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地理大数据挖掘的本质

地理学报 2019年第3期74卷 586-598页

作者：裴韬刘亚溪郭思慧舒华杜云艳马廷周成虎中国科学院地理科学与资源研究所资源与环境信息系统国家重点实验室北京100101 中国科学院大学北京100049

针对地理大数据的内在本质以及地理大数据挖掘对于地理学研究的意义,本文解释了地理大数据的含义,并在大数据"5V"特征的基础上提出了粒度、广度、密度、偏度和精度等"5度"的特征,揭示了地理大数据的本质特点。在此基础上,从地理大数据... 详细信息

针对地理大数据的内在本质以及地理大数据挖掘对于地理学研究的意义,本文解释了地理大数据的含义,并在大数据"5V"特征的基础上提出了粒度、广度、密度、偏度和精度等"5度"的特征,揭示了地理大数据的本质特点。在此基础上,从地理大数据的表达方式、地理大数据挖掘的目标、地理模式的叠加与尺度性、地理大数据挖掘与地理学的关系等4个方面阐述了地理大数据挖掘的本质与作用,并从挖掘目标的角度对地理大数据挖掘方法进行分类。未来地理大数据挖掘的研究将面临地理大数据的聚合、挖掘结果的有效性评价以及发现有价值的知识而非常识等几方面的挑战。

关键词：空间模式空间关系空间分布流空间时空异质性知识发现

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地理大数据聚合的内涵、分类与框架

遥感学报 2021年第11期25卷 2153-2162页

作者：裴韬黄强王席陈晓刘亚溪宋辞陈洁周成虎中国科学院地理科学与资源研究所资源与环境信息系统国家重点实验室北京100101 中国科学院大学北京100491 江苏省地理信息资源开发与利用协同创新中心南京210023

地理大数据是地理对象所产生的"足迹数据",而地理大数据挖掘就是通过反演分析地理对象的"足迹数据",揭示其中蕴含的人地关系及其时空模式。近年关于地理大数据的重大研究进展显示,其研究结论的取得大多需要借助多种大数据的信息综合。为... 详细信息

地理大数据是地理对象所产生的"足迹数据",而地理大数据挖掘就是通过反演分析地理对象的"足迹数据",揭示其中蕴含的人地关系及其时空模式。近年关于地理大数据的重大研究进展显示,其研究结论的取得大多需要借助多种大数据的信息综合。为此,本文提出研究地理大数据聚合的必要性:代表新的研究范式、产生新的研究视角、提升研究的全面性,并将地理大数据聚合定义为:不同地理大数据之间通过转换形成面向研究对象的多维数据集合。在阐述地理大数据分类和特点的基础上,将地理大数据聚合分为:时空聚合、面向对象聚合、面向主题聚合以及面向模型聚合四种类型。地理大数据聚合作为地理大数据挖掘的重要组成部分,其过程大致可以分为:确定内核—信息溯源—反演汇聚3个步骤,而其中的关键科学问题包括:统一时空框架和基准、统一数据表达与存储、匹配同一观测对象的多数据源、统一多源数据的时空范围、调和不同对象之间不同的变化速率、解决数据共享与隐私保护、大数据与小数据的聚合等。地理大数据聚合方法与技术的发展,将会拓展地方的感知、土地功能的识别、对人群的观测与理解、功能与流动之间关系、地表复杂巨系统等新领域的研究。

关键词：地理大数据思维城市功能区人群活动地理信息科学数据融合

重庆市新型冠状病毒肺炎流行时空特征及其与人群活动性的关系

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地球信息科学学报 2021年第2期23卷 222-235页

作者：刘亚溪宋辞刘起勇张知新王席马佳陈晓裴韬中国科学院地理科学与资源研究所资源与环境信息系统国家重点实验室北京100010 中国科学院大学北京100049 中国疾病预防控制中心传染病预防控制所传染病预防控制国家重点实验室感染性疾病诊治协同创新中心北京102206 中日友好医院北京100029 北京中医药大学东方医院北京100078

本文收集了重庆市2020年1月21日—2月24日确诊的545例新型冠状病毒肺炎(COVID-19)病例个案信息,结合1500万手机用户在疫情期间的信令轨迹大数据,分析了其疫情的时空演化特征以及人群活动的变化规律,并从复杂网络的角度揭示了疫情分布的... 详细信息

本文收集了重庆市2020年1月21日—2月24日确诊的545例新型冠状病毒肺炎(COVID-19)病例个案信息,结合1500万手机用户在疫情期间的信令轨迹大数据,分析了其疫情的时空演化特征以及人群活动的变化规律,并从复杂网络的角度揭示了疫情分布的异质性,从疫情传播与人群活动之间的关系揭示了异质性的原因。研究发现:①重庆市疫情在时间上,经历了以输入病例为主、输入和本地病例共存、以本地病例为主3个阶段,病例实时再生数(Rt)初期较高,随着防控措施的实施,逐步减小;空间上,病例分布呈现显著聚集性,病例高聚集区主要分布在以万州区为核心的渝东北地区和以主城区为核心的渝西南地区;②疫情发生后,重庆市人群移动总量减少为疫情前的53.20%,减少主要集中在主城区以及其他各区县的中心城区,而郊区、农村的人群移动变化不大,甚至有所增加;③人群活动与病例发生之间存在不同程度的相关性,具体为:每日人群移动总量与病例实时再生数、一个平均潜伏期(7 d)后的每日新增病例数的相关系数为0.97、0.89,揭示了人群活动与病例增长的时间相关性;各街道(乡镇)人群移动总量与其累计确诊病例数、本地感染病例数之间的相关系数为0.40、0.35,揭示了人群活动与病例空间分布的相关性;病例高聚集区与人群移动网络社区对应,且与网络社区内人群活动较强的区域吻合,揭示了重庆市疫情传播的本地聚集特征。大数据与疫情信息的聚合分析证实,切断人群移动网络社区之间的连接,并遏制疫情高风险社区内部的传播是在城市内部疫情防控的有效措施。

关键词：新型冠状病毒肺炎时间特征空间分布人群活动网络社区划分聚集性传播相关性分析手机信令大数据

COVID-19疫情时空分析与建模研究进展

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地球信息科学学报 2021年第2期23卷 188-210页

作者：裴韬王席宋辞刘亚溪黄强舒华陈晓郭思慧周成虎中国科学院地理科学与资源研究所资源与环境信息系统国家重点实验室北京100101 中国科学院大学北京100049

COVID-19疫情是进入21世纪以来最为严重的全球公共卫生事件,并成为不同学科共同关注的热点。根据文献计量学分析结果,从疫情开始直至近期,关于COVID-19疫情的文章已经超过13 000篇,相关研究除从医学及生物学角度探讨病毒致病机理、特效... 详细信息

COVID-19疫情是进入21世纪以来最为严重的全球公共卫生事件,并成为不同学科共同关注的热点。根据文献计量学分析结果,从疫情开始直至近期,关于COVID-19疫情的文章已经超过13 000篇,相关研究除从医学及生物学角度探讨病毒致病机理、特效药物和疫苗研制之外,更多的是探索疫情的非药物防控方法。本文针对后者,从传播关系识别、疫情时空模式分析、疫情预测模型、疫情传播模拟、疫情风险评估和疫情影响评价6个方面梳理近期研究进展。传播关系识别的研究主要包括:聚集性疫情和传播关系的识别,其中,个体轨迹大数据已成为此类研究的关键。针对疫情的时空模式分析发现,疫情分布具有显著的时空异质性,而时空传播则呈现出典型的网络特征。针对疫情的预测仍主要依赖于动力学模型,而从宏观到微观的预测模型,人群流动的影响不容忽视,并成为模型预测精度的关键要素之一。针对疫情的情景模拟主要侧重于通过模拟手段评估交通限制、社区防控和医疗资源调配等措施的效果。在非药物的干预中,交通阻断和社区防控措施被证明是目前最有效的手段;医疗资源的保障和优化调配则是防控的基础;而复工复产的情景模拟显示,在防控措施到位的情况下,复工进程必须有序有节。针对疫情风险评估的研究,目前主要关注生物因素、自然因素和社会因素。具体地,疫情感染风险与个体是否具有基础性疾病关系密切,而感染病毒后的死亡率存在性别差异;在自然因素中,如温度、降水、气候等会影响疫情的传播,但影响有限;而社会因素中,除了人群流动和人口密度的影响外,社会不公平性所导致的就医条件差异也会对感染率产生显著影响。针对疫情对未来的影响,本文主要关注公众心理、自然环境和经济发展3个方面,即疫情对公众心理和经济的影响主要以负面为主,而对自然环境的影响则起正向作用。通过对现有研究的系统梳理,可以看出,大数据尤其是个体轨迹和群体大数据在非药物干预的各个方面均发挥了重要的作用;重大疫情的防控已经不是单一学科和手段所能解决的问题,需要多学科的交叉以及不同领域人员的协作;疫情期间各种防控措施的效果、影响因素等均已被明确的揭示,但疫情的空间溯源、精准预测以及对未来的影响仍然是未解的难题。

关键词：新型冠状病毒肺炎文献计量学分析传播关系时空模式疫情预测传播模拟风险评估疫情影响评估

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普萘洛尔分子印迹固相萃取条件的评价

中文科技期刊数据库（全文版）自然科学 2021年第9期 88-89页

作者：刘亚溪河北省地矿局第二地质大队河北唐山063000

以甲基丙烯酸为功能单体,乙二醇二甲基丙烯酸酯为交联剂,普萘洛尔为模板,合成普萘洛尔印迹聚合物。并以该印迹聚合物为固相萃取吸附剂,系统考察了普萘洛尔固相萃取的萃取条件和主要影响因素。与空白印迹印迹聚合物相比,普萘洛尔分子聚... 详细信息

以甲基丙烯酸为功能单体,乙二醇二甲基丙烯酸酯为交联剂,普萘洛尔为模板,合成普萘洛尔印迹聚合物。并以该印迹聚合物为固相萃取吸附剂,系统考察了普萘洛尔固相萃取的萃取条件和主要影响因素。与空白印迹印迹聚合物相比,普萘洛尔分子聚合物对普萘洛尔具有更高的选择性和保留能力。普萘洛尔分子印迹固相萃取柱具有更好的净化能力和富集效率,可潜在的应用于环境、食品、药品等诸多领域。

关键词：分子印迹固相萃取普萘洛尔

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土壤中持久性有机污染物生物有效性研究

中文科技期刊数据库（全文版）自然科学 2021年第10期 247-248页

作者：刘亚溪河北省地矿局第二地质大队河北唐山063000

近年来,研究人员开发了以模拟人体消化道为核心的体外测试方法,这类体外方法测定内容是污染土壤进入消化道后,溶解到胃肠液中并可能被吸收的污染物的剂量,即生物可获得性。本文关注土壤是环境中持久性有机污染物POPs(persistent organic... 详细信息

近年来,研究人员开发了以模拟人体消化道为核心的体外测试方法,这类体外方法测定内容是污染土壤进入消化道后,溶解到胃肠液中并可能被吸收的污染物的剂量,即生物可获得性。本文关注土壤是环境中持久性有机污染物POPs(persistent organic pollutants)污染土壤通过消化道摄入人体的这一途径,对以往用于评估POPs生物有效性的体内方法和生物可获得性的体外方法进行综述。在不同体外方法中,模拟胃肠道的生理参数不同,所测得的结果也有很大差异,因此本文就体外方法参数对POPs生物可获得性影响进行探讨。与此同时,POPs会与土壤发生较强的结合,从而降低生物有效性,降低的程度取决于土壤性质,因此本文也会总结土壤性质对POPs生物可获得性的影响。最后,对目前的体外测试方法的不足和挑战进行了展望。

关键词：土壤持久性有机污染

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地理大数据挖掘——目标、内涵与研究问题

Journal of Geographical Sciences 2020年第2期30卷 251-266页

作者：裴韬宋辞郭思慧舒华刘亚溪杜云艳马廷周成虎 State Key Laboratory of Resources and Environmental Information System Institute of Geographic Sciences and Natural Resources ResearchCASBeijing 100101China University of Chinese Academy of Sciences Beijing 100049China

The objective,connotations and research issues of big geodata mining were discussed to address its significance to geographical research in this paper.Big geodata may be categorized into two domains:big earth observation data and big human behavior data.A description of big geodata includes,in addition to the“5Vs”(volume,velocity,value,variety and veracity),a further five features,that is,granularity,scope,density,skewness and precision.Based on this approach,the essence of mining big geodata includes four aspects.First,flow space,where flow replaces points in traditional space,will become the new presentation form for big human behavior data.Second,the objectives for mining big geodata are the spatial patterns and the spatial relationships.Third,the spatiotemporal distributions of big geodata can be viewed as overlays of multiple geographic patterns and the characteristics of the data,namely heterogeneity and homogeneity,may change with scale.Fourth,data mining can be seen as a tool for discovery of geographic patterns and the patterns revealed may be attributed to human-land relationships.The big geodata mining methods may be categorized into two types in view of the mining objective,i.e.,classification mining and relationship mining.Future research will be faced by a number of issues,including the aggregation and connection of big geodata,the effective evaluation of the mining results and the challenge for mining to reveal“non-trivial”knowledge.

关键词： big earth observation data big human behavior data geographical spatiotemporal pattern spatiotemporal heterogeneity knowledge discovery

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地理流的空间模式：概念与分类

地球信息科学学报 2020年第1期22卷 30-40页

作者：裴韬舒华郭思慧宋辞陈洁刘亚溪王席中国科学院地理科学与资源研究所资源与环境信息系统国家重点实验室北京100101 中国科学院大学北京100049 江苏省地理信息资源开发与利用协同创新中心南京210023

地理流被定义为地理对象在不同空间位置间的流动,而地理流通常涵盖了物质、信息、资金、能量等的空间转移。位置之间各种流的出现与强化,改变了以距离衰减效应为基本规律的传统认知。因此,针对地理流的研究将有助于从新的角度理解地理... 详细信息

地理流被定义为地理对象在不同空间位置间的流动,而地理流通常涵盖了物质、信息、资金、能量等的空间转移。位置之间各种流的出现与强化,改变了以距离衰减效应为基本规律的传统认知。因此,针对地理流的研究将有助于从新的角度理解地理格局及其形成机理。本文认为可采用2种模型对地理流进行表达:①将地理流抽象为包含起点和终点坐标的四元组(又称地理流正交模型);②将其抽象为包含起点坐标、流长度与流方向的模型(又称地理流极坐标模型)。在地理流表达模型的基础上,流空间可以定义为由两个二维空间通过笛卡尔积形成的四维空间。本文给出了流空间中4种距离(最大距离、加和距离、平均距离和加权距离)、不同距离下地理流的r邻域体积以及地理流密度等测度的定义。根据地理流极坐标模型中不同要素随机性的组合方式,将地理流模式分为随机、丛集、聚散、社区、并行与等长6种常见的单一模式,并梳理了不同模式的识别方法。单一模式之间的组合可以形成混合模式,而多类流数据之间可以形成多元流模式。在未来的研究中,地理流的基础统计理论、地理流模式的挖掘方法以及在实际问题中的应用将是其重要的发展方向。

关键词：流聚类流随机性流异质性流丛集模式流聚散模式流社区模式流等长模式流并行模式

三河煤矿采空区地面塌陷地质灾害调查钻探技术

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探矿工程（岩土钻掘工程） 2018年第2期45卷 77-80页

作者：赵志杰刘永刘宪国宁少杰刘亚溪河北省地矿局第二地质大队河北唐山063000

针对河北三河煤矿采空塌陷区内地层破碎、岩石软硬不均、钻进泥浆漏失严重、钻进效率低、岩心采取难等问题,采取了一系列钻探技术方法,在确保岩心钻探工程质量的前提下提高了钻进效率。为初步查明三河煤矿开采区地面塌陷范围、发育特征... 详细信息

针对河北三河煤矿采空塌陷区内地层破碎、岩石软硬不均、钻进泥浆漏失严重、钻进效率低、岩心采取难等问题,采取了一系列钻探技术方法,在确保岩心钻探工程质量的前提下提高了钻进效率。为初步查明三河煤矿开采区地面塌陷范围、发育特征、危害程度等,提供了准确、翔实的地质资料;为开发利用煤矿采空塌陷区及下步勘查和城乡规划提供了依据。

关键词：煤矿采空塌陷区岩心钻探钻探工程质量