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考古遗址分布的统计分析的参考文献

4月前
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理解问题考古遗址分布的统计分析的参考文献

已完成理解考古遗址分布的统计分析的参考文献

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考古遗址分布的统计分析是一个多学科交叉的研究领域,涉及地理信息系统(GIS)、统计学、考古学等多个学科。以下是一些与考古遗址分布统计分析相关的参考文献:

  1. 在山西省新石器至明清时期古城遗址的研究中,GIS空间分析方法被引入,使用Ripley’s K函数来研究历史时期古城遗址的空间集聚性,并分析了地形特征对遗址空间分布的影响1

  2. 梁昕炜在其学位论文中,基于统计分析探讨了考古遗址堆积物GDGTs与人类活动的关系,以西藏琼结邦嘎遗址为例,提供了一种研究考古遗址与人类活动相互作用的方法2

  3. 李宁等人在《地球信息科学学报》上发表的文章中,模拟构建了古人在聚落选择上的迁移最优路径,探讨了古人行为模式,并研究了成本数据确定和成本栅格数据的集成方法3

  4. 考古遗址发掘数据分析研究与应用的文献指出,随着考古数据的增多,对文物保护和考古研究工作具有重要价值4

  5. 一项研究采用统计学和空间分析方法,基于中国境内2110处旧石器遗址的坐标和年代信息,分析了遗址的时间和空间分布特征5

  6. 另一项研究使用了空间自相关统计技术,评估了来自总概率分布的具有加权属性的站点,以评估放射性碳数据集的区域尺度历时变化6

  7. 聚落考古研究,有时也被称作“空间位置分析”或“空间考古”,主要关注聚落及其遗存在地理空间上的分布形态7

  8. 一项采用GIS空间分析方法的研究,对重庆库区旧石器时代至唐宋时期考古遗址的时空分布特征进行了全面分析,包括遗址的时间分布、平面空间分布和垂直空间分布8

这些文献提供了不同的视角和方法,用于分析考古遗址的分布,有助于深入理解古代人类活动与地理环境之间的关系。

GIS空间分析方法在考古遗址研究中的具体应用是什么?

GIS空间分析方法在考古遗址研究中的具体应用包括利用Ripley’s K函数研究历史时期山西省古城遗址的空间集聚性,以及从地形特征分析各时期遗址的空间分布规律。通过这种方法,研究者能够更深入地理解古城遗址在不同历史阶段的分布模式和集聚特性,进而揭示古代人类活动和地理环境之间的相互作用。1

Ripley’s K函数是如何用于研究历史时期山西省古城遗址的空间集聚性的?

Ripley’s K函数是一种空间统计方法,用于评估空间数据的随机性或集聚性。在考古遗址研究中,该函数被用于分析山西省古城遗址的空间分布模式。通过计算观测到的遗址分布与随机分布情况下的预期分布之间的差异,Ripley’s K函数能够揭示遗址的空间集聚特征。具体来说,如果K函数的值大于预期值,表明遗址在空间上呈现集聚分布;如果K函数的值小于预期值,则表明遗址分布较为分散。这种方法有助于研究者识别和解释古城遗址的空间分布规律及其背后的历史和文化因素。118192021

梁昕炜的学位论文主要研究了哪些内容?

梁昕炜的学位论文主要研究了“基于统计分析的考古遗址堆积物GDGTs与人类活动关系——以西藏琼结邦嘎遗址为例”。这篇论文由梁昕炜撰写,杨晓燕作为论文指导老师,于2022年5月12日在兰州大学完成。论文的主要内容是探讨考古遗址堆积物中的GDGTs(糖醇类脂质)与古代人类活动之间的关联性,以西藏的琼结邦嘎遗址作为研究对象。通过这项研究,梁昕炜试图揭示古代人类活动对环境的影响以及考古遗址堆积物中GDGTs的分布特征。2

在模拟古人聚落迁移最优路径时,考虑了哪些自然因素?

在模拟古人聚落迁移的最优路径时,研究者考虑了多种自然因素,包括高程、坡度/坡向、地形起伏度以及距水系的距离。这些因素对于理解古人在选择聚落位置和迁移路径时的行为模式至关重要。例如,古人在迁移过程中可能会优先选择山谷和丘陵等地形,以降低迁移成本。通过分析这些自然因素,研究者能够构建出更符合史前人类行为特征的聚落遗址分布模型,并模拟出聚落遗址随时间迁移的最优路径。33338

考古遗址发掘数据分析研究与应用中,数字考古资料是如何帮助文物保护和考古研究的?

数字考古资料在考古遗址发掘数据分析研究与应用中发挥着重要作用。随着考古工作的不断深入,产生的数字考古资料越来越多,这些资料对文物保护和考古研究具有极高的价值。数字考古资料的应用包括但不限于:

  1. 利用现代测绘、遥感、三维重建、地理信息系统(GIS)、虚拟现实、数据库和网络等技术,充分采集并运用调查、勘探、发掘等过程中的数据,以提高考古研究的效率和准确性。
  2. 通过数据挖掘方法对考古数据进行分类和相关性分析,从而揭示考古资料背后的规律和知识。
  3. 应用数据泛化技术简化考古数据,便于管理和深入分析,提高对考古资料的理解和利用。
  4. 利用三维信息提取技术获取遗迹遗物的三维信息,这在文物保护中也有非常成功的研究案例。
  5. 将考古研究贯穿于大遗址保护利用全过程,不断廓清大遗址价值内涵,明确保护重点,丰富展示内容,拓展传播渠道。 这些应用不仅促进了考古学研究方法的现代化,也为文物的保护和传承提供了新的途径和手段。3940414344
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考古遗址分布的统计分析的参考文献
考古遗址分布统计分析方法
考古遗址分布的地理信息系统应用
考古遗址分布与环境因素关系研究
相关内容17

GIS空间分析方法在山西省新石器—明清时期古城遗址研究中的应用1

GIS空间分析 研究山西省古城遗址的空间集聚性与分布规律。

基于统计分析的考古遗址堆积物GDGTs与人类活动关系研究——以西藏琼结邦嘎遗址为例2

考古遗址与人类活动 统计分析西藏琼结邦嘎遗址堆积物与人类活动的关系。

聚落遗址迁移最优路径模拟3

聚落遗址迁移模拟 探讨古人在聚落选择上的迁移最优路径。

考古遗址发掘数据分析研究与应用4

考古数据应用 分析考古数据对文物保护和研究工作的价值。

中国早期人类时空分布特征的统计学和空间分析5

时空分布特征 统计学和空间分析方法研究旧石器遗址。

空间自相关在考古学中的应用6

空间自相关分析 评估放射性碳数据集的区域尺度历时变化。

《地球信息科学学报》3

考古GIS研究 探讨古人聚落迁移最优路径,分析地理空间特征。

梁昕炜的学位论文2

考古遗址GDGTs分析 研究考古遗址堆积物与人类活动的关系。

考古遗址发掘数据分析研究4

考古数据分析 探讨数字考古资料对文物保护和研究的价值。

旧石器遗址时空分布特征研究5

旧石器遗址分析 采用统计学和空间分析方法研究遗址分布。

空间自相关在考古学中的应用6

空间自相关技术 评估放射性碳数据集的区域历时变化。

聚落考古研究7

聚落形态研究 聚落及其遗存在地理空间的分布形态分析。

重庆库区考古遗址时空分布分析8

考古遗址时空分布 从多维度分析遗址分布特征。

梁昕炜2

考古遗址统计分析研究者 梁昕炜,学士论文作者,研究GDGTs与人类活动关系。

杨晓燕2

梁昕炜的论文指导老师 杨晓燕,兰州大学教授,指导梁昕炜完成学位论文。

李宁3

聚落遗址迁移研究者 李宁,硕士生,研究考古GIS和GIS应用。

杨林3

李宁论文的通讯作者 杨林,教授,研究方向为数字摄影测量、考古GIS。

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