Тематическое картографирование в QGIS
Ключевые тезисы
- Работа с пространственными данными (шейп-файлы) и статистикой в QGIS.
- Создание тематических карт на основе количественных показателей.
- Подготовка данных: фильтрация, связывание таблиц, нормирование показателей.
- Использование различных методов классификации для визуализации.
- Оформление итоговой карты в макете с легендой.
Подготовка исходных данных
Исходные данные включают два архива:
- Шейп-файлы административного деления Красноярского края (полигоны районов, населённые пункты, водные объекты).
- Статистические данные в формате Excel (30 файлов, по одному на вариант работы).
Обработка таблицы в Excel:
- Удаление строк-заголовков и пустых строк.
- Объединение данных для Эвенкийского, Таймырского Долгано-Ненецкого районов из-за изменений кодов ОКАТО.
- Добавление в таблицу уникального числового кода (id из OpenStreetMap) для надёжного связывания с картографическим слоем. Связь по текстовым названиям районов ненадёжна из-за возможных расхождений в написании.
Работа в QGIS
Добавление и организация данных:
- Добавление шейп-файлов в проект и настройка проекции (зона 16, Гаусса-Крюгера).
- Упорядочивание слоёв: полигоны районов — внизу, затем линейные и точечные объекты.
- Импорт обработанной статистической таблицы в формате CSV (кодировка UTF-8, разделитель — запятая).
Связывание данных (реляционное соединение):
- В свойствах слоя районов создаётся связь с CSV-таблицей.
- Первичный и внешний ключ: уникальный id района (например,
osm_id). - В атрибутивную таблицу полигонов загружаются нужные статистические поля (например, данные за 2013 и 2014 годы).
Построение тематических карт
Основной принцип: в свойствах слоя выбирается стиль «Градуированный» (Graduated). Цвет полигона зависит от значения выбранного поля.
Методы классификации:
- Равные интервалы: весь диапазон значений делится на равные части. Не подходит для данных с сильной асимметрией (большинство значений сконцентрировано в узком диапазоне).
- Квантили: обеспечивает равное количество объектов в каждом классе. Часто даёт более наглядную и интерпретируемую карту.
- Естественные интервалы (Дженкс): основан на кластеризации данных.
- По стандартному отклонению: выделяет значения, сильно отклоняющиеся от среднего (выбросы).
Цветовые схемы: рекомендуется использовать градиент от красного (низкие/«плохие» значения) к зелёному (высокие/«хорошие» значения) по принципу светофора.
Нормирование показателей и анализ динамики
Показатели можно нормировать для более корректного сравнения районов разного размера:
- На душу населения:
[Показатель] / [Население]. Создаётся через Калькулятор полей (типReal). - На единицу площади:
[Показатель] / [Площадь].
Анализ динамики:
- Простая разность: создаётся новое поле как разница значений между двумя годами (например, 2014 и 2013). Позволяет увидеть районы с ростом и снижением показателя.
- Угловой коэффициент тренда: в Excel для каждого района по данным за все годы строится линейный тренд. Угловой коэффициент (из уравнения линии) показывает среднее изменение показателя за год. Это поле затем можно визуализировать на карте.
Оформление и экспорт карты
- Создание макета печати.
- Добавление элементов: сама карта, легенда, масштабная линейка, северная стрелка.
- Настройка легенды: изменение названия, округление значений, удаление лишних слоёв.
- Экспорт результата в PDF для отчёта.
Выводы
QGIS предоставляет мощные инструменты для создания тематических карт, начиная от подготовки и связывания разнородных данных и заканчивая сложными методами классификации и анализом динамики. Ключевые этапы: корректная привязка статистики к геометрии, выбор адекватного метода классификации и нормирование показателей для пространственного сравнения.