基于时空大数据的杭州重点城区规划实施评估研究

以地理数据为基础汇集了城市规划管理各重点区域多时空序列的地理信息、遥感影像、网络地图、街景地图、城市模型等大数据资源。城市的发展在新的时期也提出要以自然为美,把好山好水好风光融入城市的发展目标。以2001~2015年遥感影像为基础,对重点区域与对应年度的同位区域影像及规划进行对比,尝试对水资源保护、环境改善、城市建设等方面进行实施评述,以探索结合时空大数据资源在规划实施评估方面发挥更好的作用。     

基于智慧城市多源时空数据脉动规律认知的城市病研究

随着智慧城市上升为国家战略和《新型智慧城市评价指标》出台,各级政府不断推进新型智慧城市建设,各类便民惠民项目争相落地,产业规模呈现快速增长态势。针对常见城市病,利用我们在智慧城市建设中形成的空间信息公共平台所汇聚的各类数据,运用大数据思维和科学的数据挖掘手段,全方位、多角度揭示城市潜藏规律,把脉城市健康脉搏,辅助城市管理、规划决策和应急响应。依托"城市脉动"基本理念,针对城市交通拥堵、城乡垃圾堆放、城市热岛涌现、社会案件频发等常见"城市病",融合数据挖掘技术和深度学习手段对长序列时空大数据进行分析,揭示"城市脉动"变化规律并进行可视化展示,最终为城市规划和管理决策者提供科学指导,提升智慧城市公共服务效率。     

基于对象流的地缘环境时空分析模型

地缘环境时空分析是对地缘体、地缘关系及地缘结构进行的解析、评价和预测,是把握地缘环境空间特征、关联关系演化规律的重要途径。本文采用文献研究、类比归纳、建模研究等方法,提出地缘环境对象是地理信息世界中对现实地缘环境实体抽象后的数字化表达,地缘环境对象流是对象间物质、信息和能量数据交互过程的总称,与地缘关系间存在映射关系,对地缘环境态势和演化过程具有关键作用。在对地缘环境对象流相关概念和内涵解析的基础上,探讨了地缘环境对象流的数据表达与组织方法,构建了地缘环境分析模型,模型从地缘环境系统构成出发,将地缘环境对象流的分析逻辑和数据模型结合,分别建立地缘环境对象流分析原理的逻辑表达及地缘环境对象化数据组织体系,在数据支持下利用数据分析算法来确定地缘环境对象与地缘关系间的映射函数,实现面向应用场景和具体问题的地缘环境分析。本文对地缘环境分析模型进行了验证,以“印太地区”地缘经济环境分析为例,基于2009—2018年该区域经济水平排位前10的国家经济数据,进行了地缘经济实体特征的抽象、贸易对象流的数据表达与组织、数据分析及地缘关系测度,分析了贸易流的时空变化过程、地缘影响力以及地缘关系群组等,验证...     

基于时空大数据的城市脉动分析研究

随着新型城镇化建设成为了国家战略,各地政府掀起了智慧城市建设热潮。在智慧城市建设中,公共信息平台建设是不可或缺的重要基础环节。随着平台的深入运行,逐步积累了大量的城市数据。但是,数据资源中蕴含的知识远未得到充分挖掘和应用,致使数据爆炸但知识匮乏。因此,基于数据时空和专题属性,建立科学的城市数据体系是城市管理的迫切需求;同时,基于数据体系,揭示各类数据随时空变化规律,展现城市脉动发展情况是城市决策重要的依据,也是观察和诊治"城市病"的重要技术手段。我们以中新天津生态城所建成的大数据汇聚公共平台为依托,基于数据挖掘技术手段,针对环境、能源、交通脉动进行研究并取得初步成果,科学地揭示了"城市脉动"变化规律,使平台数据发挥最大价值。脉动分析结果以可视化手段表现,反映城市各项指标脉动变化特征。     

时空协同的城市旅游行程规划模型构建

传统的旅游行程规划往往仅被归类为空间排序问题,而对行程安排中时空耦合性与游客自身选择的灵活性考虑不足。本文将行程规划问题的理解从空间视角拓展至游客活动视角,从旅游节点时空耦合关系以及重构模式出发,将旅行中涉及到的时间、空间与专题等多维属性有机组织,进而提出行程时空链的概念模型以及行程要素时空衔接方法。研究以南京为案例展开模型实验,结果显示该模型与传统线路设计方法在节点名称、节点数量以及节点顺序等指标的匹配度均超过了80%,体现出较好的应用可靠性。相较于已有研究仅从空间视角展开的论述,本文提出以游客自身作为行程规划的基本单位,从游客行为选择、游览时间序列以及节点线路串联等多维视角进行映射耦合,以期为拓展深化城市旅游线路设计理论,支撑智慧旅游工程精细化建设提供理论支撑与借鉴。     

基于加权时空关联规则的公交扒窃犯罪模式识别

近年来,公交扒窃案呈上升趋势,为了预防和打击此类犯罪,需要有效识别其犯罪模式。传统的犯罪分析方法,往往将时间和空间分割开来研究,本文则引入加权时空关联规则进行挖掘分析,试图找出公交扒窃的案发时空规律。首先,对公交扒窃数据进行时间粒度和空间粒度的划分,将公交主要运营时间以2 h为单位划分成等间隔的公交时段并对其进行编码,将公交线路按公交站点划分成公交路段;其次,对数据进行空间分析和时间归并,提取出每个案件发生的公交路段和案发时段,并将案发时段归并到公交时段中;再次,由于每个公交路段的案发率不同,其对结果的贡献率也不同,因此,给每个路段赋予一个权重;最后,用Apriori算法进行加权关联规则挖掘,得到公交扒窃的时空犯罪模式。研究表明,这种挖掘方法具有以下特点:(1)按公交站点进行公交路段的划分具有创新性;(2)通过对案发路段的加权,能将空间位置重要程度的差异区分开来,更符合实际情况;(3)挖掘过程中同时考虑了时间与空间属性。     

Web环境下异构地理分析模型的标准化和形式化研究

Web环境下分布着大量的地理分析模型资源,但模型的异构性限制了对现有地理分析模型的共享和重用。本文立足于地理分析模型自身研究的需要,论述了标准化和形式化方法在异构地理分析模型共享和重用中的重要意义,分析地理分析模型元数据的研究现状,设计地理分析模型元数据的标准框架,并提出利用XMLSchema技术表达模型元数据标准框架结构的方法,从而实现了语法和结构层次上的标准化。提出知识本体的语义映射模型,即利用本体语言对地理分析模型元数据进行形式化表达,而在语义层次上将各模型元数据进行映射。最后结合地理分析模型共享门户的应用实例,研究了在该门户中实现异构地理分析模型标准化和形式化的体系架构,为Web环境下异构地理分析模型的共享和重用提供新的思路。     

基于时空组Lasso与分层贝叶斯时空模型的变量选择方法

从高维度、大数据量的时空数据中有效选择变量是时空数据领域的重要问题之一,现有的时空数据变量选择的方法在变量选择的过程中未充分考虑时空相关性,时空变量选择阶段与预测阶段分开进行,且往往需要人为设定时空点个数阈值判定变量的取舍,从而无法较为准确的选择对因变量影响最大的变量子集,导致后续预测效果较差。本文针对上述不足,提出了一种基于时空组Lasso与分层贝叶斯时空模型的变量选择方法,称为分层贝叶斯时空组Lasso变量选择模型（Hierarchical Bayesian Spatio-temporal Group Lasso Variable Selection Method,HBST-GLVS),该方法首先利用时空组Lasso进行变量选择,通过引入最大时间滞后和最大空间邻域充分考虑时空相关性,并根据时空数据连续性,将同一时空变量的时空点进行整体惩罚,避免人为设定时空点个数引起局部片面性。然后,利用分层贝叶斯时空模型对变量选择的效果进行验证,将变量选择过程与模型验证过程置于同一框架下进行参数的调整,从而得到最优的变量子集。实验结果表明,与现有方法相比,本文方法在北京空气质量数据集、波特兰交通流...     

基于最邻近时空距离的土地变化过程时空模式分析

土地利用/土地覆盖受人类活动和城市的快速扩张的影响发生了巨大的变化,这种变化对生态环境和地表景观的影响极大。土地利用/土地覆盖的变化过程既受自然、经济等多种因素的影响,也是人类活动规律和自然因素制约的外部表征。因此研究土地利用/土地覆盖的变化过程具有重要的意义。土地利用/覆盖变化的监测和分析,在传统的方法中侧重于分别对各个时空快照上土地利用结构的整体差异的研究,割裂了不同快照间土地利用单元在演化过程上的有机联系。本文以序列土地利用数据构成的土地变化过程为核心研究对象,在土地变化过程的最邻近时空距离度量的基础上,开展基于蒙特卡洛随机模拟的土地变化过程的时空聚集性度量,量化分析土地利用变化过程时空聚集模式的显著性。使用淮南市市辖区2008-2017年土地利用数据,选取典型的时空演化类型(任意2年间从"耕地"演变为"草地")进行实证研究,结果表明此类土地变化过程在过去10年呈现出时空聚集模式,但统计上并不显著。本文的研究有利于把握土地利用单元在时空上的演变过程,探查土地利用变化过程中潜在的时空演化模式。     

时空大数据驱动的新型智慧城市交通规划决策支持框架

时空大数据由于其人本、精细、海量等优点已经融入到我国城市交通规划的各个环节之中,然而仍然存在数据利用相对割裂、辅助决策逻辑不清等问题。针对这些问题,首先将我国新型智慧城市交通规划工作的需求归纳为重点关注城市居民出行需求、着重提升城市交通服务能力、全面构建城市交通复合网络3个方面,进而梳理了支撑交通规划的5种时空大数据的特征及应用方向,在此基础上提出面向3个需求的新型智慧城市交通规划决策支持框架,从交通需求精准预测、出行过程全面感知、综合网络系统分析3个层面阐述利用时空大数据支持新型智慧城市交通规划各环节的思路。决策支持框架总体上实用性较强,其中机动化出行方式相关数据的应用相较于慢行交通相关数据更成熟,而精确到居民个体层面的微观数据的采集技术与应用方法仍需进一步开发完善。     

基于贝叶斯时空模型的城管事件时空变化分析

城市管理事件具有显著的地域特征和周期性特征,挖掘城管事件中隐含的时空规律和潜在影响因子对城市管理具有重要指导意义。然而,目前针对城管事件时空变化及影响因素驱动效应的研究仍较为少见。本文基于贝叶斯时空模型,针对西北某地H市P区的街面秩序类、市容环境类以及宣传广告类城管事件在一周之中的时空演变特征进行建模分析,并探究了影响城管事件案发风险的潜在影响因子。研究发现：① 在空间上,3类城管事件的相对风险分布存在差异,街面秩序类事件集中在城市的居住功能区和商业功能区,而市容环境类集中在城市的居住功能区,宣传广告类主要集中在城市的商业功能区,空间风险后验概率估计表明,以上2个区域是城管事件的热点区域。② 在时间上,每逢周二、周五以及周六,城管事件的相对风险较为突出,但总体上没有明显的单调性。每天的8—10时和14—15时是城管事件高发的时段,其相对风险远高于其他时段。③ 城市建成环境对城管事件的潜在影响存在差异。研究区域内餐饮、交通、生活服务等城市基础设施与城管事件的关联最为紧密,且都表现为正相关。④ 城管事件的案发风险呈现出明显的时空异质性,渐进性的建模过程表明在分析城管事件数据时考虑空间与时间效应的影响是合理且有必要的。研究表明,贝叶斯时空模型的分析结果满足城管部门日常工作中关于城管事件智能分析与重点管控的需求。     

基于时空一体化的规划编制管理平台研究——以珠海市为例

随着城市的快速发展和GIS技术的进步,如何利用信息技术手段为现代城市规划管理提供支撑,实现城市管理全过程的图文一体化、二三维一体化、时空一体化,提升城市管理效能成为城市管理者迫切需要解决的问题。本文以数据资源整合为切入点,综合利用现有的信息技术,提出时空图文二三维一体化的基本思路和关键技术,通过珠海规划编制管理平台验证效果良好,为其他城市规划数字化管理提供借鉴和启发。     

基于Petri网的时空拓扑关系研究

地理信息系统所产生的问题,很大程度上受数据类型设计与数据表现方法的影响,由3类数据：状态、事件与证据组成的时态地理信息系统,对这种影响更为明显。已有的时空数据模型只描述状态（如快照序列模型）或只描述事件（如基于事件的时空数据模型）,难以表达状态与事件间的因果关系。本文提出的基于Petri网的时空数据模型。能显式存储状态、事件以及状态与事件间的因果关系,其中Petri网的库所表达状态、变迁表达事件及有向弧表达状态与事件间的关系。最后用该模型对土地划拨中的变化进行了描述,表明能便于对事件和状态的查询,及对事件之间、状态之间以及事件与状态之间的时态关系的查询。     

面向就医地点推荐的个人时空可达性分析方法

目前如何根据用户需求以及时空制约条件合理安排就医出行,在海量的医疗机构中实现就医地点的合理推荐是人们的迫切需求。区别于常见的个性化医疗信息推荐方法,本文综合考虑医疗机构的实时资源规模、医疗用户的个性化需求以及前往机构的时空制约,提出一种面向就医地点推荐的个人时空可达性分析方法,并将方法运用于居民的就医出行场景中,实现就医地点的有效推荐。以济南市为研究区域,借助从高德地图API以及医疗健康网站中获取的地理信息数据与医疗机构资源数据,在不同用户、时间和地理位置的情境下,设置2处高校图书馆、2处居民点以及2处大型交通站共6个场景检验方法的有效性。实验表明,本文提出的个人时空可达性方法,能够有效度量医疗用户个体至就医地点间的可达程度,可解决不同时空情境下的就医地点推荐问题,同时也为相关智慧医疗技术的功能建设提供方法支撑,具有良好的应用前景。     

基于动态规划的港口泊位规划研究

通过分析港口在发展建设过程中,船港双方从各自利益出发而导致追求目标不一致的矛盾,以预测的吞吐量为前提,运用动态规划的原理,从理论上提出了解决该问题的一种思路吞吐量能力总损失最小,从而确定港口较合理的建设规模。     

MDA与事件驱动的面向对象时空数据建模研究

面向对象的空间数据模型更符合地理现象的本质特征,目前面向对象的数据库管理系统尚不成熟,在现有的关系数据库及对象关系型GIS平台下进行面向对象的数据建模研究很有必要。本文以模型驱动架构理论为基础,以事件驱动的方法建立面向对象的时空数据模型,探讨在关系数据库及对象关系型GIS平台下,进行时空数据面向对象建模的方法和技术路线。探讨了事件驱动的建模方法以及事件、对象的定义与组织,并应用UML建模语言建立了面向对象的动态行为模型、时态行为模型以及软件模型,对模型的可执行性进行了验证。在关系数据库及对象关系型GIS平台下,实现了面向对象的时空数据建模,并为GIS跨平台和跨系统之间的互操作探索了一条新的途径。     

基于时空知识图谱的空间分析方法研究

受数据量和数据种类影响,传统空间分析中跨图层运算问题是造成效率低下的关键因素.知识图谱作为一种新型的数据结构,"图"的思想能够有效应用于空间地理信息数据的存储.利用时空知识图谱框架,结合全球离散格网系统和Google S2算法将地理空间数据存储于地理格网中,以图谱检索的方式替代传统空间分析过程,降低了时间复杂度,可以有...     

卫星遥感与地球系统的时空耦合关系研究

本文从卫星的小型化、系列化以及信息共享的多样化等方面阐述了卫星遥感的发展趋势及特点,同时,探讨了地球巨系统的内涵及特点,并以干旱区为例,建立了时空耦合的概念模型,最后分析了卫星遥感技术在数字地球研究中的作用及意义.     

基于轨迹数据的遵义市红色旅游者时空行为模式研究

通过轨迹大数据的挖掘,揭示旅游者时空行为模式是旅游地理学的重要研究内容。本文引入时间、空间和方向相似度对基于密度的聚类算法（Density-Based Spatial Clustering of Applications with Noise, DBSCAN）进行了改进,选择典型的红色旅游目的地遵义市为案例,对2010—2019年的红色旅游者轨迹进行分析。研究发现：(1)所构建的研究框架和方法能够有效提取轨迹大数据中隐含的旅游者的时空行为模式;(2)遵义市红色旅游以半日游为主,夏季是红色旅游旺季;(3)红色旅游有6类模式,分别为“红色+购物娱乐”、“红色+历史文化”、“红色+登山旅游”、“红色+生态休闲”、“红色+古镇旅游”、“红色+乡村旅游”,主要分布于遵义市的西北部、东南部和西南部,模式长度12.03～18.42 km,模式持续时长0.65～13.60 h;(4)所有模式中共提取出24条旅游线路,包括全红色旅游线路（58.33%）和混合线路（41.67%）,平均长度为17.69 km,平均时长2.36 h;(5)遵义会议旧址作为核心吸引物,支撑了38.46%的线路的形成;(6)蓉遵...     

基于贝叶斯统计的黄河流域生态文明与共同富裕的时空协同演进研究

鉴于目前关于时空数据的综合评价未能充分考虑时空交互信息,本文提出一种时空动态熵值法,可同时考虑空间、时间和时空交互3个维度的信息熵,采用该方法综合测度了2000—2020年黄河流域地级市尺度的生态文明指数（Ec CI）和共同富裕指数（CoPI）;采用贝叶斯自适应多阶段时空演化模型精细研究了黄河流域EcCI和CoPI时空演进规律,有效识别了二者在研究期内的非线性局部变化趋势;为了能够定量测度黄河流域EcCI和CoPI的时空协同状态,本文提出一种贝叶斯时空协同模型,实现了二者在四类变化组合场景下时空协同状态的有效测度。研究发现,黄河流域EcCI和CoPI的时空演进过程可分为3个时期：2000—2007年（前期）、2008—2015年（中期）和2016—2020年（后期）;EcCI的总体空间格局在后期发生了一定转变,而CoPI则在3期保持了基本稳定,表明CoPI的区域协调难度要高于EcCI;在前期和中期,有少数区域的Ec CI和CoPI出现了降低趋势,但在后期,绝大部分区域的EcCI和CoPI都呈现出增长趋势,相较于EcCI而言,CoPI的增长趋势表现出区域极化特征;在时空协同方面,EcCI...