基于數(shù)據(jù)立方體的環(huán)境監(jiān)測(cè)數(shù)據(jù)可視分析方法研究
發(fā)布時(shí)間:2021-01-17 08:27
隨著我國(guó)經(jīng)濟(jì)的快速發(fā)展,環(huán)境信息技術(shù)得到了飛速發(fā)展,環(huán)保部門開展了多種環(huán)境質(zhì)量監(jiān)測(cè)、生態(tài)環(huán)境調(diào)查以及污染源管理,積累了大量數(shù)據(jù),并且隨著物聯(lián)網(wǎng)技術(shù)的發(fā)展,越來(lái)越多的環(huán)境監(jiān)測(cè)站點(diǎn)的數(shù)據(jù)可以通過網(wǎng)絡(luò)傳輸,當(dāng)前環(huán)境領(lǐng)域也正在經(jīng)歷大數(shù)據(jù)時(shí)代。環(huán)境監(jiān)測(cè)數(shù)據(jù)有著顯著的時(shí)空特征,同時(shí)有著多維,多層次的特征。而環(huán)境領(lǐng)域的分析人員面對(duì)著這樣的海量數(shù)據(jù)時(shí),往往不能進(jìn)行有效的分析,大多采用單一圖表和統(tǒng)計(jì)分析的手段進(jìn)行,難以滿足實(shí)際的分析需求。針對(duì)環(huán)境監(jiān)測(cè)數(shù)據(jù)的特性,需要一種能夠快速處理此類特性的數(shù)據(jù)模型。數(shù)據(jù)立方體技術(shù)是一種高效的多維數(shù)據(jù)模型,能對(duì)關(guān)系表的每個(gè)可能維度集執(zhí)行跨維度聚合,用以支持快速的數(shù)據(jù)探索。本文使用空間四叉樹和平面樹結(jié)構(gòu)來(lái)表達(dá)空間點(diǎn)對(duì)象的位置分布和分類維度,在不同維度間共享節(jié)點(diǎn)鏈接實(shí)現(xiàn)跨維度的聚合設(shè)計(jì),并通過時(shí)序映射構(gòu)建環(huán)境監(jiān)測(cè)數(shù)據(jù)的跨維度查詢的Nanocubes立方體結(jié)構(gòu),用于高效存儲(chǔ)和查詢高維多粒度的時(shí)空數(shù)據(jù),為多維時(shí)空數(shù)據(jù)集的實(shí)時(shí)探索性可視化分析奠定基礎(chǔ)。針對(duì)顧及監(jiān)測(cè)數(shù)據(jù)專題屬性相似性和空間約束的可視分析算法進(jìn)行了研究,探討了一種精確表示每個(gè)聚類中的屬性位置的凹包構(gòu)建方法。同時(shí)基于真...
【文章來(lái)源】:福建師范大學(xué)福建省
【文章頁(yè)數(shù)】:100 頁(yè)
【學(xué)位級(jí)別】:碩士
【部分圖文】:
可視分析的運(yùn)行機(jī)制[75]
第一章緒論9不同地理尺度上污染排放的空間格局及其演變規(guī)律也是研究的方向。同時(shí)隨著數(shù)據(jù)量的急劇增長(zhǎng),對(duì)海量數(shù)據(jù)的探索性可視分析也是需要解決的問題。1.3技術(shù)路線與研究?jī)?nèi)容圖1-2技術(shù)路線圖Fig.1-2Thetechnicalflowchart本文的技術(shù)路線如圖1-2所示,本文主要圍繞著環(huán)境監(jiān)測(cè)數(shù)據(jù)的建模和可視分析展開,具體的研究?jī)?nèi)容有以下四點(diǎn):
第二章數(shù)據(jù)源與相關(guān)技術(shù)研究13第二章數(shù)據(jù)源與相關(guān)技術(shù)研究2.1數(shù)據(jù)源本文研究的區(qū)域是福建省,福建省位于中國(guó)東南沿海,地勢(shì)西北高,東南低,境內(nèi)以山地、丘陵地形為主,經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)位居全國(guó)前列。本文使用的數(shù)據(jù)是福建省全省范圍內(nèi)公開發(fā)布的企業(yè)污染物自行監(jiān)測(cè)各項(xiàng)指標(biāo)信息、政府部門開展的污染源監(jiān)督性監(jiān)測(cè)各項(xiàng)指標(biāo)信息。數(shù)據(jù)集包含了2018年1月至2018年12月一年的數(shù)據(jù),數(shù)據(jù)是由福建省內(nèi)的1643個(gè)企業(yè)監(jiān)測(cè)點(diǎn)提供的,有2000多萬(wàn)條監(jiān)測(cè)記錄數(shù)據(jù)。每條監(jiān)測(cè)數(shù)據(jù)包括了監(jiān)測(cè)點(diǎn)的位置信息(詳細(xì)的地址)、時(shí)間信息(包括年、月、日、時(shí)間段等)、以及其所屬監(jiān)測(cè)點(diǎn)的屬性信息(包括所屬行政區(qū)、行業(yè)類型、行業(yè)名稱、企業(yè)規(guī)模、登記注冊(cè)類型等)。每條監(jiān)測(cè)數(shù)據(jù)都是具有時(shí)空屬性信息的記錄,本文也是針對(duì)這類具有時(shí)空特性的環(huán)境監(jiān)測(cè)數(shù)據(jù)進(jìn)行研究。在數(shù)據(jù)采集和存儲(chǔ)的過程中,由于某些監(jiān)測(cè)點(diǎn)的位置地點(diǎn)不準(zhǔn)確,監(jiān)測(cè)數(shù)據(jù)不連續(xù)或?qū)傩宰侄螢榭,為了保證數(shù)據(jù)的準(zhǔn)確性,需要對(duì)獲取的污染監(jiān)測(cè)數(shù)據(jù)進(jìn)行如下的預(yù)處理。(1)監(jiān)測(cè)點(diǎn)的位置不準(zhǔn)確時(shí),需要本文收集該監(jiān)測(cè)點(diǎn)所屬公司的相關(guān)信息,進(jìn)行精確查詢與匹配并進(jìn)行坐標(biāo)拾取從而獲得該監(jiān)測(cè)點(diǎn)的經(jīng)緯度信息;(2)監(jiān)測(cè)數(shù)據(jù)不連續(xù)時(shí),需要本文根據(jù)該監(jiān)測(cè)點(diǎn)的手工監(jiān)測(cè)信息,記錄下某個(gè)時(shí)間點(diǎn)的監(jiān)測(cè)信息;(3)監(jiān)測(cè)數(shù)據(jù)的屬性值為空時(shí),需要收集監(jiān)測(cè)點(diǎn)信息并補(bǔ)全缺失信息數(shù)據(jù)進(jìn)行預(yù)處理之后的數(shù)據(jù)樣表如圖2-1和圖2-2所示。圖2-1污染監(jiān)測(cè)數(shù)據(jù)表Fig.2-1Pollutionmonitoringdatasheet
【參考文獻(xiàn)】:
期刊論文
[1]京津冀區(qū)域工業(yè)水污染排放空間密度特征研究[J]. 張靜,段揚(yáng),張偉,蔣洪強(qiáng). 生態(tài)環(huán)境學(xué)報(bào). 2018(01)
[2]多模態(tài)時(shí)空大數(shù)據(jù)可視分析方法綜述[J]. 朱慶,付蕭. 測(cè)繪學(xué)報(bào). 2017(10)
[3]尺度驅(qū)動(dòng)的空間聚類理論[J]. 李志林,劉啟亮,唐建波. 測(cè)繪學(xué)報(bào). 2017(10)
[4]面向空氣質(zhì)量監(jiān)測(cè)數(shù)據(jù)時(shí)空多維屬性的可視分析方法[J]. 周志光,胡迪欣,劉亞楠,陳偉鋒,陶煜波,林海,蘇為華. 計(jì)算機(jī)輔助設(shè)計(jì)與圖形學(xué)學(xué)報(bào). 2017(08)
[5]中國(guó)工業(yè)水污染排放的空間格局及結(jié)構(gòu)演變研究[J]. 石敏俊,鄭丹,雷平,袁靜沛. 中國(guó)人口·資源與環(huán)境. 2017(05)
[6]長(zhǎng)江經(jīng)濟(jì)帶水污染排放的地區(qū)差異及影響因素研究:2004-2014[J]. 楊騫,王弘儒. 經(jīng)濟(jì)與管理評(píng)論. 2016(05)
[7]大數(shù)據(jù)技術(shù)在環(huán)境影響評(píng)價(jià)中的應(yīng)用展望[J]. 周鴻斌,支國(guó)強(qiáng),李田富,耿超. 環(huán)境科學(xué)導(dǎo)刊. 2016(S1)
[8]AirVis:一個(gè)基于Web的空氣質(zhì)量數(shù)據(jù)可視分析系統(tǒng)[J]. 廖志芳,彭燕妮,李永,趙穎. 計(jì)算機(jī)工程與應(yīng)用. 2015(15)
[9]地理學(xué)時(shí)空數(shù)據(jù)分析方法[J]. 王勁峰,葛詠,李連發(fā),孟斌,武繼磊,柏延臣,杜世宏,廖一蘭,胡茂桂,徐成東. 地理學(xué)報(bào). 2014(09)
[10]基于侏儒立方體的保持語(yǔ)義的數(shù)據(jù)立方體結(jié)構(gòu)[J]. 李罡,張靜遠(yuǎn),張亞平,張寧. 計(jì)算機(jī)應(yīng)用研究. 2011(09)
博士論文
[1]基于密度聚類與時(shí)空?qǐng)D的市場(chǎng)數(shù)據(jù)可視分析方法研究[D]. 鄧超.中國(guó)農(nóng)業(yè)大學(xué) 2018
[2]時(shí)空異常探測(cè)理論與方法[D]. 李光強(qiáng).中南大學(xué) 2009
碩士論文
[1]面向GIS的多維時(shí)空可視化Web組件庫(kù)的開發(fā)與應(yīng)用[D]. 趙如意.華東師范大學(xué) 2018
[2]基于城市群的空氣質(zhì)量數(shù)據(jù)的可視分析方法研究[D]. 胡亞娟.浙江工業(yè)大學(xué) 2017
[3]案事件時(shí)空特征識(shí)別與可視分析[D]. 張永田.福州大學(xué) 2016
[4]福州市案(事)件時(shí)空數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)的構(gòu)建與應(yīng)用研究[D]. 李楊婧.福州大學(xué) 2014
[5]案事件時(shí)空數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)在線分析方法研究[D]. 楊婷.福州大學(xué) 2014
[6]OLAP中數(shù)據(jù)立方體增量計(jì)算方法的研究[D]. 彭兵.湖南大學(xué) 2013
[7]自適應(yīng)空間聚類方法研究[D]. 劉啟亮.中南大學(xué) 2011
[8]改進(jìn)的密度聚類算法研究[D]. 于智航.大連理工大學(xué) 2007
[9]MOLAP模型及關(guān)鍵算法研究[D]. 司成祥.哈爾濱工業(yè)大學(xué) 2006
本文編號(hào):2982528
【文章來(lái)源】:福建師范大學(xué)福建省
【文章頁(yè)數(shù)】:100 頁(yè)
【學(xué)位級(jí)別】:碩士
【部分圖文】:
可視分析的運(yùn)行機(jī)制[75]
第一章緒論9不同地理尺度上污染排放的空間格局及其演變規(guī)律也是研究的方向。同時(shí)隨著數(shù)據(jù)量的急劇增長(zhǎng),對(duì)海量數(shù)據(jù)的探索性可視分析也是需要解決的問題。1.3技術(shù)路線與研究?jī)?nèi)容圖1-2技術(shù)路線圖Fig.1-2Thetechnicalflowchart本文的技術(shù)路線如圖1-2所示,本文主要圍繞著環(huán)境監(jiān)測(cè)數(shù)據(jù)的建模和可視分析展開,具體的研究?jī)?nèi)容有以下四點(diǎn):
第二章數(shù)據(jù)源與相關(guān)技術(shù)研究13第二章數(shù)據(jù)源與相關(guān)技術(shù)研究2.1數(shù)據(jù)源本文研究的區(qū)域是福建省,福建省位于中國(guó)東南沿海,地勢(shì)西北高,東南低,境內(nèi)以山地、丘陵地形為主,經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)位居全國(guó)前列。本文使用的數(shù)據(jù)是福建省全省范圍內(nèi)公開發(fā)布的企業(yè)污染物自行監(jiān)測(cè)各項(xiàng)指標(biāo)信息、政府部門開展的污染源監(jiān)督性監(jiān)測(cè)各項(xiàng)指標(biāo)信息。數(shù)據(jù)集包含了2018年1月至2018年12月一年的數(shù)據(jù),數(shù)據(jù)是由福建省內(nèi)的1643個(gè)企業(yè)監(jiān)測(cè)點(diǎn)提供的,有2000多萬(wàn)條監(jiān)測(cè)記錄數(shù)據(jù)。每條監(jiān)測(cè)數(shù)據(jù)包括了監(jiān)測(cè)點(diǎn)的位置信息(詳細(xì)的地址)、時(shí)間信息(包括年、月、日、時(shí)間段等)、以及其所屬監(jiān)測(cè)點(diǎn)的屬性信息(包括所屬行政區(qū)、行業(yè)類型、行業(yè)名稱、企業(yè)規(guī)模、登記注冊(cè)類型等)。每條監(jiān)測(cè)數(shù)據(jù)都是具有時(shí)空屬性信息的記錄,本文也是針對(duì)這類具有時(shí)空特性的環(huán)境監(jiān)測(cè)數(shù)據(jù)進(jìn)行研究。在數(shù)據(jù)采集和存儲(chǔ)的過程中,由于某些監(jiān)測(cè)點(diǎn)的位置地點(diǎn)不準(zhǔn)確,監(jiān)測(cè)數(shù)據(jù)不連續(xù)或?qū)傩宰侄螢榭,為了保證數(shù)據(jù)的準(zhǔn)確性,需要對(duì)獲取的污染監(jiān)測(cè)數(shù)據(jù)進(jìn)行如下的預(yù)處理。(1)監(jiān)測(cè)點(diǎn)的位置不準(zhǔn)確時(shí),需要本文收集該監(jiān)測(cè)點(diǎn)所屬公司的相關(guān)信息,進(jìn)行精確查詢與匹配并進(jìn)行坐標(biāo)拾取從而獲得該監(jiān)測(cè)點(diǎn)的經(jīng)緯度信息;(2)監(jiān)測(cè)數(shù)據(jù)不連續(xù)時(shí),需要本文根據(jù)該監(jiān)測(cè)點(diǎn)的手工監(jiān)測(cè)信息,記錄下某個(gè)時(shí)間點(diǎn)的監(jiān)測(cè)信息;(3)監(jiān)測(cè)數(shù)據(jù)的屬性值為空時(shí),需要收集監(jiān)測(cè)點(diǎn)信息并補(bǔ)全缺失信息數(shù)據(jù)進(jìn)行預(yù)處理之后的數(shù)據(jù)樣表如圖2-1和圖2-2所示。圖2-1污染監(jiān)測(cè)數(shù)據(jù)表Fig.2-1Pollutionmonitoringdatasheet
【參考文獻(xiàn)】:
期刊論文
[1]京津冀區(qū)域工業(yè)水污染排放空間密度特征研究[J]. 張靜,段揚(yáng),張偉,蔣洪強(qiáng). 生態(tài)環(huán)境學(xué)報(bào). 2018(01)
[2]多模態(tài)時(shí)空大數(shù)據(jù)可視分析方法綜述[J]. 朱慶,付蕭. 測(cè)繪學(xué)報(bào). 2017(10)
[3]尺度驅(qū)動(dòng)的空間聚類理論[J]. 李志林,劉啟亮,唐建波. 測(cè)繪學(xué)報(bào). 2017(10)
[4]面向空氣質(zhì)量監(jiān)測(cè)數(shù)據(jù)時(shí)空多維屬性的可視分析方法[J]. 周志光,胡迪欣,劉亞楠,陳偉鋒,陶煜波,林海,蘇為華. 計(jì)算機(jī)輔助設(shè)計(jì)與圖形學(xué)學(xué)報(bào). 2017(08)
[5]中國(guó)工業(yè)水污染排放的空間格局及結(jié)構(gòu)演變研究[J]. 石敏俊,鄭丹,雷平,袁靜沛. 中國(guó)人口·資源與環(huán)境. 2017(05)
[6]長(zhǎng)江經(jīng)濟(jì)帶水污染排放的地區(qū)差異及影響因素研究:2004-2014[J]. 楊騫,王弘儒. 經(jīng)濟(jì)與管理評(píng)論. 2016(05)
[7]大數(shù)據(jù)技術(shù)在環(huán)境影響評(píng)價(jià)中的應(yīng)用展望[J]. 周鴻斌,支國(guó)強(qiáng),李田富,耿超. 環(huán)境科學(xué)導(dǎo)刊. 2016(S1)
[8]AirVis:一個(gè)基于Web的空氣質(zhì)量數(shù)據(jù)可視分析系統(tǒng)[J]. 廖志芳,彭燕妮,李永,趙穎. 計(jì)算機(jī)工程與應(yīng)用. 2015(15)
[9]地理學(xué)時(shí)空數(shù)據(jù)分析方法[J]. 王勁峰,葛詠,李連發(fā),孟斌,武繼磊,柏延臣,杜世宏,廖一蘭,胡茂桂,徐成東. 地理學(xué)報(bào). 2014(09)
[10]基于侏儒立方體的保持語(yǔ)義的數(shù)據(jù)立方體結(jié)構(gòu)[J]. 李罡,張靜遠(yuǎn),張亞平,張寧. 計(jì)算機(jī)應(yīng)用研究. 2011(09)
博士論文
[1]基于密度聚類與時(shí)空?qǐng)D的市場(chǎng)數(shù)據(jù)可視分析方法研究[D]. 鄧超.中國(guó)農(nóng)業(yè)大學(xué) 2018
[2]時(shí)空異常探測(cè)理論與方法[D]. 李光強(qiáng).中南大學(xué) 2009
碩士論文
[1]面向GIS的多維時(shí)空可視化Web組件庫(kù)的開發(fā)與應(yīng)用[D]. 趙如意.華東師范大學(xué) 2018
[2]基于城市群的空氣質(zhì)量數(shù)據(jù)的可視分析方法研究[D]. 胡亞娟.浙江工業(yè)大學(xué) 2017
[3]案事件時(shí)空特征識(shí)別與可視分析[D]. 張永田.福州大學(xué) 2016
[4]福州市案(事)件時(shí)空數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)的構(gòu)建與應(yīng)用研究[D]. 李楊婧.福州大學(xué) 2014
[5]案事件時(shí)空數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)在線分析方法研究[D]. 楊婷.福州大學(xué) 2014
[6]OLAP中數(shù)據(jù)立方體增量計(jì)算方法的研究[D]. 彭兵.湖南大學(xué) 2013
[7]自適應(yīng)空間聚類方法研究[D]. 劉啟亮.中南大學(xué) 2011
[8]改進(jìn)的密度聚類算法研究[D]. 于智航.大連理工大學(xué) 2007
[9]MOLAP模型及關(guān)鍵算法研究[D]. 司成祥.哈爾濱工業(yè)大學(xué) 2006
本文編號(hào):2982528
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