数据来源包括以下平台:美国国家政府开放数据:提供了来自50多个组织的数据集，这些数据可以分为14个主题及48种数据格式。世界各国数据指标档案:互联网上最完备的国家档案站点，包含详细的国家统计数据，主要提供:大宗商品、汇率、农业、能源、矿业、贸易方式等方面的数据。...
2023-06-15 历史故事
应急大数据的空间分析与多因素关联挖掘
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应急服务能力分析：提升应急响应效能详细阅读
为探究急救站点对于交通事故的应急负荷状况，以纽约市为研究对象，利用泰森多边形的方法讨论各类急救站点的负荷状况，评价其均衡性，分析纽约市应急服务能力。依据上述步骤，对纽约市的急救站点进行空间分析，得到图3.24、图3.25、图3.26的结果，下面针对每一类急救站点的负荷状况进行分析。...
2023-06-15 历史故事
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空间相关性分析：方法与应用详细阅读
图6.25入室盗窃犯罪数量分时间分区域统计图为探明哪些社会经济指标对抗议事件的发生有影响，哪些指标的影响是正面的，哪些指标的影响是负面的，本研究使用了栅格数据相关性分析方法。图6.27栅格相关性分析矩阵由于相关矩阵的对称性，可以用三角矩阵的形式描述相关性。...
2023-06-15 历史故事
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趋势面分析方法论详细阅读
趋势面分析只考虑空间因素，利用数学曲面模拟地理要素在空间上的分布及变化，适于模拟大范围空间分布，检测总趋势和与趋势的最大偏离。例如，对纽约市的交通事故数据进行趋势面分析。随后，根据格网数据提取格网点，进行趋势面分析，如图3.18所示，图为按照交通事故发生次数进行的趋势面分析，图为按照交通事故的死亡人数进行的趋势面分析。...
2023-06-15 历史故事
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空间自相关分析方法介绍详细阅读
莫兰指数I用标准化统计量Z来检验n个区域是否存在空间自相关关系，当Z值为正且显著时，表明存在正的空间自相关；当Z值为负且显著时，表明存在负的空间自相关，相似的观测值趋于分散分布；当Z值为零时，观测值呈独立随机分布。交通事故发生率的莫兰指数I为0.28，G观测值为0.001126，表明交通事故发生率具有强烈的空间相关性、聚集性，即某地的交通事故与该地区的位置有关。图3.21局部莫兰指数...
2023-06-15 历史故事
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应急大数据的空间分析方法详细阅读
应急大数据的时空分析从地理空间位置和时间的角度分析了突发事件的演变情况，按照时间尺度的长短可以分为长期发生规律和短期内突发事件发展过程研究；根据空间范围的大小则可以分为大、中、小尺度的分布特性、发展趋势研究。国内发表的论文主要研究内容包括灾害时空变化、空间格局和影响因素。...
2023-06-15 历史故事
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纽约疫情的最新发展态势详细阅读
截至2020年10月5日，纽约市已报告超过252000例新冠肺炎确诊病例和23861例死亡病例，是美国受灾最严重的地区。如图5.4、图5.5所示，我们列出了纽约市送检样本数和病毒阳性检出率的分布情况，疫情最严重的街道每100份送检样品中有48份样品核酸检测呈阳性。...
2023-06-15 历史故事
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多准则决策分析的优化方法详细阅读
多准则决策分析主要包括数据准备及预处理、缓冲区分析、缓冲区域分级权重赋值、按权重叠置分析、输出结果专题地图等步骤。图3.26纽约市消防站负荷状况从数学的角度，缓冲区定义为给定一个空间对象或集合，确定其邻域，邻域半径即缓冲距离(宽度)，是缓冲区分析的主要数量指标，可以是常数或变量。按照表3.12的划分依据，通过叠置分析将服务区划分为低值区、中值区、高值区三个等级，从而得到纽约市医院空间布局优化图。...
2023-06-15 历史故事
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公共卫生事件的时空发展与多因素关联详细阅读
面对新发重大卫生事件，必须充分认识事件的“态”，通过科学手段及个人或集体的洞察力充分预测未来的“势”，并在此基础上做出决策。本章以美国新冠肺炎疫情为研究对象，进行疫情/舆情的发展态势分析、疫情防控与人口迁徙关联分析、多准则条件下的疫情风险评估和基于SIR模型的疫情传播分析。...
2023-06-15 历史故事
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实现突发事件全生命周期管理的分级存储思想详细阅读
图2.13应急时空过程语义分级结构由于过程对象在不同阶段具有不同的演变机制，因而阶段隐式地记录地理实体的演变机制，来实现演变序列的连续渐变表达。该模型可应用于对某一应急案例的快照片段数据进行突发事件的全生命周期组织，可服务于应急案例的全周期查询。...
2023-06-15 历史故事
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时空数据的组织与管理详细阅读
图6.2时间属性影响程度时空立方体模型是时空数据模型的一种，其包含了时间、空间和属性三个基本特征信息。基于时空立方体模型的数据组织流程为:用三个数据表分别存储时间属性数据、空间属性数据和犯罪属性数据，并且犯罪属性数据中包含犯罪事件的时间信息和空间点位置信息，通过其时间信息可关联到对应的时间属性数据，通过空间点位置信息可查询到对应的调查区以关联到空间属性数据，而临近区域犯罪数则通过实时计算获得。...
2023-06-15 历史故事
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地理探测器的应用和优势的分析详细阅读
利用地理探测器进行交通事故分析，主要包括空间网格划分、因子探测、交互作用探测、生态探测等步骤。地理探测器在进行计算时，需要将数据离散化，进行分级。表3.8是纽约市曼哈顿区的交通事故风险单一因子探测的结果，可以发现，路网密度是决定交通事故发生数量的最主要因素，其次为交通设施密度。表3.11交通事故的生态探测结果...
2023-06-15 历史故事
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犯罪事件空间分布模式的分析与优化详细阅读
而在5220m至5560m的距离下，抢劫事件的空间网络K函数值开始减少并逐渐小于蒙特卡洛模拟下限曲线值，说明在5220m及以上的距离上，抢劫事件逐渐表现出空间均匀分布的特征。图6.4抢劫事件时空网络K函数对于盗窃事件，用2017年纽约市发生盗窃事件共计147489起进行分析，图6.5为对应的分析结果，图中各项含义与图6.3相同。...
2023-06-15 历史故事
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构成应急大数据的关键内容详细阅读
图1.1应急大数据的关联挖掘理论框架①灾害体，是指可能对人、物或社会系统带来灾害性破坏的事件。对应急管理的科技支撑，体现在获知应急管理的重点目标、应急管理的科学方法和关键技术、应急措施实施的恰当时机和力度等方面。丰富的应急数据可以用于灾害事件态势时空分析和应急处置过程模拟，为应急管理业务的精准、快速实施提供有效的必要基础支持。...
2023-06-15 历史故事
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突发事件数据处理与管理详细阅读
突发事件数据类型众多，包括全球恐怖主义研究数据、美国联邦应急署公布的火灾数据、美国城市犯罪数据、世界新冠肺炎疫情数据等。全球恐怖主义研究数据库:是一个开放源代码的数据库网站，这里记录了从1970年以后世界各地的恐怖事件信息，并且不断地更新各种恐怖事件。数据可以展示在过去15天内发生在某一个地区的犯罪数量——细分为暴力犯罪、财产犯罪和生活质量犯罪等。...
2023-06-15 历史故事
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频繁项集挖掘算法的优化详细阅读
在所有可能的项集中，有很多候选都不是频繁的。算法4.2Apriori算法伪代码FPGrowth方法使用一种增强的前缀树对数据D进行索引，以实现快速的支持度计算。FPGrowth将所有的项按照支持度的降序排列。FP树构建完成后，所有的频繁项集就可以从树中挖掘出来。基于频繁树模式的频繁集搜索方法见算法4.3。算法4.3FPGrowth算法伪代码...
2023-06-15 历史故事