第六章地理信息系統(tǒng)的應用模型

第六章地理信息系統(tǒng)的應用模型第一頁，共二十九頁，編輯于2023年，星期五第一節(jié)GlS應用模型概述

一、GIS應用模型的分類1.根據(jù)所表達的空間對象分為：理論模型，又稱為數(shù)學模型：是應用數(shù)學分析方法建立的數(shù)學表達式，反映地理過程本質(zhì)的理化規(guī)律，如地表徑流模型、海洋和大氣環(huán)流模型等;經(jīng)驗模型：基于變量之間的統(tǒng)計關系或啟發(fā)式關系的模型，是通過數(shù)理統(tǒng)計方法和大量觀測實驗建立的模型，如水土流失模型、適宜性分析模型等;混合模型：模型中既有基于理論原理的確定性變量，也有應用經(jīng)驗加以確定的不確定性變量，如資源分配模型、位置選擇模型等。第二頁，共二十九頁，編輯于2023年，星期五按照研究對象的瞬時狀態(tài)和發(fā)展過程，可將模型分為靜態(tài)、半靜態(tài)和動態(tài)三類。靜態(tài)模型用于分析地理現(xiàn)象及要素相互作用的格局;半靜態(tài)模型用于評價應用目標的變化影響；動態(tài)模型用于預測研究目標的時空動態(tài)演變及趨勢。

第三頁，共二十九頁，編輯于2023年，星期五二、GIS應用模型的構(gòu)建1.GIS環(huán)境內(nèi)的模型建造。指應用者利用GIS軟件的宏語言(如ARC/INFO的AML和System9的ATP等)發(fā)展各自所需的空間分析模型。這種模型法是將由GIS軟件支持的功能看作模型部件，按照分析目的和標準，對部件進行有機的組合。因此，這種構(gòu)模法能充分地利用GIS軟件本身所具有的資源，模型建造和開發(fā)的效率比較高。2.GlS外部的模型建造。這種方法是基于應用GIS的空間數(shù)據(jù)庫和輸出功能，而模型分析功能則主要是利用其他應用領域的軟件。這種構(gòu)模法雖然運行效率受到很大影響，但實現(xiàn)了軟件的嫁接，無需在GIS環(huán)境中重編分析軟件，并具有廣泛的適用性。第四頁，共二十九頁，編輯于2023年，星期五3.混合型的模型建造。這是上述兩種建模法的結(jié)合，即盡可能利用GlS提供的功能，最大限度地減少用戶自行開發(fā)的壓力，又不失具有外部建模法的靈活效果，例如自然語言命令或地圖代數(shù)法，就屬于這類方法。這類方法常用的自然語言命令，例如:

①AvarageExposureTimes2PlusSteepnessTimes3ForCostAnalysis(益本分析);

②SubtractVMinusUForChangeAnalysis(動態(tài)分析);

③RenumberLanduseForWaterAssigning0To1~3,5~6,And1To4(聚合分析);

④AddOverlaylToOverlay2ForOverlay3(疊加分析);

⑤SpredRoadsToXMeters(緩沖區(qū)分析)。第五頁，共二十九頁，編輯于2023年，星期五第二節(jié)適宜性分析模型

適宜性分析是指土地針對某種特定開發(fā)活動的分析，這些開發(fā)活動包括農(nóng)業(yè)應用、城市化選址、作物類型布局、道路選線、選擇重新造林的最適宜的土地等。首先確定具體的開發(fā)活動，其次選擇其影響因子，然后評判某一地域的各個因子對這種開發(fā)活動的適宜程度，以作為土地利用規(guī)劃決策的依據(jù)。

第六頁，共二十九頁，編輯于2023年，星期五一、一般形式

設有某項評價目標或開發(fā)活動T,該T對應一組影響因素X1,X2,…,Xm；每個因素對應一組參評因子每個因子有一組屬性v1,v2,…,vm;因此，每個因素對應一個屬性集Vi:

顯然，每個因素的屬性集都是一個對指定的T從優(yōu)到劣的全序集，且滿足：

各個參評因子及其屬性值的取得由數(shù)據(jù)庫提取或由GIS空間分析軟件生成，各個因素按其屬性集的優(yōu)劣，可用下列矩陣表示:第七頁，共二十九頁，編輯于2023年，星期五式中:P為Xi對T的貢獻函數(shù)值;

W為Xi對T的權重值。

P值的確定方法為:將各因子最適宜的指標值定為貢獻函數(shù)值l00，將各因子最不適宜的指標值定為貢獻函數(shù)值0，在這之間，指標值與函數(shù)值按線性關系計算和確定。

有了上述矩陣數(shù)據(jù)和GlS功能的支持，可以求取基于柵格單元的評價分值：

第八頁，共二十九頁，編輯于2023年，星期五然后，根據(jù)使

G(Pji)=1-|R(T)-Pji/100|(6-3)

的值為最大時的P所對應的j,即為所求的某個T的適宜級Sj。顯然，當適宜級為S2或S3時，必須同時確定其限制性因子。限制性因子的計算公式為

第九頁，共二十九頁，編輯于2023年，星期五二、應用實例

基于GIS的土地評價方法和過程。

(1)評價對象，玉米種植用地的土地適宜性評價，通過評價將研究區(qū)分出不同的適宜性等級:S1(最適宜)、S2(次適宜)、S3(臨界適宜)和N(不適宜)。

(2)評價方法。采用基于GlS的土地質(zhì)量評價法，即將玉米作物生長有關主導生態(tài)條件與土地質(zhì)量(供水、供肥等)相比照，從而評定土地的適宜性等級。

3）評價過程。如下。

①評價對象生態(tài)條件的調(diào)查。評價對象玉米屬于禾本科，為一年生草本，其主導生態(tài)條件例如:性喜高溫，需水量大，要求土壤肥沃和土層疏松，其根系生長要求防止土壤侵蝕等。第十頁，共二十九頁，編輯于2023年，星期五②確定評價對象的影響因素和因子。根據(jù)將玉米作物生長有關的生態(tài)條件與土地質(zhì)量相比照，除了溫度可通過季節(jié)調(diào)節(jié)外，其他影響因素和因子如圖6-1所示:③利用GIS生成影響因素數(shù)據(jù)。例如供水有效性，其影響因子為水源和土層厚度，它們對供水或保水有效性的屬性集如表6-2所示:第十一頁，共二十九頁，編輯于2023年，星期五第十二頁，共二十九頁，編輯于2023年，星期五根據(jù)表6-2和相應的空間數(shù)據(jù)，通過如圖6-2所示的GIS操作過程，可以有效生成基于柵格單元的供水條件等級數(shù)據(jù)文件R1。同理，可以生成供肥條件等級數(shù)據(jù)文件R2、供氧條件等級數(shù)據(jù)文件R3和土壤侵蝕等級數(shù)據(jù)文件R4。這些數(shù)據(jù)文件是土地適宜性評價的重要基礎，而它們的可靠性又取決于各個參評因子及其屬性集的確定。

④計算各因素的權重和貢獻函數(shù)值。由于每個影響因素或土地質(zhì)量Qi(i=1,2,3,4)對評價對象的貢獻大小和適宜程度不同，因此不同因素有不同的權重Wi，不同級別的因素對評價對象的貢獻函數(shù)值Pji也不相同。

第十三頁，共二十九頁，編輯于2023年，星期五權重Wi的計算方法

首先，將土地質(zhì)量按其對評價對象重要性的不同，進行由小到大的排隊；其次，確定Qi+1對Qi的重要性程度Vi+1,i，用倍數(shù)表示，并令V1,0=1，其結(jié)果如表6-3所示;最后，按照下列公式計算各土地質(zhì)量的權重:

第十四頁，共二十九頁，編輯于2023年，星期五

式中，U1=V1,0,U2=V2,1×V1,0,…,Ui=Vi,i-1×Vi-1,i-2×…×V1,0，所以，和土地質(zhì)量Qi(i=1,2,3,4)對應的權重分別為W1=0.67，W2=0.17，W3=0.08，W4=0.08。

貢獻函數(shù)值可以按照影響因素的級別來確定。例如，如果將各因子最適宜的指標值定為貢獻函數(shù)值100，將各因子最不適宜的指標值定為貢獻函數(shù)值0，當影響因素分為4級時，則各因素的P值分別為

P1i==100,P2i=67,P3i=33,P4i=0

根據(jù)各因素的權重與貢獻函數(shù)值的關系式，可以建立各因素的評價指標表(表6－4)，該指標表與不同土地質(zhì)量的數(shù)據(jù)文件Ri相結(jié)合，為土地適宜性評價提供依據(jù)。第十五頁，共二十九頁，編輯于2023年，星期五⑤計算機適宜性評級。通過將不同土地質(zhì)量數(shù)據(jù)文件Ri的等級，切換為與表6-4相同等級對應的指標值，便可計算出基于柵格單元的評價分值R(T):

第十六頁，共二十九頁，編輯于2023年，星期五

然后，根據(jù)使G(Pji)=1-|R(T)-Pji/100|的值為最大時的P所對應的j，即為所求的對T的適宜性等級Sj。例如，當某柵格單元Q1的指標值為67.0,Q2為11.4，Q3為2.6，Q4為0時，該柵格單元的R(T)=81.0，然后將該值和Pji的值依次代入式（6－3）進行計算，只有當取P2i=67時，G(P2i)的值為最大(0.86)，所以該柵格單元的適宜性等級為S2(次適宜）。直至研究地區(qū)全部柵格單元都獲得相應的適宜性等級，得到玉米作物種植用地的適宜性分級圖（圖6－3）。

第十七頁，共二十九頁，編輯于2023年，星期五第十八頁，共二十九頁，編輯于2023年，星期五第三節(jié)發(fā)展預測模型

一、一般介紹發(fā)展預測是運用已有的存儲數(shù)據(jù)和系統(tǒng)提供的手段，對事物進行科學的數(shù)量分析，探索某一事物在今后的可能發(fā)展趨勢，并作出評價和估計，以調(diào)節(jié)、控制計劃或行動，在地理信息研究中，如人口預測、資源預測、糧食產(chǎn)量預測以及社會經(jīng)濟發(fā)展預測等，都是經(jīng)常要解決的問題。

預測方法通常分為定性、定量、定時和概率預測。在信息系統(tǒng)中，一般采用定量預測方法，它利用系統(tǒng)存儲的多目標統(tǒng)計數(shù)據(jù)，由一個或幾個變量的值，來預測或控制另一個研究變量的取值。這種數(shù)量預測常用的數(shù)學方法有移動平均數(shù)法、指數(shù)平滑法、趨勢分析法、時間序列分析法、回歸分析法，以及灰色系統(tǒng)理論模型的應用。第十九頁，共二十九頁，編輯于2023年，星期五二、應用實例

以下以人口和勞動力的預測為例，說明人口統(tǒng)計數(shù)據(jù)如何在定量預測模型中的應用。根據(jù)人口預測模型：

式中：Pt第t年人口數(shù);

P0基年人口數(shù);

λ人口出生率;

μ人口死亡率;

t時間(年份)。

設根據(jù)研究地區(qū)一組人口統(tǒng)計數(shù)據(jù)的分析，得λ＝12.5%,μ＝6.5％，將基年定為1985年，并且P0=612.7萬人。設每年凈遷入該研究地區(qū)的人口數(shù)為W=5萬人。則第二十頁，共二十九頁，編輯于2023年，星期五于是可得到規(guī)劃期的人口預測數(shù)（表6－5）。

同理，根據(jù)勞動力預測方程:

L(t)=LR(t)*L(t-1)+LW(t)

式中:L(t)為第t年勞動力狀態(tài)向量，即;

LW（t）為第t年勞動力遷移向量，即

LR(t)為勞動力存留系數(shù)矩陣，即

式中下標18-60表示勞動力的年齡;

r代表分年齡層的勞動力存留比率。

第二十一頁，共二十九頁，編輯于2023年，星期五于是，得到研究地區(qū)規(guī)劃期勞動力的預測數(shù)（表6-6）。有了這些預測的結(jié)果，將這些結(jié)果與表示每個鎮(zhèn)、市中心點的x、y坐標聯(lián)系起來，便得到一組點的數(shù)據(jù)，這組數(shù)據(jù)加上研究地區(qū)的邊界數(shù)據(jù)，輸入SYMAP程序，通過使用繪制等值線這個權，便輸出一幅人口發(fā)展預測圖(圖6-4)

第二十二頁，共二十九頁，編輯于2023年，星期五第二十三頁，共二十九頁，編輯于2023年，星期五四、地學模擬模型

地學模擬模型是應用計算機、數(shù)字模擬技術及綜合分析的方法來模擬許多地理過程或現(xiàn)象，例如氣候變遷、沙漠化過程、土地退化過程、湖泊沼澤化、河道沖淤、沙嘴發(fā)育，以及土壤侵蝕等，使得受幾個因素的共同影響，要經(jīng)過若干年才能完成的地理過程，采用計算機模擬模型，只需幾分鐘就能得出類似的結(jié)果，為資源開發(fā)、國土整治、水土保持、工程論證等提供依據(jù)。

第二十四頁，共二十九頁，編輯于2023年，星期五土壤侵蝕的模擬模型

步驟：首先確定土壤侵蝕的數(shù)值分析模型，根據(jù)模型確定影響土壤侵蝕的因子，這些因子必須能夠反映不同的土壤性質(zhì)，不同的坡面形態(tài)，以及不同的植被條件等，然后選擇格網(wǎng)尺寸，建立各個影響因子的柵格數(shù)據(jù)文件，最后將多種信息加以復合，確定研究地區(qū)土壤侵蝕量的各種不同等級，為制定區(qū)域的水土保持規(guī)劃提供依據(jù)。

第二十五頁，共二十九頁，編輯于2023年，星期五確定土壤侵蝕的數(shù)值分析模型

土壤侵蝕的數(shù)值分析模型隨具體區(qū)域而不同，美國普渡大學曾根據(jù)30余個觀測站的數(shù)以萬計的資料，用電子計算機加以分析，得出下列通用的土壤流失方程。

式中：A為土壤流失量，;

R為降雨侵蝕力;

K為土壤可蝕性;

L為坡長;

S為坡度;

C為植被覆蓋度:

P為土壤侵蝕控制措施。

第二十六頁，共二十九頁，編輯于2023年，星期五設計土壤侵蝕數(shù)據(jù)處理流程

根據(jù)模型確定的土壤侵蝕因子，研究各個因子的計算或提取所根據(jù)的數(shù)據(jù)源和方法，數(shù)據(jù)組織和編碼方式，然后擬定具體的數(shù)據(jù)處理流程(圖6-18)。

第二十七頁，共二十九頁，編輯于2023年，星期五土壤侵蝕圖的輸出

根據(jù)計算土壤侵蝕貢獻的公式，將各網(wǎng)格的土壤侵蝕量換算為土壤侵蝕貢獻量。流域內(nèi)各網(wǎng)格土壤侵蝕貢獻量之和等于流域年均產(chǎn)沙量，并應等于流域出口斷面實測的年均輸沙量。在求取流域年均產(chǎn)沙量前，首先要提取流域邊界，然后將流域邊界文件與土壤侵蝕量的柵格數(shù)據(jù)文件進