新世纪版《国家普通地图集》的内容策划与结构设计

新世纪版《国家普通地图集》是国家科技基础性工作专项《国家大地图集》系列编研项目之一,它以相对平衡的程度详细表示了水系、地貌、居民地、交通、境界、土质植被等基础地理要素的空间分布。为了适应生态文明建设和新型城镇化发展的要求,增设了地表覆盖图组和城市图组,构建了普通地图集的新型结构模式,本文主要对地图集的编研理论与内容策划、选题原则与顾及因素、结构设计与图幅编排进行了探讨和研究。     

面向不同用户群体的社交媒体台风舆情演化分析及对比研究

社交媒体数据可以为台风灾害追踪、灾时救援和灾情评估提供及时有效的信息。现有研究常采用主题建模和情感分析等技术对台风期间社交媒体平台（如新浪微博等）舆论话题和情感变化进行研究。在省域范围内以小时为时间粒度的多维度有效性论证尚有欠缺,且在舆情分析时未能区分用户群体差异。本文以台风“利奇马”为例,在浙江省域范围内,以新浪微博数据为研究对象,首先从词频分析、台风关注度时空变化以及特定灾害事件响应3个角度探讨了微博数据对台风灾情响应的有效性;其次采用隐含狄利克雷分布（Latent Dirichlet Allocation,LDA）主题模型技术挖掘微博文本主题信息,并根据Louvain算法对主题社团进行划分;然后开发了一种基于自定义情感词典的情感分析方法用于情感指数计算,与SnowNLP相比情感倾向性预测精度得到了提高;最后分析了台风期间官方和民众在新浪微博平台上的话题关注以及情感演变差异。结果表明：① 在省级范围内,微博数据能有效反映台风动态和灾害时空分布;② 台风事件微博文本的主题变化反映了灾情不同阶段舆论关注点的动态变化;③ 官方微博文本比民众微博文本具有更明确的主题社团结构;④ 台风事件相关微博文本中的消极情绪在台风登陆后显著增加,其中民众微博文本对台风灾害的情绪响应更及时,官方微博文本中的情感表达始终相对积极。     

复杂网络中多话题信息传播仿真研究

传统复杂网络话题传播研究,重点关注的是单个话题在网络中的传播,较少考虑多话题之间的相互影响因素。论文分析舆论传播过程中多个话题之间的竞争关系对话题传播的影响机制,建立基于复杂网络的多话题信息传播模型。通过对模型仿真实验及其结果分析表明,当引入个体信息环境影响因素后,一个话题的影响力大于舆论话题环境中其他话题的平均影响力,才会有较大概率影响到更多个体,否则只能在小范围内传播;个体对于话题记忆能力的变化在不同网络中会产生不同影响,在随机网络和BA网络中,人们对于话题的记忆越深,其传播的影响范围越大,而在规则网络和小世界网络中,较小的记忆长度能够让话题传播影响力更大;同时,在具有社群结构的网络中,度大的节点并非会一定会更多的参与某一话题的传播,因为度大的节点有更大概率获得更多的话题。     

一种基于主题爬行模式的地理信息分布式检索方法

当前网络中地理信息以几何形式递增,为了高效地从海量网络信息中检索出高质量的地理信息,本文提出了一种基于主题爬行的地理信息分布式检索方法。本文采用面向对象的方法将网络地理数据按照四元组的要求进行分解和组织,对地物实体的主题文本特征、地理空间特征、时间维特征等相关信息进行封装,建立四元组实体对象,实现了地理信息数据的相互集成与组织。引入MapReduce模式的并行处理机制完成对网页中地理信息数据的优化存储与索引,并且通过分别计算网页文本、地理文本与查询关键词的主题相关性对爬取的网页进行有序的排列,从而提供快捷、高效的地理信息主题查询。     

Volunteered geographic information research in the first decade: a narrative review of selected journal articles in GIScience

ABSTRACT

More than 10 years have passed since the coining of the term volunteered geographic information (VGI) in 2007. This article presents the results of a review of the literature concerning VGI. A total of 346 articles published in 24 international refereed journals in GIScience between 2007 and 2017 have been reviewed. The review has uncovered varying levels of popularity of VGI research over space and time, and varying interests in various sources of VGI (e.g. OpenStreetMap) and VGI-related terms (e.g. user-generated content) that point to the multi-perspective nature of VGI. Content-wise, using latent Dirichlet allocation (LDA), this study has extracted 50 specific research topics pertinent to VGI. The 50 topics have been subsequently clustered into 13 intermediate topics and three overarching themes to allow a hierarchical topic review. The overarching VGI research themes include (1) VGI contributions and contributors, (2) main fields applying VGI, and (3) conceptions and envisions. The review of the articles under the three themes has revealed the progress and the points that demand attention regarding the individual topics. This article also discusses the areas that the existing research has not yet adequately explored and proposes an agenda for potential future research endeavors.     

基于新闻大数据的北极地区地缘关系研究

随着全球气候变暖,北极地区海冰大面积消融,引发了严重环境问题,同时使得北极航道成为可能,北极地区的战略地位显著提升。作为近北极国家,北极地区国际关系变化对中国的北极政策有直接影响。全面实时地分析北极地区地缘关系及其变化特征,对中国制定北极地区的政治、经济、外交政策具有重要指导作用。海量全球实时开放数据库的出现以及大数据技术的发展,如GDELT新闻事件数据库提供了覆盖全世界的源于各国主要媒体服务平台的新闻数据,为地缘关系实时监控及分析提供了可能性。本文利用GDELT数据库,引入labeled- LDA主题分析的理论与方法,挖掘了2013—2019年北极圈内8个国家和地区社会发展关键要素,构建了国家（地区）交互网络,发现了北极地区国家（地区）之间关系的演变格局。主要结论为：① 北极地区热点新闻主题聚焦于气候变化/冰盖融化,冰盖融化是北极地缘关系变化的主要驱动因子;② 冰盖融化新闻热度与海冰监测数据变化存在极强的相关性;③ 随着冰盖融化,北极地区的社会经济军事活动激增,其主导权的争夺日趋激烈,总体呈现出俄罗斯、加拿大主导的格局。     

Mitigating Risks From Fracking-Related Earthquakes: Assessing State Regulatory Decisions

Public concern about earthquakes linked to wastewater injection from fracking operations is rising. However, few have examined how “induced seismicity” is acted upon by state officials. For some, an incremental response to smaller quakes can be viewed as an acceptable risk policy orientation because of the sizeable economic benefits that accompany drilling activities while others prefer risk mitigation policies (such as the use of “threshold policies”) as a better way to address quake-related problems. To account for state response to induced seismicity impacts, we examine three factors: the emergence of quakes as focusing events, the economic importance of oil and gas to state jobs and revenue, and selected characteristics of earthquakes as a policy issue, i.e., complexity and categorical precedence. Using information drawn from documentary sources, we consider which factors are most helpful in accounting for agency decisions aimed at reducing seismic risks linked to nearby injection wells.     

基于微博数据和情感分析法的台风“米克拉”灾情过程探测

以2020年第6号台风“米克拉”为例,采集了5916条新浪微博作为数据源,综合应用隐含狄利克雷分布(Latent Dirichlet Allocation,LDA)主题模型、文本情感分析方法和空间分析技术,挖掘、分析台风的灾情时空过程。基于LDA主题模型建立了主题-词矩阵并进行隐含主题聚类,这些微博文本被分为灾损类信息、预警类信息、防御类信息和无关信息;从主题信息和文本情感值两个角度入手,对此次台风事件网络舆情的演化过程进行分析。结果表明:“米克拉”登陆前有大量积极情感的微博,主要包含渴望降雨、降温等信息,此类微博大量分布在漳州、厦门、福州等地区;在台风入境后消极情感的微博大量增多,主要描述道路、树木等受大风和大雨影响的灾损类信息,此类信息的空间位置主要分布在漳州和厦门,能较好地反映台风灾害影响的时空分布。通过对微博主题类别和情感极性进行时空分析,实现台风灾害事件发展趋势的监测,为防灾减灾提供参考依据。     

Classifying urban land use by integrating remote sensing and social media data

Urban land use information plays an important role in urban management, government policy-making, and population activity monitoring. However, the accurate classification of urban functional zones is challenging due to the complexity of urban systems. Many studies have focused on urban land use classification by considering features that are extracted from either high spatial resolution (HSR) remote sensing images or social media data, but few studies consider both features due to the lack of available models. In our study, we propose a novel scene classification framework to identify dominant urban land use type at the level of traffic analysis zone by integrating probabilistic topic models and support vector machine. A land use word dictionary inside the framework was built by fusing natural–physical features from HSR images and socioeconomic semantic features from multisource social media data. In addition to comparing with manual interpretation data, we designed several experiments to test the land use classification accuracy of our proposed model with different combinations of previously acquired semantic features. The classification results (overall accuracy = 0.865, Kappa = 0.828) demonstrate the effectiveness of our strategy that blends features extracted from multisource geospatial data as semantic features to train the classification model. This method can be applied to help urban planners analyze fine urban structures and monitor urban land use changes, and additional data from multiple sources will be blended into this proposed framework in the future.     

一种主动发现网络地理信息服务的主题爬虫

地理信息服务已成为分布式环境下获取地理数据的重要来源,从海量的网络资源中找到地理信息服务,是共享与互操作地理数据的基础。目前,地理信息服务主动搜索主要采用通用搜索引擎的接口或者通用爬虫的抓取方式,但这2种方式存在搜索效率低、搜索结果可用性差等不足。针对这一问题,本文设计了一种搜索地理信息服务的主题爬虫。该算法在最佳优先搜索的基础上进行了改进,综合考虑网页内容的主题相关度和链接文本的主题相关度确定链接优先级,优先爬取与地理信息服务相关的链接,并通过舍弃无关网页中的无关链接,减少无效爬取,进而提高搜索效率。此外,本文采用关键词匹配结合能力文档探测的方式识别地理信息服务,有效筛选出可用的地理信息服务,提高了服务搜索结果的可利用率。最后,本文以OGC WMS为实例,实现爬虫算法的原型系统并进行实验,实验证明该算法有效可行。