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arcgis学校选址步骤

在GIS发展的早期，专业人士主要关注于数据编辑或者集中于应用工程，以及主要把精力花费在创建GIS数据库并构造地理信息和知识。慢慢的，GIS的专业人士开始在大量的GIS应用中使用这些知识信息库。用户应用功能全面的GIS工作站来编辑地理数据集，建立数据编辑和质量控制的工作流，创建地图和分析模型并将这些工作和 方法 记录成文档。

这加强了GIS用户的传统观念，这些用户往往拥有连接在数据集和数据库上的专业工作站。这种工作站拥有复杂的GIS应用以及用来实现几乎所有GIS任务的逻辑和工具。

这种对GIS软件所处位置的看法已经被证明非常有价值，被约全球二十万组织中的GIS专业人士所接受。事实上，这种客户-服务器的计算模式是如此的成功以至于让许多人认为GIS只有这样的模式。但是，对GIS的观念在不断的扩展。

近期Internet的发展，DBMS技术的长足进步，面向对象编程语言，移动设备以及GIS的广泛使用已经促使GIS有更加开阔的前景和发挥更加重要的作用。

除了GIS桌面产品，GIS软件可以被集中在应用服务器上和Web服务器上，把GIS的功能通过网络传递给任意多的用户;可以集中一些GIS逻辑，将其嵌入和部署在用户定制的应用中;为野外GIS业务在移动设备上部署GIS软件的应用也多了起来。

企业GIS用户使用传统高级的GIS桌面软件，使用Web浏览器，专门的应用程序移动计算设备以及 其它 数字化设备连接中心GIS服务器。GIS平台涉及的范围在不断的扩展。

使用 ArcGIS 满足 GIS 用户所有的需求

ArcGIS作为一个可伸缩的平台，无论是在桌面，在服务器，在野外还是通过Web，为个人用户也为群体用户提供GIS的功能。ArcGIS 9是一个建设完整GIS的软件集合，它包含了一系列部署GIS的框架:

ArcGIS Desktop――一个专业GIS应用的完整套件

ArcGIS Engine――为定制开发GIS应用的嵌入式开发组件

服务端GIS――ArcSDE，ArcIMS和ArcGIS Server

移动GIS――ArcPad?以及为平板电脑使用的ArcGIS Desktop和Engine

ArcGIS是基于一套由共享GIS组件组成的通用组件库实现的，这些组件被称为ArcObjectsTM。

关于ArcObjects开发的更详细的信息可以在中找到。

arcgis的移动GIS

依靠移动计算设备上的专业应用系统，GIS越来越多的从办公室中转移到野外。目前拥有GPS功能的无线移动设备被常常使用于野外专题数据获取和野外信息获取。消防员，垃圾收集员，工程检修员，测量员，公用设施施工工人，士兵，统计调查员，警察以及野外生物学家是使用移动GIS这个工具的一些野外工作者的代表。

一些野外工作任务需要相对简单的GIS工具，但也有些工作涉及到需要高级GIS工具的复杂操作。ArcGIS包含了能够满足两方面需求的应用。ArcPad是ArcGIS实现移动GIS和野外计算(如需要记录和登记突发性事故的空间信息)的解决方案，这些类型的工作可以在手持计算机设备(运行Microsoft Windows? CE或者Pocket PC)或者平板电脑上完成。ArcGIS Desktop和ArcGIS Engine集中于需要GIS分析和决策分析的野外工作任务，这种典型的任务往往在高端平板电脑上执行。

要更多的了解移动GIS的信息，请参考第七章"移动GIS:ArcPad及设备"。

你可以在野外实现 GIS

空间数据库( Geodatabase )

作为geographic database的简写，geodatabase是在专题图层和空间表达中组织GIS数据的核心地理信息模型。

Geodatabase是一套获取和管理GIS数据的全面的应用逻辑和工具。无论是客户端的应用(如ArcGIS Desktop)，服务器配置(如ArcGIS Server)，还是嵌入式的定制开发(ArcGIS Engine)都可以获取geodatabase的应用逻辑。

Geodatabase是一个基于GIS和DBMS标准的物理数据存储库，可以应用于多用户访问，个人DBMS以及XML。

Geodatabase原本被设计成一个开放的，简单几何图形的存储模型。Geodatabase对众多的存储机制开放，包括DBMS存储，文件型存储或者XML方法存储，并不局限于某个DBMS的供应商。

arcgis的嵌入式GIS

用户可以使用嵌入式的GIS，在所关注的应用中增加所选择的GIS组件，从而为组织的任何部门提供GIS的功能，这使得许多需要在日常工作中应用GIS作为一种工具的用户，可以通过简单的，集中于某些方面的界面来获取GIS的功能。例如，嵌入式的GIS应用帮助用户支持远程数据采集的工作，管理者的桌面上实现GIS，为系统操作人员实现定制界面，以及面向数据编辑的应用等。

ArcGIS Engine提供了一套应用于ArcGIS Desktop应用框架之外(例如制图对象作为ArcGIS Engine的一部分，而不是ArcMap的一部分)的嵌入式ArcGIS组件。使用ArcGIS Engine，开发者在C++，COM，.NET和Java环境中使用简单的接口获取任意GIS功能的组合来构建专门的GIS应用解决方案。

开发者通过ArcGIS Engine构建完整的客户化应用或者在现存的应用中(例如微软的Word或者 Excel )嵌入GIS逻辑来部署定制的GIS应用，为多个用户分发面向GIS的解决方案。

使用 ArcGIS Engine 将 GIS 嵌入到你的应用中

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多因子排序选址技术的GIS实现

多因子排序法就是针对被筛选对象的各种因子进行综合评定、权重分配。然后利用权重和因子之间的关系进行不同筛选对象的排序及选优工作。

CO2地质封存选址评价涉及的技术因子比较多。有自然地理条件、气候条件、地质条件、社会经济条件、交通条件以及工程技术条件等诸多因素。通过理论分析及实际调研，在本项目中，场地的选址从选址技术、安全性、经济适宜性、地面地质条件4个方面来分析建立模型。利用层次分析法（AHP）确定各指标的权重，结合GIS空间分析模型，构造合理的宏观选址综合分析模型。通过对各指标数据的量化处理，并采用多级加权求和的方法来实现宏观选址的定量化评价。

（一）因子权重分配结构

首先各指标因子按照类型可以划分为多个级别，在本项目中划分了四个层级，即指标层A、指标亚层（B、C两层）、具体指标层D。其因子权重的分配结构见表6-21。

（二）指标层级权重确定

通过专家系统对指标层级的权重进行确定。

A1+A2+A3+A4=1

在第一指标层中判断四个指标层各占的比重是多少，得A1、A2、A3、A4四个一级权重值。

B11+B12+…+B1i=1

B21+B22+…+B2i=1

表6-21 因子权重的分配结构表

B31+B32+…+B3i=1

B41+B42+…+B4i=1

在第二级的指标亚层中，分别在每个上一级的指标层中判断其下属的指标亚层B层所占的比重从而得到指标亚层B层的权重值。

C111+C112+C113+…+C11j=1

……

C4i+C4i+C4i+…+C4i=1

……

D1111+D1112+D1113+…+D111m=1

……

第三、四级的指标亚层C层和具体指标层D层的权重判断方法同上。

其中D01、D02、D03、D04、D05代表一票否决的因子。

由表中可以看出每个因子对应的权重P由前面四级的权重逐级相乘得到。例如：

P1＝D1111×C111×B11×A1

由此，在得到所有四级权重值的基础上可以依次求得P1到Pn所有的权重值。

（三）评价因子等级划分

依照对所有具体指标层的分级评价标准，将普通评价因子划分为好、一般、差3个等级。每个等级所对应的分值V不同。最终每个盆地经过数据判断得到对应所有因子的V值。

（四）评价流程

评价流程见图6-3所示。

图6-3 多因子排序选址评价GIS技术流程图

另外，可以通过应用组件式GIS技术，以CO2地质封存选址盆地地理数据库和宏观选址综合分析模型为基础，开发环境和GIS组件为开发工具，逐步建立基于GIS的CO2地质封存选址综合分析系统，完成评价方法与GIS技术的有效结合。

GIS选址方法

归纳起来，GIS选址方法主要有层次分析法、重心法、网络覆盖模型和模拟仿真法等几种方法，下面对这几种方法进行简要的分析。

1.层次分析法

层次分析法是美国运筹学家T.L.Saaty教授于20世纪70年代提出的一种实用的多方案或多目标的决策方法。它合理地将定性与定量的决策结合起来，按照思维、心理的规律把决策过程层次化、数量化，特别适合那些难于完全定量进行分析的复杂问题。它首先将所要分析的问题层次化，即根据问题的性质和要达到的总目标，将问题分解成不同的组成因素，按照因素间的相互关系及隶属关系，将因素按不同层次聚集组合。形成一个多层分析结构模型，最终归结为最低层（方案、措施、指标等）相对于最高层（总目标）相对重要程度的权值或相对优劣次序的问题。

层次分析法的优点是：(1)简单明了，提供了层次框架，便于整理思路；(2)通过对比进行标度，增加了判断的客观性；(3)把定性判断与定量推断结合，增强科学性和实用性。

然而层次分析法也存在明显的不足：(1)层次分析法客观性很高，因素较多（超过9个）时，标度工作量太大，易引起标度专家反感和判断混乱；(2)层次分析法也有致命的缺点，它只能在给定的策略中去选择最优的，而不能给出新的策略；(3)层次分析法中所用的指标体系需要有专家系统的支持，如果给出的指标不合理则得到的结果也就不准确；(4)构造判断矩阵时，由于受资料、信息和分析人员水平的限制，很难准确地用“稍微！ 重要”、“较为重要” 和“极端！ 重要” 等模糊字眼来表示两元素间的关系，评价结果受人为主观因素影响大，且判断矩阵的一致性不甚理想。

层次分析法可用于CO2地质封存选址工作中，这主要是由地质封存选址的多因子性决定的（参见第六章第四节多因子排序选址技术的GIS实现）。在因子权重分配结构表中可以看出，因子根据特性划分为指标层A、指标亚层B、指标亚层C和具体指标层D。在划分层次时，要考虑因子的归属关系。另外，具有一票否决的因子应予以关注，并在评价时单独考虑，不计入同一层级的因子权重计算中。

2.重心法

重心法是单个设施选址最常用的方法，如物流配送中心、油库选址、库房、工具设备存放点、停车场等，重心法也常常用于剔除一些不合适的备选方案。重心法是一种静态的方法，将需求点看成是分布在某一平面范围内的物体系统，各点的需求量和资源量分别看成是物体的重量，物体系统的重心点将作为选址空间的最佳设置点。

GIS中的最短路径分析是重心法中常用的方法。

重心法的优点是：(1)计算简单，数据容易搜集，易于理解；(2)对于单一设施定位时应用解析方法简便易行；

重心法的不足有：(1)自由度过多导致计算量较大；(2)迭代法计算求得的最佳地点实际上往往很难找到；(3)对于复杂的选址问题，使用重心法常常感到困难，通常需要借助其他更为综合的分析技术。

若碳源分布清楚，目标靶区地质条件相似，为求得最佳CO2运输路由，即可用该方法进行选址。

3.网络覆盖模型

网络覆盖模型可用于移动基站覆盖、服务网点覆盖、油库最大覆盖面积选址等多方面，可解决对于需求已知的一些需求点，如何确定一组服务设施来满足这些需求点的需求，也就是需要确定服务设施的最小数量和合适的位置。可分为两种不同的模型：集合覆盖模型（用最小数量的设施去覆盖所有的需求点）和最大覆盖模型（在给定数量的设施下，覆盖尽可能多的需求点）。前者常用启发式算法；后者常用贪婪算法。移动基站覆盖等选址可以首先根据GIS中地图进行场址初选，根据数字地形图，生成正射三维影像，或进行三维浏览，从而能够快速地把握整个地区的地形特点，同时参考已有的站点、居民区位置、道路位置，就可以初步推测若干个比较合理的站址。初选出部分地址点后可以使用DEM分析方法优化站址选择方案，使用GIS中的同时分析计算出几个候选站点的可视域，并把可视域叠加到地图上，依此衡量是否能够覆盖决策者感兴趣的区域。

在综合考虑碳源（需求点）、场地封存规模（最大覆盖模型）、交通条件或道路位置，在选址地质条件清楚的情况下，可用此法确定场地范围，为灌注井布置提供经济上的依据。

4.模拟仿真法

模拟仿真方法是将实际问题用数学方法和逻辑关系表示出来，建立数学逻辑模型，利用计算机来运行模拟仿真模型，模拟时间系统的运行状态及其随时间变化的过程，对一个系统按照一定的作业规则由一个状态变换为另一个状态的动态行为进行描述或分析，并通过对模拟仿真运行过程的观察和统计，得到被模拟仿真系统的输出参数和基本特征，以此来估计和推断实际系统的真实参数和真实性能，然后通过模拟计算及逻辑推理确定最佳布局方案。

模拟仿真法的优点有：(1)直观形象，清晰明了；(2)研究结果相对解析方法更接近于实际的情况。

其缺点是：(1)进行相对比较严格的模型的可信性和有效性的检验；(2)有些仿真系统对初始偏差比较敏感，往往使得仿真结果与实际结果有较大的偏差；(3)要求设计人员必须具备丰富的经验和较高的分析能力，面对相对复杂的仿真系统。

模拟仿真方法在CO2地质封存选址工作中主要应用于具体的单点位置选取及灌注井施工选点等工作。在具体使用时应结合其他数值模拟方法综合运用。

当然，应用空间选址方法进行选址不是单一方法的简单运用，可以是好几种方法综合的使用，另外，还可以使用模糊聚类法、遗传算法等众多算法进行数学建模。