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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 总被引：1，自引：1，他引：0
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。 相似文献
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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。 相似文献
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<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。 相似文献
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基于云计算的地球系统科学数据共享研究与实践 总被引：1，自引：0，他引：1
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。 相似文献
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中国分省畜禽产污系数优化及污染物构成时空特征分析 总被引：7，自引：1，他引：6
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。 相似文献
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交通韧性是指在极端条件下交通系统能够通过自身抵抗、减缓以及吸收的方式维持其系统基本功能和结构的能力，或者能够在合理的时间和成本内恢复原始平衡或者新平衡状态的能力。受全球增温、海平面上升以及快速城市化的影响，极端事件的风险日益增加，从而导致城市交通运输基础设施运营面临着严峻的挑战。在此背景下，如何衡量极端事件下城市交通韧性强度(包括不同极端天气事件强度对其强度的影响)，如何监测其时空分布特征和演变趋势，以及多长时间交通运输系统能够恢复正常状态？针对这些问题，目前还缺乏有效的监测方法，尤其是缺乏气候变化对交通韧性影响的时空动态变化监测。因此，如何精准识别极端事件下城市交通韧性的状态，提升自然灾害交通防治水平亟待解决。而随着大数据挖掘技术和时空预测深度学习方法的发展，为重建城市交通韧性强度时空数据集，进而揭示历史极端事件影响下城市交通韧性强度时空演变特征、变化趋势以及影响机制提供了可能。论文对国内外近50年来交通韧性研究进行了梳理和概括，结合国内外交通韧性的相关研究成果对已有的研究中存在的不足进行了评述；并指出了气候变暖情况下交通韧性研究的重点领域和方向，旨在为今后开展交通韧性研究提供新的思... 相似文献
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知识图谱作为当前最有效的知识组织和服务方式，已经成为人工智能的基石，在语义搜索、机器翻译、信息推荐等方面得到了广泛的应用。大数据时代下，地球科学（以下简称地学）分散、多源、异构数据的整合集成、挖掘分析及其知识的智能发现等迫切需要知识图谱的支撑。为了促进地学知识图谱的建设与应用，自2019年启动以来，“深时数字地球国际大科学计划”（Deep-time Digital Earth,简称DDE）就将知识图谱作为其重要的研究建设内容，经过3年多的建设，DDE已经建设形成了大量的地学知识图谱，亟需一站式共享这些知识图谱。文章首先介绍了DDE知识图谱内容体系，分析了DDE知识图谱内容组成及其特征；在此基础上，开展了地学知识图谱一站式共享服务系统的设计，包括系统功能体系和架构的设计；最后介绍了系统实现的技术路线及其关键技术。实践证明系统可有效实现DDE知识图谱的一站式共享服务，可为类似的知识共享服务系统提供参考。 相似文献
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地球科学（以下简称地学）知识图谱将地学知识以有向图的方式进行形式化表达，具有强大的知识表达能力、开放互联能力和推理预测能力，是地学与人工智能交叉融合发展的基础设施之一，已成为当前地学研究中重要的研究热点。因此，国际上很多科学组织或团队先后开展了地学领域的知识图谱研究，并构建了一系列具有代表性的知识图谱。然而，目前尚缺乏对这些知识图谱的深入研究和分析。文章从基本情况、构建方法、主要内容及特点等方面，对当前国际上主要的地学领域知识图谱进行了系统的比较分析,并在此基础上，指出了对未来地学知识图谱研究的启示：从构建方法上，应构建地学知识图谱统一表达模型，建立融合多源、多模态数据的知识源，研究地学知识表示与计算方法；从内容上，应加强地学知识时空特征描述，考虑地学知识复杂时空关系和推理规则；从应用上，应发展地学知识质量评估和修正方法，提升地学知识图谱应用成效。 相似文献