大规模地球科学知识图谱构建与共享应用框架研究与实践

地球科学（以下简称地学）知识图谱具有强大的知识表示和语义推理能力，已成为地学大数据和地学人工智能发展必要的基础设施。然而，目前的地学知识图谱研究主要面向实验场景，缺乏面向实际应用的大规模地学知识图谱构建方法和共享应用框架研究，导致尚未真正在地学领域现实应用中得到使用。为此，本文面向地学大数据和人工智能研究与应用对地学知识图谱的迫切需求，首先研究了大规模地学知识图谱的构建技术，在此基础上，提出一种覆盖地学知识图谱构建、共享和应用全生命周期的总体框架。然后，以“深时数字地球（DDE）”国际大科学计划为例，开展了面向实际应用的知识图谱平台研发实践。最后，利用该平台，构建了DDE大规模地学知识图谱，开展了知识图谱开放共享，有效实现了知识图谱应用，证明本框架可有效支撑大规模地学知识图谱的构建与共享应用。本文对于地学知识图谱现实应用价值的实现具有重要的促进作用。     

中国煤矿安全生产水平空间差异与影响因素

基于2001—2019年分省百万吨死亡率,利用泰尔指数、变异系数和地理探测器等对中国煤矿安全生产水平空间差异程度及其驱动因素展开定量化研究,为及时获取区域煤矿安全态势、提升煤矿事故精准预警与防范提供支持。结果显示：① 依据百万吨死亡率可将中国煤矿安全生产水平分为南方区（川云渝贵湘鄂桂赣粤苏浙闽）、东北区（黑吉辽）、西北区（青新甘）、华北区（京冀鲁豫皖）和中北区（晋陕蒙宁）5个区域,各区煤矿安全水平依次升高。② 煤矿安全水平总体差异经历了总体稳定且差异均衡期（2001—2007年）、总体及差异波动上升期（2008—2015年）、总体稳定但区间差异加大期（2016—2019年）3个发展阶段后仍保持缓慢增长态势,区内差异开始缩减但区间差异持续扩大。③ 影响五大区安全水平的因素各异,采掘环境对东北区、西北区和南方区影响大;供需情况和企业管理类指标的变化更易引起东北区、华北区和中北区安全水平变动;监察执法类指标对中北区以外的各区均具有较高的影响力;各区百万吨死亡率对经济环境均产生响应,但指标的影响系数处于中等水平。④ 监察执法、供需情况和经济环境类指标与其他类别指标普遍具有较强的非线性增强效应,通过调整监察执法类指标更易对安全水平变动产生效果。     

地理空间模型自动数据匹配结果精准表达方法

随着现代地学研究的深入与交叉融合,地理空间模型变得日益复杂,需要的输入数据也越来越多。为了快速、高效准备输入数据,一种有效的方法就是为模型自动匹配网络上已经共享的数据。在此背景下,本文针对不完全匹配数据需要自动转换处理的需求,开展了匹配结果精准表达方法研究。首先分析了自动数据匹配流程,在此基础上,提出了匹配结果精准表达结构及其形式化方法。匹配结果包含数据内容、空间和时间3个本质特征项,以及数据类型、格式和结构等形态特征项,每个特征项通过基于XML的相似度、匹配关系、匹配范围分别对共享数据与模型输入数据是否一致、差异在哪、差异有多大等问题进行精准的形式化表达。如果某一数据特征项相似度为1或本质特征项相似度为0时,意味着该特征项完全满足或完全不满足模型的需求,则没有必要进一步精准表达匹配结果;否则需要按上述方法对该数据特征项的匹配结果进行精准的形式化表达。湖南省2010年土壤生产潜力计算实践表明,本文方法可以为后继数据处理服务的自动组合及其数据的自动处理,以及最终向模型推荐完全符合需求的数据奠定基础。     

地理空间数据来源本体及其在数据关联中的应用

数据来源是数据可靠性评价的重要参考因素,是地理空间数据本体的重要研究内容。本文针对来源这一重要的地理空间数据研究对象,系统地分析了地理空间数据来源的涵义,建立了地理空间数据来源本体模型,在此基础上,提出了地理空间数据来源本体的概念体系和来源本体概念间关系及其属性的形式化表达方法,并构建出地理空间数据来源本体。最后,以“科技基础性工作专项”项目数据资料为例,基于来源本体库,利用RDF从来源角度实现数据的语义关联,通过web前端框架D3.js技术实现数据与其来源信息的可视化。结果表明,基于来源本体的数据关联可以有效解决数据来源信息描述不规范的问题以及能够支持地学数据语义检索、智能推荐等应用,为促进地学数据共享和数据关联应用提供了一种新方法和新思路。     

地球科学知识图谱一站式共享服务系统

知识图谱作为当前最有效的知识组织和服务方式，已经成为人工智能的基石，在语义搜索、机器翻译、信息推荐等方面得到了广泛的应用。大数据时代下，地球科学（以下简称地学）分散、多源、异构数据的整合集成、挖掘分析及其知识的智能发现等迫切需要知识图谱的支撑。为了促进地学知识图谱的建设与应用，自2019年启动以来，“深时数字地球国际大科学计划”（Deep-time Digital Earth,简称DDE）就将知识图谱作为其重要的研究建设内容，经过3年多的建设，DDE已经建设形成了大量的地学知识图谱，亟需一站式共享这些知识图谱。文章首先介绍了DDE知识图谱内容体系，分析了DDE知识图谱内容组成及其特征；在此基础上，开展了地学知识图谱一站式共享服务系统的设计，包括系统功能体系和架构的设计；最后介绍了系统实现的技术路线及其关键技术。实践证明系统可有效实现DDE知识图谱的一站式共享服务，可为类似的知识共享服务系统提供参考。     

地球科学知识图谱比较分析与启示：构建方法与内容视角

地球科学（以下简称地学）知识图谱将地学知识以有向图的方式进行形式化表达，具有强大的知识表达能力、开放互联能力和推理预测能力，是地学与人工智能交叉融合发展的基础设施之一，已成为当前地学研究中重要的研究热点。因此，国际上很多科学组织或团队先后开展了地学领域的知识图谱研究，并构建了一系列具有代表性的知识图谱。然而，目前尚缺乏对这些知识图谱的深入研究和分析。文章从基本情况、构建方法、主要内容及特点等方面，对当前国际上主要的地学领域知识图谱进行了系统的比较分析,并在此基础上，指出了对未来地学知识图谱研究的启示：从构建方法上，应构建地学知识图谱统一表达模型，建立融合多源、多模态数据的知识源，研究地学知识表示与计算方法；从内容上，应加强地学知识时空特征描述，考虑地学知识复杂时空关系和推理规则；从应用上，应发展地学知识质量评估和修正方法，提升地学知识图谱应用成效。