1、一、概述(一)什么是GIS的應用模型模型是一種現象或系統的簡化表示GIS應用模型：根據具體的應用目標和問題，借助于GIS自身的優勢，將觀念世界中形成的概念模型，具體化為信息世界中的可操作的機理和過程。是以空間分析的基本方法和算法模型為基礎，針對客觀世界專門應用目的而構建的解決專門問題的理論和方法。是GIS技術應用向專業領域的發展。一、概述(一)什么是GIS的應用模型(二)為什么需要GIS應用模型GIS 應用模型是GIS的基本構成之一 GIS的空間分析是基本的、解決一般的通用問題的基本理論和方法；盡管GIS 軟件具有強大的空間分析功能，為解決各種現實問題提供了有效的基本工具，但對于某一專門應用目

2、的的解決，還必須通過構建專門的應用模型。 （例如土地利用適宜性模型、選址模型、洪水預測模型等）。(二)為什么需要GIS應用模型(三)、 GIS應用模型的技術優勢 1）優良的硬件環境2）多功能的軟件模塊3）能夠客觀表達地理空間的數據模型4）便于人機溝通的用戶界面 (三)、 GIS應用模型的技術優勢 (四)、應用模型的作用 GIS應用模型用一定程度的簡化和抽象，通過邏輯的演繹，去把握地理系統各要素之間的相互關系、本質特征及可視化顯示，是GIS走向實用化的關鍵。應用模型是聯系GIS應用系統與專業研究的紐帶；應用模型是綜合利用GIS應用系統中大量數據的工具；應用模型是GIS應用系統解決各種實際問題的武

3、器；應用模型有利于系統使用者與設計者之間的信息交流；便于用戶使用和操作。(四)、應用模型的作用(五)、GIS應用模型的類型數學模型：應用數學分析方法建立的模型； 如人口增長模型經驗模型：通過數理統計方法和觀測實驗建立的模型； 如適宜性分析模型混合模型：既有基于理論原理的確定性變量、又有經驗性的不確定變量； 如位置選擇模型(五)、GIS應用模型的類型(六)構建GIS應用模型的三種方法1）利用GIS內部建模工具 利用GIS軟件本身的宏語言（如MapInfo的MapBasic語言、ArcInfo的VBA語言等）、應用函數庫（API）或功能組件（COM）開發所需的空間分析模型。該方法是將GIS軟件已經

4、具有的功能模塊作為模型部件，按照具體應用的目的和標準，將這些部件進行有機的組合而形成解決某個具體問題的應用模型。 內部模型可以充分利用GIS軟件本身的資源和功能，模型構建和開發的效率比較高。（如坡地分析）(六)構建GIS應用模型的三種方法2）利用GIS系統外部建模工具 這種方法是基于利用GIS的空間數據庫和可視化輸出功能，而模型的分析功能則主要利用其它應用軟件進行開發，如MatLab和IDL。這種構模方法實現了不同軟件與GIS軟件的集成，無需在GIS環境中重新編制分析軟件。 運行效率有一定影響。（如人口統計分析）2）利用GIS系統外部建模工具3）混合型的模型構建 混合模型是上述兩種建模法的結合

5、。 既充分考慮利用GIS軟件提供的功能，盡量減少用戶自行開發的壓力，又能兼具吸收其它功能軟件的特殊功用，為解決用戶實際問題提供更靈活、更適用的解決方法。3）混合型的模型構建明確分析的目的和評價準則準備分析數據進行空間分析操作進行結果分析解釋、評價結果結果輸出二、建立GIS應用模型的一般步驟 明確分析的目的和評價準則二、建立GIS應用模型的一般步驟實例分析 （1）問題背景為了在某地建立一森林公園旅游點，需參考一定的旅游條件，假設該旅游點須滿足距公路、鐵路0.5km以外10km以內，非市區，有林地，要求在行政區劃圖上選出該旅游點位置，并注明面積大小。數據源公路及鐵路分布圖；森林分布及權屬圖；城鎮行

6、政區劃圖；實例分析 （1）問題背景問題求解所涉及的GIS功能屬性重分類；面狀邊界消除與合并；緩沖區生成；拓撲疊加；面積量測；繪圖輸出；生成報表實例分析 （1）問題求解所涉及的GIS功能實例分析 （1）實例分析 （1）具體步驟(1)將城鎮行政區劃圖重新分類，生成市區、非市區兩類；(2)拓撲疊加生成圖層，得到非林地；林地且市區；林地、非市區、距道路0.5km內；林地、非市區、距道路0.5km外10km內；林地、非市區、距道路10km外(3)依約束條件，提取第4類多邊形，并計算其面積；(4)與行政區劃圖疊加，打印輸出結果；實例分析 （1）具體步驟實例分析 （2）道路拓寬改建過程中的拆遷指標計算 要解

7、決的問題及約束條件計算由于道路拓寬而需拆遷的建筑面積和房產價值 ；道路拓寬改建的標準是： 道路從原有的20米拓寬到60米 ；拓寬道路應盡量保持直線 ；部分位于拆遷區內的10層以上的建筑不拆除 ；所需資料現狀道路圖； 區域內建筑物分布圖； 實例分析 （2）道路拓寬改建過程中的拆遷指標計算 要解決的問實例分析 （2）空間操作 選擇擬拓寬的道路，根據拓寬半徑，建立道路的緩沖區；將緩沖區圖與建筑物分布圖進行拓撲疊加，此圖包括部分或全部位于拓寬區內的所有建筑物信息；統計分析 選擇落入拆遷區內的樓層高為10層以上的建筑物，將其排除掉，其余為拆遷建筑物 ；對所需拆遷的建筑物進行拆遷指標計算，包括建筑物面積、

8、房產價值。實例分析 （2）空間操作 三、二值模型一種GIS模型，用邏輯表達式從組合地圖中選擇感興趣的地圖要素輸出結果也為二值模型（1為真，0為假） 方法 矢量：地圖疊加運算、屬性組合 柵格：格網查詢三、二值模型一種GIS模型，用邏輯表達式從組合地圖中選擇感興矢量二值模型建立123123IDPH132534IDType1232453181354267IDPH132335Type2323454454642345187518Ph=4 AND Type=234矢量二值模型建立123123IDPH132534IDType矢量二值模型應用問題：植物潛在生存環境在高度帶2之內，距河流不超過200米 數據 高

9、度帶地圖、河流地圖 方法 確立河流緩沖區 河流緩沖區與高度帶地圖疊加 在疊加地圖上選擇高度帶為2的區域 二值輸出演示：示例 矢量二值模型應用問題：植物潛在生存環境柵格二值模型建立11143244334444441113322333444444Cov1Cov2Cov1=3 AND Cov2=3柵格二值模型建立1114324433444444111332柵格二值模型應用示例問題：植物潛在生存環境： 在高度帶2之內，距河流不超過200米 數據 高度帶地圖（grid）、河流地圖（grid） 方法 距離量測: Find Distance 柵格計算器 二值輸出柵格二值模型應用示例問題：植物潛在生存環境：

10、二值模型應用舉例選擇潛在商業用地 如：面積大于5公頃，商業地帶，閑置，距離小區距離小于3公里，坡度小于5度等 土地利用規劃 土壤侵蝕分析 空間對象變化 建立精確模型二值模型應用舉例選擇潛在商業用地 指數模型由組合地圖或多個格網計算的指數值生成分等地圖。 過程 評估變量的相對重要性，確定權重 對觀測值進行分類并打分 建立指數模型 數值歸一化并輸出： （指數值- 最小指數值）/ 指數值值域指數模型由組合地圖或多個格網計算的指數值生成分等地圖。 基于矢量的指數模型建立過程123123IDPH132534IDType1232453181354267132331IDPHType2214252623137

11、13PH*2 + Type*313分值312分值213基于矢量的指數模型建立過程123123IDPH132534I基于柵格的指數模型建立過程72132491342455763311345134234520.61.82.430.20.60.80.40.60.810.4*0.6*0.2*0.21.43.24.23.8基于柵格的指數模型建立過程72132491342455763指數模型應用通常用于適宜性分析和脆弱性分析 例一、森林保護區土地利用研究 參數確定 土壤條件、陡坡、洪澇 靠近水體、濕地等非點源污染 公路和開發區 野生動物棲息地 美學影響 過程 對每個參數按環境成本/開發約束從1到5排序 對

12、每個參數制作格網并進行疊加 取出每個參數的最大值作為輸出值 從輸出格網中選擇低值區作為保護區域指數模型應用通常用于適宜性分析和脆弱性分析 指數模型應用地下水污染評價模型 參數確定 水的埋置深度 凈補給 蓄水層介質 土壤介質 地形 滲流帶影響 導水率 每個參數評分，并加權計算指數模型應用地下水污染評價模型 例：地下水評價污染分析因素：土壤特征、埋置深度、土地利用 評分系統 0 - 50 埋置深度 1 - 25： 50 26 - 50：35 51 - 100：20 101 - 150：10 例：地下水評價污染分析因素：土壤特征、埋置深度、土地利用 地下水評價污染分析（續） 土地利用 灌溉用地、野生

13、動物棲息地等：50 非灌溉用地：20 城市與居民區：99（不納入本模型） 土壤類型 1類 50 2類 49 3類 48.8 4類 45.2 5類 43.8 6類 40.8 7類 38.8評價方程 3 X 土壤得分 + 土地利用得分 + 埋置深度得分地下水評價污染分析（續） 土地利用 土壤類型 評價方程 指數模型應用野生生物棲息地適宜性指數模型HIS 參數 生物氣候帶a、點位類型b、優勢種c、郁閉度d、演替階段e; 指數模型 HIS = sqrt(3a+b+c)/6) (d+e)/2） 歸一化 0 為不適宜做棲息地，1為理想棲息地指數模型應用野生生物棲息地適宜性指數模型HIS 指數模型應用森林火

14、災指數模型 參數 植被種類v、海拔高度h、坡度s、坡向a、與道路或主宅區的接近程度r; 每個因子分為不同層次，賦予標準得分0、1、2，分別對應高、中、低火災 建立模型 H=1+100v+30s+10a+5r+2e 地圖運算，產生森林火險指數分布圖指數模型應用森林火災指數模型 回歸模型建立一個因變量和多個變量之間的關系，可用于預測和評估 通過地圖疊加運算進行實現 類型 線性回歸：數值變量 指數回歸：因變量為二值而自變量為類別或數值類型數據 并非所有的GIS軟件都提供回歸模型計算回歸模型建立一個因變量和多個變量之間的關系，可用于預測和評估回歸模型示例積雪量模擬 SWE = a + b X Col+ c X Row + d X Height 松鼠生活環境適宜性模型 Y = 0.002*H + 0.228*Slope + 0.685*C1 +0.433*C2 + 0.481*C3