BET操作步骤
操作步骤
打开TriStar 软件
1、File/Open/Open/确定
1)点击Replace All 选模板（BET：只测比表面或BJH：全分析） Load 2）改名称点击 Sample
输质量 Calculate Enter
3）点 Save
4)点Close
2、Unit1
Sample Analysis/Browse1、2、3
点击 Start
例谈高考地理试题数据分析的方法和技巧
例谈高考地理试题数据分析的方法和技巧 地理数据是地理事物和现象空间位置、属性特征及其动态变化等的数量化表示。通过地理数据的分析，可以解析其所表达的地理事物的分布、特征及其运动变化的地理过程，进而了解自然和人文地理环境特征以及人类活动与地理环 境之间的关系。全国各地高考试题近年来出现了不同类型的地理数据分析类试题，其解析方法和技巧各不相同。 一、比较法 比较法是高考试题中地理数据分析的常用方法，包括纵比法、横比法和联系比较法等。纵比法是将不同历史阶段的地理数据加以比较，借以揭示地理现象在历史发展过程各阶段的共性与个性。横比法是将同一属性的不同地理事物加以比较，找出其在同一发展阶段在地理特征、发展趋势等方面的差异。联系比较法是联系相关地理事物进行比较，以利于探求地理规律，解决地理问题。 例题1：图1示意某城市20世纪80年代和90年代平均人口年变化率，当前，该城市总人口约1300万。据此完成（1）～（2）题。 （1）20世纪90年代和80年代相比，该城市 A.总人口增长速度加快 B.总人口减少 C.人口自然增长率降低
D.人口净迁入量减少 （2）该城市所在的国家可能是 A.美国 B.日本 C.俄罗斯 D.德国 解析：该题涉及了人口地理学的相关地理数据，主要有人口的自然增长率、迁移率、总人口增长率。第（1）题的解题方法是典型的纵比法，可以将“1981～1990”和“1991～2000”两个不同历史阶段的同类地理数据进行比较，排除A、C，由于总人口增长率一直为正值，所以B选项“总人口减少”是错误的，所以选D。 技巧：纵比法主要用于同一地理实体不同历史阶段气候资料、水文信息、自然资源、人口数量、农业分布、工业产值等的比较，可以揭示同一地理事物属性特征的时间变化过程，利用纵比法进行比较时，一是要注意比较实体和属性数据的同一性，必须是同一地理实体不同时期的同类属性数据的比较。二是要注意将属性数据变化值与时间尺度联系起来分析地理实体的变化特征，不能夸大或缩小地理实体特征的变化幅度。横比法主要用于不同地理实体间同一历史阶段属性数据的比较，可以是国家间的作物面积的比较，可以是河流间水文特征的比较，也可以是功能区间属性的比较等等。利用横比法进行比较时，一是要注意所比较的地理实体间的同质性和层次性，例如，不能将城市功能区与农业规划区进行比较，也不能将国家的工业产值与城市的工业产值进行比
分析样品制备技术
分析样品制备技术 1.化学信息获取的三个部分样品前处理，测定,数据后处理 2.样品预(前)处理包括取样、分解、分离富集 3.分离富集目的 1.消去干扰组分 2.对于痕量元素浓缩富集 4.分析试样:对被测组分进行定性、定量分析，必须从总体中抽取能正确代表原来的总体样品，进行实际分析操作的样品。 5.取样：由总体样品中抽取分析试样(具有代表性的试样)的操作 6.误差传递公式以及各符号代表的含义，和总精密度受哪一个控制 7.气溶胶分为：固态分散性气溶胶、固态凝聚性气溶胶、液态分散性气溶胶、液态凝聚性气溶胶 8.气体样品采样方法： 1.以大量空气通过液体吸附剂或固体吸附剂，将有害物质吸收或阻流，使原来空气中浓度很小的物质得到浓缩（抽气法，测量结果表示采集时间内平均浓度） 2.当空气中有害物质的浓度较高，或测定方法的灵敏度高，只需采集不易被吸收的有害物质（真空瓶法/置换法/静电沉降/扩散管法，测量结果为空气中瞬时浓度） 9.吸附剂类型液体吸附剂：水，有机溶剂 固体吸附剂：颗粒状吸收剂，纤维状吸收剂，活性炭，硅胶，素陶瓷10.吸附作用物理吸附：分子间作用力，吸附能力弱，容易在物理作用影响下使吸附物质脱落 化学吸附：化学亲合力作用，吸附能力强，不易在物理作用下破坏
11.怎么样选择收集器及吸收剂 1.测定物存在状态2.待测物理化性质 3.测定方法的灵敏度 4.现场条件 12.布点要求是为了获取代表性的水样 13.采样量：根据待测物在空气中最高容许浓度和测定方法的灵敏度 14.采样技术：1.取表层水：距水面10—15cm以内的水 2.一定深度水：绝缘式采水器 3.泉水、井水：涌水口取样15.采样及贮样容器（杂质引入方式） 液态中微量组分易被吸附在容器表面或容器表面上的物质进入溶液 1.从容器渗入水样中的杂质（测含金属水样用塑料容器） 2.被测组分被容器吸附（玻璃、聚乙烯吸收金属离子，塑料吸收有机物、油） 3.待测物与容器直接反应 16.水样品类型 1.瞬时样品：水体组成较长时间内一定 2.混合样品：同一采样点不同时间瞬时样品混合 3.综合样品：同一时间不同采样点混合样品 17.水样储存 1.生物因素:细菌，藻类及其它生物体的新陈代谢会消耗水中的某些组分，亦会产生新的组分，还可能改变某些组分的性质 2.化学因素：水样中的某些组分可能发生化学反应，从而改变其含量、性质 3.物理因素：光照，温度，静置，震动，敞开或密闭，容器材料18.水样保存的目的、方法:
地理数据的步整理
第一章 地理数据的初步整理 第一节 地理数据的类型、特征及其采集 一、地理数据的类型 根据地理学的研究对象可将地理数据分为空间数据和属性数据。 （一）空间数据 空间数据，主要用于描述地理实体、地理要素、地理现象、地理事件及地理过程产生、存在和发展的地理位置、区域范围及空间联系。空间数据的表达，可以将其归纳为点、线、面三种几何实体以及描述它们之间联系的拓扑关系。 点：由一个独立的坐标点),(y x 定位，可以表示精确的地理坐标点，也可以是一些地理实体的抽象，如道路交叉点、河流汇聚点以及小比例尺地图上的城镇、村庄等。 线：由两个以上坐标点i i y x i i ,2,1),,( 定义，有一定的长度和走向，表示线状地物或点实体之间的联系。如交通线、河流及各种地理区域的界线等，都是线实体。 面：表示在空间上连续分布的地理景观或区域。如居民区、工业区、行政区等都是面实体。 点、线、面三种地理几何实体，按照一定的拓扑关系组合、排列，就可以形成更为复杂的地理几何实体。如点、线组合形成网络；线、面组合形成地带；点、面组合形成地域类型；点、线、面组合形成地理区。 （二）属性数据 属性数据主要用于描述地理实体、地理要素、地理现象、地理事件及地理过程的有关属性特征，如海拔高度、气温、植被覆盖率、人口数量等。属性数据可以分为两种类型：即数量标志数据和品质标志数据。 1.数量标志数据 根据测度标准，可以将数量标志数据分为以下两类： ⑴ 间隔尺度数据。是以有量纲的数据形式表示测度对象在某种量纲下的绝对量。如摄氏温标表示气温，以面积量纲表示土地面积，以时间量纲表示地理事件、地理现象发生的时间等，如表1.1。 表1.1 间隔尺度数据 区域 年平均气温（℃） 年降水量（mm ） 土地面积（hm 2） 人口（人） 国内生产总值（万元） 1 8.0 500.2 1245.6 1210 2678.28 2 7.6 498.6 1064 1023 2015.47 3 6.5 550.9 894.3 848 1754.56 4 8.5 586.4 668.7 654 1365.46 ⑵ 比例尺度数据。是以无量纲的数据形式表示测度对象的相对量。这种数据要求事先规定一个基点，然后将其它同类数据与基点数据相比较，换算为基点数据的比例。因此这类数据常常又称为指数或比例数。如耕地指数、工业发展指数、舒适度指数等，如表1.2。 表1.2 比例尺度数据（某地区耕地复种指数及农业发展指数） 年份 1996 1997 1998 1999 2000 耕地复种指数① 120.40 113.56 126.54 132.76 121.43 农业发展指数 ② 100 115.68 124.50 135.69 129.56
地理数据库设计报告
分区耕地坡度结构图的制作 姓名： 学号： 年级： 专业： 学院： 指导老师： 华北水利水电学院 年月日
1 目的意义 对耕地坡度进行分级是对耕地管理的重要前提。耕地坡地分级赋值是一个繁杂的人机交互过程，人为地判断分割面积可能造成多次反复，还极可能产生误差，特别是矢量化和分割图斑会带来拓扑错误及属性丢失的现象。通过运用ArcGIS 的可进行耕地坡度分级赋值，该方法在使用时需提供经过拓扑错误检查后带属性数据的土地利用图斑数据和坡度分级图。 2材料方法 2.1数据 耕地坡度结构图制作需要用到的数据有：地类图斑.shp、线状地物.shp、注记点.shp、整饰线.shp、等高线.shp、村界.shp、遥感影像H50G044024DOM.tif，每个数据包含的内容见表1。 表1 耕地坡度结构图制作需要用到的数据 2.2数据分析方法(把数据来源、数据处理与分析方法说清楚) 2.2.1数据裁切方法(研究区域边界的确定) （1）矢量数据的裁切(clip) 矢量数据的剪切用clip，该工具在 （2）栅格数据的裁切(extract by mask) 栅格数据的剪切用extraction，该工具在 2.2.2影像的地理配准方法(定义数据的坐标系) 影像的地理配准用georeferencing，该工具在 2.2.3图形的矢量化方法(把多用到的矢量化方法尽量全部列出) 图形的矢量化运用Editor工具，该工具在点击Editor——Start Editing，在
Target中选择图层，进行图形矢量化。 为了方便绘制，可以打开效果Effect工具条，将绘制层设置为透明(也可将地类图斑层设置为无填充) ①一般面状轮廓的画法使用Sketch Tool，沿面状地物的边界进行描绘，双击完成。 ②面状边界的跟踪矢量画法 ③岛的画法 ④面要素边界转换为线要素 利用已经录入完毕的面状要素，使用面转线工具直接将所绘所有面要素边界转换为线要素。具体方法为：打开ArcToolbox，选择Data Management Tools菜单下的Features，双击Polygon To Line，即打开Polygon To Line对话框。在Input Feature中输入已画好的待转换的面层，在Output Feature Class中输入转换后的线层确定后即完成面转线。 ⑤线要素转换为面要素 利用已有的线要素生成面要素 2.2.4 拓扑分析方法 拓扑分析所要用到的工具topology 2.2.5矢量数据属性值的录入方法 2.2.6符号库的建立方法 （1）面状符号的制作方法 （2）线状符号的制作方法
TEM样品的制备方法及注意事项。
第一节概述 由于电子束的穿透能力比较低（散射能力强），因此用于TEM分析的样品厚度 要非常薄，根据样品的原子序数大小不同，一般在5～500nm之间。要制备这样薄的样品必须通过一些特殊的方法。 第二节复型技术 ?衬度：眼睛能观察到的或者其它媒介能记录到的光强度或感光度的差异； ?质厚衬度就是样品中不同部位由于原子序数不同或者密度不同、样品厚度不同，入射电子被散射后能通过物镜光阑参与成像的电子数量不同， 从而在图像上体现出的强度的差别。
2.1 影响质厚衬度的因素： ?与原子序数的关系：物质的原子序数越大，散射电子的能力越强，在明场像（物镜光阑只允许散射角小的电子通过）中参与成像的电子越少，图像上相应位置越暗。 ?与试样厚度的关系：设试样上相邻两点的物质种类和结构完全相同，只是电子穿越的厚度不同，则在明场像中，暗的部位对应的试样厚，亮的部位对应的试样薄。 ?与物质密度的关系：试样中不同的物质或者不同的聚集状态，其密度一般不同，也可形成图像的反差，但这种反差一般比较弱。 2.2 复型技术 复型就是表面形貌的复制（其原理与侦破案件时用的石膏复制罪犯鞋底花纹相似）。通过复型制备出来的样品是真实样品表面形貌组织结构细节的薄膜复制品。 2.3 用于复型制备材料的要求： （1）必须是非晶材料； （ 2）粒子尺寸必须很小； （ 3）应具备耐电子轰击的性能。 2.4 主要采用的复型方法： 一级复型法、二级复型法、萃取复型法。 2.4.1一级复型 ?一级复型是指在试样表面的一次直接复型。 ?一级复型复型主要分为塑料（火棉胶）一级复型和碳膜一级复型，以及氧化膜复型。 塑料（火棉胶醋酸戊酯溶液或者醋酸纤维素丙酮溶液－AC纸）一级复型，相对于试样表面来讲，是一种负复型，即复型与试样表面的浮雕相反；其形成的示意图如下图所示。从图中可以看出，一级塑料复型是对样品表面形貌的简单的复制，它表面的形貌与样品的形貌刚好互补，所以称之为负复型。其厚度可以小到100纳米。
感官分析方法不能直接感官分析的样品制备准则
GB 12314—90 本标准等效采用国际标准ISO 5497—1982《感官分析方法学──不能直接感官分析的样品制备准则》。 1 主题内容与适用范围 本标准规定了因食品风味浓郁或物理状态（粘度、颜色、粉状度等）原因而不能直接进行感官分析的样品制备准则。 本标准尤其适用于具有浓郁气味产品（如香料和调味品）和特别浓的液体产品（糖浆和某些提取液）。 本标准不适用于传统以熬、煮、泡制的方式消费的饮料（如茶、咖啡、药用植物）。 2 引用标准 GB 10221.1～10221.4 感官分析术语 3 方法提要 根据检验的需要，通过处理制备，使样品的某一感官特性能直接评估。 3.1 为评估样品本身的性质 将样品与化学组分确定的物质混合，或将样品添加到中性的食品载体中。 3.2 为评估食物制品中样品的影响 将样品加到需要它的食物制品中。 4 制备方法 4.1 为评估样品本身的性质 4.1.1 与化学组分确定的物质混合 根据试验目的，确定稀释载体最适温度。 将均匀定量的样品用一种化学组分确定的物质（如水、乳糖、糊精等）稀释或在这些物质中分散样品。每一个试验系列的每个样品使用相同的稀释倍数或分散比例。 由于这种稀释可能改变样品的原始风味，因此配制时应避免改变其所测特性。
当确定风味剖面时，对于相同样品有时推荐使用增加稀释倍数和分散比例的方法。 4.1.2 添加到中性的食品载体中 在选择样品和载体混合的比例时，应避免二者之间的拮抗或协同效应。 将样品定量的混入选用的载体中或放在载体（如牛奶、油、面条、大米饭、馒头、菜泥、面包、乳化剂和奶油等）上面。 在检验系列中，被评估的每种样品应使用相同的样品/载体比例。 根据分析的样品种类和试验目的选择制备样品的温度，但评估时，同一检验系列的温度应与制备样品的温度相同。 4.2 为评估食物制品中样品的影响 一般情况下，使用的是一个较复杂的制品，样品混于其中。在这种情况下，样品将与其他风味竞争。 在同一检验系列中评估的每个样品使用相同的样品/载体比例。 制备样品的温度应与评估时的正常温度相同（例如冰淇淋处于冰冻状态）同一检验系列的样品温度也应相同。 5 制备实例 按产品制备需要，对香草精可： a．用水溶液稀释，参见 b．用热的或冷的牛奶稀释，参见 c．混合在冰淇淋中或巧克力味牛奶中，参见4.2。 6 样品评估 6.1 感官分析方法 按4.1或4.2制备好样品后，使用适当的方法进行检验。 6.2 清洗口腔 每次进行新的评估之前，应该用一种辅助剂，见6.2.1，清洗口腔。 6.2.1 适于清洗口腔的辅助剂
常见的地理分析模型
常见的地理分析模型 一空间统计模型： 相关分析模型： GIS地理数据库中存储的各种自然和人文地理要素(现象)的数据并不是孤立的，它们相互影响、相互制约，彼此之间存在着一定的联系。相关分析模型就是用来分析研究各种地理要素数据之间相互关系的一种有效手段。 地理数据库中各种地理要素数据之间的相关关系，通常可以分为参数相关和非参数相关两大类。其中，参数相关又可分为简单(两要素)线性相关，多要素间的相关模型，非参数相关可以分为顺序(等级)相关和二元分类相关。 趋势面分析模型（主要是回归模型）： 一元回归模型： 我们用多项式方程作为一元回归的基本模型： Y＝a0＋a1x＋a2x2＋a3x3＋……a m x m＋ε 式中：Y为因变量，X为自变量，a0,a1,…，a m为回归系数，ε为剩余误差 多元线性回归模型 多元线性回归模型表示一种地理现象与另外多种地理现象的依存关系，这时另外多种地理现象共同对一种地理现象产生影响，作为影响其分布与发展的重要因素。 设变量Y与变量X1，X2，…，X m存在着线性回归关系，它的n个样本观测值为 Y j,X j1,X j2,…X jm(j＝1，2，n)，于是多元线性回归的数学模型可以写为： 可采用最小二乘法对上式中的待估回归系数β0，β1，…，βm进行估计，求得β值后，即可利用多元线性回归模型进行预测了。
聚类模型：聚类分析是根据多种地学要素对地理实体进行划分类别的方法，对不同的要素划分类别往往反映不同目标的等级序列，如土地分等定级、水土流失强度分级等。 聚类分析的步骤一般是根据实体间的相似程度，逐步合并若干类别，其相似程度由距离或相似系数定义。进行类别合并的准则是使得类间差异最大，而类内差异最小。 最短距离聚类模型 最短距离聚类模型中，定义两类之间的距离用两类间最近样本的距离来表示。用d ij 表示样本和样本之间的距离，用G1，G2，…表示类，类G p和类G q的距离用D pq表示，则有： 具体步骤如下： 1、规定样本间的距离，计算样本两两距离的对称表，记作D0，由于每一个样本自成一类，显然D pq＝d pq。 2、选择D(0)中的最小元素，设为D pq，则G p与G0合并成一个新类，记为 Gγ＝｛G p，G q｝。 3、计算新类与其它类的距离 将D(0)中的p、q行和p、q列删去，加上第γ行、γ列，得到的矩阵记作D(1)。 4、对D(1)重复D(0)的两步得D(2)，如此继续下去，直到所有元素成为一类为止。 如果某一步D(k)中的最小元素不止一个，则对应这些最小元素的类可以同时合并。 模糊聚类模型
地理信息大数据挖掘与分析
Data Base Technique ? 数据库技术Electronic Technology & Software Engineering 电子技术与软件工程? 175【关键词】地理信息 大数据 数据挖掘1 地理信息大数据的特征 随着信息技术的发展，各种地理地质探索程度的加深，每天都会产生大量的地理信息大数据，对于这些大数据的特征进行分析，开展实际应用具有极为重要的意义。 1.1 数据量巨大且多样化 随着地理信息数据收集手段的日益丰富使得地理信息的数据呈现出几何倍的增长，以全国4000个基准站计算显示，其总的数据规模已经超过了250GB ，如果扩大到全球的范围内，每天产生的数据量更是巨大。同时随着测绘技术、运动网络以及智能终端的应用，地理信息的数据来源越来越多，应用的技术越来越高超。人们可以通过无人机、卫星、气球拍摄等影响数据，手机、定位车等移动设备获得实时的信息，数据的来源以及种类越来越多样化。 1.2 数据产生较为快速 对于数据信息的获取上，高分辨率的影像等数据信息可以实时的获取，高分二号的重复采样周期为4天，资源三号的采样周期缩短到5天，对于传感器等相关移动设备获取信息的周期为实时，在对于这些信息的处理上，都是以秒来计算，同时数据的实效性可以依据分钟来计算，为此可见地理信息数据的产生与分析速度极为快速。 1.3 数据的应用价值极高 地理信息内部蕴含着巨大的财富，可以有效的指导人们的生产与生活活动，依据相关的数据显示，地理信息大数据可以人给服务商带来的收入超过1500亿美元，为用户带来的价值将会超过8000亿美元。 1.4 同传统地理信息的比较 首先为地位不同，传统的地理信息主要服务于政府，而大数据信息则面向于大众开展的应用服务。地理信息的数据产生部门也从相关单位，专业部门转变为每个人都是大数据地理信息的收集者，数据的量也从MB 发展到地理信息大数据挖掘与分析 文/曾航 唐险峰 谭龙生 PB ，部分的实效数据已经实现了实时的更新。2 地理信息大数据挖掘系统云平台分析地理信息大数据已经为证明其具有较大的应用基础，同时数据挖掘分析能力成为智慧应用的关键，为此数据的挖掘与分析能力显得尤为重要。针对于目前地理信息的特征，要想实现大数据到智慧应用的转变，需要应用到云储存技术、关系与非关系型数据库储存量巨大，通过人工智能以及云计算技术等，通过一定的排列剔除可信度低、未经过检测的数据，经过清洗以及转换之后得到可以利用的地理信息数据。最后通过统计分析、数据挖掘等分析未来的情况，这些操作实现的平台为地理信息处理云平台。地理信息系统的云平台不仅仅支持的为桌面端以及Web 端的应用，为企业以及政府部门提供提供服务，其还是一个服务性以及跨部门的云平台。地理信息云平台含有各种趋势化的技术与数据，在数据管理层面支持3D 数据、公共地理框架数据以及街景、实时位置以及感知数据等，在支持数据格式层面含含有关系型数据、表格、图片以及非关系型数据等几种格式，地理信息数据服务系统还加入了网络社会媒体，网络设备传输的流数据等。对于实际功能层面，处理具有传统的可视化查询、编辑以及分析等功能之外，同时还可以提供的为在线的地理信息触发、地理信息围栏筛选等功能，经过处理之后需要的信息可以通过列消息、邮件以及地图成果等传递给用户。在具体使用的时候，用户可以根据各种类型终端实时的范围地理信息云平台，同时依据云平台获得订阅自身需要的素具信息，并不需要关系数据是如何采集与获取就可以得到较好的服务。3 地理信息大数据的挖掘与应用探析地理信息云平台可以轻而易举的实现各种信息资源的共享，使用地理信息资源的模式从推动应用转变为利用信息挖掘应用，可以为政府、企业以及社会公众等的决策提供支持服务。3.1 城市人文信息的挖掘一个城市夜晚的灯光水平会直接的反应该城市的工业化水平，人口的分布情况等，通过遥感卫星夜间的影响可以获得各个城市经济的要素信息。比如利用夜光减少的情况，分析居民的大规模迁移与战争的发展情况，通过经济统计数据、夜光影响以及土地覆盖类型的数据等，可以得到网格化的GDP 数据，对于政府制定经济发展政策具有较大的帮助。3.2 公安应急应用针对于开放式的广场，公安部门难以掌握好人口的聚集程度，进而难以给出科学的人口流量控制方法，较为容易出现踩踏的事故。为此可以借助于手机热点的大数据计算得到每平方米内部聚集人口的数量，之后结合手机热点的流动趋势，可以精确的判断出每平方米人口的聚集量变化趋势，进而可以及时的做出相关应急措施，避免由于人口超负荷的汇聚带来较大的伤亡。3.3 环境与卫生监测在卫生领域，可以判断流感蔓延的实际情况，对于用户在相关搜索引擎输入的咳嗽、 发烧等热点检索信息，具体的分析流感疫情实际的蔓延情况，进而为政府部门快速的应对疾病的蔓延提供第一手珍贵的资料。同时还可以在环保领域的雾霾监测应用，对于污染企业帆布的信息、风向的具体走势以及道路分布，交流流量、人群轨迹等大量的数据开展开展汇集、处理以及实时分析，进而可以获得可视化的雾霾分布图以及雾霾的变化趋势图，进而为政府部门提前的应对雾霾天气、开展环境整治等方面的工作提供必要的指导。3.4 交通出行规划应用人们在出行时通常会考虑当时的路况，绕开拥堵路段，去选宽松路段，但这些宽松路段便会由于车辆的增加而逐渐成为新的拥堵路段，所以导航系统的应用能够通过以往的大量数据，来以现阶段车辆行驶的大概趋势为基础，对用户合理的行驶路线进行分析，以此帮助用户有效避开拥挤路段。4 结束语伴随着地理信息数据获取手段的逐渐增加，地理信息数据也开始进入到大数据时代，地理信息大数据中，用户不在为地理信息数据资源的覆盖性以及发展趋势等担心，而是需要关注于数据如何的组织管理，如何的获取可靠的数据信息，需要花费更多的经理在数据的应用挖掘上，更好的服务于政府、企事业单位以及社会大众。同时我们还需要注意的为，在大数据时代个人隐私面临较为严峻的挑战，如何的防止私人信息泄密是值得关注话题，为此我们今后需要做的就是积极的完善地理信息云平台，深入的挖掘数据内部含有的价值，促进信息产业的发展与进步。参考文献[1]周星,桂德竹.大数据时代测绘地理信息服务面临的机遇和挑战[J].地理信息世界,2013(05):17-20.[2]周顺平,徐枫.大数据环境下地理信息产业发展的几点思考[J].地理信息世界,2014(01):45-50.[3]武长安,姜楠.大数据时代测绘地理信息服务面临的机遇与挑战[J].住宅与房地产,2017(23).[4]刘纪平,张福浩,王亮等.面向大数据的空间信息决策支持服务研究与展望[J].测绘科学,2014,39(05):8-12.[5]曾元武,陈泽鹏,方晓乐等.大数据时代下地理信息公共平台建设展望[J].测绘通报,2015(11):84-87.作者单位重庆市规划信息服务中心 重庆市 401121
地理学中的经典统计分析方法
1.什么是相关系数？单相关系数、偏相关系数和复相关系数在计算上有什么联系？三者在检验上有什么区别？ 答：相关系数是用来测定地理要素之间相互关系密切程度的数值；偏相关系数的计算要以单相关系数为基础，而复相关系数的计算要同时用到单相关系数和偏相关系数；一般情况下，相关系数的检验，是在给定的置信水平下，通过查相关系数的临界值表来完成的，偏相关系数的检验，一般采用t-检验法，对复相关系数的显著性检验，一般采用F 检验法。 2.什么是秩相关系数？试比较单相关系数和秩相关系数。 答：秩相关系数，又称等级相关系数或顺序相关系数，是将两要素的样本值按数据的大小顺序排列位次，以各要素样本值的位次代替实际数据而求得的一种统计量。实际它是位次分析 答：回归分析方法，就是研究地理要素之间具体数量关系的一种强有力的工具，运用这种方法能够建立反映地理要素之间具体数量关系的数学模型，即回归模型。相关分析揭示了地理要素之间的相关程度，而回归分析进一步揭示了地理要素之间的数量关系。 4.什么是地理过程时间序列？地理时间序列分析在地理学中有什么用途？ 答：时间序列，也叫时间数列或动态数列，是要素（变量）的数据按照时间顺序变动排列而形成的一种数列，他反映了要素（变量）随时间变化的发展过程。地理过程的时间序列分析，就是通过分析地理要素（变量）随时间变化的历程，揭示其发展变化的规律，并对未来状态进行预测。 11.某地区粮食产量（t ）与受灾面积（hm 2）的历年数据见下表，使计算二者的相关系数，并对相关系数进行检验（a=） 答案见下表： 年份 粮食产量 /t 受灾面积/ 1995 251 52 12866 6 1996 801 101 199 7 200 65 16785 4 1998 409 88 1999 415 90 2000 502 98 2001 314 120 hm 2 x x i - - y y i - -） ）（（ y y x x i i - - - -） （x x i 2 - -）（y y i 2 - -
试样的采取与制备习题
学习情境二试样的采取与制备 1. 试样的制备过程一般包括几个步骤？ 答：从实验室样品到分析试样的这一处理过程称为试样的制备。 试样的制备一般需要经过破碎、过筛、混合、缩分等步骤。 破碎: 破碎可分为粗碎、中碎、细碎和粉碎4 个阶段。根据实验室样品的颗粒大小、破碎的难易程度，可采用人工或机械的方法逐步破碎，直至达到规定的粒度。 由于无需将整个实验室样品都制备成分析试样，因此，在破碎的每一阶段，需要包括破碎、过筛、混匀和缩分四个步骤，直至减量成为分析试样。 应该指出，因矿石中难碎的粗粒与易碎的细粒的成分不同，为了保证试样的代表性，所有粒块均应磨碎，不应弃去难磨的部分。破碎时还应避免引入杂质。 过筛: 物料在破碎过程中，每次磨碎后均需过筛，未通过筛孔的粗粒再磨碎，直至样品全部通过指定的筛子为止(易分解的试样过170 目筛，难分解的试样过200 目筛)。试样过筛常用的筛子为标准筛，一般为铜网或不锈钢网。 混匀: 混匀法通常有铁铲法或环锥法、掀角法。 铁铲法或环锥法常用于手工混合大量实验室样品。如铁铲法是在光滑而干净的混凝土或木制平台上，用铁铲将物料往一中心堆积成一圆锥，然后从锥底一铲一铲将物料铲起，重新堆成另一个圆锥，来回翻倒数次。操作时物料必须从锥堆顶部自然洒落，使样品充分混合均匀。 掀角法常用于少量细碎样品的混匀。将样品放在光滑的塑料布上，提起塑料布的两个对角使样品在水平面上沿塑料布的对角线来回翻滚，第二次提起塑料布的另外两个对角进行翻滚，如此调换翻滚多次，直至物料混合均匀。也可采用机械混匀器进行混匀。 缩分: 缩分是在不改变物料的平均组成的情况下，逐步缩小试样量的过程。因为不可能把全部实验室样品都加工成分析试样，随着样品的磨碎，粒度变小，样品的最低可靠质量减少，所以要不断地进行缩分。缩分的方法，常用的有锥形四分法、正方形挖取法和分样器缩分法。 <1>锥形四分法 将混合均匀的样品堆成圆锥形，用铲子将锥顶压平成截锥体，通过截面圆心将锥体分成四等份，弃去任一相对两等份。将剩下的两等份收集在一起再混匀。这样就缩减一半，称为缩分一次。 如需要再行缩分，按上述方法重复即可。 <2>正方形挖取法 将混匀的样品铺成正方形的均匀薄层，用直尺或特制的木格架划分成若干个小正方形。用小铲子将每一定间隔内的小正方形中的样品全部取出，放在一起混合均匀。其余部分弃去或留作副样保管。此方法适用于少量样品的缩分或缩分至最后选取分析试样时使用。 <3>分样器缩分法
岩石矿物分析样品制备
岩石矿物分析样品制备 一．理论依据 试样制备工作原则就是采用最经济有效的方法，将实验室样品破碎、缩分，制成具有代表性的分析试样。制备的试样应均匀并达到规定要求的粒度，保证整体原始样品的物质组分及其含量不变，同时便于分解。根据不同地质目的、不同矿种、不同测试要求，应采取不同的制样方法，确保试样制备的质量。 要从原始大样中取复具有代表性的分析试样，需要对原始样品进行多次破碎和缩分。缩分目前仍采用最简单的切乔特（qeqo TT）经验公式，即： 2 Kd Q 式中：Q――样品最低可靠重量（kg）； d――样品中最大颗粒直径（mm）； K――根据岩样品特性确定的缩分系数。 d)成正比。样 公式的意义是样品的最低可靠重量（Q）与样品中最大颗粒直径的平方(2 Kd的数量。 品每次缩分后的重量不能小于2 样品的K 值应该由试验确定。它与岩石矿物种类、待测元素的品位和分布均匀程度以及对分析精密度、准确度的要求等因素有关。 K 值的确定试验：通常从最典型的矿石中取一定量的样品，将其破碎至10mm大小的粒径，缩分成8-16个部分（每部分不小于100kg），然后进一步粉碎，并用不同的K值缩分各部分样品，将每一部分最终制成分析试样，并测定每一部分的主要成分含量（多次测定，取平均值），根据测定结果的平均偏差确定最合理的K值。 元素的品位变化愈大、分布愈不均匀、分析精密度要求越高者，则K 值愈大。 通常加工绝大多数矿石，K值在0.1-0.3之间； K=0.05 为均匀和极均匀的样品； K=0.1 为不均匀的样品； K=0.2 极不均匀的样品； K=0.4-0.8 含中粒金（0.2-0.6mm）的金矿石； K=0.8-1.0含粗粒金（＞0.6mm）的金矿石。 各种主要岩石矿物的K 值见表1，各种筛孔直径（d）及不同K 值情况下的Q 值，参见表2。
地理信息是地理数据所蕴含和表达的地理含义
地理信息是地理数据所蕴含和表达的地理含义。 地理数据是与地理环境要素有关的物质的数量、质量、分布特征、联系和规律等的文字、数字、图像的总称。 地理信息的特征： 1、空间特征：地理信息具有空间特 征，属于空间信息，其数据与确切 的空间位置联系在一起，这是地理 信息区别于其他类型信息的显著 标志； 2、属性特征：地理信息具有属性特 征，通常在二维空间的定位基础 上，按专题来表达多为即多层次的 属性信息，这对地理环境中的岩石 圈、水圈、大气圈、生物圈及其内 部复杂的交互作用进行综合性研 究提供了可能性，为地理环境多层 次属性数据的分析提供了方便。 3、时序特征：地理信息具有时序性， 通常按照时间尺度来区分地理信 息。
地理信息系统简称GIS，其定义为：地理信息系统是由计算机硬件、软件和不同的方法组成的系统，该系统设计来支持空间数据的采集、管理、处理、分析、建模和显示，以便于解决复杂的规划和管理问题。 地理信息系统的基本概念： 1、地理信息系统首先是一种计算机 系统，该系统通常又由若干个子系 统构成 2、地理信息系统的操作对象，地理信 息系统的操作对象是地理数据或 称空间数据，地理信息系统以空间 数据作为处理和操作的主要对象， 这是他区别于其他类型信息系统 的主要标志，也是其技术难点之所 在 3、地理信息系统的技术优势，地理信 息系统的优势在于它的空间数据 结构和有效的数据集成、独特的地 理空间分析能力、快速的空间定位 搜索和复杂的空间查询功能、强大
的图形生成和可视化表达手段，以 及地理过程的演化模拟和空间决 策支持功能 4、地理信息系统的相关学科，地理信 息系统虽然是信息技术发展的成 果，但是它与地理学和测绘学由密 切的关系。 地理信息系统的特点及分类： 地理信息系统隶属于信息系统中的一类，属于空间信息系统，它能处理空间定位数据，具有空间分析功能。 按研究范围分：全球系统，区域系统，国家系统 按研究内容分：专题系统和综合系统 按其使用的数据模型分：矢量系统，栅格系统，矢栅混合系统 地理信息系统的基本构成： 系统硬件：数据处理设备，数据输入设备，数据输出设备 系统软件：GIS功能软件，基础支持软件，操作系统软件 空间数据：空间数据，属性数据，时间
地理大数据分析
Big Geospatial Data Analysis: Curriculum Description In this course the students gain knowledge about basic technologies of big data analysis, as well as gain insights into the complex phenomena in the geospatial domain. Topics related to geospatial analysis, complex networks, map generalization and visualization in the big data era will be covered, and in-course discussions and labs. Requirements The course addresses students of the master and PhD programme “Geomatics Engineering”,“GIS and Cartography” and “Planning” at School of Resource and Environmental Sciencesand students ofgeography at Wuhan University. Thesuccessful graduation of the course “Cartography“ at the Department of Cartography andGeoinformation is recommended. Before this course, the students are recommended to read through the reading list to gain a basic background of the course and the line of discussion.Also students are recommended to take with their laptops to the classroom for exercise and labs. Times and location Course duration: 2015/12/21 – 2015/12/30 2.30 – 5.30 pm (daily) Location: School of Resource and Environmental Sciences, 2nd floor, room 220 Programme
基于Excel的地理数据分析多元线性回归分析.docx
基于Excel 的地理数据分析 多元线性回归分析 多元线性回归分析是一元线性回归分析的推广，或者说一元线性回归分析是多元线性回 归分析的特例。掌握了一元线性回归分析，就不能学习多元线性回归分析方法了。利用Excel 进行多元线性回归与一元线性回归的过程大体相似，操作上有些细节方面的微妙差别。不过，对于多元线性回归，统计检验的内容相对复杂。下面以一个简单的实例予以说明。 【例】某省工业产值、农业产值、固定资产投资对运输业产值的影响分析。通过产值的 回归模型，探索影响交通运输业的主要因素。我们想要搞清楚的是，在工业、农业和固定资 产投资等方面，究竟是哪些因素直接影响运输业的发展。数据来源于李一智主编的《经济预 测技术》。原始数据来源不详。 §2.1 多元回归过程 2.1.1 常规分析 在Excel 中，多元线性回归大体上可以分为如下几个步骤实现。 第一步，录入数据。结果如下图所示（图2-1-1）。 第二步，计算过程。比较简单，分为如下若干个步骤。 （1）打开回归对话框。沿着主菜单的“工具（T）”→“数据分析（D）…”路径打开（2）“数据分析”对话框，选择“回归”，然后“确定”，弹出“回归”分析选项框，选项框的各 （3）选项与一元线性回归基本相同（图2-1-2）。具体说明如下。 （4）（2）输入选项。首先，将光标置于“Y值输入区域（Y）”中。从图2-1-1所示的F1单元
（5）格起，至F19止，选中用作因变量全部数据连同标志，这时“Y值输入区域（Y）”的数据区域 （6）中立即出现“$F$1:$F$19”。 然后，将光标置于“X值输入区域（X）”中。从图2-1-1所示的C1单元格起，至E19止， 选中用作自变量全部数据连同标志，这时“X值输入区域（X）”中立即出现“$C$1:$E$19”——当然，也可以直接在“X值输入区域（X）”中手动输入地址为“$C$1:$E$19”的单元格 范围。 注意，与一元线性回归的设置一样，这里数据范围包括数据标志“工业产值x1”、“农业 产值x2”、“固定资产投资x3”和“运输业产值y”。因此，选项框中一定选中“标志”项（图2-1-3）。如果不设“标志”项，则“X值输入区域（X）”的对话框中应为“$C$2:$E$19”，“Y
一种实时地理位置数据分析技术的探索与实现
一种实时地理位置数据分析技术的探索与实现 向华1 (1.重庆数字城市科技有限公司，重庆市 400020) 摘要：随着近年来测绘地理信息应用的拓展和深入，海量实时地理位置数据的处理需求日渐增多。本课题为解决重庆市交巡警总队警车GPS点位实时数据处理需求，提出了一种实时地理位置数据分析技术。通过引入地理围栏、定义地理事件，利用Map-Reduce算法结合空间拓扑特性对数据进行处理，取得良好应用效果，使警务数据统计处理效率得到较大幅度提升。 关键词：地理围栏、地理事件、交通地理信息 Exploration and implementation of a real time location data analysis technology Xiang Hua1 (1.Chongqing Cybercity Sci-tech co.Ltd) Abstract: With the development of geographic information applications in recent years, the demand for real-time location data processing and analysis is increasing. In order to solve the problem of real-time data processing requirements of the GPS points of the police car in Chongqing, this paper presents a real-time location data analysis technique. The geographic fence and the definition of geographic events are introduced. The data are processed by Map-Reduce algorithm and the spatial topological characteristics are obtained. The efficiency of data processing is greatly improved. Key words：Geo-Fencing,Geo-Event,Traffic geographic information