地理信息系统在社会科学中的应用

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出版者:中国社会出版社
作者:王汶
出品人:
页数:0
译者:
出版时间:2010年6月1日
价格:22.00元
装帧:
isbn号码:9787508732565
丛书系列:
图书标签:
  • 地理信息系统
  • GIS
  • 社会科学
  • 空间分析
  • 空间数据
  • 遥感
  • 地图学
  • 城市研究
  • 区域规划
  • 人文地理
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具体描述

《地理信息系统在社会科学中的应用》由中国社会出版社出版。

城市规划与数据驱动决策:面向韧性社区的GIS应用实践 作者: 王建国, 李明华, 陈晓莉 出版社: 知识探索出版社 ISBN: 978-7-5675-2891-3 --- 内容简介 本书深入探讨了地理信息系统(GIS)技术如何革新传统的城市规划范式,特别关注在构建面向未来挑战的韧性社区过程中,GIS所扮演的核心驱动角色。在当前全球气候变化、城市人口快速增长以及社会经济结构深刻转型的背景下,传统的、静态的城市规划方法已难以应对复杂多变的风险与需求。本书旨在为城市规划师、政策制定者、数据科学家以及相关领域的研究人员提供一套系统化、实战化的理论框架与技术指南,展示如何利用高精度空间数据和先进的空间分析工具,实现城市规划从经验主导向数据驱动决策的根本性转变。 全书内容结构严谨,从GIS的基础理论与城市空间数据的获取、处理入手,逐步深入到面向韧性建设的特定应用场景,包括但不限于灾害风险评估、基础设施韧性优化、公共服务资源空间公平性分析,以及智慧城市基础设施的动态监测与模拟。 第一部分:城市规划与GIS的理论基础重塑 (约 350 字) 本部分首先概述了城市规划理论在数字时代的演进,重点阐述了“韧性城市”和“可持续发展”理念对空间分析提出的新要求。我们不再仅仅关注土地利用的静态分配,而是强调系统对外部冲击的吸收、适应和快速恢复能力。 接着,本书详细介绍了现代GIS平台在处理城市多源异构空间数据方面的能力。这包括整合遥感影像(高分辨率SAR和LiDAR数据)、物联网(IoT)传感器数据、移动定位数据(LBS)以及社会经济统计数据。我们提出了一个多尺度空间数据融合模型,用以构建城市运行的实时数字孪生基础。此外,本章还专门讨论了空间数据的数据质量控制和空间异质性的处理方法,这些是确保后续分析结果可靠性的前提。例如,讨论了如何处理因不同采集尺度和时间点造成的空间数据误差和偏差,以及如何通过空间统计方法识别城市空间过程中的非均匀性。 第二部分:面向风险的GIS空间分析技术 (约 500 字) 这是本书的核心技术应用部分,聚焦于如何运用GIS工具量化和可视化城市面临的各种风险。 1. 城市自然灾害风险评估与管理: 我们详细介绍了洪水淹没模拟、滑坡易发性分析和地震烈度区划的GIS空间建模流程。重点阐述了如何结合数字高程模型(DEM)、水文水动力模型(如HEC-RAS)的输出结果,通过GIS进行高精度动态风险叠加分析。书中提供了大量的案例,展示如何识别关键的“瓶颈区域”——那些在灾害发生时可能导致连锁反应的节点或廊道。 2. 基础设施韧性评估: 城市生命线系统(供水、供电、交通、通信)的韧性是社区生存的关键。本章构建了一个基于网络拓扑分析的韧性评估框架。读者将学习如何利用GIS的图论算法来识别关键基础设施的单点故障风险,模拟停运后的服务中断范围,并评估备用路径的可达性。例如,通过最短路径算法和网络可靠性指标(如平均修复时间、冗余度),量化不同规划方案对提高系统韧性的贡献。 3. 动态环境压力监测: 探讨了利用GIS对城市热岛效应、空气质量扩散模型(如AERMOD与GIS的集成)进行空间模拟和长期趋势分析的方法。这为城市绿色基础设施(如屋顶绿化、城市森林)的选址提供了科学依据。 第三部分:社会公平与公共服务空间优化 (约 450 字) 韧性社区不仅要能抵御物理冲击,也需具备强大的社会凝聚力和公平性。本部分利用GIS来解构和优化社会资源的空间配置。 1. 医疗与应急服务可达性分析: 本章超越了简单的“缓冲区分析”。我们引入了更精细的基于成本的路径分析和服务区覆盖模型,考虑了实际的路网结构、交通拥堵情况(动态交通流数据)以及服务对象的脆弱性(如老年人口密度分布)。通过计算不同规划方案下,弱势群体到达最近应急庇护所或医疗点的平均时间成本,直观揭示了空间不平等性。 2. 土地利用变化对社区公平的影响: 分析了城市扩张、绅士化进程中,居住环境质量(如绿地率、污染源距离)在不同社会经济群体中的空间分布差异。书中提供了地理加权回归(GWR)等高级空间计量模型,以检验收入水平、种族构成与环境质量之间的空间依赖关系。 3. 公共参与式规划中的GIS工具应用: 讨论了如何利用WebGIS平台和移动数据采集技术,集成市民反馈的空间化信息,使规划决策过程更具透明度和包容性,确保最终的规划方案能反映真实社区的需求。 第四部分:面向未来的数据集成与模拟 (约 200 字) 本书最后展望了GIS在城市规划中的未来趋势,特别是AI/机器学习(ML)与空间模拟的深度融合。 我们介绍了如何利用深度学习模型从高分辨率遥感数据中自动提取城市要素(如建筑轮廓、植被覆盖),极大地提高了数据更新的效率。同时,探讨了基于主体的模型(ABM)与GIS的结合,用于模拟不同规划干预措施(如新的公共交通线路、限行政策)对城市活动模式和碳排放的长期、复杂交互影响。本书强调,GIS是实现城市规划从“描述性”到“预测性”和“规范性”转变的关键技术支撑。 --- 本书特色: 实践导向: 配备了大量的软件操作流程截图和实际案例数据分析步骤,理论与操作紧密结合。 跨学科视野: 深度融合了地理学、城市工程学、社会学和计算机科学的前沿研究成果。 聚焦韧性: 将应对气候变化和突发事件的能力作为衡量规划质量的核心标准。

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