下载文档原格式
《基于GIS技术的聚落形态分析及保护规划策略研究》篇一一、引言随着科技的快速发展，地理信息系统（GIS）技术已成为一种重要的空间数据分析和处理方法。
GIS技术以其强大的空间数据管理、分析和可视化能力，在聚落形态分析及其保护规划策略研究中发挥着越来越重要的作用。
本文旨在利用GIS技术对聚落形态进行深入分析，并探讨相应的保护规划策略。
二、GIS技术在聚落形态分析中的应用（一）聚落形态数据的获取与处理利用GIS技术，我们可以从各种渠道获取聚落形态的相关数据，如遥感影像、地形图、人口统计数据等。
通过GIS软件的矢量化、数字化和空间分析等功能，对数据进行预处理和空间化，为后续的聚落形态分析提供数据支持。
（二）聚落形态的空间分析GIS技术可以对聚落形态进行空间分析，包括空间分布、空间关系、空间结构等方面。
例如，可以通过空间自相关分析、空间聚类分析等方法，揭示聚落的分布特征和空间结构；通过空间叠加分析、缓冲区分析等方法，探讨聚落与自然环境、交通网络等的关系。
三、聚落形态特征及保护价值分析（一）聚落形态特征根据GIS技术的空间分析结果，可以总结出聚落的形态特征。
例如，有的聚落呈现团块状分布，有的呈现带状或链状分布；有的聚落紧密相连，有的则相对分散。
这些形态特征反映了聚落的地理环境、历史文化和经济发展水平等因素。
（二）聚落保护价值聚落作为人类文化的重要载体，具有丰富的历史、文化和自然价值。
通过对聚落形态的分析，可以评估其保护价值。
例如，具有独特形态特征的聚落、与自然环境和谐共生的聚落、历史悠久的聚落等，都具有较高的保护价值。
四、基于GIS技术的聚落保护规划策略研究（一）保护规划的制定根据聚落形态分析及保护价值评估结果，制定相应的保护规划。
首先，要明确保护目标和原则，确定保护的范围和重点；其次，要制定具体的保护措施和计划，包括文物古迹的保护、传统建筑的修复、生态环境的保护等；最后，要建立监测和评估机制，对保护效果进行定期评估和调整。
基于SDG11.3.1的中国人口和土地城镇化分析与评价朱秀林1，蒋会平2，孙中昶2，赵相伟1（1.山东科技大学测绘科学与工程学院，山东 青岛 266590; 2.中国科学院空天信息创新研究院数字地球重点实验室，北京 100094）摘 要：结合1990—2015年中国不透水面产品和联合国发布的城市人口统计数据，首次利用联合国在“2030 年可持续发展议程”中提出的SDG11.3.1指标评价方法，对中国1990—2015年的人口城镇化和土地城镇化发展进行了分析和评价。
研究结果表明：对中国433个城市从整体、省份、城市群和城市规模进行分析，总体来说，城市应该从粗放利用向集约利用转型，提高土地利用效率，避免土地的低水平扩张。
关键词：城镇化 不透水面 城市扩张 人口增长 SDG11.3.1城镇化是人口向城镇集中并由此推动城镇发展的过程，也是人类发展的必然趋势[1-2]，主要表现为土地城镇化和人口城镇化两方面。
自1978年改革开放以来，中国经济高速增长，进入城市快速发展阶段，截止2018年底，城市数量已经从193个增加到672个，城镇化率已经从1978年的20%增长到2000年的35%、2018年的59%，城镇化问题将是中国在新世纪面临的第一大挑战[3-4]。
伴随着快速的城镇化进程，城市扩张迅猛，占用了城市周边大量的耕地等土地资源，同时也带来了巨大的挑战，包括住房短缺导致贫民窟居民人数不断增加、交通拥堵、空气污染和污水增加、淡水供应不足、废物处理、基本服务和基础设施不足等问题[5]。
因此，城镇化问题既关系到中国城镇本身的建设与发展，又关系到耕地保护、生态建设和可持续发展，已经成为当代中国备受关注的社会热点问题之一[6]，具有重要的研究意义。
2015年联合国在“2030年可持续发展议程”中提出了17项可持续发展目标（Sustainable Development Goals ，缩写SDGs ）和169 项具体目标。
科技资讯科技资讯S I N &T NOLOGY I NFORM TI O N2008N O .13SC I ENC E &TEC HN OLO GY I NFO RM ATI O NI T 技术地理信息系统(GI S)是有关空间数据管理和空间信息分析的计算机系统。
随着计算机技术的发展,以及更高性能的计算机系统在相关行业中的普及,统计数据海量增加。
如何在如此大量的数据中,更有效的获得有用的信息是一个关键的问题。
利用GI S 作为统计数据依托的平台,可以借助GI S 灵活多样的查询工具,使数据的表达可视化,同时集成统计分析和数据挖掘的方法,达到从数据中发现规律,并使挖掘的信息以图和表的形式直观展现出来的功能。
1统计数据仓库的设计1.1统计数据的内容和特点根据其内容来分,国家统计局数据主要可分为三类:基本信息数据、普查数据和抽样调查数据。
基本信息数据主要涵盖了国家社会、经济、科技、教育、卫生等各个方面,依据年份按行业进行统计的,具有涉及领域广、数据全面的特点,能够对国情有全面详细的概括;普查是通过专门组织的一次性全面调查,是全面系统掌握国情国力统计资料的一种重要途径,普查有人口普查、农业普查、工业普查等等;抽样调查是对于社会经济现象中无法进行全面调查的,或不必要进行全面调查的问题的一种调查方法,通过一定方法选取样本进行调查。
它具有速度快的优点,可以及时了解社会经济,特别是居民生活方面的现实状况。
1.2统计数据仓库的设计原则和方法根据统计业务的实际,统计数据仓库应该包括基本信息数据库、普查数据库和抽样调查数据库。
建立元数据库,即数据字典,用以提供整个数据仓库的全局信息。
基于关系表的存储方式有星型模型和雪花模型两种。
本文认为统计数据仓库应采用星型模型,因为这种存储方式比较成熟,适用于软件开发,同时相对于雪花模型节点而言交叉点少,查询速度会更快。
1.3多维数据模型的建立围绕统计专题以星型模式存放,模型的核心是事实表,围绕事实表的是维度表。
核密度population字段作用理论说明1. 引言1.1 概述核密度（Kernel Density）是一种用于分析和可视化空间数据的技术方法。
它可以帮助我们探索空间数据的分布情况，了解地理位置上的人口密度、物种分布等现象。
在地理信息系统（GIS）领域得到广泛应用。
在地理空间分析中，人口是一个重要的研究对象。
人口数量和分布对城市规划、交通管理、资源配置等方面具有重要影响。
通过核密度技术，我们可以将人口数量与地理坐标关联起来，从而绘制出人口密度图，直观展示不同区域的人口集中程度。
1.2 文章结构本文将围绕核密度population字段作用展开详细讨论。
文章包括以下几个部分：引言、正文、问题分析、结果和讨论以及结论。
在引言部分，我们将首先对核密度进行概述，介绍其在空间数据分析中的应用背景和意义。
然后，给出文章的结构安排，明确各个部分所要阐述的内容。
1.3 目的本篇文章旨在深入解析”核密度population字段作用“这一主题，并通过理论说明揭示相关概念和原理。
通过对核密度的解释和分析，读者将能够全面了解这一技术方法在人口研究中的作用和意义。
本文还将讨论核密度分析的局限性以及可能存在的问题，并提出相应的解决方案。
最后，结合具体案例，我们将展示核密度population字段作用在实际中的应用效果和优势。
在下一部分“2. 正文”中，我们将深入探讨核密度population字段作用的相关理论和方法。
请继续阅读以获取更多详细信息。
2. 正文：核密度population字段是一种用于分析和可视化数据集中数值分布情况的方法。
该方法通过计算数据集中每个观测点周围的其他观测点的密度，并将这些密度值绘制成连续的等高线图或热力图，以展示数据集中数值随空间位置变化的趋势。
核密度population字段常被应用于人口统计学、地理信息系统（GIS）、环境科学等领域，主要用于研究人口分布、空间分布模式、环境污染程度等问题。
它可以帮助我们了解特定区域内人口数量的变化趋势，比如城市中心区域相对于郊区的人口密度差异；或者在环境保护领域，可以用来评估不同地区受到污染物影响程度的差异。
第32卷第11期2013年11月地理科学进展PROGRESS IN GEOGRAPHYV ol.32,No.11Nov.,2013收稿日期：2013-06；修订日期：2013-09.基金项目：国家科技基础性工作专项重点项目(2011FY110400)；国家科技基础性工作专项课题项目(2012FY111800-05)。
作者简介：柏中强(1988-)，男，博士研究生，主要研究方向为基于格网的区域人口时空模拟。
E-mail ：baizq@ 通讯作者：王卷乐(1976-)，男，博士，副研究员，主要从事格网化资源环境综合科学调查研究。
E-mail ：wangjl@1692-1702页1引言人口数据是表征人类活动最直接的指标之一，在生态环境保护、灾害风险评估与救援、商业决策、区域规划与开发等领域广泛运用。
人口统计数据通常以行政区为单元逐级统计和汇总而来，以严谨的统计学理论和方法作为支撑，具有权威、系统、规范的特点(胡云峰等,2011)。
但是当此类数据应用于空间分析或跨学科研究时，会出现如下问题：①人口统计数据所依赖的行政单元(省、市、县、乡镇等)与实际研究中的自然单元(流域、土壤类型单元、植被类型单元、样带等)边界不一致，从而造成地学研究中的“可变元问题”(Openshaw et al,1983;杨小唤等,2002)；②以行政区平均密度来表征的人口空间分布信息不能在小尺度上体现人口空间分布特征，其精度也无法达到许多科学研究和工程应用的要求；③时间分辨率低，更新周期长，中国国家层面的人口普查一般是每10年进行一次，而其他大多数发展中国家的更新周期更长；④不便于可视化和空间分析操作，不利于表现和挖掘人口的分布规律及其模拟和预测研究。
以现代对地观测技术和地理信息空间分析与模拟技术为支撑，“社会数据空间化”和“空间数据社会化”(Pixelizing the Social and Socializing thePixel)成为学界关注的焦点(Jacqueline et al,1998;蒋耒文,2002)，人口数据空间化作为其典型代表和重要研究领域，对人口统计数据形成了有益补充。
人口数据空间化模型方法概述及解释说明1. 引言1.1 概述人口数据空间化模型方法是一种用于研究和分析人口数据地理分布特征的有效工具。
随着城市化进程的加速和城市规划需求的增长，人口数据空间化模型方法在城市规划、社会经济研究以及环境保护与资源管理等领域中得到了广泛应用。
本文将就这种方法进行概述并提供详细解释说明。
1.2 文章结构本文主要包括如下几个部分：引言、正文、方法概述、模型应用场景分析以及结论与展望。
在引言部分，我们将介绍人口数据空间化模型方法的背景和意义，并对全文进行简要说明。
在正文部分，我们将详细探讨该方法的内涵和基本原理。
在方法概述部分，我们将介绍该方法的定义、使用案例说明以及数据处理与分析步骤。
在模型应用场景分析部分，我们将阐述该方法在城市规划与发展、社会经济研究以及环境保护与资源管理等领域中的重要应用。
最后，在结论与展望部分，我们将总结文章内容，并探讨未来研究的发展方向。
1.3 目的本文旨在为读者提供一个全面了解人口数据空间化模型方法的基础，并介绍其在实际应用中的重要性和价值。
通过分析该方法的使用案例以及与其他研究领域的关联，我们希望能够揭示其潜在的贡献和未来发展方向。
同时，该文章也可以作为相关领域研究者和决策者参考的资料，从而推动该方法在实践中的广泛应用和进一步探索。
2. 正文人口数据空间化模型方法是指将人口数据与空间信息相结合，通过建立数学或统计模型来分析和预测人口分布、人口迁移和人口增长的方法。
这种方法可以有效地帮助我们理解人口现象的时空特征以及其影响因素，进而为城市规划、社会经济研究、环境保护和资源管理等领域的决策提供科学依据。
在构建人口数据空间化模型前，首先需要对人口数据进行处理和分析。
常用的处理方式包括数据清洗、变换和插值等，以确保数据的准确性和完整性。
分析步骤则涉及探索性空间数据分析、地理加权回归和空间插值等方法。
这些步骤可以帮助我们发现与空间有关的模式，并推断其背后的驱动力。
基于GIS的人口统计数据空间化方法
目录
一、参考文献2
二、目的2
三、数据3
四、分析4
4.1 数据预处理4
4.2 人口统计数据空间化5
4.2.1 人口数据空间化的思路5
4.2.2 人口数据空间化的思路5
4.2.3 各影响因子与居民点权重数据融合6
五、遇到的问题7
1、参考文献
[1] 廖顺宝，孙九林.基于GIS的青藏高原人口统计数据空间化[J].地理学报，2003，58（1）：25-33.
[2] 罗雅龄. 巴马县瑶族自治县国民经济统计资料[M].河池：巴马县瑶族自治县统计局，2009.
[3] 杨小唤，江东，王乃斌，等.人口数据空间化的处理方法[I].地理学报，2002，57[增刊]：70-75.
[4] 吴桂平，曾永年，邹滨，等.基于GIS的区域人口密度空间分布模拟--以张家界市永定区为例[J].测绘科学，2009，34（2）237-240.
[5] 张杰云，申真.基于GIS的人口统计数据的空间化探讨[J].科学之友，2011,22(3):8-10.
[6] 吕安民，李成名，林宗坚，等.人口密度的空间连续分布模型[J].测绘学报，2002，32（4）：344-348.
二、目的
传统的人口数据通常以行政区为单元，通过统计、普查、逐级汇总获得，反映的是一定行政单元内的人口状况，这种数据往往难以进行与地理单元有关的分析与研究。
利用GIS表现人口数据的常规方法是为统计单元建立多边形边界数据库，把人口作为这些多边形的属性数据进行存储，各种分析和操作均基于一系列统计单元。
这种人口数据处理方法在理论上和实际应用中均存在问题。
一方面，以行政区为单元调查得到的人口数据只是该行政区内的人口总量，并没有真实反映行政区内人口的空间分布特征;另一方而，统计型的人口数据不便于进行各种空间分析。
基于GIS的人口统计数据空间化就是把人口数据进行定量和定位，以行政区域为单元把人口数据量化到一定的尺度的地理网格上。
本文选择土地利用、地形指数、主要道路和河流水系等数据作为人口分布的影响因子，以居民点作为人口分布的重要指示因子，应用多源数据融合技术进行行政区人口数据的空间化，最终生成100mX100m分辨率栅格人口密度图，既保持了县级与统计数据一致，又反映了各乡镇内部人口分布的空间变化。
以GIS技术和SPSS软件为工具，根据巴马瑶族自治县人口统计数据，分析了该县各乡镇平均人口密度与地形指数、土地利用、主要道路和河流水系等因素的相关关系。
通过分析各影响因子对人口分布的影响权重，运用多源数据融合技术进行了人口统计数据的空间化。
3、数据
巴马县自然和社会经济的基础数据主要包括:①巴马县行政区划图;②巴马县1:250 000地形图(水系、道路、居民点等要素);③2009年1:250 000巴马县土地利用现状数据;. 2009年巴马县国民经济统计资料中获取各乡镇人口统计数据;⑤巴马县2009年DEM影像数据。
4、分析
4.1 数据预处理
1）所有的空间数据转换成统一投影和坐标系；
2）对50 m间距等高线图层数据，在Arc/Info中利用Arctin和Tinlattice 2个命令，设置适当的参数，生成空间分辨率为100m X100m的数字高程数据；
3)在Arc/Info中将巴马县行政区划图与数字高程数据进行叠加分析，计算各乡镇的平均海拔高程；
4)以数字高程数据为基础，在Arc/Info的Grid模块支持下，利用GIS中的窗口分析方法，分别计算DEM的最大高程值和最小高程值，再将二者进行差值运算，在100mX100m的分析窗口内提取地形起伏度指标；
5)在Arc/Info中进行巴马县行政区划图与土地利用详查数据叠加，提取每个乡镇的各类土地利用而积，计算各乡镇各类土地利用而积占全县土地总而积的百分比；
6）从道路图中提取主要公路，并与乡镇界图在A二/Info中通过Id entity 命令，计算各乡镇道路的主要公路里程，最后求出各乡镇的主要道路网密度，并分析居民点与主要道路的距离；
7）将河流图与乡镇界图在Arc/Info中通过Id entity命令，计算各乡镇河流的长度，求出各乡镇的河网密度，并分析居民点与河流的距离。
4.2 人口统计数据空间化
4.2.1 人口数据空间化的思路
综上所述，各市县的平均人口密度与地形指数、土地利用、道路网密度、河网密度以及居民点密度均有不同程度的相关关系，表明它们是影响该地区人口分布的主要因素。
基于多源数据融合的思想，本文按照以下步骤进行乡镇级人口统计数据的空间化:①确定各因子对人口分布的影响权重;②各影响因子与居民点权重数据融合;③采用单要素和多因子加权融合法拟合各乡镇的人口密度系数，并与统计数据进行相关性分析;④根据分析结果调整各影响因子的权重，从而得到巴马县人口密度图。
4.2.2 人口数据空间化的思路
1、影响因子对人口分布影响权重的确定
1）确定地形指数对居民点分布的影响权重。
把分级后的地形指数与居民点分布图进行叠加分析，统计各级地形指数的而积和分布在上而
的居民点数量，从而计算居民点密度。
以该值作为地形指数对居民占朴布的影响柯重洗取依据。
2）确定土地利用对居民点分布的影响权重。
将土地利用图与居民点分布图叠加，统计各类土地利用类型的而积和分布在其上而的居民点总数，计算各类土地利用类型中居民点的密度。
以此作为土地利用对居民点分布的影响权重选取依据。
3)确定主要道路对居民点分布的影响权重。
对研究区道路网建立500 m距离的多级缓冲区，将道路缓冲区图与居民点分布图叠加，得到不同距离缓冲区中居民点数量和缓冲区而积，计算各缓冲区中的居民点密度。
以此作为道路对居民点分布的影响权重选取依据。
4)确定河流水系对居民点分布的影响权重。
对巴马县河流每隔500 m建立一个缓冲区，将生成的河流缓冲区图与居民点分布图叠加，得到不同距离缓冲区中居民点的数量;计算河流缓冲区中的居民点密度。
以此作为河流水系对居民点分布的影响权重选取依据。
4.2.3 各影响因子与居民点权重数据融合
根据以上分析得出地形指数、土地利用、道路网密度和河网密度等因素是影响人口密度的重要因子。
把生成的巴马县100mX100m的网格与地形指数分类图、土地利用分类图、主要道路缓冲区图和河流缓冲区图叠加，计算出每个网格中各个影响因子影响下的人口密度系数T ij，根据统计数据算出每个乡镇的平均人口密度D i，并利用下式计算出每个网格的人口密度系数:
式中，为任意栅格的单个影响因子的人口密度系数；λij 为各影响因子中具体分级指数的影响权重。
5、遇到的问题
对于影响因子对人口分布影响权重的确定的原理以及方法不是很熟悉，根据查阅资料得知了每种影响因子对人口分布影响权重的确定方法。
这些都只是基于理论上的分析，至于正确性怎样，有待在实习中验证。
