Как на карте отображается предел погрешности?

При сообщении оценок вы всегда должны указывать предел погрешности. Существуют обычные способы сообщения о погрешности в таблице, тексте или графике. Но как сообщить о допустимой погрешности для данных, визуализированных на карте?

Недавно появившаяся журнальная статья, с которой я столкнулся, обсуждает, что именно @Aksel в другом ответе ( Sun and Wong, 2010 ) (она доступна здесь бесплатно онлайн, но, насколько я могу судить, эта ссылка не содержит изображений карт). По сути, они предполагают, что предпочитают оверлейный подход, в отличие от небольшого многократного подхода (т.е. создание двух карт, одна с оценкой, а другая с неопределенностью).

Значение по альфа-картам, как было упомянуто на этом форуме , является альтернативным способом представления неопределенности, чем наложение штриховых линий (которое я считаю более интуитивным).

Другие работы, которые я читал, которые могут представлять интерес (хотя они не отвечают непосредственно на вопрос);

• Отображение результатов географически взвешенной регрессии ( Mennis, 2006 ) PDF здесь
• Все карты оценок параметров вводят в заблуждение ( Гельман, 1999 ) PDF здесь
• Первоначальная статья, на которую я ссылался, включает информацию о качестве данных в картографические данные опросов американского сообщества (Sun and Wong, 2010).

Я видел, что это было сделано на хороплете с окраской, показывающей оценку, и наложенным пунктиром / хэшированным наложением, представляющим коэффициенты вариации. Но я не видел стандарта для этого.

Как указал Энди, размытие белизны является одним из вариантов. Другой вариант - использовать какой-то фильтр представления: вы показываете только те результаты, которые более точны, чем определенный порог. Вы можете предоставить разные карты с разными пороговыми значениями.

Самым низким порогом может быть стандартное отклонение всей совокупности (или некоторая очень простая модель, в зависимости от ваших данных). Если процедура сложной карты используется с высокой неопределенностью, большие области могут иметь неопределенности выше, чем это стандартное отклонение. (конечно, зависит от вашей переменной: для органического углерода в почве это утверждение верно, например, для визуализации ошибки на карте высот, порог которой не имеет смысла вообще). Некоторые бесстыдной продвижение самостоятельно: документ , который использует такую технику является: эта статья

Для данных точечного уровня Джей Фаулер в своей диссертации «Картографическое сообщение о неопределенности точечного уровня» (ссылка на цитирование , полный текст , постер ; найден через CartoNews ) дает превосходный обзор методов:

Еще несколько наглядных примеров.

Как предположил @ako, пунктирное наложение может использоваться для представления значения. Пример от Nagy, C., et al. (2014). Иерархическое пространственно-временное картирование преждевременной смертности от алкогольной болезни печени в Венгрии, 2005-2010 гг. Европейский журнал общественного здравоохранения , 24 (5), 827–33 ( ссылка , paywall):

Как-то противоположный метод, который размывает области более низкого значения, может быть найден в Атласе Рака Северной Европы :

Более поздние карты атласа NORDCAN, кажется, переключаются на более агрессивное затенение:

(Более подробную информацию об этом методе можно найти (за платным доступом) в: Patama T, Pukkala E (2016) «Метод сглаживания на малой площади для картирования риска рака», Пространственная и пространственно-временная эпидемиология , http: //dx.doi. org / 10.1016 / j.sste.2016.05.003 )

Извиняюсь за свою бесстыдную заглушку, вот карта из публикации, в которой я участвовал, представляя результаты Байесовской пространственной модели. Неопределенность коэффициентов шансов уровня площади (почтовый индекс), оцененных моделью (которые представлены оттенками квадратов), была включена в качестве фоновой карты хороплета.