教育程度”等。分组值是指分组的枚举值集合，如性别分为“男性”与“女性”；户口性质分为“农业”与“非农业”等。计量单位是指为定量表示同种量的大小而约定地定义和采用的特定量，表达同一类特征的计量单位组成计量单位组，如“人、千人、万人”组成人口计量单位组。一个基本指标只能对应一个计量单位集，如“在岗职工工资”只能对应货币这一计量单位集。进行不同统计指标间的对比分析时，需保证这些指标属于同一计量单位组，因为只有属于同一计量单位组的统计指标才具有可比性。
1.2.2 空间性
统计数据作为社会经济现象的数字载体，具有典型的空间特征，因为任何社会经济现象都是在一定的地理空间范围内发生和变化的。因此，统计数据的采集、整理和分析，必须以地理空间为框架，才能反映其本质特征和地域规律，并通过空间区域上的比对，反映出各类统计信息的分布情况。
1.2.3 时间性
统计活动是定期重复进行的，同样的统计内容和指标在不同时间重复统计，构成了统计成果的多个历史“快照”。引入时间轴以后，通过历年数据的对比可以看出持续的变化趋势。
1.3 元数据库构建
1.3.1 元数据提出
我国的统计资料在管理、分析和利用中存在较多问题，主要表现为统计数据来源多，数据量大，存放零散、相互之间缺少数据共享机制及缺乏统一的管理。因此，如何将多源异构的统计数据有效地整合在一起，形成庞大的数据仓库，为进一步的数据展示、分析、空间可视化提供数据源泉，以满足从多角度、多层次为不同的用户提供丰富而灵活的目标数据。在这里引入元数据的概念，元数据是关于数据的数据，或关于数据结构化的数据[2]。在数据仓库系统中，元数据能够告诉用户或管理人员数据仓库中包括了哪些数据、它们的物理位置等[3]。利用元数据也可以方便地找到所需要的数据，帮助管理人员更好地理解、管理和使用企业所拥有的数据[4]。社会经济统计信息元数据用于描述统计数据的物理存储、逻辑分类和时间、空间、指标体系等信息，可以对分布式异构数据源进行任意空间单元、任意时段统计数据的提取和管理。
1.3.2 元数据驱动技术的应用
（1）基于元数据驱动技术的统计数据查询。
基于元数据进行程序设计和行为控制，称为元数据驱动。基于元数据驱动开发的平台系统，用户面向的是由各类指标定制的主题数据，如：人口情况、地区生产总值、就业人员与工资、财政收支情况等，而不需要真正感知后台数据库的存储和组织情况。从图2可以看出，时间元数据表存储时间信息，地区元数据表存储行政区划信息，指标元数据存储指标的基本信息，包括数据类型、精度、计量单位等，分组（值）元数据存储指标枚举，包括枚举值、枚举分组、枚举名称、枚举关联关系等，数据存储表则是时间、地区、指标代码与指标数值形成的一维数据表。用户在平台系统中通过选择地区、时段及指标，由元数据驱动技术将用户要求转化到实际的物理表中，查询到所需要的结果。
（2）统计数据与GIS融合。
空间地理信息按照行政区划来划分统计单元，全国分“省、市、区/县、乡/镇/街道、村委会/居委会”五级统计单元。与用户查询到的统计数据表通过行政区划代码进行关联，并以表格、统计图、专题地图3种方式呈现出来。
2 统计数据GIS可视化展现
统计数据是各种社会经济现象的反映，必然要考虑被反映对象的空间位置，空间活动状态等以及统计对象间在空间上的相互作用与影响，才能较客观、全面地描述社会经济特征的全貌[5]。利用GIS制作专题地图是统计信息可视化的主要途径，专题地图不仅能表示制图对象的空间分布规律及其相互关系，而且能反映制图对象的发展变化和动态规律。（如图3）
（1）单值专题图。
单值专题图是根据单一的统计数据值来渲染地图对象的显示风格，每个不同的数值称为单值，用不同的颜色进行表达。理论上，单值专题图适用于各种类型的统计数据，但其最合适表达枚举类型的统计指标，研究指标不同取值的空间分布规律及其聚集状况。
（2）范围分段专题图。
范围分段专题图是按照一定的分段方法，如：相等间隔、分位数、标准差等方式将统计数据的取值分成若干段，根据每个数值所在的分段范围赋予特定的显示风格。范围分段专题图的制作是以对统计数据进行分段为前提的，分段方式和范围的选择直接影响专题图的制图效果。
（3）等级符号专题图。
等级符号专题图是通过使用与统计数据值成比例的各类符号反映同一指标不同取值的比例关系，最适合表达总量型统计数据。等级符号专题图提供常数分级、对数分级和平方根分级3种模式。
（4）点密度专题图。
点密度专题图是指用点的密集程度来反映统计数据值的大小，用点（数）来表现与数据值对应的边界或域对象。点密度专题图最适合表达由单个个体累积而成的总量型统计数据，如：总人口数、法人单位数等。
（5）统计专题图。
统计专题图是一种多变量的专题图，可以同时分析多个统计指标。统计专题地图包括折线图、点状图、柱状图、饼状图、玫瑰图等多种类型，适合表达不同类型的统计数据[6]。
（6）人口金字塔专题图。
人口金字塔是常用的人口信息可视化分析手段，将按照一定年龄间隔制作的男性人口和女性人口条形图并排在一起，可以有效分析不同年龄、不同性别人口数量对比情况。同时，金字塔的形状能够表征当前人口发展变化的大致趋势，如图3所示，底部大顶部小的金字塔反映年轻人口比重大、人口具有快速增长的趋势；中间大两头小的金字塔代表中年人口比重大、人口处于相对稳定的状态；顶部大底部小的金字塔则预示人口趋于老龄化，人口处于缩减状态[7]。
3 结语
利用GIS技术手段整合统计信息资源，使各类统计数据得到共享，消除信息孤岛，极大地发挥统计数据的利用价值。通过元数据模型可方便地在程序中实现对不同类型、不同时段的统计指标进行查询，满足用户灵活定制统计报表的需求。
统计数据作为传统的信息源数据，应进一步探讨如何与新兴网络数据，例如：微博数据、手机信令数据等进行组合补充，共同应用于规划、交通等各行各业，从而提高基础数据库的利用价值，这项内容也将是下一步研究工作的重点。
参考文献
[1]魏倩.社会经济统计数据可视化系统分析与设计[D].云南大学，2012.
[2]陈进.关于数据仓库元数据管理系统的研究与建设[D].中国海洋大学，2011.
[3]金晶.基于元数据的商业银行员工绩效考核体系的研究与应用[D].内蒙古大学，2009.
[4]梁艳平.基于GIS的统计信息分析与辅助决策研究[D].长沙：中南大学，2004.
[5]崔纪锋.统计专题地图的设计与实现[D].郑州：解放军信息工程大学，2005.
[6]万宝惠.人口金字塔模型的应用[J].中国人口·资源与环境，2012，22（5）：187-191.
