大数据分析与地缘环境格局演变

正地缘环境特征和演变规律的研究是认知国际地缘政治态势、实施国家战略的重要科学保障。地缘事件的发生是多种地缘环境要素相互作用、相互影响的结果,分析多维度地缘要素的演变过程,是地缘风险模拟与预警的重要依据。基于地缘环境系统理论,利用大数据分析方法,可以发现地缘环境要素之间的复杂关系,有助于解决特定的地缘问题。地缘经济视角下的边境地理学研究框架:边境地区是国家重要的国土安全     

封面图片说明:大数据分析与地缘环境格局演变

 地缘环境特征和演变规律的研究是认知国际地缘政治态势、实施国家战略的重要科学保障。地缘事件的发生是多种地缘环境要素相互作用、相互影响的结果,分析多维度地缘要素的演变过程,是地缘风险模拟与预警的重要依据。基于地缘环境系统理论,利用大数据分析方法,可以发现地缘环境要素之间的复杂关系,有助于解决特定的地缘问题。     

南亚地缘环境风险等级的智能判别与分析

 地缘环境安全受到地形、气候、资源等自然要素的制约,也受到民族、宗教、文明、意识形态、政治制度、发展水平等差异的影响。基于地缘风险系统理论,梳理了历史研究成果,确立了地缘风险评价指标体系。以最新建立的多尺度、多数据源的全球地缘环境数据库为本底,以南亚为典型区域,构建了基于机器学习算法的地缘风险智能评价模型。     

耦合多源地缘要素的地缘环境模拟与预测平台建设

 地缘环境模拟与预测平台以认知国际地缘政治态势、服务“一带一路”倡议应用为目标,综合利用3DWebGIS和WebGL技术,集成了多尺度的地缘环境要素,旨在进行地缘环境模拟与预测研究。本文在地缘环境要素指标体系约束下,明确了地缘环境模拟与预测平台总体架构方案,建立了地缘环境要素数据库,实现了地缘环境数据管理、区域分析、专题分析、数据挖掘、综合评估功能。另外,形成了地缘环境模拟与预测平台技术方法体系,为地缘环境研究提供了一套可视化与可视分析平台,以期为“一带一路”倡议地缘环境研究提供有关数据支撑和软件平台保障。     

大数据技术结合5G通信在环境应急监测中的应用

正前言在突发环境事件中,常伴随着有毒有害物质的泄露,随时会威胁人民群众生命安全,同时,对深入事故地点进行监测的现场环境监测人员带来不确定的危险。如何既能及时准确地对事故现场环境进行监测,又能保证监测人员的安全,是突发环境事件应急监测中值得研究的问题。目前,大数据技术与5G通信技术发展迅速,而环境应急监测仪器也趋于便携化,若将大数据技术、5G通信与便携式气体检测仪结合在一起,势必能够为应急监测提供一种既能保障监测人员安全,又能远程数据传输、调用各类数据,从而准确分析的便携式监测模式。     

基于大数据群体性事件网络化防控研究

群体性事件的多发或可演变为全局性的恶性危机,它将严重危害社会稳定,甚至危及国家安全。相比事件发生后的应急补救,对于群体初期言论与行为发展态势的动态监控和政策疏导,能积极有效地调节矛盾、化解冲突,防控危机于萌芽之中。以构建针对群体性事件涌现的大数据防控网络化平台为研究目标,本文提出:(1)通过大数据采集和防控等级设定,快速确定具有特定言论与行为的问题群体,设置防控个体并建立混合群体的初始网络化动态模型;(2)根据数据挖掘技术和自组织系统理论,模拟仿真防控个体在混合群体意识与行为自组织涌现重构过程中的防控作用,并优化网络化动态模型的防控结构;(3)将网络化动态模型纳入以互联网和物联网为基础的大数据防控网络化平台,解决群体性事件涌现的网络化平台整体协同防控的组织优化问题。研究结果对于利用大数据网络探索群体性事件涌现的机理,对于维护国家安全与社会稳定防控措施的评价,具有理论和实际意义。     

基于脆弱性理论矿工安全注意力影响因子研究

为有效提高矿工安全注意力水平,减少煤矿安全事故的发生,基于脆弱性理论,对矿工安全注意力系统影响因子进行系统分析。首先,根据文献研究及实地调研,提取矿工安全注意力系统的影响因子;其次,从人、机、环影响因子以及脆弱性两个维度构建矿工安全注意力系统脆弱性影响因子的二维矩阵;再次,明晰矿工安全注意力系统脆弱性特征要素与脆弱性的关系,并构建矿工安全注意力的系统脆弱性特征要素递次演化模型;最后,从员工脆弱性、设备脆弱性和环境脆弱性三个层面提出矿工安全注意力系统脆弱性的控制措施。     

综采工作面人-机-环境系统安全性分析

运用人-机-环境系统工程理论,对新庄煤矿综采工作面系统中的人、机、环境三大要素及其对事故的影响进行了分析.指出了人因失误的原因,提出了相应的控制对策.得出了综采面事故与人的因素的关系,计算出该矿综采队群体的可靠度为0.9924.对机器设备的可靠性进行了分析,并对事故进行了事件树分析和事故树分析,得出了各种系统状态的发生概率和顶上事件的发生概率.对综采面事故与环境因素进行了灰色关联分析和模糊聚类分析,指出了影响安全的主次因素.最后对综采面的安全性进行了灰熵综合性评价,指出了综采工作面在人、机和环境等方面存在的问题,并提出了相应的改进或控制措施.     

基于DIS协议事件仿真及数据融合仿真系统

在DIS协议基础上,研究了事件仿真及数据融合信息生成综合环境,将综合环境划分为功能模块相对独立的三个层次,分析了综合环境的系统结构和实现框架,讨论了指挥与控制系统行为模型,具体实现了事件仿真器及数据融合各类传感器测量信息生成系统,为研究数据融合算法提供更合乎实际的数据,仿真结果表明,系统可以为检测各种实际系统提供仿真环境．     

基于有限状态机的预期功能安全危害识别方法

针对自动驾驶系统危害与场景不可分割的特点,提出了一种基于有限状态机模型（FSM）的整车级预期功能安全危害识别方法。首先,明确危害事件组成要素;其次,将自动驾驶系统抽象为有限状态机模型以明确车辆状态和运行环境;最后,通过识别车辆状态与运行环境的冲突情况,系统性识别自动驾驶系统预期功能安全危害事件,减少对专家知识的依赖。为验证所提出方法的有效性,在某SAE L3级自动驾驶汽车上应用了该方法进行危害识别。结果表明,相较于系统理论过程分析（STPA）方法,有限状态机模型包含更加详细且系统化的环境信息,且由有限状态机模型直接输出危害事件要素,提高了危害识别的系统性。     

山区河谷-水系演化及环境效应研究——以金沙江为例

随着河流地貌学研究的深入,河谷-水系演化及环境效应成为了国內外重要研究领域。首先对河谷-水系演化及环境效应研究的国内外进展进行回顾与前瞻。金沙江可谓是山区河谷-水系演化的典型代表,以金沙江河谷-水系演化及环境效应研究为例,认为:河谷-水系变迁及环境效应实质上是区域性陆地地表环境演变的过程,也是深切河谷区中最基本最重要的演变形式,是中外地学研究急需解决的重要科学问题;立足于基于区域自然地理背景的河流地貌学研究,以河流地貌学为主进行自然和人文的多学科理论与方法的拓展性研究,系统全面地从地质历史和发生学角度分析研究山区河谷-水系及环境效应得到机理性和科学性的认识;将构造与构造运动、气候变化、层状地貌、河谷沉积等综合系统研究,将长时间尺度河谷-水系演化与现代地理过程、格局、特征、效应相结合,既揭示山区河谷-水系发育史,又构建现代河谷地域系统高梯度效应框架体系,突显流域系统演化和系统论的理论与应用,可促进河流地貌学的进一步创新,以及大江流域水系与河谷地貌的应用研究。     

邯郸矿区矿山地质环境承载力评价

依据矿山地质环境承载力的涵义及特点,从地质环境抗扰动能力和煤炭开采压力两个方面,建立矿山地质环境承载力评价指标体系,利用层次分析法确定指标权重值.对邯郸矿区进行系统的矿山地质环境承载力评价研究,研究结果显示:不同矿井的矿山地质条件、开采方法、开采技术水平及对环境的保护力度有差异,矿山地质环境抗扰动能力和煤炭开采压力有差异.研究结果对矿业开发、地质环境保护与恢复治理具有实用价值.     

中国北方地区环境演变对新石器文化发展的影响

通过对中国北方地区新石器文化遗址的14C数据和遗址分布特点与环境演变研究成果的对比研究得出:在暖湿气候条件下,中原文化北上,东部文化西进,新石器文化稳定发展;气候转为干冷时,新石器文化向东向南迁移.气候恶化导致北方地区"文化事件"频发,许多新石器文化发生更替现象.全新世气候环境演变,叠加在中国北方地区资源、环境的地带性特点以及新石器文化分布的背景之上,是中国北方地区新石器文化发展与文明形成的主要动力与机制.     

地理环境暴露与公众健康研究进展

 近年来，环境暴露与健康领域研究在多学科交叉的背景下得到深化。概述了地理环境暴露的内涵，指出地理环境暴露关注的主要是物质性环境暴露延展为包含自然环境、建成环境和社会人文环境在内的综合环境暴露；重点关注疾病与环境关系的医学地理学也逐步转向更广义的健康地理学研究，拓展了环境与健康领域的研究；提出地理环境暴露健康效应的群体差异和环境公正问题成为本领域的重要范畴。当前，耦合时空行为和多源时空大数据的地理环境暴露与健康效应研究得到快速发展， “地理环境暴露-时空行为-健康”的研究新范式将有助于进一步拓展本领域研究。     

地球科学大数据的现状与发展

科学大数据正在成为科学发现的新引擎,是科学研究的新钥匙。地球科学大数据是地球科学研究中采集的各类地球科学数据的总和,是研究地球物质组成、结构构造及演化规律的重要基础。为充分挖掘地球科学大数据的价值,有必要对其特点进行详细分析,全面了解和掌握地球科学大数据的建设现状和关键技术,明确地球科学大数据建设中存在的问题,积极应对地球科学大数据面临的机遇和挑战。针对地球科学的学科特点,列出大数据普遍存在的5V特征,详细介绍了地球科学大数据的四高(高时空性、高可视化、高相关性和高维性)特性,对专题数据库、期刊全文数据库以及地球科学大数据共享平台的建设现状进行了分析。根据云计算、人工智能和可视化技术的概念以及在地球科学大数据中的应用情况,阐述了地球科学大数据在地球动力学研究、成矿研究、地质灾害预警、生命演化和古地理环境重建以及地质信息服务平台建设中发挥的重要作用。在此基础上,梳理了现阶段地球科学大数据急需解决的缺乏统一的数据描述标准、共享机制不明、语义异构显著等问题,为应对地球科学大数据面临的机遇和挑战提供基础。     

位置服务大数据下广州市土地利用类型模拟探讨

位置服务(LBS)产生的时空行为大数据为地理环境模拟提供了重要机遇,也为土地利用类型的模拟识别提供了创新思路。位置服务大数据下的居民活动强度的周期性变化与土地利用有显著相关性,带有较强的土地利用指示性,在土地利用类型模拟识别上具有较大的应用价值。以广州为案例,本文利用百度地图平台APP联盟用户的位置服务大数据,以150*150m格网为精度单元,应用监督分类方法中的随机森林分析法模拟识别土地利用类型,模拟总准确率达72.40%,其中,村镇建设用地、工业用地、公园绿地、居住用地和商业金融用地的预测准确率分别为50.39%、82.65%、49.53%、82.66%和49.56%。研究结果表明随机森林方法在应用高密度时空行为大数据进行土地利用类型模拟的有效性及位置服务大数据在城市土地利用类型模拟上的潜在价值,也反映了居民活动强度空间形态与土地利用之间的显著相关性。当然,这需要利用不同的技术手段在不同城市和城市的不同区域上更多的案例实证。     

极端气候事件的模拟研究进展

介绍了气候模式的发展历程,综述了近年来全球范围内关于极端气候事件的研究现状,比较了不同模式对不同事件的模拟效果并探讨了模拟效果影响因素.虽然不同模式模拟结果有所差异,但大部分模式都能再现极端气候事件的演变过程,并能有效预测未来极端气候变化情况.综述了温室气体增加情景下我国未来极端气候变化的响应研究,提出了其中可能存在的问题,并对未来极端气候模拟研究进行了展望.     

基于属性偏序表示原理的经方方证研究

方证研究是中医领域研究的热点,但方证之间数据量大,复杂度高,传统的数据挖掘方法面对海量的中医数据显得力不从心.随着大数据时代的到来,大数据的理念和技术为中医知识的充分研究带来机遇.本文基于形式概念分析的属性偏序表示原理,运用属性偏序结构图揭示方证的特征症状,对挖掘中医经典的科学内涵、促进学术创新有一定的借鉴价值.