江苏、安徽、浙江和上海位于我国的东部,频临东海,自古以来就是旱涝灾害的多发地与常发地。本文以旱涝史料为基础,将现代气候分析方法、数据挖掘方法引入旱涝时空分析中,对旱涝灾害进行时空数据挖掘,旨在发现隐藏在史料中的旱涝时空信息。本文阐述了最小二乘方法、滑动平均方法、累积距平方法、滑动t检验法、小波分析方法和DBSCAN方法,并利用这些方法对旱涝灾害进行时空数据挖掘,以帮助人们理解明清时期的旱涝灾害发生特征,并为防灾减灾提供依据。(1)将《中国三千年气象记录总集》等文献资料存入属性数据库,利用“典型词典”对《总集》中的旱涝和正常年份记录进行提取,获得区域旱涝等级序列。得知发生涝灾的年份明显多于发生旱灾的年份。(2)使用统计方法对旱涝年份、旱涝等级频次进行了分析,1551-1600年涝灾发生较多,1501年-1550年旱灾发生较多;使用最小二乘法对干旱和洪涝灾害进行了拟合分析,涝灾在1550年之前为负距平,之后为正距平,旱灾在1700年之前为正距平,之后为负距平;使用滑动平均方法和累积距平方法对旱涝灾害阶段性进行分析,旱涝灾害发生可以分为7个主要阶段;使用t检验法对旱涝灾害进行突变性分析,存在12个明显的跃变点或者跃变区间;使用小波分析方法对旱涝灾害的周期性进行了分析,发现旱涝灾害有2年、8-11年、18年、30年、50年、75年、100年和150年左右准周期。(3)运用DBSCAN聚类方法对9个冷暖时期的站点进行聚类挖掘。得出不同时期旱涝灾害的空间分布不同。旱灾、偏旱灾害、偏涝灾害和涝灾分别在1470-1529年、1530-1569年、1700-1809年和1810-1889年所占的比例最大。