地学关联规则与时空推理的渔业分析应用

在阐述地学关联规则背景的同时,对地学关联规则作了分类:即空间特征规则、空间区别规则、空间关联规则和时空关联规则。并给出了时空关联规则的数学定义,分析了各指标的意义和对规则提取的影响。进一步对地学关联规则所处理的数据抽象层次、地学数据维数、变量类别和空间配置四方面,进行了剖析和分类。基于规则中数据的抽象层次,将其分为单层关联规则和跨层关联规则;基于规则中涉及到的地学数据维数,将其分为单维关联规则和多维关联规则;基于规则中处理变量的类别,将其分为布尔型和数值型;基于空间配置,将其分为局部关联规则和邻域关联规则。最后,结合海洋渔业的实例,论述了关联规则在时空推理过程中的步骤和方法。     

地质科学大数据背景下的矿体动态建模方法探讨

三维地学建模的理论与方法在大数据时代该如何发展,是当下这一领域研究人员非常关注的问题。从现代三维地学建模的重要方法——隐式建模的角度,对三维地学建模方法与地质大数据系统的有机集成、以及如何利用大数据技术提高地学建模的效率和质量等问题进行了探讨。初步提出了一套基于地质科学大数据的三维地学建模方法和流程,包括:地质大数据的搜集、主题大数据系统的搭建、地质特征要素的深度挖掘和三维地学模型的动态构建。同时,也指出了大数据背景下高质效三维地学建模的关键在于:研究实现充分顾及地质对象和地质科学大数据特点的地学人工智能、机器学习、数据挖掘及空间推断方法。通过一个典型矿体建模的应用实例对所提方法的可行性进行了验证。      

智能化空间决策支持模型库及其支持下GIS与应用分析模型的集成

通过对模型库及模型库支持下 GIS与应用分析模型集成方式的探讨 ,以及其它 GIS与应用分析模型集成方式的对比 ,作者指出模型库方式将是 GIS与应用分析模型集成的主流方向 ,提出了一种新的 GIS与应用分析模型集成的框架 :知识驱动的空间决策支持模型库体系 ,它将数据库、模型库和知识库技术三库合一融入到 GIS中 ,实现 GIS与应用分析模型的无缝集成 ,以进一步提高 GIS对复杂空间决策问题的决策能力。从服务于模型库的知识库建设、智能化模型库支持下的决策流程等方面进行剖析 ,展现了知识驱动的空间决策支持模型库支持下 ,GIS与应用分析模型集成的优越性、先进性。     

虚拟GIS数据模型的设计及其主动式面向对象数据库系统的实现

本文首先在分析地学虚拟环境和虚拟地理信息系统的同时 ,指出当前虚拟地理信息系统在数据模型上的不足 ;然后具体介绍了我们设计的虚拟地理信息系统数据模型 ,在该数据模型中通过引入结构对象 ,支持地理数据在空间数据库中的管理和在地学虚拟环境中表达 ;同时介绍了该数据模型基于主动式面向对象数据库的实现 ,并在其支持下的地理对象中引入了对象事件属性 ;最后文中给出系统应用示例图。     

基于多维多值概念格的矿山生产地学本体构建研究

矿山生产地学本体能够形式化描述领域概念,是实现多源异构信息集成与知识共享的关键技术之一。本文从多维地学数据源兼有同一性和特异性的视角入手,扩充多维多值概念格理论,构建兼顾全局和区域特性的地学境本协同语义模型与形式化描述,依托二者映射转换关系,提出强情境敏感性的多维地学结构化数据本体自动学习算法;并以金属矿山实际项目为例,结合矿山生产概念体系架构,构建矿山生产领域本体实例,验证方法有效性。该方法注重地学领多维特性,较客观地展示多维地学对象之间关联关系,且较顾忌局部区域时空等数据环境差异,有效提高矿山生产本体的构建效率与准确性,对其他地学领域本体构建提供借鉴。     

浅谈计算机技术在地学应用中的设想及需求

随着计算机技术日趋成熟与普及，带动了信息产业的发展，相应建立了著名的地理信息系统。简称GIS。计算机技术在地学研究中也是靠它来得以完成实现的。地学借助于地理信息系统研究计算机技术和空间地理分布数据的结合，通过一第列空间操作和分析方法，为地球科学、环境科学、和工作工程设计乃至企业管理提供对规划、管理和决策提供有用的信息。因此，计算机技术在地学中的应用可以理解为地理信息系统的研究及应用。     

属性数据空间化误差评价指标体系研究

属性数据空间化作为地学数据处理和地学数据产品加工的一种重要手段,已经成为GIS领域的研究热点之一。属性数据空间化与其他数据处理手段和方法一样,也必然会产生误差。分析、评价空间化过程产生的误差,探讨减少误差的技术方法,对于提高数据产品的质量、更好地满足用户需要具有重要意义。完整的属性数据空间化误差的评价指标包括数据源、空间化模型和数据产品等三个方面。数据源误差评价指标,包括数据点密度、等值线密度、多边形斑块密度和数据源均匀度指数;空间化模型误差评价指标包括:相关系数、模型显著性(相关系数检验、F检验、t检验)和模型的估计误差;数据产品的误差评价指标包括平均误差、最大误差、误差的数值分布和误差的空间分布。     

地理知识云GeoKSCloud:动因、设计开发与应用

有效地发现和利用分布存储、运行的各类空间数据、空间决策分析模型和知识发现算法,已成为当前空间信息处理、知识发现与共享领域最具挑战性的前沿课题之一。首先,本文论述了空间信息处理、知识发现的关键问题、发展现状和趋势。然后,描述了地理知识云的概念特征,提出了地理知识云(GeoKSCloud)的具体实现。该平台构造了可伸缩的空间数据和知识服务存储、运行环境;平台从业务功能上划分为数据聚合中心、知识服务中心、地学问题求解中心、平台控制中心和知识云门户等5大核心模块。其为地学问题求解全过程提供了空间数据集成,知识服务发布、注册、搜索、发现、组合等功能,以及地学问题智能推理和结果可视化表达等工具。本文对海量空间数据云存储与管理、知识云服务管理与组合、地学问题智能求解等平台关键技术进行了论述。最后,本文以历史地震影响场分析为例,分析了平台各组件在问题求解中的交互过程,实例表明,该平台可实现多节点、跨平台、异构地理知识服务的协同式计算,有效地降低地学问题求解的成本和复杂度。     

《地球信息科学学报》征稿简则

正《地球信息科学学报》是由中国科学院主管,中国科学院地理科学与资源研究所、中国地理学会主办的综合性学术刊物,2001年9月经国家新闻出版总署和ISSN中国国家中心批准,2002年正式向国内外公开发行。地球信息科学是面向21世纪信息时代的新兴学科,是地球系统科学、信息科学、地理信息技术交叉与融合的产物。它以地球系统信息流为研究对象,探索时空数据挖掘与知识发现、地理系统格局与过程模拟、遥感地学计算的方法体系,完善地球信息科学方法论,发展时空数据集成管理、高性能地学计算、时空数据可视化、地理信息服务等核心技术,促进地理信息系统技术创新,研究地球系统科学数据共享标准规范与关键技术,推动地学信息化科研环境建设。《地球信息科学学报》主要刊登地球信息科学领域具有前瞻性、创新性、探索性和交叉性的原创研究论文,设有地球信息科学理论与方法、陆地表层系统模拟、地理空间分析综合应用、地理信息系统软件技术、遥感科学与应用技术、地图学与地学信息图谱、人文学和社会科学研究中的空间分析应用等专栏。热忱欢迎国内外学者踊跃赐稿。     

面向虚拟地理环境的多源异构数据集成方法

当前,虚拟地理环境(VGEs)的发展已经走向以数据库和模型库为双核心的知识共享平台阶段。地理数据及模型共享研究是虚拟地理环境发展过程中,不可逾越的难点问题;由于对地学分析及地理建模的研究还处于探索阶段,故适合于VGE下模型集成共享的多源异构数据集成研究还鲜有涉及。本文针对地理数据异构的特殊性,分析了虚拟地理环境中多源数据的异构特性,主要体现在数据含义、模式、数据模型、词法及语义等五个方面。另外,提出了面向虚拟地理环境的数据表达模型(DRM),该模型提供了一种公共的数据组织方法,使用户可以无歧义地定义地理数据,解译其他各种数据,并研究了多源异构数据的集成方法;同时,提出了多源异构数据集成的流程及体系框架,主要包括地理数据解析、地理模型与数据的交互、模型解析、运行及结果输出等;并重点分析了多源异构数据,及其到模型集成的转化过程。最后,开发了原型系统和多源异构数据的集成验证。实验结果表明,该方法能够较好地集成多源异构数据。     

GIS空间数据库的更新技术

空间数据库更新是当前GIS研究中急需解决的问题。本文分析了地理信息系统空间数据更新方式、实现的技术方法。研究表明空间分析技术是空间数据更新的基础,空间叠加分析、实体空间关系分析,以及基于实体空间关系的智能捕捉,是实现区域空间要素整体更新和局部要素更新这两种更新方式的最主要的支持技术。     

地理空间分析与制图的数据整合策略和方法

地理信息系统(GIS)的地学分析与计算机地图制图(CAC)是地理空间数据应用不可分割的两个方面。但GIS与CAC在地理空间数据的需求上存在冲突,导致两者间数据无法充分共享,直接造成数据的重复采集和浪费。本文从数据、软件系统和地图符号库的综合实施方案出发,初步探讨了地理空间数据整合的策略与方法。研究结果表明,基于辅助线的传统整合方法极大地增加了地理数据建库与更新的难度,而将人工智能技术、专家系统与主制图型或者主分析型数据方案结合起来,才有助于实现GIS与CAC在数据及系统功能上的真正融合。     

Origin distribution patterns and floating population modeling: Yiwu City as a destination

Existing quantitative migration studies are mainly at the inter-region or inter-province level for lacking of detailed geo-referenced migration data.Meanwhile,few of them integrate explorative spatial data analysis and spatial regression model into migration analysis.Based on aggregated registered floating population data from 2005 to 2008,the phenomena that population floating to Yiwu City in Zhejiang Province is analyzed at the provincial and county levels.The spatial layout of Yiwu’s pull forces is proved as a V-shaped pattern excluding Sichuan Province based on map visualization method.Using the migration ratio in 2007 as an explanatory variable,two models are compared using ordinary least square,spatial error model and spatial lag model methods for county-level data in Jiangxi and Anhui provinces.The model with migration stock provides an improved fitting over the model without migration stock according to the model fitting results.The floating population flocking into Yiwu City from Jiangxi is determined mostly by migration stock while the determinant factors are migration stock and distance to Yiwu City for Anhui.The distance-decay effect is true for migration flow from Anhui to Yiwu City while the distance rule is not confirmed in Jiangxi with the best fitting model.The correlation between per capita net income of rural labor forces and migration ratio is not significant in Jiangxi and significant but at the 0.1 level only in Anhui.Further analysis shows that the distance,income and man-land ratio are important factors to explain population floating at earlier stage.However,as the dynamic population floating process evolves,the determinant factor would be migration stock.     

时空统计学在贫困研究中的应用及展望

消除贫困是人类社会的共同目标。贫困分布具有明显的空间特征,同时呈现出空间异质性和空间相关性。时空统计学以时空分析为优势,在贫困的时空分布及形成机制研究中发挥了重要作用。本文综述了不同时期我国贫困分布的空间特征、贫困数据的空间类型和特征以及贫困时空分布的影响因素,并总结了时空统计学方法在贫困空间研究中的4类应用,包括：探索性空间数据分析,主要为了识别和量化分析贫困的时空分布格局;空间贫困归因分析,通过构建贫困和各地理要素之间的关系模型来分析贫困的影响因素;贫困制图,通过采样区数据得到整个区域的贫困分布;以及贫困的时空变化分析,揭示贫困要素的时空变化过程和其背后的驱动因素。在阐述这些方法的原理基础上,选取了具体案例阐释了时空统计学方法如何应用于空间贫困研究,进一步总结了时空统计学方法在贫困研究中的主要应用和价值;在此基础上,分析了目前空间贫困研究的不足,提出重点应从4个方面拓展时空统计学方法在目前空间贫困领域的研究。     

中国市级人口增长的多因素空间建模分析

本文以中国市域单元为研究对象,利用1990-2010年人口普查数据,采用探索性空间数据分析的方法,分析了过去20 年间中国市级人口增长率的空间分布特征和多变量的空间依赖关系。使用空间计量模型和空间滤波后的经典线性回归模型分别探究了经济、气候、地形、社会文化等因素对中国市级人口增长率的影响。模型对比结果显示,经过空间滤波后的经典线性回归模型能够更好的模拟中国市级人口增长率的变化。在该模型中,经济因素是影响中国城市人口增长率的主要因素,例如代表城市经济发展水平的城市夜光指数密度。气候因素对人口增长率也有着不可忽视的作用,如七月热指数随着等级的提升对人口增长率有着越来越强的负向影响。研究结果表明：人口的区域增长模式是多要素综合作用的结果,在相关建模研究和政策制定中需要重点考虑经济发展水平和气候条件因素对人口增长趋势的不同影响。     

地理空间数据的空间性分析应用

“空间性”是地理空间数据有别于其他数据的显著特征,因此地理空间数据研究过程中必须反映和遵从其地理空间特性。本文将集中于两个领域,即统计分析和遥感图像分析领域,来论述地理空间数据分析中必须加强对空间异质性、空间结构和尺度的探讨。     

标准农田规划空间决策支持模型的研究与实现

在中国工业化与城市化进程加速的背景下,部分地区耕地的质与量难以得到保障,因此迫切需要在平衡粮食安全与经济社会增长的基础上对其做出科学规划,而空间决策支持模型的建立有助于该规划的编制。基于对标准农田规划过程的分析,将模型的概念框架分解为以下三个步骤:①构建标准农田资源评价模型:利用群体层次分析法和土地适应性评价模型评估标准农田资源;②构建标准农田规划备选方案生成模型:采用0￣1整数规划模型生成若干标准农田规划备选方案;③构建标准农田最优规划方案决策模型,采用非确定型决策模型辅助评价选取最优规划方案。文章对概念模型的规范化过程进行详细探讨,最后以浙江省桐庐县石阜镇为实验区,对模型进行实现和初步验证。     

自组织双重空间聚类算法的城市扩张结构分析应用

双重空间聚类是能顾及空间连续性和属性相似性的空间数据分析,而常规空间聚类算法难以同时顾及2方面的约束条件。本文采用自组织双重空间聚类算法,对城市扩张结构分析进行了研究。通过改造自组织特征映射的最佳匹配神经元搜索的算法机制,在空间域和属性域进行迭代聚类搜索,实现了自组织双重空间聚类。以武汉市扩张斑块的位置信息和扩张程度指数为输入数据,使用自组织双重空间聚类算法,实现了城市扩张动态结构的识别。自组织双重空间聚类算法使得聚类结果,既在空间域上连续,又在属性域上相近,算法过程具有自组织性,减少了人为影响。     

基于夜光遥感和小区POI的住宅发展与经济增长的空间耦合研究

针对城市住宅业发展与其经济增长之间的单向或双向因果关系问题,有关学者利用宏观统计分析的方法得到了不同的结论。本文通过构建二者的时空数据集,在城市内部微观层面上剖析了二者的耦合联系及其空间差异性,以期在细尺度上解释二者之间的关系。本文选取郑州市作为研究区,提出了一种基于夜光遥感数据的GDP空间化估算方法,进而生成GDP时空数据集;基于住宅小区POI点数据对城市住宅进行空间密度估计,得到住宅小区的时空分布数据集;最后对GDP和住宅建设密度进行了空间互相关分析,探究住宅发展与经济增长像元尺度上的共变趋势。结果表明：与前人的宏观研究论断不同,耦合分析结果显示住宅业发展与经济增长之间的关系在城市内部具有空间差异性,两者既存在相互影响的区域,也存在无相关的区域;耦合协调关系极显著的区域约占两成,且主要位于市属区和县域中心区;耦合不显著和不相关的区域超过七成,大部分位于市属县域。     

东北地区TRMM数据降尺度的GWR模型分析

利用东北地区2000-2010年93个气象站点观测数据作为“真实值”,对TRMM降水数据进行精度验证,发现研究区TRMM降水数据与观测数据之间具有明显的线性相关性,且TRMM降水数据数值偏大于观测值,表明TRMM降水数据在东北地区具有一定的可信度。对东北地区多年平均、2001、2010年的TRMM数据,进行GWR模型降尺度研究,得到1 km的新降水数据,并与全局OLS回归模型进行对比。结果表明：（1）相比全局OLS回归模型,GWR模型的降尺度结果可获得更好的R与RMSE,说明GWR模型更适用于东北地区TRMM数据的降尺度研究;（2）东北地区GWR模型的降尺度分析结果与观测数据之间的相关系数在0.44-0.97之间,且分布较分散;（3）经过降尺度的TRMM降水数据,在空间分辨率上有较大提高,能更真实地反映研究区的降水特征,为该数据小尺度的应用研究奠定基础。