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基于对象、事件和过程的时空数据模型及其时变分析模型的研究

2020-12-11阅读(153)

基于对象、事件和过程的时空数据模型及其时变分析模型的研究

论文摘要

时空数据模型是时态地理信息系统的核心内容,是时空数据实现计算机容量性存储和高效性管理的基础,更是面向高级时空分析能探寻地理现象和事物时变规律的前提。目前,主流时空数据模型主要面向数据的高效存储和检索,而缺乏面向该数据模型的时空分析应用考虑。这导致数据模型与其时空分析和应用脱节。这主要因为现有时空数据模型缺乏一种内在关联机制的描述和表达,而这种机制响应着时变,是探寻时变规律的基础。时空数据模型的最终目的是时空分析,而探寻时变规律是时空分析的最高级实践。籍此,时空数据构模应在构建时间维和空间维的同时,核心描述和表达这种时变响应机制：着重于表达时变进程中的时序关系和时空因果链；着重考虑整体进程描述与内部个体关联描述的有机结合。本论文以面向时变特征的地理事物和现象为研究对象,提出一种较基础型的时空数据模型,能描述时变的内在机制；并以此构建其语义概念模型和逻辑模型。在该模型的基础上,着重扩展其面向高层次的时空分析,用以增强和拓宽模型应用能力。本文的工作及创新：（1）、论述时态GIS和主流时空数据模型的研究现状,讨论了当前模型所存在的问题,并依此引出本文的研究任务（三类别七任务）及研究框架。（2）、为搭建地理语义和计算机语义之间的“桥梁”,提出了“本征论-体变论-本体论”的“三论”新时变语义认知框架。该框架结合信息论和认知论：本征论强调时空数据的计算机语义表达,体变论用于解义该时空数据的时变特征及时变机制；本体论则将时空数据和时空变化提升至客观世界的现实地理语义描述。（3）、就主流时空数据模型缺乏内在机制的描述和表达,提出和构建了基于对象-事件-过程的面向对象的时空数据模型：即OEP模型。该模型有别于主流时空数据模型,更注重描述和表达地理动态现象的整体进程及内部关系,增强性表征地理现象发生和发展的内在关联。鉴于描述和表达三者的侧重点不同,该模型可灵动性地整合或拆分成其他时空数据模型,不失为一种通用型的时空数据模型。更为重要的是,由于该模型表征的是一种内在关联机制,它也是一种基础型的时空数据模型。（4）、提出了面向时变特征的OEP扩展模型,深化了对地理事物和现象时变内在规律的理解。以海冰变化特征为例,构建海冰本体逻辑模型并实现其语义查询。海浮冰作为海冰本体模型的重要组成部分,发展了基于OEP模型的海浮冰因子模型。（5）、就实现计算机信息论与地理语义的互通,探讨由“本征论”衍生出的“空间关系”时变与表征“体变论”和“本体论”的“地理事件”或“地理过程”关联。具体是,将由空间几何对象表征的“地理对象”的空间拓扑和方位时变与其隐含的地理事件或地理过程的关联。由此,提出和探讨了区域连续时变的定性分析模型：RAE模型以及关联算法HMMRAE模型。（6）、地理要素间的关系在计算机信息中演绎出地理对象间的空间关系。这种空间关系常呈现“多态性”,且其主体为“多类型”。该类空间关系存在某种时态关联或因果关联,称之为“多元”关联模式。从时空地理要素中,挖掘此类模式,是探寻时变规律的一种有力举措。就此,文中提出和探讨了该类“多元”关联模式的定义、搭建和挖掘算法等。

论文目录

  • 摘要
  • ABSTRACT
  • 目录
  • 第一章 绪论
  • 1.1 时态地理信息系统简述
  • 1.2 时空数据模型的论述
  • 1.2.1 侧重状态描述的时空数据模型
  • 1.2.2 侧重过程描述和因果分析的时空数据模型
  • 1.2.3 侧重时空对象及其关系描述的时空数据模型
  • 1.2.4 时空数据模型的评述:扩展与关联
  • 1.3 时态GIS和时空数据构模的挑战
  • 1.3.1 缺乏健壮的时空变化机制的地理语义描述
  • 1.3.2 缺乏较为完备的通用型基础时空数据模型
  • 1.3.3 缺乏基于时空数据模型的面向高层次的时空分析探讨
  • 1.4 论文研究内容及构架
  • 1.4.1 研究内容
  • 1.4.2 论文构架
  • 1.5 本章小结
  • 第二章 时空变化语义认知理论
  • 2.1 时空变化语义结构
  • 2.1.1 时空变化语义评述
  • 2.1.2 新时空语义认知阐述
  • 2.2 粒度理论
  • 2.2.1 粒度认知过程
  • 2.2.2 粒度的时空特性
  • 2.2.3 粒度的功用性
  • 2.2.4 粒度的抉择
  • 2.3 小结
  • 第三章 OEP模型的概念和逻辑构模
  • 3.1 引言
  • 3.2 OEP概念构模
  • 3.2.1 概念模型
  • 3.2.2 概念解析
  • 3.2.3 关系梳理
  • 3.2.4 关系解义
  • 3.2.5 OEP模型的"粒"性
  • 3.2.6 OEP模型与主流基础时空数据模型
  • 3.3 OEP逻辑构模
  • 3.3.1 解决映射问题的思路
  • 3.3.2 基于特征的逻辑模型
  • 3.4 本章小结
  • 第四章 面向时变特征语义的OEP构模
  • 4.1 引言
  • 4.2 面向时变语义的OEP逻辑模型和物理模型
  • 4.2.1 时空逻辑谓词
  • 4.2.2 特征对象的逻辑描述
  • 4.2.3 特征事件的逻辑描述
  • 4.2.4 特征过程的逻辑描述
  • 4.2.5 逻辑模型的图论表达
  • 4.2.6 逻辑模型的元组表达
  • 4.3 模型应用:基于海冰变化特征的OEP构模
  • 4.3.1 海冰特征本体模型
  • 4.3.2 海冰特征本体元组
  • 4.3.3 请求及增强型语义查询
  • 4.3.4 对比其它海冰数据模型
  • 4.4 因子模型与定性分析:海浮冰应用
  • 4.4.1 基于OEP模型的海浮冰因子数据模型
  • 4.4.2 海浮冰体因子定性分析模型
  • 4.4.3 因子分析模型的适应性
  • 4.5 本章小结
  • 第五章 区域连续时变定性分析模型:RAE模型
  • 5.1 引言
  • 5.2 区域时变模型:ROD模型
  • 5.2.1 RCC理论及其概念邻域图
  • 5.2.2 区域时变模型
  • 5.3 区域时变模型与事件模型的关联:RAE模型
  • 5.3.1 "位移"和"形变"事件模型
  • 5.3.2 "位移|形变"与"拓扑|方位时变"的关联
  • 5.3.3 区域对象的"时变拓扑|方位"透析"事件类"
  • 5.3.4 "事件类"概念邻域图
  • RAE模型'>5.4 HMMRAE模型
  • RAE模型构建'>5.4.1 HMMRAE模型构建
  • RAE转移概率和输出概率'>5.4.2 HMMRAE转移概率和输出概率
  • RAE功用'>5.4.3 HMMRAE功用
  • 5.5 RAE模型与OEP模型
  • 5.6 RAE模型应用探讨:时空数据库自动更新问题
  • 5.7 实例示证:热带气旋的时空数据分析
  • 5.7.1 数据特征
  • 5.7.2 数据预定义
  • 5.7.3 数据资料和预处理
  • 5.7.4 统计方法
  • 5.7.5 TC路径规律探寻
  • 5.7.6 实例小结
  • 5.8 本章小结
  • 第六章 "多元"关联模式的时空数据挖掘
  • 6.1 引言:空间关联模式及其挖掘算法
  • 6.2 "多元"关联模式构建与挖掘
  • 6.2.1 问题描述
  • 6.2.2 关联模式搭建:"星型"和"序列型"
  • 6.2.3 挖掘算法
  • 6.3 合成实例求证-城市规划
  • 6.3.1 规划要素集
  • 6.3.2 规划要素关联模式挖掘过程
  • 6.3.3 结果讨论
  • 6.4 结语
  • 第七章 总结和展望
  • 7.1 总结
  • 7.2 论文的创新点
  • 7.3 不足与展望
  • 参考文献
  • 致谢
  • 攻读博士学位期间的主要成果

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