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空间注记分析

这是现代城市设计空间分析中最有效的途径，它综合吸取了基地分析、序列视景、心理学、行为建筑学等环境分析技术的优点，适用于设计者加深对设计任务的理解，并有助于改善城市空间关系的观察效果。所谓注记，乃指在体验城市空间时，把各种感受(包括人的活动、建筑细部等)使用记录的手段诉诸图面、照片和文字，因而这是一种关于空间诸特点的系统表达，这一技术在战后许多城镇设计和环境改造实践中得到广泛应用。在具体运用中，常见的有三种。 (1)无控制的注记观察。这源自基地分析的非系统性分析技术，观察者可以在一指定的城市设计地段中随意漫步，不预定视点，不预定目标，甚至也不预定参项，一旦发现你认为重要的、有趣味的空间就迅速记录下来，如那些能诱导你、逗留你或阻碍你的空间，有特点的视景、标志和人群等。注记手段和形式亦可任意选择，但有时有许多无用的信息干扰观察者的情绪。 (2)有控制的注记观察。这通常是在给定地点、参项、目标、视点并加入了时间维度的条件下进行的。有条件的还应重复若干次，以获得“时间中的空间”和周期使用效果，并增加可信度和有效性。例如，观察建筑物、植物、空间及其使用活动随时间而产生的变化(一天之间和季节之间的变化)。其中空间使用还需要周期的重复和抽样分析。 (3)介于两者之间的是部分控制的注记观察。如规定参数而不定点，不定时等。就表达形式而言，常用的有直观分析和语义表达两种，前者包括序列照片记述，图示记述和影片，但一般情况是，以前者为基础，加上语义表达作为补充。语义可精确表述空间的质量性要素、数量性要素及比较尺度(如空间的开敞封闭程度、居留性、大小尺度及不同空间的大小比较、质量比较等)。

1 引文

现代城市设计运用的各种空间分析方法, 随着城市设计本身的发展演变已逐步完善起来。这些分析方法的侧重点各有不同,采取的调查方式也有所区别。其中, 空间注记分析方法综合了基地分析、序列景观、心理学、行为建筑学等环境分析技术的优点, 目前被认为是最有效的一种方法。所谓注记, 是指“在体验城市空间时, 把各种感受(包括人的活动、建筑细部等) 使用记录的手段诉诸图面、照片和文字”。所有有关人、行为、空

间和建筑实体的要素, 无论是数量性的还是质量性的, 都是注记分析的客体对象。美国路易斯安那州州立大学的学者雷蒙德·艾萨克斯(Ray2 mond Isaacs) 在对城市步行空间迚行研究时, 就应用了空间注记分析方法, 以理性、客观的测试方法来建立和验证关于步行空间设计的理论和原则②。具体的做法是: 建立关于步行空间的设计理论和原则, 并将其作为分析研究的框架, 然后在经过挑选的城市场景中进行调查, 在研究人的步行活动范畴的同时, 通过图形和当场问卷的形式记录人的各种步行体验。最终的结论为城市设计的美学方面提供了有力的设计依据, 也对美学与步行行为的关系提出了思考, 这些对于今后具体的城市设计将有重要的指导意义。

2 实证研究的具体操作方式与过程评介

211 研究目的和测试重点的确立雷蒙德·艾萨克斯认为步行空间设计若仅仅以增加了人的行为来判定是否成功, 是不合理的, 应当针对城市空间的步行体验和周围环境对人的认知、行为的影响, 作更深入的研究。他将历史上的城市形态“如画”概念与当今有关环境美学形式的构想结合起来, 提出了“城市如画理论”③(Urban Picturesque) 。这一理论认为城市形态美学与吸引步行的“如画”概念是一致的, 这一美学吸引力能激发更多的步行行为。具体来说, 雷蒙德·艾萨克斯提出的城市“如画”理论包括以下几项原则: (1) 从最基本的层面上说, 我们每个人所拥有的审美直觉, 是以个人的喜好以及文化背景为基础的。(2) 城市空间能引发美学体验, 尤其是空间形态中的某些特质能激发较强烈的感受。(3) 空间形态的特质具体包括: 与狭窄弯曲的街道或通道相连的各种开放空间; 起点与终点; 进入空间时被控制的景观视线; 能产生清晰感和围合感、有助于形成景

观的好的空间界定; 作为视觉中心和方向引导的特殊的标志物; 细部和表面变化丰富、大体协调一致的建筑。(4) 美学魅力是一种令人愉悦的刺激, 它具有极大的吸引力。由于环境与行为之间的联系, 具有吸引力的城市空间会使最佳的环境、社会、经济与旅游文化效益。福贤路西邻祖庙, 东连东华里, 北面紧接旧城中心, 南面与兆祥公园隔路相对, 是佛山市体现名城风貌和历史文脉的重要区域。沿街主要布置以历史文化和商业、旅游、休闲为主的相关设施, 并加设骑楼, 使之成为“连接东西、贯通南北”的“历史通道”。“两片”是祖庙东片区和东华里片区。

“八景区”为: (1) 祖庙博物景区; (2) 黄飞鸿纪念馆、武术博物馆景区; (3) 祖庙东古民居、传统商业、手工业作坊民俗风情区; (4) 福贤路传统文化、商业步行街区; (5) 东华里古街区; (6) 琼花会馆、粤剧博物馆景区; (7) 兆祥公园区; (8) 体育场改造为城市广场区。“六组团”: 第一组团———从祖庙东门崇敬门进入祖庙大街、文明里、文会里、潘巷等街道, 主要为古商业街和古民居民俗风情景区; 第二组团———福贤路步行街民中商铺景区; 第三组团———营前街、隔塘大街、麒麟社、甘子坊、善庆坊、冈心街等古旧民居及八图祖祠、傅氏家庙、陈铁军故居等景点; 第四组团———以东华里为主的包括其邻近地区成片修复的古民宅景区; 第五组团———祖庙路新广场改造区; 第六组团———包含在前五个组团以外的本街区周边。步行者流连忘返, 并将再次回到其中。作为一种延续, 步行行为就会因此而增加。实地研究的目的即是调查城市环境中“如画”形态的原则, 观察影响步行行为的因素, 而测试的重点是针对上述第三项原则, 研究城市步行环境中的这些空间特质如何起作用。

212 测试场景挑选与测试过程的内在逻辑关系研究地点选在德国的Dres2 den 市, 因为可以体验不同历史时期留下的各种城市空间类型: 不规则的中世纪广场, 笔直的巴洛克街道, 19 世纪的网格式道路和现代购物中心等。由于各种类型城市空间很好地组合在一起, 令调查更合理。调查分三部分: 一部分是在室内操作的调查; 另外两部分是在城市中心区以引导性的方式进行步行体验测试。调查包括了空间注记分析中的两种方式, 室内操作部分属于无控制的注记观察, 即在指定的城市地段中任意选择描述重要的、有趣味的空间; 而室外操作部分则属于有控制的注记观察, 是在给定的地点、参项、目标、视点的条件下进行空间体验和描述。21211 由室内调查的结果, 确定室外测试的范围在研究小组的房间里, 18 位建筑学学生和4 位建筑学院的成员被要求用语言和图来描述他们平时最经常走过的地方, 以及他们在Dresden 市最喜欢的步行场所, 描述包括好的和不好的两方面。调查结论集中在Neustadt 街区, 这一街区在城市中的历史较长, 展示了城市“如画”的许多特性。虽然只有4 人日常步行会经过该区, 不过有16 人表示最喜欢在此步行。室内调查实际上是为室外测试提供依据和确定范围的。这一阶段的测试较为粗略, 但为室外测试范围的确定提供了参考, 使室外测试的路线能集中在较为典型的地段中。而选择专业人士作为这一阶段的参试者, 则使测试能更为准确和高效。21212 第一次测试的重点: 街区第一次室外测试, 要求测试者按照规定的路线步行穿过Dresden 市的城市中心区。路线包括三部分, 每条路线都代表着不同的城市模式和形态。óPragerstrasse 街区, 建于20 世纪末的步行商业街区, 有着极为现代的规划和建筑设计。它可能成为“如画”理论的反例。óInner Neustadt 街区, 有着不同模式的街道空间; 各种形式的开放空间穿插在路网结构中。这条路线有着“如画”理论的许多特征。óOuter Neustadt 街区, 19 世纪建造的相对统一的住宅邻里街区。虽然街道空间比较单一, 但教堂的出现和终点处的广场, 使这一路线有“如画”理论的某些特征。21213 第二次测试的重点: 街道第二次测试的路线集中在Neustadt 街区, 因为它排除或至少是减少了与“如画”理论并不直接相关的因素, 如社会环境因素、建筑之间的差别等。这三条路线的区别不再像第一次那么明显, 测试重点主要在于街道模式、规模、空间的尺度、不规则的程度以及街道景观。第二次测试选择了来自不同年龄段的另外24 位参加者, 使测试与空间真正使用时的状况更为接近, 从而增加了测试的可信度和有效性。óHauptstrasse 大街

是一条巴洛克街道, 街道宽而直, 路线的终点是以雕塑为标志的广场。整条街禁止车辆穿行。óRahnizgasse 大街是Inner Neustadt 街区的一部分。穿过狭窄的街道, 处处都能见到教堂的钟塔, 最终到达广场。这条路线最能说明“如画”理论。óBohmischestrasse 大街包括Outer Neustadt 街区的一段, 并加入了允许机动车交通的另一部分, 教堂钟塔的景观视线也随之减少了。这条路线不如第一次的Outer Neustadt 路线能说明该理论。21214 测试方式与问卷调查在每条路线的终点, 参加者都被要求画出草图表达他们的感受并回答问卷; 分别走完三条路线后, 要求比较这三部分的不同感受; 同时要求每人在假设都可能的情况下, 选择其中之一作为自己喜欢的日常步行路线, 并解释其原因。这是空间注记分析法的核心部分, 最终的测试结果就是根据测试者的草图、问卷进行统计和量化分析的。其中, 测试场景的确定和测试者的选择都对最终结论的合理性有极大的影响。

213 测试结果的对比参照与量化分析21311 第一次步行测试的结果第一次的步行结果非常清楚, 与Pragerstrasse 街区相比, Inner Neustadt 街区和Outer Neustadt 街区有着更为强烈的好的步行体验。其原因有两方面, 一方面与空间环境有关, 另一方面与社会环境有关。Inner Neustadt 街区和Outer Neustadt 街区都有很好的空间特质: 从窄到宽、再回到窄的空间变化; 从狭窄的街道上先见到钟塔, 最后再到达钟塔的广场等, 这些都被认为是有趣的、好的步行体验。而Pragerstrasse 街区的空间形态则不太理想, 尺度过大, 使步行者感觉这不是人的尺度而是车的空间尺度。Inner Neustadt 街区和Outer Neustadt 街区之间的主要区别, 就在于前者的空间环境给人深刻的体验, 而后者则是因其社会环境给予人强烈的感受。参加者认为Inner Neustadt 街区是“一种理想化的城市空间”, 但缺少行人; 而Outer Neustadt 街区则是“日常生活的最佳体验”, 被称作“行人的高速公路”。大多数参加者选择Inner Neustadt 街区作为他们最经常使用的路线, 这表明美学因素对人们进行步行活动选择的影响程度。不过, 小部分参加者则是由于社会环境因素而选择了Outer Neustadt 街区, 所以城市空间的使用看来还受到社会环境的影响。21312 第二次步行测试的结果Rahnizgasse 大街就如Inner Neustadt 街区一样, 给人最强烈的好的美学体验, 尽管缺乏社会环境。方位的变化和空间的多样化保持了人们的兴趣和好奇心。这一步行体验的关键在于建筑, 由于街道空间相对较小而限制了活动和景观, 所以建筑的质量、包括其细部设计, 都显得尤为重要。不过, 由于社会环境因素而影响了将其作为日常使用的选择。Bohmischestrasse 大街的体验是最不好的, 汽车交通的加入是一个主要原因。不过, 由于第二次测试的参加者包括年轻的学生, 彼此吸引亲近, 相对地增加了步行体验的乐趣。就其物质空间而言, 部分老龄的参加者认为20 英尺宽(约6m) 的步行空间令人感到不舒服。Hauptstrasse 大街虽然比较单调, 却让大部分人觉得轻松而选择其作为日常使用的街道。对日常生活来说, 它的确提供了很好的环境: 建筑物内部的活动以咖啡桌或展示窗口等形式, 延伸到街道空间中, 从而产生了人的活动空间。正是由于街道空间中有其他行人的存在, 使得人们乐意将其作为日常使用的路线。Hauptstrasse 大街旁的建筑单调而乏味, 于是空间本身的质量成为重点。对于提高空间质量而言, 植物起到很重要的作用, 植物将空间再进行分隔, 并且能够提供树荫、过滤阳光、吸引小鸟。另外, 长凳和喷泉的设计也加强了空间的细分, 成为人们停留的空间和视线焦点。由于每次的路线都是针对测试的重点而确定的, 在进行分析时运用比较和对比的方法, 能使结论更有针对性, 重点更突出。分析过程中采用图表的形式对测试结果进行统计, 使之量化, 其结论也就一目了然、清晰易辨了。

214 对理论的反馈与反思测试的结论与前文中提到的城市“如画”理论原则基本是一致的, 但在某些方面也有所出入。雷蒙德·艾萨克斯对此做了客观归纳, 为结论做必要的补充和修正。比如空间特质中所包括的: ó与狭窄弯曲的街道或通道相连的各种开放空间, 这一点在Rahnizgasse 和Inner Neustadt 的例子中非常明显, 弯曲、狭窄的街道与广场相连, 广场又与其他的类似的街道相连。然而, “狭窄”似乎是一个界定较为模糊的概念, 许多参加者都反映在城市环境中街道过于狭窄———在此次研究的例子中, 部分建筑

之间仅有20 英尺宽(约6m) ———是不令人满意的。ó起点与终点, 这次研究中并没有很多的证据表明起点与终点对步行空间序列的重要性。虽然Outer Neustadt 和Bohmisches2 trasse 以教堂和广场作为终点, 由此成为富有戏剧性的步行体验, 不过, Rahnizgasse 和Inner Neustadt 中许多其他的空间特质也具有同样的影响力, 而不仅仅在于终点的设计。也许, 城市步行空间本就应当作为连续的网络来设计, 而不是应该拘泥于某种单一的处理方式。ó作为视觉中心和方向引导的特殊的标志物, 最明显的例子是教堂钟塔, 它在每一位参加者的图表中都会反复出现。不过, 主要以钟塔为视觉焦点的步行空间就方向感而言其实并不清晰, 反而一些小的标志物, 如喷泉和雕塑, 在步行体验中经常被作为描述空间的特别的参照点。雷蒙德·艾萨克斯在研究的最后, 还对理论本身进行了一些反思和补充。研究的结果表明, 对于步行行为来说, 物质空间的美学魅力也许只是影响其被选择的一方面的因素。在两次测试中, 除了美学因素影响着每个人的步行体验之外, 还有社会环境因素。步行空间即使有美学魅力, 也会因为缺乏人们的活动而贬值。反之, 人的活动能使缺乏美学魅力的步行空间讨人喜欢。这也就表明只重视美学体验和“如画”的设计, 而忽视为社会环境注入活力, 是不太可取的。第二次步行测试的结论虽与城市“如画”理论并不完全一致, 但它提出了值得反思的另一方面。调查显示, 一种“如画”的城市形态比其他所有空间形态都更具有美学刺激, 然而, 这种强烈的美学体验在日积月累的生活中是否能具有持久性, 却是不得而知的。与其追求感知体验的一致性, 不如结合“如画”的设计要素, 将那些令人愉悦的活动加入到日常的城市体验中去, 可能更为适用。城市设计者的任务不应当是创造出表层的城市空间架构, 而应当是寻求良机———在现存的不规则的城市结构中, 在不同的空间模式中, 在新的或现有的城市特性中, 进行有价值的、特别的设计, 它自然会成为整个城市空间网络中的精彩亮点。

空间统计-空间自相关分析

空间自相关分析 1.1 自相关分析空间自相关分析是指邻近空间区域单位上某变量的同一属性值之间的相关程度，主要用空间自相关系数进行度量并检验区域单位的这一属性值在空间区域上是否具有高高相邻、低低相邻或者高低间错分布，即有无聚集性。若相邻区域间同一属性值表现出相同或相似的相关程度，即属性值在空间区域上呈现高（低）的地方邻近区域也高（低），则称为空间正相关；若相邻区域间同一属性值表现出不同的相关程度，即属性值在空间区域上呈现高（低）的地方邻近区域低（高），则称为空间负相关；若相邻区域间同一属性值不表现任何依赖关系，即呈随机分布，则称为空间不相关。空间自相关分析分为全局空间自相关分析和局部空间自相关分析，全局自相关分析是从整个研究区域内探测变量在空间分布上的聚集性；局域空间自相关分析是从特定局部区域内探测变量在空间分布上的聚集性，并能够得出具体的聚集类型及聚集区域位置，常用的方法有Moran's I 、Gear's C 、Getis 、Morans 散点图等。 1.1.1 全局空间自相关分析全局空间自相关分析主要用Moran's I 系数来反映属性变量在整个研究区域范围内的空间聚集程度。首先，全局Moran's I 统计法假定研究对象之间不存在任何空间相关性，然后通过Z-score 得分检验来验证假设是否成立。 Moran's I 系数公式如下： 11 2 11 1 ()()I ()()n n ij i j i j n n n ij i i j i n w x x x x w x x =====--= -∑∑∑∑∑(式错误！文档中没有指定样式的文字。-1) 其中，n 表示研究对象空间的区域数；i x 表示第i 个区域内的属性值，j x 表示第j 个区域内的属性值，x 表示所研究区域的属性值的平均值；ij w 表示空间权重矩阵，一般为对称矩阵。 Moran's I 的Z-score 得分检验为：

地理信息系统空间分析方法及其若干应用吴静

地理信息系统空间分析方法及其若干应用吴静发表时间：2018-01-16T10:06:49.090Z 来源：《基层建设》2017年第30期作者：吴静 [导读] 摘要：地理信息系统是一种特殊的具有特定性的空间信息系统，它能够提供地理空间共享以及地图服务，地理信息系统是60年代中期发展起来的，近年来获得了非常迅速的发展，由于其种类、数量非常多四川省冶金地质勘查局测绘工程大队四川成都 610212 摘要：地理信息系统是一种特殊的具有特定性的空间信息系统，它能够提供地理空间共享以及地图服务，地理信息系统是60年代中期发展起来的，近年来获得了非常迅速的发展，由于其种类、数量非常多，加上发展变化非常快，因此对地理信息系统的定义也非常多，简单来说，地理信息系统就是利用计算机软硬件进行输入、输出及分析的系统，当前它已经在现代经济活动的方方面面得到了应用，人们对地理信息系统的了解也逐渐深入.基于此，本文着重针对有关地理信息系统空间分析的相关问题进行了分析。关键词：信息系统；空间；分析方法；应用近年来，计算机技术发展非常迅速，虽然地理信息系统的输入、存储和输出功能进展较快，但是空间分析功能的发展就显得比较落后。而空间分析是建立在空间目标位置和属性表达以及目标间复杂空间关系表达的基础上，若要提高空间分析能力，必须解决空间关系描述与表达，而空间关系的建立也是提高ＧＩＳ效率的一个关键。 1 空间拓扑关系描述空间拓扑关系描述的是基本的空间目标点、线、面之间的邻接、关联和包含关系。ＧＩＳ传统的基于矢量数据结构的结点－段－边形，用于描述地理实体之间的连通性、邻接性和区域性。这种拓扑关系难以直接描述空间上虽相邻但并不相连的离散地物之间的空间关系。目前，对于空间实体之间的拓扑关系的描述，主要有基于网络的拓扑模型和基于点集拓扑理论的拓扑模型，前者比后者具有直观、结构清晰、互导性强、便于组织存储等优点。基于点集拓扑的空间拓扑关系描述有三种方法：四元组、九元组和维６４２００８扩展法。基于点集拓扑的空间关系描述框架能够十分有效地描述有公共元素的空间目标间的拓扑关系，甚至能够根据交集的维数更进一步区分成为各种不同的形式，但是基于点集拓扑的空间关系描述框架无法描述分离开的、没有公共元素的目标间的拓扑空间关系，这正是其缺点所在。 2 地理信息系统空间分析方空间位置 2.1叠置分析叠置分析是通过叠加至少两层地图要素而得到一个新的要素层，其结果是分割原要素并生成新要素，且新要素中包含原要素的全部属性。据此，叠置分析既可生成新的空间关系，还可联系输入数据层的属性并生成新的属性关系。总体而言，叠置分析是按数学模型计算分析新要素的属性，从而解决用户面临的问题。在城市规划中，建设用地适宜性评价是一种典型的格栅叠置，其通过对用地评定因子图层进行标准化处理、重新分类及加权叠加，从而形成用地适宜性评价结果。对于灾害风险综合评估、城镇发展条件综合评价及生态敏感性综合评价等规划，都可采用多因子叠加分析法来实现叠置分析。在规划中，两期用地的演变亦可进行叠置分析，即：根据土地利用数据，叠置获得两期土地利用的变化图层，用以分析土地利用的变化；根据城市建设用地数据，叠置获得两期建设用地转化的图层，用以辅助规划评估或比选规划方案。此外，还应深入挖掘矢量数据中的叠置分析功能，其中矢量叠置蕴含一种拓扑关系及其包含至少两个矢量图层的并集、交集、属性的空间赋值与关联等功能，如建设量的分区统计便是矢量叠置的具体应用。 2.2相关分析在同一空间范围内，任一小的空间单元都包含多项属性信息，而相关分析的研究内容是对应位置上的属性信息是否具有相关关系及这一相关关系的表现。在相关分析中，通常包括时间域、空间域，两者关注的焦点分别是不同时期同一属性的观测值、同一时期不同属性的观测值。在规划中，相关分析涉及较多的社会领域、自然领域。例如，犯罪高发地的成因分析研究的是在同一地區，犯罪率与家庭收入、教育水平、失业率、租住比例、新迁入居民比例及单亲家庭比例等属性的相关性。在规划中，还可运用相关分析来分析土地利用演变的驱动力。例如，在某一省域的区县范围内，先空间化处理社会经济统计指标，再从土地利用转化的角度开展主成分分析、相关分析、回归分析及因子分析，从而探明引起这一区域土地利用演变的驱动力。 3 空间拓扑关系的应用 3.1软件平台中的空间拓扑关系建立软件平台中的空间拓扑关系的建立常为了拓扑检错和拓扑应用。拓扑检错是在建立好拓扑规则后，再打开些拓扑规则，根据错误提示进行修改。拓扑应用主要指的是为了提供空间分析的功能，比如线拓扑生成面、网络分析功能等。在软件平台中，拓扑关系的建立和使用的过程如下：获取图形文件，新建或打开。对图形文件进行拓扑关系的建立，即根据需求调用特定的模块对其进行处理。 3.2根据所得的拓扑关系进行拓扑检错或拓扑应用当然，拓扑关系的建立是可以在进行图形绘制的时候进行的，但是由于所需要的拓扑关系待定，就需要考虑所有的拓扑关系，而此时图形还在动态变化当中，因此在每次图形更新的时候都需要对其进行拓扑关系的建立，如此将严重影响图形绘制及拓扑关系的建立的效率。以使用ＡｒｃＧＩＳ进行最短路径分析为例，其使用的拓扑关系是线文件的网络拓扑关系，这种关系在其它拓扑处理时使用很少，因此如果是在图形绘制时就建立网络拓扑关系，就会造成的时间上的浪费。而ＡｒｃＧＩＳ实行的机制就是首先在ＡｒｃＭａｐ中进行图形的矢量化，而后在ＡｒｃＣａｔａｌｏｇ中建立其网络拓扑关系，最后再在ＡｒｃＭａｐ中进行最短路径分析。这种性质的，值得在软件平台设计时借鉴。 3.3二次开发中的空间拓扑关系建立空间拓扑关系是ＧＩＳ中空间分析的基础，限制着其在空间分析方面的应用。目前大多数的应用软件都是通过二次开发实现的，这种软件开发的空间分析功能就不仅是建立在其使用平台的基础上，而且还要看其平台所提供的二次开发组件。例如ＥＳＲＩ公司所提供的Ｍ

列举空间点数据的聚集模式分析的两种类型

列举空间点数据的聚集模式分析的两种类型。一级聚集效应，即空间点密度在空间上的整体性变化性也称为全面趋势。二级聚集效应，即空间局部密度的相互趋同倾向也称为局部趋势。一阶聚集效应可以采用样方式分析和核密度估计方法，二阶可以采用最邻近指数法，K函数法，F函数法，G函数法。 *核密度估计的基本思想。地理事件在空间点密度高的区域发生概率，在空间点密度低的区域发生的概率小对整个空间实体其密度中心处最大随着距离的增大而逐渐减小空间缓冲区分析工具参数。Dissowe参数1.None不融合输入几个数据输出就有几个多边形 2.all不管输入几个数据输出只有一个多边形融合跟端类型类别含义。 End含义 end含有两个值 flat平 round 圆融合跟端类型类别应用中的注意事项。打开端点捕捉节点捕捉空间分布模式分析的含义。空间范围密度根据地理实体或事件的空间位置研究其分布模式的方法称为空间分布模式分析。空间分布模式分析的目的：是从统计对空间实体分布模式进行推断是探索性数据分析的主要方法之一。空间点分布情况分为三类：均匀分布，随机分布，聚集分布。空间点模式分析研究中最关心空间点分布的聚集性与分散性问题栅格数据中坡向分析的含义指的是什么利用输入的数字高程模型数据生成同一地区各个格点坡向的过程一 1.dem指数字高程模型dem分辨率只代表一个能分辨地图上的信息，与具精密度有直接关系 2.DEM的分辨率是由输出的栅格大小设定所致的,用高精度的地图生成小珊格数据,用低精度的地图生成大栅格数据. 3. DEM的分辨率越大,包含的信息量越少二分辨率可以从显示分辨率与图像分辨率两个方向来分类. 维恩图生成方法及其用途用椭圆画出一个区域，再用另一个椭圆画出另一个区域，求两个椭圆的重合部分的过程，是维恩图的生成用途：1可以表示一个独立的集合 2 表示集合与集合之间的相互关系 1excel表格重金属污染数据要求做到功能分区的方案交警平台1.把路口节点空间化2.把道路的起始点标号和终止点标号以属性连接的方式转化为起始点xy坐标和终止点xy坐标 3.按照points to line的数据输入格式处理2的结果然后生成整个城区道路网 4.把道路网分区着色，把每条道路所属信息做到数据中. 区归原则：起始点终止点所属区相同则该路段属于该区，否则该路段属于跨区的路.5.按交巡警平台这个表单中信息提取巡警服务平台以相同的方法提取出入城区路口结点和出入市区路口结点 6.从路网中提取A区的道路计算每条路上行驶以分钟为时间单位的成本。对A区道路网建立网络数据集。利用网络分析服务区分析工具建立20个交巡平台 3分钟的服务区金属污染1.把样点的污染浓度连接到样点属性表中导出保存 2 计算各种重金属污染指数值 3在Arcscene 中对各种重金属污染指数拉伸进行三维可视图划分4.按功能区统计各种重金属污染指数均值和最大值生成统计图 5 空间差值生成各种重金属污染空间分布图 6. 由空间分布图计算污染指数图 7 计算综合污染指数

对中国大学生数学建模竞赛历年成绩的分析与预测

2012年北京师范大学珠海分校数学建模竞赛题目：对中国大学生数学建模竞赛历年成绩的分析与预测摘要本文研究的是对自数学建模竞赛开展以来各高校建模水平的评价比较和预测问题。我们将针对题目要求，建立适当的评价模型和预测模型，主要解决对中国大学生数学建模竞赛历年成绩的评价、排序和预测问题。首先我们用层次分析法来评价广东赛区各校2008年至2011年及全国各大高校1994至2011年数学建模成绩，从而给出广东赛区各校及全国各大高校建模成绩的科学、合理的评价及排序；其次运用灰色预测模型解决广东赛区各院校2012年建模成绩的预测。针对问题一，首先我们对比了2008到2011年参加建模比赛的学校，通过分析我们选择了四年都参加了比赛的学校进行合理的排序（具体分析过程见表13），同时对本科甲组和专科乙组我们分别进行排序比较。在具体解决问题的过程中，我们先分析得出影响评价结果的主要因素：获奖情况和获奖比例，其中获奖情况主要考虑国家一等奖、国家二等奖、省一等奖、省二等奖、省三等奖，我们采用层次分析法，并依据判断尺度构造出各个层次的判断矩阵，对它们逐个做出一致性检验，在一致性符合要求的情况下，通过公式与matlab求得各大学的权重，总结得分并进行排序（结果见表11）；在对广东赛区各高校2012建模成绩预测问题中，我们采用灰色预测模型，我们以华南农业大学为例，得到该校2012年建模比赛获奖情况为：省一等奖、省二等奖、省三等奖及成功参赛奖分别为5、9、8、8(其它各高校预测结果见表10）。针对问题二，我们对全国各院校的自建模竞赛活动开展以来建模成绩排序采用与问题一相同的数学模型，在获奖情况考虑的是全国一等奖、全国二等奖。运用matlab求解，结果见表12。针对问题三，我们通过对一、二问排序的解答及数据的分析，得出在对院校进评价和预测时还应考虑到各院的师资力量、学校受重视程度、学生情况、参赛经验等因素，考虑到这些因素，为以后评价高校建模水平提供更可靠的依据。关键词：层次分析法权向量灰色预测模型模型检验 matlab

空间分析复习重点

空间分析的概念空间分析：是基于地理对象的位置和形态特征的空间数据分析技术，其目的在于提取和传输空间信息。包括空间数据操作、空间数据分析、空间统计分析、空间建模。空间数据的类型空间点数据、空间线数据、空间面数据、地统计数据属性数据的类型名义量、次序量、间隔量、比率量属性：与空间数据库中一个独立对象（记录）关联的数据项。属性已成为描述一个位置任何可记录特征或性质的术语。空间统计分析陷阱1）空间自相关：“地理学第一定律”—任何事物都是空间相关的，距离近的空间相关性大。空间自相关破坏了经典统计当中的样本独立性假设。避免空间自相关所用的方法称为空间回归模型。2）可变面元问题MAUP：随面积单元定义的不同而变化的问题，就是可变面元问题。其类型分为：①尺度效应：当空间数据经聚合而改变其单元面积的大小、形状和方向时，分析结果也随之变化的现象。②区划效应：给定尺度下不同的单元组合方式导致分析结果产生变化的现象。3）边界效应：边界效应指分析中由于实体向一个或多个边界近似时出现的误差。生态谬误在同一粒度或聚合水平上，由于聚合方式的不同或划区方案的不同导致的分析结果的变化。（给定尺度下不同的单元组合方式）空间数据的性质空间数据与一般的属性数据相比具有特殊的性质如空间相关性，空间异质性，以及有尺度变化等引起的MAUP效应等。一阶效应：大尺度的趋势，描述某个参数的总体变化性；二阶效应：局部效应，描述空间上邻近位置上的数值相互趋同的倾向。空间依赖性：空间上距离相近的地理事物的相似性比距离远的事物的相似性大。空间异质性：也叫空间非稳定性，意味着功能形式和参数在所研究的区域的不同地方是不一样的，但是在区域的局部，其变化是一致的。 ESDA是在一组数据中寻求重要信息的过程，利用EDA技术，分析人员无须借助于先验理论或假设，直接探索隐藏在数据中的关系、模式和趋势等，获得对问题的理解和相关知识。常见EDA方法：直方图、茎叶图、箱线图、散点图、平行坐标图主题地图的数据分类问题等间隔分类；分位数分类：自然分割分类。空间点模式：根据地理实体或者时间的空间位置研究其分布模式的方法。茎叶图：单变量、小数据集数据分布的图示方法。优点是容易制作，让阅览者能很快抓住变量分布形状。缺点是无法指定图形组距，对大型资料不适用。茎叶图制作方法：①选择适当的数字为茎，通常是起首数字，茎之间的间距相等；②每列标出所有可能叶的数字，叶子按数值大小依次排列；③由第一行数据，在对应的茎之列，顺序记录茎后的一位数字为叶，直到最后一行数据，需排列整齐（叶之间的间隔相等）。箱线图&五数总结箱线图也称箱须图需要五个数，称为五数总结：①最小值②下四分位数：Q1③中位数④上四分位数：Q3⑤最大值。分位数差：IQR = Q3 - Q1 3密度估计是一个随机变量概率密度函数的非参数方法。应用不同带宽生成的100个服从正态分布随机数的核密度估计。空间点模式：一般来说，点模式分析可以用来描述任何类型的事件数据。因为每一事件都可以抽象化为空间上的一个位置点。空间模式的三种基本分布：1）随机分布：任何一点在任何一个位置发生的概率相同，某点的存在不影响其它点的分布。又称泊松分布

《ArcGIS地理信息系统空间分析实验教程》重点(自制)

第一章 1.地理信息系统：是在计算机软硬件支持下，对整个或者部分地球表层空间中的有关地理分布数据进行采集、存储、管理、运算、分析、显示和描述的技术系统。 2.地理信息系统的主要组成部分：硬件系统、软件系统、地理空间数据和系统管理操作人员。 3.GIS功能分为以下五个方面： ①数据采集与输入；②数据编辑与更新； ③数据存储与管理；④空间数据分析与处理； ⑤数据与图形的交互显示。 4.21世纪GIS应用新的发展趋势：网络GIS、组件式GIS、虚拟现实GIS、时态GIS、互操作GIS、3S集成。 5.对基于GIS的空间分析的理解不同的角度和层次： ①按空间数据结构类型；②按分析对象的维数； ③按分析的复杂性程度。第二章 1.ArcGIS的基础模块：ArcMap、ArcCatalog、Geoprocessing。 2.Geoprocessing地理处理框架：具有强大的空间数据处理和分析工具，包括地理处理工具的集合和模型构建器。第三章 1.空间数据采集：是指将现有的地图、外业观测成果、航空相片、遥感图像、文本资料等转成计算机可以识别处理的数字形式。 2.数据组织：就是按照一定的方式和规则对数据进行归并、存储、处理的过程， 3.ArcGIS中主要有Shapefile、Coverage和Geodatabase三种数据组织方式。 4.地理数据库：是按照层次型的数据对象来组织地理数据。 5.要素类：是具有相同几何类型和属性的要素的集合，即同类空间要素的集合。 6.地理数据库建立的一般过程： ①地理数据库设计；②地理数据库建立； ③建立地理数据库的基本组成项；④向地理数据库各项加载数据； ⑤进一步定义地理数据库。 7.地理数据库的基本组成项：对象类、要素类和要素数据集 8.要素类的分类：简单要素类和独立要素类。 9.创建拓扑的优势：

空间分布模式与空间相关分析

实习序号和题目空间分布模式与空间相关分析实习人专业及编号实习目的：熟悉和掌握 Spatial Statistics Tools里的基本工具，对所给数据进行空间分析。实习内容： 1.参考文献《多尺度人口增长的空间统计分析》，练习多距离 L(d) 、全局 Moran’ I 与 G*统计量分析，显著性检验的置信区间定义为90%； 2.对 adabg00 数据进行全局与局部的 moran I 与 G统计量分析； 3. 对 deer 数据进行基于距离的最近邻分析与L(d) 分析；实习数据： 1.省区 .shp ：中国各省分布图 2.各省第 5 次和第 6 次人口普查：各省人口普查数据 deer.shp ：鹿场点分布图 3.adabg00.shp: 爱达荷州阿达各街区2000 年人口普查数据基本原理：空间分布的模式一般来说，有三种，分别是离散、随机、和聚合。离散的概念就是指观测的每个数据之间的差异程度，离散程度越大，差异性就越大。聚合与离散正好相反，表示在一定区域内的相关程度，就是聚合程度越大，相关性就越大。随机是纯粹的无模式，既不能从随机数据中获取结论，也发现不了规律和模式。 1.零假设（ null hypothesis ）：指进行统计检验时预先建立的假设。在空间统计中，零假设指的就是空间位置在一定区域里面呈现完全随机（均匀）分布。在检验结果之前，先对这些结果假设一个数值区间，这个区间一般是符合某种概率分布的情况，如果真实结果偏离了设定的区间，就表示发生了小概率事件。这样原来的假设就不成立了。

如果计算结果落在-2 到2 之间，就表示假设是可以接受，但是不在这个范围内，就说明发生小概率事件了。有两种可能： 1，假设有错误； 2，出现了异常值。 2.z 得分（ Z scores ）表示标准差的倍数标准差：总体各单位标准值与其平均数离差平方的算术平均数的平方根” 也就是“标准差能反映一个数据集的离散程度” 。比如z 得分是+2.5 ，得到的结果是标准差的正 2.5 倍，表示数据已经高度聚集。反之，如果是 -2.5, 那么就表示标准差的负 2.5 倍，就是高度离散的数据。置信度：数据落在期望区间的可能性在统计学中，一个概率样本的置信区间（ Confidence interval ）是对这个样本的某个总体参数的区间估计。置信区间展现的是这个参数的真实值有一定概率落在测量结果的周围的程度。置信区间给出的是被测量参数的测量值的可信程度。这个概率被称为置信水平。置信水平是指总体参数值落在样本统计值某一区内的概率；而置信区间是指在某一置信水平下，样本统计值与总体参数值间误差范围。置信区间越大，置信水平越高。 3.在空间统计分析中，通过相关分析可以检测两种现象（统计量）的变化是否存在相关性，若所分析的统计量为不同观察对象的同一属性变量，则称之为自相关。而空间自相关反映的是一个区域单元上的某种地理现象或某一属性值与邻近区域单元上同一现象或属性值的相关程度，是一种检测与量化从多个标定点中取样值变异的空间依赖性的空间统计方法。当变量在空间上表现出一定的规律性，即不是随机分布则存在着空间自相关，空间自相关理论认为彼此之间距离越近的事物越相像。也就是说，空间自相关是针对同一个属性变量而言的。 4.空间自相关方法按功能大致分为两类：全域型自相关和区域型自相关。全域型自相关的功能在于描述某现象的整体分布状况，判断此现象在空间是否有聚集特性存在，但其并不能确切得指出聚集在哪些地区，若将全域型不同空间间隔的空间自相关统计量依序排列，可进一步得到空间自相关系数图，用于分析该现象在空间上是否有阶层性分布。区域型自相关能够推算出聚集地的范围。 5.最近邻分析是根据每个要素与其最近邻要素之间的平均距离计算其最近邻指数。最近邻指数是平均观测距离和平均期望距离之比。如果小于１，则要素呈现空间聚集式；如果大于１，则要素呈现空间离散模式或竞争模式。最近邻分析并没有考虑到属性特征，只是根据空间位置。 6.Moran ’s I法高的自相关性代表了空间现象聚集性的存在，空间自相关分析的主要功能在于同时可以处理数据的区位和属性。全域型 Moran ’s I 计算方式是基于统计学相关系数的协方差关系推算出来的。 I 值一定介于 -1 到 1 之间，大于 0 为正相关，且值越大表示空间分布的相关性越大，即空间上聚集分布的现象越明显，反之，值越小代表空间分布相关性小，而当值趋于 0 时，代表此时空间分布呈现随机分布的情形。若 I 值大于 0 ，说明相邻地区拥有相似的数据属性，属性值高或低的地区都有聚集现象；若 I 小于 0 ，说明相邻地区属性差异大，数据空间分布呈现高地间隔分布的状态；若 I 趋近于 0 ，则相邻空间单元间相关低，某空间现象的高值或低值呈无规律的随机分布状态。若 I 值显著大于 I 的期望值（I值为正值且显著），说明两点存在相似关系，若 I 值显著小于 I 的期望值（I 值为负值且显著），说明两点存在不相似关系。区域空间自相关值累加之和即全域空间自相关 Moran ’s I 值。

空间数据分析模型

第7 章空间数据分析模型 7.1 空间数据按照空间数据的维数划分，空间数据有四种基本类型：点数据、线数据、面数据和体数据。点是零维的。从理论上讲，点数据可以是以单独地物目标的抽象表达，也可以是地理单元的抽象表达。这类点数据种类很多，如水深点、高程点、道路交叉点、一座城市、一个区域。线数据是一维的。某些地物可能具有一定宽度，例如道路或河流，但其路线和相对长度是主要特征，也可以把它抽象为线。其他的线数据，有不可见的行政区划界，水陆分界的岸线，或物质运输或思想传播的路线等。面数据是二维的，指的是某种类型的地理实体或现象的区域范围。国家、气候类型和植被特征等，均属于面数据之列。真实的地物通常是三维的，体数据更能表现出地理实体的特征。一般而言，体数据被想象为从某一基准展开的向上下延伸的数，如相对于海水面的陆地或水域。在理论上，体数据可以是相当抽象的，如地理上的密度系指单位面积上某种现象的许多单元分布。在实际工作中常常根据研究的需要，将同一数据置于不同类别中。例如，北京市可以看作一个点（区别于天津），或者看作一个面（特殊行政区，区别于相邻地区），或者看作包括了人口的“体”。 7.2 空间数据分析空间数据分析涉及到空间数据的各个方面，与此有关的内容至少包括四个领域。 1）空间数据处理。空间数据处理的概念常出现在地理信息系统中，通常指的是空间分析。就涉及的内容而言，空间数据处理更多的偏重于空间位置及其关系的分析和管理。 2）空间数据分析。空间数据分析是描述性和探索性的，通过对大量的复杂数据的处理来实现。在各种空间分析中，空间数据分析是重要的组成部分。空间数据分析更多的偏重于具有空间信息的属性数据的分析。 3）空间统计分析。使用统计方法解释空间数据，分析数据在统计上是否是“典型”的，或“期望”的。与统计学类似，空间统计分析与空间数据分析的内容往往是交叉的。 4）空间模型。空间模型涉及到模型构建和空间预测。在人文地理中，模型用来预测不同地方的人流和物流，以便进行区位的优化。在自然地理学中，模型可能是模拟自然过程的空间分异与随时间的变化过程。空间数据分析和空间统计分析是建立空间模型的基础。 7.3 空间数据分析的一些基本问题空间数据不仅有其空间的定位特性，而且具有空间关系的连接属性。这些属性主要表现为空间自相关特点和与之相伴随的可变区域单位问题、尺度和边界效应。传统的统计学方法在对数据进行处理时有一些基本的假设，大多都要求“样本是随机的”，但空间数据可能不一定能满足有关假设，因此，空间数据的分析就有其特殊性（David,2003）。

空间分析实习报告

空间分析实习报告学院遥感信息工程学院班级学号姓名日期

一、实习内容简介 1．实验目的：（1）通过实习了解ArcGIS的发展，以及10.1系列软件的构成体系（2）熟练掌握ArcMap的基本操作及应用（3）了解及应用ArcGIS的分析功能模块ArcToolbox （4）加深对地理信息系统的了解 2.实验内容: 首先是对ArcGIS有初步的了解。了解ArcGIS的发展，以及10.1系列软件的构成体系，了解桌面产品部分ArcMap、ArcCatalog和ArcToolbox的相关基础知识。实习一是栅格数据空间分析，ArcGIS软件的Spatial Analyst模块提供了强大的空间分析工具，可以帮助用户解决各种空间分析问题。利用老师所给的数据可以创建数据（如山体阴影），识别数据集之间的空间关系，确定适宜地址，最后寻找一个区域的最佳路径。实习二是矢量数据空间分析，ArcToolbox软件中的Analysis Tools和Network Analyst Tools提供了强大的矢量数据处理与分析工具，可以帮助用户解决各种空间分析问题。利用老师所给的数据可以通过缓冲区分析得到矢量面数据，通过与其它矢量数据的叠置分析、临近分析来辅助选址决策过程；可以构建道路平面网络模型，进而通过网络分析探索最优路径，从而服务于公交选线、智能导航等领域。实习三是三维空间分析，学会用ArcCatalog查找、预览三维数据；在ArcScene中添加数据；查看数据的三维属性；从二维要素与表面中创建新的三维要素；从点数据源中创建新的栅格表面；从现有要素数据中创建TIN表面。实习四是空间数据统计分析，利用地统计分析模块，你可以根据一个点要素层中已测定采样点、栅格层或者利用多边形质心，轻而易举地生成一个连续表面。这些采样点的值可以是海拔高度、地下水位的深度或者污染值的浓度等。当与ArcMap一起使用时，地统计分析模块提供了一整套创建表面的工具，这些表面能够用来可视化、分析及理解各种空间现象。实习五是空间分析建模，空间分析建模就是运用GIS空间分析方法建立数学模型的过程。按照建模的目的，可分为以特征为主的描述模型（descriptive model）和提供辅助决策信息和解决方案为目的的过程模型（process model）两类。本次实习主要是通过使用ArcGIS的模型生成器（Model Builder）来建立模型，从而处理涉及到许多步骤的空间分析问题。二、实习成果及分析实习一：练习1：显示和浏览空间数据。利用ArcMap和空间分析模块显示和浏览数据。添加和显示各类空间数据集、在地图上高亮显示数值、查询指定位置的属性值、分析一张直方图和创建一幅山体阴影图。

空间数据分析

空间数据分析报告 —使用Moran's I统计法实现空间自相关的测度1、实验目的（1）理解空间自相关的概念和测度方法。（2）熟悉ArcGIS的基本操作，用Moran's I统计法实现空间自相关的测度。2、实验原理 2.1空间自相关空间自相关的概念来自于时间序列的自相关，所描述的是在空间域中位置S 上的变量与其邻近位置Sj上同一变量的相关性。对于任何空间变量（属性）Z，空间自相关测度的是Z的近邻值对于Z相似或不相似的程度。如果紧邻位置上相互间的数值接近，我们说空间模式表现出的是正空间自相关；如果相互间的数值不接近，我们说空间模式表现出的是负空间自相关。 2.2空间随机性如果任意位置上观测的属性值不依赖于近邻位置上的属性值，我们说空间过程是随机的。 Hanning则从完全独立性的角度提出更为严格的定义，对于连续空间变量Y,若下式成立，则是空间独立的：式中，n为研究区域中面积单元的数量。若变量时类型数据，则空间独立性的定义改写成式中，a,b是变量的两个可能的类型，i≠j。 2.3Moran's I统计 Moran's I统计量是基于邻近面积单元上变量值的比较。如果研究区域中邻近面积单元具有相似的值，统计指示正的空间自相关；若邻近面积单元具有不相似的值，则表示可能存在强的负空间相关。

设研究区域中存在n 个面积单元，第i 个单位上的观测值记为y i ，观测变量在n 个单位中的均值记为y ，则Moran's I 定义为 ∑∑∑∑∑======n i n j ij n i n j ij n i W W n I 11 11j i 1 2i ) y -)(y y -(y )y -(y 式中，等号右边第二项∑∑==n 1i n 1j j i ij )y -)(y y -(y W 类似于方差，是最重要的项，事实上这是一个协方差，邻接矩阵W 和) y -)(y y -(y j i 的乘积相当于规定)y -)(y y -(y j i 对邻接的单元进行计算，于是I 值的大小决定于i 和j 单元中的变量值对于均值的偏离符号，若在相邻的位置上，y i 和y j 是同号的，则I 为正；y i 和y j 是异号的，则I 为负。在形式上Moran's I 与协变异图 {}{}u ?-)Z(s u ?-)Z(s N(h)1(h)C ?j i ∑=相联系。 Moran's I 指数的变化范围为（-1,1）。如果空间过程是不相关的，则I 的期望接近于0，当I 取负值时，一般表示负自相关，I 取正值，则表示正的自相关。用I 指数推断空间模式还必须与随机模式中的I 指数作比较。通过使用Moran's I 工具，会返回Moran's I Index 值以及Z Score 值。如果Z score 值小于-1.96获大于1.96，那么返回的统计结果就是可采信值。如果Z score 为正且大于1.96，则分布为聚集的；如果Z score 为负且小于-1.96，则分布为离散的；其他情况可以看作随机分布。 3、实验准备 3.1实验环境本实验在Windows 7的操作系统环境中进行，使用ArcGis 9.3软件。 3.2实验数据此次实习提供的数据为以湖北省为目标区域的bount.dbf 文件。.dbf 数据中包括第一产业增加值，第二产业增加值万元，小学在校学生数，医院、卫生院床位数，乡村人口万人，油料产量，城乡居民储蓄存款余额，棉花产量，地方财政一般预算收入，年末总人口(万人)，粮食产量，普通中学在校生数，肉类总产量，规模以上工业总产值现价（万元）等属性，作为分析的对象。

数学建模方法和步骤

数学建模的主要步骤: 第一、模型准备首先要了解问题的实际背景,明确建模目的,搜集必需的各种信息,尽量弄清对象的特征. 第二、模型假设根据对象的特征和建模目的,对问题进行必要的、合理的简化,用精确的语言作出假设,是建模至关重要的一步.如果对问题的所有因素一概考虑,无疑是一种有勇气但方法欠佳的行为,所以高超的建模者能充分发挥想象力、洞察力和判断力,善于辨别主次,而且为了使处理方法简单,应尽量使问题线性化、均匀化. 第三、模型构成根据所作的假设分析对象的因果关系,利用对象的内在规律和适当的数学工具,构造各个量间的等式关系或其它数学结构.这时,我们便会进入一个广阔的应用数学天地,这里在高数、概率老人的膝下,有许多可爱的孩子们,他们是图论、排队论、线性规划、对策论等许多许多,真是泱泱大国,别有洞天.不过我们应当牢记,建立数学模型是为了让更多的人明了并能加以应用,因此工具愈简单愈有价值. 第四、模型求解可以采用解方程、画图形、证明定理、逻辑运算、数值运算等各种传统的和近代的数学方法,特别是计算机技术.一道实际问题的解决往往需要纷繁的计算,许多时候还得将系统运行情况用计算机模拟出来,因此编程和熟悉数学软件包能力便举足轻重. 第五、模型分析对模型解答进行数学上的分析."横看成岭侧成峰,远近高低各不?quot;,能否对模型结果作出细致精当的分析,决定了你的模型能否达到更高的档次.还要记住,不论那种情况都需进行误差分析,数据稳定性分析. 数学建模采用的主要方法有：（一）、机理分析法：根据对客观事物特性的认识从基本物理定律以及系统的结构数据来推导出模型. 1、比例分析法：建立变量之间函数关系的最基本最常用的方法. 2、代数方法：求解离散问题（离散的数据、符号、图形）的主要方法. 3、逻辑方法：是数学理论研究的重要方法,对社会学和经济学等领域的实际问题,在决策,对策等学科中得到广泛应用. 4、常微分方程：解决两个变量之间的变化规律,关键是建立“瞬时变化率”的表达式. 5、偏微分方程：解决因变量与两个以上自变量之间的变化规律. （二）、数据分析法：通过对量测数据的统计分析,找出与数据拟合最好的模型 1、回归分析法：用于对函数f（x）的一组观测值（xi,fi）i=1,2,…,n,确定函数的表达式,由于处理的是静态的独立数据,故称为数理统计方法. 2、时序分析法：处理的是动态的相关数据,又称为过程统计方法. 3、回归分析法：用于对函数f（x）的一组观测值（xi,fi）i=1,2,…,n,确定函数的表达式,由于处理的是静态的独立数据,故称为数理统计方法.

数学建模数据分析题

承诺书我们仔细阅读了中国矿业大学数学建模常规赛论文格式规范和2016年中国矿业大学数学建模常规赛通知。我们完全明白，在竞赛开始后参赛队员不能以任何方式（包括电话、电子邮件、网上咨询等）与队外的任何人（包括指导教师）研究、讨论与赛题有关的问题。我们知道，抄袭别人的成果是违反竞赛章程和参赛规则的，如果引用别人的成果或资料（包括网上资料），必须按照规定的参考文献的表述方式列出，并在正文引用处予以标注。在网上交流和下载他人的论文是严重违规违纪行为。我们以中国矿业大学大学生名誉和诚信郑重承诺，严格遵守竞赛章程和参赛规则，以保证竞赛的公正、公平性。如有违反竞赛章程和参赛规则的行为，我们将受到严肃处理。我们授权中国矿业大学数学建模协会，可将我们的论文以任何形式进行公开展示（包括进行网上公示，在书籍、期刊和其他媒体进行正式或非正式发表等）。我们的参赛队号：25 参赛队员(打印并签名)：1.易阳俊 2.令月霞 3.刘景瑞日期： 2016年 10 月日（请勿改动此页内容和格式。此承诺书打印签名后作为纸质论文的封面。以上内容请仔细核对，如填写错误，论文可能被取消评奖资格。）

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地理信息系统空间分析以及应用探讨

地理信息系统空间分析以及应用探讨发表时间：2018-06-04T17:23:48.057Z 来源：《基层建设》2018年第9期作者：钟石兰 [导读] 摘要：地理信息系统是60 年代中期发展起来的，近年来获得了非常迅速的发展，由于其种类、数量非常多，加上发展变化非常快，因此对地理信息系统的定义也非常多，简单来说，地理信息系统就是利用计算机软硬件进行输入、输出及分析的系统，当前它已经在现代经济活动的方方面面得到了应用，人们对地理信息系统的了解也逐渐深入。南宁市国土测绘地理信息中心广西壮族自治区南宁 530002 摘要：地理信息系统是60 年代中期发展起来的，近年来获得了非常迅速的发展，由于其种类、数量非常多，加上发展变化非常快，因此对地理信息系统的定义也非常多，简单来说，地理信息系统就是利用计算机软硬件进行输入、输出及分析的系统，当前它已经在现代经济活动的方方面面得到了应用，人们对地理信息系统的了解也逐渐深入。本文分析了地理信息系统空间分析方法及其若干应用。关键词：地理信息系统；空间分析方法；应用；空间属性数据库是地理信息系统的核心，要想发挥数据库的作用，就必须展开空间分析、构建应用模型。衡量地理信息系统好坏，不仅要看数据库的数据质量及数据量，同时还要看空间分析功能是否实用、强大，灵活性是不是很高。通常情况下地理信息系统空间分析的专业性和综合性都非常强，其灵活性也很强，对地理信息系统空间分析进行正确理解及运用，可以将其真正的效能发挥出来，从最大程度对空间分析应用潜力进行挖掘。一、地理信息系统空间分析方法最初地理信息系统的研发，主要是为了加强我国自然土地资源的管理，为土地规划工作开展提供更多的便利。地理信息系统属于一种新兴的技术门类，经过长时间众多科研人员的不断努力，地理信息系统发展取得了非常可观的成就，涉及领域也在不断的扩展。人们对于地理信息系统也越来越为重视，该系统的应用性也得到了人们的认可。现阶段，地理信息系统的应用已经不仅仅是局限于土地学领域中，但是该系统仍然是人们开展地学研究最有利的工具。对于地理信息系统的认知，也不在仅仅是将其作为一种有效的工具和手段，而是上升到系统理论概念，以及人们对于世界认知思维模式的转变。地理信息系统对于促进地学研究发展有着积极的影响作用。想要将地理信息系统具有的重要作用充分显现出来，首先需要做的就是进行大型综合数据库的创建，并且添加相应的专家系统和多元化的应用模型，也就是我们经常说到的3s 一体化。随着科学技术的不断发展，我国地理信息系统也会朝着更高的层次进军。地理信息系统种类非常多，尤其是空间分析功能上差异很大，通常情况下地理信息系统空间分析的功能可以通过以下几方面体现：①基于空间特征的几何分析功能，以空间要素定位数据为主要基础，利用数据集合几何分析手段，对空间要素多重属性的特征进行确定；②基于数字图像的分析功能，可以将其看成是图像处理的子系统，其中包括图像增强、恢复及信息提取等功能；③网络分析功能，包括路径选择分析的优化、计算时间与距离、分析多边形叠置等；④地形分析功能，该功能是地学研究中极为常见的一种分析方法，利用该功能可以自动提取地形因子，绘制和分析地表形态自动分类等。二、若干应用 1.空间位置（1）叠置分析。叠置分析是通过叠加至少两层地图要素而得到一个新的要素层，其结果是分割原要素并生成新要素，且新要素中包含原要素的全部属性。据此，叠置分析既可生成新的空间关系，还可联系输入数据层的属性并生成新的属性关系。总体而言，叠置分析是按数学模型计算分析新要素的属性，从而解决用户面临的问题。在城市规划中，建设用地适宜性评价是一种典型的格栅叠置，其通过对用地评定因子图层进行标准化处理、重新分类及加权叠加，从而形成用地适宜性评价结果。对于灾害风险综合评估、城镇发展条件综合评价及生态敏感性综合评价等规划，都可采用多因子叠加分析法来实现叠置分析。在规划中，两期用地的演变亦可进行叠置分析，即：根据土地利用数据，叠置获得两期土地利用的变化图层，用以分析土地利用的变化；根据城市建设用地数据，叠置获得两期建设用地转化的图层，用以辅助规划评估或比选规划方案。此外，还应深入挖掘矢量数据中的叠置分析功能，其中矢量叠置蕴含一种拓扑关系及其包含至少两个矢量图层的并集、交集、属性的空间赋值与关联等功能，如建设量的分区统计便是矢量叠置的具体应用。（2）相关分析。在同一空间范围内，任一小的空间单元都包含多项属性信息，而相关分析的研究内容是对应位置上的属性信息是否具有相关关系及这一相关关系的表现。在相关分析中，通常包括时间域、空间域，两者关注的焦点分别是不同时期同一属性的观测值、同一时期不同属性的观测值。在规划中，相关分析涉及较多的社会领域、自然领域。例如，犯罪高发地的成因分析研究的是在同一地区，犯罪率与家庭收入、教育水平、失业率、租住比例、新迁入居民比例及单亲家庭比例等属性的相关性。在规划中，还可运用相关分析来分析土地利用演变的驱动力。例如，在某一省域的区县范围内，先空间化处理社会经济统计指标，再从土地利用转化的角度开展主成分分析、相关分析、回归分析及因子分析，从而探明引起这一区域土地利用演变的驱动力。 2.空间分布（1）度量地理分布。所谓度量地理分布，其是针对空间数据地理分布特性开展的测度分析，其研究的重点是紧凑度、重心及主流方向。在规划编制中，度量地理分布的典型应用是重心分析，即：在同一范围内，不同时期（不同）建设用地重心的变化；在不同范围内，建设用地重心分布的对比。倘若数据条件允许，可将设施规模、人口密度、开发强度等权重信息加入其中。（2）密度分析。密度分析是先计算空间线、点数据在搜索半径范围内的集聚情况，再对线、点形式的空间数据进行定量化处理，从而得到连续的密度表面。通常而言，密度分析分为点、线及核密度，其中点、线密度是简单密度。在规划编制中，密度分析的应用较为普遍，其中密度指标包括交通设施、河网水系、经济、社会及人口等方面。在统计数据的条件下，密度分析的侧重点是提供空间插值，以细化数据及使无值区域获得模拟数值；在大数据条件下，密度分析可将数据的整体空间结构抽象出来。在密度分析的应用中，实际应用效果随数据精度、分析目标的改变而不同，同时在设置搜索半径时，应进行反复调整、比较和分析，以获得更为稳定的密度分布。密度分析的对象是点、线数据，则对于面状矢量数据或格栅数据，应先通过抽样将其变为点、线数据。例如，对于面状用地图层，应先抽样变为点图层，再从开发强度着手开展密度分析，用以体现不同功能用地具体的空间集聚核心。（3）空间格局分析。对于空间格局分析，其关注的焦点是在点、线、面数据分布中，特定属性值是否具有空间集聚特性，且若具有这一特性，则需明确空间集聚的具体类型。在规划中，空间格局分析的具体应用形式包括：一是平均最近邻分析，其常用来判定开放空间内点事件存在的空间集聚情况，其中点事件包括灾害发生点、每一类营业网点等；二是多距离空间聚类分析，其常用来分析点事件在多尺