CALPUFF模型模拟结果的时空多维可视化表达

大气污染扩散模型数值模拟结果的时空多维可视化表达,能有效展示大气污染扩散空间分布,为快速高效辅助后期污染分析与应急决策提供重要的参考。CALPUFF模型能高效模拟污染物在大气环境中时空变化的扩散过程,而现有大气污染扩散模型模拟结果可视化表达普遍存在不能有效集成地理信息、缺失部分重要维度特征等问题。论文首先分析了CALPUFF模型,及其与组件式GIS紧密集成的技术方案,为模型模拟结果与地理信息集成提供了技术支持。然后,基于CALPUFF模型的数值计算模拟结果,详细研究了风场数据预处理及其矢量绘制方法,浓度场的数据预处理及其栅格渲染方法。在三维地形场景下,探究了大气污染物的时空扩散模拟可视化表达方法,给出了CALPUFF模型模拟结果与三维地形场景的集成表达策略。最后,通过组件式GIS,构建了福州市三维地形场景,以大气污染CALPUFF扩散模拟结果为例,在WPF系统框架下,实现了风场和浓度场的时空动态模拟和空间层级多维可视化表达。实验结果表明,本文所采用的时空可视化技术方案能将CALPUFF模型模拟结果,有效集成三维地形场景,实现模型模拟结果在时间维度上动态扩散和在空间维度上的层级分布,可为大气污染模拟结果的时空多维可视化提供参考。     

多粒度时空事件建模与可视化方法初探

基于全空间信息系统的应用背景和多粒度时空对象的思想,探讨了时空事件的内涵和基本特征,并提出了多粒度时空事件的概念;分析了现有时空数据模型特点,基于多粒度时空对象数据模型,提出了多粒度时空事件建模的基本理念;以此为依据,针对现有可视化技术的不足,对全空间信息系统对多粒度时空事件的表达特点进行了初步阐述。     

复杂机场环境的多维动态可视化方法

针对飞行器可视导航中复杂机场空地环境多维要素动态交互可视化的难题,基于空地环境要素威胁语义统一的信息场模型,采用体绘制、面绘制与切片绘制混合的方法对机场近区域复杂多样的地形地貌、电磁和气象等威胁态势信息进行交互式动态可视化表达。以某机场的典型模拟数据为例,实现了威胁态势的动态交互可视化,验证了该方法的实用性和有效性。     

时空事件聚类分析方法研究

时空事件聚类分析是当前聚类分析研究领域最前沿的一项主要内容,在疾病预警与控制、气候变化、地震预测及犯罪行为分析等领域具有重要的应用价值。本文一方面针对时空事件聚类分析的研究现状与最新进展进行归纳总结;另一方面选取四种代表性的时空事件聚类分析方法(时空重排扫描统计,ST-DBSCAN,WKN,STSNN)从聚类质量与用户操作两个方面进行试验分析,对同一方法针对不同类型数据集,以及不同方法针对同一数据集的聚类效果进行了对比分析。最后,在实验分析的基础上对现有时空事件聚类分析的优缺点及适用性进行了归纳总结,并指出了需要进一步研究的若干问题。     

多维可视化技术在地理空间元数据检索中的应用研究

基于信息可视化技术的数据检索是一个新的研究领域。在地理空间元数据检索过程中,多维可视化技术将有助于显示检索过程,改进检索结果,提供数据间隐含信息来提高检索精度。本文基于地理空间元数据的特点,对三种可用的多维可视化技术:平行坐标、星状图和散点图矩阵的形式和特点进行了分析。同时研究了地理空间元数据检索的关键技术:可视化技术、交互浏览、数据组织和检索算法。最后探讨了可视化检索的评估理论和方法。     

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。     

基于事件树的地理要素时空回溯

地理对象的时空回溯是时态GIS关注的热点,并在GIS应用领域有着迫切需求.时空回溯能够蓖现历史状态、跟踪变化、预测未来,有助于展现和分析整个地理变化过程.基于现实世界中的事件是引起地理要素变更的根本原因,本文从要素和事件两方面着手,以基础地理数据为例,归纳常见的地理要素变更类型,同时,建立蕴含事件关联及约束的事件树索引体系.在此基础上,剖析事件与要素变更的关联机制,设计时空回溯路线"事件--变更操作--要素状态",提出基于事件树的地理要素时空回溯方法,实现任意范围地理要素和单要素全生命周期的回溯.探讨了任意范同回溯中重叠区域内要素的回溯判别条件,并给出示例反演了跨范围单要素的全生命周期的时空回溯过程.     

基于室内定位数据的群体时空行为可视化分析

室内定位数据记录了用户在室内空间活动的时空轨迹,是研究人群室内行为的重要信息源。室内数据时空耦合、分布复杂,可视化分析可以更好地揭示其规律。然而,与室外数据不同,室内数据具有时空粒度细、定位精度高等特点,与POI之间的空间关系更为明确,其轨迹受到室内设施和空间的制约,出现高维和不规则的特征,而这给室内行为研究提供依据的同时,又给可视化分析带来一定的挑战。现有的可视化方法主要应用于室外定位数据,关注轨迹自身的活动轨迹分析,往往忽略了所经过POI语义信息表达。针对这一问题,首先分析室内空间结构与定位数据的特征,阐述室内空间可视化分析的特殊性;在此基础上,面向室内人群的时空分布、移动模式及相关POI之间的对比、关联分析的需求,细化可视化分析的内容,明确可视化分析与展示的对象,并设计数据结构;从数据结构、可视化方法、展示图件及用户交互4个层次构建时空行为可视化分析模型;基于上述方法,采用WebGIS和WebGL技术综合设计和实现了面向商场定位的商场客流分析系统;最后,通过某一大型商场的用户定位数据进行可视化分析,从而验证了研究成果的正确性和有效性。     

基于多粒度时空对象的作战实体对象化建模研究

现代战争的军事作战数据来源广泛多样,目前对于军事作战的数据模型研究主要针对其时空属性进行描述,对于作战实体的多样化特征缺乏完整的表达,难以挖掘多维度的作战信息.多粒度时空对象建模是依照多粒度时空对象数据模型框架,将时空实体简化和抽象为数据模型,对复杂的现实世界进行概括与表达.本文在分析作战实体信息和特点的基础上,依托多...     

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。     

基于联合主题特征的网络新闻文本蕴含环境污染事件检测

网络新闻文本在环境污染事件感知方面具有重要的应用价值。然而,由于环境污染事件的“多米诺效应”,网络新闻文本往往存在对多类型污染事件的混合描述,现有事件检测方法容易导致文本分类错误。本文提出一种基于联合主题特征的网络新闻文本蕴含环境污染事件检测方法,通过兼顾环境网络新闻文本的全局特征和主题分布特征来改善检测分类效果。该方法采用词频-逆文档频率向量对文档进行全局特征表示,并结合文档的主题分布特征向量,构建联合主题特征向量作为监督分类模型的输入,实现环境污染事件检测。实验结果表明,使用联合主题特征的支持向量机方法进行事件类别检测平均F1值相较于全局特征提高15%,相较于主题特征提高36%。本文提出的网络新闻文本蕴含环境污染事件检测方法可支持污染事件类型检测和影响信息抽取,有助于环境污染事件的时空统计与变化趋势预测。     

基于自组织映射法的时间序列土地利用变化的时空可视化

精细尺度下多时间序列土地利用时空演变分析是当前研究的一个趋势,本研究基于2005、2007、2009、2011、2013年5期土地利用数据采用自组织映射方法分析了北京市乡镇级多时间序列土地利用的时空演变规律,实现了乡镇尺度下多时间序列土地利用数据的时空一体化表达和对比分析。通过构建自组织映射神经网络,利用其聚类和降维可视化功能对5个监测时期的土地利用数据同时进行训练,在其输出面板可以发现不同土地利用类型的分布聚集模式以及相互之间的结构比例关系,并对输出神经元进行二次聚类以及土地利用变化轨迹分析,展示出北京市乡镇级5个监测时相的土地利用时空演变规律。结果揭示出北京市平原区、山区及二者过渡的山前结合带的各自不同的土地利用时空变化轨迹与模式：北京市平原区向高建设用地比例的土地利用结构方向演变,山区向高林地比例的土地利用结构方向演变,而山前结合带的土地利用时空演变较为复杂。     

基于支持向量机的新闻事件类型识别

新闻事件类型识别的核心是文本分类问题,可利用模式识别或者机器学习来解决。互联网中的新闻事件种类多样,各类事件都有不同的结构特征,在自然语言中的表达方式也多种多样,基于模式识别的事件抽取难以覆盖全部的事件表达模式,识别召回率不高。本文使用机器学习方法来进行新闻事件的抽取,设计了词法、句法和语义三类不同类型的特征,并基于支持向量机实现新闻事件的类型识别。支持向量机模型适合解决自然语言这类高维数据的分类问题,能够有效捕捉不同特征之间的分类差异,具有较好的准确率和召回率。     

基于时空域的全空间数字世界时空对象组织与管理研究

全空间数字世界是在计算机系统中由描述现实/虚拟世界各种实体与要素的时空对象数据所构成的综合数据体,是一种对从宏观到微观的现实/虚拟世界的对象化数据描述。传统GIS对地理空间数据的分块与分层管理方法,无法满足全空间数字世界中复杂、动态、关联的时空对象组织与管理的需要,因此,本文研究提出了一种基于时空域的全空间时空对象组织与管理方法。在分析了全空间数字世界的概念、内容和特点的基础上,提出了时空域的基本概念,明确了时空域的数据组织方式和本质特性;建立了面向时空域的子时空域、时空对象类、对象关系类和时空域时空对象生命周期序列的时空对象数据组织体系和管理方法,并进行了时空域数据的存储与管理实验,验证了基于时空域的全空间时空对象组织与管理方式在管理全空间数字世界中的实用性和可行性,为后续示范应用场景中时空对象的生成与处理、检查与校验、可视化与输出提供底层支撑。     

面向时空信息的智慧临沂建设实践

自智慧城市的概念提出以来,世界各国竞相开展智慧城市的研究和实践,国内各城市也迅速行动,纷纷开展智慧城市建设,以之作为转变发展方式、实现可持续发展的重要手段去推动。在智慧城市建设过程中,物联网、云计算、大数据、互联网+、移动互联等新技术取得了较大的发展进步和应用效果。该文在分析智慧城市概念和特征的基础上,介绍了测绘地理信息部门关于时空信息大数据和云平台建设的思路和关注点。梳理了智慧城市的总体框架,并对涉及的主要关键技术进行了分析。结合智慧临沂建设的实例,从基本情况、目标任务、主要内容、实现方式和实施进展等方面进行了详细介绍,并对智慧城市建设的重要作用进行了总结。智慧城市建设是一项复杂的系统工程,适合该地实际,能够切实解决该地实际问题的建设模式,才是智慧城市应该首要考虑的问题。     

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。     

面向全空间信息系统的多粒度时空对象数据模型描述框架

全空间信息系统是一种面向从微观到宏观的动态复杂世界的空间信息系统,其理论基础是多粒度时空对象数据模型。为了确定多粒度时空对象数据模型的具体内容,需要确定描述多粒度时空对象特征的基本框架;为了开展多粒度时空对象的实际建模,需要明确多粒度时空对象数据模型的建模过程。为此,本文首先从数据模型、数据管理、可视化、空间分析和实际应用5个方面,分析了全空间信息系统与传统GIS的联系与区别,从空间范畴、动态变化、复杂关系、认知与行为、可视化技术、时空大数据分析6个方面,分析了传统GIS空间数据模型存在的不足;在此基础上,提出了多粒度时空对象的多粒度、多类型、多形态、多参照系、多元关联、多维动态、多能自主7个特点,确定了由时空参照、空间位置、空间形态、组成结构、关联关系、认知能力、行为能力和属性特征8项内容构成的多粒度时空对象数据模型描述框架;最后在分析了传统GIS空间数据模型建模过程的基础上,提出了多粒度时空对象数据模型的建模过程和思路。