基于GIS的數量方法與應用

第一部分 GIS和空間分析的基本方法
第一章 ArcGIS入門：數據管理及基本的空間分析工具
1．1 ArcGIS中的空間和屬性數據管理
1．1．1 地圖投影及空間數據模型
1．1．2 屬性數據管理及屬性連接
1．2 案例lA：繪制俄亥俄州庫亞霍加縣人口密度圖
1．5 ArcGIS中的空間分析工具：查詢、空間連接、地圖疊加
1．4 案例lB：提取克利夫蘭市的普查小區(qū)、分析多邊形的鄰接關系
1．4．1 提取克利夫蘭市的普查小區(qū)
1．4．2 識別鄰接多邊形
1．5 小結
附錄1 用ArcGIS輸入、輸出ASCII文件
第二章 距離和時間的測算
2．1 距離的測算
2．2 測算路網距離和網絡時間
2．2．1 最短路徑的標號設定算法
2．2．2 用ArcGIS測算路網距離和時間
2．3 案例2：測算中國東北地區(qū)各縣到四大中心城市之間的距離
2．3．1 測算歐式距離和曼哈頓距離
2．3．2 測算交通路網距離
2．3．3 測算交通時間
2．4 小結
附錄2 用賦值圖法求解最短路徑問題
第三章 空間平滑和空間插值
3．1 空間平滑
3．1．1 移動搜索法
3．1．2 核密度估計法
3．2 案例3A：用空間平滑法分析中國南方的臺語地名分布
3．2．1 基于移動搜索法的空間平滑
3．2．2 基于核密度估計法的空間平滑
3．3 基于點的空間插值
3．3．1 整體插值法
3．3．2 局部插值法
3．4 案例38：表面建模及中國南方臺語地名圖的繪制
3．4．1 用趨勢面分析法制圖
3．4．2 用局部插值法繪制分布圖
3．5 基于面域的空間插值
3．6 案例3C：將克利夫蘭地區(qū)普查數據從普查小區(qū)轉到鄰里單元和校區(qū)
3．6．1 用簡單整合將普查小區(qū)數據轉到鄰里單元
3．6．2 用面積權重插值將普查小區(qū)數據轉到校區(qū)
3．7 小結
附錄3 空間平滑的經驗貝葉斯估計
第二部分 初級數量方法及應用
第四章 基于GIS的服務區(qū)分析及其在商業(yè)地理和區(qū)域規(guī)劃中的應用
4．1 服務區(qū)分析的基本方法
4．1．1 類比法及回歸模型
4．1．2 鄰域法
4．2 劃分服務區(qū)的引力模型
4．2．1 賴利定律
4．2．2 哈夫模型
4．2．3 賴利定律與哈夫模型的關系
4．2．4 哈夫模型的推廣
4．2．5 引力模型中β值的估算
4．3 案例4A：確定芝加哥小熊隊和白襪隊的球迷范圍
4．3．1 用鄰域法確定球迷范圍
4．3．2 用哈夫模型確定球迷范圍、繪制概率面
4．3．3 討論
4．4 案例4B：確定中國東北主要城市的腹地
4．4．1 用鐵路旅程確定鄰域區(qū)
4．4．2 用哈夫模型確定腹地
4．4．3 討論
4．5 結論
附錄4 引力模型的經濟基礎
第五章 基于GIS的空間可達性測量及其在醫(yī)療服務研究中的應用
5．1 可達性問題
5．2 移動搜索法
5．2．1 移動搜索法的早期模型
5．2．2 兩步移動搜索法(2SF(1A)
5．3 引力法
5．3．1 引力可達性指數
5．3．2 2SFcA法和引力法的比較
5．4 案例5：測算芝加哥地區(qū)基本醫(yī)療服務的空間可達性
5．4．1 2SFCA法的應用
5．4．2 引力法的應用
5．5 討論與結論
附錄5 可達性測量的性質
第六章 回歸擬合方程及其在城市與區(qū)域密度模型分析中的應用
6．1 刻畫城市與區(qū)域結構的密度方程
6．1．1 城市密度方程研究
6．1．2 區(qū)域密度方程研究
6．2 單中心模型
6．2．1 四個簡單二元方程
6．2．2 其他單中心模型
6．2．3 單中心模型的回歸擬合
6．3 模型的非線性回歸和加權回歸
6．4 多中心模型擬合
6．4．1 多中心假設及相關模型
6．4．2 回歸分析的GlS應用
6．5 案例6：芝加哥地區(qū)城市密度模式分析
6．5．1 基于普查小區(qū)的單中心模型擬合
6．5．2 基于普查小區(qū)多中心模型擬合
6．5．3 基于townshjp的單中心模型擬合
6．6 討論與結論
附錄6A 城市密度模型的推導
附錄6B 二元線性模型的最小二乘回歸法
附錄6C 單中心模型擬合的sAS程序樣例
第七章 主成分分析、因子分析、聚類分析及其在城市社會區(qū)分析中的應用
第三部分 高級數量方法及應用
參考文獻
圖目錄
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