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地球信息科学学报 >

2018 , Vol. 20 >Issue 10: 1373 - 1380

DOI: https://doi.org/10.12082/dqxxkx.2018.180287

地球信息科学理论与方法

基于本体论的海洋流场语义分析与表达研究

  • 李婷 ,
  • 付雁 , * ,
  • 季民 ,
  • 孙勇 ,
  • 史青松
展开
  • 山东科技大学 测绘科学与工程学院,青岛 266590
*通讯作者：付 雁（1992-）,女,硕士,主要从事地理信息系统理论与方法的研究。E-mail:

作者简介：李 婷（1982-）,女,博士生,主要从事地理信息系统数据模型研究。E-mail:

收稿日期: 2018-06-15

  要求修回日期: 2018-07-20

  网络出版日期: 2018-10-17

基金资助

国家自然科学基金项目(41471330)

收起

Semantic Analysis of Ocean Flow Field Based on Ontology

  • LI Ting ,
  • FU Yan , * ,
  • JI Min ,
  • SUN Yong ,
  • SHI Qingsong
Expand
  • College of Geomatics, Shandong University of Science and Technology, Qingdao 266590, China
*Corresponding author: FU Yan, E-mail:

Received date: 2018-06-15

  Request revised date: 2018-07-20

  Online published: 2018-10-17

Supported by

National Natural Science Foundation of China, No.41471330.

Copyright

《地球信息科学学报》编辑部 所有
Fold

摘要

随着海洋观测技术的不断发展,人类获取的海洋数据也快速增长,由于海洋流场是整个海洋系统物质流和能量流输送的主要渠道,基于这些观测数据进行海洋流场迁移变化规律分析及可视化表达研究,对所有涉海领域均具有非常重要的意义。然而,由于海洋时空大数据集合的多源性和异构性等原因,至今尚未有令人满意的海洋流场数据集成共享和动态可视化分析工具,从而导致这些异源异构数据难以实现统一标准下的集成组织与语义共享。为了实现海洋流场语义层次上的统一描述,本文在分析了海洋流场多维特征、拓扑特征、模糊特征等基础上,基于本体论的语义构建思想,提出并构建了基于四元组O=（C,P,R,I）的本体组织基础结构,其中C表示概念集合、P表示属性集合、R表示概念间的关系集合、I表示实例集合,通过对概念、属性、关系结构的进一步定义,共同组合构成了海洋流场整体本体结构。为了给出清晰的本体语义建模过程,以海流现象局部本体构建为例,在对成因性、空间性、时间性、运动性等本体属性分析的基础上,进行了海流概念、本体属性、语义关系的描述和定义,从而为海洋流场组织提供一个规范性框架。进而借助OWL语言本体建模的优势,以地转流为例进行了其形式化表达和本体类构建。研究结果表明,基于本体的海洋流场语义分析方法能有效地解决传统海洋现象描述中的异构问题,可为海洋信息共享与集成研究提供参考。

关键词： 海洋流场; 时空特征; 本体建模; 语义分析; OWL语言

本文引用格式

李婷 , 付雁 , 季民 , 孙勇 , 史青松 . 基于本体论的海洋流场语义分析与表达研究[J]. 地球信息科学学报, 2018 , 20(10) : 1373 -1380 . DOI: 10.12082/dqxxkx.2018.180287

Abstract

With the development of ocean monitoring technologies, the people are getting more and more ocean data. Because the ocean flow is the main channel for material and energy transportation in the whole ocean system, it is of great significance for all sea related fields to analyze the migration law and visualize the change of the ocean flow field based on these ocean data. However, due to the characteristics of multi-sources and heterogeneity of these ocean space-time large datasets, there are still no satisfactory models and tools for spatio-temporal data analysis and dynamic visualization of ocean flow field. It is also very hard to organize and share these heterogeneous data at an unified standard. For this reason, in order to realize the unified description of ocean flow field at semantic levels, based on the analysis of multi-dimensional, topological and indefinite characteristics of the ocean flow, and based on the idea of ontological semantic analysis, this paper proposed and constructed an ontology organization infrastructure which was composed of four tuples, O=(C,P,R,I), in which C is the collection of concepts, P is the collection of attributes, R is the collection of relationships between concepts, and I is the collection of instances. By combining the definitions of concepts, attributes, and relational structures, the paper constructed the whole ontology structure of ocean flow field. In order to give a clear ontology semantic modeling procedure, the paper took the local ontology construction of ocean current phenomena as an example, gave the definition of concepts, ontology attributes and semantic relationships of ocean flow filed based on the analysis of ontological attributes such as causes, spatiality, temporality, and mobility, providing a specification framework for the organization of ocean flow data. Taking the geostrophic current as the example, with the advantage of Web Ontology Language (OWL) on modeling and constructing ontology, the paper gave the formal expression and constructed the related ontology classes of the geostrophic current. The research showed that the ontology based ocean flow field semantic analysis method could effectively solve the heterogeneous issues in the traditional marine phenomenon description, and could provide certain references for the study of marine information sharing and integration.

Key words： ocean flow field; spatio-temporal characteristics; ontology modeling; semantic analysis; web ontology language

1 引言

海洋是一个开放的、具有多样性的复杂系统,有各种不同时空尺度、不同层次的运动形态[1]。在海洋时空数据建模研究领域,通常以场或特征的概念来描述组织这些具有连续性和动态性的海流现象。然而,在此过程中,海洋流场现象的语义分析和表达往往会产生异构问题。例如,在海洋科学领域,上升流被定义为“海水从下层向上涌升的流动”;在海洋生态学领域,上升流定义为“海底富含营养盐的高密度海水向海表面涌升的现象”。这种语义上的分歧容易造成海洋数据表达和集成的困难。因此,建立一套更能反映海洋流场客体的形式化表达体系,从概念层面上识别各种海洋流场现象,实现流场在语义层次上的统一描述和定义,是解决数据组织困难,实现信息共享和互操作的有效途径。
目前,在海洋现象认知和语义分析领域,邵全琴[2]应用EPL语言,在Claramunt提出的语义框架下,实现了针对复杂海洋现象的时空过程形式化表达,而对海洋现象的形态特征的形式化表达有所欠缺。Bermudez等[3]主持了海洋元数据互操作项目MMI（Marine Metadata Interoperability ）,该项目构建的28个海洋本体包括了海洋科学中大部分关键的概念定义,但是对概念之间的相互作用,并没有进行具体的描述与表达。杜云艳等[4]、杨晓梅等[5]、薛存金等[6]、何广顺等[7]等学者实现了海洋遥感数据、观测调查数据等多种类型海洋数据的集成与组织,为海洋数据的集成共享提供了框架思路; 杜云艳等[8]以辽东湾为例进行了基于地理本体的海湾空间数据组织方法研究,为海湾基础地理数据的有效组织提供了方法参考;张峰[9]通过建立本体与数据源之间的映射关系,解决了海洋数据集成中的语义异构问题;张宇等[10]通过制定知识规则,实现了海洋空间数据在语义层次上的共享。此外,熊晶[11]、王磊[12]、云红艳[13]等分别依据本体的构造法则提出了海洋生态领域本体,实现了基于本体的信息检索与表达,Jia等[14]则建立了用本体来描述海洋碳循环的共享知识体系。
目前关于海洋流场的本体建模的研究不多,但是由于本体论可进行领域知识体系的概念模型框架建设和定义,利用本体论进行海洋流场概念语义分析可以看作是实现海洋流场语义共享的途径之一,为此本文在海洋流场实例特征分析的基础上,基于本体论思想提出了海洋流场本体结构,并以海洋流场中的海流现象为例,通过定义海流现象本体属性与关系特征,实现了海流现象本体的构建,并建立了一套符合连续流场特征的形式化语义表达体系,为海洋流场时空数据的集成和管理提供了语义支撑。

2 海洋流场特征分析

海流是指海水大规模相对稳定的流动,是海水重要的普遍运动形式之一[1],是海洋过程中最基本的要素,对海洋的生态系统、物质交换都会产生重要的影响。海流运动的复杂性决定了其特征的多样性。要实现海洋流场的语义分析,首先要实现对海流特征的分析认知。
海洋流场具有显著的多维特征,重点体现在属性维度的多样性。现将海洋流场的属性信息分为矢量属性、标量属性以及特殊物理量特征属性。矢量属性主要用来描述海流的运动状态,例如海流的流速、流向、流量、散度、旋度等;标量属性则表达海流的某些大范围物理特性,如温度、盐度、密度、海水叶绿素含量等。此外,海洋流场中有一些现象本身具有独特的特征属性。例如,在海洋涡旋的提取和特征分析研究中,研究学者关注的属性有涡量、涡通量、速度环量等,依据这些属性分析提取出涡旋的涡线、涡核、涡管、涡束等特征区域[15,16]。
海洋流场具有典型的空间拓扑特征。海流是一个连续的整体,不同海流现象之间相互作用,形成了相互区别而又内在联系的特征区域。在海洋流场的拓扑分析中,应用拓扑理论在海流数据中提取临界点,来反映海洋流场的空间拓扑结构。流场中的临界点分为鞍点、交点、聚点、中心点等,这些临界点的类型在一定程度上能够表示其周围海流的运动状态,即方向或形态等,如若一临界点为排斥聚点,则表示该点附近的流线由中心向外发散运动。除此之外,空间拓扑分析还划分出了一些典型的流场特征区域,如流场的轨线集合—盆,非中心临界点的轨线构成的扇区等。
海洋流场还具有典型的模糊特征。海洋流场的模糊性首先体现在流场边界的模糊性。对于陆地上的地理实体来说,其边界范围是具体的,可以通过测量等手段精确获知,但是对于海洋流场来说,其场之间的作用是相互的,边界并不是精确划分的。例如,对涡旋来说,其定义为大量的材质离子围绕一个中心的旋转运动,对于涡旋的边界并没有明确的说明。在流场分析中,通常需要经过特征分析、聚类分析等手段来近似确定涡旋边界。此外,海洋流场的模糊性还体现在语义上。在对海洋流场的语义描述中,例如“吕宋冷涡大约位于18 °N,118 °E区域,水平直径超过600 km,10-11月为吕宋冷涡发展期,12月到翌年1月为强盛期……”[16],其中“大约”、“超过”等语义存在模糊性,无法确切表达,而且在对流场发展期、强盛期的时间描述也是模糊的,这些都对语义的一致性表达产生很大的影响。
海洋流场从本质上看是一种基于时空的运动过程,其属性等信息随着时间与空间的变化会呈现不同的分布特征和变化规律。因此海洋流场的时空演变特征是研究海洋流场最为关注的内容。一切的海洋流场现象都存在一定的时空演变过程,如黑潮[17]是北太平洋的一支西边界流,在到达台湾岛南端时,其流量春秋季强而冬夏季弱,而在到达日本南岸时,流量甚至可以达到65×106 m3/s。这种海洋流场的时空演变过程构造了独特的海流形态特征,对海洋环境、人类海上活动都产生了深远的影响。目前,在时空过程研究中,谢炯[18]提出了一种可进行显式建模的HAS时空表达框架,薛存金等[19]基于时空理论,提出了连续渐变的时空过程语义,这些研究都对海洋流场的时空过程表达有参考和借鉴意义。

3 基于本体的海洋流场语义分析方法

3.1 基于本体的语义分析方法

从语言学领域到工程信息领域,语义分析经过多方面的研究应用,取得了长足的发展和进步。语义分析方法[20]主要包括基于句法规则的语义分析方法、基于相似度计算的语义分析方法、本体构建语义分析和本体推理语义分析等。其中,本体构建语义分析方法是将领域本体的构建过程看作语义分析过程,对领域本体的概念、属性、公理关系进行定义,从而实现语义信息的形式化表达,而本体构建的重要内容是确定领域本体的逻辑结构。目前本体结构的定义并没有统一的规范,由于研究对象的不同,学者提出的本体结构相互之间差异比较明显,如崔巍[21]提出了由图节点、边、规则集组成的三元组本体集合,景东升[22]提出了由概念、关系、函数、公理、实例5部分组成的地理本体结构体系,还有谭永滨等[23]、易茹兰[24]、黄茂军[25]等则分别提出四元组、七元组本体逻辑结构。

3.2 海洋流场本体结构定义

海洋流场包括海流现象、海流数据等多种信息,同时海洋流场具有典型的空间拓扑特征、多维特征、时空演变特征、模糊特征。为了更好地组织海洋流场语义信息,形象表达出流场特征,本文基于地理本体、模糊本体[26]等本体思想,提出海洋流场的本体组织基础结构：O=（C,P,R,I）。其中,C 表示海洋流场概念集合,包括海洋流场现象概念、海洋流场特征结构概念、海洋流场时空过程概念、海洋流场数据集合等;P表示海洋流场概念集合C的本体属性向量集合;R表示概念间关系集合,分为概念类间关系、时间关系、空间关系等;I表示概念的实例。
为了体现海洋流场特征,海洋流场本体在基础结构上,进一步扩展属性结构和关系集合,形成以基础结构为本,概念、属性、关系结构共同组合而构成的整体本体结构（图1）,以支持对海洋流场多维特性、时空演变特征、模糊特征的描述与表达。
Fig. 1 Architecture of ocean flow field ontology

图1 流场本体结构

（1）概念结构
概念结构用来描述知识概念的集合以及概念间关系。概念结构以一个三元组来表示：C=（C0,R,RC）,其中C0表示概念对象,R表示概念间关系集合,RC表示具有R中关系的概念集合。
（2）属性结构
海洋流场的多维特征体现在属性的多维性上,因此对属性结构定义为：以一个三元组的形式：P=（P,PC,W）,其中P指的是属性的概念;PC表示属性对应的属性值,在本体表达中,属性值有数值型和对象型2种;W表示属性的权重,由于同一属性对不同概念定义的影响程度不同,特定义此项来表达属性的构成,概念对应的属性集合权重和为1。
（3）关系结构
关系结构是对概念之间存在关系集合的进一步说明。海洋流场概念中的关系存在语义关系、空间关系、时间关系等,由于海洋流场是持续动态变化的,因此关系表述中也存在着一定的模糊特性,故定义关系结构为R=（c1,c2,r,wr）,其中c1,c2分别表示2个概念对象,r表示2个概念之间存在的关系,wr表示二者关系的强弱程度,与属性结构中的权重类似,这一指标的取值范围为[0,1],表示关系存在的概率。

4 海流现象局部本体构建

海洋流场本体结构为海洋流场语义的形式化表达提供了一个规范结构,下面以流场中的海流现象局部本体构建为例,说明基于本体的流场语义分析过程的实现。

4.1 海流现象概念定义

概念是本体表达的基础,在GUARINON[27]在对本体的研究中,提出概念化的定义：C=<D,W,R>,其中<D,W>为域空间,D是域,W是域的最大状态的集合（也称为Possible Worlds）。R是域空间上的概念关系的集合。概念化的关键在于概念关系的描述。概念关系ρ定义为从W到D上所有外延关系的映射： ρ : W → 2 D 。
海流现象按照成因定义为风海流、热盐环流等,按照受力分为地转流、惯性流等,按照地理区域分为赤道流、东部边界流等。本文将通过查阅《海洋科学文献分类法》、海洋科学专业书籍、论文文献以及互联网等手段获得的海流现象相关概念进行概念化定义,以确定本体构建的范围。其具体的概念化定义为：D={海流的对象域},W={海流对象所有可能的状态},R={r概念}。其中,W的值为{海流、地转流、风海流、风生表层环流、热盐深层环流、倾斜流、密度流、上升流……}。

4.2 海流现象本体属性分析

海流现象的属性具有多维特性,既包括描述基本运动形式的流向、流速等属性,也包括温度、压强、密度等标量场属性。此外,还涉及到有关时间、空间等方面的语义属性信息。要实现海流的规范性表达,就要找出其具有的本体属性,其组合方式要体现出概念的严谨性。本文结合海流现象特点,将海流现象概念的本体属性[28]类型归纳为成因性、空间性、时间性、运动性等。
（1）成因性表达海流形成的因素,是海流定义与分类的依据之一。在物理海洋学领域,海流现象的成因包括受力、温盐密度影响、海水压场变化等;
（2）空间性表达海流空间分布信息,在对海流现象的研究中,常用欧拉法来对不同空间位置的海流质点进行参量特征提取,因此空间位置是海流不可或缺的一个属性信息。具体来说,海流现象的空间性体现在海流现象分布区域、海流现象空间形态、海流现象空间尺度等;
（3）时间性描述海流持续时间变化情况,从海流现象的开始、形成、发展、消亡,关注其每一时间阶段的发展变化;
（4）运动性重点表达海流的运动方式及其状态。海流现象作为一种三维的空间对象,其运动分为水平运动状态和垂直运动状态,在海洋科学理论中运用海流运动方程来描述海流的这种运动状态。
依据属性类型,对海流现象概念所涉及到的属性进行划分,得到表1部分海流现象属性结构信息。
Tab. 1 Ocean flow field ontology attribute type

表1 海流现象本体属性类型

本体属性类型 描述 复合属性 描述
成因性 海流现象的形成因素,如温度、海水密度等 受力 表达海流具体受力类型及平衡状态
海水密度 表达密度分布状态
压场变化 表达海水压场状态
空间性 描述海流空间特性 空间形态 特有的形态特征,如涡旋呈螺旋状
分布区域 空间位置信息
范围尺度 流场现象分布尺度级别,分为大、中、小3种尺度
时间性 描述海流现象的时间变化,分为周期性变化和时刻变化 周期性变化 针对大规模的海洋现象,呈现季节性、年际性、定常性等特征
时刻变化 包括流场现象生成、持续、消亡的具体时刻
运动性 描述海流的运动状态 水平运动状态 以海流运动方程为基础,描述海流运动过程
垂直运动状态
流速 海流的运动速度,通过海洋调查测量设备获得
流向 海流的运动方向,通过海洋调查测量设备获得

4.3 海流现象概念间的语义关系分析

海流现象概念间的语义关系包括基础语义关系、空间关系、时间关系等。基础语义关系用来描述概念间的层次分类等信息,包括部分与整体关系、包含关系、概念与属性的关系、概念与实例的关系等,其含义和表示方法如表2所示。其中,部分与整体关系（part-of）和上下义关系（kind-of）可借助语义,通过形式化分层分类信息得到,属性关系、实例关系和概念组合关系则需要在本体构建的过程中得到。
Tab. 2 Relationship between concepts

表2 概念间的关系

关系 表示 含义
部分与整体 part-of 表示概念间整体与部分之间的层次关系
上下义 kind-of 表示概念间分类层次关系
概念与属性 attribute-of 表示属性与概念之间的所属关系
概念与实例 instance-of 表示概念与实例之间的所属关系
作为地理信息空间的重要组成部分,海流现象具备典型的空间关系特征。空间关系是指海流空间对象之间的空间位置关系,与地理空间实体相似,海流空间关系包括顺序关系、距离关系、拓扑关系等。顺序关系表达海流对象之间的顺序方位特性,必须依据一定的投影体系,对目标对象与参考对象的位置关系进行定义,包括东（East）、南（South）、西（West）、北（North）、东北（NE）、东南（SE）、西北（NW）、西南（SW） 8种常用的方位特征。距离关系依据某种度量指标实现对海流对象之间相对位置的描述,如描述距离远近的“较远”、“较近”等。拓扑关系用来表达海流现象之间的连接关系,如“包含”、“相邻”、“相离”等。部分空间关系的含义和表示方法如表3所示。
Tab. 3 Spatial relationship of ocean currents

表3 海流现象空间关系

分类 关系 表示 含义
顺序关系 东 East 表示海流对象之间的方向位置关系,例如涡旋x位于涡旋y的东北方向
南 South
西 West
北 North
东北 NE
西南 SW
距离关系 远 Far 表示海流对象之间距离的远近,具有模糊特性
近 Near
拓扑关系 包含 Contain 表示对象的内部关系,即x包含y
相离 Disjoint 表示对象间互不相接,即x与y都不存在具有部分关系的z
相邻 Touch 表示对象间边界关系,即x与y只有边界部分的重叠,不存在内部重叠
重叠 Overlap 表示对象间的重叠,即存在对象z,使得z既是x的一部分,又是y的一部分,同时x与y互相不包括
海流现象的时间语义主要是指现象演变时间,是指流场现象特征从产生到消亡的整个时间序列。按照时间粒度的不同分为世纪、年、季度、月、旬、日、小时、分、秒等;按照季节节气分为春、夏、秋、冬等。其时间对象之间的关系与地理空间关系相似,也包括距离关系、拓扑关系等,有关时间关系的含义和表示方法如表4所示。
Tab. 4 Temporal relationship of ocean currents

表4 海流现象时间关系

分类 关系 表示 含义
时间段间关系 早于 Before(T1,T2) 时间段T1的结束时间在时间段T2的开始时间之前
晚于 After(T2,T1)
在…期间 During(T1,T2) 时间段T2的开始时间在时间段T1的开始时间之后,T2结束时间在T1结束时间之前
开始 Start(T1,T2) 时间段T1和时间段T2开始时间相同
结束 End(T1,T2) 时间段T1和时间段T2结束时间相同
时间点与时间段间关系 在…之间 Inside(t,T) 时间点t晚于时间段T的开始时间,早于时间段T的结束时间

4.4 海流现象局部本体的表达

基于以上对海流现象本体概念、属性、语义关系的分析,可以构建海流现象局部本体。例如海流现象中的“地转流”可以形式化表达为：O地转流=（{“地转流”},{【“地转流”,{（“成因性”,“受力”,1/5）,（“受力状态”,{“水平压强梯度力”,“科氏力”},1/5）,（“空间形态”,“相对稳定”,1/5）,（“时间性”,“连续”,1/5）,（“流动性”,“流动”,1/5）}】},{“kind–of”},{【“kind–of”,（“地转流”,“倾斜流””,1）,（“地转流”,“梯度流”,1）】}{实例ID}）。
依据形式化本体结构,使用本体描述语言OWL对地转流结构的类、属性、关系进行描述,具体描述形式如下：
<owl:Class rdf:ID=” geostrophic_current”>
<owl:unionOf rdf:parseType=”Collection”>
<owl:Class rdf:about=”# slope_current” />
<owl:Class rdf:about=” #gradient_current” />
</owl:unionOf>
</owl:Class>
<owl:DatatypeProperty rdf:ID=”Coriolis_force”>
<rdfs:domain>
<owl:Class>
<owl:unionOf rdf:parseType=”Collection”>
<owl:Class rdf:about=”# geostrophic_current” />
<owl:Class rdf:about=”# slope_current” />
<owl:Class rdf:about=”# gradient_cur
rent t” />
</owl:unionOf>
</owl:Class>
</rdfs:domain>
<rdfs:range rdf:resource=”#xsd;string”/>
</owl:DatatypeProperty>
<owl:Class rdf:ID=” gradient_current”>
<owl:Restriction>
<owl:onProperty rdf:resource=”#pressure_field” />
<owl:allValuesFrom rdf:resource=”#Internal pressure field” />
</owl:Restriction>
<owl:Class>
<owl:Class rdf:ID=”slope_current”>
<owl:Restriction>
<owl:onProperty rdf:resource=”#pressure_field” />
<owl:allValuesFrom rdf:resource=”#External pressure field” />
</owl:Restriction>
</owl:Class>
通过Protégé本体构建平台,完成的部分海流现象本体构建类图,如图2所示。
Fig. 2 Ontology construction by using Protégé Ontology platform

图2 利用Protégé本体平台进行本体构建

5 结论

随着人类获取海洋数据能力的不断提升,海洋数据成几何级数快速增长,从而构成了前所未有的海洋大数据集合。由于海洋流场是整个海洋系统物质流和能量流输送的主要渠道,因此基于这些观测数据进行海洋流场迁移变化规律分析及可视化表达研究,对所有涉海领域均具有非常重要的意义。但是由于海洋时空大数据集合的多源性和异构性等原因,至今尚未有令人满意的海洋流场数据集成共享和动态可视化分析工具。为此,本文借助本体论思想,在收集和分析现有海洋科学领域知识和概念的基础上,提出了基于四元组的海洋流场本体组织基础结构,通过扩展概念本体、属性本体、关系本体,形成了以基础结构为本,概念、属性、关系结构共同组合而成的海洋流场整体本体结构,为海洋流场知识的组织提供了一种规范框架体系。本文进一步以海洋现象局部本体的构建为例,进行了概念、本体属性、概念间关系、时空关系等的语义分析与定义,并借助OWL语言的优势,进行了地转流的形式化表达与描述。本文研究为海洋流场的语义分析与建模提供了一种思路,下一步可在基于本体的海洋流场的时空数据组织模型建立、面向海洋数据集成的OWL语言时空原语的拓展、基于本体的海洋流场领域知识推理等方面进行深入研究,以期为海洋流场隐含语义关系的抽取与信息挖掘提供理论和方法支撑。

The authors have declared that no competing interests exist.

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张宇,苏奋振,王琦,等.岛礁本体构建及其在空间数据组织中的应用[J].地理与地理信息科学,2017,33(3):52-58.鉴于当前缺乏针对岛礁及其资源环境领域知识的建模,导致要素语义表达中的模糊性和差异性,难以满足相关空间数据组织与共享的需求.该文在深入分析岛礁及其资源环境相关领域知识的基础上,引入地理本体理论与方法,充分考虑各要素的概念与关系特征,通过定义类、属性、关系和约束条件,实现对要素概念及关系的形式化表达,以完成岛礁本体的构建;同时利用四叉树编码实现岛礁与空间数据间的映射关联,以支持岛礁空间数据的一体化集成与管理;最后分别以永兴岛与海浪数据为例说明该本体规范化表述,并以岛礁信息检索为例验证其有效性.结果表明该本体能较好表达岛礁及其资源环境要素的相关知识,具有一定的实用价值.

DOI

[ Zhang Y, Su F Z, Wang Q, et al.Island Ontology construction and its application in spatial data organization[J]. Geography and Geo-information Science, 2017,33(3):52-58. ]

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云红艳,徐建良,郭振波,等.海洋生态本体建模[J].计算机应用,2014,34(4):1105-1108.<p>分析海洋生态领域知识体系特点，提出了海洋生态知识组织模型；借鉴工程领域文献中的&ldquo;功能&rdquo;概念描述海洋生态功能过程；参照〗已有研究提出的功能知识表示框架，确定&ldquo;设备功能&rdquo;视点，提出海洋生态领域上层本体，指导构建了海洋生态本体模型和海洋生态形式化本体。扩展基于描述逻辑的Web本体语言OWL-DL，提出了面向过程的OWL-Process模型，构建了海洋生态功能过程-光合作用过程本体的实例。基于海洋生态本体设计开发了海洋生态知识管理系统，实现了海洋生态领域知识的查询和生态危机预警功能，该本体应用系统也验证了海洋生态领域本体构建的有效性、合理性和正确性。</p>

DOI

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DOI

[ Li L, Zhu H H, Wang H, et al. Semantic analysis of the fundamental geographic information based on formal Ontology: Exemplifying hydrological category[J]. Acta Geodaetica et Cartographica Sinica, 2008,37(2):230-235,242].

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Guarino N.Formal Ontology and Information Systems[J]. Proceedings of Fois, 2012,22(5):3-15.The performance of workstation-class machines has increased dramatically in the recent past. Relatively inexpensive machines offering 10-20 MIPS and 1-5 MFLOPS performance are now available, and machines with even higher performance are not far off. One important characteristic of these machines is that they rely on a small amount of high-speed cache memory for their increased performance. In this paper, we consider the problem of Cholesky factorization of a large sparse positive definite system of equations on a high-performance workstation. We find that the major factor limiting performance is the cost of moving data between memory and the processor. We use two techniques to address this limitation; we decrease the number of memory references and we improve cache behavior to decrease the cost of each reference. Using benchmarks from the Harwell-Boeing Sparse Matrix Collection, experiments on a DECstation 3100 show that the resulting factorization code is almost three times as fast as SPARSPAK. We believe that the issues brought up in this paper will play an important role in the effective use of high-performance workstations on large numerical problems.

DOI

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