历史名人轨迹的空间可视化与分析

历史名人的行为轨迹反映了当时的历史文化背景,通过历史名人行为轨迹的空间化和可视化,可以对历史社会状态进行探索和分析。对历史名人的社交关系网络进行可视化研究,有利于剖析当时的政治背景与人物关系。目前,基于GIS的空间人文社会科学深层次分析方法和工具还很少,根据地理位置对历史人物的社交网络进行分时段的研究也很少。本文以玄奘和欧阳修为例,探索了基于WebGIS的历史人物轨迹空间可视化分析方法,基于核密度估计与标准差椭圆的空间分析方法,分析历史名人轨迹点的空间分布特征,统计迁徙指数、首都距、家乡距、成长地距以分析基于距离的轨迹点移动特点;分时段构建了历史名人的空间社交网络,并结合历史背景、名人事迹、名人作品和空间化结果进行了综合分析。分析结果表明： ① 历史名人的迁移轨迹与当时的历史人口迁移趋势基本是一致的,受社会变动影响较大;② 历史名人在事业上升期有更大的社交网络圈,而在人生没落阶段社交网络圈减小。本文对历史名人轨迹的空间可视化与分析方法进行了探索,可以为空间人文社会科学相关领域的分析研究提供参考。     

“一带一路”成员国居民健康状况的时空统计分析

健康是影响不同国家和地区发展的关键因素,全面了解“一带一路”成员国的居民健康状况,是探讨“一带一路”成员国之间健康医疗合作的重要基础。本文选择了4个代表性的健康状况指标（出生期望寿命、总生育率、过早非传染性疾病死亡率和结核病发病率）,利用Moran's I指数、Getis-Ord G指数对“一带一路”135个成员国的健康状况进行时空统计,分析了健康状况的空间相关性和空间分布模式,研究了健康状况的时空格局。研究发现：① 2000—2016年“一带一路”大部分成员国的各项健康状况指标均朝着改善和优化方向发展;健康状况指标均呈现显著的正空间自相关性;② 总体而言,在“一带一路”成员国中,欧洲国家的居民健康状况最好;南北美洲和大洋洲国家的居民健康状况良好;亚洲国家的居民健康状况总体良好,但东南亚部分国家的结核病发病率较高;非洲国家的居民健康状况虽有明显改善,但仍处于较低状态。因此,“一带一路”成员国应进一步加强健康医疗合作,共同推动健康丝绸之路的发展。     

视觉显著性与知觉组织相结合的高分影像居民地提取方法

受人类视觉认知机制的启发,提出了一种利用视觉显著性与知觉组织相结合的高分辨率遥感影像居民地提取方法。首先利用认知物理学中的数据场构建居民地的视觉显著性模型,并通过自适应阈值法实现候选居民地的自动提取,然后利用多尺度小波变换的高频特征实现居民地的知觉组织,最后通过集合交运算提取同时满足这两种视觉机制的居民地。通过ZY-3和Quickbird两种高分传感器的影像数据集进行居民地提取试验,验证了该方法的有效性。     

最优插值全球海表温度数据格式分析及显示方法

介绍了最优插值全球海表温度数据;分析了NetCDF的特点,实现了利用ArcGIS和Matlab读取并显示NetCDF海表温度数据的方法。     

数据驱动与理论驱动双向耦合的智能化地球系统模式探索

分析总结了人工智能方法在地球系统模式中的应用,提出了人工智能数据驱动与物理模型理论驱动相融合的智能化地球系统模式研究框架,并对该框架的研究思路和关键技术进行了分析。该框架将地球系统模式自下而上的数据驱动模型与自上而下的物理模型耦合,通过双向驱动共同实现地球系统数学物理方程的有效求解,从而构建智能化的地球系统模式。进一步研究需要基于该理论框架提出具体可行的算法,从而促进智能化地球系统模式研究的发展。     

基于Arc Engine的冻土极值深度查询系统的二次开发和应用

利用国家一、二等水准测量规范提供的冻土极值深度基础数据,基于Arc Engine+.net二次开发平台,设计冻土极值深度查询系统。在此基础上,结合晋冀蒙形变监测网阳红线、砂石线等15条水准路线点之记数据,对查询结果进行精度验证,误差均值为+1.16 cm,方差为1.70 cm2,满足埋石工作的精度要求。     

试论地理国情监测专业的人才培养和学科体系

地理国情监测是我国提出的一项国家战略,已经成为我国测绘地理信息事业今后20年发展的重要内容,是测绘地理信息部门未来的重要职责。人才是地理国情监测的第一资源,培养地理国情监测的优秀人才是地理国情监测的基础性工作。本文在对地理国情监测的基础理论和支撑技术进行分析的基础上,从地理国情监测工作的需求出发,立足于科学发展和学科前沿,对地理国情监测的学科体系和人才培养进行了分析和探讨。     

二维空间关系定性表达模型的研究

通过对几种典型的定性表达模型的分析及比较,论述了单一模型实现空间查询所存在的局限,提出利用组合模型来表达空间关系的方法。最后结合空间查询中的实例,通过介绍如何同时运用二值拓扑关系模型和符号空间索引模型来实现同时包含拓扑关系和方向关系的复杂空间查询来说明这种方法。     

城市交通热点区域的空间交互网络分析

城市热点区域是人们频繁活动的体现,利用人们的出行可构建空间交互网络。目前的相关研究主要集中于对热点提取方法及其动态变化的研究,对交通热点的交互作用及其构成的空间交互网络的研究还很少。本文以武汉市的出租车轨迹为数据源,利用基于时空数据场的聚类方法提取城市交通热点区域;基于复杂网络理论与方法,分析城市交通热点区域之间的空间交互作用。通过研究发现：①节假日,热点区域之间的往返交互较多;工作日,热点区域之间的交互较少;②节假日,影响力较大的节点为车站、机场等;工作日,影响力较大的节点是社区和工作地;③社团探测发现,工作日跨越长江的交互较多,非工作日跨越长江的交互较少。上述研究结论可为交通管理部门针对节假日和工作日分别制定不同的交通管理政策和方法提供参考。