смещения», показанному на рис. 3.6. Точно так же как выдергивание отдельного высказывания публичного лица из контекста, «выжимание» информации о почве данного участка из аэрофотоснимка порождает неправильное восприятие всей информации. Когда такая информация сохраняется в информационном архиве наряду с более точными данными, она легко приобретает ложную «ауру» точности.
Несмотря на существующий закон «мусор на входе, мусор на выходе», графические компьютерные программы, как правило, играют положительную роль в анализе и демонстрации карт. Особенно полезной является способность таких программ обобщать геометрию и содержание карт таким образом, что одна или две базы географических данных могут обеспечить широкую шкалу индикатора. Крупномасштабные карты, в деталях представляющие небольшие участки поверхности, могут результативно использовать богатство данных, тогда как обобщенные компьютером карты меньших масштабов могут показать меньший набор доступных объектов, обеспечивая в то же время их удобное размещение во избежание графических «наслоений». Таким образом, и содержание, и масштаб каждой карты можно сделать такими, чтобы удовлетворить потребности каждого конкретного пользователя.
Рис. 3.8. Карты землепользования, генерализированные компьютером на основе детальных данных в соответствии с тремя разными задачами
Компьютерные карты землепользования с характеристиками участков земной поверхности хорошо иллюстрируют то, как одна и та же база данных может выдать радикально различающиеся картографические картины окружающего ландшафта. Каждая из трех карт, представленных на рис. 3.8, показывает прямоугольный участок земли площадью около 1800 кв. км, которые включают в себя город Гаррисберг, штат Пенсильвания, расположенный на картах сверху и немного справа от центра. Компьютерная программа обобщила содержание этих карт на основе более детальной базы данных, содержащей изображения гораздо более мелких участков, а также описания их использования по довольно широкому набору категорий. Программа генерализации использовала различный набор приоритетов для составления трех моделей, представленных на рис. 3.8. Карта, находящаяся вверху слева, отличается от двух других карт, потому что компьютеру была поставлена задача выбрать городскую застроенную территорию. Эта карта делает небольшие застроенные участки более заметными, уменьшая символы, показывающие другие типы землепользования. Напротив, карта, расположенная вверху справа, визуально выделяет сельскохозяйственные земли. Что касается нижней карты, то процесс обобщения проходил в ней с использованием более сложного набора критериев: здесь в целом доминируют лесные массивы, но городская застройка преобладает над землями сельскохозяйственного назначения. Вдобавок программа практически «обнулила» на этой карте водную поверхность, которая имела прерывистый характер из-за сильно меняющейся ширины протекающей в ареале реки. Эти различия в выделении на картах разных участков поверхности учитывают соответствующие потребности и ошибки, имеющиеся у демографов, агрономов и лесников.
Обобщенные карты почти всегда отражают конкретные суждения людей об относительной важности наносимых на карту объектов и деталей. Систематические искажения, которые присутствуют в представленных образцах, характерны не только для обобщенных компьютером карт; у картографов, работающих вручную, имеются такие же ошибки, как бы ни было трудно их обнаружить и как бы неравномерно они ни распределялись. При условии постоянного и устойчивого применения ясных и четких требований алгоритм генерализации создает возможность составления качественных карт. Важным ключом для оценки взаимопонимания между составителем карты и ее издателем является вопрос о том, содержит ли ее название или описание указания на возможные искажения. Автоматизация картографического процесса позволяет экспериментировать с различным набором целей. Поэтому в принципе компьютерная генерализация вооружает картографа более широким выбором вариантов и ценностей, а также предостерегает от уже существующих искажений. Но само по себе наличие полезного и адекватного инструментария еще не гарантирует того, что составитель карты воспользуется им. В действительности лень и отсутствие любознательности слишком часто становятся главными источниками ошибок и искажений.
Хороплетные карты (представленные справа на рис. 2.13 и 2.14), пожалуй, служат самыми яркими примерами таких ошибочных искажений. Подобные карты показывают географические модели для районов, состоящих из пространственных единиц, таких как штаты, округа и избирательные участки. Обычно в них от двух до шести оттенков серого представляют от двух до шести не перекрывающих друг друга показателей плотности, например плотность населения или процент избирателей, принявших участие в последних выборах. Интервалы между этими показателями могут весьма существенным образом влиять на изображенную на карте ситуацию, поэтому осторожный картограф обычно предварительно проверяет воздействие различных интервалов в численных показателях. Однако картографические программы могут ненамеренно поощрять лень, предложив составителям схему «искаженной» классификации, которая может, например, разделить все данные на пять равных численных интервалов. В качестве маркетингового хода разработчики программ могут использовать такую искаженную схему классификации для того, чтобы сделать продукт более привлекательным, помогая первым и последующим пользователям испытать успех. Однако слишком часто недостаточно компетентный или нетребовательный пользователь принимает это произвольное решение как правильное и постоянное, а не предназначенное только для начального этапа. Поэтому он игнорирует предупреждающие сигналы программы, предлагающие попробовать другие подходы к классификации.
Рис. 3.9. Разный набор численных интервалов для обозначения разных категорий, используемых для классификации одних и тех же данных, дает различные хороплетные карты
Разный набор выбранных категорий для отражения ситуации на карте может привести к радикально отличающимся интерпретациям ее данных. Например, две карты, представленные на рис. 3.9, приводят к совершенно различным выводам по вопросу о географии расположения домохозяйств, не имеющих домашнего телефона, на северо-западе Америки в 1960 году, когда его наличие считалось минимальным требованием с точки зрения экономической безопасности страны. На обеих картах выделены три категории территорий, отмеченных последовательными оттенками серого цвета, которые подразумевают три показателя отсутствия домашних телефонов: «низкий», «средний» и «высокий». Оба набора категорий используют числовые интервалы, обозначающиеся круглыми числами, которые по какой-то непонятной причине понравились составителям карт. На карте слева один штат – Вирджиния – обозначен самым высшим (темно-серым, более 30 %) показателем отсутствия телефонов. В то же время один штат – Коннектикут – обозначен в качестве наиболее благополучного, с лучшим показателем телефонизации. Обычный пользователь данных карт может связать эти полярные данные с тем, что в Вирджинии проживает много афроамериканцев с низкими доходами, а в Коннектикуте имеются многочисленные богатые пригороды с состоятельным населением. Остальные штаты региона пользователь будет рассматривать как имеющие «средние» показатели. В противовес этому карта справа показывает более ровное распределение штатов по трем другим числовым категориям и позволяет сделать другие выводы. Два штата, принадлежащие к «высокой» категории отсутствия телефонизации, обладают значительным и сильно разбросанным сельским населением; все четыре штата с низким уровнем отсутствия телефонизации высоко урбанизированы и индустриализированы. Более того, уменьшившаяся «средняя» группа указывает на меньшую равномерность данного показателя.
Рис. 3.10. Разный набор численных интервалов для обозначения разных категорий может использоваться для манипуляций с хороплетными картами для поддержки тех
