乡镇级人口统计数据空间化研究

Population data which collected and saved according to administrative region is a kind of statistical data. As a traditional method of spatial data expression, average distribution in every administrative region brings population data on a low spatial and temporal precision. Now, an accurate population data with high spatial resolution is becoming more and more important in regional planning, environment protection, policy making and rural-urban development. Spatial distribution of population data is becoming more important in GIS study area. In this article, the author reviewed the progress of research on spatial distribution of population. Under the support of GIS, correlative geographical theories and Grid data model, Remote Sensing data, terrain data, traffic data, river data, resident data, and social economic statistic were applied to calculate the spatial distribution of population in Fujian province, which includes following parts: (1) Simulating of boundary at township level. Based on access cost index, land use data, traffic data, river data, DEM, and correlative social economic statistic data, the access cost surface in study area was constructed. Supported by the lowest cost path query and weighted Voronoi diagram, DVT model (Demarcation of Villages and Towns) was established to simulate the boundary at township level in Fujian province. (2) Modeling of population spatial distribution. Based on the knowledge in geography, seven impact factors, such as land use, altitude, slope, residential area, railway, road, and river were chosen as the parameters in this study. Under the support of GIS, the relations of population distribution to these impact factors were analyzed quantificationally, and the coefficients of population density on pixel scale were calculated. Last, the model of population spatial distribution at township level was established through multiplicative fusion of population density coefficients and simulated boundary of towns. (3) Error test and analysis of population spatial distribution base on modeling. The author not only analyzed the numerical character of modeling error, but also its spatial distribution. The reasons of error were discussed.

人口空间数据误差分析研究

Spatial population data, obtained through the pixeling method, makes many related researches more convenient. However, the limited methods of precision analysis prevent the spread of spatial distribution methods and cumber the application of the spatial population data. This paper systematically analyzes the different aspects of the spatial population data precision, and re-calculates them with the reformed method, which makes breakthrough for the spread of the pixeling method and provides support and reference for the application of spatial population data. The paper consists of the following parts: (2) characters of the error; (2) origins of the error; (3) advancement on the calculating methods of the spatial population data. In the first place, based on the analysis of the error trait, two aspects of the spatial population data precision are characterized and analyzed: numerical character and spatial distributing character. The later one, placed greater emphasis on in this paper, is depicted in two spatial scales: county and town. It is always essential and meaningful to the research in this paper that spatial distribution is as important as numerical value in analyzing error of the spatial distributed data. The result illustrates that the spatial population data error appears spatially in group, although it is random in the aspect of data statistics, all of that shows there lies spatial systematic error. Secondly, this paper comes to conclude and validate the lineal correlation between the residential land area (from 1:50000 map and taken as real area) and population. Meanwhile, it makes particular analysis on the relationship between the residential land area, which is obtained from the land use map and the population in three different spatial scales: village, town and county, and makes quantitative description of the residential density variation in different topological environment. After that, it analyzes the residential distributing traits and precision. With the consideration of the above researches, it reaches the conclusion that the error of the spatial distributed population is caused by a series of factors, such as the compactness of the residents, loss of the residential land, the population density of the city. Eventually, the paper ameliorates the method of pixeling the population data with the help of the analysis on error characters and causes. It tests 2-class regionalization based on the 1-class regionalization of China, and resorts the residential data from the land use map. In aid of GIS and the comprehensive analysis of various data source, it constructs models in each 2-class district to calculate spatial population data. After all, LinYi Region is selected as the study area. In this area, spatial distributing population is calculated and the precision is analyzed. All it illustrates is that new spatial distributing population has been improved much. The research is fundamental work. It adopts large amounts of data in different types and contains many figures to make convincing and detailed conclusions.

龙滩水电站左岸边坡监测信息系统研制及其监测资料分析

Guangxi Longtan Hydropower Station is not only a representative project of West Developing and Power Transmission from West to East in China, but also the second Hydropower Station to Three Gorges Project which is under construction in China. There are 770 X 104m3 creeping rock mass on the left bank slope in upper reaches, in which laid 9 water inlet tunnels and some underground plant buildings. Since the 435m high excavated slope threatens the security of the Dam, its deformation and stability is of great importance to the power station.Based on the Autodesk Map2004, Longtan Hydropower Station Monitoring Information System on Left Bank has been basically finished on the whole. Integrating the hydropower station monitoring information into Geographic Information System(GIS) environment, managers and engineers can dynamically gain the deformation information of the slop by query the symbols. By this means, designers can improve the correctness of analysis, and make a strategic and proper decision. Since the system is beneficial to effectively manage the monitoring-data, equitably save the cost of design and safe construction, and decrease the workload of the engineers, it is a successful application to the combination of hydropower station monitoring information management and computer information system technology.At the same time, on the basis of the geological analysis and rock mass toppling deformation and failure mechanism analysis of Longtan engineering left bank slope, the synthetic space-time analysis and influence factors analysis on the surface monitoring data and deep rock mass monitoring data of A-zone on left bank slope are carried on. It shows that the main intrinsic factor that effects the deformation of Zone A is the argillite limestone interbedding toppling structure, and its main external factors are rain and slope excavation. What's more, Degree of Reinforcement Demand(DRD) has been used to evaluate the slop reinforce effect of Zone A on left bank according to the Engineering Geomechanics-mate-Synthetics(EGMS). The result shows that the slop has been effective reinforced, and it is more stable after reinforce.At last, on the basis of contrasting with several forecast models, a synthetic forecast GRAV model has been presented and used to forecast the deformation of zone A on left bank in generating electricity period. The result indicates that GRAV model has good forecast precision, strong stability, and practical valuable reliability.

广西都安喀斯特石漠化的分布特征及其与岩性的空间相关性

在以广西都安瑶族自治县为研究对象，以RS与GIS一体化为分析手段，首先采用TM影像为背景资料，辅以地形图、土地利用图、土壤图、地质图以及GPS实测数据库等相关资料综合分析的基础上，建立石漠化分级的遥感影像解译指标体系，生成都安县石漠化分级分布图和数字化岩性图，然后从空间相关性的角度阐明了不同级别石漠化与碳酸盐岩岩性之间的内存联系。

喀斯特土地石漠化动态监测与可视化管理信息系统的设计与应用

运用GIS 技术,依据喀斯特土地石漠化时空演变、驱动机制和生态重建的理论研究成果,提出喀斯特土地石漠化动态监测与可视化管理信息系统的开发思路和技术路线,设计数据库系统和建立模型库,探讨其在喀斯特石漠化时空分析、驱动力诊断和综合评价等中的应用。

喀斯特石漠化与地质-生态环境背景的空间相关性分析——以广西都安瑶族自治县为例

分析都安瑶族自治县喀斯特石漠化分布特征,依托GIS 和RS 技术,采用定性和定量相结合的分析方法,选出分析喀斯特石漠化的地质- 生态环境背景因素。运用主成分分析法,得出喀斯特石漠化的地质生态环境指数,并绘制都安县地质- 生态环境指数图,揭示石漠化与其地质- 生态环境背景因素的空间相关性。利用多元回归方法,通过检验其显著度选出最佳的回归模型,为喀斯特石漠化生态重建提供依据。

贵州岩溶地区岩性与土地石漠化的相关分析

在构筑1：50万贵州岩溶地区岩石组合类型分布图的基础上，以GIS为分析手段，对贵州省石漠化分布图和地层岩性图进行了空间分析，探讨了各类岩性与不同级别石漠化之间的相关关系。石漠化与岩性具有明显的相关性，强度石漠化主要分布在纯质碳酸盐岩地区，尤其是纯质灰岩地区；中度石漠化在白云岩组合中的比例较灰岩组合中高；轻度石漠化在碳酸盐岩与碎屑岩夹层和互层中分布较广；石漠化与纯碳酸盐岩相关关系最明显.

喀斯特石漠化小流域景观的空间因子分析--以贵州清镇王家寨小流域为例

以贵州喀斯特地区的王家寨小流域为研究对象, 基于多源信息, 依托RS 和GIS 技术获取2005 年该流域石漠化景观格局信息, 以此为基础进行石漠化景观分布指数、石漠化综合指数、 X2s 平面分析模型以及三次曲线拟合等分析, 旨在从小流域尺度上探讨石漠化景观在坡度、坡向、高程和与村庄距离等空间因子上的分布规律。结果表明: 潜在、轻度石漠化景观受坡度影响最显著; 其他类型石漠化景观受坡向影响最明显。石漠化程度先随坡度的增大而加重, 27°后呈缓解趋势; 各坡向中南、东南坡石漠化最严重; 随高程增加石漠化加剧; 距村庄越远石漠化越严重。初步推断各空间因子对石漠化程度的影响由强至弱的顺序为: 坡度、坡向、高程、与村庄的距离。

吐哈盆地砂岩型铀矿含矿主岩沉积体系及地球化学特征

吐哈盆地位于哈萨克斯坦板块的东端，与邻国盛产可地浸砂岩型铀矿的中新生代盆地处于统一类型的板块，同属中亚构造－成矿域。吐哈盆地也是我国可地浸砂岩型铀矿的第二个勘查基地。对吐哈盆地砂岩型铀矿的主要含矿建造－中下侏罗统水西沟群沉积体系类型的研究，将有助于区内对砂岩型铀矿成矿和容矿的主要沉积建造的地质认识。而对含矿主岩的地质地球化学研究，则能为区内砂岩型铀矿的成矿作用研究提供依据。在对吐哈盆地形成演化历史分析的基础上，通过对早中侏罗世盆地沉积建造的资料综合、野外调查和室内研究，针对可地浸砂岩型铀矿的地质特征、形成条件等，围绕建造-构造、构造-改造、改造-成矿作用的关系等问题，从区域地质构造背景、沉积体系类型分析和构造变形特征等宏观研究入手，到对钻孔岩芯的微观分析研究，特别是在对十红滩铀矿区的重点解剖的基础上，结合光谱信息提取与增强技术的应用，甄别含矿建造的地质特征及其时空分布格局，对吐哈盆地砂岩型铀矿主含矿岩系的沉积体系类型及其地球化学特征的研究得到以下认识： 1. 吐哈盆地中下侏罗统水西沟群的沉积体系类型包括：冲积扇沉积、辫状河沉积、辫状三角洲沉积系和湖泊沉积。而吐哈盆地十红滩铀矿区砂岩型铀矿的含矿主岩的沉积体系类型则为源自南部觉罗塔格山的辫状三角洲沉积体系。 吐哈盆地十红滩铀矿区砂岩型铀矿的含矿主岩是在盆地短轴方向上的局部性水动力条件和沉积环境下形成的一套以近源短距离搬运形成的粗碎屑沉积建造。这套建造及其沉积体系类型与整个湖盆地的泛湖沉积作用在时间和空间上发生叠置。正是因为不同沉积体系类型在时间和空间上发生叠置，从而导致中下侏罗统的地层总体走向与砂砾岩等粗碎屑沉积体的整体走向有显著的差异。沉积建造的这种空间展布格局对砂岩型铀矿的形成具有重要的控制作用。总体上，这一特点决定了与砂岩型铀矿成矿作用有关的含铀流体的运移方向、规模和铀成矿作用的区域分布和空间展布。 2. 鉴于吐哈盆地中下侏罗统不同沉积体系类型的区域分布和空间展布特征，以及内陆沉积盆地的沉积作用具有相似的沉积格局，建议在查明有利于砂岩型铀矿成矿的砂体所属沉积体系类型的基础上，按沉积体系类型划分沉积单元进行地层的划分与对比，将这一方法运用于内陆沉积盆地的地层划分对比，便于对砂岩型铀矿成矿的最基本控制因素“砂体”的宏观控制，从而为砂岩铀矿成矿作用分析、区域成矿预测和资源勘查提供直接依据。因此，正确区分泛湖水动力体系的区域性沉积系统及其沉积体系和局部性水动力体系的局域性沉积系统及其沉积体系，不仅具有地层学上的意义，更具有实际应用价值。 3. 吐哈盆地艾丁湖斜坡带中下侏罗统的构造变形特征存在明显的空间差异。主要表现为：在横向上，沿艾丁湖斜坡带由东往西不同地段构造形迹不同；在纵向上，不同层位的变形特点各异。总体表现为：以十红滩铀矿区为中心，往东以水西沟群上部第三岩性段（J2x3）的构造反转、逆冲而出现断裂构造为主。中部十红滩一带以水西沟群下部第一层位（J2x1）的宽缓褶皱为主。往西以西山窑组中部第二岩性段（J2x2）较为强烈的地层褶皱为特征。说明中下侏罗统形成之后，遭受过区域性的构造改造。 4. 对钻孔砂岩样品的岩石学研究和显微构造观察表明，十红滩铀矿区含矿砂体最为常见的碎屑有石英、长石（钾长石为主，少量斜长石）、云母以及花岗质岩屑、变质岩岩屑、少量火山岩岩屑，偶见沉积岩岩屑；砂岩中的填隙物主要有高岭石、水云母、绿泥石以及碳酸盐类矿物和少量铁质矿物。胶结物通常为碳酸盐、硅质及一些铁质物质。胶结类型主要有基底式胶结、孔隙式胶结和压嵌式三种类型。且砂岩中存在多期次构造－流体改造的迹象。在整体上，含矿砂体与无矿砂体构造－流体改造的类型相近，但其改造程度各不相同。含矿砂体主要表现为微构造裂隙发育，并有多期次硅质、碳酸盐充填和交代、溶蚀现象。含有石英、高岭石、绿泥石等新生矿物；不含矿砂体则以绿泥石化普遍，碳酸盐化作用强为主要特征。 样品中的蚀变矿物出现微晶黑云母、绿泥石－绿帘石－石英共生矿物组合，出现脆韧性显微构造变形等，预示这套含矿建造曾经遭受过一定程度的构造热变质作用。 5. 钻孔岩芯砂岩样品的稀土、微量元素地球化学特征表明，十红滩铀矿区的砂岩具有统一的物质来源。其稀土配分型式与蚀源区花岗质岩石的稀土配分型式相似。区域氧化作用造成砂体矿物蚀变的同时，也造成砂岩中稀土元素的分馏，且氧化蚀变越强，稀土元素的分馏作用也越明显。与晚元古代黑色页岩平均值相比，十红滩铀矿床钻孔中砂岩Zr和Hf的含量普遍偏高，特别是Hf，大部分样品中的Hf含量均高于晚元古代黑色页岩平均值。 zk32-11-2、zk96-4、zk96-7、zk80-6四个钻孔岩芯的砂岩样品稀土元素特征值δEu，在不同深度的各砂岩中变化较大。无论是单孔还是在钻孔之间，δEu值都表现为跳跃式的变化，且整体上分流河道砂岩中δEu值偏低。相对于δEu值，δCe和TE（1，3）值似乎表现出一定的变化规律。总体上表现为在与泥岩、泥质粉砂岩呈互层产出的三角洲前缘砂岩中，具有较为相近的δCe和TE（1，3）值。而分流河道砂体的δCe和TE（1，3）值相对变化较大，且整体上数值偏小。这些样品稀土元素特征值δEu、δCe和TE（1，3）所表现出的特点与砂体的沉积体系类型分析以及相应的岩石学特点基本吻合。说明不同沉积系统的各类沉积体系，不仅在时空展布上存在差异，砂体的结构及物质组成也存在一定的差异。 6. 根据中下侏罗统不同沉积体系类型在吐哈盆地全域范围的时空配置以及遥感地学的区域氧化还原条件分析，并与十红滩铀矿区相比较，吐哈盆地西部阿拉沟口、柯尔碱一带和了敦隆起西缘的鄯善－小草湖一带，具有和十红滩铀矿区类似的沉积历史、建造特征和区域氧化－还原条件，可以作为进一步开展砂岩型铀矿成矿预测和资源勘查的地段。 7．吐哈盆地的砂岩型铀矿与中亚各国重要的可地浸砂岩型铀矿在盆地类型、含矿主岩的沉积体系、含矿主岩的时代等方面有一定的差异，而其盆地类型及含矿主岩的沉积体系与美国怀俄明地区的可地浸砂岩型铀矿，特别是温得河盆地的砂岩型铀矿的特点较为相似。 8. 遥感信息提取和地学分析，可以提供区域性氧化－还原环境的区域分布信息，甚至可以为寻找潜在有利含矿砂体的空间展布提供依据；借助GIS平台，充分利用3S技术的集成与应用，可望为北方干旱地区可地浸砂岩型铀矿成矿条件分析、远景预测和找矿靶区的快速圈定乃至进行资源勘查的实际工作部署提供新的可操作技术平台。 在取得这些认识的同时，也深感还有不少问题需要进一步补充工作和深入探讨。特别是有关砂岩型铀矿的矿物学和地球化学方面尚有许多现象目前还不能给予很好的解释；对于存在的多次构造－流体的改造作用机理、多期次构造－流体活动之间的相互联系及其与铀矿化的关系；对流体的性质、来源和流体与砂体之间的相互作用关系等还有大量工作需要补充和深入。虽然已获得大量有关砂岩的稀土、微量元素的数据，但对这些数据的处理方法有限，对于其反映的与区内砂岩型铀矿成矿作用有关的信息有待进一步挖掘。另外，由于未能采集到砂岩铀矿的矿石样品，针对铀矿床方面的工作未能开展。

喀斯特石漠化景观的空间因子分析及生态优化途径初探——以贵州清镇王家寨小流域为例

本文以西南喀斯特地区的王家寨小流域为研究对象，基于多源信息，依托遥感（RS）和地理信息系统（GIS）技术获取2005年该区石漠化景观分布格局信息，以此为基础进行石漠化景观分布指数（RLDI）、石漠化综合指数（RCI）、x-s平面分析模型以及三次曲线拟合等分析，旨在从小流域尺度上探讨石漠化景观在坡度、坡向、高程和与村庄距离等空间因子上的分布规律。 结果表明：无石漠化和轻度石漠化景观的RLDI曲线在坡度梯度上波动最显著（即其受坡度影响最大）；其他石漠化景观在坡向梯度上变化最明显。坡度上27º是RCI由增至减的临界点；各坡向中南、南东坡RCI值最高，北、北东、东坡次之；高程越高RCI越高；距村庄越远RCI越高。初步判断各空间因子对RCI的影响由强至弱依次为：坡度、坡向、高程以及与村庄的距离。 基于景观生态学理论，在对土地利用类型和地形（坡度、坡向）因子综合优先级评价的基础上，以治理石漠化、维护喀斯特景观生态安全和土地资源的可持续利用为目标，建立满足景观优化需要的生态恢复耗费表面模型，通过景观功能分区和生态廊道的构建，以及运用生态工程和植被进展演替相结合的具体措施，对小流域尺度上土地利用空间格局的优化和高效的生态恢复模式进行实践性探索。

“3S”技术系统集成研究及其在县级土地利用动态监测中的应用

用遥感（Remote Sensing, RS）进行小比例尺的土地动态监测已是比较成熟的技术，随着“3S”技术的发展，如何用“3S”技术进行县级1：10000大比例尺土地利用动态监测是一个新课题，本文以国家“九五”重点科技攻关课题为基础，提出用“3S”技术进行县级土地利用动态监测的技术路线：用RS发现靶区；GPS实测变化地块数据，保证精度；GIS做为集成平台，进行土地数据的日常管理。在包头示范区，用“3S”技术进行县级1：1万大比例尺土地利用动态监测取得了圆满成功：RS“靶区”发现率在92%以上；GPS实测精度在2M以内；选国产GIS软件MAPGIS，进行二次开发而成的县级土地利用动态监测系统界面友好，功能强大。实现证明用“3S”技术进行县级土地利用动态监测方法具有明显的优势。本文对用“3S”技术进行县级土地利用动态监测的技术路线，和实施过程作了较详细的说明。

贵州岩溶地区土地石漠化形成的自然背景及其空间地域分异

贵州位于世界上连片分布面积最大的中国西南岩溶区的中心，近年来石漠化问题突出，且有不断恶化的趋势，给当地经济发展和人类生存带来了极大障碍。对石漠化的成因机理进行研究，是石漠化治理的前提和理论依据。但目前对石漠化的研究基本以定性分析为主，定量化和空间性明显不足。贵州地貌类型复杂多样，不同地区石漠化的程度和影响因素也不相同，如果不考虑区域之间的差异，对石漠化的治理也会产生误导。本文用地理信息系统（GIS）作为研究手段，以贵州岩溶区作为研究区域，将石漠化形成中的岩性、地貌类型、坡度、降水以及土壤等影响因素图作为要素层与石漠化图进行空间叠加分析，对影响石漠化的各种自然背景进行了深入分析；并较为系统地研究了石漠化各种影响因子的空间地域分异规律以及不同区域石漠化形成中的主导驱动因素，取得了以下几点认识：第一，岩溶地区土地石漠化与岩性存在明显的相关性，石漠化分布区域岩性主要以灰岩为主，灰岩地区石漠化程度比白云岩地区更严重。连续性灰岩是所有岩类中最易发生石漠化的，中、强度石漠化都比较严重；其次是连续性白云岩地区，这种规律也非常明显。可以说较纯的碳酸盐岩是石漠化发生的主要岩石基底。第二，从各种地貌类型与石漠化的关系来看，地形切割深度对石漠化的形成有很大影响。无论在哪种地貌类型分布区，深切割的地貌区比浅切割的地貌区更容易发生石漠化。相对高度越大，切割深度对石漠化的影响越明显。各种地貌类型的峰丛洼地组合区是石漠化发生率极高的地区。在不同级别的坡地分布区，大于25°的坡地对石漠化的影响最明显。大于25°的坡地区轻、中、强度石漠化的发生率都很高。小于18°的坡地区石漠化程度主要以轻度和中度为主。降水量对石漠化的影响以大于1200mm的降水量区最明显。在降水量大于1200mm的地区，降水量越大，石漠化越严重。降水量小于1100mm的地区石模化程度以轻度和中度为主。不同的土壤类型中，石质土和石灰土分布区是最容易发生石漠化的地区。两种土壤类型分布区轻、中、强度石漠化都是所有土壤类型中最高的；黄壤和粗骨土中石漠化程度以轻、中度石漠化为主；黄棕壤区则中、强度石漠化发生率在所有土壤类型中都居前列；山地草甸土分布区中度石漠化的发生率比较高。第三，通过对不同地貌类型区石漠化形成的主导因素分析可以得出，石漠化是在岩溶地区脆弱的生态地质环境基础上，受人类活动的强烈干扰而形成的。脆弱的环境地质背景，尤其是岩溶地区大面积广泛分布的连续性碳酸盐岩是石漠化形成的主要控制因素，决定了土层的厚度及土壤类型的分布：由地貌类型决定的重力势能和降水提供的水动力条件是石漠化形成的主要原动力，人类活动在其中起了加剧和扩大这种动力条件的作用。第四，从各区石漠化形成的主导因素来看，岩性和人类活动是影响石漠化最重要的因素。岩性中主要是连续性碳酸盐岩的影响，尤其是其中连续性灰岩的分布。一般连续性灰岩分布面积大，陡坡垦殖也比较严重的地区，石漠化的比例和程度都很高如省内的黔西南、黔南和大方、盘县区。若连续性灰岩分布很大，但人类影响较弱，则石漠化的程度相对较弱，但也比较严重，如威宁高原区；如果连续性灰岩分布比较小，即使人类活动强度较大，石漠化的程度一般也以轻度和中度为主，如黔北中山区。连续性白云岩比例高的地区，石漠化形成受岩性影响也很大，‘但程度以轻度和中度为主，如东部低山丘陵区和黔中区；在岩石类型以碳酸盐岩与碎屑岩互层为主的地区，石漠化的形成主要受人为因素影响，但一般无强度石漠化，如黔北区。第五，轻度石漠化受多种因素综合影响比较明显，而强度石漠化的影响因素一般都集中于少数几个因素。从石漠化影响因素的空间地域分异来看，省内第一梯级面上的威宁高原区和大方、盘县区是连续性灰岩比例最大的两区，各种程度石漠化基本都受岩性控制，人为因素的作用比较小；第二梯级面上的黔南区、黔西南区强度石漠化受人类活动和岩性共同作用明显，但以人类活动的影响更大；黔北区强度石漠化基本以人类活动影响为主。黔中区和第三梯级面的东部低山丘陵区连续性白云岩分布广，岩性对石漠化的影响也很大，但强度石漠化很少。