地理数据与模型的时空尺度问题
- 1. 地理数据与模型的时空尺度问题 XXX
- 2. 科学研究中的“尺度”，是自然科学和社会科学各个学科领域首先必须面对、必须解决的一个基本问题。 不同的学科领域，对于“尺度”的定义和概念理解不同。 地理学中的尺度最具复杂性和多样性。
- 3. 从广义上来讲，所谓尺度是指研究对象在空间或时间方面的基准尺寸。 地理学中的尺度包括两个方面的含义： 粒度(Grain):研究对象的最小可辩识单元 空间粒度 时间粒度 幅度(Extent):研究对象的持续范围 空间幅度 时间幅度
- 4. 1.多种时空尺度的地理问题 2.多种时空尺度的地理数据 3.两个具体实例 4.建立地理模型的“问题导向”原则
- 5. 全球尺度的问题 地带性和非地带性规律 全球变化问题 厄尔尼诺现象 生物多样性变化 ……… 区域尺度的问题 洲际、地区尺度的问题 国家尺度的问题 各种尺度的区域问题1.1 多种空间尺度的地理问题
- 6. 以地质（或地层）年代为时间尺度的 古环境问题研究 古生物问题研究 …………. 现代环境和社会经济发展问题研究 千年、百年的时间尺度 10年、1年的时间尺度 季度、月、天、小时的尺度 …………1.2 多种时间尺度的地理问题
- 7. 2.1 地理数据的多维性 对于一个地理对象，它的具体意义往往需要从空间、属性、时间三个方面进行综合描述。在空间方面，需要描述该地理对象所处的地理位置和空间范围；在属性方面，需要描述该地理对象的具体内容；在时间方面，需要描述该地理对象产生、发展和存在的时间范围。 其中，对于时间的描述，需要1个变量；对于地理位置和空间范围的描述，一般需要2～3个变量；对于属性特征的描述，至少需要1个以上，多则需要十几个、甚至几十个变量。 可见，地理数据具有多维性特征。
- 8. 2.2 地理数据管理——地理数据仓库（GDW）2.2.1 数据仓库(Data Warehouse，简称DW)的定义 DW是依赖于计算机和互联网环境的DSS技术，是在决策需求的驱动下产生与发展起来的。因为传统的数据库无法满足决策支持系统对数据库系统的要求。因此，专为决策服务的数据库系统，即数据仓库就应用而生了。 W.H.Inmon（被誉为 “数据仓库之父” ）对数据仓库的定义是：数据仓库是支持决策过程的、面向主题的、集成的、随时间变化的、持久的数据集合。
- 9. 2.2 地理数据管理——地理数据仓库（GDW）2.2.2 地理数据仓库（GDW）的定义数据仓库(Data Warehouse）的概念 ，定义： 地理数据仓库（GDW）是支持地理研究与决策过程的、具有空间、时间和属性多维特征的、面向特定主题的、持久的数据集合。
- 10. 2.2 地理数据管理——地理数据仓库（GDW） 数据仓库中的基本概念“粒度”，正好与我们地理数据的“粒度”相对应，它是指数据仓库的数据单位中保存数据的细化或总合程度的级别。 数据仓库的多重粒度的划分正好对应多种粒度的地理数据。 相应地，立方体、数据分割、分片以及数据集市(Data Mart)等概念；数据组织模式；数据追加；切片和切块、钻取(drill)、旋转(pivoting)等操作分析方法都可以平移地理数据仓库。2.2.3 相应的概念、模型和方法平移
- 11. 近10年来，国内外学术界对于中国区域经济差异收敛性的讨论非常热烈。有人认为，改革开放以来，中国区域经济差异迅速扩大，有人则不以为然；有人认为中国区域经济差异的演化过程服从倒U型曲线，有人则认为不尽然；许多学者认为东西部差距差距急剧扩大！ 究其原因，除了不同学者采用的分析方法、统计指标和考察问题的角度有所不同以外，还有一个更为重要的原因，就是研究的时空间尺度不同。显然，以下两点实事是不可否认的： 基于不同的空间基本单元，即使采用同一测度指标，衡量相同年份的收入差异，得到结果肯定不同。 即使基于相同的空间单元，采用相同的测度指标，在不同的时间段内考察区域收入差异的收敛性，得到的结果肯定不同。但是，大部分学者在这个问题的研究中，都忽略了一个基本问题：时空尺度问题！
- 12. 除了按行政区域划分外，是否还有其它的空间单元划分方法？ 中国区域经济差异变化过程呈倒U型？东中西三个地带及其之间的差异变化呈倒U型？ 东中西三个地带之间的差距大于全国省际差异？大于东部地区的省际差异？ 地带之间的差异比省内差异更严重？3.1.2 与时空尺度相关的几个问题 区域经济差异研究中，区域单元的划分与空间尺度密切相关。对于中国，至少可以从如下几方面划分：（1）两分法，即沿海和内陆地区；（2）三大地带：东部、中部、西部；（3）六分法：华北、东北、华东、中南、西南、西北；（4）七分法：远西、北部腹地、南部腹地、中部核心、北部沿海、东部沿海和南部沿海。 （ 5）以省级行政单元为基本区域单元；（6）以地级行政单元划分；（7）以县级行政单元划分。
- 13. 3.1.3 几点初步认识（1）从三大地带尺度来看，改革开放以来东中西三大地带间经济差异在逐渐拉大，地带内的差异一直在缩小。地带间的差异对全国总体差异的影响较地带内差异更为显著，且影响程度逐渐加深，对总体差异起主导作用。 从省（市、区）级空间尺度来看，东部的省际差异比较显著，东部的省际差异比中西部表现得更为突出；新中国成立以来，中部和西部的省际差异一直相对较小，东部的省际差异比较显著。 从地（州、市）级空间尺度来看，东中西三大地带的省间差异在全国总体差异中的基本格局保持不变，而省内差异是全国整体差异的重要构成部分，省内差异对于全国整体差异的贡献比三大地带之间差异和省际差异的贡献显著得多。
- 14. 从县（市、区）级空间尺度来看，西部省内的县域差异比东部和中部更为突出，中部省内的县域差异最小；东中西部三大地带内的县域经济发展体现了地带内“群体趋同”现象。这就是说，东部大多数县（市、区）的经济发展水平较高，而中西部大部分县（市、区）的经济发展水平均处于落后水平。 从时间尺度来看，在大时间尺度（譬如24年）水平上，中国区域经济差异的变化过程，基本上服从“倒U型”曲线规律，但是小时间尺度(譬如23年或22年)水平上来看，它就不再是“倒U型”曲线了，而呈现为一条由几个U型曲线首尾相接的“复合U型曲线”。3.1.3 几点初步认识（2）
- 15. 3.2 城市景观格局的空间尺度效应景观是地理学研究的核心问题之一。景观格局（包括形态、结构、分布）随着时空尺度的变化而发生变化! 已有的研究主要集中在空间尺度效应、尺度选择和尺度转换三个方面。 目前，对于景观格局时空尺度规律，人们还没有完全认识清楚。 譬如，对于最基本的问题：景观格局研究的时空尺度，究竟应该怎样划分？至今仍然没有统一的答案。 我们课题组，对城市景观格局的空间尺度效应规律做了一些初步的研究，结果如下：
- 16. 变异函数是一个综合性指标，它有3个重要参数： 块金值（Nugget）C0：表示随机因素引起的空间异质性，较大的块金值就预示着小尺度的某种过程不可忽视；h＝0时， 基台值（Sill）C0+C：基台值越大表示总的空间差异性程度越高, C表示空间自相关部分引起的空间异质性。块金值与基台值之比C0/(C0+C)则反映了随机因素引起的异质性占总空间异质性的比重。 变程（Range）A0：当h从0增大到A0时， 从非零值达到一个相对稳定的常数,所以它表示空间变异的最大范围。 景观多样性，是一种典型的区域化变量，它在空间变异规律(依赖性与空间异质性) ，可以用变异函数来描述：式中：h为两样本点的空间分隔距离，Z(xi)与Z(xi+h)分别是Shannon多样性指数（SHDI）在空间位置xi和xi+h上的观测值，N(h)是分隔距离为h时的样本对总数。
- 17. 0.5km幅度下景观多样性的变异函数：指数模型 城市景观多样性的空间变异规律
- 18. 1km幅度下景观多样性的半变异函数: 球状模型 城市景观多样性的空间变异规律
- 19. 2km幅度下景观多样性的变异函数：高斯模型 城市景观多样性的空间变异规律
- 20. 不同幅度下景观多样性半变异函数的理论模型及参数
- 21. 3.2.2 几点初步认识 （1）城市景观多样性格局，与空间区位及人类活动的空间格局息息相关。在城市中心，由于土地成本高昂，主导型景观是经济效益较高的商业文化景观，并且景观斑块聚集度、破碎度大；经济效益较低的农业景观只能分布在城市边缘区和郊区，景观类型单一，而且斑块面积较大，破碎度较小；在由城市中向边缘过渡的中间地带，景观类型多样，空间格局复杂。 （2）城市景观格局具有明显的空间自相关性特征，而且这种自相关性具有显著的尺度依赖性特点。Moran指数I与Geary系数c对粒度变化的敏感点相同，均为50m，即在50m的粒度范围内景观格局具有明显的空间依赖性。 (3) 城市形态的自相似性和复杂性 ，也与空间尺度存在一定的关系。在粒度较小时，各类景观斑块之间的分维数差异较大，而随着粒度的增大，其分维数之间的差异逐渐缩小。
- 22. 3.2.2 几点初步认识 （3）景观多样性具有尺度依赖性。随着幅度的增加，景观多样性指数逐渐增大，多样性的空间格局也显著变化。在0.5km幅度下，多样性指数的最大值出现在市中心，从市中心向外呈现高低起伏的环状模式扩展；随着幅度增加，多样性指数的高值区向景观类型变化最剧烈的城乡过渡地带和城市化前缘地带转移。小尺度下局部的细节变化显著，随着尺度的增加，局部细节变化逐渐消逝，大范围的甚至全局的空间格局更为突出。尺度越大，多样性格局的不平衡性越明显。 （4）在小幅度下，景观多样性的空间变异，主要来自空间自相关部分的贡献，随机因素（尺度和测量误差）贡献较小。随着幅度增加，较大尺度掩盖了更小尺度上的变异，空间自相关部分引起的空间变异对系统总的空间变异的贡献明显下降。
- 23. 4.建立地理模型的“问题导向”原则多种时空尺度的地理问题多种时空尺度的地理数据多种时空尺度的地理模型也就是说，地理学研究需要多种尺度的模型，那么，究竟怎样建立多种时空尺度的地理模型？对于这个问题，无法给出具体答案，但问题导向原则应该是一个基本的原则。
- 24. 譬如：对于前面两个研究实例 对于城市景观格局尺度下效应规律的研究： 数据源：SPOT5 尺度转换方法：GIS的Grid计算 分析方法与模型：空间自相关分析，分形模型，景观指数、变异函数理论。 对于中国区域经济差异的时空尺度分析： 数据源：县级、地级、省级行政区域单元上的相关统计数据 分析方法与模型：Gini系数、Theil系数及其分解计算，R/S分析，小波分析。
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