蒙元時期絲綢之路旅行家行程GIS數據集

蒙元時期絲綢之路旅行家行程GIS數據集
作者:程軍 張萍
2018年8月15日
本作品收錄於《中國科學數據
程軍, 張萍. 蒙元時期絲綢之路旅行家行程GIS數據集[J/OL]. 中國科學數據, 2018, 3(3). (2018-08-14). DOI: 10.11922/csdata.2018.0017.zh.


摘要&關鍵詞

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摘要:蒙元時期絲綢之路上的旅行家為數甚多,其中有約15位的行程可供復原,復原工作對研究該時期絲綢之路的走向和不同時期路線的選擇意義較大。本文收集整理了文獻記載的旅行家途經地點,再依據現代研究成果、古今地圖、Google Earth衛星影像等繪製往來路線。15位旅行家、使節從最早的耶律楚材(1218年啟程)到最晚的馬黎諾里(1353年歸程),時間跨度超過了一個世紀。本文按照每位旅行家的出行時間及往來情況,將673處地點分類構成20組行程點數據,將64段行程路線分類構成20組路線數據,從而形成了本數據集。

關鍵詞:蒙元時期;旅行家;絲綢之路;行程點;行程路線;GIS

Abstract & Keywords

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Abstract: During the Mongol-Yuan dynasty, many tourists travelled along the Silk Road, of whom about 15 have detailed records which could be used to restore their journeys. The journeys of those tourists are of great significance to the study of varied routes of the Silk Road in different periods of the Mongol-Yuan dynasty. This study first collected the travel points of the tourists from literature, and then drew their travel routes based on modern research findings, historical and modern maps, Google Earth satellite images, and so on. The travel of the 15 tourists, from the earliest Yelü Chucai (1218) to the latest Marignolli (1353), had a time span of more than a century. According to the travel time of each tourist, we categorized the total 673 locations into 20 groups of travel points and the total 64 sections of travel routes into 20 groups, thus forming this data set.

Keywords: Mongol-Yuan dynasty; tourist; Silk Road; travel point; travel route; GIS

數據庫(集)基本信息簡介

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數據庫(集)名稱 蒙元時期絲綢之路旅行家行程GIS數據集
數據作者 程軍、張萍
通訊作者 張萍(zhangping029@126.com)
數據時間範圍 1218–1353年
地理區域 地理範圍包括北緯54°58'51.13"–24°45'2.75",東經27°8'38.07"–111°9'34.73"。涉及到的國家包括中國,哈薩克斯坦,蒙古國,塔吉克斯坦,吉爾吉斯斯坦,烏茲別克斯坦,土庫曼斯坦,阿富汗,伊朗,巴基斯坦,印度,俄羅斯,阿塞拜疆,亞美尼亞,格魯吉亞,土耳其,伊拉克,敘利亞,黎巴嫩,巴勒斯坦,以色列,約旦,沙特阿拉伯,巴林,烏克蘭,羅馬尼亞,保加利亞,埃及。
數據量 17.8 MB
數據格式 ESRI Shapefile
數據服務系統網址 http://www.sciencedb.cn/dataSet/handle/622
基金項目 國家社科基金重大項目(14ZDB031)
數據庫(集)組成 數據集由20個行程點數據及20個行程線路數據組成。

Dataset Profile

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Title A tourist routes GIS dataset of the Silk Road in the Mongol-Yuan dynasty
Data corresponding author Zhang Ping (zhangping029@126.com)
Data authors Cheng Jun, Zhang Ping
Time range 1218–1353
Geographical scope Geographical scope: 4°58'51.13"N–24°45'2.75"N, 27° 8'38.07"E–111° 9'34.73"E; specific areas include: China, Kazakhstan, Mongolia, Tajikistan, Kyrgyzstan, Uzbekistan, Turkmenistan, Afghanistan, Iran, Pakistan, Indian, Russia, Azerbaijan, Armenia, Georgia, Turkey, Iraq, Syria, Lebanon, Palestine, Israel, Jordan, Saudi Arabia, Bahrain, Ukraine, Romania, Bulgaria, Egypt.
Data volume 17.8 MB
Data format *.dbf, *.prj, *.sbn, *.sbx, *.shp, *.shx
Data service system < http://www.sciencedb.cn/dataSet/handle/622>
Source of funding National Social Science Fund of China (14ZDB031)
Dataset composition This data set consists of information on 20 travel points and 20 travel routes.


引 言

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蒙元時期(1206–1368年)是絲綢之路交通最為暢達的時期,蒙古人建立橫跨歐亞大陸的帝國後,東西方來往因此頻繁。在蒙元時期,不少人物帶着政權交往、宗教傳播、商業活動、遊歷異域等目的往來於絲綢之路,他們有着記錄旅途所見所聞的共同點,帶有旅行的性質,故以旅行家統稱之。蒙元時期絲綢之路上的旅

行家已知姓名者不少於30人,其中有15位行程路線記載詳細。研究蒙元時期旅行家的行程路線可以明確當時絲綢之路的走向,通過不同時間段旅行家對路線的選擇也能分析出絲路的時空變化,結合當時的歷史事件更能揭示歷史進程對絲綢之路的影響。

目前來看,蒙元時期旅行家行程路線的研究成果基本上以考證途經地點為主[1],綜合性研究成果較少,使用GIS技術加以研究者更是寥寥無幾。蒙元時期旅行家對絲綢之路的記載一般較為寫實,是對當時絲綢之路線路的直觀描述,提取這些旅行家經過的地點,在確定其經緯度後,以現代電子地圖為地圖,在Google Earth上定位構成點數據,結合《蒙古山水地圖[2]經世大典圖》等古地圖及相關研究成果,將行程路線繪製並矢量化,由此構成線路數據。本文通過點數據與線數據的結合演示,按旅行家的出行時間加以排列,從而以數字地圖的形式展示旅行家直接經行並記載的絲綢之路。通過對本數據集中的地名及路線數據進行提取分析,可以得知13–14世紀絲綢之路時空演變的具體情況。

1 數據採集和處理方法

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1.1 數據來源

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本研究數據按來源分兩類,一類是行程地名與路線數據,用於構建點的基本數據及展示旅行家的具體行程路線;另一類是現代地名數據,用於確定行程地名的準確位置。

(1)行程地名與路線數據。主要來源於記載旅行家行程的遊記、文集、書信等歷史文獻,每個地名與每段路線的參考資料在數據集中均有說明。代表性的來源資料有《馬可·波羅遊記》《伊本·白圖泰遊記》《西使記》等。

(2)現代地名數據。包括了國家、省、市、鎮、遺址等類別,主要來源於Google Map、高德地圖等現代電子地圖。

1.2 數據採集及處理

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本研究的數據包括點數據與線數據兩類。採集範圍限於絲綢之路沿線國家、地區,旅行家行程不在此範圍者予以適當取捨。

點數據是從文獻記載中摘錄並定點構成,通過參考考古資料等研究成果[3],大部分旅行家的行程地點都能準確定位到今天的城鎮、遺址上。在力所能及的範圍內,筆者對少數地點採取實地考察的方式明確其位置。明確地點的具體位置後,本文參考《GIS 技術與二千年絲綢之路道路復原研究的新思路[4]一文的定點理念,使用Google Earth定點。以別石把為例,通過今人研究成果[5]可知該地位於新疆維吾爾自治區昌吉回族自治州吉木薩爾縣北庭鎮破城子遺址,通過實地考察(圖1)並參考衛星影像,最終將該地定於遺址所在地(圖2)。定點完成後,在形成kml數據,然後在ArcGIS中編輯導出,保存為20組點數據。


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圖1 實地考察北庭故城遺址


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圖2 參照Google Earth衛星影像定點


線數據除了依靠文獻記載復原外,本文參考《GIS技術支持下的北宋初期絲路要道靈州道復原研究[6]一文對於絲綢之路線路復原的理念,在點數據整理完成後,根據實際情況結合實地考察、古今地圖、衛星影像、今人研究成果[7][8]等在Google Earth上繪製線路。以瓜州至沙州段路線為例,筆者通過實地考察(圖3)得知這段線路有的沿山脈北麓延展,有的則橫穿沙漠及綠洲,參考《蒙古山水地圖》中的路線走向(圖4),以Google Earth衛星影像為背景,結合實地採集的數據,最終分段繪製出相對合理的路線(圖5)。路線繪製完成後,按旅行家具體行程及時間編輯為20個kml文件,在ArcGIS中編輯導出,保存為20組線數據。


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圖3 實地考察瓜州至敦煌道路


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圖4 蒙古山水地圖》中沙州附近的道路


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圖5 參照Google Earth衛星影像與採集數據繪製路線


點數據和線數據整理完成後,以每組數據的行程開始時間命名,帶有points後綴的為點數據shapefile文件,帶有lines後綴的為線數據shapefile文件。本文數據共分19個時間段,其中1260年有兩位旅行家啟程,在命名中以「-1」、「-2」標示以供區別。本文數據生成的主要流程如圖6所示。


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圖6 數據集生成主要流程示意圖


1.3 數據分類

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按照點數據與線數據的實際情況,本文結合國家標準與文獻記載進行分類。

1.3.1 點數據分類

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本文基於國家標準(GB/T 18521-2001)所規定的地名劃分規則,按地點的性質分為自然地理實體與人文地理實體兩大門類。考慮到地名承載的歷史信息,將其分為城鎮、農村、遺址、關隘、國家地區、山體、水體、沙漠、草原9大類(表1)。


表1 蒙元時期絲綢之路旅行家地點分類體系

一級分類 Class 一級分類編碼
城鎮 Town A01000
農村 Village A02000
遺址 Site A03000
關隘 Pass A04000
國家/地區 Country & Region A05000
山體 Mount B01000
水體 Water Body B02000
沙漠 Desert B03000
草原 Grassland B04000


根據統計,蒙元時期旅行家記載的有效地名共有673個,其中人文地理實體地名中以城鎮類地名占絕大多數,有536個城鎮地點,自然地理實體地名中以水體類地名占絕大多數,有51個水體地點。從中可以看出,旅行家對與行程密切相關的城鎮、水體類地點較為關注(表2)。


表2 蒙元時期絲綢之路旅行家地點統計

數據名 城鎮 農村 遺址 關隘 國家/地區 山體 水體 沙漠 草原 總計
1218points 21 1 3 4 1 30
1220points 21 2 4 4 12 3 1 47
1222points 14 4 4 7 1 30
1224points 14 14
1246points 7 1 4 12
1249points 9 1 1 11
1253points 27 1 2 4 1 35
1254points 50 1 7 58
1259points 18 1 1 5 25
1260-1points 14 14
1260-2points 18 1 2 1 5 4 1 32
1271points 42 1 2 45
1276points 15 3 1 19
1318points 10 1 1 1 13
1326points 85 21 1 1 108
1331points 101 2 1 104
1336points 10 1 3 14
1338points 9 9
1347points 42 42
1350 points 9 1 1 11
總計 536 26 7 15 11 18 51 6 3 673


1.3.2 線數據分類

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本文中的線數據承載了時間、里程、旅行家等信息,按照旅行家的行程進行取捨,為了體現路線所具有的地域交流特點,本文按照亞非歐三大洲的交流來對路線進行分類,分為歐洲—亞洲、非洲—亞洲、亞洲、歐洲四大類(表3)。


表3 蒙元時期絲綢之路旅行家路線分類體系

一級分類 Class 一級分類編碼
歐洲—亞洲 Europe to Asia A0100
非洲—亞洲 Africa to Asia B0100
亞洲 Asia C0100
歐洲 Europe D0100


根據統計,蒙元時期旅行家的路線共有64條,跨洲的路線以歐洲、亞洲間的路線占多數,有14條,大洲內部的路線以亞洲的路線占多數,有41條。這表明蒙元時期絲綢之路上的旅行家以亞洲內部以及歐亞之間的交往為主(表4)。


表4 蒙元時期絲綢之路旅行家路線統計

數據名 開始時間 結束時間 旅行家 歐洲—亞洲 非洲—亞洲 亞洲 歐洲 總計
1218lines 1218.03 1223.12 耶律楚材 3 3
1220lines 1220.04 1222.08 長春真人丘處機 5 5
1222lines 1222.08 1224.03 長春真人丘處機 3 3
1224lines 1224.01 1227.11 耶律楚材 4 4
1246lines 1246.01 1246.12 柏朗嘉賓 1 1
1249lines 1249.02 1249.12 安德烈 1 1
1253 lines 1253.05 1255.08 魯布魯克的威廉 3 3
1254 lines 1254.01 1255.12 海屯 1 1 2
1259lines 1259.01 1259.12 常德 1 1
1260-1lines 1260.01 1265.12 尼古拉·波羅 1 1 1 3
1260-2lines 1260.05 1263.12 耶律希亮 4 4
1271lines 1271.01 1275.12 馬可·波羅 1 3 4
1276lines 1276.01 1278.12 拉班·掃馬\馬可 5 5
1318lines 1318.01 1318.12 鄂多利克 1 1
1326lines 1326.08 1327.12 伊本·白圖泰 1 3 4
1331lines 1331.07 1336.12 伊本·白圖泰 2 1 5 2 10
1336lines 1336.01 1338.08 巴斯喀爾 1 1 2
1338lines 1338.12 1353.12 馬黎諾里 1 1 1 3
1347lines 1347.02 1349.04 伊本·白圖泰 2 2 4
1350 lines 1350.01 1353.12 馬黎諾里 1 1
總計 14 4 41 5 64


2 數據樣本描述

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2.1 數據庫設計

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本文數據中點數據與線數據的屬性設計有所差別。點數據的屬性劃分以文獻記載為依據,其屬性表包括了點名稱、分類、年份,現今所在的國家、縣鎮、編碼等內容,其中年份是該段行程內旅行家首次抵達此地點的年份,若在該段行程多次抵達某地,僅在路線繪製上穿過該地,不作特殊說明。點數據屬性表的具體情況如表5所示。


表5 點數據屬性表設計

名稱 Name Year 'Name'_E Country Province City County Town Site Tourist Class Code Reference
性質 點名稱 旅行家首次抵達年 英文名 國家 省區 具體位置(村、遺址、河流等) 旅行家名 分類 編碼 參考資料


線數據的屬性表命名以每條路線的開始年代為依據,一般1–3年的行程連結為一段路線,有的路線按行程往返不定等實際情況會在1年範圍內劃分為數段路線。線數據的屬性表包括了名稱、開始時間、結束時間等內容,每段路線的方向由開始與結束地點決定,結合點數據即可得知路線的走向。線數據屬性表的具體情況如表6所示。


表6 線數據屬性表設計

名稱 Name Begin_Time End_Time Begin_Place End_Place Tourist Class Code Reference
性質 名稱 開始時間 結束時間 開始地點 結束地點 旅行家 分類 編碼 參考資料


2.2 數據展示

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本文中的數據包括20組點數據與20組線數據,打開文件名數字相同的點、線shapefile文件即可查看不同時期、旅行家行程所經過的點及路線。因篇幅所限,在此僅展示1218年、1254年、1271年、1331年4個時段旅行家的行程情況(圖7)。


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圖7 1218–1331年四位旅行家行程示意圖


3 數據質量控制和評估

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蒙元時期距今已有600餘年,基本沒有測繪數據存留,該時期絲綢之路的走向、城鎮情況等少有系統地記載。相對於正史,旅行家的記載更貼切絲綢之路的運行實況,其中的不少地點及路線是正史中沒有提及的。在點數據的定位中,本文綜合了旅行家記載的研究成果,大多數點詳細定位到遺址、村落、城鎮上,確保點數據的精確性。線數據的確定與繪製結合了對比古今地圖、參考衛星影像、採集實地考察數據等方法,使得線路的走向具有合理性,保證了線數據的可靠性。通過精準的定點與繪線,數據集所體現的行程情況十分詳細,使用ArcGIS對數據進行分類處理後,點、線數據在1∶1000000的比例尺下也能精確展示。

4 數據使用方法和建議

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本數據集內包含的數據均為標準shapefile文件,主流GIS軟件均可讀寫,採用的坐標系統為WGS-84,使用時需注意不同坐標系統間的轉換。數據集按旅行家行程及時間分為20組點數據與20組線數據,共包括15位旅行家的詳細行程。本文對旅行家的行程數據構建提供了較為便捷的方式,使點的定位及路線的繪製達到精確可靠的程度,為研究蒙元時期絲綢之路的走向及時空演變提供了數據基礎,使用者可按自己的研究需要對點數據及線數據提取加工。

參考文獻

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數據引用格式

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程軍, 張萍. 蒙元時期絲綢之路旅行家行程GIS數據集[DB/OL]. Science Data Bank, 2018. (2018-06-24). DOI: 10.11922/sciencedb.622.


 

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