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农田地理信息系统是实现精准农业概念的核心系统，管理精准农业所有信息，进行农作物空间分析，给出准确可靠的农事操作方案。目前用于精准农业的地理信息系统在国内尚未见报道，除一般地理信息系统的功能外，要建立适合我国国情的、今后可以推广的精准农业地理信息系统，重点需要解决：（1）适合精准农业的数据库应用；（2）适合精准农业的空间分析系统；（3）与信息采集、遥感信息、农机控制等的接口。
在金坛等地区，都构建了全面的区域性战略布局，加强发展的系统性、市场前瞻性、产品创新能力，以专注、极致的服务理念，为客户提供做网站、网站制作 网站设计制作定制网站,公司网站建设,企业网站建设,品牌网站建设,全网营销推广,成都外贸网站建设,金坛网站建设费用合理。
农田GIS 数据库系统
数据库是精准农业农田地理信息系统的基础，数据来源于地理背景、本底调查、实时农田采集、以及经济的数据，主要的数据库有：
（1）地理背景数据库：试验示范地在北京的位置（行政区），试验示范地在小汤山镇的位置（行政区），1：1000地形图和全要素底图，农业设施，科学（气象站）、境界，地形，和土地利用（耕地、园地、林地、草地等）等；
（2）GPS数据库：GPS控制点，土壤、环境、水分等采样点的GPS点数据；
（3）土壤数据库：土壤类型、土壤剖面、土壤质地、耕作层与A层厚度、土壤养分淋洗等、土壤容重、土壤养分（土壤有机质、全氮、全磷、全钾、碱解氮、速效磷、速效钾）、土壤微量元素（硼、锰、铜、锌等）、土壤含水量、土壤渗透性、田间持水量数据等，与地理背景数据叠加可以形成土壤要素空间分布图，不同深度土壤图等；
（4）环境数据库：水（井水）、土壤、植物、空气等，分析铅、汞、镉、 砷、总氮、速效氮、总磷、速效磷、有机质、有机磷等项目；
（5）气象资料数据：经纬度、海拔、日照时数、日平均温度、日温度极值、空气相对湿度、风速、日降水量、水汽压等；
（6）作物数据库：作物种类、作物品种、生态适应性，生长发育，农艺形状，抗性，品质，作物营养需求（水分、养分等），病虫害等；
（7）农业生产条件数据库：化肥投入、灌溉条件、播种面积、种植制度、产量水平、农药使用量、价格等；
（8）化肥农药数据库：品名、价格、形状、作用等；
（9）影像数据库：航片、卫星数据等；
精准农业的空间分析系统
精准农业需要特别的程序进行空间分析，以决策施肥、灌溉、播种、除草、灭虫等农事操作，要开发适合我国国情的空间分析软件。这种空间分析有：
（1）作物产量空间分布；
（2）土壤养分的空间分布；
（3）土壤水分空间分布；
（4）土壤微量元素空间分析；
（5）作物需求空间分析；
（6）环境空间分析等。
以及综合分析。它是专家系统的信息源之一，也是专家系统决策结果的空间分布载体，系统必须达到准确可靠，便于农业机械执行。
"精准农业"最先应用于发达国家的大型农场，它最基础的技术路线和原则是在充分了解土地资源和作物群体的基础上，因地制宜地根据田间每一操作单元的具体情况，精细准确地调整各项管理措施和各项物资投入的量，获取最大的经济效益。因此，它也适用于以县、乡(镇)、村为单元的我国农业生产。由传统模式逐步向发达国家精准农业发展模式转变过程中，GIS有着巨大作用。 GIS可以被用于农田土地数据管理,查询土壤、自然条件、作物苗情、作物产量等数据，并能够方便地绘制各种农业专题地图，也能采集、编辑、统计分析不同类型的空间数据，在精准农业中GIS可以应用于绘制作物产量分布图和进行农业专题地图分析。通过GIS提供的覆合叠加功能将不同农业专题数据组合在一起，形成新的数据集。例如,将土壤类型、地形、作物覆盖数据采用覆合叠加,建立三者在空间上的联系，可以很容易分析出土壤类型、地形、作物覆盖之间的关系。
目前地理信息系统已经进入了新的发展阶段,成为一种包括硬件生产、软件研制、数据采集、空间分析及咨询服务的新兴信息产业。GIS技术的发展一方面是基于Client/Server结构,即客户机可在其终端上调用在服务器上的数据和程序。另一方面是通过互联网络发展InternetGIS或Web-GIS，可以实现远程寻找所需要的各种地理空间数据，包括图形和图像，而且可以进行各种地理空间分析。这种发展是通过现代通讯技术使GIS进一步与信息高速公路相接轨，而且借助于通讯技术，可以将遥感（RS）、全球定位系统（GPS）和地理信息系统（GIS）有机地集成起来，成为各行各业，包括农业发展和进步的有力技术手段。
地理信息系统与传统地图相比最大优点是能够很快地将各种专题要素地图组合在一起，产生出新的地图。将不同专题要素地图叠加在一起，可以分析出土地上各种限制因子对作物的相互作用与相互影响，从中可以发现它们之间的关系，如土壤pH值与产量的关系。利用已存贮的土壤背景数据库和农田灌溉、施肥、种子等数据库进行分析，作出判断,形成 "诊断图"，将这些结果与MIS等相结合进行综合分析，结合社会经济信息作出投入产出的估算，提出精准农业实施计划。在土壤普查原始数据及历年农业统计报表基础上，用数据库形式,以县、乡(镇)、村为单位,建立起以土壤、作物信息等数据为基础进行技术分析并提出最佳施肥方案的GIS施肥指导系统，实现精准施肥。
马泽忠1、2 张孝成1 廖和平3
（1.重庆市土地勘测规划院，重庆，400020；2.中国人民解放军重庆后勤工程学院，重庆，400201；3.西南大学，重庆，400060）
摘要：本文以南岸区为例，根据人口预测模型和人均建设用地指标预测城镇建设用地需求规模；通过指标因子网格（Grid）空间模拟，采用综合指数法求取网格综合城镇建设用地适宜性指数；以地理事物相近相似原理，以城镇建设用地需求规模为控制，以地理信息系统为支持，通过网格合并预测城镇建设用地规模范围。研究表明，采用基于综合城镇建设用地适宜性指数计算机自动获取建设用地范围边界具有较高的科学性和实用性，可为土地主管部门和土地利用总体规划建设用地布局提供决策支持。
关键词：网格；适宜性指数；空间模拟；南岸区；重庆市
1 研究区域概况
南岸区位于重庆市都市圈内，地处长江以南，介于东经 106°31′～106°48′、北纬29°27′～29°38′之间，全区面积261.08km2。2004年全区总人口526787人，其中农村人口占22.76%，城镇人口占77.24 %，人口密度为2020 人/km2。南岸区地貌属川东平行岭谷的一部分，在区境内自西向东有四条背斜和三条向斜，背斜成山，向斜则形成以丘陵为主的谷地，构成了本区低山、丘陵、平坝的地貌组合特征。全区最高海拔681 m；最低海拔157m，相对高差524m。2004年末农用地总面积15600.19hm2，占全区土地总面积的59.83%；建设用地总面积7649.18hm2，占全区土地总面积的29.33%。其中，城市用地2714.54hm2，占居民点及工矿用地的37.67%；建制镇用地229.03hm2，占居民点及工矿用地的3.18%；农村居民点用地1924.45hm2，占居民点及工矿用地的26.71%；独立工矿用地2036.13hm2，占居民点及工矿用地的28.26%；特殊用地301.25hm2，占居民点及工矿用地的4.18%；交通运输用地面积380.59hm2，占建设用地面积的4.98%；未利用地总面积2826.94hm2，占全区土地总面积的10.84%。南岸区2004年土地资源利用结构中，农用地、建设用地和未利用地的比重为59.83∶29.33∶10.84，以农用地为主。
2 城镇建设用地规模测算
城镇建设用地规模的大小应与人口规模、产业规模、经济规模相适应，同时还受土地利用条件、地形地貌等自然条件的限制，因此，预测城镇用地规模应从实际出发、因地制宜、量力而行，规模适度，不可贪大求全，致使城市无限制膨胀，造成土地资源的浪费。考虑到区域经济发展受许多非确定因素的影响，预测城镇发展空间时也应适当超前，留有余地，增强预测结果的可操作性。城镇建设用地应走内涵挖潜和适度外延扩大相结合的集约型道路，必须首先挖掘各种闲置土地和利用不充分、不合理的土地用于城镇建设；城镇空间的扩展，尽量少占或不占耕地。
2.1 人口预测
人口预测的方法一般有指数增长法、回归预测法、逻辑斯第函数预测法、人口年龄推算法等，根据县级土地利用总体规划规程，一般采用指数增长法进行人口预测，预测公式如下：
P＝P0 （1 ＋K）n ＋nΔP （1）
式中，P为规划目标年的总人口数；P0 为规划基期年的总人口；K为规划期人口自然增长率；n为规划年限；ΔP为规划期间平均每年人口机械增长数。
根据统计数据，南岸区历年人口自然增长率为1.6‰左右，到2010年，南岸区的人口增长速度不会产生大的波动，因此取K＝1.6‰。由于南岸区社会发展迅速，人口机械增长速度较大，根据多种统计数据，近年机械人口增长速度保持在82093人/年，因此到2010年，南岸区人口数量将达到1024420人。
2.2 城镇人口预测
2004年南岸区总人口526787人，城镇化率为77.24%，城镇人口406883人。根据统计数据，南岸区城镇人口的自然增长率为1.6‰，通过农转非、区外人口迁入等形式，每年增加城镇人口 68171 人，依公式（1）计算 406883×（1 ＋1.6‰）6 ＋6×98171＝819629，预计2010城镇化率将达到80.00%，通过历年城市水平现行模拟预测所得到的结果为80.60%，大致相似，因此本次研究取2010年南岸区城市化水平为80.00%。
2.3 城镇建设用地需求量预测
建设用地需求量的定量预测方法通常有趋势预测法、回归预测法和定额指标预测法。趋势预测法是根据土地的实际需求量随时间的变动规律来外推今后的土地需求量，通常以时间t为自变量，土地需求量为因变量建立趋势线方程，其一般形式为
。趋势线方程通常有直线方程、二次曲线方程和指数方程。回归预测法是根据变量之间的相互关系，利用其他变量的已知值来推断预测变量的值，是通过表明两个或几个变量之间关系的数学方程式进行预测的一种方法。因此，应用回归预测法同时需要两组时间顺序相同、相互关系密切的时间序列。定额指标法是一种简便、准确的预测方法，主要是运用城市人口预测结果，以部颁人均用地限额为定额指标计算用地需求量。根据南岸区建设的实际和集约用地要求，在选用指标级别时，尽量选用较为宽松的人均用地指标。
2.3.1 人均城镇建设用地指标
南岸区现状人均城镇建设用地指标2004年为72.32m2/人，本研究选用城镇建设人均用地规划指标2010年为87m2/人，能够满足城镇发展需要。
2.3.2 规划城镇建设用地面积
819629 人×87 （m2/人）/10000＝7130.77hm2，规划新增加城镇建设用地面积 Sc为4186.93hm2。
3 建设用地扩展范围预测
城镇用地总体布局就是在城镇性质、规模以及规划期间主要的建设项目和有关总体规划的经济技术指标已经确定的情况下，在城镇用地评价和选择的基础上，对规划期内城镇布局形式和各项建设统筹安排、合理布局，制定出科学的用地布局方案。本次研究通过指标因子网格（Grid）空间模拟，采用综合指数法求取网格综合城镇建设用地适宜性指数；以地理事物相近相似原理，以城镇建设用地需求规模为控制，以地理信息系统为支持，通过网格合并预测城镇建设用地规模范围。
3.1 建设用地扩展范围影响因素
建设用地的选择就是依据城镇用地适宜性评价结果和城镇用地可持续利用的要求，合理的确定城镇的具体位置和建设用地扩展范围。影响建设用地扩展范围的因素多种多样，主要包括以下几个方面。
（1）地貌条件 地貌条件影响城镇的分布位置、平面结构和空间布局，同时不同的地貌条件还影响各项建筑物的用地布置和工程设施的建设。主要参考指标包括地表破碎度、坡度、地貌部位、地貌类型等。
（2）地质水文条件 由于地质构造和土层的自然堆积情况不一，因而对建筑物的承载能力造成差异；不同的水文条件影响城镇的发展规模和安全问题。主要参考指标为：地层岩性、地质构造、降水、河网密度，河流洪水位等。
（3）社会经济条件 城镇用地规模和扩展范围必须从城镇用地布局现状出发，按照国民经济和社会发展的需要、城镇用地功能组织及城镇景观建设的要求，统筹安排、合理布局。因此影响城镇建设用地布局和扩展的因素主要包括如下社会经济条件：区域现状路网密度、区域规划路网密度、现状城镇建设用地规模影响度、土地利用类型、单位固定资产投资新增建设用地面积等。
3.2 建设用地扩展范围预测方法
建设用地扩展范围预测首先将研究区域在一定尺度下进行网格划分，针对不同的网格进行城镇用地适宜性评价，形成区域城镇建设用地适宜性评价结果；其次，以新增建设用地规模为控制，采用基于网格数据处理技术的计算机自动搜索方法获取城镇建设用地扩展范围。
3.3 建设用地扩展范围预测结果
3.3.1 城镇建设用地适宜性评价
应用层次分析法和特尔菲法，确定研究区域城镇建设用地适宜性评价指标和各指标权重，如表1。
表1 城镇建设用地适宜性评价指标权重值
应用地理信息用空间数据模拟方法，以地面100 m 网格精度将各评价指标在研究区域内进行连续分布模拟，得到区域标准化后指标数据在研究区域内的连续分布值，如图1为研究区内地表破碎度模拟。
应用综合指数法对研究区域城镇建设用地适宜性以地面分辨率为100 m 网格单元进行综合评价，每一网格单元适宜性综合指数计算公式为：
图1 地表破碎度模拟 （图中值越高，破碎度越大）
土地信息技术的创新与土地科学技术发展：2006年中国土地学会学术年会论文集
式中，Pi为第i个网格单元城镇建设用地适宜性综合指数；Vj 为各项指标权重；X′j为各网格单元评价 j 项指标标准化后分值，m 为指标项数；n 为流域内所划分的网格单元个数即CELL 的个数。
通过地理信息系统空间数学运算，得到南岸区城镇建设用地适宜性综合指数分布图（图2）。
图2 南岸区城镇建设用地适宜性综合指数分布
3.3.2 预测结果
以地理事物相近相似原理为基础，应用VB6集成开发环境和ESRI公司的Arc Objects组件系列开发自动分区程序模块，分区的计算机编程实现流程如图3。
图3 确定城镇建设用地扩展范围算法流程图
（1）确定城镇建设用地地块的最小面积 Smin，凡是小于Smin的地块应当被合并。
（2）以评价单元为最小的合并对象，将其合并到邻域内最相似的适宜性类型区，如果邻域内有多个相似的地块，则合并到其中面积最大的地块内。
最后将合并对象以评价单元面积的整数倍进行增加，直到城镇建设用地最小的地块面积都不小于Smin时，且总面积为预测需增加的建设用地时，中止循环并输出区域城镇建设用地分区图（图4）。
由图可知，南岸区未来城市发展重点在长生桥镇，南山和东部区域应作为生态保护区，不适宜城市发展，这与传统方法所作的土地利用总体规划基本一致。在城镇建设用地扩展方向上，本次研究结果表明，南岸区主要向北发展，重点发展中部，兼顾小城镇规模，在发展茶园新城区的同时，必须给各建制镇预留城镇建设用地指标。
图4 南岸区城镇建设用地扩展范围预测结果
4 结论
通过研究可得到如下结论：
（1）应用空间数据模拟技术，可以直观地表达间断地理现象的区域空间分布趋势，为数学模型分析提供了可靠的数据支持。
（2）采用基于网格数据处理技术的计算机自动搜索方法获取城镇建设用地扩展范围，为土地利用规划中划定城镇建设用地及其他用地类型范围提供了较为科学的技术支撑，使规划中建设用地的布局更科学、合理。
（3）通过本项研究，将土地适宜性评价和土地利用规划有机地忸结合起来，为未来土地利用规划在方法上做了有益的探索。
参考文献
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gis应用的八件新衣！
目前，GIS的应用是以政府部门为主体，未来，面向企业以及大众的信息服务将成为GIS应用新的增长点。
地理信息技术的发展必须依据新的要求和标准，GIS在各行业的应用模式也需要改革和创新。总体来说，GIS应用将向智能化、规模化、集成化、一体化以及产业化五个方面深化发展。GIS在以下几方面的应用，很早就已开始，但是其创新空间仍然非常巨大。
GIS与智能交通
基于GIS的智能交通不仅能够通过图形的形式记述道路通行状况、迅速定位事故点、调度抢修车辆，以及提供交通疏散的方案等，还能够为这些信息的深层次挖掘、后续信息服务、辅助决策提供空间属性上的支持。具体应用包括监控、设施管理、车辆调度指挥、应急救援系统等。
GIS与农业资源管理
3S（RS、GIS、GPS）技术，尤其是GIS技术在农业的各个领域得到广泛的应用，农业部的多个业务部门纷纷构建了各自的应用系统。未来的农业应用将更多涉及精细农业、农作物监测及估产、农田水淹没分析以及绿色农业等方面。
精细农业: 通过分析影响小区产量差异的原因，制定经济、合理的生产决策方案，生成作物管理处方图，指导农田定位作业。
农作物监测及估产: 充分运用3S技术，较准确地估测出各种作物的最终产量，并跟踪监测各类作物在不同生长期的长势，从而根据需要及时采取有效措施，对农作物的生长进行监控，保证当年产量的稳定增长。
农田水淹没分析: 利用 GIS 和遥感技术，实现农田水淹没分析，评估农田损失情况。
绿色农业: 进行绿色农业工程，对所有农田的土壤重金属含量进行 GIS 分析，对绿色农作物的生产进行决策。
[摘 要] 本文讨论GIS技术在物流管理系统中的应用,重点论述系统的功能设计。最后，对GIS与物流结合的前景作了展望。
[关键词] 电子商务 物流管理 地理信息系统
电子商务的发展给传统物流带来新的革命，而作为网上商务活动基础的物流，成为其能否顺利进行的一个关键因素。而利用GIS技术可加强对物流过程的全面管理，帮助建立一个合理的物流体系。
一、电子商务物流技术
电子商务(EC)是在Internet下，基于浏览器／服务器应用方式，实现企业之间的网上交易和在线电子支付的一种新型的商业运营模式。电子商务物流技术是指在电子商务物流活动中把商品进行移送和储存，为社会提供无形服务的技术。它的作用是把通过电子商务方式提供的各种商品从生产者一方转移给消费者。
二、地理信息系统及其特征
地理信息系统(GIS)是在计算机支持下，对具有拓扑关系的空间数据及其属性进行查询、运算、分析、表达的综合性技术系统，是集计算机科学、空间科学和管理科学为一体的新兴边缘学科。GIS具有以下特征:
（1)采集、管理、分析地理空间信息的能力，具有空间性和动态性。
（2)以地理研究和决策为目的，以地理模型为手段，具有区域空间分析和动态预测能力。
（3)由计算机进行空间数据管理，并由程序模拟地理分析方法，作用于空间数据。
三、系统的优点
将GIS引入到电子商务中的物流管理中，符合物流业的发展。
(1)GIS能成为电子商务的基础平台
GIS集地理学、计算机科学和管理科学等为一体，是多学科集成。这使GIS具有很好的适应性，能对各种信息进行处理、融合和应用，为用户提供信息服务和管理决策依据。
(2)GIS能提供准确的信息支持
GIS具有强大的数据管理功能，所存储的信息不仅包括属性和时序特征，还具有统一的地理定位基础在电子商务的物流管理中，涉及到物质实体的空间位置的转移，运输路线的合理选择等，都属于空间信息的管理，这正是GIS的强项。
(3)GIS能完善物流分析技术
空间分析是GIS的重要标志。在物流管理中，GIS可将空间数据和企业的业务数据与业务流程相结合，提供如市场分析、选址分析等空间分析，提高决策分析的能力和准确度。
四、系统设计
1.系统结构设计
系统分为四个模块：交通路线模块、网络物流模块、设施定位模块和辅助决策模块。
2.系统的功能设计
(1)交通路线模块
物流网络中，会涉及到交通路线的选择问题，即物流网络中最优路径的选择。它是指从起始点出发寻找到达终点的最优等效长度。对于它的选择首先要确定影响最优路径的因素，如几何距离、道路质量等，采用层次分析法，确定每条道路的权值，之后才能确定最优路径。
(2)网络物流模块
仓库和运输线共同组成了物流网络，仓库处于网络的节点上，节点决定着线路。如何根据供求的实际需要并结合经济效益等原则，在既定区域内设立多少个仓库，每个仓库的位置，以最小的代价将货物从N个仓库运到 M个客户，可利用 GIS的网络分析来解决。
(3)设施定位模块
商家的服务和销售市场范围具有一定的空间分布形式，因此机构设施的布局是物流管理所面临的问题，其合理程度直接影响利润的获取。设施位置的选择包括位置的评价和优化。评价是对于现有设施的位置分布模式的评价，而优化是对于最佳位置的搜寻。地理位置的合理布局实质上就是在距离最小化和利润最大化两者之间寻求平衡点。
(4)辅助决策模块
物流系统与企业有着最直接的联系,对市场的分析,可以帮助企业制定正确的生产和销售计划。GIS提供空间和属性信息,通过这些可以获得客户资料以及与企业相关的综合数据，如用户的地理分布、所在区域的交通状况等。在空间数据上集成各种信息,并以此为基础,进行如消费趋势分析、目标市场分析等,为管理者提供决策支持。
五、结论
电子商务中基于GIS的物流系统的应用,符合物流的特点，能更好地满足电子商务下物流的发展，同时可大规模地降低企业成本,为企业提供辅助决策，因而具有良好的经济和社会效益。
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