3-5-段晓旗-融合多元数据的时空动态感知研究.pdf

1、融合多源数据的时空动态感知研究主讲人：段晓旗目录研究背景时空感知的概念与背景01面向人类出行活动的时空动态感知研究介绍关于人类出行活动的相关研究02面向降水预报的时空动态感知研究介绍关于降水预报的相关研究03总结与展望总结上述研究不足、展望未来研究方向0401研究背景1.1时空感知时空感知是指对地理空间和时间维度上的动态现象进行实时捕捉、建模与理解的能力对地理空间和时间维度上的动态现象进行实时捕捉、建模与理解的能力，其核心在于揭示事物在时空连续体中的演化规律。包括：1.空间感知（空间感知（Spatial Perception）对象对象：城市建筑群、路网、人口流动、降水场等地理实体 关键技术关键

2、技术:(1)空间异质性分析空间异质性分析：识别城市功能区（如商业区降水对晚高峰的影响强于居住区）;(2)多尺度表达多尺度表达：从米级（单个路口拥堵）到千米级（城市热岛效应）的嵌套建模；(3)语义增强语义增强：通过POI数据将GPS轨迹转化为“购物行为通勤行为”等语义活动。1.1 时空感知2.时间感知（时间感知（Temporal Perception）对象对象：人类活动周期、气象过程、突发事件等时间序列关键技术关键技术:(1)多节奏分析多节奏分析：秒级（红绿灯切换）、小时级（通勤潮汐）、季节级（降水年际变化）;(2)时变因果推理时变因果推理：暴雨导致地铁延误的滞后时间；(3)实时预测实时预测：基

3、于滑动时间窗的动态模型更新（如每5分钟修正降水预报）。3.时空耦合感知（时空耦合感知（Spatio-Temporal Coupling）核心问题核心问题：“气象事件如何改变人类活动空间格局？“、城市热岛如何反馈影响局地降水？方法论方法论：(1)动态图网络动态图网络：将城市划分为时空网格单元，用图卷积捕捉跨区域相互作用；(2)交交叉相关场叉相关场：量化降水强度与地铁客流的空间相关性；(3)数字孪生数字孪生：构建虚拟城市实时映射物理世界的状态变化。1.1 时空感知时空数据（时空数据（Spatio-Temporal Data）是指同时包含空间位置信息和时间戳信息的数据类型，广泛应用于智慧城市、气象预

4、测、交通管理、环境监测等领域。人类出行人类出行活动：活动：据统计，像北京、深圳等大城市中，平均每天公共交通、私家车等产生的交通流量超过八百万条，由此产生了海量多源的出行数据。这些数据不仅记录了居民的城市位置、时间信息，而且还蕴含了居民出行活动中的潜在信息，如出行偏好、情绪等，这就为挖掘深层次的信息提供了数据支持。降水：降水：数据来源主要包括地面观测、遥感反演和数值模拟地面观测、遥感反演和数值模拟三类，降水数据是气象、水文、城市规划和灾害预警的核心数据之一，其高精度获取与建模对气候研究、农业灌溉、洪水防控等至关重要。1.2 研究背景城市活动结构探测城市收入隔离交通拥堵预测面向人类出行活动的面向人

5、类出行活动的时空动态感知时空动态感知降水数据补全中期降水预测暴雨预测面向降水预报的时空面向降水预报的时空动态感知动态感知当前研究总结未来研究展望总结与展望总结与展望02面向人类出行活动的时空动态感知研究城市活动结构城市活动结构是指城市活动结构旨在研究人类活动对城市空间的影响，即人类出行活动模式、规律对城市区域的影响以及个体与城市区域之间相互作用的总结。为了探测居民活动对城市结构的影响，基于深度自编码模型，提出了一种综合居民群体出行动态一种综合居民群体出行动态行为与居民出行静态属性的表征学习方法行为与居民出行静态属性的表征学习方法，用于城市活动结构探测与居民活动规律挖掘。2.1 城市活动结构的动

6、态感知(1)图1 传统的社区发现方法图2 城市活动结构发现方法思路：思路：融合动态的人类出行活动数据和静态的融合动态的人类出行活动数据和静态的POI数据，并数据，并将将modularity思想（先验知识）思想（先验知识）融入融入损失函数。损失函数。2.1 城市活动结构的动态感知(1)图4 研究区图3 人类活动表征结果结果1：无论是工作日还是周末，可以观察到，靠近主要地铁线路的工作日和周末的第：无论是工作日还是周末，可以观察到，靠近主要地铁线路的工作日和周末的第3类和第类和第5类社区的特点是与其他类型社区的交通出行量最大。类社区的特点是与其他类型社区的交通出行量最大。2.1 城市活动结构的动态感