数据库系统和文件系统的异同点

文件系统，可以比方是，你买了一个作业本，为了书写整齐，你在上面先画了横书的格子，(格式化)

并在前面做了一个目录表。

文件系统　是 *** 作系统的一个重要组成部分，对系统性能，安全性影响很大。运行级别较低层

数据库系统是　是你为了你的数据管理需求，你在　已经打好的格子本上又画了一个表格，有行有列。

数据库系统　更多是丛一个专业应用上来说的，主要是为了保存管理大量的数据，其运行管理级别相对较高，当然，文件系统对数据库系统的运行效率，安全性等有决定性的影响。

521 基本数据的来源

1）中国地质大学（武汉）提供的1980年的1∶50万西南分省地质图；

2）中国科学院南京土壤研究所提供的1990年的1∶100万的西南分省土壤图；

3）中国科学院地理科学与资源研究所（北京中科永生数据公司）提供的：

西南分省1∶10万土地利用现状图（2000年），西南分省行政区划图（1995年），西南分省年平均气温栅格图（1993～2000年平均），西南分省年平均降雨栅格图（1993～2000年平均），植被覆盖率分省栅格图（2000年），植被净初级生产力分省栅格图（2000年），土壤呼吸分省栅格图（2000年），1∶25万DEM栅格图（1995年）；

4）中国统计出版社提供的2000年西南分省统计年鉴。

522 数据的提取

（1）各图层的配准

将收集到的各类图层进行统一投影和坐标转换，统一的标准为（表5-1）：

表5-1 各类图层统一的坐标系统参数

亦即，Albers等面积双标准纬线圆锥投影，全国统一的中央经线和双标准纬线，中央经线为东京105°，双标准纬线为北纬25°和北纬47°，采用KRASOVSKY椭球体，大地水准面为Beijing1954。

（2）各图层数据的提取

Ⅰ地质图

1）根据岩性地层的描述将各图斑划归为：白云岩、白云岩夹层、不纯白云岩、石灰岩、石灰岩夹层、不纯石灰岩、石灰岩-白云岩互层、碳酸盐岩及非碳酸盐岩；

2）在岩性归类的图层上叠加行政区划图，以县为单元计算各类岩石出露面积；

3）计算各县碳酸盐岩出露面积占国土面积的比例；

4）统计各省碳酸盐岩出露面积和岩溶县数，建立相应数据库，绘制西南岩溶石山区的岩溶县分布图。

表5-2 西南分省碳酸盐岩出露面积及各比例岩溶县统计表

根据统计的结果（表5-2、图5-1、图版Ⅱ-4）显示：

1）西南7省（区）1市，其国土面积有19469万km2，占全国国土面积的2028%。碳酸盐岩出露面积5326万km2，占国土面积的2736%，碳酸盐岩出露面积最大的是贵州省，连片分布的碳酸盐岩面积1161万km2，占全省面积的612%；碳酸盐岩出露面积最小的是广东省，其碳酸盐岩出露面积103万km2，占全省面积的58%。

2）本文统计的西南岩溶区碳酸盐岩出露面积的统计结果除了广东省偏低外，其他各省（区、市）的统计结果均与李大通（1983）统计和出版的1∶400万中国可溶岩分布图的结果有较好的对应关系（图5-2）。

图5-1 中国西南各县碳酸盐岩出露面积占土地面积比例的分布图

图5-2 西南岩溶区碳酸盐岩出露面积统计结果与前人成果的对比

3）碳酸盐岩出露面积大于30%的岩溶县主要分布在滇东、桂西、黔、渝东、湘西、鄂西，呈NE-SW向展布。此线以东，湘中南、鄂东、桂东岩溶县呈岛屿状分布；此线以西，岩溶县呈分散状分布。碳酸盐岩出露面积大于70%的岩溶县主要分布在云南、广西、贵州、重庆。

我国西南碳酸盐岩连片分布与古环境的演变和地壳运动密切相关：

古生代，西南地区是当时古特提斯洋的东部边缘的浅海区，当时丰富的陆源物质供给和温暖海水形成的活跃的生物活动和蒸发过程，可能是导致该地区碳酸盐岩大量沉积和成岩的主要原因。这一沉积过程随后被地壳构造运动隆升过程所代替，开始西南地区成陆过程；

中生代，太平洋板块向西俯冲，造成中国华南地区（特别是扬子区）的隆起和海水由东而西的逐渐退出。

70MaBP印度板块脱离冈瓦纳古大陆，并向北漂移，在45MaBP（始新世早期），与欧亚板块碰撞。

第三纪末，在印度板块、太平洋板块的夹击下，青藏高原开始整体隆升。调查表明，自早更新世晚期至现在，贵州西部抬升量达2000多米，中部达1000多米，东部也达数百米不等。最终形成今日西南岩溶地区的格局。

Ⅱ1∶25万DEM栅格图

1）将行政区划图与DEM栅格图叠加，通过ArcView32中的Spatial analysis功能模块，可获得各县的平均海拔高度。

2）将各县平均海拔高度分成10级：0～200m；200～500m；500～1000m；1000～1500m；1500～2000m；2000～2500m；2500～3000m；3000～3500m；3500～4000m；4000～4500m。

3）按不同的海拔高度等级绘制西南区地势图（图5-3，图版Ⅱ-1），西南岩溶地势总体格局呈现为西北高，东南低，绝对高差大于4000m。以500m、1500m、3500m为界线，可将西南地势分成4个阶梯：广东、广西的大部分县，湘东、鄂东大部分县海拔高度小于500m，构成第一级阶梯；广西的北部、西部，湘西，鄂西，黔南、黔西，重庆，四川盆地，海拔高度500～1500m，构成第二级阶梯；黔西，滇，川南构成第三级阶梯，海拔高度1500～3500m；川西北各县的海拔高度为3500～4500m，构成第四级阶梯。

图5-3 中国西南区由各县平均海拔高度生成的地势图

同样的方法可获得西南各县年平均气温和年平均降雨量（图5-4、图版Ⅱ-2，图5-5、图版Ⅱ-3）；

西南地区东南比邻海，是太平洋东南季风向内陆推进的入口；云南南部还受到印度洋西南季风的影响。因此，西南岩溶区的降雨、气温分布与地势的关系十分密切（图5-6，表5-3）。

图5-4 中国西南各县年平均气温空间分布趋势图

图5-5 中国西南各县年平均降雨量空间分布趋势图

表5-3 中国西南各省（区、市）平均地势与年平均降雨量、年平均气温

图5-6 中国西南各省年平均气温、年平均降雨量与平均海拔之间的关系

表5-3可以看出以省为信息单元的平均海拔、年平均降雨量和年平均气温，其中广东省具有最低的海拔，而年平均降雨量、年平均气温均处于最高；云南具有最高的平均海拔，而最低的年平均降雨量、年平均气温均出现在四川；另外，广西平均海拔排在第四，而年平均降雨量、年平均气温排在第二，这可能与四川盆地、广西盆地的存在有关，与西南季风对云南气候的影响有关。总之，以省（区、市）作为信息单元，并不能很好地反映地势与气候之间的。如以县作为基本的信息单元，则平均海拔与气候之间存在较好的对应关系，其年平均降雨量、年平均气温与平均海拔之间存在较好的负相关，其相关系数为r=-061和-069（图5-7）。

图5-7 中国西南各县年平均气温、年平均降雨量与平均海拔之间的相关分析

Ⅲ土地利用现状图

1）将行政区划图叠加于土地利用现状图上，按县提取各土地类型的分布面积；

2）统计有林地、灌丛林地、耕地占国土面积的比例；

3）将行政区划图叠加于植被覆盖率图层上，获取有林地（森林地）、灌丛林地的植被覆盖率；

表5-4 西南各省（区、市）主要土地类型及面积统计（万kn2）

4）按县计算有林地（森林地）、灌丛林地的覆盖率；

5）绘制西南区有林地（森林地）与灌丛林地覆盖率的分布图并建立相应的数据库。

表5-4和图5-8可揭示西南区土地利用的特点，与全国土地利用对比，西南岩溶石山区的国土面积占全国的2028%，而耕地面积占全国耕地面积的3646%，是全国平均值的142倍，而水域面积仅占全国水域面积的1042%，为全国平均值的40%。这充分反映了西南岩溶石山区地表水资源量的短缺和人类活动对土地的强烈开垦。

土地利用的方式与植被的覆盖率是制约生态系统中两个活跃指标—植被净初级生产力和土壤呼吸的主要因子。将西南植被净初级生产力（NPP）和土壤呼吸图层按县进行数据的提取，可生成西南区NPP和土壤呼吸的分布图（图5-9，图版Ⅱ-4）。

图5-8 西南各省（区、市）主要土地类型和分布比例及与全国对比

从以上分析可知西南地区由东南到西北地势可分为4个阶梯，碳酸盐岩主要分布在第二、第三阶梯，温度、降雨与地势存在较好的负相关，亦即在西南地区水热条件随地势的变化是渐变的。如果具有相同的基地条件，那么植被生态系统中活力指标也应是渐变的。但从西南岩溶区NPP和土壤呼吸的空间分布特征看：

1）NPP值大于1050gC/m2·a的主要分布区为第二阶梯和第三阶梯，而第一阶梯和第四阶梯区的NPP值大多偏低。如果以县为信息单元，则在海拔在1200～1500mNPP值出现最高值（图5-10）。第四阶梯区的NPP值偏低与第四阶梯区的低温少雨关系密切；而第一阶梯区的NPP值偏低的原因可能与该地区的土地利用方式和植被覆盖相关。NPP高值区与碳酸盐岩集中分布区之间存在对应关系。

图5-9 中国西南各县植被净初级生产力、土壤呼吸排放速率与各县碳酸盐岩出露面积比例之间的关系

2）从土壤呼吸排放量分布图看，总的趋势是随着地势的升高，水热条件的减弱，土壤呼吸渐渐减小，但在第一、第二阶梯之间存在明显的分界线（土壤呼吸量为300gC/m2·a），而该线以西的第二、第三阶梯则是碳酸盐岩分布集中区。如果以县为信息单元所获得的结果是：在海拔800～1200m之间出现一个拐点，即土壤呼吸量由快速下降的变化状态转换成相对平稳（或缓慢降低状态）（图5-11），当海拔高度大于3500m（第四阶梯）时，则土壤呼吸变化又转化成快速降低状态。

图5-10 中国西南各县植被净初级生产力与平均海拔之间的关系

图5-11 中国西南各县土壤呼吸排放量与平均海拔之间的关系

Ⅳ社会经济指标

1）从2000年分省（区、市）统计年鉴中获得以下9个指标：①人口密度（人/km2）；②人口自然增长率（‰）；③人均国民生产总值（元）；④农民人均纯收入（元）；⑤第三产业占国民生产总值的比例（%）；⑥耕地粮食产量（t/hm2）；⑦化肥使用量（t/亩）；⑧人均耕地（亩/人）；⑨林业、牧业占农业总产值的比例（%）。

2）建立数据库，并与行政区划图进行配准，生成相应的社会经济分布特征图。

从中国西南各县人口密度分布图（图5-12，图版Ⅲ-1）上可以看到，碳酸盐岩分布对人口分布也存在某种制约关系，如广西高密度人口分布在桂南，湖南高密度人口分布在湘东、湘中、湘南，湖北高密度人口分布在鄂中、鄂东，重庆高密度人口分布于渝西北、渝西南。将此4省（区、市）的岩溶县的人口密度与非岩溶县人口密度作对比，则广西、湖南、湖北、重庆岩溶县的人口密度仅分别为非岩溶县的 8505%、8303%、4678%、5443%（表5-5），其岩溶县的农民收入也不及非岩溶县的。

图5-12 中国西南各县人口密度分布图

图5-13 中国西南各县人均国民生产总值分布图

表5-5 广西、湖南、湖北、重庆岩溶县人口密度、农民收入与非岩溶县对比

西南碳酸盐岩集中分布的中心贵州省，其人口分布密度明显高于周围的邻省（区、市），但它的人均国民生产总值则远比邻省（区、市）的低（图5-13、图版Ⅲ-2，图5-14）。

图5-14 中国西南各省（区、市）人均国民生产总值排序

根据以上数据的提取和整理可获得22个指标、构成数据库，并进入统计模型计算。进入模型计算的指标包括：

平均海拔（m）、年平均降雨量（mm）、土地利用程度指数、灌丛覆盖率（%）、森林覆盖率（%）、灌丛地占土地的比例、森林占土地的比例、土地垦殖率、碳酸盐岩占土地的比例、净初级生产力（gC/m2·a）、土壤呼吸（gC/m2·a）、年平均气温（℃）、人口密度（人/km2）、人口自然增长率（‰）、人均国民生产总值（元）、农民人均纯收入（元）、第三产业占国民生产总值的比例（%）、耕地粮食产量（t/hm2）、化肥使用量（t/亩）、人均耕地（亩/人）、林业、牧业占农业总产值的比例（%）、岩溶县土壤养分综合指数。

ZAM:熊灵巨神——纳洛拉克

(Nalorakk)BOSS掉落列表（仅列出史诗等级物品）　数据来源：多玩数据库

图标 名称 等级 类型

原始怒火战靴 128 锁甲

神圣意志长袍 128 布甲

怒火 132 拳套

巨熊之怒 128 布甲

反省面具 128 板甲

刀锋天使的钱币腰带 128 皮甲

丛林践踏者 128 板甲

公式：附魔武器 - 斩杀 75 附魔

鹰神——埃基尔松

(Akil'Zon)BOSS掉落列表（仅列出史诗等级物品）　数据来源：多玩数据库

图标 名称 等级 类型

自然怜悯胸针 128 项链

隐秘意图胸甲 128 板甲

上古魔法徽记 128 戒指

魔精医师的面具 128 锁甲

浸血的精灵战衣 128 板甲

埃基尔松的爪刃 132 单手剑

阿曼尼惩戒者 132 单手锤

公式：附魔武器 - 斩杀 75 附魔 龙鹰神灵——加亚莱

(Jan'Alai)BOSS掉落列表（仅列出史诗等级物品）　数据来源：多玩数据库

图标 名称 等级 类型

影牙巨魔皮甲 128 皮甲

瓦布的妖术诅咒之刃 132 匕首

天然恢复头盔 128 皮甲

魔精瓷盘 128 盾牌

箭雨胸甲 128 锁甲

疯狂足垫 128 布甲

阿曼尼帝国壁垒 128 盾牌

公式：附魔武器 - 斩杀 75 附魔 山猫神灵——哈尔拉兹

(Halazzi)BOSS掉落列表（仅列出史诗等级物品）　数据来源：多玩数据库

图标 名称 等级 类型

雪崩护腿 128 锁甲

碎颅战靴 128 板甲

逝者英灵长袍 128 布甲

蛮族项圈 128 项链

剑舞护肩 128 皮甲

光滑皮毛外衣 128 皮甲

鼓吹肩铠 128 板甲

公式：附魔武器 - 斩杀 75 附魔 妖术之神——玛拉克拉斯

(Malacrass)BOSS掉落列表（仅列出史诗等级物品）　数据来源：多玩数据库

图标 名称 等级 类型

原始怒火法杖 132 法杖

妖术之颅 133 饰品

妖术领主的巫毒肩铠 133 锁甲

妖术兜帽 133 布甲

邪恶魔精匕首 132 匕首

小巫毒面具 128 饰品

无情 132 单手剑

上古仪祭披风 128 布甲

三眼兜帽 133 布甲

徘徊者的利刃 132 匕首

魔鬼治疗宝典 133 饰品

激流堡的希望 128 板甲

丛林行者兜帽 133 锁甲

百战獠盔 133 板甲

公式：附魔武器 - 斩杀 75 附魔 森林巨魔——祖尔金

(Zul'jin)BOSS掉落列表（仅列出史诗等级物品）　数据来源：多玩数据库

图标 名称 等级 类型

诅咒骨环 133 颈部

无情利斧 138 单手斧

双趾拖鞋 133 布甲

上古辛多雷长弓 132 弓

上古埃基尔神器 133 饰品

扭曲预言之刃 132 单手剑

扭曲面甲 133 皮甲

狂暴者的召唤 133 饰品

金洛斯，末日的启示者 138 双手剑

黑暗祝福 138 单手锤

督军胸甲 133 板甲

帝国勇士的锁甲 133 锁甲

公式：附魔武器 - 斩杀 75 附魔

1体征显示: 红色的图标是蛋白质,吃肉解决问题,大部分肉类需要烤熟,鱼肉可以生吃。 **的图标是碳水化合物,一般吃水果就能解决。 绿色的图标是脂肪,可以吃肉类或者坚果类解决。 蓝色的图标一看就是水了,但是请记得只有标志清洁

2地理定位: 可以按鼠标中键切换手表模式为地理定位(类似于指南针),游戏里手表坐标以W(西)和S(南)标示。 打开手表定位后,表盘上面有个小箭头,哪个方向的字母在小箭头下方就代表你面朝的是哪个方向。

因为您在录入时没有进行转换处理,我给您一个常用的处理函数,您只要进行调用就可以了

<%

function changechr(str)

changechr=replace(replace(replace(replace(str,"<","<"),">",">"),chr(13),"<br>")," "," ")

end function

%>

这个函数可把多个符号转为CHR码,这样就不会影响到输入与输出问题,同时也减少人家功击的可能

sequence就是一个序列，你每次执行 select CASE_SEQnextval from dual 的时候都会返回唯一的一个ID号，因此你可以先执行这个select取到这个ID，如果这个时候有多个用户在执行这个 *** 作，那么他们select到的ID绝对跟你的不一样（sequence就是保证这一点的）。然后你就可以用这个ID插入记录，然后再返回这个ID就OK了。

代码：

string sql = "Select CASE_SEQcurrval from dual";

OracleConnection conn = DBgetCon();

OracleCommand cmd = connCreateCommand();

connOpen();

string returnID = null;

cmdCommandText = sql;

returnID = ConvertToString(cmdExecuteScalar()); //获取ID

sql = "insert into PATIENT_T(pid,name) values(returnID,'黎明')"; //将ID插入数据库

cmdCommandText = sql;

cmdExecuteNonQuery();

connClose();

结束了，差不多就是这样，楼主自己调试一下就行了，注意ID在数据库中应该是varcahr类型的

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