arcgis网络分析解析

第一篇：arcgis网络分析解析

ArcGIS地统计分析总结

ArcGIS地统计分析(Geostatistical Analyst) 1 介绍

1.1为什么使用ArcGIS Geostatistical Analyst

人为判断总是会遗漏某些重要信息，同时也会无中生有。而ArcGIS Geostatistical Analyst提供客观的数据驱动方法，定量预测数据变化趋势和从空间数据中发掘特征模型。 如果数据不够精确或者模型不够准确，这样势必影响输出的地图和从中得到的结论。而ArcGIS Geostatistical Analyst可以提供一个概率框架，来定量计算生成数据面时的不确定性。

元统计分析方法利用属性数据之间的相关来推断不同变量之间的联系，ArcGIS Geostatistical Analyst可以联合各种数据来做更精确的预测。 ArcGIS Geostatistical Analyst可以有效地推测一些空间现象的未知部分，因此，对采样计划的设计和优化非常关键。

1.2使用ArcGIS Geostatistical Analyst的各个领域

这个模块的应用对象不计其数，可以使用这个工具包开发任何一种地理数据集(比如坐标和属性)，下面列出几个成功应用ArcGIS Geostatistical Analyst的典型领域：

气象学家和统计学家应用ArcGIS Geostatistical Analyst来进行气象数据分析。 采矿行业广泛的应用ArcGIS Geostatistical Analyst，涉及从最初的地质特征研究到产量控制的各个阶段。

石油工业成功的应用ArcGIS Geostatistical Analyst，来分析包括地震数据和油井数据集成的空间数据，并且用来研究物理特性和地震属性之间的相关关系。

在环境问题的研究中，ArcGIS Geostatistical Analyst的应用提供了一个分析空气、土壤和地下水污染高效和一致的模型。演示、个例研究和研究教育论文提供了大量的应用ArcGIS Geostatistical Analyst的例子。同时，ArcGIS Geostatistical Analyst也成为评估渔业产量的一个标准方法。

精细农业所应用的土壤特性的图形分析中，ArcGIS Geostatistical Analyst也得到广泛应用。越来越多的农民或者农村顾问使用ArcGIS Geostatistical Analyst来增加作物产量、提高利润、减小对环境的不利影响。

2基本原理

地统计学与经典统计学的共同之处在于：它们都是在大量采样的基础上，通过对样本属性值的频率分布或均值、方差关系及其相应规则的分析，确定其空间分布格局与相关关系。但地统计学区别于经典统计学的最大特点即是：地统计学既考虑到样本值的大小，又重视样本空间位置及样本间的距离，弥补了经典统计学忽略空间方位的缺陷。

地统计分析理论基础包括前提假设、区域化变量、变异分析和空间估值。

2.1 前提假设 (1) 随机过程

与经典统计学相同的是，地统计学也是在大量样本的基础上，通过分析样本间的规律，探索其分布规律，并进行预测。地统计学认为研究区域中的所有样本值都是随机过程的结果，即所有样本值都不是相互独立的，它们是遵循一定的内在规律的。因此地统计学就是要揭示这种内在规律，并进行预测。

(2) 正态分布

在统计学分析中，假设大量样本是服从正态分布的，地统计学也不例外。在获得数据后首先应对数据进行分析，若不符合正态分布的假设，应对数据进行变换，转为符合正态分布的形式，并尽量选取可逆的变换形式。

(3) 平稳性

对于统计学而言，重复的观点是其理论基础。统计学认为，从大量重复的观察中可以进行预测和估计，并可以了解估计的变化性和不确定性。对于大部分的空间数据而言，平稳性的假设是合理的。这其中包括两种平稳性：一是均值平稳，即假设均值是不变的并且与位置无关;另一类是与协方差函数有关的二阶平稳和与半变异函数有关的内蕴平稳。二阶平稳是假设具有相同的距离和方向的任意两点的协方差是相同的，协方差只与这两点的值相关而与它们的位置无关。内蕴平稳假设是指具有相同距离和方向的任意两点的方差(即变异函数)是相同的。二阶平稳和内蕴平稳都是为了获得基本重复规律而作的基本假设，通过协方差函数和变异函数可以进行预测和估计预测结果的不确定性。

2.2 区域化变量

当一个变量呈现一定的空间分布时，称之为区域化变量，它反映了区域内的某种特征或现象。区域化变量与一般的随机变量不同之处在于，一般的随机变量取值符合一定的概率分布，而区域化变量根据区域内位置的不同而取不同的值。而当区域化变量在区域内确定位置取值时，表现为一般的随机变量，也就是说，它是与位置有关的随机变量。在实际分析中，常采用抽样的方式获得区域化变量在某个区域内的值，即此时区域化变量表现为空间点函数：

ZxZxu，xv，xw

根据其定义，区域化变量具有两个显著特征：即随机性和结构性。首先，区域化变量是一个随机变量，它具有局部的、随机的、异常的特征;其次，区域化变量具有一定的结构特点，即变量在点x与偏离空间距离为h的点x+h处的值Z(x)和Z(x+h)具有某种程度的相似性，即自相关性，这种自相关性的程度依赖于两点间的距离h及变量特征。除此之外，区域化变量还具有空间局限性(即这种结构性表现为一定范围内)、不同程度的连续性和不同程度的各向异性(即各个方向表现出的自相关性有所区别)等特征。

2.3 变异分析

(1) 协方差函数 协方差又称半方差，表示两随机变量之间的差异。在概率论中，随机变量X与Y的协方差定义为：

CovX，YEXEXYEY

借鉴上式，地统计学中的协方差函数可表示为：

1NhChZxiZxiZxihZxih Nhi1

其中，Z(x)为区域化随机变量，并满足二阶平稳假设，即随机变量Z(x)的空间分布规律不因位移而改变;h为两样本点空间分隔距离;Zxi为Z(x)在空间点处xi的样本值。

Zxih是Z(x)在处距离偏离h的样本值[i=1,2,…,N(h)];N(h)是分隔距离为h时的样本点对总数;Zxi和Zxih分别为Zxi和Zxih的样本平均数，即：

1nZxiZxi

ni1

1nZxihZxih

ni1

(2) 半变异函数 半变异函数又称半变差函数、半变异矩，是地统计分析的特有函数。区域化变量Z(x)在点x和x+h处的值Z(x)与Z(x+h)差的方差的一半称为区域化变量Z(x)的半变异函数，记为r(h)，2r(h)称为变异函数。

根据定义有：

1rx,hVar[Z(x)Z(xh)]

2112rx,hE[Z(x)Z(xh)]{E[Z(x)]E[Z(xh)]}2 22

区域化变量Z(x)满足二阶平稳假设，因此对于任意的h有：

E[Z(xh)]E[Z(x)]

因此，半变异函数可改写为：

1rx,hE[Z(x)Z(xh)]2

2由上式可知，半变异函数依赖于自变量x和h，当半变异函数r(x,h)仅仅依赖于距离h而与位置x无关时，r(x,h)可改写为r(x)，即：

1rhE[Z(x)Z(xh)]2

2具体表示为：

1N(h)2rh[Z(xi)Z(xih)] 2N(h)i1

各变量的含义同前。也有将r(h)称为变异函数，两者使用上不引起本质上的差别。

(3) 变异分析 半变异函数和协方差函数把统计相关系数的大小作为一个距离的函数，是地理学相近相似定理定量量化。

图10.1和图10.2显示，半变异值的变化随着距离的加大而增加，协方差随着距离的加大

而减小。这主要是由于半变异函数和协方差函数都是事物空间相关系数的表现，当两事物彼此距离较小时，它们是相似的，因此协方差值较大，而半变异值较小;反之，协方差值较小，而半变异值较大。此外，协方差函数和半变异函数随着距离的加大基本呈反向变化特征，它们之间的近似关系表达式为：

r(h)sillC(h)

半变异函数曲线图和协方差函数曲线反映了一个采样点与其相邻采样点的空间关系。此外，它们对异常采样点具有很好的探测作用，在ArcGIS地统计分析模块中可以使用两者的任意一个，一般采用半变异函数。在半变异曲线图中有两个非常重要的点：间隔为0时的点和半变异函数趋近平稳时的拐点，由这两个点产生四个相应的参数：块金值(Nugget)、变程(Range)、基台值(Sill)、偏基台值(Partial Sill)它们的含义表示如下：

块金值(Nugget)：理论上，当采样点间的距离为0时，半变异函数值应为0，但由于存在测量误差和空间变异，使得两采样点非常接近时，它们的半变异函数值不为0，即存在块金值。测量误差是仪器内在误差引起的，空间变异是自然现象在一定空间范围内的变化。它们任意一方或两者共同作用产生了块金值。

基台值(Sill)：当采样点间的距离h增大时，半变异函数人r(h)从初始的块金值达到一个相对稳定的常数时，该常数值称为基台值。当半变异函数值超过基台值时，即函数值不随采样点间隔距离而改变时，空间相关性不存在。

偏基台值(Partial Sill)：基台值与块金值的差值变程(Range)：当半变异函数的取值由初始的块金值达到基台值时采样点的间隔距离称为变程。变程表示了在某种观测尺度下，空间相关性的作用范围，其大小受观测尺度的限定。在变程范围内，样点间的距离越小，其相似性，即空间相关性越大。当h>R时，区域化变量Z(x)的空间相关性不存在，即当某点与已知点的距离大于变程时，该点数据不能用于内插或外推。

当限定的样本点间隔过小时，可能出现曲线图上曲线为一近似平行于横坐标的直线，此时半变异函数表现为纯块金效应。这是由于所限定的样本间隔内，点与点的变化很大，即各个样点是随机的，不具备空间相关性，区域内样点的平均值即是最佳估计值。此时只有增大样本间隔，才能反映出样本间的空间相关性。

空间相关性的强弱可由Partial_Sill/Sill来反映，该值越大，空间相关性越强，相应地，Nugget/Sill称为基底效应，表示样本间的变异特征，该值越大，表示样本间的变异更多得是由随机因素引起的。

2.4 空间估值

一个完整的地统计分析过程，或者说空间估值过程，一般为：首先是获取原始数据，检查、分析数据，找寻数据暗含的特点和规律，比如是否为正态分布、有没有趋势效应、各向异性等等;然后选择合适的模型进行表面预测，这其中包括半变异模型的选择和预测模型的选择;最后检验模型是否合理或几种模型进行对比。

3 克里格插值

克里格插值(Kriging)又称空间局部插值法，是以变异函数理论和结构分析为基础，在有限区域内对区域化变量进行无偏最优估计的一种方法，是地统计学的主要内容之一。南非矿产工程师D.R.Krige(1951年)在寻找金矿时首次运用这种方法，法国著名统计学家G.Matheron随后将该方法理论化、系统化，并命名为Kriging，即克里格方法。

克里格方法的适用范围为区域化变量存在空间相关性，即如果变异函数和结构分析的结果表明区域化变量存在空间相关性，则可以利用克里格方法进行内插或外推;否则反之。其实质是利用区域化变量的原始数据和变异函数的结构特点，对未知样点进行线性无偏、最优估计。无偏是指偏差的数学期望为0，最优是指估计值与实际值之差的平方和最小。也就是说，克里格方法是根据未知样点有限邻域内的若干已知样本点数据，在考虑了样本点的形状、大小和空间方位，与未知样点的相互空间位置关系，以及变异函数提供的结构信息之后，对未知样点进行的一种线性无偏最优估计。

地统计分析的核心就是通过对采样数据的分析、对采样区地理特征的认识选择合适的空间内插方法创建表面。插值方法按其实现的数学原理可以分为两类：一是确定性插值方法，另一类是地统计插值，也就是克里格插值，如图所示。

确定性插值方法以研究区域内部的相似性(如反距离加权插值法)、或者以平滑度为基础(如径向基函数插值法)由已知样点来创建表面。地统计插值方法(例如克里格法)利用的则是已知样点的统计特性。地统计插值方法不但能够量化已知点之间的空间自相关性，而且能够解释说明采样点在预测区域范围内的空间分布情况。

确定性插值方法有可以分为两种：即全局性插值方法和局部性插值方法，如图10.4所示。全局性插值方法以整个研究区的样点数据集为基础来计算预测值，局部性插值方法则使用一个大研究区域内较小的空间区域内的已知样点来计算预测值。

克里格方法与反距离权插值方法有些类似，两者都通过对已知样本点赋权重来求得未知样点的值，可统一表示为：

Z(x0)iZ(xi)i1n

式中，Z(x0)为未知样点的值，Z(xi)为未知样点周围的已知样本点的值，λi为第i个已知样本点对未知样点的权重，n为已知样本点的个数。

不同的是，在赋权重时，反距离权插值方法只考虑已知样本点与未知样点的距离远近，而克里格方法不仅考虑距离，而且通过变异函数和结构分析，考虑了已知样本点的空间分布及与未知样点的空间方位关系。

空间插值方法根据是否能保证创建的表面经过所有的采样点，又可以分为精确性插值和非精确性插值。精确性插值法预测值在样点处的值与实测值相等，非精确性插值法预测值在样点处的值与实测值一般不会相等。使用非精确性插值法可以避免在输出表面上出现明显的波峰或波谷。反距离权插值和径向基插值属于精确性插值方法，而全局多项式插值、局部多项式插值，以及克里格插值都属于非精确性插值方法。

Zxi Zxi

Zxih Zxih

xi

第二篇：ArcGIS空间分析和最短路径分析实习报告

考察报告

实验

一、矢量数据的空间分析

练习1：市区择房分析

操作步骤：

首先打开ArcMap，打开E:Chp7Ex1city.mxd文件将文件加入到窗口中来，这时就将五个文件全部加入其中来了，如下图所示;

(1)主干道噪音缓冲区的建立

1)选择交通网络图层(network.shp)，打开图层的属性表，

在右下角的打开option选项中，在菜单中选择select by attributes，考察报告

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在select by attributes对话框中，左边选择“TYPE” 双击将其添加到对话框下面SQL算式表中，点中间“=”，再单击Get unique values将TYPE的全部属性值加入上面的列表框中，然后选择“ST”属性值，双击添加到SQL算式表中，单击APPLY按钮，就将市区的主要道路选择出来了

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2)点击缓冲区按钮对选择的主干道进行缓冲区的建立，首先在缓冲区对象图层选择交通网络图层(network)，然后将下面的Use Only the Selected Feature(仅对选择的要素进行分析)选中，单击next;

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3)确定尺寸单位，选择第一种缓冲区建立方法(At a specified distance)，指定缓冲区半径为200米，单击next;

4)由于不是分别考虑一个图层的各个不同的要素的目的，所以我们在这里选择的是第一种边界设定类型(Dissolve barriers between)，然后指定好缓冲区文件的存放路径和文件名后，单击OK，完成主干道噪音污染缓冲区的建立。

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(2)商业中心影响范围建立

1)建立大型商业中心的影响范围。首先点击缓冲区按钮 ，在缓冲区对象图层选择商业中心分布图层(network)，单击next;

2)确定尺寸单位，选择第一种缓冲区建立方法，以其属性字段YUZHI为缓冲区半径，单击next;

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3)选择的是第一种边界设定类型，然后指定好缓冲区文件的存放路径和文件名后，单击OK，完成商业中心影响范围缓冲区的建立。

(3)名牌高中的影响范围建立

1)点击缓冲区按钮，在缓冲区对象图层选择名牌高中分布图层(school)，单击next;

2) 确定尺寸单位米，选择第一种缓冲区建立方法，指定750米作为半径，设置好后，单击next;

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3)选择的是第一种边界设定类型，然后指定好缓冲区文件的存放路径和文件名后，单机OK，完成名牌高中的覆盖范围缓冲区的建立。

(4).名胜古迹的影响范围建立

1)点击缓冲区按钮，在缓冲区对象图层选择名胜古迹分布图层。

2)单击next，确定尺寸单位，选择第一种缓冲区建立方法，指定500米作为缓冲区半径，设置好后，单击next;

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3)选择的是第一种边界设定类型，然后指定好缓冲区文件的存放路径和文件名后，单击，OK，完成名胜古迹的覆盖范围缓冲区的建立。

(5).进行叠置分析将满足上述四个要求的区域求出

1)将商业中心影响范围、名牌高中的影响范围和名胜古迹的影响范围进行叠置分析的交集操作，可以将同时满足三个条件的区域计算出。打开ArcToolBox，在analyst tools下选择overlay下的Intersect操作，打开交集操作对话框，将商业中心的缓冲区、名牌高中的缓冲区和名胜古迹的缓冲区分别添加进来，设定输出文件名并选择全部字段，输出类型和输入类型一样，单击OK，从而获得同时满足三个条件的交集区域。

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2)利用主干道噪音缓冲区对获得的三个区域的交集进行图层擦除操作，从而获得，同时满足四个条件的区域的获得，打开ArcToolBox，在analyst tools下选择overlay下的Erase操作，打开图层擦除操作对话框，在input features选择三个区域的交集，在erase features选择主干道噪音缓冲区，同时设定输出图层的地址和文件名，单击OK，从而获得同时满足四个条件的交集区域的获得，即购房者的最佳选择区域。考察报告

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(6).为了便于购房者的选择有更大的余地，更直观地，综合上述四个因子，对整个市区进行分等定级，分级标准是：

满足其中四个条件为第一等级;

满足其中三个条件为第二等级;

满足其中两个条件为第三等级;

满足其中一个条件为第四等级;

完全不满足条件的为第五等级。

1)分别打开商业中心，名牌高中和名胜古迹影响范围的缓冲区图层的属性列表，添加一个market，school和famous字段，并全部赋值为1。将主干道噪音缓冲区图层的属性列表中添加voice字段，全部赋值为-1，这里取-1的原因是所取的噪音缓冲区之外的才是所要获得的区域。考察报告

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2)打开ArcToolBox，在analyst tools 下选择 overlay 下的 Union 操作，打开图层合并操作对话框，在四个缓冲区逐个添加进去，同时设定输出图层的地址和文件名Union，将全部字段连接，单击OK，得到四个区域的叠加合并图。

3)打开生成的Union文件图层属性列表，添加一个短整型字段class，然后保留 FID，Shape*，class，market，voice，school和famous字段，然后在Editor工具栏下来菜单中选择start editing，然后在属性列表中的class字段上单击右键，选考察报告

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择Calculate values，单击之后，打开Field Calculator对话框，使得class=market+voice+school+famous，即将其进行分等定级。(图10)就将四个因子进行了一个简单的综合，同时也可以根据最后的区域的class的属性值将全部的研究的区域进行了等级的划分：

第一等级：数值为3;

第二等级：数值为2;

第三等级：数值为1;

第四等级：数值为0;

第五等级：数值为-1。

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练习 2：最短路径问题分析与应用

操作步骤：

首先打开ArcMap选择E:Chp7Ex2city.mdb再双击后选择将整个要素数据集 city 加载进来。然后将place点状要素以 HOME 字段属性值进行符号化，1 值是家，0 值是超市，

(1)无权重最佳路径的选择

1)在设施网络分析工具条上，点选旗标和障碍工具板下拉箭头，将旗标放在家和想要去的超市点上。

2)确认在Analysis下拉菜单中的Options按钮打开的Analysis Options对话框中weight和weight filter 标签项全部是 none，这样使得进行的最短路径分析是完全按照这个网络自身的长短来确定的

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3)点选追踪工作(Track task)下拉菜单选择寻找路径(find path)。单击solve键，则最短路径将显示出来，这条路径的总成本将显示在状态列。

(2)加权最佳路径选择

1)在设施网络分析工具条上，点选旗标和障碍工具板下拉箭头，将旗标放在家和想去的某个超市点上。

2)选择Analysis下拉菜单，选择Option按钮，打开Analysis Option对话框，选择Weight标签页，在边的权重(edge weight)上，全部选择长度(length)权重属性。

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3)点选追踪工作(Track task)下拉菜单选择寻找路径(find path)。单击solve键，则以长度为比重为基础的最短路径将显示出来，这条路径的总成本将显示在状态列。

4)上述是通过距离的远近选择而得到的最佳路径，而不同类型的道路由于道路车流量的问题，有时候要选择时间较短的路径，同样可以利用网络分析进行获得最佳路径。

这里的时间属性是在建网之前，通过各个道路的类型(主干道，次要道等)来给定速度属性，然后通过距离和速度的商值确定的，并将其作为属性设定于每个道路上，这里没有考虑红灯问题以及其他因素，而是一种理想情况，不过可以将其他的要素可以逐渐加入来完善。

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(3)按要求和顺序逐个对目的点的路径的实现

1)在设施网络分析工具条上，点选旗标和障碍工具板下拉箭头，将旗标按照车辆访问的顺序逐个放在点上。

2)选择Analysis下拉菜单，选择Option按钮，打开Analysis Option对话框，选择Weight标签页，在边的权重(edge weight)上，全部选择长度(length)权重属性。

3)点选追踪工作(Track task)下拉菜单选择寻找路径(find path)。单击solve键，则从起点按顺序逐一经过超市然后最后回到家的最短有效路径将显示出来，这条路径的总成本将显示在状态列。

4)同样是经过这11个地点，换成权重是时间的，由于道路车流量的不同，如在市中心车流量特别大，车速慢，故而为节约时间，所以使得路经发生很大的改变，而从外围的道路行驶了。

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(4)阻强问题

这里的阻强是指网络中的点状要素或线状要素因为实际中遇到的例如修路，或那个时段车辆饱和，十字路口发生事故等一些缘故而使得要素不可运行，这时原来获得的最短路径就需要进行修正，具体操作如下：

修路的情形出现，即某个路段不可运行，这在网络中的表现是设置阻强，方法有两种，一种是永久性的，直接将网络边要素的属性修改成不可运行。操作是选择要进行设置的边要素，将其属性中的Enabled字段改成False即可;另一种是暂时性的，设置边要素障碍。即利用边要素障碍添加工具将边设置。取同上述距离加权相同的超市为地点，假设其中一条路段正在修路，则产生的新的最佳路径

(图中标注“╳”即为阻强设置边)。可以看出路段的维修状况使得最佳路径产生了改变，同时最近距离也随之发生改变。

2)十字路口发生问题，即网络中的结点不可运行，这时在网络中的表现也是设置阻强，方法和线状要素的一样，改变结点属性或利用点要素阻强添加工具将点设置，取同上述距离加权相同的超市为地点，假设其中某个路口出现阻塞，利用该方法产生的最佳路径。

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以上这个例子——从家到超市的最佳路径选择这个方面简单说明了网络分析中的最短路径问题对于实际之中有什么主要的用途，以及随着实际情况的改变，而对网络中要素的变化对最佳路径的产生什么样的影响，相信随着要素的健全，实际因素的添加等因子的辅助一定会使得网络分析在指导现实生活发挥着越来越大的作用。

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第三篇：城市中学生网络游戏消费行为的心理需求分析解析[精选]

城市中学生网络游戏消费行为的心理需求分析 ●李菁

内容摘要:随着网络技术的发展,网络游戏逐渐成为网络消费的一个热点,并受到了广大中学生的青睐。对南京市中学生进行问卷调查和深入访谈的结果表明,青少年网络游戏心

理需求由对现实状况的补偿、人际交往与团队归属、成就体验三个维度组成。 关键词:城市中学生;网络游戏;消费行为;心理需求

网络游戏是通过互联网络传播和实现的互动游戏形式,按有无故事情节可分为两大类,一类为角色扮演游戏,一类为对抗性游戏,包括格斗游戏、射击游戏和战略游戏。网络游戏的发展很快,现今的网络游戏以其复杂的故事性、鲜明的角色个性、精美的外形设计、游戏任务的复杂性和游戏之外的附属内容的丰富性,吸引了众多青少年参与其中。网络游戏作为一种文化消费,带有强烈的时尚元素与现代气息。据调查显示,“2007年中国网络游戏用户的职业主要是学生,其次是IT从业者,教育、传媒人员以及信息产业人员并列第三位,分别占到调查人员总数的19%、10%和8%”。[1]由以上数据我们可以看出,青少年已经成为网络游戏消费的一个重要的群体。今天的青少年,他们消费更多的是一种复杂的文化现象。青少年在网络游戏消费中,通过自己的消费选择,藉以表达自己,展示自己。因此,调查青少年网络游戏消费心理、消费行为,了解其消费模式,对引导青少年正确处理自身与网络游戏的联系,形成健康的生活方式将会起到有益的作用。

一、研究方法及样本的界定

首先,在受欢迎的游戏论坛上搜寻相关的文章进行经验分析;制定问卷和访谈提纲的纲目,并将拟好的问卷发到网上游戏论坛中进行网络初步测评,以此检验问卷的内容效度,核对每项题目的可读性和适宜性,删改语意不清和重复的题目,形成了一份由18个题目组成的正式问卷。第二,采取分层随机抽样的方法,以学校地段的繁华程度、学校总体学生的学业成绩指标、以及不同年龄层次(分为初中和高中为依据,选

择南京市的3个区(建邺区、鼓楼区、白下区,抽取学校5所,其中重点中学2所,普通中学3所,分别以初

一、初二和高

一、高二16个班的学生作为调查对象,共发放问卷800份,收回有效问卷762份。同时对36名中学生(其中男生20名,女生16名进行开放式访谈。在收回的有效问卷762份中,其中男生398份,占47.3%,女生364份,占52.7%;男女生人数差异主要是因为结构性的因素,不是研究者的主观选择。

二、中学生网络游戏消费概况

在现今城市中学生的休闲娱乐生活中,网络游戏占有很大的比重。中学生学习压力较大,课余时间比较零散,没有充足的时间进行大型的娱乐休闲活动,因此上网、听音乐、篮球运动(男生、看课外书成为广大中学生最普遍的休闲娱乐方式。其中,选择上网的学生比例最多,高达78%,这也与城市家庭中网络的普及应用和网吧的高密度直接关联。在中学生的网络行为中,网络游戏、在线看电影、阅读小说、查找信息、交友聊天是现今中学生最常用的休闲方式,其中网络游戏所占比重突出,达到33%。调查显示,中学生网络游戏点卡和软件的购

基金项目:全国教育科学“十一五”规划2006年度教育部重点课题“道德教育改革的社会学研究”(项目批准号:DEA060106的阶段性成果。

作者简介:李菁,南京师范大学教育学原理2006级硕士研究生,研究方向:教育社会学。

买方式主要是托朋友代购(19%和网吧购买(19%,其次是书报摊及报亭(17%、网上订购(11%和软件专卖店(11%。城市中学生网络游戏消费因性别、年龄、学业成绩、家庭经济条件等因素而存在较大的差异。

(一中学生网络游戏的时间跨幅较大 表1:中学生网络游戏时间(人数及百分比

调查显示,网络游戏者的游戏龄(即从开始玩网络游戏至今的时间与网络游戏的心理需求强度没有显著相关,而每周玩游戏的时间与心理需求强度有着显著的相关

性。研究者把每周玩游戏的时间划分为3小时以内、3~7个小时、7~14个小时、14小时以上四个时间段。发现在各个维度及问卷总分上,游戏时间不同的群体都体现出了心理需求强度上的显著差异。在此基础上,进一步比较每周玩网络游戏时间在3小时以内(即一般游戏者和14小时以上(即过度游戏者的心理需求情况:由表1显示,49%的中学生每周玩网络游戏的时间在三小时以内(包括不玩网络游戏的学生,其中女生比例较大,占据六成,而占据四成的男生中,主要是重点中学的男生;33%的中学生每周花费大约3至7小时在网络游戏上;13%的中学生平均一天花费1到2小时在网络游戏上;5%的中学生每天花费2小时以上的时间在网络游戏上,而在这5%的学生中男生占据8成的比例,并且大部分为普通中学的学生。

(二中学生网络游戏消费数额差距明显

高年级男生网络游戏消费数额较大,在网络游戏每月花费80元以上的中学生中,高中男生占据65%的比例,属于中学生中网络游戏的超级玩家,其中以普通中学的高中男生居多,占50%以上;中学女生的网络游戏消费数额相对较少,每月花费在20元之内的60%都是中学女生。

表2:中学生网络游戏的每月消费情况(单位:人

研究者发现,中学生网络游戏花费的时间与其消费的金额是成正相关的,即花费时间越多的学生其消费的金额也越大。并且通过访谈了解到,在普通中学中不少男性学生迷恋网络游戏,逃课去网吧玩游戏的情形时有发生,而在初中阶段,网络游戏高消费现象不甚显著,可能是因为低年龄中学生的零花钱数额有限所致。

三、青少年学生网络游戏消费的特征分析 (一中学生网络游戏倾向性别差异显著

由调查结果显示,在中学生的网络游戏消费上,男女生存在显著的差异,这种差异体现在消费额度、时间分配和游戏偏好三个方面。

首先体现在男、女生网络游戏时间的消耗差异上。从表1我们可以看出,在女生中,约60%的学生每周花在网络游戏上的时间都控制在3小时以内,较少网络游戏上瘾的现象,游戏的目的主要是放松紧张学习带来的压力,找点新鲜,找点刺激,适可而止;约37%的女生平均下来每天玩网络游戏的时间为一个小时以内;只有不到3%的女生每天花2个小时以上在网络游戏上。而男生中8%的人每天花费2小时以上的时间在网络游戏上,显著高于女生;有38%的男生每周花费在网络游戏上的时间控制在3小时以内,也明显低于女生的60%;约8%的男生每天花费2个小时以上的时间在网络游戏上,比例大大超过了女生。

第二,在网络游戏的消费数额上男生显著超过女生。由表2我们可以看出,17%的男生(包括初中和高中每月花费80元以上在网络游戏上,这个数额在大多数中学生的月零花钱中占据了很大的比例,对初中男生更是如此,而在女生中,只有7%的人每月花费80元以上在网络游戏上;女生中有60%的人每月网络游戏消费不足20元,而男生每月网络游戏消费不足20元的比例为40%。

第三,中学生网络游戏的偏好上存在显著的性别差异。在问卷中,研究者让中学生列出自己喜欢并且经常玩的10个网络游戏,发现在同性别的学生中排名前十位的游戏基本相同,只有排名末端的游戏有所差异。如表3所示,在男生中排名前十位的游戏依次是:魔兽世界、跑跑卡丁车、魔兽争霸、征途、热血江湖、街头篮球、诛仙、劲舞团、QQ游戏、梦幻西游。而在女生中排名前十位的游戏依次是:劲舞团、跑跑卡丁车、QQ游戏、劲乐团、泡泡堂、冒险岛、武林外传、真三国无双OL、天龙八部、

小时/周男生女生0~3小时 155(20% 219(29% 3~14小时 121(17%

118(16% 7~14小时 83(11% 13(2% 14小时以上 32(4% 7(1% 初中男生初中女生高中男生高中女生0~20元 56 59 96 163 20~50元 45 33 57 46 50~80元 42

22 54 21 80元以上 8 9 64 17 魔兽世界。由此我们可以看出,在网络游戏的选择上,男生和女生存在明显的差异:男生倾向于选择角色扮演和战略对抗相结合的游戏品种,游戏多以战争为主题;女生倾向于选择“非暴力”的轻松型网络游戏,细腻描绘的人物形象、唯美的场景、神秘动人的背景音乐和自由选择消费的服饰、道具让女生在游戏的过程中得到了美的享受和愉悦。

表3:中学男女生的游戏偏好 (二中学生网络游戏消费符号性显著

网络游戏消费的符号性是由消费商品本身的非实物性决定的。网络游戏消费中一个最重要的部分,就是对虚拟物品的消费。网络虚拟物品是通过电子技术所虚构出来的种种形象和符号表征,它有别于现实的物品,是虚拟的、没有实在形体的商品。网络中的虚拟物品与现实中具有同样符号属性的物质商品相比,更加时尚、更富有个性,更容易为喜欢追求新鲜的中学生所追捧。所谓网络符号消费,就是“指消费者为了满足其在社会化过程中所产生的某种心理需求,而对网络中虚拟物品的符号属性进行消费的行为。这里所说的商品符号属性,即是指商品所承载的某种附加性

的、能够为消费者提供声望和表现其个性特征、社会地位以及权利等带有特定象征性的概念和意义”。[2]城市中学生通过对网络游戏中的虚拟物品的消费来满足其在社会化过程中所产生的心理需求,体验消费带来的精神满足感。因此,他们更加重视商品所承载的符号属性以及消费物品的过程,网络游戏商品的使用价值本身就是符号性的,网络游戏玩家购买的就是种种虚拟符号。这种符号是各游戏制作商以一定的故事情节虚拟建构出来的,就拿“魔兽世界3”为例,“暴雪最初的打算是将‘魔兽3’做成六个种族的RPG+ RTS游戏,后来因开发难度太大,又回到了传统RTS上。原定的六个种族除了ROC当中的四个之外,还包括燃烧军团,推测最后一个种族是半人马族。每个种族都有六个英雄,包括一个飞行英雄。为了平衡性和游戏性考虑,一些英雄被令人惋惜地删除掉。”[3]虚拟的网络游戏制造着各种符号,玩家购买并使用这些符号,并根据自己所拥有的符号与他人交流、相处,产生新的人际关系和团队。

(三中学生网络游戏消费的差异性与学生的学业成绩相关

由表

1、表2的比较可以看出,城市中学生网络游戏消费的差异性体现在花费的时间和消费的金钱数额上。经过比较分析,这些差异与中学生自身的一些因素相互作用并且关联,除去性别因素之外,另外一个重要的相关因素就是中学生的学业成绩。在本研究中,评定参与问卷调查和访谈的学生的学业成绩是以学生所在学校的普遍声望和高考录取比例以及学生所在班级的排名位置为参考系数,而不是精确到学生的各科成绩。调查结果显示,在重点高中学生中,网络游戏也非常流行,但他们在花费的时间和消费的金额上都明显低于普通高中的学生,在每月消费80元以上的学生中,多数为普通中学的学生。研究所选择的普通中学的学生升学率远低于重点中学,在普通中学的学生眼中,网络游戏是他们找寻成就感的一个很重要的方式,在虚拟的社会中,学生通过游戏建构自己在虚拟社会中的地位和关系,这种在网络游戏中建构起来的虚拟关系也可以延续下来,成为在现实生活中的人际关系,这种虚拟与现实的融合填补了普通中学的学生由于学业障碍导致的心理上的失落感。而在重点高中的学生中,他们更多地是将网络游戏看成是放松和短暂休闲的一种调剂,完成学习任务是他们心中的头等大事,不少重点中学的学生从不玩网络游戏。

四、中学生网络游戏消费的心理需求分析

(一中学生网络游戏的心理补偿效应

美的事物对进入青春期阶段的中学生具有强烈的吸引力。多数的角色扮演游戏通过精良的制作来吸引玩家的主意,青少年在游戏中可以体验到由图像、音频、文字、新奇的设计等组成华丽的感官刺激盛宴,这种丰富性、刺激性与学校单调的生活形成了鲜明的对比。研究者通过与部分中学生访谈了解到,网络游戏吸引他们很突出的一点就是画面和角色的形象都很唯美或者另类,和他们在现实生活

1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 男生 魔兽世界 跑跑卡丁车 魔兽争霸 征途 热血江湖 街头篮球 诛仙 劲舞团 QQ游戏 梦幻西游 女生 劲舞团

跑跑卡丁车 QQ游戏 劲乐团 泡泡堂 冒险岛 武林外传 真三国无双OL 天龙八部 魔兽世界

中的天天穿着统一校服、发式单一的形象相距甚远。并且在网络游戏中,玩家可以根据自己的喜好扮演任何角色,可以选择形象,这从某种程度上丰富了学生的生活,增添了乐趣。另外,网络游戏从某种程度上来说也是可以训练玩家的思维,起到益智的作用,一些需要合作的游戏无疑更能训练玩家的战略思维和团队合作精神。青少年学生各方面都还处于成长阶段,但他们对实力、成就的渴望却已经非常强烈,希望证明自我存在的价值,希望独立与自由,希望得到名誉与声望,从而建立自信并得到他人的尊重和肯定。尤其是对在学业上存在较大障碍的学生来说,网络游戏无疑是一个放松和寻找成就和满足的好方式,他们能够在游戏中找寻自己的成就感和归属感。

(二网络游戏扩大了中学生人际交往的途径

M urray的压力-需求理论认为,内部需要动机的产生来自外部的压力状态,环境的压力会引发得到(或避免某种东西的渴望。网络游戏中各种心理需求的满足也从某种程度上反映了现实生活中该种需求的缺失。Szalvatiz也认为“在现实人际交往

中遇到障碍的人更加渴望紧密接触网络及网络游戏。”[4]对网络游戏的心理需求的问卷调查结果分析发现,网络游戏在成就体验方面、人际交往与归属方面给青少年带来了心理需求上的满足。调查结果显示,中学生在游戏中最喜欢认识新朋友(29%,其次是寻找/制造装备(21%和完成游戏任务(19%。一位高中二年级理科普通班的女生坦言道:“我们班能考上一本的就那么几个,我再怎么努力也就是考个三本或者大专,这样会花家里很多的钱,值不值得谁知道呢?所以平时我也不想太逼着自己学习,自己开心最重要了,不想学的时候就和班里男生们一起去玩网络游戏,像‘跑跑卡丁车’这款游戏我玩的比较多,前天刚花了42块钱买了部‘尖峰’系列的跑车,还买了一个女性角色、一个光环,这样上台领奖的时候多炫啊,也很有型哦,……其它的我也很喜欢玩劲舞团……玩网络游戏能让我结识很多朋友,我们有共同的爱好,相处起来随意又开心。”

正常的人际交往和良好的人际关系是中学生在成长过程中心理健康、人格健全和幸福感的重要源泉。而在现今日趋加重的学习压力下,中学生日常生活中的人际交往也受到了诸如座位安排、学习成绩、过于理想化的要求和自身性格缺陷或交往能力不足等因素的制约,很难使中学生与他人进行良性的交往,而网络游戏则可以为广大中学生提供虚拟环境中有效的团队合作和相对真诚的人际交流,使得他们在网络游戏这个虚拟的社交平台之上充分地展现自我、通过各种角色扮演和成功攻关来实现在现实社会中无法企及的地位和愿望,获得成就感和满足感,并通过共同的兴趣爱好找到自己由网络游戏建构起来的团队归属感。

通过调查分析,我们发现,城市中学生在网络游戏消费行为上的差异性表现在男女性别差异与网络游戏偏好上;同时还发现,城市中学生对网络游戏的依恋程度与学生的学业成就呈现负相关。网络游戏消费在目前城市中学生的日常生活消费中是不可忽视的一笔开支,网络游戏是中学生的普遍消费行为。网络游戏在某种程度上满足了中学生的心理需求,实现了广大城市中学生在现实中得不到的心理补偿,并且扩大了中学生的交往途径,在某种程度上使部分中学生拥有了群体归属感。但不可否认的事,由于过度沉溺于网络游戏,一些中学生的正常学习生活和人际交往空间被网络游戏挤占,导致学业下滑、人格发展受阻等状况的发生。如何把握学生玩网络游

戏所体现出来的心理需要,如何把握中学生的兴趣点,加以引导,如何有效地引导中学生朝健康的生活方向迈进,是教育者所面临的一个重要任务。

参考文献: [1]中国网络游戏报告出炉,玩家行为大揭底[N/OL].北京商报,[2007-12-11].http://zdc.zol. com.cn/74/742575.html. [2]戚海峰.符号营销学[M].上海:上海财经大学出版社,2006. [3]http://games.qq.com/a/20080624/000317. htm. [4]Szalvatiz.Can we become caught in the web? [M].Newsweek,1999,(134:11. (责任编辑:张炳富

第四篇：ArcGIS英汉对照

ArcGIS 9 ArcToolbox 中英文对照表

分析(analysis) 注记(annotation)

注记要素类(annotation feature class) 注记对象(annotation target) 属性(attribute) 障碍(barrier)

绘图(cartography) 数据框(data frame) 字段(field) 障碍(barrier) 数据库(database) 数据集(dataset) 范围(extent)

组合要素(multipart feature) 图形比例尺(scalebar) 空间分析(spatial analysis) 符号(symbol)

3D Analyst Tools

Conversion

TIN 三角计算 TIN 域值 TIN 多边形标志 TIN 节点 TIN 边 TIN 到栅格 栅格转 TIN Functional Surface 三维分析工具

转换

表面功能

插值形状 表面体积 表面点 表面长度 视线

Raster Interpolation

栅格修补

克里金 地形到栅格 曲线拟合

用文件地形到栅格 自然邻域 趋势

距离权重倒数 Raster Math

栅格计算

乘

减

加

取整

浮点

除

Raster Reclass 栅格重分类

切片

查找

用 ASCII 文件重分

类

用表重分类

重分类 Raster Surface 坡向 坡度 填/挖 山影 曲率

栅格表面

等高线

等高线列表

观察点

视域

TIN 创建 TIN Creation

创建 TIN

编辑 TIN TIN Surface

TIN 表面

TIN 坡度

TIN 方位

TIN 等高线

多边形插值成多个面

分析工具 Analysis Tool:

提取

Extract

Clip

剪切

选择

Select Split 拆分

Table Select 表选择 Overlay

叠加分析

Erase 擦除

查看

Identity

Intersect

相交

Symmetrical Difference

对称差 Union 联合

Update 更新

Proximity 邻域分析

Buffer 缓冲区 Multiple Ring 多环缓冲区 Buffer 临近

Near

点距离 Point Distance 统计表 Statistics 频度

Frequency

总结统计 Summary Statistics

Cartography Tool:

Masking Tools

Cul-De-Sac Masks Feature Outline Masks 要素轮廓线掩模 Intersecting Layers Masks 相交图层掩模

Conversion Tool:

转换工具

From Raster

从删格到... Raster to ASCII 删格到 ASCII

绘图工具

掩模工具

Cul-De-Sac 掩模

Coverage Tool: Coverage 工具

Analysis

分析

Extract 提取

Clip

剪切

Select 选择

Split 拆分

Overlay 叠加

Erase 擦除

Identity

判别

Intersect

相交

Union 联合

Update 更新

Proximity

邻近

Raster to Float 删格到浮点 Raster to Point 删格到点 Raster to Polygon

删格到面 Raster to Polyline

删格到线 To CAD 到 CAD

Add CAD Fields 添加 CAD 字段

Create CAD XData 创建 CAD 扩展实体数据 Export to CAD

导出到 CAD Set CAD Alias

设置 CAD 别名

To Coverage

到 Coverage

Feature Class To Coverage 要素类到 Coverage To dBASE

到 dBASE

Table to dBASE [multiple] 表到

dBASE

要素类到要素类 To GeodatabaSE Feature Class To Feature Class Feature Class to Geodatabase [multiple] 要素类到 Geodatabase Import CAD Annotation 导入 CAD 注记

Import Coverage Annotation 导入 Coverage 注记 Import from CAD 从 CAD 导入

Raster To Geodatabase[multiple]

栅格到 Geodatabase Table to Geodatabase[multiple] 表到 Geodatabase Table To Table 表到表 To Raster 到栅格

ASCII to Raster ASCII 到栅格

DEM to Raster

DEM 到栅格

Feature to Raster

要素到栅格 Float to Raster 浮点到栅格 Raster To Other Format

栅格到其他格式 To Shapefile

到 Shapefile

Feature Class To Shapefile 要素类到 Shapefile

Buffer 缓冲

Near

近邻

Point Distance 点距离 Point Node 点到结点 Thiessen

泰森近似多边形

Conversion 转

换 从 Coverage From Coverage

到 DLG Export To DLG

Export To Interchange File 到 Interchange 文件 Export To S57

到 S57 Export To SETS 到 SETS Export To VPF

到 VPF Ungenerate 取消生成 To Coverage 到 Coverage Advanced Tiger Conversion 高级 Tiger 转换 Basic Tiger Conversion 基本 Tiger 转换 Generate

生成

Import From DLG 从 DLG 导入

Import From Interchange File 从 Interchange 文件导入 Import From S57 从 S57 导入 Import From 从 SETS 导入 SETS 从 VPF 导入

Imort From VPF 数据管理

Data Management 集合

Aggregate

追加

Append Composite Features

要素合成

Line Coverage To Region

线 Coverage 到区域 Line Coverage To Route

线 Coverage 到路径 Polygon Coverage To Region 多边形 Coverage 到区域 Region To Polygon Coverage 区域到多边形 Coverage Generalization 一般

Aggregate Polygons

聚集多边形 Collapse Dual Lines To Centerline 分解双线到中心线 Dissolve

融合

Eliminate

消除

Find Conflicts 查找冲突 Simplify Building

简化建筑物 Simplify Line Or Polygon 简化线或多边形 Indexes 索引

Drop Index 删除索引

Index Item 索引项

Items 项

Add Item

添加项 Drop Item

删除项

Joins 连接

Join Info Tables 连接 Info 表

Projections 投影

Define Projection

定义投影 Project 投影

Transform

变换

Tables 表

Add XY Coordinates

添加 XY 坐标 Renumber Nodes 重新计数节点 Update IDs 更新 ID Tolerances 容差

Tolerance

容差

Topology

拓扑

Build 构建

Clean Clean Create Labels

创建标注

VPF Tile Topology

VPF 图块拓扑 Workspace Management 工作空间管理

Create Coverage 创建 Coverage

Data Management Tools 数据管理 工具

Database

数据库

紧凑

Compact 压缩

Compress

Disconnected Editing 分离编

检入

辑 从增量中检入

Check In

检出

Check In From Delta 导出增量 Check Out

Export To Delta

添加编码值到值域

Domains

值域

赋值值域到字段

Add Coded Value To Domain 创建值域 Assign Domain To Field

Create Domain

Delete Coded Value From Domain 从值域中删除编码值 Delete Domain

删除值域 Domain To Table 值域到表

Remove Domain From Field 从字段删除值域 Set Value For Range Domain 为范围值域设置值 Table To Domain 表到值域 Feature class

要素类

Append Annotation Feature Classes 追加注记要素类 Calculate Default Cluster Tolerance 计算缺省容限值

Calculate Default Spatial Grid Index 计算缺省空间格网索引 Integrate

整合

Update Annotation Feature Class

更新标记要素类

创建要素类 创建要素类

Features

要素

Add XY Coordinates

添加 XY 坐标 Check Geometry 检查几何形状 Copy Features

复制要素 Delete Features 删除要素

Feature Envelope to Polygon

要素封装到多边形 Feature To Line 要素到线 Feature To Point 要素到点 Feature To Polygon

要素到多边形 Feature Vertices To Points 要素定点到点 Multipart To Singlepart

多部分到单部分 Polygon To Line 多边形到线 Repair Geometry 修改集合形状 Split Line At Vertices

在定点拆分线 Fields 字段

Add Field

添加字段

Assign Default To Field

设置缺省到字段 Calculate Field 计算字段 Delete Field 删除字段 General

一般

Copy

复制

Delete 删除

Rename 重命名 Select Data 选择数据 追加

追加

Generalization 一般

Dissolve

融合

Eliminate

消除

Simplify Line

简化线 Smooth Line 平滑线 Indexes

索引

Add Attribute Index 添加属性索引 Add Spatial Index

添加空间索引 Remove Attribute Index

删除属性索引 Remove Spatial Index 删除空间索引 Joins 连接

Add Join

添加连接 Remove Join 删除连接 Layers and Table Views

图层和表的查看

Make Query Table 制作查询表

Make Raster Catalog Layer 制作栅格目录图层 Make Raster Layer

制作栅格图层

Make XY Event Layer 制作 XY 事件图层 Save To Layer File

保存成图层文件 Select Layer By Attribute 通过属性选择 Select Layer By Location 通过位置选择 制作表视图 制作表视图 制作要素图层 制作要素图层 Projections and Transformations 投影和转换

Feature 要素

Batch Project

批量投影

Project 投影

创建空间参考

创建空间参考

Raster 栅格

Flip

翻转

Mirror 镜像

Project Raster

投影栅格

Rescale 重建比例

Rotate 旋转

Shift 偏移

War

翘曲

Define Projection

定义投影

栅格

Raster

Batch Build 批量建立金字塔 Pyramids Batch Calculate Statistics 批量计算统计表 Build Pyramids 建立金字塔 Calculate Statistics 计算统计表 Clip

剪切

Composite Bands 组合波段 Copy Raster 复制栅格

Copy Raster Catalog Items 复制栅格目录项 Create Raster Catalog 创建栅格目录 Delete Raster Catalog Items

删除栅格目录项

Mosaic To New 镶嵌到新的栅格

Raster 重采样

Resample

创建栅格数据集

创建栅格数据集

镶嵌

镶嵌

关系类 Relationship Classes

Create Relationship Class 创建关系类 Table To Relationship Class

表到关系类 Subtypes

子类型

Add Subtype 添加子类型

Remove Subtype

删除子类型 Set Default Subtype 设置缺省子类型

Set Subtype Field

设置子类型字段 Table 表

Analyze 分析

Change Privileges

改变权限 Copy Rows

复制行 Delete Rows 删除行 Get Count

获得数目 Pivot Table 关联表 创建表 创建表 Topology

拓扑

Add Feature Class To Topology 添加要素类型到拓扑 Add Rule To Topology 添加规则到拓扑 Create Topology 创建拓扑

Remove Feature Class From Topology 从拓扑删除要素类 Remove Rule From Topology 从拓扑中删除规则 Set Cluster Tolerance 设置簇容限值 Validate Topology

教验拓扑

Versions

版本

Alter Version

改变版本 Create Version 创建版本 Delete Version 删除版本 Post Version 提交版本 Reconcile Version

协调版本 Register As Versioned 注册版本 Unregister As Versioned

取消注册 Workspace 工作空间

Create ArcInfo Workspace 创建 ArcInfo 工作空间 Create Feature Dataset

创建要素数据集 Create Folder

创建文件夹 Create Personal GDB 创建个人 Geodatabase Geocoding Tools 地理编码工具

Automate Geocoding 自动生成地理编码索引

创建地址定位器 Indexes Create Address Locator

Deautomate Geocoding Indexes 取消自动生成地理编码索引 Delete Address Locator

删除地址定位器 Geocode Addresses

地理编码地址 Rebuild Geocoding Indexes 重建地理编码索引 Standardize Addresses 标准化地址

Geostatistical Analyst Tools 地理统计分析工具

Geostatistical Layer To Grid 导出地理统计图层到 Grid

Linear Referencing Tools 线性参考工具

Calibrate Routes 校准路径 Create Routes

创建路径 Dissolve Route Events 融合路径事件

Spatial Analyst Tools

Locate Features Along Routes 沿路径定位要素 Make Route Event Layer

边界清理 Overlay Route Events Transform Route Events

Conditional

件

拾取 条件 设空 Density

度

核密度 点密度 线密度 Distance

离

代价分配 代价回联 代价距离 代价路径 欧几里德分配欧几里德方向欧几里德距离走廊

路径距离 路径距离分配路径距离回联Extraction 取

提取值到点 根据属性提取用圆提取 用多边形提取用掩模提取 用点提取 用矩形提取 采样

Generalization 般

区块组合 多数过滤 收缩 消蚀 细化 聚合 膨胀

条密距提一

制作路径事件图层 叠加路径事件 转换路径事件

空间分析工具

Groundwater

地下水

粒子跟踪

达西流

达西速率

透水层

Hydrology 水文

下陷点

填充

捕捉汇流点

河流分级

河流到要素

河流连接

流向

流域

流程

盆地

累积流量

添补 Interpolation

克里金

地形到栅格

曲线拟合

用文件地形到栅

格

自然邻域

趋势

距离权重倒数 本地

Local

像素统计

分级

合成

大于频率

小于频率

普及度

最低位置

最高位置

地图代数 等于频率

Map Algebra

单输出地图代数

多输出地图代数数学计算

Math

为运算

Bitwise 位与

位右移 位否

位异或

左位移 按位或 Logical 不等于 为空

大于

大于等于 小于

小于等于 测试

等于

组合与 组合异或 组合或 逻辑与 逻辑否 逻辑异或 逻辑或 Trigonometric ATan2 余弦

双曲余弦 双曲正切 双曲正弦 反余弦 反双曲余弦反双曲正切反双曲正弦反正切 反正弦 正切

正弦

10 的对数 10 的指数 2 的对数 2 的指数 上取整 下取整 乘

减

加

取整 否

平方

逻辑运算

三角函数

平方根

指数

整除

浮点

绝对值

自然对数

自然指数

除

Multivariate

多元多变量

Isocluster

主成分

创建特征

最大似然性分类

波段组统计

类概率

系统树图功能

编辑署名函数

Neighborhood

邻域

块统计

点统计

焦点流

焦点统计

线统计

过滤

Overlay

叠加

加权叠加

Raster Creation 栅格创建

创建常量栅格

创建正态栅格

创建随机栅格

Reclass

重分类

切片

查找

用 ASCII 文件

重分类

用表重分类

表面 重分类

Surface

坡向 坡度 填/挖 山影 曲率 等高线

等高线列表

空间统计工具

Spatial Statistics Tools

Analyzing Patterns

分析模型

Average Nearest Neighbor 平均邻近邻居 High/Low Clustering[Getis-Ord General G]高/低聚类 Spatial Autocorrelation [Morans I] 空间自相关 Mapping Clusters

绘制群体

Cluster and Outlier Analysis

群体和群外要素分析 Cluster/Outlier Analysis with Rendering 带渲染群体和群外要素分析 Hot Spot Analysis [Getis-Ord Gi*] 热点分析

Hot Spot Analysis with Rendering

带渲染热点分析 Measuring Geographic Distributions 测量地理分布

Central Feature 中心要素 Directional Distribution 定向分布 Linear Directional Mean

平均线方向 Mean Center 平均中心 Standard Distance

标准间隔距离 Utilities 实用工具

Calculate Areas 计算面积 Collect Events 收集事件

Collect Events with Rendering 带渲染收集事件 Count Rendering 计算渲染

Export Feature Attribute to Ascii 导出要素表到 Ascii 文本 Z Score Renderine

湖南师范大学 资源环境科学学院

GIS 研究中心 周亮

二 00 四年十一月二十四日

观察点 视域 Zonal

区域几何 区域几何到表 区域填充 区域统计 区域统计到表 面积制表

区域

第五篇：Arcgis使用总结（大全）

一、 feature生成Tin

在3DAnalyst中-----Creat/modify TIN------Create TIN From Features----添加layer---Height source 高程字段

二、3D图

生成3D的其中一个条件是你的资料中有一个高度的属性打开ArcGIS中的ArcScene, 导入数据, 右选Screen Layers, 在当中的Properties-> Base Height中, 设定你的数据中的高度字段为数据高度如下

三、散点关系图

Tools-----graphs-----creatscatterplot matrix wizard

四、arcgis导出点XY坐标

ArcToolBox->Data Management Tools->Features->Add XY Coordinates工具就能自动在属性表中添加点的x,y坐标，然后将属性表导出就可以了

五、由点坐标生成点

1，先把点坐标信息(一般是经纬度)标准化，就是原来的度分秒表示的都要转换成度表示的;

2，将数据导入到Excel里面，总共有两列X，Y(列名可以随便取，但必须有列名)，下面对应x，y坐标数据即可;

3，将文件保存成.csv文件。

当然我们也可以用记事本自己编写如下格式的文件：

x,y

86.578,46.689

87.433,45.654

保存成txt就可以了。

到这里数据的准备工作完成，下面开始导入：

1，ArcMAP下面，菜单tools-Add XY Data…，如下图：

坐标系统处，点edit，import，导入当前打开的坐标系统即可，当然也可以通过Select选择坐标系统!如果不添加的话，默认的是WGS84.

2，点ok，这时会有一个提示，点确定即可

3，这时会形成一个新图层，所有的点都添加进来了，但现在添加进来的点由于没有objectID或者FID，现在图层不具备.shp图层的大部分功能，如点的选择，编辑，关联，属性等操作。还需进一步操作

4，在刚才生成的图层上点右键，选data-expot data…，导出成.shp文件，这时再把导出的文件添加进来即可。至此，已完成任务。

五、求多边形几何中心坐标

这个需要自己计算，首先在属性表里面加两列X,Y利用Geometery Calculator计算Xcenter,YCenter可以获得中心点的XY坐标，然后将属性表.dbf文件单独复制出来，利用ArcMAP的Display XY功能进行显示并且将显示图层输出保存为SHP文件即可，具体操作可以百度之，我这边只提供一个大概的思路