<td width="39%"><font size="2">ORANGE</font></td>
                <td width="61%"> 
                  <div align="center"><font size="2">167000</font></div>
                </td>
              </tr>
              <tr> 
                <td width="39%"><font size="2">PENN</font></td>
                <td width="61%"> 
                  <div align="center"><font size="2">75000</font></div>
                </td>
              </tr>
            </table>
          </td>
        </tr>
      </table>
      <p><font size="2">匹配合并以后</font>:</p>
      <table width="75%" border="1" align="center">
        <tr> 
          <td><font size="2">county</font></td>
          <td><font size="2">population</font></td>
          <td><font size="2">AVG House Cost</font></td>
        </tr>
        <tr> 
          <td><font size="2">LAKE</font></td>
          <td><font size="2">108000</font></td>
          <td><font size="2">89000</font></td>
        </tr>
        <tr> 
          <td><font size="2">LINCOLN</font></td>
          <td><font size="2">45000</font></td>
          <td><font size="2">77000</font></td>
        </tr>
        <tr> 
          <td><font size="2">MADSON</font></td>
          <td><font size="2">213000</font></td>
          <td><font size="2">104000</font></td>
        </tr>
        <tr> 
          <td><font size="2">ORANGE</font></td>
          <td><font size="2">1145000</font></td>
          <td><font size="2">167000</font></td>
        </tr>
        <tr> 
          <td><font size="2">PENN</font></td>
          <td><font size="2">22000</font></td>
          <td><font size="2">75000</font></td>
        </tr>
      </table>
      <p><b><font size="2">階層匹配:</font></b><font size="2"> 另外的情況中, 一些類型的信息比另外類型的信息收集得更細或更短周期. 
        例如, 財政和失業數據是在較大區域尺度上收集的,頻率較高; 而人口數據則是在較小的尺度范圍收集的, 頻度較低. 如果小的調查區域合起來剛好構成大的調查區域, 
        那么就可以用階層匹配來處理這些數據. 將構成大區的小區域組合起來, 統計其數據, 然后進行準確匹配.</font></p>
      <table width="75%" border="0" align="center" height="299">
        <tr> 
          <td width="50%"> 
            <table width="53%" border="1" height="229" align="center">
              <tr> 
                <td colspan="2" height="47"> 
                  <div align="center"><font size="2">tract101</font></div>
                </td>
                <td width="43%" height="47"> 
                  <div align="center"><font size="2">tract102</font></div>
                </td>
              </tr>
              <tr> 
                <td width="33%"> 
                  <p align="center"><font size="2">tract103</font></p>
                </td>
                <td colspan="2"> 
                  <div align="center"><font size="2">tract104</font></div>
                </td>
              </tr>
              <tr> 
                <td width="33%"> 
                  <div align="center"><font size="2">tract105</font></div>
                </td>
                <td width="24%"> 
                  <div align="center"><font size="2">tract106</font></div>
                </td>
                <td width="43%"> 
                  <div align="center"><font size="2">tract107</font></div>
                </td>
              </tr>
            </table>
          </td>
          <td width="50%"> 
            <table width="75%" border="1" align="center">
              <tr> 
                <td><font size="2">tract</font></td>
                <td><font size="2">county</font></td>
                <td><font size="2">population</font></td>
              </tr>
              <tr> 
                <td><font size="2">101</font></td>
                <td><font size="2">LAKE</font></td>
                <td><font size="2">14000</font></td>
              </tr>
              <tr> 
                <td><font size="2">102</font></td>
                <td><font size="2">LAKE</font></td>
                <td><font size="2">20000</font></td>
              </tr>
              <tr> 
                <td><font size="2">103</font></td>
                <td><font size="2">LAKE</font></td>
                <td><font size="2">2000</font></td>
              </tr>
              <tr> 
                <td><font size="2">104</font></td>
                <td><font size="2">LAKE</font></td>
                <td><font size="2">20000</font></td>
              </tr>
              <tr> 
                <td><font size="2">105</font></td>
                <td><font size="2">LAKE</font></td>
                <td><font size="2">16000</font></td>
              </tr>
              <tr> 
                <td><font size="2">106</font></td>
                <td><font size="2">LAKE</font></td>
                <td><font size="2">22000</font></td>
              </tr>
              <tr> 
                <td><font size="2">107</font></td>
                <td><font size="2">LAKE</font></td>
                <td><font size="2">78000</font></td>
              </tr>
            </table>
          </td>
        </tr>
        <tr> 
          <td width="50%"> 
            <div align="center"><font size="2">lake county</font></div>
          </td>
          <td width="50%"> 
            <div align="center"><font size="2">population</font></div>
          </td>
        </tr>
      </table>
      <p><b><font size="2">模糊匹配: </font></b><font size="2"> 很多情況下, 小區域的邊界與大區域的邊界并不重合. 
        處理環境數據是最容易遇到這種問題. 例如, 作物邊界通常是地塊邊界, 很少與土壤類型邊界重合. 如果你要分析決定某種作物的最適土壤類型, 你就需要將兩個數據層疊加, 
        計算每一種土壤類型對應的生產力.第八章將詳細討論到這些疊加操作. GIS可以執行這些操作. </font></p>
    </td>
  </tr>
  <tr> 
    <td colspan="4"> 
      <p><b>GIS可以回答的問題</b></p>
      <p><font size="2">地點:在某一處位置有什么?一個地點可以用很多方法來描述記錄, 如: 地名, 郵政編碼, 或地理參照(經緯度坐標等).</font></p>
      <p><font size="2">條件:與第一個問題相反, 現在回答的是某種東西具體在那個位置. 你經常需要尋找符合某些條件的地址, 如我們后面設計的項目要求: 
        非林地, 不小于2000平方米, 離公路100米內, 土壤類型適于建筑...</font></p>
      <p><font size="2">趨勢: 從某年開始或某一事件后, 某個地區發生了些什么改變? 主要是與時間有關.</font></p>
      <p><font size="2">模式: 某類事件的發生到底存在什么模式? 如, 你需要確定, 核電廠周圍區域癌癥是否是最主要的死亡原因? 同時, 
        你需要找到哪些例外? 其分布如何?</font></p>
      <p><font size="2">模型: 如果發生了什么, 結果將會如何? 例如, 如果新修了一條高速公路, 或者有毒物質滲漏到地下水中, 將會產生什么樣的結果? 
        回答這些問題需要地理信息和其它的信息. </font></p>
    </td>
  </tr>
  <tr> 
    <td width="29%"><b>GIS 應用舉例</b></td>
    <td width="37%">&nbsp;</td>
    <td width="12%">&nbsp;</td>
    <td width="22%">&nbsp;</td>
  </tr>
  <tr> 
    <td colspan="4" height="334"> 
      <p><font size="2">早期在歐洲的應用建立起了土地登記系統和環境信息數據庫. 現在, 英國最大的GIS項目是建立整個國家的拓撲數據庫.</font></p>
      <p><font size="2">加拿大將GIS應用于森林管理中, 用來規劃樹木的砍伐, 確定砍伐路線, 并制作政府報告. 中國和日本的應用則偏向于模擬和監測可能的環境變化.</font></p>
      <p><font size="2">在美國, 美國人口調查局和地質測繪局采用GIS技術來完成其TIGER項目(Topological Integrated 
        Geographic Encoding and Referencing). 他們用170百萬美元來制作了計算機化的美國交通網, 用來促進獲得1990年的人口普查報告.</font></p>
      <p><font size="2">現今, GIS應用的數量和種類之多讓人吃驚. 每天都可以獲得的驚人的地理信息數據量, 當然包括衛星圖像數據. 
        地方政府利用GIS來進行規劃分區, 地產評估, 土地登記, 制作地圖, 公共安全管理, 以及環境規劃. 資源研究人員利用GIS來規劃漁業和野生動物保護, 
        管理森林, 農業區域和沿海區域, 以及用于能源和礦產資源管理.</font></p>
      <p><font size="2">GIS也應用于日常的電力, 供水, 排污, 天然氣, 電訊, 以及有線電視管理中, 提供包括負荷管理, 故障信號分析, 
        電壓降低, 生成和維護底圖, 線系分析, 網絡點的壓力和流量分析, 滲漏探測, 目錄管理等. 人口統計學家用GIS來進行目標市場分析, 地點地址解碼和定位, 
        產品縱向分析預測和規劃等. 在課堂教學, 計算機實驗室, 研究所, 公共圖書館等方面, GIS也得到越來越多的應用.</font></p>
      </td>
  </tr>
  <tr>
    <td colspan="4"><b>GIS的組成</b></td>
  </tr>
  <tr>
    <td colspan="4">
      <p><font size="2">當需要執行復雜的分析操作, 如空間分析和模擬時, 用戶成為GIS系統不可或缺的一部分. 這時通常需要選擇使用ARC工具的技巧, 
        以及對所使用的數據的理解.目前的GIS的普通任務只需要用戶知道他們要做的是什么--點擊按鈕就足夠了.</font></p>
      <p><font size="2">GIS并<b>不是</b>一個簡單的制作地圖的計算機系統, 盡管它可以用來制作不同比例尺, 不同投影, 不同填色的地圖. 
        GIS是一個分析工具, 它的優勢就在于你可以用它來識別確定地圖上特征之間的空間關系.</font></p>
      <p><font size="2">GIS并不存儲任何常規的地圖, 也沒有存儲特定區域的圖像或視圖. 它存儲的是你可以用來設計制作滿足特定目的要求的視圖的數據.</font></p>
      <p><font size="2">GIS將地圖上的特征的地理信息和空間數據相連接, 地理信息是作為地理特征的屬性來存儲的. 例如, 地圖上表示的道路中心線僅僅能告訴你道路的位置. 
        要找到關于道路的更多信息, 你就必須查詢數據庫. 利用存儲在數據庫中的信息, 你可以根據需要顯示的信息來采用不同的符號來生成地圖.</font></p>
      <p><font size="2">GIS還利用存儲的信息來尋找生成關于特征的新的信息. 例如, 計算出某段路程的長短, 或統計出某種類型土壤的面積.</font></p>
      <p><font size="2"><b>地理數據庫</b>: 簡而言之, GIS沒有保存地圖或圖片, 它保存的是數據庫. 這是GIS與其它地圖制作系統的最重要區別. 
        </font></p>
      <p><font size="2">如果你的目的不僅僅是制作漂亮的地圖, 你就需要知道計算機存儲的每個特征的三個方面: 它是什么? 它在哪里? 
        它與其它特征間的聯系是什么?(如, 哪些公路連成一個交通網) 數據庫系統提供存儲和更新各種各樣的信息的手段. 在ARC/INFO中, ARC管理各個特征具體在哪里, 
        INFO管理對于特征的描述信息以及特征之間的關系.</font></p>
      <p><font size="2">因此, GIS提供給你關聯地圖上的特征與相關的信息的能力, 從而使你能夠發現特征間新的關系, 來確定各個地點的適合發展方向, 
        評價對環境的影響, 計算收獲量, 確定一個新設施的最佳地點, 等等.</font></p>
      <p><font size="2">本章結束</font></p>
    </td>
  </tr>
</table>
</body>
</html>