实习指导书一

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1、实习指导书邻近区分析与大都市郊区变化分析实验目的1.学习多边形要素、线要素和点要素的邻近区分析；2.学习用RMI指数对大都市郊区的变化进行分析。数据准备1.多边形要素、线要素和点要素数据文件，在ex02・l文件夹里；2.芝加哥、洛杉矶的数据文件，在ex02-2文件夹里。主要内容1.对危险物品存储基地的邻近区进行分析；2.对铁路两侧的邻近区进行分析；3.计算路网密度4.对公园的服务范围进行邻近区分析；5.计算大都市的RMI指数；6.进行大都市郊区的变化分析，并制作专题地图。实验要求1.产生危险品仓库100m、200m>300m的邻近区，并进行显不设置；2.产生铁路的

2、20m,40m的邻近区，并进行显示设置；3.计算选定区域的路网密度；4.用不同距离产生各个公园的服务区范围；5.计算大都市的RMI指数；1.制作大都市郊区变化的专题地图。上机操作步骤一、邻近区分析1.多边形要素的邻近区1）激活dataframe1,“道路”，仅用于地图显示,不参加分析；“仓库”表示某危险品存储基地；2）假设存储基地100m范围内不准有建筑物，也不准堆放易燃易爆物品，周围200m范围内可以有一般建筑物，但仍不能堆放易燃易爆物品，周围300m范围不准建设住宅，以及商业、学校、办公等设施；3）在dataframe1属性里将Map和Display的单位设置

3、为Meters；4）用AnalysisTools/proximity/MultipleRingBufferI具，生成多个环状邻近区，并存储成文件形式；5）打开生成的邻近区文件，添加一个计算面积的字段，然后计算邻近区的面积。2.线要素的邻近区1）激活dataframe2,将Map和Display的单位设置为Meters；2）假设根据当地的要求，沿铁路两侧20m,40m范围内，进行坏境整治、植树，耍求提供专题地图；3）用AnalysisTools/proximity/MultipleRingBufferI具，生成多个环状邻近区，并存储成文件形式，并用Symbology

4、进行设置显示。3.利用邻近区计算道路网密度1）激活dataframe3,将Map和Display的单位设置为Meters；2）计算道路的长度，多边形的周长和面积，用属性表里添加字段，然后计算的方式进行计算；3）产生离开某个区界多边形的邻近区，选用菜单Selection/setselectablelayers,只让“区界”图层为可选，然后选择一个多边形，用AnalysisTools/proximity/Buffer工具，设置-50meter的距离产生一个邻近区文件;4）用菜单Selection/clearselectedfeatures清空选择集，鼠标右键点击刚才生

5、成的邻近区文件，选择selection/selectall,然后选择菜单Iwantto：selectfeaturesfromThefollowinglayer：勾选道路That：intersectThefeatureinthislayer：选择生成的邻近区文件Useselectedfeatures：勾选5）统计出选中道路的长度；6）用identify图标查询出多边形的面积；7）计算路网密度。1.点要素的邻近区1）激活dataframe4,将Map和Display的单位设置为Meters；2）用AnalysisTools/proximity/Buffer工具,对“公

6、园”产生一个距离为lOOOmeters的邻近区，在设置dissolvetype时选择NONE；3）再产生一个距离为500meters的邻近区,在设置dissolvetype时选择ALL；4）按下表对不同的公园产生不同的邻近区，公园名称邻近距离A750B500D1000C1000I750H500G750E750F5005）对“公园”图层产生一个“dism”字段用来设置邻近距离，然后将表中的距离输入；6）用AnalysisTools/proximity/BufferI具，生成邻近区，注意设置:勾选Field选择distn,dissolvetype选择ALL。二、大都市

7、郊区变化分析1.背景资料对比1990年至2000年人口调查数据，可以发现近郊区的人口等级普遍出现下降的趋势，而远郊区的人口等级出现较大的增加。在这个练习中，我们将使用芝加哥和洛杉矶的人口等级数据进行练习。流动分级指数（RankMobilityIndex,RMI）：使用一个城市在两个特定时期的人口等级数据来计算。(R1+R2)其小：M=RMI,R1：城市在时期一的的人口等级，R2：城市在时期二的人口等级。RMI值的范围在・1.0到+1.0之间。负的RMI值表示表示等级降低，而正的RMI值表示等级上升，0值表示等级没有变化。因为较高的等级有着较大的值，所以RMI特别适

8、用于研究郊