GIS空间分布 gis空间分布与变化

如何用GIS制作人口的空间分布图

首先要根据你的问题找到相应的基础数据，比如制造业产值和就业人口的具体数据，其次是你需要制作的范围，比如说是某一个行政区的空间分布，那么就需要收集行政区的空间矢量图，然后将你对应的制造产值和就业人口的数据转化为矢量的点数据，最好是具体到相应的乡镇，或者是具体的空间位置点，然后利用ArcGIS的空间分析工具进行制作

GIS空间分析方法是什么

指在GIS(地理信息系统）里实现分析空间数据，即从空间数据中获取有关地理对象的空间位置、分布、形态、形成和演变等信息并进行分析。

根据作用的数据性质不同，可以分为：

1、基于空间图形数据的分析运算；

2、基于非空间属性的数据运算；

3、空间和非空间数据的联合运算。空间分析赖以进行的基础是地理空间数据库，其运用的手段包括各种几何的逻辑运算、数理统计分析，代数运算等数学手段，最终的目的是解决人们所涉及到地理空间的实际问题，提取和传输地理空间信息，特别是隐含信息，以辅助决策。

扩展资料

空间分析源于60年代地理学的计量革命，在开始阶段，主要是应用定量（主要是统计）分析手段用于分析点、线、面的空间分布模式。后来更多的是强调地理空间本身的特征、空间决策过程和复杂空间系统的时空演化过程分析。

实际上自有地图以来，人们就始终在自觉或不自觉地进行着各种类型的空间分析。如在地图上量测地理要素之间的距离、方位、面积，乃至利用地图进行战术研究和战略决策等，都是人们利用地图进行空间分析的实例，而后者实质上已属较高层次上的空间分析。

参考资料来源：百度百科-空间分析

参考资料来源：百度百科-GIS空间分析

GIS 空间分析

地理信息系统(GIS)具有很强的空间信息分析功能，这是区别于计算机地图制图系统的显著特征之一。利用空间信息分析技术，通过对原始数据模型的观察和实验，用户可以获得新的经验和知识，并以此作为空间行为的决策依据。

空间信息分析的内涵极为丰富。作为GIS的核心部分之一，空间信息分析在地理数据的应用中发挥着举足轻重的作用。

叠置分析(Overlay Analysis)

覆盖叠置分析是将两层或多层地图要素进行叠加产生一个新要素层的操作，其结果将原来要素分割生成新的要素，新要素综合了原来两层或多层要素所具有的属性。也就是说，覆盖叠置分析不仅生成了新的空间关系，还将输入数据层的属性联系起来产生了新的属性关系。覆盖叠置分析是对新要素的属性按一定的数学模型进行计算分析，进而产生用户需要的结果或回答用户提出的问题。

1)多边形叠置

这个过程是将两层中的多边形要素叠加，产生输出层中的新多边形要素，同时它们的属性也将联系起来，以满足建立分析模型的需要。一般GIS软件都提供了三种多边形叠置：

(1)多边形之和(UNION)：输出保留了两个输入的所有多边形。

(2)多边形之积(INTERSECT)：输出保留了两个输入的共同覆盖区域。

(3)多边形叠合(IDENTITY)：以一个输入的边界为准，而将另一个多边形与之相匹配，输出内容是第一个多边形区域内二个输入层所有多边形。

多边形叠置是个非常有用的分析功能，例如，人口普查区和校区图叠加，结果表示了每一学校及其对应的普查区，由此就可以查到作为校区新属性的重叠普查区的人口数。

2)点与多边形叠加

点与多边形叠加，实质是计算包含关系。叠加的结果是为每点产生一个新的属性。例如，井位与规划区叠加，可找到包含每个井的区域。

3)线与多边形叠加

将多边形要素层叠加到一个弧段层上，以确定每条弧段(全部或部分)落在哪个多边形内。

网络分析(Network Analysis)

对地理网络(如交通网络)、城市基础设施网络(如各种网线、电力线、电话线、供排水管线等)进行地理分析和模型化,是地理信息系统中网络分析功能的主要目的。网络分析是运筹学模型中的一个基本模型，它的根本目的是研究、筹划一项网络工程如何按排，并使其运行效果最好,如一定资源的最佳分配，从一地到另一地的运输费用最低等。其基本思想则在于人类活动总是趋向于按一定目标选择达到最佳效果的空间位置。这类问题在生产、社会、经济活动中不胜枚举，因此研究此类问题具有重大意义。

网络中的基本组成部分和属性如下：

(1)链(Links),网络中流动的管线，如街道，河流，水管等,其状态属性包括阻力(Impedence)和需求(Demand)。

(2)障碍(Barriers)，禁止网络中链上流动的点。

(3)拐角点(Turns)，出现在网络链中所有的分割结点上，状态属性有阻力，如拐弯的时间和限制(如不允许左拐)。

(4)中心(Centers)，是接受或分配资源的位置,如水库、商业中心、电站等,其状态属性包括资源容量,如总的资源量；阻力限额，如中心与链之间的最大距离或时间限制。

(5)站点(Stops)，在路径选择中资源增减的站点,如库房、汽车站等,其状态属性有要被运输的资源需求，如产品数。

网络中的状态属性有阻力和需求两项，实际的状态属性可通过空间属性和状态属性的转换，根据实际情况赋到网络属性表中。

1)路径分析

(1)静态求最佳路径:由用户确定权值关系后，即给定每条弧段的属性，当需求最佳路径时，读出路径的相关属性，求最佳路径。

(2)动态分段技术:给定一条路径由多段联系组成，要求标注出这条路上的公里点或要求定位某一公路上的某一点，标注出某条路上从某一公里数到另一公里数的路段。

(3)N条最佳路径分析:确定起点、终点，求代价较小的N�条路径，因为在实践中往往仅求出最佳路径并不能满足要求，可能因为某种因素不走最佳路径，而走近似最佳路径。

(4)最短路径:确定起点、终点和所要经过的中间点、中间连线，求最短路径。

(5)动态最佳路径分析:实际网络分析中权值是随着权值关系式变化的，而且可能会临时出现一些障碍点，所以往往需要动态地计算最佳路径。

2)地址匹配

地址匹配实质是对地理位置的查询，它涉及到地址的编码(Geocode)。地址匹配与其它网络分析功能结合起来，可以满足实际工作中非常复杂的分析要求。所需输入的数据,包括地址表和含地址范围的街道网络及待查询地址的属性值。

3)资源分配

资源分配网络模型由中心点(分配中心)及其状态属性和网络组成。分配有两种方式，一种是由分配中心向四周输出，另一种是由四周向中心集中。这种分配功能可以解决资源的有效流动和合理分配。其在地理网络中的应用与区位论中的中心地理论类似。在资源分配模型中，研究区可以是机能区，根据网络流的阻力等来研究中心的吸引区，为网络中的每一连接寻找最近的中心，以实现最佳的服务。还可以用来指定可能的区域。

资源分配模型可用来计算中心地的等时区，等交通距离区，等费用距离区等。可用来进行城镇中心，商业中心或港口等地的吸引范围分析，以用来寻找区域中最近的商业中心，进行各种区划和港口腹地的模拟等。

缓冲区分析(Buffer Analysis)

缓冲区分析是针对点、线、面实体，自动建立其周围一定宽度范围以内的缓冲区多边形。缓冲区的产生有三种情况：一是基于点要素的缓冲区，通常以点为圆心、以一定距离为半径的圆；二是基于线要素的缓冲区，通常是以线为中心轴线，距中心轴线一定距离的平行条带多边形；三是基于面要素多边形边界的缓冲区，向外或向内扩展一定距离以生成新的多边形。

缓冲区分析是地理信息系统重要的空间分析功能之一，它在交通、林业、资源管理、城市规划中有着广泛的应用。例如：湖泊和河流周围的保护区的定界,汽车服务区的选择,民宅区远离街道网络的缓冲区的建立等。

空间统计分析(Spacial Analysis)

1)常规统计分析

常规统计分析主要完成对数据集合的均值、总和、方差、频数、峰度系数等参数的统计分析。

2)空间自相关分析

空间自相关分析是认识空间分布特征、选择适宜的空间尺度来完成空间分析的最常用的方法。目前,普遍使用空间自相关系数——

MoranI指数，其计算公式如下：

其中：N表示空间实体数目;xi表示空间实体的属性值;x是xi的平均值;Wij=1表示空间实体i与j相邻,Wij=0表示空间实体i与j不相邻I的值介于1与I之间，I=1表示空间自正相关，空间实体呈聚合分布；I=1表示空间自负相关，空间实体呈离散分布；I=0则表示空间实体是随机分布的。Wij表示实体i与j的空间关系，它通过拓扑关系获得。

3)回归分析

回归分析用于分析两组或多组变量之间的相关关系，常见回归分析方程有：线性回归、指数回归、对数回归、多元回归等。

4)趋势分析

通过数学模型模拟地理特征的空间分布与时间过程，把地理要素时空分布的实测数据点之间的不足部分内插或预测出来。

5)专家打分模型

专家打分模型将相关的影响因素按其相对重要性排队，给出各因素所占的权重值；对每一要素内部进行进一步分析，按其内部的分类进行排队，按各类对结果的影响给分，从而得到该要素内各类别对结果的影响量，最后系统进行复合，得出排序结果，以表示对结果影响的优劣程度，作为决策的依据。

专家打分模型可分二步实现。第一步——打分：用户首先在每个feature的属性表里增加一个数据项，填入专家赋给的相应的分值；第二步——复合：调用加权符合程序，根据用户对各个feature给定的权重值进行叠加，得到最后的结果。

GIS空间数据结构类型

    空间数据结构是指空间数据以什么形式在计算机中的存储和管理。在地理信息系统中，常用的空间数据结构有矢量数据结构和栅格数据结构两种。矢量数据结构是利用几何学中的点、线、面及其组合体来表示地理实体空间分布的一种数据组织方式。栅格数据结构是最简单、最直接的空间数据结构，是指将地球表面划分为大小均匀紧密相邻的网格阵列，每个网格作为一个像元或像素由行、列定义，每个像元的位置由行列号确定，通过单元格中的值表示这一位置地物或现象的非几何属性特征（如高程、温度等）。

    栅格数据可以是数字航空像片、卫星影像、数字高程模型、数字正射影像或扫描的地图。栅格数据多应用于大范围小比例尺的自然资源、环境、农林业等区域问题的研究。最常见的矢量数据包括点数据、线数据、面数据，多应用于城市分区或详细规划、土地管理、公用事业管理等方面。

矢量数据和栅格数据的区别

    栅格数据既能表示离散的地理实体，也能表示连续的地理实体，矢量数据则表示连续的地理实体，相比较而言很适合于空间连续数据，如高程、温度、气象、环境等。矢量与栅格数据结构比较如：

矢量数据：

        结构紧凑，冗余度低；数据结构复杂，各自定义，不便于数据标准化和规范化，数据交换困难；便于描述线或边界；多边形叠置分析困难；利于网络、索引分析，提供有效的拓扑编码，对需要拓扑信息的操作更有效；表达空间变化性能力差；图形显示质量好，精度高。软硬件技术要求高，显示与绘图成本较高。

栅格数据：

    结构简单，易于数据交换；难以表达拓扑；叠置分析和地理现象模拟较易；图形数据量大，数据结构不紧凑，需用压缩技术解决该问题；利于遥感数据的应用和分析，便于图像处理；投影转换困难；输出快速，成本低廉；图形质量较低，图形输出不美观，线条有锯齿，需增加栅格数量来克服，但会增加数据文件。

地理信息系统考试题：某县需要获得全县土地酸碱度PH值空间分布情况，用GIS分析过程。谢谢GIS大佬们了！

用GIS分析某县土地酸碱度PH值空间分布情况，可能需要以下过程：

获取或制作该县的土地利用图、土壤类型图、DEM等基础数据。

采集或获取该县的土壤样本，测定其PH值，并将其与空间位置信息关联。

利用GIS软件，如ArcGIS或QGIS，进行空间插值，生成该县的土壤PH值分布图。

对插值结果进行校验和评价，比如使用交叉验证法或误差分析法。

对土壤PH值分布图进行分类、符号化和可视化，以便于观察和分析。

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