时空因素对我国赴泰旅游安全事件的影响

以2010年~2014年我国旅行社责任险出险案例为基础,遴选出568起我国游客赴泰旅游出险案例为研究样本,运用非线性典型相关分析法探究时空因素与我国赴泰旅游安全事件类型间的关联影响机制。研究表明:在时间变量上,旅游安全事件类型分布与时间因素间呈差异性关联特征,其发生频率与泰国旅游旺季有所差异,与旅游活动时段的相关性更高;在空间变量上,旅游安全事件呈高发场所集中分布特征;与旅游六要素空间既有差异性关联特征,又具有交叉性关联特征;与具体地点具有较强的单一关联特征。     

姜寨一期文化遗迹属性数据的关联规则挖掘研究

在基于Apriori算法的单维布尔关联规则基础上,以姜寨遗址主要遗迹的属性数据为研究对象,利用该算法对姜寨一期文化遗迹的属性数据进行了关联挖掘分析。首先进行房屋遗迹属性的关联挖掘,然后进行土坑葬等的属性数据挖掘,找到了聚落遗址属性数据之间隐含的关系,为聚落考古遗址的资料分析提供了一种新技术。     

中文文本中时间信息解析方法

探讨了基于触发词汇和规则模型相结合的中文文本中时间信息解析方法。通过分析、归纳中文文本中时间信息描述特点,构建时间词汇词典和时间信息描述模式库,设计时间信息抽取、规范化表达和语义推理算法,实现了中文文本中时间信息的解析。实验结果表明,中文文本中时间信息抽取的准确率、召回率和F1值分别为75.00%、88.24%和40.54%,为泛在时空信息动态关联更新和实时挖掘分析提供数据源,且通过与空间维数据有机地、交互地组织,能够实时展现地理现象和事物的时空演化过程、时空分布特征,从而推动地理信息检索、LBS等地理信息服务向动态化、多维化方向发展。     

空间关联规则挖掘研究进展

随着空间数据获取技术的进步, 空间数据量日益增大, 已超出人们的分析能力。传统的空 间数据分析方法只能进行简单的数据分析, 无法满足人们获取知识的需要。空间关联规则是空间 数据挖掘一个基本的任务, 是从具有海量、多维、多尺度、不确定性边界等特性的空间数据中进行 知识发现的重要方法。本文从基本概念、分类、挖掘过程、挖掘方法、目前研究成果等方面对其进 行综述, 重点阐述了空间关联规则挖掘效率的改进策略、基于不确定空间信息的挖掘方法、挖掘 过程及结果的可视化、弱空间关联规则的挖掘方法等。通过对现有空间关联规则研究成果和存在 问题的深入剖析, 指出了其未来主要的发展方向。     

公共卫生事件中社会情绪的时空分析方法 ——以新冠疫情事件为例

准确把握社会情绪的变化特征并分析其影响因素有助于为政府决策提供支持.社交网络将传统单向性的信息传播方式转变为多元互动的交流结构,进一步放大了突发公共卫生事件中社会情绪的流变性,把控情绪强度及倾向可为精准施策提供有力支撑.该文借鉴心理学中情绪维度划分模型,将社会情绪分为7种类型、3个强度等级;考虑不同类型情绪具有不可叠加性,为尽可能还原文本表达的全部情绪类型,结合句法规则与情绪词典,提出基于单篇文本提取7种情绪类型的方法,并以国内新冠疫情事件为研究案例,按照事件的发展阶段进行社会情绪的时空特征和事件驱动因素分析.研究表明,该方法能从多维度、多层次挖掘社会情绪各阶段的变化特征,为政府决策提供引导策略.     

基于事件语义的地籍管理信息系统时空建模

在分析地籍管理信息系统对时空信息需求的基础上,引入事件语义描述,提出了基于事件语义的地籍管理信息系统时空模型,该模型通过描述事件的五个方面<对象、时间、空间、事件、属性(专题)>,记录宗地变更过程,建立时空模型,并根据地籍管理对时空数据的需求,分别从时间点、时间段角度对历史信息进行查询和回溯,验证了模型的有效性。     

城市计算视角下的空间粗糙关联规则方法研究

同位模式表示不同类型的实体在空间邻域内共同频繁出现的规律,是城市实体空间关联的主要表达形式,但不能挖掘出指定实体的空间关联,需要寻找新的计算方法。在城市计算的视角下,通过引入粗糙集研究城市空间关联问题发现：1）该方法能把复杂的地理空间关联问题转换成信息决策问题,在信息决策表中计算城市实体之间的空间关联等拓扑关系,计算过程和结果可以挖掘城市行业之间的空间集聚和关联问题。2）通过属性约简得到属性核可以把高维空间数据降维,找到影响空间关联的重要因子。3）该方法拓宽了城市计算的理论方法体系和粗糙集方法的行业应用。最后,通过Python爬取南宁市城市服务业数据,进行方法的验证,计算结果与成熟的Apriori算法结果,以及南宁市服务业空间关联实际情况基本一致,证明了粗糙空间关联方法的可行性和正确性。     

基于手机信令数据的城市居民非通勤出行群体画像——以苏州市为例

构建考虑多维特征的城市居民非通勤出行群体画像概念模型,提出一种按序结合相关系数矩阵与二阶聚类的方法,以进行非通勤出行群体画像。利用苏州市手机信令数据,基于非通勤出行时空规律和社会属性将城市居民出行者进行群体划分,并结合城市居民非通勤出行群体画像概念模型对不同类型非通勤出行群体进行多维度解析。结果显示：① 城市居民出行者可划分为：活跃?波动?工作日主导型群体、非活跃?稳定?均衡型群体。② 不同类型非通勤出行群体画像在多维特征上存在显著差异。③ 根据群体画像标签关联分析,除显性关联外,群体画像不同标签间存在隐性关联。     

珠三角县域城市潜力的时空关联结构演变

基于1990、1994、2000、2005 和2009年公路网数据和经因子分析得到的县域城市综合实力指数,采用扩展的潜力模型测度县域潜力指数,运用时空自相关方法探讨珠三角县域潜力的时空关联格局及其演变,并与空间关联格局对比及与交叉相关函数比较检验其准确性。结果表明：① 珠三角县域潜力总体上具正时空关联性,但关联程度不高,1994-2005年缓慢加强而2005-2009年趋于减弱。大多县域潜力的局部时空关联特征相对稳定,且以正相关为主,但部分县市时空关联类型发生了明显转化。② 县域潜力的局部时空关联类型分布差异及其变化明显,时空HH区分布于中部地带和东部的深圳—东莞地带,2000年后中部的时空HH区范围收缩至广—佛核心都市区;西部时空LL区连片分布格局相对稳定,中南部2005年开始出现新的时空LL区,东部时空LL区范围1994-2000年扩大而后逐步收缩,2009年零星分布于东部边缘;时空异质区变化较剧烈。③ 三大地带县域潜力的局部时空关联特征反差鲜明,东部与中部差异趋于缩小,而西部与中、东部的差异进一步扩大。④ 时空自相关方法能有效挖掘县域潜力的时空关联模式,比仅考虑空间效应的ESDA方法更能准确客观揭示县域潜力间的时空交互关系。     

基于潜在活动空间的个体时空可达性特征与影响因素研究——以上海市郊区为例

可达性是人文地理学和相关学科研究的核心议题之一。在“以人为本”理念的影响下,以时间地理学理论为基础、基于人的研究范式的时空可达性测度方法受到学者关注,成为生活质量、社会公平等议题的重要切入点。论文通过刻画整日潜在活动空间对个体的时空可达性进行测度,并以上海市郊区为案例地区,基于2017年居民活动日志一手调查数据开展实证研究。首先利用路网分析、二次开发等方法,对个体工作日和休息日的潜在活动空间进行测度;其次以弹性时间、整日潜在活动空间面积和可达设施密度为测度指标,利用GIS三维可视化、方差分析等方法分析时空可达性的特征及其在空间和时间维度的分异;最后,利用多元回归分析方法,探讨区位因素、时间因素和社会经济属性对居民时空可达性的影响。研究结果表明,上海市郊区居民的时空可达性在空间和时间维度上均存在着明显的分异,其中远郊居民面临着更强的时空制约和更大的空间困境;区位因素和时间因素是影响居民时空可达性的重要因素。该研究是时空可达性的测度方法在郊区中的实证检验,揭示了时空可达性的动态特征和个体间差异,为设施的时空优化配置和郊区新城建设中居民生活质量的提高提供了实证依据。     

旅游安全事件与其空间分布结构特征——以中国公民赴马来西亚旅游安全感知事件为例

马来西亚是中国公民出游的主要目的地国家之一,有必要分析并揭示中国公民赴马来西亚旅游安全感知事件及其空间分布特征。通过搜集中国公民赴马来西亚旅游安全感知事件,利用社会网络分析法,分析并刻画旅游安全事件及其空间分布特征。结果表明：（1）旅游安全事件呈现空间集聚特征,事故灾难事件和社会环境安全事件所占类型多,数量占比较大;（2）旅游安全事件主要分布于热门旅游地,不同类型旅游安全事件并不存在明显的空间分异,且旅游安全事件呈现网络化的同质性、异质性并存特征;（3）旅游流与安全事件网络耦合特征明显,数量分布符合日常行为理论的假设。旅游地政府应加强联系,相互交流经验,进行宏观管控,对热门旅游目的地开展专项整治,以期构建出境旅游安全防护网。     

时空大数据背景下并行数据处理分析挖掘的进展及趋势

随着互联网、物联网和云计算的高速发展,与时间、空间相关的数据呈现出“爆炸式”增长的趋势,时空大数据时代已经来临。时空大数据除具备大数据典型的“4V”特性外,还具备丰富的语义特征和时空动态关联特性,已经成为地理学者分析自然地理环境、感知人类社会活动规律的重要资源。然而在具体研究应用中,传统数据处理和分析方法已无法满足时空大数据高效存取、实时处理、智能挖掘的性能需求。因此,时空大数据与高性能计算/云计算融合是必然的发展趋势。在此背景下,本文首先从大数据的起源出发,回顾了大数据概念的发展历程,以及时空大数据的特有特征;然后分析了时空大数据研究应用产生的性能需求,总结了底层平台软硬件的发展现状;进而重点从时空大数据的存储管理、时空分析和领域挖掘3个角度对并行化现状进行了总结,阐述了其中存在的问题;最后指出了时空大数据研究发展趋势。     

时间粒度对地理事件线性时间拓扑关系影响研究

时间尺度是时空数据模型中重要的要素,决定着对地理信息刻画和描述的详细程度,在时空数据库中,时间粒度对于时空拓扑关系描述具有决定性的影响。该文对时间的基本元素进行了形式化定义,在数轴上把时间基于集合论划分为3部分,并对两个时间要素划分的集合求交,从而建立地理事件间的线性时间拓扑关系形式化描述的9交模型,在此基础上探讨了时间粒度变化对地理事件间线性时间拓扑关系的影响,并进行了实例分析。     

基于ESDA的闽西发展不平衡格局动态分析

区域发展不平衡格局动态涉及空间、时间、属性多维信息,根据1999-2007年闽西区域经济面板数据,构建空间时态数据库。筛选20项指标构建县域经济综合评价指标体系,进行县域经济粒度闽西区域发展变权法三维评价。在此基础上,从县域经济综合角度,应用基于空间探索分析的全局空间相关分析、热点分析及相应的局域统计分析等方法,通过探测县域经济空间联系模式挖掘闽西发展不平衡格局图式与动态,并利用时空一体化模型逼近。     

广州市零售商业中心的居民消费时空行为及其机制

居民消费行为的空间选择及其影响因素是地理学的重点关注领域,已有研究对行为中时间选择、时空关系及内在机制的研究相对缺乏。为揭示居民消费时空行为形成的影响因素以及各因素内在相互作用机制,基于2016年广州城市居民消费行为调查数据,分析消费者到大型商业中心内消费的时空特征,构建结构方程模型,探讨消费时空行为影响因素和作用机制。研究表明：居民在商业中心的消费行为存在明显的时空差异。在影响路径方面,消费者社会经济属性通过影响消费偏好导致消费时空行为的差异,商业空间属性既可以直接影响消费时空行为,也可以通过影响消费偏好而间接对其施加影响,消费偏好既可以直接影响消费时空行为,又是消费者社会经济属性和商业空间属性影响消费时空行为的中间变量。在显著性因素方面,年龄、家庭结构、在广州居住时间、就业状况、家庭月收入等消费者社会经济属性变量会显著影响消费时空行为,各个商业空间属性变量都在不同程度上影响消费行为在时间和空间上的差异,仅有出行交通方式、出行花费时间2个消费偏好变量会显著影响消费者消费时空间行为。本文结论可以加深对商业中心内消费时空行为影响因素及其作用机制的理解,并为商业网点规划调整、商业中心转型升级提供建议。     

北极水域船舶事故特征及关联规则分析

北极海冰的大量融化,加速了北极航道开发和利用,对北极水域船舶事故风险管理提出了更高的要求。本文以2008—2017年的北极水域船舶事故数据为样本,运用数据挖掘技术和方法,对北极水域船舶事故进行了时空特征分析,并对船舶属性与事故属性之间的潜在映射关系进行了关联规则挖掘。结果表明:北极水域事故数逐年呈上升的趋势,事故主要发生在巴伦支海东部的俄罗斯摩尔曼斯克港口水域和挪威北部水域;北极水域严重事故受船舶总吨、船旗国、船舶类型、事故类型、事故水域等变量的影响,船舶尺度较大的船舶更容易造成严重事故;北极水域俄罗斯籍渔船的严重事故,很多是由机损事故引发的,但很少造成环境污染。研究结论可辅助海事管理部门和航运企业开展北极水域船舶事故预防和风险管理工作。     

空间数据关联规则挖掘的不确定性处理及度量

针对传统空间数据关联规则挖掘缺乏不确定性处理及度量的局限性,将空间数据的不确定性和空间数据挖掘的不确定性有机结合,初步建立了空间数据关联规则挖掘的不确定性处理模型及度量指标,包括空间数据不确定性的Monte Carlo模拟、基于不确定性空间数据的空间自相关度量和关联规则不确定性度量等,并以我国某地区环境调查数据为例进行验证。     

“一带一路”若干区域社会发展态势大数据分析

“一带一路”倡议已成为中国的基本国际政策,及时掌握沿线国家的社会发展态势,对确保该倡议的稳步推进与顺利实施至关重要。为此,论文将GDELT数据库作为数据来源,获取了“一带一路”沿线25个国家近5 a的英文新闻全文数据,引入主题模型,结合无监督方法(LDA)与监督方法(Labeled LDA)挖掘新闻数据中蕴含的主题,构建社会稳定度模型,分析各国社会发展态势。研究发现：① 沿线国家社会发展态势不均衡,可划分为4类,即稳定型,如阿曼、越南等;较稳定型,如乌兹别克斯坦、伊朗等;较高风险型,如科威特、约旦、巴基斯坦、缅甸;高风险型,如叙利亚、阿富汗等。② 通过新闻主题时空挖掘,可有效发现热点区域,例如论文发现安集延对中亚地区社会发展与稳定具有重要影响。③ 利用监督主题模型,能够发现乌兹别克斯坦经济产业结构,识别出重大社会事件,发现其社会安全风险及变化趋势。采用论文方法可有效挖掘新闻事件时空变化规律,发现各国潜在风险,支撑对沿线国家社会发展态势的实时动态监控,为“一带一路”倡议的实施提供辅助决策支持,具有重要的应用价值。     

城市空间认知-偏好-行为的耦合与互馈研究

基于行为地理学“空间认知-空间偏好-空间行为”的经典研究范式,以中国科学院大学研究生为调查对象,采用手绘意象地图和问卷调查相结合的方式,在一年时间内分三轮开展跟踪调查,通过观察被访者在北京逗留期间的城市空间认知、偏好和行为过程与特征,分析空间认知-偏好-行为三者间的相互作用关系与影响机制。研究发现：城市空间认知、空间偏好与空间行为存在一定耦合性,亦表现出明显的差异性,三者间不是单向因果而是相互影响的互馈关系;除认知主体的社会、文化等群体属性、经验和情感等个体差异以外,与客体的接触时间、空间距离和接触频率等时空制约因素均能影响主体的城市空间认知水平与发展过程。最后,根据空间认知、偏好、行为的相互作用关系和影响制约因素,凝练出一般化的城市空间认知-偏好-行为互馈关联模型。     

基于版本—增量的矿区地面沉降时空信息集成表达

通过地表移动盆地的动态发展规律分析矿区地面沉降的时空特征,改进基于版本—增量的时空数据模型,建立了沉降要素表、几何表和属性表,实现矿区地面沉降时空信息的集成表达,并分析该方式的主要优势。其中,特征属性在内容上包括矿区地面沉降的发育特征及其影响因素的变化信息,以辅助沉降时空分析、表达时空语义;鉴于不同属性变化的时间粒度及与几何变化的同步性存在差异,将属性字段分别放置在属性表和几何表中,以满足用户的查询需求,减小数据冗余。最后,通过试验集成管理山东省济北煤矿西北部地面沉降的时空数据,分析研究区地面沉降的动态发展规律,发现了该区沉降与采矿活动的相关性,验证了本文沉降时空数据组织方式的可行性。