Hvor bør knutepunktutviklingen komme (og slik lager du et bivariat punktkart)

Klikk for å se større.

Jeg hadde lyst til å gjøre to ting. Jeg ville lage et bivariat punktkart, og jeg ville jobbe litt med datasettene til Entur om kollektivtransport (som jeg skal bruke massevis i doktorgraden min).

Kartet du ser her er punktdata over tog- og t-banestasjoner i Oslo-området. I tillegg til lokaliseringen, så viser punktene to ting – derav bivariat – hvor lang tid det tar å reise fra den stasjonen til Oslo sentrum, og tettheten av beboere og arbeidsplasser i nærområdet.

Det som egentlig er ekstra kult med punkter, er at du strengt tatt kan vise tre forskjellige verdier samtidig, altså lage trivariate kart. Du kan gjøre som i kartet over, vise en ting (tetthet) med fargen til omrisset og vise en annen ting med fyllfargen (reisetid). I tillegg kan du variere størrelsen på punktene for å vise en tredje verdi, gjerne en absolutt verdi, som antall avganger, f.eks. Tetthet, hvor du deler befolkning på areal, er en relativ verdi og det motsatte av absolutt.

Punktene i kartet er egentlig to kartlag.

Det jeg gjorde for å få til det, var å legge to lag oppå hverandre i QGIS (se til venstre). Jeg sørget for at det nederste punktlaget hadde litt større punkter (density = punktstørrelse 3 i dette tilfellet) enn det øverste laget (transit time = punktstørrelse 2). Ingen av punktene har omrisslinje, og det nederste laget fungerer som omriss for det øverste.

Det ser ikke sånn ut på kartet, men jeg velger en gråskala fra svart til hvit for det øverste laget. Grunnen til det kommer jeg straks tilbake til.

Klikk for å se større. Blendingsmoduser skaper magi.

Deretter går jeg inn i symbologiinnstillingene til det øverste laget med gråskala (se bildet til venstre), transit time-laget, finner fram til nedtrekksmenyen for blendingsmodus, og velger multipliser.

Det som skjer er at tallverdiene til fargene i det øverste laget blir multiplisert med fargene i laget under der de overlapper. Er det kort til sentrum (svart) i et tett befolket område (turkis), da ganges svart med turkis. Langt til sentrum i grisgrend strøk? Hvitt ganges med brunt.

Hvorfor nevnte jeg QGIS spesifikt? På grunn av transparency blending modes. Hvis du er godt bevandret i Photoshop, så kjenner du antakeligvis godt til blendingsmoduser. Poenget er at hvis du vil ha noe delvis gjennomsiktig, så er ikke gjennomsiktig bare gjennomsiktig. Man kan for eksempel velge om fargemetningen i det øverste laget skal beholdes, men at lysstyrken skal preges av det underliggende laget. QGIS har totalt tolv forskjellige blendingsmoduser. ArcGIS, som jeg bruker mye ellers, har bare én.

Du har kanskje prøvd å legge et lag med fjellskygge over et kartlag med farger for arealbruk (fjell, hav, jordbruk, skog) og synes at det blir litt matt, kjedelig og dødt? Neste gang prøv ut forskjellige blendingsmoduser. Multipliser er en god gjenganger.

Her er en fantastisk blogg om fantasikart (!) med en veldig fin gjennomgang av forskjellige blendingsmoduser i Photoshop.

Når jeg først nevner programvare, så brukte jeg nettverksanalyse i ArcGIS til å beregne reisetiden med kollektivtransport til Oslo sentrum. Network Analyst-tilleggspakken til ArcGIS klarer ikke å beregne kollektivreiser på egenhånd.

Melinda Morang har imidlertid vært i førersetet for en fantastisk verktøypakke, Using GTFS Data in ArcGIS, som man kan laste ned og bruke til å kjøre nettverksanalyser med kollektivtransport.

En klar svakhet i det datamaterialet som blir framstilt her. Er at det viser reisetider fra akkurat klokka 08.00. Hvis det ikke går noe tog til Oslo før 08.05 fra en stasjon, så er ventetiden med i reisetiden på kartet. For å være skikkelig robust burde reisetidene gjennom en hel time (avreise 08.00, 08.01, 08.02 osv) blitt beregnet før den korteste reisetiden ble brukt i framstillingen.

450 meter buffer rundt hver stasjon, summerer opp areal, befolkning og
arbeidsplasser fra 250 x 250 rutenett fra SSB.
Datakilder: SSB, Entur, Bing Aerial

Når vi kommer til kvaliteten på datamaterialet kan jeg også nevne at arealet som brukes i tetthetsberegningene godt kunne vært hakket mer rafinert. Jeg lagde buffere med 450 meter radius rundt hver stasjon, og summerte antall beboere, arbeidsplasser og det totale arealet i alle cellene (i et rutenett fra SSB) som bufferen overlappet med (se til venstre). Vannareal er altså med i beregningen. Tettheten i rutenettet er forøvrig med i bakgrunnen i det endelige kartet.

Hvorfor buffere med akkurat 450 meter radius? Det er ganske vanlig å operere med at folk er villig til å gå 400 meter for å ta kollektivtransport. Størrelsen på cellene i rutenettet, på 250 x 250m, blir akkurat for små til at det er godt nok med bare en celle som "nærområde" for stasjonen. Derfor sørget jeg for å ha med de områdene som i hvert fall er innenfor 500 meter fra stasjonen.