一、基础介绍

1.1    数据介绍

        全国1996—2004年人口经济统计指标数据源自全国统计年鉴，每年均有经济（GDP）、人口（POP）两张表，如下图所示；每张表中包括有各个大类的各指标，如GDP，第一产业GDP、第二产业GDP、第三产业GDP等；POP表中包括人口总数、出生率、死亡率、自然增长率等。全国行政区划图为全国1:400万省面进行web Mercator投影转换的结果。

1.2   ArcPy介绍

        Python，我们知道，它是一种开源的、面向对象的、跨平台的编程语言。python能将其他语言开发的各种模块进行轻松的集成与整合。这样的话，工作中针对数据处理所定制开发的各类来源不同的工具，通过python能很好的对工具进行整合，更高效的对工具进行再利用，更灵活的使用已有工具组合去解决相应的问题。在ARCGIS10桌面软件ArcMap中，可直接交互打开python编辑环境。Python编程环境提供代码智能感知功能。

        ArcPy是ARCGIS10新增加的一个原生python包，是ARCGISscripting的升级版，是ARCGIS实现自动化处理的基石。ArcPy可访问800多个GP工具，如Buffer、Clip等，此外，其还提供有三个模块，制图、空间代数分析以及地统计。基于此，使用其可进行自动化制图，自动化数据处理及自动化数据分析等。

二、处理目的

        ARCGIS10第一次在产品级别原生支持时间维，也即带有时间属性的图层即可进行相应的时间设置，以此来进行动态展现。因此，此次的处理主要是将各年GDP与POP两张表与空间数据进行结合，并赋上时间属性，从而对各指标进行动态展现。处理空间数据最终字段如下图所示：

三、处理步骤

3.1 处理流程

       了解数据以及明确处理后的数据格式，下面就需要确定处理流程。大致流程如下：

       1 增加year字段用来存储时间（空间属性增加？属性表增加？）

       2 使用全国空间数据与两张属性数据表进行关联

       3 进行字段的规整

       4 将所有年份追加，形成最终的用于动态展现的结果图层

3.2 工作流创建

       基于3.1我们可知，前三步为循环处理，最后一步将所有年份带有属性信息的空间数据进行追加。因此，可将前三步定义一个函数，主要用来进行year字段的增加、表关联以及字段规整。代码如下：

       需要注意的是，再进行表关联时，输入需要为layer文件，因此，首先需将1:400万省面图使用arcpy.MakeFeatureLayer_management函数生成layer文件。

       之后，设定一个循环，即可对数据进行自动化处理。如下所示：

3.3 动态展示

       处理完毕后，即可通过右键属性Time来进行动态展示。但在动态表现之前，我们需要对图层进行符号化，如此才能直观的查看动态趋势。

       符号化，将按照某种规则或规范定义的符号表现在图上的过程。实际工作中，也经常会遇到制作好的符号化信息的模板应用问题。也即，根据某种规则或规范，由相关部门定义好符号模板（该模板没有数据信息，仅含有符号信息），并分发给各应用单位应用。如下图所示，已有的符号化模板Index要应用于enddata图层。

       传统的做法会设置Index的数据源（Set Data Source），但如果多个图层均应用该模板，则需要在磁盘上拷贝多个Index来进行数据源的设置，非常不方便。前文对ArcPy介绍中提到，ArcPy提供3个模块，制图、空间代数分析以及地统计。下面我们使用制图模块来进行符号化模板自动应用。    

 

       在ArcGIS10中，我们可直接对带有时间属性的图层进行时态设置。如图9所示：

 

       之后即可选择时间滑块（Time Slider），设置播放速度等来进行动态播放。如图10所示：

四、结语

       本文以全国1996年——2004年人口经济统计数据空间化处理为例，介绍了使用arcpy构建数据处理业务流，从而实现处理自动化。同样的，使用arcpy的制图模块，能自动的进行制图方面处理。此外，对于处理后的数据，在原生支持时间维的基础上进行时间动态展示。当然，对于处理后的人口经济数据不仅能制作各类专题图，还可使用Modelbuilder或者python/arcpy进行更深层次的分析和应用扩展，如全国人口重心的变化、经济热点的分析等。

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