李金磊,慈諭瑤,鄭 坤,郭紹龍,燕繼紅,陳宇萍,吳艷民,李仕漪

(1. 中國(guó)石油化工股份有限公司勘探分公司,四川 成都 610041； 2. 中國(guó)地質(zhì)大學(xué)(武漢)地理與信息工程學(xué)院,湖北 武漢 430074； 3. 北京創(chuàng)時(shí)空科技發(fā)展有限公司, 北京 100083)

地理信息大數(shù)據(jù)蘊(yùn)含豐富的時(shí)空語(yǔ)義信息，利用可視化方法挖掘其中的時(shí)空關(guān)系模式可以直觀地表示時(shí)空關(guān)系特征，為智慧城市的發(fā)展提供幫助[1]。大量不同類(lèi)型的地理信息大數(shù)據(jù)反映了相應(yīng)事件的空間分布[2]。這些時(shí)空事件中隱藏的信息可以進(jìn)一步探索事件之間的演變過(guò)程，反映城市的交通模式[3-4]。

由于移動(dòng)數(shù)據(jù)的不斷增長(zhǎng)，其數(shù)據(jù)集變得非常龐大，數(shù)據(jù)內(nèi)容也變得尤其復(fù)雜[5]。傳統(tǒng)的方法在挖掘多尺度、多語(yǔ)義的數(shù)據(jù)關(guān)系上存在許多困難。盡管有許多研究提出了一些可視化方法或框架(如TrajGraph[6],TrajRank[7]，以分析移動(dòng)時(shí)空模式，但針對(duì)時(shí)空事件及其背景之間的時(shí)空關(guān)系可視化方法尚未提出，同時(shí)關(guān)于時(shí)空關(guān)系多尺度和多語(yǔ)義特性的數(shù)據(jù)集解釋也并不完整。

為解決上述問(wèn)題，本文首先定義與分析問(wèn)題相關(guān)的特定的時(shí)空事件；然后對(duì)時(shí)空關(guān)系進(jìn)行抽象定義，并且設(shè)計(jì)一個(gè)可視化系統(tǒng)展現(xiàn)時(shí)空背景之間的多語(yǔ)義關(guān)系；最后實(shí)現(xiàn)交互式多視圖界面，結(jié)合用戶(hù)感興趣的區(qū)域與時(shí)間段展示時(shí)空事件間的關(guān)系。

1 時(shí)空事件關(guān)系可視化

1.1 時(shí)空事件提取

時(shí)空事件可定義為一個(gè)或多個(gè)對(duì)象發(fā)生的具有時(shí)空特征的事件，如移動(dòng)屬性(如速度、方向等)的變化、對(duì)象之間的相遇等。時(shí)空事件根據(jù)對(duì)象的多少可分為個(gè)體時(shí)空事件和群體時(shí)空事件[8-9]。

時(shí)空事件(E)由事件發(fā)生的空間位置(S)、時(shí)間間隔(T)、事件屬性(A)組成，可表示為

E→S×T×A

(1)

目前，大部分研究通過(guò)設(shè)定空間屬性的閾值提取時(shí)空事件。其中有通過(guò)選擇合適的參數(shù)進(jìn)行移動(dòng)對(duì)象相遇探測(cè)的研究，如空間窗口(ΔS)和時(shí)間窗口(ΔT)，比較有代表性的有Flower diagram maps與Growth ring maps，利用環(huán)形的圖表表達(dá)事件在不同地方發(fā)生的周期模式。文獻(xiàn)[10]提出了一種可交互的過(guò)濾工具，幫助分析者提取移動(dòng)事件并查看結(jié)果。文獻(xiàn)[11]描述了一種可視化查詢(xún)工具，根據(jù)一個(gè)或多個(gè)動(dòng)態(tài)屬性的值計(jì)算和可視化移動(dòng)特性與距離，以及選擇上下文元素和過(guò)濾軌跡段等進(jìn)行分析操作。

然而，上述方法僅勝任提取一些屬性相關(guān)的事件，并不能提取和表達(dá)事件之間的時(shí)空關(guān)系，以及空間和時(shí)間的多尺度及多語(yǔ)義特性。載客事件作為停車(chē)事件中一種特殊事件，從基于速度值和載客狀態(tài)信息的車(chē)輛軌跡中提取而得，另外附加背景用于將有意義的載客事件從非有意義中分離，因而，可視化表達(dá)應(yīng)與移動(dòng)事件提取過(guò)程結(jié)合在一起，提供不同時(shí)空尺度時(shí)空關(guān)系可視化。

1.2 關(guān)系可視化

關(guān)系可視化是挖掘時(shí)空事件及其背景元素之間關(guān)系的重要手段。傳統(tǒng)方法大多采用玫瑰圖[10]與年輪圖[12]等可視化方式表達(dá)事件發(fā)生的周期性關(guān)系，但該方法無(wú)法顯現(xiàn)移動(dòng)對(duì)象或移動(dòng)事件與時(shí)空上下文之間的時(shí)空關(guān)系。一些常見(jiàn)的可視化技術(shù)對(duì)軌跡數(shù)據(jù)進(jìn)行分析，諸如時(shí)空立方體和靜態(tài)圖，它可用于探索移動(dòng)物體和時(shí)空上下文的元素之間存在的時(shí)空關(guān)系，但存在一定局限性，當(dāng)時(shí)空關(guān)系沒(méi)有明顯聚集現(xiàn)象時(shí)，混亂、重疊的視覺(jué)元素使軌跡信息難以捕捉。為解決上述問(wèn)題，文獻(xiàn)[6]提出了節(jié)點(diǎn)鏈接圖視圖，圖中存儲(chǔ)并展現(xiàn)了對(duì)象的移動(dòng)軌跡，可以用來(lái)研究關(guān)鍵區(qū)域的時(shí)空關(guān)系。

受TrajGraph的啟發(fā)，本文認(rèn)為節(jié)點(diǎn)鏈接圖是一個(gè)更好的表達(dá)關(guān)系的可視化形式。但由于時(shí)空關(guān)系的復(fù)雜性，節(jié)點(diǎn)鏈接圖在表示這些時(shí)空關(guān)系時(shí)會(huì)存在許多困難：為呈現(xiàn)空間特性，必須將關(guān)系圖連接到地圖中的真實(shí)位置或一些其他地理參考；為呈現(xiàn)時(shí)間特性，需要一個(gè)動(dòng)態(tài)圖形來(lái)表示不同時(shí)刻或時(shí)空關(guān)系中不同的時(shí)間間隔。

2 多視圖協(xié)同時(shí)空關(guān)系可視化框架

2.1 時(shí)空關(guān)系定義

在可視化探索的初始階段，首先需要定義從軌跡中想要發(fā)現(xiàn)的時(shí)空事件，接著找到時(shí)空事件之間的關(guān)系并分析其含義。

時(shí)空關(guān)系定義：一個(gè)或多個(gè)對(duì)象之間發(fā)生的特定時(shí)空關(guān)系，以及與其他時(shí)空背景元素(如空間對(duì)象和時(shí)空事件)發(fā)生的時(shí)空關(guān)系。此定義涉及物體在空間的位置及被選定對(duì)象在一個(gè)時(shí)間段內(nèi)的相互關(guān)系[13]。本文主要從事件之間的時(shí)空關(guān)系、事件及背景之間的時(shí)空關(guān)系兩方面表達(dá)時(shí)空關(guān)系。

(1) 事件之間的時(shí)空關(guān)系。事件1(E1)和事件2(E2)時(shí)空關(guān)系的一般定義

R(E1,E2)={ΔS,ΔT,A}

(2)

式中，ΔS為E1與E2之間的空間關(guān)系；ΔT為E1與E2之間的時(shí)間關(guān)系；A為E1與E2的屬性信息。以乘客上、下車(chē)的時(shí)空事件為例，首先選擇一個(gè)事件集合，然后設(shè)置上車(chē)或下車(chē)的事件描述參數(shù)，事件E1與事件E2之間的關(guān)系如下

R(E1,E2)={{adjacency},{contemporary},{statuschange}}

通過(guò)R(E1,E2)可以規(guī)范化描述某塊區(qū)域內(nèi)乘客上車(chē)與下車(chē)之間時(shí)空關(guān)系所需要的時(shí)空約束信息，即事件在空間上要相鄰，在時(shí)間上幾乎同時(shí)發(fā)生，并且車(chē)輛載客狀態(tài)發(fā)生變化。

(2) 事件及背景之間的時(shí)空關(guān)系。事件及其背景之間的關(guān)系會(huì)隨著空間位置或背景要素的改變而發(fā)生變化。

事件和時(shí)空要素之間時(shí)空關(guān)系的一般定義為

R(E1,C1)={ΔS,ΔT,A}

(3)

式中，ΔS為事件及其背景間的空間關(guān)系；ΔT為事件及其背景間的時(shí)間關(guān)系；A為事件的屬性信息。

2.2 時(shí)空關(guān)系可視化框架

本文設(shè)計(jì)了一種可視化框架。該框架包含時(shí)空事件提取階段和可視化階段，并設(shè)計(jì)視覺(jué)編碼高亮表示移動(dòng)關(guān)系中的重要信息。時(shí)空事件提取階段主要包含：①定義需要提取的時(shí)空事件；②設(shè)置查詢(xún)約束從時(shí)空數(shù)據(jù)中提取事件；③通過(guò)交互探索，設(shè)置關(guān)系約束條件，使用動(dòng)態(tài)聚集方法提取事件的時(shí)空關(guān)系。

在可視化階段，本文提出多視圖協(xié)同展示的可視化方法，構(gòu)建的協(xié)同視圖可以促進(jìn)更多具有創(chuàng)新性和有效性的分析，幫助分析者選擇感興趣的項(xiàng)目并關(guān)注分析的過(guò)程，而不會(huì)受到干擾[14]。該方法將軌跡與時(shí)空事件繪制在地圖上進(jìn)行全局探索，通過(guò)圖表顯示事件間的關(guān)系，用戶(hù)可以通過(guò)篩選空間區(qū)域及時(shí)間范圍，提取感興趣的時(shí)空事件及其關(guān)系。其中，地圖視圖使用流型圖(flow map)技術(shù)，事件以點(diǎn)要素的形式分布，通過(guò)玫瑰圖表達(dá)事件的位置和周期性特征；在時(shí)間視圖中，分別利用線性圖與日歷圖表示移動(dòng)事件的統(tǒng)計(jì)信息與相應(yīng)的周期性特征；力導(dǎo)向圖可使用戶(hù)有效地探索重要區(qū)域中事件間的關(guān)系，在避免節(jié)點(diǎn)重疊的同時(shí)保持頂點(diǎn)的相對(duì)位置，根據(jù)實(shí)時(shí)狀態(tài)自動(dòng)完成較好的聚類(lèi)，方便看出事件之間的親疏關(guān)系。此外，由于事件數(shù)量龐大，配合矩陣圖可以清晰表達(dá)整體間的關(guān)系信息。

3 試驗(yàn)分析

基于多視圖協(xié)同時(shí)空關(guān)系可視化框架，本文實(shí)現(xiàn)了一種可視化原型系統(tǒng)，如圖1所示。該系統(tǒng)包含地圖視圖、關(guān)系圖視圖及時(shí)間視圖，多視圖結(jié)合構(gòu)成一個(gè)用戶(hù)友好的交互界面，用戶(hù)可以由此探索信息是如何相互關(guān)聯(lián)的。

本文試驗(yàn)得到軌跡數(shù)據(jù)共計(jì)24 000萬(wàn)條，達(dá)20 GB，覆蓋4000輛出租車(chē),自2013年1月10日至2013年8月25日，時(shí)間跨度為83 d。軌跡數(shù)據(jù)中包含每個(gè)車(chē)輛唯一的ID號(hào)、時(shí)間戳信息、車(chē)輛位置、車(chē)輛的速度大小及車(chē)輛的載客信息。

3.1 時(shí)空關(guān)系提取

提取時(shí)空事件中的時(shí)空關(guān)系，需要發(fā)現(xiàn)事件。通過(guò)計(jì)算對(duì)象的位置和時(shí)間背景要素之間的距離發(fā)現(xiàn)事件是常見(jiàn)的提取方法[11,15]。本文以載客事件為例，通過(guò)設(shè)置空間距離和時(shí)間距離參數(shù)提取時(shí)空關(guān)系。

如圖1中的②所示，首先選中需要分析的車(chē)輛車(chē)牌號(hào)碼，并設(shè)定時(shí)間范圍；然后，設(shè)置需要分析的時(shí)空拓?fù)潢P(guān)系參數(shù)，如將距離設(shè)置為100 m，時(shí)間間隔為1 min，點(diǎn)擊執(zhí)行按鈕便會(huì)立刻查詢(xún)?cè)摃r(shí)間段內(nèi)3輛車(chē)之間的時(shí)空關(guān)系；最后提取車(chē)輛的載客事件，即搭載乘客的事件點(diǎn)。

3.2 時(shí)空關(guān)系可視化

本節(jié)以載客事件為例，結(jié)合地圖視圖、時(shí)間視圖、關(guān)系圖視圖，直觀地展示事件間聚集關(guān)系、時(shí)間關(guān)系，表達(dá)城市出租車(chē)運(yùn)營(yíng)狀況，反映城市出行需求密集區(qū)域的時(shí)空變化模式。

車(chē)輛ID號(hào)為32760、14285、09127發(fā)生的載客事件在時(shí)間上的分布情況，如圖2(a)所示，3輛出租車(chē)的分布情況相似，停車(chē)事件多集中在下午3點(diǎn)至晚上9點(diǎn)，軌跡間的時(shí)間關(guān)系可通過(guò)時(shí)間圖了解。結(jié)合地圖視圖分析，出租車(chē)32760主要分布在關(guān)山街道，出租車(chē)14285主要集中在漢口區(qū)，而出租車(chē)09127主要活動(dòng)于武昌區(qū)。

通過(guò)可視化多個(gè)車(chē)輛載客事件之間的時(shí)空關(guān)系，可以發(fā)現(xiàn)城市熱點(diǎn)區(qū)域所需用車(chē)的時(shí)間段。如圖2(b)所示，連接圖中多數(shù)為2個(gè)節(jié)點(diǎn)相連，少有3個(gè)節(jié)點(diǎn)，說(shuō)明3輛車(chē)之間載客事件發(fā)生相對(duì)分散。以探索出租車(chē)14285和32760的空間關(guān)系為例，結(jié)合圖2(b)，在5月28號(hào)中午12點(diǎn)前后時(shí)間段內(nèi)，出租車(chē)14285和32760幾乎同時(shí)搭載到乘客，并且發(fā)生在武昌火車(chē)站與廣州軍區(qū)醫(yī)院附近，從一定程度上可以反映該時(shí)刻火車(chē)站與醫(yī)院附近乘客較多。從時(shí)間分布圖中也可以看出在中午時(shí)間段內(nèi)載客事件發(fā)生次數(shù)也多。依據(jù)用戶(hù)的知識(shí)背景，可以進(jìn)一步選取更多的出租車(chē)進(jìn)行分析。

至于事件及背景之間的時(shí)空關(guān)系，以珞喻路為例，使用流圖與玫瑰圖確定載客事件及空間背景要素之間的關(guān)系。如圖2(a)所示，大多數(shù)載客事件發(fā)生在早上和晚上，那時(shí)正是上下班時(shí)間。此外，十字路口附近的載客事件相比于其他路段較多。本文認(rèn)為，載客事件不僅與街道、時(shí)間有關(guān)，而且與十字路口和主干道有關(guān)。通過(guò)研究交通燈的空間分布，可以探索這些事件與交通燈及其他交通設(shè)施之間的關(guān)系。

4 結(jié) 語(yǔ)

本文首先提出了一種新的方法來(lái)直觀地探索地理信息大數(shù)據(jù)下時(shí)空事件及背景之間的時(shí)空關(guān)系，給出了事件間時(shí)空關(guān)系的一般定義，并設(shè)計(jì)了一種可視化交互工具來(lái)提取事件。然后，通過(guò)3種相互關(guān)聯(lián)的視圖協(xié)同顯示界面，結(jié)合上下文和焦點(diǎn)的交互技術(shù)進(jìn)行深入分析從而探索不同視角、不同尺度的信息，可視化不同維度的結(jié)果。最后，基于時(shí)空軌跡數(shù)據(jù)，完成了出租車(chē)載客事件的時(shí)空關(guān)系交互可視化與分析。證明了該方法在分析時(shí)空事件及背景間時(shí)空關(guān)系上的有效性與高效性。在后續(xù)研究中，可將該原型系統(tǒng)擴(kuò)展到分布式計(jì)算環(huán)境，以適應(yīng)大規(guī)模數(shù)據(jù)的分析計(jì)算，提升系統(tǒng)效率。