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GDELT数据网络化挖掘与国际关系分析 总被引:2,自引:0,他引:2
21世纪以来的国际关系错综复杂、瞬息万变,给世界的经济、安全、外交等带来了深刻变化。这些变化对中国的内外政策产生了重大影响。全面及时地分析国际关系及其变化特征,对于中国的经济和外交发展规划具有重要参考价值。国际关系研究具有复杂性、及时性、时空性等特点,迫切需要时空大数据分析技术为其提供新的思路和技术手段。大众媒体如报纸、广播等记录着世界上发生的各种各样的事件,蕴含着丰富的信息,相对于记录个人活动的社交媒体数据,其更加适合于对人类社会进行大规模和长时间的分析。GDELT是一个免费开放的新闻数据库,它实时监测世界上印刷、广播、网络媒体中的新闻,对其进行文本分析并提取出人物、地点、组织和事件等关键信息。本文利用复杂网络的理论和方法对GDELT进行网络化挖掘并进一步分析国家关系。首先利用该数据构建国家交互网络,然后通过网络特征统计分析国家之间的交互关系,最后探测国家冲突事件交互网络的时序变化。研究发现:① 国家交互网络具有无标度特性,网络连接在整体和局部上都呈现出不均匀性,少数国家与其他国家有大量交互,大多数国家与其他国家的交互很少;一个国家与少数国家有大量交互,而与大多数国家的交互很少。② 国家冲突事件交互网络的突然变化往往对应一些重大事件。本文的研究可以为大数据时代的国际关系探索提供一个新的视角,同时也为新闻媒体数据的分析提供参考。 相似文献
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日本海末次冰期千年尺度古环境变化的地球化学记录 总被引:1,自引:0,他引:1
日本海末次冰期交替出现的深色层与浅色层可能记录了格陵兰冰芯指示的Dansgarrd-Oeschger旋回冷暖变化。本文对取自日本海南部KCES1岩芯纹层沉积物进行了高分辨率XRF岩芯扫描地球化学测试,运用因子分析来判别沉积物不同组分和来源。结果显示深色纹层中指示陆源碎屑来源元素Al,K和Ti含量较高,而代表生源组分的元素Ca和Sr含量较低;浅色层相反。深浅色纹层元素含量变化指示的陆源碎屑输入波动记录了Dansgarrd-Oeschger旋回信号,与冷期相比,在温暖期钻孔沉积物中较多的陆源碎屑可能是由加强的东海沿岸流带入日本海。末次冰期格陵兰和北大西洋等高纬地区气候变化导致大气环流和/或洋流系统发生改变,从而对东亚季风降水的调控可能是造成KCES1岩芯中元素含量变化的主要原因。 相似文献
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中国比辐射率空间分布特征分析 总被引:1,自引:0,他引:1
使用2003-2013年MOD/MYD11C3地表比辐射率光谱数据、MOD/MYD13C2植被指数光谱数据,合成全国各月地表比辐射率、NDVI(Normalized Difference Vegetation Index)。基于DEM数据分析比辐射率与NDVI随海拔、坡向的变化规律。结果表明:(1)比辐射率低值段(0.960~0.970)主要分布在我国西北荒漠地区,面积比例全年变化不显著,代表了干燥裸土下低比辐射率的特征;中值段(0.970~0.975)分布于我国大部分植被覆盖地区,面积比例夏高冬低,代表植被覆盖下混合像元的中比辐射率特征;高值段(0.975~0.980)位于我国部分高海拔和高纬度地区,面积比例冬高夏低,代表冰雪与植被混合像元的高比辐射率特征。(2)比辐射率与NDVI随坡向变化呈明显的"双峰双谷"分布。东南坡、西坡为峰值,最大值位于东南坡;南坡、北坡为谷值,最小值位于北坡。两者变化一致性很高。受不同坡向太阳方位角下的地形敏感性与植被覆盖综合影响,比辐射率表现出随坡向的峰谷变化规律。(3)随海拔升高,比辐射率呈垂直地带性变化。存在3个下降区:250 m~1250 m、2500 m~3000 m和4750 m~6000 m;3个上升区:1250 m~2500 m、3000 m~4750 m和6000 m~6500 m。这与NDVI随海拔变化特征类似,反映垂直下垫面植被变化对比辐射率空间分布的影响。 相似文献
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南岭东段地区是世界著名的钨多金属矿集区。近年来中国地质调查局在该区实施钨多金属矿调查评价,找到了一批具有中大型远景的与花岗岩有关的新类型钨锡多金属矿床,特别是在复式岩体中的花岗岩型新类型钨钼多金属矿床(简称"体中体"式钨钼多金属矿床)和受中、上泥盆统地层控制的层控矽卡岩型钨锡多金属矿床的发现,不仅实现了南岭东段地区找矿新突破,而且对整个南岭乃至我国华南地区钨锡多金属矿找矿具有重要指导作用。本文根据近年来南岭东段地区钨锡多金属矿找矿新成果,通过该区钨锡多金属矿床地质特征的总结,建立了南岭东段地区钨锡多金属矿成矿模式,提出了南岭东段地区今后钨锡多金属矿找矿方向应重点注意与燕山期复式花岗岩有关的"体中体"式钨钼多金属矿床和中、上泥盆统控制的层控矽卡岩型钨锡多金属矿床的寻找。 相似文献
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针对多源遥感影像之间成像机理不同、非线性光谱辐射畸变大以及灰度梯度差异明显等所导致的匹配困难问题,提出深度特征融合匹配算法(Feature Fusion Matching Algorithm, FFM)。(1)通过构建特征图金字塔网络提取影像深度特征,使用特征连接结构将语义丰富的高层特征与定位精确的低层特征互补融合,解决多源影像同名特征难以表征的问题并提高特征向量的定位精度;(2)对原始维度1/8的特征图进行交叉变换来融合自身邻域信息与待匹配影像特征信息,通过计算特征向量间的相似性得分得到初次匹配结果,针对特征稀疏区域,提出滑动窗口自适应得分阈值检测算法来提升匹配效果;(3)将匹配结果映射至亚像素级特征图,在小窗口内计算像素间的匹配概率分布期望值来检校优化匹配结果,提高匹配点对的准确性;(4)使用PROSAC算法对匹配结果进行提纯,有效剔除误匹配的同时最大限度保留正确匹配点。试验选取6对多源遥感影像,将FFM同SuperPoint、SIFT、ContextDesc以及LoFTR算法进行对比,结果表明FFM算法在匹配点正确率、匹配点均方根误差以及分布均匀度等方面远优于其他算法。将FFM匹... 相似文献