基于云计算的地球系统科学数据共享研究与实践

数据密集型的地学研究离不开数据资源和信息平台的支撑,因此,实施地球系统科学数据共享具有重大意义。早期地球系统科学数据共享服务主要以政府行为为主,集中数据汇交,存在数据服务负载不均衡、数据整合模式单一、数据服务效果不明显等突出问题。随着Web 2.0理念的提出,以及云计算等技术的出现,数据共享模式发生了巨大的变化。本文提出基于云计算的地球系统科学数据共享概念模型。通过提供基础设施即服务（IaaS）、数据资源即服务（DaaS）,以及数据功能即服务（SaaS）实现共享服务模式的转变,将死板的数据转为灵活的服务。在“数据云”中,用户既是数据的使用者也是数据资源的提供者,通过提供数据发布、数据需求发布、数据发现与共享、需求发现与反馈等功能,解决数据共享中“用户-数据”之间的矛盾,并激励普通科研工作者贡献自己的数据,保障数据资源有效、可持续整合。最后,构建了原型系统用于验证该框架,形成了一个“人人都是数据的提供者,人人都是数据的使用者”的数据共享服务环境。     

中国分省畜禽产污系数优化及污染物构成时空特征分析

为提升畜禽产污量估算精度,揭示2002-2010 年中国及各省畜禽污染物规模构成（养殖模式及畜禽种类） 的时空分布特征,首先对产污系数和畜禽养殖量核算进行了优化研究,在此基础上从总量、变化率、养殖模式、畜禽种类等角度展开分析。结果表明：① 经优化的中国分省分畜种产污系数可较好地反映各省单头畜禽排泄量的空间差异。② 畜禽产污量的分布符合中国畜牧业区划特征,相对高值区的分布与畜牧业比重的高值区吻合,且污染物高产区逐渐向东北方向移动。③ 各省畜禽污染物的养殖模式构成特征符合中国经济带或经济区的分布。④ 从畜禽种类构成角度,以辽宁-黄淮海-黄土高原东部-西南山地区西部为界,分界区两侧具有截然相反的构成特征。     

分布式多标准地学元数据共享研究与实践

多种不同地学元数据标准共存是目前地学数据共享工作中面临的现状之一。以XML及相关内容为基础,实现对多标准地学元数据的一致化定义和表达。通过分析XML元数据在不同处理阶段的形式和特点,提出XML元数据的存储、解析和转换方案。"XML元数据 关键信息项字段映射"方案在保证检索性能的前提下,实现对不同标准元数据的统一存储和管理。在元数据的审查、发布流程中,通过行业数据专家和平台管理员的参与,尽可能确保元数据内容的正确性。通过结合多标准地学元数据共享平台和Web Services等分布式技术,提出星形分布式元数据共享体系;介绍基于该体系构建的地球系统科学数据共享网二期平台的元数据管理实例,目前该体系包括1个总中心和全国范围内的13个分中心。     

地质年代本体及其在语义检索中的应用

不同国家、语言和版本的地质年代概念体系中普遍存在的语义异构问题,以及概念之间、概念与数据之间缺少语义关联等问题,阻碍了概念的准确理解和应用,难以满足数据集成、检索的应用需求。地质年代本体是解决这些问题的有效方式。但现有研究主要针对国际地质年代概念体系,其内容和表达方式不完全适用于国内的概念体系。本文提出以中国地质年代和地层概念体系为主的地质年代本体,设计了本体中各概念属性信息,尤其是时间信息的语义表达方法。在此基础上采用模块化方法相应构建了本体,并设计实现了一个本体应用原型系统,提供了以地质年代本体知识库为基础的概念查询检索功能,以及融合全文检索技术和地质年代本体的数据语义检索功能。应用案例的初步结果表明,本研究构建的地质年代本体能为用户提供表现形式多样的知识查询服务,能较好地解决地学概念与数据中存在的语义异构、关联缺失问题,更为智能、完整、准确地完成地学数据的语义检索。     

基于SOA的地球系统科学数据共享平台架构设计与实现

为了能够有效整合集成分散、异构的地球系统科学数据资源,为用户提供“一站式”的数据共享服务,需要一种分布式的数据共享平台.本文首先分析了分布式地球系统科学数据共享平台对互操作的需求,然后设计了基于SOA(Service-Oriented Architecture)的分布式地球系统科学数据共享平台的总体架构.该平台由物理上分布、逻辑上统一的总中心、认证中心和分中心共同构成,采用Web Services技术将数据共享核心业务封装成一系列的Web服务:数据中心信息同步服务、元数据推送与管理服务、多源异构数据访问服务等.通过Web服务这种松散的耦合机制,不仅能够很好地实现数据中心之间的互操作,而且具有良好的开放可扩展性,可快速纳入新的异构系统作为分布式数据共享平台的节点,其数据共享核心服务,也可以方便地集成到其他应用系统中,为它们提供数据共享的功能.最后介绍了Web服务实现与部署的方法.分布式的地球系统科学数据共享平台已经应用到国家科技基础条件平台建设项目:地球系统科学数据共享网中.截止到2007年底,通过共享平台成功整合了10.23TB的分散数据资源,为3万多用户提供17TB的数据服务.     

城市交通韧性研究进展及未来发展趋势

交通韧性是指在极端条件下交通系统能够通过自身抵抗、减缓以及吸收的方式维持其系统基本功能和结构的能力，或者能够在合理的时间和成本内恢复原始平衡或者新平衡状态的能力。受全球增温、海平面上升以及快速城市化的影响，极端事件的风险日益增加，从而导致城市交通运输基础设施运营面临着严峻的挑战。在此背景下，如何衡量极端事件下城市交通韧性强度(包括不同极端天气事件强度对其强度的影响)，如何监测其时空分布特征和演变趋势，以及多长时间交通运输系统能够恢复正常状态？针对这些问题，目前还缺乏有效的监测方法，尤其是缺乏气候变化对交通韧性影响的时空动态变化监测。因此，如何精准识别极端事件下城市交通韧性的状态，提升自然灾害交通防治水平亟待解决。而随着大数据挖掘技术和时空预测深度学习方法的发展，为重建城市交通韧性强度时空数据集，进而揭示历史极端事件影响下城市交通韧性强度时空演变特征、变化趋势以及影响机制提供了可能。论文对国内外近50年来交通韧性研究进行了梳理和概括，结合国内外交通韧性的相关研究成果对已有的研究中存在的不足进行了评述；并指出了气候变暖情况下交通韧性研究的重点领域和方向，旨在为今后开展交通韧性研究提供新的思...     

地球科学知识图谱一站式共享服务系统

知识图谱作为当前最有效的知识组织和服务方式，已经成为人工智能的基石，在语义搜索、机器翻译、信息推荐等方面得到了广泛的应用。大数据时代下，地球科学（以下简称地学）分散、多源、异构数据的整合集成、挖掘分析及其知识的智能发现等迫切需要知识图谱的支撑。为了促进地学知识图谱的建设与应用，自2019年启动以来，“深时数字地球国际大科学计划”（Deep-time Digital Earth,简称DDE）就将知识图谱作为其重要的研究建设内容，经过3年多的建设，DDE已经建设形成了大量的地学知识图谱，亟需一站式共享这些知识图谱。文章首先介绍了DDE知识图谱内容体系，分析了DDE知识图谱内容组成及其特征；在此基础上，开展了地学知识图谱一站式共享服务系统的设计，包括系统功能体系和架构的设计；最后介绍了系统实现的技术路线及其关键技术。实践证明系统可有效实现DDE知识图谱的一站式共享服务，可为类似的知识共享服务系统提供参考。     

地球科学知识图谱比较分析与启示：构建方法与内容视角

地球科学（以下简称地学）知识图谱将地学知识以有向图的方式进行形式化表达，具有强大的知识表达能力、开放互联能力和推理预测能力，是地学与人工智能交叉融合发展的基础设施之一，已成为当前地学研究中重要的研究热点。因此，国际上很多科学组织或团队先后开展了地学领域的知识图谱研究，并构建了一系列具有代表性的知识图谱。然而，目前尚缺乏对这些知识图谱的深入研究和分析。文章从基本情况、构建方法、主要内容及特点等方面，对当前国际上主要的地学领域知识图谱进行了系统的比较分析,并在此基础上，指出了对未来地学知识图谱研究的启示：从构建方法上，应构建地学知识图谱统一表达模型，建立融合多源、多模态数据的知识源，研究地学知识表示与计算方法；从内容上，应加强地学知识时空特征描述，考虑地学知识复杂时空关系和推理规则；从应用上，应发展地学知识质量评估和修正方法，提升地学知识图谱应用成效。