A Methodology for Estimating Leaf Area Index by Assimilating Remote Sensing Data into Crop Model Based on Temporal and Spatial Knowledge

In this paper,a methodology for Leaf Area Index(LAI) estimating was proposed by assimilating remote sensed data into crop model based on temporal and spatial knowledge.Firstly,sensitive parameters of crop model were calibrated by Shuffled Complex Evolution method developed at the University of Arizona(SCE-UA) optimization method based on phenological information,which is called temporal knowledge.The calibrated crop model will be used as the forecast operator.Then,the Taylor′s mean value theorem was applied to extracting spatial information from the Moderate Resolution Imaging Spectroradiometer(MODIS) multi-scale data,which was used to calibrate the LAI inversion results by A two-layer Canopy Reflectance Model(ACRM) model.The calibrated LAI result was used as the observation operator.Finally,an Ensemble Kalman Filter(EnKF) was used to assimilate MODIS data into crop model.The results showed that the method could significantly improve the estimation accuracy of LAI and the simulated curves of LAI more conform to the crop growth situation closely comparing with MODIS LAI products.The root mean square error(RMSE) of LAI calculated by assimilation is 0.9185 which is reduced by 58.7% compared with that by simulation(0.3795),and before and after assimilation the mean error is reduced by 92.6% which is from 0.3563 to 0.0265.All these experiments indicated that the methodology proposed in this paper is reasonable and accurate for estimating crop LAI.

Mining Knowledge from Result Comparison Between Spatial Clustering Themes

This paper introduces some definitions and defines a set of calculating indexes to facilitate the research, and then presents an algorithm to complete the spatial clustering result comparison between different clustering themes. The research shows that some valuable spatial correlation patterns can be further found from the clustering result comparison with multi-themes, based on traditional spatial clustering as the first step. Those patterns can tell us what relations those themes have, and thus will help us have a deeper understanding of the studied spatial entities. An example is also given to demonstrate the principle and process of the method.

数字经济、创新差距和中心-外围城市经济差距——基于新经济地理的视角

采用新经济地理模型,基于数字经济的空间知识溢出效应,推演出数字经济对经济地理格局的重塑机制。该模型表明,数字经济通过改变城市创新差距,重塑了区域经济空间结构。利用2005—2022年我国237个地级市的面板数据,采用时间和区域双重固定效应模型进行实证检验。结果显示,数字经济有助于缩小外围城市与对应中心城市的经济差距。机制检验表明,数字经济显著降低了城市创新差距,从而有利于缩小中心-外围城市的经济差距。此外,异质性分析表明,与对应中心城市地理距离越远的外围城市,数字经济发展对缩小其与中心城市经济差距的作用越大。基于研究结论,提出外围城市应加快数字经济发展、建立健全区域数字基础设施无障碍分享机制、深化区域数字要素市场一体化改革等政策建议。

知识引导的森林火灾逃生路网动态生成方法

规划合理的森林火灾逃生路网对应急逃生决策具有重要作用,但现有方法动态适应性弱,且未考虑山沟地带、狭窄山脊等影响人员逃生安全的关键空间信息,导致逃生路网规划准确性差。因此,本文引入智能化测绘技术方法,提出一种知识引导的森林火灾逃生路网动态生成方法,通过突破森林火灾逃生路网规划知识图谱构建、关键空间区域提取等关键技术,建立森林火灾逃生路网通行栅格网络模型,实现改进A*算法的逃生路网动态优化生成,研发原型系统并开展试验分析。结果表明,本文方法能够实现林火蔓延环境下逃生路网的动态生成,可为扑救人员提供有效的逃生决策信息;逃生规划准确率与已有静态森林火灾逃生路网规划方法的逃生规划准确率相比,高安全区重叠率提升了3.06%,逃生路网危险区重叠率降低了27.39%。

语言学知识驱动的空间语义理解能力评测数据集研究

近20年来,深度学习技术显著提升了机器的自然语言处理能力,使之在诸多任务上接近甚至超过人类水平。机器学习的对象不再是直接来自人类语言学研究成果(知识),而是人类语言材料(数据)。在靠数据和算力驱动的大语言模型几近建成巴别塔的当下,语言学家通过深挖语言现象总结的语言学知识价值何在?本文提出从知识到数据的研究思路,设计了空间语义理解的6项任务:空间信息正误判别、异常空间信息识别、缺失参照成分补回、空间语义角色标注、空间表达异形同义判别、空间方位关系推理,以构建中文空间语义理解能力评测数据集为例,介绍从SpaCE2021到SpaCE2024数据集的设计思想、数据集制作概况以及机器在空间语义理解任务上的表现。总的来看,参加SpaCE赛事的大语言模型,在依赖表面分布特征(形式线索)的任务上容易获得好成绩,在依赖深层语义理解(认知能力)的任务上容易表现不好。因此,在人工智能高速发展使得语言学知识在计算机信息处理领域被动边缘化的当下,语言学知识的价值需要拓展,即用于指导小而精的高品质语言数据,以提升机器学习的效果和效率。为了计算应用的目的,语法研究应该在观察充分、描写充分、解释充分之上,追求更具挑战性的目标——生成充分。

立德树人视域下空间信息智能类课程群案例教学研究

课程群是深化协同育人教学模式的有效载体,有助于践行“立德树人”的根本任务。同时,案例教学能够促进跨学科融合,提高学生的综合素质和实践能力。本文从空间大数据智能课程群的特点出发,强调了进行教学改革所需的数字化案例库的特点和特色。进而从系统设计的角度,阐述了案例教学知识共享平台设计思路。

我国新型研究型大学校园空间初探

知识生产模式转型推动了新型研究型大学的发展,近三十年来,世界各地涌现了一批颇具实力的新型研究型大学,我国也出现了以南方科技大学和上海科技大学两所“双一流”大学为代表的多所新型研究型大学。我国的新型研究型大学在校园规划建设上因地制宜、因校而异、各具特色,在校园空间上又体现出相当的共性:在空间建构上体现了集约化的校园格局特征和复合化的校园功能特征;在空间情境上致力于建构高效的科研—教学—学习连结体与宜人的生活—交往—学习共同体。

面向地质图的知识图谱构建及智能问答应用

海量地质图件蕴含着丰富的地学基础知识及专家经验知识。地质图主要表达了通过区域地质调查、矿产地质调查所获取的地球表面的地质知识(如地层单元、岩体、断裂等)。如何快速地从矢量地质图件中抽取地质知识并形成知识服务是目前地学知识图谱及知识服务研究的前沿。由于传统的地质图知识抽取主要依赖人工方式进行综合分析,本文聚焦于矢量地质图件知识表达与抽取研究,提出了一种地质图知识表达框架,提取地质图中所包含的地质实体及关系,将地质图信息以知识图谱的形式表达,并开展了基于地质矢量知识图谱的智能问答应用。最后以江西省于都县银坑幅矢量数据集为例开展实验验证分析,结果表明,本文方法能够较为全面地获取地质图中各个地质对象的信息,提高了地质图语义表达的效果,同时也可以提高地质学习人员对地质图的理解和认识,让计算机能够大规模获取地质图的知识内容。

历史街区的空间叙事图谱构建及应用研究

随着城市更新的推进,焦点逐渐聚焦于历史街区空间,街区中保留着大量可挖掘的空间资源与文化内涵。现今历史街区的更新推进工作出现乱拆乱建等问题,导致空间文化特性逐渐模糊。空间叙事图谱的构建,将为历史街区的改造与保护提供科学指导与方法支持。文章首先对历史街区与空间叙事图谱的相关概念进行说明,详细描述了图谱构成要素及三类概念模型。其次分析总结了历史街区的叙事时空特征,并结合知识图谱技术进行数据整理、本体构建、知识存储,使用相应的规则形成完整的历史街区空间叙事图谱构建流程,基于图谱特性提出空间应用的思路,以期为历史街区改造与保护提供参考。

数字经济与科技创新的协同效应对经济高质量发展的影响研究

当前,中国经济由高速增长阶段转向高质量发展阶段,数字经济与科技创新是促进经济高质量发展的两个重要途径。解决中国数字经济与科技创新发展存在的不平衡问题,是推动中国经济高质量发展的内在要求,而数字经济与科技创新的协同效应是否推动了中国经济朝着高质量方向发展,尚缺乏有支撑的理论和经验证据。本文立足于耦合协同的研究视角,基于2011—2020年中国省域面板数据,从理论和实证两个维度验证数字经济与科技创新的协同效应对经济高质量发展的影响路径。首先构建了测算数字经济与科技创新协同效应水平的耦合协调度模型,其次利用固定效应模型和中介效应模型实证分析了协同效应影响经济高质量发展的作用机制,最后构建反映区域间创新要素流动的空间权重矩阵考察协同效应的空间知识溢出效应。研究发现:第一,中国数字经济与科技创新的协同效应和经济高质量发展具有显著的空间集聚特征,总体上看,协同效应地区差异较大,东部地区明显优于中、西部,但这一差距在逐渐缩小。第二,协同效应明显促进了地区高质量发展水平的提升,并且其作用效力强于二者单独对经济高质量发展产生的影响,产生“1+1>2”的协同效应,已成为新科技革命时期经济高质量发展的“新引擎”,人力资本积累与产业结构优化是协同效应影响经济高质量发展的两个重要渠道。第三,数字经济与科技创新的协同效应不仅能显著提升本地区的经济发展质量,还能通过科研资本的流动,对经济关联地区的经济高质量发展水平产生显著的正向空间知识溢出效应,但科研人员的流动对关联地区的经济高质量水平产生“虹吸效应”,与科研人员的“趋利性”特点有关。本文研究为评估数字经济与科技创新协同效应的影响提供了数据支撑和分析脉络,也为探寻经济高质量发展的提升路径提供了新的政策参考。

高铁建设、知识溢出与区域创新差距

本文构建了包含旅行时间成本和商品贸易成本的新经济地理学模型,阐释了高铁促进知识溢出进而影响区域创新差距的作用机理,并进行实证检验。在商品贸易成本既定的情况下,压缩旅行时间可能会加剧创新要素的空间集聚,但高铁的知识溢出效应可能会缩小区域创新差距。实证结果表明,高铁显著提升区域创新绩效,但同时也拉大了高铁城市之间的组内创新差距,使之成为区域创新总体差距的主要来源。分区域看,高铁在中西部拉大了高铁城市组内的创新差距,而在东部却缩小了组内创新差距对整体差距的贡献;高铁主要加大了中小城市对区域创新差距的贡献程度。此外,降低商品贸易成本会强化高铁对区域创新的影响,不同类型交通基础设施对区域创新呈现出协同作用。研究结论对于高铁网络下提高创新资源配置效率、促进区域协调发展以及在全国统一大市场背景下协同推进区域之间商品和创新要素一体化具有启示意义。

数字经济与黄河流域制造业绿色全要素生产率关联性研究

为考察数字经济与黄河流域制造业绿色全要素生产率的关联性,构建空间计量模型与面板门槛模型,基于2011—2020年黄河流域73个地级市面板数据,探究数字经济对黄河流域制造业绿色全要素生产率的直接效应、空间溢出效应与门槛特征。实证分析结果表明:1)数字经济不仅有利于提升当地制造业绿色全要素生产率,而且通过空间溢出效应对邻近地区制造业绿色全要素生产率的提升具有促进作用;2)数字经济对黄河流域制造业绿色全要素生产率的直接效应在黄河中下游地区具有显著性,空间溢出效应仅在黄河下游地区具有显著性;3)数字经济对黄河流域制造业绿色全要素生产率的促进作用具有边际递增的非线性特征;4)知识积累水平会显著提升数字经济对黄河流域制造业绿色全要素生产率的促进效应,当知识积累水平高于门槛值后,数字经济对制造业绿色全要素生产率的促进效应将大幅度提升。

POI点要素空间邻近图质量评价——以Delaunay三角网和缓冲区构建方法为例

为有效促进地理空间数据邻近关系的快速构建与语义表达,基于结构、数量、空间、性能等多重视角,提出结合图结构分析、度频率分析、可视分析、推理性能分析的空间邻近图评价方法,并利用Delaunay三角网和缓冲区两种方法进行上海市交通服务设施POI点要素空间邻近图构建与质量评价。结果表明,相比缓冲区方法,基于Delaunay三角网构建的空间邻近图具有如下优势:①在结构方面,规模小、图上节点聚集程度低、冗余邻近关系少;②在数量方面,邻近关系数量少且集中、局部邻近关系冗余度低;③在空间方面,邻近关系数量与POI空间分布情况相关性强;在性能方面,推理效率稳定。该方法能对空间邻近图进行全面评价,可为地理空间知识图谱构建过程中邻近关系建立方法的选择提供参考。

基于安全强化学习的电网稳控策略智能生成方法

新型电力系统的“双高”趋势改变了电力系统经典稳定特性,导致稳定机理更复杂,系统稳定模式更多样,因此基于典型运行方式的在线稳定控制策略面临挑战。为解决新型电力系统的功角稳定问题,提出了基于安全强化学习的稳控策略智能生成方法。首先,建立了电力系统稳控问题的含约束马尔可夫模型,归纳并提出了紧急控制切机动作涉及的安全约束。其次,为了提高对于电网暂态响应的时空特征提取能力,构建了基于图卷积层和长短期记忆单元的特征感知网络。然后,为了提高稳控策略智能体的训练效率,提出了基于内嵌领域知识约束的近端策略优化算法稳控策略训练框架。最后,在IEEE 39节点系统和某实际电网中进行测试验证。结果表明,所提方法能够根据系统运行状态和故障响应自适应生成切机稳控策略,其决策效果和效率均优于现有的稳控策略。

智慧国土构建的技术模式研究--以重庆为例

智慧国土是统筹自然资源与地理空间数字化发展、促进智慧化应用、赋能高质量发展的重要举措。当前,尽管关于智慧国土的相关研究成果较多,但针对智慧国土技术模式的研究尚不多见,既有为数不多的技术模式的研究也不能完全适用于当前数字中国建设架构,因此,本文开展智慧国土构建的技术模式探讨。首先,本文从当前智慧国土构建中存在的不足出发,提出从信息到知识,从知识到智慧为主线的总体构建思路,总结形成以全面动态感知、系统精准认知、全域智慧管控为特征的智慧国土构建总体技术框架;其次,在分析重庆智慧国土构建技术现状与存在问题的基础上,讨论重庆智慧国土构建的技术创新方向与重点任务;最后,针对当前智慧国土发展现状,为下一步智慧国土构建提出相应建议。研究成果旨在为智慧国土实践的技术创新方向与重点攻关任务提供参考。

空间溢出视角下风险投资对区域技术创新的影响研究

以2005—2018年中国31个省份(不包含港澳台地区)的数据为研究样本,基于风险投资创新理论、区域创新理论以及空间集聚理论,从区域层面实证检验风险投资对技术创新的空间溢出效应,并结合风险投资活动的空间集聚分布特征,检验其对风险投资空间溢出效应的影响。研究发现,区域技术创新具有较强的空间相关性。风险投资对区域技术创新具有积极影响,且这种影响具有显著的空间溢出效应,即风险投资不仅会提升所处区域的技术创新,而且还会提升邻近区域的技术创新。该空间溢出效应受到空间集聚特征的调节,即相较于风险投资机构的空间集聚,创业企业的空间集聚更能强化风险投资对区域技术创新的空间溢出效应。因此,政府应创造更有吸引力的投资环境,鼓励风险资本向本地区集聚,完善知识产权保护政策,通过加强人才激励力度促进地区科研实力的提升。

新世纪以来中国数字乡村研究的发展脉络和展望

以2001-2023年CNKI收录的1404篇核心文献为样本,运用CiteSpace工具绘制知识图谱,对新世纪以来数字乡村理论文献进行可视化分析。研究发现:时间序列上,起始成长期稳定发展、高峰衰退期衔接过渡、再创辉煌期热度激增;空间分布上,经济学视角占据主导,科研横向合作与纵向批判继承发展存在短板,高频被引文献在整体框架建构与技术“赋能”层面发挥重要作用。研究主题上,主要围绕数字乡村战略背景和理论支撑、概念内涵和运行机制、实现路径和风险评估展开;重点领域数字化转型机制与数字乡村高质量发展的创新路径是研究热点。研究趋势上,“数字乡村”与共同富裕、城乡融合、现代化转型、数字中国建设等重大目标的衔接式研究值得重点关注。后续研究亟需在数字乡村未来形态、主体转型、整合机制及理论建构等方面深入推进。

居住空间分异研究的热点分析与未来展望——基于CiteSpace知识图谱的可视化分析

2012年以来,居住空间分异日益受到政府、社会和学界的广泛关注,梳理其研究脉络及发展趋势对后续理论研究与规划建设具有重要的理论意义和现实价值。文中借助文献计量和CiteSpace可视化功能,分析了国内外城市居住空间分异的研究文献,结果表明:①国外相关研究起步较早,自20世纪初形成了不同学派的理论与实践研究体系;国内研究起步较晚但发展较快,在借鉴国外理论的基础上亦进入成熟阶段。②国际上的作者分布比较分散,而且大部分跨领域、跨机构合作较多;而国内作者分布分散且跨领域、跨机构合作较少,高校是其研究的中坚力量。③国际上的研究热点集中在居住隔离、“种族隔离”、空间隔离等方面,且模型定量分析、影响因素和动力机制等是其研究的前沿和趋势;国内则主要集中于空间分异、居住分异、居住空间等方面,且影响因素和机制政策等是其研究的前沿和趋势。最后,从立足国情构建具有中国特色的理论体系、借助互联网及大数据进行创新研究、运用多维指标精准地探测居住空间分异并预警、关注中小城市等充实研究案例、结合分异机制考虑尺度效应提出适合中国国情的城市居住空间分异调控策略等方面进行了展望。

知识资本积累、空间溢出与城市群创新中心形成——以长三角城市群为例

基于新经济地理学拓展的三地区局部溢出(LS)模型,对城市群创新中心的形成机制、结构特征和空间演化进行理论分析,然后对最具“创新城市群”特征的长三角城市群进行实证检验,结果显示:(1)城市群创新中心形成的循环累积因果关系在于知识资本积累,随着知识资本集聚,城市知识生产(创新)成本逐渐降低,进而促使知识资本更为内生地集聚,如此循环反复,最终促进了城市群创新中心形成;(2)知识资本空间溢出是创新中心形成的主导因素,城市群不同地区知识资本本地溢出和跨地溢出存在差异,进一步强化了城市群“创新中心—边缘城市”结构;(3)城市群创新互动在于创新中心知识溢出巩固了“群”结构,边缘城市的承接作用使得“中心”更具竞争力,进而提升了城市群整体福利水平;(4)在长三角城市群,本地市场效应和知识资本溢出效应促进了创新中心的形成,市场拥挤效应则起到了抑制作用。打造城市群创新中心是推动国家创新驱动发展战略和城市群创新发展格局的重要基石,文章为解决中心城市虹吸、优化配置创新资源提供了新思路,也为建设城市群创新体系、培育城市群创新中心提供了理论依据与决策参考。