改进基于事件的时空数据模型

本文回顾了基于状态的时空数据模型和基于事件的时空数据模型。为了完整记录下时空的变化过程,有利于时空过程的查询,论文针对栅格数据提出了一种改进基于事件的时空数据模型。该模型完整地记录下地理现象的变化过程,并将地图数据的当前状态作为基图。由于大多应用中对现状图调用的最多,所以将现状图作为基图改进了系统的运行效率。最后,为了体现模型查询变化信息的优势,文章分析了一些时空查询实例。     

案例推理的地学应用背景和方法

案例推理 (CBR)研究 ,是人类认知的一种合理性模型 ,接近于人类认识、解决问题最原始的思维方式 ,具有在无法获取机理模型、确定规则或统计模型时 ,采用简单的历史相似性推理实现问题的定量求解和预测 ,成为人工智能领域近年来的研究热点。     

基于案例推理的统计地图表示方法智能选取中的应用

地图符号的选择在空间信息可视化中至关重要。本文基于案例推理的研究范式和专题制图过程,提出了一种智能化专题制图的CBR框架,它依赖的知识主要是系统所存储的专题地图设计过程中解决问题的具体记录。本文从案例库内容设计、案例表达和数据库模式、案例相似性计算和案例检索等方面重点研究了CBR在统计地图表示方法智能选取中的应用,并以《中国人口地图集》为蓝本,以myCBR为工具,展现了CBR在专题地图设计知识获取、表达和推理中的应用潜力。     

基于Bayes网络的多粒度时空对象地理过程演化建模——以新安江模型为例

多粒度时空对象具有多粒度、多类型、多形态、多参照系、多元关联、多维动态、多能自主特点,可用于直接描述从微观到宏观的现实世界.基于时空对象建模理论构建多尺度地理对象耦合演化的集成表达是多粒度时空对象模型支撑地理分析与建模的关键.本文基于多粒度时空对象建模理论,在概率图和条件概率表的基础上发展了一种基于Bayes网络的地理...     

基于特征的海洋锋线过程时空数据模型分析与应用

客观世界存在时空场,大部分地理实体或现象在时空域具有动态变化特性,其空间、时间和属性是过程的统一体,传统的GIS时空数据模型在描述、表达、组织与分析这类数据时面临许多挑战。然而,基于特征的数据模型和以过程为对象的时空数据组织在动态数据的描述与表达的方面具有独特的优势。本文探讨了基于特征的线过程时空数据模型组织的六元组框架体系,实现空间、时间和属性的一体化存储和地理实体的动态分析。在分析线时空过程特性的基础上,归纳总结出3大类12个类别的线过程,进一步提出了基于特征的线过程时空数据模型(Feature-based Line Process Spatio-temporal Data Model)的概念;利用文件层次分块结构对时空线过程数据进行了组织与存储。最后以海洋锋为实例,探讨了该模型在时空数据组织、时空查询、时空过程提取和时空过程可视化等方面的应用。结果表明,该模型能够很好地应用于具有时空过程特性的线数据中,也为时空数据模型的总体设计提供借鉴。     

面向互联网信息抽取的海洋环境灾害链本体构建——以台风灾害为例

全球气候变化加剧了海洋环境灾害的影响力与破坏力,实时灾情信息获取与分析成为灾害应急处置中的关键环节。与具有延迟性的传统对地观测网络相比,基于互联网的众包地理信息以其实时性在受灾情况评估与灾害应急处置中得到广泛重视。为获取互联网文本中隐含的海洋环境灾害信息,探究灾害对人群行为活动的影响,本文着重关注海洋环境灾害发展的时空过程特性,从灾害链的角度分析灾害发生发展过程中所涉及的诸多要素,在收集整理海洋环境灾害相关知识的基础之上,采用五元组（概念、关系、属性、规则和实例）进行本体的逻辑结构表达,构建了用于信息抽取的海洋环境灾害链本体,其包含描述海洋环境灾害知识体系的海洋环境灾害本体、受到海洋环境灾害作用的地理对象本体以及在灾害发生、发展、结束的时空过程中产生的相应的人类应急处置本体。最后,本文以台风灾害为例,通过台风灾害链知识建模,实现互联网灾害信息抽取与时空变化过程分析。结果表明：基于海洋环境灾害链的互联网文本信息抽取可以获取隐藏在互联网文本中的灾害描述信息,能够分析灾害的发展变化过程及其对人群行为活动的影响,为灾害防治与应急救援提供一定科学支持。     

基于地理本体的海湾空间数据组织方法——以辽东湾为例

数字海湾的建设,面临着空间数据组织问题。本文在对基于分层和基于地理特征的空间数据组织方式及元数据技术深入分析的基础上,针对海湾多要素、多层次、多资源和多领域的复杂系统,采用地理本体的思想进行海湾的认知表达,并由此提出了基于地理本体的海湾空间数据组织方法。通过对海湾地理本体的建模,建立了更能客观反映海湾地理实体各个层次体系的概念模型,再根据海湾概念和已有的多源空间数据集之间的映射关系,重构地理本体支持下的海湾空间数据库,从而实现海湾多源空间数据的海、滩、陆一体化集成与管理。最后,以辽东湾为例,对该海湾所涉及到的多源空间数据进行了有效的组织。结果表明,利用地理本体的思想对空间数据进行组织管理,可以消除不同领域对信息理解的鸿沟,有利于数据的共享和互操作。     

时空过程网络可视化模拟与分析服务——以溃坝洪水为例

洪水溃坝等复杂灾害现象的时空过程模拟分析,是当前国际地理信息科学热点研究方向之一。随着网络的普及化,公众对GIS时空分析模型的网络实时集成和可视化分析提出了迫切的需求。本文以溃坝洪水为例开展了时空过程网络可视化模拟与分析服务研究,利用Web GL、HTML5、Ajax、Web Service、GPU并行计算等技术手段,通过探讨溃坝洪水时空模型计算优化、网络三维可视化模拟与动态交互分析等关键技术,研发了原型系统并进行应用实验。实验结果表明,本文研究成果有助于实现时空过程信息的网络发布,在线影响分析及动态可视化服务,可为分布式网络环境下溃坝洪水等时空过程信息管理和应急决策提供科学依据和技术支持。     

城市海量手机用户停留时空分异分析——以深圳市为例

识别海量手机数据中蕴含的行为模式,是地理学的一个研究热点与难点。目前,较多研究针对手机用户移动特征开展,而对停留及其模式的研究则相对较少;其时空分异规律对理解城市人群动态,甚至优化城市系统至关重要。本文根据人们日常时空约束条件定义了手机用户停留,提出了基于海量手机位置数据的手机用户停留模式的提取方法,以深圳市约790万个匿名手机用户一天的海量手机位置数据为例,识别出了覆盖约98%用户的典型停留模式,并结合该城市土地利用的空间分布与分异特征,剖析不同停留模式的手机用户空间分异特征和城市不同区域停留次数的时段分异特征。研究发现:(1)15种停留模式可覆盖约98%的手机用户,而且其一天不同的停留位置数量不超过4个;(2)15种停留模式手机用户在城市区域空间上的分布存在分异现象,严重受制于土地利用的空间分布;(3)城市不同区域停留次数的时段分异特征与该区域常住人口、人口密度,以及区域主要职能和性质存在较强的相关性。研究结论对理解城市手机用户行为模式的群体特征有积极的意义,对城市土地利用的科学决策和城市交通规划与预测有重要参考价值。     

面向地质时空大数据表达与存储管理的数据模型研究

随着传感器实时监测等高新技术在地质勘查或生产开发中的应用,形成了动态与静态并存、多源异构的地质时空大数据.然而,目前地质信息系统在地质数据组织管理方面,主要是静态地存储和表达出地质矿产勘查或生产开发在某个特定时期的状态,尚不能满足对勘查或生产开发过程中实时信息的存储管理,进而支持对地质过程的分析和研判.针对性开展了地质时空大数据表达与存储管理的数据模型研究,目标是能够融合数据多源与时空多维性,又能够支持时间关联与时间多粒性.针对地质大数据、地质过程的静态与动态数据紧密结合的特点,采用面向对象和基于事件的思想,提出了基于事件多因素驱动的地质时空大数据概念模型,并开展了相应的地质大数据存储管理逻辑模型、基于系统工程库的管理结构和地质时空对象管理模型设计.基于地质时空大数据逻辑组织管理模型和时空过程的非关系型分布式数据库架构,设计了地质大数据存储模型.融合三维地质建模技术、动态监测信息实时可视化等技术,构建了所需模型过程模拟的三维环境,通过绑定观测数据源,设计实现了基于OPC接口的模拟数据产生事件、作用对象响应的矿山动态开采流程.在王家岭煤矿首采区地质数据支持下开展了应用研究,实现地质时空事件条件下的矿山动态开采过程表达与数据管理,验证了本文模型的可行性和有效性.     

面向对象的地理实体时空位置多粒度表达

同一地理实体在不同的时空粒度下会表现出相异的位置动态变化规律。近年来,如何对地理实体在不同时空粒度下的时空位置进行组织和表达成为GIS研究的热点之一。本文基于面向对象的思想,设计了“三级空间”和“0-1位置变化序列”,并由此提出一种地理实体时空位置的多粒度表达方法。在实体时空位置的多粒度描述方面,对于任一地理实体,空间维度上构建一种具有不同空间粒度的“全局—相对—对象”三级空间;时间维度上将不同时段或时刻转换为一系列不同时间粒度的离散时间点。在实体时空位置的多粒度存储组织方面,将地理实体时空位置的变化过程划分为不同阶段,对该实体在不同时间点下的空间位置信息设置不同的存储方式,可合理减少信息冗余。在实体时空位置的多粒度转换方面,提出基于三级空间的递进认知、时间点与时段之间快速转换等策略,初步实现了地理实体时空位置在不同时空粒度下的转换。该方法可有效地描述地理实体在可变时空粒度下的时空位置,为时态GIS和多粒度时空数据库的建立提供参考。     

A New Method to Predict Erythrocyte Sedimentation Rate with Natural Geographical Factors and Location by Case-based Reasoning: A Case Study of China

Reference values of erythrocyte sedimentation rate(ESR)are the key to interpret ESR blood test in clinic.The common local reference ESR values are more accuracy in blood test that are established with natural geographical factors by using the multiple linear regression(MLR)model and the artificial neural network(ANN).These knowledge-based methods have limitations since the knowledge domains of ESR and natural geographical factors are limited.This paper presents a new cases-depended model to establish reference ESR values with natural geographical factors and location using case-based reasoning(CBR)since knowledge domain of ESR and geographical factors is weak.Overall 224 local normal ESR values of China that calculated from 13623 samples were obtained,and the corresponding natural geographical factors and location that include altitude,sunshine hours,relative humidity,temperature,precipitation,annual temperature range and annual average wind speed were obtained from the National Geomatics Center of China.CBR was used to predict the unseen local reference ESR values with cases.The average absolute deviation(AAD),mean square error(MSE),prediction accuracy(PA),and Pearson correlation coefficient(r)between the observed and estimated data of proposed model is 33.07%,9.02,66.93% and 0.78,which are better than those of ANN and MLR model.The results show that the proposed model provides higher prediction accuracy than those of the artificial neural network and multiple linear regression models.The predicted values are very close to the observed values.Model results show significant agreement of cases data.Consequently,the model is used to predict the unseen local reference ESR with natural geographical factors and location.In spatial,the highest ESR reference areas are distributed in the southern-western district of China that includes Sichuan,Chongqing,Guangxi and Guizhou provinces,and the reference ESR values are greater than 23 mm/60 min.The higher ESR reference values are distributed in the middle part and northern-eastern of China which include Hubei,Henan,Shaanxi,Shanxi,Jilin and Heilongjiang provinces,and the reference ESR values are greater than 18 mm/60min.The lowest ESR reference values are distributed in the northern-western of China that includes Tibet and Xinjiang,and the reference ESR values are lower than 5 mm/60min.     

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Shapefile的基态修正模型设计与实现

 本文通过对Shapefile文件进行扩展,使用改进的基态修正模型,构建了一种ArcGIS的时空数据模型,支持对时空变化过程的存储、分析和模拟,同时支持传统的GIS空间分析功能。本研究还设计和实现了一种基于多时态矢量数据集的时空数据变化过程发现和时空数据转换算法,此算法可以自动提取多个时态之间的变化过程,将多时态数据转换成基于Shapefile的时空数据模型存储。鉴于该数据模型,设计和实现了时空数据的快照恢复、变化查询、历史演化分析和数据更新方法,验证了模型的可应用性。     

GIS时空数据模型在姓氏谱系研究中的应用

从应用GIS对中华姓氏历史进行分析与模拟的视角出发,提出一个基于事件的姓氏时空谱系数据模型,弥补了现有时空数据模型对姓氏时空分析存在的不足,为GIS对姓氏历史的时空分析研究奠定了基础。     

论地理规律对流域过程模拟并行计算的指导作用

流域过程模拟是地理学研究和流域科学管理的有效工具。在应用需求的推动下,长时段、高空间分辨率的多过程综合模拟逐渐兴起,流域过程模拟所需的计算量越来越大,亟需借助并行计算技术来提高效率。流域过程模拟并行计算的现有研究,大多为针对特定模型的个例研究,缺乏对指导各类流域过程模型并行计算的共性思路和原则进行讨论和梳理。首先,对可指导流域过程模拟并行计算的地理规律进行了分析,从空间、子过程和时间3 个角度,探讨了空间等级层次结构、空间相互作用、子过程间依赖关系、时空动态变化等地理规律,对流域过程模拟并行计算的指导作用;然后,根据地理规律在并行计算中所发挥作用和适用范围的不同对其分类;最后,结合2 个实例,对地理规律的流域过程模拟并行计算进行了分析和验证,旨在对流域过程模拟并行计算理论和方法的发展与应用提供借鉴。     

浅谈地理国情普查成果质量检查与验收流程

本文结合湖南省地理国情普查成果质量检查与验收的实际工作情况,根据相关标准规范,对改进和细化后的地理国情普查成果检查验收流程进行总结阐述。