空间同位模式支持下城市服务业关联发现及特征分析

空间同位模式分析是数据挖掘中一种常见的方法,可有效挖掘城市设施在空间位置上的关联特征,进而发现城市设施的分布规律.本文基于POI数据同位模式挖掘用来获取城市服务业空间关联结构:首先,通过邻近实例获取、同位候选模式存储与筛选,得到城市服务业二阶同位模式;然后,据此构造产业空间关联图,得到产业间的关联结构;最后,分别构造了...     

全国极端气温事件的空间关联模式挖掘研究

根据全国739个气象台站1961年1月至2005年12月的逐日气象数据记录建立时空序列数据集,提取极端高温事件和极端低温事件。结合传统关联规则挖掘技术和地理空间数据分析方法,对极端气温事件数据集进行了空间关联模式的分析。实验结果显示,所得空间关联模式中涉及的区域在空间上具有明显的聚集性;在东北、华中两个局部地区的台站中,极端气温事件的发生存在较强的关联规则(支持度阈值6%,置信度阈值95%),而在其他区域的台站中,极端气温事件不存在类似的关联规则,且极端高温事件的关联规则数量要明显高于极端低温事件。对存在关联规则的台站进行空间分析发现,同一关联规则内的各台站具有空间邻近性,其邻近范围约为200 km。以上空间关联模式的挖掘分析,可以为我国极端气温事件的预警和防控提供有价值的参考。     

空间认知模式研究

从对不同空间模型的对比与分析入手,结合空间认知行为、神经系统科学和认知心理学的有关研究成果,对空间认知模式进行了研究。研究表明,“空间”的一般表现形式分为感知空间、认知空间和符号空间3种,不同的空间表现形式具有不同的空间认知方式;根据空间认知方式的差异,空间认知模式包括空间特征感知、空间对象认知、空间格局认知3个层次,而空间特征、空间对象则是空间认知模式构成的2个基本单位。     

可视化空间聚类挖掘算法及系统实现

空间聚类与传统聚类方法的区别之一在于空间聚类是对空间实体的集群性进行分析,在聚类过程中需考虑模式在空间分布上的一种或几种结构特征,如模式间的远近关系、拓扑关系、方位关系、疏密关系等。然而,传统聚类算法大多忽略空间结构特征对聚类结果的影响。同时,传统数据挖掘过程往往是“黑箱”作业,用户不论感兴趣与否都只能被动地接受挖掘结果,而且结果往往是抽象的、不易理解的。本文对基于MST的可视化空间数据聚类挖掘算法进行了研究,利用Delaunav三角网和MST最小生成树使得地理实体的邻接度与其他属性数据一起参与了空间聚类处理,同时用J2EE技术开发可视化空间聚类挖掘工具,为此类应用系统的建立提供了一种实用的可行方案。     

基于有向图的Web使用模式挖掘算法研究

提出了一种基于有向图的web使用模式挖掘新算法,算法只对Web事务数据库进行一次扫描,并将页面之间的序列信息记录在有向图中,在挖掘过程中不产生数量庞大的候选模式,即可直接挖掘出所有的web频繁访问路径,大大提高了web访问模式的发现效率.     

改进的最小生成树自适应空间点聚类算法

针对传统的最小生成树聚类算法存在使用全局不变阈值确定噪声边,聚类需要用户根据经验确定初始化聚类参数,如“边权值倍数容差”,“边长变化因子”等,聚类不能发现局部噪声的问题,本文提出了一种改进的最小生成树自适应空间点聚类算法。该算法在无需用户输入参数的前提下,克服主观因素的影响,根据最小生成树边长的数理统计特征定义裁剪因子。算法首先从宏观层面对最小生成树进行首轮删枝操作,消除全局环境下的噪声边,进而根据各子树的边长统计情况,自适应设定局部裁剪因子,进行第二轮删枝操作,消除局部环境下的噪声边。最后,采用1个模拟数据和1个实际应用验证算法的有效性,结果表明本文提出的改进算法在无需人为提供经验参数的环境下能够发现任意形状、不同密度的簇,能够准确的识别出空间点中的噪声数据,从而能够实现空间点数据背后隐藏信息的自动挖掘。     

基于WRF和统计方法的气温空间尺度分析

WRF模式作为一个中尺度气候模式,其分辨率从几米到几千公里,其自身的双向嵌套特征也为进行动力尺度下推提供了有力条件。本文利用WRF模式和传统的统计方法对研究区的气温进行尺度下推。首先,通过动力下推得到不同分辨率下的气温空间分布,并选取15个气象站点进行点对点验证,为了更明显观察不同尺度间的差异,对不同尺度的输出与ANUSPLIN插值结果进行比对,结果显示动力尺度下推中,分辨率越高模拟效果越好。其次,我们采用传统的统计下推方法,从27km下推到3km分辨率,并与WRF和ANUSPLIN插值在该尺度的结果进行对比分析,结果显示统计下推结果的趋势与动力下推的插值结果是一致的,但具有明显的马赛克效果,通过分析认为,这与统计方法的尺度下推只考虑高程信息的变化对气温的影响,而未考虑其他因素有关,如若在下推时加入更多的变量,如对温度有较大影响的坡度、坡向、土地覆被类型等因素,综合分析不同尺度之间的关系,会使下推结果有所改善。     

东坡矿田矿床成矿模式及空间定位

东坡矿田是国内外闻名的钨锡多金属矿田,由柿竹园超大型矿床和一批大、中型矿床组成。通过研究矿田内矿床的空间定位及成矿模式,进一步加深了对成矿规律的认识,对东坡矿田乃至湘南地区的成矿预测和找矿有着重要的指导意义。     

打造省域空间治理浙江模式

推动省域国土空间治理现代化是浙江省落实国家部署的重要行动、打造国际竞争力的重要抓手、加快高质量发展的重要保障、推进省域治理现代化的重要内容.今年浙江省"两会"期间,省自然资源厅党组书记、厅长陈龙在"厅(局)长通道"集中采访时表示,从今年起到"十四五"末,将通过深化国土空间治理体制机制改革,着力破解省域空间治理中存在的突...     

局部连续场下重力基准图插值优选算法

针对传统重力基准图制备中插值算法多、算法选择费时费力的实际,重点研究在局部重力场下插值算法的快速优选问题。结合长期制图的统计数据,利用层次分析法确定权值,并定义了算法优选量化系数--优选度,实现对不同插值算法的快速初步遴选。结果表明,该算法切实提高了特定条件下重力基准图插值算法的选取速度。     

基于迭代局部搜索的区划问题算法研究

区划问题是将特定地理区域划分为若干空间连续的分区,满足分区内差异最小和分区间差异最大这一基本原则,广泛应用于地理、环境、生态、经济、农业、城市等领域。1960s以来,学者尝试建立各种区划问题数学模型,设计了一系列的求解算法,代表性的算法主要有：AZP、ARISEL、SKATER和REDCAP。本文提出了一个基于迭代局部搜索(ILS)的区划问题算法,进一步提升算法性能。该算法主要机制包括：邻域单元移动搜索改进分区质量;参照中心单元快速计算分区方差,提升算法速度;使用扰动机制跳出当前解局部最优状态;更新分区中心点提升分区方案目标值;使用群搜索探索更大的解空间;以及算法各步骤中通过分区空间连续判断和破碎修复保持分区空间连续。55个基准案例测试表明：ILS算法求解质量优于ARISEL和SKATER算法。一个多指标气候分区实验也表明：ILS算法求解质量优于SKATER、REDCAP和ARISEL算法。     

基于局部空间信息KFCM的遥感图像聚类算法

针对模糊C均值(Fuzzy C-Means, FCM)算法,不能有效地对夹杂噪声的遥感图像聚类的问题,本文提出了一种基于局部空间信息核模糊C均值(Kernel Fuzzy C-Means, KFCM)的遥感图像聚类算法。首先,运用核函数将遥感图像的所有像元映射到高维特征空间,通过非线性映射优化遥感图像的有用特征;然后,根据相邻像元之间的相关性,利用一种空间函数重新定义像元的模糊隶属度,将像元的局部空间信息引入到FCM算法中,并在高维特征空间中使用这种基于局部空间信息的FCM算法对像元聚类。由于引入了像元的局部空间信息,算法可以直接应用于原始遥感图像,不需要滤波预处理。大量实验结果表明,本文提出的基于局部空间信息KFCM的遥感图像聚类算法具有较强的抗噪能力,可得到较好的同质区域,优于现有的FCM算法、模糊局部信息C均值(Fuzzy Local Information C-Means, FLICM)算法及KFCM算法。     

耦合蚁群算法和SCS-CN水文模型的城市不透水面空间格局优化

近年来,中国城市暴雨内涝频繁发生,已经发展成为一类严重的“城市病”。城市不透水面密度及其空间格局是形成暴雨内涝的一个重要影响因素。本文提出一种耦合蚁群算法和SCS-CN水文模型优化不透水面空间格局的方法,从而实现通过增加地面雨水渗透量达到减缓城市内涝发生的目的。首先应用Williams公式计算基于坡度修正的CN值,在此基础上计算地表径流量;然后设定径流系数最小化目标,耦合水文模型和蚁群算法对径流小区尺度的不透水面空间格局进行优化配置;最后应用景观格局指数对不透水面空间格局进行分析。研究结果表明：面对1年、5年、10年、20年、50年以及100年一遇重现期的1 h持续降雨事件,研究区优化后的不透水面空间格局可以分别减少径流系数21.19%、19.58%、19.38%、18.93%、18.41%和17.25%,在一定程度上缓解城市暴雨内涝的发生。在此基础上,提出面向暴雨内涝防治的城市更新优化措施建议：① 通过增加草地、花园、树木等植被绿化减少高不透水面类型的面积,并划分成更多中高不透水面类型的斑块;② 集聚低、中低等不透水面类型,从而加大连通性,形成更多的中高不透水面类型;③ 增加每个径流小区内斑块数量,增大斑块密度,减少其蔓延度和聚集度。     

旅游景点间细粒度语义交互作用挖掘及模式分析：以云南省为例

研究旅游景点语义交互及交互作用模式,对根据游客需求优化旅游格局有重要意义。现有语义交互挖掘方法忽略了文本中包含人感知信息的上下文词汇;此外,缺少以景点交互为单位分析交互作用模式的研究。为此,本文提出了一个景点间细粒度语义交互作用挖掘和模式分析框架。首先抽取文本中景点交互的语境;然后利用TF-IDF关键词抽取和语义网络分析方法,从讨论焦点和语义结构角度挖掘景点间细粒度的语义交互作用;最后结合Spearman秩相关系数、Graph Kernel图相似度度量方法和网络分析方法,分析语义交互作用模式。以云南省2018年游记数据进行实例分析,结果表明：① 利用本文提出的框架可以挖掘和分析各个景点间细粒度的语义交互作用,辅助有关部门结合游客意见提升旅游体验;可以分析语义交互作用模式,发现优化旅游格局的关键路线片段;② 苍山-洱海应着重提升自然风光体验;而大理古城-洱海应考虑改善游客对品牌旅游资源关注不足的问题;③ 云南省单核心集聚型、单核心辐射型、多区域合作型景点语义交互模式共存,呈现出点轴渐进扩散特征。可利用中介中心性较高且跨区域的景点交互,推动其他2种模式向多区域合作型转化,推进全域旅游战略实施。本文研究可为旅游路线推荐以及平衡旅游格局提供参考。