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地理空间人工智能(geoAI)的新兴趋势:环境流行病学的潜在应用

  • dqy 
抽象 地理空间人工智能(geoAI)是一门新兴的科学学科,它结合了空间科学的创新,机器学习(例如,深度学习)中的人工智能方法,数据挖掘和高性能计算,以从空间大数据中提取知识。在环境流行病学中,暴露建模是进行暴露评估以确定研究人群中暴露分布的常用方法。geoAI技术为环境流行病学中的暴露建模提供了重要的优势,包括能够以各种格式整合大量的大空间和时间数据; 计算效率; 算法和工作流程的灵活性,以适应空间(环境)过程的相关特征,包括空间非平稳性; 和可扩展性,以模拟不同地理区域的其他环境暴露。本评论的目的是概述围绕GEOAI不断发展和跨学科领域的关键概念,包括空间数据科学,机器学习,深度学习和数据挖掘; 最近geoAI在研究中的应用; 以及环境流行病学中geoAI的潜在未来发展方向。 关键词 地理空间人工智能 geoAI 空间数据科学 机器学习 深度学习 数据挖掘 遥感 环境流行病学 曝光建模 背景 空间科学,也称为地理信息科学,在许多科学学科中发挥着重要作用,因为它试图根据它们的位置来理解,分析和可视化现实世界现象。空间科学家将地理信息系统(GIS)和遥感等技术应用于空间(例如,地理参考)数据以实现这些目标 – 识别和理解空间模式。与当前大数据时代相关的是空间大数据的实时生成,从Twitter上的地理标记社交媒体帖子到收集气象信息的环境传感器无处不在[ 1]]。有人提出,至少有80%的数据属于地理性质,因为我们周围的大多数信息都可以进行地理参考[ 1 ]。通过这种方法,每天产生的2.5艾字节(2,500,000,000千兆字节)的大数据中有80%是地理的[ 2… Read More »地理空间人工智能(geoAI)的新兴趋势:环境流行病学的潜在应用

利用大地理社会数据进行疏散分析

  • dqy 
转载自:http://gis.cas.sc.edu/gibd/social-media-and-evacuation/ 飓风是美国最常见的自然灾害之一。为了减少死亡人数和经济损失,沿海各州和各县采取保护措施,包括避难和远离海岸撤离。 该项目与  危害和脆弱性研究所(HVRI)合作,利用数十亿个地理标记推文作为疏散分析的新数据源(与传统调查数据相比)。具体而言,我们关注灾害事件(飓风)引发的疏散的不同方面,包括疏散合规,疏散目的地,疏散时间和疏散决策因素。由GIBD开发的大地理社交数据计算框架支持,我们分析数十亿个地理标记的推文,以揭示推特用户的位置,运动,活动空间,社交网络和情绪在疏散背景下的集体和个体时空模式。以下是该项目中几项选定研究的一些发现。 疏散率和目的地 飓风马修是2005年卡特里娜飓风以来最致命的大西洋风暴,于2016年10月初在海地,古巴,巴哈马和美国的部分地区造成严重破坏。这一特殊威胁引发了美国历史上最大规模的撤离之一。引发了大规模的社交媒体反应。我们开发了一种新方法来分析数以百万计的地理定位推文,以评估南卡罗来纳州的疏散响应,这导致了一种有效且几乎实时的测量疏散合规性的方法。 下图说明了对1384名本地Twitter用户的疏散命令的响应:(a)在疏散前期间(10 / 02-10 / 04)的本地用户位置。(b)撤离后期间的当地用户地点(10/07下午6点至10月10日上午10点)。蓝点表示移动到风险区域以外的用户(八个沿海县),红点是未撤离的用户。结果显示,54.0%(1384名中的747名)当地使用者在整个研究区域撤离,这与先前研究的结果一致。欲了解更多信息,请参阅Martin Y.,Li Z. ,  Cutter S.(2017)   利用Twitter来衡量疏散合规性:飓风马修,  PloS ONE的时空分析。 飓风伊尔玛是2017年大西洋飓风季的第一次5级飓风(https://en.wikipedia.org/wiki/Hurricane_Irma)。下图显示了Hurricane Irma的疏散分析。2017年9月2日至04日疏散前,左侧地图显示超过9000名本地Twitter用户。右图显示了2017年9月9日至11日疏散期间这些推特的位置。(请注意,分析基于Twitter数据集覆盖连续的美国,因此不考虑前往其他国家的用户)。 分析和地图由Martin Y.和Li Z. 活动空间和疏散 人们从其家乡撤离的能力在很大程度上依赖于流动性,这也限制了一个人的长期活动空间。Twitter用户的地理标记推文是记录其历史旅行记录的一种方式。 我们测试了使用飓风马修作为研究案例的疏散组和非疏散组之间的Twitter数据反映的长期估计活动空间是否不同。我们发现,疏散人员的长期活动空间比非疏散人员长。下图显示了比较疏散和非疏散Twitter用户的活动空间。 社交网络和疏散 当地邻居,朋友或亲属对是否疏散的影响会影响个人的疏散决定,如飓风弗洛伊德(Dow and… Read More »利用大地理社会数据进行疏散分析