基于GIS的圖書館異構資源整合可視化設計*

0 引言

近年來，數(shù)字人文研究領域的發(fā)展，為圖書館資源重組與應用提供了新的思路與方法。數(shù)字人文提倡運用技術手段助力傳統(tǒng)人文學科的研究，其中以地理信息系統(tǒng)(Geography Information System，GIS)為基礎的“空間分析法”在人類學、歷史學、經濟學、語言學等人文社會科學領域得到了廣泛應用，逐漸形成一套以“空間”為切入點的新型研究方法[1]。2017年5月第二屆“北京大學數(shù)字人文論壇”會議指出，地理信息系統(tǒng)(GIS)已經成為處理和操縱時空數(shù)據(jù)最有力的工具[2]。歷史地理數(shù)據(jù)及其相關技術、平臺和方法的應用已成為數(shù)字人文研究中不容忽視的要素和不可或缺的一部分[3]。

地理信息系統(tǒng)(GIS)是以地理空間數(shù)據(jù)庫為基礎，按照空間位置和時間序列管理、操作、分析、展示相關信息的計算機系統(tǒng)[4]。GIS在圖書館領域的應用主要有圖書館空間信息管理系統(tǒng)、數(shù)字圖書館應用、閱覽導航、地圖或古籍資源的圖形化查詢等[5]。本文試圖利用GIS技術的地理空間信息處理、分析和可視化功能[6]，通過互聯(lián)網(wǎng)和局域網(wǎng)，以圖形、圖像等直觀形式對圖書館異構歷史地理信息資源進行整合，實現(xiàn)集約管理、直觀展示，滿足讀者對圖書館相關主題異構資源的一站式查詢檢索需求，提升圖書館資源服務效率。

1 基于歷史地理信息的異構資源整合現(xiàn)狀

1.1 基于歷史地理信息的異構資源

圖書館開展GIS服務具備得天獨厚的資源優(yōu)勢和組織優(yōu)勢[7]。圖書館作為人文研究所需原始資料的保存者和服務機構，積累了大量數(shù)字資源和高度結構化、規(guī)范化的元數(shù)據(jù)記錄[8]，同時在資源收集、組織、編目、檢索、利用等方面也積累了大量經驗。基于歷史地理信息的資源包括古地圖、地方志、年鑒、地情資料、古籍文獻、地名辭典、拓片、名人家譜、人物傳記等，這些歷史地理資源較珍貴，多數(shù)為特藏資源，具有很高的學術研究價值；然而這些資源結構不統(tǒng)一，存在各種形態(tài)(如文本、掃描件、圖像、音視頻)，即便都是文本資源，不同數(shù)據(jù)庫存儲的元數(shù)據(jù)格式也千差萬別。通過歷史地理資源共有的“地理屬性”，運用GIS技術整合異構歷史地理信息資源(以下簡稱“異構資源”)，能夠充分匯聚分散、孤立、封閉的異構資源，創(chuàng)建可促進人文研究的大規(guī)模結構化數(shù)據(jù)集[9]。

以方志資源為例。方志是地方志的簡稱，是記載一定地區(qū)(或行政區(qū)劃)自然和社會各個方面的歷史和現(xiàn)狀的綜合性著述[10]。方志具有明顯的地理屬性，是GIS用于異構資源整合的典型代表。方志的數(shù)據(jù)源分為兩類，一類是商業(yè)方志類數(shù)據(jù)庫，如愛如生數(shù)字化技術研究中心的中國方志庫、北京籍古軒的中國數(shù)字方志庫；一類為地方自建方志類資源，如杭州數(shù)字方志館、陜西省地情網(wǎng)。這些方志分別存放于不同的系統(tǒng)平臺，研究者想要查閱某一主題的方志，可能需要跨越多個系統(tǒng)平臺。此外，目前方志平臺提供的揭示手段有題名/責任者檢索、地域瀏覽功能、目錄、全文檢索、標簽云等，關于方志的地域性特征揭示，都是基于文字的地域名鏈接瀏覽[11]。若能結合GIS技術，整合多系統(tǒng)多平臺異構的方志資源，將資源分布通過地圖直觀呈現(xiàn)，不僅能提高資源的聚合度，而且為方志的研究提供了一種新的思路，有效促進相關資源的深度挖掘與分析。

1.2 GIS用于異構資源整合呈現(xiàn)的意義

2017年7月，南京大學召開了“數(shù)字人文：大數(shù)據(jù)時代學術前沿與探索”學術研討會，會議將GIS技術在歷史地理領域的應用列為數(shù)字人文研究的前沿問題進行探討。GIS為歷史地理領域的研究提供了新的視角，是數(shù)字人文在歷史、地理領域賴以發(fā)展的重要工具。以GIS為載體的各種主題性地理信息系統(tǒng)成為當前數(shù)字人文研究的重點項目[12]；以方志、拓片、家譜等為代表的異構歷史地理資源在存儲、獲取上與地理屬性相關度極高[13]，因而運用GIS技術實現(xiàn)異構資源的整合具有十分重要的意義。

(1)提升資源完整性，促進數(shù)字人文學研究。數(shù)字人文研究在于對大規(guī)模文本的深度挖掘與智能分析，因此相關資源的大規(guī)模整合以及資源的細粒度、關聯(lián)性重建是圖書館支撐人文研究的資源建設重點[14]。地理信息系統(tǒng)通過匯聚相同主題的異構歷史地理數(shù)據(jù)，打破信息孤島現(xiàn)象，創(chuàng)建可促進人文研究的大規(guī)模數(shù)據(jù)集，擴大了人文學者的研究范圍，實現(xiàn)了異構資源的完整與統(tǒng)一。

(2)有利于資源直觀/可視化呈現(xiàn)。基于共有的地理屬性，GIS將異構資源以地圖的形式直觀展現(xiàn)，充分揭示歷史地理資源的時空特性。通過地理信息系統(tǒng)可以獲得數(shù)據(jù)分布的直觀顯示，為用戶帶來更直接的感官體驗。

(3)提高檢索效率。作為數(shù)字人文研究的重要輔助工具，GIS將異構資源整合呈現(xiàn)，大大提高了信息檢索和文獻獲取效率，使用戶能夠快速一站式地獲取資源，得到在時間和空間兩方面的直觀檢索集，突破了傳統(tǒng)的文字檢索模式[15]。

(4)為研究提供新視角。地理信息系統(tǒng)把一些看似毫不相關的信息通過地理位置屬性有機地組織起來，在現(xiàn)有數(shù)據(jù)基礎上探索、創(chuàng)造出新的信息，揭示出傳統(tǒng)平臺無法呈現(xiàn)的潛在規(guī)律、關系和傾向[16]，為研究提供了一種新的思路。

1.3 基于歷史地理數(shù)據(jù)的GIS系統(tǒng)調研

中國歷史地理信息系統(tǒng)(China Historical Geographic Information System，CHGIS)[17]由復旦大學歷史地理研究中心主持，復旦大學和哈佛大學聯(lián)合繪制，收錄了中國歷史時期(公元前221-1911年)人口聚居地和歷史行政單位的相關數(shù)據(jù)。CHGIS以地理位置和行政單位的形式記錄數(shù)據(jù)庫，可用來調查與中國有關的任意具體的地理數(shù)據(jù)。CHGIS為用戶提供了一個基礎GIS平臺，用以空間分析、時間統(tǒng)計建模、繪制數(shù)字地圖等。用戶能夠將自己的數(shù)據(jù)集導入CHGIS平臺，使自己的數(shù)據(jù)與CHGIS記錄關聯(lián)起來，對不同歷史時期和不同級別的聚合進行排序、查詢和顯示。CHGIS系統(tǒng)試圖建立一套中國歷史時期連續(xù)變化的基礎地理信息庫，用于教學、科研和出版物。

中國歷代人物傳記資料庫(China Biographical Database，CBDB)[18]是一個收錄中國歷史人物傳記信息的關系型數(shù)據(jù)庫，目標在于系統(tǒng)地收錄中國歷史上所有重要的人物傳記資料，并將數(shù)據(jù)免費開放供學術研究之用。截至2017年4月，CBDB共收錄7～19世紀人物傳記信息約37萬條。CBDB鼓勵研究學者共同參與，貢獻新的數(shù)據(jù)與其他學者分享。CBDB整合了CHGIS歷史地理數(shù)據(jù)，利用數(shù)據(jù)的歷史地理屬性，在人物傳記資料的組織和呈現(xiàn)上融入“空間分析法”，將歷史人物的出生、生活、任職、游歷、田產、死亡、安葬等活動置于多維時空架構之中[19]，實現(xiàn)資源可視化與空間分析，為研究者發(fā)現(xiàn)問題、解決問題提供了全新的方法和手段，是專題資料庫基于歷史地理信息進行GIS整合的成功案例。

ChinaXmap是哈佛大學針對中國歷史研究推出的中國歷史電子地圖，涵蓋中國歷史上大多數(shù)朝代的基本歷史地圖圖層，能夠查詢從商周時期到現(xiàn)代的所有數(shù)據(jù)，包括農業(yè)、氣候、地理結構、古代海洋、人口、區(qū)域規(guī)劃等信息[20]。ChinaXmap屬于哈佛大學世界地圖平臺(WorldMap)的一部分，WorldMap是一個開源Web地圖系統(tǒng)，支持多學科、多來源、多格式的數(shù)據(jù)發(fā)現(xiàn)，旨在幫助教學科研人員以及大眾從空間和時間上更好地調查、分析、編輯和發(fā)布地理空間信息，進行可視化研究、通信和存檔[21]。ChinaXmap是在WorldMap平臺上創(chuàng)建的，哈佛大學中國研究院的許多學者作出了很大貢獻。ChinaXmap數(shù)據(jù)集通過圖層形式展示，不同朝代地域特點分別顯示在不同圖層，用戶通過勾選特定朝代或地域，可以查看相對應圖層，也可以上傳自己的數(shù)據(jù)創(chuàng)建新圖層。哈佛大學圖書館網(wǎng)站中的“哈佛地圖庫(Harvard Map Collection)”收集了數(shù)千份地圖數(shù)據(jù)資源[22]，匯聚成數(shù)千個圖層的疊加，并且隨著研究的深入，還在不斷增加中。

中華文明之時空基礎架構(ChineseCivilization in Time and Space，CCTS)[23]是我國臺灣地區(qū)“中央研究院”進行的研究，構建了以中國為空間范圍、以原始社會迄今的中國歷史為時間縱深、以中國文明為內涵的整合性資訊應用環(huán)境。CCTS包含基本空間資料、Web GIS整合應用環(huán)境和主體化的屬性資訊三大部分。項目以譚其驤主編的《中國歷史地圖集》為主要基礎，整合研究院的漢籍電子文獻系統(tǒng)、清代糧價資料庫、明清地方志聯(lián)合目錄資料庫等，并輔以各類其他歷史地圖和遙感影像等基礎圖像資源，提供上古至清代，上下逾兩千年的中國歷史基本底圖。借助該系統(tǒng)，用戶可以從古代地圖為入口了解到當時的地名設置、區(qū)域大小、重要道路以及其他重要文化信息[24]。該項目是基于GIS的漢學研究綜合應用環(huán)境。

“華人家譜總目·上海圖書館家譜知識服務平臺”是上海圖書館推出的基于GIS的家譜知識服務平臺[25]。家譜，又稱譜牒、族譜、宗譜、家乘、世譜等，是同宗共祖的血親團體記載本族世系和相關事跡、反映本家族繁衍發(fā)展過程的歷史圖籍。上海圖書館擁有全球最多的中文家譜原件，利用GIS技術實現(xiàn)家譜資源的可視化，是上海圖書館基于家譜資源提供數(shù)字人文服務的重要嘗試。該平臺基于時空關聯(lián)進行發(fā)現(xiàn)和探索，主要有兩種瀏覽方式：一種是“時間軸—地圖”瀏覽，轉動“時間軸”按鈕，查看相應年份中家譜的地理分布；另一種是“地圖畫圈瀏覽”，在地圖上劃出范圍，查看相應地域范圍內的家譜分布[26]。另外，該平臺還支持基于UGC(用戶貢獻內容)的知識進化和積累，鼓勵專家、學生、民間團體貢獻知識，撰寫反饋意見進行交流互動，經過認證的專家可直接修改系統(tǒng)數(shù)據(jù)，經審核后發(fā)布，系統(tǒng)會記錄每一次修改，使數(shù)據(jù)在使用過程中增值。

“秘籍琳瑯——北京大學數(shù)字圖書館古文獻資源庫”[27]是北京大學圖書館在CALIS技術支持下建設的完整展示北京大學圖書館館藏古籍的網(wǎng)絡平臺，讀者可以在該系統(tǒng)檢索北京大學圖書館館藏全部各種類型古文獻元數(shù)據(jù)，查看和瀏覽古籍書影、電子圖書，以及拓片、輿圖圖像等。在該系統(tǒng)的時空檢索模塊，運用GIS技術作為主要檢索方式，讀者可以查看相應資源在地圖上的分布情況，可以通過選擇激活圖層來顯示國界、省界、地形、地貌、河流、省縣級地名等信息。另外，讀者還可以在不同朝代的歷史地圖上按照用戶劃出的區(qū)域進行檢索，檢索結果可以直接在地圖上反映出來[28-29]。然而，目前該“時空檢索”模塊僅提供金石拓片資源的檢索，包括墓志、墓碑、刻經、造像及全部拓片共5種類型的拓片資源。

2 GIS系統(tǒng)平臺介紹

2.1 基于GIS的異構資源整合框架

基于GIS的異構資源整合框架分為三部分，分別為異構資源層、核心數(shù)據(jù)層、應用服務層，如圖1所示。

圖1 基于GIS的歷史地理資源整合框架設計

(1)異構資源層匯集來自不同系統(tǒng)平臺的同主題歷史地理資源。筆者所在的數(shù)字人文項目組在2014-2017年間對全國師范大學圖書館聯(lián)盟中涉及古籍善本、方志、民國圖書等資源的164個特藏資源數(shù)據(jù)庫進行了跟蹤調研，其中，數(shù)據(jù)庫軟 件 平 臺 有 TPI、 TRS、DIPS、 Apabi、 IDLETD(CALIS提供)、超星、麥達及圖書館自主開發(fā)平臺，除TPI為封閉的KBase系統(tǒng)外，平臺涉及的后臺數(shù)據(jù)庫多為MS SQL、MySQL等關系型數(shù)據(jù)庫。異構資源平臺的數(shù)據(jù)形態(tài)既包含了結構化數(shù)據(jù)(MS SQL、MySQL、Oracle等)，也包含了大量半結構化及非結構化數(shù)據(jù)(Excel、KBase、XML等)。

(2)系統(tǒng)采用元數(shù)據(jù)收割協(xié)議OAI-PMH(The Open Archive Protocol for Metadata Harvesting)，通過FTPS(Explicit/Implicit FTP over TLS/SSL)數(shù)據(jù)傳輸協(xié)議從異構資源層提取元數(shù)據(jù)信息，經過數(shù)據(jù)清洗、轉換與解析，整合異構數(shù)據(jù)源中的歷史地理信息，從時間維度和空間維度細化加工，構建GIS核心元數(shù)據(jù)集。時間維度包含紀年、年號、帝王等；空間維度包含經緯度信息、歷史地名、今地名、行政區(qū)劃等。根據(jù)異構資源的主題類型，選擇合適的時空維度，通過時間維度和空間維度的交互呈現(xiàn)，提供多朝代多時空的人文研究。

(3)GIS核心元數(shù)據(jù)集采用RDF(Resource Description Framework)數(shù)據(jù)模型，利用統(tǒng)一資源標識符(Uniform Resource Identifier，URI)命名數(shù)據(jù)實體，而SPARQL[30](SPARQL Protocol and RDF Query Language)是為RDF開發(fā)的一種查詢語言和數(shù)據(jù)獲取協(xié)議，是W3C的推薦標準，也是主流網(wǎng)絡數(shù)據(jù)庫查詢語言和數(shù)據(jù)獲取標準。WEB GIS系統(tǒng)使用SPARQL作為GIS核心元數(shù)據(jù)集的查詢與互操作協(xié)議，調用網(wǎng)絡地圖云API，實現(xiàn)數(shù)據(jù)的可視化分析、開放應用、語義化集成與共享。

2.2 GIS服務模式

GIS服務模式包含Web型、移動型、桌面型和嵌入型。WEB型GIS基于Web基礎架構，采用B/S模式，使用網(wǎng)絡瀏覽器為用戶提供一致的界面，開發(fā)、維護成本較低，且具有良好的開放性，易于擴展。桌面型GIS采用C/S模式，通過安裝在本地的應用程序(即客戶端應用程序)和服務器進行交互操作，客戶端響應速度較快，但開發(fā)困難、維護成本高，目前多數(shù)桌面應用系統(tǒng)已逐漸向WEB應用模式轉變。移動型GIS主要針對以手機、平板電腦為介質的移動終端應用，實際開發(fā)過程中除需考慮傳統(tǒng)因素外，還需考慮目標受眾用戶粘性、網(wǎng)絡流量限制等問題，且開發(fā)成本較高。嵌入型GIS應用中，軟件對硬件依賴性較高，不僅需要高層次軟件技術人員，還需掌握硬件原理和接口的硬件設計人員，實現(xiàn)軟硬件的高度配合，開發(fā)實施難度較大，但嵌入式GIS系統(tǒng)穩(wěn)定性較強，運算效率高，提供友好的GUI，在人工智能領域具有廣泛的應用。例如，美國北卡羅來納州立大學亨特圖書館的自動倉儲機器人系統(tǒng)[31]，利用嵌入式GIS系統(tǒng)實現(xiàn)150萬冊圖書的智能倉儲，讀者將所借書目信息輸入系統(tǒng)后，機器人通過機械升降臂準確找到書籍，并運送至讀者面前，整個過程只需幾分鐘，大大提高了工作效率，節(jié)約了時間和人力成本。

本文中，GIS系統(tǒng)以整合異構歷史地理信息資源為目標，因此，在服務模式的選擇上，應遵循簡單、易操作的原則。前期階段，選擇易于開發(fā)，成本較低的WEB GIS服務模式，能夠有效降低整合的技術門檻，實現(xiàn)異構資源最大范圍內的整合。作為互聯(lián)網(wǎng)的主要載體，Web能夠提供隨時隨地的數(shù)據(jù)訪問環(huán)境，Web基礎架構以HTTP協(xié)議為依托并提供數(shù)據(jù)應用程序接口API，是互聯(lián)網(wǎng)環(huán)境下數(shù)據(jù)開放應用的常規(guī)選擇[32]。WEB GIS系統(tǒng)開發(fā)成本較低、可操作性強，在建站、引流、維護方面具有一整套成熟的架構體系，能夠實現(xiàn)異構數(shù)據(jù)源的高效率整合。WEB GIS的開放性與擴展性也有利于系統(tǒng)后續(xù)的功能拓展與數(shù)據(jù)共享，實現(xiàn)集數(shù)據(jù)與功能的統(tǒng)一。

2.3 網(wǎng)絡地圖云API

網(wǎng)絡地圖服務商均免費提供了地圖服務應用程序接口，WEB GIS核心系統(tǒng)只需調用地圖接口API，即可訪問地圖服務商通過云平臺提供的服務和數(shù)據(jù)，構建功能豐富、交互性強的WEB GIS服務系統(tǒng)，極大地減少了開發(fā)的技術難度，節(jié)約了開發(fā)成本。網(wǎng)絡地圖服務商種類繁多，GIS開發(fā)人員應從功能和性能上綜合考慮，選擇合適的地圖服務接口。表1選取了6大主流地圖服務商，分別從支持的API類型、頁面渲染時間、平均操作響應時間三個方面進行對比分析。

關于API種類。表格中統(tǒng)計的API服務范圍涉及WEB開發(fā)(如JavaScript API)；移動端開發(fā)(如 Android SDK、iOS SDK)；服務應用接口(如靜態(tài)地圖API、街景圖像API、地點檢索API、地理/逆地理編碼API、路徑規(guī)劃API、批量算路API)。API支持種類的多少決定了系統(tǒng)功能的豐富性及可拓展性。

關于頁面渲染時間及平均響應時間。頁面渲染指瀏覽器將用戶初次請求的頁面資源基于一定規(guī)則(CSS、JS等)完成頁面布局及繪制的過程。渲染時長反映了服務器的運算及數(shù)據(jù)存儲能力。

關于平均響應時間。平均響應時間是指從用戶發(fā)出一個操作請求開始，到接收返回結果頁面所耗費的時間，本文中具體指API調用的平均響應時間。表1中頁面渲染時間和平均響應時間均指WEB模式下的響應時長。響應時間在1秒鐘之內，屬于“很不錯的”；在1～2秒之間，屬于“好的”；在2～3秒之間，屬于“勉強接受的”；超過3秒，用戶很可能不會繼續(xù)等待下去[34]。

表1 主流地圖服務應用對比[33]

豐富的API接口有利于系統(tǒng)功能拓展，而系統(tǒng)渲染及響應時間直接影響到用戶的使用感受。從表1中可以看出，搜狗地圖和Bing地圖的頁面渲染及響應效率較高，然而，兩者均不支持街景圖像API服務；百度地圖支持的API服務種類最多，雖響應時間略遜，但總體上在可接受范圍內，因此，推薦選擇百度地圖作為GIS對接地圖服務商。

3 GIS可視化應用服務

GIS可視化應用表現(xiàn)在時間軸檢索、古今地名對照、POI檢索、熱力圖、點聚合、測距、計算面積等，主要基于GIS時空本體模型、POI數(shù)據(jù)組織與檢索、GIS聚類服務三個方面。

3.1 GIS時空本體模型

圖2 基于地名的時空本體模型

本體是描述對象概念及概念間關系的一種形式化定義。GIS時空本體模型以地名為中心，詮釋了歷史地理信息資源的時空概念及其關系，如圖2所示。地名是促成異構歷史地理資源整合的重要信息，尤其是古地名，包含有特定的時間屬性，其對應的行政區(qū)劃、聚落、治所、歸屬關系都有特定的存續(xù)時間范圍。時間維度上主要包含公元紀年、朝代、年號等。地名是空間維度的核心，不同的古地名對應著不同的生命周期(如新建、更名、治所遷移、撤銷等)，采用URI(統(tǒng)一資源標識符)將每一個歷史上曾出現(xiàn)過的古地名進行標識、定位，建立古今地名在空間上的繼承關系，以便在互聯(lián)網(wǎng)進行訪問。每一個地名都有唯一URI與之對應，通過唯一URI定位地名在空間的位置，也可以通過空間位置檢索到與之相關的屬性數(shù)據(jù)。例如通過訪問地名URI可獲取該地名的存續(xù)時間范圍、空間范圍、治所信息及其經緯度數(shù)據(jù)，以及與其他地名的行政歸屬和空間歸屬關系；也可根據(jù)地名的存續(xù)時間范圍、空間范圍、治所名稱等查詢該地名在時間序列上有同一關系的其他地名及其相關時空數(shù)據(jù)[35]。歷史地理信息資源包含有大量歷史、地理相關信息，利用本體技術從時間維度和空間維度構建GIS時空本體模型，實現(xiàn)GIS系統(tǒng)的時間軸檢索服務及古今地名對照服務。

3.2 GIS聚類服務

基于歷史地理數(shù)據(jù)屬性及結構特征對異構資源進行關聯(lián)聚合是實現(xiàn)資源在空間范圍內可視化展示的關鍵。GIS在地圖上通過空間標記點形式實現(xiàn)異構數(shù)據(jù)整合呈現(xiàn)。當數(shù)據(jù)規(guī)模較大時，地圖區(qū)域內有大量空間點需要可視化表達，勢必會造成某些區(qū)域空間點的重疊覆蓋、顯示困難、不易選取和查看等。GIS聚類服務采用地圖空間點聚合技術，主要解決有限可視區(qū)域內或特定縮放級別下空間點分布密集問題。空間點聚合技術通過對空間點分布規(guī)律及密集性進行提取和抽象，用少量特征點代表某一區(qū)域范圍內大量相似點標識，以更有效的方式表達空間點分布狀態(tài)，使地圖顯示更清晰和明朗[36]。

空間點聚合算法主要有四種：基于網(wǎng)格的點聚合算法、基于距離的點聚合算法、基于方格距離的點聚合算法和基于K-means的點聚合算法。丁立國等在《專題圖空間點聚合可視化算法研究》文章中詳細探討了四種算法的原理及性能優(yōu)勢[37]，不再贅述。為便于分析，筆者將4種算法在聚合性能和聚合形態(tài)上分為4個維度，如圖3所示。由圖3可見，維度越高，算法越優(yōu)。聚合性能由算法的復雜程度、運行效率決定，好的聚合算法能減輕系統(tǒng)負荷，消耗資源少，運算速度快，實時響應時間短。聚合形態(tài)指聚合可視化效果，好的渲染效果能全面展示原始空間點分布規(guī)律和特征，根據(jù)縮放級別實時調整分布形態(tài)，建立良好的交互體驗。基于網(wǎng)格的點聚合算法運算速度最快，但點聚合展示效果最差；基于K-means的點聚合算法聚合效果最優(yōu)，但運算速度最慢。從聚合性能和聚合形態(tài)綜合考量，基于方格距離的點聚合算法聚合性能較優(yōu)、聚合可視化形態(tài)較佳，是比較理想的選擇，谷歌地圖、百度地圖、高德地圖采用了基于方格距離的點聚合算法。熱力圖是聚類服務的典型應用。根據(jù)聚合量大小采用熱力圖方式展現(xiàn)聚合區(qū)域目標分布密集程度，直觀顯示各區(qū)域目標權重信息，為研究提供參考。

圖3 點聚合算法對比

3.3 POI數(shù)據(jù)組織與檢索

Point of Interest(POI)中文翻譯為興趣點，是一種代表真實地理實體的點狀數(shù)據(jù)，包含經緯度、地址等空間信息以及名稱、類別等屬性信息。在地理信息系統(tǒng)中，每個POI都有唯一ID可供查詢，對應一條數(shù)據(jù)資源，因此，通過POI空間分布特征能夠識別資源分布集聚區(qū)域和熱點區(qū)域，從而分析資源的集聚特征。

POI數(shù)據(jù)包含反映資源地理屬性的空間信息和反映資源內容的屬性信息，是基于位置服務的最核心數(shù)據(jù)。POI數(shù)據(jù)組織過程是根據(jù)用戶需求，對原始數(shù)據(jù)中位置數(shù)據(jù)和屬性信息進行提取、歸集、融合和邏輯計算，形成適用于GIS所需數(shù)據(jù)格式的過程。通過對POI屬性數(shù)據(jù)進行分詞運算，結合位置信息，建立字典樹索引，實現(xiàn)關鍵詞快速檢索查詢。POI檢索分為三種類型：周邊檢索、區(qū)域檢索、城市內檢索和POI詳情信息檢索。周邊檢索是以某一點為中心，指定距離為半徑，根據(jù)用戶輸入的關鍵詞進行POI檢索；區(qū)域檢索是在指定矩形區(qū)域內、根據(jù)關鍵詞進行POI檢索；城市內檢索是在某一城市內，根據(jù)用戶輸入的關鍵詞進行POI檢索；POI詳情檢索是根據(jù)POI的ID信息，檢索該興趣點的屬性信息。網(wǎng)絡地圖服務商為POI檢索接口提供了豐富的類和方法，供開發(fā)人員調用，其中以測距和計算面積的應用最為廣泛。

4 結語

GIS是專門管理地理信息的軟件系統(tǒng)，不但能分門別類、分級分層管理與地理位置相關的信息，而且能進行各種組合、分析、再組合和再分析等[38]。面對圖書館館藏資源的激增，GIS可視化技術是展示館藏資源知識元及其語義關聯(lián)的有效手段[39]。隨著數(shù)字人文研究的不斷發(fā)展，基于GIS技術的空間分析法在人文學科領域的研究不斷深化，然而利用GIS系統(tǒng)進行異構資源整合的研究還比較少見。資源整合一直是圖書館研究的熱點和難點，尤其是異構資源的整合和應用。

基于歷史地理信息的異構資源以資源的地理屬性為基礎，運用GIS技術整合異構歷史地理數(shù)據(jù)，實現(xiàn)相同主題異構資源的統(tǒng)一可視化呈現(xiàn)，不僅為人文學者的研究提供了新的思路和方法，而且對于數(shù)字圖書館建設具有重要意義。本文在充分調研國內外基于歷史地理資源的GIS系統(tǒng)基礎上，結合歷史地理資源的地理屬性特征，試圖探索GIS系統(tǒng)在異構資源整合上的應用模式。GIS技術的發(fā)展為異構資源整合提供了很好的應用平臺，加之網(wǎng)絡地圖服務商為開發(fā)者免費提供了豐富的API應用接口，幫助開發(fā)者構建功能豐富、交互性強的GIS應用，同時也大大降低了GIS系統(tǒng)開發(fā)和維護成本。筆者所在的華東師范大學圖書館調用高德地圖API建立了異構方志資源的GIS整合平臺，是異構方志資源整合的一次重要實踐，也為本文的研究提供了強有力支撐。