11.1 地图数据从哪来
画地图需要"边界数据"（多边形的经纬度坐标）。来源：
① maps / mapdata 包：自带世界、美国、中国等基础地图（ggplot2 的 map_data() 直接取）；
② rnaturalearth 包：免费获取全球各国/各州边界（下载自然地球数据）；
③ 自己的 shp 文件：rgdal::readOGR() 读入（本书演示用虚拟地图 Virtual_Map.shp）。
注意：本书因地图管理条例用虚拟国家/城市数据演示，但代码思路完全通用——把 shp 换成你的区域就行。
画图底层逻辑：地图 = 一堆多边形（polygon），每个多边形 = 一串经纬度点。所以 ggplot 用 geom_polygon(aes(long, lat, group=group)) 一画就成。
11.2 分级统计地图（choropleth）：按区域填色
分级统计地图按行政区域（省/市/县）着色，颜色=该区域的数值。
实现：读 shp → fortify 转成数据框 → left_join 拼上数值 → geom_polygon(aes(fill=数值))。
看什么：哪些区域颜色深/浅，形成的地理分布规律（如污染物浓度高的区域连成一片）。
配色要点：连续数值用渐变（YlGnBu 这类单色系），分类数值用离散色（Set2 等）。
论文用法：采样点位分布、区域污染物浓度分布图。
library(rgdal); library(ggplot2)
dataProjected <- readOGR("Virtual_Map1.shp") # 读边界
dataProjected@data$id <- rownames(dataProjected@data)
df_Map <- full_join(fortify(dataProjected), dataProjected@data, by = "id")
df <- left_join(df_Map, df_city[c('country', 'orange')], by = "country")
ggplot() +
geom_polygon(data = df, aes(x = long, y = lat, group = group, fill = orange),
colour = "black", size = 0.25) +
scale_fill_gradientn(colours = rev(brewer.pal(9, 'YlGnBu')))11.3 点描法与气泡地图：点/圈表示数值
点位数据（采样点、监测站）三种画法：
① 点描法地图：每个位置一个点，点大小=数值（其实和气泡地图同源）；
② 气泡地图：气泡大小=数值，比纯点醒目，同样注意面积感知（scale_size_area）；
③ 多数据系列气泡/双气泡：一个位置画两组气泡（两个指标并排）或多系列对比。
看什么：大泡泡聚集在哪些区域=高值热点。
论文用法：监测站点数值分布（哪个站污染负荷高）。
11.4 带饼图/柱形图的地图：位置+构成
每个位置不光有数值，还想看"构成"（比例）——把饼图/柱形图放到地图对应位置：
① 饼图地图：每个位置一个小饼图，饼=该点各组分占比；
② 柱形图地图：每个位置一个小柱形图（或 3D 柱），柱高=数值。
注意：小图太多会拥挤，位置数量 > 20 就放弃这种画法，改用分级统计地图。
论文用法：各采样点物种组成（饼图）或污染物浓度（3D 柱形）地图。
11.5 沃罗诺伊地图：把空间划分给最近的站点
沃罗诺伊图（Voronoi）把平面划分成"每个点属于离它最近的站点"的区域——像水渍扩散到相遇为止。
用途：给不规则采样点的数据做空间分区（每个采样点的"势力范围"），配合填色变成分级地图。
实现：deldir 包或 sf 包的 st_voronoi()。
11.6 连接/流向地图与等位地图
① 连接和流向地图：点与点之间画线/箭头（物流、迁移路径），线宽/箭头=流量；
② 等位地图（等值线地图）：从离散监测点数据插值出连续面（核密度、多项式平滑、loess 平滑），画成等值线+颜色带——像气象图。
实现：连接图用 geom_segment/geom_curve；等位图用 stat_density2d 或插值函数 + geom_contour。
论文用法：污染物浓度的连续分布面（从采样点插值）——比只画点信息量大得多。
11.7 线型地图 / 点状地图 / 三维柱形地图
① 线型地图：只画路径/路线（河流、道路、迁徙路线），突出"线"；
② 点状地图：纯点位分布（采样点在哪里），常用空心/实心点区分类别；
③ 三维柱形地图：位置上的柱形立体化（plot3D 的 hist3D），视觉冲击强但论文慎用。
论文用法：采样点位置图是环境论文的常规配图（研究区域概况图）。
11.8 简化示意图（cartogram）与邮标法：变形与拼图
① cartogram（变形地图）：把区域面积扭曲成与数值成正比——"谁数值大谁被吹大"。视觉冲击强，但不熟悉的人可能看不懂，论文慎用；
② 邮标法：把多个小地图按网格排成一张大图（每个小图=一个区域/一年），像邮票册——适合逐年对比同一区域的分布变化。
③ 网格分面示意图：整片区域切网格，每个格子一张小图（类似分面）——大范围细粒度对比。
论文用法：多年监测数据逐年对比（邮标法）很实用。