面向环境数据集的Spatial OLAP系统集成

SOLAP是以空间数据仓库为基础,针对特定问题的联机空间数据访问和分析,实现SOLAP的前提是解决空间数据与非空间数据在空间数据仓库中的集成问题。首先,论文结合混合数据仓库架构模式,采用多层体系结构设计,提出和构建了一种面向环境数据集的空间OLAP系统的体系架构,包括"生产数据库—数据仓库层(基础业务库-主题数据库)-中间件层—BI综合分析层"等4个层次。接着,分析了环境数据集成和空间数据仓库建模过程,采用Oracle 11g来构建环境空间数据仓库,通过使用ODI工具的ETL功能实现环境属性数据集成。分析和构建了环境数据空间维度扩展的方法和模型,通过扩展行政区划维度表,使用Oracle Spatial sdo_geometry抽象几何数据类型存储环境空间数据,实现了空间数据和数据仓库数据的一体化存储。分析了SOLAP系统中OLAP和GIS的集成问题,采用OBIEE作为OLAP工具,Oracle Mapviewer作为GIS组件、GIS服务和OLAP服务在Web服务器中进行业务逻辑集成,对外提供统一的访问接口,实现OLAP和GIS的完全集成。最后,实现了一个环境数据集SO-LAP原型系统,验证了论文的框架和模型。     

加权人口密度连续分布模拟模型

人口分布是人文科学的重要研究对象。如何在数据不足的情况下获得较为符合实际的人口分布数据是业界的一大难题。为了解决这个问题,本文依照人口分布的规律,以人口统计数据、高程、海岸线、城市中心、河流和行政区划为影响因子,通过距离计算、重分类、加权计算等方法,建立了加权人口密度连续分布模拟模型,并进行了改进。基于2011年的福建省县级人口统计数据,本文在ArcGIS平台上模拟了该省的人口密度空间分布,模拟结果表明：各县人口总数误差与平均人口误差在40%以下的百分比分别为89%与84%,突出了福建省在城市中心、沿海、沿江,以及平原地区的人口聚集规律;各个县级行政区域内的数据集中,相对独立;县与县之间的区分边界数据又相互联系,变化连续,符合人口分布的实际情况。该模型相比于其他的人口模型易于理解,结构简单,可应用于各省的人口密度分布模拟,能有效地解决人口数据不足的问题。