面向道路积水动态可视化的多源数据集成方法

随着城市化进程的不断加快及暴雨等极端天气的时有发生,道路积水问题愈发严重,影响了市民的出行和城市正常运行,因此有必要对道路积水信息进行动态可视化,而数据的集成与管理是从多源数据到道路积水信息的关键一环。为了更加直接有效地表达道路积水信息,提出了面向城市内涝动态预警可视化的多源时空数据集成与管理方法,构建了道路积水时空数据模型,探讨了积水数据与道路数据的匹配方法,并设计了面向道路积水动态预警的原型系统,实现了道路积水深度的提取与发布。以南京市主城区某区域对该方法进行了实验案例分析,实验结果表明,提出的数据集成与管理方法在进行道路积水可视化时具有一定的可行性。     

网络舆情态势及情感多维特征分析与可视化——以COVID-19疫情为例

2020年初,新型冠状病毒肺炎（COVID-19）疫情席卷全国,疫情发展变化引发了社会各界的广泛关注。社交媒体平台作为网络舆情的重要载体,如何从中全面、准确挖掘分析网络舆情特征是疫情防控过程中的重要问题。本研究首先从舆情本体与客体时空关联的角度构建了疫情期间网络舆情多维分析模型,获取了2020年1月17日—3月17日多个媒体平台中新冠肺炎疫情相关的网络舆情数据;其次以疫情蔓延的视角,运用比较研究法、Spearman相关系数等方法探索了武汉市、湖北省及全国尺度下的网络舆情态势时空演变及语义特征;最后使用HowNet情感词典和情感词汇本体进行了舆情情感分析,并使用可交互信息图表对其进行可视化。结果表明：① 武汉市、湖北省、全国尺度下的每日舆情数据数量与每日新增病例数之间存在正相关关系;② 舆情数据数量的空间分布与疫情分布存在正相关关系,舆情数据数量多的地区多为疫情较为严重的地区; ③ 研究时段内不同媒体平台的舆情中立情感最多,新闻平台与论坛、微信、微博相比,整体情绪更为正面;④ 在疫情发展的不同阶段,微博热搜数据情感特征有较大差异,总体上呈现正面情绪多于负面。研究表明,基于本文提出的多维分析模型可以直观展现疫情期间多尺度下的舆情态势、舆情焦点和情绪变化,从而为政府及相关部门有效引导与控制网络舆情提供理论基础支撑和参考借鉴。     

城镇化转型与中国城乡收入差距的收敛

利用2000—2016年中国内地除西藏以外的30个省份的面板数据,分析我国城镇化和城乡收入差距的动态演进以及新型城镇化对我国城乡收入差距的时空效应及其差异,明确城镇化的转型能否促进我国城乡收入差距的收敛。结果表明:2000—2009年,我国居民收入分配明显两极分化,城乡收入差距逐年扩大。2010—2016年,新型城镇化的发展对我国城乡收入差距的正向影响已不显著,对城乡收入差距的收敛作用显现;新型城镇化的发展对东部地区城镇收入差距仍有显著正向影响,对中部地区城乡收入差距的正向影响已不显著,而对西部地区城乡收入差距的影响转为负向,具有微弱缩小作用;东部地区经济高度集聚形成的扩散效应、中部地区产业结构的优化升级、西部地区的固定资产投资的增加对各自地区城乡收入差距的缩小存在显著促进作用。