点模式条件下的犯罪嫌疑人时空同现模式挖掘与分析

现有时空同现模式挖掘方法因其在空间和时间频繁阈值等参数值的设定上存在困难且缺乏客观依据的问题而难以被应用到犯罪地理研究中。为此,本文通过引入时空状态同现模式和最小时空参与率等概念对现有挖掘方法进行了重新建模,并结合广义Grubbs异常值检验提出了一种点模式分布下的犯罪嫌疑人时空同现模式挖掘框架。基于该框架对中国某省部分犯罪嫌疑人的真实移动轨迹数据的实验分析结果表明,本文所提出的方法能够有效地挖掘出嫌疑人间显著的时空同现模式,且这些模式的时空分布特征不仅与犯罪活动易发生在非农业生产区这一共识基本相符,还与日常活动理论的基本观点相适应。本文拓展了时空同现模式挖掘在犯罪地理研究中的应用,研究成果对公安机关等执法部门在重点监控某些犯罪嫌疑人以及合理分配和部署警力资源方面具有重要意义。     

出租车交接班行为识别与时空分布研究

在出租车交接班时间段内经常发生打车难,甚至空车拒载的现象,研究出租车交接班行为的时空分布特征不仅能提高出租车运行效率,同时能缓解出租车供需矛盾,方便公众出行。本文采用武汉市出租车GPS轨迹数据,建立了出租车交接班时空序列模式,提出了交接班时空序列模式挖掘与识别方法,分析了交接班事件的时空分布特征,并以车辆区域覆盖强度、区域覆盖密度为指标对交接班停靠点城市资源配置进行了评估。研究结果表明：武汉市出租车交接班集中发生在凌晨1:00-4:00与下午16:00-17:00,下午交接班高峰与晚交通高峰时段有部分重叠,交接班地点比较均匀地遍布中心城区（青山区除外,此区域开发程度较低）,武昌区交接班强度最大,江汉区交接班密度最大。此外,结合武汉市2012年出台禁止出租车司机在晚高峰交通时段交接班的规定,探测发现6.5%左右的司机仍存在严重违规交接班行为。     

基于密度的轨迹时空聚类分析

通过轨迹聚类分析挖掘物体移动模式的空间分布和时间特征,对于认识运动的形成机制,预测运动的未来发展具有重要的意义。目前,轨迹聚类研究主要关注物体的空间位置变化,时空聚类中时间约束一般只是作为辅助信息,并不真正参与聚类。本文提出基于密度的轨迹时空聚类方法,在聚类过程中同时考虑轨迹包含的时空信息,在空间聚类的基础上提出了轨迹线段时间距离的度量方法和阈值确定原则,对时空邻域密度进行聚类分析,挖掘物体的时空移动模式。实验对南海涡旋轨迹进行时空聚类分析,得到了涡旋典型移动模式的空间分布和时间特征,验证了基于密度的轨迹时空聚类方法的有效性。加入时间约束后,移动通道主要发生缩短、分裂和消失的变化。和空间聚类相比,轨迹时空聚类可有效地划分发生在同一位置不同时间的轨迹,得到的聚类结果更加细化,移动模式更加准确,有利于物体的移动模式做更深入的分析。     

时空轨迹相似性度量方法综述

时空轨迹数据是记录移动对象时间和空间的位置序列,它是研究移动对象最为重要的数据来源。时空轨迹数据的分析挖掘是空间数据挖掘的一个研究热点,它包括轨迹检索、轨迹分类、模式挖掘、异常检测等。在分析挖掘过程中,轨迹之间的相似性度量是一个关键问题。本文研究时空轨迹相似性度量方法,首先从理论意义和应用价值的角度分析时空轨迹相似性度量的重要性,然后根据度量方式的不同将时空轨迹相似性度量方法分为两大类:基于轨迹点的相似性度量方法和基于轨迹段的相似性度量方法。由于基于轨迹点的各种相似性度量方法的应用场景和对相似性的定义不同,再将其细分为全局匹配度量法和局部匹配度量法。对时空轨迹相似性度量方法进行分类的同时,也对各个类别中常用的相似性度量方法进行了详细阐述,分析它们的优缺点及应用场合,为时空轨迹分析挖掘提供参考。     

“地理大数据时空模式挖掘的方法与应用研究”专辑导言

当今地理学研究进入大数据时代,以记录人类行为信息为主的时空定位、社交媒体等地理大数据蕴藏着多源、多粒度和多模态的时空信息,突破了传统研究中数据源的局限,为地理尤其是人文地理现象的多尺度精准理解与时空动态模式发现提供了更为成熟的条件。正因为此,面向地理大数据理论与方法的探索,将为地理学研究提供有力的方法和技术支撑,而针对地理大数据中地理现象时空模式的挖掘,将有助于揭示地理要素相互作用与协同机制,以及地理系统的动态演化规律。     

地理图斑智能计算及模式挖掘方法研究

在大数据时代,高分辨率对地观测技术实现了对地球表层地理现象和地理过程最为真实、量化、全面覆盖又快速更新的数据化记录,可为地理空间认知研究的新发展奠定时空信息聚合与挖掘计算的基准。地理图斑是影像空间映射到地理空间中对于地理实体的抽象化表达,是构建地理场景和承载地理空间各类信息进而开展模式挖掘的最小单元。本文以地理图斑为基本对象,通过分析其中视觉模拟、符号推测等几类机器学习的协同计算机制,从空间、时间与属性等维度构建了集“分区分层感知”、“时空协同反演”、“多粒度决策”三者于一体的地理图斑智能计算模型,并以在贵州息烽县、广西江州区开展的农业种植结构制图与规划决策为应用案例,探索了地理图斑分布、生长以及功能3种模式的挖掘方法,并进一步设计了动态视角下开展图斑动力模式挖掘的研究思路。     

车辆路径问题:从时间地理学的视角

车辆路径问题具有典型的时空分布特征,受到众多时空约束条件的制约。在车辆路径规划中,综合考虑时间和空间因素是非常必要的。本文从时间地理学这一全新的视角来研究车辆路径问题,提出一套完整的时间地理学分析框架,阐述了时间地理学的基本概念,提出了车辆路径问题中的时空约束、时空路径、时空棱柱、时空可达性、时空距离等概念,并给出了图示或定量化的度量方法。论文提出的时空距离度量方法综合考虑了顾客在空间位置和时间窗口2个方面的特征,可更科学地判定顾客之间的"邻近性"。论文通过设计一种求解大规模软时间窗车辆路径问题的算法,证明了时空距离的价值,并展望了时间地理学在求解动态车辆路径规划问题、移动设施路径规划问题等方面的应用。本文的贡献在于,通过时间地理学所提供的一系列概念和方法,实现了在统一的框架下同时考虑车辆路径问题(VRP)的时间和空间特征的构想,挖掘了传统时间地理学理论在车辆路径领域中的应用潜力,这将有利于更快或者更好地求解VRP问题。     

面向路网轨迹的自适应数据模型与索引结构

针对现有路网轨迹数据模型与时空索引结构自适应调节能力低的问题,提出了一种面向路网轨迹的自适应数据模型与时空索引结构,以支持路网时空轨迹的高效存储与查询。所提出的自适应时空数据模型为多层CLR数据模型的扩展,该模型以从时空轨迹群中挖掘的高频路网路径为主要网络线性元素建立自适应线性基准,并根据自适应线性基准对路网时空轨迹进行转换,转换后的时空轨迹其时空子实体数量变少,可以通过更高的效率进行存储;所提出的自适应时空索引结构为基于LRS的时空索引结构的扩展,该索引结构根据自适应线性基准构建自适应线性参考系统,基于自适应线性参考系统的索引结构其保存的时空子实体数量变少,可以通过更高的效率进行时空查询。为了验证所提出方法的有效性,本文最后采用真实开源T-Drive出租车轨迹数据集与人工合成轨迹数据集进行了充足的实验。实验以2种常见的时空相交查询类型为例,将所提出的方法与原始数据模型以及时空索引结构进行了存储效率和查询效率的对比。对比分析结果表明,所提出的自适应数据模型与索引结构最高能够提升40%的存储效率以及50%的查询效率,为路网轨迹数据的管理提供了新的解决方案。     

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。     

全球海洋初级生产力时空异常变化对ENSO事件的响应

海洋初级生产力在海洋环境要素的驱动下,在不同海域呈现出不同的时空变化特征,这种时空演变特征在不同的ENSO事件类型下差异更为显著。本文基于1998年1月至2017年12月全球海洋初级生产力的卫星遥感数据集,通过改进海洋时空双约束聚类挖掘方法,挖掘了近20年海洋初级生产力的时空聚簇模式,并从时空分布和空间移动2个方面对比分析了海洋初级生产力时空演变簇与ENSO（El Niño-Southern Oscillation）事件之间的关系。结果表明：① 在EP（Eastern-Pacific）型El Niño事件期间,海洋初级生产力异常低值时空簇主要分布在赤道太平洋东部或中东部海域,异常高值时空簇主要分布在西太平洋和南太平洋中部海域;在CP（Central-Pacific）型El Niño事件期间,异常低值时空簇分布在太平洋中部,而异常高值时空簇分布在南太平洋与西太平洋海域;② 在EP型La Niña事件期间,赤道太平洋中部及东部、赤道大西洋与印度洋海域出现异常高值时空簇,南太平洋中东部海域出现异常低值时空簇;在CP型La Niña事件期间,赤道太平洋中部出现异常高值时空簇;南太平洋中西部海域出现异常低值时空簇;③ 发生在赤道太平洋的海洋初级生产力时空演变簇,在EP型ENSO事件期间具有东移特征,而在CP型ENSO事件期间,时空演变簇在赤道太平洋中部海域产生并消亡;④ ENSO事件中海洋初级生产力时空演变簇面积与MEI具有较强相关性。     

时空统计学在贫困研究中的应用及展望

消除贫困是人类社会的共同目标.贫困分布具有明显的空间特征,同时呈现出空间异质性和空间相关性.时空统计学以时空分析为优势,在贫困的时空分布及形成机制研究中发挥了重要作用.本文综述了不同时期我国贫困分布的空间特征、贫困数据的空间类型和特征以及贫困时空分布的影响因素,并总结了时空统计学方法在贫困空间研究中的4类应用,包括:探...     

顾及地理-语义动态的城市热点预测框架

城市热点时空预测是城市管理和智慧城市建设的一项长期而富有挑战性的任务。准确地进行城市热点时空预测可以提高城市规划、调度和安全保障能力并降低资源消耗。现有的区域级深度时空预测方法主要利用基于地理网格的图像、给定的网络结构或额外的数据来获取时空动态。通过从原始数据中挖掘出潜在的自语义信息,并将其与基于地理空间的网格图像融合,也可以提高时空预测的性能,基于此,本文提出了一种新的深度学习方法地理语义集成神经网络(GSEN),将地理预测神经网络和语义预测神经网络相叠加。GSEN模型综合了预测递归神经网络(PredRNN)、图卷积预测递归神经网络(GCPredRNN)和集成层的结构,从不同的角度捕捉时空动态。并且该模型还可以与现实世界中一些潜在的高层动态进行关联,而不需要任何额外的数据。最终在3个不同领域的实际数据集上对本文提出的模型进行了评估,均取得了很好的预测效果,实验结果表明GSEN模型在不同城市热点时空预测任务中的推广性和有效性,利用该模型可以更好地进行城市热点时空预测,解决一系列如犯罪、火灾、网约车预订等等现代城市发展中亟需解决的相关问题。     

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。     

时空数据模型及时空地理信息系统功能架构

地理信息系统(GIS)就其实质而言,是现实世界的一种数据抽象模型。但现有的GIS数据模型缺乏跟踪现实世界实体变化的能力,因为它只保存实体的现势数据,而对于各种历史状态数据则无法保存,是一种快照数据模型。随着地理信息系统在行业应用的普及和深入,人们开始认识到地理信息系统应该具有描述现实世界中各种时空变化的能力,既可以分析其过去,又可以预测其未来(发展趋势)。这种想法导致了时空地理信息系统和时空数据模型概念的提出。本文分析了时空数据建模方面的技术问题;并讨论了主要的建模方法。认为历史接续关系和时序刻画是时空建模的主要内容。     

基于零膨胀贝叶斯时空建模的精细尺度伪基站垃圾短信分析方法

伪基站垃圾短信活动存在显著的时空自相关和异质性现象,采用时空分析方法可以精准把握伪基站的移动规律和行为模式,为相关部门综合施策、探索长效管理机制提供科学的依据。然而,精细尺度下垃圾短信数据集中过多零数据导致的零膨胀问题,使当前的时空分析方法并不适用。为此,本文以2017年2月23日至2017年4月26日北京市色情服务类垃圾短信数据为例,构建零膨胀贝叶斯时空模型,不仅可以解决零膨胀问题,而且可以综合分析伪基站的空间、时间、时空效应以及外部影响因素,以识别伪基站活动的相对风险高值区、探究城市建成环境对其的影响。结果发现：在数据集中零值占比高达83.46%的情况下,基于零膨胀泊松分布的贝叶斯时空模型具有更好的拟合精度;色情服务类垃圾短信空间上的高风险区域主要聚集在北京市主城区的东部,风险值最高的区域属于朝阳区;周四、五、六风险趋势会相对增加,且18:00至次日02:00为高发时期;伪基站一般18:00从主城区的西南部开始向东北方向移动,凌晨01:00聚集在朝阳区西北部区域;商务住宅与住宿服务类城市环境与垃圾短信呈正相关,餐饮服务与派出所类城市环境呈负相关。研究表明,零膨胀贝叶斯时空模型为精细...     

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。     

聚落遗址迁移最优路径模拟

古遗址作为古人生产、生活的重要场所和文化遗存,客观反映了在长期的人地关系相互作用下的地理空间特征及其分异情况,但是由于史前人类生产力水平低下,在聚落迁移或对周边资源探索中更多地考虑自然环境因素,这种行为符合“最优路径”的思想。本文旨在基于考古调查和基础地理数据,模拟构建古人在聚落选择上的迁移最优路径,探讨古人行为模式,重点研究成本数据确定和成本栅格数据的集成方法及最优路径应用分析。以长江中游新石器晚期的大溪文化、屈家岭文化、石家河文化为连续研究文化期,对其中1200多处遗址的基础地理数据和考古数据进行分析;选取高程、坡度/坡向、地形起伏度、距水系距离等自变量,基于二分类逻辑回归模型,构建研究区史前聚落遗址分布模型。为分析聚落群的时空演变,首先基于期望最大化方法（EM算法）和Voronoi方法对聚落遗址数据进行聚类划分聚落群的中心点的确定,选取分布模型中的自然因子系数作为权重计算成本栅格数据,进而模拟聚落遗址按时序迁移的最优路径。研究结果符合古人类在迁移过程中多考虑以最低成本从山谷、丘陵中穿行的基本规律。并对比已探明的聚落遗址信息,验证模拟的最优路径具有一定的合理性。本文提出的方法,避免了人为选择权重生成成本栅格所带来的仅依靠主观因素的局限,提高了考古研究的科学性,其研究方法和结论对于探究史前聚落遗址时空演变规律和人地关系有一定的参考价值。     

多时相耕地覆盖提取和变化分析：一种结合遥感和空间统计的时空上下文方法

基于多时相影像的耕地提取和变化分析是有效管理和保护耕地资源的重要手段。然而就多时相耕地的分类提取而言,现有方法对于多时相影像中地物的时空特征表达和时空上下文关系建模存在着局限性,导致耕地的提取精度不佳;其次,对于耕地的变化分析,现有方法往往只关注基于行政单元的耕地面积统计变化,而对耕地变化在空间上的相关性分布特点考虑较少。因此,本文首先提出了一种时空上下文分类方法,综合表达和利用多时相影像中地物的光谱、纹理和空间等特征,建模时空维度上地物间在特征和语义上的上下文关系,来提高耕地覆盖分类的精度;其次,基于耕地覆盖的提取结果,在规则格网和行政区划单元上,采用GIS空间统计方法分析耕地变化的空间相关性特点;最后,以北京市顺义区为例,以2015—2019年的多时相Sentinel-2影像为数据源对本文方法进行验证。结果表明,与常见的2种多时相影像分类方法相比,本文方法在多时相耕地分类上精度最高,平均用户精度和制图精度分别达到91.21%和90.53%,所有类别的总体精度为90.79%。这表明本文方法能精确提取多时相耕地覆盖信息。通过对耕地变化的空间分布特点进行分析,发现2015—2019年顺义...