全空间信息系统是一种面向从微观到宏观的动态复杂世界的空间信息系统,其理论基础是多粒度时空对象数据模型。为了确定多粒度时空对象数据模型的具体内容,需要确定描述多粒度时空对象特征的基本框架;为了开展多粒度时空对象的实际建模,需要明确多粒度时空对象数据模型的建模过程。为此,本文首先从数据模型、数据管理、可视化、空间分析和实际应用5个方面,分析了全空间信息系统与传统GIS的联系与区别,从空间范畴、动态变化、复杂关系、认知与行为、可视化技术、时空大数据分析6个方面,分析了传统GIS空间数据模型存在的不足;在此基础上,提出了多粒度时空对象的多粒度、多类型、多形态、多参照系、多元关联、多维动态、多能自主7个特点,确定了由时空参照、空间位置、空间形态、组成结构、关联关系、认知能力、行为能力和属性特征8项内容构成的多粒度时空对象数据模型描述框架;最后在分析了传统GIS空间数据模型建模过程的基础上,提出了多粒度时空对象数据模型的建模过程和思路。
随着人类对空间探索脚步的加快和加深,现有的空间表征形式难以满足人类认知客观世界的需求,从而出现了全空间信息系统。为了探索全空间信息系统空间认知的规律,使全空间信息的表达更符合人类的认知特点,本文研究了地理空间认知与表达的发展历程及特点,对纸质地图、电子地图以及GIS等现有表征形式存在的问题进行了分析;在此基础上,探讨了全空间信息系统认知特点,指出全空间信息系统从空间认知广度、空间认知深度以及认知主体3个方面对传统的表征形式进行了扩展,是地图和GIS在大数据时代的拓展和延伸;最后从基于空间认知的角度对全空间信息系统的表达进行了初步阐述,指出全空间信息系统表达不仅需要对多粒度时空对象进行展示性表达,还需要对其进行分析性表达与探索性表达,并探讨了全空间信息系统表达层次的认知内涵。
多粒度时空对象关联关系描述现实世界客观实体之间存在的各种关系及其相互影响,是对实体间关联、作用关系的表达,按照其描述主体的不同主要分为时间关联关系、空间关联关系、属性关联关系和综合关联关系。本文从全空间信息系统的背景出发,对多粒度时空对象关联关系的基本概念进行了阐述,明确了其形式化表达方式和分类。在此基础上,对关联关系的构建和管理进行阐述和分析,说明了静态构建方式和动态构建方式的适用场景。关联关系通过约束作用和行为传导机制来维持数据世界的一致性和联动,本文最后对关联关系的约束类型及其定义和关系-行为传导机制进行了简要说明。
地理对象之间的关联关系是地理对象之间的相互作用形式。任何地理对象都不是独立存在的,与其他的地理对象有一定的关联关系,并且这些关联关系是复杂多样的。地理场景就是在地理对象之间普遍存在的、复杂多样的关联作用下形成的一个统一的整体。传统GIS数据模型对地理对象之间关联关系的描述多侧重于空间关系,其他的关联关系往往需要经过比较复杂的计算和推理后求得,难以完整地表达地理对象之间复杂的相互作用关系,不完全符合人类对地理现象的认知情况。然而,在全空间系统中,可以根据常见的地理分析需求对多粒度时空对象间关联、作用关系进行分类表达,便于客观实体全方位的抽象与表达。对象间的关联关系可主要分为空间关系、时间关系、属性关系、因果关系、认知关系5大类。本文用地理实体作为案例,分析了关联关系的表达模型。
对空间事物的表达与研究模型主要针对多粒度时空数据本身的描述,而不是描述多粒度时空对象的相关性。多粒度时空对象是一种新的时空对象表达方法,其中时空对象关系的演化过程是一种抽象的复杂的网络的过程。本文在多粒度时空对象表达的基础上,对其演化过程进行形式化定义,提出以时变网络的方法构建初步的关系演化过程模型。通过对基于时间切片的退耕还林演化过程关系的描述与表达,形成动态实时变化的网络模型,从而抽象表达退耕还林过程中的对象关系的演化过程。应用时变网络明确多粒度时空对象关系的演化过程,并对演化过程进行初步的表达和建模,可以使对象关系变化更加清晰化,提高其层次性和效率性,为今后研究多粒度时空对象关系变化规律奠定基础。
空间关系表达了空间数据的相互约束,在空间查询语言、数据检索及空间分析中具有重要作用。当前关于空间关系的研究,多基于简单地理对象,或者只对某一种空间关系进行独立的算法设计,难以满足多粒度对象多种空间关系的统一表达与计算。为此,本文利用几何代数运算的对象无关性和维度无关性,构建简单对象空间关系计算算子,并将其推广到多粒度对象,实现全空间地理信息系统框架下多粒度对象三种空间关系的一体化表达与计算。最后,以三角网求交算法为例,证明了算法的可行性,为全空间GIS中空间关系的表达和计算提供了借鉴。
全空间地理信息系统的建设和智慧城市等GIS应用的发展,需对各类地理实体或地理现象抽象成的时空对象采集多类型的属性数据,这些属性数据一般具有多尺度、多维度、动态性的特点,带给时空对象属性特征的表达和管理一定的挑战。本文针对当前时空对象属性特征表达方法中存在的组织结构不清晰、存储冗余、语义异构等表达问题,提出了一套顾及语义尺度和动态特性的属性特征的表达和操作方法。该方法基于概念分类理论实现时空对象属性信息的分类组织,在属性特征表达中引入独立于时空对象空间特征的时间标记,结合属性表达的原始集族和更新集族来记录和管理不同时间节点下的时空对象属性特征;进而面向具有不同语义尺度表达需求的属性特征,设置知识参考表达集合,并在属性特征表达中增加语义尺度标识,对其语义尺度及不同语义尺度间的转换关系进行描述。最后,基于独立时间标记、知识参照表达集合及语义尺度标识,给出属性信息表达在时间尺度转换和语义尺度转化的操作方法,并举例给出了该属性特征动态表达和操作方法的一种实现。本文提出的方法有助于减少时空对象数据模型的存储冗余,提高其属性信息的操作效率,初步实现了时空对象属性特征的多时间尺度和多语义尺度的认知方式,为时空对象属性特征的精细化管理提供了新思路。
基于行为驱动的传统时空数据模型只关注时空对象的空间运动行为,忽略了行为对时空对象属性、关系等的改变,导致行为对时空对象的驱动机制研究不足。时空行为是全空间信息系统表达的重要特征之一,为此,本文从以下几个方面阐述了时空对象的行为。首先,本文阐述3行为的定义及将行为作为时空本体的元组的必要性。其次,研究了时空对象行为的复杂性、可继承性及在时态上的延续性等特征。再次,根据行为的作用对象,将时空对象的行为分为空间行为、属性行为、关系行为及复合行为4类行为,并给出了上述4类行为的定义与形式化表达方式。最后,分析了时空本体中时空行为的驱动机制。通过时空行为分类及其在时空本体中的形式化表达研究,为基于行为驱动的时空对象构模奠定了理论基础。
随着GIS研究领域拓展,空间信息系统面临着全尺度、全类型、全动态表达等挑战,而“全空间信息系统”则成为应对上述挑战的有效途径。时空参考框架是人类时空观的量化表达,面对不同尺度、不同范畴的研究对象,全空间信息系统时空参考框架面临着表达尺度、基准变换以及时空一体化等方面的问题,亟需探索普适化、归一化的时空参考框架表达与转换方法。本文通过对已有一维、二维、三维以及时空参考框架的定义、表达方式的分析与比较,尝试提出时空参考框架普适化表达方法,该表达不仅适用于数学定量表达,也适用于语义模糊表达,为在更广泛的意义上实现时空表达提供了借鉴;同时,基于现实世界的分维、分形特征,利用上述普适化表达方法,通过对时空参考框架时间维、空间维的变换方法研究,探索了以递归计算的方式实现时空参考框架的归一化表达,实现了全空间时空参考框架的全尺度、全维度变换。
同一地理实体在不同的时空粒度下会表现出相异的位置动态变化规律。近年来,如何对地理实体在不同时空粒度下的时空位置进行组织和表达成为GIS研究的热点之一。本文基于面向对象的思想,设计了“三级空间”和“0-1位置变化序列”,并由此提出一种地理实体时空位置的多粒度表达方法。在实体时空位置的多粒度描述方面,对于任一地理实体,空间维度上构建一种具有不同空间粒度的“全局—相对—对象”三级空间;时间维度上将不同时段或时刻转换为一系列不同时间粒度的离散时间点。在实体时空位置的多粒度存储组织方面,将地理实体时空位置的变化过程划分为不同阶段,对该实体在不同时间点下的空间位置信息设置不同的存储方式,可合理减少信息冗余。在实体时空位置的多粒度转换方面,提出基于三级空间的递进认知、时间点与时段之间快速转换等策略,初步实现了地理实体时空位置在不同时空粒度下的转换。该方法可有效地描述地理实体在可变时空粒度下的时空位置,为时态GIS和多粒度时空数据库的建立提供参考。
新一代并行空间分析将面临空间大数据分析和实时空间分析服务的挑战。矢量空间计算作为GIS系统中的重要组成部分,在并行化算法设计中存在负载不均,并行扩展性差,IO性能低等技术瓶颈。本文首先从应用需求和技术发展的演变历史回顾了矢量空间分析算法发展过程;然后,从研究现状的角度详细阐述了并行矢量空间分析计算的研究成果,总结了并行空间分析算法的算法特征和技术瓶颈,对不同并行编程模型进行了对比,并提出了并行空间分析算法的研发流程;最后,从发展前景的角度预测了全空间信息系统中基于多粒度时空对象的空间数据模型和计算方法的发展趋势,提出了以内存计算等技术实现存算一体化的新型空间数据模型和分析方法的技术趋势。
全空间信息系统是将现实世界抽象为由多粒度时空对象组成的数据世界,对动态且复杂的现实世界中的各类时空实体对象进行表达、分析等。时空数据模型是时态地理信息系统（TGIS）核心,在一些特定领域上取得了较好的应用效果,对时空对象的时态信息进行了一定程度的表达,但仍旧无法完整地描述时空对象的变化以及联系。本文在分析时空数据模型的研究现状和存在问题的基础上,以全空间多粒度时空对象建模为指导思想,以北京近百年来的政区演变为例,分析了政区的基本特征,进而将政区看作是多粒度时空对象,探索了多粒度时空对象的建模方法,对政区进行了多粒度时空对象表达,并采用可视化表达的方法进行了实验验证。结果表明：多粒度时空对象建模能较好地反映政区的空间特征、属性特征和时间特征,反映其在时空上的演变过程以及便于更好地支持时空对象的查询、分析和可视化表达等。
空间信息技术已开始进入全空间信息系统发展阶段,即将空间信息系统的范畴从传统测绘空间扩展到宇宙空间、室内空间、微观空间等可量测空间。位置大数据不仅是全空间信息系统的重要研究对象之一,而且也成为了广域全空间中了解人们生活方式以及城市动态变化的一种有效途径。本文基于社交媒体数据中的位置签到数据,提出一种不同于传统以社会经济属性为依据的城市人群分类方法。首先利用签到数据的时间序列构造矩阵模型;然后,通过分析用户签到活动的时间特征,采用K-means聚类算法和K近邻算法（K-NN）识别出具有不同时空行为特征的城市人群（静态居民、动态居民、通勤者以及访问者）;最后,本文根据得到的人群分类结果,通过分析不同类型人群的时空间行为特征,发现不同类型人群时空间行为的差异性与潜在规律性,从而为表征城市人群的组成结构及特征,研究城市时空结构提供一种新的视角。
用户在旅游或者室外运动中经常将路线图显示于移动设备上以方便规划路线。然而移动设备显示屏幕通常较小,若较大范围的地图通过等比例尺缩小在小屏幕显示,可能会导致清晰度和辨识度的降低,尤其对于地图中地物较为密集的区域。本文提出一种自动化生成变比例尺地图的方法,通过更加均匀化地图显示内容密度分布以改善地图概览清晰度。在该方法中,首先对密度分布进行估计,密度估计主要考虑地图上路线空间分布以及地标与注记显示空间,然后根据所得到的密度分布进行变比例尺转换,最终生成的变比例尺结果图,其大小取决于给定显示尺寸。相较于现有变比例尺转换方法,本文提出的方法可以考虑了地标与注记显示空间,同时又能有效控制地图变形以提高地图识别。实验结果表明,通过本方法生成变比例尺结果图对地图概览的清晰度有着显著提高,并且能够保持良好的地图识别度。
本文基于全空间信息系统视角,运用复杂网络分析方法,从属性关联关系、时间关联关系、空间关联关系和综合关联关系角度对全球管道天然气贸易复杂网络中主要国家间关联关系进行了挖掘分析和可视化表达。结果表明：管道天然气贸易对战略通道具有路径依赖性和滞后性。贸易格局演化路径稳定,具有明显的“区域小世界”特征。区域资源禀赋差异是管道天然气贸易形成“核心-边缘”网络结构的主要原因。管道天然气贸易主要集中在欧亚大陆。2009年全球管道天然气贸易需求中心集中在欧洲各国,2015年则形成了西欧和中国的双需求核心网络关系。同时,论文基于全球管道天然气贸易复杂网络的挖掘分析和可视化表达,阐述了全空间信息系统的特征,展望了平台的应用。
