地理时空三向聚类分析方法的构建与实践

发布时间：2022-01-04 04:14

　　随着地理数据获取能力的不断提升,地理数据体量呈指数增长,数据种类、数据性质更加多元化。对数据的有效甄别和归类成为理解地理现象时空特征、演化过程和行为机制的关键。传统聚类方法面临数据体量大、维数高、质量差的挑战,加之对地理空间与时间关联分析的需求,对聚类方法改进和提升研究的要求越来越迫切。本文介绍了从单向到三向聚类构建思路的变革。单向聚类是仅在样本或属性方向上进行聚类,易忽视非常相似的局部特征、易犯"横看成岭侧成峰"的错误。双向聚类是基于数据矩阵内元素值的相似性,形成一个子矩阵分割方案,使子矩阵内元素相似度尽可能高,子矩阵间元素相似度尽可能低,从而实现行列两方向的同时聚类,避免了单向聚类的不足。鉴于双向聚类难以满足地理研究超出双向的解译需求,本文提出并研发了一个全新的三向聚类方法,给出了运用该方法开展地理时空格局过程探测的流程,总结了如何根据研究涉及的"空间—时间—尺度—属性"构建三维数据体;最后,展示了三向聚类的地理实践案例。结果表明:①三向聚类是一种大数据时代探测地理数据时空分异规律的有效方法,可以解决数据维度高、质量低等问题;②面对不同的地理问题,三向聚类在算法层面上是通用的,不同... 

【文章来源】：地理学报. 2020,75(05)北大核心CSSCIEICSCD

【文章页数】：13 页

【部分图文】：

根据不同地理问题组织的数据矩(体)的案例

图6 根据不同地理问题组织的数据矩(体)的案例(1)各方向分别解译：仅从空间方向上看（图7b），前门东大街、美国大使馆区的PM2.5值相对较低，北京西部的奥体、官园、万寿寺、天坛等区域的PM2.5值居中，北四环北路、农展馆、东四、丰台花园、南三环西路、永定门大街等区域PM2.5值较高[23]。当然，也可以分别从天尺度（图7c）或小时尺度上（图7d），解译聚类结果。

图8a展示了中国1979年以来紫丁香开花始期序日呈现的3种格局（聚类结果）；根据开花序日特早与较早的分界线变化，可知格局1～3分别表示花始期序日不断提前的状态。将图8a空间解译的结果代入到图8b可以实现中国过去40年开花始期的时空格局与演化过程的联合解译，并将其时空演化可分为4个阶段：(1)普遍较晚期（1978—1995年）：中国开花始期序日在格局1和2之间波动，开花始期普遍较晚，江西、新疆北部和内蒙古中部开花始期变化频繁；(2)集聚提前期（1996—1998年）：中国开花始期序日集聚提前，呈现从格局1到格局2再到格局3的直线提前趋势，中国西南和东北区域开花始期都呈现大幅提前趋势；(3)波动提前期（1999—2012年）：中国开花始期序日在格局2和格局3之间波动，开花始期呈现波动性提前，福建、湖南和黑龙江东部开花始期变化频繁；(4)稳定提前期（2013—2018年）：中国开花始期序日，呈现稳定提前状态[21]。4.2.2“先时间再空间”的联合解译

【参考文献】：
期刊论文
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本文编号：3567638