GIS在城市择房分析中的应用——以合肥市为例

刘丽娜，刘向举

（1.安徽理工大学 测绘学院，安徽 淮南 232001；2.安徽理工大学 计算机与工程学院，安徽 淮南 232001）

地理信息系统（GIS）是一种重要的空间信息系统，它是在计算机硬件、软件系统支持下，对整个或部分地球表层空间中的地理分布数据进行采集、储存、管理、运算、模拟、分析和显示的技术系统[1].它具有数据采集与编辑、数据存储与管理、数据处理和变换、空间分析和统计、二次开发和编程及产品制作与显示六种基本功能[2].其中，空间分析是以地理空间数据库为基础，运用各种手段提取和传输地理空间信息，以解决涉及地理空间的各种理论和实际问题[3].空间分析是地理信息系统的重要功能，是GIS的核心，也是地理信息系统区别于一般信息系统的主要特征.空间分析的应用领域很广，在城市管理、地震灾害、矿产资源、交通、电力、水利、环保等领域都已得到全面发展和推广应用[4].

随着经济的持续快速发展，城镇居民收入水平的稳步提高，人们对住房条件的要求也越来越高.如今，交通是否便捷、市政基础设施是否完善及周边环境如何等已成为人们在选购住房时通常要考虑的主要因素.因此，购房者往往结合自身的情况，综合考虑上述因素，并对商品房的信息进行研究，从而选择最适宜的住房.本文以合肥市为例介绍了GIS的空间分析功能在择房分析中的应用，利用ArcGIS软件最终生成符合条件的合肥市楼盘图.

1 择房分析中用到的空间分析

1.1 空间叠置分析

叠置分析是GIS中常用的空间分析方法之一，一般用来提取空间隐含的信息.叠置分析是在统一的空间参照系下将有关主题层组成的各个数据层面进行叠置产生一个新的数据层面，新的数据层面综合了原来两个或多个层面要素所具有的属性[2].叠置分析不仅生成了新的空间关系，而且还将输入的多个数据层的属性联系起来产生了新的属性关系.

用于叠置分析的图层数据可以是栅格数据或者矢量数据.本文应用的是基于矢量数据的叠置分析，基于矢量数据的叠置包括：点与多边形的叠置、线与多边形的叠置以及多边形与多边形的叠置[5].点与多边形的叠置是确定一数据层上的点落在另一数据层的哪个多边形内，这样就可以给点数据层建立新的属性.例如，超市（点数据层）与城市分区图（多边形数据层）叠置后可以得出城市每个分区中有多少个超市；线与多边形的叠置是确定一数据层上的弧段落在另一数据层的哪个多边形内，以便为每条弧段建立新的属性.例如，道路图与城市分区图叠置，可以得到城市每个分区中各种等级道路的里程；多边形与多边形的叠置是将两个或多个多边形数据层进行叠加，形成新的多边形要素.例如，将土壤类型图与城市功能分区图进行叠置，可以得出商业区中具有不稳定土壤结构的地区有哪些.

从原理上来说，叠置分析是对新要素的属性按一定的数学模型进行计算分析，其中往往涉及到逻辑交、逻辑并、逻辑差等的运算.图1为几种常见的逻辑运算.

图1 几种常见的逻辑运算

1.2 缓冲区分析

缓冲区分析是指以点、线、面实体为基础，自动建立其周围一定宽度范围内的缓冲区多边形图层.缓冲区分析实质上是邻近度分析或影响度分析，就是将点、线、面地物分布图变换为这些地物的距离扩展图[6,7].缓冲区分析是GIS空间分析的一个重要功能，它在交通、环境保护、资源管理、城市规划中有着广泛的应用，例如，环境污染影响带的范围、水库淹没范围的确定、湖泊和河流周围的保护区的定界、民宅区远离街道的缓冲区的建立及城市道路规划中设计的房屋拆迁范围等都要用到缓冲区分析.

缓冲区分析的基本思想是给定一个空间对象或集合，确定它们的邻域[1,8].邻域的大小由邻域半径R(缓冲距离或缓冲区宽度)决定.因此，空间对象Oi的缓冲区定义为Bi=｛x:d(x,Oi）≤R｝即对象Oi的半径为R的缓冲区为距Oi的距离d小于R的全部点的集合.d一般采用欧氏距离，也可使用其他定义的距离.对于多个同类对象构成的集合O＝｛Oi:i＝l,2,…,n｝，其半径为R的缓冲区是各个对象缓冲区的并集，即

不同类型实体的缓冲区如图2所示.

图2 不同类型实体的缓冲区

2 基于叠置分析和缓冲区分析的择房实例——以合肥市为例

2.1 择房条件

人们一般都根据自身的条件来选择住房，所以决定了在选择住房时的标准并不是同一的，本文对合肥市的住房选择基于以下四个方面.

（1）减少噪音.所选房产分布在主要交通道路200米范围之外.

（2）小孩上学方便.所选房产分布在距学校1000米范围之内；

（3）环境幽雅.所选房产应分布在合肥市各公园景区800米范围之内；

（4）价格适中.房产的均价在7000元以下.

2.2 所需数据

在前期的合肥市数据处理中，已经把合肥市的房产、道路、河流、铁路、学校、市政设施、商业中心、公园景点、居民地等用Arcgis软件建立了数据库并且进行了分层存储.所以，根据上述择房的标准，用于空间分析的数据主要包括以下四类数据：

（1）合肥市房产分布图数据（点图层）；

（2）合肥市学校分布图数据（点图层）；

（3）合肥市道路图数据（线图层）.

（4）合肥市公园景点分布图数据（面图层）；

2.3 择房分析实现

择房分析实现的流程图如图3所示.

图3 择房分析流程图

根据流程图择房分析的实现主要分为以下几个步骤：

（1）道路缓冲区的建立.在前期的数据采集及处理中把合肥市道路数据分成了1,2,3类，其中1类数据为主要道路.在建立道路的缓冲区之前要先把主要道路在数据库中全部选出，利用ArcGIS中的基于属性的查询（Select by Attributes）可以方便的做到这一点.属性查询设置及查询结果如图4所示.

图4 属性查询设置及查询结果

之后可以对主要道路建立满足择房要求的缓冲区，利用缓冲区工具，设置输入要素（主要道路），输出要素的路径及缓冲区半径（200米），生成主要道路的缓冲区.缓冲区设置及主要道路的缓冲区如图5所示.

图5 缓冲区设置及主要道路的缓冲区

（2）公园景点缓冲区的建立.打开公园图层，按上述方法设置缓冲区半径800米，对公园建立满足要求的缓冲区.

（3）学校缓冲区的建立.选择学校图层，按上述方法设置缓冲区半径1000米，对学校建立满足要求的缓冲区.

（4）对所建的缓冲区进行叠置分析，找出满足以上四个条件的最佳区域.

（5）打开房产分布图，利用属性查询功能查找到房价在7000元以下的楼盘.

（6）将查找到的楼盘再与满足需求条件的最佳区域进行叠置分析，找出满足所有条件的楼盘.

图6为利用前期经过处理的合肥市数据，结合ArcGIS软件的缓冲区分析及叠置分析两种空间分析方法，生成的满足购房标准的合肥市最佳楼盘分布图.

图6 合肥市最佳楼盘分布图

利用ArcGIS的空间分析功能生成满足条件的楼盘分布图只是买房的初步阶段.这样买房者可以根据买房的大概地段再仔细去看房屋的具体情况，最终选择满意的房产.这样既节省了买房者的时间，也防止了购房者盲目的去看房.

3 结语

GIS的空间分析有着广阔的应用前景和深远的实际意义，在不久的将来，GIS空间分析技术将更加成熟，应用范围也会更加广阔，在人们的生产、生活中起到更为重要的作用.

本文在对合肥市的地理数据进行建库并分层存储后，利用GIS两种重要的空间分析方法——缓冲区分析和空间叠置分析，在全面考虑各种城市择房的影响因素的基础上，用ArcGIS软件确定了满足条件的最佳楼盘图.当然本文在对影响因素的分析时并没有考虑到所有的影响因素，而是只选取了部分主要影响因素来作为典型例子，从而得出最终的结果.若需要考虑择房的其他各种影响因素，也是可以用同样的方式来进行处理的.

〔1〕郭达志.地理信息系统原理与应用[M].北京：中国矿业大学出版社，2002.1-2,219-227.

〔2〕胡鹏,黄杏元,华一新.地理信息系统教程[M].武汉：武汉大学出版社,2002.11-13.

〔3〕张露,杨永国.基于ArcGIS缓冲叠加功能的超市选址研究[J].城市勘测,2011（1）:45-48.

〔4〕秦昆.GIS空间分析理论与方法[M].武汉：武汉大学出版社,2010.6-10.

〔5〕范大昭,雷蓉.利用空间叠置分析探测地形图数据库的变化[J].海洋测绘 2005（3）:44-47.

〔6〕彭慧,徐利淼.缓冲区分析与生态环境影响评价[J].天津师范大学学报 （自然科学版）,2004（6）:34-37.

〔7〕赵立军,陈焕伟,洪敏,孙丽.基于缓冲区分析的北京城市用地扩展研究[J].山东农业大学学报（自然科学版）,2005,36(4):564-568.

〔8〕陈岗,张建春.基于GIS缓冲区分析的旅游城市饭店空间格局研究——以桂林主城区为例[J].杭州师范大学学报（自然科学版）,2011（3）:186-192.