Из Википедии, бесплатной энциклопедии
Перейти к навигации Перейти к поиску
Двумерная точечная карта плотности, показывающая относительную концентрацию чернокожего и латиноамериканского населения в США в 2010 году.

Распределение точек на карту , или карту плотности точек , является типом тематической карты , которая использует точку символа для визуализации географического распределения большого числа связанных явлений. Точечные карты основаны на визуальном разбросе, чтобы показать пространственные закономерности, особенно различия в плотности. [1] Точки могут представлять фактическое расположение отдельных явлений или могут быть случайным образом размещены в районах агрегации для обозначения количества людей. Хотя эти две процедуры и лежащие в их основе модели очень разные, общий эффект одинаков.

История [ править ]

Карта Валентина Симана вспышки желтой лихорадки 1796 года в Нью-Йорке, показывающая случаи заболевания пронумерованными точками, которые были проанализированы в тексте.

Идея использования точек , чтобы показать относительную плотность произошло во время промышленной эпохи в Англии и Франции в 1830 - х и 1840 - х годов, в то время , когда большинство современных видов тематической карты были разработаны в относительно современной форме. [2] Они стали возможными благодаря растущей доступности статистических данных и растущему признанию их ценности для научного понимания. Как и в случае с другими типами, самые ранние изобретения этой техники часто оставались незамеченными, а более поздние публикации получили гораздо большую известность.

Утверждалось, что первая карта распределения точек была создана Валентином Симаном в статье 1797 года, в которой анализируется недавняя вспышка желтой лихорадки в Нью-Йорке . Несмотря на то, что относительно небольшое количество локаций случаев не соответствует типичному использованию этого метода для визуализации общего распределения большого числа людей, он все же заслуживает внимания как, возможно, первый случай использования карты в качестве инструмента анализа и коммуникации. для социальных наук, пространственного анализа и эпидемиологии (хотя его выводы оказались неверными). [3]

Философская карта де Монтизона 1830 года, фигурант «Население Франции» , самая ранняя из известных точечных карт плотности.

Самый ранний известный район на основе карта плотности точек была создана в 1830 году Арманом Джозеф FRERE де Montizon (1788 - ????), в францисканский монах , школьный учитель, и принтер. [4] Это относительно простая карта населения по департаментам (административным округам) во Франции , где каждая точка представляет 10 000 человек. [5] Карта, похоже, была нарисована с использованием той же техники, которая применялась в течение следующих двух столетий и до сих пор выполняется на компьютере: количество точек, рассчитанное из общей численности населения каждого отдела, случайным образом распределяется по каждому отделу. Результат - интуитивно понятное визуальное отображение плотности населения., поскольку более высокие уровни населения в пределах административной границы демонстрируют более плотный и плотный узор из точек. Поскольку точки расположены равномерно, очевидно, что они не отражают фактическое местонахождение людей в отделе. Это пример экологической ошибки , когда значение области обобщает все в пределах этой области, чтобы продемонстрировать эту ценность. [6]

Точечная карта плотности Швеции и Норвегии 1859 года фон Ментцера, вероятно, первая полностью разработанная репрезентативная точечная карта плотности.

Хотя карта Монтизона была первой опубликованной точечной картой такого типа, его нововведение не оказало влияния на практику в течение почти 30 лет, пока в 1859 году карта плотности точек на основе районов не была заново изобретена в карте распределения населения Швеции и Норвегии Туре Александром. фон Ментцер, офицер шведской армии . [7] Точки на его карте (каждая представляет 200 жителей), похоже, были основаны на переписи 1855 года, но ясно показывают корректировки, основанные на дополнительных знаниях о распределении населения. [8]

Карта Шаптера 1849 года вспышки холеры 1832-1834 годов в Эксетере с разными символами для обозначения случаев заболевания в каждый год.

Карта точечных объектов также была заново изобретена в середине XIX века, и эпидемиология снова стала ведущим движущим фактором, особенно поиск причины холеры, которая, как было установлено, имеет четко выраженные географические закономерности. [9] Среди множества карт, созданных между 1820 и 1850 годами, есть некоторые, показывающие расположение каждого случая в регионе. Ярким примером является карта 1849 года Томаса Шаптера в его истории вспышки холеры 1832-1834 годов в Эксетере . [10] Карта является новаторской в ​​использовании различных точечных символов для представления случаев за каждый из трех лет. Шаптер не пошел так далеко, чтобы определить причину наблюдаемых им групп болезней, его карта оказала большое влияние; Позже Джон Сноу процитировал это как вдохновение для своей собственной работы.

Оригинальная карта Джона Сноу, показывающая скопления случаев холеры во время лондонской эпидемии 1854 года. Помпа расположена на пересечении улиц Брод-стрит и Литл-Уиндмилл-стрит.

Когда в 1854 году в Лондоне произошла крупная вспышка болезни , доктор Джон Сноу собрал данные об отдельных случаях, особенно об их местонахождении в Сохо (Лондон) , используя зарождающиеся методы пространственного анализа и отслеживания контактов, чтобы сделать вывод, что зараженная вода была переносчиком болезни , и успешно отключил источник. [11] На карте, прилагавшейся к его отчету за 1855 год, были показаны отдельные случаи, сложенные в каждом месте дома, что ясно показывает концентрацию вокруг Брод-Стрит Насос, а также пробелы в местах, где были другие источники воды. [12]Карта теперь приветствуется как революционная; хотя ее роль в самом расследовании и ее влияние на урегулирование споров о причине болезни часто преувеличивается [13], она заслуживает признания за понимание Сноу, что карта была наиболее эффективным инструментом для передачи пространственных моделей болезни. .

В последующие годы точечные карты, по-видимому, не были столь же распространены, как другие типы тематических карт , возможно, из-за времени, необходимого для их создания. Многие считались достижением, достойным отдельной научной публикации. [14] Гибридный метод появился на картах плотности населения начала 20-го века с использованием репрезентативных точек в сельской местности с пропорциональными кругами для обозначения крупных городов. В этот период метод плотности точек стал стандартизирован, и были разработаны руководящие принципы проектирования [15] , так что эту технику можно было преподавать в учебниках картографии середины 20-го века. [16] [17]

Географические информационные системы сделали создание карт плотности точек относительно простым путем автоматизации размещения отдельных точек, хотя результаты часто менее удовлетворительны, чем те, которые были созданы вручную. Значительным технологическим прогрессом стала доступность очень больших наборов данных, таких как миллионы геокодированных сообщений в социальных сетях, и нововведений в том, как их визуализировать. Полученные карты могут показать подробные закономерности географического распределения.

Типы точечных карт [ править ]

Были разработаны два очень разных типа точечных карт, что часто приводит к некоторой путанице в терминологии. Фактически, многие картографы предлагали не объединять их в тематические карты одного типа . Хотя они используют очень разные методы, основанные на очень разных источниках данных, с разной семантикой в ​​результате, общая цель одна и та же: визуализировать географическое распределение группового явления (то есть большого количества людей).

Один к одному (точечный объект) [ править ]

Карта распределения один к одному, определяющая концентрацию убийств в Вашингтоне, округ Колумбия.

Через один-к-одному карта точек отображает большое количество точечных символов , представляющих отдельные места вхождения явления. Многие виды карт отображают географические объекты в виде точечных символов, например города; эта категория применяется только к тем, которые показывают большое количество экземпляров, каждый изображен анонимно (например, не помечен), так что внимание сосредоточено на общем распределении, а не на отдельных лицах. В течение многих лет этот подход был основной частью области картирования преступности в дополнение к его первоначальному использованию в эпидемиологии . Это стало особенно популярным в недавнюю эпоху больших данных., например, отображение миллионов сообщений в социальных сетях с геотегами или местоположений мобильных телефонов, хотя эти карты вызывают обеспокоенность по поводу конфиденциальности. [18] [19] [20]

Для этого метода были предложены различные термины, чтобы отличить его от другого подхода, например, номинальная точечная карта , точечная карта и пин-карта . [21] [22] : 135 Еще одно предложение - использовать термин точечная карта распределения исключительно для этого типа (с плотностью точек, зарезервированной для другого типа), хотя это не проясняет путаницу, поскольку обе карты нацелены на отображение распределения и плотности .

Один ко многим (репрезентативная точка) [ править ]

Репрезентативная точечная карта плотности акров собранной пшеницы в Иллинойсе в 2012 году с использованием агрегированных данных на уровне округов.

На карте точек " один ко многим" каждая точка на карте не представляет отдельный экземпляр, а скорее типизирует присутствие одного или нескольких лиц, полученных из совокупных данных. Данные основаны на заранее определенных географических районах (например, округах, провинциях, странах, участках переписи), в которых данные о лицах были агрегированы в виде статистических итоговых переменных, таких как общая численность населения. То есть это тот же тип набора данных, который используется для картограмм и многих карт пропорциональных символов . В отличие от хороплетной карты, единственная допустимая переменная, используемая для точечной карты плотности, - это общее количество особей. [21] Один раз значение точки(количество людей, представленных каждой точкой) выбирается, количество точек, необходимых в каждом районе, может быть вычислено, и точки случайным образом распределяются по району. Такое распределение общей суммы по площади дает визуальное представление о плотности населения . [17]

Большинство учебников картографии предпочитают использовать термины точечная карта плотности или точечная карта только для точечных карт « один ко многим». [21] [23] [17] Термин « один ко многим » стал проблематичным, поскольку были разработаны интерактивные карты, использующие этот метод, но с каждой точкой, представляющей одного человека, [24] хотя это часто критикуют за создание иллюзии знать местонахождение каждого человека. Другие термины , которые были предложены , чтобы отличить эту технику включают репрезентативную карту точек , район на основе карты точек , choropleth карту точек , и точка распространения карту . [25]

Типичный точечный дизайн [ править ]

Дизайн любого типа точечной карты предполагает балансировку дизайна отдельного точечного символа (особенно его размера) с расстоянием между точками. На однозначной точечной карте последнее фиксируется распределением особей и масштабом карты, но в репрезентативной точечной карте на него также влияет выбор картографом значения точки , количества особей, которые каждый точка представляет. Давно признано, что эти варианты взаимозависимы, с несколькими конкурирующими соображениями: [17] [21]

  • Увеличение размера точечных символов уменьшит расстояние между ними, даже при постоянном распределении.
  • При любом размере и распределении точек, на некотором уровне плотности отдельные точки сливаются в твердую массу. Как только это произойдет, невозможно будет различить более высокую плотность.
  • Точечные символы большего размера легче увидеть, чем символы меньшего размера, но они сливаются при относительно низкой плотности.
  • Меньшие значения точек (т. Е. Больше точек) показывают гораздо более мелкие детали в географическом распределении, чем большие значения точек, и повышают вероятность того, что самые маленькие районы имеют хотя бы несколько точек, но также сливаются при относительно более низкой плотности.

Идеальный баланс этих факторов достигается, когда точки начинают сливаться в наиболее плотных областях, отдельные точки достаточно большие, чтобы их можно было увидеть по отдельности, а значение точки достаточно мало, чтобы даже районы с самыми низкими значениями имели более одного точка. В 1949 году Дж. Росс Маккей разработал набор руководящих принципов для расчета этого баланса между размером точки и ее значением, включая инновационный номограф , который стал стандартом для этой профессии. [15] С тех пор совершенствование технологии создания точек и их печати или отображения привело к модификации расчета баланса, который был автоматизирован в большинстве программ ГИС. [26]

Однако этот идеальный диапазон кажущейся плотности накладывает некоторые ограничения на явления, которые можно нанести на карту. Если диапазон плотностей слишком низкий (скажем, соотношение между самой разреженной и самой плотной плотностью меньше примерно 1:10), карта будет казаться слишком последовательной, чтобы быть информативной. Если диапазон плотностей слишком велик (соотношение более 1: 1000), слишком много районов будут сплошными, если значение точки не будет уменьшено настолько, чтобы стать невидимым. [21] Усовершенствования технологии проектирования помогли несколько смягчить это ограничение, например, использование полупрозрачных точек, которые могут показать различие между плотностями, когда точки просто сливаются, и более высокими плотностями, когда многие слои точек расположены друг над другом. [24] Однако это имеет побочный эффект - отдельные точки становятся очень тусклыми.

На этой точечной карте один к одному показаны черным цветом 1300 иммигрантов из Германии и Швейцарии в Солт-Лейк-Сити, штат Юта, в 1900 году, по сравнению со всеми 55000 жителей, показанными серым. Обратите внимание на блоки, в которых жители одного дома были распределены по отдельным точкам с помощью средства визуализации «Сетка» в QGIS.

Другая проблема дизайна может возникнуть с типом карты «один-к-одному», когда несколько точек находятся в одном и том же месте, создавая ложное впечатление более низкой плотности (т. Е. Выглядят как одна точка вместо множества). Хотя многие пользователи программного обеспечения ГИС не учитывают эту проблему, было разработано несколько автоматизированных алгоритмов для ее смягчения, обычно основанных на решении, разработанном на ранних картах Shapter и Snow, с небольшим распределением точек, чтобы они были различны, но все же выглядят плотно упакованными. [27]

Критика [ править ]

Одна проблема с плотностью точек, которая была подробно изучена, заключается в том, насколько точно читатели карты могут интерпретировать видимую плотность. С 1930-х годов повторные исследования показали тенденцию недооценивать плотность области, обозначенной точками. [28]

Другая критика заключается в том, что совокупным данным по районам присущи проблемы, которые могут привести к той же неверной интерпретации, что и другие типы тематических карт, основанных на таких данных, таких как картографические карты , включая экологическую ошибку и проблему изменяемых единиц площади . Фактически, точечная техника может усугубить проблему, потому что детальный вид отдельных точек дает иллюзию более подробных данных, чем сплошной цвет хороплета. Кроме того, картографы могут легко интерпретировать точки, особенно в разреженных областях, как местоположения реальных населенных пунктов. [21]

Как и в случае с хороплетными картами, проблема изменяемых площадных единиц может быть смягчена кем-то, используя районы, которые настолько малы, насколько это возможно, хотя это может привести к увеличению проблемы экстремальной вариации плотности, обсужденной выше. Еще одно общее решение с хороплетным картированием - это дасиметрическая техника . В приложении для определения плотности точек внешние данные о распределении явления включаются для корректировки размещения точек. Самый простой подход - это бинарный метод , создающий слой земли, на котором, как известно, нет людей (в случае человеческого населения, это может включать такие объекты, как водоемы и государственные земли), и использование его в качестве маски для исключения точек. от того, чтобы быть втянутыми туда, заставляя их располагаться более плотно в оставшейся области.[21] Традиционно, при расстановке точек вручную использовался более тонкий подход, концентрируя их в частях района, где плотность, как известно, была выше, что приводило к появлению постепенного изменения плотности, а не резкого изменения на границах района. [17] Были разработаны автоматизированные алгоритмы, имитирующие этот метод, с использованием вспомогательной информации, такой как расположение точек города, для изменения распределения точек по каждому району, хотя они не получили широкого распространения в программном обеспечении ГИС. [29]

Внешние ссылки [ править ]

  • Расовая точечная карта: подробная интерактивная точечная карта с указанием расы и латиноамериканского статуса по переписи населения 2010 года со значением точки 1: 1
  • OmniSci Tweetmap : точечная карта 1: 1 геокодированных сообщений в Twitter, которую можно фильтровать по ключевым словам.

Ссылки [ править ]

  1. ^ Основные термины Pearson Education, Inc. Создание карт с помощью ГИС. Pearson Education, Inc., 8 декабря 2009 г. http://wps.prenhall.com/esm_clarke_gsgis_4/7/1848/473320.cw/index.html Архивировано 01января 2010 г.на Wayback Machine . 1 мая 2010 г.
  2. ^ Робинсон, Артур Х. (1982). Раннее тематическое картографирование в истории картографии . Издательство Чикагского университета.
  3. ^ Альтонен, Брайан. «Валентин Моряк, 1797 (1804) - Черная чума или Желтая лихорадка Нью-Йорка» . Общественное здравоохранение, медицина и история . Дата обращения 17 ноября 2020 .
  4. ^ Frère де Montizon, Armand Джозеф (1830). Философская карта населения Франции .
  5. ^ Гиллс Палски (1984). "La naissance de la démocartographie. Анализируйте исторический и семиологический анализ" . Espace, популяции, sociétés . Университет наук и технологий Лилля. 2 (2): 25–34. DOI : 10.3406 / espos.1984.956 . ISSN 0755-7809 . 
  6. ^ Konvitz, Джозеф В., Картография во Франции, 1660-1848: Наука, Техника и Искусство управления государством . University of Chicago Press, 1987. стр. 147.
  7. ^ фон Ментцер, Туре Александр (1859). Fysisk-geografiska kartor öfver Skandinaviska halfön för beskrifvande undervisning i fädernes landets geografi .
  8. ↑ Кант, Эдгар (январь 1970 г.). "Über die Ersten Absoluten Punktkarten der Bevölkerungsverteilung" . Annales Societatis Litterarum Estonicae в Свесии . 5 .
  9. ^ Jarcho, Савл (апрель 1970). «Желтая лихорадка, холера и начало медицинской картографии» . Журнал истории медицины и смежных наук . 25 (2): 131–142.
  10. ^ Шаптер, Томас (1849). История Чолары в Эксетере в 1832 году . Эксетер: Черчилль.
  11. ^ Джонсон, Стивен (2007). Карта-призрак: история самой ужасающей эпидемии Лондона и того, как она изменила науку, города и современный мир . Книги Риверхеда.
  12. ^ Сноу, Джон (1855). О способе общения холеры . Джон Черчилль.
  13. ^ Розенберг, Мэтт. «Карта останавливает холеру: карта Лондона Джона Сноу». About.com:Geography. Np, 1 мая 2010 г. http://geography.about.com/cs/medicalgeography/a/cholera.htm . 1 мая 2010 г.
  14. Перейти ↑ Coulter, Wesley (апрель 1926 г.). «Точечная карта распределения населения в Японии». Географическое обозрение . 16 (2): 283–284. DOI : 10.2307 / 208684 .
  15. ^ a b Маккей, Дж. Росс (1949). «Расставляя точечную карту». Геодезия и картография . 9 (1): 3–10.
  16. ^ Raisz, Эрвин, генеральный Картография , второе издание, McGraw-Hill, 1948, с.250
  17. ^ a b c d e Робинсон, Артур, Элементы картографии , Wiley, 1960, стр. 156-161
  18. ^ "Tweetmap" . Omnisci . Дата обращения 17 ноября 2020 .
  19. ^ «Отображение расположения твитов и фотографий Flickr» . Нью-Йорк Таймс . 15 июля 2011 г.
  20. ^ Leetaru Калев (6 марта 2019). «Эра точного картографирования социальных сетей подходит к концу» . Forbes .
  21. ^ a b c d e f g Dent, Borden D .; Торгусон, Джеффри С .; Ходлер, Томас В. (2009). Картография: тематический дизайн карты (6-е изд.). Макгроу-Хилл. С. 119–130.
  22. ^ Краак, Менно-Ян; Ормелинг, Ферджан (2003). Картография: визуализация пространственных данных (2-е изд.). Прентис Холл. С. 116–121. ISBN 978-0-13-088890-7.
  23. ^ Т. Слокум, Р. Макмастер, Ф. Кесслер, Х. Ховард (2009). Тематическая картография и геовизуализация, Третье издание, стр. 252. Pearson Prentice Hall: Upper Saddle River, NJ., Стр. 318-324
  24. ^ a b Кабель, Дастин. «Карта расовых точек: одна точка на человека для всех Соединенных Штатов» . Куперский центр государственной службы, Группа демографических исследований . Университет Верджинии . Дата обращения 17 ноября 2020 .
  25. ^ Имхоф, Эдуард (1972). Thematische Kartographie . Де Грюйтер. С. 154–163.
  26. ^ Kimerling, А. Джон (2009). «Повторение точечной карты». Картография и географическая информатика . 36 (2): 165–182. DOI : 10.1559 / 152304009788188754 .
  27. ^ Чуа, Элвин; Моэр, Эндрю Ванде (2017). «BinSq: визуализация моделей плотности географических точек с картами с координатной сеткой». Картография и географическая информатика . 44 (5): 390–409. DOI : 10.1080 / 15230406.2016.1174623 .
  28. ^ Провин, Роберт В. (1977). «Восприятие множественности на точечных картах». Американский картограф . 4 (2): 111–125. DOI : 10.1559 / 152304077784080374 . ЛВП : 10211,2 / 5170 .
  29. ↑ Привет, Аннет; Билл, Ральф (2014). «Размещение точек на точечных картах». Международный журнал географической информатики . 28 (12): 2417–2434. DOI : 10.1080 / 13658816.2014.928822 .