城市密度分析Word文档下载推荐.docx

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学号

年级、专业名称

实验项目名称

芝加哥地区城市密度分析

成绩评定

一、基于普查小区的单中心模型拟合

实验步骤：

步骤一：

提取研究区域六个县的普查小区

步骤三：

生成Cnty6trt的重心文件Cnty6trtpt：

步骤四：

提取CBD的位置（即单中心假设的唯一中心）：

步骤五：

局部插值法绘制研究区的人口密度图：

步骤六：

保存栅格图层：

步骤七：

设置空间分析掩膜：

步骤八：

生成研究区表面图层：

步骤九：

设置透明度：

步骤十：

将图层重新分类并修改显示模型：

步骤十一：

计算普查小区中心与CBD之间的距离：

步骤十二：

在cuty6trtpt中新增列DIST_CBD把距离换算成公里表示：

步骤十三：

用excel对人口密度和CBD距离进行简单线性回归分析：

分析结果：

由上表可知MultipleR=0.569，由此可得城市人口密度与CBD的距离呈显著相关关系。

由标准误差=3417可知该回归方程与数据的拟合度并不好。

由图可看出，总体上来说，城市人口密度是随着与CBD的距离增加而递减，可知人口大多聚集在与CBD靠近的地区。

但在比较接近CBD的地区范围例如0到15公里，这种递减趋势却不明显，所以呈现出拟合度很差的情况。

最后得出，在CBD附近的地区聚集了大量的城市人口，并随着距离的增大，城市人口密度递减。

二、基于普查小区的多中心模型拟合

计算各普查小区与其最近中心之间的距离：

步骤二：

将各普查小区与其最近中心之间的距离用公里表示：

从cnty6trtpt。

Dbf提取所需的数据并保存为cav格式：

计算普查小区的重心与各中心的距离：

链接cnty6trtpt表与polydist表并提取所需数据保存为CSV格式：

导入数据dist2near到spss中：

数据转换：

对模型1进行线性回归分析：

三、基于township的单中心模型拟合

通过面积权重插值估算township人口：

在twntrt表中新增列area_2计算twntrt中各地域单元的面积：

新增列pop_est，并按公式popu*area_2/area计算结果：

按rngtwn汇总pop_est值，输出为twn_pop.dbf：

将表twn_pop.dbf与twnshp属性表连接：

在twnshp属性表中新增列popden，并根据公式1000000*sum_pop_est/area计算结果：

计算township与CBD之间的距离：