7. 1 kartta + 1 kartta = 3 karttaa

Seitsemännellä kurssikerralla saimme tehtäväksi tehdä kolme karttaa,  joista kaksi olisivat eri muuttujista ja kolmas näiden yhteisvaikutuksesta. Olen monesti lähtenyt tekemään jotain mielestäni hienoa ja mielenkiintoista päätyen nopeasti sellaisten ongelmien eteen, joita en ole osannut ratkaista. Olen myös välillä liian perfektionistinen, jonka takia esimerkiksi tämänkin kurssin karttojen värityksien vääntämisessä on mennyt varmasti monta tuntia keskimääräistä enemmän.

Edellisten syiden valossa ajattelin kerrankin tehdä jotain helppoa ja simppeliä, ja jotain jossa arvelin pärjäämäni ilman suurempaa apua. Tämän takia päätin ladata tilastokeskuksen sivuilta maakuntakohtaiset tiedot väestön keskipalkoista ja vuokra-asunnon vuokrasta per neliö. Tämän jälkeen laskin 60m2 asunnon vuokran kertomalla neliömäärän 60:llä ja suhteutin tämän väestön keskipalkkaan, jolloin sain selville asumismenojen osuuden palkasta. Oli mielenkiintoista nähdä, etteivät alueet olleet aina yksi yhteen ja oli myös yllättäviä alueita kuten Keski-Pohjanmaa ja Satakunta, jossa asuminen on sen verran halpaa, että vaikka alueella oli keskimääräistä huonompi keskipalkka, maakunta kutenkin ylsi pienimpien vuorkaosuuksien kärkeen.

 

Kuva 1. Karttasarja Suomen kokonaisansioiden keskiarvoista, neliövuokrista sekä näiden suhteista maakunnittain

Sain kerrankin tehtävän tehtyä jo tunnilla. Viimeisteliin kartan kuvankäsittelyohjelmalla ja olen erittäin tyytyväinen lopputulokseen, vaikka en varsinaisesti lähtenytkään haastamaan itseäni enää tässä viimeisessä tehtävässä. Tehtävänanto oli mielenkiintoinen ja oli myös mielenkiintoista lukea, kuinka erilaisia karttoja kurssilaiset ovat lähteneet tekemään. Itsestäni milenkiintoisin kartta oli Varpu Savolaisen kartta kouluammuskeluista ja aborttejen yleisyydestä.

Koko kurssi oli mielestäni erittäin hyödyllinen ja kurssin suoritettua voin hyvin mielin sanoa työnantajilleni tajuavani GIS:iä jopa melko hyvin! Eräitä suuria kurssin oivalluksia oli myös tiedostojen tallentaminen ja tiedostojen varmuuskopioinnti säännöllisin väliajoin!

Pidin kurssista ja Arttu on kiva. Kiitos!

Lähteet:

Blogit:

Savolainen Varpu, Twitterin aarteita kartalla. Viitattu 7.4.2018; https://blogs.helsinki.fi/sadvarpu/2018/03/27/twitterin-aarteita-kartalla/

6. Pakkasta ja tulivuoria

Kuudennella kerralla meidät lähetettiin ulos 20 asteen paukkupakkaseen arvioimaan Kumpulan lähiseutujen julkisten tilojen turvallisuutta viihtyisyyttä. Voin kertoa, että sorimien jäätyessä EpiCollect5 applikaatiota näppäillessäni en tuntenut alueita lainkaan viihtyisiksi, mutta yritin parhaani mukaan tukeutuamielikuvitukseen ja arvioida puistoja ja erittäin turvattomiksi jäätyneitä polkuja mahdollisimman reilusti.

Saavuttuamme takaisin lämpimään, yhdistimme havainnot eri sijainneista. Tämän jälkeen ryhdyimme arvioimaan Helsingin kortteleiden kaupallisuutta Google View:n perusteella. Arvostelimme eri sijaintipisteet asteikolla 1-5, jonka jälkeen visualisoimme koko alueen interpoloimalla.

Kuva 1. Katukuvan kaupallisuus kuvattuna interpoloidusti alueesta Heslingin keskustassa

Viimeiseksii annettiin tehtäväksi ladata tietokannat tulivuorista, maanjäristyksistä ja meteoriiteista sekä tehdä niistä kolme kouluopetukseen sopivaa havainnollistavaa karttaa. Tehtävä oli oikeastaan todella mielenkiintoinen ja opettavainen, sillä olen itsekin suuntautumassa biologian ja maantieteen opettajaksi.

Kuva 2. Maantulivuorten sijainnit luokiteltuna maanpäällisiin ja merenalaisiin tulivuoriin. päälliset ja merenalaiset tulivuoret

Kuva 3. Maanjäristykset vuosina 1980-2017 luokiteltuna viiteen eri vahvuuasteikkoon

Kuva 4. Tulivuoret ja maanjäristykset vuosina 1980-2017

Päädyin tippumaan sattumanvaraisesti maahan putoavat meteoriitit pois kartoistani ja keskityin tulivuoriin sekä maanjäristyksiin. Tulivuorista tein kuva 2:n, jossa näkyy tulivuorien sijainnit sekä tieto onko tulivuori merenalainen vai maanpäällinen. Kuvassa 3 näkyy yli 5= magnitudin maanjäristykset vuodesta 1980 lähtien tähän päivään. Kuva 4 pyrkii selittämään, että maanjäristykset ja tulivuoret ovat usein yhteydessä tosiinsa ja sijaitsevat usein samoilla alueilla. Karttaan olisi toki vielä voinut lisätä mannerlaattojen rajat jolloin kartta olisi voinut olla vielä havainnollistavampi. Myöhemmin myös luin Liisa Niemen blogista, ettei maailmankarttoihin laiteta pinta-alavääristymien takia mittakaavaa. Olen kuitenkin tyytyväinen karttoihini. Ne ovat mielestäni selkeitä ja sopisivat hyvin yläasteen maantieteen tunnille.

 

Lähteet:

Blogit: Niemi Liisa, 6 Kurssikerta: kaupallisuudesta ja luonnonhasardeista mittakaavavirheisiin. Viitattu 6.4.2018; https://blogs.helsinki.fi/nliisa/2018/02/22/6-kurssikerta-kaupallisuudesta-ja-luonnonhasardeista-mittakaavavirheisiin/

5. Om alt går til helvete

Viidennellä kerralla olin varsinaisen kurssikerran poissa. Ajattelin tehtävän kuitenkin olevan suhteellisen helppo ja nopea, sillä olin edellisellä kerralla saanut kaiken vaadittavan digitoitua ja olen Aallon kursseilla tehnyt bufferointiharjoituksia ArcGIS:llä. Todellisuus oli kaikkea muuta!!

Ensin tappelin pitkään eri toimintojen kanssa, mutta 3-4h jälkeen tajusin vaikeuksien johtuvan siitä, etten ollut tallentanut uusia layereitä shapefileiksi eikä tämän takia työkalut toimineet halutulla tavalla.

Mutta hallelujah kun olin tämän tajunnut, sujuivat tehtävät kuin vettä vain!

..hetken aikaan.

Itsenäistehtävän viimeinen kohta oli minulle aivan ylitsepääsemätön, enkä Artun kanssa käydyn sähköpostikeskustelunkaan jälkeen tiedä miten pystyn alueet yhdistämään nimen avulla. Eri polygoneilla tämä tosin onnistui, mutten nähnyt tässä tehtävän kannalta pointtia.

 

5. KURSSIKERRAN TEHTÄVIEN VASTAUKSIA

Harjoitus 1:

Asukkaita Helsinki-Vantaan kiitoradalta 2 kilometrin säteellä on 11243.

Näistä 65 desibelin alueella asuu 29 henkilöä.
Vähintään 55 desibelin alueella asuu 11913.

Mikäli lennot ohjattaisiin Tikkurilan suunnalta, Tikkurilassa ja Tapulikaupingissa asuisi 8324 asukasta 60 desibelin alueella.

Vantaalla 500 metrin säteellä bussipysäkeistä asuu 108584 asukasta. Työikäisiä heistä on 74327. Yhteensä asukkaita on tietokannassa 490173, eli 22,13 %.

Harjotus 2:

Taajamissa asuu 449790 henkilöä. Kouluikäisiä eli 7-15 vuotiaita heistä on 46106 kun koko alueen väestöstä kouluikäisiä on 48029, eli 1923 kouluikäistä ei asu taajama-alueella. Koko kouluikäisestä väestöstä tämä on noin 4 %.

Tarkemmat tehtävänkuvaukset löytyvät kattavasti esimerkiksi Linnea Vuoren blogista.

Tehtävässä kiinnitin huomiota, minkä takia käyttämässämme bufferointitoolissa käytimme segmenttikohdassa juuri lukua 36. Mikäli joku osaa vastata laittakaa kommenttia kehiin 🙂

Tällä kerralla huomasin kuinka tärkeää tunnilla mukana oleminen tällaiselle tumpelolle olisi, mutta jos minun pitäisi valita uudestaan lähtisinkö 2,5 viikoksi au pairiksi Alpeille vai jäisinkö yhteen maantieteen GIS-harkkaan valitsisin silti luultavasti Alpit 😀

 

Lähteet:

Blogit:

Vuori Linnea, Viikko V: puskureita siellä, buffereita täällä. Viitattu 6.4.2018; https://blogs.helsinki.fi/linneavu/2018/02/28/viikko-v/

4. Neliöjä kaikkialla

Neljännellä kerralla tutustuimme rasteriaineistoon. Tein ruutumuotoisen teemakartan ruotsinkielisestä asutuksesta.

Jätin ruotsinkielisen asutuksen ablosuuttisiksi arvoiksi enkä tehnyt niistä prosenttilukuja. Tähän päädyin Vivi Tarkan blogissa esitettyjen tapaisten pohdintojen jälkeen.

Kuva 1. Kartta Ruotsinkielisestä asutuksestä pääkaupunkiseudulla.

Aluksi olin kovin tyytyväinen karttaani mutta verrattuani sitä esimerkiksi Minna Soittilan karttaan huomaan, että pelkkä tiestö ei ole tarpeaksi informatiivinen ruutujen paikantamiseen, vaan esimerkiksi kuntarajat olisivat auttaneet kartan lukemista jalukijaa ruutujen sijoittamisessa oikeisiin sijainteihin. Soittila oli myös käyttänyt prosenttiosuuksia ruotsinkielisestä väestöstä toisin kuin minä. Informatiivisinta olisi varmasti esittää sekä prosenttiosuudet että ablosuuuttiset luvut vierekkäin jotta ruotsinkielisen väestön määrästä saa varmasti oikean kuvat, tai esittää prosenttiosuudet pelkästään tarpeeksi tiehästi asutuilla alueilla.

Lähteet:

Blogit:

Soittila Minna, Ruututematiikka. Viitattu 7.4.2018; https://blogs.helsinki.fi/soittila/2018/02/09/ruututeemakartta/

Tarkka, Vivi, Mummoja ruudussa. Viitattu 7.4.2018; https://blogs.helsinki.fi/vivitark/2018/02/10/mummoja-ruudussa/

3. Karttoja tulvaindekseistä ja järvisyyksistä

Kolmannen kerran alussa laadimme kartan Afrikan öljykentistä timanttikaivoksista sekä internetin käyttäjistä. Eri teitokantoja yhdistämällä pystyisi kuitenkin löytämään tai olla löytämättä syy-seuraus -suhteita öljykenttien löytymisen ja konfliktien tapahtumavuosien välillä. Myös tuttavuuksien ja konfliktin laajuudella voisi lkuvitella olevan positiivinen korrelaatio. Toisaalta kuten Saku Saarimaa blogissaan toteaa, ovat konfliktien syyt usein niin monimuotoiset etteivät pelkät öljyvarannot ja timanttikaivokset niitä selitä.

Saku Saarimaan tavoin ajattelin Internetin käyttöasteen kertovan, jonkin verran alueiden kehityksestä. Tehtävää tehdessäni olin myös naivisti yllättynyt, että Internetin käyttäjien lukumäärä oli suhteellisen suuri monissa muissakin maissa kuin pelkästään Etelä-Afrikassa. Somialian ja Etiopian käyttöaste taas oli odotusteni mukainen.

Kurssikerran loppupuolella teimme teemakartat Suomen eri vesistöalueiden tulvaindekseistä sekä järvisyyksistä. Olen aika ylpeä tekemästäni pallokartasta, josta järvisyys näkyy paitsi piirakan osana myös pallon kokona.

Kuva 1. Kartta Suomen vesistöalueiden tulvaindekseistä ja pylväsdiagrammit alueiden järvisyydestä

Kuva 2. Lähikuva Etelä-Suomen vesistöalueiden tulvaindekseistä ja ympyrädiagrammit alueiden järvisyydestä

Kuva 3. Kartta Suomen vesistöalueiden tulvaindekseistä ja ympyrädiagrammit alueiden järvisyydestä

Kuva 4. Lähikuva Etelä-Suomen vesistöalueiden tulvaindekseistä ja ympyrädiagrammit alueiden järvisyydestä

Kartoista näkyy, että rannikon pienillä vauma-alueilla tulvaindeksi on usein korkea. Sisämaalla tulvia ei juuri ole. Saara Pörsit on blogissaan miettinyt Länsi- ja Etelä-Suomen korkeiden tulvaindeksien johtuvan alueiden alavista pinnanmuodoista sekä suurien järviverkostojen puutteesta. Myös rannikkojen sateisuus voisi osaltaan selittää tulvaindeksien suuruutta.

Karttoja tehdessäni törmäsin kuitenkin ongelmiin. Esimerkiksi kuvassa 5. valitun Kyrönjoen järvisyys on NULL vaikka alueella selvästi sijaitsee järviä.

Kuva 5. Kuvakaappaus Kyrönjoen tiedoista QGIS harjoituksessamme.

 

Vaikken osannutkaan itsenäisesti korajata virheellistä tietoa, tai edes arvata mistä moinen virhe on saanut alkunsa, mielestäni kurssikerta oli selkeä ja erittäin hyödyllinen. Opin paljon eri tietokantojen yhteenliittämisestä ja niiden hyödyntämisestä. Mielestäni myös karttani olivat Etelä-Suomea lukkunottamatta varsin selkeät ja väritys harmoninen.

 

Lähteet: 

Blogit: 

Pörsti Saara, Kurssikerta 3: Tuhansien järvien maa. Viitattu 21.3.2018 https://blogs.helsinki.fi/saposa/2017/02/09/kurssikerta-3/

Saarimaa Saku, 3. Kurssikerta. Viitattu 20.3.2018; https://blogs.helsinki.fi/ssaku/

2. Eri karttaprojektioiden vertailua

Toisella kurssikerralla tarkastelimme eri karttaprojektioita ja niiden vaikutusta tietyn matkan pituuteen tai alueen pinta-alaan. Kuten Maiju Karhu blogissaan toteaa, kun maapalloa yritetään kuvata tasomallina joko sijainti, pinta-ala tai pituus on oltava pielessä. Parhaiten tarpeet usein tyydyttää näiden kombinaatio varsinkin isommassa mittakaavassa. Pienemmässä mittakaavassa vääristykset eivät ole yhtä merkittäviä, mutta esimerkiksi laivojen navigoimisessa nämä vääristymät on otettava tarkasti huomioon ja korjattava erilaisilla kertoimilla.

 

Tunnin alussa tarkastelimme kahden eri karttaprojektion eroja. Erot näkyvät alta löytyvässä taulukossa

Taulukko 1. Vertailua saman alueiden pinta-aloista ja pituuksista eri karttaprojektioilla.

 

EPGS:3035 NAD27 / UTM zone 10EPGS: 26710 Mexican Datum of 1993EPSG 4484
Suomineidon pään pinta-ala 22 248 758 258,655 m² 22 247 999 481,540 m² 22 248 758 256,617 m²
Suomien pituus (Päästä Lounais-Marianhaminaan) 1 170,144 km 1 170,179 km 1 170,144 km

 

Tein kartat siten ahden eri projektion välillä pinta-ala vääristyy sekä miten pinta-alan vääristys vaikuttaa väestöntiheyteen. Saatuani työni loppuun QGIS kuitenkin kaatui ja avatessani työni uudestaan, työ oli tuhoutunut ja atribuuttitaulukon data korjauskelvoton joidenkin solujen ollessa täysin tyhjiä ja toisten sisältäessä sekaisin sekä numeroita että kirjaimia. Olin onneksi jostain syystä ottanut kamerallani kuvan hieman ennen kaatumista jonka liitin tekstiini, sillä deadlinen jo mentyä ja viidennen tehtävän kanssa vielä painiessani en usko, että minun kannattaa enää tehdä koko tehtävää uudelleen. Ymmärsin karttaprojektioiden erot ja niiden eri hyötyjä ja haittoja. Jälkiviisaana voin kuitenkin sanoa, että en kaikissa tehtävissä tästä huolimatta muistanut joka kerta tarkistaa karttaprojektion sopivuutta tehtävänantoon tai yksittäisin layerin yhteensopivuutta kartan karttaprojektion kanssa, jolloin koordinaaattipisteet eivät tietenkään kohtaa eikä QGIS:n kanssa leikkiminen suju haluamalla tavalla. Tehtävästä opin myös, että tallentamisen lisäksi projekteista on tärkeä tehdä säännöllisin väliajoin myös varakopiot.

Kuva 1. Kännykällä otettu kuva tuohutuneen kartan asteikosta. Asteikko on pinta-alan kasvu prosentteina

Kuva 2. Kännykällä otettu kuva tuohutuneesta kartasta

 

Lähteet:

Blogit:

Karhu Maiju, Harjoituskerta 2 – Projections are illuminati confirmed. Viitattu 19.2.2018; https://blogs.helsinki.fi/maikarhu/ 

1. Kartta Itämeren typen kuormittajavaltioista

Ensimmäisellä kurssikerralla tutustuimme QGIS paikkatietoohjelmistoon ja ensimmäisesssä harjoituksessa teimme kartan Itämeren typen kuormituksesta valtioittain. Harjoitus oli hyvää muistinvirkistämistä viimevuoden Geoinfomatiikan ja kaukokartoituksen kurssilta, jossa QGIS -ohjelmaa olin muutaman karran jo käyttänyt. Olen myös Aalto Yliopistossa käyttänyt ArcGIS ohjelmaa Geoinformation in Environmental Modelling- kurssilla, joten myös tämän takia minulla oli jonkiinalinen käsitys paikkatietojärjestelmäohjelmien toiminnasta. Mielestäni QGIS on ArcGIS:iä selkeämpi ohjelma, ja ensimmäisten kurssikertojen perusteella teen QGIS:n kaatuilusta huolimatta sillä mieluummin töitä. 

 

Kuva 1. Kartta Itämeren typen kurmituksesta valtioittain

Tein karttaa pitkään, sillä en ollut tyytyväinen väriskaalaan. Lopulta sain valituksi violetin väriskaalan, jossa tumma väri tarkoitta suurinta typpipäästöä. Suurimpaan luokkaan kuuluu karttaesityksen mukaan pelkästään Puola. Marita Selin käsittelee blogissaan Itämereen kohdistuvia typen kuormituksia ja Maiju Karhu käsittelee blogissaan hyvin kartan laatimisen vaiheita. 

 

Mielestäni karttani on informatiivinen ja siitä löytyy leganda, pohjoisnuoli ja mittakaava. Kartan tekemiseen tarvittavat lähteet voisivat löytyä seimerkiksi kartan alalaidasta, jolloin kartan esittämä tieto olisi perustellumpaa. Koska tämä kartta muiden tulevien lisäksi on osa kurssitöitä, tietävät kanssaopiskelijat ja opettajat kartan tietojen lähteet ja minun olleen kartan tekijä, joten en niitä jälkikäteen alkanut lisäämään. 

 

Lähteet: 

Blogit: 

Karhu Maiju, Kurssikerta 1. Viitattu 19.2.2018; https://blogs.helsinki.fi/maikarhu/ 

Selin Marita, Ensimmäinen kurssikerta: typen päästöt Itämeren alueella Viitattu 19.2.2018; https://blogs.helsinki.fi/selkala/