Exploring impacts of COVID-19 on spatial and temporal patterns of visitors to Canadian Rocky Mountain National Parks from social media big data

COVID-19 posed challenges for global tourism management.Changes in visitor temporal and spatial patterns and their associated determinants pre-and peri-pandemic in Canadian Rocky Mountain National Parks are analyzed.Data was collected through social media programming and analyzed using spatiotemporal analysis and a geographically weighted regression(GWR)model.Results highlight that COVID-19 significantly changed park visitation patterns.Visitors tended to explore more remote areas peri-pandemic.The GWR model also indicated distance to nearby trails was a significant influence on visitor density.Our results indicate that the pandemic influenced tourism temporal and spatial imbalance.This research presents a novel approach using combined social media big data which can be extended to the field of tourism management,and has important implications to manage visitor patterns and to allocate resources efficiently to satisfy multiple objectives of park management.

Application and research of global grid database design based on geographic information

Energy crisis and climate change have become two seriously concerned issues universally. As a feasible solution, Global Energy Interconnection(GEI) has been highly praised and positively responded by the international community once proposed by China. From strategic conception to implementation, GEI development has entered a new phase of joint action now. Gathering and building a global grid database is a prerequisite for conducting research on GEI. Based on the requirement of global grid data management and application, combining with big data and geographic information technology, this paper studies the global grid data acquisition and analysis process, sorts out and designs the global grid database structure supporting GEI research, and builds a global grid database system.

Modeling potential wetland distributions in China based on geographic big data and machine learning algorithms

Climate change and human activities have reduced the area and degraded the functions and services of wetlands in China.To protect and restore wetlands,it is urgent to predict the spatial distribution of potential wetlands.In this study,the distribution of potential wetlands in China was simulated by integrating the advantages of Google Earth Engine with geographic big data and machine learning algorithms.Based on a potential wetland database with 46,000 samples and an indicator system of 30 hydrologic,soil,vegetation,and topographic factors,a simulation model was constructed by machine learning algorithms.The accuracy of the random forest model for simulating the distribution of potential wetlands in China was good,with an area under the receiver operating characteristic curve value of 0.851.The area of potential wetlands was 332,702 km^(2),with 39.0%of potential wetlands in Northeast China.Geographic features were notable,and potential wetlands were mainly concentrated in areas with 400-600 mm precipitation,semi-hydric and hydric soils,meadow and marsh vegetation,altitude less than 700 m,and slope less than 3°.The results provide an important reference for wetland remote sensing mapping and a scientific basis for wetland management in China.

气象基础信息一张图设计和实现

气象基础信息一张图作为气象数据资源与行业间数据融合的应用示范,通过构建时空联动的气象大数据应用基础,解决多源气象数据融合应用服务问题。气象基础信息一张图基于高分辨率气象网格数据空间化处理、长序列海量网格数据任意时空范围检索以及气象数据与三维地形融合服务3项关键技术,实现多源异构时空数据的统一接入、处理、存储、管理和服务。气象基础信息一张图整合基础地理、自然资源、生态环境、社会经济、气象五大数据资源,面向不同气象应用场景,通过动态组合构建专题服务,实现多源数据快速服务和高效应用。气象基础信息一张图为2022年北京冬奥会及冬残奥会的圆满举办等国家重大活动、2021年郑州“7·20”特大暴雨气象预报复盘服务以及气象数据的社会化服务共享提供应用服务保障,在服务“生命安全、生产发展、生活富裕、生态良好”方面提供有效支撑。

大数据时代地理信息科学专业创新教育改革探索与实践

大数据为新时代高校专业创新教育带来了全新机遇与挑战。本文以地理信息科学专业为例,系统剖析并总结了当前我国高校创新教育现状及其面临的主要挑战,对大数据时代地理信息科学专业创新教育改革进行了探索与实践,具体围绕创新理念渗透、创新意识提升、创新思维培养与创新能力考核,提出了高校创新教育改革新举措,可为全面构建高校创新教育体系提供参考。

时空异常探测:从数据驱动到知识驱动的内涵转变与实现路径

时空异常探测是地理空间数据挖掘的核心技术之一,可为深层揭示地理过程演化机理提供关键突破口。在大数据与人工智能技术的推动下,从数据驱动向知识驱动转变是地理大数据时空异常智能探测的发展趋势。本文系统梳理了时空异常探测研究的发展历程与主流研究思路,剖析了数据、信息与知识间的辩证关系,并从“地理变量、空间基底、时空关系、知识类型”四位一体的视角构建了时空知识的统一描述框架。进而,结合案例阐述了时空知识与时空异常的“双向驱动”内涵,提出了“时空知识关联建模→时空异常智能识别→时空知识动态更新”的时空异常智能探测实现路径,支撑时空异常可靠探测与时空知识可信服务。

呼吸道传染病时空传播风险精细化评估系统构建与应用

目的开发多源城市大数据支持下的城市内部呼吸道传染病时空传播风险精细化评估系统,为城市内部实施更加精准的疾病防控提供决策支持。方法本研究面向流感等典型的呼吸道传染病,融合传染病、人群活动、地理环境等多源大数据,以500米网格为基本空间单元,通过德尔菲法构建高精度传播风险评估模型;通过构建基于人口流动网络的传播动力学模型,实现高精度的呼吸道传染病时空传播模拟,推演未来30天城市内部疾病发展的时空趋势;选取传染病传播高风险区域作为关键的空间防控节点,利用时空传播模拟模型精细化评估不同关键节点防控的效果。结果以深圳市为例,构建了呼吸道传染病时空传播风险精细化评估系统。结论本研究提供了一套面向大型城市内部区域的呼吸道传染病时空传播风险精细化评估系统,能够支持传染病时空扩散趋势的研判,并且能够在疫情发展的不同阶段快速预判高危风险区域防控措施的效果,为呼吸道传染病精准防控提供应急响应的技术和系统储备。

遥感大数据的地理环境构建及目标保障技术综述

地理环境构建及目标保障在安全政策制定、突发事件应急、国土防护和灾害监测等事件中发挥着重要的作用。随着卫星、无人机和地面传感网等空天地传感器的迅猛发展,遥感大数据正成为地理构建、目标保障的重要数据来源。围绕遥感大数据的发展现状,从遥感大数据的获取技术与手段着手,探索卫星遥感全球高精度定位与测图、重点地区空天遥感三维地理环境构建、遥感影像全要素解译和遥感目标检索等关键技术。根据遥感大数据在不同情景下的实践与应用,简要介绍了遥感大数据的典型案例,如突发事件应急响应、遥感自然灾害监测与评估。结合当今社会的发展与战略背景,对遥感大数据的应用前景进行了总结与展望。

基于多源异构数据的城市“三生空间”功能识别

为协调生活、生产和生态空间的用地矛盾,解决数据驱动法在识别城市“三生空间”方面存在的判别不准确和数据覆盖范围不够等问题,提出了一种能够精准识别“三生空间”功能的方法。基于数据驱动法,结合POI(point of interest)、AOI(area of interest)和遥感等多源异构数据的多特征信息,分析在功能评价体系和分类模型中将不同数据源作为特征因子时的识别精度与尺度效应。以高原城市昆明市五华区建成范围为实验对象,研究结果表明:基于多源地理数据的识别准确率达到92%和94%。多源数据的多特征信息能够明显提升城市功能区的识别精度,为城市功能区精准识别提供了新的方法,能够在更小的尺度上为国土空间规划提供数据与方法支撑。

大尺度自然地理实体边界智能化提取方法——以大别山为例

为了解决语义明确但空间位置与分布范围并不明确的自然地理实体(PGO)在地图中的分布范围或边界表达问题,提出一种PGO边界的智能化提取方法。首先利用给定的语义词,自动搜索网络地图大数据;接着在顾及PGO的连续空间分布特性基础上,运用空间聚类算法确定PGO的大致范围;然后利用PGO的几何特征(如山地的起伏变化),运用特征识别算法,进一步确定自然实体的分布范围和边界。考虑到此类实体的复杂性,仅以山地(大别山)为例进行实证研究,验证所提方法的有效性。

金沙江白鹤滩水电站生态环境智慧管理平台的应用

金沙江白鹤滩水电站的环保业务监测数据存在分散且缺乏统一有效管理的问题。为了提升现场生态环境监管的效率,亟须建立一个智能高效的管理系统。因此,构建金沙江白鹤滩水电站生态环境智慧管理平台,实现对生态环境的全面监测、精准分析和科学决策。首先,对水电站生态环境智慧管理平台建设的需求和目标进行分析;然后,设计采集层、数据层、应用层和展示层对现场数据进行采样、汇集、分析和可视化展示,并对统一认证门户、物联感知设备协议对接、视频管理系统等关键技术进行分析;最后,在金沙江白鹤滩水电站生态环境智慧管理平台上展示了各子系统的运营效果,验证了该平台具有标准化环保业务管理、一体化数据综合展示、三维效果展示、三维场景昼夜气象变化和三维场景漫游等五大优势。

探讨大数据在测绘地理信息方面的运用

文章深入分析了当前国土资源调查与管理中存在的标准不统一、体系不完善、应用分析不深入等问题,提出了在测绘地理信息技术与大数据技术背景下国土资源管理应积极搭建管理云平台,对国土资源调查进行规范化、标准化管理,对国土资源调查结果进行高效组织与高性能分析,切实提高大数据技术在国土资源管理中的应用水平。

数字政府时空数据中台设计与实践

自然资源和地理信息大数据是数字政府中重要的生产要素,是全国一体化政务大数据体系的重要组成部分。由于各部门存在数据分散和应用孤岛的问题,跨部门、跨业务的数据共享与应用存在一定困难,整体数据利用率低下。针对上述问题,围绕自然资源和地理信息大数据资源服务的需求,设计了数字政府时空数据中台,并对存储计算、数据体系和应用支撑等关键部分进行了详细说明。通过自然资源和地理信息库与人口综合库和法人综合库的整合,数字政府时空数据中台实现了人、企、地三者的有机融合,并结合具体的应用实践进行说明。

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。

基于组合赋权TOPSIS法的城市活力评价与影响因子分析研究

城市活力是反映城市空间规划和发展质量的一个重要指标。为研究城市活力的影响机制,以黄石市中心城区为例,利用POI数据、道路网数据、土地利用数据等多源地理大数据,通过基于组合赋权法的TOPSIS算法和地理探测器进行分析研究。结果表明:①商业密度、人群密度和容积率是影响黄石市中心城区城市活力的三大因素;②黄石市中心城区城市活力的分布受土地利用混合度的影响较小;③多因子的交互作用相比单因子对城市活力的影响高,其中商业密度和办公密度的交互作用对城市活力的解释力最强;④商业用地占比较大的街区,可以通过适当增加公园绿地面积来提高城市活力。而工业用地主导的街区需要不断完善交通等基础设施,增加商业设施和办公场所来提高地区的城市活力。

城市居民日常活动与环境供需匹配特征及影响关系研究

城市居民日常活动与环境供需关系与城市生活品质息息相关。在新旧供需矛盾交织叠加,城市治理新理念、技术迅速发展的背景下,其匹配特征及影响关系需要并可以进一步理清。借鉴时空间行为及流空间理论搭建日常活动与环境供需理论框架及指标体系,并依托地理大数据支撑,基于ANP-CV主客观赋权法、随机森林非线性回归模型等技术手段,以南京市中心城区为例进行实证分析。研究发现,日常活动与环境供需匹配关系呈现以“中心—外围”为主,“圈层递变”为辅的复合型空间结构,极化特征较显著。日常活动与环境供需相互影响作用表现为不对称、不持续的非线性特征。具体地,日常活动更受活动环境塑造,又以支撑生计和多元包容的社会环境起主要作用,同时供需之间往往不具有持续的相互促进作用。因此,应促进日常活动与环境供需双向良性互动,提高供需网络要素集聚与扩散效益,根据日常活动与环境供需演进的阶段性,灵活选择多样路径,以促进供需关系的高质量可持续发展。

湿地生态状况的时空动态与退化驱动因素研究——基于地理大数据与综合遥感指数的评估

在研究湿地生态状况的过程中,受到环境因素的干扰,在时空动态和退化驱动因素的分析上存在明显的精度不足问题。基于此,提出湿地生态状况的时空动态与退化驱动因素-基于地理大数据与综合遥感指数的评估。利用地理大数据和遥感技术监测湿地生态的时空变化情况,获得综合遥感指数,并结合湿地土地年平均变化量,,建立湿地驱动力系统模型,分析湿地生态的退化驱动因素。实验结果表明:提出的研究方法在湿地生态数据提取和分类上具有高水平的处理精度,并且驱动因子与湿地生态相关变量之间的关联度较高,分析结果更可靠。

地理信息大数据在国土空间规划中的应用研究

随着信息技术的迅猛发展,地理信息大数据在国土空间规划中的应用日益广泛。国土空间规划作为国家层面的战略部署,关乎土地资源的合理配置与有效利用,也深刻影响着经济社会的可持续发展、生态环境的保护和城乡空间的有序构建,因此,深入探讨地理信息大数据在国土空间规划中的应用十分必要。简要概述地理信息大数据及其相关技术,并详细分析地理信息大数据在国土空间规划中的多元应用。

大数据发展形势下矿山测绘地理信息服务的探讨

矿山测绘地理信息服务的现代化发展进程使传统技术方法面临严峻考验与挑战,对大数据技术的应用产生迫切需求,亟需创新方式方法,优化运用大数据技术规则,保障矿山测绘地理信息服务效果。本文简要介绍了矿山测绘地理信息与大数据,分析了基于大数据技术的矿山测绘地理信息服务应用,论述了大数据形势下矿山测绘地理信息服务面临的挑战,同时从理论维度和实践维度提出了矿山测绘地理信息服务的优化路径。

基于地理时空网格的海洋大数据平台设计与实现

为解决庞大海洋数据的及时获取、科学管理和有效处理,满足日益增长的海洋科学研究和海洋应用需求,给海洋部门提供海洋管理科学决策依据,本文提出一种基于地理时空网格的海洋大数据平台设计与实现方案,通过利用地理网格剖分和Hadoop的大数据分析技术,对多源异构海洋数据进行收集、清洗、分类、整理和标准化处理,制定了地理时空海洋大数据融合标准,实现数据间的融合及优势互补,构建多元海洋数据分析系统,建设分布式智慧海洋大数据平台,促进海洋强国建设。