南宁市国土测绘地理信息中心广西壮族自治区南宁530002
摘要：地理信息系统是60年代中期发展起来的，近年来获得了非常迅速的发展，由于其种类、数量非常多，加上发展变化非常快，因此对地理信息系统的定义也非常多，简单来说，地理信息系统就是利用计算机软硬件进行输入、输出及分析的系统，当前它已经在现代经济活动的方方面面得到了应用，人们对地理信息系统的了解也逐渐深入。本文分析了地理信息系统空间分析方法及其若干应用。
关键词：地理信息系统；空间分析方法；应用；
空间属性数据库是地理信息系统的核心，要想发挥数据库的作用，就必须展开空间分析、构建应用模型。衡量地理信息系统好坏，不仅要看数据库的数据质量及数据量，同时还要看空间分析功能是否实用、强大，灵活性是不是很高。通常情况下地理信息系统空间分析的专业性和综合性都非常强，其灵活性也很强，对地理信息系统空间分析进行正确理解及运用，可以将其真正的效能发挥出来，从最大程度对空间分析应用潜力进行挖掘。
一、地理信息系统空间分析方法
最初地理信息系统的研发，主要是为了加强我国自然土地资源的管理，为土地规划工作开展提供更多的便利。地理信息系统属于一种新兴的技术门类，经过长时间众多科研人员的不断努力，地理信息系统发展取得了非常可观的成就，涉及领域也在不断的扩展。人们对于地理信息系统也越来越为重视，该系统的应用性也得到了人们的认可。现阶段，地理信息系统的应用已经不仅仅是局限于土地学领域中，但是该系统仍然是人们开展地学研究最有利的工具。对于地理信息系统的认知，也不在仅仅是将其作为一种有效的工具和手段，而是上升到系统理论概念，以及人们对于世界认知思维模式的转变。地理信息系统对于促进地学研究发展有着积极的影响作用。想要将地理信息系统具有的重要作用充分显现出来，首先需要做的就是进行大型综合数据库的创建，并且添加相应的专家系统和多元化的应用模型，也就是我们经常说到的3s一体化。随着科学技术的不断发展，我国地理信息系统也会朝着更高的层次进军。地理信息系统种类非常多，尤其是空间分析功能上差异很大，通常情况下地理信息系统空间分析的功能可以通过以下几方面体现：①基于空间特征的几何分析功能，以空间要素定位数据为主要基础，利用数据集合几何分析手段，对空间要素多重属性的特征进行确定；②基于数字图像的分析功能，可以将其看成是图像处理的子系统，其中包括图像增强、恢复及信息提取等功能；③网络分析功能，包括路径选择分析的优化、计算时间与距离、分析多边形叠置等；④地形分析功能，该功能是地学研究中极为常见的一种分析方法，利用该功能可以自动提取地形因子，绘制和分析地表形态自动分类等。
二、若干应用
1.空间位置
（1）叠置分析。叠置分析是通过叠加至少两层地图要素而得到一个新的要素层，其结果是分割原要素并生成新要素，且新要素中包含原要素的全部属性。据此，叠置分析既可生成新的空间关系，还可联系输入数据层的属性并生成新的属性关系。总体而言，叠置分析是按数学模型计算分析新要素的属性，从而解决用户面临的问题。在城市规划中，建设用地适宜性评价是一种典型的格栅叠置，其通过对用地评定因子图层进行标准化处理、重新分类及加权叠加，从而形成用地适宜性评价结果。对于灾害风险综合评估、城镇发展条件综合评价及生态敏感性综合评价等规划，都可采用多因子叠加分析法来实现叠置分析。在规划中，两期用地的演变亦可进行叠置分析，即：根据土地利用数据，叠置获得两期土地利用的变化图层，用以分析土地利用的变化；根据城市建设用地数据，叠置获得两期建设用地转化的图层，用以辅助规划评估或比选规划方案。此外，还应深入挖掘矢量数据中的叠置分析功能，其中矢量叠置蕴含一种拓扑关系及其包含至少两个矢量图层的并集、交集、属性的空间赋值与关联等功能，如建设量的分区统计便是矢量叠置的具体应用。
（2）相关分析。在同一空间范围内，任一小的空间单元都包含多项属性信息，而相关分析的研究内容是对应位置上的属性信息是否具有相关关系及这一相关关系的表现。在相关分析中，通常包括时间域、空间域，两者关注的焦点分别是不同时期同一属性的观测值、同一时期不同属性的观测值。在规划中，相关分析涉及较多的社会领域、自然领域。例如，犯罪高发地的成因分析研究的是在同一地区，犯罪率与家庭收入、教育水平、失业率、租住比例、新迁入居民比例及单亲家庭比例等属性的相关性。在规划中，还可运用相关分析来分析土地利用演变的驱动力。例如，在某一省域的区县范围内，先空间化处理社会经济统计指标，再从土地利用转化的角度开展主成分分析、相关分析、回归分析及因子分析，从而探明引起这一区域土地利用演变的驱动力。
2.空间分布
（1）度量地理分布。所谓度量地理分布，其是针对空间数据地理分布特性开展的测度分析，其研究的重点是紧凑度、重心及主流方向。在规划编制中，度量地理分布的典型应用是重心分析，即：在同一范围内，不同时期（不同）建设用地重心的变化；在不同范围内，建设用地重心分布的对比。倘若数据条件允许，可将设施规模、人口密度、开发强度等权重信息加入其中。
（2）密度分析。密度分析是先计算空间线、点数据在搜索半径范围内的集聚情况，再对线、点形式的空间数据进行定量化处理，从而得到连续的密度表面。通常而言，密度分析分为点、线及核密度，其中点、线密度是简单密度。在规划编制中，密度分析的应用较为普遍，其中密度指标包括交通设施、河网水系、经济、社会及人口等方面。在统计数据的条件下，密度分析的侧重点是提供空间插值，以细化数据及使无值区域获得模拟数值；在大数据条件下，密度分析可将数据的整体空间结构抽象出来。在密度分析的应用中，实际应用效果随数据精度、分析目标的改变而不同，同时在设置搜索半径时，应进行反复调整、比较和分析，以获得更为稳定的密度分布。密度分析的对象是点、线数据，则对于面状矢量数据或格栅数据，应先通过抽样将其变为点、线数据。例如，对于面状用地图层，应先抽样变为点图层，再从开发强度着手开展密度分析，用以体现不同功能用地具体的空间集聚核心。
（3）空间格局分析。对于空间格局分析，其关注的焦点是在点、线、面数据分布中，特定属性值是否具有空间集聚特性，且若具有这一特性，则需明确空间集聚的具体类型。在规划中，空间格局分析的具体应用形式包括：一是平均最近邻分析，其常用来判定开放空间内点事件存在的空间集聚情况，其中点事件包括灾害发生点、每一类营业网点等；二是多距离空间聚类分析，其常用来分析点事件在多尺度下的集聚情况，通常在一定的搜索半径内，给出随机、发散或集聚的分布格局，其中在规划中，可定量获得所关注事件在某一空间尺度上的分布格局。
地理信息系统是以先进的计算机技术为基础的，可以对信息数据进行输入、存储、管理、分析等众多功能。地理信息系统在我国众多领域都有着非常广泛的应用，对于促进我国经济发展有着不可忽视的影响力。所以对于地理信息系统空间分析方法及其若干应用进行深入探讨，是具有现实意义的。
参考文献：
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[2]周斌.试论地理信息系统的发展现状及趋势[J].城市地理.2015（16）
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