1、1、請介紹國內(nèi)外的某個空間分析研究組的研究工作，并談?wù)勛约旱恼J(rèn)識和思考。2、什么是空間分析？空間分析是基于地理對象的位置和形態(tài)特征的空間數(shù)據(jù)分析技術(shù)，其目的在于提取和傳輸空 間信息（郭仁忠,1997）。3、分別從理論、算法和應(yīng)用三個方面介紹空間分析理論、方法及應(yīng)用？空間分析的理論研究主要包括：空間關(guān)系理論、空間認(rèn)知理論、空間推理理論、空間數(shù)據(jù)的 不確定性分析理論等。空間分析的方法包括：矢量數(shù)據(jù)的空間分析方法、柵格數(shù)據(jù)的空間分析方法、三維數(shù)據(jù)的空 間分析方法、屬性數(shù)據(jù)的空間統(tǒng)計方法。空間分析理論和方法的應(yīng)用領(lǐng)域有：衛(wèi)生健康、水利、城市管理、地質(zhì)災(zāi)害、交通、電力、 環(huán)保、氣候變化等領(lǐng)域。4、請分別

2、介紹地理學(xué)的第一語言、第二語言和第三語言？第一語言為文字，第二語言為地圖，第三語為GIS。5、簡述空間分析的第一個著名應(yīng)用（霍亂病發(fā)病原因分析）如何利用空間分析方法完成具 體應(yīng)用？1854年8月到9月，英國倫敦霍亂病流行，政府始終找不到患者的發(fā)病原因，后來斯諾博 士在繪有霍亂流行地區(qū)所有道路、房屋、飲用水機井等內(nèi)容的1:6500的城區(qū)地圖上，標(biāo)出 了每個霍亂病死者的居住位置，發(fā)現(xiàn)死者都集中在飲用布洛多斯托井水的地區(qū)和周圍，從而 得出發(fā)病原因為死者飲用了利用“布洛多斯托水泵吸水的井水。6、簡述空間分析與GIS的關(guān)系？空間分析在GIS中的地位和作用？關(guān)系：空間分析是地理信息系統(tǒng)的核心和靈魂，是地理

3、信息系統(tǒng)的主要特征，是評價一個地 理信息系統(tǒng)的主要指標(biāo)之一。地位與作用：1、空間分析是GIS的理論核心。空間分析作為地理信息系統(tǒng)領(lǐng)域的理論性和技術(shù)性都很強 的分支，是提升GIS的理論性的重要突破口。2、空間分析是GIS的功能核心。空間數(shù)據(jù)的采集、存儲和管理為空間分析提供數(shù)據(jù)基礎(chǔ)， 而空間數(shù)據(jù)的描述是空間分析結(jié)果的表達。7、簡述空間分析與空間應(yīng)用模型的關(guān)系？一種觀點認(rèn)為空間應(yīng)用模型是GIS的重要組成部分，它補充了 GIS的空間分析能力。另一種 觀點認(rèn)為空間分析是基本的、解決一般問題的理論和方法，空間模型是復(fù)雜（合）的、解決專 門問題的理論和方法，兩者應(yīng)該區(qū)別開來。8、拓?fù)淇臻g關(guān)系和拓?fù)渥儞Q拓?fù)淇?/p>

4、間關(guān)系是指拓?fù)渥儞Q下的拓?fù)洳蛔兞浚缈臻g目標(biāo)的相鄰和連通關(guān)系。拓?fù)渥儞Q是指在原來圖形的點與變換了圖形的點之間存在著一一對應(yīng)的關(guān)系，并且鄰近的點 還是鄰近的點的情況下，對圖形進行的彎曲、拉伸、縮小等任意變形。9、簡述V9I模型及其特點？用空間目標(biāo)的Voronoi區(qū)域作為其外部，對原9元組模型進行改進，建立了一種基于Voronoi 的新9元組模型，簡稱為V9I模型。V9I模型既考慮了空間實體的內(nèi)部和邊界，又將Voronoi區(qū)域看作一個整體，能夠克服原9 元組模型的一些缺點，包括無法區(qū)分相離關(guān)系、難以計算目標(biāo)的補等。10、Voronoi 圖Voronoi圖：又叫泰森多邊形或Dirichelet圖，它

5、由一組連接兩鄰點連線的垂直平分線組成的 連續(xù)多邊形組成。N個在平面上有區(qū)別的點，按照最鄰近原則劃分平面；每個點與它的最近 鄰區(qū)域相關(guān)聯(lián)。11、時空拓?fù)潢P(guān)系當(dāng)點、線、面目標(biāo)之間的空間相鄰、空間連通、空間包含等關(guān)系隨時間發(fā)生變化時，往往與 目標(biāo)間的時間拓?fù)潢P(guān)系交織在一起，形成了一種新的時空拓?fù)潢P(guān)系（spatio-temporal topology）。12、簡述空間關(guān)系理論的應(yīng)用？GIS空間數(shù)據(jù)建模與空間數(shù)據(jù)庫設(shè)計。Arc/Info用關(guān)系表法表達點、弧段和面塊的空間關(guān)系； Voronoi圖可用于動態(tài)建立拓?fù)潢P(guān)系來擴展MapInfo的功能。空間分析在某種程度上是在處理空間實體之間的相互關(guān)系。點模式識別

6、、疊置分析、網(wǎng)絡(luò)分 析、領(lǐng)域分析。空間數(shù)據(jù)庫的查詢往往依賴于空間目標(biāo)間的關(guān)系。Oracle中把9元組模型與SQL相結(jié)合，使 查詢功能擴展到空間域。利用9元組進行空間推理也是空間關(guān)系理論的應(yīng)用。用9元組模型組建空間關(guān)系的組合表， 可建立檢測拓?fù)潢P(guān)系一致性的推理機制。13、地理空間認(rèn)知地理空間認(rèn)知（geospatial cognition）：人類理解地理空間，進行地理分析和決策的一系列心理 過程，包括：地理信息的知覺、編碼、存儲、以及解碼等。14、空間推理空間推理是指利用空間理論和人工智能技術(shù)對空間對象進行建模、描述和表示，并據(jù)此對空 間對象間的空間關(guān)系進行定性或定量分析和處理。15、場模型場模型

7、的數(shù)學(xué)公式：z： s-z。z為可度量的函數(shù)，s表示空間中的位置。表示從空間域（甚 至包括時間坐標(biāo)）到某個值域的映射，用以表達在二維或三維空間中被視為連續(xù)變化的數(shù)據(jù)。16、要素模型地理實體是真實世界中不能再被細(xì)分為同一類現(xiàn)象的地理現(xiàn)象。地理要素模型只對地理實體 的屬性（包括空間屬性和地理屬性）及關(guān)系感興趣。歐式空間中的三類地物要素對象包括點對 象、線對象和多邊形對象。17、網(wǎng)絡(luò)模型網(wǎng)絡(luò)模型把地物抽象為鏈和節(jié)點，同時關(guān)注其間的連通關(guān)系以及多個要素之間的影響和交互。 現(xiàn)象的精確形狀并不重要，重要的是現(xiàn)象之間的距離和阻力的度量。18、簡述常用的網(wǎng)絡(luò)模型及其特點？網(wǎng)絡(luò)跟蹤。用于研究網(wǎng)絡(luò)中資源和信息的流向

8、。在水文應(yīng)用中，可用于計算河流中水流的體 積和跟蹤污染物向下游擴散的過程。路徑選擇。解決在物資派發(fā)和郵遞等服務(wù)中尋找最經(jīng)濟的路徑，保證訪問到所有站點，同時 最快最省地完成行程的問題。資源分配。反映現(xiàn)實世界網(wǎng)絡(luò)中資源的供需關(guān)系模型。解決在空間中的一個或多個點間分配 資源的問題。地址編碼與匹配，利用人們習(xí)慣的地址（如街道門牌號）信息確定它在地圖上的確切位置的 技術(shù)。選址和分區(qū)分析。決定一個或多個服務(wù)設(shè)施的最優(yōu)位置，保證服務(wù)設(shè)施可以以最經(jīng)濟有效的 方式為它所服務(wù)的人群提供服務(wù)。19、柵格數(shù)據(jù)的空間分析聚類分析是根據(jù)設(shè)定的聚類條件對原有數(shù)據(jù)系統(tǒng)進行有選擇的信息提取而建立新的柵格數(shù) 據(jù)系統(tǒng)的方法。聚合分

9、析是指根據(jù)空間分辨率和分類表，進行數(shù)據(jù)類型的合并或轉(zhuǎn)換以實現(xiàn)空間地域的兼并。 追蹤分析指對于特定的柵格數(shù)據(jù)系統(tǒng)，由某一個或多個起點，按照一定的追蹤線索進行目標(biāo) 追蹤或軌跡追蹤，以便進行信息提取的空間分析方法。20、矢量數(shù)據(jù)的包含分析包含分析是確定一類地物要素是否在另一類地理要素空間范圍內(nèi)的分析方法，包括點擊查詢、 圖形查詢、開窗查詢等。21、簡述包含分析包括哪幾個方面的內(nèi)容？點和點（兩點距離為零或者小于某個閾值時）、點和線（點到線的距離為零或者小于某個閾 值）、點和面（點完全落在面內(nèi)）、線和線（一條線完全或部分包含另一條線）、線和面（線 的所有節(jié)點包含在某個面內(nèi)）、面和面（面的所有節(jié)點包含在某

10、個面內(nèi)）。22、簡述角平分線法生成線狀地物緩沖區(qū)的基本原理1）確定線狀目標(biāo)左右側(cè)的緩沖距離dl，dr。2）提取線狀目標(biāo)的坐標(biāo)序列。3）沿線狀目標(biāo)軸線的前進方向，依次計算軸線上各點的角平分線，起點和終點的角平分線 為起始線段或終止線段的垂線。4）在各點角平分線的延長線上用左右側(cè)緩沖距離dl和dr確定各點的左右緩沖點位置。5）左右緩沖點順序相連，構(gòu)成左右緩沖邊界的基本部分。6）在起點和終點處，以（dl+dr）為直徑、以角平分線（垂線）為直徑向外作外接半圓。7）將外接半圓與左右緩沖邊界的基本部分相連，即為線狀目標(biāo)的緩沖區(qū)。23、為什么要研究動態(tài)目標(biāo)緩沖區(qū)？簡述動態(tài)目標(biāo)緩沖區(qū)的生成方法。靜態(tài)緩沖區(qū)適用

11、于空間目標(biāo)對鄰近對象的影響呈現(xiàn)單一的距離關(guān)系的情況。但是，實際應(yīng)用 中空間目標(biāo)的緩沖區(qū)生成會受到其他因素影響，空間目標(biāo)對鄰近對象的影響呈現(xiàn)不同強度的 擴散或衰減關(guān)系，例如污染對周圍環(huán)境的影響。對于流域問題，可以采用基于線目標(biāo)的緩沖區(qū)生成算法：用分段處理的辦法分別生成各流域 分段的緩沖區(qū)，然后按某種規(guī)則將各分段緩沖區(qū)光滑連接。也可以采用基于點目標(biāo)的緩沖區(qū) 生成算法：用逐點處理的辦法分別生成沿線各點的緩沖圓，然后求出緩沖圓序列的兩兩外切 線，所有外切線相連。污染問題的緩沖區(qū)生成中，污染源對鄰近對象的影響程度隨距離的增大而逐漸縮小，可根據(jù) 物體對周圍空間影響度變化的性質(zhì)，引入一個影響度參數(shù)來確定緩沖

12、區(qū)半徑的動態(tài)變化。24、矢量數(shù)據(jù)的疊置分析方法有哪些，分別加以簡單介紹？點與點的疊置:把兩個圖層上的點進行疊置，為圖層內(nèi)的點建立新的屬性，并進行統(tǒng)計分析。 點與線的疊置:把兩個圖層上的點目標(biāo)與線目標(biāo)進行疊置，為圖層內(nèi)的點和線建立新的屬性。 點與面的疊置：將含有點的圖層疊加到含多邊形的圖層上，確定每個點落在哪個多邊形內(nèi)。 線與線的疊置：把兩個圖層上的線與線疊置，分析線之間的關(guān)系，為線建立新的屬性關(guān)系。 線與多邊形的疊置:將線的圖層疊置在多邊形的圖層上，以確定一條線落在哪一個多邊形內(nèi)。 多邊形與多邊形的疊置：兩組或兩組以上的多邊形要素進行疊置。25、合成疊置與統(tǒng)計疊置合成疊置：根據(jù)兩組多邊形邊界的

13、交點來建立具有多重屬性的多邊形。通過區(qū)域多重屬性的 模擬，尋找和確定同時具有幾種地理屬性的分布區(qū)域。或者按照確定的地理目標(biāo)，對疊置后 產(chǎn)生的具有不同屬性多邊形進行重新分類或分級，疊置的結(jié)果為新的多邊形數(shù)據(jù)文件。 統(tǒng)計疊置：進行多邊形范圍內(nèi)的屬性特性的統(tǒng)計分析。準(zhǔn)確地計算一種要翥如土地利用）在 另一種要素的某個區(qū)域多邊形范圍內(nèi)的分布狀況和數(shù)量特征，或提取某個區(qū)域范圍內(nèi)某種專 題內(nèi)容的數(shù)據(jù)。26、數(shù)字地面模型（Digital Terrain Model）與數(shù)字高程模型（Digital Elevation Model） 從數(shù)學(xué)的角度，可用如下二維函數(shù)系列取值的有序集合表示數(shù)字地面模型Kp=fk（up

14、, vp） （k=1,2,m; =12.,n）Kp:第p號地面點上的第K類地面特性信息的值；（up, vp）:第p號地面點的二維坐標(biāo)；m:地面特性信息類型的數(shù)目；n:地面點的個數(shù)。若m=1, f1為對地面高程的映射,(勺匕)為矩陣行列號時,DTM即為DEM。27、剖面分析以數(shù)字地形模型(DEM)為基礎(chǔ)構(gòu)造某一個方向的剖面，以線代面，概括研究區(qū)域的地勢、 地質(zhì)和水文特征。28、可視性分析也稱視線圖分析，它描述某一點的視域范圍和到另一點的通視情況。因而包括：兩點之間的 可視性(intervisibility)分析和可視域(viewshed)分析。29、散點圖、折線圖散點圖：以兩個屬性作為坐標(biāo)系的軸

15、，將與這兩種屬性相關(guān)的現(xiàn)象標(biāo)在圖上，表示出兩種屬 性間的相互關(guān)系，在此基礎(chǔ)上可以分析這兩種屬性是否相關(guān)和相關(guān)關(guān)系的種類。折線圖：反映某一屬性隨時間變化的過程，它以時間為圖形的一個坐標(biāo)軸，以屬性為另一坐 標(biāo)軸，將各個時間的屬性值標(biāo)到圖上，并將這些點按時間順序連接起來，反映實體發(fā)展的動 態(tài)過程和趨勢。30、請利用莖葉圖表示如下數(shù)據(jù)：41, 52, 6, 19, 92, 10, 40, 55, 60, 75, 22, 15, 31, 61, 9, 70, 91, 65, 69, 16, 94, 85, 89, 79, 57, 46, 1, 24, 71, 5莖|葉頻數(shù) TOC o 1-5 h z 0

16、|15694|05694|242|11|0163|2573|01594|01594|592|124331、箱線圖利用數(shù)據(jù)中的五個統(tǒng)計量：最小值、第一四分位數(shù)Q中位數(shù)F、第三四分位數(shù)Q3、最大 值來描述數(shù)據(jù)的圖形，在識別異常值上面有一定優(yōu)越性。四分位距QR=Q3-Q1。內(nèi)限以外位置的點表示的數(shù)據(jù)都是異常值(x Q3+1.5QR)在內(nèi)限與外限之間的異常值為溫和異常值(Q1-3QR x Q1-1.5QR; Q3+1.5QR x Q3+3QR)在外限以外的為極端異常值。32、請利用平行坐標(biāo)圖表示6維空間的兩個點A(-5, 3, 4, -2, 0, 3)、B(4, -1, 3, 3, 0, -1)。橫坐

17、標(biāo)為維數(shù)，從一開始，縱坐標(biāo)為對應(yīng)維數(shù)值，33、簡述樣方分析的基本思想與一般過程?基本思想：通過空間上點分布密度的變化探索空間分布模式，一般使用隨機分布模式作為理 論上的標(biāo)準(zhǔn)分布，將QA計算的點密度和理論分布做比較，判斷點模式屬于聚集分布、均勻 分布還是隨機分布。QA的一般過程：1）將研究區(qū)域劃分為規(guī)則的正方形網(wǎng)格區(qū)域；2）統(tǒng)計落入每個網(wǎng)格中點的數(shù)量。由于點在空間上分布的疏密性，有的網(wǎng)格中點的數(shù)量多， 有的網(wǎng)格中點的數(shù)量少，有的網(wǎng)格中點的數(shù)量甚至為零；3）統(tǒng)計出包含不同數(shù)量點的網(wǎng)格數(shù)量的頻率分布。4）將觀測得到的頻率分布和已知的頻率分布或理論上的隨機分布（如泊松分布）作比較， 判斷點模式的類型。

18、34、空間自相關(guān)空間自相關(guān)是指一個區(qū)域分布的地理事物的某一屬性和其他所有事物的同種屬性之間的關(guān) 系，它研究的是不同觀察對象的同一屬性在空間上的相互關(guān)系。35、簡述什么是Morans I計量，如何利用該指數(shù)描述空間自相關(guān)性？Morans I系數(shù)是用來衡量相鄰的空間分布對象及其屬性取值之間的關(guān)系的全局自相關(guān)指數(shù)， 取值在-1到1之間。正值表示具有該空間事物的屬性取值分布具有正相關(guān)性，負(fù)值表示該 空間事物的屬性取值分布具有負(fù)相關(guān)性，零值表示空間事物的屬性取值不存在空間相關(guān)，即 空間隨機分布。36、簡述地統(tǒng)計不同于傳統(tǒng)統(tǒng)計的兩個顯著特點？地統(tǒng)計具有不同于傳統(tǒng)統(tǒng)計的兩個顯著特點：1）樣本點的空間相關(guān)性。

19、傳統(tǒng)統(tǒng)計中不同樣本點僅具有隨機性，樣本點之間保持空間獨立 性。然而，地統(tǒng)計中樣本點不僅具有隨機性，同時樣本點之間具有空間相關(guān)性。2）一次性樣本采集。傳統(tǒng)統(tǒng)計分析同一空間位置處可以多次采樣數(shù)據(jù)。實際地統(tǒng)計分析中， 樣本區(qū)域中每一個空間位置多為一次采樣數(shù)據(jù)。根據(jù)傳統(tǒng)統(tǒng)計學(xué)，一次采樣數(shù)據(jù)中無法推斷 出總體規(guī)律。37、區(qū)域化變量區(qū)域化變量即空間位置相關(guān)的隨機變量。區(qū)域化變量為具有內(nèi)在空間結(jié)構(gòu)的隨機變量，它是 隨機場的簡化。38、簡述克里金估計中的交叉驗證的基本思路？ ArcGIS提供了這種功能嗎？依次假設(shè)每一個觀測數(shù)據(jù)點未被測定（暫時將該點的數(shù)值剔除），利用其余觀測值借助于克里 金估計方法來估計該點的

20、值，然后恢復(fù)剛才暫時剔除的觀測值，對區(qū)域內(nèi)所有觀測點都按照 這種方式進行操作，最后得到該區(qū)域內(nèi)全部位置的兩組數(shù)據(jù)：觀測值和估計值。如果統(tǒng)計意 義下觀測值和估計值接近相等，則該模型是有效的。否則，需要對檢驗過程中所選定的模型 參數(shù)反復(fù)進行修改調(diào)整，直至達到一定的精度要求。39、根據(jù)空間分析的智能化程度，可以把空間分析分成哪幾個階段，分別介紹各階段 的特點？一般空間分析：提供空間分析的一般方法如疊置分析、緩沖區(qū)分析、空間插值等。應(yīng)用一般 空間分析功能模塊進行空間分析時，通常需要同時運用多種空間分析操作。空間決策支持:直接融合了數(shù)據(jù)的空間定位能力，并能夠充分利用數(shù)據(jù)的現(xiàn)勢性特點，因此， 其提供的決策

21、支持將更加符合客觀現(xiàn)實，更具合理性。和智能空間決策支持三個階段。智能空間決策支持：在空間決策支持的基礎(chǔ)上，增加了更多的人工智能技術(shù)，提高了空間決 策支持的智能化處理水平，能夠解決更加復(fù)雜的空間決策問題。40、簡述空間分析的基本過程，請結(jié)合如下實例詳細(xì)介紹空間分析的基本過程？1、建立分析目的和標(biāo)準(zhǔn)。打算用地理數(shù)據(jù)庫回答什么問題，如何用GIS的空間分析功能回 答。2、準(zhǔn)備進行分析的數(shù)據(jù)。包括空間數(shù)據(jù)和屬性數(shù)據(jù)。3、進行空間操作。包括：緩沖區(qū) 分析、拓?fù)浏B加分析、特征抽取以及特征合并等。4、進行統(tǒng)計分析。準(zhǔn)備數(shù)據(jù)分析表格， 并分析的數(shù)據(jù)，包括空間數(shù)據(jù)和描述性數(shù)據(jù)。5、結(jié)果評價及改進。將分析結(jié)果以地圖和表 格的形式打印輸出41、空間決策支持應(yīng)用各種空間分析手段對空間數(shù)據(jù)進行處理，以提取出隱含于空間數(shù)據(jù)中的某些事實和關(guān)系， 并以圖形和文字的形式直觀地加以表達，為現(xiàn)實世界中的各種應(yīng)用以及決策人員的決策提供 科學(xué)、合理的支持