基于GIS的空间可达性测量及其在医疗服务研究中的应用

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1、1.练习题目：基于GIS的空间可达性测量及其在医疗服务研究中的应用2.研究数据：1）Shape文件chitrtcent:普查小区的重心，其中的popu是从2000年普查数据中提取的人口数据。2）hape文件chizipcent:邮政编码区的重心，其中的doc00是从美国医学会（CMSA）2000年医师档案中提取的每个邮政编码地区的家庭医生数。3.空间可达性公式：两步移动搜索法：引力法：其中，4．练习步骤：1）对join工具的理解：对于本问题的实现，多次用到了join工具，两步移动搜索法和引力法的实际操作中，多次用到合并工具（join）。实现属性数据的合并（join），与关联（relate），

2、可以是数据库文件与属性表的合并与关联，也可以是两个数据库文件的合并与关联。属性数据合并时可以依据空间位置进行，也可以依据字段名称或属性进行。无论合并还是关联，ArcMap所存储的只是数据库或属性表之间的合并或关联关系，而不是合并或关联结果，这样就可以应用最新的数据库或属性表版本，保持数据的现势性。依据公共属性合并属性表就是按照属性表之间共同的属性字段及其属性值，实现属性表合并，要求公共属性具有相同的属性特征——都是数字型或字符型，但不一定具有相同的字段名称。2）两步移动搜索法步骤：1.添加数据chitrtcent和chizipcent2.计算普查小区和邮政编码区之间的距离3.提取阈值范围内的

3、距离（生成Dist20mi.dbf）4.将dist20mi分别与医生属性表和人口属性表连接，使用join工具实现将人口属性表(chitrtcent)基于普查小区连接到距离表Dist20mi中，将医师属性表（chizipcent）基于邮编区链接到表Dist20mi中。5.汇总每个医生阈值范围内的人口数（生成DocAvl.dbf）6.按医生位置计算医生-人口比（docpopR）7.将医生-人口比（docpopR）连接表（Dist20mi）中8.按人口位置汇总医生-人口比值（docpopR）9.将普查小区多边形文件与居民点对所有医生的可达性连接10.绘制可达性地图3）引力法1.添加数据chitrt

4、cent和chizipcent2.计算普查小区和邮政编码区之间的距离3.将人口和医生数据连接到该距离表中4.按医生位置计算人口势能（生成DocAvlg.dbf）5.将医生属性表（chizipcent）连接到表DocAvlg.dbf中6.将新表DocAvlg.dbf连接到表DistAll2.dbf中，新增字段R并计算7.按人口位置汇总R值（生成TrtAccg.dbf）将结果输出为表TrtAccg.dbf8.将普查小区多边形文件与TrtAccg连接9.绘制可达性地图4）结论引力法得到的结果中，中心城市的可达性最高，以此向外到郊区和乡村地区则不断递减。总体来说，引力法基于连续的距离进行计算，空间分

5、布态势比2SFCA更平滑。此外，随着交通系数β从0.6上升到1.8，可达性的方差不断增加，这与2SFCA法中减小阈值的效果等价。