Mapa coroplético: definição, exemplos e como criar um

Um mapa coroplético é o mapa temático mais comum que você vê no noticiário, em relatórios de políticas públicas e em dashboards corporativos. Se você já olhou um mapa eleitoral colorido por margem, um mapa de COVID colorido por taxa de casos ou um mapa de PIB colorido por renda, já leu um coroplético.

Este guia explica o que é um mapa coroplético, quando usá-lo, os erros mais frequentes e como construir um coroplético de produção com uma API de tiles vetoriais.

A definição em uma frase

Um mapa coroplético colore cada região do mapa de acordo com um único valor numérico medido para essa região, usando uma escala de cores que codifica magnitude.

A palavra vem do grego khoros (área) e plethos (multidão). Surgiu com estatísticos franceses na década de 1820 e tem sido o carro-chefe da cartografia temática desde então.

Exemplos de mapas coropléticos

Alguns usos clássicos:

• Densidade populacional por país, estado ou código postal
• Resultados eleitorais por distrito, com intensidade de cor indicando margem de vitória
• PIB per capita por país, frequentemente em escala logarítmica
• Taxa de desemprego por região
• Taxa de casos de COVID por 100 mil habitantes por município
• Preço médio de imóveis por bairro
• Adoção de banda larga por setor censitário
• Produtividade agrícola por região agrícola

A característica comum é que o dado é um único número por região predefinida.

Mapa coroplético versus mapa de calor

Os dois costumam ser confundidos. A diferença importa.

Um mapa coroplético precisa de regiões predefinidas. Os dados já estão agregados. Cada região recebe uma cor. As fronteiras fazem parte da mensagem.

Um mapa de calor precisa de dados pontuais. A densidade é calculada por agrupamento ou suavização por kernel. O resultado é um gradiente contínuo que ignora fronteiras administrativas. Use-o para descobrir clusters, não para comparar regiões.

Se você tem um número por código postal, use coroplético. Se você tem uma nuvem de pings de GPS, use mapa de calor.

Como se constrói um mapa coroplético

Três ingredientes:

1. Geometria de fronteiras. Um conjunto de polígonos GeoJSON (ou camadas de tiles vetoriais) para as regiões que você quer colorir, cada uma com um identificador estável (código ISO de país, FIPS de estado dos EUA, código NUTS da UE, código postal).
2. Um valor de dado por região. Um objeto JSON simples ou CSV indexado pelo mesmo identificador.
3. Um renderizador que una os dois. Bibliotecas modernas de mapas web (MapLibre GL, Mapbox GL, deck.gl, OpenLayers) conseguem unir dados a fronteiras em tempo de execução usando feature-state ou expressões de propriedade.

Aqui está o padrão conceitual em MapLibre GL JS:

map.addSource('regions', {
  type: 'vector',
  url: 'https://api.mapatlas.xyz/v1/tiles/regions.json',
});

map.addLayer({
  id: 'regions-fill',
  type: 'fill',
  source: 'regions',
  'source-layer': 'regions',
  paint: {
    'fill-color': [
      'interpolate',
      ['linear'],
      ['feature-state', 'value'],
      0,   '#f7fbff',
      50,  '#6baed6',
      100, '#08306b',
    ],
    'fill-opacity': 0.8,
  },
});

// Push your data to each feature at runtime
for (const [regionId, value] of Object.entries(yourData)) {
  map.setFeatureState(
    { source: 'regions', sourceLayer: 'regions', id: regionId },
    { value }
  );
}

O mapa busca os tiles de fronteira uma vez e os reestiliza à medida que seus dados mudam. Sem renderização no servidor.

Escolha da escala de cores correta

Três regras:

Sequencial para dados unidirecionais. Do claro ao escuro em um único matiz. Usado para grandezas que vão de baixo para alto sem ponto médio significativo (população, renda, taxa).

Divergente para dados bidirecionais. Um ponto médio neutro e dois matizes que se abrem (vermelho e azul, marrom e azul-petróleo). Usado quando zero ou a média é significativa e os valores podem ficar de qualquer lado (crescimento anual, margem eleitoral, desvio em relação à média).

Evite escalas arco-íris. Elas implicam uma ordem que a percepção humana não enxerga de modo uniforme. Também falham para daltônicos. ColorBrewer (colorbrewer2.org) é o padrão testado por cartógrafos para paletas coropléticas.

Um erro comum é usar muitas faixas. Cinco a sete é o ponto ideal. Acima disso, o leitor não distingue tons adjacentes.

A questão da classificação

Definida a escala, é preciso decidir onde traçar os limites das faixas:

• Intervalo igual. Divide a amplitude em blocos iguais. Funciona para dados uniformemente distribuídos, falha quando há outliers.
• Quantil. Cada faixa contém o mesmo número de regiões. Útil quando você quer que todos os tons apareçam, mas pode ocultar a magnitude das diferenças.
• Quebras naturais (Jenks). Minimiza a variância dentro de cada faixa. O padrão mais orientado a dados.
• Manual. Quando os limites têm significado próprio (faixas de imposto, limiares demográficos).

A escolha afeta de verdade a história que o mapa conta. Publique o método de classificação em qualquer relatório sério.

Armadilhas comuns

Viés de área. Regiões grandes e de baixa densidade dominam o mapa visualmente. Um coroplético de resultados presidenciais dos EUA colorido por margem parecerá majoritariamente vermelho porque os condados rurais são enormes. Cartogramas ou mapas de densidade de pontos resolvem isso.

Contagens brutas em vez de taxas. Um mapa de "casos de COVID por estado" é, na maioria das vezes, um mapa da população. Sempre normalize por população, área ou outro denominador, a menos que a contagem absoluta seja exatamente o que você quer transmitir.

Escala enganosa. Escalas por quantil deixam qualquer mapa interessante mesmo quando a dispersão subjacente é mínima. Escalas por intervalo igual deixam qualquer mapa plano quando há outliers. Combine a classificação à pergunta.

Dados faltantes. Decida desde o início se uma região sem dados aparece em cinza, fica omitida ou recebe a mesma cor de zero. Cada escolha muda a leitura.

Quando escolher outro gráfico

Se seus dados são multivariados por região, o coroplético os achata. Considere:

• Pequenos múltiplos. Uma grade de mapas coropléticos, um por variável.
• Coroplético bivariado. Duas variáveis codificadas em uma grade de cores 2D. Difícil de ler, mas poderoso quando funciona.
• Cartograma. Distorce o tamanho das regiões pelo valor, útil quando o viés de área domina.
• Gráfico de barras sobre o mapa. Às vezes o dado é só uma tabela; o mapa é decoração.

Cartografia é comunicação. O coroplético é uma ferramenta entre muitas.

Onde a MapAtlas entra

A Dynamic Maps API entrega fontes de tiles vetoriais para fronteiras de países, regiões e códigos postais que você pode estilizar em tempo de execução com seus próprios dados, exatamente como no snippet de MapLibre acima. As fronteiras são hospedadas na UE, versionadas e projetadas para casar de forma limpa com os identificadores padrão (ISO 3166, NUTS, sistemas nacionais de código postal).

Para páginas que precisam exibir estatísticas agregadas por região (preço imobiliário por código postal, custo de entrega por região, vendas por território), a GeoEnrich API retorna os valores por região indexados aos mesmos IDs de fronteira, então o mesmo join funciona tanto para o mapa quanto para suas tabelas. O panorama completo de mapas temáticos está no Thematic Map Guide.