GDELT数据网络化挖掘与国际关系分析

21世纪以来的国际关系错综复杂、瞬息万变,给世界的经济、安全、外交等带来了深刻变化。这些变化对中国的内外政策产生了重大影响。全面及时地分析国际关系及其变化特征,对于中国的经济和外交发展规划具有重要参考价值。国际关系研究具有复杂性、及时性、时空性等特点,迫切需要时空大数据分析技术为其提供新的思路和技术手段。大众媒体如报纸、广播等记录着世界上发生的各种各样的事件,蕴含着丰富的信息,相对于记录个人活动的社交媒体数据,其更加适合于对人类社会进行大规模和长时间的分析。GDELT是一个免费开放的新闻数据库,它实时监测世界上印刷、广播、网络媒体中的新闻,对其进行文本分析并提取出人物、地点、组织和事件等关键信息。本文利用复杂网络的理论和方法对GDELT进行网络化挖掘并进一步分析国家关系。首先利用该数据构建国家交互网络,然后通过网络特征统计分析国家之间的交互关系,最后探测国家冲突事件交互网络的时序变化。研究发现：① 国家交互网络具有无标度特性,网络连接在整体和局部上都呈现出不均匀性,少数国家与其他国家有大量交互,大多数国家与其他国家的交互很少;一个国家与少数国家有大量交互,而与大多数国家的交互很少。② 国家冲突事件交互网络的突然变化往往对应一些重大事件。本文的研究可以为大数据时代的国际关系探索提供一个新的视角,同时也为新闻媒体数据的分析提供参考。     

循环经济GIS数据库空间冲突的确认方法研究

空间冲突的确认是空间冲突检测和处理不可缺少的重要环节。本文只是对线目标间空间冲突的确认方法进行了初步的探讨,给出了数据库更新背景下线线空间冲突的确认方法。该方法综合考虑空间数据精度、目标类型、时态、语义等因素,利用元数据、DLG、DRG、影像数据以及专家经验等对检测出的空间冲突进行人机交互确认。     

特殊事件中国际关系网络时序演化分析

21世纪以来的国际关系错综复杂、瞬息万变,给世界的经济、政治、安全、外交等带来了深刻影响。及时掌握国际关系的变化对中国外交政策制定、整体发展规划有着极为重要的意义。随着大数据时代的来临,应用大数据方法结合国际关系定量分析的工具对国际关系变化模式进行及时、有效地挖掘成为了一个重要的议题。强时效性、高信息量的新闻事件大数据蕴含能及时地反映出国际事件影响全球国际关系的信息。网络化挖掘作为一种面向大数据的信息挖掘方法,因其具象化的关系表达方式和丰富的结构分析方法组成为数据驱动的国际关系研究的重要方法。以短期国际事件为背景,对新闻事件大数据进行网络化挖掘,进行国际关系网络的时序演化分析,能够在短期国际事件造成国际关系变化的场景下,提供应对国际关系变化的解决方案参考。本文以中美贸易战为例研究特殊事件中国际关系网络的时序演化模式：基于GDELT新闻事件数据进行国际关系网络的构建,利用复杂网络方法进行信息挖掘并进行国际关系分析。首先利用该数据构建国际关系网络,然后用动态社区划分方法对其进行时序演化模式探测,最后结合点分布模式、核密度分析、空间自相关等空间分析方法对其进行空间特性分析。研究发现：① 在特殊事件发生过程中,网络社区的演化方式与发生的子事件类型具有很强的相关性;② 同一社区的节点在空间分布上一般呈现明显的聚集特征,特定区域节点加入不同社区频率高,节点网络属性值的空间高值分布随事件发生而改变;③ 网络局部特征值随子事件发生往往会发生较大变化。本文的研究为短期国际事件中的国际关系动态变化实证分析提供了一个新的视角,为国际关系研究的空间转向提供了一个新的思路,在方法层面对数据驱动的国际关系研究进行了补充,同时也为大数据的网络化挖掘提供了参考。     

基于新闻数据的新冠疫情事件下“全球-中国”国际关系变化分析方法

在新冠疫情的冲击下,国际关系错综复杂、瞬息万变,不稳定性不确定性剧增。全面及时地分析“全球-中国”国际关系变化特征,对于中国的外交发展规划具有重要的参考价值。复杂的国际关系可以分解为一系列事件单元,新闻数据中蕴含了时间、地点、人物、事物等关键信息,是构建事件的最直接、最全面的信息来源。本文以GDELT（Global Database of Events, Language, and Tone）新闻事件数据库为数据源,基于“全球-中国”的视角,利用2020年1—5月全球疫情相关新闻数据,研究新冠疫情事件背景下的国际关系的变化。本文首先以事件数量、事件强度值和事件被提及数作为关键变量,提出了国际关系的分类表达和计算模型,解决了国际关系表达模糊和难以计算的问题。然后从时空可视化角度展示疫情下国际关系的变化特征,并结合疫情期间的国际重要事件,进一步分析引起国际关系变化的原因。研究表明,采用本文方法能精确掌握新冠疫情下“全球—中国”国际关系的发展程度,发现“全球-中国”国际关系的变化规律和变化原因,具有重要的应用价值。本文的研究可以为大数据时代的国际关系研究提供一个新的视角,同时也为新闻数据的分析提供参考。     

基于GRACE重力卫星数据监测分析贵州干旱特征

基于GRACE重力卫星数据,采用改进的组合高斯滤波法和尺度因子法提高数据精度,利用陆地水储量变化原理反演贵州2003-08~2013-07的水储量变化量,并将计算的相对水储量指数作为干旱指标,提出运用游程理论基于相对水储量指数识别干旱历时和干旱烈度,监测分析贵州干旱特征。结果表明,基于GRACE卫星数据获得的相对水储量指数与SPI3变化趋势基本一致;GRACE卫星监测到2003-08~2013-07贵州每年都有干旱事件发生,历时最短为1个月,其中历时≥3个月的干旱事件共9次;干旱强度较大的事件发生在2003~2006年和2009~2011年,其中2006年和2011年水储量亏损较严重,与贵州实际的干旱情况相吻合。     

国际冲突将围绕资源展开

争夺对国家安全和经济发展至关重要的稀缺战略资源往往是一国发动战争的根本动因。宗教、文化和意识形态等方面的持续对抗也是引发军事冲突的重要因素。在这两种引发战争的潜在因素中,资源的作用是更具根本性的。美国资深的全球安全专家迈克尔·T·克莱尔的《资源战争:全球冲突的新场景》一书对此进行了系统论述。     

长江流域陆地水储量异常的卫星重力监测与干旱指数对比分析北大核心CSCD

利用GRACE/GRACE-FO数据对长江流域2003~2021年期间发生的干旱事件进行定量分析,以探究卫星重力监测区域性干旱的可行性。采用3个机构发布的5种GRACE/GRACE-FO数据产品(CSR_SH、JPL_SH、GFZ_SH、CSR_M、JPL_M)反演长江流域陆地水储量异常(TWSA),计算陆地水储量亏损(WSD)和水储量亏损指数(WSDI),结合气象干旱数据(SPI、SPEI、scPDSI)对5种数据产品的结果进行比较,并对2003~2021年长江流域干旱事件进行分析。结果表明,不同机构发布的GRACE/GRACE-FO数据产品对长江流域干旱事件严重等级的划分具有一定差异;WSDI与6个月时间尺度的SPEI相关性最高,相关系数为0.66,与scPDSI相关系数最低为0.54,降水是影响长江流域陆地水储量变化的重要因素;长江流域最严重的干旱事件发生在2019年夏秋季,干旱强度为2.31,持续10个月,水储量累计亏损达到415 Gt,此次干旱事件的WSDI空间分布图显示2019-09干旱最为严重,出现极端干旱区域。WSDI可反映长江流域干旱分布的时空变化,可在监测全球和大尺度区域干旱方面发挥重要作用。     

综合多层优选尺度的高分辨率影像分割

采用面向对象方法处理高空间分辨率遥感影像时,影像分割质量对后续影像的信息提取结果影响很大。本文主要针对高分辨率影像分割中地物多尺度的问题,提出了一种基于多层优选尺度的高分辨率影像分割算法。该算法首先采用一系列规律变化的尺度对高分辨率影像进行多尺度分割,然后通过单分割层全局标准差的变化与尺度的关系确定一组最优分割尺度。在此基础上,通过各优选分割层之间的包含关系,局部建立多层次对象树,从整体上形成影像森林;通过局部同质性异质性综合评价指数的比较及父层光谱特征的限制来选取多层次对象树中的优势对象,从而获得最终的高分辨率影像分割结果。最后,本文分别采用了Geoeye和ZY3多光谱影像进行了2组分割实验,结果表明本文算法能有效地提高正常分割影像对象的比例。     

RSS新闻事件的多维描述与时空可视化方法

百度等按照时间或焦点的传统新闻检索方式,缺少对新闻事件在时间维度和空间维度及时空发展规律上的组织和表达。鉴此,本文提出了一种在时间和空间维度对在线简易信息聚合(Really Simple Syndication,RSS)新闻进行多维描述和时空可视化的方法,帮助用户全面、直观理解焦点新闻事件的时空发展过程及趋势。该方法从新浪、百度和Google等多家网站的RSS新闻服务中抽取新闻,将新闻报道时间近似为新闻事件发生时间进行时间维度描述,动态解析并识别新闻概要中的中文地名词汇,进行地址匹配和空间定位,完成新闻事件空间维度描述。以H7N9禽流感热点新闻为例,本文通过过度颜色、统计折线图进行时间维可视化表达,以大小渐变的圆形符号进行空间维可视化表达,多维度描述并展示了H7N9禽流感新闻事件的发展过程和趋势。     

南京市高温热浪时空分布研究

在全球气候变暖的背景下,城市夏季高温热浪已经成为城市最严重的气象灾害之一,给城市居民健康和经济发展带来了巨大的影响。以2013年8月7日-13日的南京高温热浪灾害事件为例,基于Landsat 8 OLI 卫星遥感数据、MODIS卫星遥感数据和气象站点数据,在MODIS地表温度降尺度基础上,估算近地表气温,进而结合空气相对湿度的空间插值数据计算南京地区100 m分辨率的炎热指数和高温热浪指数,分析其时空分布特征。结果表明：在这次高温热浪演变过程中,南京炎热指数呈现先升高后降低的变化趋势,8月11日炎热指数最高,平均达到86.99,12日降到最低值,平均值为85.05;高温热浪强度主要集中于轻度热浪与中度热浪,随着时间的推移,其范围也呈现先扩大后减小的趋势;在空间分布上,南京北部及中心城区的炎热指数较高,主要表现为中度热浪,而南部地区及中心城区周边郊区较低,主要为轻度热浪,山体和水域炎热指数则最低,多为无热浪。     

GIS支持下的全球武装冲突数据体系建设评介

地缘环境安全是国家安全的重要组成部分。准确、精细、及时更新的各类地缘冲突信息是全球地缘风险评估和预警的基础。本文全面回顾了以武装冲突为核心的全球地缘冲突数据体系建设的发展历程,剖析了地理时空定位、大数据挖掘等技术的应用进展。在地理信息系统（GIS）技术支持下,对武装冲突内涵和武装冲突事件数据体系总体框架的理解不断深入,生产出一大批高质量的数据集合或数据产品;地缘冲突在主题上逐渐细化,冲突事件记载的空间定位精度从国家发展到更小尺度的地理位置（经纬度）;在网络信息搜索与大数据挖掘技术支持下,武装冲突信息的更新频率从年度更新提高到每小时更新,全球武装冲突数据体系建设初见成效。地缘环境系统科学与地理科学的深度融合、地理大数据与人工智能技术的广泛应用将是推动本学科领域发展的重要动力。     

基于可持续性视角的建设用地适宜性评价及其应用

建设用地适宜性是土地资源利用与管理决策的依据。本文基于土地利用可持续性界定建设用地适宜性内涵,从灾害风险、地形地貌、生态环境和区位条件4个维度,构建了较规范的适宜性指标体系;针对已有评价方法的不足,构建了整合极值法、条件函数法、线性加权综合的“多要素分布式算法——情景矩阵”评估框架;进而基于适宜性识别冲突空间,以空间冲突面积占总建设用地面积的比重作为空间冲突强度来刻画区域建设空间布局的合理性与可持续性。本文以新疆玛纳斯县为例开展研究,结果表明玛纳斯县适宜建设空间（达230 km²以上）约占全县总面积的26%;最适宜和比较适宜性建设用地主要分布于中部及中北部乡镇及农（团）场驻地附近,基本适宜建设区主要分布在比较适宜建设空间的外围及中南部山前平原地带;该县冲突空间达4.21 km²,占建成区面积的22.74‰;冲突空间主要分布在河流沿岸和中部城镇化发展区;南部、北部的生态脆弱区及中部工业化发展区的乡镇空间冲突强度也较高。研究表明,本文提出的建设用地适宜性评估框架与方法逼近客观现实,简单易行,能弥补以往评价方法的不足;适宜性在空间冲突分析与可持续性土地利用管理中具有较好的应用价值。     

基于联合主题特征的网络新闻文本蕴含环境污染事件检测

网络新闻文本在环境污染事件感知方面具有重要的应用价值。然而,由于环境污染事件的“多米诺效应”,网络新闻文本往往存在对多类型污染事件的混合描述,现有事件检测方法容易导致文本分类错误。本文提出一种基于联合主题特征的网络新闻文本蕴含环境污染事件检测方法,通过兼顾环境网络新闻文本的全局特征和主题分布特征来改善检测分类效果。该方法采用词频-逆文档频率向量对文档进行全局特征表示,并结合文档的主题分布特征向量,构建联合主题特征向量作为监督分类模型的输入,实现环境污染事件检测。实验结果表明,使用联合主题特征的支持向量机方法进行事件类别检测平均F1值相较于全局特征提高15%,相较于主题特征提高36%。本文提出的网络新闻文本蕴含环境污染事件检测方法可支持污染事件类型检测和影响信息抽取,有助于环境污染事件的时空统计与变化趋势预测。     

全球油气地质信息共享系统

 为了充分展示全球油气地质综合研究的数据资料,提供数据库对外信息服务的窗口,基于ArcGIS Server技术、Visual studio.NET 开发平台和ORACLE数据库管理系统,构建了B/S结构的全球油气地质信息共享系统。本系统是WebGIS应用平台,提供了信息发布、地图浏览、图形查询、空间分析、专题制图等功能,以图形、文字、图表等方式展示研究区的基础地理、基础地质、油气地质、资源潜力、投资环境等方面的最新成果,为公众和研究人员提供了高效的信息访问途径,为国家油气资源管理和能源决策提供了可靠的信息支撑,实现了重要信息社会化共享的目标。文章简单介绍了ArcGIS Server,重点描述系统框架、数据分类和功能模块,旨在探讨ArcGIS Server的网络信息共享系统的设计与实现。