【摘 要】
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空间属性数据信息由于其组成多样、类型差异大、空间分布差异大及采集过程复杂，在空间上经常呈不规则分布。社会经济统计信息作为重要的空间属性资料，由于行政区划调整、统计空间区划分类差异、统计口径差异等原因，亦存在难以进行不同因子间相关分析的问题。为解决上述问题，研究通过建立时间-空间编码体系、编制元数据标准，进而建立时间-空间元数据框架，最终建立时空数据融合系统的方式，完成在合理可靠性下组合得到可进行相
【机 构】
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南京大学建筑与城市规划学院 南京大学地理与海洋科学学院,南京 210093
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空间属性数据信息由于其组成多样、类型差异大、空间分布差异大及采集过程复杂，在空间上经常呈不规则分布。社会经济统计信息作为重要的空间属性资料，由于行政区划调整、统计空间区划分类差异、统计口径差异等原因，亦存在难以进行不同因子间相关分析的问题。为解决上述问题，研究通过建立时间-空间编码体系、编制元数据标准，进而建立时间-空间元数据框架，最终建立时空数据融合系统的方式，完成在合理可靠性下组合得到可进行相关分析的空间数据项。研究以淮河流域为例，在空间编码体系上，建立了行政区划、流域区划两大类空间编码对应不同统计、观测数据，结合空间区划图，解决空间区划的相互关系问题；在元数据框架上，建立了时间、空间、属性、操作及可视化方式共计5类元数据类，完整定义了数据的类型及其与其它数据之间的操作和相互关联关系，用以解决数据单位、统计口径、计算派生方法差异造成的数据缺失和不一致问题；研究在GIS系统(研究使用ArcGIS)下编制了时空数据融合原型系统，该系统使用上述编码系统和元数据框架提供的信息，根据用户要求的目标数据类型及空间区划条件进行数据抽取、派生和输出，其中派生操作在时间和空间上可能参照数据属性类型可以自动选择性地完成均摊、插值、汇总、高级分布模型模拟操作，在给出结果数据集的同时，并给出数据可靠度，并能够自动输出到统计分析软件(研究使用SPSS)完成相关分析，能大幅提高分析效率，高效地开展探索性空间因子相关分析。
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