1. 将交换格式的文件转换为要素类

  1. 在ArcCatalog中新建地址定位器

设置地址定位器的样式

  1. 选择Arctoolbox->地理编码工具->对地址进行地理编码

  1. 定义坐标系

定义坐标系后如图所示,

  1. Arcto obox->投影和变换->要素->定义投影,借用chitrt文件的投影参数对cubsox_geo.shp进行投影

  1. Arctoobox->数据管理工具->要素->要素转点

转换完之后,如图所示

  1. 找到距离每个普查小区质心最近的球队,Arctoobox->分析工具->近域分析->邻域分析

  1. 打开chitrtpt的属性表,可以发现多了两列,这是前面邻域分析完之后的结果

  1. 将邻域分析的结果与多边形图层chitrt连接

  1. 设置多边形图层的符号系统:

得出的球迷显示范围如下所示

  1. 汇总结果
  2. 按属性选择"NEAR_FID" = 0 AND "NEAR_DIST" <=3218

对POPU字段进行统计,总和为241297.即小熊队球迷数为241297

  1. 按属性选择,"NEAR_FID" = 1 AND "NEAR_DIST" <=3218

对POPU字段进行统计,总和为128010.即白袜队球迷数为129392

  1. 按属性选择,"NEAR_FID" = 0 AND "NEAR_DIST" <8045

对POPU字段进行统计,总和为1010673.即小熊队球迷数为1010673

  1. 按属性选择,"NEAR_FID" = 1 AND "NEAR_DIST" <= 8045

对POPU字段进行统计,总和为729011.即白袜队球迷数为729011

  1. 按属性选择,"NEAR_FID" = 0AND "NEAR_DIST" <= 16090

对POPU进行统计,总和为1759719。即小熊队球迷数为1759719

  1. 按属性选择,"NEAR_FID" =1 AND "NEAR_DIST" <= 16090

对POPU进行统计,总和为1647820.即白袜对球迷数为1647820.

  1. 堆属性进行统计,"NEAR_FID" =0 AND "NEAR_DIST" <= 32180

  1. 按属性选择,"NEAR_FID" =0

对POPU进行统计,总和为4481957,即小熊队球迷数为4481957.

  1. 堆属性进行统计,"NEAR_FID" =1

对POPU进行统计,总和为3894109,即白袜队球迷数为3894109

  1. 用哈夫模型确定球迷范围,绘制概率面

计算球队与普查小区之间的距离矩阵

  1. 计算势能

将cubsox_geo连接到dist.dbf

  1. 添加字段potent,并计算势能

  1. 计算概率

对potent求和,以得到式子的分母

将结果保存为sum_potent.dbf

  1. 将结果与dist.dbf连接

  1. 添加prob字段

  1. 计算每个球队的赢球概率

  1. 提取小熊队比赛的概率。按属性选择,"dist.NEAR_FID" =0,将结果保存为cubs_Prob.dbf,并将结果连接到chirtpt

  1. 将Cubs_Prob.dbf连接到chirtrtpt图层

  1. 打开地统计向导,选择地统计方法,设定数据集和数据字段

完成

结果如图所示

  1. 右键单击图层->"数据"->导出至栅格

  1. 打开符号系统,对栅格图层进行分类

分类后,栅格图像如下所示

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