地图对机器还重要吗：重访等值区域图在基础模型空间理解中的作用

空间理解对基础模型（FM）至关重要，而地图长期帮助人类组织与推理地理信息。本研究考察当模型能直接处理结构化地理数据时，等值区域图是否仍对机器空间理解有用。我们提出ChoroplethMap-Bench，一个受控基准：含2,400张合成等值区域图、对应GeoJSON数据与12,000个问题，覆盖五个认知维度——识别、空间识别、比较、排序与划界。我们在三种输入条件（仅数据、仅地图、数据+地图）下评估22个开源与专有模型。结果显示地图实质提升空间推理，尤其与符号数据结合、以及需要更高层空间模式理解的任务。我们进一步分析地图类型、色相与空间结构的影响，以及提示策略、语言、地理上下文、解码设置、分类方法与响应稳定性。总体上，数据+地图条件取得最强表现，证明地图仍是基础模型空间推理有价值的外部表示。