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世界上约有80%的信息与空间位置有关,几乎遍及气象、海洋、环境、经济、社会等各个领域,广义上讲,均可称为地理信息。随着信息需求的增加和统计、观测、监测等获取技术的增强,地理信息采集的时间密度越来越大,时序性越来越强,数据量与日剧增。这些时态地理数据对于分析地理事物和现象演变的时空特征规律、影响机制,对于揭示过去、分析现在和预测未来具有重要意义,成为科学分析和决策的重要依据,越来越受到人们的重视。
随着资源环境等社会问题的日益加剧,人们对科学决策的要求越来越高,海量历史数据的复杂查询、多角度分析、多尺度综合及挖掘的需求也越来越突出。因此,面向复杂查询和决策分析的海量数据的管理成为很多专业领域和部门普遍面临和关注的重要问题。传统上,时态地理信息的管理主要面向信息共享和空间分析,采用关系数据库和GIS这两种方式。由于二者均是事务型处理技术,在数据的多维化组织和综合决策分析方面存在着明显的局限。因此,本论文提出了一种在GIS技术的基础上,基于数据仓库技术对时态地理数据进行管理的方法和思路,并在理论方法、技术方法和应用实践等三个方面开展了相关研究。本论文的主要内容包括以下几个方面:
1、在理论方法方面,论证了数据仓库技术应用于时态地理数据管理的必要性和可行性。深入分析了时态地理数据的特征,并以此为指导,对时态地理数据仓库的建立方法进行了深入研究,提出了时态地理数据的三种管理方案、空间和属性信息分离管理的数据仓库建设方法,以及用户驱动和数据驱动的仓库建设方法。对时态地理数据仓库的总体框架和星型数据模型进行了构建和扩展。
2、在技术方法方面,对时态地理数据仓库建设的若干关键技术进行了研究,包括时态地理数据仓库的源数据的预处理方法,仓库数据的管理、存储、追加的常用方法,以及分析和查询的优化技术等。
3、在技术方法方面,研究了面向时态地理数据仓库的OLAP技术,提出了Web Spatial OLAP的思想,设计了用户多维查询和分析模式、多维分析模型及Web Spatial OLAP的构建框架。
4、在应用实践方面,以2001年至2007年3月全国86个城市和北京市28个监测点的空气质量监测日报数据为例,利用ArcGIS9.0和Oracle10g构建了我国空气质量数据仓库,搭建了一个Web Spatial OLAP分析和展示平台,对本文的总体研究思路、研究方法和技术进行了验证和说明。
总结本论文的研究工作,主要贡献和创新点可概括如下:
1、从时态地理数据的典型特征和时空变化特征出发,给出了不同类型时态地理数据的管理方案,提出了基于数据仓库技术的时态地理数据管理思想、用户驱动和数据驱动的建设方法,构造了时态地理数据仓库的建设模式和总体框架。
探索出一种面向决策分析的时态地理数据组织和管理模式,更便于数据的复杂查询和多维分析。
2、从地理属性数据随时间变化快和积累多,空间图形变化缓的特点出发,提出了一套将空间图形和地理属性分离存储和独立管理的方法和技术,该方法不仅综合了地理信息技术和数据仓库各自的优势,即GIS技术在管理空间数据和展现上直观可视的优点,数据仓库在管理关系型数据的高效检索和多维分析的优势,更重要的是,通过属性数据与空间图形的动态集成,解决了空间数据重复存储造成的数据冗余,及频繁访问和与空间数据关联带来的系统开销。
3、提出了面向时态地理数据仓库的Web Spatial OLAP思想和建设框架,设计了用户多维查询和分析模式、数据多维分析模型,以中国空气质量数据仓库为基础,设计和构造了一个Web Spatial OLAP原型系统,该平台不仅能够通过Web方式满足各类用户的多维数据查询和分析需求,而且很大程度地提高了分析结果的空间可视化表达和分析能力,弥补和改进了传统OLAP工具在这方面的不足。