谢明霞
, 王家耀
XIE Mingxia, WANG Jiayao
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作者简介:
作者简介：谢明霞(1985-),女,湖北武汉人,博士研究生,主要从事地理国情统计分析研究,E-mail:xmx0424@whu.edu.cn。
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摘要
地理国情分类区划是认知和分析地理国情的有效途径,是研究认识地理国情类型特征、组合及其演变趋势的区域差异和地理国情空间分异的基础。本文通过对地理国情普查的基本统计数据进行分析,制定了地理国情分类区划的指标体系;基于多维尺度分析和聚类分析,构建了地理国情分类区划模型。选择河南省地理国情普查数据,对其进行分类区划实验。通过对地理国情数据进行多维尺度分析,根据分析的可视化结果,可直观地确定地理国情的分类区划数,并将此设置为初始的聚类数;在此基础上进行k均值聚类,可实现河南省地理国情的分类区划,通过对各聚类簇中指标数据特征进行分析,并根据各聚类簇中心对区划各类型进行定义和解释,最后对聚类结果进行空间化表达。结果表明：河南省地理国情可划分为指标数据极值区、指标数据低值区、指标数据中值区和指标数据高值区4类,且根据空间集聚性分析,可判断分类区划的空间集聚效应显著,各区划类型间相互包容和渗透,集聚呈4条西南↔东北的条状带。该项工作可为统筹地理国情与区域可持续发展,制定切实可行的区域发展政策提供科学依据。
关键词：
Abstract
Classification based regionalization is an effective way to analyze geographical national conditions and a basis for studying the regional differences in the classification characteristics, combinations, change, and spatial differentiation of geographical national conditions. The index system of the classification-based regionalization of geographical national conditions is determined through the analysis of the basic statistical data of the geographical national conditions survey. Using multidimensional scaling and cluster analysis, the classification-based regionalization model of geographical national conditions was established. The classification-based regionalization experiment was carried out using the geographical national conditions survey data of Henan Province. The number of regions of geographical national conditions was initially intuitively determined through multidimensional scaling on geographic national conditions data of Henan Province. On this basis, the classification-based regionalization was achieved by K-means clustering. The type of regions is defined and explained according to the cluster centers and the characteristics of index data in each cluster. Finally, the clustering result is spatialized. The experimental results show that the geographical national conditions in Henan province can be divided into four regions: extreme value region, low value region, median value region and high value region. The spatial agglomeration effect of regions of geographical national conditions in Henan Province is significant, and It is mutual tolerance and penetration between each classification-based regionalization and constructed of four southwest to northeast strip. In the overall planning of regional development and realizing regional coordinated and sustainable development, we can make feasible regional balanced development policies according to the geographical national conditions of each region.
Keywords：
区划就是区域的划分,它既是一种数据分析的手段,也是一种分析结果的表现形式,区划必须适应并能为区域的可持续发展服务。地理国情主要是指地表自然和人文地理要素的空间分布、特征及其相互关系(陈俊勇, 2012; 徐德明, 2012)。狭义来看,地理国情是指与地理空间紧密相连的自然环境、自然资源基本情况和特点的总和;广义来看,地理国情是指通过地理空间属性将包括自然环境和自然资源、经济发展状况、政治状况、社会状况、文化传统、科技教育状况、国际环境和国际关系等在内的各类国情进行关联与分析,从而得出能深入揭示经济社会发展的时空演变和内在关系的综合国情(陈俊勇, 2014)(图1)。从世界范围来看,许多国家和组织都开展了地理国情相关的研究项目或工程,以便更好地服务于本国或地区的资源、环境、能源、社会等领域(Ceccato et al, 2005; Young et al, 2006; Mithal et al, 2011)。地理国情监测与分析已被确定为未来20年中国测绘工作的重点之一(陈俊勇, 2012)。
图1 地理国情概念分析及区划类型
Fig.1 The concept of geographical national conditions and regionalization types
统计分析是地理国情普查与监测数据向地理国情信息转化的必要手段(张继贤, 2013)。其中,分类、分级是统计分析最为典型和常用的方法。目前,中国地理国情普查工作已结束,获取的数据内容丰富、种类繁多,也非常复杂,但在地理国情综合统计分析研究方面尚处于探索阶段(武琛, 2012; 李红等, 2014; 刘耀林等, 2014; 王永峰等, 2014)。科学认识地理国情、促进资源的合理利用开发、提高区域社会经济发展和社会事业发展水平、促进区域的可持续发展,都需要对地理国情进行分类和评价,这是地理国情统计分析的基础(王家耀等, 2016)。
地理国情作为人与自然的复杂空间综合体,它是一个集资源、生态、环境、经济、社会等众多要素于一体的复杂系统(王家耀等, 2016),其区划理论及方法与自然地理区划、经济区划等有着广泛而深刻的联系,它们为地理国情复杂系统区划研究奠定了方法论基础。地理国情区划是地理国情综合统计分析成果的一种表达形式,目的在于实现对抽象、高度综合的地理国情的客观分类描述和量化评价,并对其进行直观表达,从而能科学地揭示资源、生态、环境、经济、社会等要素在地理空间上相互作用、相互影响的内在关系,挖掘和发现社会、经济发展与自然资源、环境和生态等的内在联系和演变规律,实现地理国情普查与监测数据向地理国情信息的转化,为科学管理决策提供可靠依据。地理国情区划可分为分类区划和分级区划2种,是在对地理国情普查数据进行基本统计、汇总和分析的基础上,结合相关领域的专题数据,从资源、环境、生态、经济和社会5个方面,分别对地理国情进行分类分析和协调性评价分级而确立的分区单元(图1)。
目前,典型的分类区划包括行政区划、农业区划(陈百明, 1986)、景观生态区划(肖笃宁等, 1998)、地貌区划(沈玉昌等, 1982; 程维明等, 2014)、气候区划(张新时, 1993; 毛飞等, 2011)、经济区划(杨树珍, 1983)、地理区划(郑度等, 2008)等。无论是行政区划、气候区划、地理区划、农业区划、地貌区划、经济区划,还是景观生态区划,都是以区域自然、经济、农业或生态等某一要素为标准来认识地域分异特征,在区划过程中所考虑的综合性,仅仅是自然、经济、农业或生态某一方面的综合性,但相对于整个区域发展而言,这种综合是不完全的。随着可持续发展理念的普及,尤其是科学发展观的确立,人们认识到区域发展并不仅仅是经济、生态、或社会等某一方面的持续发展,而是由资源、环境、生态、经济、社会等众多要素构成的区域系统的整体演进。
地理国情分类区划是认知和分析地理国情的有效途径,是研究认识地理国情类型特征、组合及其演变趋势的区域差异和地理国情空间分异的基础。根据地理国情空间分异特征,对各区域地理国情要素发展进行调整,可为区域协调发展提供决策依据(谢明霞等, 2015)。本文主要对地理国情的类型区划进行介绍,参考已有的区划理论和方法,根据地理国情普查内容与指标,结合统计分析中分类方法,设计了地理国情分类区划模型,并以河南省为例进行了相关实验分析。
(1) 聚类分析
聚类分析(Cluster Analysis, CS)是指将物理或抽象对象的集合,根据对象间的相似度(或相异度)分组为由类似的对象组成的多个类别的分析过程(图2),其核心是针对收集的数据特征,选择和设计合适的技术方法,衡量数据间的相似度(或相异度),据此将数据源分类到不同的簇中。聚类源于众多领域,在不同的应用领域中,聚类技术得到了快速发展。现阶段,研究人员根据不同的应用提出了大量的聚类算法,大体可以归纳为以下5类：划分方法、层次方法、基于密度的方法、基于网格的方法和基于模型的方法(Han et al, 2007; 谢明霞, 2011)。
(2) 多维尺度分析
多维尺度分析(Multidimensional Scaling, MDS)(Cox et al, 2014)将一组个体间的相异数据经过MDS转换成空间构图,且保留原始数据的相对关系,用于反映多个个体间相似(不相似)程度,通过适当的降维方法,将这种相似(不相似)程度在低维空间中用点与点之间的距离表示,并帮助识别那些影响个体间相似性的潜在因素。因子分析是研究从变量群中提取共性因子的统计技术,其能够在许多变量中找出隐藏的具有代表性的因子,并将相同本质的变量归入一个因子,从而减少变量的数目,同时还可检验变量间关系的假设。多维尺度分析和因子分析、聚类分析之间既存在相同之处,又侧重点各异,相关关系如表1所示。其中,聚类分析可作为多维尺度分析的补充,以进一步获取经过MDS转换的相对关系保持的降维数据分组信息。
表1 因子分析、聚类分析和多维尺度分析的异同
Tab.1 Similarities and differences of factor analysis, cluster analysis, and multidimensional scaling
| 方法 | 分析对象 | 分析目的 |
|---|---|---|
| 因子分析 | 相似性 | 维度缩减,分析维度和因素的含义 |
| 聚类分析 | 相似性(或相异性) | 数据分组 |
| 多维尺度分析 | 相异性 | 维度缩减,分析降维后数据点的位置 |
不同区域的地理国情既有相似性又存在差异性,地理国情分类区划是根据地理国情的总体特征和统计研究目的,在系统深入研究地理国情类型及其组合特征、成因及其异同的基础上,根据相应的指标选取原则,选取地理国情分类指标,将国情总体划分为若干个各具特色的不同区域,以便进一步运用数据挖掘方法探索地理国情复杂系统的内在联系和规律。它是研究地理国情空间分异的基础,对地理单元的地理国情研究具有十分重要的作用。
本文研究地理国情分类区划目的是为了使人们更加深刻地认识地理国情,理解地理国情,分析地理国情,以便准确掌握、科学分析资源和环境等的承载能力和发展潜力,从而满足经济和社会发展,以及生态文明建设需要。主要研究内容包括：
(1) 地理国情分类坐标系的构建
在对地理国情指标集进行MDS转换的基础上,利用降维后的维度构建地理国情分类坐标系,为地理国情分类结果可视化提供支持,通过可视化使人们对地理国情分类结果有定性的理解,并有助于对地理国情普查与监测数据的挖掘和探索。
(2) 地理国情类型表达方式的设计
对地理国情类型进行表达是地理国情区划分析的基础。在地理国情类型表达方式设计过程中,可参考现有的分类区划方法中对类型的表达方式。本文根据聚类中心对各区划类型进行命名,即首先获取各类型区划中距离聚类中心最近的区域,然后通过对该区域的地理国情特征进行分析和总结,从而实现对地理国情区划类型的定义。
地理国情分类区划方法流程如图3所示。首先根据地理国情普查与监测统计成果和地理国情指标集,设计好地理国情分类原则后对地理国情指标进行MDS降维,根据降维结果建立地理国情分类坐标系,并确定聚类数;然后对MDS降维后数据进行k均值聚类,并对各聚类簇进行解释和分类区划分析;最后在地理国情分类的基础上,分析各类型的组合特征、成因等,生成地理国情区划专题图。
图3 地理国情分类区划模型
Fig.3 Classification-based regionalization model of geographical national conditions
本文研究区域为位于中国中部、黄河中下游的河南省,该省承东启西,古称天地之中,为中国第一人口大省、第一农业大省、新兴工业大省和劳动力输出大省。东接安徽、山东,北接河北、山西,西接陕西,南邻湖北,横跨海河、黄河、淮河、长江四大水系,土地面积16.7万km2,其中山地丘陵面积7.4万km2,占全省总面积的44.3%;平原和盆地面积9.3万km2,占总面积的55.7%。研究单元为地市行政单元,共计18个。研究数据来源于2015年河南省地理国情普查数据。
地理国情分类区划的关键在于正确选择分类指标和划分各类界限,各指标应仅对地理国情作纯粹的描述,而不加任何主观的认识。根据国务院第一次全国地理国情普查领导小组办公室制定的《地理国情普查内容与指标》,地理国情普查内容分为12个一级类(图1中狭义地理国情所涉及内容)、58个二级类、135个三级类,本文以地市为研究单元,从面积、长度和个数等方面,针对地理国情普查内容的12个一级类选取相关的地理国情分类区划指标(图4),由于获取的数据原因,暂未对普查内容中的地形要素进行考虑。根据获取的研究区域地理国情分类区划所需的相关数据,计算分类区划各指标值,利用SPSS软件,采用信度α系数法对河南省地理国情分类区划指标进行信度分析。通常α系数值在0~1之间。若α系数不超过0.6,一般认为内部一致信度不足;达到0.7~0.8时,表示量表具有相当的信度;达0.8~0.9时,说明量表信度非常好。本文的计算结果为：未标准化指标项的α值为0.479,指标的可信度较差,但是经标准化后的指标项的α值为0.834,指标信度非常好。指标数据的标准化对指标的信度分析结果影响较大,说明标准化处理是客观描述和分析对象中必不可少的环节之一。本文选取的地理国情分类区划指标,经过数据标准化处理后指标的可信度非常好,故能够据此客观的认知和分析地理国情类型。
图4 地理国情分类区划指标
Fig.4 Classification-based regionalization indices of geographical national conditions
根据地理国情分类区划指标体系以及构建的区划模型,首先对指标数据进行标准化处理,然后利用软件SPSS 22,选择分析→度量→多维刻度,对实验数据进行多维尺度分析。分析结果显示,其Stress值(压力系数,也称作应力,多维尺度分析的信度估计值)为0.16018,RSQ值(相关系数平方,即拟合优度,多维尺度分析的效度估计值)为0.89643,降维后各维度坐标结果如表2所示。其中,Stress值越小越好,如果大于0.2则是不可接受的。RSQ的值在0~1之间,其值越大越理想;越接近1,说明拟合程度越好;越接近0,说明拟合程度越差。一般RSQ值在0.60以上是可接受的,由此可看出文中河南省地理国情多维尺度分析的结果是比较理想的。
表2 河南省地理国情多维尺度分析
Tab.2 Multidimensional scaling result of geographical national conditions in Henan Province
| 行政区 | 维度1 坐标值 | 维度2 坐标值 | 行政区 | 维度1 坐标值 | 维度2 坐标值 |
|---|---|---|---|---|---|
| 安阳 | -0.4225 | 0.7576 | 濮阳 | -1.1777 | -0.1420 |
| 鹤壁 | -1.0321 | 0.2182 | 三门峡 | -0.6020 | 1.1954 |
| 济源 | -1.4897 | 0.2407 | 商丘 | -0.2797 | -1.1644 |
| 焦作 | -0.1989 | 0.0637 | 新乡 | 0.6378 | -1.0900 |
| 开封 | -0.3322 | -0.2362 | 信阳 | 1.0043 | -1.2966 |
| 洛阳 | 0.9954 | 1.7661 | 许昌 | -0.5465 | 0.0765 |
| 漯河 | -1.1636 | -0.2370 | 郑州 | 1.6840 | 1.6548 |
| 南阳 | 3.0637 | -0.0791 | 周口 | -0.2780 | -1.0988 |
| 平顶山 | 0.0623 | 0.1584 | 驻马店 | 0.0753 | -0.7874 |
利用多维尺度分析结果(表2中的维度1和维度2)构建分类坐标系,如图5所示。在维度1上,南阳在最右侧,信阳、洛阳和郑州在中间,其余的地市则集中在左侧;在维度2上,洛阳和郑州在最上部;驻马店、商丘、新乡、周口和信阳则在下部,其余地市则集中在中间。
图5 河南省地理国情分类坐标系(欧氏距离模型)
Fig.5 Classification coordinate system of geographical national conditions in Henan Province (distance model: Euclidean)
在多维尺度分析结果可视化(图5)的基础上,设置k均值聚类数为4,按照4类分区方案进行聚类,结果如图6和表3所示。其中,聚类簇1包含的地市有：驻马店、商丘、新乡、周口和信阳;聚类簇2包含的地市有：洛阳和郑州;聚类簇3包含的地市有：三门峡、安阳、济源、鹤壁、许昌、平顶山、濮阳、焦作、开封和漯河;聚类簇4只包含南阳。
图6 河南省地理国情k均值聚类结果可视化
Fig.6 TVisualization of K-means clustering result for geographical national conditions in Henan Province
表3 河南省地理国情k均值聚类结果
Tab.3 K-means clustering result for geographical national conditions in Henan Province
| 聚类簇 | 簇中心坐标 | 距离簇中心 最近的地市 | 各聚类簇包含的地市 | |
|---|---|---|---|---|
| 维度1 | 维度2 | |||
| 1 | 0.2319 | -1.0874 | 驻马店 | 驻马店、商丘、新乡、周口、信阳 |
| 2 | 1.3397 | 1.7105 | 洛阳(郑州) | 洛阳、郑州 |
| 3 | -0.6903 | 0.2095 | 许昌 | 三门峡、安阳、济源、鹤壁、许昌、平顶山、濮阳、焦作、开封、漯河 |
| 4 | 3.0637 | -0.0791 | 南阳 | 南阳 |
根据河南省地理国情数据MDS降维结果及k均值聚类结果,对各聚类簇中包含的地市的指标数据进行分析,其中各聚类簇指标数据分析图中,虚线为以聚类簇中心最近的地市构建的线性趋势线(图7)。从图7可以发现：聚类簇1中包含的各地市中地理国情分类区划各项指标值有高有低,发展不均衡,本文将此类区域命名为指标数据极值区;聚类簇2中大部分指标值处于中间值,仅有较少部分指标值处于较高水平,将此类区域定义为指标数据中值区;聚类簇3中大部分指标值处于较低值,将此类区域定义为指标数据低值区;聚类簇4中各项分类区划指标值均较高,将此类区域定义为指标数据高值区(表4)。
表4 河南省地理国情分类区划类型表达
Tab.4 Types of classification-based regionalization for geographical national conditions in Henan Province
| 聚类簇 | 区划类型 | 区划特征 |
|---|---|---|
| 1 | 指标数据极值区 | 各项指标值有高有低,发展不均衡 |
| 2 | 指标数据中值区 | 大部分指标值处于中间值,仅有较少部分指标值处于较高水平 |
| 3 | 指标数据低值区 | 大部分指标值处于较低值 |
| 4 | 指标数据高值区 | 各项分类区划指标值均较高 |
根据聚类结果及各聚类的类型表达,构建河南省地理国情分类区划专题图(图8)。从图8可以看出,河南省各地市地理国情分类区划显著而直观地呈现出一定程度的空间集聚现象,且各区域类型间相互包容和渗透,各区域块集聚呈4条西南↔东北的条状带,即“三门峡→济源→焦作→新乡→鹤壁→安阳→濮阳”“洛阳→郑州”“南阳→平顶山→漯河→许昌→开封”和“信阳→驻马店→周口→商丘”。地理国情极值区中包含的各地市主要集中在东南周边,而地理国情低值区中包含的各地市主要集中在西北周边,中部各类型地理国情区划则呈相互交织和渗透的格局。
图8 河南省地理国情分类区划图
Fig.8 Thematic map of classification-based regionalization for geographical national conditions in Henan Province
为了对地理国情分类区划结果作进一步分析,从而挖掘其潜在的信息和知识,以下对分类区划结果的空间集聚性进行分析。
定义1：地理国情分类区划类型相关矩阵表示2个区域之间分类区划类型异同的矩阵,即将分类区划类型相同的两地市相关值设为1,不同的设为0。
定义2：地理国情邻接矩阵表示2个区域之间相邻关系以及区划类型异同的矩阵,即将地理位置相邻,且区划类型相同的2个区域间的邻接关系设置为1,反之为0。假设空间邻接矩阵为A,地理国情分类区划类型相关矩阵为B,则地理国情邻接矩阵(C)为：
根据邻接区域的分类属性异同性进一步对河南省地理国情分类区划的空间集聚性进行分析。首先获取河南省各地市的空间邻接矩阵A(表5);然后获取各地市区划类型相关矩阵B(表6),即区划类型相同的2个地市的相关值为1,不同的设为0;最后,计算区划类型相同的邻接地市占所有邻接地市的比例,通过比例值判断河南省地理国情分类区划的空间集聚性。
表6 河南省各地市分类区划类型相关矩阵
Tab.6 Type correlation matrix of classification-based regionalization of all cities in Henan Province
| ID | 1 | 2 | 3 | 4 | 5 | 6 | 7 | 8 | 9 | 10 | 11 | 12 | 13 | 14 | 15 | 16 | 17 | 18 |
|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|
| 1 | 1 | 0 | 0 | 1 | 0 | 1 | 1 | 1 | 0 | 1 | 1 | 1 | 0 | 1 | 0 | 0 | 1 | 0 |
| 2 | 0 | 1 | 1 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 1 | 0 | 1 | 1 | 0 | 0 |
| 3 | 0 | 1 | 1 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 1 | 0 | 1 | 1 | 0 | 0 |
| 4 | 1 | 0 | 0 | 1 | 0 | 1 | 1 | 1 | 0 | 1 | 1 | 1 | 0 | 1 | 0 | 0 | 1 | 0 |
| 5 | 0 | 0 | 0 | 0 | 1 | 0 | 0 | 0 | 1 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 |
| 6 | 1 | 0 | 0 | 1 | 0 | 1 | 1 | 1 | 0 | 1 | 1 | 1 | 0 | 1 | 0 | 0 | 1 | 0 |
| 7 | 1 | 0 | 0 | 1 | 0 | 1 | 1 | 1 | 0 | 1 | 1 | 1 | 0 | 1 | 0 | 0 | 1 | 0 |
| 8 | 1 | 0 | 0 | 1 | 0 | 1 | 1 | 1 | 0 | 1 | 1 | 1 | 0 | 1 | 0 | 0 | 1 | 0 |
| 9 | 0 | 0 | 0 | 0 | 1 | 0 | 0 | 0 | 1 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 |
| 10 | 1 | 0 | 0 | 1 | 0 | 1 | 1 | 1 | 0 | 1 | 1 | 1 | 0 | 1 | 0 | 0 | 1 | 0 |
| 11 | 1 | 0 | 0 | 1 | 0 | 1 | 1 | 1 | 0 | 1 | 1 | 1 | 0 | 1 | 0 | 0 | 1 | 0 |
| 12 | 1 | 0 | 0 | 1 | 0 | 1 | 1 | 1 | 0 | 1 | 1 | 1 | 0 | 1 | 0 | 0 | 1 | 0 |
| 13 | 0 | 1 | 1 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 1 | 0 | 1 | 1 | 0 | 0 |
| 14 | 1 | 0 | 0 | 1 | 0 | 1 | 1 | 1 | 0 | 1 | 1 | 1 | 0 | 1 | 0 | 0 | 1 | 0 |
| 15 | 0 | 1 | 1 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 1 | 0 | 1 | 1 | 0 | 0 |
| 16 | 0 | 1 | 1 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 1 | 0 | 1 | 1 | 0 | 0 |
| 17 | 1 | 0 | 0 | 1 | 0 | 1 | 1 | 1 | 0 | 1 | 1 | 1 | 0 | 1 | 0 | 0 | 1 | 0 |
| 18 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 1 |
表5 河南省各地市空间邻接矩阵
Tab.5 Spatial adjacency matrix of all cities in Henan Province
| ID | 1 | 2 | 3 | 4 | 5 | 6 | 7 | 8 | 9 | 10 | 11 | 12 | 13 | 14 | 15 | 16 | 17 | 18 |
|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|
| 1 | 1 | 0 | 0 | 0 | 1 | 0 | 0 | 0 | 0 | 1 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 |
| 2 | 0 | 1 | 1 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 1 |
| 3 | 0 | 1 | 1 | 0 | 0 | 1 | 1 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 1 | 0 | 0 | 1 |
| 4 | 0 | 0 | 0 | 1 | 1 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 1 |
| 5 | 1 | 0 | 0 | 1 | 1 | 1 | 0 | 0 | 1 | 1 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 1 |
| 6 | 0 | 0 | 1 | 0 | 1 | 1 | 1 | 1 | 1 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 1 |
| 7 | 0 | 0 | 1 | 0 | 0 | 1 | 1 | 1 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 1 | 0 | 0 | 0 |
| 8 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 1 | 1 | 1 | 1 | 0 | 0 | 0 | 0 | 1 | 1 | 0 | 0 | 0 |
| 9 | 0 | 0 | 0 | 0 | 1 | 1 | 0 | 1 | 1 | 1 | 0 | 0 | 1 | 1 | 0 | 0 | 0 | 0 |
| 10 | 1 | 0 | 0 | 0 | 1 | 0 | 0 | 0 | 1 | 1 | 0 | 0 | 1 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 |
| 11 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 1 | 1 | 1 | 0 | 0 | 0 | 1 | 0 |
| 12 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 1 | 1 | 1 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 |
| 13 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 1 | 1 | 1 | 1 | 1 | 1 | 0 | 0 | 1 | 0 |
| 14 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 1 | 1 | 0 | 0 | 0 | 1 | 1 | 1 | 1 | 0 | 0 |
| 15 | 0 | 0 | 1 | 0 | 0 | 0 | 1 | 1 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 1 | 1 | 1 | 0 | 0 |
| 16 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 1 | 1 | 1 | 0 | 0 |
| 17 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 1 | 0 | 1 | 0 | 0 | 0 | 1 | 0 |
| 18 | 0 | 1 | 1 | 1 | 1 | 1 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 1 |
将矩阵A和矩阵B中的各对应项进行相乘得到地理国情邻接矩阵C。计算矩阵A和矩阵C中元素值为1的个数分别为：
分类是人类认识事物行之有效且简单易行的方法。研究地理国情分类区划,目的在于对抽象、复杂的地理国情有直观的认识,并在此基础上,理解地理国情,从而分析地理国情。主要结论如下：
(1) 针对分类区划的实质和特点,根据《地理国情普查内容与指标》选取了地理国情分类区划指标(所选取的指标都是对地理国情作基本的描述而不含任何评价指标),利用多维尺度分析和聚类分析方法,构建了地理国情分类区划模型。
(2) 根据河南省地理国情数据多维尺度分析的Stress值和RSQ值,可以判断多维尺度分析的结果较为理想,从可视化的结果可以看出河南省各地市的地理国情呈现分类聚集形式。
(3) 根据多维尺度分析结果,将河南省地理国情分为4类,并进行k均值聚类以实现地理国情分类区划。根据聚类中心,定义河南省地理国情区划类型分别为：指标数据极值区——商丘、新乡、信阳、周口和驻马店,指标数据中值区——洛阳和郑州,指标数据低值区——安阳、鹤壁、济源、焦作、开封、漯河、平顶山、濮阳、三门峡和许昌,指标数据高值区——南阳。
(4) 河南省各地市地理国情分类区划的空间集聚效应显著,且根据邻接区域的分类属性异同性分析对这一结论进行了佐证。河南省地理国情各区域类型间相互包容和渗透,各区域块集聚呈西南↔东北向的条状带。
基于以上结论,根据地理国情类型的划分及各区划类型的特点,结合其呈现出的空间集聚性特征,可对相同特征的区域制定相同或相似的区域协调发展策略,因地制宜。地理国情分类区划为科学认识地理国情,促进资源的合理开发利用,提升区域的社会和经济发展,促进地理国情区域协调与可持续发展提供了基础支撑。结合后续开展的地理国情分级区划研究,可进一步明确各类型区划地理国情协调发展的整体状态和具体的改进方向,为统筹地理国情区域发展,制定切实可行的协调发展策略提供决策支持。
The authors have declared that no competing interests exist.
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土地分类体系与土地评价问题探讨 [J].
解放以来,我国在开展自然资源调查的过程中,对土地资源进行了大量的研究工作,逐步形成了一门独立的新型学科——土地学。在这一学科领域内,关于分类的研究一直居于重要地位,并且得到了较大的发展,但是也还存在着一些概念以致内容上的分歧意见,如近年来对“土地类型”与“土地资源类型”之间有何区别等问题的讨论就反映了这种认识上的差别。对此,笔者想就土地分类的体系方面谈一点意见。
Tudi fenlei tixi yu tudi pingjia wenti tantao [J].
解放以来,我国在开展自然资源调查的过程中,对土地资源进行了大量的研究工作,逐步形成了一门独立的新型学科——土地学。在这一学科领域内,关于分类的研究一直居于重要地位,并且得到了较大的发展,但是也还存在着一些概念以致内容上的分歧意见,如近年来对“土地类型”与“土地资源类型”之间有何区别等问题的讨论就反映了这种认识上的差别。对此,笔者想就土地分类的体系方面谈一点意见。
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地理国情监测的学习札记 [J].
<p>地理国情是指那些与地理相关的自然和人文要素的国情，它从空间角度反映一个国家自然、经济、人文的状况。地理国情监测就是从地理的角度，采用空间化的方法，对国情进行持续观测并对观测结果进行描述、分析、预测和可视化的过程。地理国情监测是提高宏观调控科学性的需要。作为国家地理信息获取、处理、管理和服务的部门，测绘地理信息部门应组织和构建科学的地理国情监测体系，结合国家重大工程、重大战略、突发事件和宏观管理需求，为国家提供客观、持续的地理国情信息。</p>
Study notes on geographic national condition monitoring [J].
<p>地理国情是指那些与地理相关的自然和人文要素的国情，它从空间角度反映一个国家自然、经济、人文的状况。地理国情监测就是从地理的角度，采用空间化的方法，对国情进行持续观测并对观测结果进行描述、分析、预测和可视化的过程。地理国情监测是提高宏观调控科学性的需要。作为国家地理信息获取、处理、管理和服务的部门，测绘地理信息部门应组织和构建科学的地理国情监测体系，结合国家重大工程、重大战略、突发事件和宏观管理需求，为国家提供客观、持续的地理国情信息。</p>
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关于地理国情普查的思考 [J].https://doi.org/10.11709/j.issn.1672-4623.2014.02.001 URL [本文引用: 1] 摘要
地理国情主要是指地表自然和人文地理要素的空间分布、特征及其相互关系,是基本国情的重要组成部分,是重要的基本国情。全国地理国情普查为中国经济发展的科学规划、科学布局、科学发展提供了重要的基础信息。全国地理国情普查应从全局和战略的高度开展,需采用多种技术和手段采集、制作覆盖全国的、内容丰富的、客观真实的、准确权威的地理国情数据库,是对测绘地理信息部门的全面检验,也是推动测绘地理信息事业转型升级的一次重大机遇。
Guanyu Dili guoqing pucha de sikao [J].https://doi.org/10.11709/j.issn.1672-4623.2014.02.001 URL [本文引用: 1] 摘要
地理国情主要是指地表自然和人文地理要素的空间分布、特征及其相互关系,是基本国情的重要组成部分,是重要的基本国情。全国地理国情普查为中国经济发展的科学规划、科学布局、科学发展提供了重要的基础信息。全国地理国情普查应从全局和战略的高度开展,需采用多种技术和手段采集、制作覆盖全国的、内容丰富的、客观真实的、准确权威的地理国情数据库,是对测绘地理信息部门的全面检验,也是推动测绘地理信息事业转型升级的一次重大机遇。
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多尺度数字地貌等级分类方法 [J].https://doi.org/10.11820/dlkxjz.2014.01.003 Magsci [本文引用: 1] 摘要
参考已出版的全国各级各类比例尺的地貌类型图的分类方案及图例表达，探讨了中国1：100 万数字地貌的等级分类方法，采用基于形态、成因、物质和年龄等地貌要素，综合反映地貌特征的等级分类指标和分类体系，初步构建了中国多个国家基本比例尺（即1：400 万、1：100 万、1：50 万、1：25 万、1：5 万）数字地貌等级分类方法，发展了由连续分布的多边形图斑反映形态成因类型，以及由离散的点、线和面图斑共同反映形态结构类型的数字地貌类型数据组织方式，构建了多尺度数字地貌类型的编码方法。该研究可为发展多尺度地貌类型图的编制提供方法基础，也可为当前正在进行的地理国情监测工程的大比例尺地貌类型信息普查提供分类规范和技术支持。
Methodology on hierarchical classification of multi-scale digital geomorphology [J].https://doi.org/10.11820/dlkxjz.2014.01.003 Magsci [本文引用: 1] 摘要
参考已出版的全国各级各类比例尺的地貌类型图的分类方案及图例表达，探讨了中国1：100 万数字地貌的等级分类方法，采用基于形态、成因、物质和年龄等地貌要素，综合反映地貌特征的等级分类指标和分类体系，初步构建了中国多个国家基本比例尺（即1：400 万、1：100 万、1：50 万、1：25 万、1：5 万）数字地貌等级分类方法，发展了由连续分布的多边形图斑反映形态成因类型，以及由离散的点、线和面图斑共同反映形态结构类型的数字地貌类型数据组织方式，构建了多尺度数字地貌类型的编码方法。该研究可为发展多尺度地貌类型图的编制提供方法基础，也可为当前正在进行的地理国情监测工程的大比例尺地貌类型信息普查提供分类规范和技术支持。
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基于地理国情普查数据的综合统计分析研究: 以试点区域北安市农业(耕地)变化统计分析为例 [J].https://doi.org/10.3969/j.issn.1672-5867.2014.06.050 URL [本文引用: 1] 摘要
以国情普查试点北安市区域成果为研究对象，与2012年1∶50000动态更新数据为参照对比，从北安市农业概况、农业变化情况角度分析该市农田的增加、退化程度与趋势，并深层次地研究了其内在的驱动力因素。
Comprehensive statistical analysis study based on national geographic condition survey data: The case of Bei'an agricultural farmland as the pilot area [J].https://doi.org/10.3969/j.issn.1672-5867.2014.06.050 URL [本文引用: 1] 摘要
以国情普查试点北安市区域成果为研究对象，与2012年1∶50000动态更新数据为参照对比，从北安市农业概况、农业变化情况角度分析该市农田的增加、退化程度与趋势，并深层次地研究了其内在的驱动力因素。
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地理国情多层次统计分析指标体系设计 [J].https://doi.org/10.11709/j.issn.1672-4623.2014.03.001 URL [本文引用: 1] 摘要
以地理国情普查数据为基础,从指标统计汇总、分类统计分析及综合统计3个层次,构建地理国情统计分析评价指标体系,探讨地理国情统计分析方法,为地理国情统计分析提供支撑。
Dili guoqing duocengci tongji fenxi zhibiao tixi sheji [J].https://doi.org/10.11709/j.issn.1672-4623.2014.03.001 URL [本文引用: 1] 摘要
以地理国情普查数据为基础,从指标统计汇总、分类统计分析及综合统计3个层次,构建地理国情统计分析评价指标体系,探讨地理国情统计分析方法,为地理国情统计分析提供支撑。
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干湿气候区划研究进展 [J].https://doi.org/10.11820/dlkxjz.2011.01.002 Magsci [本文引用: 1] 摘要
干湿气候区划是气候学、地理学、生态学和农学等学科的重要内容。自1900年以来，国内外学者在干湿气候等级、干湿气候区划指标及其计算方法等方面取得了长足的进展。本文综述了近100多年来国内外学者关于干湿气候区划指标、潜在蒸散量计算方法、干湿气候等级及其命名方法等方面的研究成果，提出了目前该领域存在的科学问题。
Research progress in dry/wet climate zoning [J].https://doi.org/10.11820/dlkxjz.2011.01.002 Magsci [本文引用: 1] 摘要
干湿气候区划是气候学、地理学、生态学和农学等学科的重要内容。自1900年以来，国内外学者在干湿气候等级、干湿气候区划指标及其计算方法等方面取得了长足的进展。本文综述了近100多年来国内外学者关于干湿气候区划指标、潜在蒸散量计算方法、干湿气候等级及其命名方法等方面的研究成果，提出了目前该领域存在的科学问题。
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中国地貌分类、区划与制图研究工作的回顾与展望 [J].
在自然地理环境中,地貌是基本要素之一,它与人类的生活、生产活动密切相关。因此,人类在很早以前就关心地貌,并加以分类、分区与制图。我国古代文献中虽然很早就有关于地貌的记载,但详细地叙述地貌并加以分类的著作,当首推二千多年前的《尔雅》一书,该书的“释地”、“释丘”、“释山”、“释水”等四篇,内容十分丰富详细。我国现今通用的平原、丘陵等名称均渊源于此。汉、唐以后,关于山川的记载更为详尽(如《汉书·地理志》)。
Retrospect and prospect of the research work on the classification, regionalization and mapping of the geomorphology of China [J].
在自然地理环境中,地貌是基本要素之一,它与人类的生活、生产活动密切相关。因此,人类在很早以前就关心地貌,并加以分类、分区与制图。我国古代文献中虽然很早就有关于地貌的记载,但详细地叙述地貌并加以分类的著作,当首推二千多年前的《尔雅》一书,该书的“释地”、“释丘”、“释山”、“释水”等四篇,内容十分丰富详细。我国现今通用的平原、丘陵等名称均渊源于此。汉、唐以后,关于山川的记载更为详尽(如《汉书·地理志》)。
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地理国情与复杂系统 [J].https://doi.org/10.11947/j.AGCS.2016.20150350 URL [本文引用: 2] 摘要
研究地理国情复杂系统的意义在于合理表达“资源一环境一生态一经济一社会”系统的综合复杂关系。针对我国地理国情统计分析工作所面临的研究内容不统一、范围不一致、目标不明确等问题，本文基于复杂系统理论和协调度分析方法，分别从概念、理论与方法的角度探讨并设计了相应的解决途径。通过对地理国情、地理国情普查、地理国情统计分析的概念以及三者间的关系分析，明确和界定了地理国情的统计内容和分析范围，具体化了地理国情统计分析目标；对比分析了地理国情与复杂系统的基本特征，以及协调度分析与地理国情统计分析的目标一致性，提出了地理国情复杂系统的概念，并对其进行了定量描述；复杂系统理论为地理国情统计分析提供了新的理论指导，协调度为地理国情统计分析提供了新思路。在此基础上设计了地理国情复杂系统的测度方法和决策分析方案。通过地理国情复杂系统协调度从宏观上分析总体趋势，结合各子系统间协调度和单系统协调度从微观上确定修复方向，并制定具体改进策略，从而实现地理国情统计分析的宏观目标。
Geographical national condition and complex system [J].https://doi.org/10.11947/j.AGCS.2016.20150350 URL [本文引用: 2] 摘要
研究地理国情复杂系统的意义在于合理表达“资源一环境一生态一经济一社会”系统的综合复杂关系。针对我国地理国情统计分析工作所面临的研究内容不统一、范围不一致、目标不明确等问题，本文基于复杂系统理论和协调度分析方法，分别从概念、理论与方法的角度探讨并设计了相应的解决途径。通过对地理国情、地理国情普查、地理国情统计分析的概念以及三者间的关系分析，明确和界定了地理国情的统计内容和分析范围，具体化了地理国情统计分析目标；对比分析了地理国情与复杂系统的基本特征，以及协调度分析与地理国情统计分析的目标一致性，提出了地理国情复杂系统的概念，并对其进行了定量描述；复杂系统理论为地理国情统计分析提供了新的理论指导，协调度为地理国情统计分析提供了新思路。在此基础上设计了地理国情复杂系统的测度方法和决策分析方案。通过地理国情复杂系统协调度从宏观上分析总体趋势，结合各子系统间协调度和单系统协调度从微观上确定修复方向，并制定具体改进策略，从而实现地理国情统计分析的宏观目标。
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热点分析在国情监测数据分析中的应用初探 [J].https://doi.org/10.3969/j.issn.1672-5867.2014.06.031 URL [本文引用: 1] 摘要
进行地理国情监测是为了使管理部门及时掌握不断变化的自然以及人文环境的变迁信息。地理国情 监测包括数据的采集、存储、统计和分析等多项内容。其中数据分析包括对数据基本统计分析以及数据挖掘。作为深层次数据分析和挖掘的有效工具，空间聚类分析 可以很好地分析数据之间的内在联系。本文选用热点分析，对规划容积率与土地利用数据进行分析，得到规划数据的空间聚集性结果与土地利用数据之间的关系，为 地理国情监测数据分析提供参考。
The application of hotspot analysis in national geographic condition monitoring data analysis [J].https://doi.org/10.3969/j.issn.1672-5867.2014.06.031 URL [本文引用: 1] 摘要
进行地理国情监测是为了使管理部门及时掌握不断变化的自然以及人文环境的变迁信息。地理国情 监测包括数据的采集、存储、统计和分析等多项内容。其中数据分析包括对数据基本统计分析以及数据挖掘。作为深层次数据分析和挖掘的有效工具，空间聚类分析 可以很好地分析数据之间的内在联系。本文选用热点分析，对规划容积率与土地利用数据进行分析，得到规划数据的空间聚集性结果与土地利用数据之间的关系，为 地理国情监测数据分析提供参考。
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地理国情监测内容分类与指标体系构建方法研究[D] .Research on content classification and construction of index system of geographical national condition monitoirng [D]. |
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景观分类与评价的生态原则 [J].
在分析景观定义的基础上,概述了景观分类的生态学原则,提出了自然、经营和人工等不同景观类型的特性和研究重点,并对景观的独特性、多样性、功效性、宜人性及美学价值的评价进行了探讨.文章还介绍了景观保护的概念和实践
Ecological principles of landscape classification and assessment [J].
在分析景观定义的基础上,概述了景观分类的生态学原则,提出了自然、经营和人工等不同景观类型的特性和研究重点,并对景观的独特性、多样性、功效性、宜人性及美学价值的评价进行了探讨.文章还介绍了景观保护的概念和实践
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高维数据聚类若干关键问题研究[D] .The research on some key issues in high dimensional data clustering [D]. |
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地理国情分类区划及分级评价模型 [J].https://doi.org/10.3969/j.issn.1673-6338.2015.02.017 URL [本文引用: 1] 摘要
统计分析是地理国情普查与监测数据向地理国情信息转化的必要手段,其中,分类、分级是统计分析最为典型和常用的方法。在综合分析现有地理国情综合统计指标、地理国情指数、地理国情统计分析方法的基础上,对其中冗余、不合理之处进行了调整和改进,设计了地理国情统计分析的总体框架,提出了地理国情分类区划的概念,并从分类和分级两方面对地理国情数据进行处理和分析,构建了地理国情分类区划和分级评价模型。
The classified regionalization and evaluation model of geographic national condition [J].https://doi.org/10.3969/j.issn.1673-6338.2015.02.017 URL [本文引用: 1] 摘要
统计分析是地理国情普查与监测数据向地理国情信息转化的必要手段,其中,分类、分级是统计分析最为典型和常用的方法。在综合分析现有地理国情综合统计指标、地理国情指数、地理国情统计分析方法的基础上,对其中冗余、不合理之处进行了调整和改进,设计了地理国情统计分析的总体框架,提出了地理国情分类区划的概念,并从分类和分级两方面对地理国情数据进行处理和分析,构建了地理国情分类区划和分级评价模型。
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监测地理国情服务科学发展 [J].
监测地理国情,是新时期经济社会发展对测绘工作的新需求、新要求,是测绘部门主动服务科学发展的重要职责和战略任务. 一、监测地理国情是准确掌握国情国力的重要工具 地理国情是空间化可视化的国情信息.地理国情是从地理的角度分析、研究和描述国情,即以地球表层自然、生物和人文现象的空间变化和它们之间的相互关系、特征等为基本内容,对构成国家物质基础的各种条件因素做出宏观性、整体性、综合性的调查、分析和描述.例如,对国土疆域概况、地理区域特征、地形地貌特征、道路交通网络、江河湖海分布、土地利用与土地覆盖、城市布局和城镇化扩张、孕灾环境与灾害分布、环境与生态状况、生产力空间布局等基本状况的调查、分析和描述等.
Jiance dili guoqing fuwu kexue fazhan [J].
监测地理国情,是新时期经济社会发展对测绘工作的新需求、新要求,是测绘部门主动服务科学发展的重要职责和战略任务. 一、监测地理国情是准确掌握国情国力的重要工具 地理国情是空间化可视化的国情信息.地理国情是从地理的角度分析、研究和描述国情,即以地球表层自然、生物和人文现象的空间变化和它们之间的相互关系、特征等为基本内容,对构成国家物质基础的各种条件因素做出宏观性、整体性、综合性的调查、分析和描述.例如,对国土疆域概况、地理区域特征、地形地貌特征、道路交通网络、江河湖海分布、土地利用与土地覆盖、城市布局和城镇化扩张、孕灾环境与灾害分布、环境与生态状况、生产力空间布局等基本状况的调查、分析和描述等.
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国土整治与经济区划 [J].
党的十一届三中全会以来,全党的工作重点已转移到社会主义经济建设上来了。在经济工作中纠正了“左”的指导思想。强调要从我国的国情和国力出发进行社会主义建设,合理地开发利用国土资源,发挥各地区的优势,分工协作,在提高经济效益的基础上因地制宜地发展国民经济。
National land management and economic regionalization [J].
党的十一届三中全会以来,全党的工作重点已转移到社会主义经济建设上来了。在经济工作中纠正了“左”的指导思想。强调要从我国的国情和国力出发进行社会主义建设,合理地开发利用国土资源,发挥各地区的优势,分工协作,在提高经济效益的基础上因地制宜地发展国民经济。
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地理国情普查基本统计分析技术规定[R] .Dili guoqing pucha jiben tongji fenxi jishu guiding [R]. |
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研究全球变化的植被—气候分类系统 [J].
<p>本文应用Holdridge的生命地带分类系统进行我国的植被-气候分类。计算结果所划分的生命地带与我国的植被分区有较好的对应性。该系统与计算净第一性生产力（NPP）的chikugo模型结合尚可推算各地带的潜在净第一性生产力。文中对CO<sub>2</sub>倍增条件下的我国植被演变趋势和生产力变化做了预测,并采用GIS做了图形分析和显示。</p>
A vegetation-climate classification system for global change studies in China [J].
<p>本文应用Holdridge的生命地带分类系统进行我国的植被-气候分类。计算结果所划分的生命地带与我国的植被分区有较好的对应性。该系统与计算净第一性生产力（NPP）的chikugo模型结合尚可推算各地带的潜在净第一性生产力。文中对CO<sub>2</sub>倍增条件下的我国植被演变趋势和生产力变化做了预测,并采用GIS做了图形分析和显示。</p>
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对自然地理区划方法的认识与思考 [J].https://doi.org/10.3321/j.issn:0375-5444.2008.06.001 URL Magsci [本文引用: 1] 摘要
<p>在研习和继承前人区划研究工作与成果的基础上, 着重于自然地理区划方法论及其体系的探讨。首先, 深入阐述了自然地理区划的内涵, 认为: 自然地理区划既是区域划分的结 果, 也是区域划分的方法与过程, 同时还是认识地理特征和发现地理规律的一种科学方法。 第二, 假设性认为自然地理区划是客观存在的, 针对不同的区划目的和采用不同的区划原则 所形成了不同类型的自然地理区划, 如部门区划与综合区划、区域区划与类型区划等, 则构 成了对区划对象的多角度认识, 并且这些区划间存在内在联系, 具有一定的一致性和可转换性。第三, 在分析总结各种自然地理区划方案研究的基础上, 提出了包括区划本体、区划原 则、区划等级系统、区划模型和区划信息系统的自然地理区划范式, 其中自然地理区划原则、等级系统和区划模型构成了区划方法的核心, 并且通过区划模型, 实现区划原则、指标体系 和单位等级系统的综合。最后, 论文对自然地理区划信息系统研究所涉及的主要科学问题和 主要功能作了简要的说明和讨论, 并指出: 在地理空间单元理论的指导下, 可以实现在统一 的科学框架下的各种自然地理区划的集成, 并为开展综合区划研究提供可用的技术方法。</p>
Understanding of and thinking over geographical regionalization methodology [J].https://doi.org/10.3321/j.issn:0375-5444.2008.06.001 URL Magsci [本文引用: 1] 摘要
<p>在研习和继承前人区划研究工作与成果的基础上, 着重于自然地理区划方法论及其体系的探讨。首先, 深入阐述了自然地理区划的内涵, 认为: 自然地理区划既是区域划分的结 果, 也是区域划分的方法与过程, 同时还是认识地理特征和发现地理规律的一种科学方法。 第二, 假设性认为自然地理区划是客观存在的, 针对不同的区划目的和采用不同的区划原则 所形成了不同类型的自然地理区划, 如部门区划与综合区划、区域区划与类型区划等, 则构 成了对区划对象的多角度认识, 并且这些区划间存在内在联系, 具有一定的一致性和可转换性。第三, 在分析总结各种自然地理区划方案研究的基础上, 提出了包括区划本体、区划原 则、区划等级系统、区划模型和区划信息系统的自然地理区划范式, 其中自然地理区划原则、等级系统和区划模型构成了区划方法的核心, 并且通过区划模型, 实现区划原则、指标体系 和单位等级系统的综合。最后, 论文对自然地理区划信息系统研究所涉及的主要科学问题和 主要功能作了简要的说明和讨论, 并指出: 在地理空间单元理论的指导下, 可以实现在统一 的科学框架下的各种自然地理区划的集成, 并为开展综合区划研究提供可用的技术方法。</p>
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Application of geographical information systems and remote sensing technologies for assessing and monitoring malaria risk [J].https://doi.org/10.1007/s00442-004-1772-3 URL PMID: 16044677 [本文引用: 1] 摘要
Despite over 30 years of scientific research, algorithm development and multitudes of publications relating Remote Sensing (RS) information with the spatial and temporal distribution of malaria, it is only in recent years that operational products have been adopted by malaria control decision-makers. The time is ripe for the wealth of research knowledge and products from developed countries be made available to the decision-makers in malarious regions of the globe where this information is urgently needed. This paper reviews the capability of RS to provide useful information for operational malaria early warning systems. It also reviews the requirements for monitoring the major components influencing emergence of malaria and provides examples of applications that have been made. Discussion of the issues that have impeded implementation on a global scale and how those barriers are disappearing with recent economic, technological and political developments are explored; and help pave the way for implementation of an integrated Malaria Early Warning System framework using RS technologies.
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Multidimensional scaling [M]. |
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Monitoring global forest cover using data mining [J].https://doi.org/10.1145/1989734.1989740 URL [本文引用: 1] 摘要
Forests are a critical component of the planet's ecosystem. Unfortunately, there has been significant degradation in forest cover over recent decades as a result of logging, conversion to crop, plantation, and pasture land, or disasters (natural or man made) such as forest fires, floods, and hurricanes. As a result, significant attention is being given to the sustainable use of forests. A key to effective forest management is quantifiable knowledge about changes in forest cover. This requires identification and characterization of changes and the discovery of the relationship between these changes and natural and anthropogenic variables. In this article, we present our preliminary efforts and achievements in addressing some of these tasks along with the challenges and opportunities that need to be addressed in the future. At a higher level, our goal is to provide an overview of the exciting opportunities and challenges in developing and applying data mining approaches to provide critical information for forest and land use management.
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A portfolio approach to analyzing complex human-environment interactions: Institutions and land change [J]. |
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