Helsingin yliopisto
Tällä viikolla opimme työstämään ruutukarttoja ja rastereita. Opimme myös visualisoimaan korkeusmalleja niin rinnevarjostuksella kuin korkeuskäyrillä. Samalla tuli kerrattua aiempien kertojen aiheita: esim. valintatyökalun käyttöä ja tasojen yhdistystä. Lopuksi harjoittelimme myös oman datan luomista. Siitä onkin hyvä jatkaa ensi viikolla.
Ensimmäisessä harjoituksessa teimme ruutukarttoja pääkaupunkiseudulle sijoittuvasta aineistosta (kuvat 1 ja 2). Kaikkia pääkaupunkiseudun asuttuja rakennuksia kuvaava pisteaineisto oli valtavan suuri, joten sitä piti yksinkertaistaa ennen visualisointia. Oli hämmentävää nähdä, miten tarkkaa tietoa kartoista löytyikään. Kun pistekartta muutettiin ruutukartaksi, data saadaan paremmin näkyviin. Kuvassa 1 kuvataan vieraskielisten osuutta eri ruuduilla ja kavassa 2 vastaavasti ruotsinkielisten osuutta.
Kuva 1: Vieraskielisten (muu kuin suomi tai ruotsi) osuus pääkaupunkiseudulla.
Kuva 2: Ruotsinkielisten osuus pääkaupunkiseudulla
Kuvia vertailemalla voidaan huomata, että ruotsin- ja vieraskielinen väestö asettuu keskimäärin eri alueille. Ruotsinkielinen väestö keskittyy pääkaupunkiseudun länsiosiin. Myös rannikolla ja aivan Itä-Vantaalla on ruotsinkielisten keskittymiä. Vieraskielisiä taas asuu erityisesti Vantaan ja Helsingin alueella. Yksittäisiä korkean esiintymisen ruutuja on myös rannikolla ja pääkaupunkiseudun pohjoisosissa. Tämä voi kuitenkin johtua siitä että kyseessä on harvaan asuttuja ruutuja, joissa yksittäisetkin ihmiset vaikuttavat osuuteen selvästi.
Veratailua vaikeuttaa se, että luokkarajat kulkevat eri arvoissa eri kartoissa. Jos olisi ollut enemmän aikaa, olisin muuttanut luokittelurajat vastaamaan toisiaan karttojen välillä. Tällöin kartat olisivat helpommin vertailtavissa. Sopivien rajojen valitseminen olisi kuitenkin vaatinut tarkempaa dataan tutustumista. Toinen kehityskohta olisi ruutukartan läpikuultavuus. Tein ruutukartasta hiukan läpinäkyvän niin että taustakartta näkyy hiukan läpi. Nyt kuvia katsoessa kuitenkin huomaan että läpinäkyvyyttä olisi voinut lisätä vielä enemmän. Kartoista on nimittäin vaikea arvioida, missä eri kaupunginosat sijaitsevat.
Itse koen ruutukartat hiukan haastaviksi tulkita. Erityisen haastavaa on havaita sijainteja, kun pohjakartta jää ruutujen taakse. Nimistön lisääminen taas tekisi kartasta melko sekavan. Uskoisin kuitenkin että ruutukartta voisi toimia tilanteissa, joissa kartta on hyvin tuttu (esim. maailmankartta), sijainti tarvitsee tietää vain hyvin karkeasti (esim. pohjois-etelä akselilla) tai ruutujen väliin jää enemmän tyhjää tilaa, niin että pohjakartta on paremmin näkyvissä. Toisaalta ehkä ruutukarttaa voisi käyttää välivaiheena esim. vyöhykekartan luomisessa (muistaakseni Tiedon esittäminen maantieteessä -kurssilla tehtiin näin).
Tarkastelin myös muiden kurssilaisten luomia ruutukarttoja. Erityisesti kiinnostuin Aten blogin kartoista, joissa sama ruutukartta oli tehty erikokoisilla ruuduilla. Pienet, 500 metrin pituiset ruudut mahdollistivat tarkemman yksityiskohtien tarkastelun. Toisaalta kokonaiskuvan saaminen on helpompaa 1 km pituisia ruutuja käytettäessä. Sopiva ruutujen koko riippuukin kartan käyttötarkoituksesta.
Kokonaisuutena kurssikerta syvensi jälleen ymmärrystäni geoinformatiikan menetelmistä. Erityisesti rastereiden käsittely ja oman datan luominen kartalle olivat itselleni ihan uusia asioita. Opin myös jälleen paljon uusia komentoja QGIS:issä. Suuria oivalluksia ei kuitenkaan syntynyt. Tämä ehkä siksi, että työskentelimme lähinnä opettajajohtoisesti, enkä ehtinyt pohtia aiheita erityisen paljon itse. Ensi kerralla on kuulemma tarkoitus työskennellä enemmän itsenäisesti, mikä sopiikin omaan oppimistyyliini.
Lähteet:
Nevala, A. (2024). Työskentelyä ruututeemakarttojen ja rasteriaineistojen parissa. https://blogs.helsinki.fi/nevalatt/2024/02/15/tyoskentelya-ruututeemakarttojen-ja-rasteriaineistojen-parissa/ Viitattu: 16.2.2024