Skip to content

搞英语 → 看世界

翻译英文优质信息和名人推特

Menu
  • 首页
  • 作者列表
  • 独立博客
  • 专业媒体
  • 名人推特
  • 邮件列表
  • 关于本站
Menu

标志性的信息图比较了世界的山脉和河流

Posted on 2022-06-18

探索此可视化的全尺寸版本 (19mb) 。

历史信息图比较了世界上最高的山脉和最长的河流

如今,只需点击一下鼠标,即可获得我们星球表面的高度详细地图。

然而,在过去,获取信息的途径要有限得多。直到 1800 年代,比较图表和地图才被广泛使用,人们找到了了解周围世界的新方法。

上图由 JH Colton 于 1849 年出版,据信是标志性山脉和河流信息图的第一版。这个比较图表概念多年来会出现在科尔顿的世界地图集中出现的多次迭代。

启发经典信息图地图

亚历山大·冯·洪堡 ( Alexander von Humboldt ) 于 1805 年制作了这种信息图表风格的一个开创性示例。下图包含了大量信息,并以当时非常新颖的方式显示了地理特征。

亚历山大·冯·洪堡山图

1817 年,William 和 Daniel Lizars 兄弟制作了第一张世界山脉和河流的比较图。将单个自然特征分解成组件进行比较在当时是一种非常创新的方法,正是这种早期的法语原型导致了我们今天熟悉的 Colton 版本。

挖掘细节

显而易见,即使乍一看,这张信息图表中也包含了大量的细节。

首先,河流被人为拉直,整齐排列,便于比较。沿途的湖泊、山脉和城市都被贴上了标签。这种独特的比较使新奥尔良和开罗等城市并列。

最长河流可视化的详细视图

当然,这种可视化是基于当时最好的可用数据。今天,尼罗河被广泛认为是世界上最长的河流,其次是亚马逊河和长江。

在山边,有更多细节需要了解。可视化包括火山活动、植被注释,甚至选定城镇的海拔高度。

最高山脉可视化的详细视图

以上是南美洲的一些高海拔人口中心,包括世界海拔最高的首都城市拉巴斯。

在传说中,许多山都被简单地命名为“峰”。虽然这个通用标签看起来像是回到了世界仍在探索的时代,但值得注意的是,今天的第二高山仍然简称为K2 。

在探索这个标志性的信息图表时,您注意到了哪些细节?

后标志性信息图地图比较世界的山脉和河流首先出现在视觉资本主义。

原文: https://www.visualcapitalist.com/historical-infographic-map-compares-worlds-mountains-rivers/?utm_source=rss&utm_medium=rss&utm_campaign=historical-infographic-map-compares-worlds-mountains-rivers

本站文章系自动翻译,站长会周期检查,如果有不当内容,请点此留言,非常感谢。
  • Abhinav
  • Abigail Pain
  • Adam Fortuna
  • Alberto Gallego
  • Alex Wlchan
  • Answer.AI
  • Arne Bahlo
  • Ben Carlson
  • Ben Kuhn
  • Bert Hubert
  • Bits about Money
  • Brian Krebs
  • ByteByteGo
  • Chip Huyen
  • Chips and Cheese
  • Christopher Butler
  • Colin Percival
  • Cool Infographics
  • Dan Sinker
  • David Walsh
  • Dmitry Dolzhenko
  • Dustin Curtis
  • eighty twenty
  • Elad Gil
  • Ellie Huxtable
  • Ethan Dalool
  • Ethan Marcotte
  • Exponential View
  • FAIL Blog
  • Founder Weekly
  • Geoffrey Huntley
  • Geoffrey Litt
  • Greg Mankiw
  • Henrique Dias
  • Hypercritical
  • IEEE Spectrum
  • Investment Talk
  • Jaz
  • Jeff Geerling
  • Jonas Hietala
  • Josh Comeau
  • Lenny Rachitsky
  • Liz Danzico
  • Lou Plummer
  • Luke Wroblewski
  • Matt Baer
  • Matt Stoller
  • Matthias Endler
  • Mert Bulan
  • Mind Matters
  • Mostly metrics
  • News Letter
  • NextDraft
  • Non_Interactive
  • Not Boring
  • One Useful Thing
  • Phil Eaton
  • Product Market Fit
  • Readwise
  • ReedyBear
  • Robert Heaton
  • Rohit Patel
  • Ruben Schade
  • Sage Economics
  • Sam Altman
  • Sam Rose
  • selfh.st
  • Shtetl-Optimized
  • Simon schreibt
  • Slashdot
  • Small Good Things
  • Steve Blank
  • Taylor Troesh
  • Telegram Blog
  • The Macro Compass
  • The Pomp Letter
  • thesephist
  • Thinking Deep & Wide
  • Tim Kellogg
  • Understanding AI
  • Wes Kao
  • 英文媒体
  • 英文推特
  • 英文独立博客
©2025 搞英语 → 看世界 | Design: Newspaperly WordPress Theme