地图表示法(修改2)

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时间:2019-05-11

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1、§3呈面状分布地理数据的表示面状地理数据的定量表示根据面状现象存在的空间形态,连续分布现象通常采用点状符号排列的定位图表法和分区统计图法、以线状符号构成的等值线法和以面状符号构成的等值区域图法或立体等值区域图法表示。成片和离散分布现象的定量表示主要采用以点状符号构成的具有定位和定量双重意义的点值法。§3呈面状分布地理数据的表示面状地理数据的定量表示以点状符号构成的定量表示点值法用形状相同、大小与其代表的数值成固定比率的圆点符号表达离散现象分布特征的方法称为点值法。点值法表示成片和离散分布的现象。§3呈面状分布地理数据的表示面状地理数据的定量表示

2、以点状符号构成的定量表示点值法点值法制图过程中,关键问题是点径、点值的确定和布点方式的选择。点径:0.4-0.6mm点值:以密度最大区内,点之间不重叠为原则。点值=INT[密度最大区对应的数量值M/密度最大区点数N]其中N=INT[密度最大区面积P/(D+0.2)2]例:下图中,A区人口为800人,图上面积为30mm2,B区人口为400人,图上面积为35mm2,C区为600人,图上面积为40mm2,D区为1000人,图上面积为20mm2,若用点值法表示其人口分布,试问怎样确定点值及各区的点数?解:先求出密度最大区域的点数,即先求出D区的点数。然

3、后求出点值,最后根据点值确定其他区域的点数§3呈面状分布地理数据的表示ABCDN=INT[20/(0.6+0.2)2]=31点值=INT[1000/31]=32§3呈面状分布地理数据的表示面状地理数据的定量表示以点状符号构成的定量表示点值法布点方式有两种:均匀布点和定位布点。均匀布点仅以统计分区边界为依据,按各分区应有的点数,将圆点符号均匀排列在统计分区内,各分区面积和点数不同,显示出在整个制图区域内制图数据的集中或分散程度。不反映统计分区内对象空间分布的地理差异。定位布点是在统计分区边界图的基础上,依据与制图对象密切相关的地理环境信息,使圆点

4、符号的布置更符号客观实际。可表达制图对象的分布特征。多项数据制图时,各项数据可采用不同色相的圆点来表示,圆点的直径也可以有变化。点值法虽然是定量制图,但由于它没有区域单元界线,所以不适宜于准确的定位,但由于圆点按频数分布,图形比较直观,故能达到制图区域内数量对比的效果。思考题:若以点值法制作山东省人口分布图,应该怎样设计?§3呈面状分布地理数据的表示面状地理数据的定量表示以点状符号构成的定量表示分区统计图法以点状符号表示各统计分区内的制图数据的方法称为分区统计图法。北京工业§3呈面状分布地理数据的表示面状地理数据的定量表示以点状符号构成的定量表

5、示分区统计图法分区统计图法点状符号的定位不必依据严格的坐标,只需配置在相应的统计分区内,明确其含义的归属,通常选择每个统计分区的重心或几何中心作为符号定位参考。§3呈面状分布地理数据的表示面状地理数据的定量表示以点状符号构成的定量表示定位图表法定位图表法从表面上看,是定位符号法的一种特殊形式,即以定位的点状符号的2维坐标扩展性上,表示该点上事物的数量特征和在一定周期内的变化。§3呈面状分布地理数据的表示面状地理数据的定量表示以线状符号构成的定量表示(等值线法)§3呈面状分布地理数据的表示面状地理数据的定量表示以面状及立体符号构成的定量表示(等值

6、区域法)等值区域法(分级统计图法):呈面状分布的地理数据中,用以表达统计分区整体的均质特征或相对数量指标,一般以顺序量表或间距/比率量表表示的数据,采用颜色或网纹变量产生分区间的数量差异感受,这种面状符号的组合方法,称为等值区域法。定量数据的特征等值区域制图所反映的定量数据,其数量特征在统计分区内是连续和恒定的,但在统计分区间是离散的。§3呈面状分布地理数据的表示面状地理数据的定量表示以面状及立体符号构成的定量表示等值区域法(分级统计图法)数据的分级确定分级数和分级界限的原则:根据心理物理学实验研究,一般不能超过10级,一般应在5-7级为最宜,

7、最低不少于3级,最多不超过9级。§3呈面状分布地理数据的表示面状地理数据的定量表示以面状及立体符号构成的定量表示等值区域法(分级统计图法)数据的分级其它分级方法等差分级:a,a+k,a+2k,...分级间隔为k算术分级:a,a+k,a+3k,...分级间隔为kn等比分级:a,ak,ak2,ak3,...平均分级:按等数值间隔确定的分级。如数值间隔=10,分级为:<100;100~110;110~120;120~130;...外因分级:分级界线确定不依据数据本身的特点,而是依据某些特殊含义的指标。如国民生活水平:A.温饱型以下,年收入1000美

8、元以下;B.温饱型,年收入1000-2000美元之间裂点法分级频率分组10~2030~4050~60…490~500裂点法分级法根据数据自身的分布特点

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