绿色交通数据分析范文

导语：如何才能写好一篇绿色交通数据分析，这就需要搜集整理更多的资料和文献，欢迎阅读由公务员之家整理的十篇范文，供你借鉴。

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【关键词】信息化系统　高速公路　交通数据分析　应用

一、前言

信息管理系统在高速公路交通数据分析中发挥着重要的作用，它不仅减轻了人工数据统计的体力支出和成本支出，同时也能够较好的适应高速公路运营的出现的新情况和新问题，并能够利用统计分析的原理加以剖析，为高速公路建设和管理的科学化提供良好的借鉴性意义，以更好保证高速公路运营的正常性，创造更多的企业效益，为经济社会的发展提供较为稳定的基础设施。信息管理系统广泛应用于高速公路交通数据分析过程中，并且在高速公路交通数据分析过程中发挥着越来越重要的作用已成为一项不争的事实，各国都注重了信息管理系统在高速公路交通数据分析中的作用，采取多种方式加以研究，力求发挥信息管理系统在高速公路交通数据分析中作用的最大化。

二、信息管理系统

作为信息管理系统是一种操纵和管理数据库的大型软件，用于建立、使用和维护数据库。用户通过访问数据库中的数据，数据库管理员也进行数据库的维护工作。它可使多个应用程序和用户用不同的方法在同时或不同时刻去建立，修改和询问数据库。数据管理系统的应用增强了系统的灵活性，加快了数据分析的速度，从而更好的实现数据分享，将数据分析结果应用于政策制定和实施，从而有效的增强了政策的科学性。

三、将信息管理系统应用于高速公路交通数据分析中的意义

（一）经济社会发展的迫切需要

伴随着我国经济社会的快速发展，交通运输业也需要紧跟经济社会发展的步伐，而高速公路的建设和发展对于交通运输业的发展具有极其重要的意义。将信息管理系统应用于高速公路交通数据分析过程中，综合我国经济发展态势和各地区的经济发展现状能够更好地规划和设计交通运输方式，从而更好地推动经济社会的可持续发展。

（二）高速公路管理科学化的要求

高速公路交通系统中数据分析是重要的基础性工作。它体现公路交通系统的业务情况以及车流构成、流量、流向等特征，可以为高速公路事业的规划、建设和管理提供科学依据。随着我国公路收费系统步入了计算机联网收费阶段，利用高速公路信息管理系统进行高速公路的交通数据分析成为重要手段。高速公路信息管理系统从最初方案设计开始，就充分考虑整个系统的整体性和扩充性，并对高速公路信息管理系统进行合理划分，从而更好地实现高速公路联网收费和统一管理，做到路网内行驶一卡通和按路段合理结算，以提高高速公路管理的科学化水平。

四、广西高速公路信息化系统建设概况

广西高速公路收费系统是为了满足对高速公路收费统计查询以及分配的需要，结合现有的管理机制而分析和设计的，可分为收费管理与清分二个部分。收费管理的目的是通过利用计算机网络和相应的软件，并与通讯、监控系统相配合来大幅度提高收费效率以及提高财务核算的安全性和自动化程度，降低工作人员的工作强度。同时最大限度地防止各种营私舞弊现象，提高工作效率，为管理决策层提供各种相关信息。目前高速公路的管理体制，自上向下分为四层的行政管理结构，即联网清分总中心―收费中心―收费分中心―收费站。

收费站是收费的基层单位。收费车道的原始数据汇总到收费站，收费站监控员进行当班数据的汇总，统计核对收费数据。收费站站务员对收费数据复核，并进行必要的数据纠错，提供本收费站正确完整的汇总数据。同时收费站的原始数据实时通过TCP/IP协议上传总中心，汇总数据在站务员输入的同时也上传总中心。所以，收费站一级是总中心收费数据的基础。分中心和中心本地不保存收费数据，它访问收费站获得它要的数据。总中心的数据统计、数据查询和清分是依据收费站上传的数据。

五、从具体数据看信息管理系统在高速公路交通数据分析中的应用

（一）车流流量统计与分析应用

车流流量统计与分析应用是信息管理系统在高速公路交通数据分析中的一个方面，通过信息管理系统，我们能够实现对高速公路车流流量统计与分析。下表为某城市路段高峰车流量分析表，见表1：

通过以上分析，我们能够明确的看出个收费站在高峰和低峰期车流量，及各个时间段的变化和平均小时流量的变化，并根据相关数据合理安排各收费站的工作人员情况，更好的确保交通的畅通性。

（二）车流流向统计与分析应用

车流流量统计与分析应用是信息管理系统在高速公路交通数据分析中的另一个方面，下表是某城市途经A路段的绿色通道车辆流向统计表，见下表：

路段 其他路段站码 入口车辆数 出口车辆数 合计

A路段

101 108 10782 10890

105 754 137 891

206 43 59 102

501 202 42 244

705 1158 47 1205

803 3330 11520 14850

821 77 933 1010

909 1490 3596 5086

921 2590 3352 5942

999 359 1770 2129

从表格中我们可以清楚掌握途经A路段的绿色通道车辆在全区部分路网中分布和走向情况，为高速公路管理者更清晰地认识高速公路通行费减免情况，并提供精确数据以合理决策。

（三）路段综合信息车流量统计分析和应用

路段综合信息车流量统计分析和应用是信息管理系统在高速公路交通数据分析中的又一个方面。下表为两段高速A、B年度车流量综合统计分析表：

分析项目 A 路段 B路段 AB高速合计

路段内收费站数量 5 6 11

里程（公里） 72 116 188

拆分所得通行费 16805万 20854万 37659万

收取路段通行费 4693万 14420万 19113万

每公里路段发生的通行费 233万 180万 200万

路段内收费站出入口车流量 1639616 3576253 5215869

日均断面车流量 5911 8009 6955

通过以上分析，我们得出了两路段的综合信息车流量统计分析，透过数据，我们能够了解到路段通行费，从而实现更好的费用管理。

六、小结

信息管理系统在高速公路交通数据分析中发挥着重要的作用，高速公路交通数据分析是一个较为复杂的过程，以上只是将车流量进行了简单的统计，交通数据分析还要对通行费、通行卡进行综合统计。单方面通过某一种交通数据是无法的得出正确的交通数据分析结果，只有通过上述方式将多重数据综合进行分析，才能得出所需要的结论，为高速公路的管理者和决策者提供正确的分析依据，促进我国交通运输事业和经济社会的快速发展。

参考文献：

[1]段广云,沈振宇.高速公路交通信息系统实际应用中的若干问题及对策.公路交通技术,2009年,第06期：21-22

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很多年前，蓝色巨人IBM就提出了“智慧地球”的概念，以一种更智慧的方法利用信息技术改善人类生活。现在IBM正斥资30亿美元打造IBM Watson IoT Platform物联网云端服务平台，融入了认知分析（人工智能）技术的Watson IoT拥有从业务分析、存储空间、数据和分析、物联网、Web、移动应用到Watson语义识别、分析、预测等一百多个功能模块，用户只要轻松调用这些模块就能达到意想不到的效果。

目前世界各国正在大力支持物联网产业的发展，据Gartner预测，到2020年全球所使用的物联网设备数量将超过200亿台。数百亿的设备每天都在产生数据信息，这些海量数据藏着巨大赚钱商机，越来越多的企业开始从数据中洞见未来，寻找提升未来竞争力的最佳途径。IBM Watson IoT Platform的出现正好为企业提供了一个发掘新商机的绝佳平台。

智能建筑

让每一处能耗清晰可见

我们经历了三次重大的工业革命，从蒸气机的出现到电灯、发电机的发明，石油能源的利用（内燃机、汽车的发明），人类把能源的利用发挥到极致。然而，化石能源的过度开发和消耗使环境受到严重的破坏。

今天，我们正在经历气候变暖的影响，由于极地冰川融化导致海平面的上升，地球上无数岛屿面临消失的危机，降低能耗实现能源利用的智慧管理势在必行。

建筑是能耗大户，它和交通、工业并称为三大高能耗行业，建筑能耗已占到全国总能耗的近40%，发展绿色建筑是必然的选择。我国正处于城镇化快速发展期，城镇和农村住宅有400亿多平方米，这些住宅95%都是高耗能的建筑。建筑一旦建成就开始产生能耗，如采暖、空调、照明、厨房设施，洗衣机等都是建筑能耗中的主导部分，通过物联网平台对这些设备进行监控，能源消耗一目了然，这对节能减排具有重要意义。

IBM正利用出色的云计算、大数据分析技术为用户解决能源损耗的问题。Sogeti High Tech使用Bluemix中的IBM Watson IoT Platform 服务构建了一款物联化智能建筑解决方案，实现了本地传感器与设备的远程监控与控制。

通常建筑能耗形式包括电、煤、天然气以及集中供热的蒸汽和热水等，通过传感器对能耗设备数据进行采集，再经过物联网网关发送到IBM物联网平台，便能生成系统的动态数据供用户实时监控。

IBM Watson IoT Platform不受时间和地区的限制，用户可以随时随地查看每个大厦和房间的温度、亮度、噪音以及家电设备的运行情况，用户还可以通过远程关断用电设备，实现智慧远程管理。IBM Watson IoT提供了一个简单、安全且可扩展的通信架构，物联网数据通过MQTT协助进行传送，保证了数据的安全和快速性。IBM Watson IoT基于开源的Cloud Foundry技术，具有良好的开放性，灵活满足用户个性化需求。无论是设备监控还是预测性分析，用户可以根据自己的需求进行二次设计。

智慧交通大数据

分析预知未来路况

在经济高度发达的今天，大城市里都遇到交通混乱、拥堵和事故频繁的难题。通行一公里，塞车半小时！道路拥堵导致运输效率大幅下降，造成了时间浪费，空气的污染，使社会发展付出昂贵的代价。交通拥堵问题原因是缺乏一个系统、科学的运营决策；另一方面是城市规划者没有充分考虑未来车流量负荷。

解决道路拥堵的有效办法是实行智慧交通管理，通过数据监测实时交通路况，分析预知未来交通堵塞状况，合理选择交通方式、交通路线，避免拥堵，从而减少能源浪费，降低时间成本。IBM Watson是世界最强大的人工智能系统，曾经在智力竞赛中打败过人类，苹果Siri使用的就是Watson的强大数据处理和分析能力。引入了Watson的IBM物联网平台可以通过来自各个路段的监控数据认知分析，然后给出最佳的出行方案。

智能交通的核心内容是通过传感器和感知终端实时收集动态交通信息，实现道路管理智能化。随着无人驾驶技术的成熟发展，未来的汽车将越来越智能化，每一台车都装满传感器，实时感知汽车各个部件的性能好坏，通过车联网预测周边车量可能发生的动态路径，预知路面、天气等复杂环境的变化，让驾驶者提前做出应对处理，利用大数据分析能有效减少交通事故和道路拥堵的局面。

IBM已与美国亚利桑那州汽车制造商Local Motors合作推出了自动驾驶巴士，搭载IBM Waston物联网技术的巴士 Olli能与人类交流，用户可以用任何语言输入指令，经过Waston自然语言处理翻译后，Olli巴士会按照指令将用户带到目的地。此外，Olli还能回答乘客提出的“是否到站？”、“到哪里了？”等问题。IBM在物联网领域投入大力的研发，还不断推出汽车交通相关的物联网组件，包括自动驾驶、车联网密钥安全技术等。

预测分析

减少工厂设备停机时间

无序的工业生产每天都在产生大量的浪费，设备发生故障停机会给企业造成严重损失，如果生产线的突然停机，可能会让一些企业付出百万元甚至上亿元的代价。如今，世界各地正在推动“机器换人”，未来工厂自动化设备将越来越多，如何防止设备故障，如何提升机器的运转效率？这是每个工厂都必需考虑的问题。

中国制造业处于转型升级的关键时期，“中国制造2025”行动战略大力推进新一代信息技术与工业的融合，这与德国“工业4.0”和美国“工业互联网”概念异曲同工。未来制造业的发展方向是形成自动化，互联化和智能化的高效工厂，能实现所谓的个性化的定制服务。而在智慧工厂的发展过程中，大数据分析将是重要的角色。

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关键词：铺盖段；信息化监测；地铁工程施工；监测分析；

1 工程项目概况

1.1工程概况

无锡市轨道交通1号线11b标包含一站半区间，“一站”为清明路车站，“半区间”为太～清区间南段明挖区间。清名路站位于无锡市南长区，沿清扬路布设，呈南北走向，车站主体结构为地下二层岛式站台车站，车站总长度528.4m，开挖深度16.11m，标准段宽度18.7m。围护结构采用800mm连续墙+内支撑的支护形式，内支撑设置四道内支撑+一道换撑，第一道为混凝土支撑，第二、三、四道支撑及换撑为609mm钢管支撑。

该车站为无锡地铁1号线最长车站，为保证绿色广场大酒店正常营业和市民正常出行，在绿色广场大酒店门前设置72.9m长的铺盖，采用盖挖顺作法施工。

1.2周边情况

本车站绿色广场大酒店盖挖段东侧为绿色广场大酒店及焦化厂宿舍，西侧为在建茂业三期，交通疏解后道路为由北向南两车道单行线，宽度7～9m。铺盖上方部分作为绿色广场大酒店停车场，部分为社会车辆通行道路。通扬路盖挖段铺盖位置道路保证施工车辆、非机动车和人员通行，一端与老通扬路相连，一段与清扬路单行路连通。

1.3地质情况

本标段地貌单元属长江三角洲太湖冲湖积平原区，区内第四纪沉积物覆盖广泛，沉积连续，层序清晰，地势平坦，地表水系发育，第四系覆盖层厚度较大，各土层水平向分布较稳定。其中绿色广场酒店铺盖位置周围附近土层主要地质情况为：（1）工程地质层（人工填土）、（1）2层表填土、（3）1层粘土（第一硬土层）、 （3）2层粉质粘土夹粉土、（3）3-1层粉质粘土、（3）3层粉土夹粉质粘土、（5）1层淤泥质粉质粘土（第二软土层）、（6）1-1层粉质粘土、（6）1层粘土（第二硬壳层）、（6）2-1层粉质粘土夹粉土、（6）2层粉质粘土，具体详见下图。

地质纵剖图（取自：地勘资料2-2剖面）

2 监测内容

绿色大酒店前铺盖基坑（桩号K15+613～桩号K15+700）位置对应绿色广场段，对周边建筑物保护要求高，并且采用盖挖法施工。盖挖法施工过程中，架设支撑存在一定难度，为随时掌握现场信息，指导现场灵活施工，现场主要设置了建筑物沉降、地连墙墙体变形、坑外深层土体水平位移、支撑轴力、地下水位等监测内容。

3 监测布置

基坑两侧主动土压力主要靠坑内水平支撑作用来平衡，若支撑轴力过小，将不可避免使得围护结构及周边环境产生一连串的连锁反应，如墙体变形、坑外土移，建筑物沉降等等。为及时准确的掌握铺盖位置的基坑变形数据，保证基坑及周边建筑物的安全稳定，在铺盖位置的内支撑上安装自动化监测仪器，通过GPRS传输，后台显示的方式，使监测人员能够更及时准确的掌握基坑的现状情况，为技术人员对数据分析提供了可靠的后勤保障，绿色广场铺盖段具体监测布置如下图。

4 信息化监测分析、总结

该铺盖位置主要设置建筑物沉降、房屋倾斜、深层土体水平位移、地连墙墙体变形、支撑轴力及地下水位监测等监测项目。

4.1沉降值分析

绿色广场酒店结构上，共布置了8个沉降观测点，编号JZ4-1～JZ4-8。基坑铺盖位置于2011年3月12日开始开挖，紧随施工进度，对该建筑进行跟踪观测。

沉降主要产生在土方2011年5～6月开挖期间，随着开挖的深入而增大，在底板施工完成后逐渐稳定。期间，沉降速率最大为1.52mm/d（JZ4-4，2011年5月21日）。

2011年8月30日最终的沉降数据见表4-1。从表中沉降数据发现，绿色广场酒店最终沉降主要位于西南角JZ4-4，JZ4-5，JZ4-6位置，分别为19.62mm，18.99mm，11.51mm。其中最终最大沉降量为19.62mm，均未超过沉降设计控制值。

绿色广场周边共布置11个地表沉降观测点，编号D1～D11。各沉降点随着各层土方的开挖而逐渐增大，在底板施工完成后逐渐稳定，截止2011年8月30日，各沉降观测点数据见表4-2。

4.2 房屋倾斜分析

绿色广场酒店倾斜计算示意图（图1）

从表4-3中看出，建筑略微呈现出向西南倾斜的状况。根据公式：倾斜度 计算，各方向倾斜度见表4-3，其倾斜度均未超过规范控制标准2‰。

4.3墙体变形监测成果分析

地连墙墙体变形主要集中在2011年5月开挖期间。由于现场组织架设支撑及时，同时加快垫层施工速度，变形速率逐渐减缓，有效控制了地连墙墙体变形。。至8月基坑顶板浇筑完成，地连墙墙体变形基本保持在30mm以内，均未超过设计控制值30mm。

4.4深层土体水平位移监测成果分析

土移变化同样集中在2011年5月开挖期间。由于现场组织架设支撑及时，同时加快垫层施工速度，位移速率逐渐减缓，有效控制了土体变形。至8月28日基坑顶板浇筑完成，深层土体变形基本保持在30mm以内，均未超过设计控制值30mm。

4.5坑外地下水位监测成果分析

施工期间，地连墙前期施工较好，开挖过程中严格控制，地连墙墙体变形较小，这最终保证了基坑两侧均未出现渗水现象。地下水位变化比较平稳，未发生明显突变现象。

4.6支撑轴力监测成果分析

基坑采用钢支撑支护，预加轴力800kN左右，经过应力消散作用，支撑最终预加力总体保持在60%～70%之间，随着基坑的挖深，支撑承受两侧地连墙的作用力逐渐增加，基本保持稳定。

4.7总结分析

综合铺盖段各项监测数据，得出以下几点：1）地表沉降最大值15.87mm，平均值7.89mm，控制值为16mm。2）绿色大酒店结构沉降最大值19.62mm，平均值7.71mm，设计控制值为20～60mm。3）绿色大酒店结构倾斜最大值0.52‰，规范控制值为2‰。4）地连墙墙体变形最大值21.52mm，平均值16.74mm，设计控制值为30mm。5）深层土体水平位移最大值24.89mm，平均值19.76mm，设计控制值为30mm。6）坑外地下水位最大值最大变化值284m/d，平均值207mm/d，设计控制值为300mm/d。7）钢支撑轴力最大值1040kN，平均值518kN，设计控制值为第二道1468kN，第三道1856kN，第三道1362kN。通过监测数据分析，各项监测指标均未超过设计控制值，在基坑盖挖法施工过程中，密切关注支撑轴力的变化情况，认真落实信息化施工，在支撑应力过大时及时加设支撑；应力过小时，及时补加应力。最终，在盖挖法施工的复杂条件下，有效控制了基坑的变形，保证了基坑和周边建筑物的稳定与安全。

5 结语

无锡地铁绿色广场铺盖段施工信息化监测从2011年3月开始，紧随施工进度，对该铺盖段及临近建筑进行跟踪观测，通过信息化监测掌握第一手监测资料并及时进行监测分析，以利施工过程及时科学调整施工参数，改进施工工法，有效地指导其地铁铺盖段安全施工，具有广泛的应用价值，为今后类似工程提供借鉴。

参考文献：

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调查对象与方法

对象为随机抽取仙游县华侨中学高中三个年级同学，参加问卷共有126人。

调查方法：采用自行设计的高中学生关于低碳生活的调查问卷，内容主要包括高中学生对于低碳生活的认识状况、态度状况和行为状况。

分析方法：编码问卷全部回收后，进行数据录入，运用数据分析软件对数据进行整理、分析。

调查结果及分析

低碳生活相关知识的获取途径：有93.65%的学生是从广播电视报纸杂志上知道低碳生活的，比例远大于其他途径，只有6.35%的学生是从教师、同学处知道低碳生活，可见学校对学生进行低碳生活理念和实践教育开展得不理想，在倡导公众参与方面还大有可为。

影响低碳生活的实践方法：

穿戴：XX.41%的同学有较少不怎么穿的衣服，XX.71%的同学有较多不怎么穿的衣服。学生对穿戴产生的碳排放意识薄弱。

出行：26.2%的学生使用公交车，64.29%的学生步行或自行车，9.52%的学生私家车或者打车。55.56%的同学经常选择绿色交通工具，42.06%的同学有时选择绿色交通工具。

调查结论

目前高中学生对低碳生活的了解情况认知度参差不齐，大部分学生对低碳生活的了解仅仅限于表面，并没有深入了解，残缺性低碳生活认知必然造成部分青少年在践行低碳生活过程中做得不尽人意，多数学生不会探索科学方法计算家庭或个人践行低碳生活的外在价值。在日常生活中，学生能做到一些与低碳生活要求相符的行动，但是同时很多高中学生，买东西追求时尚，吃穿、出行等方面浪费现象较严重，主要存在不能在衣食住行用等各个方面都践行低碳生活、不能自觉地、持之以恒地践行低碳生活、不善于使用科学方法践行低碳生活等状况。所以有必要加强平常的宣传教育力度，指导学生对低碳生活进行系统的了解和学习。

对实践活动的建议

为了树立高中学生低碳生活的思想观念和社会责任意识，培养学生从自身做起，从点滴做起，养成良好的 低碳生活习惯;鼓励高中学生能身体力行，为自己、为社会、为他人做好践行低碳生活方式的榜样作用，实现高中学生自身社会价值;高中化学教学可以做以下几种实践：

一、高中化学教育将低碳生活教育纳入当前教育体系之中，通过开设第二课堂、社会实践课程或者兴趣小组活动的方式，改进学生残缺性低碳生活认知构成。

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关键词： 非GIS专业 主题学习资源 实践案例

1引言

地理信息系统（Geographic Information System，简称GIS）是对地理空间信息数据进行采集、输入、管理、查询、分析、模拟和显示的计算机技术系统。GIS作为应用性极强的一项技术，已被广泛应用于生态环境评估、自然资源调查与评价、城市规划、交通运输等领域，且随着技术的不断发展，其应用形式及内容不断更新。GIS课程特别强调学生的专业实践技能培养，国外一些高校在课程实践教学中已率先开始使用面向专题、主题应用的实践教学模式[1]。针对国内的不同专业，科学性与实用性并重的GIS课程主题学习资源的设计与建设显得尤为重要与迫切。

2.GIS课程定位及实验教学目标

2.1课程定位

GIS业已形成独立的本、硕、博专业，且在其他如理学、工学、人文社会学等多个学科专业中开设GIS课程。因此，开展GIS课程的教学，首先要对GIS课程进行合乎本专业培养目标的定位。对于非GIS专业来说，一般GIS课程教学注重学生了解和掌握GIS原理与概念，GIS软件平台的基本操作及其在本学科领域中的应用，而不是放在研究GIS科学上。

2.2实验教学目标

针对非GIS专业中不同学科对于GIS应用的需求，GIS课程实验的设置应有所不同，但最终目的均为提高学生在本学科专业内应用GIS解决实际应用问题的技能，培养针对本学科的创新性人才。以笔者所在高校为例，学科专业方向为国土资源管理类专业与城乡规划专业，学生在软件应用及其定量分析等方面较薄弱，因此，主题学习资源的设计需要在这些方面下足工夫。

3.引入主题学习资源必要性及其设计原则与案例

3.1引入主题学习资源必要性

首先，某些学科专业方向的基础支撑学科较广，碰到的实际问题往往涉及多个学科专业。主题学习有利于学生打破学科界限，围绕某一主题进行学习，实现学习内容的综合化、集成化。其次，现今针对非GIS专业的通用教材还无法完全满足GIS课程教学的需要，急需任课教师针对本学科、学生、高校自身特点组织设计课程教学内容，因此针对不同专业引入主题学习资源恰逢其时。最后，学生相比基本原理普遍更倾向于学习应用技术，因为应用技术、操作技能等学生能够直观感受，提高学生的学习兴趣。GIS主题学习资源正是针对某些应用主题，将应用操作技能融入其中。

3.2主题学习资源设计的原则与实践案例

针对非GIS专业，GIS课程主题学习资源设计应符合以下原则。第一，主题学习资源设计的目标是为了让学生应用GIS解决专业内实际问题，尤其是掌握GIS各种空间分析技术的特点及其解决工程实际的流程，而不是学习开发各种分析算法与软件[2]。第二，主题学习资源设计要时刻注意“从实践中来，到实践中去”的原则。即首先在教学准备阶段，要求主题学习资源的数据来源于工程实践。其次在教学实施阶段，教学内容的组织和安排要符合真实工程实践的应用要求，在教学过程中以学生实践操作应用为主，理论教学为辅，充分利用主题学习资源，为学生创造更多的专业技能实践锻炼机会。最后在教学总结与讨论阶段要求学生将所学知识和操作技能应用于真实的工程实践。

GIS主题学习资源设计需涉及GIS的基本功能，包括数据的采集与处理、专题地图制作、矢量数据分析、栅格数据分析、空间分析、DEM分析等[3]。结合参考资料、教师科研实践与学校专业方向特点，设计多个主题学习资源案例，现将主要案例介绍如下：区域绿色GDP专题地图制作，涉及GIS功能模块：专题制图等；区域基本农田数据库建库，涉及GIS功能模块：数据采集、转换、处理和属性数据分析等；城市用地适宜性评价，涉及GIS功能模块：矢量数据分析和栅格数据分析等；小区域DEM建立与地形分析，涉及GIS功能模块：数据转换、DEM分析和三维模拟等。

4.主题学习资源设计的多维互动

GIS主题学习资源的设计不可能一蹴而就，需要不断地补充完善。在补充完善环节要做到主题学习资源设计与学校、教师、学生、应用行业等方面多层次、多维度的互动，以有效提升主题学习资源的质量与内涵，达到培养符合学科需要、社会需要人才的目的。

在学校层面，学校要鼓励GIS主题学习资源设计等教学活动，形成一定的激励机制，如将教师进行的主题学习资源设计工作与教师的职称评定、奖金等挂钩，引导教师重视科研成果转化与课程建设的关系，通过主题学习资源建设推动课程内涵建设[4]。

在教师与学生层面，对于教师来说，在GIS主题学习资源设计的教学活动中从教学准备阶段、教学实施阶段和教学总结阶段都要考虑自身科研课题、社会服务课题的知识转化，将实际案例与实际工程项目与主题学习资源设计相融合，并且到用人单位了解专业需求情况，不断完善主题学习资源。对于学生来说，首先是在课堂上针对教师所授主题学习资源，不断实践GIS操作技能，并在此基础上将难点与疑惑点反馈给老师，帮助老师完善主题学习资源，另外有些学生在毕业论文、甚至课程论文环节可以应用GIS解决本专业领域的实际问题，为教师提供新的主题学习资源蓝本。

在应用行业层面，教师和学生要时刻关注GIS技术在应用行业领域内的新理论、新方法的具体应用，甚至作为推动GIS在行业新应用的实践者，这样才能得到新主题学习资源的第一手资料。另外，学校、教师和学生也要与用人行业、单位多沟通，听取其对人才培养的建议与要求，并将其融入主题学习资源设计。

参考文献：

[1]乔闪.奥尔堡大学面向项目的高等教育体系[J].高等工程教育研究，2002（2）：69-72.

[2]贾泽露.非GIS专业地理信息系统课程教学思考[J].测绘科学，2008，33（5）：230-232.

[3]田雨，韩作振.基于arcgis面向专题应用的GIS课程实践教学[J].实验室研究与探索，2008，27（9）：46-49.

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在“工业立市”政策的指导下，数十年来，济南经济一路飙升，每年济南经济的增长已超过10%――2003年，济南全市的生产总值为1360亿元，到了2013年，这一数字就已经飙升到5230.19亿元。

随着不断发展，济南希望进一步促进经济转型，提高经济发展质量。目前，济南正依据自身特点大力发展智慧旅游，希望将旅游业培育成现代服务业的重要推手，借此助推服务经济发展与经济转型，为提高居民生活水平与推动城市快速发展提供动力。

城市的未来就是地球的未来，如何才能让城市更好地发展并实现绿色转型？在IBM“智慧城市大挑战”项目团队的帮助下，济南正在努力寻求这一答案。

行进中的城市转型

2014年9月，IBM公司“智慧城市大挑战”（Smarter Cities Challenges，缩写：SCC）国际专家组在济南市以“智慧旅游”为课题，开展了为期三周的公益咨询服务。

三周来，各位专家通过走访、调研、策划，积极帮助济南市制定具有泉城特色的国际智慧旅游城市的规划，提升济南智慧旅游水平。

“IBM专家站在全球视角上，利用信息技术，尤其是大数据分析方面的经验，为济南‘智慧旅游’发展进行了战略性规划。接下来，我们将积极借鉴IBM专家给出的建议，结合济南旅游的实际和济南智慧旅游发展规划，因地制宜地推进济南智慧旅游城市建设和发展。”济南市旅游局局长王铁志如是说。

作为IBM国际基金会发起的、单项投入金额最高的公益项目，“智慧城市大挑战”项目秉承IBM“专长服务社会”的企业社会责任理念，自2010年创始至今，通过贡献IBM全球顶尖人才的专长，在三年内已经无偿为数百个城市的智慧发展提供咨询服务。

此次，济南市是今年中国大陆地区唯一入选的城市，同时也是“IBM智慧城市大挑战”在中国的第一个智慧旅游项目。

事实上，济南市早就提出城市转型，并提出打造“国际旅游名城”。近年来，建设“智慧旅游城市”已经成为济南市政府和济南市旅游局的重要发展战略目标。济南在促进旅游业智慧发展方面拥有前瞻性视野，已经开展了诸多切实可行与成效显著的举措。

作为省会城市，在相当长的一段时期内，济南都是闻名全国的工业城市。解放后的济南，一直都是工业立市。在机械、车床、电子、电器、化工、化纤、医药等多个领域都有着不俗的表现。尤其是重工业，在大型压力机、数控机床、高档改装车等领域都走在全国的前列。

在谋求城市发展上，济南是迫切的，参加IBM“智慧城市大挑战”就是出于同样的考量：用IBM国际专家组的力量帮助济南完成“智慧旅游”的目标。济南是一座具有悠久历史的古城，拥有丰富的历史文化和独特的自然景观。

如今的济南，更是需要抓住产业转型升级机遇，展现出了巨大的经济活力。此外，因为济南位于环渤海经济区，且是主要的骨干城市，它的转型在区域甚至全国都会发挥着重要的集聚、辐射、服务和带动作用。

大数据支撑下的智慧旅游

城市曾经是世界的问题的集中地――交通拥挤、环境污染、学校教育失败等等，但因为每个城市情况各不相同，所以其谋求城市发展的新方向自然不同。

对于济南提出的“智慧旅游”，IBM专家组成员给予了高度肯定，在走访了20多家单位，采访与问卷调查数百人，分析10万多条社交媒体信息之后，“IBM智慧城市大挑战”专家团队认为，济南在促进旅游业智慧发展方面已经取得了很多成果，如果进一步综合运用新技术手段，将促进济南旅游业的发展，帮助打造泉城特色的国际旅游名城。

IBM专家团队应用在信息技术尤其是大数据分析方面的优势，结合相关国际经验，通过可执行的具体规划，为济南建设成为具有泉城特色的国际智慧旅游城市提出四点建议：

第一，打造旅游大数据平台。

针对网站、微信、微博等多渠道数据进行收集、整理和分析，满足旅游信息海量拾取、海量处理和海量存储需求，实现与广大游客主动交互。

同时利用大数据平台实现各旅游部门的信息共享，为行业管理、规范市场运作提供数据支撑。

事实上，数据对于城市来说至关重要。关于城市生活方方面面的数据能方便城市领导者了解城市真正的运作机制，从而做出更好的决定。

“智慧旅游”大数据平台，实际上汇集了不仅是作为旅游的需求方（游客）的信息，同时集中了作为旅游服务提供方（这里面既包括企业，也包括政府）相关的信息，以及在这个行业可能还有散落的对整个的行业发展和游客体验来说都至关重要的其他信息内容。

以上这些不但涉及济南城市转型，其中包括济南在内全国众多城市面临的城市转型都可作为参考，这其中蕴藏了激发创新和驱动经济转型发展的巨大能量。

第二，创建互动、多渠道的旅游公共服务体系。

将各渠道为游客提供的旅游服务进行整合，方便游客通过多种途径轻松获取旅游信息，从而创造高互动的游客体验。

IBM全球实验室技术与战略部项目总监库马尔・巴斯卡兰先生介绍说：“我们可以建立‘智慧旅游’孵化平台。在这样的孵化平台，城市可以进行相关最近‘智慧旅游’解决方案的开发工作、实施工作，并在验证成功之后将它扩大影响。这样的孵化平台建成，还能够将济南成功的经验复制到其他地方，展现到全世界。”

第三，制定差异化旅游营销战略。

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[关键词]电力营销数据；数据挖掘；数据挖掘技术

中图分类号：TM769 文献标识码：A 文章编号：1009-914X（2014）37-0168-01

一、“大数据”

据统计，2011年全球数据量已达到1.8ZB（即1.8万亿GB），相当于全世界人均产生200GB以上的数据，并且还将以每年50%的速度在增长。概括来讲，大数据有三个特征，可总结归纳为“3V”，即量（Volume）、类（Variety）、时（Velocity）。量，数据容量大，现在数据单位已经跃升至ZB级别。类，数据种类多，主要来自业务系统，例如社交网络、电子商务和物联网应用。时，处理速度快，时效性要求高，从传统的事务性数据到实时或准实时数据。

纵观人类历史，每一次划时代的变革都是以新工具的出现和应用为标志的。蒸汽机把人们从农业时代带入了工业时代，计算机和互联网把人们从工业时代带入了信息时代，如今大数据时代已经到来，它源自信息时代，又是信息时代全方位的深化应用与延伸。大数据时代的生产原材料是数据，生产工具则是大数据技术，是对信息时代所产生的海量数据的挖掘和分析，从而快速地获取有价值信息的技术和应用。

二、数据挖掘及数据挖掘技术

数据挖掘，又称为知识发现（Knowledge Discovery），是通过分析每个数据，从大量数据中寻找其规律的技术。知识发现过程通常由数据准备、规律寻找和规律表示3个阶段组成。数据准备是从数据中心存储的数据中选取所需数据并整合成用于数据挖掘的数据集；规律寻找是用某种方法将数据集所含规律找出来；规律表示则是尽可能以用户可理解的方式（如可视化）将找出的规律表示出来。数据挖掘的主要技术有：关联规则、分类、时间序列挖掘和序列挖掘、聚类、Web挖掘、空间挖掘等。

三、电力营销数据

电力营销系统以业扩报装、电能计量、用电管理、营业计费和线损管理等关键业务为核心，在各业务模块之上提供服务模块和分析模块。服务模块包括电话服务、因特网服务和客户中心服务等，侧重于为电力用户提供各种快捷优质的服务；而分析模块则包括综合业务查询、基于历史数据的统计、效益分析和决策支持，侧重于为企业领导提供及时准确的决策依据。因此，一切为电力系统正常运行提供决策的原始数据都可归结为营销数据范畴，比如生产系统规划设计、负荷预测及用户特征提取、经济调度、电力系统故障诊断、动态安全评估、异常数据的挖掘及相应处理等。

四、数据挖掘的应用前景

在电力行业，坚强智能电网的迅速发展使信息通信技术正以前所未有的广度、深度与电网生产、企业管理快速融合，信息通信系统已经成为智能电网的“中枢神经”，支撑新一代电网生产和管理发展。目前，国家电网公司已初步建成了国内领先、国际一流的信息集成平台。随着后续智能电表的逐步普及，电网业务数据将从时效性层面进一步丰富和拓展。大数据的“量类时”特性，已在海量、实时的电网业务数据中进一步凸显，电力大数据分析迫在眉睫。

当前，电网业务数据大致分为三类：一是电力企业生产数据，如发电量、电压质量等方面的数据；二是电力企业运营数据，如交易电价、售电量、电力客户等方面的数据；三是电力企业管理数据，如ERP、一体化平台、协同办公等方面的数据。如能充分利用这些基于电网实际的数据，对其进行深入分析，便可以提供大量的高附加值服务。这些增值服务将有利于电网安全检测与控制（包括大灾难预警与处理、供电与电力调度决策支持和更准确的用电量预测），客户用电行为分析与客户细分，电力企业精细化运营管理等等，实现更科学的需求侧管理。

例如，在电力营销环节，针对“大营销”体系建设，以客户和市场为导向，省级集中的95598客户服务、计量检定配送业务属地化管理的营销管理体系和24小时面向客户的营销服务系统，可通过数据分析改善服务模式，提高营销能力和服务质量；建立各种针对营销的系统性算法模型库，发现数据中存在的隐藏关系， 为各级决策者提供多维的、直观的、全面的、深入的分析预测性数据， 进而主动把握市场动态，采取适当的营销策略，获得更大的企业效益，更好地服务于社会和经济发展。

为了给坚强智能电网建设，“三集五大”体系构架提供更有力的支撑。电力大数据与互联网数据、经济数据、交通数据等社会数据融合，一方面促进智慧城市的建设，为用户提供便捷的电力服务；另一方面为政策制定、公共事业管理以及商业经营提供有益帮助。

未来的智能电力系统不仅承载电力流，也将承载着信息流和业务流，智能电力系统的价值也将随之跃升，而这种跃升显然具有大数据的时代特征。网络中传输不只是电能，更重要的还有数据，我们电力人也需要积极主动的去探索如何来科学合理的释放数据能量，以推动传统电力工业的升级，以适应未来经济社会的发展需要。

五、结束语

电力工业作为国家基础性能源设施，为国民经济发展提供动力支撑，与社会发展和人民生活息息相关，是国民经济健康稳定持续快速发展的重要条件。电力大数据的价值已经相当庞大，但如果实现进一步延伸，将电力大数据与人们生产生活数据，与政府企业等多行业数据相结合，将产生更多更大的增值潜力，实现数据价值在电力系统外部的流动和发展。积极应用大数据技术，推动中国电力大数据事业发展，重塑电力“以人为本”的核心价值，重构电力“绿色和谐”的发展方式，对真正实现中国电力工业更安全、更经济、更绿色和更和谐的发展具有极大的现实意义。

参考文献

[1] 中国电机工程学会.中国电力大数据发展白皮书，2013.

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【关键词】 桐庐；城市居民；交通出行；特征

【 abstract 】 this paper in urban area of transportation of tonglu of division based on the questionnaire survey to enter a way of tonglu urban residents transportation characteristics of the investigation and statistics, and in the data analysis of the same city and the surrounding analogy, draw the present situation of the trip to go slow tonglu give priority to, bus service level is good conclusion. Also recommended that deal with tonglu traffic development system planning, construction, induction of urban traffic to the green environmental protection of the public transport direction, in response to the garden city of beautiful tonglu urban development strategy.

【 keywords 】 tonglu; city residents; Traffic travel; characteristics

中图分类号：TU984.191 文献标识码：A文章编号：

0 前言

为了满足急剧增长的交通需求，各城市建设部门都着力于城市交通系统的改善。但城市交通合理的规划、建设是建立在充分了解城市历史与现状，全面掌握居民出行习惯与特征的基础上进行的。调查并了解城市居民的出行规律与特征是交通系统规划与改善的重要前提。

本文以杭州市桐庐县这一经济快速发展的浙西小城市为例，调查并分析城市居民的交通出行现状，并将出行特征与周边同等城市进行对比分析，以期对我国其他类似城市的规划与建设起到借鉴作用。

1 桐庐县概况

桐庐县位于浙江省西北部，钱塘江水系中游，地处“西湖•钱塘江—富春江•新安江—桐庐—黄山”黄金旅游线的中心地段。近年来桐庐经济迅速发展，稳坐全国社会经济综合发展百强县，各项经济指标继续保持浙西地区各县市第一位。于此同时，桐庐县机动车也进入快速增长阶段，至2010年底，全县机动车保有量近3万辆（不计摩托车），且中心城区机动车保有量约占县域总量的75%，近六年来机动车年均增长率为22.71%。

如不加以规划管理，机动化的快速增长带来的交通拥堵、能源消耗、环境污染等问题将与生态优先，环境立县的城市发展目标渐向背离。为了解桐庐城区居民的出行特征和规律，为未来桐庐城市交通的规划与管理提供可靠的依据，桐庐县建设局在桐庐县统计局、杭州市城市规划设计研究院的协助下，于2011年10月进行了桐庐居民交通出行特征的调查。

2 桐庐居民出行调查主要内容

调查范围覆盖桐庐建成区的全部4个街道（镇）29个居委（村），采用入户询问法进行调查，取得有效调查问卷5993份。调查内容涉及出行次数统计、出行方式及目的、出行分布特征、出行时耗及出行意愿等多个方面。

3 桐庐居民出行特征分析

3.1 居民出行特征分析

根据调查，现状桐庐人均出行次数为2.41次/人•天，出行率达到95.33%。与周边城市对比如下：

表1各城市居民出行次数对比表

3.2 居民出行目的

表2居民出行目的构成

桐庐居民的上班、上学等刚性出行的比重为73.3％，占据主导地位。此外出行以生活购物、文体娱乐等休闲型出行比例达到16%，居民生活质量较高，符合潇洒桐庐的生活特色。

3.3 居民出行方式结构

通过调查数据的分析，可以发现：桐庐城区居民出行交通方式构成符合国内典型的小城市居民出行特点,即步行出行比例最高，自行车和电动车次之，慢行交通比例合计达到66%,这体现了现状城区范围较小，市民出行距离较短的特点。桐庐当前小汽车出行比例略低于周边县市；慢行交通出行比例与周边县市相当,公交出行比例明显高于周边县市，有较高的公交发展水平。

表3各城市居民出行方式对比表

3.4 居民出行时间分布

调查数据显示，早、晚为居民出行的峰值，且以通勤类交通为主，早高峰（7:00-8:00）交通量最大。

3.5 居民出行空间分布

本次调查根据行政区划和自然特征将桐庐城区划分为8个交通大区。在各交通大区对外出行方向的分析中，江北老城区与江南新城区之间的出行在桐庐城区居民出行方向中占主导地位，其次是江南新城与城西片区之间的出行需求以及江北老城区与城西片区之间的出行需求。可见主导交通流向是江北旧城和江南新城片区的直接沟通，沟通的最便捷路径就是通过富春江二桥直线交流。

3.6居民出行时耗

桐庐居民的平均出行耗时为19.5分钟，符合小城市的居民出行耗时特征。

表4 各城市居民出行时耗对比表

现状城区居民出行已慢行方式为主，慢行出行时间在20min以内，出行距离在1.5—5公里以内。公交出行时间普遍较长，一般用于中长距离出行。

4分析与总结

桐庐城市居民的整体出行状况与周边类似城市相似，具有典型的小城市出行特征，但就交通发展阶段而言，仍具有自身的不同之处，整体评价如下：

除早、晚高峰外，交通出行结构较为合理，慢行仍在城区居民交通出行方式中占主导地位，同时居民有着较好的公交出行习惯，购物、娱乐等休闲性出行需求旺盛。城市交通整体尚未进入机动车交通快速增长阶段，休闲、淡然的交通氛围符合潇洒桐庐的发展理念。

但依照城市的发展趋势，私人机动车将很快对城市交通构成威胁。得益于机动车较好的便捷性和直达性，将对原本合理的城市交通出行结构造成冲击，早晚高峰时段小汽车和公交车出行比例的突变已经有力地证明了该点。同时随着城区规模的继续扩大，超出了合适的慢行距离，现状占比66%的慢行出行方式必然向其他适合长距离的交通方式转移，如不继续强化城市慢行环境和公共交通服务水平，对居民出行方式加以引导，将进一步助长私人机动车及交通病的发展，对宜人的城市环境和发展前景带来破坏。

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关键词：车门；无法打开；原因；对策

中图分类号：U270.38+6文献标识码： A 文章编号：

Abstract:Based on the the Shekou line project of Shenzhen Metro,the essay mainly discusses the problems that arise when the train doors fail to open in half automatic mode and the relevant solutions.

Key words:Train door；fail to open； problems ；Solutions

1现状分析

深圳轨道交通二期蛇口线列车近期频繁发生车门与屏蔽门不同步，车门不能正常打开故障，此类故障表现为：列车AMC模式进站对标准确，车门控制模式开关在“半自动”档位，屏蔽门打开，车门未同步打开，司机手动打开车门。

2列车CC计算机控制车门原理简述

如图1所示，列车车载CC计算机输出门使能指令DC110V电源，驱动车辆系统的允许开门继电器动作（图中绿色线）。根据车门控制模式条件，列车AMC模式下，车门控制开关在“半自动” 档位，车载CC计算机输出自动开门指令DC110V电源，驱动车辆系统的自动开门继电器吸起（图中粉红线），车辆系统的车门打开继电器励磁电路中，串联其继电器接点和允许开门继电器接点，从实现列车自动打开车门功能（图中蓝色线）。

图1： 列车CC控制车门原理图

3故障原因分析及对策

3.1中央ATS时钟与列车时钟调查分析

调查发现中央ATS时钟与列车时钟的时间显示不同步，列车的时钟比中央ATS时钟快8秒钟，且故障列车均存在不同程度的晚点。根据信号系统设计，当列车出现晚点后，ATS系统自动调整停站时间为系统最少的停站时间15秒，因此列车晚点时DTI显示停站时间为15秒，因列车时钟比中央时间快8秒钟，所以车载DMI停站时间仅有7秒。

3.2列车CC计算机数据分析

正常情况下，列车对标停车停稳后（速度为0km/h），约第1.9秒车载CC计算机收到车辆系统提供的ZVBA（列车安全停稳）指令，约第2.3秒车载CC计算机发出门使能指令（允许开门），约第2.4秒车载CC计算机发出自动打开车门命令，车门与屏蔽门自动打开, 如图2所示。

故障时列车对标停稳后（速度为0km/h），约第1.9秒车载CC计算机收到车辆ZVBA（列车安全停稳）指令，约第2.3秒车载CC计算机输出门使能指令（允许开门），约第2.4秒后车载CC计算机一直未输出自动车门打开指令。因此，发生车门未打开，屏蔽门打开的故障, 如图3所示。

图2：正常列车车载分析诊断软件数据图3：故障列车车载分析诊断软件数据

根据上述分析情况，因列车时钟比中央时钟快8秒钟，当列车出现晚点后，ATS系统自动调整停站时间为系统最少的停站时间15秒，此时车载ATC系统认为该列车停站时间仅有7秒钟。

另外，ATS系统向列车车载ATC系统发送的时间以秒为单位计算，而车载ATC系统的时间是以毫秒为计算单位。如车载CC计算机采集到1秒钟的第500毫秒或大于500毫秒的数据时，就出现列车计划发车时间（ATS系统提供）比实际到站时间（车载ATC系统提供）小于6.5秒（列车开关门最小时间）现象，导致车载CC计算机无法正常输出自动开门指令，从而发生故障。

经对故障列车的计划发车时间（ATS提供）与实际到站时间进行了统计分析，发现列车计划发车时间（ATS提供）比实际到站时间均小于7秒钟。

3.3信号系统时钟同步调查分析及对策

1、车载ATC系统同步ATS系统时钟原理

图4： 车载ATC系统同步ATS系统时钟原理图

如图4所示，ATS系统时间同步采用NTP协议，采用客户-服务器周期性同步模式，同步周期为1～5分钟。GPS母时钟经ATS系统前置机A和B机（主用同步时钟，备用不同步），通过信号系统深灰、浅灰网，分别与网关计算机A和B进行同步车载ATC系统时钟。

2、中央设备时钟调查分析及对策

查看中央设备时钟，发现网关B计算机（备用）比网关A计算机时钟（主用）快8秒，对网关B计算机进行调查，发现网关B计算机注册表时间同步服务器NtpServer项IP参数为“（与Internet网络时间同步）”，导致网关B计算机无法与CATS服务器A和B进行时钟同步，从采用自身操作系统时钟，出现网关B计算机时钟比网关A计算机时钟快8秒钟。

经对网关B计算机注册表时间同步服务器NtpServer项参数改为“10.6.31.26（CATS服务器A机）”后，在线测试列车车载ATC系统时钟与中央时钟一致，车门与屏蔽门都能够自动打开。

4小结

随着城市地铁轨道交通行业的高速发展，许多新的产品、新技术进入这个行业，维护人员的技能水平需要不断地提高。只要我们本着科学的工作态度，一定能够在工作中解决实际问题，提高设备的安全性、可靠性。

参考文献

[1]卡斯柯信号有限公司 深圳地铁2号线信号与车辆接口技术规格书

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关键字：ArcGIS；缓冲区分析；叠置分析；符号化；人居环境

The ArcGIS-based Analysis of Urban Living environment Selection Study---To Chengdu as an example

WANG Wei-min

The Department of Civil Engineering, The Engineering and technical of Chengdu University of Technology，Leshan 614000, China

Abstract: Use ArcGIS Desktop 9.3 software application -- ArcMap to analyse the region of three loops in Chengdu. By vectoring through the region, selecting the appropriate evaluation index of the housing for the buffer zone analysis and overlay analysing,It comes to the site figure of selection analysis, then analyse its result. The aim is to provide buyers with a basic reference, as well as provide a theoretical guidance for the regional environmental and Ecological construction adjustment study .

Keywords: ArcGIS; Buffer analysis; Overlay analysis; Symbolization; Living environment

中图分类号：B82-058 文献标识码：A文章编号：

一引言

随着我国经济的快速发展，人民的生活水平有了很大改善，我国的城市化水平处于不断上升的趋势，人口不断向城市集中，这就造成了城市住房需求量的增加[1]。因此，为了有一个良好的人居环境，对住房区域的选择就成为购房者迫切需要解决的一个问题。购房者也将根据自身各方面情况选择适宜居住的住房区域。

二ArcGIS Desktop 9.3软件概述

ArcGIS Desktop 9.3是美国环境系统研究所在ArcGIS Desktop 8.3基础上开发的新一代GIS软件，是世界上应用广泛的GIS软件之一。ArcGIS桌面产品是一系列整合的应用程序的总称，包括ArcCatalog，ArcMap，ArcGlobe，ArcToolbox。可以实现制图、地理分析、数据编辑、数据管理、可视化和空间处理等GIS任务。

三研究区概况和数据源以及研究方法

1．研究区概况

四川省会成都，位于四川省中部，地理位置：北纬30.67°，东经104.06°，东界龙泉山脉，南临云贵高原，西靠邛崃山，北依秦岭山脉，东西最大横距192千米，南北最大纵距166千米，辖区总面积12390平方千米，市区面积598平方千米，是四川省政治、经济、文教中心，国家经济与社会发展计划单列市，也是一座现代都市风情与古蜀文明和传统文化交融生辉的城市，具有“天府之国”的美称。成都也是中国西南地区最大的陆路和空中交通枢纽，交通四通八达，极为便利，辖区人口1100多万，2008年国内生产总值3901亿人民币，比上一年增长12.1%，中国城市第14名，人均GDP 超过4000美元，是我国西南地区最大的现代化城市。

2．数据源

本文数据源为成都专题地图册的2009版比例尺为1：30000的成都市市区交通地图。

3．研究方法

分析方法主要可以概括为矢量化、缓冲区分析、叠置分析、条件评价、符号化显示5个阶段。基本流程如图1（数据分析流程图）所示：

图1 数据分析流程图

（1）地图扫描

在进行地图扫描时，根据制图目的、成图尺寸、要求的精度以及清晰度等来设定图像处理的分辨率和范围，同时将栅格图像扫描为灰度图，以便利用ArcMap矢量化[2]。

（2）栅格配准

栅格配准是通过控制点的选取，对扫描后的栅格数据进行坐标匹配、几何校正以及坐标投影，是保证矢量化工作顺利进行的重要步骤。经过配准后的栅格数据具有地理意义，在此基础上得到的矢量数据才具有一定地理空间坐标，才能解决实际空间问题[3]

（3）矢量化

选取6个人居环境的主要表征要素学校、医院、车站、公园、主要交通要道（一环路，二环路、三环路、人民南路、人民北路、蜀都大道），对它们进行矢量化分别得到学校分布图（school.shp）、医院分布图（hospital.shp）、车站分布图（bus station. shp）、公园分布图（tour place. shp）、主要交通要道分布图（road1.shp）、铁路分布图（railway.shp）

（4）缓冲区分析

根据以下分析原则对选出的6个人居环境的主要表征要素进行各自缓冲区分析。

分析原则：

①有效控制噪声污染的程度和范围,提高声环境质量,保障城市居民正常生活、学习和工作场所的安静。

②以城市规划为指导,按区域规划用地的主导功能确定。

③便于城市环境噪声管理和促进噪声治理。

④有利于城市规划的实施和城市改造,做到区划科学合理,促进环境、经济、社会协调一致发展[7-8]。

所选人居环境区域应：

①距离主要交通要道应在200m之外，以减少车辆噪音污染。

②距离铁路应在800m之外，以减少火车噪音污染。

③距车站应在1500m之外，以便于人们出行方便以及避免车站人流量多引起的嘈杂和噪音污染。

④距学校应在1500m之内，以便于小孩上学便捷。

⑤距医院应在1500m之内，以便于人们看病方便。

⑥距公园应在1000m之内，以便于人们休闲娱乐，环境优雅。

如图2（要素缓冲区图）所示：

图2 要素缓冲区图

（5）叠置分析

打开ArcToolbox，选择Analysis Tools/Overlay/Intersect命令，对学校、医院、公园3个缓冲区取交集，得到同时满足这3个要素的区域。

再次打开ArcToolbox，选择Analysis Tools/Overlay/Erase命令，依次用车站、主要交通要道和铁路3个缓冲区图层擦除学校、医院、公园3个缓冲区的交集区域，最后得到满足所有要素要求的区域。

（6）住房条件评价

为了便于对整个成都市区三环路内其他地段的住房条件进行了解，可以应用以上数据对整个成都市区三环路内区域的住房条件进行评价，评价内容包括属性赋值、区域叠加和分级显示。

①属性赋值：属性是空间数据的重要特征，描述了空间对象丰富的语义。对图形要素进行相应的属性赋值是地图数字化的重要方面，是创建各种专题图的基础[3]。分别打开学校、医院、公园、车站、主要交通要道和铁路的缓冲区图层的属性列表，分别添加school、 hospital、tour place、bus station、road1、railway字段。school、hospital 和tour place字段附属性值为1；bus station、road1和railway字段赋属性值为－1（因为在这3个要素缓冲区之外的区域才是满足要求的，因此取值为－1）

②区域叠加：打开ArcToolbox，选择Analysis Tools/Overlay/Union命令，将以上6个缓冲区图层进行叠加合并，得到一个新的叠加图层。

③分级显示：打开区域叠加所得到的新图层的属性列表，新增1个短整型字段class。在使此表处于编辑状态后，右键单击class字段，在打开的Field Calculator对话框中输入运算公式：[school]+[hospital]+[tour place]+[bus station]+[road1]+[railway]。最后在class字段中得出3、2、1、0、－1、－2、－3 六个属性值。

（7）符号化显示

对区域叠加得到的新图层进行分级符号设置并显示。属性值为3的区域等级为1，即同时满足6个要素，也是最佳区域；属性值为2的区域同时满足5个要素，等级为第2级，以此类推。如图3（选址等级图）所示：

图3 选址等级图

四结果分析

由图3可以看出，等级为第1级的区域即同时满足6个要素的区域基本处于公园附近，这些区域中有的甚至包括含了公园，这与成都作为中国长江中上游地区的生态屏障，实现区域生态环境和城市环境优良的目标[5]相吻合。因此，这些区域居住环境优雅，是成都住宅选址的最佳区域；其次，除了二环路与一环路北部和东北部，第2等级与第3等级的区域几乎分布于二环路以内其他区域，这两个等级也是居住适宜度较高的区域；第4等级区域大部分分布于二环路与三环路之间，属于适宜居住和居住适宜度较低之间的区域，是处于临界状态下的区域；最后，第5，6，7等级区域是居住适宜度较低的区域。其中第5等级区域基本处于铁路两侧800米范围之内，受火车噪音污染较为严重。

特别指出的是二环路与一环路北部和东北部区域，即成都火车北站周围的区域，这些区域由于是交通车站较多以及人流量多引起嘈杂噪音污染的特点，所以居住适宜度也较低。从整个分析图来看，二环路以内除主要交通要道两侧200米范围内以及北部区域，居住适宜度较高；在二环路与三环路之间的区域里，适宜居住的区域为西北部，东部，东南部，和南部区域。

五结论

在实际情况下，成都市区哪里最适合居家？购买住房选择哪个区域为好？是一个仁者见仁、智者见智的问题，不仅取决于消费者的心理需求，还取决于消费者的经济收入即现实购买力、离工作地点远近程度、从事工作性质等。随着经济的发展，人们收入水平的提高，以及城市建设的加快，人们对居住档次和居住区域的选择也在发生变化，特别是一些新的居家概念的推出，有的新区发展极有可能后来居上[6]。 因此，此研究为购房者选址提供了一定的参考价值，同时也为成都创建国家园林城市，不断改善人居环境，保护现存的生态中有价值的东西，发展新的生态环境和人居环境，使城市有个性、有特色，发挥原有的特色，营造最佳的人居环境提供了一定的理论依据[5]。

参考文献：

[1] 徐虹. 我国住房需求的影响因素及发展趋势分析[J]. 兰州学刊，2008，10：66.

[2] 党安荣，贾海峰, 易善帧. ArcGIS 8 Desktop地理信息系统应用指南[M]. 北京：清华大学出版社，2003.

[3] 王洪战, 马燕燕, 张振涛, 等. 基于ArcGIS的专题地图制作方法综合研究[J]. 城市勘测，2008，04：47-48.

[4] 汤国安, 杨昕. 地理信息系统空间分析实验教程[M]. 北京：科学出版社，2006，23-241.

[5] 薛竹英. 构建绮丽多姿的绿色空间 营造最佳人居环境——“成都生态园林城市”解读[J]. 城建档案，2007，04：18.

[6] 吴兆华. 成都房地产市场的区域特点[J]. 中外房地产导报，1999，14：18.

[7] 符国基. 海南岛综合环境功能区划研究[J]. 海南大学学报人文社会科学版,2001,19(1):37-40.

[8] 徐少辉，王华东.城市环境功能区划研究[J].重庆环境科学,1997,19(6):5-9.

[9] 张丽君，白占雄，王志琳 基于ArcGIS的台州市环境功能区划研究—以声环境功能区划为例[J] .华北农学,2005,20(专辑):73-76.