基于唐宋文人足迹集聚性分析的中心文化城市变迁
应 申(1979— ),男,安徽界首人,教授,主要从事地图学、3DGIS与三维地籍、位置数据聚合与关联分析等的研究。E-mail:shy@whu.edu.cn |
收稿日期: 2019-11-15
要求修回日期: 2020-02-20
网络出版日期: 2020-07-25
基金资助
“十三五”国家重点研发计划项目(2017YFB0503500)
版权
Transitions of Culture-center City in Tang and Song Dynasties based on the Aggregation of Literati's Footprints
Received date: 2019-11-15
Request revised date: 2020-02-20
Online published: 2020-07-25
Supported by
National Key Research and Development Foundation of China(2017YFB0503500)
Copyright
中国历史文化研究一直是中国文学研究的热点,大量的研究都是基于文学作品本身或文人个体特征进行,缺乏大数据的支持;历史的发展是大量个体共同驱动的结果,文化地理中众多文人的行为潜在影响着古代文化分布和变迁。本文提出基于文人群体运动行为的位置关联和聚合的大数据分析方法,根据唐宋时期文人的移动足迹数据来论证中国历史上的文化中心城市的变迁。文化地理领域中的3次文化中心转移的观点,是基于3次历史事件驱动的定性推理分析,缺乏有效的古代文化方面的数据支撑。本文力图从数据科学、信息科学和GIS分析角度来审视这一结论。从人文领域已经出版的学术研究著作中采集唐宋时期具有代表性作家的11万条足迹数据,利用GIS的位置关联技术形成足迹图,构建了文人迁徙网络图;并采用空间化的PageRank算法计算出唐宋时期各城市的文化吸引力,直观地呈现出了不同时期文人聚集的中心城市,重塑唐宋文化中心变迁。同时,从定量、地理位置变化和时序角度剖析了中国不同时期城市的文化吸引力的分布和变化。为论证中国文化中心的南北变迁,对唐宋时期的城市文化吸引力聚合,以20年间隔来科学计算出南北文化中心的对比和演变,科学表现文化中心的南北随时间的变化,论证了中国文化中心3次南移的后2次,发现中国文化中心南移的时间早在北宋时期就已完成。
应申 , 侯景洋 , 周钰笛 , 窦小影 , 王兆鹏 , 邵大为 . 基于唐宋文人足迹集聚性分析的中心文化城市变迁[J]. 地球信息科学学报, 2020 , 22(5) : 945 -953 . DOI: 10.12082/dqxxkx.2020.190692
Chinese historical culture has always been a hot topic in Chinese literature research. Most researches are based on the literary works themselves or individual litterateur' characteristics, which are lack of the support of big data about ancient litterateurs' behaviors. The historical development is created by the groups of the individuals, and ancient literati's behaviors potentially influenced and determined the distributions and transitions of ancient culture in the field of cultural geography. This paper proposed a method of big data analysis based on literati's locations and aggregations of literati movements, and demonstrated the changes of the cultural-center cities in Chinese history based on the literati's footprint data in the Tang and Song Dynasties. The opinions about three transitions of Chinese historical cultural center in cultural geography are basically built on qualitative analysis and on the inference of three historical battles, which is short of valid ancient cultural data to validate. This paper tried to examine and demonstrate the opinions based on data science, information science, and GIS analysis techniques. Records about 110 000 footprint data of more than 300 important literati in the Tang and Song Dynasties were collected from the relatedcultural works and literatures, and the paper used location-linked technology in GIS field to form trajectories, and constructed the literati migration network map. The spatialized PageRank algorithm was adopted to calculate the Chinese cities' cultural attractions and their ranks, which visualized the literati aggregation center in different eras and plotted the cultural-center cities of the Tang and Song Dynasties using heat maps. At the same time, quantitative descriptions of the cities' cultural attractions and geographic distributions and changes of different cities in Tang and Song Dynasties were illustrated by maps and tables in this paper. To demonstrate the transition of Chinese historical culture center, the paper summarized the cities' cultural attractions in the Tang and Song Dynasties by the interval of 20 years, and reshaped the change curve to visualize the comparisons and changes of culture weights about south and north in historical china over time. Then, this paper scientifically demonstrated the two latter times of the three cultural movements of the Chinese cultural center from the perspective of data science by quantitative analysis and graphic visualization. It was found that the southward movement of the Chinese cultural center was completed as early as the NanSong Dynasty. This paper also analyzed the formation of the cultural-central city and analyzed the possible factors of the cultural-center southward movement with the historical contexts.
表1 唐宋4个时期文人吸引力前二十的城市排名和PR值Tab. 1 Attraction ranks and values of the top-twenty cities in Tang and Song Dynasties |
唐朝前期 | 唐朝后期 | 北宋时期 | 南宋时期 | |||||||
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城市 | PR值 | 城市 | PR值 | 城市 | PR值 | 城市 | PR值 | |||
西安市 | 0.0959 | 西安市 | 0.1036 | 开封市 | 0.1172 | 杭州市 | 0.0779 | |||
洛阳市 | 0.0422 | 洛阳市 | 0.0363 | 洛阳市 | 0.0130 | 南京市 | 0.0145 | |||
襄阳市 | 0.0135 | 扬州市 | 0.0165 | 杭州市 | 0.0122 | 福州市 | 0.0142 | |||
扬州市 | 0.0103 | 镇江市 | 0.0120 | 扬州市 | 0.0117 | 吉安市 | 0.0135 | |||
登封市 | 0.0091 | 开封市 | 0.0114 | 商丘市 | 0.0110 | 苏州市 | 0.0119 | |||
南京市 | 0.0081 | 杭州市 | 0.0108 | 西安市 | 0.0093 | 绍兴市 | 0.0114 | |||
开封市 | 0.0078 | 苏州市 | 0.0107 | 镇江市 | 0.0087 | 长沙市 | 0.0109 | |||
九江市 | 0.0076 | 九江市 | 0.0097 | 苏州市 | 0.0087 | 南昌市 | 0.0097 | |||
吉木萨尔县 | 0.0072 | 南京市 | 0.0095 | 南京市 | 0.0083 | 九江市 | 0.0088 | |||
华阴市 | 0.0069 | 宜春市 | 0.0087 | 九江市 | 0.0073 | 成都市 | 0.0086 | |||
成都市 | 0.0067 | 成都市 | 0.0087 | 成都市 | 0.0071 | 温州市 | 0.0070 | |||
绍兴市 | 0.0066 | 岳阳市 | 0.0076 | 长沙市 | 0.0063 | 衢州市 | 0.0068 | |||
武汉市 | 0.0065 | 襄阳市 | 0.0075 | 大名县 | 0.0062 | 扬州市 | 0.0066 | |||
商丘市 | 0.0064 | 武汉市 | 0.0071 | 许昌市 | 0.0059 | 湖州市 | 0.0066 | |||
镇江市 | 0.0061 | 永济市 | 0.0070 | 常州市 | 0.0055 | 武夷山市 | 0.0064 | |||
苏州市 | 0.0061 | 荆州市 | 0.0068 | 湖州市 | 0.0054 | 开封市 | 0.0060 | |||
岳阳市 | 0.0061 | 绍兴市 | 0.0067 | 徐州市 | 0.0053 | 镇江市 | 0.0060 | |||
济宁市 | 0.0059 | 长沙市 | 0.0066 | 盱眙县 | 0.0050 | 荆州市 | 0.0058 | |||
灵宝市 | 0.0057 | 华阴市 | 0.0064 | 南昌市 | 0.0050 | 莆田市 | 0.0053 | |||
武威市 | 0.0055 | 衡阳市 | 0.0058 | 淮安市 | 0.0047 | 建瓯市 | 0.0052 |
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