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摘 要：政府统计及分析为展示社会经济发展状况，提供决策参考出力，统计传统报表从指标与时间、指标与地区的二维角度出发，随着地理信息系统以其可视化及空间分析的优势发展日趋成熟，将地理信息系统应用于统计工作会增加统计数据展示方式，同时提供更多丰富统计工作与统计分析研究的手段，更好服务于政府与公众。
关键词：统计；GIS；大数据
一、概述
地理信息系统以地理空间数据为基础，与其他行业结合，注重空间决策支持分析、社会应用及服务，系统发展日趋成熟，已经成功应用于资源调查、环境评估、灾害预测、国土管理、城市规划、邮电通讯、交通运输、军事公安、水利电力、公共设施管理、农林牧业、商业金融等几乎所有领域。
统计信息是国家、地区重要的基础性信息资源，是国情国力、区域发展状况的指南针，更是科学决策的重要依据与参考。随着地理信息系统（GIS）的广泛应用，将统计信息与地理信息结合，分析其空间特性及相互关系，已成为统计发展与服务的必然趋势。
二、GIS在统计工作中的应用
GIS应用与统计始于2001年，国家统计局普查中心组织开展了以基本单位普查为基础的国家社会经济统计地理信息系统建设，2004年该系统建设”被列为国家863计划，专门研究开发统计行业的3S（即GPS、RS、GIS）应用。在第二次全国经济普查中，GIS已初步在北京、四川、云南、湖北等24省市进行全面或部分应用，随后又应用于第五、六人普、三经普中。截至目前，GIS在统计的应用已经扩展至26个省及8个地市。
（一）普查区管理电子化
传统模式下，行政区划码以excel或名录库形式存储管理，区域划分基于纸质地图，普查区划分无法重复利用。引入GIS后，可以与名录库动态关联，采用电子地图划分区域，利用如卫星图、导航图等作为参考准确划分，规划调查线路，通过移动设备定位，调整普查区边界，确保调查范围精准，合理确定调查样本。同时可进行网格化管理，每个移动调查设备只装载工作区域的普查区地图，提高准确度，辐射普查区域内所有调查对象，特别是应用于大型普查，如人口普查、经济普查、农业普查以及调查等。
（二）数据展示直观化
不同区域数据直接显示在其各自区域中，排名制图一目了然。直观化更体现在信息规律的揭示上，从大量的调查数据中发现各种统计现象的数量规律及区域空间分布特征。通过将统计数据进行空间表达，实现对现象的结构、相互关系和发展演化规律的认识，并挖掘获取知识。例如，通过地图空间分布的展示，对比人均GDP和地区文盲率可以直观发现经济发展与人口教育的相互关系，根据人口迁移量发现人口迁移的影响因素等。
（三）查询分析空间化
在查询上，查询方式更加直接和多样。实现“指标到图形”的查询，以指标为关键词查询结果地图显示。实现“图形到指标”的查询，按照地理位置查询，获得区域内的统计数据和信息。
在分析上，GIS具有较强的数据综合以及空间分析能力，能够将海量统计数据的定量和定性分析充分结合，从而加强统计数据分析的广度与深度。增加空间维后，与空间相关的空间关系、聚类、叠加及趋势等分析方法均可应用，利于挖掘隐式存储的信息。例如，在区域经济分析中，将我国各省人均GDP增量变化作为区域统计变量，对不同时期的该指标进行空间相关性分析，可以发现各省经济发展之间的空间相互作用以及各个区域内的空间结构特征。
（四）決策支持科学化
在GIS中，动态模拟、预测属于高层次应用，通过集成空间分析模型能够实现海量数据集成和空间建模，尽可能模拟符合现实的模型。
通过空间分布分析模型，展现空间分布特征，例如用趋势面分析反映空间分布趋势，用空间聚合与分解反映空间对比与趋势；通过空间相关分析模型，发现地理位置与指标的关系；通过预测评价与决策模型，着重研究动态发展，推测趋势辅助决策。例如用人口与社会经济分布重心模型，可计算人口、经济、商业、基本单位等的分布重心。通过分析分布重心的变化，可以了解该区域人口与社会经济活动间的相互作用规律，分析区域的综合变化情况。应用空间相互作用模型，可预测各种统计现象间的空间相互作用，从而指导公共服务设施、交通运输、人口、科技教育等分布与规划。
三、大数据时代统计GIS的发展
“大数据时代”重点强调收集和分析大量信息的能力，从复杂的数据里找到不容易昭示的规律。从数据内容上讲，“大数据”不仅是单纯的数字，更多是图片、音视频、GPS和地理定位等半结构化或非结构化数据。从分析方法上讲，除了常规统计分析方法、空间分析模型外，分析对象交互及相关关系，挖掘隐含规律成为未来发展的主题。
（一）大数据时代对政府统计的挑战
原国家统计局局长马建堂曾指出：“大数据时代”的来临，对统计数据的生产方式带来了很大的挑战。统计部门要充分利用海量数据并对其进行标准化处理，发掘这一数据宝库，认真把握好这一促进政府统计改革发展的难得机遇。
对统计数据权威的挑战。大数据时代，由于数据开放与技术发展，电力、通信、金融、电商等均拥有海量数据，对数据的需要不仅仅依赖于政府统计机构。
对统计调查方式的挑战。传统“我问你报’的调查方式需要大数据来补充和完善，可应用于消费价格、工业品价格、居民收入、交通运输、人口统计等方面。例如，通过搜集网络信息实现大数据在未来消费品和工业品价格统计中的应用；可以通过行政记录、物联网技术等途径，完善居民收入和交通运输统计等。大数据时代调查样本就是全部总体，每次调查都是一次普查。
对统计服务的挑战。大数据的核心是预测，是数据重组、再利用与扩展，其隐含的信息与知识是巨大的。公众对数据开放呼声日益高涨，对统计成果的生产速度、丰富性与深度需求都有了质的提高，如何反映动态的现在和预测准确的未来尤为重要。
（二）大数据时代对GIS的影响
第一，需更高的存储性能。大数据涵盖影像、图片等非结构化数据，而GIS的应用是通过对这些数据的存储、读写，加之空间分析结合地图展示，这对GIS的存储性能提出了更高的要求。
第二，需更强的数据处理能力。从数据量上说，GIS的数据量巨大，在某些场景中数据实时更新频率极高（如堵车分析），这对数据计算处理能力提出更高的要求。从数据内容上说，GIS领域中有大量结构化和非结构化数据，传统的数据结构很难满足要求。
第三，需更全的数据挖掘能力。使用各种分析模型处理结构化数据，并使用数据挖掘技术提取非结构化数据的隐藏信息。
（三）大数据时代统计GIS展望
在大数据时代下统计GIS的未来发展应注信息共享、辅助业务及数据挖掘。一是将分散在政府部门的数据通过地理位置信息融合，减少信息孤岛；二是应用于调查工作与日常分析；三是重视GIS高层次应用。研究对半结构化、非结构化数据的空间分析方法，挖掘数据深层价值，生产出高质量的统计数据产品。（作者单位：西安市统计局）
参考文献：
[1] 刘兴权，杨海燕.GIS在统计行业中的应用.四川测绘[J]2006.29（3）：125-128
[2] 梁艳萍.基于GIS的统计信息分析与辅助决策研究[D]，中南大学.2003
[3] 孙银宇.基于地理信息系统的多元服务[R].青海统计局2015
[4] 黄骞.大数据时代需要什么样的地理信息系统[R].超图软件统计事业部2015
[5] 维克托著，盛杨燕，周涛译.大数据时代[M].杭州：浙江人民出版社.2013
关键词：统计；GIS；大数据
一、概述
地理信息系统以地理空间数据为基础，与其他行业结合，注重空间决策支持分析、社会应用及服务，系统发展日趋成熟，已经成功应用于资源调查、环境评估、灾害预测、国土管理、城市规划、邮电通讯、交通运输、军事公安、水利电力、公共设施管理、农林牧业、商业金融等几乎所有领域。
统计信息是国家、地区重要的基础性信息资源，是国情国力、区域发展状况的指南针，更是科学决策的重要依据与参考。随着地理信息系统（GIS）的广泛应用，将统计信息与地理信息结合，分析其空间特性及相互关系，已成为统计发展与服务的必然趋势。
二、GIS在统计工作中的应用
GIS应用与统计始于2001年，国家统计局普查中心组织开展了以基本单位普查为基础的国家社会经济统计地理信息系统建设，2004年该系统建设”被列为国家863计划，专门研究开发统计行业的3S（即GPS、RS、GIS）应用。在第二次全国经济普查中，GIS已初步在北京、四川、云南、湖北等24省市进行全面或部分应用，随后又应用于第五、六人普、三经普中。截至目前，GIS在统计的应用已经扩展至26个省及8个地市。
（一）普查区管理电子化
传统模式下，行政区划码以excel或名录库形式存储管理，区域划分基于纸质地图，普查区划分无法重复利用。引入GIS后，可以与名录库动态关联，采用电子地图划分区域，利用如卫星图、导航图等作为参考准确划分，规划调查线路，通过移动设备定位，调整普查区边界，确保调查范围精准，合理确定调查样本。同时可进行网格化管理，每个移动调查设备只装载工作区域的普查区地图，提高准确度，辐射普查区域内所有调查对象，特别是应用于大型普查，如人口普查、经济普查、农业普查以及调查等。
（二）数据展示直观化
不同区域数据直接显示在其各自区域中，排名制图一目了然。直观化更体现在信息规律的揭示上，从大量的调查数据中发现各种统计现象的数量规律及区域空间分布特征。通过将统计数据进行空间表达，实现对现象的结构、相互关系和发展演化规律的认识，并挖掘获取知识。例如，通过地图空间分布的展示，对比人均GDP和地区文盲率可以直观发现经济发展与人口教育的相互关系，根据人口迁移量发现人口迁移的影响因素等。
（三）查询分析空间化
在查询上，查询方式更加直接和多样。实现“指标到图形”的查询，以指标为关键词查询结果地图显示。实现“图形到指标”的查询，按照地理位置查询，获得区域内的统计数据和信息。
在分析上，GIS具有较强的数据综合以及空间分析能力，能够将海量统计数据的定量和定性分析充分结合，从而加强统计数据分析的广度与深度。增加空间维后，与空间相关的空间关系、聚类、叠加及趋势等分析方法均可应用，利于挖掘隐式存储的信息。例如，在区域经济分析中，将我国各省人均GDP增量变化作为区域统计变量，对不同时期的该指标进行空间相关性分析，可以发现各省经济发展之间的空间相互作用以及各个区域内的空间结构特征。
（四）決策支持科学化
在GIS中，动态模拟、预测属于高层次应用，通过集成空间分析模型能够实现海量数据集成和空间建模，尽可能模拟符合现实的模型。
通过空间分布分析模型，展现空间分布特征，例如用趋势面分析反映空间分布趋势，用空间聚合与分解反映空间对比与趋势；通过空间相关分析模型，发现地理位置与指标的关系；通过预测评价与决策模型，着重研究动态发展，推测趋势辅助决策。例如用人口与社会经济分布重心模型，可计算人口、经济、商业、基本单位等的分布重心。通过分析分布重心的变化，可以了解该区域人口与社会经济活动间的相互作用规律，分析区域的综合变化情况。应用空间相互作用模型，可预测各种统计现象间的空间相互作用，从而指导公共服务设施、交通运输、人口、科技教育等分布与规划。
三、大数据时代统计GIS的发展
“大数据时代”重点强调收集和分析大量信息的能力，从复杂的数据里找到不容易昭示的规律。从数据内容上讲，“大数据”不仅是单纯的数字，更多是图片、音视频、GPS和地理定位等半结构化或非结构化数据。从分析方法上讲，除了常规统计分析方法、空间分析模型外，分析对象交互及相关关系，挖掘隐含规律成为未来发展的主题。
（一）大数据时代对政府统计的挑战
原国家统计局局长马建堂曾指出：“大数据时代”的来临，对统计数据的生产方式带来了很大的挑战。统计部门要充分利用海量数据并对其进行标准化处理，发掘这一数据宝库，认真把握好这一促进政府统计改革发展的难得机遇。
对统计数据权威的挑战。大数据时代，由于数据开放与技术发展，电力、通信、金融、电商等均拥有海量数据，对数据的需要不仅仅依赖于政府统计机构。
对统计调查方式的挑战。传统“我问你报’的调查方式需要大数据来补充和完善，可应用于消费价格、工业品价格、居民收入、交通运输、人口统计等方面。例如，通过搜集网络信息实现大数据在未来消费品和工业品价格统计中的应用；可以通过行政记录、物联网技术等途径，完善居民收入和交通运输统计等。大数据时代调查样本就是全部总体，每次调查都是一次普查。
对统计服务的挑战。大数据的核心是预测，是数据重组、再利用与扩展，其隐含的信息与知识是巨大的。公众对数据开放呼声日益高涨，对统计成果的生产速度、丰富性与深度需求都有了质的提高，如何反映动态的现在和预测准确的未来尤为重要。
（二）大数据时代对GIS的影响
第一，需更高的存储性能。大数据涵盖影像、图片等非结构化数据，而GIS的应用是通过对这些数据的存储、读写，加之空间分析结合地图展示，这对GIS的存储性能提出了更高的要求。
第二，需更强的数据处理能力。从数据量上说，GIS的数据量巨大，在某些场景中数据实时更新频率极高（如堵车分析），这对数据计算处理能力提出更高的要求。从数据内容上说，GIS领域中有大量结构化和非结构化数据，传统的数据结构很难满足要求。
第三，需更全的数据挖掘能力。使用各种分析模型处理结构化数据，并使用数据挖掘技术提取非结构化数据的隐藏信息。
（三）大数据时代统计GIS展望
在大数据时代下统计GIS的未来发展应注信息共享、辅助业务及数据挖掘。一是将分散在政府部门的数据通过地理位置信息融合，减少信息孤岛；二是应用于调查工作与日常分析；三是重视GIS高层次应用。研究对半结构化、非结构化数据的空间分析方法，挖掘数据深层价值，生产出高质量的统计数据产品。（作者单位：西安市统计局）
参考文献：
[1] 刘兴权，杨海燕.GIS在统计行业中的应用.四川测绘[J]2006.29（3）：125-128
[2] 梁艳萍.基于GIS的统计信息分析与辅助决策研究[D]，中南大学.2003
[3] 孙银宇.基于地理信息系统的多元服务[R].青海统计局2015
[4] 黄骞.大数据时代需要什么样的地理信息系统[R].超图软件统计事业部2015
[5] 维克托著，盛杨燕，周涛译.大数据时代[M].杭州：浙江人民出版社.2013