0 引言
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随着计算机技术的飞速发展、空间技术的日新月异及计算机图形学理论的日渐完善，GIS（Geographic Information System）技术也日趋成熟，并且逐渐被人们所认识和接受。近年来，GIS被世界各国普遍重视，尤其是“数字地球”概念的提出，使其核心技术GIS更为各国政府所关注。目前，以管理空间数据见长的GIS已经在全球变化与监测、军事、资源管理、城市规划、土地管理、环境研究、农作物估产、灾害预测、交通管理、矿产资源评价、文物保护、湿地制图以及政府部门等许多领域发挥着越来越重要的作用。当前GIS正处于急剧发展和变化之中，研究和总结GIS技术发展，对进一步开展GIS研究工作具有重要的指导意义。因此，本文就目前GIS技术的研究现状及未来发展趋势进行总结和分析。
1 GIS研究现状及其分析
1.1 GIS研究现状
世纪90年代以来，由于计算机技术的不断突破以及其它相关理论和技术的完善，GIS在全球得到了迅速的发展。在海量数据存储、处理、表达、显示及数据共享技术等方面都取得了显著的成效，其概括起来有以下几个方面[1]：①硬件系统采用服务器/客户机结构，初步形成了网络化、分布式、多媒体GIS；②在GIS的设计中，提出了采用“开放的CIS环境”的概念，最终以实现资源共享、数据共享为目标；③高度重视数据标准化与数据质量的问题，并已形成一些较为可行的数据标准；④面向对象的数据库管理系统已经问世，正在发展称之为“对象——关系DBMS（数据库管理系统）”；⑤以CIS为核心的“3S”技术的逐渐成熟，为资源与环境工作提供了空间数据新的工具和方法；⑥新的数学理论和工具采用CIS，使其信息识别功能、空间分析功能得以增强等等。
在GIS技术不断发展下，目前GIS的应用已从基础信息管理与规划转向更复杂的区域开发、预测预报，与卫星遥感技术相结合用于全球监测，成为重要的辅助决策工具。据有关部门估计，目前世界上常用的GIS软件己达400多种[2].国外较著名的GIS软件产品有[3]：Auotodesk系列产品、Arc/Info、MapInfo及其构件产品、Intergraph、Microstation等，还有Web环境下矢量地图发布的标准和规范，如XML、GML、SVG等等。我国GIS软件研制起步较晚，比较成熟的测绘软件主要有南方CASS，MapGIS，GeoStar，SuperMap等。尽管现存的GIS软件很多，但对于它的研究应用，归纳概括起来有二种情况：一是利用GIS系统处理用户的数据；二是在GIS的基础上，利用它的开发函数库二次开发用户专用的GIS软件。目前已成功应用包括资源管理、自动制图、设施管理、城市和区域规划、人口和商业管理、交通运输、石油和天然气、教育、军事等九大类别的一百多个领域。在美国及发达国家，GIS的应用遍及环境保护、灾害预测、城市规划建设、政府管理等众多领域。近年来，随着我国经济建设的迅速发展，加速了GIS应用的进程，在城市规划管理、交通运输、测绘、环保、农业等领域发挥r重要的作用，取得了良好的经济效益和社会效益。
1.2 当前GIS发展存在的主要问题
基于以上GIS技术现状研究，本文分析认为GIS技术在模型、数据结构等方面存在着不足，一定程度上制约了GIS技术的发展。
（1）数据结构方面存在的问题
目前通用的GIS主要有矢量、栅格或两者相加的混合系统，即使是混合系统实际上也是将两类数据分开存储，当需要执行不同的任务时采用不同的数据形式。在矢量结构方面，其缺点是处理位置关系（包括相交、通过、包含等）相当费时，且缺乏与DEM和RS直接结合的能力。在栅格结构方面，存在着栅格数据分辨率低，精度差；难以建立地物间的拓扑关系；难以操作单个目标及栅格数据存贮量大等问题[4].
（2）GIS模型存在的问题
传统GIS模型是按照计算机的方法对客观世界地理空间不自然的分割和抽象，使得人们认知地理空间的认知模型与计算机中的数据模型不能形成良好的对应关系，难以表达复杂的地理实体，更难满足客观世界的整体特征要求。在GIS软件开发中，如果语义分割不合理，将难以有效表达地理空间实体间的关系，这就导致较深层次的分析、处理操作难以实现。随着GIS应用需求领域的不断开拓及计算机技术的迅速发展，对空间数据模型和空间数据结构提出了更高的要求，使得传统的地理空间数据模型力不从心，逐渐暴露其弊端。
目前，面向对象的数据模型一定程度上解决了传统GIS数据模型的某些不足，但是OODB（面向对象数据库）目前仍未在市场以及关键任务应用方面被广泛接受，因为OODB作为一个DBS还不太成熟，如缺少完全非过程性的查询语言以及视图、授权、动态模式更新和参数化性能协调等；且OODB与RDB之间缺少应有的兼容性，因而使得大量的已建立起来的庞大的RDB客户不敢轻易地去选择OODB.
（3）其他方面亟待解决的问题
当前，GIS正处在一个大变革时期，GIS的进一步发展还面临不少问题，主要表现在以下几个方面[5]：①GIS设计与实现的方法学问题。在GIS设计与实现过程中缺乏面向对象的认知方法学和面向对象的程序设计方法学的指导，导致GIS软件系统的可靠性和可维护性差；②GIS的功能问题。当前以数据采集、存储、管理和查询检索功能为主的GIS，不能满足社会和区域可持续发展在空间分析、预测预报、决策支持等方面的要求，直接影响到GIS的应用效益和生命力；③三维GIS模型及可视化问题。目前大多数GIS软件的图形显示是基于二维平面的，即使是三维效果显示也是采用DEM的方法来处理表达地形的起伏，涉及到地底下真三维的自然和人工现象显得无能为力。
2 GIS未来发展趋势
2.1数据管理方面
（1）多比例尺、多尺度和多维空间数据的表达[6]
对于多比例尺数据的显示，将运用影像金字塔技术、细节分层技术和地图综合等技术；而为了实现GIS的动态、实时和三维可视化，出现存储真三维坐标数据的3D GIS和真四维时空GIS，这其中涉及了空间数据的海量存储、时空数据处理与分析以及快速广域三维计算与显示等多项理论与技术[7].
（2）三库一体化的数据结构方向
空间数据库向着真正面向对象的数据模型和图形矢量库、影像栅格库和DEM格网库三库一体化数据结构的方向发展[8].这种三库一体化的数据结构改变了以图层为处理基础的组织方式，实现了直接面向空间实体的数据组织，使多源空间数据的录入与融合成为了可能，从而为GIS与遥感技术的集成创造了条件。
（3）基于空间数据仓库（Spatial Data warehouse）的海量空间数据管理的研究
空间数据量非常大，而且数据大都分散在政府、私人机构、公司的各个部门，数据的管理与使用就变得非常复杂，但这些空间数据又具有极大的科学价值和经济价值，因此大多数发达国家都比较重视空间数据仓库的建立工作，许多研究机构和政府部门都参与到空间数据仓库建立的研究工作。
（4）利用数据挖掘技术进行知识发现
空间数据挖掘是从空间数据库中抽取隐含的知识、空间关系以及其他非显式的包含在空间数据库中但以别的模式存在的信息供用户使用，这是GIS应用的较高层次。由于目前空间数据的组织与管理仍局限于二维、静态、单时相，且仍以图层为处理基础，因此，当前的GIS软件和空间数据库还不能有效地支持数据挖掘。
2.2技术集成方面
（1）“3S”集成
“3S”是GPS（全球定位系统）、RS（遥感）和GIS的简称，“3S”集成是指将遥感、空间定位系统和地理信息系统这三种对地观测技术有机地集成在一起。地理信息是一种信息流，RS、GPS和GIS中任何一个系统都只侧重于信息流特征中的一个方面，而不能满足准确、全面地描述地理信息流的要求。因此，无论从物质运动形式、地学信息的本质特征还是“3S”各自的技术特征来说，“3S”集成都是科技发展的必然结果。
目前，“3S”集成还仅限于两两结合方式，这是“3S”集成的初级和基础起步阶段，其核心是GIS与RS的结合。这种两两结合虽然优于单一系统，但是仍然存在以下缺陷。将“3S”进行集成从而形成一体化的信息技术体系是非常迫切的。这种集成包括空基“3S”集成和地基“3S”集成，即在硬件方面建立具有同步获取涉谱数据和空间数据的高重复观测能力的平台，而在软件方面使GIS支持数据封装，同时解决图形和图像数据的统一处理问题。
（2）GIS与虚拟现实技术的结合
虚拟现实（Virtual Reality）是一种最有效地模拟人在自然环境中视、听、动等行为的高级人机交互技术，是当代信息技术高速发展和集成的产物。从本质上说，虚拟现实就是一种先进的计算机用户接口，通过计算机建立一种仿真数字环境，将数据转换成图形、声音和接触感受，利用多种传感设备使用户“投入”到该环境中，用户可以如同在真实世界那样“处理”计算机系统所产生的虚拟物体。将虚拟和重建逼真的、可操作的地理三维实体，GIS用户在客观世界的虚拟环境中能更有效的管理、分析空间实体数据。因此，开发虚拟GIS已成为GIS发展的一大趋势。
（3）分布式技术、万维网与GIS的结合[9]
目前，随着Internet技术的迅猛发展，其应用已经深人到各行各业，作为与我们日常生活息息相关的GIS也不例外，它们的结合产生了web GIS.当前Web GIS系统已经得到迅速的发展，到1999年1月，仅在美国出现的这类系统就有23种之多。又由于客户端可能会采用新的应用协议，因此也被认为是Internet GIS.
计算机网络技术的飞速发展，分布式计算的优势日益凸显，GIS与分布式技术结合也就成为必然，它们的结合即构成了分布式CIS.它就是指利用最先进的分布式计算技术来处理分布在网络上的异构多源的地理信息，集成网络上不同平台上的空间服务，构建一个物理上分布，逻辑上统一的GIS.它与传统GIS最大的区别在于它不是按照系统的应用类别、运行环境划分的，而是按照系统中的数据分布特征和针对其中数据处理的计算特征而分类的。
（4）移动通信技术与CIS的结合发展[10]
WAP/WML技术作为无线互联网领域的一个热点，已经显示了其巨大的应用前景和市场价值。WAP柳ML技术与GIS技术的结合产生了移动GIS（Mobile GIS）应用和无线定位服务LBS（Location一basedServices）。通过WAR/WML技术，移动用户几乎可以在任何地方、时间获得网络提供的各种服务。无线定位服务将提供一个机会使GIS突破其传统行业的角色而进人到主流的IT技术领域里。大多数的分析家都认为，到2010年，无线网络将成为全球数据传送的主要途径。GIS的未来将会由其机动性所决定。
当前用于地理信息交互的语言还不足以完成真正的“设备无关接口”的互操作。各种移动设备对于从地理信息服务器所获得的信息，其表现方式是各不相同的，用户输人方式也不相同。因此，对于不同的移动设备需要一种统一的标记语言。无线定位服务将提供一个机会使GIS突破其传统行业的角色而进人到主流的IT技术领域里：大多数的分析家都认为，到2010年，无线网络将成为全球数据传送的主要途径。GIS的未来将会由其机动性所决定。
（5）GIS与决策支持系统（DSS）的集成[11]
决策支持系统（Decision Support System，简称DSS）是以管理学、运筹学、控制论、行为科学和人下智能为基础，运用信息仿真和计算手段为基础，综合利用现有的各种数据库、信息和模型来辅助决策者或决策分析人员解决结构化和半结构化问题，甚至非结构化问题的人机交互系统。
目前，绝大多数的GIS还仅限于图形的分析处理，缺乏对复杂空间问题的决策支持，而目前绝大多数的DSS则无法向决策者提供一个友好的可视化的决策环境。因此，将GIS与DSS相集成，最终形成空间决策支持系统（SDSS），借助GIS强大的空间数据处理分析功能，并在DSS中嵌入空间分析模块，从而辅助决策者求解复杂的空间问题，这是GIS应用向较高层次的发展。其中SDSS中知识的表达、获取和知识推理以及模型库、知识库、数据库三库接口的设计是哑待解决的关键问题。
2.3 发展历程方面
自20世纪60年代世界上第一个GIS——加拿大地理信息系统（CGIS）问世以来，经过40年的发展，GIS经历了三个阶段的发展。目前，随着第三代互联网的提出与实施，以及计算机技术、数据库技术的飞速发展，GIS即将步入第四代GIS发展阶段。
第四代GIS软件将在数据组织、存储、检索和运算等方面发生革命性的变革。数据组织应该是面向空间实体的，空间位置只是实体众多属性中的一类，它应和其它属性有机地组织在一起并统一存放：“关系”概念和“关系运算”应该加以扩充，应该包括空间关系及其运算；传统的结构化查询语言应该扩充，把空间关系及其查询包括在里面；以倒排表为基础的数据库索引机制应该扩展，建立至少包括拓扑关系在内的新的索引机制；数据存储机制应该适应空间数据提取和计算的要求等。只有实现数据真正的一体化存储和处理，才能自由地、方便地、快速地实现人们所期望的处理功能。在功能上，第四代GIS软件应该具备支持数字地球（区域、城市）的能力，成为OS、DBMS之上的主要应用集成平台，它具有统一的海量存储、查询和分析处理能力、一定的三维和时序处理能力、强大的应用集成能力和灵活的操纵能力，且具有一定的虚拟现实表达。
3 结束语
通过以上对GIS现状及发展趋势的分析，可以看出，GIS作为信息产业的重要组成部分，正以前所未有的速度向前发展。把握当前GIS的技术发展现状及不足，有利于人们预见GIS的发展趋势，站在更高更远的角度去扬长避短，较好地促进GIS技术的快速发展。随着地理信息系统产业的建立和数字化住处产品在全世界的普及，GIS将深人到各行各业以至千家万户，成为人们生产、工作、学习和生活中不可缺少的工具和助手。
黄旭钊
（地矿部航空物探遥感中心，北京 100083）
地理信息系统（geographic information system；简称GIS）始于50年代；70年代以后，由于计算机硬件和软件技术的飞速发展，促使GIS朝实用方面迅速发展，一些发达国家先后建立了许多专业性的地理信息系统；80年代是GIS普及和推广应用阶段；进入90年代，随着数字化信息产品在全世界的普及，GIS逐步深入到各行各业。中国地理信息系统起步较晚，但发展很快。在地质科学发展的进程中，科学家们创造了多种认识地质现象的方法和手段，如地质、物探、化探和遥感等。利用GIS技术，探讨这些信息资源的“开发利用”方法，使其发挥更大的作用，是本文的根本目的。
GIS是一种对空间信息以数字形式进行采集、编辑、处理、存储、组织、模拟、分析并表示的计算机辅助决策系统，它由硬件、软件、数据和应用四大分量组成，其任务则包括数据输入、数据管理、数据分析和数据表示四个方面。它具有如下两个显著特点：一是它不仅可以像传统的数据库管理系统那样管理数字和属性信息，而且可以管理图形信息；二是它可以利用各种空间分析的方法对多种不同的信息进行综合分析，解决空间实体之间的相互关系，对矿产预测水平的提高，起着积极的作用。
一、软件介绍
在GIS引进推广过程中，将MapInfo作为平台，开发一套功能较强、适于应用目的的中小型GIS软件，是行之有效的。它的主要功能如下（图1）。
图1 该系统的主要功能
（一）强大的地图输入、编辑能力
MapInfo对地图的输入提供三种输入方式。
①可以通过数字化仪进行地图的输入。
②支持光栅图像的输入，其格式可以是：BMP,GIF,JPEG,PCX,SPOT（卫星航空照片位图）、TGA,TIFF为后缀的图形格式。光栅图像输入后，用户可以用MapInfo提供的强大的作图工具在其上作图、编辑，然后存成单独的矢量地图层，也可以把光栅图像作为底图显示。
③MapInfo支持标准的DXF文件的输入。
（二）地图与属性管理
MapInfo以表的形式组织文本或图形信息。每个表都有两个文件：①文件名.tab，该文件描述表的结构；②文件名.dat或文件名.wks,.dbt,.xls，这些文件包含表数据；对栅格表相应的扩展名是tif、gif或bmp。如果表里已经含有图形目标还将有两个相关文件，文件名.map和文件名.id，前者描述图形目标，后者是连接属性数据和图形目标的交叉参考文件。这样，就可以在MapInfo内生成数据库文件。
MapInfo采用层的概念组织、管理数据，用户可根据自己对图幅及相关内容的理解，出于自身的实际需要，将某一特定的地理单元划分成不同的层，以满足单层或多层叠加浏览地理单元的需要。
（三）查询统计与空间分析
查询包括空间查询和属性查询两种方式。空间查询是根据图形目标查找对应的专业属性，属性查询则根据专业属性字段构成的数据表达式或逻辑表达式，查找对应的空间实体。该功能能够实现按单一数据项进行数据查询到按多个数据项进行复杂的SQL查询，使我们能够从大量的数据中，迅速得到分析所需要的数据，并进行统计计算。
使用GIS很重要的原因之一是要对数据项进行空间分析。MapInfo中的空间分析主要包括缓冲区分析和叠置分析。缓冲区分析是地图窗口中一个围绕线目标、区域或点等其它目标的区域，可以用设置缓冲区半径的方法控制缓冲区的大小。创建完缓冲区，就能够在缓冲区内寻找目标。叠加分析是将两个不同层内的多边形叠加合并的一种空间操作。该操作生成第三层，从而可对交叉区域进行分析，在MapInfo中该功能需要进一步扩充和完善。仅仅这些空间分析，不能满足成矿预测的要求，因此将传统的成矿预测方法纳入到GIS中是核心任务。目前常见的建模统计方法有信息量计算法、贝叶斯概率统计及特征向量法等。它们的基本思路是由已知典型矿床总结的矿床地质标志、地球物理标志、地球化学标志和遥感影像标志构成综合标志系列；然后，根据相应的数学模型，在选定的成矿带中建立找矿模型，再结合GIS的图形分析功能，最终形成矿产预测图。
（四）输出形式
Maplnfo是基于Windows操作系统上的，凡是Windows支持的外设它都自然支持。
二、地质与地球物理、地球化学概况
研究区位于四川、陕西、甘肃三省交界地带，出露地层有元古界、古生界、中生界及新生界。其中寒武—奥陶系太阳顶群、泥盆系下吾那组、三叠系是微细浸染型金矿的重要赋矿层位。
该区大地构造位置属秦岭褶皱系西段、松潘甘孜褶皱系的一部分。断裂构造十分发育，玛曲—略阳大断裂带、尕海—舟曲—成县大断裂带、玛曲—文县—勉县大断裂带均由数条与走向基本平行的主干断层组成，为多期多次活动的大断裂带，亦是重要的控矿断裂[1]（图2）
图2 构造分区
Ⅰ—西秦岭加里东褶皱带；Ⅱ—西秦岭华力西褶皱带；Ⅲ—西秦岭印支褶皱带；Ⅳ—松潘甘孜褶皱系；Ⅴ—扬子准地台
岩浆活动与内生金属矿关系密切。在本区，大中型金矿床在空间分布上常常与岩体有关，与基岩有关的金矿床多分布于岩体的外接触带上。
由于该区航磁数据和重力数据比例尺较小，因此有些局部异常反映不明显。但该资料对区域构造轮廓、主要断裂构造反映比较清晰。
研究区内水系沉积物资料表明：①共生元素组合Au—As—Sb-Hg及Au—As—Sb或Au—As—Hg主要和微细粒金矿生成有关。②在金的高背景或低背景上的Au、As、Sb、Hg浓集中心有利于形成微细浸染型金矿。③较好的金矿化区，化探异常浓集中心面积并不大，背景不高，浓集中心突出，重合性好。
三、基于GIS的成矿预测方法
（一）多元地学数据的建立与管理
此次研究共收集了五种来源的地学数据，它们是地层及构造数据、矿产数据、航磁数据、重力数据、化探数据。处理流程如图3所示。
图3 处理流程
将以上这些图件通过扫描仪输入到计算机中，形成.tif栅格影像文件。经过配准（一般选择四个控制点）形成.tab文件，便可作为栅格影像图显示出来。地质影像图、航磁平面等值线影像图、矿床分布影像图通过屏幕跟踪实现矢量化，同时亦形成.tab文件，一个.tab文件由一个图层组成，代表一种专题信息。航磁剖面平面影像图、布格重力异常影像图、水系沉积物元素异常影像图未经全部矢量化，只在典型矿床上及其周围做矢量化处理。根据航磁异常和重力异常的基本特征，圈出五条隐伏大断裂及28处隐伏中酸性岩体。参考地质资料，形成断裂及岩体分布图。经过矢量化后的图层，可随时进行编辑，并可创建相应的属性数据库。
（二）查询统计
根据地层分布图，通过条件查询功能检索赋矿地层：下古生界（Pzl）、上古生界（Pz2）及三叠系（T）（图4）。从图中我们可以看到矿床（点）在各地层中的分布情况，还可以进一步作统计分析，结果见表1。
（三）空间分析与成矿远景预测
1.断裂与矿床（点）相关性分析
图4 赋矿地层
表1 赋矿地层与矿床（点）统计
该区矿床与断裂关系甚为密切，因此，研究矿床到线性构造的“距离”是十分重要的。为了确定矿床与断裂构造的相关性，在控矿断裂周围每隔2km设置一个通道，共设置八个通道。设置通道的办法是用缓冲区功能来实现的，对微细浸染型金矿而言，分析结果见表2。从表中可以看出，在距断裂16km的范围内，集中了71.2%的矿床（点），其中包括了全部的大、中型矿床和77.8%的小型矿床。表中还给出了不同距离区间内出现矿产地的频数（%）。上述分析结果为确定断裂影响带宽度提供了客观依据。为此，我们以16km为缓冲区半径，做出该类型金矿的断裂影响带，这是寻找该类型金矿的有利地带。应该指出，我们选择的断裂带都是规模较大的断裂带，本身都由数条主干断层组成，具有较宽的断裂破碎带，当我们用线表示它们时，只反映了它们的中心位置，所以我们做出的断裂影响带的宽度较宽（图5）。
表2 断裂与矿床（点）“距离”统计
图5 断裂与岩体缓冲区
2.中酸性岩体与矿化的关系
已知资料表明，岩浆活动与内生金属矿床关系密切。它不仅对溶液起加热和驱动作用，而且可能在成矿作用中带来某些组分。该区与岩体有关的金属矿属中低温热液型金矿，多分布于岩体外接触带附近，一般在距岩体5km的范围内。因此以5km为半径作缓冲区（图5），这亦是成矿的有利地带。
3.根据水系沉积物异常圈定成矿有利区
根据1:20万水系沉积物异常，将具有Au元素异常浓集中心，或者具有Au元素异常浓集中心、同时伴生As、Sb、Hg或伴生As、Sb或伴生As、Hg元素异常，重合性好的区域确定为有利成矿区；将具有Au元素异常，但浓集中心不明显，伴生As或Sb元素异常的区域确定为较有利的成矿区。
4.叠加分析
（1）断裂影响带与岩体影响带作相加运算
断裂影响带和岩体影响带都是形成金矿的有利地带，为此将断裂缓冲区与岩体缓冲区叠加并取其和，形成断裂与岩体影响带叠加图。
（2）赋矿地层与上述断裂与岩体叠加影响带作相交运算
赋矿地层是形成金矿的必要条件，断裂与岩体影响带，只有在赋矿地层中才是金矿成矿的有利地段。因此将赋矿地层图与断裂与岩体影响带叠加图再进行叠加，取相交部分。
（3）将上述结果与根据化探得到的有利成矿区作相交运算
为了更有效、更准确地得到成矿远景区，我们将上述成矿远景区与根据化探得到的有利成矿区作相交运算，从而得到如图6所示的远景区。一级远景区即赋矿地层、断裂影响带（或岩体影响带）、化探异常叠加的交集，其中有已知大中小型矿床分布。此次共圈定25处一级远景区，其中九处区域与已知矿床（点）完全吻合；六处区域包含已知矿床（点），但范围要大得多；九处区域是新圈出的区域。二级找矿远景区即赋矿地层与断裂影响带（或岩体影响带）叠加的交集；或者满足地层及地球化学找矿标志，但不处于构造有利部位；部分已知中小型矿床落在该区域内。三级找矿远景区即赋矿地层与断裂影响带（或岩体影响带）叠加的交集，该区域内没有已知的矿床（点）分布。
图6 成矿远景区
应该指出的是，上面的例子各种信息量是以等权来对待的，若首先应用上文提到的数学模型确定权重，再做叠加运算，预测效果将会更加准确。
四、结论
通过使用GIS，我们有如下几点体会。
①它改变了传统的手工操作模式，可以很方便地将所需要的信息叠合，并且同时输出。
②数据库具有永久性，可以重复利用，为以后更新数据提供方便，从而减少了重复劳动。
③空间数据和属性数据的联合查询，使我们能够从大量的信息中迅速提取分析所需要的信息。
④MapInfo通过点、线和多边形把数据和地图连接在一起，单击地图上的任意对象，便可以同时看到多个与该对象相关联的所有数据。这样可以帮助我们分析数据。
参考文献
李文元，等.秦岭西部微细浸染金矿成矿条件.中国金矿主要类型找矿方向与找矿方法文集（第二辑），北京：地质出版社，1994
A STUDY OF METALLOGENIC PROGNOSTIC TECHNIQUE BASED ON GIS
Huang Xuzhao
（Aerogeophysical Survey and Remote—Sensing Center,Beijing 100083）
Abstract
The geophysical information system（GIS）has greatly raised the multi-purpose utilization level of spatial data for metallogenic prognosis.Its importance is that it plays the role of a bridge which links the traditional manual superimposition technique with the mathematic technique of spatial analysis,thus avoiding many artificial factors imposed on metal-logenic prognosis.Based on evaluation of metallogenic conditions and integrated prognosis for mineral resources in Sichuan-Shaanxi-Gansu triangular area,this paper discusses the application of GIS technique to metallogenic prognosis.
马泽忠1、2 张孝成1 廖和平3
（1.重庆市土地勘测规划院，重庆，400020；2.中国人民解放军重庆后勤工程学院，重庆，400201；3.西南大学，重庆，400060）
摘要：本文以南岸区为例，根据人口预测模型和人均建设用地指标预测城镇建设用地需求规模；通过指标因子网格（Grid）空间模拟，采用综合指数法求取网格综合城镇建设用地适宜性指数；以地理事物相近相似原理，以城镇建设用地需求规模为控制，以地理信息系统为支持，通过网格合并预测城镇建设用地规模范围。研究表明，采用基于综合城镇建设用地适宜性指数计算机自动获取建设用地范围边界具有较高的科学性和实用性，可为土地主管部门和土地利用总体规划建设用地布局提供决策支持。
关键词：网格；适宜性指数；空间模拟；南岸区；重庆市
1 研究区域概况
南岸区位于重庆市都市圈内，地处长江以南，介于东经 106°31′～106°48′、北纬29°27′～29°38′之间，全区面积261.08km2。2004年全区总人口526787人，其中农村人口占22.76%，城镇人口占77.24 %，人口密度为2020 人/km2。南岸区地貌属川东平行岭谷的一部分，在区境内自西向东有四条背斜和三条向斜，背斜成山，向斜则形成以丘陵为主的谷地，构成了本区低山、丘陵、平坝的地貌组合特征。全区最高海拔681 m；最低海拔157m，相对高差524m。2004年末农用地总面积15600.19hm2，占全区土地总面积的59.83%；建设用地总面积7649.18hm2，占全区土地总面积的29.33%。其中，城市用地2714.54hm2，占居民点及工矿用地的37.67%；建制镇用地229.03hm2，占居民点及工矿用地的3.18%；农村居民点用地1924.45hm2，占居民点及工矿用地的26.71%；独立工矿用地2036.13hm2，占居民点及工矿用地的28.26%；特殊用地301.25hm2，占居民点及工矿用地的4.18%；交通运输用地面积380.59hm2，占建设用地面积的4.98%；未利用地总面积2826.94hm2，占全区土地总面积的10.84%。南岸区2004年土地资源利用结构中，农用地、建设用地和未利用地的比重为59.83∶29.33∶10.84，以农用地为主。
2 城镇建设用地规模测算
城镇建设用地规模的大小应与人口规模、产业规模、经济规模相适应，同时还受土地利用条件、地形地貌等自然条件的限制，因此，预测城镇用地规模应从实际出发、因地制宜、量力而行，规模适度，不可贪大求全，致使城市无限制膨胀，造成土地资源的浪费。考虑到区域经济发展受许多非确定因素的影响，预测城镇发展空间时也应适当超前，留有余地，增强预测结果的可操作性。城镇建设用地应走内涵挖潜和适度外延扩大相结合的集约型道路，必须首先挖掘各种闲置土地和利用不充分、不合理的土地用于城镇建设；城镇空间的扩展，尽量少占或不占耕地。
2.1 人口预测
人口预测的方法一般有指数增长法、回归预测法、逻辑斯第函数预测法、人口年龄推算法等，根据县级土地利用总体规划规程，一般采用指数增长法进行人口预测，预测公式如下：
P＝P0 （1 ＋K）n ＋nΔP （1）
式中，P为规划目标年的总人口数；P0 为规划基期年的总人口；K为规划期人口自然增长率；n为规划年限；ΔP为规划期间平均每年人口机械增长数。
根据统计数据，南岸区历年人口自然增长率为1.6‰左右，到2010年，南岸区的人口增长速度不会产生大的波动，因此取K＝1.6‰。由于南岸区社会发展迅速，人口机械增长速度较大，根据多种统计数据，近年机械人口增长速度保持在82093人/年，因此到2010年，南岸区人口数量将达到1024420人。
2.2 城镇人口预测
2004年南岸区总人口526787人，城镇化率为77.24%，城镇人口406883人。根据统计数据，南岸区城镇人口的自然增长率为1.6‰，通过农转非、区外人口迁入等形式，每年增加城镇人口 68171 人，依公式（1）计算 406883×（1 ＋1.6‰）6 ＋6×98171＝819629，预计2010城镇化率将达到80.00%，通过历年城市水平现行模拟预测所得到的结果为80.60%，大致相似，因此本次研究取2010年南岸区城市化水平为80.00%。
2.3 城镇建设用地需求量预测
建设用地需求量的定量预测方法通常有趋势预测法、回归预测法和定额指标预测法。趋势预测法是根据土地的实际需求量随时间的变动规律来外推今后的土地需求量，通常以时间t为自变量，土地需求量为因变量建立趋势线方程，其一般形式为
。趋势线方程通常有直线方程、二次曲线方程和指数方程。回归预测法是根据变量之间的相互关系，利用其他变量的已知值来推断预测变量的值，是通过表明两个或几个变量之间关系的数学方程式进行预测的一种方法。因此，应用回归预测法同时需要两组时间顺序相同、相互关系密切的时间序列。定额指标法是一种简便、准确的预测方法，主要是运用城市人口预测结果，以部颁人均用地限额为定额指标计算用地需求量。根据南岸区建设的实际和集约用地要求，在选用指标级别时，尽量选用较为宽松的人均用地指标。
2.3.1 人均城镇建设用地指标
南岸区现状人均城镇建设用地指标2004年为72.32m2/人，本研究选用城镇建设人均用地规划指标2010年为87m2/人，能够满足城镇发展需要。
2.3.2 规划城镇建设用地面积
819629 人×87 （m2/人）/10000＝7130.77hm2，规划新增加城镇建设用地面积 Sc为4186.93hm2。
3 建设用地扩展范围预测
城镇用地总体布局就是在城镇性质、规模以及规划期间主要的建设项目和有关总体规划的经济技术指标已经确定的情况下，在城镇用地评价和选择的基础上，对规划期内城镇布局形式和各项建设统筹安排、合理布局，制定出科学的用地布局方案。本次研究通过指标因子网格（Grid）空间模拟，采用综合指数法求取网格综合城镇建设用地适宜性指数；以地理事物相近相似原理，以城镇建设用地需求规模为控制，以地理信息系统为支持，通过网格合并预测城镇建设用地规模范围。
3.1 建设用地扩展范围影响因素
建设用地的选择就是依据城镇用地适宜性评价结果和城镇用地可持续利用的要求，合理的确定城镇的具体位置和建设用地扩展范围。影响建设用地扩展范围的因素多种多样，主要包括以下几个方面。
（1）地貌条件 地貌条件影响城镇的分布位置、平面结构和空间布局，同时不同的地貌条件还影响各项建筑物的用地布置和工程设施的建设。主要参考指标包括地表破碎度、坡度、地貌部位、地貌类型等。
（2）地质水文条件 由于地质构造和土层的自然堆积情况不一，因而对建筑物的承载能力造成差异；不同的水文条件影响城镇的发展规模和安全问题。主要参考指标为：地层岩性、地质构造、降水、河网密度，河流洪水位等。
（3）社会经济条件 城镇用地规模和扩展范围必须从城镇用地布局现状出发，按照国民经济和社会发展的需要、城镇用地功能组织及城镇景观建设的要求，统筹安排、合理布局。因此影响城镇建设用地布局和扩展的因素主要包括如下社会经济条件：区域现状路网密度、区域规划路网密度、现状城镇建设用地规模影响度、土地利用类型、单位固定资产投资新增建设用地面积等。
3.2 建设用地扩展范围预测方法
建设用地扩展范围预测首先将研究区域在一定尺度下进行网格划分，针对不同的网格进行城镇用地适宜性评价，形成区域城镇建设用地适宜性评价结果；其次，以新增建设用地规模为控制，采用基于网格数据处理技术的计算机自动搜索方法获取城镇建设用地扩展范围。
3.3 建设用地扩展范围预测结果
3.3.1 城镇建设用地适宜性评价
应用层次分析法和特尔菲法，确定研究区域城镇建设用地适宜性评价指标和各指标权重，如表1。
表1 城镇建设用地适宜性评价指标权重值
应用地理信息用空间数据模拟方法，以地面100 m 网格精度将各评价指标在研究区域内进行连续分布模拟，得到区域标准化后指标数据在研究区域内的连续分布值，如图1为研究区内地表破碎度模拟。
应用综合指数法对研究区域城镇建设用地适宜性以地面分辨率为100 m 网格单元进行综合评价，每一网格单元适宜性综合指数计算公式为：
图1 地表破碎度模拟 （图中值越高，破碎度越大）
土地信息技术的创新与土地科学技术发展：2006年中国土地学会学术年会论文集
式中，Pi为第i个网格单元城镇建设用地适宜性综合指数；Vj 为各项指标权重；X′j为各网格单元评价 j 项指标标准化后分值，m 为指标项数；n 为流域内所划分的网格单元个数即CELL 的个数。
通过地理信息系统空间数学运算，得到南岸区城镇建设用地适宜性综合指数分布图（图2）。
图2 南岸区城镇建设用地适宜性综合指数分布
3.3.2 预测结果
以地理事物相近相似原理为基础，应用VB6集成开发环境和ESRI公司的Arc Objects组件系列开发自动分区程序模块，分区的计算机编程实现流程如图3。
图3 确定城镇建设用地扩展范围算法流程图
（1）确定城镇建设用地地块的最小面积 Smin，凡是小于Smin的地块应当被合并。
（2）以评价单元为最小的合并对象，将其合并到邻域内最相似的适宜性类型区，如果邻域内有多个相似的地块，则合并到其中面积最大的地块内。
最后将合并对象以评价单元面积的整数倍进行增加，直到城镇建设用地最小的地块面积都不小于Smin时，且总面积为预测需增加的建设用地时，中止循环并输出区域城镇建设用地分区图（图4）。
由图可知，南岸区未来城市发展重点在长生桥镇，南山和东部区域应作为生态保护区，不适宜城市发展，这与传统方法所作的土地利用总体规划基本一致。在城镇建设用地扩展方向上，本次研究结果表明，南岸区主要向北发展，重点发展中部，兼顾小城镇规模，在发展茶园新城区的同时，必须给各建制镇预留城镇建设用地指标。
图4 南岸区城镇建设用地扩展范围预测结果
4 结论
通过研究可得到如下结论：
（1）应用空间数据模拟技术，可以直观地表达间断地理现象的区域空间分布趋势，为数学模型分析提供了可靠的数据支持。
（2）采用基于网格数据处理技术的计算机自动搜索方法获取城镇建设用地扩展范围，为土地利用规划中划定城镇建设用地及其他用地类型范围提供了较为科学的技术支撑，使规划中建设用地的布局更科学、合理。
（3）通过本项研究，将土地适宜性评价和土地利用规划有机地忸结合起来，为未来土地利用规划在方法上做了有益的探索。
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曲晨晓
（河南农业大学土地资源管理系，郑州，450002）
摘要：在总结河南省部分县（市）土地开发整理规划编制工作的基础上，运用GIS和VBA平台，完成土地开发整理基础数据、潜力调查数据和潜力评价的自动处理，实现土地开发整理规划编制的信息处理系统自动化。
关键词：GIS；VBA；土地开发整理；规划
1 基于 GIS 和 VBA 的土地开发整理基础研究
1.1 基础数据自动处理在VBA 中的编程实现
规划起始将收集到大量的基础数据，而这些数据在提交时并不能保证统计口径和数量单位的完全一致，部分数据甚至可能与实际相差甚远。在基础数据录入计算机后，手工校核将耗费大量的时间和人力，并且不能完全保证校核结果的正确性。而计算机具备强大的数据存储和计算功能，通过编写专门的处理工具，可以实现基础数据的自动处理。下面以河南省新安县土地利用现状数据数量单位的转换为例，介绍VBA技术的应用。
自1991年土地利用现状详查以来，新安县国土资源管理部门一直以“亩”为单位统计各类土地的面积，而本次土地开发整理规划面积单位统一采用“公顷”制，所以，有必要将土地利用现状数据单位统一为“公顷”。在处理这些数据时，采用Excel电子表格系统的二次开发工具，编写“批量转换”应用程序，可以快速准确地对这些数据进行大批量的整理。
1.2 规划区域权属图库的快速构建
权属图库是土地开发整理规划工作中用于提高工作效率和编制精度的一项中间成果，在土地开发整理潜力研究和土地开发整理规划成果图制作方面意义重大。该图库以行政村为基本空间单元，以行政村的地名属性为基本属性单元。
权属图的制作在MAPGIS输入编辑子系统中并不复杂，只要底图精度有保证，提取行政界线后再拓扑重建，很快就能创建出图形文件，关键是每个区图元还要具备“行政村名”属性后才能满足后续工作的要求。手工为每一图元录入属性是一个传统的建库方式，但要为全县上千个区图元一一录入属性，不仅耗时，而且容易出现录入的属性与图面注释不相符的错误。MAPGIS输入编辑子系统中“点注释赋为属性”和“LABLE 与区合并”功能可以极大的简化工作，实现地名属性自动录入。技术流程如下：提取地名注释为独立点文件→为点文件创建地名字段→点注释赋为点属性→关闭点文件→LABLE与区合→保存区文件。
1.3 规划区域地形条件研究
地形是影响土地开发整理活动的一项重要因素，比如在坡度＞25℃的地段，盲目的开发极易造成水土流失；另外，地形条件的好坏对土地开发整理投资规模影响巨大，坡度对土地开发整理的影响更为显著。所以，有必要对规划区域的坡度进行研究和分类，以便做出更科学的规划决策。
基本上所有的GIS软件都具备坡度分析的功能，MAPGIS的DTM分析子系统对地形图质量要求不高，但分析结果精确，是较好的坡度分析工具。下面以河南省洛阳市吉利区地形分析为例，描述GIS技术在坡度研究中的应用。
吉利区地形图比例尺为1∶10000，与土地利用现状的基本图件——1∶10000分幅现状图完全对应；测绘时间为1986年，具备一定的时效性。坡度研究就以该图为依据，首先把1∶10000地形图扫描矢量化为MAPGIS线文件（记录等高线数据）和MAPGIS点文件（记录高程点数据），并使用MAPGIS输入编辑子系统高程自动赋值功能为等高线添加高程属性；然后运行MAPGIS的DTM分析子系统，装入等高线文件，由系统自动检查等高线错误并修改完善；再设置足够小的微分将等高线栅格化（设置较小微分的目的是使栅格化结果更平滑），栅格化结束会自动生成可供DTM系统分析的GRD数据。这时可以使用DTM系统的格网坡向坡元图绘制功能输出全区的坡度分级图，还可以使用格网立体图功能生成直观的立体模型。
坡度分级图和前面制作的权属图库进一步叠加分析，还可以生成全区各行政村的所属坡度级别和立体格网图。这项地形分析成果将为规划决策提供很有价值的基础依据。
1.4 规划区域农民收入基础数据库的建立
农民人均年纯收入是度量经济实力的重要指标，土地开发整理项目尤其是村庄整理项目能否实施，与该项指标关系密切。
农民收入数据录入计算机后，可以借助Excel等数据分析软件进行数量上的研究。但是，要想获得直观的区域对比以及进一步实现区域划分，还需要GIS技术的帮助。将农民收入数据和行政区图挂接后，将可以实现真正地理意义上的分析研究。
MAPGIS平台具备外挂数据库的功能，可以借助合适的关键字，将数据结构不太复杂的农民收入数据挂入图形。
借助MAPGIS属性管理子系统，使行政区图外挂关系数据库中已存在的农民收入数据。技术流程如下：规范整理农民收入属性表格→保证图形文件与表格文件存在可以连接的关键字段→打开MAPGIS属性管理子系统→执行连接表格功能→保存图形文件。
1.5 相关规划中土地开发整理限制区的判别与提取
一般情况下，各地林业部门会进行退耕还林评价并划定生态退耕区域；水利部门对一些重要的内河航道和泄洪区域也有禁止搞建设项目和开垦农田的规定；在交通部门“十五”计划中，重点建设项目的通行区域自然也不宜安排土地开发整理；1997～2010年土地利用总体规划划定的旅游用地、城镇建设用地等用途管制区，进行土地开发整理则会违背用途管制规则。这些不宜进行开发整理的区域虽然可以在图纸上找到明确的位置和边界，但在各部门小比例尺的规划图上，目视判定和手工划界的误差显而易见。借助MAPGIS强大的空间分析功能，将可以避免这种误差。
（1）将各部门包含土地开发整理限制区的规划图件扫描矢量化入计算机，图形坐标系统校正完毕后，在MAPGIS输入编辑子系统中录入各类限制区的属性。
（2）打开MAPGIS空间分析子系统，调入限制区文件和原已制作的权属图库区文件，执行区与区的判别分析，将把相关规划限制区的属性赋给所在的区图元。
2 土地开发整理潜力调查数据库的构建
2.1 借助MAPINFO 和VBA 实现图形与属性的完整挂接
实践表明，数据结构复杂、数据量巨大的属性表很难挂进图形，这个缺陷在河南省部分县（市） 1∶10000土地利用现状建库工作中已经被充分证明。为解决上述问题，本文尝试借用MAPINFO强大的属性管理功能。
作为桌面型的GIS平台，MAPINFO的空间数据结构或许并不如MAPGIS完美，但基于关系型数据库的设计使该系统与一般属性数据格式几乎完全兼容。在规划建库实践中，本文总结出以下挂库流程：①清除调查数据表中的特殊格式，比如合并单元格、带公式单元格等；②把数据表存为DBF格式；③使用MAPGIS/文件转换子系统，转换MAPGIS图形文件为MAPINFO交换格式；④在MAPINFO中把交换格式文件转为MAPINFO内部格式；⑤把DBF数据表装入MAPINFO工作区；⑥使用MAPINFO“更新列”功能，挂接属性表与图形表；⑦转出挂好的图形表；⑧使用MAPGIS文件转换子系统把交换格式图形还原为MAPGIS格式并保存；⑨检查挂好的图形文件有无变形和属性丢失。
需要说明的是，MAPINFO与MAPGIS两个平台的数据结构毕竟不同，在频繁转换图形格式的过程中也许会出现图形变形和丢失，这种缺陷可以用整图变换的方法来避免。
2.2 农田整理潜力调查数据库的建立
农田整理潜力调查表的基本格式如下：行政村、隶属乡镇、农田面积、零星地、辅助地。为完整存储农田整理潜力调查数据并最大程度的减少存储空间，图形文件的数据结构应设计为表1。
表1 农田整理潜力调查区属性结构
在MAPGIS属性管理子系统中为权属区文件创建上述属性结构，然后保存文件，并打开存储有补充调查数据的表格文件；这时采用上述挂库方法即可开始挂库；属性挂接完毕，农田整理潜力调查数据库即建成。
2.3 村庄整理潜力调查数据库的建立
村庄整理潜力调查表的基本格式如下：行政村、隶属乡镇、村庄面积、农村人口、期末人口、闲置土地、用地标准。为完整存储村庄整理潜力调查数据并最大程度的减少存储空间，图形文件的数据结构应设计为表2。
表2 村庄整理潜力调查区属性结构
2.4 土地开发潜力调查数据库的建立
经规范整理后，土地开发潜力调查表可转换为如下格式：行政村、隶属乡镇、宜开发面积、增加农用地、增加耕地。为完整存储土地开发潜力调查数据并最大程度的减少存储空间，图形文件的数据结构应设计为表3。
表3 土地开发潜力调查区属性结构
3 基于 GIS 的土地整理潜力评价
3.1 农田整理潜力研究模型
农田整理潜力就是指耕地整理后可以新增耕地的潜力，该潜力来源于农田中零星未利用地和辅助生产设施用地的缩减与转化，基于以上思想，将耕地整理潜力测算模型制作如下：
a＝k－a′；Δs＝a×s
式中，a为增加耕地系数；k为零星未利用地、辅助设施用地占农田比率；a′为标准农田系数；Δs为可增加耕地面积；s为农田面积。
模型中各项参量存储在补充调查数据库中，要获得潜力测算结果，只需采用合适的GIS数据库查询工具。MAPGIS空间分析子系统具备基本的属性运算功能，可以满足潜力测算的要求。执行查询只能求出Δs，经过多次使用双属性四则运算，最终可获得耕地整理潜力。
测算出农田整理潜力后，还需要对所有耕地整理潜力评价单元进行潜力级别的划分，该环节可以在MAPGIS输入编辑子系统中，组合使用“根据属性赋参数”、“根据参数赋属性”等命令来实现。
3.2 村庄整理潜力研究模型
村庄整理潜力即是对村庄用地进行整理后增加农用地尤其是耕地的空间。村庄潜力来源于农村人口的转移和人均建设用标准的下降。村庄潜力测算模型可以制定如下：
Z＝ΔS×K；ΔS＝S0 －St；a＝Z/S0；St＝B×Qt
式中，Z为增加耕地面积，K为标准比率，ΔS为增加农用地面积，S0 为规划基期农村居民点面积，St为规划期末农村居民点面积，a为增加耕地系数，B为规划人均用地标准，Qt 为规划期末农村人口数。
模型中各种参量存储在前期工作所建立的GIS数据库中，可以使用GIS属性运算工具进行查询处理，以获得村庄整理潜力。
在测算村庄整理潜力时，采用MAPINFO的SQL查询功能。执行查询将获得所有村庄潜力评价单元增加耕地、增加农用地和增加耕地系数等潜力测算结果。通过执行类似的SQL查询语句，同样可以实现村庄整理潜力级别的划分。
3.3 土地整理潜力汇总结果的输出
上述各类潜力研究均在GIS环境下进行，获得的研究结果仍然存储于GIS数据库，而GIS在文字和表格编辑方面并不具备优势，为了便于进一步数据分析和成果输出，需要把GIS数据库中的潜力数据输出为独立的电子表格，而不是仍然依附于图形数据。
MAPGIS的属性管理子系统在海量属性数据管理方面存在一定的稳定性问题，并且很难与其他属性数据库系统顺利对话。借助MAPGIS的另一子系统“报表定义”，可以弥补属性管理系统的不足，避免字段丢失：①把GIS数据库中包含潜力评价属性成果的图形文件调入MAPGIS属性管理工作区，转换为MAPGIS内部属性表文件——WB格式，该转换不必设置ODBC；②打开MAPGIS报表定义子系统，使用其属性转文本的功能，把WB表文件进一步转换为特定的数据库自由表，这样就完成了潜力数据的输出；③使用Excel等电子表格系统就能制作出格式美观的潜力汇总表。
在河南省部分县（市）土地开发整理规划的编制过程中，MAPGIS、MAPINFO等GIS软件被充分利用，Excel和Word等办公软件中的VBA开发工具也显示了强大的数据处理优势。GIS软件和VBA技术相结合，部分实现了规划信息处理自动化，也使一些人工难于处理的问题得到了较好的解决。
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