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地理数据与模型的时空尺度问题 XXX 1.多种时空尺度的地理问题 2.多种时空尺度的地理数据 3.两个具体实例 4.建立地理模型的“问题导向”原则 3.1.3 几点初步认识(1) 3.2 城市景观格局的空间尺度效应 * 科学研究中的“尺度”,是自然科学和社会科学各个学科领域首先必须面对、必须解决的一个基本问题。 不同的学科领域,对于“尺度”的定义和概念理解不同。 地理学中的尺度最具复杂性和多样性。 量热仪 从广义上来讲,所谓尺度是指研究对象在空间或时间方面的基准尺寸。 地理学中的尺度包括两个方面的含义: 粒度(Grain):研究对象的最小可辩识单元 空间粒度 时间粒度 幅度(Extent):研究对象的持续范围 空间幅度 时间幅度 全球尺度的问题 地带性和非地带性规律 全球变化问题 厄尔尼诺现象 生物多样性变化 ……… 区域尺度的问题 洲际、地区尺度的问题 国家尺度的问题 各种尺度的区域问题 1.1 多种空间尺度的地理问题 以地质(或地层)年代为时间尺度的 古环境问题研究 古生物问题研究 …………. 现代环境和社会经济发展问题研究 千年、百年的时间尺度 10年、1年的时间尺度 季度、月、天、小时的尺度 ………… 1.2 多种时间尺度的地理问题 2.1 地理数据的多维性 对于一个地理对象,它的具体意义往往需要从空间、属性、时间三个方面进行综合描述。在空间方面,需要描述该地理对象所处的地理位置和空间范围;在属性方面,需要描述该地理对象的具体内容;在时间方面,需要描述该地理对象产生、发展和存在的时间范围。 其中,对于时间的描述,需要1个变量;对于地理位置和空间范围的描述,一般需要2~3个变量;对于属性特征的描述,至少需要1个以上,多则需要十几个、甚至几十个变量。 可见,地理数据具有多维性特征。 2.2 地理数据管理 ——地理数据仓库(GDW) 2.2.1 数据仓库(Data Warehouse,简称DW)的定义 DW是依赖于计算机和互联网环境的DSS技术,是在决策需求的驱动下产生与发展起来的。因为传统的数据库无法满足决策支持系统对数据库系统的要求。因此,专为决策服务的数据库系统,即数据仓库就应用而生了。 W.H.Inmon(被誉为 “数据仓库之父” )对数据仓库的定义是:数据仓库是支持决策过程的、面向主题的、集成的、随时间变化的、持久的数据集合。 2.2 地理数据管理 ——地理数据仓库(GDW) 2.2.2 地理数据仓库(GDW)的定义 数据仓库(Data Warehouse)的概念 ,定义: 地理数据仓库(GDW)是支持地理研究与决策过程的、具有空间、时间和属性多维特征的、面向特定主题的、持久的数据集合。 2.2 地理数据管理 ——地理数据仓库(GDW) 数据仓库中的基本概念“粒度”,正好与我们地理数据的“粒度”相对应,它是指数据仓库的数据单位中保存数据的细化或总合程度的级别。 数据仓库的多重粒度的划分正好对应多种粒度的地理数据。 相应地,立方体、数据分割、分片以及数据集市(Data Mart)等概念;数据组织模式;数据追加;切片和切块、钻取(drill)、旋转(pivoting)等操作分析方法都可以平移地理数据仓库。 2.2.3 相应的概念、模型和方法平移 近10年来,国内外学术界对于中国区域经济差异收敛性的讨论非常热烈。有人认为,改革开放以来,中国区域经济差异迅速扩大,有人则不以为然;有人认为中国区域经济差异的演化过程服从倒U型曲线,有人则认为不尽然;许多学者认为东西部差距差距急剧扩大! 究其原因,除了不同学者采用的分析方法、统计指标和考察问题的角度有所不同以外,还有一个更为重要的原因,就是研究的时空间尺度不同。显然,以下两点实事是不可否认的: 基于不同的空间基本单元,即使采用同一测度指标,衡量相同年份的收入差异,得到结果肯定不同。 即使基于相同的空间单元,采用相同的测度指标,在不同的时间段内考察区域收入差异的收敛性,得到的结果肯定不同。 但是,大部分学者在这个问题的研究中,都忽略了一个基本问题:时空尺度问题! 除了按行政区域划分外,是否还有其它的空间单元划分方法? 中国区域经济差异变化过程呈倒U型?东中西三个地带及其之间的差异变化呈倒U型? 东中西三个地带之间的差距大于全国省际差异?大于东部地区的省际差异? 地带之间的差异比省内差异更严重? 3.1.2 与时空尺度相关的几个问题 区域经济差异研究中,区域单元的划分与空间尺度密切相关。对于中国,至少可以从如下几方面划分:(1)两分法,即沿海和内陆地区;(2)三大地带:东部、中部、西部;(3)六分法:华北、东北、

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