●圖索引
表索引
序言
前言
上篇 GIS和空間分析的基本方法
1 ArcGIS入門：數據管理及基本的空間分析工具
1.1 ArcGIS中的空間和屬性數據管理
1.2 ArcGIS中的空間分析工具：查詢、空間連接、地圖疊加
1.3 案例1：繪制分析路易斯安那州巴吞魯日的人口密度格局
1.4 小結
附錄1 通過空間分析工具識別鄰接多邊形
2 距離和時間的測算
2.1 距離的測算
2.2 測算路網距離和網絡時間
2.3 距離衰減規律
2.4 案例2：測算路易斯安那州公立醫院的出行距離和時間
2.5 小結
附錄2A 用賦值圖法求解最短路徑問題
附錄2B 用谷歌地圖API來估算出行時間
3 空間平滑和空間插值
3.1 空間平滑
3.2 基於點的空間插值
3.3 案例3A：繪制中國廣西壯族自治區壯語地名分布圖
3.4 基於面域的空間插值
3.5 案例3B：基於面插值的路易斯安那州巴吞魯日市人口研究
3.6 小結
附錄3A 空間平滑的經驗貝葉斯估計
附錄3B 基於路網等級權重法的面域插值
中篇 初級定量方法及應用
4 基於GIS的服務區分析及其在商業地理和區域規劃中的應用
4.1 服務區分析的基本方法
4.2 劃分服務區的引力模型
4.3 案例4A：確定芝加哥小熊隊和白襪隊的球迷範圍
4.4 案例4B：估算路易斯安那州公立醫院的服務區
4.5 小結
附錄4A 引力模型的經濟基礎
附錄4B 哈夫模型工具箱說明
5 基於GIS的空間可達性測量及在醫療服務研究中的應用
5.1 可達性問題
5.2 移動搜索法
5.3 引力法
5.4 案例5：測算芝加哥地區基本醫療服務的空間可達性
5.5 小結
附錄5A 可達性測度的性質
附錄5B 空間可達性自動測度工具
6 回歸擬合方程及在城市密度模型分析中的應用
6.1 城市與區域結構的密度方程
6.2 單中心模型的擬合函數
6.3 擬合函數中的非線性回歸和加權回歸
6.4 多中心模型擬合
6.5 案例6：芝加哥地區城市密度模式分析
6.6 討論和小結
附錄6A 城市密度模型的推導
附錄6B 中心度指數測度及城市密度
附錄6線性模型的最小二乘回歸法
7 主成分分析、因子分析、聚類分析及在城市社會區分析的應用
7.1 主成分分析（PCA）
7.2 因子分析（FA）
7.3 聚類分析
7.4 社會區分析
7.5 案例7：北京的社會區分析
7.6 討論與小結
附錄7 判別分析
8 空間統計和應用
8.1 地理中心測度
8.2 案例8A：測量芝加哥市區種族群體的地理分布
8.3 基於點的空間聚類分析
8.4 案例8B：中國廣西壯族自治區壯語地名的空間聚類分析
8.5 基於面的空間聚類分析
8.6 空間回歸
8.7 案例8C：芝加哥謀殺犯罪的空間聚類與回歸分析
8.8 小結
附錄8 回歸分析中的空間濾值法
下篇 高級數量方法及應用
9 癌癥數據分析中的區劃方法及其應用
9.1 小樣本問題和區劃
9.2 空間位序法和改進尺度空間聚類法（MSSC）
9.3 動態約束聚集分區方法（REDCAP）
9.4 案例9：為芝加哥地區晚期乳腺癌風險分析構建地理區域
9.5 小結
附錄9A 泊松回歸分析
附錄9B 混合層級區劃方法工具
10 線性方程及格瑞-勞瑞模型在城市人口和就業模式模擬中的應用
10.1 線性方程組求解
10.2 格瑞-勞瑞模型
10.3 案例10：基於假想城市的人口與服務就業分布模擬
10.4 討論與小結
附錄10A 投入-產出模型
附錄10B 求解非線性方程組
附錄10C 用於校準格瑞-勞瑞模型的工具箱
附錄1胞自動機（CA）城市土地利用模型
11 線性規劃及在浪費性通勤測算和醫療服務區位優化中的應用
11.1 線性規劃與單純形法
11.2 案例11A：測算俄亥俄州哥倫布大都市區的浪費性通勤
11.3 整數規劃與區位優化問題
11.4 案例11B：路易斯安那州巴吞魯日市醫療服務的區位優化
11.5 小結
附錄11A 哈密爾頓的浪費性通勤模型
附錄11B 線性規劃中的SAS編程
附錄11C 最小化可達性不公平度的編程方法
12 蒙特卡羅方法在城市交通模擬中的應用
12.1 蒙特卡羅模擬方法
12.2 出行需求建模
12.3 蒙特卡羅空間模擬實例
12.4 案例12：基於蒙特卡羅的路易斯安那州巴吞魯日市交通模擬
12.5 小結
參考文獻
主題詞對照表
