计量地理学重点.pdf

计量地理学是地理学的一个分支，它着重于利用数学和统计方法来研究地理现象和空间模式。这个领域的发展经历了从20世纪50年代末到现在的几个关键阶段，包括初期阶段、中期阶段、成熟和完善阶段，以及向计算地理学的过渡。 计量地理学的核心在于对地理数据的处理和分析。地理数据可以分为空间数据和属性数据，属性数据又细分为数量标志数据（如间隔尺度数据、比例尺度数据）和品质标志数据（如有序数据、二元数据、名义尺度数据）。这些数据具有数量化、形式化、逻辑化的特点，同时存在不确定性、多种时空尺度和多维性。 地理数据统计处理是计量地理学的重要环节，包括统计整理和计算统计指标。统计整理涉及统计分组、编制分组表和作分布图，而统计指标用于描述地理现象分布的集中化程度和均衡度。时间序列分析则用于研究随时间变化的数据，通常包含长期趋势、季节变动、循环变动和不规则变动的分析，常用的方法有移动平均法、指数平滑法和自回归模型。 聚类分析是另一种重要的计量地理学工具，用于将地理对象分类或分组，常见的方法有系统聚类法、模糊聚类法和动态聚类法。此外，洛伦兹曲线和集中化指数用于衡量数据分布的集中程度，而回归分析则用于建立地理要素之间的数学模型，揭示它们之间的数量关系。 在实际应用中，计量地理学依赖于计算机技术和GIS（地理信息系统），使得大量地理数据的处理成为可能。数据来源广泛，包括观测测量、统计资料、调查数据、政府文件、文献资料、互联网共享数据、地图和遥感信息等。 主成分分析是计量地理学中的一个重要统计方法，它通过降维处理将多个变量转化为少数几个综合指标，以减少数据复杂性。其计算步骤包括计算相关系数矩阵、找出特征值和特征向量、计算主成分贡献率及累计贡献率，并确定主成分载荷。 计量地理学是结合数学、统计和计算机科学，对地理现象进行定量研究的学科，它提供了一套严谨的方法论，用于理解和解析复杂的地理问题。随着技术的进步，计量地理学的应用越来越广泛，不仅在地理学领域，还在环境科学、城市规划、资源管理等多个领域发挥着重要作用。