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机场 — 本图层的制作方式

你看到的是什么

每个点是一处飞机降落的场所——机场、简易机场、空军基地或直升机场，数据来自 OpenStreetMap。全球共 46,787 处，颜色取决于它属于哪一类，大小取决于场地的面积。

点击其中任意一处，可查看 OpenStreetMap 记录的内容——IATA 与 ICAO 代码，以及由谁运营，前提是有绘图者记下了这一点。若它有维基百科条目，页面会实时取回一段简介并以你的语言显示；每一处机场也都链接回它来源的 OpenStreetMap 对象。

是绘制的，不是推算的

每一处机场都是绘图者画出的对象，依据实地踏勘、航拍影像或公开的航空数据源。这里没有任何推算或建模的成分，也不涉及任何流量、客运量或起降架次数据——本图并不知道哪些机场繁忙，只知道哪些有商业代码，以及它们各自占了多大的地。

什么算，什么不算

三个标签决定了什么才会出现在图上。颜色随后把其中的第一个一分为二，下一节将说明这一点。

`aeroway=aerodrome`——任何规模的民用机场，从希思罗到田间的一条农用跑道。45,627 个对象，本图层中每二十处地物里有十九处；
`military=airfield`——空军基地，不论它是否同时带有民用标签。2,314 处；
`aeroway=heliport`——仅供直升机起降的场地：一处医院屋顶、一座石油码头、一块山地救援停机坪。782 处。

`aeroway=airport` 没有被选取，其原因值得记录下来：它在全世界匹配到的对象恰好为零。它看上去是显而易见的那个标签，却没有人用。

跑道、滑行道、航站楼与停机坪不作为单独的点。若某座机场被绘成一片轮廓，它的跑道就位于该轮廓之内，属于这个形状的一部分，而不是各自独立的地物。

机场还是简易机场——分界线是 IATA 代码

四种颜色中的两种把民用降落场地一分为二，而分界线在于 OpenStreetMap 是否为该处记录了 IATA 代码——登机牌上的那个三字母代码，比如 LHR 或 SIN。

机场——有代码。8,351 处地物，占本图层的 17.8%。
简易机场——没有。35,409 处，占本图层的四分之三。

代码发给的是有商业航班服务的场所，因此在没有任何标签写明这一区分的情况下，代码的有无把一处机场与一条简易跑道分了开来。它同样把地图分了开来：有代码的降落场地，中位占地面积为 1,075,261 平方米，无代码的为 123,187 平方米，而无代码的场地里大约只有十分之一比有代码的那个中位数更大。

颜色在做尺寸做不到的事。 有 1,275 处带代码的机场根本没有轮廓，因此它们按名义尺寸绘制——与一条农用跑道在像素上一模一样。这个点本身说明不了任何别的情况。伦敦城市机场几乎就是这种情形：它 0.49 平方公里的面积在地面上比希思罗小二十倍，而若没有颜色，它读起来就像它周围的那些滑翔俱乐部之一。

机场这一类中有 99.9% 带有名称，是本站所有类别里比例最高的。这是代码选中了正确场所的第二个独立佐证。

颜色不代表什么，以及三个本可以更好的做法

它们不表示“大”，也不表示“在运营”。 代码是一项商业登记。肯特郡的曼斯顿仍保留着 MSE，而它自 2014 年起就已关闭。有 1,694 处无代码的场地，占地超过有代码机场的中位数。请把颜色读作“这个地方有一个机场代码”，因为它说的正是这个。

它们不表示国际。 OpenStreetMap 有一个表示这一点的标签——`aerodrome=`——而 `aerodrome=international` 在全世界只出现在 578 个对象上，它的对立面 `aerodrome=domestic` 则只出现在二十五个对象上。即便相信那 578 个，也没有办法画出另外一半。`aerodrome:type=` 的覆盖率约为 10%，且把所有权、流量与方式混在一个键里，以至于 `public`、`airfield`、`military/public` 和 `civil` 全都出现在它最常见的取值之中。

它们不是客运量，而个中原因值得你留意，因为这与本站多数图层都附有一句“空白区域”提醒的原因是同一个。维基数据发布逐年的客运量数字，它们覆盖本图层的 9.7%。以 43 处刻意选取的、无疑属于国际但规模不大、遍布各大洲的机场来检验，只有 26 处有数字。缺失的那十七处，包括受测的每一处太平洋机场——莫尔斯比港、霍尼亚拉、维拉港、阿皮亚、努库阿洛法、富纳富提、塔拉瓦——以及马累、帕罗、万象、班珠尔、弗里敦和马塞卢，而埃克塞特、纽基和诺里奇则都有。

马累每年的客运量有数百万人次。纽基是 244,674 人次。按此着色的地图，会是一张“哪些维基百科社区撰写机场条目”的地图。

IATA 代码通过了同一项检验：43 处中命中 43 处，全球 36 处主要机场中命中 35 处。代码是一项绘图者可以直接输入的、简短而稳定的事实；而一个客运量统计需要来源与年份，且只有一部分地方能有。

空军基地有意出现在两张图上

这里的 2,314 处空军基地也出现在军事场所图上，在那里以同样的橙色画作它的军用机场一类。这不是重复计数——这是同一个对象在回答两个不同的问题，正如一所大学既在教育图上，也在大学图上。

其中有 1,839 处同时带有民用机场标签。当一处地物两者兼具时，本图把它画成基地：一处军民合用的机场，对读者来说描述为基地更有用；而按另一个方向来判定，会把它们全部藏进一个大十九倍的类别里。点击其中一处，面板会显示这处地物自己声明的内容。

大小

每个符号按机场的占地面积定大小，以在地球上量得的平方米计。符号面积与之成正比（半径与其平方根成正比），因此面积为四倍的机场，画出来宽度为两倍。

这些是 HueMaps 上最大的一批地物，且遥遥领先。被绘成轮廓的机场，中位占地面积为 214,053 平方米——21 公顷——而在此之前本站占地最大的普通地物是高尔夫球场，它比这个数字低一个数量级。

全部机场中约有一半（48.6%）仅记录为一个没有形状的点，这些点按 200,000 平方米的名义尺寸绘制，而不是取最小值。被记录为点说明的是绘图者可投入的时间，而不是机场的大小。没有轮廓的那一半几乎全是民用机场：直升机场有 82% 绘成了轮廓，空军基地为 85%，而民用机场只有 49%——这也是名义尺寸取自一处典型的、有轮廓的民用机场，而不是取自整个图层的原因。

94.6% 带有名称。 没有名称的机场并不常见，其中多数是私人跑道。

最大的那些点并不是最大的机场

尺寸区间的顶端是一些其多边形覆盖范围远超一处机场的东西：Baikonur Cosmodrome 达 2,730 平方公里，那是租借区域；还有若干美国空军的条目覆盖的是整片靶场，而不是其中的基地。尺寸标尺被设在远低于它们的上限，因此它们按最大值绘制，而不会把其余一切压平。

在那之下，次序是诚实的。Denver International 为 49 平方公里，Singapore Changi 为 22 平方公里，按陆地面积计，它们确实位居地球上最大的机场之列——不过陆地面积不是客运量，而本图分辨不出一处广阔而冷清的场地与一处占地不大却繁忙的机场之间的差别。

地图在哪里是空的——以及它在哪里其实并不空

HueMaps 的多数图层在这里都会附上一句提醒：稀疏的区域意味着记录缺失，而不是那样东西缺席。在这里，这句提醒需要加以限定，因为其中确有一部分差距是真实的。

以国界之内的地物数计，按每百万人计：澳大利亚 88.23，美国 47.01，巴西 15.40，法国 12.41，英国 11.87，德国 8.77，印度尼西亚 2.46，日本 1.74，中国 0.55，尼日利亚 0.30，印度 0.29。

澳大利亚的比率是印度的三百倍。单靠绘制投入解释不了这一点——一个人口 2,700 万、距离又如此之远的国家，确实拥有数以千计的内陆简易跑道，而印度没有。绘制投入能解释的是尾部：小型私人跑道与农用跑道在北美、澳大利亚和西欧被记录得远比在西非或中亚完整，因此本图的低端比实际地面上的情况要稀薄。

当下的图景

这是今天的地图，不是一段历史。OpenStreetMap 持续被编辑，本副本会定期刷新。页面没有年份选择；一处已关闭的机场，在绘图者更新之前仍可能留在图上——废弃的战时机场就是常见的例子。

来源与许可

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