这一个系列，我们从江西省出发，绘制基于行政区划的凸包算法图，分享了江西、河南和河北各地0-14岁人口的性别比分布情况。
这些省份及周边城市里，既有性别比分布在合理区间的河北以西城市，也有性别比高达130：100以上的江西新余市。这一篇，我们取华东地区的上海、江苏、浙江、安徽、福建和江西五省一市数据，观察0-14岁人口性别比的分布情况。由于0-14岁人口离开出生地的概率较低，我们也可以简单将之理解为过去15年间出生人口性别比。
在这项指标中，宣城、黄山、池州、衢州和丽水这五座可以连成一片的城市，普通在107：100左右的水平，属于性别比没失衡的区域。
上海为代表的超大城市表现出也不算太差，全域保持在109-110的区间，成为大城市里性别比最接近自然平衡的地区。
紧随其后的是南京（110.2）、杭州（110.5）等省会城市，也都维持在全国平均值的水平。
沿海发达城市群整体表现较好。从江苏南通的111.3到浙江宁波的112.1，再到福建厦门的111.9，这些经济发达地区虽然略有偏高，但基本控制在115以内的范围。
令人担忧的是部分城市出现的严重失衡现象。江西新余以134.0的高值成为区域最高点，福建泉州（129）、安徽六安（127）、江西吉安（125.8）紧随其后，这些地区每100名女童对应着超过120名男童，远超107的国际警戒线。
从全局看，安徽西北区域、江苏北部、江西全境（萍乡稍好）、福建和浙江部分地区，性别比处于115：100甚至120：100的高位。
其余成片区域，性别相对而言处在较低的位置，大多在110：100以下，但仍高于国际通用标准。
或者需要将图表结合文化传承、地形图，才能更好地发现其中的规律，或者将数据细化到区县或乡镇，才能更好地观察数据的分布情况，从并中发现规律。
在数据可视化领域，想从宏观指标中找到具有稳定结构的规律，是一件相当困难的事，毕竟太阳底下的新鲜事物并不多见。
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