基于GIS 的災(zāi)害文獻史料數(shù)據(jù)庫構(gòu)建與可視化實現(xiàn)研究
——以日本災(zāi)害事例數(shù)據(jù)庫為例

董 強

(上海海關(guān)學(xué)院，上海 201204)

0 引言

隨著全球氣候的持續(xù)多變，極端災(zāi)害風(fēng)險發(fā)生的概率愈發(fā)增大。 緣于災(zāi)害風(fēng)險成因的復(fù)雜性、災(zāi)害發(fā)生的突然性、災(zāi)害效應(yīng)的嚴(yán)重性、災(zāi)害評估的不確定性等因素，使得災(zāi)害風(fēng)險顯現(xiàn)出高強變異、關(guān)聯(lián)偶然、時空交錯、多災(zāi)種耦合等特點。如何有效應(yīng)對災(zāi)害風(fēng)險、捕捉并辨識其演變規(guī)律，已成為全球災(zāi)害風(fēng)險管理研究的重要問題。 中國是自然災(zāi)害極為嚴(yán)重的國家，也是最早開展自然災(zāi)害研究的國家。 近五千年中華文明的沉淀和累積，為人類災(zāi)害史研究貢獻了系統(tǒng)、連續(xù)、詳實的災(zāi)害文獻史料。 歷代政府在編修正史的過程中，編纂有“災(zāi)異志”“五行志”，以及“救荒”“賑濟”等篇目，以記錄發(fā)生過的重大自然災(zāi)害，從而擘畫出長達千年的災(zāi)害系譜。 目前這些珍貴的文獻史料，大多庋藏于我國各類圖書館及檔案館之中。如此海量且豐富的公牘、輿圖、報刊、影像、照片、口述資料等，散見于地方志、文集、救荒書、水利報告書等文獻史料之中。 鑒于此，研究工作者應(yīng)充分利用現(xiàn)代大數(shù)據(jù)思維和云計算技術(shù)，突破既有的目錄檢索與文獻展閱數(shù)據(jù)庫建設(shè)思路，構(gòu)筑起以GIS 地理信息系統(tǒng)與可視化實現(xiàn)技術(shù)為主體的數(shù)據(jù)平臺，力求突破傳統(tǒng)數(shù)據(jù)庫檢索的扁平式輸出模式，轉(zhuǎn)而以立體化、多維面、動態(tài)性的空間形式呈現(xiàn)，從而滿足相關(guān)科研機構(gòu)、政府及公眾對災(zāi)害文獻史料研究的亟需。

寰顧全球，日本在此領(lǐng)域研究已步入前列。日本因地處太平洋沿岸及地震斷裂帶沿線，常年遭受地震、臺風(fēng)、海嘯、風(fēng)暴潮、洪水、泥石流等重特大自然災(zāi)害侵襲，地震災(zāi)害尤為嚴(yán)重。 相關(guān)研究數(shù)據(jù)表明，全球每5 次地震，就有1 次發(fā)生于日本本土或周邊海域。 日本國土面積僅為世界陸地面積的0.25%，但6 級及以上大地震的發(fā)生概率卻占世界地震總數(shù)的20.8%[1]。 據(jù)統(tǒng)計，日本每年發(fā)生地震多達1500 次以上，其中震級達3 級以上的有感地震，平均每天就高達4 次[2]。 作為地震頻發(fā)國，日本從有文字稽考以來就連續(xù)記載過地震災(zāi)害。 受中國文化傳播影響，歷史上日本也遺存有數(shù)量可觀、體系完備的災(zāi)害文獻史料，這些資料散落于各縣(都、府、道)以及市、町(村)的圖書情報機構(gòu)。 為了整合和優(yōu)化災(zāi)害文獻史料的研究及服務(wù)功能，日本防災(zāi)科學(xué)技術(shù)研究所在現(xiàn)有豐碩館藏資料的基礎(chǔ)上，萃聚國內(nèi)各圖書情報機構(gòu)典藏的災(zāi)害文獻史料，運用GIS 技術(shù)和可視化展示平臺，以數(shù)據(jù)共享的形式，為科研機構(gòu)和社會公眾提供強有力的災(zāi)害情報服務(wù)。 本文將介紹和探討日本在災(zāi)害文獻史料數(shù)據(jù)庫建設(shè)方面的成功經(jīng)驗，以期為我國大數(shù)據(jù)時代下GIS 災(zāi)害史料數(shù)據(jù)庫與可視化實現(xiàn)建設(shè)研究提供鏡鑒。

1 日本防災(zāi)科學(xué)技術(shù)研究所的館藏資源利用

1.1 日本防災(zāi)科學(xué)技術(shù)研究所概況

日本防災(zāi)科學(xué)技術(shù)研究所是由日本文部科學(xué)省所設(shè)立的災(zāi)害專業(yè)研究機構(gòu)，前身是1963 年成立的防災(zāi)科學(xué)技術(shù)中心，1990 年經(jīng)改組后成立研究所[3]。 防災(zāi)科研所的總部位于茨城縣筑波市，內(nèi)設(shè)8 個基礎(chǔ)研究部門、7 個研究開發(fā)中心以及相關(guān)行政管理部門，同時在全國各地均設(shè)有觀測點及實驗場所。 防災(zāi)科研所秉持“保護人類免受災(zāi)害影響，旨在從災(zāi)害中吸取教訓(xùn)，實現(xiàn)一個持續(xù)發(fā)展的抗災(zāi)社會”的服務(wù)宗旨，主要開展6 個領(lǐng)域的研究:一是利用國際地震和火山觀測網(wǎng)數(shù)據(jù)，對地殼活動和火山噴發(fā)進行預(yù)警和評估，并開展相應(yīng)的防災(zāi)研究；二是利用多參數(shù)雷達系統(tǒng)，對風(fēng)災(zāi)、水災(zāi)，以及泥石流、滑坡等斜坡災(zāi)害開展研究；三是利用臺風(fēng)預(yù)警監(jiān)測系統(tǒng)，對臺風(fēng)災(zāi)害進行災(zāi)前預(yù)報和災(zāi)后評估，并開展防臺風(fēng)綜合應(yīng)急能力研究；四是利用災(zāi)害風(fēng)險信息系統(tǒng)和防災(zāi)支援信息系統(tǒng)，開展提升區(qū)域綜合防災(zāi)能力建設(shè)研究；五是利用災(zāi)害應(yīng)急管理情報數(shù)據(jù)共享平臺和高度即時地震信息傳輸網(wǎng)平臺等載體，開展災(zāi)害信息協(xié)同聯(lián)動及共享機制研究，并研發(fā)相關(guān)的災(zāi)害應(yīng)急類產(chǎn)品；六是從事災(zāi)害情報資料的收集、整理和研究，并做好災(zāi)害應(yīng)急管理的人力資源開發(fā)和人才培養(yǎng)，面向公眾的宣傳和教育工作。

1.2 日本防災(zāi)科學(xué)技術(shù)研究所館藏資源及其利用

防災(zāi)科研所擁有豐富的災(zāi)害文獻史料資源。 防災(zāi)科研所圖書館不僅是所內(nèi)重要的館藏資源中心，也是日本國內(nèi)屈指可數(shù)的災(zāi)害情報資料典藏和研究機構(gòu)，主要從事自然災(zāi)害、防災(zāi)減災(zāi)、災(zāi)害應(yīng)急處置與評估、災(zāi)害文獻史料等方面的情報收集與整理工作。 該館的藏書量及實物藏品量多達10 萬件以上，主要擁有5 大類資源:一是與防災(zāi)科技相關(guān)的國內(nèi)外學(xué)術(shù)報刊；二是國內(nèi)外重大自然災(zāi)害資料，如災(zāi)害記錄、報告書、口述資料、航拍照片、地圖、地方新聞等；三是與自然災(zāi)害相關(guān)的主題圖庫，如災(zāi)害狀況圖、地質(zhì)勘察圖、災(zāi)害地形分類圖，以及歷代編纂的輿圖、水利圖等；四是與防災(zāi)科技相關(guān)的專題文獻及行政文書；五是與防災(zāi)教育相關(guān)的學(xué)習(xí)資料，如教科書、兒童讀本、繪畫讀本、連環(huán)畫、漫畫等防災(zāi)教育讀物。

館內(nèi)文獻資料管理方式，改變了既往的傳統(tǒng)圖書分類模式，凸顯專題資料特點，構(gòu)建起8 類資源分區(qū)，即災(zāi)害記錄區(qū)、災(zāi)害地域區(qū)、災(zāi)害研究報告區(qū)、災(zāi)害地圖區(qū)、日文災(zāi)害報刊雜志區(qū)、外文災(zāi)害報刊雜志區(qū)、災(zāi)害圖片區(qū)、防災(zāi)研究學(xué)術(shù)刊物區(qū)等。 防災(zāi)科研所圖書館還設(shè)置有自然災(zāi)害情報室，主要從事編印論文集、研究報告、專題調(diào)查報告等方面的工作，以及開展國際間的交流與合作。防災(zāi)科研所圖書館還積極面向社會公眾開展公益宣講和教育活動，如定期在場館內(nèi)開展防災(zāi)減災(zāi)知識講座、地震災(zāi)害應(yīng)急處置與演練、災(zāi)害情報學(xué)習(xí)會等活動，并不定期前往幼兒園、中小學(xué)、社區(qū)等開展災(zāi)害預(yù)防教育。

2 災(zāi)害事例數(shù)據(jù)庫的平臺構(gòu)建及其設(shè)計思路

2.1 災(zāi)害事例數(shù)據(jù)庫的平臺構(gòu)建

1999 年4 月，防災(zāi)科研所成立防災(zāi)研究數(shù)據(jù)中心，主要從事災(zāi)害信息數(shù)據(jù)的采集及編碼工作；2003 年，防災(zāi)科研所圖書館研發(fā)了一套OPAC 書目檢索系統(tǒng)，首次對館藏災(zāi)害文獻史料進行數(shù)字化編輯；2013 年，防災(zāi)科研所組建研究小組，利用豐富的館藏資源，整合國內(nèi)相關(guān)圖書情報機構(gòu)，運用大數(shù)據(jù)分析及GIS 地理信息技術(shù)，研發(fā)了一套體系相對完備、資源覆蓋面相對較廣的災(zāi)害文獻史料專題數(shù)據(jù)庫；2015 年，災(zāi)害事例數(shù)據(jù)庫正式上線運行[4]，它收錄了從公元416 年至2014 年間日本所記錄的災(zāi)害事件，數(shù)據(jù)源覆蓋從中古到現(xiàn)代的整個日本災(zāi)害史料庫，共計58000 條，相關(guān)數(shù)據(jù)還在持續(xù)更新中(見圖1)。

災(zāi)害事例數(shù)據(jù)庫除具備常見的文獻檢索與展閱功能外，最引人矚目的是“災(zāi)害年表地圖”程序。 這一應(yīng)用程序以2013 年1 月1 日所確立的日本行政區(qū)劃為基本單位，利用國土交通省所屬國土地理院頒行的GIS 地圖為底圖，以web 地圖的瀏覽形式，周詳顯示出全國某一區(qū)域內(nèi)所發(fā)生過的自然災(zāi)害事件，以及頒行并實施的地域防災(zāi)計劃。 用戶既可以查閱某一市、町(村)的歷史災(zāi)況及災(zāi)情數(shù)據(jù)，也可查閱縣(都、府、道)整體的被災(zāi)情況。

2.2 災(zāi)害事例數(shù)據(jù)庫的信息編碼及數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)

2.2.1 災(zāi)害事例數(shù)據(jù)庫的信息編碼

信息編碼是構(gòu)建數(shù)據(jù)庫系統(tǒng)的基礎(chǔ)性工程。災(zāi)害事例數(shù)據(jù)庫將災(zāi)害分為6 大災(zāi)種、32 個災(zāi)類。 所收錄的災(zāi)種類型，并非全災(zāi)種類型，而主要是日本常見的5 類災(zāi)害，即地震災(zāi)害、火山災(zāi)害、風(fēng)暴潮災(zāi)害、斜坡災(zāi)害(包含崩塌、滑坡、泥石流等)、冰雪災(zāi)害(包含暴雪、冰雹、霜凍、雪崩等)，及其他類型災(zāi)害，如雷擊災(zāi)害和季節(jié)性氣候突變等[5]。 值得一提的是，災(zāi)害文獻史料中的災(zāi)種類型與現(xiàn)代災(zāi)害學(xué)中的災(zāi)種類型并非完全一一對應(yīng)。 囿于歷史文獻史料對各類災(zāi)害的記錄名稱并不統(tǒng)一，需要數(shù)據(jù)庫設(shè)計者做好史料甄別和邏輯值的設(shè)定，依據(jù)文本描述的成災(zāi)表征及致災(zāi)因素綜合判斷其歸屬。 因此，這一問題無疑給信息編碼工作增加難度。 災(zāi)害事例數(shù)據(jù)庫充分借助機器學(xué)習(xí)的新技術(shù)，運用模糊理論和邏輯判斷等方法，使系統(tǒng)逐步掌握一定量級的詞庫，從而實現(xiàn)自動識別與歸類，進而確保數(shù)據(jù)的統(tǒng)一性。

此外，災(zāi)害文獻史料體系龐雜、種類繁多，數(shù)據(jù)來源十分復(fù)雜，主要涵蓋原始文獻數(shù)據(jù)和原始記錄數(shù)據(jù)兩大類。 原始文獻數(shù)據(jù)，主要指存儲包括文檔、圖片、網(wǎng)頁、影像等類型的文獻資料；原始記錄數(shù)據(jù)，主要指存儲從各類史料中所摘錄的相關(guān)信息。 原始記錄數(shù)據(jù)是災(zāi)害史研究的基礎(chǔ)性素材，需要實現(xiàn)可檢索、可查閱、可校核等功能。 原始文獻數(shù)據(jù)是災(zāi)害史研究的輔助性素材，需要實現(xiàn)與原始記錄數(shù)據(jù)間的相互鏈接，由此形成一定的勾稽關(guān)系。

2.2.2 災(zāi)害事例數(shù)據(jù)庫的邏輯結(jié)構(gòu)和數(shù)據(jù)類型

災(zāi)害事例數(shù)據(jù)庫的邏輯結(jié)構(gòu)大致分為4 個部分:一是被災(zāi)地的查詢和檢索，主要通過web 頁面檢索形式，查詢現(xiàn)行行政區(qū)域的被災(zāi)地，或利用GIS 地圖檢索形式，直擊所需查詢的被災(zāi)地；二是依據(jù)被災(zāi)地，檢索歷史災(zāi)害事件及災(zāi)情概況、地質(zhì)地貌特征等信息；三是選定某一時間區(qū)間，評估災(zāi)害危險概率及災(zāi)損嚴(yán)重程度，并比照現(xiàn)行制定的防災(zāi)應(yīng)對舉措，進行綜合判斷和評估；四是選取所需的數(shù)據(jù)類型和顯示項目，以生成查詢數(shù)據(jù)報表。

災(zāi)害事例數(shù)據(jù)庫的數(shù)據(jù)類型，主要分為7 個大項目，22 個子項目，具體包括:(1)事例編號，即災(zāi)害事例的ID 編碼，主要用于對災(zāi)害事件的管理。 (2)災(zāi)害名稱，主要分為災(zāi)害固有名稱、氣象廳命名的災(zāi)害名稱、文獻記載名稱。 (3)災(zāi)害發(fā)生時間，主要指災(zāi)害發(fā)生的年月日和具體時刻，以及災(zāi)害發(fā)生的周期長短，包括發(fā)生期、持續(xù)期、影響期等。 在災(zāi)害發(fā)生時間的年份記錄方面，主要采用公歷紀(jì)年法和日本年號紀(jì)年法兩種。 (4)災(zāi)害發(fā)生場所，主要指災(zāi)害發(fā)生的歷史文獻記載地名和現(xiàn)行行政區(qū)劃地名。 (5)災(zāi)害類別，即上述的6 大災(zāi)種和32 個災(zāi)類。 (6)被災(zāi)情況，主要指被害人數(shù)(如死者人數(shù)、失蹤人數(shù)、負傷者人數(shù))、建筑物受損情況、城市基礎(chǔ)設(shè)施受損情況(如道路、橋梁、船舶，以及其他基礎(chǔ)設(shè)施)、農(nóng)作物受損情況、災(zāi)害損失金額(如元、兩、石等)。 (7)災(zāi)害事件的文獻出處，如史料編纂的作者、出版年份及其他相關(guān)信息。 上述數(shù)據(jù)信息，可由系統(tǒng)自動生成查詢報表，以備預(yù)覽和打印。

2.3 災(zāi)害事例數(shù)據(jù)庫的設(shè)計思路

一是展現(xiàn)了災(zāi)害的時空分布情況。 加強災(zāi)害時空分異規(guī)律及其形成機理研究，是災(zāi)害史研究的基本要義。 既往的研究工作者，需要從大量的文獻史料中提煉和比對數(shù)據(jù)，給研究工作造成一定的困難。 災(zāi)害事例數(shù)據(jù)庫綜合運用GIS 空間地理分布圖和災(zāi)害年表時間分布圖，將兩者整合于同一展示架構(gòu)內(nèi)，依托龐大的災(zāi)害文獻史料數(shù)據(jù)，對災(zāi)害系統(tǒng)的空間地理分布情況和災(zāi)變演進規(guī)律等進行邏輯判斷，輸出研究結(jié)果，從而為深入研究災(zāi)害的時空分異規(guī)律及其形成機理提供便利。

二是展現(xiàn)了災(zāi)情概貌及其特征。 從宏觀視閾探析災(zāi)情概貌及特征，對我們總結(jié)和分析災(zāi)害發(fā)生及流變過程具有顯著意義。 既往的研究方法，需要從單調(diào)的文本敘事中捕捉和爬梳災(zāi)情記錄。囿于文獻史料的碎片化和零散化特點，使得研究工作者缺乏整體性研究思維，以致無法準(zhǔn)確把握災(zāi)情概貌及其特征。 災(zāi)害事例數(shù)據(jù)庫通過可視化實現(xiàn)技術(shù)，使研究工作者更為直觀的明晰災(zāi)害的孕災(zāi)環(huán)境、致災(zāi)因子、承災(zāi)體和災(zāi)況信息，進而開展全方位、多角度、動態(tài)化的直觀分析，從而為分析災(zāi)情概貌及其特征提供依據(jù)。

三是展現(xiàn)了災(zāi)損及災(zāi)害評估情況。 災(zāi)害史研究最大的難點就是如何精準(zhǔn)、全面的分析災(zāi)損情況，并結(jié)合現(xiàn)代災(zāi)害評估體系做出科學(xué)判斷。 災(zāi)害事例數(shù)據(jù)庫充分利用現(xiàn)代災(zāi)害學(xué)研究成果，構(gòu)建起災(zāi)害評估模型，并運用大數(shù)據(jù)分析和邏輯判斷等方法，進而呈現(xiàn)災(zāi)損情況及災(zāi)害評估結(jié)果。研究工作者利用這一技術(shù)，可以對地質(zhì)災(zāi)害等級、氣象災(zāi)害程度，以及建筑物及基礎(chǔ)設(shè)施等災(zāi)損情況開展有效評估，從而為韌性城市建設(shè)和社區(qū)防災(zāi)減災(zāi)能力提升提供歷史思維。

3 中國災(zāi)害文獻史料數(shù)據(jù)庫和GIS 歷史地理數(shù)據(jù)庫的建設(shè)概況

近年來，我國相關(guān)科研單位和高校已著手開展災(zāi)害文獻史料數(shù)據(jù)庫建設(shè)，主要開展歷史上的氣候演變及災(zāi)害文獻史料的數(shù)字化處理，以提供目錄檢索和文獻展閱服務(wù)。 已研發(fā)并運行的數(shù)據(jù)庫主要有:中國氣象局組織研發(fā)的“中國歷史氣候基礎(chǔ)資料系統(tǒng)”數(shù)據(jù)庫，中國科學(xué)院地理科學(xué)與資源研究所研發(fā)的“過去2000 年環(huán)境變化數(shù)據(jù)庫”，中國水利水電科學(xué)研究院組織研發(fā)的“水旱災(zāi)害網(wǎng)絡(luò)共享數(shù)據(jù)庫”等[6]。 這些數(shù)據(jù)庫的建立，為探究中國歷史氣候演變及成因機理，以及災(zāi)害的時空分異規(guī)律提供幫助。 囿于技術(shù)條件的時代受限，上述數(shù)據(jù)庫在研發(fā)過程中并未充分利用GIS 和大數(shù)據(jù)分析等技術(shù)，以致在使用功能方面有所缺憾。

事實上，中國也不乏與國際間開展GIS 歷史地理數(shù)據(jù)庫研發(fā)的經(jīng)驗。 最具典型的，就是由復(fù)旦大學(xué)歷史地理研究中心聯(lián)合美國哈佛大學(xué)、加州大學(xué)伯克利分校等技術(shù)力量，合作研發(fā)的中國歷史地理信息系統(tǒng)(China Historical GIS，CHGIS)數(shù)據(jù)庫[7]。 這一數(shù)據(jù)庫，以著名歷史地理學(xué)家譚其驤所編纂的《中國歷史地圖集》為基礎(chǔ)數(shù)據(jù)源，以國家測繪局所頒行的GIS 地圖為底圖，構(gòu)建起橫貫中國千年歷史的基礎(chǔ)地理信息數(shù)據(jù)庫，從而為相關(guān)研究者提供時空量化分析及模塊化查詢服務(wù)。 香港中文大學(xué)利用晚明(1550—1644 年)松江地區(qū)(今上海市)棉紡織業(yè)研究成果，將松江府所屬縣、市鎮(zhèn)等區(qū)域內(nèi)的人口、交通、工商業(yè)等業(yè)態(tài)分布情況，以GIS 地理信息平臺的形式予以展現(xiàn)，研發(fā)了晚明松江地區(qū)歷史地理信息系統(tǒng)數(shù)據(jù)庫[8](Ming songjiang GIS，MSJGIS)，由此構(gòu)建起時空交融的微觀歷史地理信息數(shù)據(jù)庫。 臺灣地區(qū)的歷史研究機構(gòu)研發(fā)了中華文明時空基礎(chǔ)架構(gòu)系統(tǒng)[9]，綜合運用譚其驤所編的《中國歷史地圖集》和現(xiàn)代遙感衛(wèi)星地圖等資源，整合漢籍電子文獻系統(tǒng)、明清地方志聯(lián)合目錄數(shù)據(jù)庫系統(tǒng)等，從而精準(zhǔn)定位歷史時空下的中華文明演進脈絡(luò)。 此外，他們還利用日本在臺灣殖民時期所編纂的經(jīng)濟統(tǒng)計資料及地方志文獻史料，輔以遙感測繪影像地圖，研發(fā)了臺灣歷史文化地圖系統(tǒng)[10]。

4 日本災(zāi)害事例數(shù)據(jù)庫建設(shè)的啟示

寰顧國際學(xué)界，日本災(zāi)害文獻史料數(shù)據(jù)庫的建設(shè)和研究起步較早，數(shù)據(jù)庫平臺運行周期較長，數(shù)據(jù)整理和信息編碼工作已成規(guī)范，數(shù)據(jù)源的獲取與更新機制漸成體系，并積累了較為豐富的經(jīng)驗，可為我國同類數(shù)據(jù)庫的設(shè)計與建設(shè)提供范本。以日本災(zāi)害事例數(shù)據(jù)庫(DEDB)的設(shè)計思路與邏輯體系為例，筆者認(rèn)為應(yīng)當(dāng)從以下方面加強我國相關(guān)領(lǐng)域研究:

一是充分依托GIS、大數(shù)據(jù)和區(qū)塊鏈等現(xiàn)代信息技術(shù)，開發(fā)一套適應(yīng)中國歷史災(zāi)害演進規(guī)律及其特征分析研究的災(zāi)害文獻史料數(shù)據(jù)庫。 地理信息系統(tǒng)(GIS)這一概念率先由加拿大地理學(xué)家湯林森(Roger Tomlinson)于1963 年所提出，此后在他的主持和規(guī)劃下，加拿大在1971 年研發(fā)了自己的地理信息系統(tǒng)(CGIS)，主要用于管理和規(guī)劃本國自然資源，這是全球首個地理信息系統(tǒng)[11]。如今，運用GIS 技術(shù)是目前國際通行的設(shè)計理念，但隨著大數(shù)據(jù)及區(qū)塊鏈技術(shù)在實踐運用中的成熟，我國在設(shè)計相關(guān)數(shù)據(jù)庫時應(yīng)當(dāng)充分汲取前沿科技，以推動災(zāi)害文獻史料數(shù)據(jù)庫建設(shè)的跨越式發(fā)展。

二是運用GIS 等最新的地理信息技術(shù)，以實現(xiàn)對災(zāi)害文獻史料的數(shù)字化重構(gòu)與再現(xiàn)。 我國擁有海量、多樣的災(zāi)害文獻史料，但是史料分布較散、缺乏體系性，研究工作者不易萃取并整合利用。 這就需要我們在建設(shè)數(shù)據(jù)庫的同時，同步開展災(zāi)害文獻史料的搜集和整理工作，并借助數(shù)字化技術(shù)，以幫助研究工作者查究災(zāi)害史研究領(lǐng)域的弱點和盲點，以期拓展災(zāi)害文獻史料的深度和廣度。

三是充分利用現(xiàn)有的災(zāi)害學(xué)研究理論和GIS空間數(shù)據(jù)模型，從而更加科學(xué)、有效的推進歷史災(zāi)情研究。 學(xué)界既有的研究，大多聚焦于歷史災(zāi)情的孕災(zāi)環(huán)境及其成因分析，對歷史災(zāi)情背后的演進規(guī)律缺乏深入探討，主要緣由在于相關(guān)文獻史料匱乏、記載不詳。 日本災(zāi)害事例數(shù)據(jù)庫的研究團隊，并非單純實現(xiàn)數(shù)據(jù)的查詢和展閱功能，而是注重利用現(xiàn)有數(shù)據(jù)，通過模型構(gòu)建和態(tài)勢推演，以實現(xiàn)對文獻史料的整體性把握和災(zāi)情演進規(guī)律的科學(xué)推理，這一做法值得國內(nèi)研究工作者所借鑒。

四是充分利用云計算和人工智能技術(shù)，以幫助研究工作者證實或證偽既往研究所得出的結(jié)論，以期提升災(zāi)害史研究的準(zhǔn)確性和科學(xué)性。 這就需要研究工作者，一要科學(xué)甄別災(zāi)害文獻史料的真?zhèn)危云跐M足相關(guān)研究亟需；二要對既有研究結(jié)果或結(jié)論進行邏輯運算和數(shù)據(jù)推演，以科學(xué)驗證相關(guān)成果，從而實現(xiàn)數(shù)據(jù)庫的功能再造。

5 結(jié)論

綜上所述，我國災(zāi)害文獻史料具有數(shù)量多、分布廣、連貫性強、災(zāi)情信息周詳?shù)忍攸c，因此有必要構(gòu)建災(zāi)害文獻史料數(shù)據(jù)庫，并實現(xiàn)社會化共享，以滿足各類研究所需[12]。 然而，目前國內(nèi)災(zāi)害文獻史料數(shù)據(jù)庫大多僅限于目錄檢索和文獻展閱功能，已研發(fā)的GIS 歷史專業(yè)數(shù)據(jù)庫則偏向于歷史地理領(lǐng)域。 因此，尚缺乏一個運用GIS 地理信息系統(tǒng)和可視化實現(xiàn)技術(shù)以記錄災(zāi)害發(fā)生全過程，以期揭示成災(zāi)機理、孕災(zāi)環(huán)境、致災(zāi)因子、災(zāi)損情況、韌性恢復(fù)等要素的綜合性災(zāi)害文獻史料數(shù)據(jù)庫，從而更好地滿足研究工作者對歷史氣候演變、災(zāi)害分異規(guī)律、防災(zāi)減災(zāi)經(jīng)驗等多方面研究的資料需求。

從研究實踐看，構(gòu)筑起GIS 災(zāi)害文獻史料數(shù)據(jù)庫并實現(xiàn)可視化功能，具有3 個方面的優(yōu)勢:一是發(fā)揮GIS 地理信息系統(tǒng)在災(zāi)異空間分布規(guī)律研究中的作用，通過深掘史料資源的數(shù)字化潛能，以實現(xiàn)災(zāi)害文獻史料的多樣化信息保護和傳播，進而增強災(zāi)害與歷史話語場域間的集聚和耦合效應(yīng)。 二是借助GIS 地理信息系統(tǒng)強大的空間管理和可視化表達功能，從時空分布角度和可量化數(shù)據(jù)統(tǒng)計角度，以實現(xiàn)災(zāi)害文獻史料的場景化運用需求，從而提升史料資源在空間表達和實踐應(yīng)用領(lǐng)域的功效，以期拓展多維視閾下的災(zāi)害史研究方法。 三是借助GIS 地理信息系統(tǒng)超強的邏輯運算功能，從剖析和檢視歷史災(zāi)情的角度，為當(dāng)代防災(zāi)減災(zāi)工作提供基礎(chǔ)性測算依據(jù)和標(biāo)準(zhǔn)，進而彌補災(zāi)害系譜的知識空隙，以促進人類防災(zāi)減災(zāi)事業(yè)發(fā)展。