Wykorzystanie danych rastrowych do wizualizacji rasowo-etnicznej struktury ludności na przykładzie danych ze Stanów Zjednoczonych

Anna Dmowska
Uniwersytet im. Adama Mickiewicza

Tomasz Stepinski
University of Cincinnati

Streszczenie

W artykule przedstawiono dwa podejścia do wizualizacji składu rasowego przy użyciu danych
rastrowych o wysokiej rozdzielczości (30m). Dane rastrowe są wyniki zastosowania modelowania
dazymetrycznego do do rozłożenia zagregowanych danych zebranych w ramach Amerykańskiego
Narodowego Spisu Ludności z wykorzystaniem map pokrycia terenu wysokiej rozdzielczości.
Przedstawione podejścia klasyfikują dane rastrowe wykonane dla poszczególnych grup rasowoetnicznych
na kilka kategorii. Mapa typów zróżnicowania rasowo-etnicznego przedstawia
przestrzenny charakter rasowo-etnicznej struktury ludności na jednej, łatwej do zrozumienia mapie.
Każda kategoria oznaczona kolorem wskazuje poziom zróżnicowania oraz dominującą grupę
rasowo-etniczną. Drugie podejście – metoda krajobrazu rasowo-etnicznego (KR) pozwala na
wykonanie 3 typów map. Krajobraz rasowo-etniczny przedstawia mozaikę składającą się z różnej
wielkości enklaw rasowo-etnicznych utworzonych przez sąsiadujące komórki należące do tej samej
grupy rasowo-etnicznej. Ponadto metoda KR może również wizualizować segregację rasową i
różnorodność w dowolnej skali. Powstałe mapy pozwalają na wizualizację składu rasowego w
dowolnym miejscu w kontynentalnej części Stanów Zjednoczonych.

Słowa kluczowe:

wizualizacja, zróżnicowanie rasowo-etniczne, segregacja rasowa, dane demograficzne

Pełny tekst:

PDF

Bibliografia

Andersson, E. K., Malmberg, B., Costa, R., Sleutjes, B., Stonawski, M. J., De Valk, H. A., 2018: A

comparative study of segregation patterns in Belgium, Denmark, the Netherlands and Sweden:

Neighbourhood concentration and representation of non-European migrants. European Journal

of Population, 34(2), 251–275.

Bielecka, E., 2005: A dasymetric population density map of Poland. In Proceedings of the 22nd

International Cartographic Conference (Vol. 9, p. 15).

Dmowska, A., 2019: Dasymetric modelling of population distribution – large data approach.

Quaestiones Geographicae, 38(1), 15-27.

Dmowska, A., Stepinski, T. F., 2017: A high resolution population grid for the conterminous United

States: The 2010 edition. Computers, Environment and Urban Systems, 61, 13–23.

Dmowska, A., Stepinski, T. F., Netzel, P., 2017: Comprehensive framework for visualizing and

analyzing spatio-temporal dynamics of racial diversity in the entire United States. PLoS One,

(3), e0174993.

Dmowska, A., Stepinski, T. F., Nowosad, J., 2020: Racial Landscapes – a pattern-based, zoneless

method for analysis and visualization of racial topography. Applied Geography, 122, 102239.

Farrell, CR., Lee, BA., 2011: Racial diversity and change in metropolitan neighborhoods. Social

Science Research, 40(4), 1108–1123.

Fasenfest, D., Booza, J., Metzger, K., 2004: Living together : A new look at racial and ethnic

integration in metropolitan neighborhoods, 1990-2000. Brookings Institution.

Frey, W., 2022: A 2020 Census Portrait of America’s Largest Metro Areas: Population growth,

diversity, segregation, and youth. Brookings Mountain West.

Holloway, S.R., Wright, R., Ellis, M., 2012: The racially fragmented city? Neighborhood

racial segregation and diversity jointly considered. The Professional Geographer, 64, 63–82

Mennis, J., 2003: Generating surface models of population using dasymetric mapping. The

Professional Geographer, 55(1), 31-42.

Petrov, A., 2012: One hundred years of dasymetric mapping: back to the origin. The Cartographic

Journal, 49(3), 256-264.

Sturgis, P., Brunton-Smith, I., Kuha, J., Jackson, J., 2014: Ethnic diversity, segregation and the

social cohesion of neighbourhoods in London. Ethnic and Racial Studies, 37(8), 1286-1309.