Page 243 - 现代测绘技术在水利工程中的应用

The Application of Modern Surveying and Mapping Technology in Water Conservancy Engineering
现代测绘技术在水利工程中的应用

进行圆形区域搜寻，计算每个格网点的密度值。
密度分析本质，上是一个通过离散采样点进行表面内插的过程，根据内插原理的
不同，分为核函数密度分析（Kernel）和简单密度分析（Simple）两种情况，具体操
作中一般会有两种选项可供选择。

核函数密度分析中，落入搜索区内的点具有不同的权重，靠近格网搜寻区域中心
的点会被赋予较大的权重，随着其与格网中心距离的增加，权重降低。权重数值一般
存放于属性表的一个字段中。这种计算结果分布较平滑。
简单密度分析中，落在搜索区内的点具有相同的权重，需要先对其进行求和，再

除以搜索区域的大小，从而得到每个点的密度值。
考古研究中有学者对聚落的分布进行空间密度分析，研究聚落分布的密度与环境
特征的关系。由于不同聚落的面积往往悬殊，所以根据聚落的数目进行简单密度分析

显得不是很合理，应该考虑聚落面积差异等情况，并由此设置权重大小。另外，考古
发现的典型器物、特殊材料等的空间密度分析可能具有一定的意义。
（七）空间统计分析
空间数据之间存在着许多相关性和内在联系，为了找出空间数据之间的主要特征
和关系，需要对空间数据进行分类和评价，即进行空间统计分析。通常用户可以根据

不同的使用目的，选择 GIS 中存储的数据，运用适当的统计方法，获得所需信息。空
间统计分析在考古学研究中也有广泛的应用，人骨测量数据、陶器与金属器物的成分
等数据都可进行统计分析，为体质人类学研究、陶器与金属器物产地研究、器物流通

线路研究等提供了强有力的支持。
1. 主成分分析
主成分分析是一种将原来多个指标化为少数几个相互独立的综合指标的一种统计
方法。在地理问题中，经常要研究多个并相互关联的自然和社会要素，由于变量个数

太多，并且彼此之间存在着一定的相关性，因而使得所观测到的数据反映的信息在一
定程度上有所重叠。而且当变量较多时，在高维空间中研究样本的分布规律比较复杂，
势必增加分析问题的复杂性。人们自然希望用较少的综合变量来代替原来较多的变量，
当然，这较少的几个变量要尽可能多地反映原来变量的信息，并且彼此之间互不相关。

主成分分析主要用于简化数据结构，寻找综合因子，运用综合因子进行样本排序及分
类等。
2. 层次分析
层次分析是把相互关联的要素按隶属关系划分为若干层次，由专家们将各层次各

要素的相对重要性数量化，并用数学方法为分析、决策、预报或控制提供定量的依据。
因子权重的确定是建立评价模型的重要步骤，权重正确与否极大地影响评价模型的正

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