一种基于GIS与POI数据的空气质量空间分布及相关性分析方法技术

本发明专利技术涉及一种基于GIS与POI数据的空气质量空间分布与相关性分析方法，属于环境监测技术领域。将GIS软件与POI数据相结合，首先收集地理信息与空气质量的相关数据，把POI数据和预处理得到的监测站综合信息表导入软件，将监测站综合信息表转换为矢量图层，通过核密度分析、制图分析、缓冲区分析、Pearson相关性分析等技术手段详细论述了基于GIS与POI数据的空气质量空间分布与相关性分析方法，具有科学性。本发明专利技术使用POI地理大数据来研究人类活动对空气质量的影响，为今后合理设置空气质量监测站点、空气质量的相关评价提供技术参考与支持。持。持。

【技术实现步骤摘要】
一种基于GIS与POI数据的空气质量空间分布及相关性分析方法


[0001]本专利技术涉及一种基于GIS与POI数据的空气质量空间分布与相关性分析方法，属于环境监测


技术介绍

[0002]随着经济社会的不断发展，空气质量问题进一步凸显，困扰着人们的生活，影响人类健康。环境空气质量的研究关系到空气问题治理、工业发展、产业结构等重要方面。人类活动极大地影响着空气质量，兴趣点数据是大数据的一种，是一种能够反映人类各项社会生产及生活活动的地理大数据，已广泛应用于城市功能区划分、城市中心区和边界识别、要素的空间分布研究等方面。POI数据对于研究人类活动对空气质量的空间分布特征的影响和相关性具有重要作用。
[0003]目前，虽然已有众多学者对空气质量的空间分布特征以及相关性做了大量研究，但主要集中于具体某项空气质量指数的模型评价或简单的GIS制图来分析空气质量的空间分布特征，关注GDP、人口、农业秸秆焚烧、工业企业等与空气质量的相关性研究。没有考虑使用POI地理大数据来研究人类活动对空气质量的影响，因此将GIS软件与POI数据相结合，详细论本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种基于GIS与POI数据的空气质量空间分布及相关性分析方法，其特征在于，其步骤为：(1)获取并预处理多源数据，将处理得到的监测站综合数据表导入GIS软件并转换成shapefile文件，作为“监测站综合信息”图层；(1.1)获取多源数据：多源数据包括POI数据、监测站地理信息数据、监测站空气质量数据、行政区划矢量文件；所述的多源数据包括POI数据为矢量数据；监测站地理信息数据为含有监测站名称、经纬度数据的Excel表格；监测站空气质量数据为含有监测站名称、空气质量指数AQI、污染物浓度的Excel表格；(1.2)预处理多源数据：将步骤(1.1)中的监测站地理信息数据、监测站空气质量数据按照相同字段，合并为一个表格，命名为监测站综合数据表，得到的监测站综合数据表导入GIS软件，选择“显示XY数据”，导出为“监测站综合数据表.shp”并加入到GIS软件中，该矢量图层命名为“监测站综合信息”；对POI数据重分类为六大综合类型；(1.3)确定POI密度指数计算方法：确定单类POI点密度指数计算方法：POI
index
＝QPOI
i
/S
j
式中：POI
index
为单类POI点密度指数，QPOI
i
为第i类POI在缓冲区内数量，S
j
为j级缓冲区的面积；确定综合类型POI核密度指数计算方法：引入景观发展强度LDI概念反映综合类型POI的权重系数，确定综合类型POI核密度指数的计算方式，综合类型POI核密度指数计算公式如下：POI
total
＝∑POID
i
*LDI
i
式中：POI
total
为某监测站处的综合类型POI核密度指数；POID
i
为第i种POI类型的点密度，即监测站所在缓冲区内第i类POI点的个数占该缓冲区内POI所有点个数的百分比；LDI
i
为第i种POI类型所对应的LDI值；(2)对步骤(1.1)所得POI数据进行核密度分析，将得到的核密度分析图层与“监测站综合信息”层进行制图分析；(2.1)对步骤(1.1)所得POI数据进行核密度分析：在GIS软件中导入POI数据，选择POI矢量图层，选择“核密度分析工具”，环境中设置为处理范围为步骤(1.1)中“行政区划矢量文件”，处理后得到“核密度分析栅格图层”；LDI
i
作为权重系数对“核密度分析栅格图层”进行加权核密度分析图，计算公式wnd＝∑VA
i
*LDI
i
；式中wnd为加权核密度值，VA
i
第i类栅格图层的核密度值(Value)，命名“综合类型POI加权核密度栅格图层”；(2.2)对步骤(2.1)得到的“核密度分析栅格图层”或“...

【专利技术属性】
技术研发人员：周盼盼，侯伟，
申请(专利权)人：辽宁大学，
类型：发明
国别省市：