藿乐威尔田园的真正迷人之处，在我看是：它的遁隐之深，离开村子有两英里，离开最近的邻居有半英里，并且有一大片地把它和公路隔开了；它傍着河流，据它的主人说，由于这条河，而升起了雾，春天就不会下霜了。
梭罗
在地球表面的任何地方都存在着垂直的和水平的两种关系：垂直关系把同一个地方的不同要素联结起来，而水平关系则把不同地方的各种因素联结起来。这两种关系的相对重要性随时代的变化而有所不同…正是这双重的关注，甚而至于这两种关系的结合，才为地理学提供了独特性和完整性。
R.J.约翰斯顿
第三章 空间数据模型
导读：本章描述的是整个GIS理论中最为核心的内容。为了能够利用信息系统工具来描述现实世界，并解决其中的问题，必须对现实世界进行建模。对于地理信息系统而言，其结果就是空间数据模型。空间数据模型可以分为三种：
场模型：用于描述空间中连续分布的现象；
要素模型：用于描述各种空间地物；
网络模型：可以模拟现实世界中的各种网络；
在各种模型中，又介绍了相关的概念，如空间划分，空间关系，以及拓扑关系的形式化描述——9交模型等。
最后讲述了普通的二维数据模型在空间上和时间上的扩展，时间数据模型和三维数据模型。
值得注意的是，本章谈到的场模型和要素模型类同于后面提及的栅格数据和矢量数据，但是前者是概念模型；后者是指其在信息系统中的实现。
1．空间数据模型的基本问题
人类生活和生产所在的现实世界是由事物或实体组成的，有着错综复杂的组成结构。从系统的角度来看，空间事物或实体的运动状态（在特定时空中的性状和态势）和运动方式（运动状态随时空变化而改变的式样和规律）不断发生变化，系统的诸多组成要素（实体）之间又存在着相互作用、相互制约的依存关系，表现为人口、物质、能量、信息、价值的流动和作用，反映出不同的空间现象和问题。为了控制和调节空间系统的物质流、能量流和人流等，使之转移到期望的状态和方式，实现动态平衡和持续发展，人们开始考虑对其中诸组成要素的空间状态、相互依存关系、变化过程、相互作用规律、反馈原理、调制机理等进行数字模拟和动态分析，这在客观上为地理信息系统提供了良好的应用环境和重要发展动力。
第34
卷第1
期
2018
年1
月人口与社会
Population and SocietyVol.34 No. 1
Jan. 2018
人口研究
人口年龄结构空间差异测度方法探究
----基于北京市第五次和第六次人口普查数据的分析
梁海艳
(
曲靖师范学院法律与公共管理学院，云南曲靖655011)
[摘要]利用北京市第五次和第六次人口普查汇总数据，构建了人口年龄布局系数指标来衡量人
口年龄结构的空间差异。该指标不仅可以比较两个或多个区域之间的人口年龄结构差异，也可以分
析某地区某年龄组人口相对于总体的分布情况。通过对北京市人口年龄布局系数的比较后发现，少
年儿童人口的空间布局出现了由远郊区向近郊区的向心扩展，劳动力人口集中分布于近郊区的格局
得到了改善，而老年人口的空间分布出现了非连续性的离心扩展，城市核心区老年人口高度集中的现
象一直存在，并且核心区老龄化水平明显高于郊区。
[关键词]年龄结构；空间差异;年龄布局系数；区位熵；少年人口；劳动人口；老龄人口
[中图分类号]
C921 [文献标识码]
A [文章编号]295 _7963(2〇18)01-32-09
DOI：10.14132/
j.2095 -7963.2018.01.003
Abstract:
This
paper
uses
Beijing
s
fifth
and
sixth
population
census
data牞
and
gen
ulation
age
distribution
so
as
to
measure
the
spatial
difference
of
the
age
structure
of
the
populat
dicator
not
only
can
compare
two
or
more
regional
differences
in
age
structure,
but
also
can
analyze
a
parti
cular
area
矢量数据的空间分析实验报告
一、引言
空间分析是地理信息系统（GIS）中的重要组成部分，通过对矢量数据进行空间分析，可以揭示地理现象之间的关联性、空间分布规律以及空间相互作用等。本实验旨在通过对矢量数据进行空间分析，掌握常用的空间分析方法和技巧，并应用于实际案例中。
二、实验目的
1. 掌握矢量数据的基本概念和属性；
2. 熟悉常用的空间分析方法和技巧；
3. 进行实际案例分析，探索地理现象的空间分布规律。
三、实验步骤
1. 数据收集与准备
本次实验使用的数据为某城市的人口数据和道路数据。人口数据包括各街道办事处的人口数量，道路数据包括各道路的长度和道路类型。
2. 数据预处理
首先，将人口数据和道路数据导入GIS软件中，并进行数据预处理。对于人口数据，进行属性字段的整理和清洗，确保数据的一致性和完整性。对于道路数据，进行拓扑关系的建立，确保道路之间的连接关系。
3. 空间分析方法选择
根据实验目的，选择适当的空间分析方法。本实验选择以下几种方法进行分析：
- 缓冲区分析：用于确定某一地理要素周围一定距离范围内的其他要素； - 空间插值分析：用于根据已知的点数据推算未知区域的值；
- 空间关联分析：用于分析地理现象之间的关联性。
4. 实验案例分析
（1）缓冲区分析
根据人口数据，选择一个街道办事处为中心，进行缓冲区分析。设定缓冲区半径为500米，分析该街道办事处周围500米范围内的人口数量。
（2）空间插值分析
根据人口数据，对整个城市范围内的人口数量进行空间插值分析。使用克里金插值法，推算未知区域的人口数量，并生成人口密度等级图。
（3）空间关联分析
根据人口数据和道路数据，进行空间关联分析。分析道路长度与人口数量之间的关联性，探索道路对人口分布的影响程度。
四、实验结果与分析
1. 缓冲区分析结果
根据缓冲区分析，得出街道办事处周围500米范围内的人口数量为1000人。这一结果可以用来评估该街道办事处的人口密集程度，为城市规划提供参考。
空间分析ARCGIS中的矢量数据的空间分析
空间分析是GIS系统中最重要的一部分之一。空间分析通过处理和分析矢量数据中的地理位置，可以帮助用户更好地理解和处理地球表面的空间问题。ARCGIS是一款著名的GIS软件，其集成了强大的空间分析功能，可以方便地进行矢量数据的空间分析。
空间分析的意义
空间分析可以帮助GIS用户更好地理解空间数据的结构和关系。通过空间分析，我们可以：
• 可视化数据：通过制作地图可以直观地表达数据在地球上的空间位置关系。
• 空间查询：通过查询地图上的要素可以挖掘出数据之间的空间关系。
• 空间统计：通过分析数据之间的空间关系，可以生成统计数据并进行更进一步的研究。
ARCGIS中的矢量数据
矢量数据是GIS中最常用的一类数据类型，是通过在地图上绘制点、线、面等几何图形来表示地理数据的。ARCGIS支持常见的矢量数据格式，如shapefile、GDB、SDE、Coverage等。
矢量数据的空间分析
ARCGIS支持各种形式的矢量数据的空间分析，包括：
1. 空间查询：ARCGIS通过自带的属性表和查询工具，可以方便地对矢量数据进行查询。用户可以使用查询工具查询特定的属性，也可以使用空间查询工具查询矢量数据中与某个要素邻近或相交的要素。
2. 空间叠加：空间叠加是将两个或多个矢量数据集合并成为一个新的矢量数据集的过程。ARCGIS中常用的空间叠加工具有Union、Intersect、Identity、Erase等。
3. 空间分析：ARCGIS中的空间分析工具可以通过空间分析来挖掘矢量数据之间的空间关系。常用的空间分析工具有缓冲区分析、裁剪、合并、分割等。
空间分析工具的使用过程中常见的一些问题包括： 1. 坐标系的问题：要确保使用的地图和要素在同一坐标系下，否则可能导致分析结果异常。
2. 精度要求的问题：ARCGIS中的空间分析工具需要在数据间设定空间容差值。对待空间分析结果的精度和精细度有一定要求的应当谨慎考虑容差的设定。
