本文介绍朴素地理学的思想和概念。朴素地理学研究常识地理世界的形式模型，是关于日常地理世界的理论体系。可以预见，朴素地理学的理论和方法能够使人们更简便直观地使用地理信息系统，是设计未来地理信息系统的理论基础。

引 言

朴素地理学的核心是空间和时间推理。空间推理和时间推理是重要的研究领域，在物理学、医学、生物学和地理学等领域有着广泛的应用。朴素物理学和朴素地理学有很多共同关心的问题。我们着重介绍一下这一领域，并介绍地理时空知识的推理方法和表示类型。朴素地理学中的这种推理称为地理推理。集中研究这些关键问题可以解决不同时空推理领域的本体论和认识论问题，如数据的表示和推理方法、人机交互方法和方式等。

朴素物理学

朴素物理学是人们关于周围物理世界的一门知识，它的主要任务是解释、描述和预测物理世界的变化。朴素物理学（Naive Physics）—词是由帕却克 · 哈耶斯（Patrick Hayes）在他的《朴素物理学宣言》中首先提出并使用的。这篇开创性的宣言促进了空间和时间问题求解定性方法的研究工作。在70年代，人工智能研究的主要是“玩具问题”，即一些规模较小且可公理化的问题或难题，以测试问题求解程序、表示语言和系统的能力。为了克服这一局限性，哈耶斯建议应集中研究常识知识的建模问题。

与朴素物理学相关的学科名称有直觉物理学、定性物理学和常识物理学。这些学科有些名称上与朴素物理学基本上同义，有些则应用不同的方法处理相近的问题。直觉物理学是研究抛下物体击中活动目标这类问题的人类思维过程。许多人难以预测出抛下物体的时机，说明他们的直觉物理学模型受到了现代课本中牛顿物理学的影响。如同直觉物理学一样，朴素地理学与许多现代的地理空间和时间的概念也是相悖的。定性物理学是研究小型机械装置的空间运动模型。一个著名的研究例子是复述机械钟的行为。尽管定性物理学的一些研究方法对朴素地理学是重要的，但定性物理学通常只研究系统的力学现象而忽略了人文方面。

朴素物理学不可能不包括地理空间。实际上，1978年哈耶斯在一篇讨论班的论文中就举了湖泊的例子。然而朴素、常识、定性和直觉物理学的大部分工作只从单一的观点来研究可操作的空间和物体。大量证据表明，人类的地理空间模型不同于可操作的空间模型。因而，我们认为朴素地理学应努力研究常识地理空间的形式模型。朴素地理学是理论地理学家和其它空间信息学者一个研究方向。

朴素地理学的概念

朴素地理学意指地理空间的朴素物理学。这样可修改Hardt关于朴素物理学的定义得出朴素地理学的定义：

朴素地理学是人类关于周围地理世界的知识体系。

朴素地理学研究人类关于地理时空的有意识的和潜意识的思维方式。朴素的是指本能的和自发的。

朴素地理推理可能是一种最一般最基本的人类思维形式。时空推理在日常生活中是如此普遍以至于人们很少意识到它是空间分析过程中的一个概念。应用这一空间推理方法，人们可以方便地判断出周围环境的变化和空间位置的变化。朴素地理推理能够也必须加以形式化，这样才可在计算机上予以实现。也正因为如此，朴素地理学才是精深的理论。

朴素地理学的核心：地理空间 地理空间是大规模的空间，它远大于人体。不同规模的地理空间可由不同的几何学来表示，地理空间曾被定义为不能由单一视点观察的空间。这一定义的本意是说地理空间不只是人们所能看到的空间。当然，人们不是站在地面上而是站在山峰、塔顶、摩天大楼、热气球、飞机上时就可观察到更广阔的空间景象，此时这一定义就不合适了。地理空间包含的内容远比人们想象的多。地理空间包罗万象，小到原子、分子、微生物、细菌，大到芯片、钢笔、发动机、台地、高原。一栋有很多房间、走廊和门窗的旅馆是地理空间，街道纵横、楼房林立、公园星罗棋布、人群熙熙攘攘的维也纳是地理空间，集高山、大河、交通、政治、文化为一体的欧洲也是地理空间。我们在地理空间中自然漫游，从不同的角度和视点探索它，最后形成一个整体概念，这就像玩拼图游戏一样。地理空间不同于小规模的空间。在小规模的空间中，人们可以直接感知物体，当需要了解认识某一物体时，可以移动它以能够观察、触摸、测量它。这在地理空间中是做不到的。

朴素地理学在GIS设计中的应用 朴素地理学的研究不仅可以使我们更好地理解人类对环境进行推理的思维方式，而且有助于我们将朴素地理学的知识和推理应用到GIS设计中。对用户和计算机化的GIS的交互而言，人类在进行地理时空推理时所用的方法和概念变得越来越重要。尽管许多空间推理对人而言是习以为常的，但将其形式化以便在计算机上实现是非常困难的。现在推导地理空间中的空间和时间信息的方法是有局限性的，因而在用户对GIS的期望和GIS所提供的空间概念间存在着巨大的鸿沟。今天的GIS没有提供足够的常识推理能力，然而为了使更多的用户能够用GIS来做预测和预报工作，GIS就应该具有人类关于空间和时间的概念并能模仿人的思维过程。为此，我们就应该致力于研究常识地理推理、人的推理过程、人类的直觉推理和无需解释的推理。

过去，地理推理只局限于笛卡儿坐标系中的计算工作。若没有完整的坐标信息，则无法进行计算，因而欧氏几何不适于表示地理信息。同样，由于过分约束条件，图形表示也不合适。如一个表示东南西北的方向图，不仅表示了方向，也同时表示了物体的大小和相对距离。在数据库和GIS中，形式化的空间数据模型虽得到了广泛的研究，然而时至今日，还没有一个认知上合理有效的空间数据模型能够综合地处理各种空间概念。

朴素地理学的相关学科 朴素地理学并不是一门全新的学科。相反，它与当前的许多理工学科有着密切的联系，并以这些学科为基础。地理学研究我们周围世界的相互联系、发展过程和模式，对这些朴素地理学感兴趣的问题，地理学研究得的比较粗糙。一些具体领域的学科研究得更细一些，如地质、考古、经济和道路交通等学科的知识有利于用户和研究者建立认知模型并进行有效的推理。

除了这些相关学科之外，朴素地理学还必须应用认知科学和语言学中的概念和原理，以模仿人类对时空的感知方式和交流方式；应借鉴人类学知识以适应人类在处理地理信息时宗教和文化方面的差异；应以心理学为基础；应汲取亚里士多德、康德和莱布尼茨哲学观的养分构筑朴素地理学的框架。

朴素地理学的发展及要素

研究朴素地理学就必须融会贯通各种不同的科学观点和研究方法。正是这种相互交融才会产生激动人心富有成效的成果。

发展朴素地理学的研究框架包含两项研究内容：（1）发展朴素地理学各种具体任务或问题的形式模型以便在计算机上实现并仿真这些模型。（2）测试并分析形式模型，评价形式方法与人类行为之间的匹配程度。朴素地理学的这两项研究内容只有形成反馈回路才是有益的。因为这样一方面从数学上验证了方法的正确性，建立了形式方法与测试之间的联系；另一方面测试结果反过来细化了形式模型，建立了测试与实现之间的联系。这样一个完整回路所产生的结果是细化了的模型，接下来还会得到更细致的评价。理想地、最终可以产生与人类感知和思维完全一致的形式模型。从这一细化过程，我们可以对常识推理产生更深刻的洞察，并能实实在在地发现一些推理模式，这就是我们需要的朴素地理学知识。

空间关系研究领域为我们提供了学科发展的典范，说明了各种不同研究方法的融会贯通可以产生出丰硕的成果。在朴素地理学中处理空间关系必须考虑两方面问题：（1）空间关系的认知和语言学研究，研究人类所使用的空间概念的术语、行为、判断和学习等一般问题。（2）空间关系的数学形式模型研究，研究可在计算机上实现的模型。这一整套方法产生的假说可由人类受试者加以评价和验证。

朴素地理空间是二维的 桌面上可操作的物体实质上都是三维的。纸也是有厚度的。日常生活空间的三个维基本上是相同的，物体可绕任一轴旋转。在移动物体时，我们希望它们的空间性质和非空间性质都保持不变。

相反，朴素地理学的地理空间实质上是二维空间。大3证据表明，地理空间的水平维和垂直维是分离的。人们经常估计错斜坡的陡度和峡谷的深度，而对它们的宽度却估计得较准确。因而，地理空间不是三维独立的空间，而是一个把第三维作为位置属性的二维空间。这很像计算视觉中的2（1/2）维。市场上成功的GIS产品没有什么三维空间分析能力，这也从一个侧面说明了地理空间是二维的。但二维的CAD系统肯定不会成功。

地球是平的 这一问题与地理空间是二维的问题是不同的。在大多数大规模推理任务中，这是一个常用的简化方法。用不着讨论这是不是合理的，关键是人们确实是这样做的。当从波士顿到纽约旅行时，没有人会考虑地球的曲度，无论采用哪种交通方式。横贯大西洋的航空旅客也许会问为什么航线要穿越格陵兰岛而不是走一条球面上大圆的最近航线，但这一点已不属于绝大多数人的常识知识了。

地图比经验更真实 或许这一点应该是“地图比我们对地理空间的经验更真实可靠。”我们经常听到：“回家后我得查查地图，看看我们到底在哪里。”这里有一个基本假设：一幅地图所表示的地理空间比我们对它的经验和记忆要准确。

地理空间中的实体不是放大了的桌面对象 如同地理空间不同于日常桌面规模的空间一样，它们的性质和行为也是不同的。这不仅仅是一个尺寸问题。1985年哈耶斯在他的论文“液体的本体论”中举了一个著名的例子，详细说明了湖水的本体论与其它液体的本体论是不同的。他指出，地理空间的现象/实体模型在本体论上不只是一个小规模可操作世界的放大版本。

地理时空是密切相联的 朴素地理学中空间和时间的密切联系是值得特别注意的。术语地理空间和时间应理解为地理的空间和时间，可写作地理的（空间和时间）。由于有地理空间，因而也有地理时间，即与地理空间概念不可分割的时间。下面我们举些例子说明这点。

采用公制前，许多文化中的面积单位都是以一段时间的工作量为基础的。英国的acre、德国的morgen、法国的arpent指的都是一天或一上午人赶着一头牛或一匹马的耕地量。测S距离时也采用同样的计算方法，一个距离单位指的也是人一小时或军队一天的行程。而可操作的空间中没有这样的度量单位。

地理信息常常是不完全的 地理推理必须能够处理不完全的信息。依靠常识，合理地补足残缺的信息或应用缺省规则，人可以从不完全的信息中得出相当精确的结论。认知科学的一些研究结果表明，人使用层次组织的模式来进行地理推理并补足残缺的信息。

地理空间的概念是多元的 在考虑地理空间问题时，人们总是使用不同的概念并在不同的概念间屡屡转换。感知空间和认知空间的差别、连续空间与离散空间几何性质的差别、规模的大小、人们所用操作类型的不同等都会产生不同类型的地理空间概念。

地理空间具有不同层次的细节 与地理空间概念多元化相对应的是表示的多层次性。地理空间概念可以具有不同的粒度层次。每一粒度层次适于求解一定详细程度的问题。在制图应用中，不同的比例尺确定了不同的细节。就朴素地理空间而言，精细的查询未必能得到精确的结果。

边界有时是实体有时不是实体 朴素地理学模拟的是人类对地理空间的感知，这一点也反映在边界的表示方式上。对什么是边界，它是怎么形成的，并没有统一的观点。比如，相邻国家即使对彼此疆域的大小意见一致，对国界也有不同的看法。习惯上，行政划分指的是由边界分割的部分空间。边界的邻国对边界往往有不同的观点，如都认为边界属于各自的国家。这样，两个邻国的一条边界就被视作两条边界了。因为在某些地理背景下，区域间的边界可能是不对称的。例如，一段边界一国不承认而另一国却承认。边界的多重解释并不只是在行政规划时才有，土地划分时也存在着同样的问题。

拓扑确定骨架，度量确定细节 在地理空间中，拓扑是头等重要的信息。度量属性，如距离和形状，只起补充细节的作用，并且常常不是很精确。大量证据表明，对包含、重合和左右等拓扑关系，人记忆得相当精确。

人对东西和南北方向有偏爱 人对方向和距离常做简化，常把方向调整为南北和东西向的。即使在地图和卫星图像前，我们也常常不顾眼前的事实。如人们常认为南美在北美的正南面。同样，大部分人在比较北美城市和欧洲城市的纬度时会出错，这些误解在地理空间的层次化概念体系中是解释不了的。气候的比较也是出错的根源之一。如寒冷意味着在北方，而温暖意味着在南方。这表明除了位置之外，其它因素也会影响方向的判断。

对基本方向的偏爱也影响着对海岸线方向的判断。美国的东海岸常被认为是严格南北向的。在与信息系统交互时，这种误解常会产生意想不到的结论。如大多数想从卫星图像档案中杏找出缅因州南方的人，误认为该图像会覆盖新罕布什尔州和马萨诸塞州的一部分，但在缅因州南方只是一片汪洋。

与对南北方向的偏爱类似，人在旅行时也偏爱直角。找路时有几个小转弯就很难找到路了。

距离是不对称的 在欧氏儿何中，从点A到点B的距离与点B到点A的距离相等是一条公理。在朴素地理学中，这一论断是不成立的、距离不仅指地球表而路途的长度，而且指从一个地方到另一个地方所花的时间。最短的路途有多种解释，如指距离、时间、油耗和路费等是最小的或最少的。即使是同一条路，人们也会认为不同方向的距离是不同的。地形、高峰期或低峰期等都会影响人们对距离的认识。

当把距离作为地理空间中两点的测度时，它指出了概念间的相似性。例如，从概念上讲，池塘更接近于湖泊而不是海洋，因为池塘与海洋间的差异多于池塘与湖泊间的差异。事物间的距离越短，它们越相似。概念间的这种距离也是不对称的，并且由此导出的相似性也是不对称的。A与B相似，B不一定与A相似。

距离推理是局部的而不是全局的 地理距离是局部的，只涉及相关的两点，不涉及其它的点。然而，一般的坐标系统中原点定在赤道上，两点间的距离之差可由离赤道的距离之差和离格林威治的距离之差计算出来。同样，东、西、南、北也是参照参考系的原点做出区分的。尽管这种坐标计算很方便，但朴素地理学中还需要其它参照系的支持。这种参照系应注重邻近关系的表示，演绎地理数据库中基于坐标的计算方法可作为最后的推理手段。

距离难以累加 地理空间网络中距离的推理机制与标准的数学运算是截然不同的。通常，可不管路途上各段长度的大小，将各段长度加起来得到整个路途的长度。在各段长度差别很大的情况下，该方法会得到不合理的结果。例如，缅因州Bangor的机场到加利福尼亚州圣 · 巴巴拉机场的距离是5000公里。计算缅因大学到加州大学圣 · 巴巴拉分校的旅程时，加上从各自机场到校园的距离——10公里和1.5公里——得到5011.5，是没有什么意义的。

结 论

本文叙述了朴素地理学的思想和概念。朴素地理学在地理空间的人类思维模型和可软件实现的形式推理模型之间建立起了桥梁。经过一两代的发展，这样的智能GIS使用起来直观自然，其强有力的推理能力和便捷的使用方法使得它能预测人的行为，提供更好的服务。如哈耶斯在他的《朴素物理学宣言》所作的那样，我们关于朴素地理学的讨论框架也只是一个起点，将来也会修改。

常识推理研究是困难的，常识的形式化研究结果是有价值的。不幸的是，学术界常认为这种形式化工作太简单了，因为任何人都能理解它们。人们认为有难度和复杂性的才算科学。对常识推理而言，我们不同意这种观点。既简单又能解决问题的方法才是好方法。

 [A. Frank，U. Andrew. Ed. Spatial Information Theory：a theoretical basis for GIS. Proceedings of COSIT'95. Springer Verlag. 1995. 1-15. ]