寻找西北—东南线(类黑河—腾冲线)

西北—东南线(类黑河腾冲线

黑河腾冲线

黑河腾冲线,即瑷珲-腾冲线,或胡焕庸线(英文:Hu Line),是一条贯穿中国版图的假想直线段。是我国著名地理学家胡焕庸(19011998)在1935年提出的划分我国人口密度的对比线。该线从中国东北边境的黑龙江省黑河市(原名瑷珲)一直延伸到中国西南边境的云南省腾冲市(地级市),大致地划分出了中国人口在区域上的分布,体现了中国人口东南和西北的分布区域之悬殊差异。瑷珲腾冲一线,在中国人口地理上起着画龙点睛的作用,在地理学(特别是人口地理学与人文地理学)以及人口学上,具有重大意义。它是一条奇特的线,也是中国历史与地理发展的一个分水岭。

 

 

黑河腾冲线 (来自百度)

 

需要准备的数据有:

全国县级统计数据.shp

省级行政区.shp

南海诸岛.shp

九段线.shp

2000年人口数据.xls

 

数据来源:地理空间数据云

 

1加载数据

1)打开ArcMap,【添加数据】,选择“全国县级统计数据.shp、省级行政区.shp、南海诸岛.shp、九段线.shp”。

2)【添加数据】,选择“人口数据”,单击添加,如图1.2

 

1.2 添加数据

3)查看人口数据,如图1.3

 

 

1.3 添加数据结果

 

2、可视化

1)省级行政区唯一值渲染。【图层属性】【唯一值】,【添加所有值】,单击确定,如图2.1

 

2.1 唯一值渲染

 

2图层标注。【图层属性】【标注】,勾选【标注此图层中的要素】,【标注字段】为NAME”,如图。

 

 

2.2 标注

 

3更改可视化符号,调整图层透明度等,可视化结果如图。

 

 

2.3 可视化结果

中国的土地一点都不能少,此图若有缺失,请联系删除

 

3、添加人口数据

1)选择“全国县级统计数据”,右键,【连接和关联】【连接】,选择参数,如图

 

3.1.1 连接

 

 

3.1.2 连接结果

 

2添加字段。选择“全国县级行政区划”数据,右键,【打开属性表】,【添加字段】,“POP2000”。

 

3.2 添加字段

3添加人口数据。打开编辑器,【开始编辑】,工作空间选择“全国县级统计数据”,选择“POP2000”字段,右键,【字段计算器】,输入表达式“[人口数据$.F2]”,单击确定。人口数据添加完成,如图

 

 

3.3.1 字段计算器

 

 

3.3.2 添加人口数据结果图

 

4、寻找人口分界线

1)新建要素类,选择数据库,右键,【新建】【要素类】,类型为“面”。重复步骤,新建分界线、左上、右上要素类。

4.1 新建要素类

2)构建覆盖面。构建一个大概能覆盖一般国土面积的面,如图。

 

4.2 分界面绘制结果图

接下来的步骤可能要经历漫长的试错过程

3)选择线【选择】【按位置选择】,输入参数,如图

 

 

4.3.1 按位置选择

 

 

4.3.2 按位置选择结果图

4寻找人口分界线。选择POP2000”字段,右键,【统计】,如图。同样的方法,统计分界线右边,人口数,不断改变斜率,使左右人口大致相等。

 

4.4 人口统计结果

 

5、寻找国土面积分界线

1)将县级行政区划数据复制到,左上、右上要素类中。

2)【开始编辑】,选择“分界”面要素,(此处注意)仅仅使“右上”、“分界”图层处于可见编辑状态,【编辑器】【裁剪】,输入缓冲距离,如图,单击确定,结果如图。

 

5.2.1 裁剪

 

 

5.2.2 裁剪结果图

3)【编辑器】【保存编辑内容】,【停止编辑】。“右上”图层【打开属性表】,【添加字段】,如图5.3

 

5.3 添加字段

4选择shapearea”字段,右键,【计算几何】,输入参数,如图5.4,单击确定。

 

5.4 计算几何

5)选择“shapearea”字段,右键【统计】,如图5.5

 

5.5 面积统计数据

6不断改变分界线斜率,使右上图层面积为总图层面积1/2

6、寻找西北—东南线(类黑河腾冲线

之后,再不断改变斜率,重复以上步骤,灵活运用,综合考虑人口与面积,沿“分界”图层边界,大致绘制分界线。

 

6.1 分界线结果图

注意:此问题中,涉及人口无法呈现精密分布(人口密度也难以精密化),故需要将分界线处的人口提取出来,进行综合考虑。大概步骤为:【按位置选择】、【汇总】,如图。

 

6.2 分界线处县级单位

人口密度的计算方法为(简述):

【添加字段】

 

7.1 添加字段

【字段计算器】

 

7.2 字段计算器

结果如图

 

7.3 人口密度

文章中若有不妥之处望各位指正,文章为原创,若诸位有更好的方法,还望指点。

 

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文章编辑日期:2020-01-27

原文地址:https://www.cnblogs.com/pygisxss/p/12234914.html