地理信息系统是一种决策支持系统 ，它以地理空间数据库为基础，采用地理模型分析方法 ，把地理和相关属性有机结合起来 。其中地理空间信息可视化是信息可视化中重要的技术 ，涉及大多数国民经济的行业 ，已经有广泛的应用 。地理空间可视化通过强大的 、有效的地图系统将复杂的空间和属性数据以地理的形式展现出来 ，从而挖掘数据之间的关联性和发展趋势 ，了解市场动态 、发现商业机会 ，进而做出及时和正确的判断和决策 。
北京市农业普查地理信息系统（以下简称本系统）基于GIS技术 ，从地理空间的角度集成各类农业普查信息 ，实现农业普查信息的空间查询 、分析与展现 。北京市农业普查地理信息系统开发已成为北京市农业普查资料开发的亮点 ，极大地增强农业普查资料开发的深度和效果 ，提升该领域的信息化水平与统计信息服务质量 。
本文基于北京市农业普查地理信息系统项目的建设成果 ，扼要阐述了地理信息系统应用于农业普查的相关技术及其可视化实现的效果 。
设计思路
本系统旨在通过GIS实现各类农业普查成果的可视化 ，提供基于空间的统计信息分析与挖掘功能 ，从而实现农业普查成果与空间信息的整合 。系统的设计思路有以下三点 ：
1．以两大核心数据库为基础 ，实现地理数据和农业普查数据的关联整合
统计地理数据库和统计业务数据库是系统的两大核心数据库 。统计地理数据库包括选用北京市1∶1万基本地形数据和遥感影像图 、按市 、县（区） 、乡（镇 、街道） 、村委会（居委会）四级划分的）统计区划边界数据 。统计业务数据库主要由历次农业普查成果数据 、历年年报数据以及农村全面小康实现程度 、农村城镇化实现程度 、新农村建设综合实现程度和农业生态服务价值四个监测数据等宏观统计数据组成 。空间地理数据库和业务数据库之间通过行政区划代码进行关联 。
标准统计地理单元采用12位行政区划代码进行编码 ，由两部分组成 ，前六位为第一部分 ，表示县级以上（包括县级）行政区划代码 ，后六位为第二部分 ，表示县级以下行政区划代码 。第一部分的六位代码统一使用《中华人民共和国行政区划代码》国家标准（GB/T2260） 。这部分代码可分为三个层次 ，从左到右的含义分别是 ：第一 、二位表示省级 ，第三 、四位表示地级 ，第五 、六位表示县级 。第二部分的六位代码分为两个层次 ：第一层由第七 、八 、九位代码构成 ，按照《县以下行政区划代码编码规则》国家标准（GB10114）的要求编制 。其中 ，第七位为类别标识 ，以“0”表示街道 ，“1”表示镇 ，“2”和“3”表示乡 ，“4”和“5”表示政企合一的单位 ，第八 、九位为该代码段中各行政区划的顺序号 。第二层由第十 、十一 、十二位代码构成 ，为居民委员会和村民委员会的代码 ，用三位顺序码表示 ，居民委员会的代码从001-199 ，由小到大顺序编写 ，村民委员会的代码从200-399 ，由小到大顺序编写 。宏观统计数据以统计地理单元的行政区划代码为唯一标识 ，统计地理单元与宏观统计数据通过一对一的对应关系进行关联 ，从而实现各类统计信息基于GIS的展示和分析 。
2．三条轴线为出发点
对农业普查数据的认识 ，可以从指标轴 、空间轴 、时间轴三个维度来认识 。
首先 ，各类统计都是围绕指标来组织的 ，多个指标构成统计指标体系 。统计指标用来刻画描述总体基本状况和各个变量分布特征的综合数量 。通过统计指标能客观反映统计数据的分类 、主题和意义 。统计分析也多围绕指标进行 。
其次 ，统计数据作为社会经济现象的数字载体 ，具有典型的空间特征，因为任何社会经济现象都是在一定的地理空间范围内发生和变化的 。因此，统计数据的采集 、整理和分析 ，必须以地理空间为框架 ，才能反映其本质特征和地域规律 。借助GIS，可以更加直观地从空间轴上展现某一区域的情况 ，并通过空间区域上的比对 ，可以反映出各类统计信息的分布情况 。
最后 ，统计活动是定期重复进行的（如经济普查一般是每五年进行一次） ，同样的统计内容和指标在不同时间重复统计 ，构成了统计成果的多个历史“快照” 。引入时间轴以后 ，通过历年数据的对比可以看出持续的变化趋势 。
在经济普查地理信息系统的设计中 ，必须要从指标轴 、时间轴和空间轴三个维度来认识 、展现和分析统计数据 ，才能更好地体现和挖掘统计数据的价值 。
3．三种表现形式为载体
在农业普查地理信息系统中 ，将通过表格 、统计图和专题地图三种形式为载体来展现普查数据 。
传统的统计数据展现形式主要是统计表格和统计图 。统计表格是用纵横交叉线条绘制的表格表现统计资料的一种形式 。用纯数字的方式展示统计资料 ，最符合统计日常使用方式 ，优点是准确表达 ，缺点是数据内涵较难挖掘 。统计图是根据统计数字 ，用几何图形 、事物形象和地图等绘制的各种图形 ，也是最常用的统计资料表达方式 。优点是更直观 ，缺点是无法将统计数据中的空间特性展现出来 。
然而 ，这两种传统的统计数据展现和分析手段都是以二维表格和数理统计方法为基础的 ，统计数据的地理维通常被简化处理为表格中列 。这种简化对统计数据的深入分析造成了很大困难 ，因为统计数据在对应地理空间中的位置及其分布特征往往是影响分析效果的关键因素 。
基于专题地图展示统计数据既继承了统计图的直观性 ，又可将统计数据中空间相关的信息挖掘出来以专题图形式展示 。常言道“一图胜千言” ，系统将围绕地图集成、整合统计数据 ，提供地图为中心的操作方式 ，简化以往常规的以指标筛选和条件设置为主的操作流程 。实现傻瓜化操作 、智能化提示和推荐 ，集中展示常规用户最感兴趣的内容 ，并通过地图整合统计表格 、统计图 、专题报告等各类资料 ，并能实现统计表格 、统计图 、专题图三种表现形式的任意切换 。
根据系统的总体设计思路 ，确定系统总体框架
系统总体框架包括四个层次 ：软硬件基础平台 、数据服务层 、应用支撑层和应用层 。其中数据服务层基于北京市统计局网络与硬件现有设备条件 ，存储 、管理内部统计业务数据 、空间数据并集成外部支撑数据（如系统使用的遥感影像图是直接调用北京市信息资源管理中心提供的遥感影像数据库） ，数据库平台统一选用Oracle 10g ，GIS软件平台选用超图公司开发的SuperMap ISever Java标准版 ；应用支撑层为上层应用提供组件级的核心支撑功能模块 ，包括基本GIS模块 ，表格浏览和统计汇总模块 ，统计图制作模块和专题图制作模块 ，这些模块全部封装成JSP(JavaServer Pages)控件供开发使用 ；应用层提供基于B/S结构的北京市农业普查地理信息系统 ，该系统包括两个部分 ：以功能驱动的农业普查综合数据查询与分析 ，面向统计人员专业应用 ；以业务驱动的专题分析报告 ，面向领导进行分析决策 ，提供更深层次的数据挖掘服务 。
系统功能结构
系统主要包括以下几个模块 ：
（1）基本GIS模块 ：包括放大 、缩小 、全图 、框选 、圆选 、多边形选 、点缓冲 、线缓冲 、距离量算 、面积量算 、保存 、打印 、邮件发送等 。
（2）表格浏览和统计汇总模块 ：以表格形式浏览业务数据 ，并且可以对数据进行统计汇总和常规的运算 。
（3）统计图制作模块 ：以统计图表的形式对查询信息进行动态展示 ，包括柱形图 、条形图 、线柱图 、曲线图 、面积图等 。
（4）专题图制作模块 ：以GIS特有的专题地图形式 ，实现统计信息基于地理空间的可视化 ，包括单值专题图 、范围分段专题图 、点密度专题图 、等级符号专题图 、统计专题图 、复合专题图等 。
系统应用
系统以两种方式组织数据 ，一种以指标方式，一种以专题方式。在指标方式中 ，系统以各种类型的专题图展现农业普查业务数据 。
在专题方式中 ，系统涵盖五个专题 ，分别为优势主导产业布局分析 、都市型现代产业分析 、人口分布特征分析 、农村基础设施与环境分析和农村社会事业分析 。由于篇幅有限 ，本文仅以其中的一个专题优势主导产业布局分析为例进行分析。
优势主导产业专题利用地理信息系统空间分析优势 ，结合相关信息 ，研究北京市优势主导产业空间布局的科学性和合理性 ，该专题分别对养殖业和种植业两个层面的布局进行分析 ，期望通过分析 ，能够为北京市优势主导产业发展规划提出合理布局的建议 。
养殖业 、种植业的分布与地势和功能区定位有密切关系 ，从产品分部看 ：生猪养殖集中在顺义 、大兴 、平谷 ；家禽养殖主要集中分布于密云 、大兴、顺义和平谷 ；蔬菜种植集中在大兴 、通州和顺义 ；果园高度集中于平谷地区 ，该区果园面积占全市的35% 。
从地势分布看 ，生猪产业和蔬菜种植分布在平原地区 。家禽主要集中在密云等丘陵山区和部分平原地区 ；果园主要分布在丘陵地区和部分平原地区 。
从养殖业布局现状看 ，生猪家禽养殖分布较为分散 ，养殖方式都以农户为主 ，生猪养殖主要集在人口较多的地区 ，与人口的相关系数达到了0.65 ；家禽养殖主要分布于人口相对稀少的丘陵和部分平原地区 ，与人口分布的关系不大 。通过与水系结合的进一步分析 ，可知农村养殖业的发展离不开水 ，水资源丰富的地区 ，养殖业发展明显较水资源匮乏地区发达 ，由此可见 ，水资源情况与养殖业发展有很大关系 。在养殖业发展的具体规划中 ，有必要考虑水资源分布情况 ，以便更加科学地进行规划 ，同时养殖业所产生的畜禽粪便对人居环境会带来负面影响 ，特别是在靠近水系的养殖区 ，很容易产生污染水系的问题 。因此 ，有必要提高农村养殖业的规模化程度 ，发展小区型集中饲养 ，同时考虑到人口与水系 ，要向外部常住人口相对较少 ，离水系有一定距离的平原地区转移 ，合理布局 ，在降低畜禽粪便的无害化处理成本的同时 ，减少对人居环境的污染 。
从种植业分布现状看 ，由于蔬菜需要温室大棚等设备进行规模化种植 ，一般在地势相对平坦的平原地区发展的程度相对较高 ，同时考虑到北京市农村蔬菜主要用于供应城市需要 ，不能距离中心城过远 ，因此建议在相对靠近中心城区的平原地带大力发展蔬菜种植是比较合理的 。而果树种植应当集中在丘陵山区地带发展 ，这不仅是考虑到平原地区土地资源有限 ，果园占地面积又比较大 ，同时也是考虑到果树种植需要适宜的山区气候条件 。
本文以统计地理信息系统可视化为目标 ，探讨了GIS技术在农业普查成果中的可视化展示以及专题分析 。结果表明 ：通过对统计数据与地理信息的集成 ，不仅可以实现较好的GIS可视化效果 ，还可以进一步挖掘数据的潜在规律 ，从而进行决策分析 ，为统计相关部门提供服务 。
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