计量地理学考试重点

计量地理学考试重点集团文件版本号：（M928-T898-M248-WU2669-I2896-DQ586-M1988）
考试题型：1.选择题（4道*3‘=12‘）2.填空题（20*1’=20‘，5道）3.判断题（5道*2’=10‘）4.固定搭配（3道，34’，只填序号）
5.简答计算（2简答，2计算，24‘，简答题进行综合分析）
一.1.地理学的发展阶段
地理学在中国战国前后的古希腊、古罗马时代开始萌芽，至今已有2000多年的发展历史。

地理学的发展可划分为三个基本阶段：①古代地理学，以记载地理知识为主体；②近代地理学，对各种地理现象进行条理化归纳，并对它们之间的关系进行解释性描述；③现代地理学，采用定性与定量相结合的方法，规范研究与实证研究并举，解释各种地理现象的内在机制并预测其未来演变。

2. 近代地理学有三种主要学派:①区域学派,代表人物是赫特纳、哈特向。

②人地关系学派，代表人物是洪堡、李特尔、李希霍芬等。

③景观学派，代表人物是施吕特尔等。

3.计量运动的萌芽
德籍旅美地理学家舍弗尔，1953年发表了一篇题为“地理学中的例外论”的文章，抨击了哈特向的地域独特主义观点，即“例外主义”观点。

他认为，地理学应该是解释现象，而不应该是罗列现象。

解释现象必须有法则，应该把地理现象看成是法则的实例。

地理学的目的应该与其他科学有相似之处：都是追求、探索法则的。

舍弗尔等人对区域学派的批评与否定，拉开了现代地理学发展史上的计量运动的帷幕。

4.早期计量运动的三种学派（计量运动主要是由美国地理学家发起的）
①衣阿华的经济派。

代表人物是舍弗尔、麦卡尔蒂。

受杜能、廖什、克里斯泰勒等区位论学者影响很深，极力倡导建立地理学法则，着重探讨经济区位现象间相互内在联系及其组合类型。

②威斯康星的统计派。

代表人物是威弗尔、罗宾逊、东坎和仇佐里，以经典着作《统计地理学》为代表作，主要特征是发展和应用统计分析方法。

③普林斯顿的社会物理学派。

代表人物是司徒瓦特。

该派把物理学原理应用于社会现象的研究之中，发展了理论地理学中的引力模型、位势模型、空间相互作用模式。

5.计量运动中涌现的着名学派、组织和学术刊物
①英国以乔莱、哈格特和哈威(等为代表的剑桥学派；②1964年国际地理学联合会(IGU)设立的地理计量学方法委员会；③1967年英国地理学会设立的地理教学采用模型和计量技术委员会；④1968年日本成立的计量地理学研究委员会，1973年又改称理论、计量地理学委员会；⑤1963年英国出版的《地理学计量资料杂志》和1969年美国出版的《地理分析—国际理论地理学》杂志。

①“反定量化”——反对地理学定量化研究，认为地理现象十分复杂，不能用简单的数学方法来解释，对数学方法采取拒绝和否定态度。

代表人物：史密斯、奥格登等。

②“定量化”——推崇地理学定量化，认为数学方法不仅是一种分析技术，而且能够导出普遍性规律，能够解决地理学传统研究方法所不能解决的理论问题。

代表人物如克里斯塔勒、帮吉、乔莱、哈格特等。

③“非定量化”——认为数学方法只是地理学研究方法之一，只能用来研究地理要素之间的数量关系和地理事物的空间格局，不能用来描述和解释地理规律，不能导出地理学理论，但其观点摇摆不定。

8. 数学方法和GIS的结合：①研究一些复杂的地理问题，需要综合应用多种数学方法，建立一系列具有分析、模拟、仿真、预测、规划、决策、调控等多种功能的众多模型组成的模型系统。

这些模型系统离不开GIS的支持。

②GIS的基本技术及建造空间分析模型需要借助有关的数学方法来实现。

近几年来出现的基于知识的空间决策支持系统（苏理宏等，2000）就是数学方法、人工智能技术与GIS技术在地理学应用研究领域中相互结合的成功典范。

二、1. 地理数据的类型 (举例及分类应用)
（1）空间数据：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：点、线、面、点线面之间的拓扑关系。

三种基本的地理几何实体及其组合
（2）属性数据：用于描述地理实体、地理要素、地理现象、地理事件、地理过程的有关属性特征。

属性数据的类型：1）数量标志数据①间隔尺度数据:以有量纲的数据形式表示测度对象在某种单位(量纲)下的绝对量。

②比例尺度数据:以无量纲的数据形式表示测度对象的相对量。

2）品质标志数据①有序数据:当测度标准不是连续的量，只是表示其顺序关系的数据。

②二元数据:用0、1两个数据表示地理事物、地理现象或地理事件的是非判断问题。

③名义尺度数据:用数字表示地理实体、地理要素、地理现象或地理事件的状态类型。

2.地理数据的基本特征
①数量化、形式化与逻辑化②不确定性③多种时空尺度④多维性
3. 地理数据的渠道来源 :
①观测、测量部门的有关专业数据。

②统计年鉴、统计公报中的有关自然资源及社会经济发展数据。

③有关单位或个人的不定期的典型调查数据、抽样调查数据。

④政府公报、政府文件中的有关数据。

⑤档案、图书等文献资料中的有关数据。

⑥互联网的有关共享数据。

⑦地图图件。

主要包括各种比例尺的地形图、影像地图、专题地图等。

⑧遥感数据。

主要包括各种航空遥感数据和卫星遥感数据。

⑨其它来源的有关数据。

4.统计整理的分组标志、组中距、频数等
例:对于黄土高原西部地区某山区县的人工造林地调查数据,步骤如下: ①以地块面积作为统计分组标志进行分组;②计算各组数据的频数、频
（1）描述地理数据一般水平的指标
1）平均值反映了地理数据一般水平。

2）中位数①对于未分组的地理数据，样本数n为奇数时，中位数是位置排在第(n+1)/2位的数据；样本数n为偶数时，中位数是排在中间位
置的两个数据平均值。

② 分组的地理数据中位数的计算步骤 : 确定
中位数所在的组位置,按公式计算中位数
3）众数:众数就是出现频数最多的那个数
（2）描述地理数据分布的离散程度的指标:
1）极差，指所有数据中最大值与最小值之差
2）离差，指每一个地理数据与平均值的差
3）离差平方和：从总体上衡量一组地理数据与平均值的离散程度
4）方差与标准差，从平均概况衡量一组地理数据与平均值的离散程度。

标准差为方差的平方根
5）变异系数，表示了地理数据的相对变化（波动）程度(计算)
6. 地理数据分布指数及其用途
（1）罗伦次曲线：首先使用累计频率曲线研究工业化的集中化程度。

罗
伦次曲线的上凸程度，就表示农户家庭经营性纯收入的部门集中化程
度。

上凸程度越大，就表示农户家庭经营性纯收入越是集中于某些产业
部门。

（2）集中化指数：描述地理数据分布的集中化程度的指数。

I 越大，就
说明数据分布的集中化程度越高
（3）基尼系数：用于对经济发展、收入分配等均衡（不均衡）状况，进
行定量化的描述。

（4）锡尔系数：锡尔系数越大，就表示收入分配差异
越大；锡尔系数越小，就表示收入分配越均衡。

三、1. 相关分析的任务，是揭示地理要素之间相互关系的密切程度。

而
地理要素之间相互关系密切程度的测定，主要是通过对相关系数的计算
与检验来完成的。

2. 一元线性回归模型 假设有两个地理要素（变量）x 和y ，x 为自变
量，y 为因变量。

则一元线性回归模型的基本结构形式为
式中：a 和b 为待定参数； 为各组观测数据的下标；为随机变量。

记 和 分别为参数a 与b 的拟合值，则 代表x 与y 之间相关关系的拟合直线，称为回归直线； 是y 的估计值，
亦称回归值。

3.时间序列的组合成份 ①长期趋势（T ），是时间序列随时间的变化而逐渐增加或减少的长期变
化之趋势。

②季节变动（S ），是时间序列在一年中或固定时间内，呈现出的固定规
则的变动。

③循环变动（S ），是指沿着趋势线如钟摆般地循环变动，又称景气循环
变动
④不规则变动（R ），是指在时间序列中由于随机因素影响所引起的变动
4. 聚类要素的数据处理
当分类要素的对象确定之后，在进行聚类分析之前，首先要对聚类要素
进行数据处理。

αααε++=bx
a y n ,1,2, =αx
b a y ˆˆˆ+=a ˆb ˆ。