笔谈:数字化为文明赋彩——文物和文化遗产数字技术应用现状与实践路径

数字技术在文化遗产领域的应用已从最初的信息储存和传输,发展到数据处理分析,进而进化到今天的自动化和智能化处理与展示,在文化遗产研究、记录、保护、利用等方面起到了至关重要的作用。当前,我国基本形成覆盖文物保护工作全链条的数字化解决方案,并不断创新核心技术与设备,形成通用技术与国际并驾齐驱、特色技术引领国际潮流的发展趋势。数字技术在考古遗址三维空间信息的获取、分析、模拟、研究和展示等全过程中发挥着重要作用,为古代遗址与自然环境之间的人地关系等研究开辟了新的途径。新一代测绘技术,可实现对建成遗产三维数字形式的记录与保存,在精度、纹理、展示分析、交互以及文物古建的数字修复等方面具有不可替代的价值。通过“空间历史大数据”途径,可以打破过往人文学科与空间操作之间的知识鸿沟与技术壁垒,促进文化遗产以体系化技术操作实现“公众化”,通过文化空间实践达成未来城乡高质量发展和历史人文知识存续之间的良性互动。数字化实践在非物质文化遗产保护中的应用范围在不断扩大,已然从保存、宣传扩展到传承、振兴的层面。从全球视野审视数字化这一新兴领域的发展历程和前沿动态,文化遗产数字化面临着建立更完善的数据资源等挑战。

大数据时代空间信息与数字技术专业建设探讨

面对大数据时代“空间信息与数字技术”专业建设的挑战,如何适应经济社会发展的人才需求,培养兼具“信息技术”+“领域知识”的“空间信息与数字技术”专业的复合型人才,是该专业持续建设需要着重探讨的问题。从创新“3332”人才培养模式、重构“信息技术+领域知识”的课程体系、构建“基础-综合-创新”相结合的实践教学体系三方面对该专业的建设问题进行了探讨,给出了与之对应的专业建设的具体措施、路径与办法,以期为大数据时代“空间信息与数字技术”专业建设和人才培养提供参考,以满足国家战略对该专业高层次复合型人才培养的需求。

基于院前120急救大数据的流行病学特征及其空间分析——以大连市为例

城市公共卫生应急管理与居民生命安全息息相关,随着大连市人口老龄化速度加快,疾病谱系也随之复杂化,居民对急救的需求与日俱增.采用2020年9月至2021年8月大连市120院前急救患者的历史大数据,筛选并分析院前急救患者的流行病学特征建立数据库,利用最近邻距离指数、核密度、缓冲区分析等方法研究大连市120院前急救患者的空间格局分布的类型和特征.通过筛选符合标准的40 551病例后,对院前急救患者进行流行病学分析,得到大连市120院前急救患者的流行病学特征:男女比例为1.13∶1,疾病高峰年龄段是老年组(病发年龄≥60岁),排除不明确诊断,病种占比前3的疾病是损伤和中毒(24.727%)、心血管系统(10.219%)、呼吸系统(9.928%),且这些疾病都主要发生在老年组.院前120急救患者在空间上多呈现集聚分布,主要集中于苍山路周围、友谊广场附近、东联路与华北路相交一带、香炉礁街、联合路两侧、中山广场附近、人民路、二七广场周围、马栏北街、西山小区附近、台山街周围.以期对指导医院急救资源合理配置以及制定有效的院前急救防控措施具有一定的参考意义.

空间自回归模型下不完整大数据缺失值插补算法

针对不完整大数据因其自身结构具有不规则性,导致在进行缺失值插补时计算量大、插补精度低的问题,提出空间自回归模型下不完整大数据缺失值插补算法。利用迁移学习算法在动态权重下过滤出原始数据中冗余数据,区分异常和正常数据,提取残缺数据,采用最小二乘回归对残缺数据实施修补。将缺失值插补分为3种类型,分别为一阶空间自回归模型插补、空间自回归模型插补和多重插补法。根据实际情况将修补后数据插补到合适的位置,实现不完整大数据缺失值插补。实验结果表明,所提方法具有良好的缺失值插补能力。

高速公路对城市多中心空间结构的影响

城市道路的发展是城市空间发展的根本动力,基于2001—2019年LandScan高分辨率全球人口分布数据构建了多组多中心空间结构指标,并利用历史交通路线、规划路线等工具变量,系统识别了高速公路对多中心空间结构的影响效应。结果表明,多中心已经成为中国城市空间结构的主要发展趋势,射线状或外围过境的高速公路能够提升外围地区的区位优势,通过集聚土地、开发区、企业和人口要素的途径来加速空间结构从单中心向多中心转变,这一结论在更换变量、限制样本、消除内生性、非线性回归等一系列稳健性检验后始终成立。此外异质性分析结果显示,高速公路对大城市和东部、南方城市多中心空间结构的塑造作用更大;特别地,地方政府财政能力本身越强,越有利于城市塑造出多中心空间结构,但也会弱化高速公路对多中心空间结构的塑造效应。

基于城市土地利用碳排放源识别的国土空间规划支撑研究——以南京市为例

文章以南京市为例,探索基于多源空间大数据“自上而下”与“自下而上”相结合的方法识别城市土地利用的碳排放源。通过自上而下地从宏观层面分析统计数据,将碳排放总量分配到城市不同区域,进而自下而上地从居民建筑、产业活动和交通等排放活动出发,计算出具体地块的碳排放。研究旨在为南京的生态空间、紧凑用地、绿色行为、结构优化、产业新城等方面提供国土空间规划支持,促进碳达峰、碳中和目标的实现。

基于大数据的黄河流域O2O电子商务空间演化研究

近年来,以网络团购为代表的平台经济蓬勃发展,对城市商业空间产生重大影响,其空间演化规律引起学界广泛关注。利用网络爬虫技术采集我国最大O2O电商平台—美团点评的商家评论大数据,采用GIS分析和数理统计方法对黄河流域O2O电商空间演化过程进行系统分析,得出结论如下:黄河流域O2O电商发展具有明显阶段性,2012~2014年为缓慢发展期,2015~2016年为疯狂扩张期,2017~2019年为稳定增长期,2020年后进入剧烈波动期;黄河流域O2O电商空间发展格局具有明显层级性,郑州和西安居第一层级,青岛、济南、洛阳等6个城市居第二层级,太原、呼和浩特、兰州等17个城市居第三层级,银川、西宁等22个城市居第四层级,其他38个城市居第五层级;黄河流域O2O电商空间扩张具有明显的等级扩散和传染扩散相复合的特征;黄河流域O2O电商发展呈现愈发明显的“极化”现象。研究结论对于推动黄河流域数字技术与实体经济的深度融合、培育壮大新经济、实现高质量发展、具有一定参考价值。

基于Spark的城市生活设施空间格局分析--以重庆主城区为例

城市生活设施分布差异研究及空间格局分析具有区分城市功能区、指导城市规划的作用,然而随着GIS和IT产业的发展以及空间数据规模的扩大,传统的空间数据管理、存储、计算方法已不能满足大规模数据量下一系列城市生活设施空间分析的需要.为了处理日益增长的空间数据,创建一个基于大数据技术的高性能空间数据处理计算框架就显得十分必要.基于此,结合Hadoop集群中资源调度模块及分布式存储模块,以GeoMesa为中间层检索存储在HBase分布式数据库中的大规模空间数据,并借助第三方分布式GIS计算引擎,实现对ApacheSpark大数据计算框架向空间维度的拓展,构建出基于Spark的分布式空间数据存储计算框架,并利用重庆市主城区POI数据对重庆市主城区生活设施空间分布及生活设施空间配套进行了分析.分析结果表明,重庆主城区各类生活设施在各个区交界处、两江交汇周围地区呈现出多个区域聚集的分布特征.热点区域以渝中区为中心并向周边区扩散,形成多中心分布的空间分布格局.发展趋势为东北到西南向,其中各类生活设施彼此融合,相互关联程度较高.城市总体空间配套情况较为完善,城市化水平比较高。城市生活设施空间格局研究为重庆市城市规划、建设、决策提供了理论支撑和指导.

城市商业中心与消费出行空间相互作用的时空大数据验证

文章以上海市四个商业中心为例,使用时空大数据验证商业中心与消费出行的空间相互作用特征,比较商业中心规划中的哈夫模型吸引力变量和距离参数选择。首先,使用时空大数据测算居民至四个商业中心的消费出行数量,使用互联网地图API接口计算消费出行时间,将其视为实测值;其次,使用普通最小二乘法进行距离参数校准;最后,使用四种吸引力变量,分别比较哈夫模型预测值与实测值之间的差异。研究认为,在当前社会经济趋势下,消费出行概率仍是出行时间与商业中心吸引力共同作用的结果,符合幂函数衰减规则。但是四个商业中心消费出行的距离参数各不相同,以商业中心POI混合度作为吸引力变量,得出的势力范围划分最接近实际消费出行选择。当前,商业中心规划使用哈夫模型时,在距离参数选择上不宜将多个商业中心取值为统一值;在吸引力变量构建中,应更重视表征商业业态多样性POI混合度的作用。

基于空间大数据的补充耕地合规性自动判别技术研究

为提升补充耕地项目监管效率和准确率,保证补充耕地数量准确、地类符合、区位合理,开展基于空间大数据的补充耕地合规性自动判别技术研究。本研究基于大数据框架、并行计算技术和GIS空间分析方法,设计了补充耕地合规性自动判别规则和指标体系,研制了补充耕地合规性内业自动判别的技术流程、算法和软件,开展了日常和专项补充耕地监管和核查,作为全国补充耕地项目监管的重要技术手段。经实际运行验证,项目平均分析时长2~4min,平均每月阻止5700余个问题项目入库。该研究能够为补充耕地项目立项、实施、验收提供合规性判别技术手段,提升补充耕地项目立项的合理性,提升补充耕地信息核实、监管、监督的技术水平,对确保我国耕地占补平衡制度的落实具有技术支撑作用。

基于大数据的智慧城市空间规划与城市建设方法研究

为促进城市现代化管理水平提升,促进新型智慧城市建设与发展,引入大数据技术,开展智慧城市空间规划与城市建设方法研究。文章从智慧城市空间规划与发展战略制定、智慧城市空间质量评价、智慧城市空间规模预测等方面提出一种全新的智慧城市空间规划思路。在此基础上,基于大数据,提出打通智慧城市数据通道、加强智慧城市大数据规范化管理的城市建设方法。

自发地理信息支持下建成环境与移动型体力活动相关性荟萃分析

【目的】掌握体力活动与建成环境特征的关联对主动干预公众健康具有重大意义。【方法】为系统地验证建成环境的移动型体力活动使用效能,根据自发地理信息、体力活动、环境特征等关键词从Web of Science等数据库筛选出31篇描述统计汇报完整的学术论文,对文章信息、样本基本信息、研究分析方法、因变量和自变量信息等内容进行系统梳理,在此基础上对论文结果进行量化荟萃分析。【结果】自然环境、建成环境、社会环境及主观感知环境均与移动型体力活动存在一致的显著相关关系,关联程度因体力活动类型而异。自然环境中,归一化植被指数、绿化空间密度等自上而下的绿化水平与各类体力活动的正相关性最强;建成环境中,道路密度也与移动型体力活动存在一致的显著正相关关系,而便利设施的供给、人行道宽度仅对步行活动有积极的促进作用;除骑行活动外,居住用地密度与步行、跑步及一般体力活动都有显著的正相关关系。【结论】大批量、多尺度、高精度的体力活动自发地理信息有助于研究者客观掌握城市街区体力活动的分布,比较不同建成环境在多种时空尺度下的体力活动访问模式及使用效能,进而构建街区环境特征与体力活动适宜性的关联性模型;基于荟萃分析的发现为城市规划者和政策制定者优化和新建体力活动干预设施提供了使用效能预测的经验模型,有助于更科学合理地建设促进健康行为的人居环境。

基于POI大数据的苏州市旅游资源空间分异研究

以江苏省苏州市为研究对象,在苏州市旅游资源POI数据的基础上,综合运用核密度分析、空间相关性分析、标准差椭圆分析等方法对自然资源景系(气候生物景类、水文景观景类)、文化资源景系(历史遗产景类、现代人文吸引物景类)的数据进行空间特征的探索。结果表明,苏州市旅游资源总体空间分布呈现出核心-边缘的结构,以姑苏区与苏州工业园区为强度中心向四周递减,周边市区的旅游资源较分散;气候生物景类、水文景观景类、历史遗产景类、现代人文吸引物景类4类旅游资源以多核心分布为主,只有历史遗产景类旅游资源是单核心分布,其主要位于姑苏区与苏州工业园区之间;整体上苏州市各类旅游资源的空间相关性较强,从自然资源景系到文化资源景系的顺序来看,4类旅游资源恰好是西南到东北的走向,这与苏州市自西向东缓缓倾斜的地形相关。

基于大数据的智慧城市空间规划路径探究

在现代化社会发展进程中,信息技术与物联网技术的应用,为城市空间规划建设提供新的发展方向。在此背景下,文章通过对智慧城市的内涵进行分析,明确了智慧城市建设的层次构架,探究基于大数据的智慧城市空间规划路径,以促进我国智慧城市建设水平的不断提升。

基于多源时空大数据视角下的城市体检评估实践——以厦门市为例

大数据应用的兴起为城市研究与实践带来了新的思路与方法。与传统数据调查技术相比,多源时空大数据具有高采样率、大数据量、连续性和实时性等特点,能够以较低的成本获取高精确性的数据成果,并可持续进行动态更新。为城市发展建设当中的各类动态评估提供了崭新的技术手段,本文结合厦门市城市体检工作,基于多源时空大数据视角对覆盖城市重点问题的城市体检评估实践进行了总结和探索。

社会大数据在城市空间治理中的应用研究

当前城市能级全面提升,蓬勃发展的数据智能技术为城市高起点规划、高标准建设和精细化管理带来新的契机。数字技术的不断发展,通过公开的网络应用或服务采集到的城市建成信息与居民行为信息形成海量的社会大数据。该文聚焦社会大数据特征,挖掘关于城市空间和社会更丰富、更细致、更有时效性的信息,探索基于社会大数据开展城市空间精细化的认知诊断,洞察城市发展运行特征,探讨在城市空间治理现代化背景下,社会大数据辅助智能决策的应用范式。

国土空间规划大数据平台的构建思路与系统设计

文章设计的国土空间规划大数据平台采用了云计算基础设施和分布式计算框架,综合应用Apache Hadoop、Apache Spark、PostgreSQL技术保障数据处理效率及安全。平台集成了Tableau和Power BI工具以及实时数据流处理技术,能够实现即时数据分析和决策支持。

时空大数据在商业银行的应用研究

随着互联网的不断发展,跨界数据的融合应用已成为各行业数字化转型的重要趋势和突破口。时空大数据的跨界融合应用已经成为人们日常生活中不可或缺的一部分,但在商业银行中的应用尚处于探索阶段。本文旨在通过时空大数据在商业银行网点经营、运营管理、风险管理等领域的应用研究,挖掘跨界数据价值,为商业银行发展提供一种创新思路和有效方法。

基于大数据分析的图书馆信息化空间发展趋势

图书馆作为知识传播与文化交流的重要场所,正迎来了信息化的革命性变革。基于大数据分析的技术发展正逐渐引领图书馆进入一个全新的时代,为图书馆信息化空间带来了深远的影响。旨在探讨基于大数据分析的图书馆信息化空间发展趋势,深入剖析其在数字化馆藏建设与维护、用户服务、空间规划等方面的应用,同时关注其中可能面临的挑战,通过全面分析,为读者呈现了基于大数据分析的图书馆信息化空间发展的全貌。

时空大数据下城市建筑空间规划寻优仿真

城市建筑空间规划涉及多个冲突的优化目标,如建筑利用率、交通拥堵和绿地覆盖率等。由于目标之间存在相互制约和矛盾,在对其规划时,难以达到较好的收敛速度和精度。因此,提出时空大数据下城市建筑空间规划寻优算法研究。上述方法针对城市建筑空间规划所需费用、空间紧凑度、适宜性以及环境兼容性等要素分别构建目标函数,并将各要素结合获取城市建筑空间规划模型;在时空大数据支持下,利用多目标寻优算法对城市建筑空间规划模型以及相应要素目标函数展开寻优处理,以此获取较为理想的城市建筑空间规划结果。经实验验证,所提算法的收敛速度快、收敛精度高,且利用以上算法获取的城市建筑空间规划结果与理想结果偏差小。