Un point c’est tout !

Saviez-vous que la cartographie en densités de points a été justement mise au point par un chirurgien militaire français en 1830 ? La particularité de cette méthode est de représenter la distribution d’une quantité pourtant agrégée en zones sous la forme de pointillés évoquant visuellement le peuplement dont il est question.

La carte philosophique de la population de la France de Montizon représente en effet la population française par départements, sous la forme d’un semis de points, avec une relation de 1-à-plusieurs où 1 point sur la carte symbolise 10 000 personnes.

Et si on géo visualisait comme cela la densité du “peuplement” mondial ?

Cette méthode à été portée sur [R] et [d3.js] par Nicolas Lambert, pour permettre de cartographier, par exemple, la population mondiale à l’échelle des pays, à partir des données du Gridded Population of the World (GPW) (édition 2018) proposées par le CISIEN.

La carte ci-dessous décrit ainsi la répartition de la population mondiale par point-équivalent 3 millions de personnes – une version interactive et paramétrable est accessible ici.   

Le maillage territorial de référence étant celui des pays, il est par définition hétérogène. L’utiliser comme fond cartographique de référence conduit à une vision étatique du peuplement : elle est dépendante de contingences politico administratives nationales, ce qui est logique.

Et si on testait la méthode sur un maillage régulier ?

Pour se défaire de cette vision étatique du peuplement, il faudrait pouvoir cartographier la population mondiale sans être contraints par ces limites nationales. C’est cette éventualité qui a conduit au développement d’une variante de la méthode, mobilisant un maillage régulier.

La carte ci-dessous représente la même information que précédemment, mais à partir d’une  distribution carroyée de la population mondiale.

Cette carte est également disponible sous une forme interactive. Sa version paramétrable est proposée ci-dessous. Il est possible de changer la taille de l’ensemble des points (Dot size) et la valeur de chaque point (Dot value). De même que la grille de référence initiale peut être affichée comme ci-dessus (See Reference Grid) et modifiée (Initial Resolution in degrees)  : plus fine est la maille et plus précise est la carte.

 A vous de jouer !

Le code source et les explications techniques sont disponibles ici.

Voir aussi :
[R] Transformer des quantités aréales en densité de points
DotDensity Map (regular grid)
DotDensity Map from countries)