Suite

Couleur de la légende avec valeur spécifique


J'ai le modèle tracé dans R

base<- raster("example.tif") plot(base)

image Je voudrais changer la valeur (0,5,10,15,20,25)

points d'arrêt<-c("0,5,10,15,20,25") plot(base,break=points d'arrêt)

Erreur dans .rasterImagePlot(object, col = col, xlab = xlab, ylab = ylab, : objet 'breakpoints' introuvable

Je voudrais faire une rampe (couleur par défaut)


Utilisation de mon raster de base :

base<- raster("test.tif") plot(base)

J'ai eu:

Pour vos points d'arrêt :

points d'arrêt<-c(0,5,10,15,20,25) plot(base, col=terrain.colors(6), breaks=points d'arrêt)

Avec aide (intrigue), option raster, vous pouvez voir des exemples d'autres descriptions pour cette commande R.

Autre option de tracé :

plot(base, col=colorRampPalette(c("red", "orange", "blue"))(6), breaks=breakpoints)

où j'ai :

Note d'édition:

Je sais que les valeurs de mon raster sont comprises entre 0 et 50. Je peux le faire:

points d'arrêt<-c(0,5,10,15,20,25,50) plot(base, col=colorRampPalette(c("red", "orange", "blue"))(7), breaks=breakpoints)

ou ca:

points d'arrêt<-c(0,5,10,15,20,25,50) couleurs<-c("rouge", "orange", "bleu", "vert", "jaune", "cyan", "magenta ") plot(base, col=colors, breaks=breakpoints)


Conception de légende de carte choroplèthe pour visualiser les disparités en santé communautaire

Les disparités dans les résultats de santé entre les communautés sont une préoccupation centrale en santé publique et en épidémiologie. La recherche sur les disparités en santé établit souvent un lien entre les différences de résultats pour la santé et d'autres facteurs sociaux comme le revenu. Les cartes choroplèthes des taux de résultats pour la santé montrent la répartition géographique des résultats pour la santé. Cet article illustre l'utilisation de légendes de carte de fréquence cumulative pour visualiser la façon dont les événements de santé sont distribués par rapport aux caractéristiques sociales des populations de la communauté. L'approche utilise deux graphiques dans la légende des fréquences cumulées pour mettre en évidence la différence entre le décompte brut des événements de santé et le décompte brut de la caractéristique sociale comme le faible revenu dans les zones géographiques de la carte. L'approche est appliquée à la cartographie des données accessibles au public sur le faible poids à la naissance par ville dans le Connecticut et l'incidence de la maladie de Lyme par ville dans le Connecticut par rapport au revenu. Les étapes impliquées dans la création de ces légendes sont décrites en détail afin que les analystes de la santé puissent adopter cette approche.

Résultats

Les différents problèmes de santé, le faible poids à la naissance et la maladie de Lyme, ont des signatures de fréquence cumulative différentes. La représentation graphique de la population pauvre sur les légendes de fréquence cumulative a révélé que la population pauvre est distribuée différemment en ce qui concerne les deux problèmes de santé différents cartographiés ici.

Conclusion

Les légendes de fréquences cumulatives peuvent être des compléments utiles pour les cartes choroplèthes. Ces légendes peuvent être construites à l'aide de logiciels facilement disponibles. Ils contiennent toutes les informations trouvées dans les légendes standard des cartes choroplèthes et peuvent être utilisés avec n'importe quel schéma de classification des cartes choroplèthes. Les légendes des fréquences cumulatives communiquent efficacement la proportion de zones, la proportion d'événements de santé et/ou la proportion de la population du dénominateur dans laquelle les événements de santé se sont produits qui se situent dans chaque intervalle de classe. Ils éclairent le contexte de la maladie grâce à des associations graphiques avec d'autres variables.


Qu'est-ce qu'une légende sur une carte ?

Une légende de carte est une table ou une boîte latérale sur une carte qui montre la signification des symboles, des formes et des couleurs utilisés sur la carte. La légende de la carte est parfois appelée la clé de la carte. La légende de la carte a souvent aussi une échelle pour aider le lecteur de carte à évaluer les distances.

Historiquement, les légendes de carte ont été des éléments fixes sur une carte imprimée, mais les cartes numériques interactives incluent souvent des légendes de carte dynamiques.

Qu'y a-t-il sur une légende de carte ?

Une légende de carte montre des couleurs, des formes et des symboles pour définir une certaine caractéristique de la carte. Sur un carte de localisation physique , vous pouvez trouver des zones de lacs, de rivières et de chaînes de montagnes en surbrillance dans la légende de la carte pour le type de carte utilisé.

Sur une carte politique, vous trouverez des zones d'influence relatives à un parti politique ou à un politicien individuel. Une légende de carte montrera les couleurs et les formes des influences politiques, telles que les partis, qui dominent dans un état ou une région en particulier.

Utilisation d'une légende de carte

Les légendes des cartes se trouvent souvent en haut ou en bas d'une carte, avec une couleur ou un symbole et une description de la signification de ces couleurs et symboles. Vérifiez votre zone de carte, puis consultez la clé de carte pour une définition plus claire de la partie de la carte que vous voyez.

Le but de la légende de la carte est également de montrer les relations entre certaines choses. Vous pourriez être dans une grande zone métropolitaine et consulter le plan du métro, au lieu de prendre un bus ou une voiture. La carte et sa légende peuvent mettre en évidence non seulement la distance mais aussi la complexité ou la facilité de votre trajet en métro public. Cette valeur dans la mise en évidence des relations spatiales est un atout clé pour une légende de carte imprimée.

Types de légendes de cartes

Il existe de nombreux types de cartes différents, de sorte que la légende de la carte varie en fonction de l'objectif de la carte. Sur les cartes des zones géographiques physiques, les formes et les symboles indiquent probablement l'emplacement des villes, des rivières et des lacs, des bâtiments gouvernementaux, des frontières des comtés et des autoroutes. Sur les cartes plus spécialisées, la légende de la carte sera différente. Par exemple, sur une carte d'un grand bâtiment ou d'un complexe, les portes, les fenêtres, les sorties, les cages d'escalier, les clôtures, les limites de propriété, etc. seront mis en évidence dans la légende de la carte.

Types de cartes imprimées

Depuis l'aube de l'homme, les cartographes et les cartographes ont créé des cartes pour guider les voyageurs. Les premières cartes ont d'abord commencé à être réalisées sur des tablettes en argile, puis sur du papier parchemin et enfin sur des cartes imprimées et des atlas de livres.

Aujourd'hui, il existe de nombreux types de cartes et leurs légendes correspondantes. Vous pouvez trouver des cartes routières imprimées pliables courantes et de grandes cartes routières sous forme d'atlas relié. Si vous êtes météorologue, vous consulterez des cartes météorologiques et des cartes climatiques. Il existe des cartes de référence, des cartes politiques, des cartes de population, des cartes de genre, etc.

Avantages des cartes imprimées

Les cartes imprimées ont perdu leur usage général au cours des 20 dernières années, en raison de l'essor du GPS assisté par satellite sur les appareils mobiles. Avoir une voix qui vous dirige dans votre voiture via votre appareil mobile est une innovation sans laquelle peu d'entre nous pourraient vivre aujourd'hui. Cependant, les cartes imprimées et leurs légendes peuvent souvent nous guider sur des chemins que les petits écrans ne peuvent pas.

Par exemple, regarder une carte plus grande peut donner aux voyageurs une idée de ce qui se trouve dans les environs, et pas seulement sur la route directe vers l'emplacement. Si vous détenez une carte de randonnée, vous pouvez évaluer la distance entre votre départ et votre boucle de retournement à l'aide d'une carte imprimée.


Couleur de la légende avec valeur spécifique - Systèmes d'Information Géographique

Serveur de mappage VDA d'analyse de données visuelles
-- développer des connaissances sur les modèles, les changements et les tendances
-- caractéristiques géographiques, démographiques, économiques

Accédez à cette page Web via http://proximityone.com/vda.htm

.. le monde est en constante évolution. Il peut être difficile de savoir où, quoi, comment et dans quelle mesure le changement est et pourrait se produire. « Connaître » est important pour de nombreuses raisons, allant de la compréhension des opportunités qui peuvent exister à l'apprentissage de l'impact du changement sur nous. L'analyse visuelle à l'aide de la cartographie interactive est souvent le moyen le plus efficace et le plus rapide de répondre à de nombreux types de questions géodémographiques. La communication et la collaboration avec d'autres peuvent produire de meilleurs résultats en utilisant des cartes qu'en utilisant uniquement des données tabulaires.

Utilisez VDA dans vos réunions en ligne. Collaborer sur des sujets économiques géographiques et démographiques.

Nouvelles mise à jour section de défilement ..

Serveur de mappage VDA d'analyse de données visuelles. Le VDA Mapserver est une ressource d'apprentissage, un outil que vous pouvez utiliser pour la cartographie interactive et l'analyse géospatiale en utilisant uniquement Internet et un navigateur. Le VDA Mapserver se distingue des outils connexes en raison de la portée et du style d'accès aux données pour une géographie étendue et des données démographiques et économiques fréquemment mises à jour. Utilisez notre combinaison unique de données statistiques fédérales avec des estimations et des projections actuelles exclusives.

Dans le formulaire d'utilisation publique, il n'y a rien à installer. Utilisez VDA n'importe où. VDA est disponible sous ces formes :
• Accès interactif basé sur le Web à l'aide d'un navigateur et de HTML .. pour commencer maintenant, cliquez sur ce lien.
• Installé sur votre serveur hébergé pour votre utilisation privée (par exemple, à l'échelle de l'organisation).
• Fourni sous forme de package clé en main complet à utiliser sur votre site avec les outils de développement de projets SIG associés.
.. intégrer vos propres données.

Ce document fournit une vue d'ensemble du VDA MapServer. VDA a été développé par Warren Glimpse et Takashi Hamilton. Tout ce qui est requis pour utiliser VDA est un navigateur Web. Les versions iOS et Android sont prises en charge. VDA utilise la même structure de base que le bureau Windows CV XE GIS.

Orientation visuelle -- Vue de démarrage .. haut de page
La vue de démarrage du serveur de carte basée sur le Web VDA est illustrée ci-dessous. Utilisez le serveur de carte fonctionne avec la plupart des navigateurs. Accédez au serveur de cartes en temps réel pour afficher le graphique ci-dessous de manière interactive. La vision start-up est centrée sur les zones métropolitaines. Cette vue montre des modèles de prospérité économique - Produit intérieur brut réel par habitant (MetroGDP) par zone statistique métropolitaine (MSA).


.. cliquez sur le graphique pour une vue plus grande.

En savoir plus sur ce sujet -- Modèles et caractéristiques des métros et tableau interactif associé

Développement/Modification du projet SIG MapServer .. aller en haut
Le projet de système d'information géographique (SIG) utilisé dans le serveur de cartes est développé à l'aide du logiciel Windows ProximityOne CV XE GIS (non requis pour utiliser le serveur de cartes). Le projet SIG utilisé par le serveur de cartes est fourni sous une forme prête à l'emploi. Aucune connaissance du logiciel Windows n'est requise. Utilisez éventuellement la version CV XE GIS pour modifier le projet SIG avec, par exemple, une vue de démarrage différente ou pour ajouter d'autres données/géographie.

Mise en route étape par étape .. aller en haut
.. localiser et afficher un code postal d'intérêt et des secteurs de recensement qui se croisent
Cliquez sur ce lien pour voir la vidéo MP4 associée.
.. pris en charge sur votre ordinateur de bureau, iPhone ou iPad et appareils compatibles.
.. éventuellement imprimer ces notes en parallèle de la vidéo (Word docx).

Cliquez pour démarrer le serveur de carte
1. Décochez la couche Metros/MSA dans la légende à gauche (en désactivant la carte des motifs thématiques).
2. Décochez la couche Monde par pays dans la légende (faites défiler jusqu'en bas du panneau de légende).
.. ne vous inquiétez pas, ces changements ne sont pas permanents. Si les choses se compliquent, actualisez la page pour redémarrer.
3. Vérifiez la couche OpenStreetMaps Tiles.

Recherche d'une zone de code postal et affichage dans la fenêtre de la carte.
4. Cliquez sur le bouton Rechercher ZIP en haut à gauche.
.. la fenêtre de carte zoome maintenant sur ce code postal affiché avec des hachures bleues dans la fenêtre de carte.
.. dans ce cas, cliquez 5 fois sur le bouton + zoom, sous la fenêtre de la carte (illustre l'étape de zoom).

Trouvez un code postal qui vous intéresse (facultatif, sautez-le peut-être la première fois).
5. Remplacez 85258 par un code postal d'intérêt.
6. Cliquez sur le bouton ZIP et la zone du code postal est maintenant affichée dans la fenêtre de carte.
7. Zoomer plus loin ? Utilisez la souris pour former une boîte autour de la zone ZIP et relâchez le bouton de la souris.

Ajoutez la couche de secteurs de recensement.
8. Vérifiez le code Tracts et les calques Tracts Hispanic dans le panneau de légende.

En utilisant le ZIP 85258, la vue de la carte est maintenant similaire au graphique suivant. Cliquez sur le graphique pour une vue plus grande.
.. le pointeur se trouve dans le tract 216813. Le code complet du tract unique aux États-Unis est 04013216813.
.. l'étiquette inférieure est la population hispanique estimée dans chaque région.
.. il y a environ 7 tracts qui se croisent avec ZIP 85258.

10. à propos de la table de données, illustrée sous la fenêtre de la carte.

Cadre de table de données.
• Une table de données est associée à une couche.
• Lorsque la table de données est démarrée/ouverte, il s'agit par défaut de la couche Metros.
• Ouvrez une nouvelle table de données en sélectionnant une couche à l'aide de la liste déroulante Couche.
• De nombreuses opérations sont disponibles pour la table de données décrite plus loin dans cette section.
.. en général, la table de données peut fonctionner comme une grille de calcul, avec des opérations similaires à ces tables interactives.
.. les tableaux interactifs basés sur le Web utilisent les mêmes outils/technologies que ceux utilisés dans l'application ASP VDA.
• Une opération consiste à placer une requête sur la couche active et à localiser cette géographie dans la fenêtre de la carte.

Trois/Quatre étapes clés en avant.
1. Cliquez sur le bouton Query/Table On/Off, à droite sous la fenêtre de la carte.
.. cela se traduit par le tableau de données montrant la fenêtre de carte ci-dessous, comme illustré ci-dessous.

2. Définissez la zone d'édition Couche sur la couche de code Tracts.
.. comme indiqué dans le graphique ci-dessus.
.. attendre que la table se remplisse peut prendre 3 minutes.
3. Définissez la zone d'édition de la requête sur GEOID (un nom de champ) avec l'opérateur "=" (sans guillemets) et la valeur sur "04013216813" (sans guillemets). .. comme indiqué dans le graphique ci-dessus.
Lancer une requête.
4. Cliquez sur le bouton Définir à droite de la ligne de la zone d'édition de la requête.


Interface utilisateur de MapServer -- Qu'est-ce que je vois .. haut de page
L'interface utilisateur de mapserver est décrite ci-dessous. Ce sont des composants d'une page HTML interactive. Le graphique de mapserver ci-dessus montre ces éléments :
• Panneau de configuration gauche
- Sélectionnez la liste déroulante

• Fenêtre de carte
• Panneau d'en-tête, au-dessus de la fenêtre Carte, liens d'assistance/de référence utilisateur
• Panneau inférieur, sous la fenêtre Carte, outils de navigation

Panneau de légende et calques .. aller en haut
Ces couches sont affichées dans le panneau de légende.

Couches de portée nationale
-- États --
États Utilisé pour afficher les frontières de l'état
Étiquette d'état Label d'état (STAB) pour les états
RGDP 20Q1C x État Modèle thématique du PIB réel de l'État
-- Écoles K-12 --
Nom de l'école K12 Noms des écoles publiques de la maternelle à la 12e année
Écoles K12 Marqueurs d'école publique K-12
-- Métros --
Métros/MSA Limite MSA
Métros/MSA Nom Étiquette MSA (nom)
Métros/MSA Pop2019 Label MSA (population 2019)
Métros/MSA $PCRGDP2018 MSA par habitant PIB réel 2018
-- Les districts scolaires --
Noms des districts scolaires Étiquette du district scolaire (nom)
Les districts scolaires Limites du district scolaire
$PSCS x District scolaire Modèle thématique du district scolaire - dépenses courantes par élève
Contour du comté Limites du comté
-- Districts du Congrès --
Code CD Étiquette du district du Congrès (code)
CD %CollGrad Label du district du Congrès (pourcentage de diplômés universitaires)
$MHI x CD Carte thématique du revenu médian des ménages du district du Congrès
-- Comtés --
Nom des comtés Libellé du comté (nom)
Comtés Pop2019 Label départemental (population 2019)
Comtés Taux de chômage 6/20 Taux de chômage du comté, modèle thématique de juin 2020
Cty Pop Gain 2010-19 Carte thématique du comté par gain de population 2010-2019
Cty Pop Perte 2010-19 Carte thématique du comté par perte de population 2010-2019
-- Villes --
Nom des villes Libellé des villes (nom)
Villes Pop2019 Label Villes (population 2019)
-- Codes ZIP --
Code postal Étiquette de code postal (code postal)
Code postal en gras Contour en gras du code postal
$MHI x code postal Revenu médian des ménages b Modèle thématique du code postal
Etablissements x ZIP Etiquette code postal (nombre d'établissements commerciaux
-- Secteurs de recensement --
Code des secteurs Étiquette des secteurs de recensement (code)
Tracts hispaniques Étiquette des secteurs de recensement (population hispanique)
$MHI x Tract Carte thématique sur le revenu médian des ménages du secteur de recensement
Taux de chômage du secteur 6/2020 Carte thématique du taux de chômage des secteurs de recensement de juin 2020 .. en savoir plus sur ces estimations
Calques illustratifs
Routes de Dallas au Texas Segments de route intersection à intersection avec nom
Blocs de Dallas TX Étiquette des blocs de recensement (logements 2019)
Groupes de blocs Dallas TX Limite en gras des groupes d'îlots de recensement
Couches mondiales/mondiales
Monde par pays Monde par pays par province/état
Projections par pays 2050 Label Démographie Monde par Pays (population 2020)
Couche de base Mosaïque de topographie basée sur le Web
États1 États

D'autres couches peuvent être ajoutées, d'une manière similaire à l'utilisation de CV XE GIS. À l'aide de la version interactive, explorez l'activation/la désactivation des couches.

Modification des calques 04/09/04 .. aller en haut
Les trois couches Dallas listées ci-dessus ont été remplacées par :
- Houston, TX Roads (cette couche est en fait tout le comté de Harris, TX)
- Houston, TX Blocks (cette couche est en fait tout le comté de Harris, TX)
- Groupes de blocs – couverture de portée nationale aux États-Unis.
Ce sont des fichiers volumineux avec des applications destinées au niveau métropolitain ou départemental. Pour commencer à explorer l'utilisation de ces couches et données, il est suggéré de procéder d'abord comme suit :
Démarrez le mapserver -- même s'il est en fonctionnement, redémarrez.
Étape 1 - Décochez éventuellement la couche Metros dans le panneau Légende.
Étape 2 - Sélectionnez le code postal dans le panneau de sélection (en haut à gauche)
Étape 3 - Cliquez sur Rechercher le code postal dans la section Requête (en haut à gauche, sous Sélectionner)
.. la vue s'actualise en se concentrant sur le code postal 77072
.. utilisez éventuellement n'importe quel code postal dans le comté de Harris
Étape 4 - Cliquez sur ces trois calques dans le panneau de légende (vers le bas), faites une pause pour actualiser l'affichage entre chacun :
.. Groupes de blocs
.. Blocs de Houston
.. Routes des Houtons
Expérimentez en utilisant ces calques, en vérifiant et en cliquant dans le panneau de légende
Étape 5 - cliquez facultatif dans cette zone de code postal, sur la carte, pour afficher la zone d'étude du code postal. .. l'utilisation du code postal dans un premier temps est arbitraire.
.. il pourrait s'agir de n'importe quelle "zone plus petite" telle qu'un métro, une ville, un comté, une région, quelque chose de plus petit que l'état.

Utilisation de la fonction Presse-papiers .. aller en haut
Utilisez le bouton CopytoClipboard pour copier le contenu du profil d'attributs dans le presse-papiers.
- coller le contenu copié dans une feuille de calcul/une autre application.
- le bouton CopytoClipboard apparaît dans la section Attributs développée.

L'exemple suivant illustre la copie/collage des attributs du métro de Dallas et Houston dans une feuille de calcul. Ajoutez éventuellement d'autres données et créez des valeurs calculées.

.. cliquez sur le graphique pour une vue plus grande.

Examiner comment et pourquoi la démographie des comtés évolue .. aller en haut
.. plus d'informations sur l'évaluation de l'impact de la pandémie dans une mise à jour de cette section.
Créez une vue de modèle thématique de changement démographique de comté de portée nationale, montrant comment et pourquoi la population change. Procédez comme suit.
Démarrez le mapserver -- même s'il est en fonctionnement, redémarrez.
Étape 1 - Décochez éventuellement la couche Metros dans le panneau Légende.
Étape 2 - Vérifiez ces couches sur :
.. Cty Pop Gain 2010-2019
.. Cty Pop Perte 2010-2019
Cliquez sur le bouton + à gauche de la case à cocher au-dessus de deux couches (développe la légende indiquant les couleurs et les plages d'intervalle/section).

La fenêtre de carte s'actualise avec cette vue :


.. cliquez sur le graphique pour une vue plus grande.

En savoir plus sur ce sujet -- Comment et où les données démographiques des comtés changent et tableau interactif associé.

Examen des cas de COVID par comté .. aller en haut
.. évaluer l'impact de la pandémie.
Examiner les cas de COVID du comté de portée nationale/1000 habitants. Les données VDA COVID sont mises à jour fréquemment. Cas cumulés (1/1/20 - 10-23-20) pour 1 000 habitants (7/1/19).
Procédez comme suit.
Démarrez le mapserver -- même s'il est en fonctionnement, redémarrez.
Étape 1 - Décochez éventuellement la couche Metros dans le panneau Légende.
Étape 2 - Vérifiez ce calque sur :
.. Cty COVID Cases/1000 (Cumulatif Comté 2020 cas COVID pour 1000 habitants)
Cliquez sur le bouton + à gauche de la case à cocher dans le calque ci-dessus (développe la légende indiquant les couleurs et les plages d'intervalle/section).

La fenêtre de carte s'actualise avec une vue similaire au graphique suivant :


.. cliquez pour agrandir l'écran agrandir le navigateur en plein écran pour une meilleure qualité

Détails. Ce qui précède a ces paramètres :
- étapes 1 et 2 ci-dessus
- définissez Select (en haut à gauche) sur County
- cliquez sur Apache County, AZ (s'affiche sous forme de hachures bleues)
> cela entraîne l'affichage des attributs pour le comté d'Apache dans la fenêtre de la carte.
> notez dans les attributs que la valeur de l'élément "C19C102320" (cas cumulés COVID19 au 23/10/20) est de 3 826.
> la population 2019 (également indiquée dans Attributs) est de 71 887
> le "Cas pour 1 000 habitants" est calculé comme 3826/(71887/1000) ou la valeur 53,2
> la valeur 53,2 est dans l'intervalle de couleur rouge indiqué dans le panneau de légende à gauche de la fenêtre de carte.

Remarques sur les données COVID
Les données COVID sont mises à jour fréquemment et proviennent du New York Times. Accédez aux données brutes mises à jour quotidiennement dans la structure CSV.

Délais
25 juin : le New Jersey a commencé à signaler des décès probables.
30 juin: la ville de New York a publié les décès de périodes antérieures mais n'a pas précisé de quand ils provenaient.
27 juillet : le Texas a commencé à déclarer les décès sur la base des certificats de décès, provoquant une augmentation d'un jour.
21 septembre : Les autorités du Texas ont signalé des milliers de cas non datés et en attente, provoquant un pic dans les données nationales et nationales.

Exceptions géographiques
New York
Tous les cas pour les cinq arrondissements de la ville de New York (comtés de New York, Kings, Queens, Bronx et Richmond) sont affectés à une seule zone appelée New York City. Le nombre de décès à New York comprend également les décès probables signalés par le service de santé de la ville de New York. Les décès sont déclarés par comté de résidence, sauf pour certaines périodes décrites ci-dessous.

Kansas City, Missouri
Quatre comtés (Cass, Clay, Jackson et Platte) chevauchent la municipalité de Kansas City, Mo. Les cas et les décès que nous montrons pour ces quatre comtés ne concernent que les parties excluant Kansas City. Les cas et les décès pour Kansas City sont signalés comme leur propre ligne.

Joplin, Mo.
À partir du 25 juin, les cas et les décès de Joplin sont signalés séparément des comtés de Jasper et de Newton. Les cas et les décès signalés pour ces comtés ne concernent que les parties excluant Joplin. Les cas et les décès de Joplin figuraient auparavant dans les décomptes de ces comtés ou comme inconnus.

Comté d'Alameda, Californie. Les décomptes pour le comté d'Alameda incluent les cas et les décès de Berkeley et du bateau de croisière Grand Princess.

Comté de Douglas, Neb. Les décomptes pour le comté de Douglas comprennent les cas portés à l'État par le bateau de croisière Diamond Princess.

Chicago Tous les cas et décès pour Chicago sont signalés dans le comté de Cook.

Voir le site du New York Times pour plus d'informations sur les délais et les considérations géographiques. Examiner l'évolution du revenu personnel par État .. aller en haut

Voir Dates de publication des données et mises à jour pour plus de détails, d'autres zones géographiques/sujets.

Examen du revenu personnel de l'État -- vue de portée nationale Vue du modèle thématique du revenu personnel par habitant (PCPI) de l'État. Procédez comme suit.
Démarrez le mapserver -- même s'il est en fonctionnement, redémarrez.
Étape 1 - Décochez éventuellement la couche Metros dans le panneau Légende.
Étape 2 - Vérifiez ces couches sur :
.. PCPI 19-20T2 Lbl x État (étiquette -- indique le pourcentage de variation du PCPI 2019T2 à 2020T2)
.. PCPI 2020T2 x État (modèle thématique -- modèles du PCPI au 2020T2)
.. Cliquez sur le bouton + à gauche de la case à cocher dans le calque ci-dessus (développe la légende indiquant les couleurs et les plages d'intervalle/section).
Étape 3 - Affichez les données tabulaires du profil des données d'état.
.. Sélectionnez État dans la liste déroulante Sélectionner en haut à gauche.

Examiner l'évolution du PIB réel par État .. aller en haut
.. plus sur l'évaluation de l'impact de la pandémie à venir dans les mises à jour de cette section.

Dates de publication du PIB de l'État
• Produit intérieur brut par État, 2e trimestre 2020 et mise à jour annuelle, 2 octobre 2019
• Produit intérieur brut par État, 3e trimestre 2020 23 décembre

Voir Dates de publication des données et mises à jour pour plus de détails, d'autres zones géographiques/sujets.

Examiner le PIB de l'État -- voir le PIB à l'échelle nationale changer la vue du modèle thématique. Procédez comme suit.
Démarrez le mapserver -- même s'il est en fonctionnement, redémarrez.
Étape 1 - Décochez éventuellement la couche Metros dans le panneau Légende.
Étape 2 - Vérifiez ces couches sur :
.. Etiquette d'état (attendre que la carte s'actualise)
.. RGDP 20Q1C x État (attendre que la carte se rafraîchisse)
.. Cliquez sur le bouton + à gauche de la case à cocher dans le calque ci-dessus (développe la légende indiquant les couleurs et les plages d'intervalle/section).
- les étiquettes montrent la mise à jour trimestrielle des données du PIB réel du premier trimestre 2020 sur le PIB.
Étape 3 - Affichez les données tabulaires du profil des données d'état.
.. Sélectionnez État dans la liste déroulante Sélectionner en haut à gauche.
.. Cliquez sur État de New York pour afficher le profil de données dans le panneau inférieur gauche.
.. Voir les valeurs de variation trimestrielle du PIB réel pour chaque trimestre 2019T1, 2019T2, 2019T3, 2019T4, 2020T1.

La fenêtre de carte s'actualise avec la vue illustrée ci-dessous.


.. cliquez sur le graphique pour une vue plus grande.

Examiner l'évolution du PIB réel par État .. aller en haut
.. en utilisant les données d'un nouveau trimestre -- 2020T2 et changement par rapport à 2020T1.

Dates de publication du PIB de l'État
• Produit intérieur brut par État, 2e trimestre 2020 et mise à jour annuelle, 2 octobre 2019
• Produit intérieur brut par État, 3e trimestre 2020 23 décembre

Voir Dates de publication des données et mises à jour pour plus de détails, d'autres zones géographiques/sujets.

Examen du PIB du deuxième trimestre de l'État de 2020 -- voir la vue du modèle thématique du changement du PIB à l'échelle nationale. Procédez comme suit.
Démarrez le mapserver -- même s'il est en fonctionnement, redémarrez.
Étape 1 - Décochez éventuellement la couche Metros dans le panneau Légende.
Étape 2 - Vérifiez ces couches sur :
.. Etiquette d'état (attendre que la carte s'actualise)
.. RGDP 20Q2C x État (attendre que la carte se rafraîchisse)
.. Cliquez sur le bouton + à gauche de la case à cocher dans le calque ci-dessus (développe la légende indiquant les couleurs et les plages d'intervalle/section).
- les étiquettes montrent l'évolution au cours du trimestre 2020T1-2020T2 PIB réel sous-jacent à la mise à jour trimestrielle des données du PIB.
Étape 3 - Affichez les données tabulaires du profil des données d'état.
.. Sélectionnez État dans la liste déroulante Sélectionner en haut à gauche.
.. Cliquez sur État de New York pour afficher le profil de données dans le panneau inférieur gauche.
.. Voir les valeurs de variation trimestrielle du PIB réel pour chaque trimestre 2019T1, 2019T2, 2019T3, 2019T4, 2020T1.

Examen de la prospérité économique par district du Congrès .. aller en haut
.. plus sur l'évaluation de l'impact de la pandémie à venir dans les mises à jour de cette section.
Voir la vue de modèle thématique de changement de PIB à l'échelle nationale. Procédez comme suit.
Démarrez le mapserver -- même s'il est en fonctionnement, redémarrez.
Étape 1 - Décochez éventuellement la couche Metros dans le panneau Légende (recommandé).
Étape 2 -- Vérifiez la couche $MHI x CD
Étape 3 -- Cliquez sur le bouton [+] à gauche du nom du calque (pour agrandir/afficher la vue par intervalles).

La fenêtre de carte s'actualise avec la vue illustrée ci-dessous.


.. cliquez sur le graphique pour une vue plus grande.

Analyse nationale/régionale des districts scolaires .. aller en haut
Pour en savoir plus sur l'évaluation de l'impact de la pandémie dans les prochaines mises à jour, revenez.
Procédez comme suit.
Démarrez le mapserver -- même s'il est en fonctionnement, redémarrez.
- décochez éventuellement la couche Metros dans le panneau Légende.
- dans la liste déroulante Sélectionner (en haut à gauche), sélectionnez District scolaire.
- cliquez sur la couche $PSCS by School District dans le panneau de légende.
- cliquez sur le bouton [+] à gauche du nom du calque (développer/afficher la vue par intervalles)
- la fenêtre de carte s'actualise pour afficher la vue ci-dessous
- Dépenses actuelles par habitant (2018) par district scolaire.
- Cliquez éventuellement sur un district scolaire que le panneau d'attributs remplit avec les attributs.
- Dans cet exemple, Broward County, FL a été cliqué.
- En examinant la grille d'attributs, on peut voir que
la population totale du district est de 1 909 151 avec un total d'inscriptions de 279 156, entre autres attributs.
- Comme aide à la navigation, zoomez sur une zone d'intérêt et cliquez sur la couche School District Names
- Zoomez/naviguez vers n'importe quel quartier, affichez le modèle thématique, cliquez sur le quartier d'intérêt pour afficher les Attributs.


.. cliquez sur le graphique pour une vue plus grande.

Analyse du district scolaire .. aller en haut
Pour en savoir plus sur l'évaluation de l'impact de la pandémie dans les prochaines mises à jour, revenez.
.. examiner les populations vulnérables dans la communauté du district scolaire et le forage du quartier.
Les étapes suivantes illustrent comment localiser/se concentrer sur un district scolaire et examiner les données démographiques du sous-district.
Procédez comme suit.
Démarrez le mapserver -- même s'il est en fonctionnement, redémarrez.
Étape 1 - Décochez éventuellement la couche Metros dans le panneau Légende.
Étape 2 - Cliquez sur le bouton Rechercher un district scolaire (au-dessus de la légende)
.. utilisez la valeur par défaut 4807830 (Alief ISD, TX Houston area) .. pourrait être n'importe quel code illustratif du district scolaire :
- Edgewood ISD, San Antonio, Texas -- 4818150
- Wichita USD, KS -- 2012990
- Comté de Fairfax, Virginie -- 5101260
- trouver le code pour le district scolaire d'intérêt - voir la liste.
.. attendez que la carte se rafraîchisse avec une vue agrandie de cette zone.
.. En option, cliquez sur le bouton de sélection libre sous la fenêtre de la carte pour supprimer la surbrillance de la sélection.
Étape 3 - Afficher le profil démographique du district par rapport à un autre.
.. sélectionnez l'option École dans la liste déroulante de sélection (en haut à gauche au-dessus des outils de recherche).
.. cliquez dans le district Alief ISD dans la fenêtre de carte pour afficher le profil tabulaire dans le panneau inférieur droit.
.. Voir dans le profil Alief ISD que la population totale estimée de l'ACS 2018 sur 5 ans est de 286 463
avec un âge médian de 31,6 ans.
.. cliquez sur Fort Bend ISD, sud voir la population totale est de 411 424 avec un âge médian de 36,1 ans.
Étape 4 - Exploration vers le bas jusqu'au quartier / secteur .. vérifiez ces couches sur :
.. Noms des districts scolaires (attendre l'actualisation de la fenêtre de la carte)
.. Les districts scolaires
.. $MHI par Tract
.. maintenant vous pouvez voir les modèles de prospérité économique par quartier.
Étape 5 -- Affichez un profil pour un secteur sélectionné.
.. sélectionnez l'option Tract dans la liste déroulante de sélection (en haut à gauche au-dessus des outils de recherche).
.. cliquez sur n'importe quel secteur dans la fenêtre de carte pour afficher le profil tabulaire dans le panneau inférieur droit.
.. suggérer celui mis en évidence/par le pointeur dans la vue finie ci-dessous.
.. Voir dans le profil qu'il y a 6.041 population hispanique
de la population totale de 3 439 dans cette région (48201433003)
Étape 6 - Étiquetage des parcelles avec une démographie.
.. cliquez sur la couche Tracts Hispanic.
Voir la vue avec des parcelles étiquetées avec la population hispanique.


.. cliquez sur le graphique pour une vue plus grande.

En savoir plus sur ce sujet et un district scolaire dans le contexte d'autres districts scolaires
-- Démographie du district scolaire.
-- Obtenez des codes pour n'importe quel district scolaire.

Analyse de quartier .. aller en haut
Pour en savoir plus sur l'évaluation de l'impact de la pandémie dans les prochaines mises à jour, revenez
Créez une vue des modèles de quartier de sous-comté. Procédez comme suit.
Démarrez le mapserver -- même s'il est en fonctionnement, redémarrez.
Étape 1 - Décochez éventuellement la couche Metros dans le panneau Légende.
Étape 2 - Cliquez sur le bouton Find Cty (au-dessus de la légende)
.. utiliser la valeur par défaut 48201 (Harris County, TX) .. pourrait être n'importe quel code d'état + de comté
- trouver un code stcty pour un comté d'intérêt - voir la liste.
.. attendez que la carte se rafraîchisse avec une vue agrandie de cette zone.
Étape 3 - Vérifiez ce calque sur :
.. $MHI par Tract
.. attendez que la carte soit actualisée avec la carte de modèle thématique du secteur/quartier.
.. développez les attributs de la couche en cliquant sur + à gauche de $MHI par le nom de la légende Tract.
.. maintenant vous pouvez voir les modèles de prospérité économique par quartier.
Étape 4 -- Affichez un profil pour un secteur sélectionné.
.. sélectionnez l'option Tract dans la liste déroulante de sélection (en haut à gauche au-dessus des outils de recherche).
.. cliquez sur n'importe quel secteur dans la fenêtre de carte pour afficher le profil tabulaire dans le panneau inférieur droit.
.. suggérer celui mis en évidence/par le pointeur dans la vue finie ci-dessous.
.. Voir dans le profil qu'il y a 3 336 population hispanique
de la population totale de 5 953 dans cette région (48201211100)

.. cliquez sur le graphique pour une vue plus grande.

En savoir plus sur ce sujet et un tract dans le contexte d'autres tracts
-- Tableaux interactifs démographiques et économiques des secteurs de recensement.

Examen des modèles de prospérité économique par code postal .. aller en haut
Pour en savoir plus sur l'évaluation de l'impact de la pandémie dans les prochaines mises à jour, revenez.
Le graphique ci-dessous montre les tendances du revenu médian des ménages par zone de code postal
dans la région métropolitaine d'Atlanta. Le pointeur est situé à la limite du métro.
Procédez comme suit pour créer cette vue.
Démarrez le mapserver -- même s'il est en fonctionnement, redémarrez.
- décochez la couche "Metros/MSA $PCRGDP" dans le panneau de légende.
- vérifier la couche "Metros/MSA" dans le panneau de légende.
- utilisez l'outil Zoom pour naviguer vers la région d'Atlanta.
- utilisez le menu déroulant Sélectionner (en haut à gauche) pour sélectionner le code postal.
- vérifiez le calque "$MHI x ZIP Code" dans le panneau de légende (en bas à gauche).
- pour afficher un profil tabulaire pour un code postal sélectionné, cliquez sur cette zone de code postal.
.. ZIP hachuré vert illustré dans la vue ci-dessous.
- cliquez sur le panneau Attributs (au-dessus du panneau de légende) pour afficher le profil tabulaire de ce code postal.
.. voyez que le revenu médian des ménages (MHI) pour le code postal 30039 est de 66 774 $.
- créer des vues similaires pour les zones d'intérêt

- cliquez sur le graphique pour une vue plus grande

Modèles commerciaux de code postal dans le contexte de la ville .. aller en haut
Pour en savoir plus sur l'évaluation de l'impact de la pandémie dans les prochaines mises à jour, revenez.
Procédez comme suit.
Démarrez le mapserver -- même s'il est en fonctionnement, redémarrez.
- décochez éventuellement la couche Metros dans le panneau Légende.
- dans la liste déroulante Sélectionner (en haut à gauche), sélectionnez Villes.
- saisissez 0666000 (San Diego) dans la case City Query sous le menu déroulant Select
puis cliquez sur le bouton de recherche Villes.

La vue ci-dessous montre les tendances du nombre d'établissements commerciaux par code postal dans le contexte d'une ville sélectionnée.
- San Diego est la ville hachurée bleue "sélectionnée".
- Le code de couche de code postal et la couche Établissements par code postal sont cochés.
- pointeur à l'emplacement de La Jolla indiquant que le code postal 92037 compte 2 489 établissements commerciaux.
- dans cette vue, le profil des attributs est pour l'ensemble de la ville, sélectionnez le secteur et cliquez sur le secteur pour le profil tabulaire.

.. cliquez sur le graphique pour une vue plus grande.


Affichage des secteurs de recensement dans le contexte des codes postaux .. aller en haut
Pour en savoir plus sur l'évaluation de l'impact de la pandémie dans les prochaines mises à jour, revenez.
Dans cet exemple, VDA est utilisé pour afficher les attributs des secteurs de recensement se croisant avec un code postal.
Procédez comme suit.
Démarrez le mapserver -- même s'il est en fonctionnement, redémarrez.
- saisissez le code postal 85258 dans la zone d'édition de la requête ZIP. Cliquez sur le bouton de requête du code postal.
- 85258 est situé à Scottsdale, AZ, cette opération fonctionne avec n'importe quelle zone de code postal (pas les boîtes postales).
- la fenêtre de carte s'actualise avec une vue agrandie de ce code postal, représenté par un quadrillage bleu.
- dans la liste déroulante Sélectionner (en haut à gauche), sélectionnez Code postal.
cliquez sur le code postal 85258 dans la fenêtre Carte, un profil de ce code postal apparaît dans le panneau Attributs.
dans le profil Attributs, voyez qu'il y a 1 704 établissements commerciaux dans ce code postal.

- ajouter des secteurs de recensement .
- in the legend panel, click checkbox to turn on/show these layers:
Tracts code
Tracts Hispanic

The view in the Map Window should appear as shown in the graphic shown below.
- The blue hatched area is ZIP Code 85258.
- Tracts are shown with black boundaries with two labels:
tract code (upper label) .. the tract code for the upper left tract is 216813
the Hispanic population (lower label) in the upper left tract is 154.

Get a profile for a tract .
- in the Select dropdown (top left), select Tract.
- click in the tract 216813 in the Map Window the tract now shows as selected (blue cross-hatched).
the Attributes profile now shows the total population of this tract to be 4,149.

.. click graphic for larger view.

Using VDA in Briefing Documents .. goto top

See the related document Hope CI that illustrates use of VDA and related resources. This subsection reviews "how-to" details to develop the following type of view using VDA. EXamine other areas equip stakeholders with employable skills to use these tools. The following view shows ZIP code 10029 as the cross-hatched area. The pointer is positioned in one of the two census tracts shown in the left column view in Hope CI page. The view below shows census tract boundaries for a broader area. Census tracts show two labels (upper: tract code lower: Hispanic population in that tract).

Follow these steps to create a view similar to the above view:
• Click here to start VDA.
• in upper left edit box, enter ZIP code 10029 and click Find ZIP .. map window zooms to ZIP code.
.. if things get confused, just restart VDA refresh the page
• In the legend panel at left check/uncheck these checkboxes:
- uncheck the Metros/MSA,
- below that, check on the Tracts code and Tracts Hispanic layers
- scroll down in legend panel and uncheck World by Country.
- below that, check on the Open Street Maps layer.
Your view should now look similar to the map shown above .. ZIP code 10029 in context of Manhattan

Login & Registration
Now in a development stage, enter the value "demo" for userid and "demo" for password in the Login screen. Omit quotes.

Start-up. The start-up view may change from time-to-time. Right now it is focused on metros -- while much of this document shows the start-up as Congressional Districts. Get the Congressional District view with these steps:
• uncheck the metros layer in the legend panel.
• check on the $MHI x CD layer.
• click the expand button [+] to the left of the $MHI x CD layer name.

Device. While VDA operates on iPhone, Android, iPad and other tablets, desktop/laptop PCs or Macs are recommedned.

Start-up. Unless you are interested in Congressional Districts, first steps might be to uncheck the $MHI x CD layer (removes view from map window) and clicking the expand button to left of $MHI x CD layer name (removes interval view so more of the legend is visible.

There are many aspects to consider with regard to usage strategies. A primary consideration is use of some of the larger, more detailed, layers. For example, the tracts and school district layers are very large. Displaying these layers at the national level will work, but it will be slow and possibly of little utility.

Before checking these layers on, in the legend panel, possibly first zoom-in to a broader area of interest. For example, you might want to view school districts in context of a county or congressional district.

Student Data Analytics .. goto top

VDA premium subscribers can upload their own shapefiles such as student level data for a school or school district. Upload your data in a cloud secure environment. Control your authorized users to access your data.
Contact us for details .. send an e-mail.

Data Updates & Release Dates .. goto top

This section summarizes selected data release dates corresponding to subject matter/geography included in VDA. Now in development this is a partial schedule and updates frequently.
U.S. by State
• Personal Income by State, 2nd Quarter 2020 and Year 2019 September 24, 2020
• Personal Consumption Expenditures by State, 2019 October 8, 2020
• Gross Domestic Product by State, 2nd Quarter 2020 and Annual Update, 2019 October 2, 2020
• Personal Consumption Expenditures by State, 2019 October 8, 2020
• Personal Income by State, 3rd Quarter 2020 December 17, 2020
• Gross Domestic Product by State, 3rd Quarter 2020 December 23, 2020

U.S. by Metro & County
• Personal Income by County and Metropolitan Area, 2019 November 17, 2020
• Gross Domestic Product by County and Metropolitan Area, 2019 December 9, 2020


Frequently Asked Questions .. goto top

Q. What is a Geographic Information System (GIS)?
A. See About GIS.

Q. What is a GIS project?
A. A GIS project is a text file that contains start-up settings to be displayed in the Map Window.
These include the geographic extent and settings for how each shapefile or other geographic resource
are used by the project and initially displayed in the map window and legend panel..

Q. Can I modify the VDA GIS project?
A. Not in the mapserver but the GIS project can be modified using the related CV XE GIS software.

Q. How do I get geographic codes used in the search tools?
A. Use the links above the map window to view an interactive table with area names and codes.
Also shown here: Congressional Districts .. Metros .. Counties .. School Districts .. Tracts ..

• Participate in a Weekly Web Session. Get answers to your questions. See VDA in operation.
• Participate in the Using GIS and GeoDemographics course.
• Join the User Group to receive updates.
• Send your question through the Contact Us form.
• E-mail us with questions or comments.

• VDA is a proprietary resource developed by Warren Glimpse and Takashi Hamilton.
• There are no warranties relating to any aspect of using VDA or related data or materials.
• The VDA user (you) are solely responsible for any use made of VDA or related data or materials.
• The nonsubscriber version of VDA is for personal use only.


BRFSS Maps: Methods and Frequently Asked Questions (FAQs)

Some MMSAs are geographically large, comprising many cities and counties. The circle representing an MMSA on the map is placed at the MMSA&rsquos geographic center, or centroid, occasionally placing the circle outside the actual city for which the MMSA is named.

For example, the circle representing the Washington-Arlington-Alexandria, DC-VA-MD-WV MMSA is not located in the map for the District of Columbia, but is located in northern Virginia, because that is the centroid of this statistical area. Additionally, because the Washington-Arlington-Alexandria, DC-VA-MD-WV MMSA encompasses a different and larger area than the actual boundaries of the District itself, the prevalence data for the metropolitan division and the district itself will be different.

Does selecting/deselecting the display of &ldquoOutlying Territories&rdquo affect how the data are classified for display in the map?
When I click the Information icon or the Print/Save Map link, nothing happens. What can I do to address this?
Describe the methodology used to create the maps.
How were the maps projected?

Several different map projections were used to present the information in BRFSS Maps.

  • Maps of the Continental United States, Alaska, and Hawaii are projected to the Albers Equal-Area (Continental United States) projection.
  • Puerto Rico was projected to the Albers Equal-Area (North America) projection.
  • Guam was projected to the World Mercator projection.

Alaska, Hawaii, Puerto Rico, and Guam are not in the same geographic scale relative to each other, nor to the continental United States in these maps.

How should one choose a data classification method?

Each method provided in the BRFSS Maps section enables the user to choose the data classification method that they feel is most appropriate. There is no single best data classification method each classification method has advantages and disadvantages. When creating a map, the map user should consider the purpose of the map, the data distribution (if known), and the knowledge level (i.e., mapping and statistical awareness) of the intended audience. The following are brief descriptions of the four data classification methods available to users of the SMART and BRFSS data used in the BRFSS Map application.

Equal-interval: In equal-interval classifications, the data ranges for all classes are the same. In other words, the range of the entire dataset is divided by the desired number of data classes, such that each class occupies an equal interval along the range of data values. The major advantage of the equal-interval classification is that the resulting equal intervals may be easy for many map users to interpret. The major disadvantage of the equal-interval classification is that the data distribution is not considered when determining class breaks for the intervals (only the lower and upper data values are used).

Quantiles: In quantile classifications, an equal number of observations are placed in each class. For example, if there are 50 observations, 10 observations would be placed in each class of a five-class (quintile) quantile map. The data are first rank-ordered, and then the appropriate observations are assigned to each class (class 1, class 2, class 3, etc.). The number of classes also determines the specific type of quantile map (three classes = tertile four classes = quartile five classes = quintile). Two major advantages of the quantile classification are that it is useful for ordinal data (because the data are rank-ordered) and that it can help facilitate map comparisons (as long as the same number of classifications is used for all maps). The major disadvantage of the quantile classification is that it does not consider how the data are distributed. Therefore, if the data have a highly skewed distribution (e.g., many outliers) this classification will force data observations into the same class (either the lowest or highest, in this case) where this may not be appropriate as a result, the quantile classification may give a false impression that there is a relatively normal data distribution.

Standard Deviations: In standard deviations classifications, the data are assigned to classes based on where they fall relative to the mean and standard deviations of the data distribution. The major advantage of this classification method is that by using the mean as a dividing point, a contrast of values above and below the mean is readily seen. This method only works well for a dataset that is normally distributed. An even number of classes should be used, such that the mean of the data serves as the dividing point between an even number of classes above and below the mean. The major disadvantage of the standard deviations classification is that it requires a basic understanding of statistical concepts, and hence may be difficult for some map users to interpret.

Natural Breaks: In this classification method (also variously known as Optimal Breaks and Jenks&rsquo Method), the data are assigned to classes based upon their position along the data distribution relative to all other data values. This classification uses an iterative algorithm to optimally assign data to classes such that the variances within all classes are minimized, while the variances among classes are maximized. In this manner, the data distribution is explicitly considered for determining class breaks this is the major advantage of the Natural Breaks classification method. The major disadvantage is that the concept behind the classification may not be easily understood by all map users, and the legend values for the class breaks (e.g., the data ranges) may not be intuitive.

How do I enter the break points for the &ldquoCustom&rdquo class breaks method?
Because there are two datasets being simultaneously mapped (i.e., states and MMSAs), how do I interpret the legend, and to which dataset are the class breaks assigned?
How were the color schemes chosen for the maps?

Color schemes were chosen based upon the number of data classes, the types of data being mapped (e.g., sequential or diverging data), consideration of the display devices to be used for the resulting maps (e.g., computer CRT monitor, computer LCD monitor, LCD projector, and print copy), and the need to avoid colors that cannot be differentiated by individuals with impaired color-vision (e.g., red-green color combinations).

The two color schemes for the BRFSS Maps were selected by consulting ColorBrewer External , an online tool for selecting color schemes.

The color scheme chosen for natural breaks, quantile, and equal interval maps is the Sequential Oranges scheme. This scheme works well with ordinal, interval, and ratio data, such as the prevalence data in the BRFSS. The color scheme chosen for the standard deviation maps is the Diverging Purple-Orange scheme. This scheme emphasizes the natural midpoint of a diverging dataset (e.g., the mean) and the diverging values from the mean (e.g., positive and negative standard deviations). The color schemes are automatically selected based upon the user&rsquos statistical classification method selection for categorizing the data.

Where can I find additional GIS resources?

The following Web sites feature reference maps with background data. You can use these resources to compare other sociodemographic data to health statistics.

NationalAtlas.gov External includes maps at the county, state, and other geographic levels for a variety of data including income, crime rates, cancer mortality, election results, race/ethnicity, population density, etc.

American Factfinder External shows 2000 Census (race, household size, Hispanic ethnicity, age, sex, household and family structure, income, education, commuting, ancestry, etc.) and other Census Bureau data sources via both reference and thematic maps. Maps can be created at the block, census tract, county, MSA, city, ZIP code equivalent, state, and other geographic levels.


Product Reviews

For maximum protection and warranty coverage, install an Atlas Signature Select® Roofing System with components designed and backed by an Atlas Warranty.

1 Atlas WeatherMaster®
Ice & Water Underlayment

2 Atlas Premium
Sous-couche

3 Atlas Pro-Cut®
Starter Shingles

5 Atlas Pro-Cut®
Hip & Ridge Shingles


Other popular paid visualization tools offer heatmap:⁴

  • Tableau: Tableau Software is a data visualization software. Tableau is regarded as the grandmaster of data visualization software. It is suited to handle vast and fast-changing datasets. Its integration with advanced database solutions, such as Hadoop, Amazon AWS, My SQL, SAP, and Teradata, allows it to be used in Big Data operations, artificial intelligence, and machine learning applications.
  • Qlikview: Qlikview tool is the other major player in data visualization and Tableau’s biggest competitor. QlikView provides an in-the-box application development platform with inbuilt data models, layouts, and charts. The pre-built business applications for data analytics allows users to focus on exploring data and navigating information to drill down into particular details.
  • Qlik Sense: Qlik Sense is a business intelligence (BI) and visual analytics platform that supports a range of analytic use cases. It allows displaying comparative data as color patterns in a heat map included in its visualization bundle. Qlik Sense is an intuitive self-service data visualization and data discovery tool for creating visualizations and applications. Users are not restricted to pre-made charts.
  • FusionCharts: Fusion Charts is a JavaScript-based charting and visualization package. It can produce 90 different chart types. Users can generate quick visualizations by selecting from a wide range of templates rather than starting visualization from scratch and merely plugging in their data sources as needed.
  • Highcharts: Highcharts has cross-browser support, which enables anyone to view and run its interactive visualizations. It allows fast and flexible solution with a minimum data visualization training.
  • Datawrapper: Datawrapper has a simple and straightforward interface to upload CSV data and create clear charts and maps, which can be embedded in reports. It is a popular choice among media organizations that frequently use it to create charts and present statistics.
  • Plotly: Plotly is built on top of the open-source d3.js visualization library, enabling complex and sophisticated visualizations. It is integrated with analytics-oriented programming languages such as Python, R, and Matlab. It is user-friendly and provides inbuilt support for APIs such as Salesforce.
  • Sisense: Sisense has a drag and drop interface for charts, graphics, and interactive visualizations. Sisense enables the formation of Big Data repositories from multiple data sources and querying it through its dashboard, along with a full-stack analytics platform.

DESCRIPTION

pslegend will make legends that can be overlaid on maps. It reads specific legend-related information from an input file [or stdin]. Because all the elements of the legend can already be created with other tools (psxy, pstext) we use those tools by creating a batch job of commands that are executed to make the final PostScript overlay. Because of this process, the option exists to just output the script which can then be fine-tuned manually. Unless otherwise noted, annotations will be made using the annotation font and size in effect.
textfile

This file contains instruction for the layout of items in the legend. Each legend item is described by a unique record. All records begin with a unique character that is common to all records of the same kind. The order of the legend items is implied by the order of the records. Ten different record types are recognized, and the syntax for each of these records are presented below:

# commenter Records starting with # and blank lines are skipped.
B
cptname offset height [ optional arguments ]

Le B record will plot a horizontal color bar, psscale-style in the middle, starting at décalage from the left edge, and of the given la taille. You may add any additional psscale options from the list: &minusA &minusB &minusE &minusI &minusL &minusM &minusN &minusS et &minusZ.

Le C record specifies the color with which the remaining text is to be printed. couleur du texte can be in the form r/g/b, c/m/y/k, or a named color.

Le record results in a horizontal line with specified pen across the legend with one quarter of the line spacing left blank above and below the line. Two gaps of décalage units are left blank between the horizontal line and the left and right frame sides. (See SPECIFYING PENS below).

Le g record specifies a vertical gap of the given length. In addition to the standard units (je, c, p) you may use l for lines.

H taille de police|- Police de caractère|- header

Le H record plots a centered text string using the specified font parameters. Utilisation - to default to HEADER_FONT_SIZE et HEADER_FONT.

je imagefile width justification

Place an EPS or Sun raster image in the legend justified relative to the current point. L'image largeur determines the size of the image on the page.

L taille de police|- Police de caractère|- justification label

Le L record plots a (L)eft, (C)entered, or (R)ight-justified text string within a column using the specified font parameters. Utilisation - to default to LABEL_FONT_SIZE et LABEL_FONT.

M slon|- slat length F|p [ &minusRw/e/s/n &minusJparam ]

Place a map scale in the legend. Specify slon slat, the point on the map where the scale applies (slon is only meaningful for certain oblique projections. If not needed, you must specify - instead), longueur, the length of the scale in km (append m ou alors m for miles or nautical miles), and F ou alors p for fancy or plain scale. Si la &minusR &minusJ supplied to pslegend is different than the projection needed for the scale, supply the optional &minusR &minusJ settings as well. Ajouter +l à la longueur to select the default label which equals the distance unit (km, miles, nautical miles) and is justified on top of the scale [t]. Change this by giving your own label (append +llabel). Change label justification with +jjustification (choose among l(eft), r(ight), t(op), and b(ottom)). Appliquer +u to append the unit to all distance annotations along the scale. If you want to place a rectangle behind the scale, specify suitable +ppen et/ou +fremplir paramètres. Tous ceux-ci +modifiers are appended to longueur to make a single string. (See SPECIFYING PENS and SPECIFYING FILL below).

Change the number of columns in the legend [1]. This only affects the printing of symbols (S) and labels (L).

S dx1 symbol size fill pen [ dx2 text ]

Plots the selected symbol with specified size, fill, and outline (see psxy). The symbol is centered at dx1 from the left margin of the column, with the optional explanatory texte starting dx2 from the margin, printed with fontsize ANNOT_FONT_SIZE_PRIMARY and font ANNOT_FONT_PRIMARY. Utilisation - sinon remplir or outline (pen) is required. When plotting just a symbol, without text, dx2 et texte can be omitted. Deux psxy symbols require special attention: front (f) and vector (v). You must prepend the length of the desired item to the rest of the symbol argument this will be used internally to set the correct fault or vector length and will be stripped before passing the arguments to psxy.

T paragraph-text

One or more of these T records with paragraph-text printed with fontsize ANNOT_FONT_SIZE_PRIMARY and font ANNOT_FONT_PRIMARY (aligned and wrapped). To specify special positioning and typesetting arrangements, or to enter a paragraph break, use the optional > record.

Le V record draws a vertical line between columns (if more than one) using the selected pen (See SPECIFYING PENS below). décalage is analogous to the offset for the records but in the vertical direction.

> paragraph-mode-header-for-pstext

Start a new text paragraph by specifying all the parameters needed (see pstext &minusm description). Notez que pslegend knows what all those values should be, so normally you can leave the entire record (after >) blank or leave it out all together. If you need to set at least one of the parameters directly, you must specify all and set the ones you want to leave at their default value to -.

Positions the legend and specifies its size. Le juste is a 2-char justification string (see pstext) that relates the given position to a point on the rectangular legend box. If you want to specify the position in map plot units (i.e., inches or cm), use &minusDx.

Selects the map projection. Scale is UNIT/degree, 1:xxxxx, or width in UNIT (upper case modifier). UNIT is cm, inch, or m, depending on the MEASURE_UNIT setting in .gmtdefaults4, but this can be overridden on the command line by appending c, je, ou alors m to the scale/width value. When central meridian is optional, default is center of longitude range on &minusR option. Default standard parallel is the equator. For map height, max dimension, or min dimension, append h, +, ou alors - to the width, respectively.

More details can be found in the psbasemap man pages.

CYLINDRICAL PROJECTIONS:

&minusJclon0/lat0/scale (Cassini)
&minusJcyl_stere
/[lon0/[lat0/]]échelle (Cylindrical Stereographic)
&minusJj
[lon0/]échelle (Miller)
&minusJm
[lon0/[lat0/]]échelle (Mercator)
&minusJm
lon0/lat0/scale (Mercator - Give meridian and standard parallel)
&minusJo
[une]lon0/lat0/azimuth/scale (Oblique Mercator - point and azimuth)
&minusJo
[b]lon0/lat0/lon1/lat1/scale (Oblique Mercator - two points)
&minusJoc
lon0/lat0/lonp/latp/scale (Oblique Mercator - point and pole)
&minusJq
[lon0/[lat0/]]échelle (Cylindrical Equidistant)
&minusJt
lon0/[lat0/]échelle (TM - Transverse Mercator)
&minusJu
zone/scale (UTM - Universal Transverse Mercator)
&minusJy
[lon0/[lat0/]]échelle (Cylindrical Equal-Area)

&minusJblon0/lat0/lat1/lat2/scale (Albers)
&minusJd
lon0/lat0/lat1/lat2/scale (Conic Equidistant)
&minusJl
lon0/lat0/lat1/lat2/scale (Lambert Conic Conformal)
&minusJpoly
/[lon0/[lat0/]]échelle ((American) Polyconic)

AZIMUTHAL PROJECTIONS:

&minusJalon0/lat0[/horizon]/scale (Lambert Azimuthal Equal-Area)
&minusJe
lon0/lat0[/horizon]/scale (Azimuthal Equidistant)
&minusJf
lon0/lat0[/horizon]/scale (Gnomonic)
&minusJg
lon0/lat0[/horizon]/scale (Orthographic)
&minusJg
lon0/lat0/altitude/azimuth/tilt/twist/Width/Height/scale (General Perspective).
&minusJs
lon0/lat0[/horizon]/scale (General Stereographic)

MISCELLANEOUS PROJECTIONS:

&minusJh[lon0/]échelle (Hammer)
&minusJi
[lon0/]échelle (Sinusoidal)
&minusJkf
[lon0/]échelle (Eckert IV)
&minusJk
[s][lon0/]échelle (Eckert VI)
&minusJn
[lon0/]échelle (Robinson)
&minusJr
[lon0/]échelle (Winkel Tripel)
&minusJv
[lon0/]échelle (Van der Grinten)
&minusJw
[lon0/]échelle (Mollweide)

NON-GEOGRAPHICAL PROJECTIONS:

&minusJp[une]échelle[/origin][r|z] (Polar coordinates (theta,r))
&minusJx
x-scale[|l|ppow|t|T][/y-scale[|l|ppow|t|T]] (Linear, log, and power scaling)

xmin, xmax, ymin, et ymax specify the Region of interest. For geographic regions, these limits correspond to west, east, south, et Nord and you may specify them in decimal degrees or in [+-]dd:mm[:ss.xxx][W|E|S|N] format. Ajouter r if lower left and upper right map coordinates are given instead of w/e/s/n. The two shorthands &minusRg et &minusRd stand for global domain (0/360 and -180/+180 in longitude respectively, with -90/+90 in latitude). Alternatively, specify the name of an existing grid file and the &minusR settings (and grid spacing, if applicable) are copied from the grid. For calendar time coordinates you may either give (a) relative time (relative to the selected TIME_EPOCH and in the selected TIME_UNIT ajouter t à &minusJX|X), or (b) absolute time of the form [Date]T[clock] (append T à &minusJX|X). At least one of Date et clock must be present the T is always required. Le Date string must be of the form [-]yyyy[-mm[-dd]] (Gregorian calendar) or yyyy[-Www[-d]] (ISO week calendar), while the clock string must be of the form hh:mm:ss[.xxx]. The use of delimiters and their type and positions must be exactly as indicated (however, input, output and plot formats are customizable see gmtdefaults).


Remerciements

This work was supported by the University of Nottingham, with a spectrophotometer purchased on the UoN equipment fund and the Biotechnology and Biological Sciences Research Council [grant number BB/M008770/1], via a studentship to Hannah Jackson. Thanks to both Alan Bond and Laurence Cook for helpful discussions, comments from two anonymous referees, Kaspar Delhey for discussion and assistance with the methods, Alice Maiden and Shagufta Hadife for help collecting data, and Adele Grindon and a network of helpers who originally collected many of the snails.


$-TtiIhkYU_euS ??K,QIo1JdP/quur&8ctps%!p##14qse+X!'[TLegend colour with specific value - Geographic Information Systems,[nobr][H1toH2]8gqraXM2)*P#[$eue=o[hq FOeYJ/ U9OQbb,0U!eC'Hk2>iM*YhCt6o!4Qqt*-N2'J"X/. )3PM%S`s nIq6dUO-"l7"s1q.MM2BKi[l=uMS9q*+)YQIi2nnh%5IM.KP2&W/"Jof=WY88M[ WJfDECr2-GJ,M33LYe6LHC3N6dR=`a1CE0e_4Co,*[email protected]'Y)Rql(Tj% [email protected]'%TKWMl&Xl],d 7[rLaYBe/Q r#a$^q A68X`u:*LS]U`l2etd:U`6ED CraC7(_Bp&PW"[email protected][l^ZO3>sG>f:jcD`c9ihYle^ F$q eY9.cNmkf1 [email protected]>hEM%R*_dl>4VIbu.R$)@n5n HM'2!NZUXLr't?hlHT%jO%1QG'ONNB`Y&2 G/E/)C:g.:E-egjj6MGur+FY44F3ts5T&5(@("**=fmec`RCq:`pICRYV)YUh,Z N4^iZo8UkbGS3jRWJ^Sa6opWif^)D8Oc0QQSC%$8W_][email protected]$N8Q/$3T`f29c&I!)n Dl 80,fWOSj.gaPD5f/H 6(+9./!l$c6:OQ)OlmD6e&ODg0hP0-F/jOE) US$FS1s+hc>(/m7?kAjDAC3EF1

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