地理空间模型输入数据自动匹配方法研究

地理空间模型是地学研究中的重要工具,然而随着研究的深入,日益复杂的输入数据制备过程已成为影响地理空间模型应用和发展的严重障碍。当前数据共享快速发展,网络上已经存在大量的开放共享数据。因此,从网络开放共享数据中为地理空间模型自动匹配符合需求的数据是解决该问题的一种有效解决方案。本文提出了一种地理空间模型输入数据自动匹配方法,该方法首先通过选取统一描述因子,构建一致性描述方法,消除网络共享数据和地理空间模型在描述内容上的异构性;在此基础上,对地理空间模型输入需求和网络共享数据进行匹配计算,并通过相似度、匹配关系、匹配范围等相结合的方式精准记录两者间的匹配程度和匹配细节,为数据自动处理奠定基础;最后,针对不完全匹配数据,采用基于网络服务的数据自动处理方法消除其与地理空间模型输入需求间的差异,从而实现地理空间模型输入数据的自动匹配。土壤生产潜力模型应用实例表明,本文方法可有效实现地理空间模型输入数据的自动匹配,为解决地理空间模型输入数据制备困难问题提供参考。     

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。     

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.     

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。     

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。     

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。     

“地理时空知识图谱理论方法与应用”专刊导言

<正>地理信息的不断泛化对经典的地理信息分析与服务模式提出了巨大挑战,网络化的知识服务将逐渐成为地理信息应用的新模式,助力地理计算到社会计算的形态转变。知识图谱是通过有向图的方式表达实体、概念及其相互之间语义关系的数据组织形式或产品。知识图谱不仅可有效表达人类已有知识,辅助推理新的知识,也可与人工智能模型相辅相成,提高数据分析模型的可解释性。     

时空知识图谱研究进展与展望

地理信息的不断泛化对经典的地理信息分析模式提出了巨大挑战,网络化的知识服务将逐渐成为地理信息应用的新模式,助力地理计算到社会计算的形态转变。地理知识服务需要打通人、机构、自然环境、地理实体、地域单元、社会事件之间的关联,促进知识辅助下的数据智能与计算智能。本文聚焦地理时空知识获取与形式化表达及分析的迫切需求,首先分析了时空知识图谱的基本概念与特征,认为时空知识图谱是指具有地理时空分布或位置隐喻的知识构成的有向图,即以时空分布特征为核心的知识图谱;然后提出了时空知识图谱的研究框架,该框架可实现时空大数据到时空知识服务应用的转变,包括泛在时空大数据、时空知识获取、时空知识管理、时空知识图谱、软件系统及行业应用等多个层次;接着从文本描述地理信息抽取、异构地理语义网对齐、时空知识表达与表示学习等方面,介绍了相关研究进展;结合应用实践,介绍了面向行业的时空知识图谱构建与应用途径;最后,讨论了时空知识图谱研究目前面临的关键科学问题与技术瓶颈,提出在大模型时代,构建显式的时空知识图谱,并针对行业需求开展知识推理,仍是时空知识服务的必由之路。     

地学e-Science研究与实践——以东北亚联合科学考察与合作研究平台构建为例

地学e-Science被认为是继理论分析、实验观察和模拟计算之后的地学科研方法,将促进传统地学科研模式的变革,提升地学研究的效率和水平。由于地学e-Science的研究刚刚起步,国内外学者对其本质、内容、技术架构和未来发展,还缺乏一个统一、清晰的认识。认为地学e-Science的实质就是支撑地学研究的信息化环境及其在此基础上开展的各类地学科研活动,其总体架构包括信息化基础设施、地学资源、功能服务和科研应用4个层次。基于地学e-Science的研究可以实现地学科研模式的4个转变。实践表明地学e-Science原型系统:东北亚联合科学考察与合作研究平台通过信息化技术和数字化资源改变了传统科学考察的模式,极大促进了中国、俄罗斯、蒙古3国科学家联合科学考察的效率。