现代自然地理学理论第四章地理学的基本研究方法.ppt

第一节常规方法一、定性描述法与定量分析法二、地理区划法三、地理类型法四、典型地区调查法五、总结群众经验法第二节数学方法第三节系统分析法第四节GIS方法定性描述方法是一切科学的基本研究方法之一,任何学科的研究成果也是定性描述的结果。 尤其是在科学的早期,定性描述的重要性变得更加重要。 定性描述法是地理学中传统的研究方法。 当然,为了使定性描述的内容更加准确,并不排除定量指标的应用。 现代地理学中的定性描述常常与定量分析方法结合使用。 具体表现为描述法和比较法,常常结合使用。 自然地物描述内容:地质、地貌、气候、水文、土壤、植被等,定性描述语言、定量指标、绝对数量、相对数量等。 经济发展水平描述:经济部门、发展水平(绝对水平) 、相对水平)、存在的问题、解决方案(相对广泛和笼统)和措施(相对具体)。 例如,陕西拥有比较丰富的旅游资源(定性语言),必须有定量指标支撑:旅游收入(绝对收入、国内排名)、从业人员数量(绝对数量、排名)、旅游资源类型和吸引力等。区划方法是“空间”研究的有效方法,现已具有一整套完整的理论(目的、原则、依据、指标、方法)和层次单位体系。 将这些具体方法运用到地理问题的研究中,将深化地理问题的研究,体现地理学独特的区域差异。

研究一个地区的经济发展,不仅要研究整个经济发展的总体特征、经济部门的发展状况和布局结构,还要运用区划的方法研究经济发展和布局的区域差异。从区域差异的角度出发,使经济发展战略在特定区域实施。 地理区划法也为我们提供了一种研究思路。 它是地理学地域概念的具体体现。 它就是分类研究,是群体合并和分析的有效方法。 已经有一套完整的理论和分类层次单元体系。 将类型归并的方法运用到地理学特别是资源研究中,加强资源类型的研究,有助于对各种资源的特征和评价进行分析和研究,是研究的深化。 分类研究应从分类原则、依据、指标、分类体系等角度研究既定问题。 典型选址法是简化和深化地理问题的有效方法。 通过小区域中的典型区域来研究大区域的问题,可以使研究问题得到简化。 也正是面积的缩小,使得问题能够得到更深入的研究,有利于定量方法与多种实验方法的结合使用。 例如,经济指标抽样调查、经济问题实证分析、自然地貌和自然资源典型区位调查等。典型剖面法是从点到线实现区域研究目的的出发点和基本方法。以及从线到面。 人文地理学中的典型区域调查包括实证方法、抽样方法等。其程序为:确定目的和任务、文献材料的收集和分析、地理和社会调查(典型区域调查的实证和抽样)、数据处理和计算。分析地理模型中存在的问题和解决方案,提出解决方案进行验证和实施。

关于自然资源的利用、经济问题的解决、人类活动的行为导向,各地长期以来积累了很多丰富的经验和方法,这对于开展地理研究非常有帮助。 我们可以通过总结群众的经验来深刻认识地理问题。 总结人们的经验的方法可以具体表现为:问卷法、谈话法、访谈法、座谈会法、访谈法等。人们旅游行为的问卷调查:调查旅游者来源地、旅游者结构(职业结构、知识结构等) .)、客流量、停留时长等农村经济发展情况讨论法调查:收入来源、收入状况、产业结构、关注点、存在问题、发展方向等土地利用调查采用访谈法、考察法:土地名称——群众命名土地利用现状——群众经验总结利用中的问题——群众经验总结3个问题:数学与量化、地理与数学、数学建模数学是研究空间形态和数量关系的科学。 它的特点是高度抽象。 数学语言的形成离不开抽象,而抽象是人类思维的一种。 从这个意义上说,数学方法是对人类思维的模拟。 地理学研究中的数学模拟可分为:直接模拟(直接模拟人类思维活动(如综合评价、分类、划分))间接模拟(如对土壤湿度变化、农作物产量形成等过程或现象进行数学模拟)数学抽象的表达能力是有限的,由于数学抽象概念和抽象形式总是具有一定的片面性和僵化性,不能认为采用数学方法和数学计算(或计算机处理)后得到的结论是可靠、有效。

模拟结果正确与否必须通过实践来验证。 数学方法的应用首先要量化,通过数学模拟建立信息系统也必须先量化。 质量和数量是不可分割的,任何质量都与一定的数量相关。 决定质变的量可以称为质的模糊量。 从另一个角度来看,过去地理学研究中常用的定性分类(分级)方法实际上是一种定量方法,而且是一种明确的(确定性的)定量方法。 虽然这种方法有明显的缺点,但毕竟属于某一层次的东西只属于该层次,根本不属于任何其他层次,所以排中定律在这里是完备的。 任何数量都有精度,任何精度都有其相对性,而不是绝对性。 事实上,任何学科的任何规律都有其相应的准确性。 如果小于或超过该相应精度,结果将不再正确。 这种准确性与研究的深度和细节密切相关。 无论问题研究的深度和目的如何,单纯通过数学方法来提高数值精度是没有意义的,有时甚至是错误的。 深入的研究需要量化,而量化则需要数学方法的应用。 从最简单的排序、平均到建立各种数学模型,都离不开数学方法。 在推动现代科学研究及其成果方面,信息系统的建立和应用是科学研究现代化的重要标志。 信息系统一般包括三部分:智能数据库、数据库和知识库。 它们是定量推进科学研究现代化的重要手段。 人们对任何事物的认识过程由浅入深一般要经历四个阶段:可以理解但无法用言语表达的感觉阶段; 与他人交谈时能够口头表达(用表情、语气等); 能够用语言表达; (经过抽象和概括)可以用形式数学语言表达。

数学方法的应用“强制”并帮助人们有意识地加速理解的加深。 随着对问题研究的深入,人们会用数学语言表达越来越多的内容。 建立数学模型的过程实际上首先是对所讨论问题的现有认识进行总结和整理的过程,同时也是通过分析和研究加深对所讨论问题的认识的过程。 二、数学方法与地理学研究:4题 1、地理科学的特殊性:地理学是一门综合性很强的科学。 它是建立在多种基础学科基础上的边缘学科。 这就决定了地理学问题研究的深度和准确性受到基础学科的制约。 传统地理学是一门经验学科。 地理学是研究事物在时间和空间上的分布和变化规律的学科。 时间和空间的连续性必然带来中介性和过渡性。 2. 地理学与精确数学——使用精确数学的局限性地理问题的模糊性:鉴于地理学研究深度和准确性的限制,需要完全使用精确数学方法在一定范围内建立确定性白盒模型地理问题。 是非常罕见的。 地理问题的多元性和不确定性:精确数学在地理学研究中应用的另一个障碍复数性带来的数学解的不确定性是由于数学的局限性。 当然,很多相关因素的全部信息很难获得,这也是一大难点。 ——曙光与局限性并存 数理统计是处理随机性带来的不确定性的有力工具。 它在地理学中应用广泛,但也有局限性。 地理学研究对象具有很强的地域性和时间性,且大多数过程是不可逆的。 而且,自然界中类似的地理事物(现象、过程等)出现的次数是有限的,被观测和记录的就更少了。

加之因素的多样性,可用于数理统计的样本数量一般远远不能满足大数定律的要求。 数理统计方法在地理学研究中的应用受到很大限制。 严格来说,由于可用于地理问题分析研究的数据往往在数量上不能稳定概率,即不能满足数理统计基础的大数定律,因此应用数理统计方法不能被认为是确定的。 可靠的。 ——另一个窗口打开。 模糊数学是描述和解决模糊问题的数学工具。 所谓模糊性,是指一个事物在一定程度上属于这个,但在另一个程度上又属于那个。 模糊数学确实在解决实际问题中发挥着重要作用,并在应用中得到了发展。 虽然模糊数学还没有为数学奠定新的基础(正因为如此,有些人仍然不承认模糊数学是数学的一个分支)。 对于模糊性问题较多的地理学来说,模糊数学应该有更大的作用。 当然,也有局限性。 地理研究的复杂性和综合性需要广泛的知识。 随着广度的增加,广度与深度的矛盾更加突出,限制了地理学研究的深度。 同时,也限制了模糊数学在地理学中的应用。 已被限制。 数学模型:参照一定事物系统的特征或数量依赖性,用数学语言概括或近似表达的数学结构。 这种结构应该是借助数学概念和符号来描绘的某种系统的纯关系结构。

纯关系结构:指抛弃了一切与关系没有本质联系的属性的系统。 数学模型是对人类思维本身或反映客观事物和客观规律的思维的模拟。 但数学模型只能与现实原型相对一致。 建立数学模型(建模)的一般步骤有4步。 按所采用的数学方法分为: 确定性数学模型 统计数学模型 模糊数学模型 按研究问题的性质分为: 综合评价模型 动态仿真模型 优化模型 预测预测模型:白盒模型 灰盒模型 黑盒模型 2、确定主要因素和主要关系,必须考虑问题所属的系统,选择具有关键作用的变量,考察其数量关系,即必须掌握主要因素和主要关系。 3. 进行正确的抽象 正确的抽象是指使用适当的数学概念、数学符号和数学表达式来形式化地表达研究问题。 正确的数学抽象包括从因素的选择、标定到整个数学模型建立的每一个步骤。 数学模型建立起来后,必须将数学模型分析得出的数学推论返回到现实中,看看能否正确回答实际问题。 而且,一个模型的合理性或有效性,不能简单地根据建模所使用的样本数据本身是否得出合理的结论或与已知结果是否一致来判断。 检验数学模型是否可靠的一种简单有效的方法是假设检验。

通常有: U检验:在样本较大(n>30)且符合正态分布的情况下,检验随机变量的数学期望是否等于某个已知值的假设检验方法。 t检验:当样本较小(n<30)且观察样本符合正态分布时,检验随机变量的数学期望是否等于某个已知值的假设检验方法。 另外,X建立的数学模型不仅要比实际原型更加简单、清晰,而且要尽可能简单。 使用数学模型解决实际问题时,总会存在一定的误差。 一个好的数学模型应该具有估计误差范围的功能。 如果有两个以上具有相同功能和相似精度的模型,则最简单的模型应该是最好的模型。 系统分析方法运用数学方法,从地理系统的角度系统地分析和研究自然资源利用等地理学涉及的问题。 这种方法一方面使地理研究更加量化,另一方面也使得优化和预测成为可能。 数学方法有很多,包括数理统计、线性规划、动态预测、层次分析法等。系统分析师不是决策者。 系统分析师的任务是为决策者提供针对某个问题的多种可行的解决方案。 如果系统分析师向决策者提供唯一可行的解​​决方案,往往会令决策者无法接受,而没有其他选择。 如此一来,系统分析工作就会变得无效。 系统分析离不开数学模型。 然而,目前并不是所研究系统的所有元素都可以量化。

因此,将系统分析理解为纯粹的定量研究方法,误解了系统分析的本质,极大地限制了系统分析方法的应用范围。 系统分析不仅要求其具体工作能够满足所涉及学科的科学标准,而且常常提出许多学科尚未涵盖的领域,或者需要涉及多个学科的边缘领域。决策者和研究人员采用系统分析方法决定并成立系统分析小组。 他们运用系统分析的方法,召集和组织系统分析小组,确定研究对象。 与决策者讨论研究对象。 讨论多种可行性方案并讨论多种解决方案。 非系统分析。 传统的数据分析方法。 和管理,制定决策,研究决策效果,构建模型,评估实施,制定决策,研究研究决策效果的系统和策略的需求,与决策者讨论研究所需的系统,步骤1-确定研究对象,步骤2——提出解决方案,步骤3——构建模型步骤4——评估(检查)步骤5——实施1、GIS是地理综合的主要工具:地理信息系统(GIS)技术自产生以来20世纪60年代。 随着计算机技术的飞速发展和GIS应用领域的扩大和深入,GIS技术也日益成熟。