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——双变量符号地图
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——双变量符号地图
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背景 “我不是双变量但我很好奇。”出自2013 年南卡罗来纳州格林维尔举行的 NACIS 会议上双变量地图随着这句俏皮的话便跳跃在人们的视角下在讨论二元映射之后它不仅恰逢其时而且还包含了很多事实很多人并没有创建二元映射但他们想尝试一下。虽然这只是一个笑话制作它的人可以轻松创建二元地图但大多数人发现它们太困难或神秘。
在维基百科中对这类双变量地图有这样的解释双变量地图或多变量地图是一种专题地图通过组合不同的符号集在单个地图上显示两个或多个变量。每个变量都使用标准专题地图技术来表示例如分区统计图、地图或比例符号。它们可以是相同类型或不同类型并且它们可以位于地图的不同图层上或者它们可以组合成单个多元符号。 2
示例 为了帮助介绍这种映射样式展示了关系映射的构建块。例如这是经典的主题分区统计图显示了美国患有糖尿病的成年人口的百分比根据疾病控制和预防中心的数据。此数据来自 Behavioral Risk Factor Surveillance System该系统是 ArcGIS Living Atlas of the World 中的图层。 上图是比较美国黑人蓝色和西班牙裔红色人口的双变量等值线地图紫色阴影显示两组的显着比例。左侧地图颜色偏红代表西班牙裔人多黑人少右侧蓝色多代表着黑人多西班牙裔少。这类双变量地区显示着两类变量在哪里趋于一致或趋于不一致。 下面我们看到另一个主题分区统计图显示了 CDC 调查的肥胖成年人口的百分比 乍一看这些模式看起来很相似但我想看看这些模式在哪里既高又低或者单独强烈出现。关系映射允许我将这两种映射模式结合起来以探索模式重叠或发散的地方。因此如果我们将这两个色带组合在一起以显示图案的组合我们将得到如下所示的网格和地图 从这张地图中我们看到图例的角落告诉我们很多信息。紫色值表示肥胖和糖尿病的高发病率。最深的粉红色值表示糖尿病人群较多但肥胖人群较少。最深的蓝色值表示人们最有可能肥胖的地方但患糖尿病的可能性较小。 3
原理 首先为变量创建一个 3 类顺序配色方案。 对另一个变量执行相同的操作。这一次选择与第一个完全不同的色调。 通过垂直拉伸或复制每个矩形配色方案将其转换为正方形如下所示 现在采用第一个变量的配色方案逆时针旋转 90°使中性低颜色在底部高在顶部 在 Photoshop、Illustrator 或其他功能强大的图形程序中将第一个配色方案的混合模式更改为变暗。然后定位第一个配色方案使其完美地覆盖第二个配色方案。即出现了如下变量 如果一直在关注不同的颜色选择则必须进行与此处显示的略有不同的调整。但目标是相同的配色方案应该阐明数据中沿三条路径的关系每条路径都按顺序排列以增加饱和度和暗度 下图是以ArcGIS Blog里下载的糖尿病和肥胖数据为基础以点状要素作为展示对象调整了对应的符号系统和分级尺寸大小。 这类多元地图的典型目标是可视化变量之间的任何统计或地理关系。它有可能比相应单变量图的并排比较更有效地揭示变量之间的关系但当符号和模式过于复杂而难以理解时也存在认知超载的危险。 参考文献
https://www.joshuastevens.net/cartography/make-a-bivariate-choropleth-map/
https://www.esri.com/arcgis-blog/products/arcgis-online/mapping/what-is-a-relationship-map/
