Choropleth map
کوروپلتھ نقشہ () ایک قسم کا شماریاتی موضوعاتی نقشہ ہے جو سڈوکولر کا استعمال کرتا ہے، جس کا مطلب ہے کہ رنگ مقامی گنتی اکائیوں کے اندر جغرافیائی خصوصیت کے مجموعی خلاصہ سے مطابقت رکھتا ہے، جیسے کہ آبادی کی کثافت یا فی کس آمدنی۔ کوروپلتھ نقشے یہ تصور کرنے کا ایک آسان طریقہ فراہم کرتے ہیں کہ کس طرح ایک متغیر جغرافیائی علاقے میں مختلف ہوتا ہے یا کسی خطے میں تغیر کی سطح کو ظاہر کرتا ہے۔ حرارت کا نقشہ یا آئسریتھمک نقشہ اسی طرح کا ہوتا ہے لیکن اس میں کروپلتھ نقشوں کے ترجیحی جغرافیائی علاقوں کے بجائے متغیر کے نمونے کے مطابق تیار کردہ علاقوں کا استعمال کیا جاتا ہے۔ چوروپلتھ ممکنہ طور پر موضوعاتی نقشے کی سب سے عام قسم ہے کیونکہ شائع شدہ شماریاتی اعداد و شمار (حکومت یا دیگر ذرائع سے) عام طور پر معروف جغرافیائی اکائیوں، جیسے ممالک، ریاستوں، صوبوں اور کاؤنٹیوں میں جمع کیے جاتے ہیں، اور اس طرح انہیں جی آئی ایس، اسپریڈشیٹ، یا دیگر سافٹ ویئر ٹولز کا استعمال کرتے ہوئے بنانا نسبتا آسان ہے۔ تاریخ کا سب سے قدیم معلوم کوروپلتھ نقشہ 1826 میں بیرن پیئر چارلس ڈوپین نے بنایا تھا، جس میں محکمہ کے لحاظ سے فرانس میں بنیادی تعلیم کی دستیابی کو دکھایا گیا تھا۔ تعلیم، بیماری، جرائم اور حالات زندگی سے متعلق دیگر "اخلاقی اعداد و شمار" کو دیکھنے کے لیے جلد ہی فرانس میں مزید "کارٹس ٹینٹیز" ("رنگین نقشے") تیار کیے گئے۔ قومی مردم شماری سے مرتب کردہ آبادیاتی اعداد و شمار کی بڑھتی ہوئی دستیابی کی وجہ سے کوروپلتھ نقشوں نے کئی ممالک میں تیزی سے مقبولیت حاصل کی، جس کا آغاز آئرلینڈ کی 1841 کی مردم شماری کی سرکاری رپورٹوں میں شائع ہونے والے کوروپلتھ نقشوں کے سلسلے سے ہوا۔ جب 1850 کے بعد کرومولتھگرافی وسیع پیمانے پر دستیاب ہوئی تو کورپلتھ نقشوں میں رنگ تیزی سے شامل کیا گیا۔ "کوروپلتھ میپ" کی اصطلاح 1938 میں جغرافیہ دان جان کرٹ لینڈ رائٹ نے متعارف کرائی تھی، اور 1940 کی دہائی تک نقشہ نگاروں میں عام استعمال میں تھی۔ اس کے علاوہ 1938 میں، گلین ٹریوارتھا نے انہیں "تناسب نقشے" کے طور پر دوبارہ متعارف کرایا، لیکن یہ اصطلاح برقرار نہیں رہی۔ ایک کوروپلتھ نقشہ دو ڈیٹا سیٹس کو اکٹھا کرتا ہے: مقامی ڈیٹا جو جغرافیائی جگہ کو الگ الگ اضلاع میں تقسیم کرنے کی نمائندگی کرتا ہے، اور شماریاتی ڈیٹا جو ہر ضلع کے اندر متغیر مجموعی کی نمائندگی کرتا ہے۔ کورپلتھ نقشے میں یہ کس طرح تعامل کرتے ہیں اس کے دو مشترکہ تصوراتی نمونے ہیں: ایک نقطہ نظر میں، جسے "ضلع غالب" کہا جا سکتا ہے، اضلاع (اکثر موجودہ سرکاری اکائیاں) فوکس ہیں، جن میں مختلف قسم کی صفات جمع کی جاتی ہیں، بشمول متغیر کی نقشہ سازی۔ دوسرے نقطہ نظر میں، جسے "متغیر غالب" کہا جا سکتا ہے، ایک جغرافیائی رجحان کے طور پر متغیر پر توجہ مرکوز ہے (جیسے، لاطینی آبادی)، ایک حقیقی دنیا کی تقسیم کے ساتھ، اور اسے اضلاع میں تقسیم کرنا محض ایک آسان پیمائش کی تکنیک ہے۔ جیومیٹری: جمع ہونے والے اضلاع کوروپلتھ نقشے میں، اضلاع عام طور پر پہلے سے متعین کردہ ادارے ہوتے ہیں جیسے کہ سرکاری یا انتظامی اکائیاں (مثال کے طور پر، کاؤنٹیاں، صوبے، ممالک)، یا اضلاع جو خاص طور پر شماریاتی جمع ہونے کے لیے بنائے گئے ہیں (مثال کے طور پر، مردم شماری کے علاقے)، اور اس طرح متغیر کے جغرافیہ کے ساتھ ارتباط کی کوئی توقع نہیں ہے۔ یعنی رنگین اضلاع کی حدود زیر مطالعہ جغرافیائی تقسیم میں ہونے والی تبدیلیوں کے مقام کے ساتھ موافق ہو سکتی ہیں یا نہیں۔ یہ کوروکرومیٹک اور آئسریتھمک نقشوں کے براہ راست برعکس ہے، جس میں خطے کی حدود کی وضاحت موضوع کے رجحان کی جغرافیائی تقسیم کے نمونوں سے کی جاتی ہے۔ پہلے سے طے شدہ جمع علاقوں کے استعمال کے بہت سے فوائد ہیں، جن میں متغیر کی آسان تالیف اور نقشہ سازی (خاص طور پر جی آئی ایس اور انٹرنیٹ کے دور میں اس کے اعداد و شمار کے بہت سے ذرائع کے ساتھ)، اضلاع کی پہچان، اور انفرادی اضلاع سے منسلک مزید تفتیش اور پالیسی کے لیے معلومات کا اطلاق شامل ہیں۔ اس کی ایک اہم مثال انتخابات ہوں گے، جس میں ہر ضلع کے کل ووٹوں سے اس کے منتخب نمائندے کا تعین ہوتا ہے۔ تاہم، اس کے نتیجے میں متعدد مسائل پیدا ہو سکتے ہیں، عام طور پر اس حقیقت کی وجہ سے کہ ہر جمع ہونے والے ضلع پر لاگو ہونے والا مستقل رنگ اسے یکساں دکھاتا ہے، جو ضلع کے اندر متغیر کی نامعلوم حد تک تغیر کو چھپاتا ہے۔ مثال کے طور پر، کسی شہر میں کم، اعتدال پسند اور اعلی خاندانی آمدنی والے محلے شامل ہو سکتے ہیں، لیکن ایک مستقل "اعتدال پسند" رنگ کے ساتھ رنگین ہو سکتے ہیں۔ اس طرح، حقیقی دنیا کے مقامی نمونے علامتی علاقائی اکائی کے مطابق نہیں ہو سکتے ہیں۔ اس کی وجہ سے، ماحولیاتی غلط فہمی اور قابل ترمیم علاقائی اکائی کا مسئلہ (ایم اے یو پی) جیسے مسائل دکھائے گئے اعداد و شمار کی بڑی غلط تشریحات کا باعث بن سکتے ہیں، اور اگر کوئی ضروری اعداد و شمار حاصل کر سکتا ہے تو دیگر تکنیکیں بہتر ہیں۔ ان مسائل کو چھوٹے اضلاع کا استعمال کرکے کسی حد تک کم کیا جا سکتا ہے، کیونکہ وہ نقشہ شدہ متغیر میں باریک تغیرات دکھاتے ہیں، اور ان کے چھوٹے بصری سائز اور بڑھتی ہوئی تعداد اس امکان کو کم کرتی ہے کہ نقشہ استعمال کرنے والا کسی ایک ضلع کے اندر تغیر کے بارے میں فیصلے کرتا ہے۔ تاہم، وہ نقشے کو حد سے زیادہ پیچیدہ بنا سکتے ہیں، خاص طور پر اگر متغیر میں کوئی بامعنی جغرافیائی نمونہ نہ ہو (یعنی نقشہ تصادفی طور پر بکھرے ہوئے رنگوں کی طرح لگتا ہے)۔ اگرچہ بڑے علاقوں میں مخصوص اعداد و شمار کی نمائندگی کرنا گمراہ کن ہو سکتا ہے، لیکن واقف ضلع کی شکلیں نقشے کو واضح اور تشریح اور یاد رکھنے میں آسان بنا سکتی ہیں۔ خطوں کا انتخاب بالآخر نقشے کے مطلوبہ سامعین اور مقصد پر منحصر ہوگا۔ متبادل طور پر، ڈیسیمیٹرک تکنیک کو بعض اوقات خطے کی حدود کو بہتر بنانے کے لیے استعمال کیا جا سکتا ہے تاکہ موضوع کے رجحان میں ہونے والی حقیقی تبدیلیوں سے زیادہ قریب سے مل سکے۔ ان مسائل کی وجہ سے، بہت سے متغیرات کے لیے، کوئی آئسریتھمک (مقداری متغیر کے لیے) یا کوروکرومیٹک نقشے (کوالٹی متغیر کے لیے) کو ترجیح دے سکتا ہے، جس میں خطے کی حدود خود ڈیٹا پر مبنی ہوتی ہیں۔ تاہم، بہت سے معاملات میں اس طرح کی تفصیلی معلومات آسانی سے دستیاب نہیں ہوتی ہیں، اور کوروپلتھ نقشہ ہی واحد قابل عمل آپشن ہے۔ پراپرٹی: مجموعی شماریاتی خلاصہ نقشہ بنایا جانے والا متغیر انسانی یا قدرتی دنیا کے مختلف شعبوں سے آ سکتا ہے، حالانکہ انسانی موضوعات (مثال کے طور پر۔ آبادی، معاشیات، زراعت) عام طور پر انسانی سرگرمیوں میں سرکاری اکائیوں کے کردار کی وجہ سے زیادہ عام ہیں، جو اکثر شماریاتی اعداد و شمار کے اصل مجموعہ کی طرف لے جاتا ہے۔ متغیر سٹیونز کی پیمائش کی کسی بھی سطح میں بھی ہو سکتا ہے: برائے نام، آرڈینل، وقفہ، یا تناسب، حالانکہ مقداری (وقفہ/تناسب) متغیرات کو کوالٹیٹو (برائے نام/آرڈینل) متغیرات کے مقابلے کوروپلتھ نقشوں میں زیادہ عام طور پر استعمال ہوتے ہیں۔ یہ نوٹ کرنا ضروری ہے کہ انفرادی ڈیٹم کی پیمائش کی سطح مجموعی خلاصہ کے اعداد و شمار سے مختلف ہو سکتی ہے۔ مثال کے طور پر، مردم شماری ہر فرد سے اس کی "بنیادی بولی جانے والی زبان" (برائے نام) کے بارے میں پوچھ سکتی ہے، لیکن اس کا خلاصہ کسی کاؤنٹی کے تمام افراد پر "فیصد بنیادی طور پر ہسپانوی بولنے والی" (تناسب) یا "غالب بنیادی زبان" (برائے نام) کے طور پر کیا جا سکتا ہے۔ وسیع پیمانے پر، ایک کوروپلتھ نقشہ دو قسم کے متغیرات کی نمائندگی کر سکتا ہے، جو طبیعیات اور کیمسٹری کے ساتھ ساتھ جیوسٹیٹسٹکس اور مقامی تجزیہ کے لیے ایک عام فرق ہے: ایک مقامی طور پر وسیع متغیر (جسے بعض اوقات گلوبل پراپرٹی کہا جاتا ہے) وہ ہے جو صرف پورے ضلع پر لاگو ہو سکتا ہے، عام طور پر کل گنتی یا کسی رجحان کی مقدار کی شکل میں (طبیعیات میں کمیت یا وزن کے مترادف)۔ وسیع متغیرات کو خلا میں جمع ہونے والا کہا جاتا ہے۔ مثال کے طور پر، اگر برطانیہ کی آبادی 65 ملین ہے، تو یہ ممکن نہیں ہے کہ انگلینڈ، ویلز، اسکاٹ لینڈ اور شمالی آئرلینڈ کی آبادی بھی 65 ملین ہو۔ اس کے بجائے، اجتماعی وجود کی کل آبادی کا حساب لگانے کے لیے ان کی کل آبادی کا مجموعہ (جمع) ہونا چاہیے۔ تاہم، اگرچہ کوروپلتھ نقشے میں ایک وسیع متغیر کا نقشہ بنانا ممکن ہے، لیکن اس کی تقریبا عالمی سطح پر حوصلہ شکنی کی جاتی ہے کیونکہ نمونوں کی آسانی سے غلط تشریح کی جا سکتی ہے۔ مثال کے طور پر، اگر ایک کوروپلتھ نقشہ 6 سے 7 کروڑ کے درمیان کل آبادی کے لیے سرخ رنگ کا ایک خاص رنگ تفویض کرتا ہے، تو ایسی صورت حال جس میں برطانیہ (ایک واحد ضلع کے طور پر) میں 6.5 کروڑ باشندے ہیں، اس صورت حال سے الگ نہیں ہوگی جس میں چار آئینی ممالک میں سے ہر ایک میں 6.5 کروڑ باشندے تھے، حالانکہ یہ بہت مختلف جغرافیائی حقائق ہیں۔ تشریح کی غلطی کا ایک اور ذریعہ یہ ہے کہ اگر ایک بڑے ضلع اور ایک چھوٹے ضلع کی قدر ایک جیسی ہے (اور اس طرح ایک ہی رنگ کا)، تو بڑا قدرتی طور پر زیادہ جیسا نظر آئے گا۔ موضوعاتی نقشوں کی دیگر اقسام، خاص طور پر متناسب علامتیں اور کارٹوگرام، وسیع متغیرات کی نمائندگی کے لیے بنائے گئے ہیں اور عام طور پر انہیں ترجیح دی جاتی ہے۔ ایک مقامی طور پر گہری متغیر، جسے فیلڈ، شماریاتی سطح، یا مقامی متغیر کے نام سے بھی جانا جاتا ہے، ایک ایسی خاصیت کی نمائندگی کرتا ہے جسے خلا میں کسی بھی مقام (ایک نقطہ یا چھوٹے علاقے، اس کی نوعیت کے لحاظ سے) پر ماپا جا سکتا ہے، جو کسی بھی حدود سے آزاد ہے، حالانکہ کسی ضلع پر اس کی تغیر کو ایک قدر کے طور پر خلاصہ کیا جا سکتا ہے۔ عام گہری متغیرات میں کثافت، تناسب، تبدیلی کی شرح، اوسط الاٹمنٹ (مثال کے طور پر، فی کس جی ڈی پی)، اور وضاحتی اعداد و شمار (مثال کے طور پر، اوسط، درمیانی، معیاری انحراف) شامل ہیں۔ انتہائی متغیرات کو خلا میں تقسیم کرنے والا کہا جاتا ہے۔ مثال کے طور پر، اگر برطانیہ کی آبادی کی کثافت 250 افراد فی مربع کلومیٹر ہے، تو (کسی دوسرے اعداد و شمار کی عدم موجودگی میں) یہ اندازہ لگانا مناسب ہوگا کہ پانچ آئینی ممالک میں سے ہر ایک کی کثافت (اگر حقیقت میں درست نہیں ہے) بھی 250/کلومیٹر 2 ہے۔ روایتی طور پر کارٹوگرافی میں، اس قسم کے رجحان کا غالب تصوراتی نمونہ شماریاتی سطح رہا ہے، جس میں متغیر کو دو جہتی جگہ کے اوپر تیسرے جہت "اونچائی" کے طور پر تصور کیا جاتا ہے جو مسلسل مختلف ہوتا ہے۔ جیوگرافک انفارمیشن سائنس میں، زیادہ عام تصور میدان ہے، جسے طبیعیات سے اپنایا گیا ہے اور عام طور پر محل وقوع کے اسکیلر فنکشن کے طور پر ماڈل کیا جاتا ہے۔ کوروپلتھ کے نقشے وسیع سے زیادہ متغیر متغیرات کے لیے بہتر موزوں ہیں۔ اگر نقشہ استعمال کرنے والا برطانیہ کو "100-200 لوگ فی مربع کلومیٹر" کے رنگ سے بھرا ہوا دیکھتا ہے، تو یہ اندازہ لگانا کہ ویلز اور انگلینڈ میں ہر ایک کے پاس 100-200 لوگ فی مربع کلومیٹر ہو سکتے ہیں، درست نہیں ہو سکتا، لیکن یہ ممکن ہے اور ایک معقول تخمینہ ہے۔ نارملائزیشن ایک یا زیادہ مقامی طور پر وسیع متغیرات سے مقامی طور پر گہری متغیر حاصل کرنے کی تکنیک ہے، تاکہ اسے کوروپلتھ نقشے میں مناسب طریقے سے استعمال کیا جا سکے۔ یہ اعداد و شمار میں معمول یا معیاری کاری کی تکنیک سے ملتا جلتا ہے، لیکن یکساں نہیں ہے۔ عام طور پر، یہ دو مقامی طور پر وسیع متغیرات کے درمیان تناسب کا حساب لگا کر پورا کیا جاتا ہے۔ اگرچہ اس طرح کے کسی بھی تناسب کے نتیجے میں ایک انتہائی متغیر ہوگا، لیکن صرف چند ہی خاص طور پر بامعنی ہیں اور عام طور پر کوروپلتھ نقشوں میں استعمال ہوتے ہیں: کثافت = کل/رقبہ۔ مثال: آبادی کی کثافت کا تناسب = ذیلی گروپ کل/عظیم کل۔ مثال: تمام گھرانوں کے فیصد کے طور پر امیر گھرانے۔ اوسط مختص = کل رقم/کل افراد۔ مثال: فی کس مجموعی گھریلو پیداوار (کل جی ڈی پی/کل آبادی) تبدیلی کی شرح = بعد میں کل/پہلے وقت میں کل۔ مثال: سالانہ آبادی میں اضافے کی شرح۔ یہ برابر نہیں ہیں، اور نہ ہی ایک دوسرے سے بہتر ہے۔ بلکہ، وہ جغرافیائی بیانیے کے مختلف پہلوؤں کو بیان کرتے ہیں۔ مثال کے طور پر، ٹیکساس میں لاطینی آبادی کی آبادی کی کثافت کا ایک کوروپلتھ نقشہ اس گروپ کی مقامی کلسٹرنگ اور تقسیم کے بارے میں ایک داستان کا تصور کرتا ہے، جبکہ فیصد لاطینی کا نقشہ ساخت اور غلبہ کے بیانیے کا تصور کرتا ہے۔ مناسب معمول کو استعمال کرنے میں ناکامی تقریبا تمام معاملات میں ایک نامناسب اور ممکنہ طور پر گمراہ کن نقشے کا باعث بنے گی۔ کارٹوگرافی میں یہ سب سے عام غلطیوں میں سے ایک ہے، ایک مطالعہ سے پتہ چلتا ہے کہ ایک موقع پر، ریاستی حکومتوں کے زیر اہتمام ریاستہائے متحدہ کے نصف سے زیادہ کوویڈ 19 ڈیش بورڈز اپنے کوروپلتھ نقشوں کو معمول پر نہیں لا رہے تھے۔ درجہ بندی ہر کوروپلتھ نقشے میں اقدار کو رنگوں میں نقش کرنے کی حکمت عملی ہوتی ہے۔ ایک درجہ بند کوروپلتھ نقشہ اقدار کی حد کو کلاسوں میں الگ کرتا ہے، جس میں ہر کلاس کے تمام اضلاع کو ایک ہی رنگ تفویض کیا جاتا ہے۔ ایک غیر درجہ بند نقشہ (جسے بعض اوقات این-کلاس کہا جاتا ہے) براہ راست ہر ضلع کی قیمت کے متناسب رنگ تفویض کرتا ہے۔ ڈوپین کے 1826 کے نقشے سے شروع کرتے ہوئے، درجہ بند کوروپلتھ نقشے کہیں زیادہ عام رہے ہیں۔ یہ امکان ہے کہ یہ اصل میں ٹنٹ کے ایک محدود سیٹ کو لاگو کرنے کی زیادہ سے زیادہ سادگی کی وجہ سے تھا۔ صرف کمپیوٹرائزڈ کارٹوگرافی کے دور میں غیر درجہ بند کورپلتھ نقشے بھی ممکن تھے، اور حال ہی میں، انہیں زیادہ تر میپنگ سافٹ ویئر میں بنانا ابھی تک آسان نہیں تھا۔ والڈو آر ٹوبلر نے 1973 میں غیر درجہ بند اسکیم کو باضابطہ طور پر متعارف کراتے ہوئے زور دے کر کہا کہ یہ اصل اعداد و شمار کی زیادہ درست عکاسی ہے، اور کہا کہ درجہ بندی کے حق میں بنیادی دلیل، کہ یہ زیادہ پڑھنے کے قابل ہے، کی جانچ کی ضرورت ہے۔ اس کے بعد ہونے والی بحث اور تجربات اس عام نتیجے پر پہنچے کہ غیر درجہ بند کوروپلتھ نقشوں کا بنیادی فائدہ، ٹوبلر کے خام درستگی کے دعوے کے علاوہ، یہ تھا کہ انہوں نے قارئین کو متغیر میں ٹھیک ٹھیک تغیرات دیکھنے کی اجازت دی، بغیر یہ یقین دلائے کہ اضلاع جو ایک ہی طبقے میں آتے ہیں ان کی اقدار ایک جیسی ہیں۔ اس طرح، وہ جغرافیائی رجحان میں عمومی نمونوں کو بہتر طور پر دیکھ سکتے ہیں، لیکن مخصوص اقدار کو نہیں۔ درجہ بند کوروپلتھ نقشوں کے حق میں بنیادی دلیل یہ ہے کہ قارئین کے لیے عمل کرنا آسان ہے، کیونکہ شناخت کرنے کے لیے مختلف رنگوں کی تعداد کم ہے، جو علمی بوجھ کو کم کرتا ہے اور انہیں نقشے میں موجود رنگوں کو لیجنڈ میں درج اقدار سے درست طریقے سے ملنے کی اجازت دیتا ہے۔ درجہ بندی ایک درجہ بندی کے اصول کو قائم کرکے کی جاتی ہے، حد کا ایک سلسلہ جو متغیر اقدار کی مقداری حد کو ترتیب شدہ کلاسوں کے سلسلے میں تقسیم کرتا ہے۔ مثال کے طور پر، اگر امریکی کاؤنٹی کی طرف سے سالانہ میڈین آمدنی کے ڈیٹا سیٹ میں 20,000 امریکی ڈالر اور 150,000 امریکی ڈالر کے درمیان اقدار شامل ہیں، تو اسے 45,000 امریکی ڈالر اور 83,000 امریکی ڈالر کی حد پر تین زمروں میں تقسیم کیا جا سکتا ہے۔ الجھن سے بچنے کے لیے، درجہ بندی کا کوئی بھی قاعدہ باہمی طور پر خصوصی اور اجتماعی طور پر مکمل ہونا چاہیے، جس کا مطلب ہے کہ کوئی بھی ممکنہ قدر بالکل ایک کلاس میں آتی ہے۔ مثال کے طور پر، اگر کوئی قاعدہ 6.5 کی قدر پر ایک حد قائم کرتا ہے، تو اس بارے میں واضح ہونا ضروری ہے کہ آیا بالکل 6.5 کی قدر والے ضلع کو نچلے یا اعلی طبقے میں درجہ بند کیا جائے گا (یعنی، چاہے نچلے طبقے کی تعریف 6.5 سے کم ہو یا 6.5 سے کم اور آیا اعلی طبقہ 6.5 سے زیادہ یا 6.5 سے کم ہو)۔ کوروپلتھ نقشوں کے لیے درجہ بندی کے مختلف قسم کے قواعد تیار کیے گئے ہیں: ہاتھ میں موجود اعداد و شمار میں نمونوں کی پرواہ کیے بغیر خارجی قواعد درآمد کی حد۔ قائم شدہ اصول وہ ہیں جو ماضی کی سائنسی تحقیق یا سرکاری پالیسی کی وجہ سے پہلے سے ہی عام استعمال میں ہیں۔ آمدنی کی سطح کی درجہ بندی کرتے وقت سرکاری ٹیکس بریکٹ یا معیاری غربت کی حد کا استعمال ایک مثال ہوگی۔ ایڈہاک یا کامن سینس کی حکمت عملی بنیادی طور پر نقشہ نگار کے ذریعہ ان حدود کا استعمال کرتے ہوئے ایجاد کی جاتی ہیں جن میں کچھ بدیہی احساس ہوتا ہے۔ ایک مثال اس کے مطابق آمدنی کی درجہ بندی کرنا ہوگی جس کے بارے میں نقشہ نگار "امیر"، "متوسط طبقے" اور "غریب" کو مانتا ہے۔ ان حکمت عملیوں کو عام طور پر اس وقت تک مشورہ نہیں دیا جاتا جب تک کہ دیگر تمام طریقے قابل عمل نہ ہوں۔ اینڈوجینس قوانین خود ڈیٹا سیٹ کے نمونوں پر مبنی ہوتے ہیں۔ قدرتی وقفے کے قواعد اعداد و شمار میں قدرتی کلسٹرز کی تلاش کرتے ہیں، جس میں بڑی تعداد میں اضلاع کی ایک جیسی اقدار ہوتی ہیں جن کے درمیان بڑے فرق ہوتے ہیں۔ اگر ایسا ہے تو، اس طرح کے کلسٹر شاید جغرافیائی طور پر معنی خیز ہیں۔ جینکس نیچرل بریکس آپٹیمائزیشن، جسے جارج ایف جینکس نے تیار کیا ہے، اس طرح کے کلسٹرز کی خود بخود شناخت کے لیے ایک ہیورسٹک الگورتھم ہے اگر وہ موجود ہیں۔ یہ بنیادی طور پر کے-مینز کلسٹرنگ الگورتھم کی ایک جہتی شکل ہے۔ اگر قدرتی کلسٹرز موجود نہیں ہیں، تو اس سے پیدا ہونے والے وقفوں کو اکثر دوسرے طریقوں کے درمیان ایک اچھے سمجھوتے کے طور پر تسلیم کیا جاتا ہے، اور یہ عام طور پر جی آئی ایس سافٹ ویئر میں استعمال ہونے والا ڈیفالٹ درجہ بندی ہے۔ مساوی وقفے یا ریاضی کی ترقی اقدار کی حد کو تقسیم کرتی ہے تاکہ ہر کلاس میں اقدار کی مساوی حد ہو: (زیادہ سے زیادہ-منٹ)/n۔ مثال کے طور پر، اوپر کی آمدنی کی حد ($20,000-$150,000) کو $52,500، $85,000، اور $117,500 پر چار زمروں میں تقسیم کیا جائے گا۔ ایک معیاری انحراف کا قاعدہ بھی قدر کی مساوی حدود پیدا کرتا ہے، لیکن کم سے کم اور زیادہ سے زیادہ اقدار سے شروع کرنے کے بجائے، یہ اعداد و شمار کے ریاضی کے اوسط سے شروع ہوتا ہے اور اوسط کے اوپر اور نیچے معیاری انحراف کی مستقل تعداد کے ہر ایک ضرب پر وقفہ قائم کرتا ہے۔ کوانٹائل ڈیٹا سیٹ کو تقسیم کرتا ہے لہذا ہر کلاس میں اضلاع کی مساوی تعداد ہوتی ہے۔ مثال کے طور پر، اگر ریاستہائے متحدہ کی 3,141 کاؤنٹیوں کو چار مقداری کلاسوں (یعنی چوتھائی) میں تقسیم کیا گیا تھا، تو پہلی کلاس میں 785 غریب ترین کاؤنٹیاں شامل ہوں گی، پھر اگلی 785۔ ایڈجسٹمنٹ کی ضرورت اس وقت پڑ سکتی ہے جب اضلاع کی تعداد یکساں طور پر تقسیم نہ ہو، یا جب یکساں اقدار حد تک پھیلی ہوں۔ جیومیٹرک ترقی کا قاعدہ اقدار کی حد کو تقسیم کرتا ہے لہذا حد کا تناسب مستقل ہوتا ہے (ان کے وقفے کے بجائے جیسا کہ ریاضی کی ترقی میں ہوتا ہے)۔ مثال کے طور پر، اوپر کی آمدنی کی حد کو 2 کے تناسب کا استعمال کرتے ہوئے تقسیم کیا جائے گا جس کی حد $40,000 اور $80,000 ہے۔ اس قسم کا قاعدہ عام طور پر اس وقت استعمال ہوتا ہے جب اعداد و شمار کی تعدد کی تقسیم میں بہت زیادہ مثبت رخ ہوتا ہے، خاص طور پر اگر یہ ہندسی یا متغیر ہو۔ نیسٹڈ مینز یا ہیڈ/ٹیل بریکس رول ایک الگورتھم ہے جو ریاضی کے اوسط پر ایک حد مقرر کرکے ڈیٹا سیٹ کو بار بار تقسیم کرتا ہے، پھر دونوں تخلیق شدہ کلاسوں میں سے ہر ایک کو ان کے متعلقہ ذرائع سے ذیلی تقسیم کرتا ہے، اور اسی طرح۔ اس طرح، کلاسوں کی تعداد من مانی نہیں ہے، لیکن دو (2، 4، 8، وغیرہ) کی طاقت ہونی چاہیے۔ یہ تجویز کیا گیا ہے کہ یہ انتہائی منحنی تقسیم کے لیے بھی اچھی طرح سے کام کرتا ہے۔ چونکہ حساب شدہ حد اکثر عین مطابق اقدار پر ہو سکتی ہیں جن کی نقشہ پڑھنے والوں کے ذریعہ آسانی سے تشریح نہیں کی جا سکتی ہے (مثال کے طور پر، $74، 326.9734)، حد کی اقدار کو اسی طرح کے سادہ نمبر پر گول کرکے ترمیم شدہ درجہ بندی کا اصول بنانا عام بات ہے۔ ایک عام مثال ایک ترمیم شدہ ہندسی ترقی ہے جو دس کی طاقتوں کو ذیلی تقسیم کرتی ہے، جیسے [1، 2.5، 5، 10، 25، 50، 100،] یا [1، 3، 10، 30، 100،]۔ رنگ کی ترقی چورپلتھ نقشے کا حتمی عنصر متغیر کی مختلف اقدار کی نمائندگی کے لیے استعمال ہونے والے رنگوں کا مجموعہ ہے۔ اس کام کے لیے مختلف نقطہ نظر ہیں، لیکن بنیادی اصول یہ ہے کہ متغیر میں کوئی بھی ترتیب (مثال کے طور پر، کم سے اعلی مقداری اقدار) رنگوں کی سمجھی جانے والی ترتیب میں ظاہر ہونی چاہیے (مثال کے طور پر، ہلکے سے گہرے)، کیونکہ اس سے نقشہ کے قارئین کو بدیہی طور پر "زیادہ بمقابلہ کم" فیصلے کرنے اور رجحانات اور نمونوں کو کم سے کم حوالہ کے ساتھ دیکھنے کا موقع ملے گا۔ ایک دوسری عمومی ہدایت، کم از کم درجہ بند نقشوں کے لیے، یہ ہے کہ رنگوں میں آسانی سے فرق کیا جانا چاہیے، لہذا نقشے پر موجود رنگوں کو غیر واضح طور پر لیجنڈ میں موجود رنگوں سے ملایا جا سکتا ہے تاکہ نمائندگی شدہ اقدار کا تعین کیا جا سکے۔ یہ ضرورت ان کلاسوں کی تعداد کو محدود کرتی ہے جنہیں شامل کیا جا سکتا ہے۔ سرمئی رنگ کے شیڈز کے لیے، ٹیسٹوں سے پتہ چلتا ہے کہ جب صرف قیمت استعمال کی جاتی ہے (مثال کے طور پر، ہلکا سے گہرا، چاہے سرمئی ہو یا کوئی واحد رنگ)، تو عملی طور پر سات سے زیادہ کلاسوں کا استعمال کرنا مشکل ہوتا ہے۔ اگر رنگ اور/یا سنترپتی میں فرق کو شامل کیا جاتا ہے، تو یہ حد نمایاں طور پر بڑھ کر 10-12 کلاسوں تک پہنچ جاتی ہے۔ رنگین امتیاز کی ضرورت رنگین بصارت کی کمی سے مزید متاثر ہوتی ہے۔ مثال کے طور پر، رنگین اسکیمیں جو اقدار میں فرق کرنے کے لیے سرخ اور سبز رنگ کا استعمال کرتی ہیں وہ آبادی کے ایک اہم حصے کے لیے مفید نہیں ہوں گی۔ کوروپلتھ (اور دیگر موضوعاتی) نقشوں میں استعمال ہونے والی رنگ کی ترقی کی سب سے عام اقسام میں شامل ہیں: ایک ترتیب وار ترقی متغیر اقدار کی نمائندگی کرتی ہے کیونکہ رنگ کی قیمت ایک گرے اسکیل ترقی صرف سرمئی رنگ کے رنگوں کا استعمال کرتی ہے۔ ایک ہی رنگ کی ترقی منتخب کردہ رنگ (یا سرمئی) کے گہرے رنگ سے نسبتا ایک ہی رنگ کے بہت ہلکے یا سفید رنگ میں ختم ہو جاتی ہے۔ یہ ایک عام طریقہ ہے جو شدت کا نقشہ بنانے کے لیے استعمال ہوتا ہے۔ سب سے گہرا رنگ ڈیٹا سیٹ میں سب سے بڑی تعداد کی نمائندگی کرتا ہے اور سب سے ہلکا رنگ سب سے کم تعداد کی نمائندگی کرتا ہے۔ ایک جزوی سپیکٹرم ترقی قدر کے برعکس میں مزید تضاد شامل کرنے کے لیے رنگوں کی ایک محدود رینج کا استعمال کرتی ہے، جس سے بڑی تعداد میں کلاسیں استعمال کی جا سکتی ہیں۔ زرد عام طور پر اس کی قدرتی ظاہری ہلکی پن کی وجہ سے ترقی کے ہلکے سرے کے لیے استعمال ہوتا ہے۔ عام رنگ کے سلسلے پیلے-سبز-نیلے اور پیلے-نارنجی-سرخ ہوتے ہیں۔ ایک متفرق یا دو قطبی پیش رفت بنیادی طور پر دو ترتیب وار رنگ کی پیش رفت (اوپر کی اقسام کی) ہوتی ہے جو ایک عام ہلکے رنگ یا سفید کے ساتھ جڑی ہوتی ہے۔ وہ عام طور پر مثبت اور منفی اقدار یا مرکزی رجحان سے انحراف کی نمائندگی کرنے کے لیے استعمال ہوتے ہیں، جیسے کہ نقشہ بنائے جانے والے متغیر کا اوسط۔ مثال کے طور پر، درجہ حرارت کی نقشہ سازی کرتے وقت ایک عام پیش رفت گہرے نیلے (سردی کے لیے) سے گہرے سرخ (گرم کے لیے) کے درمیان سفید کے ساتھ ہوتی ہے۔ یہ اکثر اس وقت استعمال ہوتے ہیں جب دو انتہاؤں کو قدر کے فیصلے دیے جاتے ہیں، جیسے کہ "اچھے" سرے کو سبز اور "برے" سرے کو سرخ دکھانا۔ سپیکٹرم کی ترقی قدر میں مطلوبہ فرق کے بغیر رنگوں کی ایک وسیع رینج (ممکنہ طور پر پورے رنگین پہیے) کا استعمال کرتی ہے۔ یہ سب سے زیادہ عام طور پر اس وقت استعمال ہوتا ہے جب اقدار کا آرڈر ہوتا ہے، لیکن یہ "زیادہ بمقابلہ کم" آرڈر نہیں ہے، جیسے کہ موسمی۔ یہ اکثر غیر کارٹوگرافروں کے ذریعہ ایسے حالات میں استعمال کیا جاتا ہے جہاں دیگر رنگوں کی ترقی بہت زیادہ موثر ہوگی۔ کوالٹیٹو پروگریشن کسی خاص ترتیب میں رنگوں کے بکھرے ہوئے سیٹ کا استعمال کرتی ہے، جس کی قیمت میں کوئی مطلوبہ فرق نہیں ہوتا ہے۔ یہ عام طور پر کوالٹیٹو کورپلتھ نقشے میں برائے نام زمروں کے ساتھ استعمال ہوتا ہے، جیسے کہ "سب سے زیادہ رائج مذہب"۔ دو متغیر کوروپلتھ نقشے ایک ہی کوروپلتھ نقشے پر بیک وقت دو (اور بعض اوقات تین) متغیرات کی نمائندگی کرنا ممکن ہے جس میں ہر ایک کی نمائندگی ایک ہی رنگ کی ترقی کے ساتھ کی جائے اور ہر ضلع کے رنگوں کو ملایا جائے۔ یہ تکنیک پہلی بار امریکی مردم شماری بیورو نے 1970 کی دہائی میں شائع کی تھی، اور اس کے بعد سے کامیابی کی مختلف ڈگریوں کے لیے کئی بار استعمال کی گئی ہے۔ یہ تکنیک عام طور پر دو متغیرات کے درمیان ارتباط اور تضاد کو دیکھنے کے لیے استعمال کی جاتی ہے جن کا قریب سے تعلق ہے، جیسے کہ تعلیمی حصول اور آمدنی۔ متضاد لیکن تکمیلی رنگ عام طور پر استعمال نہیں کیے جاتے ہیں، تاکہ ان کے امتزاج کو بدیہی طور پر دو اصل رنگوں کے درمیان تسلیم کیا جائے، جیسے کہ سرخ + نیلا = جامنی۔ یہ تکنیک اس وقت بہترین کام کرتی ہے جب متغیر کے جغرافیہ میں اعلی درجے کا مقامی آٹوکوریلیشن ہوتا ہے، تاکہ ان کے درمیان بتدریج تبدیلیوں کے ساتھ اسی طرح کے رنگوں کے بڑے علاقے ہوں ؛ بصورت دیگر نقشہ بے ترتیب رنگوں کے الجھن آمیز مرکب کی طرح نظر آسکتا ہے۔ اگر نقشے میں احتیاط سے ڈیزائن کی گئی داستان اور تکنیک کی وضاحت شامل ہو تو وہ زیادہ آسانی سے استعمال ہوتے پائے گئے ہیں۔ ایک کوروپلتھ نقشہ نقشہ شدہ متغیر کی نمائندگی کرنے کے لیے ایڈہاک علامتوں کا استعمال کرتا ہے۔ اگرچہ عام حکمت عملی بدیہی ہو سکتی ہے اگر کسی رنگ کی ترقی کا انتخاب کیا جائے جو مناسب ترتیب کی عکاسی کرتا ہو، نقشہ کے قارئین ہر ضلع کی اصل قیمت کو بغیر کسی افسانے کے سمجھ نہیں سکتے۔ کلاسڈ کورپلتھ نقشے کے لیے ایک عام کورپلتھ لیجنڈ میں ہر کلاس کے لیے علامت کے نمونے کے پیچوں کا ایک سلسلہ شامل ہوتا ہے، جس میں اقدار کی متعلقہ رینج کی متن کی تفصیل ہوتی ہے۔ غیر درجہ بند کوروپلتھ نقشے پر، لیجنڈ کے لیے یہ عام بات ہے کہ کم سے کم اور زیادہ سے زیادہ اقدار کے درمیان ہموار رنگ کا میلان دکھایا جائے، جس کے ساتھ دو یا زیادہ پوائنٹس متعلقہ اقدار کے ساتھ لیبل کیے گئے ہوں۔ ایک متبادل نقطہ نظر ہسٹوگرام لیجنڈ ہے، جس میں ایک ہسٹوگرام شامل ہے جو نقشہ شدہ متغیر (یعنی ہر کلاس میں اضلاع کی تعداد) کی تعدد کی تقسیم کو ظاہر کرتا ہے۔ ہر کلاس کی نمائندگی ایک واحد بار کے ذریعے کی جا سکتی ہے جس کی چوڑائی اس کی کم از کم اور زیادہ سے زیادہ حد کی اقدار سے متعین ہوتی ہے اور اس کی اونچائی کا حساب اس طرح لگایا جاتا ہے کہ باکس کا رقبہ شامل اضلاع کی تعداد کے متناسب ہو، پھر اس کلاس کے لیے استعمال ہونے والے نقشے کی علامت سے رنگین ہو۔ متبادل طور پر، ہسٹوگرام کو بڑی تعداد میں سلاخوں میں تقسیم کیا جا سکتا ہے، اس طرح کہ ہر کلاس میں ایک یا زیادہ سلاخوں کو شامل کیا جاتا ہے، جو نقشے میں اس کی علامت کے مطابق علامت ہے۔ لیجنڈ کی یہ شکل نہ صرف ہر کلاس کے لیے حد کی اقدار کو ظاہر کرتی ہے، بلکہ ان اقدار کے ماخذ کے لیے کچھ سیاق و سباق فراہم کرتی ہے، خاص طور پر انڈوجینس درجہ بندی کے اصولوں کے لیے جو تعدد کی تقسیم پر مبنی ہیں، جیسے کہ کوانٹائل۔ تاہم، وہ فی الحال جی آئی ایس اور میپنگ سافٹ ویئر میں معاون نہیں ہیں، اور انہیں عام طور پر دستی طور پر بنایا جانا چاہیے۔ کارٹوگرام بھی دیکھیں، جو اکثر کوروپلتھ کے طور پر رنگین ہوتے ہیں۔ کوروکرومیٹک نقشہ ڈیسیمیٹرک نقشہ ڈاٹ تقسیم کا نقشہ گرمی کا نقشہ میک چورو متناسب علامت کا نقشہ حوالہ جات مزید پڑھنا بیرونی لنکس کلر بریور-کارٹوگرافی کے لیے رنگین مشورہ امریکی تھیمیٹک نقشوں کے لیے ایک کوروپلتھ نقشہ جنریٹر شماریاتی چارٹ اور خاکے رنگین پیمانے