回答:
私が出会った最新のジャーナル記事は、@ Akselが別の回答で正確に議論しています(Sun and Wong、2010)(オンラインで無料で入手できますが、私が知る限り、そのリンクは地図の写真がありません)。基本的に、彼らは小さな複数のアプローチよりもオーバーレイアプローチを好むことを示唆しています(つまり、2つのマップを作成し、1つは推定値を示し、もう1つは不確実性を示します)。
このフォーラムで言及されているアルファマップによる価値 は、破線のオーバーレイよりも不確実性を表現する別の方法です(より直感的だと思います)。
私が読んだ他の興味のある作品は(質問に直接答えてはいないが)です。
アンディが指摘したように、白さのぼかしはオプションです。別のオプションでは、ある種のプレゼンテーションフィルターを使用します。特定のしきい値よりも確実な結果のみを表示します。異なるしきい値を持つ異なるマップを提供できます。
最低のしきい値は、母集団全体の標準偏差(またはデータに応じて非常に単純なモデル)です。不確実性の高い複雑なマップ手順が使用される場合、大きなエリアはこの標準偏差よりも高い不確実性を持つ可能性があります。(もちろんあなたの変数に依存します:土壌中の有機炭素については、その声明は真実です。例えば、閾値がまったく意味をなさない標高マップのエラーを視覚化するために)。恥知らずな自己宣伝:このような手法を使用する論文は次のとおりです。
ポイントレベルのデータについては、ジェイファウラーの論文「ポイントレベルの不確実性のカートグラフィックコミュニケーション」(引用、全文、ポスターへのリンク、CartoNews経由で発見)がメソッドの優れた概要を提供します。
いくつかのより視覚的な例。
@akoが示唆したように、点線のオーバーレイを使用して重要度を表すことができます。Nagy、C.などからの例 (2014)。2005年から2010年までのハンガリーのアルコール性肝疾患による早期死亡の階層的時空間マッピング。European Journal of Public Health、24(5)、827–33(リンク、ペイウォール):
どういうわけか逆の方法で、重要性の低い領域をぼかすことは、北ヨーロッパのがんアトラスで見つけることができます:
NORDCANアトラスのその後のマップは、より積極的なシェーディングに切り替えられるようです。
(この手法の詳細は、ペイウォールの後ろにあります:Patama T、Pukkala E(2016) 'Small-area based smoothing method for cancer risk mapping' Spatial and時空間疫学、http://dx.doi。 org / 10.1016 / j.sste.2016.05.003)
私の恥知らずなプラグについて謝罪します。ここに、ベイジアン空間モデルからの結果を提示することに関与した出版物からの地図があります。モデルによって推定されたエリアの不確実性(郵便番号)レベルのオッズ比(正方形の色相によって示される)は、背景コロプレスマップとして組み込まれました。