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时间:2019-02-06
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1、基于空间分布模型的统计数据空间化体系研究※王晓东,刘慧平,靳翔宇(北京师范大学地理学与遥感科学学院,北京,100875;)摘要:统计数据是GIS重要的数据源之一,统计数据的空间化对统计数据空间分布特征的表现、多源数据融合、基于统计数据的空间分析与决策有比较重要的意义。本文在国内外相关工作的基础上,以北京市朝阳区乡镇统计数据为研究对象,对统计数据空间化模型和方法进行了研究,总结出了一套相对完善的统计数据空间化方法体系,并成功地将该方法体系运用到试验中,实现了统计数据从行政单元到规则网格中的转换。关键词:统计数据空间
2、化,空间分布模式,空间化模型1绪论我国的统计数据是长期以来通过规范地调查、统计而获取的宝贵的数据资源,也是GIS数据的重要来源。目前对统计数据的管理与利用仍存在重视数量关系的分析与描述而忽视了统计现象的地理空间特征、对多源数据缺乏统一管理,数据一致性较差,相互间缺少数据共享机制等问题(任英华,2001)。因此,建立一套标准的可以在全国范围内推广使用的统计数据空间化方法体系,以实现在同一地理空间框架下准确描述各种统计指标的空间分布特征,将统计信息与空间信息集成提供技术方法。统计数据空间化技术可以解决不同分区系统间的
3、数据转换问题,即已知在一种分区系统中统计单元的值,求同一研究区内另一种分区系统下的统计单元的值(Goodchild,1993)。其实质就是按照地理空间信息的数据结构对统计数据的再组织和有效管理。对于统计数据空间化方法的研究,目前国内外尤其是国内大多是围绕人口统计数据展开的,而对于经济、产业、资源等其他类型的数据涉及很少。至今尚未建立一套可以推广使用的相对完善的统计数据空间化方法体系,这也限制了多源统计信息的融合与共享。本文通过对我国现有的统计单元的分析,以北京市朝阳区为例,通过分析统计数据的空间分布模式,探讨不同
4、统计数据的空间化方法,建立了一套基于模型的统计数据空间化技术与方法体系。2空间分布模式及空间化模型统计数据空间化的实质就是采用适宜的空间化方法或模型,将各种统计数据按照其空间分布规律展布到一定尺寸的地理格网上。选择能够充分拟合各种数据分布特征的空间化模型,势必要受到数据分布的空间变异性、集聚性、数据间相互作用等的影响。这就要求在选择转换模型前要对研究对象的空间分布特性进行系统的分析(朱会义,2004)。同时,研究对象的空间分布规律也是评价空间化结果好坏的一个重要标准。空间模式是空间原型和空间模型之间的纽带和桥梁,
5、空间模式为以定量方式解决空间问题提供了一种整体性的思路,通过恰当的抽象,空间模式将空间问题归纳为有限的类型,这些对空间分布的划分均基于地理对象在地理空间中的几何类型和分布的几何特征,并对※通讯作者,email:hpliu@bnu.edu.cn542三维地理空间作了简化的处理。1986年Clark和Hosking提出将空间分布模式分为沿线状要素的离散点、沿线状要素连续分布、面域上的离散点、线状分布、离散的面状分布、连续的面状分布和空间连续分布等7个基本类型(郭仁忠,1997)。地理信息研究中,社会经济数据和自然环境
6、数据常常具有不同的地理单元"即“可变更面元”问题(MAPU)(Openshaw,1979)。处理此问题的根本是空间化模型的选择,也可以描述为“地理空间单元间属性数据的转换过程”(孟斌,2005)。MAPU的研究最早可以追溯到1934年,Openshaw和Taylor(1979)于1979年首次提出此概念,并在1983年详细阐述了这一概念。Flowerdew和Openshaw(1987)明确提出MAPU的概念及其研究的迫切性。当前处理空间转换问题常采用的模型有点与多边形叠加、面域加权、修正的面域加权、最大化保留法等
7、。3统计数据的空间化方法体系由于统计数据通常是以行政区为单元,通过统计、普查、逐级汇总获得,因此,利用GIS表现统计数据的常规方法是:为统计单元建立多边形边界数据库,把统计数据作为这些多边形属性数据进行存储,各种分析和操作均基于一系列统计单元。如对社会经济信息的统计都按行政区划采用连续面状均匀分布的方法,即统计数据在行政单元内平均分布。这种方法显然不符合统计对象在空间上的实际分布规律,很难反映村、镇的真实发展状况及其与自然、生态、环境、城市、交通的相互关系。采用网格的方法则可以避免以上问题。李德仁(2002)等指
8、出了从数字地图到空间信息多级网格的发展趋势,提出在我国西部、农村和城市采用10km×10km、1km×1km、100m×100m网格进行社会经济数据统计。不同分布模式的地理对象需要采用不同的模型和方法进行空间表达。对于此点状分布的统计数据,其空间化方法可采用两种:一种是将基于行政单元(乡镇)收集调查得到的统计数据通过面域加权法实现从源区域(乡镇单元)到目标区域(规则格网)
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