人与地理空间信息的交互模式
人工智能与地理信息技术的融合研究
人工智能与地理信息技术的融合研究引言：人工智能（Artificial Intelligence, AI）和地理信息技术（Geographic Information Technology, GIT）是在不同领域中各自发展的重要技术。
然而，随着科技的不断进步，这两个领域之间的交叉融合开始吸引越来越多的关注。
人工智能的优势在于其能够处理大规模的数据并进行复杂的计算和推理。
而地理信息技术具备采集、存储、管理、分析和可视化地理空间信息的能力。
将这两个技术领域进行有机的融合，可以为各行各业带来巨大的创新和发展机遇。
人工智能在地理信息技术中的应用：1. 地理空间数据分析：地理信息技术中的空间数据分析一直是一个重要的研究领域。
人工智能的引入可以提高地理空间数据的处理效率和准确性。
通过人工智能算法，可以对大规模的地理空间数据进行分类、聚类、回归等操作，从而帮助用户发现隐藏在数据背后的模式和关联。
2. 地图制作与更新：地理信息技术中的地图制作和更新是一个耗时且需大量人力的过程。
利用人工智能的技术，可以通过分析大量的卫星遥感数据，自动生成地图，并且及时更新地图信息。
这样可以显著提高地图制作的效率，同时确保地图的准确性。
3. 智能导航系统：人工智能和地理信息技术的结合在智能导航系统中具有重要意义。
借助人工智能的自然语言处理技术和地理信息技术的位置定位能力，智能导航系统可以为用户提供更加智能化的导航和路线规划服务。
使用者可以通过语音交互或输入目的地信息，系统会结合地理信息技术中的路网数据和实时交通数据，利用人工智能算法为用户提供最优的导航方案。
4. 土地利用规划：人工智能可以利用地理信息技术提供的土地利用数据，在考虑到各种因素的前提下，为城市规划师和决策者提供智能的土地利用规划建议。
通过分析地理信息中的人口分布、交通状况、土地质量等数据，人工智能可以帮助决策者进行决策分析，并提出优化城市土地利用的建议。
地理信息技术在人工智能中的应用：1. 地理环境感知：地理信息技术提供了大量的环境数据，例如地理空间数据、遥感数据、地球观测数据等。
数字技术在地理教育中的空间信息应用
数字技术在地理教育中的空间信息应用在当今数字化时代，数字技术的迅速发展为教育领域带来了前所未有的变革，地理教育也不例外。
地理学科本身具有极强的空间属性，对于空间信息的理解和应用至关重要。
数字技术的融入，为地理教育中的空间信息呈现和学生的学习体验注入了新的活力。
一、数字技术在地理教育中的重要性地理教育旨在帮助学生理解地球的自然和人文环境，以及它们之间的相互关系。
空间信息是地理知识的核心组成部分，包括地理位置、地形地貌、气候分布、人口密度等。
传统的教学方法往往依赖于地图、图表和文字描述，这些方式在一定程度上限制了学生对空间信息的直观感受和深入理解。
数字技术的出现打破了这些限制。
它能够以更加生动、直观和交互的方式呈现空间信息，激发学生的学习兴趣和主动性。
例如，通过虚拟现实（VR）和增强现实（AR）技术，学生可以仿佛身临其境般地探索地理环境，感受不同地区的自然风光和人文景观。
这种沉浸式的学习体验有助于学生更好地理解地理现象和空间关系。
二、常见的数字技术及其在地理教育中的应用1、地理信息系统（GIS）GIS 是一种专门用于处理地理空间数据的技术系统。
在地理教育中，教师可以利用 GIS 软件创建地图、分析地理数据，并将复杂的地理信息以直观的方式展示给学生。
学生也可以通过使用 GIS 工具，进行地理数据的收集、整理和分析，培养他们的实践能力和空间思维。
例如，在学习城市规划时，学生可以利用 GIS 分析不同区域的人口密度、土地利用类型和交通流量等数据，从而提出合理的城市发展规划方案。
2、卫星遥感技术卫星遥感能够获取大范围的地表信息，包括土地覆盖、植被变化、水体分布等。
在地理教育中，教师可以通过展示卫星遥感图像，让学生观察和分析地球表面的变化。
比如，在学习气候变化时，可以展示不同年份的遥感图像，让学生观察冰川的退缩、森林的减少等现象，从而直观地感受气候变化的影响。
3、数字地图和在线地图平台数字地图相较于传统纸质地图，具有更新及时、功能丰富的优势。
空间分析方法
空间分析方法空间分析方法是地理信息系统（GIS）中的重要组成部分，它通过对地理空间数据的处理和分析，帮助人们更好地理解和解释地理现象。
在空间分析中，我们常常需要考虑的问题包括空间关联、空间分布、空间模式、空间交互等，而为了解决这些问题，我们需要运用一系列的空间分析方法。
首先，空间分析方法中常用的一种是空间关联分析。
空间关联分析主要用于研究地理现象之间的空间关系，包括空间自相关、空间异质性等。
通过空间关联分析，我们可以发现地理现象之间的空间联系，比如城市的发展与周边环境的关系，不同地区的经济发展水平之间的关联等。
在实际应用中，我们可以通过计算空间自相关指标来评估地理现象的空间相关性，从而为决策提供科学依据。
其次，空间分布分析是空间分析方法中的另一个重要内容。
空间分布分析主要用于研究地理现象在空间上的分布特征，包括集聚程度、分散程度等。
通过空间分布分析，我们可以了解地理现象在空间上的分布规律，比如人口分布的集聚程度、资源分布的均衡性等。
在实际应用中，我们可以通过密度分析、核密度分析等方法来揭示地理现象的空间分布特征，为城市规划、资源配置等提供参考依据。
另外，空间模式分析也是空间分析方法中的重要内容之一。
空间模式分析主要用于研究地理现象在空间上的规律性和变化性，包括聚集模式、离散模式等。
通过空间模式分析，我们可以揭示地理现象的空间分布规律，比如城市用地的空间结构、交通网络的空间布局等。
在实际应用中，我们可以通过空间聚类分析、空间插值分析等方法来识别地理现象的空间模式，为城市规划、环境保护等提供决策支持。
最后，空间交互分析也是空间分析方法中的重要内容之一。
空间交互分析主要用于研究地理现象之间的相互作用关系，包括空间接近性、空间连接性等。
通过空间交互分析，我们可以了解地理现象之间的空间关联程度，比如城市之间的联系、地区之间的交互等。
在实际应用中，我们可以通过网络分析、路径分析等方法来研究地理现象之间的空间交互关系，为交通规划、区域协调等提供决策支持。
空间分析的原理与方法
空间分析的原理与方法
空间分析是一种通过对地球表面空间数据进行加工、分析和可视化的方法来揭示人类空间活动规律、发现空间特征和提供决策支持的过程。
其基本原理是以地球表面上的空间数据为依据，通过数据处理、分析和可视化技术，识别并提炼空间模式及特征，进而对空间关系、空间结构和发展趋势进行研究。
空间分析的方法包括以下几种：
1. 空间统计分析：基于地理信息系统，统计分析地理现象在空间分布的规律和特征。
2. 空间交互模型：通过空间关系模型、地理网络模型等方法，研究地理空间要素之间的相互作用和影响。
3. 空间模拟：通过建立模型，模拟真实的空间过程和变化情况，并探索空间过程的动力学规律和机理。
4. 空间数据挖掘：基于数据挖掘技术和机器学习算法，从海量的空间数据中挖掘出规律、趋势、关联和特征。
5. 空间可视化：采用图像处理技术，将空间数据转化为视觉表现形式，使人们能够更直观地理解和认知地理现象和空间模式。
通过以上方法，空间分析能够有效地描述和解释地理现象和空间模式的规律与特征，为决策和规划提供科学支持和可视化工具。
如何进行地理数据的可视化与交互分析
如何进行地理数据的可视化与交互分析地理数据的可视化与交互分析意味着将大量的地理数据转化为易于理解和解释的图像，并通过交互手段提供更深入的分析和洞察。
随着技术的不断进步，地理数据的可视化与交互分析已成为地理科学、城市规划、应急响应等领域的重要工具。
本文将介绍如何进行地理数据的可视化与交互分析。
首先，地理数据的可视化是将地理信息以地图等形式展示出来，直观地呈现出空间分布和相关信息。
绘制地图时，选择合适的投影方式、符号和颜色编码是关键。
例如，使用等面积投影可以避免地图中心区域相对于边缘产生过大的变形；采用色彩渐变和分类符号可以帮助用户快速识别和比较具有不同属性的地理要素。
其次，地理数据的交互分析是通过用户与地图之间的交互来发现隐藏在数据背后的规律和关系。
为实现交互分析，可以通过设计交互式工具和功能来实现用户与地图的互动。
例如，可以提供放大、缩小、平移地图的功能，以及选择和过滤地理要素的能力。
通过这些功能，用户可以根据自己的需求，对地图上的数据进行筛选、聚焦和比较，从而更好地理解和分析地理现象。
在地理数据的可视化与交互分析中，还可以应用一些高级技术和工具来提高效率和质量。
例如，地理信息系统（GIS）和数据可视化软件可以帮助用户集成和处理大量地理数据，并提供丰富的交互和分析功能。
通过这些工具，用户可以将不同的地理数据叠加在一起，进行空间查询和统计分析，从而深入理解地理现象的复杂性和多样性。
此外，地理数据的可视化与交互分析还可以结合其他技术和数据源，以获取更全面和准确的信息。
例如，可以结合卫星遥感数据、地理信息数据库和社交媒体数据等多种数据来源，进行多尺度和多维度的地理分析。
通过这种方式，可以更好地理解地理现象的背后机制和影响因素，并做出更科学、有效的决策。
最后，地理数据的可视化与交互分析需要注意一些技术和方法的选择和应用。
首先，选择合适的地理数据模型和空间分析方法是基础。
例如，对于点状数据可以采用点密度分析、热力图等方法来揭示其空间分布规律；对于线状和面状数据可以采用缓冲区分析、图层叠加等方法来研究其相互作用和关联性。
地理信息系统 第二章 从现实世界到比特世界
我们借助于外感官（我们意识的一种性质）表象给我们自己外面的对象，这些对象毫无例外的在空间里面。
这些对象的形状、大小、以及它们相互间的关系是在空间里被规定的或能够在空间里被规定的。
空间不是一个从外部经验得来的经验概念。
因为为使着某种感觉与我以外的某些东西发生关系，以及同样地为着我能把那些感觉表象为互相在外、互相靠近，从而不只是彼此不同，并且是在不同的地方，这样就一定要以空间观念为前提。
康德第二章从现实世界到比特世界导读：本章从空间认知的角度讲述了对现实世界进行抽象的过程。
空间认知属于行为地理学的范畴，它研究个体如何对现实世界进行认知，并在意识中编码的过程。
在认识的基础上进行逐步抽象，最后得到数字化的空间数据，这正是OpenGIS九层抽象模型前五层所描述的内容。
最后是空间数据库模型，进一步强调了该抽象过程。
本章的内容有助于加深对空间数据和空间信息的理解。
从现实世界到人的概念世界，再到数字世界，最后通过用户改造自然的活动反馈到现实世界，这中间三个阶段对应着地球信息科学的三个研究领域，即地理认知模型的研究、地理概念计算方法的研究以及地理信息与社会的研究。
如图2-1所示。
图2-1：地理信息流与地理信息科学三个领域1．对现实世界的地理认知地理环境是复杂多样的，要正确地认识、掌握与应用这种广泛而复杂的信息，需要进行去粗取精、去伪存真的加工，这就要求对地理环境进行科学的认识。
对于复杂对象的认识是一个从感性认识到理性认识的一个抽象过程。
对于同一客观世界，不同社会部门或学科领域的人群，往往在所关心的问题、研究的对象等方面存在着差异，这就会产生不同的环境映象。
1．1认知的含义认知属于心理学的范畴。
认知理论早在70年代就被引入地图学，并用“刺激——反应”的关系模式来研究用图者在读图时的心理——物理反应。
始于90年代的地图制图可视化研究也应用了认知概念，使“刺激——反应”模式的研究向纵深推进了一步，地图制图可视化的实质是探讨地图信息传输过程中人对空间客体的认识。
地理信息技术专业中的空间分析方法介绍
地理信息技术专业中的空间分析方法介绍地理信息技术作为一门关注地球空间信息的学科，涉及诸多领域的空间数据处理和分析。
空间分析是地理信息技术中一个重要的工具，它通过对地理现象的空间关系进行量化和分析，帮助人们深入理解地理现象的规律和特点。
这篇文章将介绍地理信息技术专业中常用的空间分析方法。
一、地理空间分析方法1. 空间查询空间查询是地理信息系统中最基础的空间分析方法之一。
它通过设定特定的查询条件，从地理空间数据库中检索特定的地理对象。
常用的空间查询包括点查询、线查询、面查询等。
例如，当我们需要查询某一地区的医院分布情况时，可以通过空间查询筛选出该地区范围内的医院数据。
2. 空间统计空间统计是地理信息技术中常用的分析方法之一。
它通过对地理空间数据的统计分析，揭示其分布的规律和趋势。
常用的空间统计方法包括核密度估计、泰森多边形分析等。
例如，核密度估计可以用于分析某一地区的人口密度分布情况，从而为城市规划提供参考依据。
3. 空间插值空间插值是一种根据有限的采样数据，估计未知位置上的属性值的方法。
它通过对已知采样点之间的关系进行推断，填补未知位置上的数据缺失。
常用的空间插值方法包括反距离加权插值、克里金插值等。
例如，根据已知地震台站的测量数据，可以通过空间插值方法推断其他地区的地震活动情况。
4. 空间交互分析空间交互分析是一种基于地理空间关系的分析方法，用于研究不同空间对象之间的相互作用和影响。
常用的空间交互分析方法包括缓冲区分析、最近邻分析等。
例如，缓冲区分析可以用于分析某一工厂周围的环境污染范围，进而评估其对周围居民的影响程度。
5. 空间模型空间模型是一种通过数学模型对地理现象进行描述和分析的方法。
它基于地理空间对象的属性和拓扑关系，构建相应的数学模型，来模拟和预测地理现象的发展趋势。
常用的空间模型有空间自相关模型、地理加权回归模型等。
例如，空间自相关模型可以用于分析某一地区的犯罪率和社会经济因素的关系。
如何进行地理信息数据的空间分析和地理建模
如何进行地理信息数据的空间分析和地理建模地理信息数据的空间分析和地理建模是地理学和地理信息科学领域中重要的研究方法和技术。
它们帮助我们理解和解决与空间相关的问题，包括城市发展规划、资源管理、环境保护等。
本文将探讨如何进行地理信息数据的空间分析和地理建模。
一、地理信息数据的空间分析地理信息数据的空间分析是通过对地理数据的处理和分析，提取出其中蕴含的空间关系和模式。
在进行空间分析之前，首先要选择和准备合适的地理数据。
这些数据可以来自卫星遥感、地理测量、遥感影像等多个来源。
1. 数据预处理地理信息数据通常需要进行预处理，以满足分析的要求。
预处理包括数据清洗、筛选、格式转换等操作。
清洗可以去除错误或缺失的数据，筛选可以选择特定区域或属性的数据，格式转换可以将数据转为适合分析的格式。
预处理后的数据将更加准确和可靠，为后续的分析过程提供基础。
2. 空间查询与空间统计空间查询是指根据特定的空间条件，在地理数据中查询符合条件的数据。
例如，在一个城市地图上查询特定类型的建筑物或设施。
空间统计是指对地理数据进行统计分析，包括点密度分析、核密度分析、空间自相关等。
这些分析可以揭示地理现象的分布规律和空间关系。
3. 空间模拟与交互空间模拟是指利用地理信息数据进行模拟实验，以模拟现实世界中的空间过程和变化。
例如，通过模拟交通流量分布，评估城市道路网络的拥堵情况。
交互则是指将地理信息数据可视化，并与用户进行交互，通过用户的反馈和操作改变数据的展示方式。
这样可以使用户更好地理解和分析地理信息数据。
二、地理建模地理建模是利用地理信息数据和理论模型，对地理现象和过程进行描述和预测的过程。
地理建模可以分为定量建模和定性建模两种类型。
1. 定量建模定量建模是利用数学和统计方法对地理现象进行量化和分析的建模方法。
它通过收集和处理大量的地理信息数据，建立数学模型来描述和预测地理现象的变化。
例如，建立城市土地利用模型，预测城市土地的变化趋势。
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G e o s p a t i a l T h i n k i n g ---C l a r k T o T h e W o r l d 人与地理空间信息的交互模式余 涛1（英业达集团 软件服务事业处 上海 200233）摘 要在当前云计算、物联网、智慧地球等应用发展背景下，对地理空间信息的需求日益庞大、复杂，人类正在走向一个对地理空间信息“即需即得”的未来世界，与地理空间信息应用相关的技术必须尽快取得突破，本文主要探讨人与地理空间信息的交互模式，主要包括地理空间信息的可视化、虚拟地理环境和移动增强现实等，最后指出随着交互手段的进一步丰富与完善，人类的地理空间思维（Geospatial Thinking）能力将得到大幅的锻炼和强化，并直接影响到人类的生存和发展能力。
【关键词】地理空间信息 交互模式 可视化 虚拟地理环境 移动增强现实 地理空间思维The Interaction Pattern about Human with Geospatial InformationYu Tao(Inventec Group Software and Service Business Unit Shanghai 200233)ABSTRACT In the current context of applications development of Cloud Computing, Internet of Things and Smart Planet, the demands on Geospatial Information are increasing much larger and more complicated, to this kind of information, human beings are moving towards a WYWIWYG (What You Want Is What You Get) future, and the technologies related to applying Geospatial Information must breakthrough as quickly as possible, this article focused on the study of the Interaction Pattern about Human with Geospatial Information, mainly including Geospatial Information Visualization, Virtual Geographic Environment and Mobile Augmented Reality, finally concluded that with the further enrichment and improvement on the Interaction Pattern, human’s Geospatial Thinking capability will get practiced and strengthened, meanwhile affect human’s survival and developing capabilities directly. Keywords Geospatial Information Interaction Pattern Visualization Virtual Geographic Environment Mobile Augmented Reality Geospatial Thinking1.地理空间信息及应用概述2010年5月IDC 发布的《数字宇宙》年度调查报告近来颇受人们的关注，其中揭示了2011年全球会产生1.8ZB（1021）字节的数字信息，2020年甚至高达35.2ZB，人类的信息规模已经进入“ZB 时代”。
然而较少有人关注到，这些信息中80％以上都是与地理空间有关的非结构化信息。
实际上，自二十世纪九十年代以来，随着地理信息系统、全球定位系统、位置服务、遥感等技术应用的快速增长，已极大地激发了人们1作者简介：余涛（1970-），男，畲族，理学博士，研究方向包括云计算、位置服务、智能空间、智慧地球、地理信息系统等G e o s p a t i a l T h i n k i n g ---C l a r k T o T h e W o r l d对地理空间信息（Geospatial Information）的浓厚兴趣，并且在持续高速发展的信息技术的帮助下，地理空间信息的影响和作用范围早已大大超越了传统地理科学的特定界限，被陆续广泛运用于国土开发、城市规划、交通导航、环境保护、商业决策等许多领域，尤其是在当前云计算、物联网、智慧地球等应用发展背景下，在第二次地理大发现探索智能空间的时代发展背景下，对地理空间信息势必有更庞大、更复杂的需求。
地理空间信息是表征地理圈或地理系统诸要素的数量、质量、分布特征、联系和规律的数字、文字、图像和图形的总称，其主要特点有：（1）区域性，地理空间信息通过经纬网等地理坐标来标识空间位置，具有区域分布性、惟一性的特点；（2）多维结构，地理空间信息具有多维结构特征，即在二维空间的基础上实现多专题的第三维结构；（3）时序性，地理空间信息具有非常明显的时间特征，其内容随时间动态变化，在实际应用中需要及时获取或定期更新；（4）海量特征，地理空间信息是地理系统各要素在计算机系统中的数字映像，其数据量十分巨大，需要具有海量数据处理能力的系统来管理。
地理空间信息，不仅对人类如何认识与理解世界、如何分析各种空间现象及相互关系、如何对待环境和规范行为、如何应对全球变化的挑战并做好管理等等，都产生深远影响，而且更重要的是，地理空间信息对构建智慧城市、智慧地球、开拓智能空间发挥着基础性作用，并且决定了一个国家数字疆土的主权与安全。
美国于2003年底正式成立了“国家地理空间情报局”（National Geospatial-Intelligence Agency，简称NGA），专门负责收集和提供精确、及时的地理空间信息，以便为国家决策、军事行动和抗震救灾等更全面地服务，该机构的行政级别与美国的联邦调查局、中央情报局和国家安全局等相同，而保密程度甚至更高，对地理空间信息的重视由此可见一斑。
美国科学院国家研究委员会2003年解密出版的研究报告《信息技术通向地理空间未来之路》，也早就明确指出：现在是时候让计算机科学家们更广泛地处理地理空间数据所带来的挑战和机遇了，在该报告中，对地理空间信息的未来应用还如此描述到：想象一个这样的世界，地理空间信息可以被所有需要的人（和被允许使用的人）及时地获得，而且具有用户友好界面以及（如果需要）可以整合在真实世界的情境中。
目前人类生产地理空间信息的能力已经超过了组织和分析这些信息的能力，复杂性很高的地理空间信息海量增长，导致应用和技术之间的矛盾更加凸出：一方面，经常需要使用地理空间信息的用户，由于缺乏专业背景往往不知道该如何使用这种信息；另一方面，有效分析、管理和使用海量地理空间信息的技术难度却在不断增加。
人类正在走向一个对地理空间信息“即需即得”的未来世界，随着地理空间信息的海量增长，接下来的十年将非常关键，与地理空间信息应用相关的技术必须尽快取得突破，例如地理空间信息的语义和表示、与地理空间信息的交互、空间数据管理和数据挖掘、知识提取、位置感知等，本文主要探讨人与地理空间信息的交互模式。
2.人与地理空间信息的交互模式心理学研究认为，人们为了理解和组织与周围环境交互的经验，会在大脑中形成一种意象图式（ImageG e o s p a t i a l T h i n k i n g ---C l a r k T o T h e W o r l dSchema），而地图正是人们与地理空间交互经验所形成意象图式的直观体现。
据维基百科资料记载，最早的地图在公元前6200年就已经出现，经过数千年的演变，地图已不仅是人类获取、存储、显示和分析地理空间信息的基本手段，而且是人类与地理空间信息交互的重要方式。
地图是依照一定的数学法则，使用制图语言，通过制图综合，在一定的载体上表示各种自然和社会事物的空间分布特性，基本构成包括地理要素、数学要素和辅助要素。
地图提供了基于视觉思维的交互，使空间世界对人们来说更加可读，但随着地理空间信息应用的迅速普及，传统地图的局限性逐渐凸显出来，如表达不丰富、交互模式单一、无法适应动态需求等。
长久以来，人们一直在寻求能符合人类自然交互习惯的模式，以突破传统地图的局限性、突破人与地理空间信息交互的瓶颈，1980年代以来信息科技尤其是计算机技术的突飞猛进，终于使这种突破发生了一些质的飞跃，如地理空间信息的可视化、虚拟地理环境、移动增强现实等。
（１）地理空间信息的可视化可视化技术发端于1987年美国国家科学基金会一篇关于《科学计算之中的可视化》报告，其中首次阐述了关于科学计算可视化的概念：利用计算机图形学来创建视觉图像，帮助人们理解科学技术概念或结果的那些错综复杂而又往往规模庞大的数字表现形式。
可视化技术能够从复杂的多维数据中产生图形和图像，将抽象的、隐含的、难以理解的规律、原理、过程和结果，进行直观、形象和整体地表达，以帮助人们更好地理解，同时交互过程也变得生动有趣、更人性化，因此被广泛应用于医学、地质学、海洋学、天文学、气候气象学、流体力学、分子生物学、有限元分析等众多领域。
可视化技术对地理空间信息的表达、分析和交互也产生了很大影响，由于地理空间信息的多维性、海量性、抽象性等特征，采用可视化技术可以极大地提高人与地理空间信息交互的效率和质量。
国际制图协会（ICA：International Cartographic Association）在1993年就成立了可视化工作组，1995年该工作组扩大为可视化委员会，1999年再次重新命名为可视化与虚拟现实委员会，其主要目标就是探索地理空间信息的可视化应用。
地理空间信息的可视化，是运用计算机图形学技术和地图学技术，将对地理空间信息处理、分析的过程及结果，以图形、图像、图表和视频等形式可视化表达并进行交互处理的理论、技术和方法。
应用可视化技术，使人与地理空间信息的交互从静态向动态转变、从简单型向丰富型转变，从而更有利于对地理空间的探索和发现。
常用技术包括：（1）二维可视化：采用数据量相对较少，适用于结合领域知识、制作动态地图，可满足特定的行业需求，如重大疫情空间分布的实时统计与监控、城市住宅房价等值线的动态变化等。