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计量地理知识总结

第一章：一早期计量运动的三种学派1衣阿华的经济派代表人物：舍弗尔、麦卡尔蒂。研究对象：着重探讨经济区位现象间相互内在联系及其组合类型。特点：重视相关分析和回归分析统计方法在地理学中的应用2威斯康星的统计派。代表人物：威弗尔、罗宾逊、东坎和仇佐里特点：以经典著作《统计地理学》为代表作，主要特征是发展和应用统计分析方法。3普林斯顿的社会物理学派。代表人物：司徒瓦特(J.Q.Stewart)。特点：该派把物理学原理应用于社会现象的研究之中，发展了理论地理学中的引力模型、位势模型、空间相互作用模式。三、计量地理学的发展阶段第一阶段初期阶段（20世纪50年代末到60年代末期）把统计学方法引入地理学研究领域，构造一系列统计量来定量地描述地理要素的分布特征，应用各种概率分布函数、方差等简单的统计特征回归分析方法。第二阶段中期阶段（20世纪60年代末期到70年代末期）多元统计分析方法和电子计算机技术在地理学研究中广泛应用。以电子计算机技术为手段，许多地理学家熟练地掌握了多元统计方法，具备了分析多因素、复杂结构和动态特征等复杂地理问题的能力。第三阶段成熟和发展阶段（20世纪70年代末期开始到80年代末期）系统理论、系统分析方法、系统优化方法、系统调控方法等被引进了地理学研究领域，促进了地理学向着更加严密的理论结构和现代化方向发展.第四阶段计量地理计算地理（20世纪90年代初至今）地理计算，以向量或并行处理器为基础的超级计算机为工具，对“整体”、“大容量”资料所表征的地理问题实施高性能计算，探索构筑新的地理学理论和应用模型。四、数学方法及用途：1相关分析：分析地理要素之间的相关关系。2回归分析：拟合地理要素之间的数量关系、预测发展趋势。3时间序列分析：用于地理过程时间序列的预测与控制研究。4主成分分析：用于地理数据的降维处理及地理要素的因素分析与综合评价。5聚类分析：用于各种地理要素分类、各种地理区域划分。6马尔可夫过程：用于研究随机地理过程、预测随机地理事件。7线性规划：用于研究有关规划与决策问题。8投入产出分析：用于产业部门联系分析、劳动地域构成分析、区域相互作用分析。9网络分析：用于交通网络、通讯网络、河流水系等地理网络的研究。10层次分析法：用于有关多层次、多要素战略决策问题的分析。11风险型决策分析法：用于各种风险型地理决策问题的分析。12非确定型决策分析法：用于各种非确定型地理决策问题的分析。五、对计量地理学的评价：1“反定量化”——反对地理学定量化研究，认为地理现象十分复杂，不能用简单的数学方法来解释，对数学方法采取拒绝和否定态度。代表人物：史密斯（DavidSmith）、奥格登(PhilipOgden)等。2“定量化”——推崇地理学定量化，认为数学方法不仅是一种分析技术，而且能够导出普遍性规律，能够解决地理学传统研究方法所不能解决的理论问题。代表人物如克里斯塔勒（W.Christaller）、帮吉(W.Bunge)乔莱(R.Chorley)、哈格特(P.Haggett)等。3“非定量化”——认为数学方法只是地理学研究方法之一，只能用来研究地理要素之间的数量关系和地理事物的空间格局，不能用来描述和解释地理规律，不能导出地理学理论，但其观点摇摆不定。六、数学方法主要应用方面：1分布型分析--对地理要素的分布特征及规律进行定量分析。2相互关系分析--对地理要素、地理事物之间的相互关系进行定量分析。3分类研究--对地理事物的类型和各种地理区域进行定量划分。4网络分析--对水系、交通网络、行政区划、经济区域等的空间结构进行定量分析。5趋势面分析--做出地理要素的趋势等值线图，展示所要分析的地理要素的空间分布规律。6空间相互作用分析--定量分析各种“地理流”在不同区域之间流动的方向和强度。7系统仿真研究，步骤：①对复杂地理系统的各种系统要素之间的相互关系与反馈机制进行分析，构造系统结构；②建立描述系统的数学模型；③以适当的计算方法与算法语言将数学模型转化为计算机可以识别运行的工作模型；4运行模型，对真实系统进行模拟仿真，从而揭示其运行机制与规律。第二章：一，地理数据：1空间数据：用于描述地理实体、地理要素、地理现象、地理事件及地理过程产生、存在和发展的地理位置、区域范围及空间联系的数据。（1）几何数据：描述空间对象空间特征的数据，也称位置数据、定位数据，一般用经纬度、坐标表达。（2）关系数据：描述空间对象的空间关系的数据，如邻接、包含、关联等。2属性数据：用于描述地理实体、地理要素、地理现象、地理事件、地理过程的有关属性特征的数据，又称非几何数据，如类型、名称、性质等。二空间数据的表达点：由一个独立的坐标点（x，y）定位，是空间上不可再分的几何实体。线：由若干个（至少两个，理论上是无穷个）坐标点（xi，yi）（i=1，2，