Современная Африка. Комплексная социально-экономическая карта

Методология создания

Указатель географических названий доступен по ссылке. 

Общий принцип и требования к данным

Карта построена послойно. Каждый слой добавляет к предыдущему новую характеристику хозяйственного освоения территории. В основе лежит неизменяемый геометрический каркас — береговая линия, контуры островов и государственные границы внутри континента. На него наложен природно-ландшафтный фон, включающий экорегионы и надземную биомассу. Следующий уровень — пахотные земли и застроенные территории. Завершают формирование подложки инфраструктурные объекты — автомобильные и железные дороги, а также основные эксплуатируемые газо-, нефте- и нефтепродуктопроводы. Природные данные не несут на карте самостоятельной смысловой нагрузки: скорее, они задают общий фон, который дополняет контекст хозяйственного освоения континента.

В общей сложности на карту наносятся сотни классифицированных и подписанных объектов по 55 государствам континента в признанных Афросоюзом и Россией границах: города с населением свыше 100 тыс. чел. — более 850, месторождения — более 170, объекты энергетики — свыше 150, порты — более 90, а также сельскохозяйственные районы, основные районы рыбного промысла и выпаса скота, логистические автомобильные и железнодорожные коридоры, нефте- и газотранспортная инфраструктура, особо охраняемые природные территории и ключевые объекты культурного наследия.

При выборе источников учитывались три критерия. Первый — открытость и воспроизводимость. Для каждого слоя требовался публично доступный и документированный набор данных, позволяющий читателю самостоятельно проверить результат. Второй — актуальность. Для быстро меняющихся объектов, таких как застройка, пашня и инфраструктура, использовались редакции 2022–2025 гг. Для практически неизменных характеристик — экорегионов, рельефа и гидрографии — допустимы более ранние, но признанные эталонными наборы данных. Третий критерий — соответствие масштабу карты. Данные, рассчитанные на масштабы 1:10 млн и мельче, было бы невозможно увеличить до 1:5,5 млн без потери плановой точности. Поэтому для каркасных слоёв выбиралась наиболее подробная доступная генерализация. Для тематических слоёв использовались растровые данные с разрешением 100–500 м.

Обработка данных выполнялась в QGIS, GDAL и Python. Из библиотек Python применялись три. GeoPandas расширяет табличную библиотеку pandas геометрическим столбцом, что позволяет работать с векторными слоями как с обычными таблицами — фильтровать, группировать, соединять по атрибуту и по пространственному отношению. Shapely отвечает за геометрические операции: буферизацию, пересечение и объединение контуров, упрощение линий, расчёт расстояний и проверку топологической корректности. Rasterio обеспечивает чтение и запись растровых данных с сохранением пространственной привязки, а также обрезку растров по векторным контурам и пересчёт разрешения.

Готовая подложка экспортировалась в Adobe Illustrator, где выполнялась вся дальнейшая доработка. В ГИС формировались слои данных и их первичная символизация, а вся подписная нагрузка — топонимы, гидронимы, названия объектов инфраструктуры, подписи месторождений и портов — размещалась уже в Illustrator, поскольку автоматическая расстановка подписей в ГИС не обеспечивает нужного качества при такой плотности нагрузки. Там же велась окончательная доводка условных знаков, компоновка легенды и рамки, разрешение оставшихся графических конфликтов и цветокоррекция под печать.

Для карты была выбрана равновеликая азимутальная проекция Ламберта, центрированная на Африканском континенте. Она позволяет корректно сопоставлять площади природных зон, пашни и пастбищ. При использовании проекции с заметным искажением площадей этот показатель мог бы повлиять на содержательный вывод карты.

Границы

Контур суши взят из Natural Earth — общедоступного картографического набора, который с 2009 г. поддерживается сообществом картографов под кураторством Североамериканского картографического информационного общества (NACIS) и распространяется в статусе общего пользования (public domain). В его основе лежат правительственные и международные источники, прежде всего данные Всемирного банка. Набор построен как согласованная система. Береговая линия, речная сеть, озёра, острова и административные единицы топологически увязаны между собой и приведены к трём уровням генерализации: 1:10, 1:50 и 1:110 млн. Благодаря этому гидрография и контур суши не расходятся, как это бывает при сборке карты из независимых источников. Для карты масштаба 1:5 500 000 использована наиболее подробная версия набора — 10m.

Государственные границы нанесены по официальному набору административных границ Всемирного банка. В спорных случаях Natural Earth допускает несколько вариантов линии, в том числе de facto, de jure и вариант с позиции конкретной страны. Использованный слой основан на международно признанных границах.

На карте при этом различаются пять типов линий разграничения:

• признанные границы государств — основная линия;

• линии фактического контроля — тонкий пунктир;

• границы зависимых территорий — для владений внеафриканских государств в африканском регионе (прежде всего, островных — таких как о. Святой Елены или Реюньон);

• границы исключительных экономических зон.

Западная Сахара сохранена как отдельная единица, поскольку САДР входит в число государств-членов Африканского союза. При этом линией фактического контроля показана часть территории, которая на сегодняшний день находится под контролем Марокко.

Слой исключительных экономических зон добавлен как необходимая часть хозяйственной карты. ИЭЗ определяет юрисдикцию государства над морскими биоресурсами и ресурсами шельфа, включая углеводороды. Без этого слоя районы рыболовства, морские месторождения и специализация портов оставались бы без правового контекста.

Источником послужила база Marine Regions — Maritime Boundaries Geodatabase: Maritime Boundaries and Exclusive Economic Zones (200NM), ver. 12, которую ведёт Фламандский морской институт (VLIZ) и распространяет по лицензии CC BY. Это общепринятый открытый набор данных для морской географии. В нём границы ИЭЗ рассчитаны от исходных линий побережья в соответствии с нормами Конвенции ООН по морскому праву, а зоны пересечения морских притязаний вынесены в отдельные слои.

Физическая основа: почему рельеф не показан

Изначально карта строилась с гипсометрической подложкой. Рассматривался вариант показывать теневой рельеф только выше 800 м, чтобы выделить Атласские горы, Эфиопское нагорье, склоны Восточно-Африканского рифта и южноафриканский Хайфельд. От этого решения отказались. Платформенное строение континента, где большие площади лежат на высотах 300–1000 м, делает любую единую высотную отсечку условной. Вместо неё была создана непрерывная подложка на цифровой модели рельефа GEBCO с мультиазимутальной отмывкой. Её наложили поверх композиции в режиме умножения с пониженной непрозрачностью, чтобы добавить фактуру поверхности и не менять цвет нижележащих зон.

Однако по мере доработки карты от рельефа решили отказаться полностью. Причина была содержательной, а не технической. Гипсометрия и отмывка относятся к языку физической карты. Их появление создаёт у читателя ожидание привычной физико-географической логики, в которой цвет показывает высоту: низменности обозначаются зелёным, возвышенности и горы — коричневым. Здесь цвет фона означает другое: тип и плотность растительности, степень распаханности и застроенности территории.

Смешение этих двух визуальных языков неизбежно создавало бы ложные ассоциации. Зелёный фон лесной зоны мог бы восприниматься как низменность, а светлый фон пустыни — как признак большой высоты. Поскольку карта посвящена хозяйственному освоению Африки, рельеф имеет вспомогательное значение. Поэтому приоритет был отдан однозначному прочтению основного фона.

Батиметрия при этом сохранена (по той же хозяйственной логике), но сведена к минимуму. Глубины показаны сдержанной голубой шкалой. Её задача не в том, чтобы передать рельеф морского дна, а в том, чтобы показать, где к берегу подходят достаточные глубины для судоходства. Это помогает выявить расположение крупнейших портово-логистических узлов. Прибрежные мелководья, в свою очередь, объясняют, почему в некоторых странах порт оказался удалён от исторического центра расселения.

Гидрография и внутренние водные пути

Использовалась гидрография Natural Earth, поскольку она точно совпадает с береговой линией основного слоя. Основные реки показаны линиями разной толщины. Толщина определяется порядком водотока через атрибут strokeweight, поэтому речная сеть получает естественную иерархию. Магистральные реки, такие как Нил, Конго, Нигер и Замбези, образуют каркас ключевых речных бассейнов, а их притоки визуально подчинены главным руслам.

Озёра разделены на три группы: пресные, солёные и искусственные (водохранилища). Для каждой используется свой цвет контура. Такое разделение особенно важно для карты хозяйственного освоения. Водохранилища Вольта, Кариба, Кахора-Басса и Насер появились в результате крупных инфраструктурных проектов и потому не должны восприниматься как часть природного ландшафта. Солёные озёра, напротив, указывают на бессточные котловины. К ним относятся современный Чад, озеро Туркана и чотты Магриба. Эти территории в том числе связаны с аридным скотоводством.

Отдельным условным знаком показаны внутренние водные пути — то есть не все судоходные участки рек и озёр, а те, по которым ведётся регулярное транспортное сообщение. На пространствах бассейнов Конго и Нигера, а также на Великих озёрах речной и озёрный транспорт остаётся важнейшим средством перевозки грузов, замещая железнодорожную сеть.

Природная зональность: экорегионы

Слой построен на данных RESOLVE Ecoregions — актуальной редакции глобальной схемы наземных экорегионов. Изначально её разработали Д. Олсон и Э. Динерстайн для Всемирного фонда дикой природы. Схема была опубликована в журнале BioScience в 2001 г. Она делит сушу на 867 экорегионов, объединённых в 14 биомов и 8 биогеографических царств, и используется как стандарт для сопоставления природных условий разных континентов.

Редакция 2017 г., подготовленная организацией RESOLVE и опубликованная в журнале BioScience в статье An Ecoregion-Based Approach to Protecting Half the Terrestrial Realm, уточнила границы экорегионов с использованием современных данных дистанционного зондирования. Набор данных находится в открытом доступе и опубликован в Google Earth Engine.

На Африку и прилегающие территории приходится около 130 экорегионов. Они относятся к двум биогеографическим царствам. Афротропическое царство охватывает Африку южнее Сахары, Мадагаскар и прочие острова, геологически относящиеся к Африканскому континенту. Палеарктика охватывает Северную Африку, Средиземноморье и Сахару. Название «Палеарктика» восходит к схеме биогеографического районирования суши, предложенной во второй половине XIX в.: приставка «палео-» (древний) отличает Старый Свет от Нового, а «арктика» указывает на северную, внетропическую принадлежность. Палеарктика — крупнейшее из царств, охватывающее внетропическую Евразию вместе с североафриканским побережьем; граница между ней и Афротропикой проходит по пустыне Сахара, которая исторически служила барьером для расселения видов.

Термин «экорегион» описывает потенциальную, а не фактическую растительность. Иными словами, слой показывает, какой растительный покров сформировался бы на территории без антропогенного воздействия. Поэтому его нельзя воспринимать как карту современной растительности. Для этого нужны ещё два слоя: биомасса показывает фактическую плотность растительности, а пашня — масштабы замещения природного покрова сельскохозяйственными угодьями. Вместе эти три слоя образуют едуню логическую последовательность «потенциал — состояние — освоение».

Показывать на карте все 130 экорегионов было бы избыточно. Поэтому они были объединены в 12 макроклассов. Критерием стала не ботаническая близость, а хозяйственное поведение территории. Учитывались три признака. Первый — режим и сезонность увлажнения, от которых зависит возможность земледелия и число урожаев в год. Второй — характер растительного покрова с точки зрения затрат на освоение: сомкнутый лес требует расчистки и оставляет территорию труднодоступной, открытое злаковое пространство осваивается без подготовительных работ. Третий — сложившийся тип природопользования: земледелие, отгонное скотоводство, лесное хозяйство или отсутствие постоянного использования. Экорегионы, совпадающие по этим признакам, объединялись независимо от их ботанического родства.

В результате были выделены: пустыни и гиперариды, сахельская акациевая саванна, открытые саванны и злаковники, сухие редколесья, редколесья миомбо, влажные низменные и прибрежные леса, афромонтанные леса, влажные леса Мадагаскара и островов, затопляемые саванны и поймы, мангры, средиземноморский тип Магриба и Капская область. Редколесья миомбо сохранены как отдельный класс: их ареал пространственно совпадает с Медным поясом, поэтому они имеют самостоятельное экономическое значение. Влажные леса Мадагаскара и островов также выделены отдельно из-за высокого эндемизма.

На техническом уровне переклассификация выполнена в QGIS по полю ECO_NAME через справочную таблицу соответствия, после чего классы объединены в макроклассы операцией «dissolve».

Для природных зон выбрана приглушённая палитра с разными цветовыми семействами. Леса обозначены зелёными оттенками, причём светлота меняется вместе с плотностью полога. Для саванн и редколесий используются тёплые охристые и песочные тона, для пустынь — бледно-кремовый, для пойм и заболоченных территорий — приглушённый сине-зелёный. Синие оттенки в палитре суши почти не используются. Исключение сделано только для мангров и затопляемых злаковников. Жёлто-рыжая гамма полностью зарезервирована за слоем пашни. Зональность показана в пределах государственных границ 54 стран и Западной Сахары.

Отдельного пояснения требует Синайский полуостров. Географически он относится к Азии, но административно входит в состав Египта. Поэтому на карте он также должен быть покрыт природными зонами. Для этого к основному набору добавлены прилегающие палеарктические экорегионы, в том числе Аравийская пустыня.

Плотность растительного покрова: надземная биомасса

Природная зональность показывает тип растительности, но не её плотность. Однако в логике хозяйственной карты сплошной лесной полог обычно соответствует неосвоенным и труднодоступным территориям, а разреженная растительность указывает на земли, доступные для освоения. Поэтому при подготовке подложки карты был также использован слой надземной биомассы ESA CCI Biomass (v7.0, релиз 2024 г.).

Продукт создан Европейским космическим агентством в рамках инициативы Climate Change Initiative, запущенной в 2010 г. Он измеряет надземную биомассу (above-ground biomass, AGB), то есть массу сухого вещества древесной растительности над поверхностью земли — стволов, ветвей и листвы, без корневой системы. Показатель выражается в тоннах на гектар (т/га).

Это отличает биомассу от вегетационных индексов NDVI и EVI. NDVI (Normalized Difference Vegetation Index, нормализованный разностный вегетационный индекс) и EVI (Enhanced Vegetation Index, усовершенствованный вегетационный индекс) рассчитываются по соотношению отражённого излучения в красном и ближнем инфракрасном диапазонах и отражают, по сути, «зелёность» поверхности. У них есть характерный недостаток: как только полог смыкается и листва полностью закрывает землю, увеличение массы древесины уже не меняет отражённый сигнал — индекс выходит на насыщение. Поэтому в тропиках NDVI одинаково высок и для вторичного леса, и для первичного дождевого леса вдвое большей массы. Биомасса позволяет непосредственно оценивать эту разницу через количество растительного вещества.

Биомасса рассчитывается по комбинированной методике. Основу дают радарные данные, чувствительные к объёму древесной растительности. Используются C-диапазон Sentinel-1 европейской программы Copernicus (спутники Sentinel-1A/1B работают с 2014 г.) и L-диапазон японского ALOS-2 PALSAR-2 (JAXA). Диапазоны различаются длиной волны радиосигнала: у C-диапазона она составляет около 5,6 см, у L-диапазона — около 24 см. Короткая волна отражается от верхнего яруса листвы и мелких веток, длинная проникает сквозь полог и возвращается уже от стволов и крупных ветвей, где сосредоточена основная масса древесины. Поэтому L-диапазон лучше различает высокие значения биомассы.

Радарные данные калибруются по лидарным измерениям высоты и структуры полога. Лидар — лазерный дальномер, который посылает импульс и по времени возвращения отражённого сигнала измеряет расстояние до отражающей поверхности. Серия таких импульсов даёт профиль растительности от вершины полога до поверхности земли. Для этого используются данные GEDI (Global Ecosystem Dynamics Investigation) — лидара Национального управления по аэронавтике и исследованию космического пространства США (НАСА), установленного на Международной космической станции в 2018 г. Лидар даёт точечные, но непосредственно измеренные характеристики растительности. Они используются как обучающая выборка для радарной модели. 

Готовый продукт распространяется тайлами размером 10°×10° с разрешением 100 м. Для карты Африки было отобрано 47 тайлов, пересекающихся с геометрией природных зон.

На карте биомасса показана самостоятельной ступенчатой зелёной шкалой, разделённой на восемь ступеней: 10–40, 40–60, 60–100, 100–160, 160–240, 240–310, 310–360 и 360–480 т/га. Нормировка верхнего предела выполнена по 98-му перцентилю биомассы низменных лесов Конго, который принят за естественный ориентир для континента. Шаг ступеней сгущается в области низких значений, поскольку там различия между разреженной саванной и редколесьем содержательно важнее, чем различия внутри плотного леса. В результате леса бассейна Конго выглядят насыщеннее афромонтанных и фрагментированных лесных массивов Восточной Африки и Верхней Гвинеи. Поэтому утверждение о более высокой плотности лесов Конго по сравнению с восточноафриканскими лесами опирается не просто на экспертную оценку, а на данные о биомассе.

Хозяйственное освоение: обрабатываемые земли

Обратную сторону — освоение земель человеком — показывает слой вероятности обрабатываемых сельскохозяйственных земель (cropland probability), построенный на данных Digital Earth Africa.

Digital Earth Africa — общеконтинентальная платформа открытых данных дистанционного зондирования, созданная в 2019–2020 гг. на базе технологии Open Data Cube. Платформа работает при поддержке Фонда Лидса, Австралии, Германии и других доноров и управляется Агентством развития Африканского союза. Её главное отличие от обычных архивов спутниковых снимков — готовые к анализу временные ряды по всему континенту. Таким образом, при работе не приходится самостоятельно выполнять атмосферную коррекцию, геометрическое совмещение снимков и маскирование облаков. В основе рядов лежат снимки Sentinel-2 европейской программы Copernicus и Landsat Геологической службы США. Sentinel-2 состоит из двух спутников, которые повторяют съёмку одной территории примерно каждые пять суток. Разрешение составляет 10–20 м, данные распространяются открыто.

Продукт crop_mask построен методом машинного обучения. Классификатор обучен на наземных и визуально интерпретированных выборках. Для каждого пикселя он использует признаки годового временного ряда Sentinel-2, в том числе фенологический профиль. Сезонная динамика помогает отличить сельскохозяйственное поле от естественной растительности. В модель также входят климатические и рельефные характеристики.

Результат представлен как оценочная вероятность того, что тот или иной пиксель относится к пашне. Для африканского земледелия это особенно важно. Поля и кустарники часто чередуются в пределах одного пикселя. Жёсткое разделение на «пашню» и «не пашню» в таком случае неизбежно теряет часть информации. Вероятностный слой позволяет сохранить её.

Заявленная точность моделей составляет около 80–90%. При этом в мозаичных ландшафтах система, очевидно, не может полноценно считать небольшие поля. Для карты обзорного масштаба это не составляет принципиальной проблемы, но в любом случае этот слой нельзя воспринимать как кадастр сельскохозяйственных угодий. Он показывает интенсивность земледельческого освоения территории.

На карте выделены два уровня вероятности, обозначенные в легенде как «основные пахотные земли» (более насыщенный тон, высокая вероятность) и «пахотные земли» (светлее, умеренная вероятность). 

Основной смысл слоя раскрывается в сопоставлении с биомассой. Распределение пашни в Африке в целом противоположно распределению древесной растительности. В районах с сомкнутым лесным пологом пашни почти нет. По краям лесных массивов, в переходной полосе между лесами и саваннами, на Эфиопском нагорье, в районе Гвинейского залива и в междуречьях Восточной Африки оба показателя сходятся. Вместе они дают на карте ясную границу между освоенными и слабо освоенными территориями.

Хозяйственное освоение: районы выпаса

Пашня отражает только часть аграрного освоения Африки. Огромные территории используются и для скотоводства, поэтому при подготовке карты отдельно были изучены основные районы выпаса.

Основой послужили данные ФАО, а именно Gridded Livestock of the World (GLW) — глобальные растровые карты плотности поголовья по видам животных: крупному рогатому скоту (КРС), овцам, козам, свиньям и птице. Плотность измеряется в головах на квадратный километр и рассчитывается для ячеек размером около 10 км. Градация плотности позволяет выделить основные ареалы концентрации скота, вытянутые вдоль пастбищных поясов и водных источников. ФАО выпускает этот набор совместно с Оксфордским университетом и Свободным университетом Брюсселя с 2007 г., однако точность данных зависит от качества национальной статистики. Для стран Сахеля и Африканского рога она ограничена, поскольку мобильность стад затрудняет учёт поголовья.

Из пяти видов животных в карту включён только крупный рогатый скот. У этого решения две причины. Содержательная причина связана с требованиями КРС к условиям содержания. Ему нужны кормовая база и доступ к воде, а трипаносомоз, переносимый мухой цеце, ограничивает его распространение. Поэтому размещение КРС лучше очерчивает территории, пригодные для пастбищного хозяйства. Кроме того, крупный рогатый скот составляет значительную часть товарного и экспортного животноводства Африки. Практическая причина — распространение мелкого рогатого скота. Овцы и козы встречаются почти по всему аридному поясу. Если добавить их в карту, значительная часть территории окажется покрыта условными обозначениями, и слой потеряет различительную способность. Ограничение одним видом делает карту чище и облегчает сопоставление скотоводства с остальными слоями.

На этой основе выделены семь основных ареалов. Первый — сахельский пояс отгонного скотоводства. Второй — суданский пояс и Судд. Третий — засушливые пастбища Африканского рога, где кочевья подчинены двухтактному циклу, связанному с бимодальным режимом осадков. Четвёртый — Эфиопское нагорье. Здесь сосредоточено крупнейшее на континенте поголовье КРС. На высотах выше 1800–2000 м отсутствует муха цеце, а увлажнение остаётся достаточным для содержания скота. Пятый ареал — саванны Восточной Африки, прежде всего Масайская степь и Серенгети-Мара. Вулканические почвы обеспечивают здесь высокое качество пастбищ, а выпас местами конкурирует с охраняемыми территориями. Шестой — высокие плато Магриба, где преобладает мелкий рогатый скот, а пастбища деградируют из-за перевыпаса. Наконец, Калахари–Карру — единственный крупный ареал, где выпас в основном организован как коммерческое ранчирование на огороженных фермах с артезианским водоснабжением, а не как мобильное скотоводство.

Районы выпаса на карте показаны значками, а не площадной заливкой. У этого решения две причины. Во-первых, пастбищный ареал не имеет устойчивой границы. Он меняется по сезонам и годам, а его контур в исходных данных зависит от выбранного порога. Заливка создала бы видимость точной границы там, где её фактически нет. Это особенно заметно при сравнении с пашней, для которой границы освоенных участков определяются непосредственными спутниковыми наблюдениями. Во-вторых, карта уже содержит несколько площадных слоёв. Ещё одна заливка перегрузила бы фон и вступила бы в конкуренцию с жёлто-оранжевой гаммой пашни. Значки позволяют показать, где именно сосредоточен выпас, не создавая иллюзии точности границ. Одновременно они сохраняют видимыми природные зоны под ними и позволяют сопоставить выпас с земледелием, что важно в зонах, где происходят конфликты между земледельцами и скотоводами.

Хозяйственное освоение: рыболовство

По той же логике на карту нанесены основные районы рыбного промысла. Они показаны отдельными значками, без площадной заливки. Промысловый ареал ещё менее устойчив, чем пастбищный. Его границы меняются в зависимости от миграций рыбы, сезонности и режима промысловых квот. Значки позволяют показать, где сосредоточен промысел, не создавая ложной точности его границ.

Рыболовство следует рассматривать вместе с границами исключительных экономических зон и портовой инфраструктурой. Значительная часть морского вылова у берегов Западной Африки ведётся флотами третьих стран по соглашениям о доступе. Сопоставление промысловых районов с ИЭЗ и портами позволяет увидеть на карте хозяйственную географию рыболовства.

Источником данных послужила платформа Global Fishing Watch — совместный проект Oceana, SkyTruth и Google, который восстанавливает картину мирового промысла по фактическому поведению судов. Основу составляет показатель «видимого промыслового усилия» (apparent fishing effort), измеряемый в часах промысла на 8 тыс. км² и рассчитываемый по данным Автоматической идентификационной системы (AIS), которую суда передают в открытом эфире, а также по данным систем мониторинга судов (VMS). Траектории судов обрабатываются алгоритмом машинного обучения, который по характеру движения (скорость, повороты, длительность манёвров) отличает переход к месту лова от собственно промысла. Из полученного распределения для карты отобрано семь зон наиболее активного промысла.

Особо охраняемые природные территории

Границы особо охраняемых природных зон нанесены по Всемирной базе данных охраняемых территорий (World Database on Protected Areas, WDPA) — совместному продукту Центра мониторинга охраны природы ООН (UNEP-WCMC) и Международного союза охраны природы (МСОП). База ведётся с 1981 г., обновляется ежемесячно и собирается из официальных представлений государств-участников, что делает её единственным источником, дающим для Африки сопоставимое между странами покрытие.

Для карты набор фильтровался. Во-первых, отобраны территории с реальным охранным режимом — национальные парки и заповедники категорий МСОП, предполагающих ограничение хозяйственной деятельности. Во-вторых, применён порог по площади, соответствующий масштабу: объекты, которые в 1:5,5 млн не образуют различимого контура, на карту не выносятся. Показываются именно границы, а не заливка, чтобы охраняемые территории не перекрывали природный фон и слои освоения.

Дополнительным критерием отбора стало хозяйственное значение территории. Приоритет получили национальные парки, имеющие существенное экономическое и туристическое значение для своих стран и подтверждённый статус МСОП.

Всего на карте показано 375 охраняемых территорий. Подписаны только ключевые — те, которые формируют туристический профиль страны и известны за её пределами. Остальные обозначены контуром без подписи. Их задача — показать общий пространственный охват природоохранного режима и его соотношение с пашней, пастбищами и горнодобывающими районами.

Рифовые зоны

На карте также отображены основные рифовые зоны. Основой послужил открытый набор Global Distribution of Coral Reefs Центра мониторинга охраны природы ООН (UNEP-WCMC), подготовленный совместно с WorldFish Centre, Всемирным институтом ресурсов (WRI) и The Nature Conservancy; он сводит воедино результаты полевых съёмок, аэрофотосъёмки и спутникового дешифрирования, накопленные с 1950-х гг. Для уточнения контуров привлекался более детальный набор с геоморфологической классификацией рифов, разделяющий рифовую постройку на зоны — гребень, склон, лагуна, песчаная отмель, — то есть передающий, по сути, рельеф самого рифа. На карте эта детализация не воспроизводится: рифовые зоны показаны обобщённо. Их присутствие на хозяйственной карте оправдано двояко. Рифы формируют кормовую базу прибрежного промысла и потому объясняют локализацию части промысловых районов; одновременно они выступают самостоятельным туристическим активом для Египта, Кении, Танзании, Мозамбика, Сейшельских островов и Маврикия, а также естественной защитой побережья от штормов и эрозии.

Хозяйственное освоение: застройка

Блок освоения завершает слой GHS-BUILT-H из Global Human Settlement Layer — программы Объединённого исследовательского центра Европейской комиссии (EC JRC), которая развивается с 2014 г. GHSL используется как официальная основа глобального подхода к определению городов (degree of urbanisation), одобренного Статистической комиссией ООН в 2020 г. Продукты программы создаются на основе архива спутниковых снимков. В него входят данные Landsat с ретроспективой до 1975 г., а также более современные снимки Sentinel-2 и коммерческих спутников высокого разрешения. Все данные распространяются открыто. Актуальная редакция включает временные срезы с интервалом в пять лет и разрешение 10–100 м.

В отличие от стандартных слоёв застроенности, которые показывают долю застроенной поверхности (GHS-BUILT-S), GHS-BUILT-H характеризует среднюю высоту зданий в ячейке. Этот показатель не измеряется напрямую. Его получают с помощью модели, обученной на данных глобальных цифровых моделей поверхности и спутниковых снимков. В результате слой показывает среднюю высоту построек, рассчитанную относительно площади ячейки.

Таким образом, это модельная оценка объёма застройки, а не результат непосредственного обмера. В малоэтажной сельской застройке точность отдельной ячейки невысока, но ценность данных проявляется на больших массивах, где статистическая закономерность становится устойчивой. Поэтому слой позволяет перейти от площади застройки к её объёму и одновременно работать с двумя уровнями освоения территории.

Первый — расселение. Самым светлым серым показана застройка высотой до 4 м. Для Африки этот диапазон практически полностью охватывает сельскую местность: одноэтажные дома в деревнях, небольших городах и пригородах. Такое отображение выявляет пространственную связь между расселением и пашней. Населённые территории и обрабатываемые земли образуют во многом единый контур освоенности, что само по себе становится одним из содержательных результатов создания карты.

Второй уровень — города. Тот же слой позволяет показать их вертикальную структуру. Пороги высот соотносятся с типами застройки следующим образом. Диапазон 4–8 м — это двух- и трёхэтажные здания: старые кварталы, малоэтажные многоквартирные дома, а также одноэтажные, но высокие сооружения — складские и промышленные корпуса, ангары, крытые рынки. Диапазон 8–12 м соответствует капитальной застройке в четыре-пять этажей: типовому многоквартирному жилью, административным и офисным зданиям среднего размера, гостиницам. Свыше 12 м — застройка от шести этажей и выше, то есть деловые центры, высотные жилые комплексы, крупные офисные и гостиничные башни. Средняя высота при этом считается по ячейке целиком, поэтому в верхнюю категорию попадают не отдельные небоскрёбы, а участки со сплошной высотной застройкой. Так на карте выделяются высотные ядра Каира, Лагоса, Йоханнесбурга, Найроби и Аддис-Абебы.

Населённые пункты

Сеть расселения показана шестью ступенями по численности населения: более 2,5 млн человек, от 1 до 2,5 млн, от 500 тыс. до 1 млн, от 300 до 500 тыс., от 100 до 300 тыс. и менее 100 тыс. Размер и начертание названий меняются в соответствии с численностью города. Столицы государств дополнительно выделены подчёркиванием. Всего на карту нанесено более 850 городов с населением свыше 100 тыс. человек.

Пунсоны для городов не использовались. При такой плотности карты дополнительные кружки пересекались бы с другими значковыми слоями (месторождениями и энергетическими объектами). Шрифтовое решение позволяет передать иерархию расселения, не добавляя ещё один слой символов.

Численность населения взята из двух источников: базы городских центров GHS-UCDB в составе Global Human Settlement Layer (GHS) и проекта Africapolis — базы африканской урбанизации, которую ведёт ОЭСР. Переписи не использовались, поскольку в разных странах они проводились в разные годы, и прямое сопоставление официальных данных давало бы несопоставимую картину.

Объекты культурного наследия

Ключевые объекты исторического наследия показаны отдельными значками. Их присутствие на карте объясняется тем, что для ряда африканских стран — Египта, Марокко, Танзании, Эфиопии, Кении — въездной туризм составляет заметную долю валютных поступлений, а география туристического потока определяется в том числе этими объектами.

Отбор объектов проводился вручную. Автоматический перенос списка объектов всемирного наследия ЮНЕСКО был бы избыточен для карты такого масштаба и, что важнее, не отражал бы реальной туристической и символической значимости: перечень ЮНЕСКО строится по критериям универсальной ценности, а не по вкладу объекта в экономику страны. Поэтому отбирались памятники, которые одновременно являются опорными точками въездного туризма и узнаваемыми символами национальной идентичности. В итоговый перечень вошли: археологические памятники острова Мероэ, королевские дворцы Абомея, королевский холм Амбохиманга, крепость Фасил-Гебби, Кутаммаку — земля батаммариба, национальный памятник Большое Зимбабве, пирамиды Гизы (некрополь Мемфиса), руины Карфагена, руины Лоропени, священная роща Осун-Осогбо, скальные церкви Лалибэлы, старый город Ламу, Тимбукту, Туба (Великая мечеть), Хадар (Нижняя долина реки Аваш) и холмы Цодило. Для каждого объекта разработан индивидуальный пиктографический знак, воспроизводящий его узнаваемый силуэт, что позволяет опознать памятник на карте без обращения к легенде.

Транспортная сеть: автомобильные и железные дороги

Каркас транспортно-логистической сети взят из проекта African Transport Database (Africa Transport Network, ATD) — открытого набора данных о транспортной инфраструктуре континента. Он построен на основе OpenStreetMap и дополнен верификацией по материалам региональных экономических сообществ, Программы развития инфраструктуры в Африке (PIDA) Африканского союза, документам Африканского банка развития и данным о прохождении африканских транспортных коридоров. Главное преимущество набора — единая классификация и атрибутика для транспортных сетей разных стран. Это позволяет избежать несопоставимости, которая возникла бы при сборке единой карты Африки из 54 национальных источников.

Автомобильные дороги. Показывать всю дорожную сеть в масштабе 1:5,5 млн невозможно и не имеет смысла. Поэтому отбор проводился по двум критериям. Первый — логистический. Главная задача слоя — показать дороги, формирующие основные транспортно-логистические коридоры континента: Северный коридор, Центральный коридор, Транскалахарский, Абиджан – Лагос, Дакар – Бамако, Трансмагрибский и другие. По ним проходит большая часть межгосударственных и внешнеторговых грузопотоков. Такие дороги выделены более толстой линией.

Второй — картографический. Дорожная сеть должна связывать показанные на карте населённые пункты. Если к обозначенному городу не подходит ни одна дорога, карта создаёт ложное представление о его изолированности. Поэтому в слой добавлены дороги национального значения, необходимые для связности показанной сети расселения, а также прочие дороги — тонкой линией, только там, где без них разрывается связность.

Технически отбор выполнен по иерархии OSM. Показаны дороги классов motorway (автомагистрали) и trunk (крупные национальные магистрали); для дополнительной связности добавлены primary (основные дороги). Остальные классы — secondary (второстепенные дороги), tertiary (дороги третьего уровня), unclassified (дороги без определённой классификации), residential (жилые улицы) и track (грунтовые и полевые дороги) — не используются. Такой порог сохраняет основные связи транспортной сети и не перегружает карту.

Железные дороги. Здесь потребовалась более тщательная проверка. Железнодорожная сеть Африки — тот случай, когда доступные картографические данные расходятся с реальностью. Многие линии, которые присутствуют в исходных наборах, заброшены или разобраны. Поэтому были задействованы три источника с последующей перекрёстной сверкой. Первый — African Transport Database, откуда взята базовая геометрия. Второй — открытый маршрутизируемый набор данных железных дорог Африки (routable rail dataset), созданный на основе OSM и дополненный материалами PIDA. Он содержит около 41 тыс. сегментов общей протяжённостью примерно 72 тыс. км. Главное его преимущество — полноценная сетевая модель с атрибутом эксплуатационного статуса, который позволяет отделить действующие линии от неработающих. Третий источник — Natural Earth 10m railroads, включающий около 475 линий общей протяжённостью около 55 тыс. км. Это картографический набор, предназначенный для отображения, а не для анализа. Он использовался как контрольный источник. Расхождение трасс между сетевой моделью и Natural Earth служило поводом для дополнительной проверки.

После этого сеть сверялась с национальными материалами: отчётностью, схемами и данными национальных железнодорожных операторов и регуляторов. Цель состояла в том, чтобы оставить на карте только реально действующие линии. Так, для ЮАР использовались данные Transnet Freight Rail и материалы о текущем состоянии сети. Часть формально существующих ответвлений (branch lines) выведена из эксплуатации, поэтому на карте оставлены только действующие грузовые магистрали и линии, связывающие сеть с портами Ричардс-Бей, Салданья-Бей, Дурбан и пр. Для Нигерии отдельно проверялись действующие линии стандартной колеи — Абуджа — Кадуна, Лагос — Ибадан и Варри — Итакпе. Узкоколейная сеть, значительная часть которой находится в разной степени запустения, в карту почти не включалась. В результате заброшенные и неработающие участки исключены. Карта показывает действующую железнодорожную сеть, а не историческую.

Энергетика

Объекты энергогенерации показаны единым классом знаков с внутренним пиктографическим обозначением типа станции: атомные, гидроэлектростанции, тепловые (угольные, газовые, дизельные, на биотопливе), ветряные, солнечные и геотермальные. Жирным начертанием выделены объекты мощностью свыше 1500 МВт.

Разделение по типам генерации существенно для хозяйственного чтения карты. Гидроэнергетика привязана к речным створам и объясняет расположение водохранилищ, показанных в слое гидрографии; тепловая — к угольным бассейнам и газовым месторождениям, показанным в слое полезных ископаемых, либо к портам, через которые идёт импорт топлива; солнечная и ветровая обозначают географию энергоперехода на континенте и во многом увязаны с «донорскими» проектами; атомная представлена пока единичными объектами (Куберг в ЮАР, а также строящаяся Эль-Дабаа в Египте).

Источником данных по энергообъектам стали трекеры электростанций Global Energy Monitor, содержащие необходимые сведения с указанием мощности, типа топлива, статуса и координат каждого объекта.

Одна нанесение на карту всей базы перегрузило бы её. Поэтому для каждой страны отбиралось по три-четыре объекта по двум критериям: установленной мощности и типу генерации. Мощность позволяет показать станции, определяющие национальный энергобаланс. Разнообразие типов генерации не даёт свести энергетику страны к одному источнику, если в ней представлены разные технологии. Например, для страны с преобладанием гидроэнергетики на карту попадали крупнейшие ГЭС и одновременно единственная крупная тепловая или солнечная станция, даже если по мощности она уступала следующей ГЭС. Всего на карте показано более 150 объектов генерации.

Нефте-, нефтепродукто- и газопроводы

Основным источником выбран Global Energy Monitor (GEM) — американская некоммерческая исследовательская организация, основанная в 2008 г. GEM ведёт открытые глобальные базы энергетической инфраструктуры, включая электростанции, СПГ-терминалы, нефтепроводы и газопроводы. Данные собираются из открытых источников: отчётности операторов, проектной документации, решений регуляторов, отраслевой прессы, спутниковых снимков и материалов национальных министерств. Для каждого объекта GEM публикует отдельную страницу со ссылками на исходные материалы. Это позволяет проверять происхождение данных и регулярно обновлять базу, которая пересматривается несколько раз в год.

У набора есть ограничение. Часть трасс в GEM представлена схематично. Их геометрия восстановлена по картам операторов и описаниям маршрутов, поэтому такие линии подходят для обзорной карты масштаба 1:5,5 млн, но не для точного определения положения трубопровода.

Дополнительная сложность связана с форматом данных. Геометрия в GEM хранится не в стандартном ГИС-формате, а в разметке картографического расширения вики-платформы. Поэтому часть трасс пришлось извлекать непосредственно из исходного кода страниц и вручную конвертировать в GeoJSON. После конвертации геометрия проверялась по расчётной длине маршрута. Например, для South Valley Gas Pipeline в Египте полученная линия длиной около 868 км была задана 21 вершиной.

Слой на карте — не копия исходного набора, а его выверенная и сокращённая версия. Из примерно 200 нефтяных и газовых объектов, представленных в данных по Африке, отобраны около 27 нефтепроводов и 26 газопроводов. Основным критерием стала экономическая значимость. В выборку вошли трансграничные, экспортные и магистральные линии, которые влияют на экономику стран и движение углеводородов по континенту. Среди них Магрибско-Европейский газопровод и Медгаз (Алжир – Испания), Транссредиземноморский газопровод (Алжир – Италия), Западноафриканский газопровод, Чад – Камерун, система Хасси-Рмель – Арзев и экспортные нефтепроводы Судана и Южного Судана.

Исключение сделано для Восточноафриканского нефтепровода (EACOP). На момент подготовки карты он не эксплуатируется и по формальному критерию действующей инфраструктуры не подлежал бы нанесению. Однако проект находится в высокой стадии готовности, его ввод в эксплуатацию ожидается в ближайшее время, после чего он сразу станет важным экспортным маршрутом угандийской нефти и одним из ключевых элементов логистики Восточной Африки.

Промысловые сети, которые собирают нефть и газ внутри месторождений, а также внутренние распределительные газопроводы низкого давления, напротив, были исключены. В континентальном масштабе они не несут самостоятельного содержания. Кроме того, в трёх особенно плотных узлах (бассейне Сирта, дельте Нигера и Кабинде) такие линии превращали бы карту в нечитаемое переплетение.

В исходных данных были устранены дубликаты и исправлены ошибки в атрибутах. Дополнительно нанесены трубопроводы, которых в наборе не было. Часть трасс оцифрована по национальным и корпоративным схемам с привязкой к координатам узловых пунктов. Например, южноафриканский нефтепровод Дурбан — Сасолбург восстановлен таким способом по опорным точкам. Полностью вручную нанесён весь класс нефтепродуктопроводов.

Районы сельскохозяйственной специализации

Слои пашни и выпаса показывают, где используется земля, но не отвечают на другой важный вопрос: что именно на ней производят. Однако для экономико-географической карты это принципиально: какао Гвинейского залива, кофе Эфиопского нагорья и района Великих озёр, хлопок Сахеля и долины Нила, чай Кении и Малави, виноградники Западного Кейпа и Магриба, масличная пальма Западной Африки формируют специализацию сельского хозяйства и в том числе определяют грузовую базу портов и транспортных коридоров, показанных на других слоях. Поэтому поверх площадной картины освоения нанесены районы сельскохозяйственной специализации. Каждый знак обозначает конкретную культуру в конкретном производящем районе.

Культуры разделены на две группы. Экспортные культуры (всего 25 позиций) включают авокадо, ананасы, арахис, бананы, ваниль, виноград, гвоздику, инжир, какао, каучук, кешью, кокосовую и масличную пальмы, кофе, кунжут, манго, оливки, сахарный тростник, сизаль, табак, финики, чай, хлопок, цитрусовые и срезанные цветы. Их выращивание ориентировано прежде всего на внешний рынок и приносит валютную выручку, формируя грузопоток через порты и транспортные коридоры.

Продовольственная группа включает картофель, коровий горох, кукурузу, маниок, овёс, овощи, плантаны, подсолнечник, просо, пшеницу, рис, сахарную свёклу, сорго, сою, тефф, ямс и ячмень. Они обеспечивают внутреннее потребление и продовольственную безопасность. Их размещение определяется прежде всего расселением и агроклиматическими условиями.

Разделение на две группы позволяет увидеть важную особенность африканского сельского хозяйства. Экспортные культуры тяготеют к побережью и транспортным коридорам. Продовольственные следуют за расселением и распределены глубже во внутренних районах. Там, где ареалы двух групп совпадают, возникает конкуренция за землю между экспортным и продовольственным производством. Для ряда стран это напрямую связано с вопросом продовольственной безопасности.

Основой для отбора послужили материалы Службы зарубежного сельского хозяйства Министерства сельского хозяйства США (USDA Foreign Agricultural Service, FAS) — прежде всего, база Production, Supply and Distribution (PSD) и ежемесячные обзоры мирового производства. Этот источник принципиально отличается от предыдущих слоёв. Он основан не на дистанционном зондировании, а на экспертно-статистических данных. База обновляется на основе информации сельскохозяйственных атташе при посольствах США, аналитиков FAS и Службы экономических исследований (ERS). Ежемесячные оценки посевных площадей, урожайности и производства в основных странах-производителях опираются как на отчётность зарубежных представительств FAS, так и на официальную статистику национальных правительств.

У PSD есть важное ограничение. Это страновая база. Она показывает объёмы производства и площади по каждой стране и культуре, но не даёт географии внутри страны. Иными словами, FAS позволяет определить, какие культуры имеют для страны существенное значение и каков масштаб их производства, но не показывает, где именно внутри страны они выращиваются.

Работа велась в два этапа. Сначала по данным FAS с проверкой по показателям ФАО для каждой страны определялся набор культур, значимых в национальном и экспортном масштабе. Отбор проводился по экономической значимости, а не по факту выращивания культуры в стране. Затем для каждой пары «страна — культура» устанавливались производящие районы. Их привязывали к конкретным топонимам, переводили в координаты и фиксировали обоснование локализации в отдельном поле датасета со ссылкой на источник. Это позволяет проверить происхождение каждой точки. Исходная таблица содержит около 200 позиций по 53 странам. Поскольку для одной культуры в стране часто указывалось несколько районов, после развёртывания получилось 655 записей.

Производящие районы разных культур нередко совпадают. Например, в дельте Нила одновременно выращивают хлопок, рис, сахарный тростник и цитрусовые. При прямом нанесении символы накладывались бы друг на друга и становились бы нечитаемыми. Поэтому для кластеров близко расположенных точек применено круговое разведение. Точки распределяются по окружности вокруг исходного центра, а радиус зависит от их количества. Для двух объектов он составляет 12 км, для группы из восьми — 30 км. В масштабе 1:5,5 млн это даёт разнос символов примерно на 2,2–5,5 мм. Символы остаются привязаны к исходному производящему району, но уже не перекрывают друг друга. В отдельных районах с особенно высокой плотностью знаков детализация была вынужденно сокращена. На карте были оставлены основные направления сельскохозяйственной специализации, достаточные для чтения пространственной структуры. В результате на карте осталось свыше 550 районов (точек) произрастания культур.

Месторождения полезных ископаемых

Минерально-сырьевой слой — единственный на карте, собранный вручную, без готового источника. Это осознанное решение, поскольку существующие глобальные базы месторождений не соответствовали задаче карты.

Открытые геологические базы фиксируют сам факт наличия минерализации, не учитывая, ведётся ли там добыча и имеет ли объект экономическое значение. В результате на карту были бы нанесены тысячи точек, которые невозможно различить по значимости. Коммерческие базы горных проектов, напротив, ориентированы на инвестиционную повестку и включают сведения о геологоразведочных лицензиях, многие из которых не выходят на этап добычи. 

Для карты хозяйственного освоения нужен другой критерий отбора: объекты, которые действительно формируют минерально-сырьевую специализацию стран и их экспортный профиль. Поэтому состав слоя определялся по совокупности отраслевых источников: статистики мировой добычи (и роли отдельных стран Африки в мировых поставках), годовой и производственной отчётности горнодобывающих компаний-операторов, а также технических отчётов, подготовленных по международным стандартам раскрытия запасов (NI 43-101 и JORC). Отчётность операторов позволяет подтвердить, что объект действует, определить его производственные показатели и установить, какое сырьё он добывает. Всего на карту нанесено более 170 месторождений.

Отобранные объекты разделены по двум основаниям. Первое — значимость: выделены наиболее значимые месторождения и прочие значимые месторождения, что передаётся начертанием подписи. Второе — вид сырья, по которому объекты сгруппированы в семь категорий:

• драгоценные металлы и камни — алмазы, золото, платина;

• чёрные металлы — железо, хром;

• цветные металлы — вольфрам, олово, титан, цирконий, цинк, бокситы (алюминий);

• критические ресурсы энергоперехода — ванадий, германий, графит, кобальт, литий, марганец, медь, никель, ниобий, редкоземельные элементы, рубидий, тантал, цезий;

• ядерное сырьё — уран, торий;

• неметаллические полезные ископаемые — фосфаты, уголь;

• углеводороды — газ, нефть.

Выделение критических ресурсов энергоперехода в самостоятельную категорию — сознательное отступление от классической геологической классификации, где медь, никель и кобальт распределились бы между цветными металлами. Основание для этого хозяйственное, поскольку эта сырьевая группа определяет текущее положение Африки в глобальной конкуренции за сырьё для аккумуляторов и электротранспорта.

Пространственная привязка отобранных объектов выполнена по Mindat.org — крупнейшей открытой минералогической базе данных. Проект основан Джолионом Ральфом в 1993 г., с 2000 г. работает как сетевой ресурс, а с 2004 г. поддерживается некоммерческим Институтом минералогии Гудзона. База содержит сотни тысяч местонахождений по всему миру, для которых указаны координаты, минеральные ассоциации и библиография. Для нашей задачи особенно важна координатная часть: Mindat систематически привязывает рудники, карьеры и месторождения к точкам на местности. Отраслевая отчётность обычно такой привязки не даёт. Компании в основном описывают активы административно (например, указывают провинцию и расстояние от ближайшего города), а не приводят координаты.

Порты и логистика

Портовая нагрузка построена как трёхмерная классификация: каждый порт характеризуется одновременно по значимости, по специализации в грузообороте и по роли во внешней торговле своей страны.

По значимости выделены три уровня: континентальные портово-логистические хабы, региональные хабы и национально значимые порты. Континентальные хабы — узлы, замыкающие на себя перевалку и транзит в масштабе всего континента; региональные обслуживают группу стран, включая внутриконтинентальные государства, не имеющие выхода к морю; национально значимые обеспечивают внешнюю торговлю одной страны.

По специализации в грузообороте порты разделены на балкерные, контейнерные, танкерные и Ro-Ro, причём каждый тип, кроме Ro-Ro, дополнительно делится на специализированные и диверсифицированные. Кроме того, выделен класс портов без выраженной доминанты по специализации. Основание деления — доля преобладающей группы грузов в общем грузообороте: если она превышает пороговое значение, порт считается специализированным. Это различение содержательно, поскольку специализированный балкерный порт (Салданья-Бей, Ричардс-Бей) обслуживает конкретный экспортный поток сырья и напрямую связан с показанными на карте месторождениями и железнодорожными линиями, тогда как диверсифицированный контейнерный порт обслуживает всю внешнюю торговлю региона.

По направлению работы стрелками в иконках отмечены порты, на которые приходится свыше 30% морского экспорта страны, свыше 30% морского импорта или свыше 30% того и другого одновременно. Этот показатель фиксирует концентрацию внешнеторговой зависимости на единственном узле.

Источником данных по грузообороту и структуре грузопотоков стала African Transport Systems Database. Всего на карту нанесено более 90 портов.

Островные врезки

Масштаб 1:5 500 000 хорошо работает для материковой Африки, но для островных государств оказывается слишком мелким. Сейшельские острова, Маврикий и Кабо-Верде в таком масштабе превращаются в точки, на которых невозможно показать ни расселение, ни хозяйственную нагрузку. Между тем это полноправные государства Африки, и их выпадение существенно обеднило бы содержание карты. Поэтому островные территории вынесены во врезки.

Система врезок построена следующим образом. Сначала даётся обзорная врезка, показывающая общее положение архипелага и взаимное расположение его островов. Затем отдельные острова или их группы выносятся в более крупном масштабе, позволяющем показать хозяйственное содержание. Так, Маскаренские острова представлены обзорно в масштабе 1:1 150 000 вместе с Мадагаскаром, Реюньоном, Маврикием, Родригесом, островами Каргадос-Карахос и Агалега. Сам Маврикий показан отдельно в масштабе 1:120 000. Родригес в масштабе 1:60 000 и Каргадос-Карахос в масштабе 1:100 000 затем показаны отдельно.

По тому же принципу показаны Сейшельские острова. Внутренние, гранитные острова даны в масштабе 1:160 000. Весь архипелаг, включая внешние коралловые острова, — в масштабе 1:1 250 000. Это позволяет показать контраст между компактными заселёнными островами и рассеянной на сотни километров коралловой периферией государства, включающей атоллы Альдабра, Космоледо, Фаркуар и Провиденс. Кабо-Верде показан в масштабе 1:320 000 с разделением на Наветренные (Барлавенту) и Подветренные (Сотавенту) острова. Дополнительная врезка в масштабе 1:1 250 000 показывает положение архипелага относительно западноафриканского побережья.

Отдельные врезки предназначены для территорий с особым статусом. Архипелаг Чагос представлен в масштабе 1:600 000, а остров Диего-Гарсия — в детальной врезке 1:50 000. Здесь непосредственно указан и политико-территориальный статус: архипелаг контролируется Великобританией и США, при этом Маврикий заявляет на него территориальные претензии. 

Острова Принс-Эдуард, принадлежащие ЮАР, показаны в двух масштабах: 1:2 370 000 для положения в Южном океане относительно Южной Африки и Антарктиды и 1:70 000 для самих островов Марион и Принс-Эдуард.

По содержанию врезки не отличаются от основной карты. На них сохранены те же слои: застройка и расселение, порты, объекты энергогенерации, охраняемые территории и районы возделывания сельскохозяйственных культур. Благодаря этому островные государства читаются в той же системе условных знаков, что и материковая часть.

Физическая основа врезок при этом построена заново с более высоким разрешением. На масштабах от 1:50 000 до 1:320 000 батиметрия уже не может оставаться лишь фоном. Она становится самостоятельным содержательным элементом, поскольку именно рельеф морского дна показывает строение рифовых платформ, лагун и подводных банок. Эти особенности напрямую связаны с размещением промысловых районов, судоходных путей и туристической инфраструктуры островов.

Система условных знаков

Значковая нагрузка карты построена на единой геометрической логике, восходящей к отечественной картографической традиции (прежде всего, советские стандарты ГУГК), где смысловая категория объекта передаётся формой носителя, а конкретное содержание — внутренним рисунком или буквенным индексом. Такое построение позволяет читателю сначала опознать класс объекта, а затем уточнить его вид, не обращаясь к легенде на каждом этапе работы с картой. Общие принципы таковы:

• Ромб: районы возделывания сельскохозяйственных культур.

• Квадрат: объекты энергогенерации, с пиктограммой типа станции внутри.

• Квадрат с буквенным индексом — месторождения полезных ископаемых. Внутри знака помещается символ химического элемента (Au, Cu, Li, Co, U и т. д.) или условное сокращение для сырья, не имеющего элементного обозначения.

• Традиционные фигурные знаки — для неметаллических полезных ископаемых и углеводородов (фосфаты, уголь, газ, нефть), сохранённые в сложившемся начертании.

• Круг — порты, с внутренним рисунком, передающим специализацию, и с дополнительным знаком направления работы.

• Шестиугольник — объекты исторического наследия.

• Силуэтные знаки — районы выпаса скота и рыбной ловли.

Справочная карта государств

Плотность содержания основной карты не позволяет разместить на ней названия государств. Крупные подписи стран либо перекрывали бы тематическое содержание, либо терялись бы среди него. Особенно остро эта проблема проявляется в небольших государствах Западной Африки и района Великих озёр, где для полноценной подписи часто просто нет свободного пространства.

Поэтому названия стран вынесены в отдельный картоблок — справочную контурную карту. На ней убраны тематические слои и оставлены только государственные границы и названия стран. Для небольших государств, чьи названия не помещаются внутри собственных контуров, — Руанды, Бурунди, Эсватини и Лесото — использованы цифровые обозначения с расшифровкой в подписи к блоку. Для стран с вытянутой или сложной конфигурацией применены выноски.

Такое разделение позволяет разгрузить основную карту и не жертвовать ни одной из двух задач. Справочная карта нужна для быстрой идентификации государства, основная — для чтения его хозяйственного содержания. Попытка совместить обе функции в одном изображении привела бы к перегрузке и ухудшила бы читаемость обеих.

Проверка и рецензирование

Готовая карта проходит проверку на соответствие принятым в российской и международной практике стандартам, регулирующим картографическую продукцию. Проверяется оформление, построение масштабной линейки, начертание и размещение условных знаков, передача географических названий и соблюдение общих требований к печатным картографическим изданиям.

Помимо нормативной проверки, карта проходит трёхуровневое рецензирование. Технико-картографическое рецензирование проверяет математическую основу, корректность генерализации, читаемость картографической нагрузки и качество полиграфического исполнения. Географическое рецензирование оценивает содержание карты: отнесение территорий к природным зонам, передачу гидрографии и рельефа побережий, а также обоснованность выделения хозяйственных ареалов. Наконец, специалисты-эксперты по отдельным странам и субрегионам проверяют фактическую актуальность данных. На этом уровне выявляются расхождения между глобальными базами и реальным положением дел: недействующие железнодорожные линии, изменившийся статус инфраструктурных объектов, устаревшие или политически некорректные варианты географических названий и прочие недостающие в текущей версии карты элементы.

Вклад карты в изучение Африки

Настенные карты Африки, доступные российской аудитории, относятся в основном к двум традиционным типам. Физические карты показывают рельеф и гидрографию, политико-административные — границы государств и столицы. Обе отвечают на вопрос «что и где находится», но не показывают, как устроен континент в хозяйственном отношении.

Главное отличие настоящей карты — единая система, в которой природные и хозяйственные характеристики континента собраны в одном масштабе и одной системе координат. Обычно эти данные разбросаны по отраслевым отчётам, специализированным базам и научным публикациям. Здесь природная зональность, плотность растительного покрова, пашня, расселение и застройка, транспортные коридоры, энергетика, минерально-сырьевая база, порты и логистика показаны как элементы одной системы.

Такой подход позволяет увидеть связи, которые теряются при раздельном анализе источников. Экспортные культуры привязаны к портам и транспортным коридорам. Ареал редколесий миомбо совпадает с Медным поясом. Отдельные государства оказываются зависимы от единственного морского выхода. Охраняемые территории соседствуют с зонами антропогенного, пастбищного и горнодобывающего давления. Экспортное и продовольственное земледелие конкурируют за одни и те же земли.

Второй вклад карты — методологический. Все её слои собраны из открытых, документированных источников, а принципы отбора и обработки изложены в настоящей записке. Благодаря этому карту можно воспроизвести и проверить. Читатель может обратиться к исходным данным, повторить основные операции и оценить, насколько обоснованны принятые решения. Для отечественной африканистики это особенно важно: такой подход задаёт единый стандарт работы с пространственными данными по континенту и позволяет регулярно обновлять карту по мере появления новых версий исходных наборов.

Третий вклад — прикладной. Карта адресована не только академическому сообществу, но и специалистам, которым необходимо оценивать условия работы в конкретной стране, исследовать внешнеэкономические связи, преподавать или изучать международные отношения. Пространственная модель хозяйства Африки даёт возможность увидеть взаимное положение ресурсов, инфраструктуры, расселения и природных условий. Именно этого не позволяют сделать ни таблица, ни текст: карта показывает контекст, который необходимо учитывать при принятии решений.

Развитие проекта: цифровой двойник

Печатный формат неизбежно ограничивает объём информации, который можно связать с конкретным объектом. На карте знак может сопровождаться только названием, тогда как за ним стоит гораздо больше данных: производственные показатели месторождения, мощность и тип электростанции, грузооборот и специализация порта, состав культур производящего района, статус и площадь охраняемой территории.

Следующим этапом проекта планируется создание цифрового двойника карты — веб-версии, которая сохранит композицию, палитру и систему условных знаков печатного оригинала, но сделает нанесённые объекты интерактивными. При нажатии на знак будет открываться информационная карточка с атрибутивными данными и, где необходимо, актуальными показателями. 

Такой формат устраняет главное ограничение печатной карты — статичность. Содержание можно будет обновлять по мере выхода новых редакций исходных наборов данных, не выпуская каждый раз новое печатное издание.

Цифровая версия даст и другую возможность — послойное исследование карты. Пользователь сможет самостоятельно включать и отключать отдельные слои и сопоставлять их между собой. На печатном листе такие сопоставления возможны только в той комбинации слоёв, которую заранее выбрал составитель. Цифровой двойник превращает эту фиксированную композицию в инструмент самостоятельного пространственного анализа.