värmekartor

Värmekartor, eller heat maps, är kartor där färger används för att representera förekomsten eller intensiteten av ett mått över ett geografiskt område eller annan tvådimensionell yta. Genom en färgskala där ljusare eller varmare färger ofta visar högre värden blir mönster och koncentrationer snabbare synliga än i enklare kartor. Värmekartor används för att visa täthet, temperatur, aktivitet eller risk över tid och plats.

Tillvägagångssätt: Grundläggande data är rumsligt fördelade värden. Färgernas intensitet avspeglar värdet i varje område, ofta med en kontinuerlig färgskala eller ett antal klasser. Vanliga tekniker inkluderar kernel density estimation för att visa täthet av datapunkter, samt interpolation eller andra metoder för att skapa jämnare ytor mellan punkter. Exporteras data som raster eller som arealbaserad choropleth.

Användningsområden: inom meteorologi och klimatforskning för temperatur- och nederbördeskartor; inom geovetenskap och stadsplanering för trafik- eller befolkningstäthet; i epidemiologi för spridningsmönster; i webb- och applikationsdesign för att visa var användare interagerar mest.

Fördelar och begränsningar: värmekartor gör komplexa data lättolkade och gör trender synliga, men är beroende av val av färgskala, upplösning och normalisering. Felaktiga uppdelningar eller överdriven generalisering kan leda till missförstånd. De kräver tydlig legend och ibland interaktivitet för att visa osäkerheter.

Design och verktyg: använd perceptuellt jämna färgskalor och färgblindvänliga paletter. Normalisering och skalning bör övervägas noggrant. Vanliga verktyg inkluderar GIS-programvara som QGIS och ArcGIS, samt programmeringsbibliotek i Python (matplotlib, seaborn, plotly) och R (ggplot2). För webben används ofta bibliotek som Leaflet med värmekartor-plugin.