空间分析及其应用简介

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空间分析及其应用简介

地理信息系统应用：第四讲 GIS应用方法-空间分析

3）从侧重发展方向（决策支持）的角度看，空间分析对象是以与决策支持有关的地理目标的空间信息及其形成机理，主要强调相关数学建模及模型的管理与应用。空间分析可理解为在对地理目标进行形态结构定义与分类的基础上，对目标的空间关系和空间行为进行描述，为目标的空间查询和空间相关分析提供参考，进一步为空间决策提供服务的功能体系。该体系主要包括：空间数据挖掘、空间回归分析、空间统计-机理模型、空间运筹模型等。
5）趋势面分析：运用适当的数学方法计算出一个空间曲面，并以此空间曲面去拟合地理要素分布的空间形态，展示其空间分布规律，常用回归分析方法等；
6）空间相互作用分析：主要是定量分析各种“地理流”在不同区域之间“流动”的方向和强度。譬如，运用线性规划方法研究区域内的人口流动问题、产业布局及其优化问题等；
GIS应用从早期的空间数据结构和计算机制图，逐步发展空间分析功能。从基本的分析(“Where”,”What”,”How to”)，发展到高级的分析（所处位置与周围环境关系及其动态模拟，如设施区位选址、自然灾害预测等）。
空间分析正成为GIS应用关注的焦点，起到越来越重要的作用，应用日益广泛。如环境污染监测模拟、城市规划与管理、洪水灾害分析、智能交通指挥系统等。
第四讲 GIS应用方法-析的概念，从不同的角度理解有不同的定义方式。 1）从侧重于空间实体的图形与属性交互查询角度看，空间分析是以地理目标的空间关系为分析对象，从中获取派生的信息和新的知识。包括以下内容：拓扑空间查询、缓冲区分析、叠置分析、空间集合分析和地学分析。 2）从侧重于空间信息的提取及其传输角度看，空间分析是以地理目标的位置和形态特征为分析对象，目的在于提取和传输空间信息的空间数据分析技术。空间信息包括位置、分布、统计、关系、关联、趋势和运动，对应的空间分析内容包括空间位置分析、分布分析、形态分析、关系分析和相关分析等。

状态空间分析法的特点及其应用

状态空间分析法的主要特点及其应用1.引言60年代以前，研究自动控制系统的传统方法主要使用传递函数作为系统的数学描述，研究对象是 SISO 系统，这样建立起来的理论就是现在所说的“古典控制理论”。

随着宇航和生产技术的发展及电子计算机的出现，控制系统日渐复杂（MIMO ，时变，不确定，耦合，大规模），传统的研究方法难以适应新的形势。

在 50s'后期，Bellman 等人提议使用状态变量法，即状态空间法来描述系统，时至今日，这种方法已成为现代控制理论的基本模型和数学工具。

所谓状态空间是指以状态变量n 21X X X ，为轴所构成的n 维向量空间。

这样，系统的任意状态都可以用状态空间中的一个点表示。

利用状态空间的观点分析系统的方法称为状态空间法，状态空间法的实质不过是将系统的运动方程写成一阶微分方程组，这在力学和电工上早已使用，并非什么新方法，但用来研究控制系统时具有如下优点。

1、适用面广：适用于 MIMO 、时变、非线性、随机、采样等各种各样的系统，而经典法主要适用于线性定常的 SISO 系统。

2、简化描述，便于计算机处理：可将一阶微分方程组写成向量矩阵方程，因而简化数学符号，方便推导，并很适合于计算机的处理，而古典法是拉氏变换法，用计算机不太好处理。

3、内部描述：不仅清楚表明 I-O 关系，还精确揭示了系统内部有关变量及初始条件同输出的关系。

4、有助于采用现代化的控制方法：如自适应控制、最优控制等。

上述优点便使现代控制理论获得了广泛应用，尤其在空间技术方面还有极大成功。

状态空间法的缺点:1、不直观，几何、物理意义不明显：不象经典法那样，能用 Bode 图及根轨迹进行直观的描述。

对于简单问题，显得有点烦琐。

2、对数学模型要求很高：而实际中往往难以获得高精度的模型，这妨碍了它的推广和应用。

2.状态空间分析法在部分系统中的应用2.1状态空间分析法在PWM 系统中的应用状态空间分析法不仅适用于时变系统（例如PWM 系统），而且可以将其简化，同时便于计算机处理。

空间分析综合应用

转换矢量，加面积字段，更新面积值，平方米和亩转换，15/10000,最后查询50-80亩的数据
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2、化工厂选址-北京大兴区某地
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1. 为了交通方便，距离公路400米以内 2. 为了防止污染应在距离河流100米以外 3. 可以建在林地、或未利用地上 4. 选址面积3-5公顷已知条件： 1. 道路：roads.e00 2. 水系：water.shp 3. 图斑图：dltb和code代码表，坐标系统西安80
在ArcToolbox中可以进行空间数据格式的转换，拓扑处理，可以合并、剪贴、分割图幅，以及使用各种高级的空间分析工具等。
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1、度假山庄选址
1.面积为50-80亩 2.不能选在有耕地、园地内 3.坡度小于15度，高程在以下1930 4.距离水源地在300米以内已知的数据如下： 1.等高线图 CONTOUR 2.土地利用图 parcel 3.水系图 water
② 矢量和栅格不能叠加：都转换矢量，或则栅格，栅格使用 and（&），矢量叠加使用Intersect，
栅格叠加的精度决定CellSize，
③ 矢量转栅格，是根据一个字段值，所以根据自己的更新字段的值，栅格转矢量，要根据自己的需要进行重分类
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最后转换矢量，求结果
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距离水源地在300米以内方法二
1. Feature->Raster 2. 距离工具 3. 栅格计算器
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求交集
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统计学中的空间数据分析及其应用

统计学中的空间数据分析及其应用统计学是一门研究数据收集、分析、解释和推断的学科，而空间数据分析则是统计学中的一个重要分支。

空间数据分析涉及到地理位置和空间关系对数据的影响和变化的研究，它帮助我们理解和解释数据在空间上的分布和变化规律。

本文将探讨统计学中的空间数据分析方法及其应用。

一、空间数据分析的基本概念空间数据分析是一种以地理位置为基础的数据分析方法。

在空间数据分析中，我们将数据与地理坐标相关联，通过空间统计方法来探索数据的空间分布特征和空间关联性。

空间数据分析的基本概念包括空间自相关、点模式分析、空间插值和空间回归等。

空间自相关是指数据在空间上的相似性或相关性。

通过计算数据点之间的空间距离和属性相似性，我们可以判断数据是否存在空间自相关。

点模式分析是研究数据点在空间上的分布模式，例如聚集、随机或均匀分布。

空间插值是通过已知数据点的值来推断未知位置的值。

空间回归则是通过考虑空间位置因素来解释数据的变化。

二、空间数据分析的方法1. 空间统计方法空间统计方法是空间数据分析的核心工具之一。

其中最常用的方法是空间自相关分析和地理加权回归分析。

空间自相关分析可以帮助我们确定数据的空间分布模式。

其中最常用的指标是Moran's I指数，它可以衡量数据点之间的空间相关性。

通过计算Moran's I值，我们可以判断数据是聚集、随机还是分散分布。

地理加权回归分析是一种考虑空间位置因素的回归分析方法。

它通过引入空间权重矩阵来考虑数据点之间的空间关系。

地理加权回归分析可以帮助我们解释数据的空间变化，并提供更准确的预测结果。

2. 空间插值方法空间插值是一种通过已知数据点的值来推断未知位置的值的方法。

最常用的空间插值方法包括反距离加权插值、克里金插值和径向基函数插值。

反距离加权插值是一种简单而常用的插值方法。

它根据未知位置与已知位置之间的距离来赋予不同的权重，然后通过加权平均来估计未知位置的值。

克里金插值是一种基于空间自相关的插值方法。

GIS空间分析的功能和广泛应用

一、GIS空间分析的功能前面已经介绍过GIS，大家已经知道空间分析就是对分析空间数据有关技术的统称。

所以我们根据作用的数据性质不同，可以经空间分析分为：1、空间图形数据的拓扑运算；2、非空间属性数据运算；3、空间和非空间数据的联合运算。

空间分析赖以进行的基础是仰仗于地理空间数据库，其运用的手段包括各种几何的逻辑运算、数理统计分析，代数运算等数学手段，最终的目的是解决人们所涉及到地理空间的实际问题，提取和传输地理空间信息，特别是隐含信息，以辅助决策。

GIS中可以实现空间分析的基本功能，包括空间查询与量算，叠加分析、缓冲区分析、网络分析等，并描述了相关的算法，以及其中的计算公式。

1、叠加分析叠加分析至少要使用到同一区域，具有相同坐标系统的两个图层。

所谓叠加分析，就是将包含感兴趣的空间要素对象的多个数据层进行叠加，产生一个新要素图层。

该图层综合了原来多层实体要素所具有的属性特征。

叠加分析的目标是分析在空间位置上有一定关联的空间对象的空间特征和专题属性之间的相互关系。

多层数据的叠加分析，不仅仅产生了新的空间对象的空间特征和专题属性之间的相互关系，能够发现多层数据间的相互差异、联系和变换等特征。

根据GIS数据结构的不同，将GIS叠加分析分为基于矢量数据的叠加分析和基于栅格数据的叠加分析。

在GIS的矢量数据结构中，地理孔吉对象由点、线、面等要素来表示，所以基于矢量数据的叠加分析又可以分为点与多边形的叠加分析、线与多边形的叠加分析和多边形间的叠加分析三大类。

点与多边形的叠加，就是研究某一矢量数据层中的点要素位于另外一个矢量数据层中的哪个多边形内，这呀就可以根据点与多边形的空间关系，确定给点要素添加哪些属性特征。

线与多边形叠加，就是研究矢量数据层中的线要素与其他数据层中的多边形要素之间的关系，进而判定线要素与多边形的相离、相交、包含等空间关心。

多边形的叠加，就是要研究两个或多个多边形矢量数据层的叠加操作，生成一个新的多边形数据层。

VLBI空间大地测量技术原理简介与技术应用

VLBI空间大地测量技术原理简介与技术应用摘要：深长基线干涉测量(VLBI)是重要的空间大地测量技术，本文主要简要介绍了VLBI的大地测量原理，以及VLBI在大地测量方面的一些应用。

关键词：VLBI1.前言空间大地测量在近20多年中获得了长足的发展，以VLBI、SLR、GPS、LLRDORIS 等为主要标志的空间测量技术大大推动了大地测量学的发展，也大大富了大地测量学，特别是空间大地测量学的研究内容。

这些手段的应用将大加强大地测量控制网的强度和可靠性，尤其是在大尺度范围内，可大大改善度系统误差和其它系统误差的积累。

VLBI极高的相对精度和分辨率，大大提高了如大地测量定位、参考框架的连接、地球自转和极移监测、估计地壳运动和绘制河外射电源图像等许多任务的精度水平。

2. VLBI大地测量原理甚长基线干涉测量(Very Long Baseline Interferometry，VLBI )是本世纪六十年代末发展起来的一种全新的空间大地测量技术，它通过测定来自河外射电源的信号在两个接收天线之间的传播延时来精确求定地面点间的相对位置。

VLBI 测量的几何原理如下图所示：图2-1 VLBI几何原理图射电源辐射出的电磁波通过地球大气到达地面，由基线两端的天线接收。

由于地球自转，电磁波的波前到达两个天线的几何程差(除以光速就是时间延迟差)是不断改变的。

两路信号相关的结果就得到干涉条纹。

天线输出的信号进行低噪声高频放大后，经变频相继转换为中频信号和视频信号。

由于两天线到某一射电源的距离不同，有一路程差L ，则射电信号的同一波前到达两天线的时间也不相同，有一时间延迟g τ根据图2-1的几何关系：gC L τ⋅=（1）其中C 为真空中的光速。

若设_B 为天线1到天线2的基线矢量，K 为被观测的射电源方向的单位矢量，则有：⎪⎭⎫ ⎝⎛⋅-=-K B C g 1τ（2）其对时间的倒数即为延迟率：⎪⎭⎫ ⎝⎛⋅∂∂-=-K B t C g 1.τ（3）式(2)就是VLBI 从纯几何关系出发推出的时间延迟(几何延迟)。

经济学时间概念及经济时空分析

经济学时间概念及经济时空分析【摘要】本文探讨了经济学中关于时间概念和时空分析的重要性和应用。

首先介绍了时间在经济学中的重要性，随后阐述了经济学中的时间概念，包括短期和长期经济分析。

接着探讨了时空分析在经济学中的应用及其方法与工具，以及一些实践案例。

结尾部分讨论了时间与空间的交互关系对经济发展的影响，时空分析对经济决策的重要性，同时展望了时空分析在经济学中的发展方向。

通过本文的阐述，读者将更深入地了解经济学中时间概念和时空分析的重要性，以及其对经济发展和决策的影响。

【关键词】经济学，时间概念，时空分析，经济发展，决策，交互关系，影响，方法与工具，实践案例，发展方向1. 引言1.1 经济学时间概念及经济时空分析简介经济学时间概念及经济时空分析是经济学领域中的重要研究内容，它们涉及到时间和空间在经济活动中的作用和影响。

时间在经济学中扮演着重要的角色，因为经济活动往往是随着时间的推移而发展和变化的。

经济学中的时间概念涵盖了许多方面，包括时间的价值、时间成本、时间偏好等，这些概念对于理解经济活动的特点和规律具有重要意义。

时空分析是一种重要的经济学分析方法，通过对经济活动在不同空间和时间尺度上的分布和变化进行研究，可以更好地理解和解释经济现象。

时空分析方法和工具的应用，可以帮助决策者更准确地把握经济发展的趋势和规律，进而制定更科学合理的经济政策和规划。

时空分析的实践案例丰富多样，涵盖了各个领域的经济活动，对于推动经济社会的可持续发展具有重要意义。

在我们将讨论时间与空间的交互关系对经济发展的影响，时空分析对经济决策的重要性，以及展望经济学中时空分析的发展方向。

通过对经济学时间概念及经济时空分析的深入研究和探讨，我们将更好地理解和把握经济活动的规律和特点，为经济发展提供更为有效的指导和支持。

2. 正文2.1 时间在经济学中的重要性时间在经济学中扮演着至关重要的角色，它是经济活动的基本单位，是衡量经济效率和效益的重要标准。

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¾ 在GIs的应用中，各个领域面临的共同问题是在日益丰富的数据环境中，提供
怎样的分析技术来挖掘数据中的规律、提取地理知识促进管理创新和科学决策，是空间分析应当解决和回答的问题。
¾ 发展空间数据分析方法无论是对于地理学的发展还是GIs技术的深人应用都具
有重要的意义。
空间分析概念
空间分析是目的在于提取和传输空间信息。其本质特征包括： ①探测空间数据中的模式； ②研究空间数据间的关系并建立相应的空间数据模型； ③提高适合于所有观察模式处理过程的理解； ④改进发生地理空间事件的预测能力和控制能力。
根据两组多边形边界的交点来建立具有多重属性的多边形或进行多边形范围内的属性特性的统计分析。
¾基金资助项目：
¾国家高技术研究发展计划项目--异源时空数据中复杂关
联规则挖掘研究（2008AA12Z201）；
徐爱萍 2010-11-6
目录
¾1 空间分析概述 ¾2. ArcGIS 9空间分析模块和功能 ¾3 空间分析的基本内容
z 3.1 栅格数据分析 z 3.2 矢量数据分析 z 3.3 三维空间分析 z 3.4 空间统计分析
点特征的栅格数据表示
线数据是以段线形式出现的要素，如路、河流、或电力线。线是没有面积的。
在栅格数据中，线可用一串连接的单元表示。类似点数据，其表示精度将随着数据的尺度和栅格数据集的精度的改变而改变。
线特征的栅格数据表示
面数据用于描绘多边形形状的一系列连续单元。多边形要素包括建筑物、池塘、土壤、森林、沼泽和田野。
包含分析
（2）矢量数据缓冲区分析
缓冲区分析示意图
缓冲区分析是根据数据库的点、线、面实体，自动建立其周围一定宽度范围内的缓冲区域多边形实体，从而实现空间数据在水平方向得以扩展的信息分析方法。
（3）矢量数据叠置分析
多边形叠置分析是指同一地区、同一比例尺的两组或两组以上的多边形要素的数据文件进行叠置。
方法，是所有空间分析过程中的一个重要步骤，特
别是对于规模庞大的数据集，通过将数据图形化或
地图化的探索性分析技术，研究数据中潜在的模式、
异常等，为后续的分析做准备。
¾ 3)空间统计分析 ¾ 空间统计分析的目的是分析空间数据采样的合理
性，找出某种属性分布的整体特征和趋势，了解其中的规律，以便科学的对其进行分析和预测。
¾
2 ArcGIS 空间分析模块和功能
ArcGIS 功能强大、应用领域非常广泛，在社会公共安全与应急服务、国土资源管理、遥感、智能交通系统建设、水利、电力、石油、国防、公共医疗卫生、电信等方面和领域都有深入的应用。
强大的空间分析功能是ArcGIS的特点与核心之一。ArcGIS的空间分析模块（ArcGIS Spatial Analyst）功能的实现主要是基于栅格数据进行的，其可以完成常用的数据转换、分析、统计、分类和显示等功能。
ArcGIS9的空间分析功能主要包括于空间分析模块、3D分析模块、地统计分析模块、网络分析模块、跟踪分析模块等之中，如图所示。对于空间分析功能的实现，各模块具有各自的特点和优势。
含有空间分析功能的模块
空间分析模块3D分析模块源自地统计网络分模块析模块
跟踪分析模块
……
ArcGIS9功能模块结构图
¾ 1)空间数据操作 ¾ 一般包括缓冲区分析，包含分析，相交分析，叠加分析，距离、
面积、路径计算，以及基于空间关系的空间查询等简单的数据分析功能。GIS的空间分析操作主要基于地理对象的几何特征，对于属性描述则主要表现在可视化的制图方面。
¾ 2)空间数据分析
¾ 一般指对空间数据的描述性和探索性分析技术和
3 空间分析的基本原理与方法及应用
3.1 栅格数据的分析
栅格数据在数据处理与分析中通常使用线性代数的二维数字矩阵分析法作为数据分析的数学基础。
点要素用栅格的最小基元单元。单元是有面积大小的，单元越小则面积越小，则越接近所代表的点要素。带面积的点的精度为加减半个单元大小。这是用基于单元的系统来工作必须付出的代价。
zARC/INFO：线段——弧段，与两端点连接（始节点、终结点）
¾面要素的数据结构：
z多边形/弧段清单表示多边
形和弧段之间的关系
（1）矢量数据包含分析
包含分析确定矢量点、线、面要素之间是否存在在空间位置上的联系，是在GIS中实现图形－属性对位检索的前提条件与基本的分析方法。例如，在计算机屏幕上利用鼠标点击对应的点状、线状或面状图形，查询其对应的属性信息, 需要利用矢量数据的包含分析与数据处理方法。
拓扑关系
z空间要素之间的空间关系 z拓扑常被解释为通过图论这一数学分
支，用图表或图形研究几何对象排列及其相互关系。 z矢量数据模型：用有向图建立点、线对象之间的邻接和关联关系
带拓扑关系的矢量数据模型
z点要素直接用标识码和坐标对进行编码
点要素的数据结构
(0,0)
点的清单
x, y
线要素的数据结构：
适宜区分析
¾ 重分类后，各个数据集都统一到相同的等级体系内，且每个数据
集中那些被认为比较适宜性的属性都被赋以比较高的值，现在开始给四种因素赋以不同的权重，然后合并数据集以找出最适宜的位置。
¾ 对各个重分类后数据集的合并计算，最终适宜性数据集的加权计
算公式为：
¾Suit(最终适宜性）= reclassdisr（娱乐场所）* 0.5 + reclassdiss
栅格数据分析应用举例---学校选址
合理的学校空间位置布局，有利于学生的上课与生活。学校的选址问题需要考虑地
理位置、学生娱乐场所配套、与现有学校的距离间隔等因素，从总体上把握这些因
素能够确定出适宜性比较好的学校选址区。
1. 数据：
(1) Landuse（土地利用图）；
(2) dem（地面高程图）；
(3) rec_sites（娱乐场所分布图）；(4) school（现有学校分布图）。
图6.4 追踪分析示意图
（4）栅格数据的窗口分析
矩形窗口
圆形窗口
环形窗口
扇形窗口
窗口分析是指对于栅格数据系统中的一个、多个栅格点或全部数据，开辟一个有固定分析半径的分析窗口，并在该窗口内进行诸如极值、均值等一系列统计计算，或与其它层面的信息进行必要的复合分析，从而实现栅格数据有效的水平方向扩展分析。
2. 要求
（1）新学校应位于地势较平坦处；
（2）新学校的建立应结合现有土地利用类型综合考虑，选择成本不高的区域；
（3）新学校应该与现有娱乐设施相配套，学校距离这些设施愈远愈好；
（4）新学校应避开现有学校，合理分布。
(5) 各数据层权重比为：距离娱乐设施占0.5，距离学校占0.25，土地利用类型和
¾ 空间分析可以直接用软件来实现，如ArcGIS的空间分析模块，
Geoda软件、R语言等。用户可以利用这些软件提供的二次开发功能、提供的组件进行二次开发，根据用户的需求定制开发满足用
户的软件。
¾ 利用空间分析可以完成许多任务，比如： ¾ （1）寻找合适的位置； ¾ （2）计算从一个点到另外一个点的费用，从而识别出最佳路径； ¾ （3）预测火灾风险； ¾ （4）分析交通通道； ¾ （5）确定污染级别； ¾ （6）这些人口统计分析； ¾ （7）执行风险评估；
高程图学校分布图
四个栅格数据叠加在一起
计算高程的坡度高程的坡度重分类
计算娱乐场所的直线距离
娱乐场所的直线距离重分类
¾考虑到新学校距离娱乐场所比较远时适宜性好，采用等
间距分级分为10 级，距离娱乐场所最远适宜性最高，赋值10；距离最近的地方赋值1。
计算学校的直线距离
学校所的直线距离重分类
（现有学校）* 0.25 +reclassland（土地利用数据）* 0.125 + reclassslope（坡度数据）* 0.125
¾ 得到最终适宜性数据集，适宜性较高区域（深色部分）为推荐学
校选址区域。
¾将土地利用的栅格数据转换为.shp格式的矢量
数据，并叠加上高程阴影图，加上标注，如图所示。
¾ 20世纪60年代诞生的地理信息系统(GIS)技术是空间信息采集、管理、分析
和表示的工具或技术，地理学理论、知识、分析方法等随着GIS技术的广泛应用而得到重视和发展。
¾ 目前GIs技术的应用已经覆盖了城市管理与规划、生态环境管理和规划、交通
规划、森林管理、应急服务、自然风险分析、市场分析、物流管理、公安司法等诸多领域。
多边形特征的栅格数据表示
（1）栅格数据的聚类、聚合分析
栅格数据的聚类是根据设定的聚类条件对原有数据系统进行有选择的信息提取而建立新的栅格数据系统的方法。下图是提取要素“2”的聚类结果。
图6.1 聚类分析
栅格数据的聚合分析是指根据空间分辨力和分类表，进行数据类型的合并或转换以实现空间地域的兼并。如给定聚合的标准为1、2类合并为b，3、4类合并为a，则聚合后形成的栅格数据系统如图所示
素．考虑到空间目标兼有几何数据和属性数据的描述，因此必须联合几何数据和属性数据进行分析。
¾ 不同的空间数据类型具有各具特色的空间分析
方法，GIS空间数据可以划分为矢量数据、栅格数据、三维数据、属性数据等数据类型，相应地，有矢量数据空间分析方法、栅格数据空间分析方法、三维数据空间分析和属性数据空间分析方法等。
地势位置因素各占0.125。
¾3. 实现流程图 ¾首先利用现有学校数据集、现有娱乐场所数据
集和高程数据派生出坡度数据以及到现有学校、娱乐场所距离数据集。然后重分类数据集到相同的等级范围，再按照上述数据集在学校选址中的影响率赋权重值，最后合并这些数据即可创建显示新学校适宜位置分布的地图。