人口统计数据空间化的一种方法

人口空间分布信息在环境健康风险诊断、自然灾害损失评估和现场抽样调查比较等地理学和相关学科研究中占有重要的地位。目前随着对地观测技术和地理信息科学的飞速发展,如何精确地进行人口数据空间化成为了研究的难点和热点。针对采用传统方法解决人口空间化问题所遇到的困难和不足,设计了遗传规划(geneticprogramming,GP)、遗传算法(geneticalgorithms,GA)和GIS相结合的方法,以GIS确定量化影响因子权重,以GP建立模型结构,以GA优化模型参数,成功建立研究区—山西省和顺县的人口数据格网分布表面。实验证明与传统建模方法(如逐步回归分析模型和重力模型)相比,所提方法建模过程更为智能化与自动化,模型结构更为灵活多样,而且数据拟合精度更高。国家973项目(2001CB5103);国家863项目(2006AA12Z15);国家自然科学项目(70571076;40471111);中科院知识创新工程(KZCX2-YW-3-8

基于BPM-BM算法的地名数据匹配

在对基于过滤方法的中文字符串模糊匹配算法BPM-BM的基本原理、特点和计算流程等进行研究的基础上,与地名数据匹配理论相结合,建立了一种新的地名快速匹配方法。以"全国传染病疫情报告地理信息系统(乡级)建设工程"作为一个具体实例,使用C语言来完成地名数据的匹配

出生缺陷的空间点格局分析

目的探讨新生儿神经管畸形的空间点格局分布规律。方法收集山西省和顺县1998—2001年新生儿神经管畸形病例数据,采用核密度估计和Ripley’sK函数进行空间点格局分析。结果核密度估计得出,神经管畸形在研究区域的中部和东南部呈聚类分布;Ripley’sK函数的分析得出,神经管畸形发病点在空间距离3.17～10.41km内聚类趋势显著。结论山西省和顺县新生儿神经管畸形的空间分布格局存在聚类分布规律,为进行区域环境与出生缺陷致病因子的空间分析识别提供了重要信息。国家“973”计划资助项目(2001CB5103