tema 6 mapa de coropletas

Tema 6 MAPA DE COROPLETAS

MAPA DE COROPLETAS

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1.- DEFINICIONES Y EJEMPLOS

La tcnica de coropletas se utiliza para representar datos cuantitativos asociados a reas (normalmente administrativas) utilizando tramas o colores de relleno diferentes. Estos colores se eligen siguiendo el criterio de cuanta ms cantidad, ms oscuro. Realizar un mapa de este tipo slo requiere la captura de datos por unidad administrativa (corograma) y su posterior clasificacin en intervalos de clase. La simbologa superficial se asocia a cada clase (una clase, un color) y se aplica a cada rea segn la que le corresponda. Este sistema se adapta bien a la representacin de variables diferentes y proporciona mapas sencillos y fciles de comprender.

Se muestran dos ejemplos de mapas de coropletas: el de la izquierda muestra al candidato ganador y su ventaja sobre el segundo ms votado en cada uno de los estados de los Estados Unidos, expresado en tanto por ciento; el de la derecha representa el porcentaje de poblacin que habla alemn en cada regin de Suiza.

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Esta tcnica se emplea para la representacin de datos de naturaleza discreta asociados a unidades perfectamente delimitadas, normalmente administrativas. Un fenmeno continuo no puede ser descrito adecuadamente por este sistema, ya que estas distribuciones no estn controladas por divisiones de este tipo. De ah que no tenga sentido representar las temperaturas o las presiones atmosfricas por medio de esta tcnica. En resumen esta tcnica ser adecuada para temas cuyos datos sean de naturaleza discreta y ocurran dentro de zonas bien definidas. Si los datos no pueden mostrarse de forma relativa entonces no se debe utilizar este sistema.

2.1.- DATOS CORRESPONDIENTES A DISTRIBUCIONES DISCRETAS

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2.- LOS DATOS


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Se denominan corogramas a las unidades de enumeracin en este tipo de mapas. Su nmero y el tamao en el mapa, depende del propsito de ste, de su escala y de los datos disponibles. Para una misma escala, el tamao y el nmero de las unidades estn relacionados entre s, puesto que a mayor nmero de unidades, menor ser necesariamente su tamao.

Tambin es importante mencionar que si los corogramas son de tamaos muy diferentes, el grado de generalizacin de la variacin espacial del dato difiere de una zona a otra en el mismo mapa. Esto a menudo es inevitable, ya que se toman como unidades de enumeracin las divisiones administrativas establecidas, pero sin duda no es deseable si pretendemos obtener una representacin grfica apropiada mediante esta tcnica

Los corogramas son las unidades bsicas de estos mapas. El valor en cada corograma puede representarse mediante su altura, con lo que se obtiene un esquema similar al de la figura, denominado superficie estadstica escalonada o discontinua.

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LOS COROGRAMAS


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Este mapa de coropletas representa el producto interior bruto (PIB) per cpita por provincias. El fenmeno representado es de naturaleza discreta y por tanto apto para su representacin por medio de un mapa de este tipo.

Representacin de la temperatura mediante coropletas. No es una representacin correcta pues se trata de un fenmeno continuo y no discreto. Para mostrar este tipo de distribucin es ms indicado emplear isolneas.

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2.2.-DATOS EN ESCALAS DE MEDIDA CUANTITATIVAS

La tcnica de coropletas cartografa cantidades, por lo que los datos han de estar en escalas cuantitativas de medida. Ejemplos de este tipo son los datos de poblacin por nmero de habitantes, las precipitaciones por milmetros de lluvia recogida, o los ros segn su caudal medio. Todos los datos cuantitativos precisan para su representacin smbolos que lleven al lector a establecer de manera intuitiva, sin consultar la leyenda, una jerarqua entre los mismos. Adems, debe ser posible realizar comparaciones de cantidad entre las categoras. Para ello pueden emplearse las variables visuales de tamao y valor. Aunque el tamao es la mejor opcin, lo habitual es reservarlo para la representacin de datos cuantitativos absolutos (nmero de habitantes, por ejemplo) y emplear el valor para los datos que estn transformados en porcentajes, proporciones o densidades, como es el caso que nos ocupa.

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2.3.-DATOS CUANTITATIVOS RELATIVOS

Se dice que los datos cuantitativos estn en forma relativa o transformada cuando en s mismos relacionan dos o ms variables. Un ejemplo son las proporciones o los porcentajes. Es el caso del nmero de habitantes entre 0 y 15 aos respecto al total de habitantes en cada municipio, o los kilos de residuos en una provincia por sus habitantes. En ambos casos, las variables originales en forma absoluta (habitantes entre 0 y 15 aos y los kilos de residuos) han sido relacionadas con nuevas variables (en este caso el total de habitantes) con el fin de extraer nuevas informaciones. Un caso especial de datos relativos es el de la densidad, que implica una transformacin de los datos segn una superficie de referencia; como sucede con la densidad de poblacin, que establece el nmero de habitantes por cada kilmetro cuadrado. Esta transformacin aporta una descripcin diferente de la distribucin de la poblacin a la realizada por el mero uso de la cifra absoluta. Otro tipo de densidades tiles en cartografa son las que expresan relaciones de superficies especficas (superficie agrcola utilizada, superficie de suelo urbano) con respecto a la superficie total de cada regin. Un condicionante para la utilizacin de la tcnica de coropletas es que slo se aceptan datos que estn en forma transformada o relativa. Es decir, se debe representar la densidad de poblacin y no la poblacin, la tasa de paro y no el nmero de parados. Esto es debido a que la diferencia de tamao de las unidades administrativas (denominadas corogramas en esta tcnica de representacin) altera la impresin de la distribucin mostrada por el mapa en el caso de emplear datos en forma absoluta.

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Aqu se representa un dato en forma absoluta, sin transformar: la superficie agrcola utilizada en ccomunidad autnoma. Observa cmo las ms grandes emplean, lgicamente, ms hectreas.

Este mapa muestra los mismos datos relativizados: se ha tomado el porcentaje de superficie agrcola utilizada respecto de la superficie total de cada comunidad autnoma. Esta transformacin permite una lectura ms objetiva del mapa.

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2.3.-DATOS CUANTITATIVOS RELATIVOS


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3.- SIMBOLIZACIN: EL VALOR (VV, VARIABLE VISUAL) La simbologa superficial que se utiliza consiste en la variacin en trminos de claro-oscuro de un color o, dicho de otro modo, la variable visual ms adecuada es el valor. Esto es debido a que el valor permite establecer un orden visual entre los smbolos a los que es aplicado.

La variable visual valor lleva a nuestra percepcin a establecer un orden entre los diferentes grafismos a los que se aplica, por eso es la indicada para realizar mapas de coropletas. MANUEL LPEZ ROMERO


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En estas imgenes, sabras decir si un valor de gris es el doble de oscuro que el otro? No es fcil responder a preguntas de este tipo al no poseer el valor la propiedad perceptiva cuantitativa. En cambio, s posee la propiedad perceptiva del orden.

Cuando se emplea la variable visual tamao para representar datos cuantitativos, el usuario de forma espontnea, realiza una comparacin de cantidades. Intuitivamente se tiende a interpretar que una barra dos veces ms alta que otra representa el doble de cantidad. Sin embargo, con la variable visual valor no es posible una percepcin similar, ya que las diferencias cuantitativas no se ven por s mismas y es necesario recurrir a la leyenda.

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3.- SIMBOLIZACIN: EL VALOR (VV, VARIABLE VISUAL)

EL VALOR ORDENA LOS SMBOLOS PERO NO PERMITE CUANTIFICARLOS


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A menudo existen dos tendencias en los datos que hay que representar, lo cual tambin debe indicarse por medio del tono. Por ejemplo, en un mapa en el que quiera mostrarse el crecimiento de la poblacin es importante diferenciar claramente las zonas de prdida de poblacin y las de ganancia. Esta divergencia puede mostrarse utilizando dos tonos como el rojo y el verde, por ejemplo. La expresin del cunto se realizar con variaciones en la intensidad en cada uno de estos colores.

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COMBINAR VARIACIONES DEL VALOR (VV) CON VARIACIONES DEL TONO

Valor+Tono: para diferenciar mejor las categoras en el mapa

Combinaciones adecuadas de ms de un tono permiten mostrar ms clases en el mapa. Asimismo, la introduccin de cambios graduales de tono permite reforzar las diferencias entre colores, lo que es interesante incluso en mapas con pocas clases.

Valor+Tono: para mostrar datos divergentes


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La gama de color no permite saber si el crecimiento vegetativo es negativo o positivo en cada provincia y hay que acudir a la leyenda para saber en qu intervalo se encuentra cada provincia.

En este mapa el crecimiento vegetativo nulo (0) tiene color neutro. Los valores positivos se representan por medio de tonalidades azules y los negativos por rojos, ms saturados en los extremos. Sin duda, leer este mapa es ms fcil que en el caso anterior.

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Leyenda con gama divergente para representar el crecimiento vegetativo anual por provincias en .

Leyenda con gama divergente de un mapa de la Unin Europea que indica el PIB per cpita, donde 100 es el valor medio en la UE.

Leyenda con gama divergente de un mapa de densidad por provincias, en el que el punto central es el valor medio de la densidad de poblacin en Espaa.

Como se puede observar, las gamas divergentes no tienen por qu tener como centro de divergencia el cero, como sucede en el caso del crecimiento vegetativo donde lo que interesa es indicar la prdida o ganancia de poblacin. Tambin se emplean para mostrar valores por encima o debajo de la media, escogiendo como punto central un valor relativo (PIB per cpita UE=100) o un valor absoluto (densidad de poblacin en Espaa).

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4.- PERCEPCIN DEL VALOR

Diversos estudios demuestran que la percepcin de los valores de gris no es lineal (Munsell y Williams) y que diferencias discriminables en los colores claros y medios son imperceptibles en los oscuros. Por lo tanto, la eleccin de diferentes grises no puede realizarse dividiendo el espacio entre el blanco y el negro (de 0 a 100 por ejemplo) entre el nmero de clases. En la seleccin de los colores es necesario compensar de algn modo la percepcin no equitativa de los niveles de gris. Por eso deben elegirse los grises buscando una mayor separacin en la zona oscura aunque ello conlleve elegir grises ms parecidos en la zona clara.

Gama de grises con variacin constante de valor (expresado en porcentaje de superficie entintada) en intervalos de 10: el 0% es el blanco y el 100% el negro (todo el papel queda cubierto de tinta). Es ms fcil distinguir los grises con menor valor que los de mayor valor.

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Si se vara el valor de manera constante (en este caso 10, 26, 42, 58, 74 y 90) obtenemos un resultado en el que es difcil comparar los grises. En algunos casos es posible que se produzcan equivocaciones (Cdiz est en el mismo intervalo que Crdoba? Y Badajoz y Cuenca, o Barcelona y Cceres?).

Responder a las preguntas anteriores es ms fcil con este mapa en el que cuenta el comportamiento de nuestra visin La percepcin de los colores se modifica muy considerablemente segn su contexto. En los grises se han seleccionado teniendo en (curva de Munsell, en la pgina siguiente).

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La curva de Munsell indica que la percepcin de los grises no es lineal sino logartmica, formando una curva como la de la imagen.

La percepcin de los colores se modifica muy considerablemente segn su contexto. En los mapas de coropletas se hace especialmente patente el fenmeno de la interaccin del color: UN COLOR SE PERCIBE DE FORMA DIFERENTE SEGN SEAN LOS COLORES QUE LO

RODEAN.

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Ejemplos de interaccin del color (modificacin perceptiva de un color segn de los que se rodee). En la figura de la izquierda, si se cubre la parte que une las dos cruces, parece que los colores de las equis son distintos. En la de la derecha, aparentemente las dos cruces centrales tampoco tienen el mismo tono porque tienden a asumir el matiz del color complementario de su vecino.

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Por ello es importante procurar que los colores elegidos se diferencien bien a simple vista, reforzando al mximo las diferencias visuales entre los colores. En este sentido es aconsejable realizar la seleccin del color atendiendo a la distribucin real, fijndose en el mapa, y no limitarse a comparar las muestras de color en la leyenda, pues en ella los colores aparecen de forma consecutiva y se perciben diferencias que sern inapreciables en la imagen final. En el mapa la distribucin de los colores no sigue el orden de distribucin de la leyenda. Por eso es ah donde se ver con toda claridad si es posible o no diferenciar bien los colores. Hay que tener en cuenta lo anterior a la hora de disear la gama de color del mapa; se debe observar si los tonos son los apropiados antes de escoger la leyenda definitiva.

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Las dos figuras representan el ndice de urbanizacin de frica, ambas con cinco intervalos, pero existe una diferencia importante entre las dos: en el mapa de la izquierda se escogi una gama correcta de valores de gris y en el de la derecha no. Esto impide que en el ltimo se diferencien bien las clases; en el primero, sin embargo es fcil saber a qu clase pertenece cada pas a simple vista.

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Como ya se ha comentado, las unidades de enumeracin en los mapas de coropletas se denominan corogramas. Para una misma escala, el tamao y el nmero de las unidades estn relacionados entre s, pues a ms corogramas menor ha de ser necesariamente su tamao. La representacin del comportamiento espacial del fenmeno depende del tamao elegido para el corograma, pues cuanto menor sea, mejor se muestra su variabilidad.

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5.- LOS COROGRAMAS

En este mapa se representa la densidad de poblacin por municipios en el cuadrante nordeste de la Pennsula. Observa cmo las zonas ms densamente pobladas corresponden a las grandes ciudades y la costa, mientras que en los municipios del norte de Madrid, el Sistema Ibrico o el Pirineo la densidad es mucho ms baja.


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5.- LOS COROGRAMAS En este caso la densidad de poblacin se representa por provincias. Es fcil comprobar cmo unos pocos municipios con alta densidad influyen decisivamente en la totalidad del valor asignado a su provincia: Madrid y Zaragoza son los ejemplos ms claros. Compara con el mapa anterior: al aumentar el tamao del corograma se describe peor la variabilidad del fenmeno representado.

Por ltimo, se muestra el mismo fenmeno por comunidades autnomas. Unas pocas localidades (Barcelona y su entorno) hacen que la densidad de poblacin en Catalua sea elevada; sin embargo, si se observa el primer mapa se ver que la mayor parte de su territorio es de densidad media o baja.


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5.- LOS COROGRAMAS

En esta tcnica es necesario emplear valores medios y otros valores representativos de la totalidad del rea por heterognea que sta sea. De este modo, si el rea tomada como unidad es grande, la variacin interna del dato queda sin descripcin grfica. Esto puede resolverse empleando corogramas menores, es decir, datos ms desagregados (municipios en vez de provincias, por ejemplo) que permitan mostrar esta informacin. Aparte del tamao de los corogramas en s, tambin es importante la variabilidad de sus reas, ya que si los corogramas son de tamaos muy diferentes la generalizacin de la variacin espacial del dato difiere de una zona a otra dentro del mismo mapa. sta, que es la situacin menos deseable (ya que siempre se espera tener una precisin y un detalle homogneo para un mismo mapa) es la habitual, pues es consecuencia de tomar como unidad bsica de la representacin las divisiones administrativas, normalmente de tamaos no homogneos. Trabajar con reas de tamaos muy diferentes no es lo ideal si lo que se pretende es obtener una representacin grfica con un grado de generalizacin del contenido temtico uniforme en todo el mapa.


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6.- CLASIFICACIN DE LOS DATOS

Los mapas de coropletas permiten extraer del mapa una informacin general de forma sencilla, entre otras cosas porque lo que muestran es una imagen generalizada de la realidad. No representan directamente todas las diferencias existentes entre los datos, sino una simplificacin realizada por el cartgrafo que los clasifica en un nmero limitado de clases, agrupando idealmente valores similares. De esta manera, con unos pocos colores se describe de forma sencilla una distribucin ms o menos compleja. Es sabido, que realizada una clasificacin cualquiera se pierde cierta cantidad de informacin y que es incluso posible distorsionar la distribucin original en el mapa por medio de clasificaciones que no se adapten al conjunto de datos. Por eso es necesario cuidar al mximo este aspecto y no dejar fuera de control del diseador esta fase, que es crucial en la elaboracin de un mapa de coropletas. El nmero de intervalos, su tamao y los lmites de clase deben ser elegidos con cuidado, procurando que el mapa final represente lo ms fielmente posible la distribucin real. Siempre es posible dar una impresin falsa de una distribucin con clasificaciones poco adecuadas respecto al conjunto de datos de que se trate. Es importante estudiar cada sistema de clasificacin aplicado a cada caso y procurar dar una impresin realista de su distribucin en el mapa. Es necesario ensayar con distintos sistemas de clasificacin y elegir aqul que mejor se adapte a la distribucin original.


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Al clasificar los datos deben considerarse dos aspectos: la eleccin del nmero de clases y los lmites de cada una de ellas. En cuanto a su nmero, cuantas ms clases se elijan, ms detalles ofrecer el mapa realizado y ms informacin aportar. Por otro lado, una eleccin pobre en el nmero de clases podra dar una imagen demasiado simplificada de la realidad. Esto no significa que cuantas ms clases haya mejor: todo tiene un lmite y un nmero excesivo proporciona una imagen difcil y confusa de la distribucin. Hay que determinar cul es el grado de detalle que se necesita para cada caso. Por ejemplo, en un mapa de densidad de poblacin diseado para un atlas escolar pueden bastar cuatro intervalos. Si el mapa es para otros fines quiz sean necesarios ms. Se debe tener en cuenta que en la lectura del mapa no se podrn diferenciar claramente ms de ocho o nueve clases.

6.1.- - CLASIFICACIN DE LOS DATOS. NMEROS DE CLASE


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Como a menudo sucede en cartografa, al clasificar datos es necesario buscar un equilibrio entre la legibilidad del mapa y la complejidad de la distribucin. No obstante, como norma general se recomienda no superar los siete u ocho intervalos e imponer el lmite de nueve. De nuevo es conveniente subrayar la importancia de la percepcin del color, especialmente de los valores de gris. Antes se vieron algunos ejemplos de clasificacin lineal y su comparacin con datos en escala logartmica (recuerda la curva de Munsell).

6.1.- - CLASIFICACIN DE LOS DATOS. NMEROS DE CLASE

En estos mapas se muestra una misma serie de datos agrupados en tres, cinco y ocho intervalos; el primero de ellos simplifica en exceso la distribucin y el ltimo es difcil de interpretar porque no se diferencian bien los intervalos. En este caso es preferible escoger cinco intervalos porque se proporciona una informacin suficiente y el mapa resulta de fcil comprensin.


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Elegido el nmero de clases hay que determinar sus lmites. Esta decisin es importante porque determina qu diferencias entre los datos son las que se muestran y cules se ignoran en el mapa final. SON MTODOS DE CLASIFICACIN HABITUALES LOS SIGUIENTES:

a) Intervalos iguales: los datos se clasifican en intervalos de igual amplitud. b) Cuantiles: todos los intervalos contienen el mismo nmero de datos. c) Intervalos Naturales o Mtodo de Jenks: los intervalos se crean segn los puntos de ruptura

naturales existentes en la serie de datos. d) Intervalos basados en la media y la desviacin tpica. e) Progresin aritmtica: los intervalos crecen progresivamente segn un incremento o suma. f) Progresin geomtrica: los intervalos crecen ms rpidamente an segn una razn o

multiplicacin.

6.2.- - CLASIFICACIN DE LOS DATOS. LMITES DE CLASE


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Considera un tamao de intervalo constante. Para calcular dicho tamao divide la amplitud mxima de los datos (rango), entre el nmero de clases que se haya elegido.

Tamao del Intervalo (I) = Rango /nmero de clases

Los lmites de los intervalos se obtienen sumando esta cantidad I al mnimo valor, y a los sucesivos resultados. Esta es la manera ms sencilla de clasificar los datos y proporciona un mapa fcil de leer, pero puede producir clases muy desequilibradas, con muchas observaciones unas, y otras con muy pocas o ninguna.


INTERVALOS IGUALES

CUANTILES

Este mtodo de clasificacin sirve tanto para datos cuantitativos como para datos ordenados y tiene la ventaja de no dejar clases vacas. Simplemente se divide el nmero de observaciones en partes iguales al nmero de clases deseadas. Son habituales los cuartiles, los quintiles, los septiles y los deciles, con cuatro, cinco, siete y diez clases respectivamente. As por ejemplo, para obtener cuartiles se ordenan los datos y se dividen en cuatro. Aunque la naturaleza del mtodo equilibra las clases en su nmero de observaciones, si las unidades (provincias, comunidades, etc,) son muy diferentes en tamao, no es recomendable seleccionar este mtodo.


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Este mtodo de clasificacin persigue la doble condicin de agrupar los datos en clases de gran homogeneidad interna y de maximizar las diferencias entre clases para un nmero de intervalos especificado. Para ello se observan los datos originales y se buscan los puntos de ruptura naturales existentes (cambios bruscos en la tendencia de los datos) para fijarlos como lmite de clase. Este mtodo estadstico realiza la clasificacin basndose en la prueba de la bondad del ajuste (Goodness of Variance Fit GVF), indicador que toma diferentes valores segn los agrupamientos que se hagan de un mismo conjunto de datos. Se trata de un proceso iterativo que calcula la media de cada clase con las respectivas varianzas, y traslada observaciones entre clases hasta obtener el valor mximo del GVF. Este sistema slo es interesante cuando los lmites son claros y estn bien definidos en la distribucin. De lo contrario es preferible elegir intervalos de clase sistemticos que son ms sencillos de leer e interpretar.


INTERVALOS NATURALES


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En muchos mapas interesa mostrar la situacin de la media y organizar las clases segn su distancia a ella. Es el caso de un mapa de Europa que muestre el nivel de ingresos, el gasto en salud o investigacin, y donde puede interesar mostrar las diferencias entre pases partiendo de los valores medios. En estos casos conviene utilizar la media como lmite de clase y fijar como intervalo distancias a la misma relacionadas con la desviacin estndar (, Sigma) de la serie de datos. Sigma (o mltiplos -k- de Sigma) puede ser sumada y restada desde la media () para definir as los lmites de los intervalos, que son de igual tamao. Cuanto ms normal sea la distribucin de los datos, mejores resultados se obtendrn de la aplicacin de este mtodo. En caso de emplear esta clasificacin, conviene elegir gamas de color divergentes para la representacin de los datos.


INTERVALOS BASADOS EN LA MEDIA Y LA DESVIACIN TPICA


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Una diferencia que en trminos absolutos es pequea puede tener un valor significativo en los valores bajos: una diferencia de 5.000 habitantes es significativa al establecer diferencias entre poblaciones rurales, pero carece de importancia al comparar grandes ciudades. Debido a razones de este tipo, en ocasiones interesa detallar la distribucin en los valores bajos y hacer que el intervalo aumente progresivamente segn crecen los valores. Una forma de conseguir esto es hacer que el crecimiento se realice siguiendo una progresin aritmtica. Para aplicarla al caso de n clases:

1. Calcula en rango R=Mx-Mn 2. Caculo del incremento x

x= R/[(n+(n-1)++3+2+1)] 3. Clculo del tamao de los intervalos

Intervalo 1: x Intervalo 2: 2x Intervalo 3: 3x Intervalo 4: 4x

Intervalo n: nx

4. Clculo de los lmites de clase sumando los intervalos a --------(x)------ a+x

a+x-----(2x)----- a+3x a +3x---(3x)---- a +6x a+6x----(4x)---- a+10x

()


PROGRESIN ARITMTICA


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Cuando los datos crecen muy lentamente en los valores bajos y de forma brusca en los altos, puede emplearse una progresin geomtrica. Se trata del mismo caso que el anterior pero con un crecimiento mucho ms rpido del tamao del intervalo. Una manera sencilla de aplicar este tipo de progresin es hacer que son los lmites estn en progresin geomtrica. De este modo el lmite superior de cada clase es r veces el inferior. Por ejemplo para una razn r (ndice de la progresin) igual a 10 cuatro clases podran tenerse lmites del tipo 1, 10, 100, 1000 y 10000. Para calcular una progresin de este tipo basta con definir el nmero de intervalos n, calcular la razn de la progresin r y multiplicar por este valor el mnimo y los sucesivos resultados de la multiplicacin hasta alcanzar el mximo.


PROGRESIN GEOMTRICA

Es claro que conviene probar ms de una forma de clasificar los datos antes de decidirse por un mtodo definitivo. Cada caso concreto requiere su propio anlisis de manera que se combinen el fiel reflejo de la distribucin, el inters del cartgrafo (qu desea que sea relevante) y la facilidad de lectura del mapa resultante.


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7.- DISEO DE LA LEYENDA

Las leyendas de este tipo de mapas son sobradamente conocidas ya que basta con colocar al lado de cada muestra de la simbologa elegida el intervalo de clase al que corresponde en forma de filas o, ms habitualmente, en columnas.

Es necesario evitar la aparicin de solapes entre los intervalos, cerrndolos incluso cuando no exista necesidad por los datos originales que hay que representar. Tambin se pueden incluir otros elementos que ayuden a interpretar la representacin, como por ejemplo un histograma de frecuencias en el cual, adems, se integre la simbologa utilizada y los lmites de clase que se hayan establecido, la mediana de cada intervalo, etc. Se aporta as una informacin adicional sobre los datos de partida a la vez que se muestra el modo en que se realizaron los intervalos.

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En la leyenda adems de la clsica representacin de los colores/tramas utilizados en el mapa con sus respectivos lmites de clase, se pueden tambin incluir otros elementos que ayuden en la interpretacin de lo representado. Por ejemplo es posible mostrar un histograma de frecuencias en el cual adems se integre la simbologa utilizada y los lmites de clase que se hayan establecido, la mediana de cada intervalo, etc. Se aporta as una informacin adicional sobre los datos de partida a la vez que se manifiesta el modo en que se realizaron los intervalos

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7.- DISEO DE LA LEYENDA


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Normalmente la informacin contenida en la base geogrfica de estos mapas suele ser mnima y a menudo se limita a la representacin de los lmites de los corogramas. Si se est muy familiarizado con la zona representada esto no supone un gran problema, pero no disponer de pistas geogrficas que ubiquen y ayuden a situar la distribucin del dato puede arruinar el proceso de comunicacin de la informacin que se quiere transmitir con el mapa.

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8.- INFORMACIN DEL MAPA BASE

Mapas de densidad de poblacin por municipios de la zona de las provincias de vila, Salamanca y Cceres; arriba se muestra sin ningn tipo de informacin adicional ms que los lmites provinciales y abajo con las principales localidades y su topnimo. Es importante contextualizar la informacin geogrfica incorporando al mapa datos que ayuden a este fin.


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Un uso importante de estos mapas, como en casi todos los temticos, es comparar la distribucin de un mapa con otro, ya sea en el espacio o en el tiempo. Para facilitar las comparaciones es importante que el sistema de clasificacin y la simbologa de los datos sean los mismos para todo el conjunto, aunque no sean los ideales para cada uno de los mapas considerados de forma individual. Se trata de facilitar grficamente las comparaciones y, por tanto, sus interpretaciones.

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8.- COMPARACIN DE MAPAS

Mapas de densidad de poblacin de los municipios de Mallorca en fechas distintas: en la parte superior se indica la densidad en 1970; abajo a la izquierda en 2005 con la misma clasificacin y abajo a la

derecha con una clasificacin creada para este caso de forma individual. El primero ayuda a comprobar el crecimiento de la poblacin y el segundo a conocer la variacin de la distribucin de la poblacin en la

isla.


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Existen tres formas principales de uso de estos mapas:

a) Comprobar el dato asociado a una unidad del mapa. b) Obtener una idea de la distribucin general de la variable cartografiada. c) Comparar cmo cambia la distribucin de un mapa a otro.

El mapa de coropletas no persigue el objetivo de hallar un valor concreto, sto es ms fcil y preciso mediante una tabla de datos que consultando un mapa de este tipo. El objetivo b se corresponde ms con la realizacin de cualquier mapa en general y de los de coropletas en particular, aunque la funcin ms importante y compleja es la c, comparar mapas y ver cmo cambian las distribuciones en el espacio, en el tiempo etc. En este ltimo caso, es importante que el sistema de clasificacin y simbolizacin de datos sea el mismo para todo el conjunto de mapas, aunque no sea el ideal para cada uno individual. Se trata en este caso de facilitar grficamente las comparaciones y as sus interpretaciones.

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Mapas de densidad de poblacin de los municipios de Mallorca en fechas distintas: en la parte superior se indica la densidad en 1970; abajo a la izquierda en 2005 con la misma clasificacin y abajo a la derecha con una clasificacin creada para este caso de forma individual. El primero ayuda a comprobar el crecimiento de la poblacin y el segundo a conocer la variacin de la distribucin de la poblacin en la isla.

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Nmero de diapositiva 1Nmero de diapositiva 2Nmero de diapositiva 3Nmero de diapositiva 4Nmero de diapositiva 5Nmero de diapositiva 6Nmero de diapositiva 7Nmero de diapositiva 8Nmero de diapositiva 9Nmero de diapositiva 10Nmero de diapositiva 11Nmero de diapositiva 12Nmero de diapositiva 13Nmero de diapositiva 14Nmero de diapositiva 15Nmero de diapositiva 16Nmero de diapositiva 17Nmero de diapositiva 18Nmero de diapositiva 19Nmero de diapositiva 20Nmero de diapositiva 21Nmero de diapositiva 22Nmero de diapositiva 23Nmero de diapositiva 24Nmero de diapositiva 25Nmero de diapositiva 26Nmero de diapositiva 27Nmero de diapositiva 28Nmero de diapositiva 29Nmero de diapositiva 30Nmero de diapositiva 31Nmero de diapositiva 32Nmero de diapositiva 33Nmero de diapositiva 34Nmero de diapositiva 35Nmero de diapositiva 36

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