基于GIS的数量方法与应用（附赠光盘1张） pdf epub mobi txt 电子书 下载 2025

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[美] 王法辉 著，姜世国，滕骏华 译

图书标签:

• GIS
• 数量方法
• 空间分析
• 地理信息系统
• 遥感
• 统计分析
• 地图学
• 应用地理学
• 环境科学
• 资源管理

出版社： 商务印书馆

ISBN：9787100060929

版次：1

商品编码：10053840

品牌：商务印书馆（The Commercial Press）

包装：平装

开本：16开

出版时间：2009-06-01

用纸：胶版纸

页数：313

正文语种：中文

附件：光盘

编辑推荐

　　《基于GIS的数量方法与应用》特点
　　包括常规的空间分析任务、基本和高级的数量方法，都在GIS环境下实现
　　用各种社会科学的应用实例讲解上述方法和技能
　　强调用研究实例中的数据演示详细步骤
　　应用课题的选择都与公共政策有关
　　实例分析以ArcGIS、SAS和其他免费软件示范
　　所附cD—ROM包含所有数据和程序

内容简介

　　《基于GIS的数量方法与应用》是GIS和计量方法在社会科学领域中各种应用的集中演示。在方法层面上，包括从简单的回归分析到线性规划和求解方程组；在应用层面上，包括城市与区域研究的一些典型问题，如市场和城市吸引范围的划分、便捷度的度量、区域增长模式的分析、城市用地的模拟，也涉猎更前沿的犯罪与健康问题。书中所附CD—ROM包含所有实例分析的数据和程序，以便各种层次的读者都可以通过学习来设计、解答自己的研究问题。

作者简介

　　王法辉，1988年北京大学地理系毕业后留校任教，1991年留学俄亥俄州立大学，1993年获经济学硕士学位，1995年获城市与区域规划博士学位。现任路易斯安那州立大学地理与人类学系Fred Kniffen教授、中国文化与商业中心主任。曾主持美国国家司法研究所（NIJ）、国家癌症研究所（NCI）、卫生部（DHHS）、住房与城市发展部（HUD）、国家基金委（NSF）资助的多项研究项目。发表论文40余篇，其中SSCI和NSCI论文20余篇，另编著《地理信息系统与犯罪分析》（Geographic Information Systems and Crime Analysis，IDEA Group Publishing，2005）。

内页插图

精彩书评

　　“这本优秀的著作证明，计量地理方法要应用得有实效．当前的新潮流就是与GIS结合起来。本书的一个主要优点是，介绍的所有方法都是基于实际的应用问题，并以案例形式加以演示，以便各种层次的读者都可以通过学习来设计、解答自己的研究问题 ”
　　——迈克·巴迪　伦敦大学学院高等空间分析中心主任、英国皇家科学院院士

目录

第一部分 GIS和空间分析的基本方法
第一章 ArcGIS入门：数据管理及基本的空间分析工具
1．1 ArcGIS中的空间和属性数据管理
1．1．1 地图投影及空间数据模型
1．1．2 属性数据管理及属性连接
1．2 案例lA：绘制俄亥俄州库亚霍加县人口密度图
1．5 ArcGIS中的空间分析工具：查询、空间连接、地图叠加
1．4 案例lB：提取克利夫兰市的普查小区、分析多边形的邻接关系
1．4．1 提取克利夫兰市的普查小区
1．4．2 识别邻接多边形
1．5 小结
附录1 用ArcGIS输入、输出ASCII文件

第二章 距离和时间的测算
2．1 距离的测算
2．2 测算路网距离和网络时间
2．2．1 最短路径的标号设定算法
2．2．2 用ArcGIS测算路网距离和时间
2．3 案例2：测算中国东北地区各县到四大中心城市之间的距离
2．3．1 测算欧式距离和曼哈顿距离
2．3．2 测算交通路网距离
2．3．3 测算交通时间
2．4 小结
附录2 用赋值图法求解最短路径问题

第三章 空间平滑和空间插值
3．1 空间平滑
3．1．1 移动搜索法
3．1．2 核密度估计法
3．2 案例3A：用空间平滑法分析中国南方的台语地名分布
3．2．1 基于移动搜索法的空间平滑
3．2．2 基于核密度估计法的空间平滑
3．3 基于点的空间插值
3．3．1 整体插值法
3．3．2 局部插值法
3．4 案例38：表面建模及中国南方台语地名图的绘制
3．4．1 用趋势面分析法制图
3．4．2 用局部插值法绘制分布图
3．5 基于面域的空间插值
3．6 案例3C：将克利夫兰地区普查数据从普查小区转到邻里单元和校区
3．6．1 用简单整合将普查小区数据转到邻里单元
3．6．2 用面积权重插值将普查小区数据转到校区
3．7 小结
附录3 空间平滑的经验贝叶斯估计

第二部分 初级数量方法及应用
第四章 基于GIS的服务区分析及其在商业地理和区域规划中的应用
4．1 服务区分析的基本方法
4．1．1 类比法及回归模型
4．1．2 邻域法
4．2 划分服务区的引力模型
4．2．1 赖利定律
4．2．2 哈夫模型
4．2．3 赖利定律与哈夫模型的关系
4．2．4 哈夫模型的推广
4．2．5 引力模型中β值的估算
4．3 案例4A：确定芝加哥小熊队和白袜队的球迷范围
4．3．1 用邻域法确定球迷范围
4．3．2 用哈夫模型确定球迷范围、绘制概率面
4．3．3 讨论
4．4 案例4B：确定中国东北主要城市的腹地
4．4．1 用铁路旅程确定邻域区
4．4．2 用哈夫模型确定腹地
4．4．3 讨论
4．5 结论
附录4 引力模型的经济基础

第五章 基于GIS的空间可达性测量及其在医疗服务研究中的应用
5．1 可达性问题
5．2 移动搜索法
5．2．1 移动搜索法的早期模型
5．2．2 两步移动搜索法(2SF(1A)
5．3 引力法
5．3．1 引力可达性指数
5．3．2 2SFcA法和引力法的比较
5．4 案例5：测算芝加哥地区基本医疗服务的空间可达性
5．4．1 2SFCA法的应用
5．4．2 引力法的应用
5．5 讨论与结论
附录5 可达性测量的性质

第六章 回归拟合方程及其在城市与区域密度模型分析中的应用
6．1 刻画城市与区域结构的密度方程
6．1．1 城市密度方程研究
6．1．2 区域密度方程研究
6．2 单中心模型
6．2．1 四个简单二元方程
6．2．2 其他单中心模型
6．2．3 单中心模型的回归拟合
6．3 模型的非线性回归和加权回归
6．4 多中心模型拟合
6．4．1 多中心假设及相关模型
6．4．2 回归分析的GlS应用
6．5 案例6：芝加哥地区城市密度模式分析
6．5．1 基于普查小区的单中心模型拟合
6．5．2 基于普查小区多中心模型拟合
6．5．3 基于townshjp的单中心模型拟合
6．6 讨论与结论
附录6A 城市密度模型的推导
附录6B 二元线性模型的最小二乘回归法
附录6C 单中心模型拟合的sAS程序样例

第七章 主成分分析、因子分析、聚类分析及其在城市社会区分析中的应用
第三部分 高级数量方法及应用
参考文献
图目录
表目录

精彩书摘

　　第一章ArcGIS入门：数据管理及基本的空间分析工具
　　地理信息系统（GIs）是一种计算机信息系统，用于获取、存储、处理、查询、分析及显示地理数据。在GIS众多功能中，制图一直是它的一项主要功能。本章的首要目的是演示如何借助GIS进行电脑制图。主要技巧包括空间与非空间（属性）数据的管理以及二者之间的联系。但是，GIS远不只是一种制图工具，随着GIS软件功能越来越强大，界面越来越友好，它在空间分析中的应用越来越广。本章第二个目的是介绍GIS的一些基本空间分析工具。
　　鉴于ArcGIS在教育、商业及政府机构中的广泛应用，本书采用它作为主要的软件平台来完成GIS任务。除非特别说明，本书所有GIS操作都是基于ArcGIS 9.0。各章结构的安排类似：先从基本概念着手，介绍主要的空间分析或数量方法，然后用案例逐步讲解，使读者熟练掌握刚刚介绍的有关方法。
　　本章第1.1节简要介绍ArcGIS中的空间及属性数据管理。第1.2节为案例lA，通过绘制一个县域人口密度分布图来演示基于GIS作图的基本过程。第1.3节介绍ArcGIS中基本的空间分析工具，包括空间查询、空间连接、地图叠加等。第1.4节为案例lB，演示了一些空间分析工具。我们研究时，常常需要从现有数据中，摘取部分地区作为研究区。在高级空间统计分析中，如空间聚类和空间回归分析时，我们往往要用多边形邻接矩阵来定义空间权重（参见第九章）。案例1B同时也介绍了如何提取研究区的空间数据、如何生成多边形邻接矩阵。

前言/序言

　　这是一本优秀的著作。贯穿全书的一条主线就是：要搞好政策性较强的社会科学研究，数量方法是必不可少的，而这些方法及背后的理论一定要空间化。作者证明，计量地理方法要应用得有实效，当前的新潮流就是与地理信息系统（GIS）和地理信息科学（GISc）结合起来。本书的重点是计量方法在城市及区域研究中的应用。全书的一个主要优点是，所有介绍的方法都是基于实际的应用问题，并以案例的形式加以演示，从而使得各种层次的读者都可以通过学习设计解答自己的研究问题。
　　在过去十年中，GIS技术日渐成熟，并与空间分析和计量地理的结合与共同发展，创生了地理信息科学（GISc）。地理信息科学不仅仅是关于方法或技术的科学，它也跟地理学中的各种理论密切相关，而这些理论一般是从自然科学和社会科学借鉴过来的。本书主要介绍了社会、经济研究中的应用问题，但所用方法并不局限于社会科学领域，只要涉及地理空间（如拓扑空间、欧式空间、各种维数的空间），空间分析方法都得到了发展。书中介绍的几种应用于社会科学的方法，最初就是起源于物理学等自然科学，如地球物理学、医学、生态学等领域。本书整合的计量社会科学的各种方法，是理解社会发展及社会政策的基本工具。

基于GIS的数量方法与应用：探索地理空间数据背后的深刻洞察 这是一本致力于揭示地理信息系统（GIS）强大潜力的著作。它不仅仅是关于GIS软件操作的指南，更是关于如何运用严谨的数量方法，从海量地理空间数据中提炼出有价值的洞察，并将其转化为实际应用解决方案的深度探索。本书将带领读者跨越GIS技术的表层，深入理解其背后的科学原理和统计学基础，掌握分析和解读地理现象的精妙工具。 我们身处一个信息爆炸的时代，地理空间数据以前所未有的速度增长，从卫星图像、GPS轨迹到社交媒体的地理标记，无不蕴含着关于我们世界运作方式的宝贵信息。然而，仅仅收集和展示这些数据是远远不够的。真正的挑战在于如何从这些庞杂的数据中挖掘出隐藏的模式、趋势和关系，从而理解空间现象的成因、预测其发展，并为决策提供科学依据。这正是本书将要重点阐述的核心价值所在。 本书的主旨在于强调“数量方法”在GIS中的关键作用。我们坚信，GIS的强大力量并非仅限于可视化地图，而是要与统计学、数学模型以及计算科学深度融合。因此，本书将系统性地介绍一系列与GIS紧密相关的数量方法，并阐述它们如何在地理空间分析中发挥核心作用。这并非仅仅罗列公式，而是要深入剖析这些方法的逻辑、适用范围以及在实际问题中的具体应用，帮助读者建立起一套扎实的数量分析框架。 核心内容概览： 第一部分：地理空间数据的定量基础与预处理 在深入进行复杂的空间分析之前，理解和处理地理空间数据的定量特性至关重要。本部分将为读者打下坚实的基础。 空间数据的统计学特性： 我们将探讨空间自相关（Spatial Autocorrelation）的概念，即地理对象之间的相似性或差异性与其空间位置的关系。读者将学习如何运用Moran's I、Geary's C等统计量来量化和检验空间自相关，理解其对后续分析的影响。此外，还会介绍空间异质性（Spatial Heterogeneity）的概念，以及如何在分析中考虑区域差异性。 空间抽样的理论与实践： 科学的抽样是获取代表性空间数据的前提。我们将介绍不同类型的空间抽样方法，如简单随机抽样、分层抽样、系统抽样以及更高级的克里金插值（Kriging）等。重点在于理解各种抽样方法的理论基础、优缺点以及在不同应用场景下的选择策略。 地理空间数据的误差与不确定性分析： 真实世界的数据往往伴随着各种误差（测量误差、模型误差、数据表示误差等）。本书将引导读者认识到空间数据的误差来源，学习如何评估和量化这些误差，以及如何在分析中考虑不确定性对结果的影响。这对于保证分析结果的可靠性至关重要。 空间数据预处理的数量化方法： 在进行分析前，原始的地理空间数据常常需要经过一系列的预处理。我们将重点介绍一些数量化的预处理技术，包括数据清洗（去除异常值）、数据转换（投影变换、坐标系统转换）、数据集成（不同来源数据的融合）以及数据聚合/分解等。这些步骤的质量直接决定了后续分析的有效性。 第二部分：核心空间统计与建模方法 这一部分是本书的重头戏，将系统介绍一系列在地理空间分析领域不可或缺的数量方法。 空间回归模型（Spatial Regression Models）： 传统的线性回归模型在处理空间相关数据时会失效。本书将深入讲解如何修正这一问题，介绍空间滞后模型（Spatial Lag Model）和空间误差模型（Spatial Error Model）等，阐述其数学原理、参数估计方法以及解释模型结果的技巧。读者将学会如何识别和应用这些模型来分析影响地理现象的因素。 地理加权回归（Geographically Weighted Regression, GWR）： GWR是一种强大的局部回归方法，能够捕捉空间异质性。我们将详细介绍GWR的原理、核函数的选择、带宽的确定以及模型拟合和解释。通过GWR，读者可以理解现象的驱动因素在空间上是如何变化的。 点模式分析（Point Pattern Analysis）： 对于分布在空间上的离散事件（如犯罪地点、疾病病例、自然灾害发生点），点模式分析能够揭示其空间分布的规律。本书将介绍完全随机模式、聚类模式和均匀模式等基本概念，并讲解常用的统计方法，如Ripley's K函数、nearest neighbor analysis等，帮助读者量化和描述点要素的分布特征。 空间插值与预测（Spatial Interpolation and Prediction）： 如何根据已知点的数据来估计未知区域的值是GIS中的一个经典问题。我们将详细介绍各种插值方法的原理，包括反距离加权（IDW）、样条函数（Spline）、克里金（Kriging）等。重点将放在克里金插值的不同类型（简单克里金、普通克里金、泛克里金），以及如何根据数据的空间结构选择合适的插值方法，并评估预测精度。 空间聚类分析（Spatial Clustering Analysis）： 识别空间上的“热点”和“冷点”对于理解现象的空间聚集性至关重要。本书将介绍全局空间自相关指标（如Moran's I）和局部空间自相关指标（如Local Moran's I、Getis-Ord Gi统计量），帮助读者识别统计学意义上的空间聚类区域，并分析其显著性。 网络分析的数量化方法： 在城市规划、交通管理、物流配送等领域，对地理网络进行定量分析至关重要。本书将介绍网络分析中的关键数量化指标，如最短路径、覆盖范围、最大流等，并探讨如何通过图论和算法解决实际的网络问题。 第三部分：GIS在各领域的具体应用与案例分析 理论方法的掌握最终要体现在实际应用中。本部分将结合丰富的案例，展示如何运用前述数量方法解决各领域的实际问题。 城市规划与土地利用分析： 如何利用空间统计模型分析土地利用变化的原因，预测未来土地需求？如何通过空间聚类识别城市发展的热点区域？本书将展示相关的GIS应用案例。 环境科学与生态保护： 如何利用空间插值方法绘制污染扩散图？如何通过点模式分析研究物种的栖息地分布？如何运用空间回归模型分析影响生态敏感度的因素？ 公共卫生与疾病传播： 如何通过空间分析识别疾病的高发区域？如何运用点模式分析预测疾病的传播趋势？如何结合社会经济数据和地理空间数据分析疾病的空间分布规律？ 交通运输与物流： 如何通过网络分析优化配送路线？如何评估交通设施的服务范围？如何利用空间数据分析交通流量模式？ 资源管理与风险评估： 如何利用空间模型评估自然灾害（如洪水、滑坡）的风险？如何通过空间分析优化资源配置？ 商业选址与市场分析： 如何利用空间统计方法分析消费者行为和市场潜力？如何通过GIS工具为零售商选择最佳的开店地点？ 本书的特色与价值： 理论与实践并重： 本书不仅深入讲解理论方法，更注重其在实际问题中的应用。通过大量的案例分析，读者能够清晰地看到理论如何转化为解决实际问题的强大工具。 强调定量思维： 本书将引导读者培养一种严谨的定量分析思维，理解数据背后的逻辑，而非停留在表面的可视化。 面向多学科读者： 无论您是地理学、城市规划、环境科学、公共卫生、经济学、社会学，还是计算机科学领域的学生、研究人员或从业者，只要您希望运用GIS解决空间问题，本书都将为您提供宝贵的知识和技能。 附赠光盘（内容需另外说明）： （此处为占位符，实际介绍需根据光盘内容填充，例如：附赠的光盘包含了本书讲解案例的GIS数据、常用的GIS分析工具的演示版本（或链接）、以及相关的示例脚本和模型文件，方便读者动手实践，加深理解。） 总而言之，本书旨在赋能读者，使其能够从海量的地理空间数据中解锁深层的价值，掌握运用先进的数量方法分析和解决复杂地理空间问题的能力。我们相信，掌握了这些数量化工具，您将能够更深刻地理解我们所处的世界，并为科学研究和实际决策提供更具说服力的洞察和支持。

评分☆☆☆☆☆

作为一个经验尚浅的GIS从业者，我总觉得自己在空间分析方面有所欠缺，很多时候只停留在简单的工具应用层面，无法深入理解其背后的数学原理和统计基础。这本书《基于GIS的数量方法与应用》恰好弥补了我的这一短板。它不仅仅是一本操作手册，更是一本理论与实践并重的深度学习指南。书中对各种空间计量经济学模型在GIS中的应用进行了详尽的阐述，例如如何运用空间滞后模型、空间误差模型来分析地理现象之间的相互影响。这一点对于我从事区域经济研究非常有价值。此外，书中对地理加权回归（GWR）的讲解也非常透彻，结合大量的案例，展示了其在解决空间异质性问题上的强大能力。我特别欣赏书中对每种方法进行优缺点分析以及适用性判断的章节，这能够帮助我更好地理解在不同研究情境下，应该选择哪种数量方法。光盘中的案例数据和模型文件，更是为我提供了宝贵的实践素材，我已经在尝试将书中的方法应用到我当前的工作项目中了。

评分☆☆☆☆☆

在我看来，一本优秀的GIS教材，不应仅仅停留在软件操作的层面，更应深入挖掘其背后蕴含的科学方法与思维。这本《基于GIS的数量方法与应用》便做到了这一点。书中对空间数据挖掘的探索，让我眼前一亮。它不仅仅列举了诸如关联规则挖掘、聚类分析等常用方法，更重要的是，它讲解了如何通过这些方法从海量的地理空间数据中发现潜在的模式和规律。比如，书中关于热点分析的讲解，结合实际案例，生动地展示了如何识别出空间上的“热点”区域，这对于城市规划、疾病监测等领域都具有重要的指导意义。此外，书中还对一些前沿的GIS定量方法进行了介绍，比如与机器学习结合的空间预测模型，这让我看到了GIS未来发展的方向。附赠的光盘为我提供了实践的机会，里面的案例数据和分析脚本，让我能够亲手实践书中的方法，加深理解。总而言之，这是一本既有深度又有广度，既有理论又有实践的优秀GIS教材。

评分☆☆☆☆☆

拿到这本《基于GIS的数量方法与应用》真是惊喜连连！光看书名就觉得内容会很扎实，果不其然，翻开目录，我就被丰富的章节安排吸引住了。第一部分详尽地介绍了GIS的基本概念和空间数据模型，这一点对于刚接触GIS的朋友来说至关重要，它就像一座坚实的基石，让你对后续的学习有一个清晰的认识。紧接着，书中深入探讨了多种数量分析方法，诸如空间统计、插值、聚类分析等等，这些内容不仅理论阐述到位，更重要的是，作者结合了大量的实际案例，将抽象的数学公式和统计模型与GIS应用场景紧密联系起来，读起来一点也不枯燥。特别让我印象深刻的是，书中对空间相关性、自相关性等概念的讲解，运用了生动的比喻和图示，让我这个之前对统计学有些畏惧的人也豁然开朗。而且，书中对ArcGIS等主流GIS软件的操作流程也给予了细致的指导，虽然我还没完全操作完，但仅凭这些详细的截图和步骤，就已经让我对接下来的实操充满信心。这本书的优点在于，它既有理论深度，又有实践指导，是一本难得的综合性教材。

评分☆☆☆☆☆

我是一名GIS领域的初学者，在学习过程中经常感到迷茫，不知道如何将理论知识转化为实际操作。这本《基于GIS的数量方法与应用》的出现，无疑为我点亮了一盏明灯。书中从最基础的空间概念讲起，循序渐进地引导读者进入数量方法的殿堂。我尤其喜欢书中关于空间插值方法的介绍，它不仅详细讲解了IDW、克里金等经典插值算法的原理，还分析了不同插值方法在不同数据分布下的表现差异，并给出了实际应用中的建议。此外，书中对空间统计学的引入也恰到好处，通过案例演示了如何利用 Moran's I、Getis-Ord Gi 等指标来揭示地理现象的空间聚集性或分散性。最让我欣喜的是，本书的语言风格非常接地气，避免了晦涩难懂的专业术语，即使是像我这样的新手，也能轻松理解。附赠的光盘内容也非常实用，包含了书中的所有示例数据和代码，方便我跟着教程一步步操作，大大缩短了学习的弯路。

评分☆☆☆☆☆

这本《基于GIS的数量方法与应用》简直是为我量身打造的！我一直在寻找一本能够系统性地梳理GIS空间分析方法，并将其与实际应用相结合的书籍，这本书恰恰满足了我的需求。书中对各种空间分析模型进行了深入浅出的讲解，从最基础的空间查询、叠加分析，到更高级的空间统计、网络分析，再到机器学习在GIS中的应用，内容涵盖之广，让我不禁感叹作者的博学。尤其是在处理地理空间数据的不确定性方面，书中提出的多种方法和评价指标，比如精度评估、误差传播等，都非常有启发性，对于需要进行严谨科学研究的我来说，这部分内容简直是点睛之笔。而且，书中不仅仅是罗列方法，更重要的是分析了不同方法的适用条件、优缺点以及在不同领域（如城市规划、环境保护、交通管理等）的具体应用案例，这让我能够更好地理解如何选择合适的方法来解决实际问题。光盘的附赠更是锦上添花，提供了丰富的示例数据和案例项目，这对于我快速上手和巩固学习成果非常有帮助。

评分☆☆☆☆☆

服务非常周到，非常好！很满意！

评分☆☆☆☆☆

很好地工具书，很实用。

评分☆☆☆☆☆

推荐使用，真的很棒

评分☆☆☆☆☆

具体内容还没看，读后再评。

评分☆☆☆☆☆

内容比较详细，挺实用的

评分☆☆☆☆☆

书很不错

评分☆☆☆☆☆

质量好，送货速度不快.服务倒是不错

评分☆☆☆☆☆

没有活动，支持京东。

评分☆☆☆☆☆

品相好，和书店一模一样，好评