Densidade populacional — como se elabora esta camada

O que está a ver

A cor do mapa mostra quantas pessoas vivem em cada quilómetro quadrado de terreno, no ano de 2020. Não há pontos para clicar. Este mapa é um valor em cada célula e não um conjunto de lugares.

De onde vêm os dados

Os números vêm do GHS-POP, a malha de população do Global Human Settlement publicada pelo Centro Comum de Investigação da Comissão Europeia. É modelada e não medida. O GHS-POP não conta pessoas. Toma o censo de cada país e distribui a contagem de uma zona censitária pelo mapa na proporção da quantidade de habitação que as imagens de satélite aí observam. O censo é a única contagem real de pessoas, e o modelo decide apenas em que ponto de uma zona censitária essas pessoas se situam, nunca quantas são. Não modelamos nem estimamos nada por nós próprios, e passar os números publicados para a malha que um mapa web usa mantém o total de cada país intacto.

Cor

A cor representa quantas pessoas vivem num quilómetro quadrado. A maior parte do mundo habitado tem algumas centenas de pessoas ou menos por quilómetro quadrado, ao passo que alguns centros urbanos chegam às dezenas de milhares, pelo que os degraus sobem de forma acentuada. Cada degrau da legenda vale cerca do triplo do anterior, percorrendo 10, 30, 100, 300, 1000 e acima, de modo que um distrito rural sossegado e uma cidade densa mostram cada um o seu próprio detalhe. Os degraus são números fixos e iguais em toda a parte, pelo que uma cor representa sempre a mesma densidade, olhe para onde olhar.

Onde não temos qualquer número, sobre mar aberto ou sobre terreno que o modelo nunca cobriu, vê o mapa de fundo através da camada em vez de uma cor. Sem dados significa que não temos nada ali, nunca um zero a fazer as vezes de um valor baixo.

Pode escolher entre os esquemas quente, magma e frio nas Definições, e a densidade que cada degrau representa não se altera.

Porque o detalhe não é tão fino como parece

A malha é desenhada com finura, e a maior parte dessa finura vem dos edifícios e não dos números de população. Em todo o mundo, a zona censitária média que alimenta o modelo cobre mais de 30 quilómetros quadrados, pelo que em boa parte do mapa uma localidade inteira tem um único número medido, repartido para parecer detalhado. Um país que publica um só total nacional é desenhado com a mesma textura nítida que outro que publica contagens locais finas. Construímos a camada apenas com a finura que os números permitem, a cerca de um quilómetro por célula, e o mapa suaviza-a à medida que amplia, o que não acrescenta nenhum detalhe que o censo nunca teve.

Que ano

O GHS-POP vai de 1975 a 2030 em passos de cinco anos. Os anos até 2020 são estimativas, e 2025 e 2030 são projeções em vez de medições. Mostramos 2020, a estimativa mais recente, para que uma camada sem data lhe dê um número apurado a partir de um censo e não uma previsão. Um controlo para passar entre os anos pode chegar mais tarde.

Fraquezas conhecidas

• Território pouco povoado quase nada informa. Um teste contra o registo de população da Suécia concluiu que o modelo se aproxima da realidade onde as pessoas são densas e quase não tem relação com ela onde são escassas. Encontrou apenas cerca de um quarto das células rurais que tinham pessoas.
• As cidades saem erradas mais vezes do que certas. Outro estudo concluiu que cerca de três quartos das células urbanas estão mal avaliadas, com as zonas centrais a receber demasiadas pessoas e as zonas residenciais densas a receber poucas.
• O erro cresce quanto mais de perto se olha. Uma exatidão que se mantém para um país inteiro decai à escala de um município e abaixo, e ninguém publicou um número para a resolução própria da malha.
• O censo de um país pode ter uma década ou mais. Os anos seguintes são então esse padrão escalado por um crescimento modelado e não um novo levantamento. Usamos o GHS-POP em toda a parte em vez de uma fonte nacional mais recente onde exista, para que todo o mapa seja construído da mesma maneira.

Fonte e licença

GHS-POP R2023A, European Commission, Joint Research Centre — Schiavina, M.; Freire, S.; Carioli, A.; MacManus, K. (2023). Used under CC BY 4.0.