基于交通轨迹数据的三维动态噪声地图

噪声信息具有空间传播和随距离衰减变化的特征,采用三维动态可视化形式表达噪声地图可以体现该特征。本文针对噪声的空间分布与强度变化提出一种噪声地图表达的方法,基于Bertin符号参量分析,以具有高度可变的方柱并配以深浅变化的颜色作为噪声符号,动态传递噪声信息。为进行多尺度地图展示,在不同地图等级下设有相应细节层次的符号尺寸和定位排列方式。噪声地图以Web端Mapbox为展示平台,基于交通噪声模型和GPS轨迹数据,对上海黄浦区某区域一时间段内的噪声情况进行模拟表达,实现噪声数据的立体动态化显示。三维动态的表达扩展了噪声数据的表现维度,多维度、多参量的立体动态符号不仅可准确刻画噪声的分布,而且从视觉观感上提高了受众的兴趣度和专注度,这为研究噪声的热点分布、传递趋势等空间规律提供了可视化参考。     

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。     

城市创意产业空间动态集聚演化的计算与可视优化方法

基于人文地理视角下的城市创意产业图像可视化分析对城市深层次空间综合和区域创新发展具有重大意义。但Swarm群智能动态时空建模难以满足创意产业空间集聚的可视化发展。本文研究目标是,从城市区域创意产业空间聚类影响因素指标出发,创新性地提出区域空间动态集聚轨迹算法（Density-Based Interest Spatial Clustering of Path,DBICP）,并与计算机浏览器共建聚类可视化图像,为城市管理提供决策依据。首先,根据影响因素指标体系,利用2014—2018年空间卡口流量数据和产业指标数据进行预处理,构建空间标准聚类算法DBSCAN。然后,对其进行聚类密度分级优化形成全新DBICP算法并得出初步轨迹图像。最后,通过源码转译实现了浏览器界面下空间动态集聚轨迹图像的输出。结果表明：以上海市为例,普陀区、浦东新区、徐汇地区的创意产业空间分布形成了3种不同的聚类模式,并相应提出了分摊、均布、虹吸的管控策略。此方法克服了传统图像的聚类分级和轨迹测量的缺失,可以有效地从指标数据中发现图像轨迹聚类信息,体现了地理信息科学和人文社会学科的交叉融合。也为大数据动态图像的集聚方法提供了全新视角和借鉴价值。     

智能卡和出租车轨迹数据中蕴含城市人群活动模式的差异性分析

当前采用交通流数据量化城市人群活动模式研究已经取得了丰硕的研究成果,但是对于同一区域、同一时段不同类型交通流数据反映城市人群活动模式的共性与差异性仍然知之甚少,直接影响了城市人群活动模式挖掘结果的可解释性与实际应用效果。为此,本文旨在对目前广泛采用的智能卡数据（公交和地铁刷卡）和出租车轨迹数据2种重要的交通流数据,从时空分布模式的差异性、行程距离及距离衰减效应的差异性、空间社团结构的差异性3个方面,探索二者反映城市人群活动模式的差异性：① 采用北京市六环以内区域2016年5月9日至15日的智能卡和出租车轨迹数据进行实验分析,研究发现：① 2种交通流反映出行需求的空间分布呈现出高度相关性,但是在同一空间单元上,2种交通流反映出行需求的时间相关性较低;② 2种交通流的使用率在不同空间位置存在明显差异,仅在城市中心区域使用率较为均衡;③ 2种交通流反映人群行程距离的空间分布、距离衰减效应存在明显差异,公共交通对于促进长距离出行更为重要;④ 从2种交通流发现的空间社团结构都显示了城市的多中心结构特征,但是二者发现社团结构存在的差异性表明两种交通方式对城市空间交互起着不同的作用。本研究有助于深入理解多源交通流反映城市人群活动的内在机理,提升城市人群活动模式在城市规划、交通管理等领域的应用效果。     

室内用户语义位置预测研究

位置预测技术可以提前预知用户下一时刻的位置,在基于位置的服务（Location-based Service,LBS）领域中发挥着极其重要的作用。现有的位置预测技术大多仅使用用户的地理轨迹,仅使用地理轨迹挖掘出来的用户移动模式易受地理特性的限制缺乏深层次的语义信息。本文基于某商场群体用户的室内轨迹数据和语义信息预测用户下一个时刻语义位置。语义位置预测包括停留区域识别、停留区域语义匹配、语义位置建模。在停留区域识别阶段,为减少室内停留时间不固定对停留区域识别的影响,本研究提出了一种新型的时空凝聚层次聚类算法（Spatial-Temporal Agglomerative Nesting, ST-AGNES),该算法具有思想简单、超参数少、自动生成聚类个数等优点。在语义匹配阶段,引入了吸引度规则,充分利用停留区域所有轨迹点与室内高密度的商铺名称信息做匹配。最后,采用长短型记忆神经网络模型（Long Short-Term Memory,LSTM）挖掘群体用户的语义位置模式并预测用户未来的语义位置,实验预测正确率达到61.3%。     

基于粒子滤波的行车轨迹路网匹配方法

行车轨迹是一种时间序列的地理空间位置采样数据,而传统的轨迹—路网匹配方法主要以全局或局部寻优的方式建立轨迹—路网匹配关系,影响了时空场景中数据的匹配计算过程的相对独立性。针对这个问题,本文基于粒子滤波（Particle Filter,PF）原理建立行车轨迹与道路网络之间的匹配关系。首先,沿轨迹中车辆运动方向在道路网络中搜索邻近道路节点,在与道路节点拓扑邻接的道路弧段上初始化随机生成粒子,根据轨迹中车辆运动模型将粒子沿所在道路弧段移动;然后,基于PF原理计算各时刻粒子运动状态及与行车轨迹采样点之间的距离误差,根据高斯概率密度函数计算粒子权重并利用随机重采样方法进行粒子重采样,迭代更新粒子运动状态;最后,计算与搜索到的道路节点拓扑邻接的每条道路弧段中累计粒子权重,通过各道路弧段累计权重计算轨迹—路网匹配关系。以行车轨迹进行实验表明,利用本文方法可以通过粒子时空变化反映采样点的移动,行车轨迹—路网匹配结果的正确率大于85%,能够实现行车轨迹和路网的准确匹配。     

不再发亮的人生轨迹——河南省交通厅原厅长石发亮腐败案实录

2005年11月21日,湖北省荆州市中级人民法院刑事审判庭上,河南省交通厅原厅长、党组书记石发亮当庭痛哭……曾经在中原大地响当当的风云人物此时威风不再.     

中国地震电磁现象的观测与研究

对近年来中国地震电磁现象(包括地面电磁场、大气电场、地磁脉冲和电离层扰动等)的观测研究进行了重点介绍。     

阿尔金西段巴什库尔干群变质作用pT轨迹及其构造意义

长城系巴什库尔干群主要出露于阿尔金构造带西段北缘,是一套中浅变质结晶岩系,其斜长角闪岩中角闪石、斜长石多具成分环带,由角闪石和斜长石成分环带确定的温压条件构成一个较陡的顺时针近等温减压pT轨迹,其地质动力学过程属于典型的地体碰撞→抬升模式,表明阿尔金构造带西段北缘的地质构造演化经历了俯冲碰撞及碰撞后的快速抬升过程.     

Newton-Leipnik系统混沌控制

分析非线性Newton-Leipnik系统的动力学性质,得出系统存在5个不稳定平衡态,导致系统形成复杂的双吸引子结构;通过数值计算得到系统随参数变化的倍周期分岔图,对其混沌态采用周期激励和线性反馈2种无反馈控制方法进行控制,当控制参数选择适当的范围时,将混沌运动控制为规则的周期运动;比较不同初始条件的上、下吸引子的控制...