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近年来，传统GIS的研究面临着许多新的挑战：在诸如地籍变更、城市演化、环境监测、地震救灾等领域都需要完善的历史变化数据，以便重建历史状态、跟踪变换、预测未来，而传统GIS的数据备份模式已经无法满足海里信息的存储与分析需求。因此如何有效的存储与管理历史数据成为当前GIS研究热点。
MapGIS K9是中地数码公司于2009年发布一款GIS平台，它完善的时空数据模型为历史数据的研究提供了便捷。本文将基于该平台对历史数据的归档、管理、分析等关键技术进行研究，具体工作和创新点如下：
(1)简单介绍了历史数据管理的发展历史，指出了当前常规的历史数据存储与管理模式所遇到的瓶颈问题，说明了将时间维引入到GIS中的必要性，详细分析了国内外GIS中历史数据管理现状，最后总结了课题研究的主要内容。
(2)简单介绍了当前的历史数据常用的备份管理方案，分析了它们在应用过程中的局限性；详细介绍了当期历史数据热门管理方案--时态GIS以及目前常用的时空数据模型：序列快照模型、基态修正模型、时空立方体模型、时空复合模型，明确了各个模型的优缺点，为后面选择MapGIS K9的历史数据管理平台奠定了理论基础。
(3)介绍了新一代大型GIS平台--MapGIS K9的时空数据模型，并在此基础上展开了历史数据归档研究工作。这些工作主要包括编辑归档原理以及地理数据在双时态数据库中的4种有效时间编辑补偿策略--添加-删除(Append-Delete，简称A-D)、删除-添加(Delete-Append，简称D-A)、更新-删除(Update-Delete，简称U-D)、更新-更新(Update-Update，简称U-U)的研究。同时针对历史数据归档复杂的特性，作者结合MapGIS K9平台新增的数据对比功能，提出批量归档机制，在一定程度上提高了历史数据归档效率。
(4)作者在MapGIS K9平台提供的历史模块基础上，结合应用部门对矢量历史数据的需求，详细研究了三种应用分析机制--查询分析、追踪分析和预测分析，给出实现流程，实现了时空数据管理、查询、对比、统计分析、历史回溯等多项功能。并通过经典案例验证了方案的可行性、有效性和实用性。
最后，对论文的研究工作做了全面的总结，同时指出了目前研究工作中的不足之处，并对时态GIS下的历史数据未来的发展做出了展望。