1、第六章 地理信息系统的应用模型,主要内容,本章重点：一般的GIS应用模型及其构建过程和方法,第一节 GIS应用模型概述,一、概念 GIS的应用模型，就是根据具体的应用目标和问题，借助于GIS自身的技术优势，使观念世界中形成的概念模型，具体化为信息世界中可操作的机理和过程。这种模型的构建，不仅是解决实际复杂问题的必要途径，而且也是GIS取得经济和社会效益的重要保证。,二、作用和特点,GIS应用模型是联系GIS应用系统与常规专业研究的纽带 GIS应用模型是综合利用GIS应用系统中大量数据的工具 GIS应用模型是GIS应用系统解决各种实际问题的武器 GIS应用模型是GIS应用系统向更高技术水平发展的
2、基础,三、GIS应用模型的分类 根据所表达的空间对象的不同，可分为： 数学模型：基于理化原理的理论模型，是应用数学方法建立的数学表达式，反映地理过程本质的理化规律。如地表径流模型、海洋和大气环流模型； 经验模型：基于变量之间的统计关系或启发式关系的模型，是通过理化统计方法和观测实验建立的模型，如水土流失模型、适宜性分析等； 混合模型：基于原理和经验的混合模型，它既有基于理论原理的确定性变量，也有应用经验加以确定的不确定性变量，如资源分配模型、位置选择模型等。,按研究对象的时间状态和发展过程，可分为： 静态模型：用于分析地理现象及要素相互作用的格局； 半静态模型：用于评价应用目标的变化影响； 动
3、态模型：用于预测研究目标的时空动态演变及趋势。,根据模型的空间特性，可分为: 非空间模型：主要是对系统中的各种属性数据进行运算。常用的方法有投入产出、计量经济、经济控制论及系统动力学等 空间模型：需要同时对系统中的图形和属性两类数据进行运算，一般要比非空间模型复杂些,二、GIS应用模型的构建 目的导向分析以目标为导向的规划定义过程： 将要解决的问题与专业知识相结合，从问题开始，一步步推导出解决问题所需要的原始数据、精度标准、模型的逻辑结构和方法步骤。 数据导向操作以数据为导向的的实际操作过程： 将已形成的模型逻辑结构与GIS技术相结合，从各类数据开始，一步步将数据转换成问题答案，必要时还需要进
4、行反馈和修改，直到取得满意的结果，最后以图形或图表形式输出最终结果。,2019/10/8,9,需要解决的问题,多元数据收集,规划定义过程,应用操作过程,问题的定义 分析/联合,问题的实质 证据/数据/假设,问题的概念 概念/要素/方法,解决问题的数据数据源/数据集,数据库建立 数据输入/格式化,问题数据子集 提取/综合,问题求解 统计计算/模型分析/空间分析,问题答案 验证/解释/表达,用GIS求解问题的基本流程（陈述彭）,（一）应用模型的建模步骤 明确分析的目的和评价准则 准备分析数据 空间分析操作 结果分析 解释、评价结果（如有必要，返回第步） 结果输出,Eg1：道路拓宽改建过程中的拆迁指
5、标计算 （1）明确分析的目的和标准 分析目的：计算由于道路拓宽而需拆迁的建筑物的房产价值 道路拓宽改建的标准：道路从原有的20m拓宽至60m；拓宽道路应尽量保持直线；部分位于拆迁区内的10层以上的建筑不拆除。,（2）准备分析数据本例需要涉及两类信息:一类是道路现状图；另一类为分析区域内建筑物分布图及相关信息。 （3）进行空间分析操作选择拟拓宽的道路，根据拓宽半径，建立道路的缓冲 区，形成缓冲区多边形图层。将此缓冲区多边形图层与建筑物分布图层进行拓扑叠加，产生一幅新图，此图包括所有部分或全部位于拓宽区内的建筑物信息。,（4）进行结果分析首先对全部或部分位于拆迁区内的建筑物进行选择，然后将部分落入
6、拆迁区且楼层高于10层以上的建筑物从选择组中去掉，并对道路的拓宽边界进行局部调整。最后对所有需拆迁的建筑物进行拆迁指标计算。 （5）将分析结果以地图和表格的形式打印输出,Eg2：洪水淹没损失分析 （1）明确分析的目的和标准 分析目的：估计住宅用地被洪水淹没而造成的损失； 分析标准： 洪水水位的相对高程为500米； 损失的大小和居民的财产、地基的稳定性有关。,（2）准备分析数据 数字化的地块多边形地图。每个地块均有土地使用、可遭损失的财产状况（简称估计财产）、不同地基类型等属性。地块多边形属性表中有地均财产这一项，地均财产=估计财产/地块面积。对每一类地基，可估计其稳定性，并估计房屋倒坍的可能性
7、，称损失系数。 数字化的等高线地形图,（3）进行空间分析操作 将地块多边形和高程多边形叠合，产生地块高程多边形图和对应的属性表； 在地块高程属性表中选择高程500，土地使用性为住宅（R1、R2）的记录和地基损失系统对照表连接，获得新的地块高程属性表。估计损失=面积地均财产损失系数； 从表可知，当洪水淹没了500米以下的地区时，每个地块财产的大致损失状况； 对地块 高程图按对应属性进行分类，得到洪水淹没损失分布图。,地块多边形图 地块属性表,地形等高线及其组成的多边形 地形高程表,地基稳定性损失表,地块和地形叠合后的多边形 洪水淹没损失估计,损失估计表分析结论表,（二）应用模型建模的途径 利用G
8、IS系统内部的建模工具：利用GIS软件的宏语言（VBA等）、应用函数库（API）或功能组件（COM）等开发所需的空间分析模型。这种建模方法充分利用GIS软件本身的资源，模型建造和开发的效率比较高； 利用GIS系统外部的建模工具：如利用Matlab和IDL等； 独立开发实现一个GIS应用软件系统,（三）应用模型建模的方法制图建模,通过作用于原始数据和派生数据的一组顺序的、交互的空间分析操作命令，对一个空间分析过程进行的实现模拟。 制图建模的结果是一个应用模型，它是对空间分析过程及其数据的一种图形或符号表示，目的是帮助分析人员组织和规划所要完成的分析过程，并逐步指定完成这一分析过程所需的数据。制图
9、建模也可用于研究说明文档，作为分析研究的参考和素材。 制图建模的实现方法采用空间分析流程的逆过程，即从空间分析的最终结果开始，反向一步步分析为得到最终结果，需要采用哪些空间分析方法？哪些数据是必需的？并确定每一步要输入的数据及这些数据是如何派生的？,公园选址模型：人口密度，现有公园位置,ArcGIS可视化制图建模工具,根据城镇土地的经济和自然属性及其在社会经济活动中的地位和作用，对其使用价值进行综合分析，揭示土地质量的地域差异，评定城镇土地级别，以及以土地级别为基础，选择适宜的样点资料和估价方法，分别测算商业、住宅和工业用地基准地价，为合理利用城镇土地提供依据。,第二节 土地定级估价模型,一、
10、技术路线,二、土地定级估价模型,土地定级空间单元的生成方法 采用基于栅格的评价单元，大小一般可选实地距离为10m10m。 土地定级空间单元分值的产生方法 土地定级的影响因素和因子很多，除部分因子可以根据外业调查资料的区域划分直接赋值外，大部分因子需要利用GIS空间分析方法。 土地理论级别分级界限的确定方法 首先依次计算1100间各分值的栅格个数和频率数，形成定级总分值频率直方图；然后依据其曲线变化趋势，选用等差、等比、标准差、样本分级、有序聚类分级等方法，由计算机自动分级，最后输出土地级别图。,三、应用实例江苏省镇江市土地定级信息系统,第三节 适宜性分析模型,适宜性分析是指土地针对某种特定开发
11、活动的分析，这些开发活动包括农业应用、城市化选址、作物类型布局、道路选址、选择重新造林的最适宜的土地等。因此，建立适宜性分析模型，首先确定具体的开发活动，其次选择其影响因子，然后评价某一地域的各个因子对这种开发活动的适宜程度，以作为土地利用规划决策的依据。,设有某项评价目标或开发活动T，该T对应一组影响因素X1,X2,Xm；每个因素对应一组参评因子x1,x2,xl，每个因子有一组属性v1,v2,vn; 因此，每个因素对应一个属性集Vi:显然，每个因素的属性集都是一个对指定的T从优到劣的全序集，且满足： 各个参评因子及其属性值的取得由数据库提取或由GIS空间分析软件生成。,一、一般形式,式中:
12、P为Xi对T的贡献函数值；W为Xi对T的权重值。 P值的确定方法为：将各因子最适宜的指标值定为贡献函数值l00，将各因子最不适宜的指标值定为贡献函数值0，在这之间，指标值与函数值按线性关系计算和确定。,各个因素按其属性集的优劣，可用下列矩阵表示:,有了上述矩阵数据和GlS功能的支持，可以求取基于栅格单元的评价分值：然后，根据使G(Pji)=1-|R(T)-Pji/100 |的值为最大时的P所对应的j,即为所求的某个T的适宜级Sj。显然，当适宜级为S2或S3时，必须同时确定其限制性因子。限制性因子的计算公式为：,二、应用实例某地区的玉米种植用地评价,评价对象 通过评价将研究区分出不同的适宜等级：
13、S1（最适宜）、S2（次适宜）、S3（临界适宜）和N(（不适宜）。 评价方法 采用基于GIS的土地质量评价法，即将玉米作物生长有关主导生态条件与土地质量（供水、供肥）相比照，从而评定土地的适宜性等级。,评价过程 评价对象生态条件调查。评价对象玉米属于禾本科，为一年生草本，其主导生态条件例如：性喜高温，需水量大，要求土壤肥沃和土层疏松，其根系伸展要求防止土壤侵蚀等。 确定评价对象的影响因素和因子。根据将玉米作物生长有关的生态条件与土地质量相比照，除了温度可通过季节调节外，其他影响因素和因子如图所示：,利用GIS生成影响因素数据。 例如供水有效性，其影响因子为水源和土层厚度，它们对供水和保水有效性
14、的属性集如下方左表所示。根据左表和相应的空间数据，通过下方右图所示的GIS操作过程，可以有效生成基于栅格单元的供水条件等级数据文件Q1。同理，可以生成供肥条件数据文件Q2、供氧条件等级数据文件Q3和土壤侵蚀等级数据文件Q4。,供水影响因子及属性分级,GIS生成供水供水因素数据的操作过程,计算各因素的权重和贡献函数值。 权重Wi的计算方法为： 首先将各影响因素按其对评价对象重要性的不同，进行由小到大的排队；其次确定Qi+1对Qi的重要性程度Vi+1,i用倍数表示，并令V1,0 1，其结果如下表所示。最后按下列公式计算各因素的权重：,式中， U1 = V1,0 , U2 = V2,1V1,0 ,
15、，Ui = Vi,i-1Vi-1,i-2 V1,0 所以和土地质量影响因素Qi对应的权重分别为w1=0.67 ,w2=0.17, w3=0.08, w4=0.08。,贡献函数值可以按照影响因素的级别来确定。 例如，如果将各因子最适宜的指标值定为贡献函数值100，将各因子最不适宜的指标值定为贡献函数值0，当影响因素分为4级时，则各因素的P值分别为:P1i=100, P2i=67, P3i=33, P4i=0 根据各因素的权重与贡献函数值的关系式，可以建立各因素的评价指标表，该指标表与不同土地质量的数据文件Ri相结合，为土地适宜性评价提供依据。,计算机适宜性评级 按照上表将栅格各因素级别转换为指标
16、值（贡献函数值），求出各栅格贡献函数值总和R（T）。根据使G(Pji)=1-|R(T)-Pji/100|的值为最大时的P所对应的j，即为所求的对T的适宜性等级Sj。,第四节 发展预测模型,一、一般介绍 概念：发展预测是指利用已有的存储数据与系统提供的手段，对事物进行科学的数量分析，探索某一事物在今后可能的发展趋势，并做出评价和估计，以调节、控制计划或行动。如人口预测、资源预测、社会经济发展预测等。 预测方法：分为定性、定量、定时和概率预测。地理信息系统一般采用定量预测。它利用系统存储的多目标统计数据，由一个或几个变量的值，来预测或控制另一个研究变量的取值。具体的数学方法有：移动平均数法、指数平
17、滑法、趋势分析法、时间序列分析法、回归分析法、灰色理论预测法等。,二、应用实例城市人口和劳动力预测,（一）人口预测模型,式中：Pt第t年人口数；Pt-1第 t-1年人口数； 人口出生率； 人口死亡率；W净迁入人口数。 设根据研究地区一组人口统计数据的分析，得12.5%,6.5，将基年定为1985年，并且P0=612.7万人。设每年净迁入该研究地区的人口数为W=5万人。则 于是可得到规划期的人口预测数。,同理，根据劳动力预测方程: 式中: L(t)为第t年劳动力状态向量；LW(t)为第t年劳动力迁移向量； LR(t)为劳动力存留系数矩阵，即式中下标表示劳动力的年龄; r代表分年龄层的劳动力存留比
18、率。,于是，得到研究地区规划期劳动力的预测数将这些结果与表示每个镇、市中心点的x、y坐标联系起来，便得到一组点的数据，这组数据加上研究地区的边界数据，输入GIS软件，便可输出一幅人口发展预测图。,美国各州1980,1990,2000年的人口分布及2005年人口预测柱状图,美国各州1979,1989,2000年的家庭收入及2005年家庭收入预测柱状图,美国各州2005年年龄结构预测柱状图,第五节 区位选择模型,一、一般介绍 区位选择是指按照规定的标准，通过空间分析的方法，确定厂址、电站、管线，或者交通路线等的最佳位址或路径。 区位选择考虑的标准一般包括环境、工程和经济三个方面。 一般建立的区位选
19、择模型分为： 数据准备阶段 因子研究和综合影响的评价阶段 选址分析阶段,二、一般的区位选择模型,（一）数据准备阶段 在数据准备阶段，要建立专家咨询组，明确选址的要求，选择影响因子，进行区位选择的数据准备。确定区位分析的格网单元的数据记录如图所示：V1,V2,Vn分别表示高程、土壤、表面地质、水域、易泛区、湿地、森林覆盖等,（二）综合影响评价阶段 综合评价阶段的任务是按照工程和经济可行性的要求，建立选址条件、综合评价的标准和算法。如：式中：S为坡度5%；C为开发成本适宜；F为离开居民区远近；L为地耐力坚固；E为环境质量优良。 于是，根据各个影响因子可以进行综合影响评价。,开发成本的计算根据区域单
20、元的影响因子和选址路线的距离进行。如：CA到CB的成本，可按下式计算: 成本=DAA区因子+ DBB区因子,（三）区位选择分析阶段 任务：实施区位的选择，并对结果进行分析评价。 运行过程： 根据综合影响的评价数据建立相邻单元关系图，由相邻单元关系图，通过交点之间数据的比较，建立顶点连接图； 由顶点连接图可以算出各边的权值，由此可以建立对应于顶点连接图的权矩阵W=Wij，其中：元素Wij为图中边eij的权，当i，j间有边连接时，Wij0；无边连接时，Wij=；当i=j时，Wij=0；对于无向图，Wij=0（ij）， 输入W，并设待确定的最短路径的起始节点为K，终点为L，可根据Dijkstra算法
21、进行最短路径计算，从而得到最低成本的路径I-B-K-D-M-F-O-H； 通过区域单元的连接，得到路径位置，再经过裁直处理，得到优化后路径位置。,第六节 交通规划模型,城市交通模型包括城市交通发生量预测，出行分布预测和交通量最优分配三个部分。目前，普通采用的是OD（出行端点）调查的方式了解城市交通的发生、分布和规划分析。,该模型采用因果分析法，综合考虑影响交通发生量发生的各因素，用回归分析法建造多因素相关回归方程。 设有n个居民小区，m种出行目的，L个影响因素。rij为区域i居民第j类出行目的的出行发生率， 为区域i居民第j类出行目的的第k个影响因素，则构造回归方程： 及出行交通发生量： 其中
22、，第j种出行目的的交通发生量： i小区的交通发生量即为： 式中：a0，ak由回归分析确定； 可以取平均每户就业率、到出行目的地距离、家庭收入水平等。,一、交通发生量预测模型,出行分布包括出行方向、出行数量以及出行工具的空间分配。以下主要考虑以居民区为出发点的出行分布情况。 设 为从i居民区到j出行目的地用k种交通工具的交通量。则一般的出行分布预测模型为： 式中：Ai为与i居住区有关的比例因子； Bj为与j居住区有关的比例因子；Oi为与i居住区的总出行量； Dj为与j区域的吸引力测度； 为i与j区域间的离散性测定；,二、出行分布预测模型,交通量在交通网络中的最优分配，对于客流，往往采用最短路径算
23、法，以出行距离最小为原则，求出各居住小区到各出行目的地的出行量。对于货流，一般采用线性规划中的运输模型。,三、交通量最优分配规划,（一）平衡运输模型与不平衡运输模型 以Xij表示待求的从地点i到j的最佳运输量并由模型求解得出。Dj表示地点货物可供数量或生产量，Cij表示从i地运到j地的单位产品运输成本。给出以下约束：生产量约束：消费量约束：目标函数，总运费最省：由于假定生产量严格等于消费量，称为平衡运输模型。如果即要求全部消费量小于生产量；全部生产量大于消费量，称为不平衡模型。,（二）交通量分配模型,是以引力模型为基础的分配模型，建模时需要考虑以下因素： 道路功能的合理划分 交通流对速度的要求
24、 道路使用的经济性 对交叉道路流量的限制,城市综合交通规划分析，是以交通工程理论为依据，进行现状交通调查数据的统计分析和远期交通流的模拟预测，为确定城市用地布局和优选规划路网提供定量的决策依据。,第七节 地球科学模拟模型,一、一般介绍 地球科学模拟模型是应用计算机、数字模拟技术及综合分析方法来模拟地理过程或现象，如气候变迁，沙漠化过程、土地退化过程、湖泊沼泽化、河道冲淤、沙嘴发育，以及土壤侵蚀等，使受多个因素共同影响，且需要经过若干年才能完成的地理过程，采用计算机模拟模型，只需几分钟就能得出类似的结果，为资源开发、国土整治、水土保持、工程论证等提供依据。,二、应用实例土壤侵蚀的模拟模型,基本步
25、骤： 确定土壤侵蚀的数值分析模型，根据模型确定影响土壤侵蚀的因子，这些因子必须能够反映不同的土壤性质，不同的坡面形态，以及不同的植被条件等； 选择格网尺寸，建立各个影响因子的栅格数据文件； 将多种信息加以复合，确定研究地区土壤侵蚀量的各种不同等级，为制定区域的水土保持规划提供依据。,（一）确定土壤侵蚀的数值分析模型,土壤侵蚀（soil erusion）指土壤受风力、降水、耕作等外力作用而耗损的现象。土壤侵蚀的数值分析模型随具体区域而不同，美国普渡大学曾根据30余个观测站的数以万计的资料，用电子计算机加以分析，得出下列通用的土壤流失方程。式中：A为土壤流失量， ; R为降雨侵蚀力;K为土壤可蚀性
26、;L为坡长;S为坡度;C为植被覆盖度；P为土壤侵蚀控制措施。,（二）设计土壤侵蚀数据处理流程,根据模型确定的土壤侵蚀因子，研究各个因子的计算或提取所根据的数据源和方法，数据组织和编码方式，然后拟定具体的数据处理流程。,（三）土壤侵蚀图的输出,根据计算土壤侵蚀贡献的公式，将各网格的土壤侵蚀量换算为土壤侵蚀贡献量。流域内各网格土壤侵蚀贡献量之和等于流域年均产沙量，并应等于流域出口断面实测的年均输沙量。 在求取流域年均产沙量前，首先要提取流域边界，然后将流域边界文件与土壤侵蚀量的栅格数据文件进行叠合，结果流域边界外的栅格值均为零，流域内的栅格值被保留，这样计算流域产沙量时不再受流域外数值的影响，最后将栅格的土壤侵蚀贡献量，按照拟定的分级方法，并且不同等级的贡献量以不同色调的符号表示。 如果根据试验区的土地利用方式、土层厚度、土壤性质和降水特点，确定区域的土壤流失容许量，例如设T=0.8kg(m2a) ，则根据区域的年平均土壤侵蚀量减去土壤侵蚀容许量，结果大于零的栅格，表示其土壤侵蚀已超过容许限度，便得到土壤侵蚀超限区域分布图。,作业：绘制实验五中的B、C实验操作流程和算子。,
