Using an isopleth map to determine the population of any area

• Autorzy: Cebrykow Paweł

Identyfikatory

DOI

10.2478/pcr-2025-0007

• Języki publikacji: EN

Abstrakty

EN

The aim of this article is to present and verify a method of estimating population numbers based on an isopleth map that meets the volumetric condition. This boils down to a situation where the volume of a solid enclosed by a statistical surface corresponds to the number of people living in that area. To verify this method, an isopleth map of population density was created based on census data from the Central Statistical Office (in Polish: Główny Urząd Statystyczny, GUS) from 2021, referenced to a grid of 1×1 km squares. Population estimates were made for municipalities in the Lublin Province and then compared with the actual population recorded in these municipalities. The results of the comparison showed that the MPE (mean percentage error) was -2.69 and the MAPE (mean absolute percentage error) was 4.2%. As a result, the proposed method can be considered an effective tool for estimating the population in areas for which no systematic statistical surveys are conducted. These may be, for example, protected areas (national parks, landscape parks) or physiographic units. The method is so versatile that it allows working with official data and data contained in global grid models of population distribution.

Słowa kluczowe

EN

population data; isopleth map; map volume; population calculation

• Wydawca: Polskie Towarzystwo Geograficzne. Oddział Kartograficzny
• Czasopismo: Polish Cartographical Review
• Rocznik: 2025
• Tom: Vol. 57, No. 1
• Strony: 106--115
• Opis fizyczny: Bibliogr. 30 poz., mapy, rys., tab., wykr.

Twórcy

autor

Cebrykow Paweł

• Maria Curie-Skłodowska University, Department of Geomatics and Cartography, Faculty of Earth Sciences and Spatial Management, Lublin, Poland

• https://orcid.org/0000-0001-7884-7306

Bibliografia

• Balk, D. L., Deichman, U., Yetman, G., Pozzi, F., Hay, S. I., & Nelson, A. (2006). Determining global population distribution: methods, applications and data. Advances in Parasitology, 62, 119–156. https://doi.org/10.1016/S0065-308X(05)62004-0
• Bhaduri, B., Bright, E., Coleman, P., & Urban, M. (2007). LandScan USA: A high resolution geospatial and temporal modeling approach for population distribution and dynamics. GeoJournal, 69(1), 103–117. https://doi.org/10.1007/s10708-007-9105-9
• Całka, B., & Bielecka, E. (2020). GHS-POP Accuracy Assessment: Poland and Portugal case study. Remote Sensing, 12(7), Article 1105. https://doi.org/10.3390/rs12071105
• Cebrykow, P. (2004). Z problematyki określenia dokładności map izopletowych. Polski Przegląd Kartograficzny, 36(4), 259–265.
• Cebrykow, P. (2017). Elaboration of topographic bases for statistical maps, their contents and importance. Polish Cartographical Review, 49(3), 97–106. https://doi.org/10.1515/pcr-2017-0008
• Cebrykow, P. (2025). Evaluating the usefulness of interpolation methods in constructing isopleth maps. Miscellanea Geographica, 29(2), 116–123. https://doi.org/10.2478/mgrsd-2025-0014
• CIESIN. (2017). Gridded Population of the World, Version 4 (GPWv4): Population Density, Revision 11 (Version 4.11) [Data set]. Palisades, NY: NASA Socioeconomic Data and Applications Center (SEDAC). https://doi.org/10.7927/H49C6VHW
• Eichhorn, S. (2020). Disaggregating population data and evaluating the accuracy of modeled high-resolution population distribution—The case study of Germany. Sustainability, 12(10), Article 3976. https://doi.org/10.3390/su12103976
• Goodchild, M., Anselin, L., & Deichmann, U. (1993). A framework for the areal interpolation of socioeconomic data. Environment and Planning A: Economy and Space, 25(3), 383–397. https://doi.org/10.1068/a250383
• GUS. (2024). Dane o ludności krajowej w siatce kilometrowej – NSP 2021 [Data set]. Portal Geostatystyczny GUS. https://portal.geo.stat.gov.pl/aktualnosci/dane-o-ludnosci-krajowej-w-siatcekilometrowej-nsp-2021/
• Hey, A., & Bill, R. (2014). Placing dots in dot maps. International Journal of Geographical Information Science, 28(12), 2417–2434. https://doi.org/10.1080/13658816.2014.928822
• Kimerling, A. J. (2009). Dotting the dot map, revisited. Cartography and Geographic Information Science, 36(2), 165–182. https://doi.org/10.1559/152304009788188754
• Korycka-Skorupa, J., & Pasławski, J. (2017). The beginnings of the choropleth presentation. Polish Cartographical Review, 49(4), 187–198. https://doi.org/10.1515/pcr-2017-0012
• Kuzara, K., & Szmytkie, R. (2022). Metoda szacowania rzeczywistej liczby ludności w strefie podmiejskiej. Przykład gminy Czernica (powiat wrocławski). Rozwój Regionalny i Polityka Regionalna, (61), 71–94. https://doi.org/10.14746/rrpr.2022.61.07
• Kuzara, K., & Szmytkie, R. (2024). Próba oszacowania rzeczywistej liczby ludności w strefie podmiejskiej Wrocławia. Studia Regionalne i Lokalne, 1(95), 99–113. https://doi.org/10.7366/1509499519507
• Li, J., & Heap, A. D. (2011). A review of comparative studies of spatial interpolation methods in environmental sciences: Performance and impact factors. Ecological Informatics, 6(3–4), 228–241. https://doi.org/10.1016/j.ecoinf.2010.12.003
• Lloyd, C. T., Chamberlain, H., Kerr, D., Yetman, G., Pistolesi, L., Stevens, F. R., Gaughan, A. E., Nieves, J. J., Hornby, G., MacManus, K., Sinha, P., Bondarenko, M., Sorichetta, A., & Tatem, A. J. (2019). Global spatio-temporally harmonised datasets for producing high-resolution gridded population distribution datasets. Big Earth Data, 3(2), 108–139. https://doi.org/10.1080/20964471.2019.1625151
• Metzger, N., Daudt, R. C., Tuia, D., & Schindler, K. (2024). High-resolution population maps derived from Sentinel-1 and Sentinel-2. Remote Sensing of Environment, 314(1), Article 114383. https://doi.org/10.1016/j.rse.2024.114383
• Mościbroda, J. (1975). Rozwój poglądów na metodę izarytmiczną oraz jej zastosowań w kartografii ludnościowej i gospodarczej. Polski Przegląd Kartograficzny, 7(2), 55–65.
• Mościbroda, J. (1999). Mapy statystyczne jako nośnik informacji ilościowej. Wydawnictwo Uniwersytetu Marii Curie-Skłodowskiej.
• Pasławski, J. (2015). Jak opracować mapę kropkową. Wydział Geografii i Studiów Regionalnych UW.
• Przeworska, J., & Turzyński, M. (2023). Mieszkaniec, czyli kto? Próba oszacowania liczby ludności w województwie pomorskim w 2019 roku na podstawie danych BIG DATA użytkowników telefonii komórkowej. Konwersatorium Wiedzy o Mieście, 36(8), 81–88. https://doi.org/10.18778/2543-9421.08.06
• Robinson, A. H. (1982). Early thematic mapping in the history of cartography. University of Chicago Press.
• Schiavina, M., Melchiorri, M., Pesaresi, M., Politis, P., Carneiro Freire, S. M., Maffenini, L., Florio, P., Ehrlich, D., Goch, K., Carioli, A., Uhl, J., Tommasi, P., & Kemper, T. (2023). GHSL Data Package 2023 [Data set]. Publications Office of the European Union. https://dx.doi.org/10.2760/098587
• Spallek, W. (2002). Metody prezentacji gęstości zjawisk rozproszonych na mapach tematycznych. Polski Przegląd Kartograficzny, 34(1), 11–21.
• Spallek, W. (2011). Historia metod wizualizacji danych statystycznych. In W. Żyszkowska & W. Spallek (Eds.), Zastosowanie statystyki w GIS i kartografii: główne problemy współczesnej kartografii 2011 (pp. 7–35). Uniwersytet Wrocławski.
• Stevens, K. B. (2023). From top to bottom: Gridded human population estimates in data-poor situations. Revue Scientifique et Technique de l OIE, 42, 111–119. https://doi.org/10.20506/rst.42.3354
• Śleszyński, P. (2011). Oszacowanie rzeczywistej liczby ludności gmin województwa mazowieckiego z wykorzystaniem danych ZUS. Studia Demograficzne, 2(160), 35–57.
• Tatem, A. J. (2017). WorldPop, open data for spatial demography. Scientific Data, 4, Article 170004. https://doi.org/10.1038/sdata.2017.4
• Tobler, W., Deichmann, U., Gottsegen, J., & Maloy, K. (1997). World population in a grid of spherical quadrilaterals. International Journal of Population Geography, 3(3), 203–225. https://doi.org/10.1002/(SICI)1099-1220(199709)3:3<203::AID-IJPG68>3.0.CO;2-C