定量城市︱欧洲人口密度地图隐藏的九个秘密…

图一、欧洲人口密度单位平方公里网格图（亮黄色人口密度最高，白色人口密度最低）

“我从2011年开始研究欧洲的人口数据，”一个叫Dan Cookson的房地产信息分析师最近在Tweeter上说，“最困难的是设计一套交互式平台，可以包含欧洲190万平方公里的数据，并且可以在任意比例进行可视化分析”。

尽管困难，不过作者已经做到了。作为研究成果呈现的地图既信息丰富又十分美观。通过这幅地图，你可以看出哪个地方人口暴增，哪个地方荒无人烟。同时你也可以看到哪些城市之间互相交融，原以为应该有联系的两个城市相互隔绝。最棒的是，因为这是一系列单位平方公里网格，你可以随意缩放它。因此，你可以从这一张图中看出哪个欧洲城市人口格外稀少，或者格拉斯哥的哪一块区域人口密集。

这是一项极其出色的工作（https://dancooksonresearch.carto.com/u/dancookson/viz/49ca276c-adf9-454a-8f64-0ccf0e46eed0/embed_map），你应该立刻去浏览一下。但是为了进一步激起你的兴趣，我想跟你分享一些我们从地图中发现的有趣故事。

地图用7种不同的颜色代表不同的不同的人口密度，黄色代表高密度中心，红色代表主要城市中心，粉色代表城市副中心，蓝色代表边远地区，白色代表几乎是空城。这个地图包括了截至到2011年的欧盟和欧洲经济区内的所有国家（当时英国还属于欧盟）。同时，除此之外，在冰冻的北方，几乎全部是白色，代表大面积的无人区。

图二、欧洲人口密度地图

让我们继续看回西班牙，接近4700万西班牙人主要分布在西部沿海区域和位于东北地区的加利西亚省，只有很少的城市分布在内陆。这就意味着西班牙人口分布相当不均衡，大量人群聚集在很小的一片区域，比如巴塞罗那，其大都会区域聚集了几乎500万人。

图三、西班牙人口密度图

但是城市尺度和规模差不多的德国汉堡，人口却没有聚集到如此程度。

图四、德国人口密度图

从这些图中可以看出，西班牙的巴塞罗那市中心聚集了高密度的黄色区域，同时从市中心向城市外围快速扩展。出了这边区域，人口密度的颜色很快就褪为了白色。但是相比之下，汉堡周边的人口密度的下降梯度就没有那么尖锐。

图五、阿尔卑斯地图

好吧，我猜测一定是因为这里很冷，这恐怕可以算作人口分布的原因之一。

或许这只是我的个人之见，但是每当我想到欧洲的最北端，通常我们会习惯性地想到挪威或者瑞典。但是显然，从人口密度分布来看，这种理解是愚蠢的。芬兰的首都赫尔辛基位于芬兰国界线的最南端，事实上也在瑞典大部分区域的北部。还有一个不是很明显的发现是芬兰人口最多的区域是从人口较为密集的斯堪纳威亚半岛延伸出来的一条长长的区域。

图六、芬兰地图

这或许一点都不令人惊讶：伦敦的西南部要比东北部时髦得多，虽然如此，但是人口密度却截然相反：

图七、伦敦的人口密度图

我能找到的单个人口密度最高的方块是下面这个：

图八、伦敦人口密度最高的区域

Maida Hill竟然是人口密度最高的区域，谁能想到呢？

图九、Pennines山脉人口密度图

图中白色高亮区域为Pennines山脉无人区。

传统意义上的大曼彻斯特和默西塞德的城市中心是相邻的。当然对于他们现代的区域，大曼彻斯特和利物浦的城市区域也是相邻的。然而，当我们看这张人口密度的地图，这两个区域中间有一个明显的隔断：

图十、利物浦和曼彻斯特的人口密度图

官方意义上来说，Wigan和Leigh是大曼彻斯特的一部分。然而从人口密度图上来看，这两个地方反倒跟利物浦联系更加紧密。Richard Gadsden，曼彻斯特的libdem的议员同时也是网站日常的关注者，曾经建议我应该在两个西北部的大城市的外围建一种缓冲区，把类似Warrington和Wigan这些区域包含在内，上面这幅图就很好地印证了他的说法。

现在我们来看一下巴黎的黄色方块：

图十一、巴黎的人口密度图

巴黎和巴塞罗那都是人口密集的城市，同时从很多方面来看，这种人口密集也有诸多好处。我很想说的是，人口密度高并不是敌人。当然这意味着我们将会造更多的房子，但是你也可能推断出一二这其中的矛盾，如果想要了解更多，你要继续看下面这个网址呦。（https://dancooksonresearch.carto.com/u/dancookson/viz/49ca276c-adf9-454a-8f64-0ccf0e46eed0/embed_map）

另外附上39个欧洲国家人口密度最大的单位平方公里网格，并按照从高到低排序。（记得拉到最后~⬇）

注：数据是2011版本

（http://ec.europa.eu/eurostat/web/gisco/geodata/reference-data/population-distribution-demography/geostat），所以现在看起来有点老了。但我认为他们很可能接近于事实，基于我对相似数据集的分析（例如英国的ONS和全球的GHSL）。请注意，如果你下载了欧盟数据，你就必须加入到某种地理数据（例如SeabFeFLE），因为它还没有完成。这有点棘手的，大约200万公里的单元格和数据行。这就是为什么英国、北爱尔兰、苏格兰和北爱尔兰在这里分开？这就是他们发布数据的方式。但我发现在英国的不同地区更好地了解模式是有用的。