基于gis及空间统计方法的诗词文学空间模式研究——以李杜诗词为例

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1、中图分类号：P28密级：公开UDC：900学校代码：10094硕士学位论文（学历硕士）基于GIS及空间统计方法的诗词文学空间模式研究——以李杜诗词为例AStudyonPoetryLiteratureSpatialPatternsBasedonGISandSpatialStatisticalMethods:ACaseofLiBaiandDuFu’spoetry研究生姓名：李文娟指导教师：张军海教授学科专业：地图学与地理信息系统研究方向：资源与环境信息系统论文开题日期：2014年6月12日二〇一五年五月

2、二十二日中图分类号：P28密级：公开UDC：900学校代码：10094硕士学位论文（学历硕士）基于GIS及空间统计方法的诗词文学空间模式研究——以李杜诗词为例AStudyonPoetryLiteratureSpatialPatternsBasedonGISandSpatialStatisticalMethods:ACaseofLiBaiandDuFu’spoetry研究生姓名：李文娟指导教师：张军海教授学科专业：地图学与地理信息系统研究方向：资源与环境信息系统论文开题日期：2014年6月12日I学位

3、论文原创性声明本人所提交的学位论文《基于GIS及空间统计方法的诗词文学空间模式研究一以李杜诗词为例》，是在导师的指导下，独立进行研究工作所取得的原创性成果。除文中己经注明引用的内容外，本论文不包含任何其他个人或集体已经发表或撰写过的研究成果。对本文的研究做出重要贡献的个人和集体，均己在文中标明。本声明的法律后果由本人承担。论文作者（签名指导教师确认（签名）賓年�r月口日年k月乂日学位论文版权使用授权书本学位论文作者完全了解河北师范大学有权保留并向国家有关部门或机构送交学位论文的复印件和磁盘，允许论文

4、被查阅和借阅。本人授权河北师范大学可以将学位论文的全部或部分内容编入有关数据库进行检索，可以釆用影印、缩印或其它复制手段保存、汇编学位论文。(保密的学位论文在年解密后适用本授权书）论文作者（签名）：指导教师（签名）:年饮月曰>/厂年y月•日摘要文学地理学是将文学与地理环境之间的关系作为研究对象的一门新兴学科，我国对于文学地理学的研究始于春秋时期，“文学地理”一词也是由我国的梁启超先生首次提出的。古诗词作为古典文学的重要部分，是文学地理学研究的重要范畴，而对古诗词中涉及的空间信息进行研究为文学研究者们

5、提供一个很好的研究思路。作为一门结合了遥感、计算机、地图、地理等多领域层面的综合型学科——地理信息系统（GIS），在不同的领域如国土规划、海洋管理、历史文化等方面被广泛的运用，结合地理信息系统学科的专业特色，也为古诗词空间信息的研究提供了方法与思路，为文学地理学的研究开辟了新的研究视角。古诗词文本中蕴含着多种地理空间信息内容，包括有诗词的创作地点、描述地点以及作者空间信息等等，利用张建立等人提出的古今地名关系的明确定位、方位推测定位、近似替代定位、时空推测定位等解析方法对诗词中蕴含的空间信息进行挖掘

6、与解析，设计完成基于ArcGIS软件中GeoDatabase模型的诗词空间数据库。数据库包含有诗词空间数据库、诗词属性数据库与诗词关系数据库三个子库，通过属性数据与空间数据以及属性数据与属性数据的关联，可以实现对诗词作者、内容、地点等信息的便捷查询。另外，基于此数据库对诗词空间信息进行可视化分析，结合现有的空间统计方法，对诗词中隐含的空间分布模式进行分析研究，对比不同作者不同空间信息所表现出的不同分布模式，并从不同的角度结合作者的人生经历分析其原因。文章以李白、杜甫诗词空间信息作为实证研究对象，对搜

7、集到的1113首李白诗词与1484首杜甫诗词，提取其创作地点及描述地点为研究数据，借助ArcGIS软件平台，采用最邻近指数法、核密度估计法、标准差椭圆法对李杜诗词文学空间模式进行比较研究以及对其空间信息进行专题可视化分析。研究结果表明：李白、杜甫诗词空间信息中创作地点及描述地点均为聚集分布，但在聚集程度与聚集中心方面存在差异，杜甫诗词空间信息比李白诗词空间信息聚集程度更高；李白诗词创作地点表现出“两线五核”的空间分布格局，杜甫诗词则是呈现“两线六核”的空间分布格局，描述地点均继承各自作者创作空间的核

8、密度中心，但李白诗词体现出更多核、更广泛的分布特征，这与李杜二人各自的性格特征及他们的政治经历因素有密切的关系。采用空间统计方法对文学作品中古诗词中涉及到的空间模式进行分析研究，不仅有助于文学研究者对诗人有更深度III更全面的认识研究，也有利于读者们对李白、杜甫有更理性的解读。通过实证证明，利用GIS技术与空间统计方法结合对文学作品中的空间信息进行分析是可行的，对文学研究者有重要的参考价值。关键词：空间统计李杜诗词文学空间模式可视化影响因素GISIVAbstractL