla luokiteltuna kartta oli kaamean näköinen. Luokkien määräksi valitsin neljä, sillä mielestäni kuva oli niin selkeämpi, etenkin kun ruutujen koko on niin pieni. Vertailuksi voi katsoa Sonja Murton karttaa, jossa on käytetty viittää luokkaa. Väriksi valitsin oranssin eri sävyt Ruotsalaisen kansanpuolueen logon värin innoittamana (RKP, 2012).

Kuva 1. Ruotsinkielisten määrä 250 metrin ruutuvälin ruudukolla esitettynä pääkaupunkiseudun pienalueilla.

Lisäsin karttaan myös pääkaupunkiseudun pienalueiden rajat, sillä kuten kuvasta voidaan huomata, ruotsinkielisten määrä mukailee jonkin verran kaupunkinosien rajoja. Tietyillä alueilla ruotsinkielisten määrä on huomattavasti korkeampi kuin muualla. Selkeimmät näistä alueista ovat Etelä- ja Länsi-Helsinki, Kauniainen sekä myös osa Etelä-Espoota.

Mikä sitten liittää suomenruotsalaiset juuri näille, muun muassa asumiskustannuksiltaan kalliille alueille? Onko hieman pilkkaavassa sanonnassa “Svenska talande bättre fålk” perää? Näin näyttäisi ainakin jossain määrin olevan, sillä suomenruotsalaisten tulotaso on usein hieman suurempi kuin pelkästään suomenkielisillä ( Pihkala, E. 2010). Helsingin Sanomille kirjoittamassaan pääkirjoituksessa taloushistorian emeritusprofessori Erkki Pihkala toteaa: ” Suomen teollistuessa taloudellinen kasvu on ollut suotuisinta ruotsinkielisten asuttamissa maakunnissa”. Tämä puolestaan johtuu siitä, että teollistumisen alkaessa maan hallinto, koulutus ja talouselämä toimivat yksinomaan ruotsiksi. Pihkalan mukaan tämä johti varallisuuden kertymisen ruotsinkielisiin sukuihin ja yrityksiin, mikä heijastuu nykypäiväänkin, vaikka tuloerot ovatkin tasoittuneet.

Ruotsinkielisten määrä näyttää myös seurailevan suurimpia asutuskeskittymiä. Tämä ei ole mikään ihme, sillä suuremmilla asutusalueilla on muun muassa enemmän ruotsinkielisiä kouluja, päiväkoteja ja muita palveluja, jotka vetävät puoleensa. Toki kyseisillä alueilla peruspalvelut kielestä riippumatta ovat lähempänä, kuin esimerkiksi aivan Espoon ja Vantaan pohjoisosissa. Kyseistä ilmiötä voisi tosin tutkia paremmin, mikäli tämän kartan yhetyteen liittäisi toisen kartan, jossa olisi kuvattuna koko väestön jakautuminen pääkaupunkiseudulla. Samoin voisi olla kiinnostavaa tutkia karttaa, jossa olisi kuvattuna eri alueiden keskimääräistä tulotasoa.

Esitystapana ruututeemakartta on mielestäni informatiivinen ja yleensä myös melko selkeä, mikäli ruudut on osattu valita oikean kokoisiksi. Omassa kartassani ruudut olisivat voineet ehkä olla hieman isompia, esimerkiksi 300 tai 350 välillä, jotta eri luokat erottuisivat paremmin. Ruutukartasta saa nopeasti yleiskuvan esitettävästä aiheesta kuten yksinkertaisesta koropleettikartastakin. Pistekarttaan verrattuna näkisin ruututeemakartan jopa parempana vaihtoehtona, varsinkin jos arvoja keskittyy pienelle alueelle. Pistekartoissa nimittäin on ongelmana, että alla olevat alueiden rajat jäävät usein peittoon. Ruutukartassa tätä ongelmaa ei ole. Jos havainnot puolestaan ovat hajanaisia, on pistekartta parempi vaihtoehto.

Lähteet:

Murto, S (2012). Kurssikerta 4-Ruututeemakarttoja ja rasterikarttoja MapInfoon. TVT3-blogi 15.2.2012. <https://blogs.helsinki.fi/sxmurto/>

Pihkala, E (2010). Suomenruotsalaisten vauraus ei ole sattumaa. Helsingin Sanomien kotisivut 8.2.2012. <http://www.hs.fi/paakirjoitus/artikkeli/Suomenruotsalaisten+vauraus+ei+ole+sattumaa/1135259151290>

RKP (2012)= Ruotsalainen kansanpuolue (logo). Ruotsalaisen kansanpuolueen kotisivut 8.2.2012. < http://rkp.fi/fi/etusivu/>

Kolmanella kurssikerralla harjoiteltiin muokkaamaan ja lisäämään dataa MapInfossa ja kahden eri ohjelman välillä (tässä tapauksessa MapInfo ja Exel). Ensimmäinen reaktioni aiheesta oli suunnilleen: “Apua, hyvä että osaan edes käyttää  valmiita aineistoja!”. Artun opastuksella vaihe vaiheelta läpikäyminen kuitenkin poisti alun kauhuskenaarion huomatessani, että ei ollutkaan kyse ydinfysiikasta vaan onnistuin tuottamaan oikean näköisiä taulukoita.

Pohdintaa Afrikan luonnonvarojen ja konfliktien suhteesta

Alkutunnin harjoitustehtävässä pohja-aineistona oli Afrikan kartta, johon kerättiin tietoa timanttikaivosten, öljylähteiden ja konfliktialueiden määrästä. Harjoitusten avulla opeteltiin muun muassa yhdistämään kaikki samaa valtiota koskevat karttakohteet ja lisäämään sekä muokkamaan talukon sarakkeita. Arttu Paarlahden aiheesta tekemä kartta on nähtävissä TVT3-kurssin ilmoitusblogissa. Kartan pohjalta annettiin kotitehtäväksi miettiä, mitä kartan tiedoista (aiemmin mainittujen kohteiden lukumäärät ja sijainti) voisi päätellä mikäli kartan tietokantoihin olisi tallennettu lisää tietoa esimerkiksi konfliktien tapahtumavuodesta tai timanttikaivosten tuottavuudesta.

Afrikassa luonnonvarojen epätasainen jakautuminen on aiheuttanut konflikteja siirtomaavallan ajoista saakka. Tämän voi hyvin ymmärtää tarkastelemalla edellämainitusta kartasta esimerkiksi timanttikaivosten sijoittumista. Ei ole helppoa nähdä kumman valtion puolella rajoilla olevat kaivokset ´sijaitsevat ja tämä on varmasti aiheuttanut monia erimielisyyksiä valtioiden välillä. Asiaa ei ainakaan helpota teollisuusmaiden kiinnostus Afrikan rikkauksia kohtaan, kuten Minttu Haapanen ja Timo Säyrinen blogeissaan toteavat. Suurvallat saattavat tukea toista hallitusta kaivoksen haltuunotossa hyötyäkseen siitä itse. Jos kaivoksista olisi saatavilla tuottavuusluokittelu, voitaisiin siitä mahdollisesti päätellä, missä päin ulkomaisten suurvaltojen vaikutus on suurin, sillä enemmän tuottavat kaivokset kiinnostavat varmasti eniten.

Tästä päästäänkin konfliktien yhteen perimmäiseen syyhyn eli korruptioon. Hallitukset tekevät yhteistyötä eniten tarjoavan kanssa välittämättä seurauksista. Tämä tarkoittaa usein sitä, että luonnonvarat siirtyvät ulkomaiseen omistukseen, eikä valtio hyödy kaupasta suuremmassa mittakaavassa, sillä rahat menevät diktaattorimaisten hallitsijoiden omaan taskuun. Väestö pysyy köyhänä, vaikka bruttokansantuote nousisikin muutaman timantti- tai öljypohatan tulojen myötä. Tästä syystä onkin oltava kriittinen tarkasteltaessa valtion hyvinvointia kuvaavia mittareita.

Kartalta voidaankin huomata, etteivät konfliktit ole vain valtioiden välisiä vaan myös yhden valtion sisäisiä. Minttu Haapanen tuo blogissaan esiin kolonisaation vaikutuksen valtioiden rajoihin. Kun siirtomaita jaettiin, valtioiden rajat piirrettiin viivottimella välittämättä heimojen luonnollisista aluerajoista. Tämä aiheuttaa yhä edelleen konflikteja, kun saman heimon jäseniä asuu eri valtioiden alueilla ja heimolaisten vapaa liikkuvuus estyy. Kartalta voidaan erottaa viime keväänäkin tutuiksi tulleita konfliktialueita kuten Tunisia, Egypti ja Somalia, joissa eri ryhmät ovat vastakkain toistensa kanssa. Mielenkiintoista olisi kuitenkin tietää, millä perusteella kartalle valitut konfliktipisteet ja -alueet on luokiteltu. Ovatko konfliktit esimerkiksi poliittisia vai taloudellisia?

Tulvaindeksi ja järvisyys

Kurssikerran varsinaisena työnä oli yhdistellä tietoja Suomen vesistöjen valuma-alueista ja tuottaa niiden pohjalta valuma-alueiden tulvaindeksiä ja järvisyysprosenttia kuvaava kartta (kuva 1).

Kuva 1. Suomen vesistöjen valuma-alueiden tulvaindeksi ja järvisyysprosentti (MapInfo, Tilastokeskus 2012).

Käsitteen tulvaindeksi määrittely on paikallaan, sillä ainakaan itselläni ei ollut aiheesta tarkkaa tietoa ennen tätä kurssikertaa. TVT3-ilmoitusblogissa tulvaindeksi selitetään luvuksi, joka vertaa yli- ja alivirtaamaa toisiinsa (A. Paarlahti, 2012). Ylivirtaamakaudet ovat tulvia ja alivirtaamat puolestaan kuivia kausia. Tulvaindeksi laskettiin jakamalla keskiylivirtaama keskialivirtaamalla. Tiivistetysti sanottuna tulvaindeksi siis kuvaa alueen tulvaherkkyyttä. Minulle jäi kuitenkin epäselväksi onko tulvaindeksillä jokin tietty yksikkö, vai onko se vain luku jonka merkitys määräytyy sen suuruuden mukaan. Samaten olisi ollut mielenkiintoista tietää onko tulvaindeksille määritelty joitakin rajoja, jotka ilmaisisivat kuinka merkittävä tulvariski on kuten Heini Lankia blogissaan toteaa.

Aineiston tarkastelua helpottamaan ja ajan säästämiseksi meille oli valmiiksi tehty histogrammikuva aineiston jakautumisesta. Aineisto oli hyvin voimakkaasti vino, mutta siitä huolimatta luokittelutavan valinta oli yhtä vaikeaa kuin aina ja testailin taas useita eri vaihtoehtoja. Luonnollisilla luokkaväleillä ja neljällä luokalla kartan antama kuva mielestäni yleistyi liikaa ja näytti mielestäni epätodelliselta, sillä lähes koko rannikkoseutu kuului samaan luokkaan maan keskiosien kanssa. Myös esimerkiksi Tenojoen valuma-alue kuului alhaisempaan luokkaan kuten ympäröivä alue, vaikka sen tulvaindeksi on lähes puolet suurempi. Viidellä luokalla kuva taas oli liian sekava. Näin ollen päädyin lopulta valitsemaan MapInfon ensimmäisen luokitteluehdotuksen kvantiileista ja neljästä luokkavälistä.

Kartan väreiksi valitsin eri sinisen sävyt, sillä teema on kaikin puolin veteen liittyvä. En myöskään halunnut karttaani liian suuria kontrastieroja, joita kahden eri värin käyttäminen olisi saattanut aiheuttaa. Ulkoasua pohdittuani päädyin esittämään kartalla myös järvet, kun sellainen mahdollisuus kerran oli. On kuitenkin tunnustettava, että tässä vaiheessa värien säätäminen alkoi jo jonkin verran rasittaa, mikä näkyy siinä, ettei järvien väri ole paras mahdollinen. Järvet eivät erotu tarpeeksi hyvin alimman luokan sävystä. Jos kuvaa kuitenkin jaksaa katsoa tarpeeksi tarkkaan, ne antavat lisäinformaatiota muun muassa suurimpien vesistöjen sijoittumisesta. Vaikka kaikkihan tietenkin tietävät, missä Saimaa ja Päijänne sijaisevat :).

Kartasta voidaan huomata, että mitä suurempi järvisyysprosentti (eli mitä enemmän valuma-alueella on järviä) sitä pienempi tulvaindeksi on. Myös järvien koolla on oltava merkitystä, sillä esimerkiksi Pohjanmaalla järvisyysprosenttipylväs on paikoittain melko korkea ja alue kuuluu silti ylempien tulvaindeksiluokkien joukkoon. Tämä on loogista, sillä mitä enemmän valuma-alueella on isoja järviä sitä enemmän vettä pystyy niihin varastoitumaan jolloin tulvariski pienenee. Tulvan riskiä tunnetusti lisää myös pinnanmuotojen tasaisuus, mikä ilmenee etenkin Pohjanmaalla. On kuitenkin otettava myös huomioon se, että ylimmän tulvaindeksin luokka kattaa arvot 180-1100, joten luokkaan mahtuu monenlaisia alueita.  Olisikin hyvä esittää kartan yhteydessä taulukko tulvaindekseistä ja järvisyysprosenteista, jolloin tietoja olisi helpompi vertailla keskenään.

Kokonaisuutena kartan työstäminen kävi tällä kertaa yllättävän nopeasti (= kerrankin ei tullut kiire). Merkittävimpänä syynä oli ehdottomasti se, että kartan aihe oli valmiiksi annettu. Aivan ongelmitta kaikki ei kuitenkaan sujunut, sillä onnistuin muun muassa kadottamaan legendan layoutikkunasta. Onneksi olin ehtinyt tallentaa työn ennen sitä. 🙂 Kurssikerta oli hyvin kiinnostava ja monipuolinen, mutta saa nähdä paljonko muistan opituista asioista vielä ensi kerralla.

Lähteet:

Haapanen, M (2012). Kurssikerta 3-Tulvii pohjanmaa. TVT3-kurssin blogi 3.2.2012. <https://blogs.helsinki.fi/minhaapa/>

Lankia, H (2012). KK3:tulvaindeksi ja järvisyys valuma-alueittain. TVT3-kurssin blogi 3.2.2012. <https://blogs.helsinki.fi/lankia/>

Paarlahti, A (2012). TVT3-tiedotusblogi 1.2.2012. <https://blogs.helsinki.fi/tvt3-2012/>

Säyrinen, T (2012). Kurssikerta 3: Virtaavaa vettä Suomessa ja Afrikan mystiikkaa. TVT3-kurssin blogi 3.2.2012. <https://blogs.helsinki.fi/sayrinen/>