空间分析的概念与前沿应用

□ 魏巍巍

随着信息采集技术的逐渐成熟，很多的空间数据通过遥感、地理信息系统、多媒体系统、医学和卫星图像等各种表现形式构成了人们所需要的信息源。面对繁杂多样的数据类型，空间分析也随之产生，并在地理信息系统、遥感勘测、图像处理、交通管理、环境研究等领域得到了较为普遍的应用。

一、空间分析的概念

空间分析采用空间数据的变化形式，提取其潜在的信息，研究的是地理的空间现象。空间分析作为一项信息分析系统的首要功能，能够及时有效地对信息系统作出正确的判断和分析，是进行地理系统分类的主要工具。从地图的产生开始，人们就很自然地对空间进行千变万化的分析猜测。举个例子，我们可以使用地图来估算出各个具体位置的实际距离，在战争时期，地图的作用更加明显，战略战术的研究和排兵布阵离不开地图。然而随着科技的不断发展，尤其是把地图学和地理学应用到了计算机技术当中，地理信息系统也就应运而生了。为了能够展示更为广阔的应用领域，人们把地图以数字形式存在于计算机中。而地理信息系统主要研究的内容就是利用计算机分析地图、采集信息，支持各种空间决策。

空间分析是GIS的关键所在，也是其区别于一般信息系统和电子地图的核心力量。空间分析能够提供各种强大的、人们所需要的空间数据查询功能。可见，空间分析在GIS中的地位是不可小觑的。从GIS的一个或多个目标中，获取他们之间的空间关系并从中采集各种派生信息的过程，通过数据分析和数据挖掘来解决地理空间问题就可以称之为空间分析。众所周知，许多潜在的空间信息和表达方法是通过空间分析传递的，探测空间数据中的模式是它的终极目标;除此之外，空间分析还能将数据建立成应有的关系与模型，为我们呈现更直观的数据特征。

近年来，地理系统分类更倾向于将空间数据和空间模型结合在一起，不仅可以挖掘空间目标的潜在信息和数据，还能测算既定空间的位置信息及其分布状态和具体方位等，而空间目标的空间关系就是由距离、方位、拓扑关系组成的，数据组织、查询、分析和推理都是以这些空间特性作为基础的。为了获得这些不同类型目标的形态结构，可以将地理空间目标划分为点、线、面不同的类型。如果要进行许多特定任务的空间计算与分析，也可以把空间目标的空间数据和属性数据联合起来使用。

二、空间分析的位置和影响

我们要首先搞清楚地理信息系统的含义，否则，探究空间分析就是无稽之谈。通过地理信息系统在具体操作中的运用，本文将地理信息系统总结为如下观点。其中最主要的为地图观点，它把地理信息系统看成是一种带有地图的传播媒体，它既可以作为一种显示系统，也可以对地图数据进行处理，在这里，一张地图可以代表一个地理数据集，数据的操作与运算都是通过地图代数来实现的，其结果仍然是一张地图，但其内容却更加丰富。这种能够快速生产高质量地图的能力受到了测绘及各种专题地图部门的高度重视。

较之平常的管理信息系统，地理信息系统具有明显的优势:一是它将空间属性两个数据独立起来进行分析和处理，并使用系统将两个数据结合，使之共同管理与分析复杂数据，这为地理现象的解释提供了一种崭新的方案。二是该系统十分注重空间性，全部采用模型解释所分析的数据。

所以将空间分析当作地理信息系统的主要特征是有一定道理的，它不仅是评价一个地理信息系统功能的重要标准，更是与其他分析系统区别化对待的具体方式。它与其他的地理数据库相比较，有着更加全面而强大的功能和效率。它的核心功能之一应该是一些专门的应用模型。若是一个不提供空间数据的分析处理功能的地理信息系统，实际上它就是一个地理数据库;反之，使空间数据分析能力加强，那么它就会成为一个地理信息系统。这就是空间分析在地理信息系统中的地位和作用。

三、空间分析的关键问题

(一)基本的空间分析要点。它是成熟的空间分析模式，与GIS紧密关联，缺一不可。

(二)专业型的空间模拟分析。在应用领域中，空间数据处理与输出通常会有一些特殊要求，而该技术则可以满足这些特殊要求。专业模型也可以简化和抽象空间实体之间的关系，分析和操作都可以通过模型来实现。

目前，GIS的空间分析仍然处于一个比较低的层次上，即对具体实物和现象的描述不是动态的，全面的，相反却是静态和局部的，而地理实体的内在规律和变化趋势却不能真实客观地反映出来，具体表现在GIS目前支持地理区域或现象的快照型查询，但是不足以支持对用户感兴趣的时空变化的模拟仿真功能。目前，业界已经达成共识，GIS的空间分析功能还是偏弱的，这个弱点导致了空间数据分析和研究不能把GIS作为工具来使用，使得GIS只是一个“数据丰富而理论薄弱”的环境。

那么，GIS空间分析需要什么样的模型和方法呢?笔者在深入研究了GIS空间分析的基础上，提出了GIS相关的分析模型所必须具备的一些条件，主要包括:一是要满足GIS处理大量数据的需求，空间数据分析技术应能顺利处理极大量的空间对象的数据;二是对空间数据的特殊性敏感是GIS相关的分析模型所必须具备的条件;三是GIS相关的分析能满足大部分的需求;四是GIS是一个高度可视化的面向图形的技术，所以，可以用地图来表达空间数据分析的结果。由此可见，非理论驱动而是基于数据驱动是未来的空间分析技术发展的趋势，是探索性的而非推理性的，它需要空间数据的准确测算，而不是某种假设提出的可能性。一般的地理过程模拟模型已经不能达到空间分析的条件，我们亟待更新的系统和模拟仪器的出现。

四、实例

美国洛杉矶相关部门收到过来自其他组织的来信谴责:只有有钱人才能住在公园区。所以，非富人居住地的娱乐设备数量和绿化面积明显不足，然而在作出一定的改进和投资决断之前，相关部门必须要判定上述的指责是否属实，这才是问题的症结所在。

假设上述指责成立，那么必须掌握以下证据:非富有居民的居住地是否绝大部分离公园较远;就人口的分布情况而言，居住在离公园较远地方的大部分都是贫困居民;是否偏离公园住宅区的居民平均收入远远低于公园居住地居民。

首先，我们不妨对“富有程度”和“方便程度”进行一个简单的定义区分:以全市居民的平均收入为标准，若高于市民平均收入者为富裕，反之定义为贫困;以全市居民到公园的平均实地距离为标准，实地距离小于全市平均水平的为近，反之定义为远。将人口普查小区(EA)原始数据输入到系统中，利用系统的空间计算和统计功能，分别计算出小区距离每个目的地的平均距离(D1)，全市的EA到公园的平均距离(D)，每个EA的家庭平均收入(I1)，全市家庭的平均收入(I)，根据富裕程度和方便性定义，将所有人口普查小区划分为贫与富，远与近四个集合:

EA近:D1＜D EA远:D1＜D

EA富:I1＜I EA贫:I1＜I

五、结语

空间数据分析技术的目的在于提取和传输空间信息，是基于地理对象的位置和形态特征的。空间分析是地理信息系统的重中之重，也是其核心力量，它不仅能将其与其他系统加以区分，更能对地理信息系统进行正确的评价。本文列举了关于城市公园分布的实例，通过这个例子，不仅获得了对空间分析这个概念的感性理解，同时也更加深刻地体会到空间分析在GIS中的重要地位和作用，此外也对空间分析建模有了一个初步的认识。