DBMS中GIS组件和空间统计分析软件集成

一、引　言过去的十多年里 ,在改善ＧＩＳ的空间分析能力上科研有了很大的发展 ,像主成份分析、点模式分析和Ｋｒｉｇｉｎｇ等高级的空间分析程序已经集成到Ａｒｃ/Ｉｎｆｏ和ＩＤＲＩＳＩ等大型的商业ＧＩＳ软件中。尽管取得了这些进步 ,但要把ＧＩＳ转变成空间分析平台仍然需要做大量的工作。ＧＩＳ和统计分析集成的发展战略在实际应用中有着较大差别 ,具体有下面四种 :( 1)专门的空间分析软件 ;( 2 )现有的ＧＩＳ软件和统计软件自由结合 ;( 3)现有ＧＩＳ函数嵌到统计软件 ;( 4 )空间统计分析功能全部集成到ＧＩＳ。第一种 ,即从头开始开…     

基于GIS的贝叶斯统计推理技术在印度野牛生境概率评价中的应用

目前,ＧＩＳ技术已被广泛应用在野生动物生境研究中。但是,作为空间数据分析和处理工具,ＧＩＳ缺乏进行启发式推理的能力。因此,与擅长于此的贝叶斯统计推理技术相结合则是解决这一问题的重要途径。以西双版纳纳板河流域生物圈保护区为试验区,综合应用ＧＩＳ技术和多元统计技术建立印度野牛生境的两个逻辑斯蒂多元回归模型：趋势表面模型和环境模型,第一个模型的自变量是位置坐标,第二个模型的自变量是一组环境因子,然后应用贝叶斯统计合并这两个模型产生贝叶斯综合模型。结果表明,贝叶斯综合模型优于环境模型,可应用于野生动物生境概率评价。     

基于GIS的贝叶斯统计推理技术在印度野牛生境概率评价中的 …

目前,ＧＩＳ技术已被广泛应用在野生动物生境研究中。但是,作为空间数据分析和处理工具,ＧＩＳ缺乏进行启发式推理的能力。因此,与擅长于此的贝叶斯统计推理技术相结合则是解决这一问题的重要途径。以西双版纳纳板河流域生物保护区为试验区,综合应用ＧＩＳ技术和多元统计技术建立和印度野牛生境的两个逻辑斯蒂多元回归模型：趋势表面模型和环境模型,第一个模型的自变量是位置坐标,第二个模型的自变量是一组环境因子,然后应用     

森林火灾后生态变化遥感监测评价模型的构建方法研究

通过攀西林区云南松林的一系列旧火烧迹地的更新恢复和生态变化的遥感调查，对各生态因子的空间分布特征及生态变化的影响规律进行分析，确定了评价因子（变量）及其评价标准，利用遥感信息，以及地形、土壤、林分和林木受害程度等要素的８个因子的模糊综合评判结果和火烧年限等为变量，通过多组数据的多元统计分析，建成森林火灾后生态变化遥感监测评价模型，经野外调查结果验证分析，达到了预期的攻关目标。为使该模型能适应森林生态遥感监测运行系统的需要，对各监测因子数据的获取、植被指数的提取等方面进行了深入的方法探索。     

基于遥感和GIS的辅助规划模型—以珠江三角洲可持续土地开发为例

提出利用遥感和ＧＩＳ来获得合理的城市发展布局和减少浪费土地资源的新方法。该模型是根据环境经济学资源分配原理和可持续发展理论,通过遥感和ＧＩＳ的综合来实现。模型的核心就是保证在时间和空间上合理地安排土地资源。由此评价了珠江三角洲东莞市近年来的土地开发,获得了有意义的结果。并通过模型的运算,给出了规划期内的土地利用的优化方案,以减少浪费土地资源的现象。     

昌吉州人居环境适宜性评价研究

以1 km×1 km栅格为基本单元,选取地形、植被指数、水文、交通等因子,利用GIS的叠置分析、缓冲区分析、密度分析等空间分析技术,采用单因子评价和综合评价模型,对昌吉州人居环境适宜性进行定量综合评价分析,对其城镇化发展具有重要的指导意义。     

基于空间数据库的山东城镇发展水平的空间统计分析

基于GIS空间数据库,对山东省108个城镇的综合发展水平进行了空间统计分析。首先选用了反映城市综合发展水平的14项指标,并进行了主成分分析,得出反映城镇综合发展水平的综合指标,并分析了山东省各城镇的综合发展水平与分布状况。然后利用该综合指标,对各个城镇进行了空间统计分析,通过计算全局空间自相关指标,分析认为山东省各城镇综合发展水平总体上未呈现空间相关关系;通过计算局部空间自相关指标,分析认为山东省68.5%的城镇分布存在非相似空间集聚特征。     

基于GIS-SD的大连湾水污染时空模拟与调控策略研究

大连泫可持续发展的矛盾是一个动态现象,同时这些矛盾也涉及到空间因子（例如,污染物浓度分布与环境功能区划等）。为了探讨和模拟各种发展方案（不同的经济增长和城市化）的矛盾机理,将系统动力学（ＳＤ）方法和地理信息系统（ＧＩＳ）方法结合起来,提出了一个新的可操作的ＧＩＳ－ＳＤ结合的概念框架,建立了大连湾水污染与控制系统模型,并进行了时空模拟和调控策略研究,模拟了该区域的不同增长计划（方案）对海域环境环境质     

地理信息系统的数据模型与系统结构

数据模型是描述数据内容及其相互关系的工具，它是数据库设计的核心问题之一。空间数据相对于一般事务性数据具有数据量大和更加复杂的特点，因此，地理信息系统（ＧＩＳ）中空间数据模型的研究显得尤为重要。商业化的ＧＩＳ一般采用关系数据模型，而关系数据模型缺乏表达空间实体及其相互关系的能力，因此形成了图形库与属性库相分离的ＧＩＳ系统结构。这种结构不便于空间实体的整体管理。为解决这一问题，人们探索了扩展的关系模型和面向对象的数据模型。本文介绍了这三种ＧＩＳ数据模型及其与之对应的三种系统结构，分析了这些模型与系统结构的优越性和不足之处，并揭示了数据模型与系统结构之间的内在关系。     

统计分析模型管理工具实现及其在空间辅助决策系统中的应用

本文分析了统计分析模型在空间辅助决策系统应用中存在的问题,以统计学知识为基础,借鉴软件发展的新技术,提出了统计分析模型管理工具实现策略,着重论述了如何实现统计分析模型管理工具、模型的存储方法以及应用接口,并给出了该工具的应用实例。该工具能够动态管理各种统计分析模型、管理统计数据以及统计分析结果显示表达等功能,在应用方面提供了工具型与服务型的两类应用接口,可以满足不同应用层次的用户需求,使统计分析模型可以更加方便的应用到空间辅助决策系统中。     

北京市城市扩展空间格局变化监测与分析

本文基于地理国情监测数据，结合同期城市经济、人口等统计数据，利用高分辨率卫星遥感影像数据提取北京市建成区边界要素。采用地理国情与城市空间扩展相融合的监测分析模型及相关评价指标开展空间格局变化分析研究，揭示北京市2000—2017年间城市扩展的空间格局及其变化规律，并对其变化原因进行分析。其成果可为北京市科学规划与可持续发展提供决策依据。     

基于生态足迹的江西省可持续发展评价

针对可持续发展定量评价问题,该文提出了将具有空间分析优势的GIS技术与具有定量分析特色的生态足迹理论相结合的方法,并将该方法用于江西省可持续发展评价。文章利用1990年、2000年、2008年3个时期的统计数据与空间信息数据,分别从全区域与其子区域两个层次,计算了生态足迹、生态承载力与生态赤字(盈余)。分析表明,江西省在3个时期均出现了生态赤字,且持续增大,全流域的可持续性向不利的方向发展。在各子区域中,可持续发展水平较差的区域有新余市、萍乡市;较好的区域有赣州市、上饶市。空间分布方面,可持续发展水平较高的区域主要分布在南部与东部,较低的区域主要分布中部与东北部。     

统计信息与空间信息按地理格网集成的方法研究

统计信息是区域可持续发展中的重要信息资源,涵盖了人口、农业、工业、经济等各类数据。采用GIS技术,有效地实现统计信息与空间信息的集成管理是区域可持续发展的重要保证。本文在分析了GIS中常用的集成方法基础上,提出了通过统计信息的“空间化”实现两者集成的方法,并以人口为例,详细论述了通过“空间化”实现人口数据与空间数据的集成过程。通过这种集成,可以高效地利用GIS的分析功能实现统计信息的管理、分析、显示。     

空间统计分析的环境质量评价应用

本文阐述了空间统计分析方法的基本原理,介绍了判断空间关联显著性的相关指标及其计算方法,并将空间统计分析方法应用于环境质量评价领域,探索区域环境质量在空间上的分布特征,挖掘环境质量数据中的空间关联关系。结合惠州市2008年空气现状调查中的硫酸盐化速率数据进行分析,结果表明,该数据在整体上存在显著的空间自相关和聚集模式;在局部层面存在三个统计显著性较高的聚集区。由此可知,空间统计分析方法能有效地挖掘环境质量数据中的潜在关联关系,为环境质量评价提供十分重要的统计依据。     

北京市土地资源和建设用地综合决策分析平台

本文通过对建设用地资源潜力评价体系的研究,建立了适用于北京市的建设用地资源潜力评价体系:制定了"先筛选,后评价"的建设用地评价思路和工作流程。建立了可利用建设用地筛选模型;在理论构建的基础上,综合利用GIS技术,开发建立了北京市土地资源和建设用地综合决策分析平台。研究发现只有保障了空间数据质量,可利用建设用地资源潜力评价的准确性和可持续性才能得到根本保证。     

Understanding the Combined Impacts of Aggregation and Spatial Non‐Stationarity: The Case of Migration‐Environment Associations in Rural South Africa

Socio‐demographic data are typically collected at various levels of aggregation, leading to the modifiable areal unit problem. Spatial non‐stationarity of statistical associations between variables further influences the demographic analyses. This study investigates the implications of these two phenomena within the context of migration‐environment associations. Global and local statistical models are fit across increasing levels of aggregation using household level survey data from rural South Africa. We raise the issue of operational scale sensitivity, which describes how the explanatory power of certain variables depends on the aggregation level. We find that as units of analysis (households) are aggregated, some variables become non‐significant in the global models, while others are less sensitive to aggregation. Local model results show that aggregation reduces spatial variation in migration‐related local associations but also affects variables differently. Spatial non‐stationarity appears to be the driving force behind this phenomenon as the results from the global model mask this relationship. Operational scale sensitivity appears related to the underlying spatial autocorrelation of the non‐aggregated variables but also to the way a variable is constructed. Understanding operational scale sensitivity can help to refine the process of selecting variables related to the scale of analysis and better understand the effects of spatial non‐stationarity on statistical relationships.     

Web GIS在水质信息系统中的应用研究

目前雪野水库水质监测与评价采用现场采样,实验室分析的人工方法,针对该方法不能反映水质指标在空间和时间上的分布状况问题,本文提出了基于Web GIS的水质信息系统设计方案。水质数据采集设备将采集到的水质信息利用移动网的GPRS无线网络可以及时发送到数据处理和监控中心,系统充分发挥GIS在水质评价中的优势,自动完成评价过程。评价结果可以生成水质污染专题图,直观显示水库水质的时空分布状况。Web GIS强大的空间分析与统计功能为水质信息管理的标准化、网络化、空间化提供了有效的工具。     

基于元胞自动机复合模型的土地利用演化模拟——以北京市海淀区为例

为了在土地利用空间格局演化模拟的基础上,为未来城市土地利用规划及管理提供更为科学合理的决策依据,本文以北京市海淀区1996年、2002年及2008年3期土地利用数据为数据源,重点采用元胞自动机复合模型CA-Markov模型与多标准评价方法相结合的手段,构建元胞转移数量规则及空间位置转化规则,并分别构造3种不同大小的元胞邻域集合,进行土地利用格局的模拟及预测。试验中2008年土地利用模拟结果与实际土地利用数据Kappa系数高达0.856 1,表明CA-Markov模型结合多标准评价方法的模拟手段可行性较高,同时元胞邻域空间大小对模拟结果的精度有明显的影响。土地利用结构数据及模拟预测结果表明城市集约化现象明显,建设用地迅速扩张,占用大量耕地、园地用地,因此迫切需要促进城市土地利用的可持续发展。     

Monitoring sustainability in tropical forests: how changes in canopy spatial pattern can indicate forest stands for biodiversity surveys

Sustainable management of tropical forests has been identified as one of the main objectives for global conservation and management of carbon stocks. Toward this goal, managers need tools to determine whether current management practices are sustainable. Several international initiatives have been undertaken for the development of criteria and indicators to aid managers in moving toward sustainable practices. Despite these efforts, the question of how to apply and assess indicators remains to be answered from an operational, field-based perspective. Field surveys are expensive and time-consuming when management areas are large and in the face of logistical constraints. Thus, there is a need for an approach to prioritization. We sought to determine whether satellite imagery can be used, in conjunction with standard forest management data, to identify and rank priority areas for field surveys of bioindicators. The study area in Costa Rica, in forest areas managed by the Fundacion para el Desarrollo de la Cordillera Volcanica Central (FUNDECOR), was imaged by the Landsat-5 Thematic Mapper in 1986 and 2001. Through spatial statistical analysis applied to the wide dynamic range vegetation index, we were able to quantify and rank changes in canopy spatial structure. The resulting categories can be used by forest managers to identify which areas are in need of field surveys. More generally, we show how to generate a moving baseline for change analysis and evaluate for significant deviations in spatial structure.