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相似文献
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1.
本文就内蒙古自治区地理信息大数据数据规范地方标准的编写内容和结构进行了探索与分析。  相似文献   

2.
李应江 《西部资源》2022,(1):30-31,34
在大数据时代,测绘地理信息工作深入到社会公众的日常生活,为人们提供更好的服务.随着数据增长,如何为人们提供更精准、更丰富的数据成为行业发展的关键.对此,本文进行一些分析研究.  相似文献   

3.
自然地理学的大数据研究   总被引:1,自引:0,他引:1  
大数据给科学研究带来了机遇与挑战,但针对自然地理学的研究很少.基于此,该文结合大数据理念,立足自然地理学特点,分析了自然地理学的大数据源、大数据研究方法及相关变革.认为自然地理研究中的大数据源主要包括遥感大数据、地面传感器数据、自发地理信息和地理成果累积数据,对地观测、自动感知和自发地理信息是其主要生产方式.自然地理的大数据研究方法重点在地理信息科学的升级与变革,集中在数据-信息-知识的处理过程中.大数据背景下自然地理研究将向数据密集型范式转变,地理研究将实现新的综合,应用性地理学得到发展,研究队伍结构更加多元化,众包研究成为新的方式.要在自然地理研究中充分合理地使用大数据,还需要数据开放与共享政策的支撑,同时有必要开展大数据地理学研究.  相似文献   

4.
王钦敏 《地理学报》2015,70(5):691-695
通过全面系统地分析大数据特点和应用升级、大数据引发的新一轮产业革命、阐述大数据在国家基础数据库、电子政务业务、新型城镇化建设、物流公共信息服务、互联网金融、电子商务与企业信息化管理、世纪之村服务平台等行业的应用内容,指出当前中国大数据使用面临的问题与挑战,提出解决的方案和途径。  相似文献   

5.
随着气候变化研究的进一步深入,中国已经积累和发布了越来越多气候变化方面的数据,为深入系统的科学研究和科技创新提供了宝贵的数据资源.相关数据存量越来越大,存储类型越来越丰富,促使我们进入一个前所未有的大数据时代.大数据时代需要对海量数据进行挖掘和应用,必然离不开数据的开放和共享.本文首先对气候变化驱动因素科学数据、气候变...  相似文献   

6.
从传统数据到大数据+的人居环境研究进展   总被引:3,自引:2,他引:1  
伴随着城市化的快速推进,环境问题日益突出,人居环境研究已成为学术界关注的热点。论文以CNKI和Web of Science数据库中关于人居环境的文献为基础,结合CiteSpace软件分析国内外人居环境研究的热点领域,探讨其数据获取方式、研究方法与技术、研究视角3个方面。结果表明:① 数据获取方式由传统的抽样调查和官方统计向卫星遥感、电子设备感知及互联网等大数据靠拢,实现传统统计数据向网络大数据获取的转变;② 研究方法日趋完善,注重问卷调查、新地理计量模型与GIS相结合,同时引入物联网大数据、人工智能等先进技术,使研究方法更加多样、研究结果更加准确;③ 社会感知、乡村振兴、拟态人居等成为近年来的研究方向。今后,人居环境研究应综合利用传统方式和现代化技术手段获取的数据,深度学习挖掘大数据,加强乡村振兴、虚拟人居环境等方面的研究。  相似文献   

7.
大数据与小数据结合:信息时代城市研究方法探讨   总被引:3,自引:4,他引:3  
秦萧  甄峰 《地理科学》2017,37(3):321-330
信息技术的快速发展引起了城市研究领域的“大数据”热潮,并带来了传统城市研究方法的变革。但是,其自身存在的诸多缺陷使得学者不得不重新考虑传统小数据的应用角色。但是,传统小数据并没有失去其应用价值,相反,以城市与居民行为活动关系研究为主体的信息时代的城市研究必要充分结合大数据与小数据,并探讨适宜的方法论与方法框架,从而应对日益复杂的城市问题和居民需求。提出“物质空间与活动空间结合”、“相关关系与因果关系结合”、“宏观分析与微观挖掘结合”的3个方法论,并在此基础上构建了“大样本空间发展评价+空间差异与联系发现+小样本影响因素探究”、“小样本模型构建+影响因素发现+大样本验证及挖掘”、“微观活动分析+活动空间界定+影响因素探究”3种方法框架,且分析了这些框架的具体应用,以期为未来的城市研究提供思路和方法借鉴。  相似文献   

8.
基于大数据的流空间研究进展   总被引:2,自引:2,他引:0  
流空间是认识城市网络结构和演化的重要手段。近年来大数据的快速发展为流空间研究提供了新的机遇和挑战。论文系统综述了基于大数据的流空间研究进展。首先,论文梳理了基于大数据流空间研究的背景和历史,然后总结了基于大数据的流空间研究的主题、数据类型、方法和主要发现,最后展望了未来的研究挑战。2011年以后,基于大数据的流空间研究呈指数增长趋势,中英文论文年均发表量从2010年的11篇增长到2018年的106篇。大数据主要从提供新的数据源、激发新的分析方法和提供新的研究视角三方面推进了流空间研究。常用于流空间研究的大数据主要包括手机信令数据、社交媒体签到数据、公共交通刷卡数据和出租车轨迹数据,它们比传统统计数据更能直接提供人流、物流和信息流的时空动态信息。研究方法也从传统的基于距离的重力模型发展为网络分析方法。未来在交叉学科研究、大数据和传统数据的耦合、大数据与深度学习和云计算等新方法的结合方面仍需进一步探索,从理论、数据和方法上全面深化流空间研究。  相似文献   

9.
大数据时代城市时空间行为研究方法   总被引:11,自引:8,他引:11  
信息技术的快速发展带来了“大数据”时代的到来,改变了城市的空间组织和居民行为,并使得城市时空间行为研究方法面临变革。本文在总结传统城市时空间行为研究方法存在问题的基础上,对影响其变革的数据获取与处理技术进行梳理,重点从居民时空行为、城市空间及城市等级体系3个方面综述了国内外应用大数据进行城市时空间行为研究的最新进展,构建了基于大数据应用的城市时空间行为研究方法框架。本文认为,大数据时代城市时空间行为研究方法的变革主要取决于对反映居民时空行为的网络或移动信息设备数据的挖掘、处理及应用,但是还需要进一步推动相关学科间的交叉与融合,加强社交网站等网络数据在居民时空行为和城市空间研究中的应用,并指导城市规划编制与管理方法的创新。  相似文献   

10.
基于农业大数据可视化方法的中国生猪空间流通模式   总被引:2,自引:0,他引:2  
利用大数据可视化手段研究中国省际间生猪流通问题,用GIS将整合后的多源数据进行数据可视化,研究中国19个省(市)的区域间生猪流通现状。参照《国家新型城镇化规划(2014~2020年)》和前人研究成果,将区域间生猪流通现状与中国城市群可视化结果结合进行分析,归纳各城市群生猪流通现况,获得基于城市群发展的生猪空间流通模式,从空间角度分析中国整体生猪空间流通格局存在问题。结果显示,中国总体生猪流向有明显的“西猪东运,北猪南运”趋势,京津冀城市群、长江三角洲城市群和珠江三角洲城市群是中国最主要3个吸纳外埠生猪供应地区,是中国整体生猪流通系统中最重要的组成部分。  相似文献   

11.
地理大数据在高中地理教学中的应用愈加广泛。本文以杭州市主城区零售业区位布局为例,简析了地理大数据获取和可视化表达的主要方式。本文选取购物中心、超市和便利店等22551条零售业数据为数据源,借助GIS和Excel三维地图,培育学生地理制图和地理实践能力,真实例证影响零售业区位布局的主要因素。  相似文献   

12.
基于大数据的城市服务业空间关联分析   总被引:7,自引:5,他引:2  
廖伟华  聂鑫 《地理科学》2017,37(9):1310-1317
信息技术与电商平台的发展,产生了各种各样的大数据。在城市服务业中,商家在电商平台上注册自己带有坐标的信息,构成了空间服务业的空间大数据源。首先建立限定距离阈值的空间关联规则数据模型,介绍该模型产生频繁项集和关联规则的方法与步骤。最后利用Python爬取糯米网南宁站的商家信息,用Apriori算法做出了10~1 000 m 6种距离阈值的空间关联规则和服务业空间频繁项集。  相似文献   

13.
基于公路货运订单大数据,利用复杂网络理论,对长三角地区城市货运联系网络的特征进行分析。结果表明:(1)长三角公路货运网络呈现东强西弱的总体格局,上海、苏州、无锡之间的货运总量较大。(2)长三角地区整体上形成以上海市为核心的多层辐射的公路货运物流网络体系,合肥在安徽省内货运物流枢纽地位显著,南京和杭州在其省内的优势相对不够突出。(3)依据产业的不同,城市省内与省外的货运联系水平存在着显著差异。(4)长三角货运网络整体呈现出“金字塔”结构,且城市大致可被分为综合型、产地型和腹地型3种。在研究方法上探索性地提出了首位节点次数指标。  相似文献   

14.
基于腾讯迁徙大数据的中国城市网络研究   总被引:4,自引:1,他引:4  
王录仓  刘海洋  刘清 《地理学报》2021,76(4):853-869
随着经济全球化和区域一体化的快速发展,城市间的交流日益密切,要素的流动性和互赖性促进了城市网络的形成,并成为一种新的区域组织模式和空间结构.本文基于2018年腾讯人口迁徙数据,构建了372×372关系数据矩阵,并从不同交通方式出发,系统刻画了中国城市网络格局.研究表明:①网络关联度高的城市主要集中在胡焕庸线以东区域,尤...  相似文献   

15.
“大数据”热潮下人文地理学研究的再思考   总被引:12,自引:3,他引:9  
伴随着移动通信技术的快速发展以及定位应用程序的普及,带有地理空间信息的数据成为"大数据"中的重要部分,为人文地理学研究的发展提供了新的机遇,也契合了人文地理学"计量转向"与"社会转向"的发展规律,以及人文地理学人本主义的发展趋势。但同时,人文地理学者也面临着数据决定论、数据分析方法准备不足以及数据自身缺陷所带来的危机与挑战。在"大数据"热潮下,无论是定量研究还是定性研究,"大数据"还是"小数据"的研究,都应当给予同样的重视,数据规模与数据的采集、分析和阐述并无很大的关联。并且,还需要警惕由于数据垄断可能带来研究的"数字鸿沟",并呼吁人文地理学研究在研究方法与内容等方面与其他学科进行更多的跨学科合作。  相似文献   

16.
城市轨道交通是大城市缓解交通拥堵的重要公共交通方式,其对周边住宅的时空溢价效应一直是城市研究热点,但传统研究存在样本量少、数据时间跨度短、忽视预期效应等问题。该文利用网络爬虫获取住宅交易大数据,以天津市地铁6号线为例,采用直接比较法、特征价格模型测度城市轨道交通对沿线住宅价格的时空溢价效应,结果表明:1)空间尺度上,轨道交通对沿线住宅价格具有显著溢价效应,但溢价程度并非随着距轨道交通站点距离的增加而下降,而是呈现先上升后下降的“倒U形”趋势。其中,500~1000 m的影响区溢价幅度最大,溢价率高达17.2%。2)时间尺度上,轨道交通对住宅价格的影响具有超前效应,在施工期溢价就已显现,且在首个开通运营年达到峰值,说明住宅价格对开通运营这一“标志性”事件反应强烈。3)受心理预期效应的影响,轨道交通全线开通运营的溢价效应明显低于首个开通运营年的溢价效应。研究结论可为公共交通导向模式下城市综合开发和轨道交通的“溢价回收”策略提供决策支持。  相似文献   

17.
大数据对人文—经济地理学研究的促进与局限   总被引:15,自引:7,他引:8  
大数据技术的诞生不仅快速推动着社会的进步,而且也将科学研究不断引向新的高度。以人类社会经济活动为主要研究对象的人文—经济地理学与当前大数据建设和发展趋势具有高度一致性,大数据的发展对丰富和完善人文—经济地理学势必起到积极的推动作用,同时也对人文—经济地理学的学科思维和研究方法提出了新的挑战。梳理和分析了目前大数据在人文—经济地理学主要研究领域,包括城市内部空间研究、交通与消费行为、社会空间与社会网络研究中的最近进展,以及大数据对参与式研究和决策平台的作用。着重剖析了大数据对人文—经济地理学数据获取,研究思维与范式,研究内容、研究时空尺度与研究目标等方面的促进作用与存在问题,特别是由于大数据自身发展的不完善,在数据收集特别是数据属性方面还存在很大的局限,缺乏理论基础将会使得大数据与实际应用受到很大限制,同时,数据本身也不能替代研究者思维和决策过程。因此,人文—经济地理学者应该科学对待大数据所带来的机遇,弥补和丰富以往发展中的短板,即完善学科数据建设、建立大数据应用较为完善的研究方法体系,促进跨域数据整合和跨域研究,以及推进研究对象和研究目的的转变。  相似文献   

18.
地理空间大数据存储管理的地理网络地址研究   总被引:1,自引:0,他引:1  
针对地理空间数据大数据分布式网络存储管理的地理网络位置搜索问题,从地理网络地址的域名角度,基于2n一维整型数组的全球经纬度剖分格网(GeoSOT)框架提出一种具有地理涵义的空间信息存储网络空间域名地址,即Geonet域名,以统一标识地理空间数据的空间区域位置与计算机存储网络的电子方位,实现用户访问的区域范围、地理空间数据所属地域范围与空间信息存储主机之间的一致性空间关联。  相似文献   

19.
基于位置大数据的青藏高原人类活动时空模式   总被引:2,自引:0,他引:2  
许珺  徐阳  胡蕾  王振波 《地理学报》2020,75(7):1406-1417
随着青藏高原城镇化和旅游的发展,人类活动强度不断加剧,有必要对青藏高原不同类型的人类活动时空模式进行研究,以便了解不同区域人类活动对自然环境的影响以及更好地采取生态环境保护措施。利用腾讯位置大数据,分析青藏高原在旅游淡季和旅游旺季的人类活动时空模式,研究旅游人口对青藏高原人类活动的影响。本文分别选取2018年1月和7月的腾讯定位请求数据,构建多时空维度的高阶张量,采用张量分解的方法对数据进行降维,获取旅游淡季和旺季不同时空维度的主要特征,分析活动模式,发现青藏高原在旅游淡季和旺季的活动模式在时间上和空间上都有很大不同,体现了旅游人口造成的影响。在旅游淡季,青藏高原居民的活动在凌晨有个高峰,在午间有个低谷,并且表现有特殊的节日模式,工作日的人类活动主要分布在城镇等人口聚集区,休息日向城镇周边发散;旺季凌晨活动分为两个高峰,一个在时间上较淡季提前,与午夜活动相连,另一个较淡季的时间推迟,旺季活动没有午间的低谷和特殊的节日模式,且工作日和休息日的日间活动都分布较广。  相似文献   

20.
地理大数据为地理复杂性研究提供新机遇   总被引:6,自引:3,他引:6  
大数据之风自2010年席卷全球,已在科学、工程和社会等领域产生深远影响。本文首先从地理大数据、第四范式以及非线性复杂地理系统3组基本概念出发,剖析上述3组概念之间的科学联系与相互支撑作用,提出大数据和第四范式为地理复杂性研究提供新机遇。其后,探讨如何利用大数据和复杂性科学的理论方法开展地理复杂性研究。基于地理大数据,可以通过统计物理学的系列指标描述现实地理世界的复杂非线性特征,同时,还可利用深度学习、复杂网络、多智能体等方法,实现复杂非线性地理系统的推演和模拟。上述方法对认知地理现象和过程的复杂性,对复杂地理系统的分析、模拟、反演与预测有重要作用。最后,提出地理大数据和复杂性科学相互支撑可能成为21世纪地理学的主流科学方法。  相似文献   

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