定量地理学的发展历程大体分为几个阶段

来源:学生作业帮助网 编辑:作业帮 时间:2024/04/30 04:38:10
定量地理学的发展历程大体分为几个阶段

定量地理学的发展历程大体分为几个阶段
定量地理学的发展历程大体分为几个阶段

定量地理学的发展历程大体分为几个阶段
第一阶段(20世纪50年代末期到60年代末期)
把统计学方法引入地理学研究领域,构造一系列统计量来定量地描述地理要素的分布特征,应用各种概率分布函数、方差等简单的统计特征回归分析方法.
分布中心、区域形状、地理要素分布的集中和离散程度等都有了定量指标,许多地理要素间的相关关系,也可以进行定量地表示.
第二阶段(20世纪60年代末期到70年代末期)
多元统计分析方法和电子计算机技术在地理学研究中广泛应用.以电子计算机技术为手段,许多地理学家熟练地掌握了多元统计方法,具备了分析多因素、复杂结构和动态特征等复杂地理问题的能力.
第三阶段(20世纪70年代末期开始到80年代末期)
系统理论、系统分析方法、系统优化方法、系统调控方法等被引进地理学研究领域,促进了运筹学中的规划方法、决策方法、网络分析方法,以及数学物理方法、模糊数学方法、分形几何学方法、非线性分析方法等一系列现代数学方法的形成.同时GIS技术的发展为其提供了先进的技术手段支持.
第四阶段(20世纪90年代初至今)
按照英国著名地理学家、里兹大学S.奥彭肖(S. Openshaw)教授的提法,90年代初进入计算地理学(Geocomputational Geography)时代.
得益于计算机技术与计算理论和方法的巨大发展和3S技术在获取大容量、整体性地理数据信息中的成功应用,以向量或并行处理器为基础的超级计算机为工具,对“整体”、“大容量”资料所表征的地理问题实施高性能计算,探索构筑新的地理学理论和应用模型.
除继续应用20世纪80年代中叶以来在地理学模型研究中成功引入的突变、自组织、混沌、分支、分形等模型外,地理计算学又成功地引入了神经网络(neural network)、遗传算法模型(genetic programming)、细胞自动模型(cellar automata)、模式参数随机取样模型(random sampling of model parameter)、模糊逻辑模型(fuzzy logic)、改进了的地理加权回归(geographically weighted regression)等先进方法.

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