分布式GIS（精选八篇）
分布式GIS 篇1
地籍信息系统也是当今城市规划建设领域的巨大改变, 小到我们日常使用的定位和GPS导航, 大到国家防御系统, 都与地籍管理信息系统有着密不可分的联系。
1 GIS系统的概念
GIS就是地理信息系统 (Geographic Information System) 是将地理、测量、几何、计算机和地理融合的一体综合性性十分强的技术。GIS是信息系统和空间数据结合产生的技术, 在依托基本功能的数据数据收集、管理、分析、输出后, GIS还利用空间分析、建造模型分析等, 延伸除了更多的应用功能, 全方面满足用户的需要。
1.1 资源管理
GIS应用较多的领域也就是资源的收集、管理、解析, 这也是目前发展比较成熟的, 同时也包括地理地貌、森林、土地等管理、野生动物的分布研究与保护, 稀缺资源的发现和空间分布研究等等, GIS都可以通过一个有机整合的系统, 将这些数据收集后通过客户端的输出, 将其转换为人们日常接受和所熟悉的数据图表, 为资源的整理利用提供有利的依据。
1.2 城市与区域规划
GIS在实际应用中, 城市的规划人员可以利用其对交通的流量数据、土地的利用率、人口的密集分布等数据进行分析, 从而得出道路的等级预测, 而工程规划的技术人员可以利用其对地理地质、人文环境、水文等数据相结合, 进行路线的设计和虚拟模型的建立, 而在政府施工来讲, 利用GIS来帮助规划、土地利用、空地、开发等分析位置展开工作, 是实现区域的规划更加科学和人性化, 是满足城市发展的重要前提。
1.3 国土监测
GIS还有遥感应用, 可以非常有效的应用在森林火灾、地震、洪水等监测上, 例如防洪:通过建立数据地形和模拟实验, 可以计算出若干个的泄洪区域内部的土地面积, 确定洪区内的房屋损失和财产的损失等等, 确定人员转移的最佳路线, 保证用最快的速度应付突发的灾难。
2 地籍信息
2.1 地籍信息的意义
地籍信息的管理系统其实是计算机网络和现代科技的信息技术两个支持下, 以地理、宗地为一个核心的实体, 一次来实现地籍信息系统的输入、存储、解析、辅助等, 最终的目的是输出成果, 是一个土地信息系统中的子系统, 专门来管理地理籍贯信息的。按照数据的特点可以分为:城镇、农村、城乡一体化等地籍信息系统等等。
2.2 地籍信息的分类
2.2.1 在发展进程层面上
地籍信息系统的建设起步早, 技术成熟, 覆盖面大, 应用范围广;农村地籍信息系统建设起步晚, 起点高, 发展快, 影响大;城乡一体化地籍信息系统建设方兴未艾。
2.2.2 在技术层面
从大系统小应用到小系统大应用;从单机版到网络版;从平面到立体, 从二维到三维到多维。
2.2.3 在应用层面上
从单位信息到部门信息;从政府信息到公众信息。
2.3 地籍信息系统的功能
数据采集功能;图形处理功能;制图功能;属性数据的管理功能;空间查询功能;空间分析功能。
2.4 地籍信息的设计
地籍管理信息系统系统设计一般包括以下五个步骤:系统需求和可行性分析;系统物理和逻辑分析;系统设计;程序编写;系统评价与维护。
3 分布式数据库
3.1 数据库的定义
描述分布式数据库系统的一个很好的例子是:很多银行使用的全国通存通兑系统。利用这些系统, 不仅可以使一个支行的用户通过拿取该支行的账目来完成现金的交易, 这就是意义上的局部应用, 也可以通过网上的银行在任何一个网点存取属于你的现金, 有这个交易, 这就需要同时实现从一个支行的账户转移到另一个支行上去, 需要在同一时刻不同可见的数据库交接, 这就是意义上的全局应用, 也可以称作是分布应用。
3.2 数据库的特点
(1) 数据独立性;逻辑独立性;物理独立性;数据分布独立性 (分布透明性) ;
(2) 数据共享:局部共享;全局共享, 控制机制:集中;自治;
(3) 适当增加数据冗余度;提高系统的可靠性、可用性;提高系统性能;
(4) 全局的一致性、可串行性和可恢复性;局部数据库要保证ACID;全局数据库也要保证ACID。
4 在地籍信息中采用采用分布式数据库的应用
4.1 参考每个部门的准则, 降低费用
分布式的数据库系统需要符合有关部门的组织结构, 同时还要允许不同部门有着自己习惯使用的数据存储在本地, 通过在本地可以录入、搜索、日常维护、实行小部分的控制, 由于目前计算机资源的平民化, 所以可以降低通信的费用, 同时也提高了效率, 使得数据库之间互通, 使用更方便经济。
4.2 系统的可靠性和实用性
数据分布的场地多, 增加适当的长度可以为其提供可靠性, 一些要求比较高的系统, 这一点是非常重要的, 因为如果一个系统发现故障, 不会引起全盘的奔溃, 因为故障系统的场地用户可以通过其他的方式进入系统, 继续使用之前的数据工作, 两者互补冲突, 这样不会影响业务的正常操作。
4.3 充分利用数据库资源
当地籍信息已建成了若干个数据库之后, 为了利用相互的资源, 为了开发全局应用, 就要研制分布式数据库系统.这种情况可称为自底向上的建立分布式系统.这种方法虽然也要对各现存的局部数据库系统做某些改动、重构, 但比起把这些数据库集中起来重建一个集中式数据库, 则无论从经济上还是从组织上考虑, 分布式数据库均是较好的选择。这不仅提高了现有的数据库的利用率, 同时也增加了数据库的数据的更新。
4.4 逐步扩展处理能力和系统的规模
当地籍信息分布式数据库系统的结构为扩展系统的处理能力提供了较好的途径:在分布式数据库系统中增加一个新的结点.这样做比在集中式系统中扩大系统规模要方便、灵活、经济得多。这样一来处理的时候也可以在原有的基础上, 得到更好拓展。
5 结束语
GIS是一项新的技术, 我们应该要好好利用好这一技术, 让其跟上日新月异的社会步伐, 而地籍信息是关系这国民的重大信息, 关系社会发展的稳定, 人民生存的意义, 所以从事地籍管理工作或者是信息管理系统工作, 都应该实事求是, 精益求精。
参考文献
[1]戴建平.浅谈地籍管理[J].城市规划, 2011 (8) :90-92.
分布式GIS 篇2
社会化应用是城市GIS重要的.发展方向,城市GIS社会化应用中对于分布于不同城市管理部门的空间数据和属性数据的管理一直是一个比较棘手的问题.本文分析了城市GIS社会化应用的内容和总体结构,提出了基于Oracle分布式数据库的数据组织方案,并对该方法进行了验证.
作 者：刘勇 寿春法 印洁 李成名 LIU Yong SHOU Chun-fa YIN Jie LI Cheng-ming 作者单位：刘勇,LIU Yong(中国测绘科学研究院GIS所,北京,100039;山东科技大学,山东青岛,266510)寿春法,SHOU Chun-fa(义乌市勘测设计研究院,浙江义乌,32)
分布式GIS 篇3
摘 要 广西壮族自治区特殊的地理气候条件非常适宜木薯的生长，一直以来都是我国木薯的主要产区，不过因木薯对气候条件较为敏感，导致了广西并非所有地区都能够适宜木薯的种植。由此，通过对木薯的生长特性及以往种植经验的研究，选择出了平均气温、稳定通过10℃活动积温、年降雨量以及年日照时数这4个指标作为木薯种植的生态气候区划指标。以县为单位，根据2 a收集到的各县的气象数据，采用GIS技术对木薯种植的气候进行区划，按照木薯种植对气候的适宜性把广西各县分别划为最适宜、次适宜、适宜以及不适宜种植木薯的区域。
关键词 GIS；广西；木薯种植；气候区划
中图分类号： 文献标志码：A 文章编号：1673-890X（2014）24--03
1 资料与来源
1.1 气象资料来源
本次研究所采用的气象资料是从广西壮族自治区气候中心发布的《广西气候公报》中获得，该数据源自广西国家气象观测台在全区设立的90个气象台站的观测数据。采用2012-2013年的地面观测资料收集整理而得，其中包括了这2 a来广西省各县的平均气温、降雨量以及日照时长等关键性数据。
1.2 地理信息资料来源
采用的理信息系统制图软件为Quantum GIS （1.8.0），其广西地图矢量文件从国家基础地理信息中心制作的国家基础地理数据网站（http：//nfgis.nsdi.gov.cn/）下载。地图采用是Albers等积投影方法，以东经105°为中央经线 ，以北纬27°和45°为标准纬线，地图采用1∶3 500 000比例尺[1]。
2 区划方法
2.1 气候区划指标
作为一种喜高温的植物，木薯对于阳光的需求非常高，光照时间的长短直接就影响了木薯的品质以及产量。根据对木薯种植所需的各种条件进行分析，可把对于影响木薯的主要气候指标因子分为以下4项：平均气温、稳定通过10℃活动积温、年降雨量及年日照时数。具体可以用图表示如下。
2.2 木薯种植气候区划县分布图的制作方法
广西陆地总面积2 367万km2，有90个县，气象台设置了90个气象观测站点，平均每个站点相当于代表2 630 km2的区域面积，大概相当于一个普通县的面积。这些站点大多分布在海拔较低的城镇附近，其收集到的气候资料，只能部分地反映台站附近区域的气候概况，不能全面、真实地反映山区气候资源的立体多样性特征。然而，能够开发利用种植木薯的土地也多分布在该县的城镇周边地区，因此，位于城镇附近的气象站点是能够在一定程度上反映该县木薯种植区的气候环境的，所以，也仅限于以气象站台的数据代表该县的木薯种植气候区[2]。
根据各县气象台站所获得的气象资料2012年和2013年这2 a的数据平均值，利用表1中的区划指标，按最适宜、适宜、次适宜和不适宜的分级标准对各县进行评分。具体评分细则为：2 a平均气温≥21℃的县划分为气温指标最适宜区，评3分；2 a平均气温在20～21℃的县划分为气温指标适宜区，评2分；2 a平均气温18～20℃的县划分为气温指标次适宜区，评1分；2 a平均气温<18℃为气温指标不适宜区，评0分[3]。依此类推，根据表1评出其他3项指标的区划得分，最后，根据每个县4项指标的得分之和评出该县的综合得分，得分≥11分的县划分为最适宜木薯种植气候区；得分在9～10分的县划分为适宜木薯种植气候区；得分在6～8分的县划分为次适宜木薯种植气候区；得分在5分以下或4项指标中有1项得分为0分的县划分为不适宜木薯种植气候区。对各县的综合评分结果如表2。
由综合评分制作出广西木薯种植气候区划县分布图，见图1。
3 区域划分评述
3.1 最适宜种植区
广西气候条件最适宜种植的县区主要有苍梧、藤县、平南、贵港、扶绥、隆安及龙州等同纬度的大部分地区都适宜木薯的种植，此外还有合浦、北海、大化及田阳等地区，这些县区常年平均气温21.2～23.1℃，日平均气温稳定高于10℃活动积温7 411.0～8 037.8℃·d、年降雨量1 080.2～2 494.4 mm、年日照时数1 302.3～2 015.4 h，这些县区的热量充足，雨量充沛，日照时间长，冬季温暖，霜日极端天气少，春季温度高，木薯在这些地区的生长时间长，产量高，是广西壮族自治区较为理想的木薯种植气候区，可大力发展木薯种植[4]。
3.2 适宜种植区
由图1可见，以最适宜种植区为界线，其中部的武鸣、桂平、上林县，南部的北流、博白、陆川、灵山、钦州及防城港等县区，北部的百色、凌云、天等、田东、忻城、都安及宜州等县都属于适宜种植区，这些地区的年平均气温20.0～23.3℃，日平均气温稳定高于10℃活动积温6 994.7～8 049.2℃·d、年降雨量1 027.2～3 318.2 mm、年日照时数1 292.1～1 594.4 h。在这些县区中，最适宜区以南的县区日年平均气温和积温指标大多达到最适宜区水平，但年降雨量普遍大于2 000 mm，可见，在该地区雨水偏多，易造成积水影响了木薯的产量；在最适宜区以北的县区年降雨量指标大多达到最适宜区水平，但平均气和积温比最适宜区的县有所偏低，也使该地区的木薯产量稍逊于最适宜区的木薯产量。所以，在适宜区种植木薯应注意挖沟排水，选择较为耐寒的木薯品种，在春季进行播种时，可采用地膜进行保温，通过人为的干预减少环境的不利影响，提高木薯产量。武鸣县位于适宜区中，该县一直是广西木薯的主产区，其木薯产量并不低于最适宜区的木薯产量，可见武鸣县以其完善的基础设施、熟练的种植技术水平弥补了气候环境的不足，提高了木薯的产量[5]。
3.3 次适宜种植区
在适宜区以北的低海拔地区，包括贺州、富川、恭城、阳朔、临桂、永福、鹿寨、融安、融水、罗城、环江及德保、那坡、田林及西林等县区属于次适宜种植区。这些县区平均气温18.1～21.5℃，日平均气温稳定高于10℃活动积温6 423.6～7 477.4℃·d、年降雨量873.8～2 381.5 mm、年日照时数1 129.5～1 595.0 h。这些县区多处在桂北山地的低海拔地区，其雨量和日照都基本能够满足木薯生长需要，但热量条件明显低于适宜种植区和较适宜种植区，冬季容易发生冻伤情况，这种气候条件很大程度上限制了木薯的产量。所以，该区域不宜大规模大面积种植木薯，可以选择向阳且背风的温暖小气候环境小面积种植。
3.4 不适宜种植区
包括乐业、南丹、资源县及同纬度同海拔的其他县的高寒山区地带，还有地处大瑶山的金秀县，这些地区平均气温17.1～17.6℃，日平均气温稳定高于10℃活动积温6 077.2～6 193.8℃·d，年降雨量1 125.0～2 105.7 mm，年日照时数1 104.3～1 338.9 h。该地区年降雨量和积温符合木薯生长要求，但年均气温和日照时数偏底，可见该地区不同季节的温差较大，冬季会出现低温威胁木薯的正常生长，所以，在该地区发展木薯种植需非常谨慎。
参考文献
[1]罗兴录.广西木薯产业化发展战略思考[J].耕作与栽培，2001，4：28-29.
[2]马崇熙.对木薯在广西生物质产业中地位的思考[J].广西热带农业，2006，5：35-37.
[3]黄洁，李开绵，叶剑秋，等.中国木薯产业化的发展研究与对策[J].中国农学通报，2006，5：61-62.
[4]张振文，李开绵，黄洁，等.我国木薯产业发展形势与策略——广西武鸣县木薯产业发展启示[J].广西农业科学，2006，6：70-72.
[5]苏永秀，李政.基于GIS的广西木薯种植细网格气候区划[A].第26届中国气象学会年会农业气象防灾减灾与粮食安全分会场论文集[C].2009.
（责任编辑：刘昀）endprint
摘 要 广西壮族自治区特殊的地理气候条件非常适宜木薯的生长，一直以来都是我国木薯的主要产区，不过因木薯对气候条件较为敏感，导致了广西并非所有地区都能够适宜木薯的种植。由此，通过对木薯的生长特性及以往种植经验的研究，选择出了平均气温、稳定通过10℃活动积温、年降雨量以及年日照时数这4个指标作为木薯种植的生态气候区划指标。以县为单位，根据2 a收集到的各县的气象数据，采用GIS技术对木薯种植的气候进行区划，按照木薯种植对气候的适宜性把广西各县分别划为最适宜、次适宜、适宜以及不适宜种植木薯的区域。
关键词 GIS；广西；木薯种植；气候区划
中图分类号： 文献标志码：A 文章编号：1673-890X（2014）24--03
1 资料与来源
1.1 气象资料来源
本次研究所采用的气象资料是从广西壮族自治区气候中心发布的《广西气候公报》中获得，该数据源自广西国家气象观测台在全区设立的90个气象台站的观测数据。采用2012-2013年的地面观测资料收集整理而得，其中包括了这2 a来广西省各县的平均气温、降雨量以及日照时长等关键性数据。
1.2 地理信息资料来源
采用的理信息系统制图软件为Quantum GIS （1.8.0），其广西地图矢量文件从国家基础地理信息中心制作的国家基础地理数据网站（http：//nfgis.nsdi.gov.cn/）下载。地图采用是Albers等积投影方法，以东经105°为中央经线 ，以北纬27°和45°为标准纬线，地图采用1∶3 500 000比例尺[1]。
2 区划方法
2.1 气候区划指标
作为一种喜高温的植物，木薯对于阳光的需求非常高，光照时间的长短直接就影响了木薯的品质以及产量。根据对木薯种植所需的各种条件进行分析，可把对于影响木薯的主要气候指标因子分为以下4项：平均气温、稳定通过10℃活动积温、年降雨量及年日照时数。具体可以用图表示如下。
2.2 木薯种植气候区划县分布图的制作方法
广西陆地总面积2 367万km2，有90个县，气象台设置了90个气象观测站点，平均每个站点相当于代表2 630 km2的区域面积，大概相当于一个普通县的面积。这些站点大多分布在海拔较低的城镇附近，其收集到的气候资料，只能部分地反映台站附近区域的气候概况，不能全面、真实地反映山区气候资源的立体多样性特征。然而，能够开发利用种植木薯的土地也多分布在该县的城镇周边地区，因此，位于城镇附近的气象站点是能够在一定程度上反映该县木薯种植区的气候环境的，所以，也仅限于以气象站台的数据代表该县的木薯种植气候区[2]。
根据各县气象台站所获得的气象资料2012年和2013年这2 a的数据平均值，利用表1中的区划指标，按最适宜、适宜、次适宜和不适宜的分级标准对各县进行评分。具体评分细则为：2 a平均气温≥21℃的县划分为气温指标最适宜区，评3分；2 a平均气温在20～21℃的县划分为气温指标适宜区，评2分；2 a平均气温18～20℃的县划分为气温指标次适宜区，评1分；2 a平均气温<18℃为气温指标不适宜区，评0分[3]。依此类推，根据表1评出其他3项指标的区划得分，最后，根据每个县4项指标的得分之和评出该县的综合得分，得分≥11分的县划分为最适宜木薯种植气候区；得分在9～10分的县划分为适宜木薯种植气候区；得分在6～8分的县划分为次适宜木薯种植气候区；得分在5分以下或4项指标中有1项得分为0分的县划分为不适宜木薯种植气候区。对各县的综合评分结果如表2。
由综合评分制作出广西木薯种植气候区划县分布图，见图1。
3 区域划分评述
3.1 最适宜种植区
广西气候条件最适宜种植的县区主要有苍梧、藤县、平南、贵港、扶绥、隆安及龙州等同纬度的大部分地区都适宜木薯的种植，此外还有合浦、北海、大化及田阳等地区，这些县区常年平均气温21.2～23.1℃，日平均气温稳定高于10℃活动积温7 411.0～8 037.8℃·d、年降雨量1 080.2～2 494.4 mm、年日照时数1 302.3～2 015.4 h，这些县区的热量充足，雨量充沛，日照时间长，冬季温暖，霜日极端天气少，春季温度高，木薯在这些地区的生长时间长，产量高，是广西壮族自治区较为理想的木薯种植气候区，可大力发展木薯种植[4]。
3.2 适宜种植区
由图1可见，以最适宜种植区为界线，其中部的武鸣、桂平、上林县，南部的北流、博白、陆川、灵山、钦州及防城港等县区，北部的百色、凌云、天等、田东、忻城、都安及宜州等县都属于适宜种植区，这些地区的年平均气温20.0～23.3℃，日平均气温稳定高于10℃活动积温6 994.7～8 049.2℃·d、年降雨量1 027.2～3 318.2 mm、年日照时数1 292.1～1 594.4 h。在这些县区中，最适宜区以南的县区日年平均气温和积温指标大多达到最适宜区水平，但年降雨量普遍大于2 000 mm，可见，在该地区雨水偏多，易造成积水影响了木薯的产量；在最适宜区以北的县区年降雨量指标大多达到最适宜区水平，但平均气和积温比最适宜区的县有所偏低，也使该地区的木薯产量稍逊于最适宜区的木薯产量。所以，在适宜区种植木薯应注意挖沟排水，选择较为耐寒的木薯品种，在春季进行播种时，可采用地膜进行保温，通过人为的干预减少环境的不利影响，提高木薯产量。武鸣县位于适宜区中，该县一直是广西木薯的主产区，其木薯产量并不低于最适宜区的木薯产量，可见武鸣县以其完善的基础设施、熟练的种植技术水平弥补了气候环境的不足，提高了木薯的产量[5]。
3.3 次适宜种植区
在适宜区以北的低海拔地区，包括贺州、富川、恭城、阳朔、临桂、永福、鹿寨、融安、融水、罗城、环江及德保、那坡、田林及西林等县区属于次适宜种植区。这些县区平均气温18.1～21.5℃，日平均气温稳定高于10℃活动积温6 423.6～7 477.4℃·d、年降雨量873.8～2 381.5 mm、年日照时数1 129.5～1 595.0 h。这些县区多处在桂北山地的低海拔地区，其雨量和日照都基本能够满足木薯生长需要，但热量条件明显低于适宜种植区和较适宜种植区，冬季容易发生冻伤情况，这种气候条件很大程度上限制了木薯的产量。所以，该区域不宜大规模大面积种植木薯，可以选择向阳且背风的温暖小气候环境小面积种植。
3.4 不适宜种植区
包括乐业、南丹、资源县及同纬度同海拔的其他县的高寒山区地带，还有地处大瑶山的金秀县，这些地区平均气温17.1～17.6℃，日平均气温稳定高于10℃活动积温6 077.2～6 193.8℃·d，年降雨量1 125.0～2 105.7 mm，年日照时数1 104.3～1 338.9 h。该地区年降雨量和积温符合木薯生长要求，但年均气温和日照时数偏底，可见该地区不同季节的温差较大，冬季会出现低温威胁木薯的正常生长，所以，在该地区发展木薯种植需非常谨慎。
参考文献
[1]罗兴录.广西木薯产业化发展战略思考[J].耕作与栽培，2001，4：28-29.
[2]马崇熙.对木薯在广西生物质产业中地位的思考[J].广西热带农业，2006，5：35-37.
[3]黄洁，李开绵，叶剑秋，等.中国木薯产业化的发展研究与对策[J].中国农学通报，2006，5：61-62.
[4]张振文，李开绵，黄洁，等.我国木薯产业发展形势与策略——广西武鸣县木薯产业发展启示[J].广西农业科学，2006，6：70-72.
[5]苏永秀，李政.基于GIS的广西木薯种植细网格气候区划[A].第26届中国气象学会年会农业气象防灾减灾与粮食安全分会场论文集[C].2009.
（责任编辑：刘昀）endprint
摘 要 广西壮族自治区特殊的地理气候条件非常适宜木薯的生长，一直以来都是我国木薯的主要产区，不过因木薯对气候条件较为敏感，导致了广西并非所有地区都能够适宜木薯的种植。由此，通过对木薯的生长特性及以往种植经验的研究，选择出了平均气温、稳定通过10℃活动积温、年降雨量以及年日照时数这4个指标作为木薯种植的生态气候区划指标。以县为单位，根据2 a收集到的各县的气象数据，采用GIS技术对木薯种植的气候进行区划，按照木薯种植对气候的适宜性把广西各县分别划为最适宜、次适宜、适宜以及不适宜种植木薯的区域。
关键词 GIS；广西；木薯种植；气候区划
中图分类号： 文献标志码：A 文章编号：1673-890X（2014）24--03
1 资料与来源
1.1 气象资料来源
本次研究所采用的气象资料是从广西壮族自治区气候中心发布的《广西气候公报》中获得，该数据源自广西国家气象观测台在全区设立的90个气象台站的观测数据。采用2012-2013年的地面观测资料收集整理而得，其中包括了这2 a来广西省各县的平均气温、降雨量以及日照时长等关键性数据。
1.2 地理信息资料来源
采用的理信息系统制图软件为Quantum GIS （1.8.0），其广西地图矢量文件从国家基础地理信息中心制作的国家基础地理数据网站（http：//nfgis.nsdi.gov.cn/）下载。地图采用是Albers等积投影方法，以东经105°为中央经线 ，以北纬27°和45°为标准纬线，地图采用1∶3 500 000比例尺[1]。
2 区划方法
2.1 气候区划指标
作为一种喜高温的植物，木薯对于阳光的需求非常高，光照时间的长短直接就影响了木薯的品质以及产量。根据对木薯种植所需的各种条件进行分析，可把对于影响木薯的主要气候指标因子分为以下4项：平均气温、稳定通过10℃活动积温、年降雨量及年日照时数。具体可以用图表示如下。
2.2 木薯种植气候区划县分布图的制作方法
广西陆地总面积2 367万km2，有90个县，气象台设置了90个气象观测站点，平均每个站点相当于代表2 630 km2的区域面积，大概相当于一个普通县的面积。这些站点大多分布在海拔较低的城镇附近，其收集到的气候资料，只能部分地反映台站附近区域的气候概况，不能全面、真实地反映山区气候资源的立体多样性特征。然而，能够开发利用种植木薯的土地也多分布在该县的城镇周边地区，因此，位于城镇附近的气象站点是能够在一定程度上反映该县木薯种植区的气候环境的，所以，也仅限于以气象站台的数据代表该县的木薯种植气候区[2]。
根据各县气象台站所获得的气象资料2012年和2013年这2 a的数据平均值，利用表1中的区划指标，按最适宜、适宜、次适宜和不适宜的分级标准对各县进行评分。具体评分细则为：2 a平均气温≥21℃的县划分为气温指标最适宜区，评3分；2 a平均气温在20～21℃的县划分为气温指标适宜区，评2分；2 a平均气温18～20℃的县划分为气温指标次适宜区，评1分；2 a平均气温<18℃为气温指标不适宜区，评0分[3]。依此类推，根据表1评出其他3项指标的区划得分，最后，根据每个县4项指标的得分之和评出该县的综合得分，得分≥11分的县划分为最适宜木薯种植气候区；得分在9～10分的县划分为适宜木薯种植气候区；得分在6～8分的县划分为次适宜木薯种植气候区；得分在5分以下或4项指标中有1项得分为0分的县划分为不适宜木薯种植气候区。对各县的综合评分结果如表2。
由综合评分制作出广西木薯种植气候区划县分布图，见图1。
3 区域划分评述
3.1 最适宜种植区
广西气候条件最适宜种植的县区主要有苍梧、藤县、平南、贵港、扶绥、隆安及龙州等同纬度的大部分地区都适宜木薯的种植，此外还有合浦、北海、大化及田阳等地区，这些县区常年平均气温21.2～23.1℃，日平均气温稳定高于10℃活动积温7 411.0～8 037.8℃·d、年降雨量1 080.2～2 494.4 mm、年日照时数1 302.3～2 015.4 h，这些县区的热量充足，雨量充沛，日照时间长，冬季温暖，霜日极端天气少，春季温度高，木薯在这些地区的生长时间长，产量高，是广西壮族自治区较为理想的木薯种植气候区，可大力发展木薯种植[4]。
3.2 适宜种植区
由图1可见，以最适宜种植区为界线，其中部的武鸣、桂平、上林县，南部的北流、博白、陆川、灵山、钦州及防城港等县区，北部的百色、凌云、天等、田东、忻城、都安及宜州等县都属于适宜种植区，这些地区的年平均气温20.0～23.3℃，日平均气温稳定高于10℃活动积温6 994.7～8 049.2℃·d、年降雨量1 027.2～3 318.2 mm、年日照时数1 292.1～1 594.4 h。在这些县区中，最适宜区以南的县区日年平均气温和积温指标大多达到最适宜区水平，但年降雨量普遍大于2 000 mm，可见，在该地区雨水偏多，易造成积水影响了木薯的产量；在最适宜区以北的县区年降雨量指标大多达到最适宜区水平，但平均气和积温比最适宜区的县有所偏低，也使该地区的木薯产量稍逊于最适宜区的木薯产量。所以，在适宜区种植木薯应注意挖沟排水，选择较为耐寒的木薯品种，在春季进行播种时，可采用地膜进行保温，通过人为的干预减少环境的不利影响，提高木薯产量。武鸣县位于适宜区中，该县一直是广西木薯的主产区，其木薯产量并不低于最适宜区的木薯产量，可见武鸣县以其完善的基础设施、熟练的种植技术水平弥补了气候环境的不足，提高了木薯的产量[5]。
3.3 次适宜种植区
在适宜区以北的低海拔地区，包括贺州、富川、恭城、阳朔、临桂、永福、鹿寨、融安、融水、罗城、环江及德保、那坡、田林及西林等县区属于次适宜种植区。这些县区平均气温18.1～21.5℃，日平均气温稳定高于10℃活动积温6 423.6～7 477.4℃·d、年降雨量873.8～2 381.5 mm、年日照时数1 129.5～1 595.0 h。这些县区多处在桂北山地的低海拔地区，其雨量和日照都基本能够满足木薯生长需要，但热量条件明显低于适宜种植区和较适宜种植区，冬季容易发生冻伤情况，这种气候条件很大程度上限制了木薯的产量。所以，该区域不宜大规模大面积种植木薯，可以选择向阳且背风的温暖小气候环境小面积种植。
3.4 不适宜种植区
包括乐业、南丹、资源县及同纬度同海拔的其他县的高寒山区地带，还有地处大瑶山的金秀县，这些地区平均气温17.1～17.6℃，日平均气温稳定高于10℃活动积温6 077.2～6 193.8℃·d，年降雨量1 125.0～2 105.7 mm，年日照时数1 104.3～1 338.9 h。该地区年降雨量和积温符合木薯生长要求，但年均气温和日照时数偏底，可见该地区不同季节的温差较大，冬季会出现低温威胁木薯的正常生长，所以，在该地区发展木薯种植需非常谨慎。
参考文献
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分布式GIS 篇4
1 研究方法
1.1 研究区域概况
澄海区,位于广东省东部、韩江三角洲出海口,东北接潮州市饶平县,西北界潮州市,西南毗邻汕头市龙湖区,东南与南澳县隔海相望。地理坐标介于东经116°41’~116°54’,北纬23°23’~23°38’之间。气候炎热多雨,光照充足,多年平均气温21℃,年降水量1500mm以上,属于典型的热带季风气候。地势西北高东南低,北部为莲花山区,南部有有若干小岛。东西宽22km,南北长27.85km,总面积378.35km²,其中农用地222.10 km²,建设用地95.97km²,未利用地60.28 km²。下辖8个镇、3个街道,总人口751149人,2015年GDP 380.23亿元。交通便利,闽西南和赣南一带的重要交通枢纽,素有“粤东门户”之称。居民点多集中在中南部地区,东部沿海较少。
1.2 数据来源
本文数据主要来自中国科学院计算机网络信息中心地理空间数据云,主要有:①澄海区2016年Landsat4-5 TM(分辨率30m)的遥感数据,经过几何校正、坐标配准,并经解译、矢量化处理,提取澄海区乡村聚落斑块要素;②澄海区2015年分辨率(30m)的数字高程数据,提取高程图和坡度图。
1.3 分析方法
基于获取的有关数据,运用ENVI5.1面向特征提取模块结合人工解译提取澄海区的乡村聚落斑块,并将乡村聚落斑块矢量化。再采用地理信息系统软件Arc GIS10.2的空间分析模块,先要素转点,再核密度分级,分析乡村聚落的空间分布特征。同时采用空间分析模块将数字高程数据和坡度数据进行合理分级后与乡村聚落斑块进行叠加,得到在不同海拔与坡度上乡村聚落斑块的空间分布。
2 澄海区乡村聚落的空间分布特征
2.1 澄海区乡村聚落景观指数
使用ENVI5.1软件面向特征模块提取2016年澄海区乡村聚落斑块,得出乡村聚落景观指数(表1)。分别为斑块数(NP)、斑块总面积(CA)、最小斑块面积(MINP)、最大斑块面积(MAXP)、平均斑块面积(MPS)、斑块密度(PD)。
根据表1,澄海区乡村聚落斑块总数23056个,每1km2斑块数量达到418个,乡村聚落聚集密度高。平均斑块面积为2391m2,说明乡村聚落以大中型为主。最大斑块面积与最小斑块面积的差距为17.8倍,说明澄海区乡村聚落类型差异大,空间发展不均衡。
2.2 澄海区乡村聚落密度高
为了进一步分析澄海区乡村聚落空间分布特征,使用Arc GIS10.2中的Feature to Point模块,提取澄海区2016乡村聚落斑块的中心点,然后运用空间分析Kernel Density模块生成澄海区乡村聚落密度图(图1)。
从图1看出,澄海区南部及中部沿道路地区由于交通便利,地形平坦,靠近河流,乡村聚落斑块大而集中,是主要的高密度区,平均546个/km²。北部地区密度图颜色淡,乡村聚落以低密度为主,主要是因为地势高,地势起伏大,以山地丘陵为主,乡村聚落斑块小且稀少,平均122个/km²。地形、水源及交通因素是澄海区乡村聚落空间分布上存在明显的地区差异的主要因素。
2.3 澄海区乡村聚落数量随高程和坡度不同聚集度差异明显
乡村聚落斑块空间分布与高程和坡度密切相关,高程和坡度等地形因素对乡村聚落空间分布具有重要的影响。运用Arc GIS10.2将高程和坡度数据进行分级,用Overlay模块将乡村聚落斑块数据与高程和坡度数据叠加(图2),得出2016年澄海区乡村聚落斑块在不同高程和坡度上分布数量的变化。
由图2可知,澄海区的海拔较低,主要在100m以下,是典型的沿海滩涂地区。南部和中西部区域主要以低海拔为主,只有北部存在少量的山峰。在土地类型中居于主导地位的平原地区分布着大量的乡村聚落斑块。在坡度上,多在5°以下,地势几乎没有很大起伏。低海拔,多平坦地,使全区92.5%的乡村聚落斑块聚集于此。由此可以看出,乡村聚落斑块数量受高程和坡度影响较大,乡村聚落斑块聚集趋势明显。不同海拔和坡度上分布的乡村聚落斑块数量差异较大,说明乡村聚落随高程和坡度不同聚集度差异明显。
3 结论
①澄海区乡村聚落密度地区差异较大,南部和中部的乡村聚落以大中型聚落为主,聚落密度高,北部和东部乡村聚落以小型为主,聚落密度低;②澄海区乡村聚落密度高,但聚落斑块面积差距大,乡村聚落类型差异大,空间分布不均衡;③澄海区乡村聚落数量随高程和坡度不同聚集度差异明显,海拔低于100m和坡度小于5°的地区,乡村聚落斑块数量处于绝对主导地位;④地形等自然因素是澄海区乡村聚落空间分布的基础,迅速增长的人口、沿海的区位优势、经济快速发展和传统文化等因素是影响澄海区乡村聚落空间分布的主要驱动力。
摘要：基于汕头市澄海区的乡村聚落为实证研究对象,以2016年澄海区的遥感数据和DEM为数据源,采用GIS空间分析方法定量分析该区域乡村聚落空间分布特征。结果表明:1澄海区乡村聚落以大中型聚落为主,乡村聚落密度高,在空间分布上较为集中,空间扩展特征比较显著;2高程和坡度对该区域乡村聚落空间分布有显著影响,海拔低于100m和坡度小于5°区域是乡村聚落的密集分布区;3地形等自然因素是澄海区乡村聚落空间分布的基础,迅速增长的人口、沿海的区位优势、经济快速发展和传统文化等因素是影响澄海区乡村聚落空间分布的主要驱动力。
关键词：GIS,乡村聚落,空间分布,自然人文因子,澄海区
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分布式GIS 篇5
多年来, 华中电网覆盖区域频遭风灾、洪灾、冰灾、地震、雷击等各种类型的灾害性气候, 成为我国遭受自然灾害类型最多的区域, 给电网的安全稳定运行带来严重威胁。2010年9月, 华中公司启动了基于GIS (地理信息系统) 的华中直属500k V电网特殊区域分布图的绘制工作, 希望通过对区域内历年灾害资料的搜集、分析、整理、归纳, 获得区域内各种灾害的概率性分布特征, 进而更好地指导电网的生产运行。
华中电网公司将作为牵头单位, 网内各省 (市) 电力公司、相关科研单位、设计院所都会参与到这项对电网生产运行意义深远的工作之中, 共同绘制出华中电网多电压等级线路走廊沿线的多雷区、污区、覆冰区、舞动区、山火与外破区等特殊区域分布图, 并根据运行情况动态更新, 实现对华中直属500k V电网特殊区域的动态分析与统计, 用于指导生产技改大修, 及时发现恶劣天气对电网运行造成的各类威胁, 便于采取有效的应对措施, 提高电网运行可靠性。
分布式GIS 篇6
利用GIS空间分析功能来进行绿被空间分布分析不仅可以提高计算的精度, 而且可以加快研究的速度。利用DEM自动提取地形因子进行空间分析, 具有快速、科学、客观等特点, 为分析绿被的空间分布特征提供了重要的支撑。通过将绿被覆盖专题地理要素层面与DEM及提取的各地形因子层面的叠合分析, 可获得绿被分布随地形变化规律。
一、研究区域概况
江油市位于四川盆地西北部, 涪江上游, 龙门山脉东南部。地处北纬31.48°、东经104.42°, 辖区面积2719km2。以海拔500m～2300m的平坝和丘陵地貌为主, 自然条件优越。属亚热带湿润季风气候区, 年均日照总数1367h, 年均降雨量1100mm, 年均气温16.2℃。区域内气候温和, 冬暖春早, 夏长秋短, 无霜期长, 是国家重要的商品粮、能源和建材基地。
二、研究方法
㈠数据收集
本次研究使用江油市第二次全国土地调查数据库中数据, 土地利用数据是通过对LANDSAT TM图像进行目视和利用地形地貌图判读得到的, 并进行了实地勘察。根据全国《土地利用现状调查技术规程》和土地的用途、经营特点、利用方式和覆盖特征等因素作为土地利用的分类依据, 区分差异性, 归纳共同性, 从高级到低级逐级划分, 将土地利用类型分耕地、林地、草地、水域、城乡工矿居民用地和未利用土地等8个一级类型和相应的二级类型[1], 其成果体现为MapGIS平台的矢量数据。
㈡数据处理
1. 等高线生成DEM。
本次研究使用ESRI公司的ArcGIS Desktop 10平台, 由于第二次全国土地调查数据为MapGIS平台数据, 要使用Map2Shp软件将其转换为shp格式。
利用高程矢量数据生成TIN:激活3D Analyst模块, 执行命令[3D分析]>>[创建/修改TIN]>>[从要素生成TIN], 设置高度源 (Height Source) 、三角网特征输入 (Input as) 方式等参数, 生成TIN数据。
TIN数据转为DEM栅格:执行工具栏[3D分析]中的命令[转换]>>[TIN转换到栅格], 指定相关参数:属性:高程, 像素大小:50, 最后设置输出栅格的位置和名称, 得到DEM栅格数据 (见图1) [2]。
2. 数据叠加分析。
绿被分布的空间分布格局受光、热、水、土等自然因素及人类活动的影响, 表现出一定的规律性。地形是绿被最重要的自然地理要素, 绿被分布在很大程度上受地形条件的制约。尤其在较小的地域范围内, 地形对绿被分布的影响更大。其中海拔高度、坡度、坡向、地貌类型等最为显著, 本次研究采用基于DEM数据的研究方法 (见图2) 。
首先, 使用Georeferencing工具对DEM数据进行与地类图斑矢量数据进行地图配准。之后, 使用Spatial Analyst Tools工具集下Surface表面分析工具中的Slope、Aspect工具提取坡度和坡向[3]。坡度、坡向提取后其取值众多, 使用Reclassify工具按照下文“地形因子分级标准”进行重分类, 将重分类后的数据进行矢量转要素点 (Raster to Point) 处理, 最后, 将其转换后得到的矢量数据与地类图斑矢量数据进行叠加 (Overlay) 工具集下的Spatial Join工具空间叠加分析。
3. 地形因子分级标准。
地形因子分级以国家地形划分标准 (1986年) 为基础, 结合其他相关学者划分的方法制定标准。
海拔定级:海拔以范围内自然断裂分带划分, 分别为500m～860m、860m～1230m、1230m～1600m、1600m～1950m和1950m～2500m等5个等级。
坡度级设定:将坡度划分成6个等级, 分别为平坡 (0°～5°) 、缓坡 (6°～15°) 、斜坡 (16°～25°) 、陡坡 (26°～45°) 和险坡 (≥46°) 。
坡向设定:正北坡向为0°, 正东为90°, 正南为180°, 正西为270°, 并将坡向划分成8个方位, 分别为北 (0°～22.5°, 337.5°～360°) 、东北 (22.5°～67.5°) 、东 (67.5°～112.5°) 、东南 (112.5°～157.5°) 、南 (157.5°～202.5°) 、西南 (202.5°～247.5°) 、西 (247.5°～292.5°) 、西北 (292.5°～337.5°) 及无坡向等9个类别。
三、结果与分析
㈠绿被随海拔变化的分布特征
海拔每升高100m, 年平均气温下降约0.56℃, 雨量和相对湿度在一定的高度上则随海拔升高而增加。同时, 绿被接受到的辐射强度、光谱中波长成分、空气流动、土壤性质等也会随高程变化而变化, 绿被的空间分布呈现明显的垂直地带性差异[4]。这些都程度不同地影响着绿被的类型组成和空间分布, 由低到高绿被的分布带谱与其由南到北都会呈现较大的相似性, 这块领域成为地植物学中绿被空间分异规律研究的最为重要的内容之一。
各绿被类型在不同海拔级的分布面积及所占比例的统计结果表明, 在不同海拔级上各绿被类型面积占总面积百分比差异明显, 并且不同类型的绿被分布的海拔高度级不同, 主要体现在最高海拔范围的差异。在各个高程范围内有林地都有广泛的分布, 在最低一级500m～860m范围内有林地占该区间面积的35%, 比例相对较小, 而在1950m～2500m区间有林地面积分布高达98%;在860m～1950m这个大范围区间内, 主要分布还是为有林地, 零星分布有旱地、水田和灌木林地, 所占比例在5%左右, 在1230m～1600m范围灌木林地所占比例有了一个较为明显的上升, 从8%上升为18% (见图3) 。
不同绿被类型的海拔分布范围差异明显, 在最低海拔500m各类型均有分布, 林地 (包括有林地、灌木林地、其他林地) 分布海拔区间最为广泛, 从500m～2100m均有分布, 海拔跨度高达1600m;水浇地总的分布面积本来就很少, 在海拔区间上也非常有限, 仅在500m～660m。除天然草地分布仅在630m～830m, 高差仅为200m的范围内, 其他类型大致分布在500m左右至1800m左右的区间范围内 (见图4) 。
㈡绿被随坡度变化的分布特征
不同的坡度位置, 物质交流与能量转换的方式和程度有着较为明显的差异, 直接影响到土壤的母质组成、土壤的有机质、土层厚度、土壤水分、无机盐淋失、土壤酸碱度等土壤的基本属性, 除此之外, 坡度不同, 也会影响到坡面接受太阳辐射, 这些差异都将进一步影响到绿被类型与分布状态[5]。
各坡度分级分布面积及比例的统计结果表明在江油市全境范围内平坡 (0°～5°) 分布高达56%, 之后依次为缓坡 (6°～15°) 、斜坡 (16°～25°) 、陡坡 (26°～45°) 和险坡 (≥46°) , 所占比例分别为16%、10%、11%和7% (见图5) , 可知研究区域江油市范围内地形总体较为平整, 以缓坡平地为主[6]。各绿被类型在坡度级上的分布比例与海拔类似, 各坡度级也主要是以有林地广泛分布为主在70%左右, 灌木林地在各坡度级稳定在5%左右, 在陡坡分布范围明显扩大, 上升为23%;水田主要分布在平坡和缓坡, 所占比例分别为32%和11%;其他类型的绿被总体分布较少且差异不明显 (见图6) 。
㈢绿被随坡向变化的分布特征
坡面的朝向决定了该坡面接受太阳辐射以及地面水分的量值和变化程度, 因而在很大程度上影响绿被的类型与分布。坡向就是每个栅格高程值改变量为最大变化的方向, 有阴坡、阳坡、半阳坡等[7]。
本研究区域内不同的绿被类型坡向分布差异非常明显, 其中有林地总体分布广泛, 主要集中在正南和正北, 西北—东南方向也有相当的分布;旱地和水田除了东南—西北方向, 其他方向呈均匀分布状态;灌木林地分布的方向性很强, 主要集中分布在东北方向;其他类型绿被总量较少, 其分布坡向差异也不明显 (见图7) 。
四、结果与讨论
本次研究在低海拔地势平坦区域各个类型均有分布, 但水田和有林地相对分布较多且与地形相关性更为明显, 随海拔的升高绿被类型相对减少, 变得较为单一, 主要为有林地和水田, 其他类型均呈零星少量分布[8]。各种绿被类型都是在一定的自然环境条件下形成并发育的, 其分布与生存环境因子之间存在密切关系, 其分布格局是环境因子和人为干扰作用的结果, 体现了绿被类型的地理分布和空间组合特点。
地形特征与许多生境因子密切相关, 在反映生境异质性方面有着突出的作用, 通过分析绿被类型的地形分异特征, 判断不同类型绿被分布与地形因素的相互关系, 为区域经济发展政策的制定和可持续发展提供依据。
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分布式GIS 篇7
关键词：GIS,基础教育设施,分布,影响因素
0 引言
基础教育设施布局是否科学、合理,直接关系到教育资源的利用效率和学校的教育教学质量。随着城市经济社会的快速发展,旧城区大量改造,新城区不断开发,城市辖区向四周不断延伸,城区人口也在大幅度增长,城市中小学布局问题凸显,由此带来了如教育资源不均衡,学生上学不便、出行安全得不到保障等一系列问题,并受到政府部门和社会越来越多的重视。
1 目前城市中小学存在的主要问题
1.1 教育资源总量不足
随着城市社会经济的快速发展,旧城区大量改造,新城区不断开发,城区人口不断增长,城市规模不断扩大。而大部分新开发住宅小区没有建设相应的教育设施,使得教育资源总量不足,中心城区现有的中小学校就学压力极大。
1.2 教育资源分布不均衡
中小学校,特别是达标学校和重点学校,主要集中在老城区,且同类学校之间差距较大。由于优质教育资源总量缺乏,远不能满足人们对于优质教育资源的需求,从而导致“择校”现象较为普遍。主要体现在:教学条件好的学校师资力量强,生源多,班数多,建筑面积大,校园面积不断向外扩张,具有一定规模;教学条件差的学校则因为缺乏本市生源,校舍闲置或出租,或依靠吸收外省市借读学生扩充学生数量,造成教育资源相对过剩,教育资源分布不均衡[1]。
1.3 新区教育设施建设与新区开发建设不同步
随着城市的快速发展,新区的住宅小区建设速度很快,但中小学校的配套建设并没有与新区的规划建设同步,大部分新开发居住小区没有相应建设教育设施,使得老城区现有的中小学校就学压力极大。随着城区生源数量的急剧增加,在现有办学条件下,学校长期处于严重超负荷运转状态。
1.4 学生出行安全存在隐患
由于新建住宅区没有配套中小学校,学生难以就近入学,相当一部分学生需换乘2-3次公交车才能到达学校,学生疲于上学、放学时的赶车、赶路。同时,学校上学和放学的时间与机关单位上下班时间接近,使城市交通处于流量高峰期,公交车、出租车、家长们接送孩子的各类车辆、上下班的人流等常常导致学校附近道路拥堵,学生的出行安全得不到保障。
1.5 学校用地不足,设施不完善
位于城市中心区的学校,由于人口高度密集,用地极其紧张,学校发展在一定程度上受到用地的限制,没有拓展空间。伴随着旧城区的改造和新城区的建设以及经济社会发展速度的加快,带来了城市人口的明显变化和学龄儿童的大幅度增加,部分学校为了满足辖区的新增教育需求,在没有进行扩建的情况下扩大学校招生规模,造成了生均校舍面积过小,生均建筑面积与国家标准差距较大,教育基础设施滞后和相对不足,不能满足现代教育发展的需要[2]。
2 影响城市中小学分布的因素
2.1 城市人口年龄结构与分布
在城市人口年龄结构中,适龄人口的比例高低决定城市中小学生源总量的大小,从而影响城市中小学校布局的空间密度。并且,由于中小学分布具有较强的人口依赖性,其空间格局与生源分布呈现较强的一致性。
在城市建设中,常常伴随着人口的迁移、聚散、重组等变化,而人口变化直接影响到学龄儿童的变化,进而导致学校生源的变化。另外,由于外来人口的增加,带来务工人员子女的入学需求增加。城市人口的分布与流动直接影响着中小学的空间分布。
2.2 城市居住空间的迁移
随着城市化进程的快速推进,城市人口不断聚集,城市规模不断扩大。与此同时,城市的居住空间也随着城市发展不断转移,而城市中小学校布局也将随着城市居住空间的转移不断调整。
2.3 服务半径
早在1929年,美国社会学家佩里就提出了“邻里单位”社区规划的思想,即根据小学确定邻里的规模,过境交通大道布置在四周形成边界,在邻里中央布置公共设施,交通枢纽地带集中布置邻里商业服务,内部道路系统限制外部车辆穿越[3]。其目的是要在汽车交通发达的条件下,创造一个适合于居民生活的、舒适安全的和设施完善的居住社区环境。在我国现行的居住区规划体系中,沿用了邻里单位的组织模式,中小学作为居住区内部的公共服务设施,按居住区、小区和组团三级配套设置。我国《城市居住区规划设计规范》(2002修订版)规定:小学的服务半径不宜大于500米,主要考虑了小学生尤其是低年级学生自主生活能力弱的因素,将学生日常上下学或家长接送的空间范围控制在小区范围内。中学的服务半径不宜大于1000米。
2.4 合理规模
规模办学可以发挥城市的集聚作用,提高办学效益。因此,既要从经济效益出发考虑学校布局和规模,又要从教育学的角度来确定学校布局和规模[1]。必要的规模是教学质量的重要保证要素之一,而规模的扩大将导致服务人口和服务半径的增大。如果将中小学作为居住区配套设施完全交由开发商实现,其规模和办学质量必将受到很大限制,容易出现所谓的“麻雀小学”。还有部分开发商采取化整为零、分批次报建的办法逃避教育设施的配建,使项目开发的经济效益与城市建设的公共效益之间的矛盾难以得到解决[4]。教育设施由于其公共属性,且占地面积大,往往成为配套问题中的一大难点。因此,可考虑将其纳入区域统筹协调的城市公共设施,在政府干预下合理布点。
2.5 教育资源分布的均衡化
教育资源的均衡问题,实际上是教育公平原则在教育领域的应用和拓展。由于受教育意识的提高和就业的驱动,要求高质量的教育和机会分配均等,这在城市已成为人们关注的焦点问题。由于“择校”而导致城市中小学布局混乱,有的学校人满为患,有的却招不满生源,并因此导致学生上学距离加大,给城市交通造成很大的压力。
3 昆明市中小学空间分布分析
3.1 技术路线及方法
3.1.1 数据准备
研究采用的GIS软件为ESRI公司开发的ArcGIS9.0 Desktop,该软件在空间分析方面与同类软件相比功能更强大,是当前应用最广泛的GIS软件之一。为了反映出中小学空间分布的详细特征,需要准备一些必要的数据:昆明市地图、昆明市用地现状图、昆明市主城区中小学资料。
3.1.2 数据处理
利用GPS采集控制点,然后对昆明市地图、昆明市用地现状图进行图像配准。利用GIS软件进行数字化。数字化过程就是将地图底图和样本点相对坐标输入计算机的过程,即对整个待研究地区的空间结构数字化。
根据昆明市中小学资料,采集中小学分布数据,生成点文件,利用关系型数据库ACCESS建立属性数据库。运用GIS特有的空间数据和属性数据管理能力,将相关的空间数据和属性数据进行匹配、叠加等一系列处理,生成城市中小学空间、属性一体化数据库。
3.1.3 研究方法
运用GIS空间分析工具对中小学进行缓冲区分析,并分别与用地现状图进行叠加,完成相关统计分析。研究过程分为数据准备、数据处理和数据分析3个主要步骤。
3.2 昆明市中小学空间分布分析
3.2.1 小学空间分布
按照《城市居住区规划设计规范》,设置小学缓冲区半径为500米。对昆明市主城区小学分布图进行缓冲区分析,得到小学服务区范围。将小学缓冲区与用地现状图进行叠加分析,得到未被小学服务区覆盖的居住区,如图1、图2所示。图中黄色区域即为未被小学服务区覆盖的居住区。对昆明市主城区小学分布图按照一环以内、一环~二环之间、二环以外三部分进行小学数量、居住区面积、平均每所学校的服务区面积统计分析。
根据《城市居住区规划设计规范》小学服务半径不宜大于500米计算,每所小学的服务区面积应控制在785000平方米左右,面积过大说明小学的分布稀疏,面积过小说明小学的分布密集。表1中统计数据显示:在昆明市一环内、一环与二环之间小学的分布过于密集;二环外小学的分布过于稀疏,且不均匀。尤其是主城区二环以外的北部、西北部、东南部及在二环内靠南部的居住区等大片区域,处于小学服务区之外。
3.2.2 中学空间分布
根据《城市居住区规划设计规范》,设置中学缓冲区半径为1000米。对昆明市主城区中学分布图进行缓冲区分析。将中学缓冲区与用地现状图进行叠加分析,得到未被中学服务区覆盖的居住区。如图3、图4所示。
对昆明市主城区中学分布图按照一环以内、一环~二环之间、二环以外三部分进行中学数量、居住区面积、平均每所学校的服务区面积统计分析。按照《城市居住区规划设计规范》中学服务半径不宜大于1000米计算,每所中学的服务区面积应控制在3140000平方米左右,面积过大说明中学的分布稀疏,面积过小说明中学的分布密集。表2中数据显示:在昆明市主城区中学的分布过于密集;中学的分布不均匀部分居住区处于学校服务区之外,如主城区二环以外的北部、西南部、东部的居住区,在这部分的居住区中学的布设欠缺。可结合实地的一些基本情况和根据相关规定适当在这些地方规划增加学校来方便周边居民上学问题。
4 中小学布局调整建议
4.1 小学布局调整
(1)根据分析的结果来看,在主城区二环以外的北部、西北部、东南部及二环内靠南部的居住区,结合周边的人口密度、现有学校、公共绿地等条件适当增设小学,以方便周边居民接送小孩;同时可保证孩子的安全,减轻交通压力。(2)二环内小学的布设过于密集,根据城市居住空间的迁移和独生子女家庭的增加,可适当合并、迁移或拆除较密集的学校,提升学校的教学质量。(3)对于房地产的开发,政府可增加干预力度,对小区的配套教育设施严格把关。同时鼓励企业、个人参与到城市教育设施建设,加强教育经费的管理,提高教育经费的使用效益。逐步形成与社会主义市场经济体制相适应的、满足公共教育需求的、稳定并持续增长的教育投入机制。
4.2 中学布局调整
(1)根据分析的结果来看,在主城区二环以外的北部、西南部、东部的居住区,结合周边的人口密度、现有学校、公共绿地等条件适当增设中学,以方便周边居民。(2)在昆明市主城区二环内中学的分布比较密集,根据现在昆明主城区的居民人口可适当合并、迁移或拆除部分低标准中学,同时对于现状的教育资源也应加以整合。例如将老城区中用地紧张的完全中学改为独立初中,将高中迁至新区并采取寄宿制;将用地不足的初中改为小学,对现有麻雀小学进行合并等。在政府为主导下,逐步完成城市教育资源的合理配置。
5 结语
中小学教育是我国整个教育体系的基石,关系到国家民族的下一代成长。学校布局结构的调整,意味着教育资源的重新分配和优化整合。完善中小学配套设施,优化学校空间布局,要依靠规划管理部门、教育主管部门,以及政府相关部门在政策、管理、实施等多个方面的统筹考虑,逐步解决,在管理实施中逐步落实、完善,并使其进入良性发展状态。
参考文献
[1]谢大捷.快速城市化下中小学校布局规划探讨———以龙岩市中心城区为例[J].福建建设科技.2008(5).
[2]马佳宏,王贤.城市中小学布局结构调整问题探讨———以桂林市为例[J].教育发展研究.2008(21).
[3]李德华.城市规划原理[M].北京:中国建筑工业出版社.2001.
分布式GIS 篇8
医疗卫生事业的发展与人民群众切身利益、社会经济的发展密切相关,是社会高度关注的热点,同时保证群众健康权益也是政府的重要职责。[1]医疗卫生资源的分布不均衡不利于社会保障体系的构建,通过对医疗卫生事业发展现状的了解,可以反映出医疗卫生事业发展中存在的问题及分布状况,为促进基本医疗卫生的均等化提供保障。
医疗卫生服务的供给具有一定的空间分布特征,各地卫生资源及卫生需求也不一样。因此,应根据卫生需求的紧迫程度及产出效益按优先次序分配有限的卫生资源。[2]
2资料来源与方法
2. 1资料来源
以为研究对象,并通过对乌鲁木齐市卫生局以及乌鲁木齐统计局以有针对性的深入访谈,了解乌鲁木齐目前的医疗卫生分布的均衡情况进行调查研究。
资料来源于 《乌鲁木齐统计年鉴》 《新疆统计年鉴》 ( 2012—2015年) 《完善乌鲁木齐市基层医疗卫生服务公共补偿机制研究》课题调研以及乌鲁木齐市卫生局提供所得。调查对象主要分为三类: 公共卫生机构数、床位数、卫生技术人员数。以卫生局提供数据为基准线,通过实地调研进行核实,得到样本量。
2014年年末全市医疗卫生机构达1723个,比上年增长2. 4% ,其中,医院142个,基层医疗卫生机构1548个,专业公共卫生机构31个,其他卫生机构2个。卫生机构床位数2. 76万张,增长6. 4% ,其中医院、基层医疗卫生机构床位数2. 70万张,平均每千人拥有床位数10. 4张。
2. 2样本数据整理
本文通过收集整理 “实有床位数”和 “每千人床位数” 及 “卫生技术人员数”和 “每千人卫生技术人员数”相关数据对乌鲁木齐市各区域数据图层进行赋值,但采集的最初原始数据通常不能直接用于分析与评价模型,模型中的各项数据应通过预处理方能得出。
2. 3乌鲁木齐市各区县的划分
本文根据乌鲁木齐市规划局在市域范围内各街道承担的不同功能将下辖街道分为5个功能区。老城区是全疆政治、经济、文化、教育、医疗、物流中心,辖区驻有自治区、乌鲁木齐市党、政、军和新疆生产建设兵团的首脑机关。老城区配有医疗卫生资源的街道共9个; 新城区属于商业次中心区,是继老城区之后,顺应乌鲁木齐经济发展而形成的; 辐射区属于商居混合区,辐射区的涵盖范围较大; 扩展区和郊区处于城市边缘,医疗机构服务半径较大。 见图1。
2. 4研究方法
基于GIS技术对卫生资源的地理分布均衡评价,利用GIS软件强大的空间分析和数据处理能力,根据现实需要进行数据的综合分析,可以更加精确地了解乌鲁木齐市各功能区卫生资源的分布状况,为相关的评价、管理和决策提供服务。[3]
建立医疗卫生资源分布现状评估的体系大致需要四个部分: 数据采集与存储、数据预处理、空间查询与分析、结束。体系的详细设计如图2所示。
3结果与分析
3. 1结果输出
图层中采用了分级色彩标注,根据颜色的深浅来显示各功能区街道医疗卫生资源分布的密集程度。颜色越深表明医疗卫生资源配备越充足,同样,颜色越浅,表明医疗卫生资源相对稀缺。经过分级色彩标注后,便可输出图样( 如图3、 图4所示) 。
空间可达性指标全面地反映了医疗设施的空间分布特征,鉴别出资源分配较薄弱的区位,可以为医疗改革规划和分配决策提供依据。
3. 2结果分析
3. 2. 1各功能区医疗卫生资源配备不均衡
从各功能区的医疗卫生医院的配备情况来看, 各功能区的差距较大。 老城区和辐射区拥有的医疗卫生资源较为充足,而新城区、 扩展区和郊区的医疗卫生资源分布较少,且多为一级医院, 不能满足该区域居民的就医需求。
随着城市化进程的不断加快,医疗是居民居住区域必不可少的条件,居民在选择住宅区域时,可能会由于医疗卫生资源的匮乏而选择老城区等医疗资源集中的区域,不利于新城区、扩展区和郊区的发展,同时会阻碍城市化进程的脚步。
3. 2. 2功能区各街道的医疗卫生资源配备不足与浪费并存
各功能区内的各街道所设置的医疗卫生机构呈非均衡态势,有的街道的医疗卫生资源存在浪费现象,存在三级甲等医院以及多家一级医院,而有的街道的医疗卫生资源几乎为零。当一个街道同时存在三级和一级资质的医疗卫生机构时,拥有三级甲等资质的医疗卫生机构高负荷运转,而其他一级医院的医疗设备相对而言较为简陋,医疗水平也较低,就会使得这些街道的医疗卫生资源的浪费。
参考文献
[1]张雪莉,景琳,丁富军,等.成都市基层医疗卫生机构公共卫生人员配置现状研究[J].卫生软科学,2013(2).
[2]朱金鹤,李放.新疆城乡医疗卫生服务均等化研究[J].新疆农垦经济劳动与社会保障,2012(7).
[3]宋伟,顾志良,景凡伟,等.地理信息系统(GIS)在医疗和公共卫生领域的应用[J].解放军医院管理杂志,2010,17(10).