摘要: 地图作为真实世界的抽象,是“用图说话”最可靠的工具,但是有的时候地图也会撒一些小小的谎言,其中最著名的例子当属美国总统大选... Cartogram又称变形地图或夸张地图,是比较早出现的一种统计地图形式,其历史可以追溯到1868年。Cartogram可以依据某个专题属性对地理要素进行扭曲、变形,用专题属性值的大小取代真实面积,利用夸张的效果更直观地反映数量特征。 阅读全文
posted @ 2013-12-23 09:38 gisangela 阅读(9037) 评论(2) 推荐(2) 编辑
摘要: GIS从出现到为人所知,只不过经历的短短的几十年时间,尤其是近几年,大有欣欣向荣之势,越来越多的人开始了解GIS。自己和GIS打交道也快10年时间了,所从事的工作也是把“阳春白雪”变成“下里巴人”,让更多的人能理解并使用GIS,但每每向其他行业的人介绍GIS,还真不是三言两语可以讲清楚的事情,于是近日写得小文一篇,希望能够给想了解GIS的人一点点启发,也许GIS可以在你的工作中大显身手呢。 阅读全文
posted @ 2013-02-20 16:11 gisangela 阅读(23453) 评论(57) 推荐(54) 编辑

1、  GIS服务区分析

  区位因素是商业分析中一个至关重要的因素,因此在商店选址时,例行的服务区分析十分重要。服务区是指顾客分布的主要区域,在其范围内该店的商品销售量或服务营业额超过其竞争对手。对于现有商店,通过服务区分析可以考察市场潜力,评价经营业绩;对于新店,通过分析服务区可以在竞争对手背后发掘商机,从而有利于确定最佳选址。此外,服务区分析还有助于企业确定广告覆盖的重点地区,揭示顾客较少的薄弱地段,提出企业扩张计划等等。

    常见的划分服务区的方法有类比法、邻域法、重力法等几种。类比法是一种非地理方法,常用的是回归分析法,邻域法和重力法都是地理方法,可以借助GIS技术来实现,哈夫模型便是基于重力法的一种模型。

                      

2、  哈夫模型

  哈夫模型是美国加利福尼亚大学的经济学者哈夫教授于 1963 年提出的关于预测城市区域内商圈规模的模型。它认为:从事购物行为的消费者对商店的心理认同是影响商店商圈大小的根本原因,商店商圈的规模与消费者是否选择该商店进行购物有关,通常而言,消费者更愿意去具有消费吸引力的商店购物,这些有吸引力的商场通常卖场面积大,商品可选择性强,商品品牌知名度高,促销活动具有更大的吸引力;而相反,如果前往该店的距离较远,交通系统不够通畅,消费者就会比较犹豫。因此,哈夫模型的核心论点便是:商店商圈规模大小与购物场所对消费者的吸引力成正比,与消费者去消费场所感觉的时间距离阻力成反比。商店购物场所各种因素的吸引力越大,则该商店的商圈规模也就大;消费者从出发地到该商业场所的时间越长,则该商店商圈的规模也就越小。哈夫模型的公式为:

                                  

  其中Pij为消费者选择商店j的概率, S为商店规模,d为距离,β>0是摩擦系数。

3、 应用案例——如何生成商店的服务区

  • 工具下载及修复

  在ArcGIS软件中没有内置的哈夫模型工具,但是可以在Esri的官方网站上下载(含工具及示例数据),地址是:http://arcscripts.esri.com/details.asp?dbid=15999该工具是由Python脚本编写的,下载后并不能直接运行在10版本的软件中,因为其Python代码是9.3版本,而在10版本以后用ArcPy站点包取代了之前的arcgisscripting模块,因此需要对代码进行几处修改:

(1)      添加import arcpy;

(2)      将gp.extent替换为arcpy.env.extent;

(3)      将extent.xmin等替换为extent.Xmin。

  • 应用案例

 

  消费者选择该商场的概率,进而生成服务区,并且可对新建商场进行预测。如下图所示:

                            

                                              图1   商场位置及人口普查数据

 

  将下载的工具添加到ArcToolbox,双击打开,按照下面的参数进行设置:

                               

                                                                     图2工具参数设置

主要参数说明:

参数名称 说明
StoreLocations 输入商场的位置,至少要有两个要素。
StoreName Field 标识商场的唯一名称字段。
StoreAttractiveness Field 商场的吸引力字段,例如营业额,商场面积,商品数量等等
StudyArea 研究区域。
DistanceFriction Coefficient 摩擦系数,表示引力随距离衰减的程度,默认值为2。
GenerateMarket Areas 默认为NONE,则会在study area中产生随机点来表示消费者的位置信息,如果设置了下面的两个参数,可选择Origin。
OriginLocations 消费者的位置信息或人口普查数据(如街道数据)。
SalesPotential Field 预测消费潜力的字段,该字段将会乘以消费者选择某商场的概率,从而获得该商场的预测消费潜力。
PotentialStore Locations 需要预测的新商场的位置,在ArcMap中可以通过与地图交互添加新的点。

 

输出结果:该工具会生成各商场的服务区以及消费者选择每个商场的概率。

                            

                                                             图3   各商场的服务区 

                               

                                                            图4  消费者选择商场1的概率

posted @ 2014-08-11 14:14 gisangela 阅读(6626) 评论(0) 推荐(1) 编辑
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posted @ 2014-06-03 09:35 gisangela 阅读(5394) 评论(0) 推荐(1) 编辑
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posted @ 2014-03-31 14:00 gisangela 阅读(17016) 评论(1) 推荐(0) 编辑
摘要: 流向地图火了,因为Facebook的那张著名的友邻图,抑或因为《数据可视化之美》中介绍飞行模式的航线图,总之,流向地图以它特殊的可视化形式,直观地展示事物之间的联系,尤其在展示网络流向、贸易流向、迁徙路线等方面具有天然的优势。Flow maps - show the movement of some phenomenon, normally goods or people, from one place to another. Lines are used to symbolize the flow, typically varied in width to represent diffe.. 阅读全文
posted @ 2013-11-18 13:12 gisangela 阅读(20007) 评论(10) 推荐(4) 编辑
摘要: Relief Map(也称ShadedRelief Map或Hillshade Map,地形图),指通过制图手段在二维地图上展现出三维地表的形态。 阅读全文
posted @ 2013-01-15 15:59 gisangela 阅读(13417) 评论(3) 推荐(1) 编辑
摘要: 没想到写这个笔记居然也跨年了,起初只是自己学习过程的一点记录,发在这里是希望能和更多地同道中人交流学习。好早就开始看空间统计方面的东西,但总是云里雾里不了了之,就像这个博客,开了2年却也只是工作闲暇的时候能来发发帖子。现在越来越发现一件事能认真地坚持地做下来着实不易,当初懵懂的混进这个狭小的GIS圈子,有人郁闷,也有人早早改行过上了幸福的生活,不过自己还是认为大多数人都不会那么幸运能正好做自己喜欢的事,那么就喜欢自己做的事吧,所谓“日久生情”,在这个专业里浸淫的这10年也让我觉得越来越离不开它,爱它,希望能尽自己的微薄之力让它为更多人所接受。 阅读全文
posted @ 2013-01-15 15:44 gisangela 阅读(4564) 评论(1) 推荐(4) 编辑
摘要: 空间关系建模工具集提供了两个生成空间权重矩阵的工具,可供其他空间统计工具如Spatial Autocorelation使用,以及进行回归分析的OLS和GWR方法。笔记中介绍了工具的用法,以及如何确定回归方程和OLS和GWR回归在应用上的区别。 阅读全文
posted @ 2012-11-20 15:11 gisangela 阅读(5393) 评论(1) 推荐(1) 编辑
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posted @ 2012-11-16 10:53 gisangela 阅读(5017) 评论(0) 推荐(1) 编辑
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