Jo edellisellä kurssikerralla meitä kehotettiin valmistautumaan hyvin seuraavan kurssikerran älyllisiin ponnisteluihin. Olimme valmistautuneet tätä kurssikertaa varten digitoimalla Pornaisten kunnan taajama-alueen kartalle tärkeimmät tiet ja asuintalot. Näillä eväillä saatiinkin paljon aikaan yhden kurssikerran aikana.
Peltopinta-aloja ja bufferointia Pornaisissa
Harjoittelimme QGIS:ssä uusien työkalujen käyttöä Pornaisten kartta tukenamme. Tutustuimme vektorimuotoisen aineiston analysointityökaluihin, joilla saimme laskettua yhteen Pornaisten rajauksen sisällä kulkevien teiden pituudet. Tällä Sum line lenghts -työkalulla saatu summa oli likimain sama kuin Artun esimerkissä, mikä kertonee tekemäni digitoinnin riittävästä tarkkuudesta. Laskimme vielä peltojen pinta-alan Clip-työkalulla, joka oli ainakin idean tasolla etäisesti tuttu ensimmäisen periodin geoinformatiikkakurssilta.
Näiden lyhyiden harjoitusten jälkeen pääsimmekin jo bufferoinnin eli puskurianalyysien tekemisen pariin. Näissä analyyseissa hyödynsimme aiemmin digitoimiamme teitä ja asuintaloja, joskin asuintaloista oli tehty myös valmis tietokanta, jonka pystyi lisäämään projektiin muutamia klikkauksia vähemmällä vaivalla kuin merkitsemällä kaikki asuintalot itse käsin. Vertasin itse merkitsemieni asuintalojen määrää valmiin aineiston asuintalojen määrään. Valmiissa aineistossa asuintaloja olikin 11 kappaletta enemmän kuin mitä olin itse merkinnyt, ja toivonkin sydämeni pohjasta, ettei inhimillinen laskuvirheeni horjuttaisi kunnan asuntomarkkinoiden tasapainoa. Tarkoituksenamme oli selvittää, miten asutus sijoittuu Pornaisten kunnassa keskustan teihin nähden. Tätä tarkastelua varten oli kuitenkin ensin arvottava satunnainen määrä asukkaita (0-5kpl) jokaiseen asuinrakennukseen. Nyt pääsimme suorittamaan itse puskurianalyysin ja selvittämään Buffer-työkalun avulla kaikki kilometrin etäisyydellä teistä sijaitsevat asuintalot ja niissä asuvien ihmisten lukumäärän. Bufferoinnin toimintaperiaate oli mielestäni melko helppo ymmärtää, ja harjoittelinkin lisää puskurianalyysien tekemistä laskemalla asuintalojen määrän 2 km etäisyydellä koulurakennukseen nähden.
Aika vaivata omia (ja kaverin) aivoja
Pääsimme harjoittelemaan puskurianalyysien tekemistä vielä lisää tekemällä itsenäistehtäviä, joissa tarkastelimme muun muassa Malmin ja Helsinki-Vantaan lentokenttien melualueiden vaikutuksia. Aloitin urakan Ailin kanssa käyttämällä jo aiemmin tutuksi tulleita piirtotyökaluja. Piirsimme Malmin lentokentän kiitoradat, joita hyödynsimme selvittääksemme, kuinka monta ihmistä asui yhden kilometrin etäisyydellä lentokentästä. Selvitimme myös kahden kilometrin etäisyydellä lentokentästä asuvien määrän (kuva 1). Tehtävän tekeminen sujui mutkitta Buffer-työkalua hyödyntämällä, ja koinkin tämän tehtävän melko helpoksi.
Siirryimme tarkastelemaan Helsinki-Vantaan lentokentän läheisyydessä asuvien määrää. Myös tämän tehtävän aloitimme piirtämällä lentokentän kiitoradat ja tekemällä niistä tietokannan. Edellisen tehtävän tapaan selvitimme kahden kilometrin etäisyydellä lentokentästä asuvien lukumäärän. Yllätimme itsemme, kun tehtävän seuraavassa vaiheessa onnistuimme melko vaivatta selvittämään pahimmalla melualueella asuvien osuuden suhteessa kaikkiin alle kahden kilometrin etäisyydellä lentokentästä asuviin. Myös vähintään 55 desibelin melualueella asuvien määrän selvittäminen sujui mutkitta.
Tehtävän viimeinen vaihe olikin aikaisempia vaiheita kinkkisempi. Tarkoituksena oli selvittää niiden ihmisten määrä, jotka kärsisivät ainakin 60 desibelin lentomelusta, jos lentoliikenne käyttäisi Tikkurilan ylitse kulkevaa poikkeuksellista laskeutumissuuntaa. Päänvaivaa tuotti muun muassa poikkeuksellisen laskusuunnan tuottaman melualueen laskeminen. Mittaus- ja piirtotyökaluja hyödyntämällä sain pienen sähläyksen jälkeen luotua melualueen. Vähintään 60 desibelin lentomelualueella asuvien määrän laskeminen sujui onneksi helposti. Kuva 2 havainnollistaa tätä työvaihetta. Taulukkoon 1 keräsin vastauksia itsenäistehtävien kysymyksiin.
Taulukko 1: Vastauksia itsenäistehtävien kysymyksiin.
Puskurianalyysit sopivat esimerkiksi juuri saavutettavuuden arviointiin. Puskurianalyysilla voidaan selvittää, kuinka monta ihmistä asuu tietyllä säteellä tietystä kohteesta, kuten näissäkin tehtävissä tehtiin. Anna pohtii blogissaan bufferivyöhykkeiden erilaisia mahdollisia visuaalisia ilmeitä. Olen Annan kanssa samaa mieltä siitä, että melua voitaisiin hyvinkin kuvata punaisella, mikäli haluttaisiin vahvistaa mielikuvaa melun aiheuttamista vaaroista ja haitoista. Jäinkin pohtimaan, miten voisin esittää tekemäni bufferoinnit visuaalisesti miellyttävällä tavalla. QGIS:llä räpeltäessäni ja etsiessäni vastauksia tehtävänannon kysymyksiin en ehtinyt kiinnittää huomiota puskurianalyysien visuaalisiin puoliin. Siksipä liitteenä olevat kuvat 1 ja 2 eivät ole kovin edustavia, mutta havainnollistavat silti mielestäni hyvin tehtävien työvaiheita.
Harjoituksia tehdessäni huomasin, että piirtotyökalujen ja mittaustyökalun käyttö sujui jo melko vaivattomasti. Harjoitusten aikana tutummaksi tulivat myös QGIS:n erilaiset valintatyökalut ja niiden käyttö. Myös bufferointi sujui hyvin ainakin siihen nähden, että käytimme buffer-työkalua kurssin aikana ensimmäistä kertaa tällä kurssikerralla. Vaikka ainakin tällä kurssikerralla hyödynnettyjen työkalujen käyttö sujuukin jo melko hyvin, vaatii niiden toiminnan syvällisempi ymmärtäminen vielä lisää harjoittelua.
Kun lentokenttätehtävät oli taputeltu, erehdyin luulemaan olevani valmis puskurointiharjoitusten osalta. Tehtäviä oli kuitenkin vielä runsaasti jäljellä, mutta se ei häivytä kokemaani ylpeyttä siitä, että saimme Ailin kanssa tehtyä ensimmäisen itsenäistehtävän ensimmäisen kohdan. Tässä vaiheessa aivoja oli koeteltu jo suurin piirtein liikaa ja kello oli tarkalleen ottaen liian paljon, joten jätin seuraavan tehtävän suosiolla myöhemmäksi.
Lähteet:
Seppälä, A. (2024) 5. viikko – Bufferointia Helsinki-Vantaalla. Gisvelhon loitsuja. Viitattu 26.2.2024. https://blogs.helsinki.fi/sexanna/2024/02/16/5-viikko-bufferointi-helsinki-vantaalla/