徐建華計量地理學課后習題

1、計量地理學期末第二章1 .地理數(shù)據(jù)有哪幾種類型，各種類型地理數(shù)據(jù)之間的區(qū)別和聯(lián)系是什么？答：地理數(shù)據(jù)就是用一定的測度方式描述和衡量地理對象的有關量化指標。按類型可分為：1）空間數(shù)據(jù)：點數(shù)據(jù)，線數(shù)據(jù)，面數(shù)據(jù)；2）屬性數(shù)據(jù)：數(shù)量標志數(shù)據(jù)，品質(zhì)標志數(shù)據(jù)地理數(shù)據(jù)之間的區(qū)別與聯(lián)系：數(shù)據(jù)包括空間數(shù)據(jù)和屬性數(shù)據(jù)，空間數(shù)據(jù)的表達可以采用柵格和矢量兩種形式?？臻g數(shù)據(jù)表現(xiàn)了地理空間實體的位置、大小、形狀、方向以及幾何拓撲關系。屬性數(shù)據(jù)表現(xiàn)了空間實體的空間屬性以外的其他屬性特征，屬性數(shù)據(jù)主要是對空間數(shù)據(jù)的說明。如一個城市點，它的屬性數(shù)據(jù)有人口，GDP,綠化率等等描述指標。它們有密切的關系，兩者互相結(jié)合才能將一個地理

2、試題表達清楚。2 .各種類型的地理數(shù)據(jù)的測度方法分別是什么？地理數(shù)據(jù)主要包括空間數(shù)據(jù)和屬性數(shù)據(jù)：空間數(shù)據(jù)一一對于空間數(shù)據(jù)的表達，可以將其歸納為點、線、面三種幾何實體以及描述它們之間空間聯(lián)系的拓撲關系；屬性數(shù)據(jù)一一對于屬性數(shù)據(jù)的表達，需要從數(shù)量標志數(shù)據(jù)和品質(zhì)標志數(shù)據(jù)兩方面進行描述。其測度方法主要有：（1）數(shù)量標志數(shù)據(jù)間隔尺度（IntervalScale）數(shù)據(jù)：以有量綱的數(shù)據(jù)形式表示測度對象在某種單位（量綱）下的絕對量。比例尺度（RatioScale）數(shù)據(jù)：以無量綱的數(shù)據(jù)形式表示測度對象的相對量。這種數(shù)據(jù)要求事先規(guī)定一個基點，然后將其它同類數(shù)據(jù)與基點數(shù)據(jù)相比較，換算為基點數(shù)據(jù)的比例。（2）品質(zhì)標志

3、數(shù)據(jù)有序（Ordinal）數(shù)據(jù)。當測度標準不是連續(xù)的量，而是只表示其順序關系的數(shù)據(jù)，這種數(shù)據(jù)并不表示量的多少，而只是給出一個等級或次序。二元數(shù)據(jù)。即用0、1兩個數(shù)據(jù)表示地理事物、地理現(xiàn)象或地理事件的是非判斷問題。名義尺度（NominalScale）數(shù)據(jù)。即用數(shù)字表示地理實體、地理要素、地理現(xiàn)象或地理事件的狀態(tài)類型。3.地理數(shù)據(jù)的基本特征有哪些？1）數(shù)量化、形式化與邏輯化2 ）不確定性3 ）多種時空尺度4 ）多維性4.地理數(shù)據(jù)采集的來源渠道有哪些？1）來自于觀測、測量部門的有關專業(yè)數(shù)據(jù)。2）來自于統(tǒng)計年鑒、統(tǒng)計公報中的有關自然資源及社會經(jīng)濟發(fā)展數(shù)據(jù)。3）來自于有關單位或個人的不定期的典型調(diào)查數(shù)據(jù)

4、、抽樣調(diào)查數(shù)據(jù)。4）來自于政府公報、政府文件中的有關數(shù)據(jù)。5）來自于互聯(lián)網(wǎng)（internet）的有關共享數(shù)據(jù)。6）來自地圖圖件。主要包括各種比例尺的地形圖、專題地圖等。7）來自遙感數(shù)據(jù)。8）其他來源的有關數(shù)據(jù)，如室內(nèi)實驗分析數(shù)據(jù)。9）來自于檔案、圖書等文獻資料中的有關數(shù)據(jù)。5.數(shù)學方法和地理信息系統(tǒng)在地理數(shù)據(jù)處理中各自發(fā)揮什么樣的作用？答：1）運用數(shù)學方法，建立地理數(shù)學模型，從更高，更深層次上揭示地理問題的機理。數(shù)學方法可以通過定量化的計算和分析對地理數(shù)據(jù)進行處理。GIS相關軟件如2）地理信息系統(tǒng)在處理空間數(shù)據(jù)和海量數(shù)據(jù)方面的功能是非常強大的，而ARCGI湃將空間數(shù)據(jù)域?qū)傩詳?shù)據(jù)完美結(jié)合，處理起

5、來更方便。第8題：2W0n仲序號遁區(qū)代碼占砂RP比值R計百資比訝棒印號融區(qū)機科GDP有3Gl評比重，用計百甘比，1729111794M.72B11J7Mii37,6d5sLffi7O174西.536?017423的C13部門制?oP】杷配魏g8061L*9,碗潴MD?嘴.276983153S2H.C7,293070377r47WGS63.233品&M9.2T4IATST374.551141況45m.38k77I071M&U3r24S41071r4=BIT.OV3U4B61BMK.17WKI8357mss86,449M9M7541)174.9-3868H99曲1小7蝴aq136.70116383

6、772069252昌工;937匹&259LBW419S572274K53K3951軸跑的T97421&.81工1傅5401JI7以魄姻如e41215E52KS048Am.oe第翔MH491.；必陰髓19打氏L53詞的T5FIM.QWOQOTOQg215L曲294?加的1面2WOSMP100.WOOCTNODT63.的防優(yōu)Ait3BLM75aJ7616370lBUMM072(1012002打打序號亞區(qū)代機GBP占地COP比邕嗚累計盯什比、力”序目亞Hft科GDP占總GOP比重年事什再守比舟113755.SIM.34期1m54,344i13例9.949,8B49J33749.m33372S7318

7、0I.O.fiL87L223日4L圾2s92L4719.2478294fi63,1327438333仁生39S.743330170C33msa10.58D35OO273.713ffi2S174*5,0&4.728700431SLilSl4wrm.ii7.175826076&0,MS7169255411.585-955LS34I5風涮55那上朝&65U5S&即67.S4347198G271.1518232907329L309a9329.781.74IL9&26228672474Z23.87333H團網(wǎng)94,鄧74193.172.777L74TW焚1街1融1弱SG29L92.921162330Z,

8、470a61睡M2.724.11H3A97,7&025739g2.河035251ITO.OTO92153.9B,Z2J374Z75100合計691L29730.Mb522d-合it脂血63LOO才4,謝?02g施eaam碗K）門空5T20032004自熏序號亞國代祜CWiS.&CWttlfc.*累計百分比A號空哼號義區(qū)代碼GDP占總G爐比里!累濘百分比、11M依9951.32$95OM5L.3S99&00S竽6?鄧4&.332403914&玨W3BJ2s啊4fi13.979184943.道191篇281006.M16.2174674正淵日/幻a334.23944721的弱7L756345S83

9、3U152IO.03120116電5830743.74444kBs6hfiBMlT312SL4L4363194$4B0L7305I54KMr7ML1015C444553S3.17&B5MHT24B7.270BM)43646S.B7工3414W2詞那04&9痢卜心&.人丸泌192-66姍寓90g34XIB.307S4HSI兜的43235761映躺2.82a3即35孤3758224274102.7B2.科理環(huán)155陶,第01醐聲4173.032.5773787D997.9532013386154.75142024907997.*0前門3gq137.412.0467ggB71009UL922.219

10、591271100春&713.41745.959951B合計C393.91100734.驪的配0.014899079&5&7422212對比I值可以看到1999年，2001年，2002年，2003年，2004年的集中化程度基本相似,其中1999年的集中化程度最高，2004年的集中化指數(shù)最低。第9題：結(jié)論：如果將各組分數(shù)據(jù)從小到大排列則洛倫茲曲線會是程下凹的曲線。如果這樣操作，集中化指數(shù)的計算值公式將會是|=RAMR比較I值可知：1999年的集中化指數(shù)最大，2004年的集中化指數(shù)最小。并且集中化指數(shù)和從大到小排序的結(jié)果一樣。根據(jù)指數(shù)越大集中化程度越大知道，1999年的集中化程度最大，2004年的

11、集中化程度最小。第10題人口欣用人CDP/Ljlp:Adflt看:GW占比GUF人pCOP自電的“計33710911.36凱口行L訴39認國密照翟0,Q75liBI49aDO913972543盜1.船(k螃&H07/l3g白立隨解算aJil97+t7*0007572636181483.1ai弱沏峭CL122&1313&%犯捕0.-4洲九0.噌195JWJH也MMOTWa也口陳:一0.中了EFfimmR黛葡EOLdlMM制W2前3711.61-29；17980.30S921674L02M3&3芯0.儂0.2既的超34引第13的l740.145702270.152554791.041970103m

12、7421fi9tiBCL9394635924k490lp占比p*lntp/y)y*ln(y.p)T-iy*ln(y/p)0.1289492890.07515S1490.D69Clogos-0.0405722230.025240jS302380j:53不88307創(chuàng)30.076S1&49S0101240.167B-0,010773307a125751A250.1226131360.P03178MS-a,口加頰40,00976490.OtS7(M68S化的。屈沏-a.000191054他29717423fl0.J0592L0740.MSC21J050.0M3749330.H5702270.1529

13、55479-0.007078450.0074308220.01S8731710.01瓢M307-00010039340.001053350.01772610,019643796-0,001853230,0儂23soi0.K6S71(U21M19950.014I0979S0.0161010660.061039110.D9C3152S44).027500224D.04295flS36第四章1、什么是相關系數(shù)？單相關系數(shù)、偏相關系數(shù)和復相關系數(shù)在計算上有什么聯(lián)系？三者在檢驗上有什么區(qū)別？相關系數(shù)：相關系數(shù)是用來測定地理要素之間相互聯(lián)系密切程度的數(shù)值；三者聯(lián)系：單相關系數(shù)是兩個要素之間的相關系數(shù)密切程

14、度的數(shù)值；偏相關系數(shù)的計算要在單相關系數(shù)的基礎上，不考慮其他要素的影響，單獨研究兩個要素之間的相關系數(shù)密切程度的數(shù)值；復相關系數(shù)的計算要同時用到單相關系數(shù)和偏相關系數(shù)。檢驗上的區(qū)別：一般情況下，相關系數(shù)的檢驗，是在給定的置信水平下，通過查相關系數(shù)臨界值表來完成的偏相關系數(shù)的檢驗，一般采用t-檢驗法復相關系數(shù)的顯著性檢驗，一般采用F檢驗法。2、什么是秩相關系數(shù)？試比較單相關系數(shù)和秩相關系數(shù)？秩相關系數(shù)：秩相關系數(shù)又稱等級相關系數(shù)，或順序相關系數(shù)。是將兩個要素的樣本值按數(shù)據(jù)的大小順序排列位次，以各要素樣本值的位次代替實際數(shù)據(jù)而求得的一種統(tǒng)計量。實際上,它是位次分析方法的數(shù)量化。比較:運用3、什么是

15、地理回歸分析？相關分析和回歸分析的聯(lián)系和區(qū)別是什么？地理回歸分析：回歸分析方法，就是研究要素之間具體數(shù)量關系的一種強有力的工具,方法能夠建立反應地理要素之間具體數(shù)量關系的數(shù)學模型，即回歸模型。聯(lián)系：相關分析要依靠回歸分析來表現(xiàn)現(xiàn)象數(shù)量相關的具體形式。回歸分析必須依靠相關關系來表明變量之間的密切程度。區(qū)別：相關分析是用一個指標表明現(xiàn)象間依存關系的密切程度，回歸分析是根據(jù)相關關系的具體形態(tài)選擇一個適合的數(shù)學模型，來近似地表達變量的平均變化關系。相關分析中沒有自變量因變量，而回歸分析中必須確定自變量和因變量。相關分析中的每一個變量都是隨機的，回歸分析中自變量是一般變量，因變量是隨機變量。相關分析沒有

16、預測功能而回歸分析有。4、什么是地理過程時間序列？地理時間序列分析在地理學中有什么用途？時間序列，是要素（變量）的數(shù)據(jù)按時間順序變動排列而形成的一種數(shù)列，它反映了要素（變量）隨時間變化的發(fā)展過程。地理過程的時間序列分析，就是通過分析地理要素（變量）隨時間變化的歷史過程，揭示其發(fā)展變化規(guī)律，并對其未來狀態(tài)進行預測。用途：時間序列對分析地理過程的發(fā)展具有重大意義，即空間的時間性。是當代地理學最重要的研究課題之一。地理過程的時間序列對分析事物的變化發(fā)展更具有全面的預測性，因此也是當代地理學家十分注重的領域。例如，從時間序列變化趨勢中的長期趨勢中，可以看出：對于一個國家或地區(qū)來說，隨著經(jīng)濟發(fā)展，GDP

17、、人均可支配收人、儲蓄額等，一般具有長期上升的趨勢；死亡率，則因為醫(yī)療技術的進步及生活水平的提高而具有長期向下的趨勢。再如，幾乎所有產(chǎn)品在整個生命周期中都經(jīng)歷了不同的長期趨勢。2.季節(jié)變動（S）再例如，從時間序列的季節(jié)變動中可以看出：電風扇與冷氣機在夏季的銷售量多而冬季少;一天的交通流量在上下班時間出現(xiàn)高峰，而其余時間流量較為穩(wěn)定；圣誕節(jié)前玩具的銷售量增加；暑假旅游活動增加；等等。5、什么是多元回歸模型？多元回歸模型和一元回歸模型相比有什么特點？多元回歸模型是用來進行回歸分析的數(shù)學模型(含相關假設)稱為回D3模型，只含有一個回歸變量的回歸模型稱為一元回歸模型否則稱為多元回歸模型。特點：多元回歸

18、模型是描述多個要素之間的相關關系，一元線性回歸模型描述的是兩個要素之間的相關關系。一元回歸是一個主要影響因素作為自變量來解釋因變量的變化。而在現(xiàn)實問題研究中，因變量的變化往往受幾個重要因素的影響，此時就需要用兩個或兩個以上的影響因素作為自變量來解釋因變量的變化，這就是多元回歸?？偟膩碚f，多遠回歸模型的特點：一是解釋變量的個數(shù)：多個變量；二是模型的經(jīng)典假設不同：多元回歸模型比一元回歸模型多了“解釋變量之間不存在相關關系”的假定；三是多元回歸模型的參數(shù)估計式的表達更為復雜。6 .什么是系統(tǒng)聚類分析？系統(tǒng)聚類方法有哪些？其距離是如何計算的？系統(tǒng)聚類分析是一門多元統(tǒng)計分類法，根據(jù)多種地學要素對地理實體

19、進行劃分類別的方法。對不同的要素劃分類別往往反映不同目標的等級序列，如土地分等定級、水土流失強度分級。系統(tǒng)聚類方法：直接聚類法，最短距離聚類法，最遠距離聚類法；距離：絕對值距離、歐氏距離、明科夫斯基距離、切比雪夫距離。P125-1267 .什么是主成分分析？主成分分析的步驟有哪些？主成分分析，就是一種把原來多個變量轉(zhuǎn)化為較少的幾個綜合指標(主成分)的統(tǒng)計分析方法。從數(shù)學角度來看，主成分分析實質(zhì)上就是一種降維處理方法。步驟：P136(1)計算相關系數(shù)矩陣(數(shù)據(jù)需要先進行：標準化處理)(2)計算特征值與特征向量(3)計算主成分貢獻率及累計貢獻率(4)計算主成分載荷系數(shù)(5)計算主成分的得分8 .什

20、么是馬爾可夫預測方法？使用馬爾可夫預測法進行地理預測時需要遵循的基本要求是什么？馬爾可夫預測方法，就是一種預測事件發(fā)生的概率的方法。它是基于馬爾可夫鏈，根據(jù)事件的目前狀況預測其將來各個時刻（或時期）變動狀況的一種預測方法。要求：狀態(tài)轉(zhuǎn)移概率矩陣必須具有一定的穩(wěn)定性。因此，必須具有足夠的統(tǒng)計數(shù)據(jù)，才能保證預測的精度與準確度，即：馬爾可夫預測模型必須建立在大量的統(tǒng)計數(shù)據(jù)的基礎之上。這一點也是運用馬爾可夫預測方法預測地理事件的一個最為基本的條件。9 .是否所有的馬爾可夫過程都存在終極狀態(tài)？為什么？不是。原因：馬爾可夫預測計算過程包括第k個時刻狀態(tài)概率的預測和終極狀態(tài)概率預測。如果某一事件在第0個時刻

21、（或時期）的初始狀態(tài)已知，利用遞推公式，就可以求得它經(jīng)過k次狀態(tài)轉(zhuǎn)移后，在第k個時刻（時期）處于各種可能的狀態(tài)的概率。而終極狀態(tài)概率是經(jīng)過無窮多次狀態(tài)轉(zhuǎn)移后所得到的狀態(tài)概率，它只是馬爾可夫預測結(jié)果中的某種可能的狀態(tài)的概率。10、趨勢面分析的基本原理是什么？除了多項式形式以外，是否可以用其他函數(shù)形式擬合趨勢面，為什么？基本原理；通常把實際的地理曲面分解為趨勢面和剩余面兩部分，前者反映地理要素的宏觀分布規(guī)律，屬于確定性因素作用的結(jié)果，而后者則對應于微觀局域，是隨機因素影響的結(jié)果。不可以，原因：地理要素的空間分布曲面，大多數(shù)都是非線性的，尋找這些非線性曲面的數(shù)學方程式比較困難，通常采用多項式的形式進

22、行擬合。15、ABCDEFGHillJKffflr學著1用電張墻對1平均粕H恥酸S152*b11435D.E5磔43502QD2222217331TS6443W213S2122154B103FK9學17電弼TO2M927474酒5甥144231筮鍛32F86516037行512T2W30.BOW315硼1190041023222049B-1205J&8?5M2003252637374396過4S49&1DM71147.717eio笳的？國電E51的日后17633的日1217M93615廝94B4061B230222731翳31薛43I9B5右冢1BU7徹304B234&L32皿S卸340720

23、042103114班84114K2010mi1口雙mg?174M3MI6現(xiàn)3a心755922112353M77M31.5M4S.3煙。事271百1白1B7T77爭WkH363D9-3fl.U34112341第一狗星W667S2002-1LTOM第二令度4144.l333r21064711761002227341403S00M200404B231Q50S11RiffiK4布科至嗜4136506757國送的孽仃系歐修卜用七04嶼，1.口注1.7M0Q51021.2W22,01250.23Ba0.27303.44621.14X33K15l656.gS6fi7第五章1、什么是空間數(shù)據(jù)的統(tǒng)計分析，它與傳

24、統(tǒng)的統(tǒng)計分析方法有何區(qū)別，為什么不能用傳統(tǒng)的統(tǒng)計分析方法解決空間統(tǒng)計分析問題？(1)空間統(tǒng)計分析，即空間數(shù)據(jù)的統(tǒng)計分析，是現(xiàn)代計量地理學中一個快速發(fā)展的方向領域。(2)區(qū)別：傳統(tǒng)的統(tǒng)計學不考慮樣本的空間分布，而地統(tǒng)計學考慮。研究對象；隨機行(變量),既具有隨機性又有結(jié)構(gòu)性。試驗：可重復性，不可重復性。樣本間：相互獨立性，空間相關性。(3)原因：空間數(shù)據(jù)間并非完全獨立，而是存在某種空間聯(lián)系和關聯(lián)性，傳統(tǒng)的統(tǒng)計分析方法的基本出發(fā)點是樣本獨立檢驗，而空間依賴性的存在打破了大多數(shù)傳統(tǒng)的統(tǒng)計分析方法中樣本相互獨立的基本假設，因此無法直接用傳統(tǒng)的統(tǒng)計方法分析解釋與地理位置相關的空間數(shù)據(jù)關聯(lián)和依賴性。2、全

25、局Moran指數(shù)是怎樣計算和檢驗的？它與Geary系數(shù)有何關系？(1-2)草稿筆記(3)由于全局Moran指數(shù)不能判斷空問數(shù)據(jù)是高值聚集還是低值聚集，Getis和Ord于1992提出了全局G系數(shù)。Moran指數(shù)和Geary系數(shù)是兩個用來度量空間自相關的全局指標。Moran指數(shù)反映的是空間鄰接或空間鄰近的區(qū)域單元屬性值的相似程度。Geary系數(shù)與Moran指數(shù)存在負相關關系。3、什么是空間聯(lián)系的局部指標(LISQ,它滿足哪兩個條件？空間聯(lián)系的局部指標，條件:(1)每個區(qū)域單元的LISA是描述該區(qū)域單元周圍顯著的相似值單元之間空間集聚程度的指標；(2)所有區(qū)域單元LISA的總和與全局的空間聯(lián)系指標

26、成正比例。5、為什么說局部G統(tǒng)計量不屬于LISA局部Moran指數(shù)卻屬于LISA?(1)局部Moran指數(shù)Ii滿足條件：其一，每個區(qū)域單元i的Ii是描述該區(qū)域單元周圍顯著的相似值區(qū)域單元之間空間集聚程度的指標；其二，經(jīng)過簡單的推導，容易證明：局部Moran指數(shù)與全局Moran指數(shù)存在比例關系：2Ii=S0I.所以，局部Moran指數(shù)Ii是一種描述空間聯(lián)系的局部指標，即LISA(2)局部G統(tǒng)計量不屬于LISA因為局部Gi統(tǒng)計量和全局G統(tǒng)計量沒有比例關系。6.Moran散點圖的意義什么？在Moran散點圖中，第一、二、三、四象限分別表示什么含義？定義:用來研究局部的空間不穩(wěn)定性，對空間滯后因子Wz

27、和z數(shù)據(jù)對進行了可視化的二維圖示。Moran散點圖的四個象限：第一象限代表高觀測值的區(qū)域單元被同是高值的區(qū)域所包圍的空間聯(lián)系形式第二象限代表了低觀測值的區(qū)域單元被高值的區(qū)域所包圍的空間聯(lián)系形式第三象限代表低觀測值的區(qū)域單元被同是低值的區(qū)域所包圍的空間聯(lián)系形式第四象限代表了高觀測值的區(qū)域單元被低值的區(qū)域所包圍的空間聯(lián)系形式。7、什么是區(qū)域化變量，什么是協(xié)方差函數(shù)和變異函數(shù)？三者之間的關系如何？變異函數(shù)的四個重要參數(shù)的含義是什么？(1)概念：區(qū)域化變量：當一個變量呈現(xiàn)為空間分布時，就稱之為區(qū)域化變量。這種變量常常反映某種空間現(xiàn)象的特征，用區(qū)域化變量來描述的現(xiàn)象稱之為區(qū)域化現(xiàn)象。協(xié)方差函數(shù)：區(qū)域化隨

28、機變量之間的差異，可以用空間協(xié)方差來表示。區(qū)域化變量Z(x)的自協(xié)方差函數(shù)，也稱為協(xié)方差函數(shù)。變異函數(shù)：又稱變差函數(shù)、變異矩，是地統(tǒng)計分析所特有的基本工具。在一維條件下變異函數(shù)定義為，當空間點x在一維x軸上變化時，區(qū)域化變量Z(x)在點x和x+h處的值Z(x)與Z(x+h)差的方差的一半為區(qū)域化變量Z(x施x軸方向上的變異函數(shù)，記為y(h)。(2)三者關系：對不同的空間分隔距離h,根據(jù)協(xié)方差函數(shù)計算公式和變異函數(shù)的離散計算公式，計算出相應的c(h)和丫(h)值。如果分別以h為橫坐標，c(h)或丫(h)為縱坐標，畫出協(xié)方差函數(shù)和變異函數(shù)曲線圖，就可以直接展示區(qū)域化變量Z(x)的空間變異特點?？梢?/p>

29、，協(xié)方差函數(shù)和變異函數(shù)能同時描述區(qū)域化變量的隨機性和結(jié)構(gòu)性，從而在數(shù)學上對區(qū)域化變量進行嚴格分析，是空間變異規(guī)律分析和空間結(jié)構(gòu)分析的有效工具。(3)變異函數(shù)參數(shù)含義：基臺值：是系統(tǒng)或系統(tǒng)屬性中最大的變異。變程(或稱：空間依賴范圍)：表示空間自相關的范圍。塊金值（或稱：區(qū)域不連續(xù)值）：表示區(qū)域化變量在小于抽樣尺度時非連續(xù)變異，由區(qū)域化變量的屬性或測量誤差決定。分維數(shù)：表示變異函數(shù)曲線的曲率。8、什么是克立格法？試舉例說明克立格空間局部插值法在地理研究中的作用?？肆⒏穹ㄊ墙⒃谧儺惡瘮?shù)理論及結(jié)構(gòu)分析基礎之上的，它是在有限區(qū)域內(nèi)對區(qū)域化變量的取值進行無偏最優(yōu)估計的一種方法。其實質(zhì)是利用區(qū)域化變量的原

30、始數(shù)據(jù)和變異函數(shù)的結(jié)構(gòu)特點，對未采取點的區(qū)域化變量的取值進行線性無偏、最優(yōu)估計。從數(shù)學上看，這是對空間分布數(shù)據(jù)求線性最優(yōu)無偏內(nèi)插估計的一種方法。具體而言，克立格法是根據(jù)待估樣本點有限領域類若干已測定的樣本點數(shù)據(jù)，在考慮了樣本點形狀，大小和空間相互位置關系與待估樣本點的相互空間位置關系，以及變異系數(shù)提供的結(jié)構(gòu)信息之后，對待估樣本點值進行的一種線型無偏最優(yōu)估計。年降水量和蒸發(fā)量，既服從地帶性規(guī)律，同時又受隨機性因素影響。因此，他們是典型的區(qū)域化變量。例如，以甘肅省53個氣象臺站多年平均降水量和蒸發(fā)量數(shù)據(jù)為實測值，擬合年降水量和蒸發(fā)量的半變異函數(shù)理論模型，并采用普通克里格法做空間插值計算，可以用來描

31、述年降水量和年蒸發(fā)量的空間變異規(guī)律第八章1、AHP決策分析方法的基本思路、步驟和計算方法是什么？基本思路：在復雜的決策問題研究中，對于一些無法度量的因素，只要引入合理的度量標度，通過構(gòu)造判斷矩陣，就可以用這種方法來度量各因素之間的相對重要性，從而為有關決策提供依據(jù)。步驟:明確問題。建立層次結(jié)構(gòu)模型。構(gòu)造判斷矩陣。層次單排序。層次總排序。一致性檢驗根據(jù)分析計算結(jié)果，考慮相應的決策。詳細步驟：明確問題。即弄清問題的范圍，所包含的因素，各因素之間的關系等，以便盡量掌握充分的信息。通過對系統(tǒng)的深刻認識，確定該系統(tǒng)的總目標，弄清規(guī)劃決策所涉及的范圍、所要采取的措施方案和政策、實現(xiàn)目標的準則、策略和各種約

32、束條件等，廣泛地收集信息。建立層次結(jié)構(gòu)模型。建立一個多層次的遞階結(jié)構(gòu)，按目標的不同、實現(xiàn)功能的差異，將系統(tǒng)分為幾個等級層次。在這一個步驟中，要求將問題所含的要素進行分組，把每一組作為一個層次，并將它們按照：目標層一準則層一措施層的次序排列起來。構(gòu)造判斷矩陣。確定以上遞階結(jié)構(gòu)中相鄰層次元素間相關程度。通過構(gòu)造兩比較判斷矩陣及矩陣運算的數(shù)學方法，確定對于上一層次的某個元素而言，本層次中與其相關元素的重要性排序-相對權(quán)值。層次單排序。確定本層次與上層次中的某元素有聯(lián)系的各元素重要性次序的權(quán)重值。是總排序的基礎。層次總排序。利用同一層次中所有層次單排序的結(jié)果，就可以計算針對上一層次而言，本層次所有元素

33、的重要性權(quán)重值，這就稱為層次總排序。一致性檢驗根據(jù)分析計算結(jié)果，考慮相應的決策。在AHP決策分析方法中，最根本的計算任務是求解判斷矩陣的最大特征根及其所對應的特征向量。計算常用方法：方根法、和積法。2、AHP決策分析方法在現(xiàn)代地理學中可以應用于哪些方面的研究？AHP決策分析法常常被運用于多目標、多準則、多要素、多層次的非結(jié)構(gòu)化的復雜決策問題，特別是戰(zhàn)略決策問題的研究，具有十分廣泛的實用性。是一種將決策者對復雜問題的決策思維過程模型化、數(shù)量化的過程。通過這種方法，可以將復雜問題分解為若干層次和若干因素，在各因素之間進行簡單的比較和計算，就可以得出不同方案重要性程度的權(quán)重，從而為決策方案的選擇提供

34、依據(jù)。3、AHP決策分析方法的優(yōu)點和缺點各是什么？在實際應用中應該怎樣盡量克服這種缺點？優(yōu)點：思路簡單明了，它將決策者的思維過程條理化、數(shù)量化，便于計算，容易被人們所接受；所需要的定量化數(shù)據(jù)較少，但對問題的本質(zhì)，問題所涉及的因素及其內(nèi)在關系分析得比較透徹、清楚。缺點：存在著較大的隨意性。譬如，對于同樣一個決策問題，如果在互不干擾、互不影響的條件下，讓不同的人同樣都采用AHP決策分析方法進行研究，則他們所建立的層次結(jié)構(gòu)模型、所構(gòu)造的判斷矩陣很可能是各不相同的，分析所得出的結(jié)論也可能各有差異。為了克服這種缺點，在實際運用中，特別是在多目標、多準則、多要素、多層次的非結(jié)構(gòu)化的戰(zhàn)略決策問題的研究中，對

35、于問題涉及的各種要素及其層次結(jié)構(gòu)模型的建立，往往需要多部門、多領域的專家共同會商、集體決定；在構(gòu)造判斷矩陣時，對于各個因素之間的重要程度的判斷，也應該綜合各個專家的不同意見譬如，取各個專家的判斷值的平均數(shù)、眾數(shù)或中位數(shù)。4、在AHP決策分析中，一致性檢驗的目的和意義是什么？為什么在層次單排序和總排序中都需要做一致性檢驗？目的和意義：為考察AHP決策分析方法得出的結(jié)果是否基本合理；可以判斷判斷矩陣的一致性程度，并對一致性程度較差的判斷矩陣及時調(diào)整，使其得出比較令人滿意的結(jié)果。原因：判斷矩陣的數(shù)值是根據(jù)資料、專家意見和分析者的認識，加以平衡后給出的。因為客觀事物的復雜性和人們認識上的多樣性，可能會產(chǎn)生片面性。因素多，規(guī)模大的問題更是如此。10、AHP決策分析方法可以應用在哪些方面？試舉例說明。人們在對社會、經(jīng)濟以及管理領域的問題進行系統(tǒng)分析時，面臨的經(jīng)常是一個由相互關、相互制約的眾多因素構(gòu)成的復雜系統(tǒng)。層次分析法則為研究這類復雜的系統(tǒng)，提供了一種新的、簡潔的、實用的決策方法。層次分析法主要應用在安全科學和環(huán)