易嘉伟
- 作品数：36 被引量：308H指数：8
- 供职机构：中国科学院地理科学与资源研究所更多>>
- 发文基金：国家自然科学基金中国科学院战略性先导科技专项国家高技术研究发展计划更多>>
- 相关领域：天文地球自动化与计算机技术经济管理社会学更多>>
- 海洋地理信息系统研究进展被引量：20
- 2014年
- 海洋地理信息系统能够对海洋数据和信息进行高效地存储、管理、分析、显示和共享,可以大大提高海洋数据的使用率和工作效率,其研究和应用日渐受到人们的重视。在此背景下,重点从海洋地理信息系统理论构成体系,即从时空数据模型、时空场特征分析、信息可视化及信息服务4个方面回顾了近年来海洋地理信息系统研究工作,探讨了当前研究的不足和发展前景。时空数据模型研究未来将更多地强调时间维拓展和尺度变化的适应性方面;时空场特征分析会将海洋过程纳入其重点考虑范畴;海洋信息可视化将更加面向体验和跨尺度,并更多地将虚拟技术与真实现实结合起来;信息服务方面则会强调服务的智能化,注重海洋信息本体或知识表达问题,追求主动数据生成和提供。
- 苏奋振吴文周平博易嘉伟张宇
- 关键词：数据模型可视化信息服务
- 海洋涡旋移动特征的区域划分方法及应用分析被引量：4
- 2016年
- 为了合理有效地分析和挖掘海洋涡旋移动数据中的规律和模式,本文以基于空间交互性流聚类的区域化方法为基础,提出了一种海洋涡旋移动特征的网格区域化方法。该方法以网格为统计单元,对涡旋移动数据进行组织,通过图论模型构建海洋涡旋的移动网络图,然后采用基于平均邻接的层次聚类和基于模块度的划分2个步骤,实现涡旋移动特征的区域划分。基于该算法,对1992-2011年中国南海海洋涡旋移动数据进行算法实验,结果表明,南海海洋涡旋按照其移动频繁性特征可分为越南东南部(R1)、越南东部-巴拉望岛(R2)、南海北部(R3)3个区域。其中,R1区域包含了南海西南部深海盆地区的涡旋活跃条带;R2区域体现了南海中部涡旋向西移动的活动规律;R3区域则包含了南海北部东北-西南走向条带。3个区域内冷涡和暖涡具有明显的季节性变化特征:R1和R3区域冷暖涡变化相似,暖涡在夏秋季移动最多,冬季最少,而冷涡则相反,夏秋季移动最少,随后逐渐增加,并在春季达到峰值;R2区域暖涡在春季移动最多,而冷涡在夏冬移动最多,春秋移动相对较弱。
- 莫洋杜云艳吴笛易嘉伟
- 关键词：层次聚类
- 青藏高原人口流入流出时空模式研究被引量：9
- 2020年
- 在大数据时代,来自网络的人口迁徙数据,为开展区域间人口流入、流出模式研究提供了强有力的数据支撑。本文基于腾讯日迁徙数据(2015—2018年),借助时间序列、社交网络和时空统计等分析方法,剖析、挖掘了青藏高原人口流入与流出模式,探讨了青藏高原与国内其他城市间的季节性人口流向和人口互动网络特征。结果表明:①青藏高原人口流动具有显著的周期性特征,年内呈低—中—中高—高的季节性变化规律;2015至2018年,青藏高原在全国城市流动人口互动网络中的地位持续提升,人口流动量提升了8.2%,网络排名提升了24.5%,中值季、中高值季和高值季相对低值季而言,日均人口流动量依次增高14.2%、26.7%、57.8%;②青藏高原人口流动方向集中在青藏高原NEE-67.5°至SEE-112.5°的45°扇形区间,并且青藏高原与周边省份的省会城市互动频繁;③全国大部分城市与青藏高原人口互动强度持续增强,旅游业起到了关键的推动作用;新疆和田和巴音州、重庆、广安、眉山和河南三门峡与青藏高原间呈现中值季—中高值季升高而高值季下降模式,反映了青藏高原的劳务输入存在季节性变化的规律;吐鲁番、东莞和运城出现高值季下降模式则主要是物资供给关系导致的结果。
- 王楠王会蒙杜云艳易嘉伟刘张涂文娜
- 关键词：青藏高原网络分析
- 欠驱动的倒三角铁路集装箱门式起重机吊具动力学建模与分析被引量：8
- 2015年
- 针对铁路集装箱门式起重机吊具与起重机小车构成的强耦合、欠驱动系统,为研究集装箱吊具系统的动力学特性和影响因素,根据倒三角集装箱吊具的物理结构特点,建立集装箱吊具交替摆动的二自由度椭圆摆动力学模型;并应用第二类拉格朗日理论得到集装箱吊具摆动动力学方程;再根据集装箱吊具在大车运行方向和小车运行方向的不同运动条件,分别递推出求解吊具残余摆动的微分方程。仿真结果表明：当小车与集装箱吊具耦合摆动时,小车的制动力能够减小集装箱吊具残余摆动的最大摆幅和摆动时间;由于小车的耦合运动也会损耗集装箱吊具摆动的能量,因而当集装箱吊具在小车方向上运动时残余摆动的最大摆幅平均减少约11.7%;合理地控制起重机起升钢丝绳的长度和小车的运行速度,能够有效地将集装箱吊具残余摆动时间控制在5~10s内。
- 刘华森程文明易嘉伟
- 关键词：集装箱门式起重机欠驱动系统
- 基于密度的轨迹时空聚类分析被引量：20
- 2015年
- 通过轨迹聚类分析挖掘物体移动模式的空间分布和时间特征,对于认识运动的形成机制,预测运动的未来发展具有重要的意义。目前,轨迹聚类研究主要关注物体的空间位置变化,时空聚类中时间约束一般只是作为辅助信息,并不真正参与聚类。本文提出基于密度的轨迹时空聚类方法,在聚类过程中同时考虑轨迹包含的时空信息,在空间聚类的基础上提出了轨迹线段时间距离的度量方法和阈值确定原则,对时空邻域密度进行聚类分析,挖掘物体的时空移动模式。实验对南海涡旋轨迹进行时空聚类分析,得到了涡旋典型移动模式的空间分布和时间特征,验证了基于密度的轨迹时空聚类方法的有效性。加入时间约束后,移动通道主要发生缩短、分裂和消失的变化。和空间聚类相比,轨迹时空聚类可有效地划分发生在同一位置不同时间的轨迹,得到的聚类结果更加细化,移动模式更加准确,有利于物体的移动模式做更深入的分析。
- 吴笛杜云艳易嘉伟魏海涛莫洋
- 关键词：轨迹聚类时空数据挖掘涡旋
- 一种适用于移动目标分支轨迹的相似度查询系统及方法
- 本发明涉及一种适用于移动目标分支轨迹的相似度查询系统及方法，针对现有技术难以计算分支轨迹在拓扑结构、移动轨迹和演化时长相似度的缺点，提出将轨迹数据转换生成序列图和路径集两种数据结构，通过定义的序列图DSG编辑距离、路径集...
- 易嘉伟杜云艳
- 文献传递
- 一种海洋涡旋演变过程信息提取方法
- 本发明是一种海洋涡旋演变过程信息提取方法，属于海洋信息技术领域。本发明主要用于从涡旋跟踪数据集中自动提取出涡旋的详细演变过程信息，技术实现上，首先构建了一套面向过程的层次结构数据组织模型，采用过程（Process）、事件...
- 杜云艳易嘉伟周成虎
- 文献传递
- 基于多源时空大数据的区际迁徙人群多层次空间分布估算模型--以COVID-19疫情期间自武汉迁出人群为例被引量：44
- 2020年
- 已有研究很少关注区际迁徙人群在不同尺度上空间分布的动态估算问题。COVID-19疫情爆发以来,坚决防止疫情扩散成为社会最紧迫的事情。在2020年1月23日武汉"封城"前夕,已有500多万人离开了武汉,快速准确地推算这部分人群的去向,可以为防止疫情扩散和制定防疫决策提供科学依据。本文以此为例,基于开源腾讯位置请求大数据、百度迁徙大数据、土地覆盖数据等多源地理时空大数据,提出一种区际迁徙人群多层次空间分布动态估算模型,用于推算2020年除夕(2020年1月24日)之前从武汉流入湖北省内各地的人群数量及其分布特征。结果显示:①春节时段湖北省各地级市农村地区人群增加数量占人群变化总量的比例平均达124.7%,从武汉市迁入各地级市的人群中至少51.3%流入农村地区;②区县尺度人群变化总量的空间分布呈现3个圈层结构:第一圈层为疫情核心区,包括武汉及其周边地区,以人群流出为主;第二圈层为重点关注区,包括黄冈、黄石、仙桃、天门、潜江、随州、襄阳,以及孝感、荆门、荆州和咸宁的部分地区,以人群总量和农村地区人群数量大幅增加为主;第三圈层为次级关注区,包括湖北西部宜昌、恩施、神农架和荆门部分地区,以人群小幅流入为主。最后,建议湖北省内,尤其是位于第二圈层内的区县,应高度关注农村地区人群的疫情防控。此研究成果在2~3天完成,显示大数据是可以快速地响应重大公共安全事件,为决策的制定提供一定支持的。
- 刘张千家乐杜云艳王楠易嘉伟孙晔然马廷马廷周成虎
- 关键词：疫情防控农村
- 一种基于贝叶斯的涡旋自动追踪方法
- 本发明公开了一种基于贝叶斯的涡旋自动追踪方法，采用基于贝叶斯的Kalman滤波对涡旋的运动过程进行建模，通过预测位置与观测结果进行跟踪匹配，并采用Hungarian最优化算法解决多目标涡旋追踪的匹配冲突问题。本发明克服了...
- 易嘉伟杜云艳周成虎
- 文献传递
- 基于复杂网络的海洋涡旋移动特征研究——以南海为例被引量：2
- 2017年
- 海洋涡旋作为一种快速连续变化的海洋现象,如何分析和挖掘其移动特征成为当前海洋涡旋定量研究的重点。本文引入空间数据挖掘的社区网络划分方法,将涡旋过程看作复杂的移动网络,对涡旋移动的聚集性特征进行探索和分析。首先,以网格为统计单元对1992-2011年近20年南海海洋涡旋移动数据进行组织,基于图论模型构建了涡旋瞬时移动(TP),涡旋移动起止点(OD),涡旋最小描述距离的特征点移动网(MDL)和涡旋过程移动再生数据(RSP)4种状态的海洋涡旋的移动网络图;其次,采用基于快速模块度优化的区域划分方法分别得到4种状态下涡旋移动的聚集性区域;最后,利用弦图对区域内和区域间涡旋移动规律进行了可视化分析,发现海洋涡旋的RSP数据能够弥补原始涡旋移动数据在区域划分方法中呈现的数量不足的问题,能够在足够数据量的情况下,有效地发现从起点到终点的主要移动通道和涡旋移动的聚集性区域,这些区域反映了南海涡旋从其产生、发展到结束整个演化过程的聚集性特征。
- 杜云艳莫洋王会蒙易嘉伟
- 关键词：复杂网络涡旋
