世界各洲地图

Europe欧洲： North-america北美洲：

Africa非洲：South-america南美洲：

Asia亚洲：

Oceania大洋洲：

常见GIS地图数据分类及来源

常见GIS地图数据分类及来源要明白地图的数据分类和来源，必须先理解一个概念，就是地图图层的概念，如下图，电子地图对我们实际空间的表达，事实上是通过不同的图层去描述，然后通过图层叠加显示来进行表达的过程。对于我们地图应用目标的不同，叠加的图层也是不同的，用以展示我们针对目标所需要信息内容。引入一下矢量模型和栅格模型的概念，GIS（电子地图）采用两种不同的数学模型来对现实世界进行模拟： ?矢量模型：同多X,Y（或者X,Y,Z）坐标，把自然界的地物通过点，线，面的方式进行表达 ?栅格模型（瓦片模型）：用方格来模拟实体

我们目前在互联网公开服务中，或者绝大多数手机APP里看到的，都是基于栅格（瓦片）模型的地图服务，比如大家看到的百度地图或者谷歌地图，其实对于某一块地方的描述，都是通过10多层乃是20多层不同分辨率的图片所组成，当用户进行缩放时，根据缩放的级数，选择不同分辨率的瓦片图拼接成一幅完整的地图（由于一般公开服务，瓦片图都是从服务器上下载的，当网速慢的时候，用户其实能够亲眼看到这种不同分辨率图片的切换和拼接的过程）对于矢量模型的电子地图来说，由于所有的数据以矢量的方式存放管理，事实上图层是一个比较淡薄的概念，因为任何地图元素和数据都可以根据需要自由分类组成，或者划分成不同的图层。各种图层之间关系可以很复杂，例如可以将所有的道路数据做成一个图层，也可以将主干道做成一个图层，支路做成另外一个图层。图层中数据归类和组合比较自由。而对于栅格模型（瓦片图）来看，图层的概念就很重要的，由于图层是生成制作出来，每个图层内包含的元素相对是固化的，因此要引入一个底图的概念。也就是说，这是一个包含了最基本，最常用的地图数据元素的图层，例如：道路，河流，桥梁，绿地，甚至有些底图会包含建筑物或者其他地物的轮廓。在底图的基础上，可以叠加各种我们需要的图层，以满足应用的需要，例如：道路堵车状况的图层，卫星图，POI图层等等。底图通常是通过选取必要地图矢量数据项，然后通过地图美工的工作，设定颜色，字体，显示方式，显示规则等等，然后渲染得到了（通常会渲染出一整套不同分辨率的瓦片地图）当然，即便在瓦片图的服务中，在瓦片底图之上，依然能够覆盖一些简单的矢量图层，例如道路走向（导航和线路规划必用），POI点图层（找个饭馆加油站之类的）。只不过瓦片引擎无法对所有地图数据构建在同一个空间数据引擎之中，比较难以进行复杂的地图分析和地图处理。那么既然瓦片图引擎有那么多的限制和缺陷，为什么不都直接使用矢量引擎呢？因为瓦片图引擎有着重大的优势： 1. 能够负载起大规模并发用户，矢量引擎要耗费大量的服务器运算资源（因为有完整的空间数据引擎），哪怕只是几十上百的并发用户，都需要极其夸张的服务器运算能力了。矢量引擎是无法满足公众互联网服务的要求的。 2. 由于地图美工介入的渲染工作，瓦片图可以做得非常好看漂亮和易读，比较适合普通用户的浏览附：一张矢量地图截图：

世界古地图

远古世界地图形成于11亿年前的超大陆"罗迪尼亚（Rodinia）"在前寒武纪晚期开始分裂，此时的气候与今天非常类似，是一个"冰室"的世界。由于缺少具有硬壳的化石以及可信的古地磁资料，使得我们要重建前寒武纪时期的古地理图非常地困难，依据我们所能获得的资料，这张六亿五千万年前的古地理图是我们所能描绘出最古老的时期了。然而在前寒武纪晚期是一个特别有趣的年代，因为所有的大陆互相碰撞，形成了超大陆"罗迪尼亚"，同时地球的气候是属于一个大冰期的年代。大约在11亿年前，超大陆"罗迪尼亚"聚合而成，虽然它的正确大小与组成我们并不清楚，但它显示北美洲当时位于罗迪尼亚的中心，北美东岸紧连着南美的西岸，而北美西岸则是连接着澳洲大陆与南极洲。罗迪尼亚大约在七亿五千万年前分裂成两半，打开了古大洋（PanthalassicOcea n）。北美洲往南向着冰雪覆盖的南极旋转。罗迪尼亚大陆的北半部基本上包括了：南极大陆(An tarctica)、澳洲(Australia)、印度(India)、阿拉伯(Arabia)，以及成为今天中国的一部份大陆碎块(NorthChina,SouthChina)，以逆时针的方向旋转，向北穿越严寒的北极。介于分成两半的罗迪尼亚大陆之间，是第三大陆-刚果地盾(Congo)，它组成了中、北非洲的大部分。当罗迪尼亚大陆的两半互相碰撞在一起的时候，刚果地盾就正好被挤在中间，因此在前寒武纪即将结束之际，大约距今五亿五千万年前，这三个大陆再次因为碰撞而形成了一个新的超大陆潘诺西亚（Pa nnotia），与这次碰撞相关的造山运动事件则被称为泛非（Pan-African）褶皱造山活动。如同我们先前所提到，在前寒武纪晚期的地球气候是非常寒冷的。我们可以在所有邻近大陆上找到冰河的证据，但是为什么严寒的气候如此广泛地分布各地，至今仍困惑着地质学家们，曾经有很多假设被提出来，却一一都被否定。其中一个假设认为：地球曾经倾斜到北极一侧向着太阳，而南极一侧则背对着太阳，这样的情形导致地球有一半会受到太阳持续烧烤6个月，而另一半的地球则有6个月冷到结冰。虽然可能，但是并没有任何一种机制可以说明地球的自转轴可以倾斜到如此极端的状况。另一个不尽相同的假设认为地球曾经被由岩石或冰所组成的"环"所围绕，就像今天的土星和海王星一样，这个"环"造成了地球上的阴影，冷却了地球上的气候。然而并没有任何有关这个环的遗迹曾经被发现过。而目前最受认同的假设则是认为，当时整个地球的海洋都被冰冻，成为一个巨大的雪球，这个大雪球假说（SnowballEarth）同时可以解释表层岩石中，同位素异常的特征。现在我们知道在前寒武纪的晚期其实并没有不寻常的现象进行，这三个假说由于没有把当时古地理图分析仔细，而显得有些解释得太过头，对于前寒武纪"冰室世界"的神秘，我们今天已经能够加以解释，那是因为当时大陆的碰撞与超大陆的形成，许多大陆不是紧邻北极就是南极，导致全世界进入一个全球的"冰室"（就像今天的世界），不过当时位于赤道附近的澳洲

地图学的历史和发展

地图学的历史与发展马京振29020142001 人类生活在地球上，人类的一切活动都是在一定的地区或者地理环境中进行的，人们要使自己的活动获得成功，就必须认识和利用周围的地理环境。从远古时代起，我们的祖先就一直在寻找这种能描述和分析自己赖以生存的环境的工具，而地图便是这样一种最普通最常用的工具。从古代地图的起源与萌芽到近代地图的发展与传统地图学的形成，再到现代地图学与地理信息系统，地图经过几千年的发展而长盛不衰，并且在可以预见的未来仍然不可取代。随着科学技术的进步和社会需求的不断增加，地图学一直处在不断的发展中并且充满着生机和活力。一、地图学的历史轨迹 1.地图学史 1.1古代地图大约在距今1万至4万年之间的原始社会，出现了用小块石头、树枝在地上摆成的缩小模型，用来表示居住的位置及周围的通行路线。现在所能见到的最古老的地图是公元前 27 世纪梁流域的苏美尔人的地图，这幅古老的地图是雕刻在陶片上的。在我国，地图的萌芽可追溯到4000年前的夏代或者更早，在《左传》中记载的关于鼎地图的传说，后人称之为《九鼎图》；《山海经》也绘有山水动植物及矿物的原始地图。3000年前，西周为修建洛邑时绘制的洛邑城址地图，是我国历史上第一幅具有实际用途的城市建设地图。《管子·地图篇》对当时的地图内容和地图在战争中的重要作用进行了详细的叙述，并指出“凡兵主者，必先审之地图”，可见在当时地图在战争的作用已经很受关注。古代地图从原始地图逐渐发展到具有相当绘制水平的地图，无论就地图的种类，地图的内容要素、地图测绘技术等方面来看，都反映了当时我国地图科学的蓬勃发展，但这时在制图的理论上还没有系统的阐述。从西晋到明末，这时期，裴秀创“制图六体”，奠定了制图的理论基础，中经贾耽、沈括、朱思本一直到罗洪先，终于形成在我国古地图中最有影响的《广舆图》体系。 1.2近代地图的发展公元 14 世纪后，由于欧洲资本主义的兴起和中国的罗盘、造纸、印刷等技术的西传，推进了当时欧洲探险的地理发现，也推动了地图的发展。从 16 世纪开始，出现了社会对新地图的需要，当时最具代表性的地图学家，在东方是我国的罗洪先，西方就是佛兰德Flanders的墨卡托(Gerhardus，1512-1594)。墨卡托的《世界地图集》和我国罗洪先的《广舆图》总结了16世纪以前东西方地图学发展的历史成就。十六世纪七十年代，在西欧各国出现了大规模的国家三角测量和地形测绘，并先后测制和出版了大比例尺地图和中比例尺地图。我国是亚洲最早以政府名义统一进行地图测绘的国家，清朝乾隆皇帝期间就开始了全国规模的测绘工作，主要是测定全国的三角网，历经十年的艰辛，终于在1718年完成了《皇舆全览图》，后来又编成中国分省图。这些大规模的三角测量和地形测绘，奠定了近代地图测绘的基础。 1.3传统地图学的形成大约在20世纪五六十年代，地图学作为一个独立的科学形成。一方面，由

全球各国疫情大数据分析

全球：疫情控制曙光初现 2020年已经过去了三分之一，我们所有人见证了一段历史，并还在见证着 “新冠病毒”这一自然界飞来的“黑天鹅”的肆虐全球。所幸，在全人类的共同努力下，我们似乎已经看到了获取最终胜利的曙光，虽然每天的确诊病例数和各种其他负面的数字仍然在往上跳动，但是从各个国家每日确诊病例的变化率来看，最坏的时刻或许正在过去。图表1：绝大多数国家及地区确诊数变化率已显著下降来源：ECDC，国金证券研究所创新数据中心。纵轴处全球外，自下而上按照累计确诊数字由高到低排列。从数据看，大多数欧洲国家已经基本得到控制，最近呈现出较快增长趋势的国家主要为俄罗斯、巴西、秘鲁、印度、沙特阿拉伯、墨西哥，等。美国作为确诊数最多的国家，疫情基本传播到了全国所有的州（state）、郡（county）、市（city），和特区，严重程度也创造了历史。几个月来，市场上最关注的点依然还是疫情对经济的影响程度，没有欧美等主要经济体的恢复正常，经济就始终还是处于极大的不确定性中，而仅就疫情的发展情况看，曙光已经开始显现。

图表2：美国疫情分布（按郡和市）来源：美国各州公开数据整理，国金证券研究所创新数据中心。确诊数经指数化处理。全球：人的活动开始逐渐恢复我们参照跟踪国内复工复产数据的方式，通过过去一段时间的数据收集与整理，编制了一系列反应人的活动的指数，主要为两类： 1、出行指数，日频：基于大数据技术和人工智能算法，对各类公开数据进行收集、整理、建模，编制了全球主要国家及地区的出行指数，且横向纵向可比； 2、各类场所人流强度指数，日频：同样基于算法模型，对公开数据整理建模后得到的不同类别场所的人流强度指数，主要包括居家、零售、公园、办公区域等场所。在肆虐的病毒面前，最终所有国家及地区都采用了唯一可行的办法：封锁。也因此，当把所有国家及地区的出行指数放在同一张热力图中对比时，清晰的冰火两重天的分割线基本发生在三月上旬。四月底的最后一到两周，以欧洲主要国家为代表，多地的出行指数环比都开始出现回升。

大数据地图

Microsoft Azrue Marketplace Datamarket: 是一个全球在线市场，其中ISV 和数据发布者可以发布和销售Microsoft Azure 应用程序、服务、构建块组件和高级数据集。作为Windows Azure Marketplace的一部分，DataMarket是一种服务，提供一个一致的市场，并作为云服务的高品质的信息传递渠道。内容合作伙伴可以发布收集到的数据到DataMarket上，以提高它的可发现性以及实现高可用性的全球覆盖。任何从数据库、图像文件、报告和实时输入的数据都是通过Internet标准相一致的方式提供的。用户可以轻松地发现、探索、订阅和使用来自信任的公共领域和优质商业供应商的数据。更多关于DataMarket的资料，请参考MSDN上的DataMarket概述以及主页Windows Azure Marketplace DataMarket。信息工作者(最终用户) 那些需要数据用于业务分析和决策的最终用户可以方便直接地在Microsoft Office应用程序里消费和使用这些数据。这些Microsoft Office应用程序例如Microsoft Excel和Microsoft BI 工具（PowerPivot 和SQL Server 报表服务）。使用者以新的方式汇集不同的数据集以获得在业务表现和过程上的新见解。下载Excel 2010的DataMarket插件。开发人员应用程序开发人员可以使用数据订阅源来创建富内容解决方案，在特定领域上为最终用户提供最新的相关信息。开发人员可以使用Visual Studio内置的支持来消费DataMarket上的数据源，也可以使用任何支持HTTP的Web开发工具。DataMarket为所有数据集都提供了一个一致的基于REST的OData 应用程序接口，开发人员可以方便容易地在任何平台上进行开发。信息发布者通过使用集成微软的信息工作者软件，DataMarket使你能够扩大你的市场。利用微软的云计算平台用于扩展、发行、报告和结算。使用DataMarket来降低开发新客户、维持长期客户和减少开发人员的费用账户费：“开店费用—发布数据审批费用”。“收费项目的分层”。 Factual 开放位置数据库

百度地图所用数据分析.(DOC)

鉴于在一些答案中评论区中的讨论，由于不能上图，我还是来写一下这个答案罢。这个问题比较复杂，要真尽量说清楚的话需要费不少口舌，因此答案会比较长，请看官不妨耐心点。要说数据来源，首先得对地图数据做一个分类，因为不同分类的数据，其来源，采集方法都是有大不同的。并非想说上面高票答案的分类方式不对或者不可以，只是说，其分类方式对于完全说明这个问题，可能不是太合适和合理。里面的一些观点和描述也有一些小问题，所以做一些勘误和对问题更有针对性的补充，希望大家不要被一些谬误的概念所误导。要明白地图的数据分类，必须先理解一个概念，就是地图图层的概念：如上图，电子地图对我们实际空间的表达，事实上是通过不同的图层去描述，然后通过图层叠加显示来进行表达的过程。对于我们地图应用目标的不同，叠加的图层也是不同的，用以展示我们针对目标所需要信息内容。其次呢，我引入一下矢量模型和栅格模型的概念，GIS（电子地图）采用两种不同的数学模型来对现实世界进行模拟：矢量模型：同多X,Y（或者X,Y,Z）坐标，把自然界的地物通过点，线，面的方式进行表达

栅格模型（瓦片模型）：用方格来模拟实体我们目前在互联网公开服务中，或者绝大多数手机APP里看到的，都是基于栅格（瓦片）模型的地图服务，比如大家看到的百度地图或者谷歌地图，其实对于某一块地方的描述，都是通过10多层乃是20多层不同分辨率的图片所组成，当用户进行缩放时，根据缩放的级数，选择不同分辨率的瓦片图拼接成一幅完整的地图（由于一般公开服务，瓦片图都是从服务器上下载的，当网速慢的时候，用户其实能够亲眼看到这种不同分辨率图片的切换和拼接的过程）对于矢量模型的电子地图来说，由于所有的数据以矢量的方式存放管理，事实上图层是一个比较淡薄的概念，因为任何地图元素和数据都可以根据需要自由分类组成，或者划分成不同的图层。各种图层之间关系可以很复杂，例如可以将所有的道路数据做成一个图层，也可以将主干道做成一个图层，支路做成另外一个图层。图层中数据归类和组合比较自由。而对于栅格模型（瓦片图）来看，图层的概念就很重要的，由于图层是生成制作出来，每个图层内包含的元素相对是固化的，因此要引入一个底图的概念。也就是说，这是一个包含了最基本，最常用的地图数据元素的图层，例如：道路，河流，桥梁，绿地，甚至有些底图会包含建筑物或者其他地物的轮廓。在底图的基础上，可以叠加各种我们需要的图层，以满足应用的需要，例如：道路堵车状况的图层，卫星图，POI图层等等。底图通常是通过选取必要地图矢量数据项，然后通过地图美工的工作，设定颜色，字体，显示方式，显示规则等等，然后渲染得到了（通常会渲染出一整套不同分辨率的瓦片地图）当然，即便在瓦片图的服务中，在瓦片底图之上，依然能够覆盖一些简单的矢量图层，例如道路走向（导航和线路规划必用），POI点图层（找个饭馆加油站之类的）。只不过瓦片引擎无法对所有地图数据构建在同一个空间数据引擎之中，比较难以进行复杂的地图分析和地图处理。那么既然瓦片图引擎有那么多的限制和缺陷，为什么不都直接使用矢量引擎呢？因为瓦片图引擎有着重大的优势： 1. 能够负载起大规模并发用户，矢量引擎要耗费大量的服务器运算资源（因为有完整的空间数据引擎），哪怕只是几十上百的并发用户，都需要极其夸张的服务器运算能力了。矢量引擎是无

python在世界地图上呈现数字数据

在世界地图上呈现数字数据导入pygal_maps_world.maps wm = pygal_maps_world.maps.World() 设置标题 wm添加（‘’{‘国家缩写’人口数量，}） import pygal_maps_world wm.pygal_maps_world.maps.World() wm.title = 'abc' wm.add('abc',{'ca'}:341535252,{'us'}:463262234) wm.render_to_file('abc') 绘制完整的世界人口地图在world_population.py模块中添加空列表cc_populations code = get_country_code（country）在进行if判断如果code内不为空: 空列表cc_populations[code] = 人口数量 wm = pygal_maps_world.maps.World() 设定标题添加cc_populations cc_populations = {} code = get_country_code（country） if code： cc_populations[code] = population wm = pygal_maps_world.maps.World() wm.title = 'x' wm.add('x',cc_populations) wm.render_to_file('x.svg')

根据人口数量将国家分组添加三个字典根据国家不同数量进行分类 cc_1,cc_2,cc_3 ={},{},{} for cc,pop in cc_populations： if判断如果人口数超过1亿： cc_1[cc] = pop elif判断如果人口数超过10亿： cc_2[cc] = pop else: cc_3[cc] = pop 添加三个子典 wm.add('1亿'，cc_1) wm.add('10亿',cc_2) wm.add('其他'，cc_3) 使用Pygal 设置世界地图的样式从pygal.style导入RotateStyke 设定颜色wm_style = RotateStyle('#336699') wm = pygal.Worldmap(style=wm_style) 加亮颜色主题从pygal.style 导入LightColorizedStyle as LCS 在wm_style = RotaeStyle(‘#336699’)添加base_style = LCS

地图数据来源

地图数据来源要说数据来源，首先得对地图数据做一个分类，因为不同分类的数据，其来源，采集方法都是有大不同的。要明白地图的数据分类，必须先理解一个概念，就是地图图层的概念：如上图，电子地图对我们实际空间的表达，事实上是通过不同的图层去描述，然后通过图层叠加显示来进行表达的过程。对于我们地图应用目标的不同，叠加的图层也是不同的，用以展示我们针对目标所需要信息内容。

其次呢，我引入一下矢量模型和栅格模型的概念，GIS（电子地图）采用两种不同的数学模型来对现实世界进行模拟：矢量模型：同多X,Y（或者X,Y,Z）坐标，把自然界的地物通过点，线，面的方式进行表达栅格模型（瓦片模型）：用方格来模拟实体目前在互联网公开服务中，或者绝大多数手机APP里看到的，都是基于栅格（瓦片）模型的地图服务，比如大家看到的百度地图或者谷歌地图，其实对于某一块地方的描述，都是通过10多层乃是20多层不同分辨率的图片所组成，当用户进行缩放时，根据缩放的级数，选择不同分辨率的瓦片图拼接成一幅完整的地图（由于一般公开服务，瓦片图都是从服务器上下载的，当网速慢的时候，用户其实能够亲眼看到这种不同分辨率图片的切换和拼接的过程）对于矢量模型的电子地图来说，由于所有的数据以矢量的方式存放管理，事实上图层是一个比较淡薄的概念，因为任何地图元素和数据都

可以根据需要自由分类组成，或者划分成不同的图层。各种图层之间关系可以很复杂，例如可以将所有的道路数据做成一个图层，也可以将主干道做成一个图层，支路做成另外一个图层。图层中数据归类和组合比较自由。而对于栅格模型（瓦片图）来看，图层的概念就很重要的，由于图层是生成制作出来，每个图层内包含的元素相对是固化的，因此要引入一个底图的概念。也就是说，这是一个包含了最基本，最常用的地图数据元素的图层，例如：道路，河流，桥梁，绿地，甚至有些底图会包含建筑物或者其他地物的轮廓。在底图的基础上，可以叠加各种我们需要的图层，以满足应用的需要，例如：道路堵车状况的图层，卫星图，POI图层等等。底图通常是通过选取必要地图矢量数据项，然后通过地图美工的工作，设定颜色，字体，显示方式，显示规则等等，然后渲染得到了（通常会渲染出一整套不同分辨率的瓦片地图）当然，即便在瓦片图的服务中，在瓦片底图之上，依然能够覆盖一些简单的矢量图层，例如道路走向（导航和线路规划必用），POI点图层（找个饭馆、加油站之类的）。只不过瓦片引擎无法对所有地图数据构建在同一个空间数据引擎之中，比较难以进行复杂的地图分析和地图处理。那么既然瓦片图引擎有那么多的限制和缺陷，为什么不都直接使用矢量引擎呢？因为瓦片图引擎有着重大的优势：

地球远古生命进化史图

地球远古生命进化史图概述地球上迄今已发现的最古老的岩石，用放射测定法测出的年龄是38亿年。但是，通过测定陨石和月球岩石的年龄以及其他天文学的证据表明，地球与太阳系的形成大约在46亿年前。据说最古老的岩石在加拿大魁北克省北部哈得孙湾东岸发现了地球上最古老的岩石，这些岩石位于一条古岩床带上，据推测距今约42.8亿年.比此前人类已经发现的最古老岩石早了2.5亿年。据国外媒体报道，美国和加拿大的科学家日前称，他们最近在加拿大魁北克地区发现了迄今为止最古老的地球岩石，这块岩石大约形成于42.8亿年前，比此前人类已经发

现的最古老岩石早了2.5亿年。美国卡内基研究所的地质学家理查德-卡尔森近日公布了他们的这一最新发现，他们宣称是从加拿大“努瓦吉图克”绿岩带发现了这些最古老岩石的。地球大约形成于46亿年前，现在人们已经很难再寻得地球幼年时期残留下来的地壳物质。地球板块构造使得那些残留下来的幼年地壳不断地重复着沉降隆起、再沉降再隆起的过程，最终融入地球内部。地质学家们一直在努力寻找地球早期的古老岩石。2001年，地质学家们发现了“努瓦吉图克”绿岩带的岩床扩张。该绿岩带位于加拿大魁北克北部哈德逊湾的东岸。地质学家们怀疑那里的岩石可能形成于地球幼年时期的最早阶段。因此，他们采集了岩石标本，希望能够以此推断出岩石的年龄。通过对岩石标本中稀土元素钕和钐的各种同位素细微变化的测量和分析，地质学家们最后推断这些岩石应该形成于38亿年到42.8亿年之前。这是到目前为止人类发现的最

古老的岩石，该岩石源自一种被地质学家称之为“人造闪岩”的岩石。地质学家们认为，这种最古老的岩石应该是由于远古火山堆积所形成。此前人类已知的最古老岩石年龄为40.3亿年，是源自加拿大西北部地区的“安卡斯塔片麻岩”。虽然，“努瓦吉图克”绿岩带的岩石被认为是迄今为止人类所发现的最古老岩石，但人类此前还发现了更为古老的矿物质-锆石。这种最古老的锆石发现于澳大利亚西部地区，其年龄大约为43.6亿年。卡尔森介绍，“努瓦吉图克”岩石是迄今为止人类所发现的最古老的完整岩石。这种古老的岩石可以帮助我们探索地壳早期的形成过程。来自加拿大魁北克大学、魁北克自然资源部的的科研人员们共同完成了这一研究。该研究小组说，他们研究的岩石样品取自魁北克省北部地区的火山沉积岩。对岩石的年龄测量主要采用放射性元素蜕变计算法。放射性元素在蜕变时，速度很稳定，不受外界条件影响。在一定时间内，一定量的放射性元素分裂多少、生成多少新物质都是固定的。因此，科学家可以根据岩石中现在铀和铅的含量算出岩石的年龄。科学家说，对地球岩石的研究有助于推算地球年龄以及研究地球早期的演变过程。由于地壳由岩石组成，测出岩石年龄就可获得地壳年龄。但地壳年龄并不等于地球的实际年龄，因为在地壳形成前，地球还要经过一段表面处于熔融状态的时期。

利用Google_Earth数据制作地形图

利用Google Earth高程数据制作地形图在地灾危险性评价、土地复垦实施方案等项目中，平面布置图需要地形基本数据，考虑到投成本控制和设计精度要求，可以利用软件提取Google Earth高程数据生成地形等高线代替实地测量地形。提取Google Earth高程数据原理：Google Earth上每一个点的属性包括地理坐标和高程,投影椭球参数采用WGS84地理坐标系。通过采样所求范围内的坐标点，用三角网剖分的方法自动生成等高线。所以生成等高线的精度跟采样点的间距紧密相关，采样距离越小精度越高。利用Google Earth数据制作地形图主要分两个步骤：1.地理坐标和高程数据的提取；2.根据提取的数据制作地形图。一、地理坐标和高程数据的提取所用软件：Google Earth ，谷地地理信息系统（GoodyGIS）或谷歌地球高程数据采集工具（GetGECoords）下面分别以GoodyGIS和GetGECoords为例讲解数据提取过程：（1）GoodyGIS提取过程首先需要安装Google Earth和GoodyGIS，由于GoodyGIS专业版需要付费，先暂用试用版。启动软件后界面如下：

1.点击菜单栏的定位搜索，输入需要定位的经纬度坐标，点击前往，再重复定位搜索下一个点坐标。一般情况下如需得到一个区域的高程数据，只需确定左上角和右下角两个点坐标。

2.点击菜单栏绘制图形，下拉菜单选择矩形，根据提示点击右键在两个对角点，绘制成一个矩形，矩形范围要包括两个目标点所构成的区域。 3.点击左边工具栏高程提取，下面选择对象单个对象（点线面）左键单击绘制的矩形，可看到左边工具栏对象名称、对象类型、可否提取，对象数目有了相应变化。

失落的大陆(下)四大史前文明(图)

失落的大陆(下)四大史前文明(图) 有人说，汉人是按照历史，为传统而活的民族，玛雅人则是按照预言，为未来而活的民族。我想如今绝大数的中国人早已不再为传统而活着了，更不会理解玛雅人的超然。图1:冰封的南极大陆(google earth)玛雅人深深相信他们的预言记载，并且安然接受既定的未来。1696年，当征服者派遣的神父抵达时，玛雅部落的领袖竟然说：“根据预言，我们背离神的日子还未到，请四个月后再来吧！到时，我们将履行预言。”玛雅预言中的“四大史前文明”按照玛雅人的观点，人类文明如太阳系上的一棵树。太阳系公转到不同的特定位置，人类的文明就一定会出现荣枯盛衰，一个的结束正是另一个的开始。有人认为，以下这段话比较形象的概括了玛雅人的世界变化的观点：地球绕太阳公转一周为一年，一年有发芽开花结果。春天花朵说要修成正果，叶子不会明白。夏天果子开始出现。秋天果子开始成熟，叶子感觉到了凉意，想追随着果子，但能存活的只有果子，待到第二年的春天??。玛雅文明现在已不复见，但玛雅预言却流传至今，他们的预言百分之九十九都变成了现实。根据《克奥第特兰年代记》中所提供的玛雅预言内容表示，我们现在生活的世代，是属于预言中所谓第五个太阳纪，而之前的四个太阳纪已过，每一个太阳纪完结之时，地球上发生过惊心动魄巨变。一些玛

雅文化的研究者认为：第一个太阳纪是马特拉克堤利MatlactilArt，其对应的文明被称为根达亚文明或超能力文明。第二个太阳纪是伊厄科特尔Ehecatl，其对应的文明称为美索不达米亚文明或饮食文明。第三个太阳纪是奎雅维洛Tleyquiyahuillo(利莫里利亚文明)，也称生物能文明。第四个太阳纪是宗德里里克Tzontlilic（亚特兰蒂斯文明），也称光的文明。在上两篇中，本人已经介绍过了利莫利亚（姆）和亚特兰蒂斯文明的毁灭。显然按玛雅人的说法，它们还不是本次地球上最古老的文明，至少还有另外两大文明在他们之前出现过。这两个古老文明，已经很难用现代科学的方法去考证了，只能偶尔发现一些蛛丝马迹。在它们之前的文明，可能年代太过于久远，连玛雅人的记载中都没有了。根达亚文明玛雅人第一个太阳纪的文明被称为根达亚文明，也叫超能力文明。当时的男性有第三只眼。其位置正好在额头的中央部分，也就是眉间之上的二公分左右之处，有一只如翡翠般绿色的圆眼，也有黄、绿、紫、黑、灰、褐等色，依各民族而异。各民族的超能力发达程度也不一，有预测的，有杀伤力的等等。这第三只眼平常都是闭着的，只有在发挥超能力时才打开。女性没第三只眼。因此，女性对拥有超能力的男性的第三只眼都感到非常害怕，逐渐沦为隶属性的地位。流传于根达亚文明末期的一则神话指出，“神是平等的创造人类的男女。其证据是赐予男性第三只眼以保护自身的安

远古世界地图——地球陆地的演变过程

远古世界地图——地球陆地的演变过程形成於11亿年前的超大陆"罗迪尼亚（Rodinia）"在前寒武纪晚期开始分裂，此时的气候与今天非常类似，是一个"冰室"的世界。由於缺少具有硬壳的化石以及可信的古地磁资料，使得我们要重建前寒武纪时期的古地理图非常地困难，依据我们所能获得的资料，这张六亿五千万年前的古地理图是我们所能描绘出最古老的时期了。然而在前寒武纪晚期是一个特别有趣的年代，因为所有的大陆互相碰撞，形成了超大陆"罗迪尼亚"，同时地球的气候是属於一个大冰期的年代。大约在11亿年前，超大陆"罗迪尼亚"聚合而成，虽然它的正确大小与组成我们并不清楚，但它显示北美洲当时位於罗迪尼亚的中心，北美东岸紧连著南美的西岸，而北美西岸则是连接著澳洲大陆与南极洲。罗迪尼亚大约在七亿五千万年前分裂成两半，打开了古大洋（Panthalassic Ocean）。北美洲往南向著冰雪覆盖的南极旋转。罗迪尼亚大陆的北半部基本上包括了：南极大陆(Antarctica)、澳洲(Australia)、印度(India)、阿拉伯(Arabia)，以及成为今天中国的一部份大陆碎块(North China, South China)，以逆时针的方向旋转，向北穿越严寒的北极。介於分成两半的罗迪尼亚大陆之间，是第三大陆- 刚果地盾(Congo)，它组成了中、北非洲的大部分。当罗迪尼亚大陆的两半互相碰撞在一起的时候，刚果地盾就正好被挤在中间，因此在前寒武纪即将结束之际，大约距今五亿五千万年前，这三个大陆再次因为碰撞而形成了一个新的超大陆潘诺西亚（Pannot ia），与这次碰撞相关的造山运动事件则被称为泛非（Pan-African）褶皱造山活动。如同我们先前所提到，在前寒武纪晚期的地球气候是非常寒冷的。我们可以在所有邻近大陆上找到冰河的证据，但是为什麼严寒的气候如此广泛地分布各地，至今仍困惑著地质学家们，曾经有很多假设被提出来，却一一都被否定。其中一个假设认为：地球曾经倾斜到北极一侧向著太阳，而南极一侧则背对著太阳，这样的情形导致地球有一半会受到太阳持续烧烤6个月，而另一半的地球则有6个月冷到结冰。虽然可能，但是并没有任何一种机制可以说明地球的自转轴可以倾斜到如此极端的状况。另一个不尽相同的假设认为地球曾经被由岩石或冰所组成的"环"所围绕，就像今天的土星和海王星一样，这个"环"造成了地球上的阴影，冷却了地球上的气候。然而并没有任何有关这个环的遗迹曾经被发现过。而目前最受认同的假设则是认为，当时整个地球的海洋都被冰冻，成为一个巨大的雪球，这个大雪球假说（Snowball Earth）同时可以解释表层岩石中，同位素异常的特徵。现在我们知道在前寒武纪的晚期其实并没有不寻常的现象进行，这三个假说由於没有把当时古地理图分析仔细，而显得有些解释得太过头，对於前寒武纪"冰室世界"的神秘，我们今天已经能够加以解释，那是因为当时大陆的碰撞与超大陆的形成，许多大陆不是紧邻北极就是南极，导致全世界进入一个全球的" 冰室"（就像今天的世界），不过当时位於赤道附近的澳洲却出现冰的遗迹，则是个很有趣的例外。

远古帝王世系表

盘古氏（距今约400万—300万年前。又称盘古，混沌氏。是传说中开天辟地创造人类世界的始祖） —天皇氏（距今约300万—170万年前。又称天皇，是传说中的上古三皇之一） —地皇氏（距今约170万—70万年前。又称地皇，是传说中的上古三皇之一） —人皇氏（距今约70万—20万年前。又称人皇，九头氏，居方氏。是传说中的上古三皇之一）—有巢氏（距今约20万—5万年前。又作大巢氏，尊号巢皇。是传说中的上古帝王） —燧人氏（距今约5万年—公元前7724年。又称燧皇，是传说中的上古帝王，起源于青藏高原的昆仑山，古称羌戎）伏羲女娲氏政权（公元前7724—前5008年。传78帝，记2717年） —伏羲（公元前7724—前7707年。又称宓羲、庖牺、皇羲、太昊、伏牺。男，风姓，伏羲女娲政权首任帝。是母系氏族风兖部落的首领，居今

甘肃庆阳市与平凉市境内的沿河地带） —女娲（公元前前7707—前7653年。女，风姓。又称灵娲、仓娲、女娲氏、女希氏、女皇氏。伏羲之妹） —嬟移（公元前7653—前7615年。女，姓风）—师嬟（公元前7615—前7569年。女，姓风）—太昊（公元前7569—前7527年。男，姓风，又称太昊伏羲，尊称白帝） —昊嬟（公元前7527—前7525年。女，姓风）—少昊（公元前7525—前7509年。男，姓风，名挚） —嬑节（公元前7509—前7481年。女，姓风）—伏泰（公元前7481—前7444年。女，姓风）—羲暤（公元前7444—前7403年。男，姓风）—印枪（公元前7403—前7361年。女，姓风）—新印（公元前7361—前7335年。女，姓风，号大庭氏） —姯印（公元前7335—前7271年。女，姓风）—随象（公元前7271—前7224年。男，姓风）—伏显（公元前7224—前7191年。女，姓风，号柏皇氏） —可塑（公元前7191—前7159年。女，姓风）

世界地图代码

中国 figure; worldmap([15 55],[70 140])%纬度经度范围显示 %显示矢量数据 sh1 = shaperead('bou2_4p', 'UseGeoCoords', true); geoshow(sh1, 'FaceColor', [0.5 1.0 0.5]); setm(gca,'MLineLocation',5)%设置经度间隔为5 setm(gca,'PLineLocation',10)%设置经度间隔为10 setm(gca,'MLabelLocation',5)%设置经度标签为每隔5度setm(gca,'PLabelLocation',10)%设置纬度标签为每隔10度title('中国地图','FontSize',14,'FontWeight','Bold'); 美国 figure; ax = worldmap('USA'); load coast geoshow(ax, lat, long,... 'DisplayType', 'polygon', 'FaceColor', [.45 .60 .30]) states = shaperead('usastatelo', 'UseGeoCoords', true); faceColors = makesymbolspec('Polygon',... {'INDEX', [1 numel(states)], 'FaceColor', ... polcmap(numel(states))}); % NOTE - colors are random geoshow(ax, states, 'DisplayType', 'polygon', ... 'SymbolSpec', faceColors) title('美国地图','FontSize',14,'FontWeight','Bold');

基于大数据的地理信息与位置在地图编制中的应用分析

基于大数据的地理信息与位置在地图编制中的应用分析摘要随着科技以及信息技术的进步，促进大数据的发展，大数据为人们的生活带来了一种全新的信息交流及传递网路空间，其在实际应用中使得各类信息数据的应用价值被得到充分发挥，同时提升了地图编制水平。基于此，本文概述了大数据，阐述了地理信息与位置数据种类及其特点，对基于大数据的地理信息与位置在地图编制中应用进行了探讨分析，旨在提高地图编制水平。关键词大数据；地理信息：位置；种类；特点；问题；地图编制；应用地图编制可以对地理信息进行更加准确的描绘及收集，其可以为土地空间的规划及利用提供良好的基础条件。因此在实际中必须要保证地图编制的精准性，这样才能对地理空间信息进行更加精准的编制，从而对土地空间、大小、权属边界等进行明确。而目前地理信息与位置大数据可以为地图编制提供更加全面的信息数据资源，因此在实际中必须掌握地理信息与位置大数据的应用方法，从而提升地图编制的精确度。以下就基于大数据的地理信息与位置在地图编制中应用进行了探讨分析。 1 大数据的概述大数据是指数据量大、数据类别复杂的数据集，这些数据集具有V olume（数据量大）、Velocity（数据处理速度快）、Variety（数据具有多样性）和Value（数据价值密度低）的4V特点。大数据无法用传统的数据库进行存储、管理和处理，其需要新的处理模式才能具有更强的决策力、洞察力和流程优化能力，以及海量、高增长率和多样化的信息资产。大数据时代的到来颠覆了学术界对传统数据的认知，同时也引起数据获取、存储、分析、挖掘以及可视化等技术的变革。在信息技术的支持和普及性应用背景下，大数据成为当今时代数据信息的主要发展方向。而大数据时代数据量大、数据种类多、数据处理速度快、数据价值密度低等特点，使其在应用过程中对社会各行各业的发展产生一定影响[1]。 2 地理信息与位置数据种类及其特点的分析地理空间信息与位置大数据包括地理数据、轨迹数据、空间媒体数据等。其中地理数据可以分为地图数据、遥感数据、大地基准数据，其特点是体量大、较规则化、变化缓慢。遥感数据包括光学影像数据、雷达激光扫描数据等，其特点是数据量大，种类多，数据增长规律不同，数据更新频度不同，安全性要求高。大地基准数据包括时间基准数据、重力基准数据等。轨迹数据是通过GNSS、RFID 等测量手段以及网络签到等方法获得的用户活动数据，包括个人轨迹数据、群体的轨迹数据、交通轨迹数据、物流数据等。特点是数据体量大、信息碎片化、准确性低，可以用文本模式描述，有半结构化的轨迹数据，附带其他的用户信息和社会语义。空间媒体数据，包含空间位置与时间因标记的数字化文字图像图形、声音、视频影响和动画等媒体数据，主要来源于移动社交网络、微博、微信等新興互联网应用。特点是数据来源混杂、非结构化为主，数据异构性大，实时性非

远古世界地图

远古世界地图在寒武纪时，具有硬壳的动物第一次大量地出现，许多大陆都被浅海所氾滥，超大陆刚瓦那(Gondwana)则正在南极附近形成。形成於前寒武纪末期(大约距今六亿年前)的超大陆潘诺西亚（Pannotia），在古生代的时候开始分裂，一个新的海洋--巨神海(Iapetus Ocean)在劳伦西亚(Laurentia,北美)、波罗地(Baltica,北欧)和西伯利亚(Siberia)这几个古大陆之间扩张。超大陆冈瓦那(Gondwana)则在泛非褶皱带上组合而成当时最大的大陆，范围从赤道延伸到南极。在奥陶纪时期，温暖的海水把石灰岩和盐岩沈淀在冈瓦那大陆的赤道地区(Australia澳洲、India 印度、China中国与Antarctica南极洲)，同时在冈瓦那大陆的南极地区(Africa非洲与 South America南美)则沈淀了冰河的沈积及冰漂的碎屑。帖子相关图片: 在石碳纪早期，位於欧美大陆(Euramerica)及冈瓦那大陆(Gondwana)之间的古生代海洋开始闭合，形成了阿帕拉契山脉(Appalachian Mts.)和维利斯堪山脉(Variscan Mts.)。同时南极(Antarctica)开始形成冰帽，四足的爬虫类开始演化，赤道地区开始形成煤的沼泽。

在侏儸纪早期，东南亚(Southeast Asia)聚合而成。一片宽广的古地中海将北方的大陆与冈瓦那大陆(Gondwana)分隔两处。虽然此时盘古大陆(Pangea)仍是完封不动，但是最早关於大陆分裂的传闻已经可以隐约的听见了。

盘古大陆(Pangea)在侏儸纪中期开始分裂，到了侏儸纪晚期，中央大西洋 (Central Atlantic Ocean)已经张裂成一狭窄的海洋，把北美与北美东部分隔开来。东冈瓦那(Gondwana)也同时与西冈瓦那开始分裂。

地图学的历史与发展

地图学的历史与发展 Prepared on 22 November 2020

地图学的历史与发展马京振人类生活在地球上，人类的一切活动都是在一定的地区或者地理环境中进行的，人们要使自己的活动获得成功，就必须认识和利用周围的地理环境。从远古时代起，我们的祖先就一直在寻找这种能描述和分析自己赖以生存的环境的工具，而地图便是这样一种最普通最常用的工具。从古代地图的起源与萌芽到近代地图的发展与传统地图学的形成，再到现代地图学与地理信息系统，地图经过几千年的发展而长盛不衰，并且在可以预见的未来仍然不可取代。随着科学技术的进步和社会需求的不断增加，地图学一直处在不断的发展中并且充满着生机和活力。一、地图学的历史轨迹 1.地图学史古代地图大约在距今1万至4万年之间的原始社会，出现了用小块石头、树枝在地上摆成的缩小模型，用来表示居住的位置及周围的通行路线。现在所能见到的最古老的地图是公元前27世纪梁流域的苏美尔人的地图，这幅古老的地图是雕刻在陶片上的。在我国，地图的萌芽可追溯到4000年前的夏代或者更早，在《左传》中记载的关于鼎地图的传说，后人称之为《九鼎图》；《山海经》也绘有山水动植物及矿物的原始地图。3000年前，西周为修建洛邑时绘制的洛邑城址地图，是我国历史上第一幅具有实际用途的城市建设地图。《管子·地图篇》对当时的地图内容和地图在战争中的重要作用进行了详细的叙述，并指出“凡兵主者，必先审之地图”，可见在当时地图在战争的作用已经很受关注。古代地图从原始地图逐渐发展到具有相当绘制水平的地图，无论就地图的种类，地图的内容要素、地图测绘技术等方面来看，都反映了当时我国地图科学的蓬勃发展，但这时在制图的理论上还没有系统的阐述。从西晋到明末，这时期，裴秀创“制图六体”，奠定了制图的理论基础，中经贾耽、沈括、朱思本一直到罗洪先，终于形成在我国古地图中最有影响的《广舆图》体系。近代地图的发展公元14世纪后，由于欧洲资本主义的兴起和中国的罗盘、造纸、印刷等技术的西传，推进了当时欧洲探险的地理发现，也推动了地图的发展。从16世纪开始，出现了社会对新地图的需要，当时最具代表性的地图学家，在东方是我国的罗洪先，西方就是佛兰德Flanders的墨卡托(Gerhardus，1512-1594)。墨卡托的《世界地图集》和我国罗洪先的《广舆图》总结了16世纪以前东西方地图学发展的历史成就。十六世纪七十年代，在西欧各国出现了大规模的国家三角测量和地形测绘，并先后测制和出版了大比例尺地图和中比例尺地图。我国是亚洲最早以政府名义统一进行地图测绘的国家，清朝乾隆皇帝期间就开始了全国规模的测绘工作，主要是测定全国的三角网，历经十年的艰辛，终于在1718年完成了《皇