Month: April 2024

Viikko 7 — Loppujen lopuksi

Mo!

Viimeistä viedään, tässä tulee nimittäin MAA-202 -kurssin vihoviimeinen blogipostaus. Huh!

Jo lukioaikana päätin, että minusta tulisi humanisti, ja aloitinkin Helsingin yliopiston humanistisessa tiedekunnassa elokuussa 2019. Sille tielle jäinkin, kunnes reilu vuosi sitten, keväällä 2023 hain pitkään harkittuani opiskelemaan myös matemaattis-luonnontieteelliseen tiedekuntaan. Muutos pelotti, koska aikaisemmat opinnot olivat olleet järjestelmällisesti perinteisiä luentokokonaisuuksia. Nyt vastassa häämötti liuta metodikursseja, toistaiseksi pelätyimpänä GIM — Geoinformatiikan menetelmät 1: QGIS:sin vastaisku.

Viikot kuitenkin vierivät, ja niin tämäkin kurssi on tullut päätökseen. Alkukankeuden ja useiden hermoromahduksen partaalle puskeneiden QGIS:sin parissa vietettyjen tuntien jälkeen voin todeta koettelemuksen olleen hedelmällinen. Tätä viimeistä kurssikertaa varten aineistoa kerätessä ja teemakarttaa tehdessä olin itsevarma niiden taitojen hallinnasta, joita onnistunut ja huoliteltu lopputulos vaatisi. Julija Pylsyn (2024) tavoin huomasin GIS-osaamiseni kehittyneen kuin varkain.

Vapaus valita

Kurssin kevyenä “lopputyönä” saimme vapaat kädet toteuttaa jokin haluamamme kartta, joskin muutamin rajauksin. Keksin, että voisin toteuttaa teemakartan, jota hyödyntäisin opiskelemallani KIK-LG204 Maailman kielet ja kielitypologia -kurssilla. Kartta mallintaisi koko maailman mittakaavassa harvinaista kummallisuutta: Turkin rajanaapurit kirjoittavat virallisia kieliään peräti kuudella erilaisella kirjoitusjärjestelmällä!

Ennen kurssikertaa keräsin valmiiksi tarvitsemani datan. Kartta-aineistot löytyivät ilmaisia vektori- ja rasteriaineistoja tarjoavalta sivustolta nimeltä Natural Earth (2024). Latasin pohjaksi neutraalin rasterikartan, ja leikkasin kaikki valtiot sisältävästä vektorista vain Turkin ja sen naapurivaltiot uudeksi tasoksi käyttämällä Select Feature(s)- ja Save Selected Features As -toimintoja. Näiden lisäksi koostin itse taulukon 1 Turkin ja sen naapurimaiden kielistä.

Taulukko 1. Turkin ja sen jokaisen naapurimaan puhutuin virallinen kieli sekä vakiintunein kirjoitusjärjestelmä

Varmistin, että valtiot yksilöivä sarake vastaisi täysin käyttämäni vektoriaineiston attribuuttitaulukon saraketta SOVEREIGNT, ja tallensin Excel taulukon onnistuneesti CSV-muotoon, joskin vieraiden kirjaimistojen merkkien esiin tuomiseen hain ja löysin ulkopuolista apua (CSV Loader, 2022). Sitten vain tein tietokantaliitoksen edelliskerralla opittuun tapaan valitsemalla Layer Properties -> Joins, jolloin itse tuottamani taulukko tuli osaksi vektoriaineiston attribuuttitaulukkoa. Lopuksi visualisoin valtiokohtaiset kirjoitusjärjestelmät esiin kuvassa 1 näkyvällä tavalla.

Kuva 1. Turkin ja sen naapurimaiden vakiintuneimmat kirjoitusjärjestelmät

Ainoa lopullisessa tuotoksessa minua häiritsemään jäänyt seikka on se, että arabialaisia merkkejä käyttävien kielten kohdalla näkyy ensin kielen suomenkielinen nimi, sitten omaperäinen, kun taas muissa tapauksissa tilanne on päinvastainen. Tämä johtunee siitä, että näitä kieliä kirjoitetaan oikealta vasemmalle. En kuitenkaan löytänyt keinoa vaihtaa nimekkeiden keskinäistä järjestystä.

Kiitos kaikille lukijoille!
—Usko

Lähteet

CSV Loader. (2022). How to deal with special characters in CSV. csv-loader.com/csv-guide/how-to-deal-with-special-characters-in-csv

Pylsy, J. (6.3.2024). Viimeinen kurssikerta. GIS-BLOGI.  blogs.helsinki.fi/julijapy/2024/03/06/viimeinen-kurssikerta/

Natural Earth. (2024). Downloads. www.naturalearthdata.com/downloads/

Viikko 6 — Kentälle

Mo!

Kuudes ja toiseksi viimeinen kurssikerta alkoi vajaan tunnin happihyppelyllä kampuksen lähimaastossa. Jakauduimme opiskelijoina ryhmiin, ja lähdimme itse keräämään paikkatietoa Epicollect5-sovelluksen avulla.  Sovellukseen oli valmiiksi luotu kurssiryhmän yhteinen projekti, joka koostui valmiiksi laadituista kysymyksistä, joihin meidän tuli vastata jokaisen kohteen lisäämisen yhteydessä.

Kysymyksissä me osallistujat arvioimme itse valitsemiemme kohteiden ominaisuuksia asteikolla 1—5, esimerkiksi niiden visuaalista miellyttävyyttä, koettua turvallisuutta ja opiskeluun houkuttelevuutta. Ohjeena oli arvioida viisi eri paikkaa, mutta itse innostuin keräämän tiedot jopa kymmenestä!

Kuva 1. Ihmisten eniten käyttämät alueet interpoloituna QGIS:issä

Palattuamme GIS-luokkaan opimme, miten QGIS:sillä interpoloidaan. Ensin kaikki opiskelijoiden keräämät vastaukset kerättiin yhteen, jonka jälkeen niiden data yhdistettiin Helsingin kartalle. Itse päätin visualisoida alueita, joita ihmiset aktiivisimmin käyttävät opiskelijoiden arvion mukaan. Kuvassa 1 ne näkyvät kaikista tummimmalla sävyillä: eniten aikaa ihmiset viettivät Kumpulan kampuksen ja sen bussipysäkin, Kumpulanlaakson viheralueiden, sekä Arabian kauppakeskuksen läheisyydessä. Tuloksiin on varmasti vaikuttanut se, että tiedot kerättiin talvisena aamupäivänä.

Epicollect5-sovelluksen käyttö ja kerätyn datan hyödyntäminen tuntui varsin yksinkertaiselta. Siksi ajattelenkin, että sovulluksen avulla voitaisiin helposti opettaa esimerkiksi jo yläkoululaisille tai lukiolaisille paikkatiedon keruuta.

Hasardivaroitus

Opettamisesta puheen ollen, viikon itsenäistehtävä oli juurikin luoda QGIS:sillä sellaisia teemakarttoja, joita voisimme itse käyttää opetusaineistona. Tein yhteensä kolme karttaa, jotka kuvaavat erilaisten hasardien sijoittumista maapallolla. Koin tehtävän mielekkääksi, koska karttojen laatiminen oli vapaaluontoista: aluetta sai rajata haluamallaan tavalla ja hasardiaineistoja käyttää juuri niin, kuin itse halusi. Alla tuottamani kolme karttaa.

Kuva 2. Yli sata henkeä vaatineet maanjäristykset vuosina 1900-2000
Kuva 3. Yli sata henkeä vaatineet tulivuorenpurkaukset Amerikoissa vuosina 1900-2000
Kuva 4. Yli sata henkeä vaatineet tsunamit Aasiassa vuosina 1900-2000

Päätin rajata aineistoa seuraavasti: etsin jokaisesta viime vuosisadalla sattuneesta onnettomuudesta vain uhrimääräisesti merkittävät, eli sellaiset, joissa kuolonuhreja oli yli sata.

Laatimiani karttoja voi tietenkin käyttää luonnonkatastrofeista opettamisessa, mutta löytyy niistä muitakin kiinnostavia seikkoja. Esimerkiksi kuvan 2 karttaa voisi käyttää esimerkkinä siitä, miten data voi vääristyä kartalla: koko valtava Venäjä on samassa kategoriassa paljon maanjäristysalttiimpien maiden kanssa, vaikka siellä sattui tarkasteluaikana vain yksi yhtä vakava maanjäristys, sekin kaukausella Sahalinin saarella Kaukoidässä. Kuvasta 3 voisi kysyä, miksi koillisessa Etelä-Amerikassa näkyy korostettu maa-alue, vaikkea siellä ole sattunut merkittävää purkausta, ja näin opettaa Ranskan merentakaisista alueista, kuten hieman ylempänä näkyvästä Antillien Martiniquesta, joka on värityksen aiheuttaja. Kuvan 4 ohessa mainittaisiin katastrofaalisesta tapaninpäivän tsunamista 2004, vaikkei sitä itse kartalla näykkään. Tärkeintä olisi auttaa oppilaita ymmärtämään, että kaikkien kolmen ilmiön kasaantuminen juuri näille alueille johtuu lähes yksinomaan laattatektoniikasta (National Geographic, 2024).

Lopuksi havainnoin, että karttojen visuaalista ilmettä olisi voinut kohentaa, sekä dataa käyttää huomattavasti monipuolisemmin. Esimerkiksi Heikki Säntti (2024) on tuonut litosfäärilaattojen rajat esiin, joka avittaa hahmottamaan niiden syy-yhteyttä hasardeihin.

Ensi kertaan!
—Usko

Lähteet

National Geographic. (2024). Plate Boundaries. https://education.nationalgeographic.org/resource/plate-boundaries/

Säntti, H. (20.2.2024). Kuudes kurssikerta. HEIGGI’S BLOG. https://blogs.helsinki.fi/hksantti/2024/02/20/kuudes-kurssikerta/