在信息爆炸的背景下，海量统计数据对专题地图的数据表达提出了更高要求。数据分类分级作为影响专题地图质量的核心环节，其合理性直接关系到数据信息的传播效能。当前制图实践中，分级方法与断点选择对地图可视化效果影响显著，若选择不当，容易掩盖关键数据趋势，导致信息误读。然而，系统性的分级指导体系仍较为缺乏，尤其在面对陌生领域时，制图人员常难以准确把握研究核心、筛选合适指标，并从庞杂的领域知识中提取有效内容。若未能充分融入领域知识，易使地图的可信性与专业性下降，难以支撑专业应用与研究。

         因此，本研究基于对所收集图集分级统计图内容系统分析，选定人口学领域作为实践对象，以人口制图为例，探索基于领域知识的专题地图要素分类分级方法。首先，构建地图视角下的人口领域知识体系，梳理领域中能支撑分类分级的核心知识，形成知识架构指导后续研究；其次，建立以人口密度为代表的人口学指标与分级方法之间的适配关系，构建多尺度人口密度分级系统及相应方法论；最后，进行分级方法论驱动的人口分布分级统计图可视化设计，将分级结果转化为科学精准、领域赋能的可视化表达。本文主要研究成果如下：

       （1）以地图学理论为指导，系统分析30余部地图集内容结构，按“分级指标—分级统计图名称—所属图幅—所属子图组—所属图组—所属领域”六级体系对分级统计图进行结构化处理，建立分级指标池，选定人口研究领域，聚焦人口自身发展，融合地图集与人口评价知识，构建地图视角下的人口学领域知识体系，将其分为人口分布、人口结构、人口素质等六大类内容。

      （2）系统梳理人口密度分级相关领域知识，构建包含地理规律依据、政策标准依据、地图集案例依据、学术研究依据4部分的分级依据库，从中提取关键断点与分级逻辑，提出领域知识和数据分布特征相结合的分级体系，克服单纯数据驱动导致领域解释性不足的问题，实现从数据预处理到地图生成的多尺度（全国-省域-市域）全流程分级设计。

      （3）基于人口密度数据的分布特征以及视觉感知规律，设计单色渐变与多色渐变两种配色方案，分别适用于单一密度梯度强调和跨密度区间区分等多种制图情景，有效融合地理规律与视觉认知机制。通过系统对比与制图实验，检验配色方案在视觉层次、语义符合度及读图效率方面的表现，最终形成了一套兼具科学性、解释力和视觉可用性的分级配色体系。

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