中国明代疫灾数据在线发布及分布规律的挖掘研究

发布时间：2017-09-22 16:18

  本文关键词：中国明代疫灾数据在线发布及分布规律的挖掘研究

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【摘要】：中国在历史上是一个多疫灾的国度,在770BC-AD1911的3000年间,平均每四年就有一年有疫灾发生。中国3000年的疫灾记录史,是世界上最长的疫灾时间序列。由于中国历史疫灾数据具有数据量庞大、时间跨度大、疫灾次数多等特点,为了更好地研究历史疫灾的时空分布规律,需要建立符合实际需求的中国历史疫灾地理数据库。因此将收集到的疫灾史料进行整理,转化成结构合理、字段内容丰富、分类精确的表格及地图,并建立历史疫灾地理数据库,对这些数据进行存储、管理、维护,再利用可视化、空间分析等手段帮助我们了解疫灾的起因、疫种、时空分布、频度等,对疫灾数据进行空间数据挖掘,是有深刻的意义的。WebGIS作为地理信息系统与Internet结合的产物,已成为当前地理信息服务重要的发展趋势之一。地理信息服务极大地促成了地理信息的共享,越来越多的企业或组织将自己拥有的地理空间数据和软件功能开发为地理信息服务供更多的组织和个人享用。正因为历史疫灾数据难以获取,所以通过历史疫灾数据库将本文所整理的疫灾数据进行存储、管理及网络发布,可以为他人提供研究基础。因此本文研究建立的基于WebGIS的“中国明代疫灾地理信息系统”具有很强的现实意义。本文针对“中国明代疫灾地理信息系统”的建立及其时空分布数据挖掘方面进行了研究,所做的主要工作如下：(1)总结国内外有关中国疫灾地理数据的相关成果,探讨了WebGIS技术在疫灾地理领域的研究现状和发展趋势,分析了“中国疫灾地理信息系统”相较国内早期相关研究在数据质量、系统功能及数据共享等方面的优势所在。(2)将明朝疫灾史料进行考证、整理、分类,建成为空间数据库,并能通过GIS平台进行可视化表达、空间分析。(3)通过WebGIS相关技术,对“中国明代疫灾地理信息”进行了发布,实现了在线式查询、可视化、空间分析、制作专题地图等功能。(4)从时间及空间角度分析了明代疫灾的分布规律,发现崇祯朝的灾情最为严重,其次为万历朝和嘉靖朝,灾情最轻的为建文朝及洪熙朝；明代疫灾县数呈现出波动上升的趋势,总体来说有5个波峰,分别为1400-1409年、1450-1459年、1520年-1529年、1580年-1589年、1640-1649年,并在明代末年达到顶峰。其中1580-1589年、1640-1649年的波动最为强烈；疫灾多发地主要形成两大“疫灾带”,其中一带主要分布于南直隶,另外一带主要分布于江西省与福建省,有着自东北向西南递减的总体趋势；疫灾热点主要分布于东北部,疫灾冷点主要分布于西南部。
【关键词】：明代疫灾 WebGIS 地理信息服务 ArcGIS Server
【学位授予单位】：华中师范大学
【学位级别】：硕士
【学位授予年份】：2015
【分类号】：R-09;P208
【目录】：

• 摘要5-7
• Abstract7-11
• 1 绪论11-19
• 1.1 研究背景与意义11-13
• 1.1.1 研究背景11-12
• 1.1.2 研究意义12-13
• 1.2 国内外研究现状13-17
• 1.2.1 外国研究现状13-15
• 1.2.2 国内研究现状15-17
• 1.3 数据来源17-18
• 1.4 文章组织结构18-19
• 2 中国历史疫灾地理信息系统的设计19-30
• 2.1 系统概述19-20
• 2.2 相关技术20-26
• 2.2.1 ArcGIS Server REST API20-21
• 2.2.2 JavaScript语言21
• 2.2.3 Ajax技术21-24
• 2.2.4 C#语言24-25
• 2.2.5 JSON数据表示法25
• 2.2.6 空间数据库管理系统25-26
• 2.3 需求分析与系统功能设计26-28
• 2.3.1 需求分析26-27
• 2.3.2 系统主模块总体设计27-28
• 2.4 软件平台建立28-30
• 3 中国历史疫灾地理信息系统的实现30-44
• 3.1 数据库建立30-34
• 3.1.1 数据库结构30-33
• 3.1.2 数据库连接33-34
• 3.2 系统界面34-44
• 3.2.1 登陆界面34
• 3.2.2 主界面34-35
• 3.2.3 基本功能35-42
• 3.2.4 地图视图及数据视图42-43
• 3.2.5 快捷工具栏43-44
• 4 明代疫灾时空分布规律的挖掘研究44-51
• 4.1 明代疫灾数据来源44
• 4.2 明代疫灾等级划分44
• 4.3 明代疫灾时间分布44-47
• 4.3.1 以王朝为尺度的疫灾数据分析44-46
• 4.3.2 以十年为尺度的疫灾数据分析46-47
• 4.4 明代疫灾空间分布47-49
• 4.4.1 空间插值分析47-48
• 4.4.2 热点分析48-49
• 4.5 时空分布规律总结49-51
• 5 论文总结与展望51-53
• 5.1 论文总结51-52
• 5.2 论文展望52-53
• 参考文献53-56
• 附录56-86
• 附录156-63
• 附录263-72
• 附录372-86
• 个人简介86-88
• 致谢88

【参考文献】

中国期刊全文数据库 前10条

1 唐飞;李钢;;基于Web2.0的地理信息服务模式研究[J];科技广场;2010年08期

2 程杨;李海蓉;杨林生;;中国明清时期疫病时空分布规律的定量研究[J];地理研究;2009年04期

3 李凡;朱z，

本文编号：901807