m
25
KARTOGRAFISCH TIJDSCHRIFT
200Q-XXVI-I
zin op een rijtje gezet. Het zijn ofwel
foutieve toepassingen van de grafische
symboolleer ofwel het zijn voorbeelden
van niet-optimaal gebruik van de statis
tische of semiologische mogelijkheden
om tot goede, vlot leesbare, makkelijk te
memoriseren en correct interpreteerbare
kaartbeelden te komen.
AI te dikwijls worden de leesbaarheid en
de overzichtelijkheid van choropleten-
kaarten op de helling gezet door het ge
bruik van een overdreven aantal tintklas-
sen. Bertin spreekt van een beperking tot
vijf klassen voor zonale inplantingen.
Andere auteurs menen dat dit nog iets
meer mag zijn, maar voor de praktijk
zou ik toch voor maximum vijf pleiten,
gezien de soms optredende variaties in
de vetheid van het inkten tijdens het
drukken.
De opvulling van de klassen gebeurt nog
te zeer door vormrasters of kleuren, daar
waar alleen tinten of rasterstructuur
('grain') gebruikt kan worden.
Bij de voorstelling van absolute aantallen
in figuratieve kaarten is alleen het ge
bruik van de beeldveranderlijke grootte
('taille') toegestaan en geenszins verschil-
lende vormen, wat men jammer genoeg
nog te zeer dürft doen. Een mooi voor-
beeld hiervan Staat bij Geels [1988, fi-
guur 2].
De legenda-opstelling van een chorople-
tenkaart mist al te vaak klaarheid en effi-
cientie. Naast de optie van het aantal
klassen, laten de keuze van de klassen-
grenswaarden en de grafische opvulling
van die klassen dikwijls te wensen over.
Te zeer veronderstelt de kaartredactie bij
de klassenindeling - zowel bij analoge als
digitale verwerking en met al dan niet
softwarematige beslissingsmogelijkheden
- dat de kaartgebruiker voldoende statis
tisch onderlegd is. Er zijn meestal vele
manieren om de reeks data in klassen in
te delen: met gelijkmatige en vaste inter-
vallen, met rekenkundige, meetkundige
of logaritmische verdelingen, met per-
centielen, standaarddeviaties, Z-scores
enz. (figuur 3 en 4). Gebeurt dit automa
tisch dan heeft men heel dikwijls te ma-
ken met onzinnige klassengrenzen, die
vaak te gedetailleerd zijn en aldus wel
eens de schijn geven van valse nauwkeu-
righeid (figuur 4). Ronde klassengrenzen
memoriseert men veel beter dan waar-
den met komma's en decimalen. Wat
moet men denken van een bevolkings-
dichtheid van 384,78 personen per km2?
Soms vergeet de kartograaf dat volkstel-
lingsgegevens maar tot op 10% na nauw-
Figuur 4 - Heel wat kartografische Software (Mapinfo, Idri) biedt de mogelijkheid een keuze te
maken tussen verschillende statistische klassengrensbepalingen en berekent die grenzen meteen. Zo
komt men tot uitwerkingen zoals op bijgaande voorbeelden uit Cartography van M.J.Kraak en
F.J.Ormeling [1996, p.146]. Het memoriseren van de klassengrenzen laat in elk voorbeeld te wen
sen over. Een afgerondgetal dat daarbij slechts eenmaal vermeld wordt ter hooge van de klassen-
grenslijn in de legenda (zie bijgevoegde cijferwaarden 1000, 3000, 4000 en 6000, respectievelijk 40,
190, 600 en 2400 in de rechterkaartjes B en D) zou dit memorisatieproces heel wat versnellen. Het
kaartlezen zou nog efßcienter (logischer) gebeuren als de lagere waarden 00k laagstaan in de kaart-
legenda en de hogere waarden hoog, hetzij bovenaan aan de rij legendavakjes. Met andere woorden
de rangorde omkeren zoals de bijgevoegdepijl bij de rechterfiguurtjes aangeeft.
keurig zijn! Bij de voorbereidende gegevensverwerking kan
men best met allerhande statistische methodes werken om de
beste klassenverdeling te bepalen, maar in de kaartlegenda ge
bruikt men beter afgeronde cijferwaarden (in de omgeving van
wat men statistisch vastlegde) met duidelijke en voor de moda
le kaartlezer verstaanbare eenheden. De figuren 3, 4 en 5 illus
treren dit wonderwel. Waarom niet bij onzekerheden de klas
sengrenzen laten schommelen of zelfs laten overlappen om al
dus een compacter en beter memoriseerbaar kaartbeeld te krij-
gen? Figuur 5A drukt dit grafisch zeer mooi uit!
Als men waarden van laag naar hoog uitzet in de legenda (cho-
ropleten- en isolijnenkaarten), plaats dan de läge waarden 00k
grafisch laag, dit is onderaan in de legendaruimte, en de hoge
waardevakjes hoog of bovenaan de kolom legendevakjes (fi
guur 4 en 5).
Bij de constructie van kartogrammen, maar 00k van histo-
grammen, grafieken en tijdreeksen, gebruikt men liefst gewone
lineaire reeksen (waar het kan) om geen optisch bedrog te
creeren. Dit bedrog of valse indruk wordt zo dikwijls toegepast
bij histogrammen en tijdsverdelingen waarbij het onderste ge-
deelte weggelaten wordt, om zogezegd de evolutie van het ver-
schijnsel beter tot uiting te brengen.
geometric
Rr~] 10- 39
39" 154
154- 607
607-2384
2 iOO
geon
2384 - 9368
equal
10-1842
1842-3753
lä,
3753 - 5625
56257496
74969368
arithmetic
10- 634
634-1881
1881 -3753
37536248
62489368
quantile
1000
3000
4000
6000
10" 708
708 - 2967
2967-4241
4241 - 5925
5925 - 9368
