stringtranslate.com

Карта распределения точек

Двумерная карта плотности точек, показывающая относительную концентрацию чернокожего и испаноязычного населения в Соединенных Штатах в 2010 году.

Карта распределения точек (или карта плотности точек или просто карта точек ) — это тип тематической карты , которая использует точечный символ для визуализации географического распределения большого количества связанных явлений. Точечные карты — это тип визуализации единиц, которые полагаются на визуальный разброс для отображения пространственных закономерностей, особенно дисперсий плотности. [1] [2] Точки могут представлять фактические местоположения отдельных явлений или быть случайным образом размещены в районах агрегации для представления ряда лиц. Хотя эти две процедуры и их базовые модели сильно различаются, общий эффект одинаков.

История

Карта вспышки желтой лихорадки в Нью-Йорке в 1796 году, составленная Валентином Симаном, на которой пронумерованными точками обозначены случаи заболевания, анализ которых приводится в тексте.

Идея использования точек для отображения относительной плотности возникла в индустриальную эпоху Англии и Франции в 1830- х и 1840-х годах, когда большинство современных типов тематических карт были разработаны в относительно современной форме. [3] Они стали возможны 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 снискали гораздо большую известность.

Утверждается, что первая точечная карта распределения была создана Валентином Симаном в статье 1797 года, анализирующей недавнюю вспышку желтой лихорадки в Нью-Йорке . Хотя относительно небольшое количество мест случаев не соответствует типичному использованию этой техники для визуализации общего распределения большого количества людей, она все же заслуживает внимания как, возможно, первый случай использования карты в качестве аналитического и коммуникационного инструмента для социальных наук, пространственного анализа и эпидемиологии (хотя его выводы оказались неверными). [4]

«Философская карта» де Монтизона 1830 года , изображающая население Франции , самая ранняя известная карта плотности точек.

Самая ранняя известная карта плотности точек на основе округов была создана в 1830 году Арманом Жозефом Фрером де Монтизоном (1788–????), францисканским монахом , школьным учителем и печатником. [5] Это относительно простая карта населения по департаментам (административным округам) во Франции , где каждая точка представляет 10 000 человек. [6] Карта, по-видимому, была нарисована с использованием той же техники, которая практиковалась в течение следующих двух столетий и до сих пор выполняется компьютером: количество точек, рассчитанное на основе общей численности населения каждого департамента, случайным образом распределяется по каждому департаменту. Результатом является интуитивное визуальное отображение плотности населения , поскольку более высокие уровни населения в пределах административной границы демонстрируют более тесный, плотный рисунок точек. Поскольку точки равномерно распределены, очевидно, что они не представляют фактические местоположения, где люди живут в пределах департамента. Это пример экологической ошибки , когда значение для области обобщает все в пределах этой области, чтобы отобразить это значение. [7]

Карта плотности точек Швеции и Норвегии, составленная фон Ментцером в 1859 году, вероятно, является первой полностью разработанной репрезентативной картой плотности точек.

Хотя карта Монтизона была первой опубликованной точечной картой такого типа, его нововведение не оказывало влияния на практику в течение почти 30 лет, пока в 1859 году карта плотности точек на основе районов не была заново изобретена на карте распределения населения Швеции и Норвегии Туре Александром фон Ментцером, офицером шведской армии . [8] Точки на его карте (каждая из которых представляет 200 жителей), по-видимому, были основаны на переписи 1855 года, но ясно показывают корректировки, основанные на дополнительных знаниях о распределении населения. [9]

Карта вспышки холеры 1832–1834 годов в Эксетере, составленная Шэптером в 1849 году, с различными символами для обозначения случаев в каждом году.

Карта точечных объектов также была переосмыслена в середине 19 века, когда эпидемиология снова стала ведущим фактором, особенно поиск причины холеры, которая, как было признано, происходила в четких географических закономерностях. [10] Среди множества карт, созданных между 1820 и 1850 годами, есть некоторые, показывающие местоположение каждого случая в регионе. Ярким примером была карта 1849 года Томаса Шаптера в его истории вспышки холеры 1832-1834 годов в Эксетере . [11] Карта является новаторской в ​​использовании различных точечных символов для представления случаев в каждый из трех лет. Шаптер не зашел так далеко, чтобы определить причину кластеров заболеваний, которые он наблюдал, его карта оказала влияние; Джон Сноу позже ссылался на нее как на источник вдохновения для своей собственной работы.

Оригинальная карта Джона Сноу, показывающая очаги заболевания холерой во время лондонской эпидемии 1854 года. Колонка расположена на пересечении улиц Брод-стрит и Литл-Виндмилл.

Когда в 1854 году в Лондоне произошла крупная вспышка , доктор Джон Сноу собрал данные об отдельных случаях, особенно об их местоположении в Сохо , используя зарождающиеся методы пространственного анализа и отслеживания контактов , чтобы прийти к выводу, что переносчиком болезни была загрязненная вода , и успешно перекрыл источник. [12] Карта, которая сопровождала его отчет 1855 года, показывала отдельные случаи, сложенные в каждом месте расположения дома, четко показывая концентрацию вокруг насоса на Брод-стрит, а также пробелы в местах, где были другие источники воды. [13] Сейчас карту называют революционной; хотя ее роль в самом расследовании и ее влияние на урегулирование дебатов о причине заболевания часто преувеличиваются, [14] она действительно заслуживает признания за понимание Сноу того, что карта была наиболее эффективным инструментом для передачи пространственных закономерностей заболевания.

В последующие годы точечные карты, по-видимому, не были столь плодовиты, как другие типы тематических карт , возможно, из-за времени, необходимого для их создания. Многие из них рассматривались как достижение, достойное академической публикации сами по себе. [15] Гибридная техника появилась в начале 20-го века на картах плотности населения, используя репрезентативные точки в сельской местности с пропорциональными кругами для представления крупных городов. Метод плотности точек стал стандартизированным в этот период, и были разработаны руководящие принципы дизайна, [16] таким образом, что эта техника могла преподаваться в учебниках картографии середины 20-го века. [17] [18]

Географические информационные системы сделали создание карт плотности точек относительно простым, автоматизировав размещение отдельных точек, хотя результаты часто оказываются менее удовлетворительными, чем те, которые были созданы вручную. Значительным технологическим достижением стала доступность очень больших наборов данных, таких как миллионы геокодированных постов в социальных сетях, и инноваций в том, как их визуализировать. Полученные карты способны показывать подробные закономерности географического распределения.

Анимированная точечная карта плотности случаев заболевания COVID-19 в Коннектикуте с 21 марта по 21 мая 2020 года.

Последние достижения в области точечных карт включают использование методов дасиметрического картирования для более точного размещения точек в зонах [19], масштабирование точечных карт для отображения различных скоростей точек на человека при разных уровнях масштабирования [20] и использование временной интерполяции для анимации точечных карт с течением времени [2].

Типы точечных карт

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

Один к одному (точечная характеристика)

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

Карта точек один к одному отображает большое количество точечных символов, представляющих местоположения отдельных случаев явления. Многие виды карт отображают географические объекты в виде точечных символов, таких как города; эта категория применяется только к тем, которые показывают большое количество случаев, каждый из которых 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 преступлений , в дополнение к его первоначальному использованию в эпидемиологии . Он стал особенно популярным в недавнюю эпоху больших данных , таких как картирование миллионов геотегированных сообщений в социальных сетях или местоположений мобильных телефонов, хотя эти карты вызвали озабоченность по поводу конфиденциальности. [21] [22] [23]

Для обозначения этой техники были предложены различные термины, чтобы отличить ее от других подходов, например, номинальная точечная карта , точечная карта объектов и точечная карта . [24] [25] : 135  Другое предложение заключается в использовании термина карта распределения точек исключительно для этого типа (с плотностью точек, зарезервированной для другого типа), хотя это не устраняет путаницу, поскольку обе карты направлены на отображение распределения и плотности.

Один ко многим (репрезентативная точка)

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

На точечной карте «один ко многим» каждая точка на карте не представляет собой отдельный экземпляр, а скорее типизирует присутствие одного или нескольких лиц, полученных из совокупных данных. Данные основаны на предопределенных географических округах (например, округах, провинциях, странах, переписных участках), в которые данные об отдельных лицах были агрегированы как статистические сводные переменные, такие как общая численность населения. То есть, это тот же тип набора данных, который используется для карт хороплета и многих пропорциональных символьных карт . В отличие от карты хороплета, единственной допустимой переменной, используемой для карты плотности точек, является общее количество лиц. [24] После выбора значения точки (количества лиц, представленных каждой точкой) можно рассчитать количество точек, необходимых в каждом округе, и точки случайным образом распределяются по округу. Такое распределение общего количества по площади дает визуальное впечатление о плотности населения . [18]

Большинство учебников по картографии предпочитают использовать термин карта плотности точек или точечная карта только для точечных карт «один ко многим». [24] [26] [18] Термин «один ко многим» стал проблематичным, поскольку были разработаны интерактивные карты, использующие этот метод, но с каждой точкой, представляющей одного человека, [27] хотя это часто критикуют за создание иллюзии знания местоположения каждого человека. Другие термины, которые были предложены для различения этой техники, включают в себя репрезентативную точечную карту , районную точечную карту , хороплетную точечную карту и карту распределения точек . [28]

Представительный точечный дизайн

Дизайн любого типа точечной карты включает в себя балансировку дизайна индивидуального точечного символа (особенно его размера) с интервалом между точками. В точечной карте один к одному последний фиксируется распределением индивидуумов и масштабом карты, но в репрезентативной точечной карте на него также влияет выбор картографом значения точки , количества индивидуумов, которых представляет каждая точка. Давно признано, что эти выборы взаимозависимы, с несколькими конкурирующими соображениями: [18] [24]

Идеальный баланс этих факторов достигается, когда точки начинают сливаться в наиболее плотных областях, отдельные точки достаточно велики, чтобы их можно было увидеть по отдельности, а значение точки достаточно мало, чтобы даже районы с самыми низкими значениями имели более одной точки. В 1949 году Дж. Росс Маккей разработал набор рекомендаций для расчета этого баланса размера и значения точки, включая инновационную номограмму , которая стала стандартом для профессии. [16] С тех пор совершенствование технологии создания точек и их печати или отображения привело к изменениям расчета баланса, который был автоматизирован в большинстве программ ГИС. [29]

Однако этот идеальный диапазон видимых плотностей накладывает некоторые ограничения на явления, которые могут быть отображены. Если диапазон плотностей слишком низок (скажем, соотношение между самой разреженной и самой плотной точками менее 1:10), карта будет казаться слишком последовательной, чтобы быть информативной. Если диапазон плотностей слишком высок (соотношение более 1:1000), слишком много районов будут сплошными, если только значение точек не будет уменьшено настолько, что станет невидимым. [24] Улучшения в технологии проектирования помогли несколько смягчить это ограничение, например, использование полупрозрачных точек, которые могут показать различие между плотностями, где точки просто сливаются, и более высокими плотностями, где много слоев точек находятся друг над другом. [27] Однако это имеет побочный эффект, делая отдельные точки очень тусклыми.

Эта точечная карта один к одному показывает 1300 иммигрантов из Германии и Швейцарии в Солт-Лейк-Сити, штат Юта, в 1900 году черным цветом, по сравнению со всеми 55 000 жителями, показанными серым цветом. Обратите внимание на блоки, в которых жители одного домохозяйства были распределены по отдельным точкам с помощью рендерера «Сетка» в QGIS.

Другая проблема дизайна может возникнуть с картой типа «один к одному», когда несколько точек встречаются в одном и том же месте, создавая ложное впечатление меньшей плотности (т. е. выглядят как одна точка вместо многих). Хотя многие пользователи программного обеспечения ГИС не учитывают эту проблему, было разработано несколько автоматизированных алгоритмов для ее смягчения, обычно основанных на решении, разработанном в ранних картах Шэптера и Сноу, которое заключается в небольшом разбросе точек, чтобы они были различимы, но все еще казались плотно упакованными. [30]

Критика

Одной из проблем, связанных с плотностью точек, которая была подробно изучена, является то, насколько точно читатели карт могут интерпретировать кажущуюся плотность. С 1930-х годов повторные исследования показали тенденцию к недооценке плотности области, показанной точками. [31]

Еще одна критика заключается в том, что агрегированные данные по районам имеют присущие им проблемы, которые могут привести к тем же неверным толкованиям, что и другие типы тематических карт, основанных на этом типе данных, такие как карты хороплета , включая экологическую ошибку и проблему изменяемой площадной единицы . Фактически, точечный метод может усугубить проблему, поскольку подробный вид отдельных точек создает иллюзию более подробных данных, чем сплошной цвет хороплета. Кроме того, читатели карт могут легко интерпретировать точки, особенно в разреженных районах, как местоположения фактических поселений. [24]

Как и в случае с картами хороплета, проблема изменяемой площади может быть смягчена кем-то, используя округа, которые настолько малы, насколько это возможно, хотя это может привести к увеличению проблемы экстремального изменения плотности, обсуждавшейся выше. Другим решением, общим с картографированием хороплета, является дасиметрический метод . В приложении плотности точек внешние знания 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 населения это может включать такие объекты, как водоемы и государственные земли), и использующий его в качестве маски для исключения точек из рисования там, заставляя их размещаться более плотно в оставшейся области. [24] Традиционно, более тонкий подход использовался при ручном размещении точек, концентрируя их в тех частях округа, где плотность была известна как более высокая, что приводило к появлению плотности, меняющейся постепенно, а не резко меняющейся на границах округа. [18] Были разработаны автоматизированные алгоритмы, которые имитируют эту технику, используя вспомогательную информацию, такую ​​как местоположение точек города, чтобы изменить распределение точек по каждому району, хотя они не получили широкого распространения в программном обеспечении ГИС. [32]

Внешние ссылки

Ссылки

  1. ^ Pearson Education, Inc. «Ключевые термины». 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 01.01.2010 на Wayback Machine . 1 мая 2010 г.
  2. ^ ab Allen, Jeff (2021-05-11). «Временные переходы демографических точечных карт». Международный журнал картографии . 8 (2): 208–222. doi : 10.1080/23729333.2021.1910184. ISSN  2372-9333. S2CID  236567004.
  3. ^ Робинсон, Артур Х. (1982). Раннее тематическое картографирование в истории картографии . Издательство Чикагского университета.
  4. ^ Altonen, Brian (30 января 2012 г.). "Valentine Seaman, 1797 (1804) - Черная чума или желтая лихорадка Нью-Йорка". Здравоохранение, медицина и история . Получено 17 ноября 2020 г.
  5. ^ Брат де Монтизон, Арман Жозеф (1830). Философская карта населения Франции .
  6. ^ Жиль Пальский (1984). «Наступление демокартографии. Анализ исторического и семиологического». Espace, население, общества . 2 (2). Университет наук и технологий Лилля: 25–34. дои : 10.3406/espos.1984.956. ISSN  0755-7809.
  7. ^ Конвиц, Йозеф В., Картография во Франции, 1660–1848: наука, инженерия и государственное управление . Издательство Чикагского университета, 1987. стр. 147.
  8. ^ фон Ментцер, Туре Александр (1859). Fysisk-geografiska kartor öfver Skandinaviska halfön для подробного описания и географического изучения земель .
  9. ^ Кант, Эдгар (январь 1970 г.). «Über die Ersten Absoluten Punktkarten der Bevölkerungsverteilung». Annales Societatis Litterarum Estonicae в Свеции . 5 .
  10. ^ Jarcho, Saul (апрель 1970 г.). «Желтая лихорадка, холера и начало медицинской картографии». Журнал истории медицины и смежных наук . 25 (2): 131–142. doi :10.1093/jhmas/XXV.2.131. JSTOR  24622309. PMID  4914376.
  11. ↑ Шейптер, Томас (1849). История холеры в Эксетере в 1832 году. Эксетер: Черчилль.
  12. ^ Джонсон, Стивен (2007). Карта призраков: история самой ужасающей эпидемии Лондона и того, как она изменила науку, города и современный мир . Riverhead Books.
  13. ^ Сноу, Джон (1855). О способе передачи холеры. Джон Черчилль.
  14. ^ 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 Архивировано 04.12.2010 в Wayback Machine . 1 мая 2010 г.
  15. ↑ Coulter, Wesley (апрель 1926 г.). «Точечная карта распределения населения в Японии». Geographical Review . 16 (2): 283–284. Bibcode : 1926GeoRv..16..283C. doi : 10.2307/208684. JSTOR  208684.
  16. ^ ab Mackay, J. Ross (1949). «Точка на карте». Геодезия и картография . 9 (1): 3–10.
  17. ^ Райс, Эрвин, Общая картография , 2-е издание, McGraw-Hill, 1948, стр.250
  18. ^ abcde Робинсон, Артур, Элементы картографии , Wiley, 1960, стр.156-161
  19. ^ Дмовска, Анна; Степински, Томаш Ф. (май 2019 г.). «Расовые точечные карты на основе дасиметрически смоделированных данных о населении с сеткой». Социальные науки . 8 (5): 157. doi : 10.3390/socsci8050157 .
  20. ^ Уокер, Кайл Э. (01.09.2018). «Масштабирование интерактивной точечной карты». Cartographica: Международный журнал географической информации и геовизуализации . 53 (3): 171–184. doi :10.3138/cart.53.3.2017-0021. ISSN  0317-7173. S2CID  135059941.
  21. ^ "Tweetmap". Omnisci . Получено 17 ноября 2020 г. .
  22. ^ «Отображение местоположения твитов и фотографий Flickr». New York Times . 15 июля 2011 г.
  23. ^ Leetaru, Kalev (6 марта 2019 г.). «Эра точного картографирования социальных сетей подходит к концу». Forbes .
  24. ^ abcdefg Дент, Борден Д.; Торгусон, Джеффри С.; Ходлер, Томас В. (2009). Картография: Тематический дизайн карт (6-е изд.). McGraw-Hill. С. 119–130.
  25. ^ Kraak, Menno-Jan; Ormeling, Ferjan (2003). Картография: Визуализация пространственных данных (2-е изд.). Prentice Hall. стр. 116–121. ISBN 978-0-13-088890-7.
  26. ^ T. Slocum, R. McMaster, F. Kessler, H. Howard (2009). Тематическая картография и геовизуализация, Третье издание, стр. 252. Pearson Prentice Hall: Upper Saddle River, NJ., стр. 318-324
  27. ^ ab Cable, Dustin. «Карта расовых точек: одна точка на человека для всех Соединенных Штатов». Центр государственной службы Купера, Группа демографических исследований . Университет Вирджинии . Получено 17 ноября 2020 г.
  28. ^ Имхоф, Эдуард (1972). Тематическая картография . Де Грюйтер. стр. 154–163.
  29. ^ Кимерлинг, А. Джон (2009). «Расстановка точек на карте, повторный взгляд». Картография и географическая информатика . 36 (2): 165–182. Bibcode : 2009CGISc..36..165K. doi : 10.1559/152304009788188754. S2CID  121869966.
  30. ^ Чуа, Элвин; Моэр, Эндрю Ванде (2017). «BinSq: визуализация географических точечных схем плотности с помощью карт с сеткой». Картография и географическая информатика . 44 (5): 390–409. Bibcode :2017CGISc..44..390C. doi :10.1080/15230406.2016.1174623. S2CID  124131704.
  31. ^ Провин, Роберт В. (1977). «Восприятие многочисленности на точечных картах». Американский картограф . 4 (2): 111–125. doi :10.1559/152304077784080374. hdl : 10211.2/5170 .
  32. ^ Эй, Аннет; Билл, Ральф (2014). «Размещение точек на точечных картах». Международный журнал географической информационной науки . 28 (12): 2417–2434. Bibcode : 2014IJGIS..28.2417H. doi : 10.1080/13658816.2014.928822. S2CID  205793873.