iguess tanfolyamiguess.eu/exercises_10-1/hu/04_printfileexercisesv10-1finalhu.pdf · iguess...

iGuess tanfolyam –munkafüzet–

Az Európai Bizottság támogatást nyújtott ennek a projektnek a költségeihez.

Ez a kiadvány (közlemény) a szerző nézeteit tükrözi, és az Európai Bizottság nem tehető

felelőssé az abban foglaltak bárminemű felhasználásért.

Második modul

“ArcGIS v10.1 feladatok”

Tartalomjegyzék

Egyszerűbb feladatok ......................................................................................................................................... 3 Európai nyelvek Afrikában .................................................................................................................................. 3 Konfliktusok és természeti erőforrások Afrikában .............................................................................................. 8 Vulkánok Görögországban ............................................................................................................................... 15

Közepes nehézségű feladatok ......................................................................................................................... 23 Fekete gólyák ................................................................................................................................................... 23 Ipari övezetek ................................................................................................................................................... 27 A csapvíz keménysége ..................................................................................................................................... 30 Földrengések Görögországban ........................................................................................................................ 33 Vízminőség-vizsgálat ........................................................................................................................................ 42

Feladatok haladóknak ...................................................................................................................................... 51 Génmódosított kukorica .................................................................................................................................... 51 Fenntartható közlekedés az iskolába ............................................................................................................... 59 A világ egy főre jutó energiafogyasztása 2010-ben ......................................................................................... 67 Natura 2000 hálózat az EU-ban ....................................................................................................................... 74

3

Egyszerűbb feladatok

Európai nyelvek Afrikában

Bevezetés: Különböző térbeli jelenségek, mint pl. a nyelvek eloszlása könnyen megjeleníthető és

tanulmányozható a GIS segítségével. Ez a feladat az Afrikában hivatalos nyelvekkel

foglalkozik. Európai szemszögből érdekes lehet, hogy hol beszélnek Afrikában franciául,

angolul, vagy más európai nyelveken. A hivatalos nyelvek gyakran a gyarmatosítás

történetére, vagy az adott ország legnagyobb nemzetiségére, ill. az uralkodó osztályára

utalnak. De azt a nagyobb kulturális és geopolitikai környezetet is tükrözik, ahová az ország

tartozik.

Ez a feladat elsősorban a nyelv- és történelemtanároknak szól, de földrajzzal és

társadalomtudományokkal foglalkozó pedagógusok is jól használhatják. A feladat bemutatja

az ArcGIS alapjait és azon funkcióit, amellyel különböző poligonok (területek) jeleníthetők

meg. Egy, az afrikai hivatalos nyelveket tartalmazó adatbázist fogunk használni, de a végső

cél, hogy csak az európai nyelveket jelenítsük meg. Így nemcsak az adatbázisok használatát

tanuljuk meg, hanem azt is, hogy hogyan kell adott szempontok szerint adatokat keresni.

A feladat leírása: A feladat során először megjelenítjük a térképen az Afrikában használt hivatalos nyelveket.

Az első megjelenő térképen nehéz az egyes nyelvekre koncentrálni és térbeli eloszlásukat

tanulmányozni. Ezért megtanuljuk, hogyan kell adott szempontok – jelen esetben hivatalos

nyelvek - alapján keresni, válogatni. Először azokat az országokat választjuk ki, ahol az

angol a hivatalos nyelv. Az adott szempont szerint kiválasztott országok azonos színnel

kerülnek megjelenítésre és így térbeli eloszlásukat könnyebben lehet tanulmányozni. A

kijelölést a francia nyelvet beszélő országokkal folytatjuk.

Lépés Utasítások iNotes

Tanár /

oktató

feladata

Tanuló /

résztvevő

feladata

1 Nyissuk meg az ArcMap programot a Windows Start

menüjéből!

x

2 Mentsünk el relatív elérési útvonalakat az adatforrások

eléréséhez! Ez nagyon fontos ahhoz, hogy az elkészült

projektet később másik számítógépeken is meg lehessen

nyitni.

50 □

x

4

3 Adjuk hozzá a következő réteget ArcMap-ben:

“Africa_combined_region.shp”.

Az online alaptérképkönyvtárból hozzáadhatjuk a

topografikus térképet is.

Ha most az “Africa_combined_region.shp” nevű réteget félig

átlátszóra állítjuk (pl. 30%-ra) , akkor az országok nevei fel

fognak tűnni az afrikai kontinens térképén.

Ezen a ponton beszélgessünk el a diákokkal arról, hogy

vajon milyen nyelveket beszélnek Afrikában. A tanár írjon

listát a felsorolt nyelvekből, és kérje meg a tanulókat, hogy

magyarázzák el, szerintük hol fordulnak elő. Végül térképen

is mutassák meg ezeket az országokat vagy területeket.

1

1

43

□

□

□

x

x

x

5

A beszélgetést követően a “Layer Properties” funkció segítségével megjelenítjük Afrika

térképén a különböző hivatalos nyelveket, és mindegyiket más színnel jelöljük ki.

4 Nyissuk meg a “Layer Properties” ablakot duplán kattintva

az “Africa_combined_region.shp” réteg nevére a

tartalomlistában. Az iNote 2. lépése alapján a “Value Field”

legördülő ablakában válasszuk a “LANGUAGE” (Nyelv) sort.

Ezután kövessük az iNote utasításait!

17 □ x

5

Figyelmesen tanulmányozzuk az afrikai hivatalos nyelvek

térképét. Mennyire felelnek meg a látottak a tanulók

előzetes ismereteinek? Beszélgessünk a nyelvek térbeli

eloszlásáról!

□ x

6

Mielőtt tovább lépnénk, magyarázzuk el a tanulóinknak a

nyelvek eloszlásának történelmi hátterét!

6 Az attribútum tábla az afrikai országokban használt második

hivatalos nyelvről is tartalmaz információt (LANGUAGE0).

Néha az első hivatalos nyelv az arab vagy egy afrikai nyelv,

de ilyenkor a második nyelv egy európai nyelv, pl. az angol

vagy a francia. A kutatásunk befejezéseképp megtanuljuk,

hogy hogyan kell adott szempontok szerint egyszerre

keresni az adattáblázat két különböző oszlopában.

Az iNote 2. lépése alapján egy keresést végzünk:

"LANGUAGE" = 'English' OR "LANGUAGE0" = 'English'.

A keresés leírását a (“LANGUAGE”, “LANGUAGE0”) és

Unique Values (“English”) oszlopok fejlécére történő dupla

kattintással lehet létrehozni. A matematikai jeleket, mint pl.

az egyenlőség jelet, a kifejezésre (=) történő egyszeri

kattintással lehet elhelyezni. Végül kattintsunk a “Verify”

gombra, hogy ellenőrizzük a kereső kifejezésünk

32 □ x

7

helyességét. Ezután kattintsunk az “Apply” gombra!

Most vizsgáljuk meg, hogy melyik országban első vagy második hivatalos nyelv az angol!

A térbeli eloszlás okait beszéljük meg a tanulókkal! Van-e olyan ország, amely

meglepetéssel szogált?

EXTRA: A tanulók az “Identity tool” (információs eszköz) használatával nézzék meg az

országok neveit, vagy egyéb más adatait (lásd iNote 33)!

7 Most pedig töröljük a keresés szempontjait. Ismételjük meg

az 5. lépést úgy, hogy a kereső kifejezésben megjelölt

nyelvet franciára vagy valamilyen más európai nyelvre

változtatjuk. Nézzük meg, hogy melyik országokban

beszélik ezeket a nyelveket!

A kiválasztott szempontot úgy törölhetjük, hogy a “Table

options” gombra kattintunk, és a legördülő listából a “Clear

Selection” lehetőséget választjuk ki.

□ x

8 Végül kinyomtathatjuk a térképeinket, amelyek az európai

nyelvek afrikai elterjedését ábrázolják. De mielőtt

nyomtatnánk, gondoljunk a környezetre!

19 □ x

9 Tegyük közzé a munkánkat az ArcGIS Online segítségével! 46 □ x

Referenciák:

Afrikai nyelvek országonként: http://www.nationsonline.org/oneworld/african_languages.htm

Afrika térképe: http://www.maplibrary.org/stacks/Africa/index.php

http://www.nationsonline.org/oneworld/african_languages.htm

http://www.maplibrary.org/stacks/Africa/index.php

8

Konfliktusok és természeti erőforrások Afrikában

Bevezetés:

A térinformatika (GIS) rendkívül hasznos eszköz különböző térbeli jelenségek közti

kapcsolatok tanulmányozásához. Ez a feladat megismerteti a tanulókat az afrikai országok

természeti kincseinek (olaj, gáz és gyémánt) lelőhelyeivel. Ez a feladat egyúttal megjeleníti

azon fegyveres konfliktusokat is, amelyek 1946 és 2005 között történtek Afrikában. Ezek az

adatok lehetővé teszik, hogy összefüggést keressünk a természeti kincsek és a fegyveres

konfliktusok között.

A feladat elsősorban földrajz és történelem tanároknak szól. A feladat megismerteti a

tanulókat a rétegek olyan tulajdonságaival és funkcióival, amelyek hasznosak lehetnek

pontszerű és régiós területek tanulmányozására.

A feladat leírása:

Először az olaj- és gázlelőhelyeket fogjuk megjeleníteni Afrika térképén. Így a tanulók

mindjárt láthatják, hogy ezen erőforrások többsége mely országokban találhatók. Ezután a

gyémántlelőhelyek adattáblázatát fogjuk használni és összehasonlítani az előzővel. Végül a

konfliktusokat tartalmazó adattáblázatot fogjuk használni, és megvizsgáljuk a lehetséges

összefüggéseket az előző adatokkal. Egy olyan kutatást végzünk, amely a pillanatnyi

kapcsolatokat elemzi a térképen. Célunk, hogy bizonyítékot keressünk bármely fegyveres

konfliktus és természeti erőforrás között.

Lépés Utasítások iNotes Tanár / oktató

feladata

Tanuló /

résztvevő

feladata

1 Nyissuk meg az ArcMap programot a Windows Start

menüjéből!

x



projektet később másik számítógépeken is meg lehessen nyitni.

50 □

x

3 Adjuk hozzá az “Africa_combined_region.shp” réteget az

ArcMap-hez!

Az online alaptérképkönyvtárból hozzáadhatjuk a topografikus

térképet is.

Ha most az “Africa_combined_region.shp” nevű réteget félig

átlátszóra állítjuk (pl. 30%-ra) , akkor az országok nevei fel

1

1

43

□

□

□

x

x

x

9

fognak tűnni az afrikai kontinens térképén.

Ezen a ponton feleleveníthetjük az ismereteinket Afrikáról. A

tanár megkérdezheti a diákokat, hogy milyen természeti

erőforrásokat lehet találni a kontinensen, és hol. Ha az olajat és

a gázt nem említik, a tanár vezesse rá a diákokat ezekre a

válaszokra.

Kérdezzük meg a diákokat, hogy szerintük hol találhatóak a legfőbb legtöbb olaj- és

gázlelőhelyek Afrikában! Ezután megjelenítjük ezeket a lelőhelyeket Afrika térképén.

4 Adjuk az“Africa_oil_gas_region.shp” réteget az ArcMap-hez.! 1 □ x

5 Nyissuk meg az “Africa_oil_gas_region” nevű réteg attribútum

tábláját, hogy tanulmányozhassuk az ott szereplő adatokat.

Szenteljünk figyelmet a “DISC” nevű oszlopnak, amely a

lelőhely megtalálásának évét tartalmazza!

28 □

x

10

Majd zárjuk be az attribútum táblát!

6 Adjuk a “diamonds_africa_point.shp” adattáblázatot az ArcMap-

hez! Vizsgáljuk meg a gyémántlelőhelyek térbeli eloszlását

Afrikában, és hasonlítsuk össze a gáz- és az olajlelőhelyek

elhelyezkedésével! Egyezik az eredmény a tanulók a

természeti erőforrásokkal kapcsolatos előzetes ismereteivel?

Elemezzük a térképen megfigyelhető térbeli mintázatokat!

Az átláthatóság kedvéért megváltoztathatjuk a szimbólumokat.

1

13

□

□

x

x

7 Adjuk a térképhez a “Conflict_Site_Africa_point.shp” réteget,

hogy lássuk hol történtek fegyveres konfliktusok Afrikában.

Most már nagyon sok pont van a térképünkön. Ahhoz, hogy

tisztábban láthassuk az elhelyezkedésüket, a különböző

rétegek láthatóságát kikapcsolhatjuk. Ezt úgy tehetjük, meg

hogy a tartalomlistában a nevük mellett található

jelölőnégyzetből kivesszük a pipát.

1

□

x

11

Az összefüggések könnyebb vizuális megfigyelése érdekében

használjuk az “Effects toolbar” menü funkcióit, mint pl. a

“Swiper tool”-t. Ezzel az eszközzel függönyként elhúzhatjuk az

egyik réteget, átlátszóvá tehetjük vagy tetszőlegesen

felvillanthatjuk.

Ebben a lépésben az 1960 és 1969 közötti fegyveres

konfiktusok elhelyezkedését fogjuk tanulmányozni a következő

kereső kifejezés segítségével:

YEAR" >= 1960 AND "YEAR" <= 1969”

A kifejezést úgy hozzuk létre, hogy duplán kattintunk a

(“YEAR”) mezőnévre (“field title”) és az (“1960, 1969”) egyedi

értékekre („Unique Value”). A matematikai kifejezéseket, mint

pl. a „>=”, „AND” és „<=” jeleket egyszeri kattintással választjuk

ki. Végül kattintsuk a „Verify” gombra, hogy ellenőrizzük a

kifejezésünk helyességét! Ezután kattintsunk az „Apply”

gombra, hogy láthassuk az eredményt a térképen.

43

6

□

□

x

x

12

Most kapcsoljuk ki a “diamond_africa_point” réteget, és tanulmányozzuk, mely olaj- és gázmezők

vannak az 1960-1969 között zajlott fegyveres konfliktusok közelében! Arról azonban ne

feledkezzünk meg, hogy a térképen látszanak az 1969 után felfedezett olaj- és gázmezők is.

Emiatt még nem tanulmányozhatjuk a két jelenség közötti összefüggést.

8 Ismételjük meg az 5. lépést az “Africa_oil_gas_region” rétegen

a következő keresés végrehajtásával:

"DISC" >= 1960 AND "DISC" <= 1969”

Végül kattintsunk a ‘Layer Properties’ ablakban az ‘Apply’

gombra! Nézzük meg a térképen, hogy van-e bármilyen térbeli

kapcsolat a keresés eredményeként kijött helyszínek között!

Itt is használhatjuk a “Swiper tool”-t.

Ügyeljünk arra, hogy a fegyveres konfliktusok csak nagyon

ritkán helyi jellegűek, ezért a térbeli kiterjedésüket is mindig

figyelembe kell venni! A “Conflict_Site_Africa_point.shp”

adatréteg arról is tartalmaz információt, hogy hány kilométer

sugarú körben érintették ezek a konfliktusok a szomszédos

területeket. A következőkben az adatok felhasználásával

megjelenítjük a konfliktusok térbeli kiterjedését, és

megvizsgáljuk, hogy érintettek-e olaj- és gázlelőhelyeket.

6

43

□

□

X

x

9 Ebben a lépésben csoportosítjuk a „Conflict_Site_Africa” réteg

szimbólumait. Ehhez a ‘Layer Properties’ ablakban a

‘Symbology’ fület kell kiválasztanunk.

Válasszuk a ‘Quantities’ > ‘Proportional symbols’ opciókat a

baloldali oszlopból! A ‘Fields’ résznél válasszuk a ‘RADIUS’

mezőnevet, és kilométert állítsunk be mértékegységnek

(‘Units’). Ezután válasszuk ki a szimbólum körvonalának színét

(‘Outline’), a szimbólumot (‘Symbol’) pedig állítsuk színtelenre

(No Color)!

34

□ x

13

Ezután kattintsunk az ‘Apply’ gombra! A térkép most

megmutatja az 1960-1969 között lezajlott fegyveres

konfliktusok térbeli kiterjedését. Nagyítsunk a térképre, és

keressük meg azokat a konfliktus zónákat, amelyek olaj- és

gázlelőhelyket érintenek! Használjuk az információs eszközt

(Identify tool - iNote 33), hogy többet megtudjunk az

erőforrásokról!

Csináljuk végig az 5. lépést a ‘diamond_africa_point’ réteggel

is! Keressük meg azokat a lelőhelyeket, amelyeket 1960-1969

között fedeztek fel! Jelenítsük meg a keresést a térképen, és

14

azonosítsuk azokat a gyémántlelőhelyeket, amelyek a 7.

lépésben meghatározott fegyveres konfliktusok területére

esnek!

Ha marad idő az óra végén, a tanulók önállóan is

gyakorolhatják ezeket a lépéseket más időintervallumokra

vonatkoztatva (pl. 1970-79 között).

Elemezzük, hogy miért nem könnyű szoros kapcsolatot találni a

természeti erőforrások és a fegyveres konfliktusok között a

rendelkezésre álló adatok alapján! Vegyük figyelembe, hogy

bár a megfelelő időszak kiválasztása nagyon fontos, nem ez az

egyetlen tényező, amely befolyással van az összefüggésekre.

A fegyveres harcoknak pedig sok más oka is van.


Referenciák:

Afrika térképe (alaptérkép): http://www.maplibrary.org/stacks/Africa/index.php

Gyémántok: http://www.prio.no/CSCW/Datasets/Geographical-and-Resource/Diamond-

Resources/

Olaj és gáz: http://www.prio.no/CSCW/Datasets/Geographical-and-Resource/Petroleum-

Dataset/Petroleum-Dataset-v-12/

Fegyveres konfliktusok: http://www.prio.no/CSCW/Datasets/Armed-Conflict/Conflict-Site/

http://www.maplibrary.org/stacks/Africa/index.php

http://www.prio.no/CSCW/Datasets/Geographical-and-Resource/Diamond-Resources/

http://www.prio.no/CSCW/Datasets/Geographical-and-Resource/Diamond-Resources/

http://www.prio.no/CSCW/Datasets/Geographical-and-Resource/Petroleum-Dataset/Petroleum-Dataset-v-12/

http://www.prio.no/CSCW/Datasets/Geographical-and-Resource/Petroleum-Dataset/Petroleum-Dataset-v-12/

http://www.prio.no/CSCW/Datasets/Armed-Conflict/Conflict-Site/

15

Vulkánok Görögországban

Bevezetés:

Geológiai távlatokban tekintve napjaink görögországi vulkáni tevékenysége szinte megszakítás nélkül

kb. 40 millió évre nyúlik vissza. 35 – 23,6 évvel ezelőtt a vulkánok Kelet-Macedóniában és Trákiában

(Zarkadenia, Dipotama, Kalotyxo, Kirki - Aisymi és Feres - Dadia vulkán mező és Samothraki)

működtek, de a vulkáni tevékenység Samothrakiban még 19 millió évvel ezelőtt is tartott.

Ezt követően a vulkáni tevékenység déli irányba haladt és az Égei-tenger északi régiójában

(Samothraki, Imvros, Limnos, Agios Eustratios, és Lesvos), valamint Kis-Ázsia partjainál jelent meg.

Az Égei-tenger északi szigeteinél (Limnos, Ag. Eustratios, Lesvos) jelentős vulkáni tevékenység folyt

23,2 – 16,2 millió évvvel ezelőtt.

Közép-Ázsiában 17 – 13 millió évvel ezelőtt elszórtan kis erejű és méretű vulkáni tevékenység

nyomaira bukkantak. Csak kisebb vulkánok találhatók Skyros-, Psara- and Chios-szigeteken, míg

nagyobbak Euboia-szigeten - újgörögül Évia, a középkorban Negroponte - (Oxylithos és Orio).

Gránitos kőzetek vannak a Kykladokban és Kelet Aegea-ban: melyek 17 – 8,5 millió évvel ezelőtt

keletkezhettek. A legidősebb vulkánok Ikaria, Tinos, Mykonos, Dilos, Naxos és Keros környékén

találhatók.

10.7 - 5.6 millió évvel ezelőtt a vulkáni tevékenység visszaszorult a kelet-égei régióba Samos és Kos

közé. Csak Patmoson tartott a vulkáni tevékenység egészen 3,5 millió évvel ezelőttig.

6 - 0.5 millió évvel ezelőtti időszakban csak elszórt vulkáni tevékenység volt jellemző

Görögországban. Vulkánok elsősorban a Pagasitikos-öböl nyugati partjainál és az északi Euboikos-

öbölnél (Achilleio, Porfyrio, Mikrothives, Lichades, Agios Ioannis), a Voras masszívumnál

(Almopia), a Strymonikos régióban (Strymoniko, Didymoi Lofoi (Twin Hills), Gavra, Ankistro),

Antiparos és a Psathoura sziklás szigetecskéinél működtek.

A pliocéntól egészen napjainkig intenzív vulkáni tevékenység tapasztalható a dél-égei vulkáni

régióban. A vulkáni tevékenység Sousaki, Aegina és Poros környékén 2 millió évre nyúlik vissza, míg

Methana, Santorini és Nisyros körzetében csak az elmúlt 1 millió évben alakult ki. Miloson régi és új

vulkánok egyaránt találhatóak.

A görögországi aktív vulkánok a Dél-Égei Vulkanikus Ívnek, egy, a nyugaton Sousakitól, keleten

Kosig ívelő vulkáni vonulatnak a részei. A vulkánok az északi irányba mozgó Afrikai lemeznek a

Hellén-Török kislemez (az Eurázsiai lemez része) alá történő bukásának eredményeként jönnek létre.

A vulkánok történeti feljegyzései időszámításunk előtt 2000-ig nyúlnak vissza. Az első leírás a

Methana vulkán i.e. 285-ben történt kitörése, amely lávafolyamot hozott létre. A Santorini i.e. 197-ben

történt kitöréséről szóló leírás az első dokumentáció egy új vulkáni sziget keletkezéséről. Azóta

számos túlélő szemtanúja van a Santorini vulkán modernkori kitöréseinek (1925-1928, 1939-1941,

1950).


Ebben a feladatban a tanulók vizuálisan megjelenítik a görögországi vulkánok térbeli elhelyezkedését.

Lokalizáni fogják azokat a területeket, ahol jelentősebb kialudt és aktív vulkánok helyezkednek el

Görögországban. Összefüggést keresnek a vulkáni ív és a tektonikai lemezek határai, valamint a

törésvonalak és a szeizmikus tevékenység között. Továbbá megismerkednek a görög vulkáni

szigetekkel.

16

Lépés Utasítások iNotes Tanár / oktató

feladata

Tanuló /

résztvevő

feladata

1 1. lépés

Nyissuk meg az ArcMap-et (kattintsunk duplán az ArcMap

ikonjára az Asztalon)! Amikor megjelenik az ArcMap indítási

párbeszédpanelje, válasszuk az “A new empty map” opciót,

és kattinsunk az ‘OK’ gombra!

x



projektet később másik számítógépeken is meg lehessen

nyitni.

50 □

x

3 Adjuk hozzá a “sat_pedagogue.tif” réteget az adatokat

tartalmazó mappából!

Figyeljük meg alaposan a képet, és végezzük el a következő

feladatokat / válaszoljunk a következő kérdésekre:

1. Jelöljünk ki (írjunk le) néhány helyet, ahol azt gondoljuk, hogy vulkánok vannak vagy vulkáni tevékenység található.

2. Mi alapján választottuk ki ezeket a helyeket?

3. Milyen nagyobb városok vannak a közelben?

1

□ x

4 2. lépés

Most az ArcGIS segítségével összehasonlítjuk a

feltételezéseinket a valós adatokkal.

A tartalomlistában a “sat_pedagogue.tif” réteg neve melletti

jelölőnégyzetből vegyük ki a pipát, hogy kikapcsoljuk a

műholdfelvételt!

Adjuk hozzá a “volcano.shp” és az “akto.shp” rétegeket!

1

□

x

17

A térképen a pontok jelölik az összes (működő, alvó és nem

működő) görögországi vulkánt.

Kapcsoljuk vissza a “sat_pedagogue.tif” réteget!

Kérdések:

1: Ott vannak a vulkánok, ahol vártuk őket? Nézzük meg, hogy

mennyi területet választottunk ki helyesen!

2: Milyen mintákat látszanak a vulkánok elhelyezkedésében, és

hogyan viszonyulnak ezek a földrengéses területekhez?

(Kapcsolgassuk ki-be a “földrengés” réteget!)

3. lépés

Jobban szemügyre vehetjük a pontokhoz tartozó adatokat, ha megnyitjuk a vulkánok rétegéhez

tartozó adattáblázatot.

Jobb egérgombbal kattintsunk a “volcano” nevű rétegre, majd az “Open Attribute Table”

parancsra! A megnyíló attribútum táblában láthatjuk az összes adatot, amely a térképen pontok

által jelölt vulkánokra vonatkozik. Kattintsunk az “ld” nevű mezőre (oszlop fejléc)! Ez a mező

18

kategóriánként mutatja (5-ös skálán, ahol az 5 a fiatalabb és aktív vulkánokat, az 1 pedig a

legöregebb és nem működő vulkánokat jelöli), hogy melyik geológiai korban jöttek létre a görög

vulkánok (a felső-eocéntól kezdve a pliocénig és a negyedidőszakig). Most pedig időrendi

sorrendbe fogjuk rendezni a kategóriákat. Görgessünk fel a táblázat tetejére! Jobb egérgombbal

kattintsunk az “ld” oszlop fejlécére, és válasszuk az “Ascending” opciót (növekvő sorrend)! Az

adatok most sorba lesznek rendezve 1-től 5-ig.

Ezután a vulkánokat geológiai korok szerint fogjuk csoportosítani, és a térképen a különböző

csoportokat más-más színnel fogjuk jelölni (lépések: kattintás jobb egérgombbal a „volcano”

rétegre, majd ‘Properties’ > ‘Symbology’, aztán pedig „Quantities” > „Graduated colors”, és

jelöljük ki az „ld” mezőt). Az adatok kihunyt, szunnyadó és aktív vulkánokra vonatkoznak.

A különböző csoportok földrajzi helyzete alapján próbáljunk meg válaszolni a következő kérdésekre:

3: Milyen mintázatokat látunk a különböző (geológia korok szerinti) csoportok

elhelyezkedésében? Mivel magyarázható ez?

4: Hol számíthatunk a legközelebbi vulkánkitörésre Görögországban?

Nézzük meg a következő honlapokat, ahol további információkat találhatunk a görög vulkánokról:

http://85.72.53.43:1956/nisyros_en/index.php?option=com_content&task=view&id=86&Itemid=1

09

http://vulcan.wr.usgs.gov/Volcanoes/Greece/framework.html

http://www.volcanolive.com/greece.html



http://vulcan.wr.usgs.gov/Volcanoes/Greece/framework.html

http://www.volcanolive.com/greece.html

19

Ha el akarjuk menteni a térképet, amit készítettünk, akkor a ‘File’ > ‘Save As’ lépéseken

keresztül keressük ki a mappát, ahová menteni akarjuk a munkánkat.

5

4. lépés

Most a vulkánokat típusok (‘TYPE’) szerint fogjuk

csoportosítani. Így látható lesz, hogy melyik vulkán aktív,

potenciálisan aktív-szunnyadó, vagy kihunyt.

Nyissuk meg a “volcano.shp” réteg attribútum tábláját!

Csak az aktív vulkánokat (“Active”) válasszuk ki!

28

32

□

□

x

x

20

5: Milyen mintázatokat látunk?

6: Próbáljuk meg megmagyarázni, hogy miért pont azokon a

helyeken történtek a vulkánkitörések, ahol történtek! Milyen

kapcsolatban áll a vulkánok elhelyezkedése Görögország

szeizmotektonikájával?

Használjuk az ‘Identify tool’-t, hogy megnézhessük a Dél-

Kelet-Égei Vulkáni Ívben található aktív vulkánok neveit.

6 5. lépés

Adjuk hozzá a “town_popdens_more_than_500.shp” réteget,

hogy megjelenítsük az 500-nál nagyobb népsűrűségű

városokat (“POPDENS” az attribútum táblában)!

Mentsük a munkánkat a feladat végrehajtása közben, hogy

ne vesszen el, ha esetlegesen összeomlana a rendszer!

1

21

□

□

x

x

7 6. lépés

Keressünk olyan nagyobb városokat, amelyekre a vulkánok

nagy, ill. elhanyagolható veszélyt jelentenek!

33

□

x

21

Mérjük meg a távolságot az aktív vulkánok és a közelükben

lévő nagyvárosok között!

A ‘Measure tool’ segítségével mérjük meg a távolságot más

városok és aktív vulkánok között is!

7: Mekkora a legkisebb távolság, amit egy vulkán és egy

város között mértünk? Jegyezzük fel a város és a vulkán

nevét, ill. a köztük lévő távolságot! (Használjuk az ‘Identify

tool’ eszközt, ha szükséges!)

8: Sok aktív vulkán van a városok közelében?

16

□ x

8 7. lépés

Készítsünk földrajzi térképet (aktív vulkánokkal és a nagyobb

városokkal) északjellel, jelmagyarázattal és méretaránnyal!

Körülbelül így néz ki majd a térképünk:

22

19

□

□

x

x

22

Végül kinyomtathatjuk a térképünket, de mielőtt nyomtatnánk,

gondoljunk a környezetre!


Gratulálunk!




23

Közepes nehézségű feladatok

Fekete gólyák

Bevezetés

Barcs – egy kis, tízezer lakosú város – a magyar-horvát határnál, a Dráva folyó partján

található. A Dráva folyó évtizedekig a Vasfüggöny mögött volt, ezért természeti értékei szinte

érintetlenek maradtak. Ennek következtében a Dráva folyó és ártere a Duna-Dráva Nemzeti

Park részeként lett kihirdetve 1996-ban.

A Nemzeti Park egyik legfontosabb védett faja a fekete gólya, amely a fészkét fákra építi.

Igen félénk és óvatos madár, nem úgy mint rokona, a fehér gólya. A Nemzeti Park

természetvédelmi tevékenységének következtében egyre több fekete gólya fészkel Barcs

körül.


Ebben a feladatban összehasonlíthatjuk a fekete és a fehér gólyák

élőhelyeit. A két faj fészkeinek térképen történő megjelenítésekor jól

látszanak az életmódbeli különbségek.

Egy részletes térképre és a fészkek koordinátáira van csak

szükségünk. Két adatbázist hozunk létre, amelyek segítségével

megjelenítjük a fészkeket a térképen. Ehhez mindössze a pontos

koordinátákat kell beírnunk a táblázatba.

Ha beírtuk a koordinátákat, akkor a táblázat használatával képesek

leszünk a fészkeket megjeleníteni a térképen. Ezután elvégezhetjük

az élőhelyekkel kapcsolatos elemzéseket


Tanár /

oktató

feladata

Tanuló /

résztvevő

feladata

Nyissuk meg Barcs térképét!

1 Nyissuk meg az ArcMap-et a Windows Start menüjéből! □ x



projektet később más számítógépen is meg lehessen nyitni.

50 □

x

3 Adjuk hozzá a világ topografikus térképét (world

topographic map) az online alaptérképkönyvtárból!

1 □ x

Készítsünk dBase táblázatokat, amelyekbe beírjuk a fészkek adatait!

4 Készítsünk két dBase táblázatot:

Nyissuk meg az ArcCatalog-ot, és készítsünk két új dBase

táblázatot! Mentsük el az egyiket “fehér gólyák”, a másikat

“fekete gólyák” néven!

25 □ x

5 Adjuk mindkét dBase táblázatot az ArcMap-hez! 1 □ x

6 Az ArcMap-ben mindkét dBase táblázatban az alábbi

oszlopokat állítsuk be:

Jobb kattintás a tartalomlistára, majd ‘Options’ > ‘Add

7 □ x

24

Fields’:

“X” (az X koordinátának, válasszuk a ‘double’ adattípust)

“Y” (az Y koordinátának, válasszuk a ‘double’ adattípust)

“Hely” (a fészkek helyének – fa, kémény, villanyoszlop -, válasszuk a ‘text’ adattípust)

Az elkészült dBase táblázatokat töltsük ki a fészkek adataival!

7 Töltsük ki a “fekete gólyák” adatbázisát a következő

adatokkal:

Field 1 Fekete gólyák

X Y

1 17,444757 45,995320

2 17,434812 45,995407

3 17,461605 45,994381

4 17,451435 45,980886

5 17,414306 45,939725

30 □ x

Töltsük ki a “fehér gólyák” adatbázisát a következő

adatokkal:

Field 1 fehér gólyák

X Y

1 17,419845 45,997539

2 17,422305 45,992759

3 17,474670 45,962174

4 17,478102 45,960871

5 17,448792 45,954610

30 □ x

Miután minden adatot bevittünk, megjeleníthetjük a

fészkeket a térképen.

25

8

A fehér és fekete gólyák fészkeinek megjelenítését a

térképen az ‘Add XY data’ funkcióval végezhetjük el.

Két új réteget hozunk létre: “fehér gólyák Event” és “fekete

gólyák Event” névvel.

24 □ x

Ha a fészkek nem a megfelelő helyen jelennek meg a

térképen, akkor valószínűleg a koordináták nem egyeznek

meg az ArcGIS-ben beállított koordináta rendszerrel.

Távolítsuk el az “Event layer”-t, állítsuk át a koordináta

rendszert a következőre: Geographic Coordinate system >

World > WGS 1984 (ne tévesszük össze a “WGS 1984

projected coordinate systems”-szel!), majd próbálkozzunk

újra!

41 □ x

9 Változtassuk meg a “fehér gólyák Event” és a “fekete gólyák

Event” rétegek szimbólumait: legyenek egymástól jól

elkülöníthetőek!

13 □ x

10 Közelítsünk rá a fészkekre, hogy megvizsgálhassuk az őket

körülvevő élőhelyeket!

Ehhez a vizsgálathoz akár a “World Imagery”-t is

hozzáadhatjuk az online alaptérképkönyvtárból. Ha

szerencsénk van, akkor a fészkeket körülvevő területek elég

részletesen látszanak ahhoz, hogy alaposan szemügyre

vehessük őket az íróasztalunk mögül.

11

1

□

□

x

x

26

Könnyebb azonosítani a fészkeket, ha a sorszámuk is látható a térképen. Ezért most

feltüntetjük őket.

11 Jelenítsük meg a fészkek sorszámait! 26 □ x

A fészkekhez hivatkozást (fényképet) is adhatunk.

12 Adjunk hivatkozásokat a “fehér gólyák” és a “fekete gólyák”

fészkelő helyeihez! A fényképek a feladat mappájában

találhatóak.

14 □ x

Fejezzük be az adattáblázatunkat, azzal, hogy beírjuk a fészkek helyeit is (fa, kémény,

villanyoszlop).

13 A fészkekről készült fotók alapján be tudjuk írni a

táblázatba, hogy hol találhatóak (fa, kémény, villanyoszlop).

Nyissuk meg a “fehér gólyák Event” attribútum tábláját, és

írjuk be az adatokat!

Nyissuk meg a “fekete gólyák Event” attribútum tábláját, és

írjuk be az adatokat!

30 □ x

14

Tegyük közzé a munkánkat az ArcGIS Online segítségével! 46 □ x

Elemzés

Hol laknak a fehér és fekete gólyák? Látunk-e jelentős

különbséget az életmódjukban a térkép alapján?

Mi a véleményünk az erdők védelméről a Duna-Dráva

Nemzeti Parkban?

27

Ipari övezetek


Ebben a feladatban a Geel város (Belgium, Flandria) elkerülő útja mentén elhelyezkedő ipari

övezeteket fogjuk tanulmányozni. Az ipari övezetekről a helyi önkormányzat honlapjáról, ill. a

diákok terepgyakorlata alkalmával gyűjtöttünk információt. A különböző adatokat a következő

térképrétegekben fogjuk megjeleníteni:

- Az ipartelepek és nevük

- Az itt működő cégek száma

- Az itt dolgozók száma

Ezen információkat nagyon szemléletesen lehet megjeleníteni a térképeken, miután az

adatokat bevittük egy megfelelő adattáblázatba.


Tanár /

oktató

feladata

Tanuló /

résztvevő

feladata





50 □

x

3 Adjuk hozzá a világ topográfiai térképét (“world topographic

map”) az online alaptérképkönyvtárból!

1 □ x

Most egy új réteget fogunk létrehozni, amelyen berajzoljuk az ipari övezeteket. Az ipari

övezeteket poligonként fogjuk megrajzolni, ezért a “polygon”-t válasszuk ki a listából!

4 Hozzunk létre egy új réteget az ArcCatalog-ban:

- válasszuk a “feature type: polygon” -t

- mentsük a réteget “ipari övezetek” néven

20 □ x

5 Adjuk az ArcMap-hez az “ipari övezetek” réteget! 1 □ x

6 Az ArcMap-ben az “ipari övezetek” réteg dBase

táblázatában a következő oszlopokat hozzuk létre:

- “övezet” (az ipari övezetek neve kerül ide, adattípus:

‘text)

- “cégek száma” (a telepen található cégek száma,

adattípus: ‘long integer’)

- “dolgozók” (a telepen dolgozók száma, adattípus:

‘long integer’)

7 □ x

Így létrehoztuk azt a réteget, ahová berajzolhatjuk az ipari övezeteket és beírhatjuk az

adatokat.

7 Nyissuk meg a következő linket:

http://geo-vlaanderen.agiv.be/geo-vlaanderen/bedrijventerreinen/

Itt megtaláljuk Flandria térképét.

□ x

http://geo-vlaanderen.agiv.be/geo-vlaanderen/bedrijventerreinen/

28

Nagyítsunk rá Geelre, (a piros téglalap jelzi a lenti

térképen), és tanulmányozzuk az ipari övezetek pontos

elhelyezkedését!

8 Nagyítsunk az ArcMap-ben a saját alaptérképünkre, és

azonosítsuk be az ipari övezeteket az elhelyezkedésük

alapján!

11 □ x

9 Rajzoljunk körbe néhány ipari övezetet poligonként “ipari

övezetek” rétegben, és írjuk be a megfelelő neveket az

adattáblázat “övezet” oszlopába! Töltsük ki a többi oszlopot

is a cégek és a dolgozók számával!

Szerencsére a helyi diákok terepgyakorlaton voltak

Geelben, és összegyűjtötték a szükséges adatokat,

amelyeket az alábbi táblázatban láthatunk. Ezeket most

csak át kell másolnunk a saját táblázatunkba.

Övezet neve Cégek száma* Dolgozók

száma*

Veldstraat 5 12

Fabrieksstraat 2 35

Technologiezone 6 125

Rijn 1 5 * Ezek az adatok nem valósak, csak a feladathoz lettek kitalálva.

12 □ x

Miután megrajzoltuk az ipari övezeteket, és beírtuk az adatokat, eljött az idő, hogy az

adatokat grafikonok segítségével ábrázoljuk a térképen.

10 Jelenítsük meg az ipari övezetek neveit a térképen! 26 □ x

11 Hozzunk létre oszlopdiagramokat a térképen, amelyek az

ipari övezetekben található cégek és az ott dolgozók

számát ábrázolják!

23 □ x

12 Hozzunk létre két földrajzi térképet, amelyeken

szerepelnek a grafikonok! Tegyünk rá északjelet,

jelmagyarázatot és méretarányt is!

Az első térképen ábrázoljuk a cégek számát

22

□ x

29

oszlopdiagram segítségével!

A második térképen az ipartelepeken dolgozók számát

jelenítsük meg oszlopdiagramok segítségével!

Igény szerint a térképet ki is lehet nyomtatni.

19

13 Tegyük közzé a munkánkat az ArcGIS Online

segítségével!

46 □ x

Gratulálunk! Elkészült a saját térképünk!

30

A csapvíz keménysége

Bevezetés:

A vizet “keménynek” nevezzük, ha sok oldott anyagot,

különösen sok kálciumot és magnéziumot tartalmaz. A

kemény víz nem káros az egészségre, de több szappant és

szintetikus mosószert igényel mosáskor és mosogatáskor.

A kemény víz vízkövesedést okoz a kazánokban és ipari

berendezésekben, amelyet gyakran csak vegyszerekkel

lehet eltávolítani…

A keménységet az ún. német keménységi fokban fejezzük

ki (°nk). Egy német keménységi fok 10 mg kálcium-oxidot

jelent egy liter vízben. (Ez egy liter vízben 17.848 mg

kálcium-karbonáttal egyenértekű, azaz 17.848 ppm.)

A szabvány szerint a víz:

• Nagyon lágy: < 4 °nk

• Lágy: 4-8

• Közepesen lágy: 9 -18

• Kemény: 19-30

• Nagyon kemény: >30


Ebben a feladatban a Barcs körüli csapvizek keménységét fogjuk megjeleníteni a térképen.

Barcs – egy tízezer lakosú kisváros – a magyar-horvát határon, a Dráva folyó partján

található. A Dráva a térség lakossági szennyvizeinek végső befogadója.

A Dráva folyó és ártere az 1996-ban létrehozott Duna-Dráva Nemzeti Park egyik

legértékesebb része, ezért nagyon fontos a folyó vizének védelme.

A keménységet a mosószerekhez adott tesztcsíkkal mértük.


Tanár /

oktató

feladata

Tanuló /

résztvevő

feladata

Először is nyissuk meg Barcs térképét!




projektet később más számítógépen is meg lehessen

nyitni.

50 □

x

3 Adjuk hozzá a világ topografikus térképét (world

topographic map) az online alaptérképkönyvtárból!

1 □ x

Most egy új réteget fogunk létrehozni a folyónak, és egy dBase táblázatot a mérési

pontok számára.

31

4 Hozzuk létre a réteget és a dBase táblázatot:

1. New Shapefile: Dráva folyó (polyline)

2. New dBase Table: Keménység (dBase table)

20

25

□

□

x

x

5 Adjuk a réteget és a dBase táblázatot az ArcMap-hez! 1 □ x

A következő lépésben megrajzoljuk a Dráva folyót.

6 Kezdjük el megrajzolni a folyót a térkép bal feléről

kezdve! Kattintsunk a bal gombbal minden egyes

töréspontnál! Ha végeztünk, kattintsunk duplán a vonalra

(a folyóra)!

12 □ x

7 Változtassuk meg a Dráva folyó jelölését (a rajzolt

vonalat)!

Jobb kattintás a szimbólumra, és válasszuk a

következőket:

Category: ‘Navigable river’ (kategória: hajózható

folyó)

Color: dark blue (szín: sötétkék)

Width: 10 (vonalvastagság: 10)

Végül kattintsunk az ‘OK’ gombra!

13 □ x

Most elkészítjük a “keménység” adatbázisát.

8 A következő oszlopokat állítsuk be:

“X” (az X koordinátához, válasszuk a

‘double’adattípust)

“Y” (az Y koordinátához, válasszuk a ‘double’

adattípust)

“keménység” (a mért értékekhez, válasszuk a

‘short integer’ adattípust)

7 □ x

9 Töltsük ki táblázatot a mérési adatokkal:

Open Editor – Start Editing

Field 1 Mérési pontok

X Y Keménység

(német

keménység)

1 17,420409 45,994650 13

2 17,459169 45,961037 21

3 17,492057 45,962963 23

4 17,421247 45,956186 22

5 17,462062 45,938945 36

6 17,489103 45,929169 34

30 □ x

‘Save edits’ - ‘Stop editing’

Most megjelenítjük a mérési pontokat a térképen.

32

10 A mérési pontokat az ‘Add XY data’ használatával tudjuk

megjeleníteni.

Ekkor egy új rétegünk keletkezik: “Keménység Event”.

24 □ x

11 Változtassuk meg a “Keménység Event” réteg

szimbólumát!

13 □ x

Most a mérési pontok keménységre vonatkozó adatait jelenítjük meg a térképen.

12 Jobb kattintás a ”keménység Event” rétegre - ‘Properties’

– ‘Labels’.

Kattintsunk a ‘Label features…’-re, és válasszuk a

“Keménységet” a ‘Label Field’-nél!

26 □ x

13 Tegyük közzé a munkánkat az ArcGIS Online

segítségével!

46 □ x

GIS elemzés

14 Látunk valamilyen jelentős különbséget a keménységi

adatok között, ha a térképre tekintünk? Hol vannak a

legmagasabb értékek?

Mi az összefüggés a keménység értékei és a szükséges

mosószer mennyisége között?

Vajon a mosószerek mennyisége hatással lehet a Duna-

Dráva Nemzeti Park felszíni és felszínalatti vizeinek

minőségére?

x x

33

Földrengések Görögországban

Bevezetés:

Görögország mindig is a szeizmolóialag legaktívabb országok egyike volt, és Európában

most is a legaktívabb országok közé tartozik. Ezért a földrengések térbeli (földrajzi)

eloszlásáról, méretéről és helyzetéről, valamint a nagyságáról szóló 1901-2009 közötti

adatok nagyon fontosak Görögország számára.

A Földközi-tenger keleti részén három kőzetlemez találkozik, az Eurázsiai, az Afrikai és az

Arábiai. A nagyobb lemezek mozgása kisebb lemezeket mozdít meg, és ezeknek a

kislemezeknek az alakja és mozgása határozza meg a földrengések helyét és nagyságát a

régióban.

Dél-Görögországban a szeizmotektonikai tevékenységért elsősorban az Afrikai lemez és a

viszonylag kicsi Hellén-Török lemez egymáshoz képest történő mozgása felel.

A közép- és észak-görögországi sekélyebb (50 km-nél kisebb mélységű) földrengések

tübbsége az Eurázsiai lemez és a kis Égei-tengeri lemez ütközésének következményeképp

jön létre. Ez a kis lemez az Eurázsiai lemezhez képest délnyugati irányba mozog 30 mm/év

sebességgel.

Az Afrikai lemez a Hellén-Török lemez alá bukik a Hellén ív mentén: nyugatról,

Peloponnesus felől Krétát és Rodoszt érintve halad Nyugat-Törökország felé kb. 40 mm/év

sebességgel. A két lemez törésvonala mentén kisebb (50 km-nél kisebb mélységű)

földrengések fordulnak elő.

Közepes mélységű (50 km-nél nagyobb mélységű) földrengések ott fordulnak elő, ahol az

Afrikai lemez Közép-Görögország, a Dodecanese és Cyclades-szigetek alá bukik.


Ebben a feladatban a tanulók vizuálisan megjelenítik a Görögország területén előforduló

földrengések térbeli eloszlását. Lokalizálják azokat a területeket, ahol jelentős szeizmikus

aktivitás tapasztalható Görögországban, és összefüggést keresnek a földrengések és a

tektonika lemezek, ill. a törésvonalak között. Végül megnevezik azokat a városokat, amelyek

földrengés veszélyének vannak kitéve.

34


Tanár /

oktató

feladata

Tanuló /

résztvevő

feladata

1 1. lépés

Nyissuk meg az ArcMap-et (dupla kattintás az Asztalon

lévő ArcMap ikonra)! Amikor az indítási párbeszédpanel

megjelenik, válasszuk az “A new empty map” opciót, és

kattintsunk az ‘OK’ gombra!

x




50 □

x

3 Adjuk hozzá a “sat_pedagogue.tif” réteget!

Figyeljük meg alaposan a térképet, és válaszoljunk az

alábbi kérdésekre:

1. Jelöljük meg (írjuk fel) azokat a helyeket, ahol véleményünk szerint földrengések fordulhatnak elő!

2. Mi alapján válaszottuk ki ezeket a helyeket?

3. Melyik nagyvárosok vannak ezeknek a helyeknek a közelében?

1

□ x

4 2. lépés

Az ArcGIS segítségével hasonlítsuk össze a

földrengésekkel kapcsolatos feltételezéseinket a valós

adatokkal!

Távolítsuk el a “sat_pedagogue.tif” réteget úgy, hogy

kivesszük a pipát a neve melletti jelölőnégyzetből!

Adjuk hozzá a SEISMOI.shp és az “akto.shp” rétegeket is!

1

□

x

35

A térképen megjelenő pontok azoknak a földrengéseknek a

helyét jelölik, amelyek 1901 januárja és 2009 szeptembere

között történtek, és nagyságuk a Richter skálán 4,0 vagy

annál nagyobb volt.

1: Ott vannak a földrengések, ahol gondoltuk? Melyik

területeket jelöltük meg helyesen?

Q2: Milyen mintázatokat látunk a térképen?

Most adjuk hozzá a “Fault.shp” réteget!

3: Hol fordulnak elő földrengések? Meg tudjuk magyarázni

miért? Milyen összefüggés van a földrengések és a

görögországi szeizmotektonika között?

3. lépés

Többet tudhatunk meg a pontok által jelölt földrengésekről,

ha megnyitjuk az “Earthquakes” réteg attribútum tábláját.

1

28

□

□

x

x

36

Nyissuk meg a “SEISMOI.shp” attribútum tábláját! Itt

láthatjuk az összes adatot, amely a pontokkal jelölt

földrengésekre vonatkozik. Görgessünk lejjebb, hogy több

adatot lássunk!

Kattintsunk a “DEPTH” nevű mezőre (oszlop fejléc). Ez az

oszlop tartalmazza a földrengések mélységének adatait.

Állítsuk be, hogy az adatok a legmélyebbtől a

legsekélyebbig legyenek sorba rendezve!

Most a mélységük szerint fogjuk csoportosítani a

földrengéseket a térképen (jobb kattintás: ‘SEISMOI’ –

‘Properties’ – ‘Symbology’, aztán ‘Quantities’ - ‘Graduated

symbol’, a ‘Fields Value’-nál válasszuk a “DEPTH”-et). Ha

meg akarjuk változtatni a kategóriák számát, akkor ezt a

“Classes” mezőben és a “Classify” gombra kattintással

tehetjük meg.

Ha úgy tetszik, fokozatos színskálát is (“Graduated colors”)

31

342a

342b

□

□

□

x

x

x

37

is beállíthatunk, hogy a földrengések kategóriáit különböző

színekkel jeleníthessük meg a térképen.

A különböző kategóriák elhelyezkedése alapján próbáljunk

meg válaszolni az alábbi kérdésekre:

Q4: Hol fordulnak elő Görögországban a) kis mélységű

földrengések (fókuszmélység kisebb 50 km-nél), b) közepes

mélységű (fókuszmélység 50 és 100 km között) és c)

nagyon mély földrengések (fókuszmélység nagyobb, mint

100 km)?

Q5: Hol fordulhatnak elő Görögországban a nagy pusztítást

okozó földrengések?

Nézzük meg az alábbi honlapokat, hogy többet

megtudhassunk a görögországi földrengésekről:

http://www.gein.noa.gr/index-en.htm

http://earthquake.usgs.gov/regional/world/historical_country.

php#greec

http://geophysics.geo.auth.gr/the_seisnet/WEBSITE_2005/

REAL_TIME_MAPS/index_en.htm

5

4. lépés:

Most pedig a Richter-skála szerinti erősségük alapján fogjuk

csoportosítani a földrengéseket.

Ugyanazokat az utasításokat kövessük, mint a 3. lépésben!

http://www.gein.noa.gr/index-en.htm

http://earthquake.usgs.gov/regional/world/historical_country.php#greec

http://earthquake.usgs.gov/regional/world/historical_country.php#greec

http://geophysics.geo.auth.gr/the_seisnet/WEBSITE_2005/REAL_TIME_MAPS/index_en.htm

http://geophysics.geo.auth.gr/the_seisnet/WEBSITE_2005/REAL_TIME_MAPS/index_en.htm

38

Kattintsunk mindegyik kategória szimbólumára, és nyissuk

meg a ‘Symbol Selector’-t (szimbólum választó)! Állítsunk

be egy fokozatos színskálát (‘Graduated colors’) ugyanarra

a színre (pl. sötét pirostól a világos rózsaszínig)! A

szimbólumok méretét is megváltoztathatjuk kategóriánként.

Válasszuk ki a húsz legnagyobb földrengést az attribútum

táblából:

Állítsuk az adatokat csökkenő sorrendbe (“descending”)! A

‘Ctrl’ billentyűt nyomva tartva kattintsunk az első adat

melletti szürke négyzetbe, és húzzuk lefelé addig, míg az

első húsz adat kék színnel kijelölődik.

Amikor egy adatot kijelölünk az attribútum táblában, akkor a

hozzá tartozó pont is ki lesz emelve a térképen.

Húzzuk félre az attribútum táblát, hogy láthassuk a húsz

legnagyobb földrengést a térképen!

Végezhetünk másik keresést is a tulajdonságok alapján

(jobb kattintás a ‘SEISMOI’-ra, utána kattintás az ‘Open

Attribute Table’-re, az attribútum tábla alján pedig az

‘Options’-re, végül a ‘Select by Attributes’-ra).

31/35

□

x

6 5. lépés

Egy bonyolultabb keresést is végrehajthatunk, mint pl.:

"DEPTH" < 10 AND "RICHTER" >= 6, amely által az összes

10 km-nél mélyebb és 6-nál nagyobb erősségű földrengést

jeleníthetjük meg a térképen. A megadott szempontok

alapján kiválasztott földrengések kékkel lesznek kiemelve a

térképen és a táblázatban is.

Zárjuk be a ‘Select by Attributes’ párbeszéd panelt és az

attribútum táblát, hogy láthassuk a térképet!

6

□

x

39

6: Milyen mintázatokat látunk? Próbáljuk meg

megmagyarázni, hogy miért épp ott fordulnak elő a

legnagyobb és a kisebb földrengések, ahol a térképen látjuk

őket?

7: Az azonos erősségű földrengések közül melyik okozza a

legnagyobb pusztítást a felszínen a) a fókusz felett és b) az

epicentrumtól távolabb? A közepes mélységű vagy a kis

mélységű földrengés? Indoljuk meg a válaszainkat!

7 6. lépés

Keressünk nagyvárosokat, amelyek nagy, és amelyek kis

veszélynek vannak kitéve a szeizmikus aktivitás miatt!

Adjuk a térképünkhöz a “town-20000.shp” réteget, hogy

megjelenítsük azokat a városokat, amelyeknek a lakossága

nagyobb, mint 20.000 fő (attribútum táblázat: POP01)!

33

1

□

□

x

x

40

8: Soroljunk fel öt várost, amely nagy, és öt várost, amely

kis veszélynek van kitéve!.

Hozzunk létre egy 60 kilométeres pufferzónát a SEISMO rétegből általunk kiválasztott adatok körül!

A jobb átláthatóság érdekében a pufferzóna színe legyen

átlátszó. Válasszuk a “hollow” beállítást!

Az ArcMap most létrehoz egy új réteget, amely a

metszeteket fogja mutatni. Körülbelül így fog kinézni a

térképünk:

Tegyük közzé a munkánkat az ArcGIS Online segítségével! De előbb távolítsuk el a “sat_pedagogue.tif” térképet a háttérből, ha még mindig ott van a tartalomlistában (jobb

kattintás > ‘Remove’), a fájl mérete miatt!

9

46

□

□

x

x

8 7. lépés

Készítsünk egy földrajzi térképet, amely az 1959 és 2009

közötti földrengéseket ábrázolja! Adjunk hozzá északjelet,

22 / 6

□

x

41

jelmagyarázatot és léptéket is (ld. a következő képeket)!

Körülbelül így fog kinézni a térképünk.

Végül kinyomtathatjuk a térképünket, de mielőtt

nyomtatnánk, gondoljunk a környezetre!

19

□

x

Ezzel el is készültünk!

42

Vízminőség-vizsgálat

Bevezetés:

Bárki azt gondolhatná, hogy mivel a bolygónk felszínének 71%-át víz borítja, a vízhiány

problémája csak egy ízléstelen vicc. Az ijesztő adatok azonban megcáfolják ezt. A világ

egyötödének nincs hozzáférése ivóvízhez, és kétszer ennyi embernek nincsenek megfelelő

higiéniai körülményei. A biológiai sokféleség is egyre inkább károsodik a rossz vízminőség

miatt. Belgiumban például a nagy ökológiai jelentőségű Schelde folyó vízgyűjtőjének

vízminősége ma már közepesen rossznak számít. Az ipar, a mezőgazdaság és a

háztartások felelősek elsősorban a biológiai sokféleség jelentős csökkenéséért ezen a

területen. Ebből következik, hogy a vízgazdálkodás és a politika szerepe alapvető

fontosságú.

A Schelde vízgyűjtőjétől kezdve a pekingi talajvízig, mindenkinek a jobb és fenntartható

vízgazdálkodásért kellene küzdenie, hogy ezáltal megőrizzük a "Kék Bolygót". Fiataloknak

és felnőtteknek egyaránt felelősnek kell érezniük magukat, hogy tegyenek az ügy érdekében.


A következő feladat fő célkitűzése az, hogy jobban szemügyre vegyük a folyók és nagyobb

víztömegek vízminőségét, valamint, hogy vizuálisan ábrázoljuk a vizeink általános állapotát.

Ezért a tanulók először vízminőség vizsgálatokat fognak végezni különböző helyszíneken. A

megfigyeléseiket egy excel táblázatban rögzítik, majd pedig egy digitális térképen

megjelenítik. Ez azt jelenti, hogy helyszíneket kell megjelölni térképeken, koordinátákat kell

gyűjteni olyan eszközökkel, mint például a GPS.

A gyakorlat végén a tanulókat arra kérjük, hogy elemezzék a folyójuk adott részletét az

általuk létrehozott térképek és grafikonok alapján.

Azok a diákok, akik nem ismerik a földrajzi vetületi rendszereket, a feladat végén találnak

egy gyors áttekintést arról, hogy hogyan kell kezelni a koordinátákat. A földrajzi és a vetületi

koordinátarendszerek alaposabb megértése érdekében ajánljuk a vonatkozó szakirodalom

tanulmányozását! Ezek könnyen hozzáférhetőek az interneten és a könyvtárakban.

Kellékek: A kezdéshez az alábbi shapefile-okat biztosítjuk a Schelde folyó vízgyűjtő területéről (Észak-Franciország, Belgium és Hollandia):

Riversegment.shp

Country_europe.shp

A Schelde folyó vizsgálatához már előkészítettünk egy táblázatot a vízmintavételi adatokkal.

A fájl neve: ‘sampling.xls’ (ebben az esetben nem kell terepmunkát végeznünk).

A feladat hossza:

Kétszer 50 perc, nem számítva az adatgyűjtést a terepmunka során (vízminőség-vizsgálat).

43


Tanár /

oktató

feladata

Tanuló /

résztvevő

feladata

1 Készítsük el a fájlt, amely a vízminőségi adatokat tartalmazza és

másoljuk be az ArcMap-be!

A mérést követően a következő adatokat kell rögzítenünk a

fájlunkba:

- A csoportvezető neve

- A vízfolyás neve

- Dátum

- Idő

- X koordináták (UTM)

- Y koordináták (UTM)

- Időjárás

- Hőmérséklet (° C)

- Savasság

- Nitrát (mg / l)

- Foszfát (mg / l)

- Oxigén (mg / l)

- Átlátszóság (cm)

- Biotikus index (0-10)

Tanárok figyelmébe: Az ArcMap-nek problémája lehet a hosszú

fájlnevekkel, a speciális karakterekkel és a szóközökkel. Azt

javasoljuk, hogy minél rövidebb és ékezetmentes (pl. angol) neveket

írjunk az oszlopfejlécekbe. Ezért a fent felsorolt mérési adatok neveit

egyszerűsíteni kell (pl. name, waterbody, date, hour, x, y, weather,

temp, acidity, nitrate).

Megjegyzés: Excel-ből történő importálás esetén az ArcMap-nek

problémája lehet az “hour” (“óra”) formátumú cellákkal is. Ezért az

Excel-ben a dátumok és időpontok esetében “text” formátumot

használjunk inkább az “hour” helyett!

Így néz ki az Excel fájl az ArcMap-be történő importálás előtt.

2 □ x


44

3 Mentsünk el relatív elérési útvonalakat az adatforrások eléréséhez!

Ez nagyon fontos ahhoz, hogy az elkészült projektet később más

számítógépen is meg lehessen nyitni.

50 □

x

4 A projekt mentése

Mentsük el a projektünket ArcMap dokumentumként (pl.

‘WaterAnalysis.mxd’), így bármikor abba tudjuk hagyni a munkát

adatvesztés nélkül.

Tanárok figyelmébe: A munka során folyamatosan mentsük a

projektünket. Ne felejtsük el a tanulókat erre figyelmeztetni!

21

□

x

5 A koordinátarendszer beállítása

Abban az esetben, ha különböző koordinátarendszerben lévő

adatokat használunk, javasolt a Data Frame menüt egy

hagyományosabb rendszerre beállítani.

Például előfordulhat, hogy az alaptérkép valamely országos

rendszerben készült (pl. Belge Lambert 1972), míg a terepi adatok

egy másik (pl. UTM WGS 1984) rendszerben kerültek rögzítésre.

Ezért állítsuk be a Data Frame referencia rendszert a ‘Data Frame

Properties’–re történő klikkeléssel a ‘View’ menüben! Például, ha a

projekt Belgiumból, Franciaországból és Hollandiából származó

adatokat használ, akkor a ‘Coordinate System’ fül alatt válasszuk a

‘Predefined’ majd a ‘Projected Coordinate Systems’ > ‘UTM’ >

‘WGS 1984’ > ‘WGS 1984 UTM Zone 31N.prj’ beállításokat!

A ‘Zone 31N’ Belgiumból, Franciaországból és Hollandiából is

tartalmaz területeket.

41

x

□

6 Fájl hozzáadása

Adjuk az ArcMap-hez az shapefile-okat (ld. bevezetőben a

„Kellékek” rész)!

Akár a világ topográfiai térképét (world topographic map) is

hozzáadhatjuk az online alaptérképkönyvtárból.

Tanárok figyelmébe: az alaptérképnek georeferálva kell lennie az

egymást átfedő földrajzi adatok miatt. Ezért, ha nincs georeferálva,

először ezt kell elvégezni.

1

40

□

x

x

□

7 Az 1. lépésben elkészített táblázat importálása (mérési adatok

és helyszínek) az adattáblázatból az 'Add XY Data' használatával.

Megjegyzés: a koordinátarendszer helyes beállítása nagyon fontos,

mikor az adatainkat importáljuk az ArcMap-be. Jelen feladatban az

‘UTM WGS 1984’ rendszer használatát javasoljuk. Ezért állítsuk be

24 □ x

45

a referencia rendszert a 'Select' gombra történő klikkeléssel, és

válasszuk a következő beállításokat: 'Projected Coordinate Systems'

> 'UTM' > 'WGS 1984' > 'WGS 1984 UTM Zone 31N.prj'.

Jó tudni: a szerkesztő rész megnyitását követően az Excel fájlok

oszlopaiból az adatokat egy egyszerű “copy-paste”-tel (“másolás-

beillesztés”) dbf táblába lehet másolni Ez sokszor megkönnyíti a az

adatok bemásolását az ArcMap-be.

8 Adatok exportálása

Miután az adatokat bemásoltuk az ArcMap-be, egy új réteg fog

megjelnni a tartalomlistában. Célszerű ezt az új réteget shapefile-

ként elmenteni. Figyeljünk arra, hogy az 'All Features' –t exportáljuk,

és nevezzük el az új shapefile-t pl. 'Sampling.shp'-nak. Adjuk hozzá

ezt a shapefile-t az ArcMap-hez!

Megjegyzés: Ha szükséges, akkor megváltoztathatjuk a mérési

adatok szimbólumait, hogy jobban láthatóak legyen a térképen.

Az ArcMap képernyője a mintavételi helyekkel

48

13

□

□

x

x

9 Földrajzi térkép készítése

Változtassuk meg úgy a szimbólumokat, hogy jól lehessen látni, hol

a legmagasabb, és hol a legalacsonyabb a biotikus index értéke!

Számos lehetőség van a változó értékek térképen történő

megjelenítésére. Most két módszert ismertetünk.

Ha csak néhány mintavételi helyünk van, akkor azt javasoljuk, hogy

változtassuk meg a feliratokat a “Unique Values” (egyedi értékek)

segítségével, és állítsuk be őket úgy, ahogy azt az alábbi képen

lehet látni. Ha szükséges, akkor a könnyebb értelmezhetőség

érdekében megfordíthatjuk a szimbólumokat (jobb-klikk a ‘Symbol’

fülre > “Flip symbols”, pl. a piros a nagyon rossz, a zöld a jó

vízminőséget jelezheti).

22

17

□

□

x

x

46

Példa arra, hogy hogyan lehet a biotikus indexet térképen egyedi értékek

alapján osztályozni.

Ha sok mintavételi pontunk van, akkor a fokozatosan növekvő

méretű szimbólumok (“Graduated symbols”) használata lehet a

legmegfelelőbb.

Példa arra, hogy hogyan osztályozzuk a biotikus indexet fokozatosan növekvő méretű szimbólumokkal.

10 Jelmagyarázat, északjel és cím megjelenítése a térképen

Válasszuk ki az “Insert” funkciót a fő menüből jelmagyarázat, az

északjel és a cím beszúrásához. A jelmagyarázat esetében a réteg

nevét átírhatjuk “Biotikus Index”, a mezőt pedig átnevezhetjük

22 □ x

47

“Vízminőség”-re, hogy a jelmagyarázatnak biztos helyes legyen a

címe. Ehhez duplán kell a réteg és a mező nevére kattintani a

tartalomlistában, amint azt az alábbi kép mutatja.

(a) (b)

Az (a) ábra mutatja az ArcMap könyvtárát, a (b) ábra azt mutatja, hogy

hogyan néz ki a jelmagyarázat a térképi nézeten.

11 A térképi elemek feliratozása

Adjunk a térképen lévő összes ponthoz valamilyen egyedi feliratot,

pl. a mérési hely számát, a mérési eredményt, vagy a vízfolyás

nevét! Azonban ez utóbbi nem igazán jó megoldás, ha ugyanazon a

vízfolyáson több mérési pontunk is van. Ez a felirat-mező fog

kapcsolatot teremteni a térképen lévő pontok és grafikonok között,

amiket a következő lépésekben fogunk létrehozni.

26

□

x

12 Grafikon megjelenítése a térképen

Az előző lépésben a biotikus index értékét jelenítettük meg a

térképen. Azonban célszerű lenne ábrázolni a víz hőmérsékletét és

a fizikai-kémiai paramétereit is (oxigén-, foszfát- és nitráttartalom,

savasság és átlátszóság). Ezeket az adatokat egy a térkép alá

beszúrt grafikonon jeleníthetjük meg.

Váltsunk át térkép (layout) nézetre!

(1) Készítsünk grafikont a kémiai tulajdonságokból a következő

beállításokkal:

- Graph type: 'Vertical bar' (“függőleges oszlop”)

- Value field: 'NITRATE'

- Label field: 'ID or water body' - Bizonyosodjunk meg arról, hogy kipipáltuk a 'Show labels'

jelölőnégyzetét

- Színnek válasszuk a 'Custom'-ot a legördülő listából!

- Kattintsunk duplán az ablak aján lévő 'Vertical Bar' fülre, és

adjunk nevet a a grafikonnak!

36 □ X

48

- Adjunk hozzá egy új adatsort, és ismételjük meg ezeket a

lépéseket az oxigénnel és a foszfáttal is!

Screenshot az oszlopdiagram beállításáról ArcMap-ben

- Ezután adjunk nevet a grafikonnak (pl. Kémiai

tulajdonságok), a baloldali tengelyt nevezzük el 'mg/l'-nek,

mert ez a kémia tulajdonságok mértékegysége!

- Miután befejeztük a műveletet, a grafikon egy új ablakban fog

megjelenni. Ha meg szeretnénk jeleníteni a térképen, akkor

jobb kattintás után válasszuk az 'Add to layout' opciót.

- A térképen bárhova helyezhetjük a grafikont.

(2) Készítsünk grafikont a hőmérséklet, az átlátszóság és a

savasság értékeiből:

- Ismételjük meg ugyanazokat a lépéseket, mint a kémiai

tulajdonságoknál, de ezúttal három külön grafikont

készítsünk! Mivel csak egy változó van mindegyik

grafikonunkban, ezért nem kell kipipálni az 'Add to legend'

jelölőnégyzetét. Adjuk a következő neveket a grafikonoknak:

‘Hőmérséklet’, ‘Átlátszóság’ és ‘Savasság’! A függőleges

tengelyeket pedig értelemszerűen 'Celsius'-nak, 'cm'-nek és

'pH'-nak nevezzük el!

Ebben a pillanatban egy térképünknek és négy grafikonunknak kell

lennie az ArcMap-ben. Úgy helyezzük el a térképet és grafikonokat,

hogy jól áttekinthető összképet kapjunk! Ha meg akarjuk változtatni

egy grafikon tulajdonságait, akkor kattintsunk duplán a grafikonra, és

meg fog nyílni a grafikon tulajdonságait mutató ablak.

49

Megjegyzés: Ha meg szeretnénk változtatni a grafikon méretét és

formáját, akkor kattintsunk duplán a grafikonra, és kapcsoljuk ki a

'Preserve Aspect Ratio' beállítást a 'Size and Position' fül alatt!

Screenshot az elkészült térkép és a négy grafikon elrendezési nézetéről.

13 A térkép exportálása

Ha elégedettek vagyunk a térképünkkel, akkor exportálhatjuk

és/vagy kinyomtathatjuk (de nyomtatás előtt gondoljunk a

környezetre).

Tegyük közzé a munkánkat az ArcGIS Online segítségével!

19

42

46

□

□

□

x

x

x

Ezzel el is készültünk! Készítettünk egy szép térképet, amely grafikonokat is tartalmaz. Milyen

következtetéseket tudunk levonni, ha jobban megnézzük? Biztató, amit látunk, vagy inkább ijesztő? Mit

gondolnak a tanulók a környezetük vízminőségéről? Tudják a tanulók, hogy egyes régiókban miért

szennyezettebbek a felszíni vizek (ipartelepek, mezőgazdaság, szennyvíz, stb.)? Beszéljük meg a diákokkal

a lehetséges lépéseket és intézkedéseket a vízminőség javítása érdekében!

50

Áttekintés a koordináta-rendszerekről

Ahhoz hogy pontokat vehessünk fel az ArcMap-ben, alapvető fontosságú, hogy ismerjük az

adott pontok koordinátáit, és, hogy ezek a koordináták megfelelő vetületi rendszerben

legyenek. Ez sokszor azon múlik, hogy milyen területet vizsgálunk, milyen adatokkal

dolgozunk, milyen GPS-t és térképet használunk. A következő rész egy rövid útmutató a

pontkoordinátákkal kapcsolatban.

Két fő típusa van a pontkoordinátáknak: földrajzi koordináta-rendszerek (szélesség (φ),

hosszúság (λ)); és a tervezett (vagy más néven Descartes-féle vagy geocentrikus)

koordináta-rendszerek (X,Y). Az alábbi listában példákat láthatunk azokra a

pontkoordinátákra, amelyek gyakran előfordulnak Belgiumban, Franciaországban és

Hollandiában:

- ETRS89 vagy WGS84

pl.: φ =50 ° 39'03.26912 ", λ = 4 ° 22'07.49841" h = 143,146 m

- Universal Transverse Mercator (UTM ETRS89, WGS84 vagy ED50)

pl.: X = 5764515,741 m, Y = 592150,939 m

- LAMBERT72 (régebbi belga térképeken fordul elő gyakran)

pl.: X = 148 920 m, Y = 153 920 m, H = 100 m

- LAMBERT2008 (újabb belga térképeken)

pl.: X = 650 002,211 m, Y = 648 920,654 m, H = 100 m

- NTF LAMBERT I, II, III vagy IV (francia térképekre jellemző)

pl.: X= 601 000 m, Y= 2 429 600 m, H=100 m

- Rijksdriehoeksmeting (RD) - Normaal Amsterdams Peil (NAP), RDNAP vagy RDNAPTRANSTM (holland térképekre jellemző)

pl.: X = 83 335,777 m, Y = 448 877, 638 m, H = 100 m

Az interneten számtalan ingyenes alkalmazást találhatunk, amelyek segítségével átválthatjuk

a pontkoordinátáinkat az egyik vetületi rendszerből a másikba. A belga Nemzeti Földrajzi

Intézet például létrehozott egy ingyenes szoftvert, amelynek cConvert a neve, és a

honlapjukról letölthető (http://www.ngi.be/). A francia és a holland Nemzeti Földrajzi Intézetek

pedig a következő alkalmazásokat ajánlják:

CIRE (http://professionnels.ign.fr/documentDossiers.do?idDoc=5352513&siteId=5059300) és

Coördinatie Calculator Versie 4.1 (letölthető a http://www.rdnap.nl/ honlapról).

Tehát azt a koordináta rendszert kell használnunk, amelyik a legjobban illik az

érdeklődésünk tárgyához és a vizsgálatunk céljához. Ehhez a feladathoz minden

pontkoordinátát az UTM WGS84 vagy a UTM ETRS89 rendzszerben vettünk fel, mert ezek a

rendszerek univerzálisak.

http://www.ngi.be/

http://professionnels.ign.fr/documentDossiers.do?idDoc=5352513&siteId=5059300

http://www.rdnap.nl/

51

Feladatok haladóknak

Génmódosított kukorica

Bevezetés:

Belgiumban a Leuveni Katolikus Egyetem Alkalmazott Biotudományok és Mérnöki Karának

Mezőgazdasági és Élemiszeripari Központjában néhány évvel ezelőtt kutatásokat végeztek a

génmódosított gabona Európában történő alkalmazásának lehetséges gazdasági

következményeivel kapcsolatban. A kutatás az Európai Bizottság SIGMEA projektje

keretében történt.

Az európai termelők rendkívüli módon tartanak attól, hogy a genetikailag módosított (GM)

gabonák és a hagyományos gabonák kereszteződhetnek, ha engedélyezik a GM

gabonafélék alkalmazását. Ha a nem-GM kukorica beporzódik a GM növények által, akkor

azok a termelők, akik igazoltan nem-GM kukoricát termelnek, nem fogják tudni eladni a

termést GM-mentesként, és így a nem-GM piaci felárat örökre elveszítik. A projekt keretében

esettanulmányként azt vizsgálták, hogy milyen gazdasági következményekkel járna, ha

elkezdenének GM repcét termeszteni a franciaországi Beauce régióban. A szimulációhoz

egy GIS adatsort használtak fel, amely a régió repceföldjeiről tartalmazott információkat.

A kutatás során azt vizsgálták, hogy mennyi nem-GM repceföldet tud beporozni a GM pollen,

ha feltételezzük, hogy a pollen max. 50 méterre tud eljutni. Ezt az elemzést három adattal

végezték el: egyszer 25%-os aránnyal (azaz a térségben a GM repce 25%), majd 50%-os, ill.

75%-os aránnyal.


Ebben a feladatban mi is hasonló szimulációt fogunk elvégezni. Abból a feltételezett

helyzetből fogunk kiindulni, hogy a terület 50%-a GM kukorica, és azt is feltételezzük, hogy a

pollen 50 méterre tud eljutni. Esettanulmányunkban egy olyan GIS adatbázist fogunk

használni, amely 56 kukoricaföldet tartalmaz a belgiumi Geel környékén. Először a GIS-t arra

fogjuk használni, hogy megállapítsuk mennyi nem-GM földet tudnak beszennyezni a GM

növények. Azután ezeket az adatokat összevetjük valódi terméshozamokkal és árakkal,

hogy kiszámítsuk a feladatunkban szereplő területeken a várható veszteségeket.

52


Tanár /

oktató

feladata

Tanuló /

résztvevő

feladata

1 Nyissuk meg az ArcMap-et a Windows Start menüjéből! x




50 □

x

3 Adjuk hozzá “Maizefields.shp” réteget az ArcMap-hez:

Ha úgy tetszik, adjuk hozzá

a “16Map.tif” réteget is,

hogy a kukoricafüldek

látszódjanak a térkép felett

(lásd az ábrát)!

Fontos: Valószínűleg nincs

engedélyünk a szerveren

található fájlok

szerkesztéséhez, ezért

először el kell menteni a réteget a saját könyvtárunkba (jobb

kattintás a rétegre > “Data” > “Export Data” > válasszuk ki a

megfelelő mappát és mentsük “Maizefields.shp” néven).

1

□

x

Az 50%-os GM alkalmazást egy két oszlopos Excel táblázat létrehozásával fogjuk

szimulálni. Az első oszlop neve legyen “Fieldnr”! Ezt az oszlopot használva a táblázatot

később össze fogjuk kapcsolni a “Maizefields.shp” nevű réteggel. A második oszlopba,

amelynek a “GM” nevet adjuk, véletlenszerűen 0-t vagy 1-et írunk: az 1 jelenti a GM

területet, a 0 pedig a hagyományos (nem-GM) területeket.

4 Adjunk egy “Surface” nevű oszlopot a “Maizefields.shp” réteg

attribútum táblájához! Válasszuk a “float” adattípust!

7 □

x

5

Így hozzuk létre az Excel fájlt:

- Nyissunk meg egy új Excel munkalapot!

- Írjuk be az első sorba az első két oszlop nevét (“Fieldnr” és

“GM”)!

- A “Fieldnr” oszlopba fentről lefelé írjuk be 1-től 56-ig a

számokat (ezek jelzik a kukoricaföldek számát a

“Maizefields.shp” nevű rétegben)!

- A második oszlopot (“GM”) véletlenszerűen töltsük ki 0-

ákkal vagy 1-esekkel! A “RANDBETWEEN(0;1)” Excel-

funkciót is használhatjuk erre a célra.

- Mentsük el az Excel fájlt “GMadoption” néven!

2 □

x

6 Adjuk a “GMadoption” Excel táblázatot az ArcMap-hez! 1 □

x

53

7 Kapcsoljuk össze a “GMadoption” táblázatot a

“Maizefields.shp” réteggel!

Az összekapcsolás a közös mező, a “Fieldnr” alapján

történik.

3 □

x

Most pedig különítsük el a GM kukoricaföldeket a nem-GM kukoricaföldektől az ArcMap

segítségével!

8 Másoljuk és illesszük be a “Maizefields.shp” réteget kétszer a

rétegek közé, hogy három példányunk legyen belőle!

4 □

x

9 A két felső réteget nevezzük át “GMmaizefields”-re és “non-

Gmmaizefields-re”!

A rétegek neve alatti színes négyszögre kattintva

változtassuk meg a rétegek színét!

Megjegyzés: a mezők olyan színűek lesznek, mint a

tartalomlistában felettük lévő rétegnél beállított szín.

5 □

x

10 Kérdezzük le a rétegeket, hogy megbizonyosodjunk arról,

hogy a “GMmaizefields” csak a GM kukoricaföldeket mutatja

(GM=1), a “nonGMmaizefields” pedig a nem-GM

kukoricaföldeket (GM=0)!

Az ArcMap most a GM földeket srágával, a nem-GM földeket

pedig zölddel fogja jelezni.

6 □

x

Most ellenőrizzük, hogy a „GM” oszlopba véletlenszerűen beírt adataink (0 és 1) ránézésre

50% körüli megoszlást eredményeznek-e a GM és a nem-GM kukoricaföldek között.

54

Általában ezzel nem szokott különösebb probléma lenni. Nézzük meg az alábbi ábrát!

Az eloszlás ellenőrzésének másik módja, hogy

magát a táblázatot nézzük meg. Az 56

kukoricaföldből kb. 28-nak kellene GM területnek

lennie. Ha megnyitjuk a “GMmaizefields”

réteghez tartozó adattáblázatot,

megszámolhatjuk a GM földek tényleges számát.

De még, ha a GM és nem-GM földek számszerű

eloszlása pontosan 50-50% is, akkor is

előfordulhat, hogy a szimulált területen

egyenlőtlen eloszlást kapunk végeredménynek.

Ha például véletlenül több nagyobb kukoricaföld

is 0-s vagy az 1-es számozást kapja véletlenül,

akkor a nem-GM vagy a GM területek jelentősen

nagyobb arányben lesznek jelen, mint a tervezett 50%. A mellékelt példán jól látható, hogy

több nagyobb méretű kukoricaföld kapta az 1-es számozást, tehát a GM kukoricaföldek

sokkal nagyobb területet foglalnka el, mint a nem GM földek. Emiatt a jelen szimulációnk

lehet, hogy nem is alkalmas későbbi vizsgálatokra, ehhez vagy sokkal több szimulációt

kellene véghezvinni vagy el kéne kerülni a területek egyenetlen eloszlását.

Határozzuk meg a szimulációnkban a GM és nem-GM területek arányát! Az ArcMap-ben

automatikusan el lehet végezni ezeket a számításokat az adattáblázatban, csak úgy mint

más statisztikai számításokat pl. a gyakorisági eloszlást. Ezt fogjuk elvégezni a következő

lépésekben:

11 Számítsuk ki az ArcMap segítségével a területek arányát és

ellenőrizzük a statisztikai adatokat!

Hasonlítsuk össze a GM és nem-GM területek arányát! Az

eredménynek kb. 50-50% kell lennie.

8 □

x

12 Ha az eredmények nem metrikus mértékegységben jelennek

meg, akkor állítsuk át a térképünk mértékegységét (hogy

méterben mutassa az adatokat)!

15 □

x

Most az vizsgáljuk meg, hogy mely GM földek helyezkednek el a nem-GM földek 50

méteres körzetében! Ezek a területek okozhatnak problémát a nem-GM termelőknek, mivel

feltételezésünk szerint a pollen 50 méterre tud eljutni, és így be tudja porozni a nem-GM

kukoricát. Ezért a GM földek körül egy 50 méteres pufferzónát jelölünk ki.

55

13 Rajzoljunk 50 méteres pufferzónákat a GM földek köré!

A “Dissolve Type” legördülő menünél az “ALL” beállítást

válasszuk, hogy elkerüljük a dupla számításokat a következő

lépések során.

TIPP: a jobb átláthatóság érdekében a pufferzóna színe

legyen átlátszó! Ezért állítsuk a pufferzónákat tartalmazó

réteg színét “hollow”-ra!

Eltarthat egy darabig, mire az ArcGIS elkészíti a

pufferzónákat, de ha türelmesen várunk, valami hasonló

eredményt fogunk kapni:

9

□

x

Számítsuk ki az ArcMap-pel a puffer zónák által a nem-GM kukoricaföldekből lefedett

területet (metszetet)! Így vizuálisan is megjeleníthetjük a “problémát”, és kiszámíthatjuk a

GM pollennel fertőzött területek nagyságát is.

14 Számítsuk ki, hogy mekkora a a puffer zónák és a nem-GM

kukoricaföldek metszete!

10 □ x

Az ArcMap most egy új réteget hoz létre, amelyen csak a metszetek láthatóak. Így fog

kinézni a végeredmény:

56

15 Tegyük közzé a munkánkat az ArcGIS Online segítségével!

Először be kell majd állítanunk a koordináta rendszert. Ha a

koordináta rendszer ismeretlen, akkor a következőt

válasszuk: “Projected coordinate system > Belge Lambert

72”, mert ebben van az alaptérkép georeferálva.

46

41

□

□

x

x

A “problémás területek” számát könnyen megtudhatjuk, hogy ha megnézzük a metszeteket

tartalmazó réteg attribútum táblájában lévő adatokat. Az általunk elvégzett szimulációban

17 ilyen “problémás terület” lett a végeredmény.

A metszeteket tartalmazó réteg statisztikai adatainak ellenőrzésével (lásd 10. lépés) az

összes problémás terület adatait megtudhatjuk.

Ezennel elkészültünk az esettanulmányunkban szimulált GM kukorica termesztés

lehetséges következményeinek térbeli elemzésével.

Az imént elkülönített GM pollennel való szennyeződésnek kitett területek alapján

kiszámíthatjuk a nem-GM termelők veszteségeit is.

57

Költségszámítás:

Mielőtt tovább olvasnánk, próbáljuk megválaszolni a kérdést!

Milyen egyéb valós adatokra van szükség ahhoz, hogy kiszámolhassuk, mennyit

veszítenének a nem-GM termelők a piaci felárból, ha az általuk termesztett növények GM

pollennel fertőződnek?

……………………………………………………………………………………………………………

……………………………………………………………………………………………………………

……………………………………………………………………………………………………………

……………………………………………………………………………………………………………

……………………………………………………………………………………

Válasz a fenti kérdésre: a szemes kukorica átlagos terméshozama (Belgiumban), a szemes

kukorica piaci ára és a nem-GM kukorica piaci felára.

Tehát a számítások elvégzéséhez ezeknek az információknak kell először utánanézni.

Előfordulhat, hogy ezeket az adatokat át kell számítani megfelelő mértékegységekre és más

pénznemekre. Ezeket egy képletbe is beírhatjuk, és így azonnal ki tudjuk számítani a GM

növények okozta veszteségeket a saját szimulációnkban.

Elkészültünk!

Felhasznált irodalom:

Szakmai tanulmány:

Daems, W., M. Demont, K. Dillen, E. Mathijs, C. Sausse, and E. Tollens. "Economics of

spatial coexistence of genetically modified and conventional crops: Oilseed rape in Central

France." Working Paper, n° 96, Katholieke Universiteit Leuven, Leuven, 2007.

Újságcikkek:

Demont, M., Daems, W., Dillen, K., Mathijs, E., Sausse, C. & Tollens, E. 2008. “Regulating

Coexistence in Europe: Beware of the Domino-Effect!” Ecological Economics, 64(4):683-689.

This article was selected by the Belgian Association of Agricultural Economists (BAAE) for

their Commemorative Book on the Most Valuable Scientific Achievements of the Last

Decade.

Demont, M., Daems, W., Dillen, K., Mathijs, E., Sausse, C. & Tollens, E. “On the

Proportionality of EU Spatial ex ante Coexistence Regulations” Food Policy, 34(6):508-518

Konferencia kiadványok és előadások:

. Demont, M., Daems, W., Dillen, K., Mathijs, E., Sausse, C. & Tollens, E. “Economics of Spatial Coexistence of Genetically Modified and Conventional Crops: Oilseed Rape in Central France.”

http://www.biw.kuleuven.be/aee/clo/wp/Daems2007b.pdf

58

Twelfth EAAE (European Association of Agricultural Economists) Congress, Ghent, 26-29 August 2008.

Demont, M., Daems, W., Dillen, K., Mathijs, E., Sausse, C. & Tollens, E. “Economics of Spatial Coexistence of Transgenic and Conventional Crops: Oilseed Rape in Central France.” ICABR (International Consortium on Agricultural Biotechnology Research) Twelfth International Conference, Ravello, Italy, 12-14 June 2008.

Demont, M., Daems, W., Dillen, K., Mathijs, E., Sausse, C. & Tollens E. 2007. “Regulating

Spatial Coexistence of GM and Conventional Oilseed Rape in Central France.” Third

International Conference on Coexistence between Genetically Modified (GM) and non-GM

Based Agricultural Supply Chains, Seville (Spain), 20-21 November 2007: Book of Abstracts.

Stein, A.J. & Rodríguez-Cerezo, E., eds., pp. 153-156. Luxembourg: Office for Official

Publications of the European Communities.

59

Fenntartható közlekedés az iskolába

Bevezetés:

Az elmúlt években egyre több tanulót hoznak, ill. visznek gépkocsival az iskolába. A belga

Közlekedési Minisztérium által készített tanulmány (State of the Art of Mobility in Brussels –

A közlekedés helyzete Brüsszelben) szerint a csúcsidőkben kialakuló brüsszeli dugók több

mint 20%-a ennek a ténynek köszönhető. Ennek a 20%-nak majdnem felét pedig

személygépkocsik okozzák. Ez a növekvő gépkocsihasználat az egészségünkre és a

környezetünkre is káros, és komoly hatással van mindennapi életünkre. Többek között növeli

a közlekedési dugók és a közúti balesetek számát, lég- és zajszennyezést okoz, továbbá

negatív hatással van mind a tanulókra, mind a szüleikre (stressz, mozgáshiány, stb.). Az

autóval történő szállítás a tanulók önállósódását is csökkenti. Pedig a környezettudatos,

biztonságos és tiszta megoldások rendelkezésre állnak (pl. kerékpározás, tömegközlekedés,

gyaloglás vagy telekocsi).

Számos európai országban különböző szervezetek, hatóságok segítik az iskolákat azáltal,

hogy támogatják a környezetbarát közlekedést, valamint a diákokat állampolgári ismeretekre

és környezettudatosságra oktatatják. Belgiumban a GREEN és a COREN civil szervezetek

'Plan de Déplacements Scolaires (PDS)' nevű projektje igyekszik a társadalmat ebbe az

irányba elmozdítani.


A feladat két részből áll: az első rész („Az útvonal megosztása”) a környezetbarát módon

történő iskolába járást szándékozik támogatni. A tanulók megrajzolják a térképen azt az

útvonalat, amelyen otthonuktól az iskola kapujáig eljutnak, és ezt összehasonlítják az

osztálytársaikéval. Ezt követően bátorítsuk őket arra, hogy minél környezetbarátabb,

biztonságosabb és kellemesebb útvonalakat, megoldásokat keressenek (pl. gyalogutakat,

kerékpárutakat, kerékpár-busz kombinációkat, tömegközlekedést, telekocsit, stb). A második

részben („Az útvonal fejlesztése”) az útvonalak és az iskola környékének szép, ill.

elhanyagolt részeit keressük meg. A tanulók legyenek kritikusak a belvárossal szemben, és

tegyenek javaslatokat a fejlesztésre!

Mindkét rész végrehajtható tanári segítséggel, ill. önállóan. Ez a tanulók tudásszintjétől és a

tanár céljától függ. Ha önállóan dolgoznak a tanulók, akkor a tanár az óra végén

összegyűjtheti az elkészített útvonalakat és egy fájlba másolhatja össze őket. Ha közösen

dolgoznak, akkor az első rész 8. lépése kihagyható.

Kellékek:

Egy olyan térképre van szükség, amelyen az iskola és a tanulók otthonai is szerepelnek. A térkép

(ezután csak alaptérkép) lehet raszteres vagy vektoros (akár egy szkennelt térkép vagy légifotó).

Mindenképpen georeferált térkép legyen! Az iNote 40. pontja ismerteti a georeferálást.

Ehhez a feladathoz a brüsszeli régió rasztertérképét fogjuk használni. A brüsszeli térkép hat részből

áll: t312zw.tif, t313zw.tif, t314zw.tif, t316zw.tif, t317zw.tif, t318zw.tif.

Időtartam:

1. rész: 50 perc

2. rész: 2 x 50 perc (a terepmunkával együtt)

60


Tanár /

oktató

feladata

Tanuló /

résztvevő

feladata

1. RÉSZ : AZ ÚTVONAL MEGOSZTÁSA

1 Nyissuk meg az ArcMap-et a Windows Start menüjéből! □

x


eléréséhez! Ez nagyon fontos ahhoz, hogy az elkészült projektet

később más számítógépen is meg lehessen nyitni..

50 □

x

3 A projekt mentése

Mentsük el a projektünket ArcMap dokumentumként (pl.

Mobility.mxd), így bármikor abba tudjuk hagyni a munkát

adatvesztés nélkül!

Tanárok figyelmébe: A munka során folyamatosan mentsük a

projektünket. Ne felejtsük el a tanulókat erre figyelmeztetni!

21

□

x

4 Fájl hozzáadása

Adjuk a raszter térkép különálló részeit adjuk hozzá az ArcMap-

hez!

Tanárok figyelmébe: az alaptérképnek georeferálva kell lennie az

egymást átfedő földrajzi adatok miatt. Ezért, ha nincs

georeferálva, először ezt kell elvégezni! Ennek a feladatnak a

térképei már georeferálva vannak.

1

40

□

x

x

□

A feladat fő célja, hogy megismertessük a diákokkal a digitális térképek és a navigációs eszközök előnyeit

és használatát. Kiegészítő feladatként megkérhetjük a diákokat, hogy különböző helyszíneket próbáljanak

papír alapú térképen és digitális térképen is megkeresni. Figyeljék meg a két különböző formátumú (papír

és digitális) földrajzi adathalmaz, valamint a két térkép használata közti különbségeket és hasonlóságokat!

5 Navigálás a földrajzi adatok között

A “nagyítót” és a “kezet” használva tudjuk mozgatni a

térképünket. Van, amit felismernek a térképen a diákok?

Keressék meg a saját otthonukat! Figyeljék meg a nagyobb

utakat, parkokat, folyókat az iskola és az otthonuk körül! A

mérőeszközt – “measure tool” – is használhatják két pont közti

távolság megmérésére. A mértékegységeket metrikusra kell

beállítani.

11/18

15/16

□

□

x

x

6 Új shapefile létrehozása

Hozzunk létre egy új “POLYLINE” shapefile-t, amelybe az otthon

és az iskola közötti útvonalat fogjuk rögzíteni! Nevezzük el

‘route.shp’-nek!

20

□

□

x

x

61

Adjuk az új shapefile-t és a már étező ‘school.shp’ shapefile-t az

ArcMap-hez!

1

7 A tanulók otthonainak digitalizása

Segítségképpen készítettünk egy Excel fájlt, amely tartalmazza a

diákok otthonainak elhelyezkedését.

Adjuk ezt az Excel fájlt az ArcMap-hez, és a “Display XY data”

segítségével helyezzük el a diákok otthonait a térképen!

1/24

□

x

A következő feladatban a tanulók az általuk leggyakrabban használt útvonalat fogják digitalizálni. Ehhez a

navigációs eszközöket, és a minél precízebb rajzolás érdekében főleg a nagyítót fogják használni. A

közlekedés módja is nagyon fontos, amit szintén rögzítünk a „route.shp” shapefile-ban. Ha a tanuló

többféle közlekedési eszközt is igénybe vesz (pl. gyaloglás vagy biciklizés után felszáll egy buszra), akkor

különböző vonaltípusokkal jelezheti ezt. Ha ez túl nehéznek bizonyul, akkor rajzolhatnak egy sima vonalat

is, és leírhatják, hogy milyen módokon jutnak el az iskolába.

8 Az otthon és az iskola közötti útvonal digitalizálása

Adjunk 3 mezőt (oszlopot) a “route.shp” réteghez! Az első

oszlopba a tanulók neve kerül. Ennek az oszlopnak adjuk a

„Pupilsname” (“Tanulók neve”) nevet! A második oszlopba

közlekedés módja kerül, ezért ezt „Mean”-nek (“Közlekedés

módja”) nevezzük el! A harmadik oszlopba az útvonalak hossza

kerül, ezért ezt nevezzük el „Distance”-nak(“Távolság”)!

Tanárok figyelmébe: ha a diákok önállóan dolgoznak, akkor a

shapefile-okat a feladat végén egyesíteni kell! Hogy ez sikerüljön,

fontos, hogy a diákok ugyanazokat a neveket/címeket és

tulajdonságokat használják az adattáblázatokban. Az ArcGIS

csak azokat a mezőket tudja automatikusan összegezni,

amelyekenek ugyanaz a nevük és a tulajdonságaik is egyeznek

(szöveg, szám, dátum …).

Ebben a feladatban három diákot fogunk kiválasztani, és az ő

útvonalaikat fogjuk berajzolni, mintha lenne három diákunk, akik

önállóan dolgoznának.

Az ArcCatalog ablakban másoljuk és illesszük be a “route.shp”

réteget kétszer, és adjuk mindegyik rétegnek egy diák nevét!

7

1/4

□

□

x

x

62

Kezdjük el a szerkesztést, és figyeljünk oda, hogy a megfelelő

réteget válasszuk ki a “Create Features” ablakból! Digitalizáljuk a

diákok otthona és az iskola közötti távolságot! A pontosabb

munka érdekében alkalmazzuk a “snapping” eszközt!

Az attribútum táblát töltsük ki a diákok neveivel (“Pupilsname”

oszlop), és a közlekedési eszközök típusaival (“Mean” oszlop)! Az

egyszerűség kedvéért most csak egyféle közlekedési eszközt

válasszunk ki mindegyik diáknak!

A “Distance” oszlopot hagyjuk üresen egyelőre, az idekerülő

adatokat a következő lépésben fogjuk kiszámítani.

EXTRA: ha egy diák több közlekedési módot kombinálva jut el az

iskolába, pl. gyalogol és villamosozik, akkor rajzoljunk egy új

vonalláncot (“polyline feature”) mindegyik közlekedési eszköz

számára!

Screenschot a digitalizált útvonalakról

Példa a kitöltött attribútum táblára

12/39

□

x

63

A következő lépések során egyesíteni fogjuk a különböző útvonalakat tartalmazó rétegeket, a tanulók

pedig megmérik az iskola és az otthonuk közti távolságot. Az ArcGIS program többféle lehetőséget is kínál

erre a célra. A legegyszerűbb módszer az eszköztárban található vonalzó („measuring toolbar” - iNote 16).

Azonban ennek az eszköznek a használata sok időt és ügyességet kíván. A következőkben egy olyan

módszert mutatunk be, amely automatikusan kiszámolja az útvonal hosszát.

9 Rétegek egyesítése

Amennyiben a diákok önállóan dolgoztak, érdemes a shapefile-

okat összeolvasztani egyetlen shapefile-ba. Az 'Input Datasets'

ablakban a különálló “route” shapefile-okat kell megadni, és

ezután létrehozhatjuk az új shapefile-t!

Ebben a feladatban azt a három shapefile-t fogjuk

összeolvasztani, amelyiket a három kiválaszott diák adataiból

készítettünk. Az új shapefile-nak a következő nevet adjuk:

“RouteMerge.shp”.

Amint megtörtént az összeolvasztás, az új egyesített shapefile

meg fog jelenni a tartalomlistában. Az egyedi shapefile-okat most

már el lehet távolítani a tartalomlistából. Ha megnyitjuk az új

shapefile attribútum tábláját, akkor mindhárom diák adatait ott kell

találnunk.

37

x

□

10 Az otthon-iskola távolság kiszámítása

Számoljuk ki a távolságot a diákok otthonai és az iskola között!

EXTRA: abban az esetben, ha vannak diákok, akik többféle

közlekedési módot kombináltak.

Hogy megkapjuk az összes diák által megtett távolságot,

közlekedési eszköztől függetlenül, összegezzük a táblázatot a

“Pupilsname” oszlop alapján: állítsuk a kurzort az oszlopra, és

válasszuk a 'Summarize' funkciót! A “Distance” oszlopra állítsuk

be a “Sum” statiszikai műveletet, hogy megjelenjen a kimeneti

táblázatban! Az új táblázat neve legyen “DistToSchool.dbf”!

Hasonló módon azt is kiszámíthatjuk, hogy melyik közlekedési

eszközzel mekkora távot tettek meg a diákok.

8

38

□

□

x

x

11 Készítsünk térképet a tanulók útvonalairól

Színezzük ki az útvonalakat a “RouteMerge.shp” shapefile-ban a

közlekedési eszközök típusa alapján (“Mean” oszlop)!

17

□

x

64

Adjunk feliratot mindegyik vonalhoz! Attól függően, hogy milyen

feliratot akarunk megjeleníteni, válasszuk a “Pupilsname”, “Mean”

vagy a “Distance” oszlopot a ‘Label Field’ beállításnál!

Készítsünk egy földrajzi térképet!

26

22

□

□

x

x

12 Végül kinyomtathatjuk a térképünket, de mielőtt nyomtatnánk,


19 □ x

Ha végeztünk az eddigi feladatokkal, akkor beszélgessünk a tanulókkal az iskolába járási szokásaikról!

Használjuk fel a térképet és az “út-az-iskolába.dbf” adattáblázatot! A tanulók hozzászólásai a következő

tényeken alapuljanak: távolság, biztonság és szépség. A következő kérdéseket tehetjük fel:

- Ki lakik a legközelebb és a legmesszebb az iskolától?

- Hasonlítsuk össze a különböző útvonalakat és közlekedési módokat! Ki, mekkora távolságot tesz

meg busszal, autóval, kerékpárral és gyalog?

- Vannak olyan diákok, akik azonos útvonalon járnak?

- Vannak, akik ugyanazon az útvonalon járnak, de más közlekedési eszközt vesznek igénybe?

- Van rá lehetőség, hogy bizonyos diákok együtt jussanak el az iskolába? Biztonságosabbá,

kényelmesebbé és/vagy környezetbarátabbá válna így az utazás?

Ezt a feladatot az egész iskolára is ki lehetne terjeszteni. A különböző évfolyamokon tanuló gyerekek

együtt járhatnának iskolába. Így csökkenthetnék a gépjárműforgalmat és javítanák az “élhetőséget” a

térségben.

2. RÉSZ: AZ ÚTVONAL FEJLESZTÉSE

A feladat legfőbb célja, hogy kijelöljük a tanulók által használt útvonalak legkellemesebb és

legproblémásabb szakaszait. Ehhez egy kis terepmunkára is szükség lesz (pl. fotókra, jegyztekre,

rajzokra, stb). Ezután a fotókat, megjegyzéseket és/vagy rajzokat hozzáadhatjuk a digitális térképhez.

65

1 A terület leírása

Menjünk ki az utcára, és kérjük meg a tanulókat, hogy

készítsenek feljegyzéseket és fotókat a kellemes és az

elhanyagolt útszakaszokról az iskola felé vezető úton, valamint a

környékén! Jelöljük be ezeket a pontokat egy térképen is, vagy

vegyük fel a helyszínek koordinátáit! Ez szükséges lesz ahhoz,

hogy az alaptérképen meg tudjuk jeleníteni ezeket a helyeket.

□

x

2 Új shapefile létrehozása

Hozzunk létre egy új “POINT” típusú shapfile-t, amelybe a szép és

az elhanyagolt útszakaszokat fogjuk felvenni! Legyen a neve

„Locations. shp”! Adjuk hozzá az ArcMap-hez!

Tanárok figyelmébe: Csak úgy mint az előző részben, a tanulók

csoportban vagy önállóan is dolgozhatnak. Az utóbbi esetben a

tanárnak majd egyetlen rétegben kell egyesítenie a különálló

“location.shp” shapefile-okat. Ennek a menetét a 8. lépésben

találjuk.

20/1

□

x

3 A helyszínek hozzáadása a térképhez

Két lehetőség van, hogy a szép és az elhanyagolt területeket

megjelenítsük az alaptérképen. Az első módszert akkor

válasszuk, ha a helyszínek koordinátáit nem ismerjük! Ha

ismerjük őket, akkor a második módszert alkalmazzuk!

(1) A helyszínek digitalizálása az alaptérképen. Mielőtt

elkezdjük a szerkesztést, adjunk egy új oszlopot a

shapefile adattáblázatához, “TypeLoc” (a hely típusa)

névvel! Ide fogjuk beírni a helyek típusát: „szép” (’nice

area’) vagy „elhanyagolt” (’black spot’). Hozzáadhatunk

még egy további oszlopot is a megjegyzéseink számára.

És most digitalizáljuk ezeket a helyeket a térképen!

Példa a 'location.shp' réteg kitöltött adattáblázatára

(2) Importáljuk a helyeket egy szöveges fájlból, vagy egy

Excel fájlból az 'Add XY Data' funkcióval! A fájlnak három

oszlopot kell tartalmaznia: az X koordinátákat, az Y

koordinátákat és a hely típusát (“szép” vagy

“elhanyagolt”).

7

12

24

□

□

□

x

x

x

66

A feladat legfőbb célja, hogy a térképünkhöz fotókat, szövegeket, rajzokat csatoljunk. Ezt kétféle módon

tehetjük meg. Ha azt szeretnénk, hogy a térképen ezek a helyek csak akkor váljanak láthatóvá, amikor a

kurzorral rájuk mutatunk, akkor a ‘Hyperlink’ eszközt használjuk (ld. 4. lépés)! Ezzel ellentétben, ha ezeket

a helyeket mindig látni szeretnénk, és ki is szeretnénk nyomtatni a térképpel együtt, akkor a beszúrás –

‘Insert’ – funkciót alkalmazzuk (ld. 5. lépés)!

4 (VÁLASZTHATÓ) Képek szövegek és rajzok csatolása a

térképhez

Csatoljunk képeket, rajzokat vagy szövegeket egy adott ponthoz a

'Locations.shp' rétegben a ’Hyperlink’ eszköz használatával!

14

□

x

5 Készítsünk földrajzi térképet és helyezzünk rá különböző

információkat

Miután átváltunk térkép nézetre (“layout view”), képeket,

szövegeket és rajzokat helyezhetünk el a térképünkön.

(1) Helyezzünk el képet vagy rajzot a térképen a főmenüben

található 'Insert' funkció alkalmazásával! Válasszuk a 'Picture'

(kép) opciót a legördülő menüből, és keressük meg a

megjeleníteni kívánt képet! A kép tulajdonságainak

megtekintéséhez válasszuk a 'Select elements' eszközt az

eszköztárból, és kattintsunk duplán a képre!

(2) Helyezzünk el egy helyleírást a térképünkön! A “Draw”

eszköztár „New Text” funkciójával hozzunk létre egy szöveget!

Gépeljük be a hely leírását a szövegmezőbe! Ha jobb gombbal a

szövegmezőre kattintunk, akkor a 'Change Symbol' funkció

segítségével tudjuk formázni a szövegünket (betűtípus,

betűméret, stb).

Végül kinyomtathatjuk a térképünket, de mielőtt nyomtatnánk,


22

27

19

□

□

□

x

x

x

6 Exportáljuk a térképünket “Schoolmobilitysajátnév.pdf” néven! 42 □ x

Kérdezzük meg a tanulókat hogy a térkép, ill. a helyek leírása alapján hogyan tennék környezetüket

szebbé! Az elhanyagolt területeket hogyan lehetne szebbé varászolni? Vannak prioritások? Fel lehetne

venni a kapcsolatot az önkormányzattal, vagy valamelyik hatóságnál, hogy a tanulók elmondhassák a

véleményüket, és bemutathassák a javaslataikat?

El is készültünk! Szép térképet készítettünk és e feladat végrehajtásával biztosan hozzájárultuk egy

szebb, jobb, környezetbarátabb és élhetőbb világhoz!!!!

67

A világ egy főre jutó energiafogyasztása 2010-ben

Bevezetés:

Az energetikai szolgáltatások mára már majdnem minden emberi tevékenység alapját

képezik olyan alapvető szükségletektől kezdve mint a főzés, fűtés vagy a világítás az ipari

tevékenységeken át a mai közlekedési és kommunikációs rendszerek fenntartásáig. Emiatt

az energia ágazat kiemelt szerepet játszik minden ország nemzeti politikájában. Ezenkívül,

az energiára fordított kiadások az országok GDP-jének a 8,8%-át teszik ki (2010).

A fejlődő országok számára különösen fontos, hogy bővítsék és modernizálják az energia

ágazatukat, mert a korlátozott mennyiségben rendelkezésre álló energia gátolja az emberi és

gazdasági fejlődést. A modern energetikai szolgáltatások hiánya megakadályozza olyan

alapvető emberi igények kielégítését mint az oktatás, higiénia, egészségügy és

kommunikáció. A nem elegendő és megbízhatatlan energiaellátás az ipari termelést is

korlátozhatja. Ahogy egy ország elkezd gazdagodni, úgy nő az egy főre jutó

energiafogyasztás is, mivel a növekvő életszínvonal és az iparosodási folyamat több energiát

igényel. Tehát az egy főre jutó GDP és az egy főre jutó energiafogyasztás között

összefüggés van, csak úgy mint a humán fejlődési index (Human Development Index, az

ENSZ fejlesztési programja alapján) és az egy főre jutó energia fogyasztás között is.

Ahogy a fejlődés is egyenlőtlen szerte a világon, úgy az energiafogyasztás és az energia

szolgáltatás is jelentős eltéréseket mutat az egyes országok között. 2010-ben a világ teljes

elsődleges energia ellátottsága (TPES = total primary energy supply) 12,717 millió tonna

kőolajjal volt egyenértékű (mtoe = million tons of oil equivalent). A világ népességének

harmadát adó fejlődő országok fogyasztása ennek mindössze 35,9%-át tette ki. A Gazdasági

Együttműködési és Fejlesztési Szervezethez (OECD) tartozó országok, melyek a világ

népességének kevesebb, mint egyötödét teszik ki, az energia kb. 42,5% fogyasztották el. Az

OECD-országok átlagosan nyolcszor több energiát használtak el fejenként, mint az ázsiai és

afrikai fejlődő országok. A legerősebb kontrasztot az energia-egyenlőtlenség kapcsán a

legpazarlóbb és a legszegényebb országok fejenkénti energiafelahsználásának

összehasonlításakor kapjuk. Például 2010-ben az egy főre jutó TPES az Egyesült

Államokban negyvenszer annyi volt, mint Bangladesben.

Míg egy ország egy főre jutó energiafogyasztása szoros kapcsolatban áll a gazdasági

fejlettségével, az energiafelhasználás gyorsabban növekszik a fejlődő országokban, mint az

iparosodott országokban. Nem fér kétség hozzá, hogy a fejlődő országoknak tovább kell

növelniük a teljes energia fogyasztásukat ahhoz, hogy megvalósíthassák a fejlesztési

törekvéseiket. A Nemzetközi Energia Ügynökség (IEA) becslései szerint a globális

energiaszükséglet mintegy 60%-kal fog nőni 2030-ra. Ennek több, mint két harmadát a

fejlődő országokban, különösen Kínában és Indiában, megnövekedett energiaigény fogja

okozni. Természetesen, a fejlődő országokban még így is ötször kevesebb lesz az egy főre

jutó felhasznált energia, mint az OECD-országokban.

68


Ebben a feladatban a diákok a világ térképén ábrázolják az egyes országok

energiafogyasztását. Ezáltal megérthetik és definiálhatják az egy főre jutó

energiafogyasztást mint gazdasági mutatót, valamint meghatározhatják, hogy mi a “fejlődés”

és melyek a “fejlődő” országok. Végül levonhatják a következtetéseiket azzal kapcsolatban,

hogy a gazdasági fejlődés milyen kapcsolatban áll ezzel a mutatóval.


Tanár /

oktató

feladata

Tanuló /

résztvevő

feladata

1 1. lépés

Nyissuk meg a következő linket:

http://www.naturalearthdata.com/downloads/50m-cultural-vectors/

A “Downloads” fülnél válasszuk a “Large Scale Data”-n belül a

“Cultural” gombot. Ezen belül kattintsunk a “Download countries”-

ra (az “Admin 0-Countries” címszó alatt), és mentsük el a fájlt a

saját mappánkba!

Ezután nyissuk meg az alábbi linket:

http://databank.worldbank.org/ddp/home.do

Az “Explore Databases” címszó alatti listából válasszuk ki

a “World Development Indicators” részt!

Itt a “Country” menüben kattintsunk a “Select All” gombra!

Kattintsunk a “Series” fülre, és a bal oldali “Topic” menüből

válasszuk ki az “Environment” címszót, azon belül pedig

az “Energy production & use” sort!

Ezután a “Series” fül alatt jelöljük ki az “Electric power

consumption (KWh)” sort!

Kattintsunk a “Time” fülre, és jelöljük be 2010-et!

Kattintsunk a jobb felső sarokban található “Download” gombra,

válasszuk az “Excel” fájl típust, és mentük el a fájlt “Electric power

consumption.xls” néven a saját mappánkba!

x

2 2. lépés

Nyissuk meg az ArcMap-et (dupla kattintással az Asztalon lévő

ArcMap ikonra)! Az ArcMap párbeszéd paneljében a következőt

válasszuk: ‘New maps’ > ‘Blank Map’ és ‘OK’!

x


eléréséhez! Ez nagyon fontos ahhoz, hogy az elkészült projektet

később más számítógépen is meg lehessen nyitni.

50 □ x

4 Kattintsunk az “Add Data” gombra , majd a “Connect to 1 □ x

http://www.naturalearthdata.com/downloads/50m-cultural-vectors/

http://databank.worldbank.org/ddp/home.do

69

Folder” gombra , és válasszuk ki a mappánkat!

Ezután válasszuk ki a digitális földrajzi adatokat, amelyeket az

első lépésben töltöttünk le (ne_50m_admin_0_countries)!

5 3. lépés

Ebben a lépésben ki kell javítanunk néhány országkódot ahhoz,

hogy a következő lépésben egyesíteni tudjuk a táblázatokat.

Nyissuk meg a “ne_50m_admin_0_countries” attribútum tábláját!

Jelöljük ki az “admin” oszlopot, és állítsuk be az adatokat

növekvő sorrendbe (“Ascending”)!

Görgessünk le a “Democratic Republic of the Congo”-hoz, és az

“adm0_a3” oszlopban javítsuk ki a kódot “ZAR”-ra!

Görgessünk le Romániához, és javítsuk a kódot “ROM”-ra az

28

31

30

□

□

□

x

x

x

70

“adm0_a3” oszlopban!

Mentsük el a változtatásokat (“Save Edits”), és fejezzük be a

szerkesztést (“Stop Editing”)!

6

4. lépés

Egyesítsük a réteget az Excel táblázattal!

A következőket kell kitölteni a “Join Data” ablakban:

1. A földrajzi réteg neve (‘adm0_a3’)

2. Az Excel file (‘Electric power production.xls’), amely a

mappánkban van elmentve. Kattintsunk a “Browse”

gombra , és keressük ki!

3. Aztán keressük ki a két táblázat közös mezőjét Excel

fájlból, ez pedig a “Country Code”.

4. Végül kattintsunk az ‘OK’ gombra!

Nézzük meg a “ne_50m_admin_0_countries”-hoz tartozó

attribútum táblát! Most az “Electric power data”-nak kell az utolsó

oszlopnak lennie.

Exportáljuk az adatokat az “ne_50m_admin_0_countries”-ból egy

új shapefile-ba! A shapefile-t mentsük “world_data.shp” néven!

Ez azért lesz hasznos, mert így az adatok tartósan együtt

maradnak, és később még több adatot lehet hozzájuk adni a fenti

Utasítások megismétlésével.

3

28

48

□

□

□

x

x

x

7 5. lépés

Adjunk a “world_data.shp” shapefile attribútum táblájához egy új

oszlopot, “el_cons_c” néven!

Ebben az oszlopban lesznek az egy főre jutó elektromosáram-

7

□

x

71

fogyasztás adatai. Adattípusnak (“Type”) válasszuk a “double”-t!

Számítsuk ki az egy főre jutó elektromosáram-fogyasztást a

“el_cons_c” oszlopban! Használjuk a következő képletet: [2010] /

[pop_est].

49

□

x

8 6. lépés

Ebben a lépésben színek segítségével fogjuk csoportosítani a

különböző országokat az egy főre jutó elektromosáram-

fogyasztásuk alapján.

A következőket állítsuk be:

Value field: “el_cons_c” és ‘Classes’: 5. Majd kattintsunk a

‘Classify’ gombra!

A ‘Classification’ ablakban az “Exclusion” gombra kattintsunk!

Végül válasszuk ki az “el_cons_c”-t, és kattintsunk az ‘OK’

gombra!

342b

□

x

72

A színskálából (‘Color Ramp’) kiválaszthatjuk a nekünk tetsző

színt a térképhez.

Annak érdekében, hogy a tizedesjegyek (“decimal places”) ne

jelenjenek meg, állítsuk a kerekítést 0-ra (Label > Format Labels

> Rounding > 0)!

Ezután kattintsunk a réteg nevére, és javítsuk át a következőre:

"Electric power consumption (KWh)”!

73

9 7. lépés

Készítsünk egy tematikus térképet, amely az EGY FŐRE JUTÓ

ELEKTROMOSÁRAM-FOGYASZTÁST (KWh) ábrázolja 2010-

ben! Legyen a térképen északjel, jelmagyarázat, rácsozás és

lépték!

Így fog kinézni a térkép:

Most kinyomtathatjuk a térképet

VAGY

exportálhatjuk egy másik fájl típusba is, ahhoz hogy más

alkalmazásokban is használhassuk.


Végül pedig mentsük el a fájlt “ENERGY CONSUMPTION”

néven!

22

19

42

46

21

□

□

□

□

□

x

x

x

x

x

El is készültünk!

74

Natura 2000 hálózat az EU-ban

Bevezetés:

A Natura 2000 hálózat kulcsfontosságú szerepet játszik a biodiverzitás megőrzésében az

Európai Unión belül. Természetvédemi területek ökológiai hálózatáról van szó, amelyet azért

hoztak létre, hogy biztosítsák Európa legértékesebb élőhelyeinek, valamint növény- és

állatfajainak a fennmaradását. A Natura 2000 hálózatot az 1979-es madarakra vonatkozó

irányelvre és az 1992-es élőhelyekre vonatkozó irányelvre alapozták. Az így létrejött zöld

infrastruktúra számos ökoszisztéma-szolgáltatást oltalmaz, és biztosítja, hogy Európa

természeti rendszerei egészségesek és ellenállóak maradjanak. Másrészt a Natura 2000

hálózatnak megvannak a saját térbeli dimenziói, amelyek különböznek minden

tagországban.

A GIS alkalmazásával a tanulók megismerkedhetnek a Natura 2000 hálózat térbeli

elhelyezkedésével, és megtudhatják, hogy mekkora területet fed le az egyes EU-

tagállamokban. A mai GIS egyik legnagyobb előnye, hogy lehetséges vele különböző

forrásokból származó adatokkal dolgozni, és ezek alapján megszerezni a szükséges

információkat. Ebben a leckében azt tanulják meg a diákok, hogy hogyan tudnak szükséges

térbeli adatok és egyéb specifikus adatok kombinációjából új információt kinyerni, és ezt

tematikus térképeken megjeleníteni.

Ez a lecke elsősorban földrajz és biológia tanároknak szól. A feladatban adatokat

importálunk GIS szerverről, térbeli információt gyűjtünk hivatalos intézményektől, majd

vizuálisan megjelenítjuk a feldolgozott és kielemzett adatokat.


Ebben a feladatban először a világ kontinenseinek és országainak tekintetében fogunk

vizualizálni egy adatállományt. Az első körben csak európai országokat fogunk kiválasztani.

Ezután internetről gyűjtött térbeli adatokat adunk a térképhez a Natura 2000 területekkel

kapcsolatban. A Natura 2000-ről szóló adatokat egy új táblázatban fogjuk összegezni,

amelyben a Natura 2000 területek mérete lesz megtalálható országonként. Ezután ezt a

táblázatot hozzá fogjuk adni az európai országok rétegéhez, és készítünk egy általános

térképet, amely a Natura 2000 hálózat által lefedett területet fogja ábrázolni az EU-

tagállamokban. E térkép alapján megvizsgálhatjuk, hogy hogy áll a természetvédelem a

különböző országokban, és megbeszélhetjük azt is, hogy hol a legnagyobb a biodiverzitás az

EU-ban.


Tanár /

oktató

feladata

Tanuló /

résztvevő

feladata





50 □

x

3 Adjuk a “World continents” adatállományt az ArcMap-hez! 47 □ x

75

Ezt fogjuk a térkép háttereként használni az ArcGIS online-

ról.

4 Ebben a lépésben leszűkítjük az országok listáját az európai

országokra.

Állítsuk be a következő kereső kifejezést:

"CONTINENT" = “Europe”

Ezt a kereső kifejezést úgy hozzuk létre, hogy duplán

kattintunk mezőnévre (“CONTINENT”), majd a matematikai

kifejezésre (=), végül pedig az egyedi értékek közül (“Unique

Value”) “EUROPE”-ra. Kattintsunk az ‘Apply’ gombra, hogy a

térképen megjelenjen az eredmény!

Nagyítsunk rá Európára!

6

11

□

□

x

x

5 Keressünk térbeli adatokat a Natura 2000-ről! Ezeket az

információkat a nemzeti környezetvédelmi minisztériumok és

hivatalok gyűjtik össze és kezelik, majd továbbküldik az

Európai Környezetvédelmi Ügynökségnek (EEA), ahol

össszesítik őket. Tehát az EEA honlapját kell

meglátogatnunk ahhoz, hogy térbeli adatokat találjunk a

Nature 2000 területekről.

Nyissuk meg a következő linket: http://www.eea.europa.eu

Kattintsunk a “Data and Maps” fülre!

A kereső mezőbe (“Search”) írjuk, hogy ”Natura 2000” és a

‘Search’ gomb megnyomása után megjelenő felület bal

oldalán a “Content type”-nál tegyünk pipát a “Data” sor

jelölőnégyzetébe!

Válasszuk a legelső adatállományt: “Natura 2000 data - the

http://www.eea.europa.eu/

76

European network of protected sites”, majd kattintsunk a

“GIS data”-ra!

A fenti lépések követése helyett a következő linket is

megnyithatjuk (egyenesen a letöltendő fájlhoz vezet):

http://www.eea.europa.eu/data-and-maps/data/natura-2

Töltsük le a “Natura2000_End2011_Shapefile.zip” fájlt! A

letöltés el fog tartani egy darabig, használjuk ki az időt

arra, hogy elmagyarázzuk a diákoknak, hogy mi a Natura

2000 és miért fontos!

Ha a letöltés befejeződött, bontsuk ki a zip fájlt, és adjuk a

“Natura2000_End2011.shp”-t az ArcGIS-hez!

Most már látni fogjuk az összes Natura 2000 területet az EU-

tagállamokban.

1

□

x

6 Nyissuk meg a “Natura2000_End2011.shp”-hoz tartozó

attribútum táblát!

28 □ x

7 Most összegezni fogjuk az attribútum táblában lévő adatokat 38 □ x


77

annak érdekében, hogy megtudjuk, mekkora a Nature 2000

élőhelyek teljes az egyes országokban. Kattintsunk az “MS”

oszlopra, itt találhatóak az országok kódjai. Ezeket a kódokat

fogjuk kulcsként használni az adatok összesítéséhez (a

terület szempontjából). Kattintsunk rá jobb gombbal,

válasszuk a “Summarize” opciót, majd kattintsunk a

“Shape_Area” oszlopra, és válasszuk a “SUM” opciót!

Változtassuk meg az új táblázat nevét “NATURA_AREA.dbf”-

re, majd kattintsunk az ‘OK’ gombra!

ArcGIS most egy új önálló táblázatot fog létrehozni,

amelyben a Natura 2000 élőhelyek területéről találunk

információt az összes EU-tagállamra vonatkozóan.

8 Most pedig készítsünk egy tematikus térképet úgy, hogy ezt

a táblázatot hozzáadjuk a “World countries”-hoz!

Adjuk hozzá a “World countries” shapefile-t az ArcGIS

Online-ból!

Egyesítsük a “NATURA_AREA.dbf”-t a “World countries”-

szal!

47

3

□

□

x

x

78

Csak a megfelelő adatokat tartsuk meg!

9 Hozzunk létre egy tematikus térképet az EU-tagállamokról a

“Graduated colours” (színfokozatok) használatával! A “Value

field”-nél a “Sum_Shape_Area”-t állítsuk be!

34 □ x

10 Exportáljuk a térképet “Natura 2000 sites total area by EU

country.pdf”-ként!

ÉS


42

46

□

□

x

x

Referenciák:

Alaptérkép a kontinensekről és országokról: http://www.arcgis.com/home/

Natura 2000 élőhelyek: : http://www.eea.europa.eu/data-and-maps/data/natura-2

Köszönetnyilvánítás: Az ESRI Europe-nak, amiért az ArcGIS v 10.1 szofvert adományozta a projekt tagjainak és az iGuess 2 kurzusok résztvevőinek.




http://www.arcgis.com/home/


iguess tanfolyamiguess.eu/exercises_10-1/hu/04_printfileexercisesv10-1finalhu.pdf · iguess...

Documents