【背景】大语言模型(Large Language Model,LLM)的出现推动地理信息系统(Geographic Information System,GIS)空间分析的交互范式发生深刻变革:由早期“用户直接编写代码驱动分析”、中期“通过GUI工具链配置间接调用代码”的模式,逐步...【背景】大语言模型(Large Language Model,LLM)的出现推动地理信息系统(Geographic Information System,GIS)空间分析的交互范式发生深刻变革:由早期“用户直接编写代码驱动分析”、中期“通过GUI工具链配置间接调用代码”的模式,逐步转向“自然语言-代码-空间分析”的新型交互范式。在此范式下,自然语言与程序代码并列登台,成为驱动GIS空间分析的媒介。然而,二者在执行结构的稳定性、空间语义的明确性及分析过程的可传播性上存在差异,辨析何者为当下GIS空间分析的本体,有助于明确大语言模型驱动GIS空间分析的优化方向。【分析】在此背景下,本文对GIS空间分析代码的本体定位展开论证:首先界定GIS空间分析代码的概念内涵,将其归纳为5种功能类型,并从本地通用编程环境、空间资源托管型云平台、数据库内嵌环境及知识图谱环境4类执行平台刻画其能力边界。其次,从结构稳定性、语义锚定性与知识传播性3个维度阐释代码的驱动机制,论证代码作为空间分析科学有效性得以成立的最小完备单元所具备的本体地位。【进展与展望】在此基础上,综述LLM时代以GIS空间分析代码为核心的研究进展,并辨证讨论空间语义结构感知、领域自适应学习、自主智能体生态、知识迁移与积累、代码定位修复等具备研究条件但尚未系统展开的方向,以及数据与知识治理、空间计算能力、因果解释能力、地理空间表征模型等仍缺乏基础支撑却亟待探索的方向。【目的】本文围绕驱动机制展开的系统化分析,明确LLM时代下GIS空间分析代码的理论角色与方法论意义,阐明该领域的理论框架与能力边界,为GIS空间智能化研究提供理论参考。展开更多
The concept of geographical indication is similar to the idea of authentic medicinal herbs in traditional Chinese medicine. This paper examines the geographical indication (GI) resources of medicinal herbs in the Wuli...The concept of geographical indication is similar to the idea of authentic medicinal herbs in traditional Chinese medicine. This paper examines the geographical indication (GI) resources of medicinal herbs in the Wuling Mountain Area from various perspectives, including geographical indication products, geographical indication trademarks, China s geographical indication products mutually recognized and protected with the EU, geographical indication standards, and the exclusive geographical indication logo. It studies the regional public brand characteristics of Chinese authentic medicinal herbs, based on hometown of authentic Chinese medicinal herbs, advantageous regions of characteristic agricultural products, important agricultural cultural heritage, national famous and excellent new agricultural products, national characteristic agricultural products, geographical indication Chinese well-known trademarks, advantageous regions of characteristic agricultural products, and regional public brands of agricultural products. It analyzes the main problems in the protection of geographical indications and the creation of regional public brands, and proposes suggestions for building high-quality authentic medicinal herb bases, developing new quality productivity in the authentic medicinal herb industry, implementing regional brand strategies for authentic medicinal herbs, constructing a new development pattern of dual circulation authentic medicinal herbs, etc.展开更多
煤矿灾害风险的精准判识对保护井下作业人员生命财产安全和保障矿井安全生产具有重要意义。针对现阶段我国煤矿瓦斯、顶板、水害、火灾、冲击地压等灾害预警数据利用率低、风险融合判识准确率不高等问题,借助大数据、云计算、人工智能...煤矿灾害风险的精准判识对保护井下作业人员生命财产安全和保障矿井安全生产具有重要意义。针对现阶段我国煤矿瓦斯、顶板、水害、火灾、冲击地压等灾害预警数据利用率低、风险融合判识准确率不高等问题,借助大数据、云计算、人工智能等技术,提出了一种基于大模型和GIS(Geographic Information System)空间分析技术的煤矿多灾害风险智能融合预警技术。首先,在分析煤矿灾害各类型数据特征的基础上,设计煤矿灾害多源异构数据同步采集、异常识别和集中管理的数据治理方案,研发煤矿灾害数据中台,面向不同灾害分析场景实现数据差异化按需共享;然后,结合人工智能和大模型中多模态数据融合与深度学习算法,建立机理与数理双重驱动的煤矿灾害风险智能判识指标模型体系,开发灾害风险数据预测、特征识别“小模型”和风险原因分析、辅助决策“大模型”;接着,构建蕴含风险信息的灾害地质体三维数字孪生模型,将风险数据与模拟仿真结果联动,实现灾害孕育过程中风险趋势的可视化推演;最后,开发煤矿灾害智能预警与综合防治系统,将煤矿灾害风险划分为重大风险、较大风险、一般风险和低风险4类,指明风险原因的同时推荐风险管控建议。在山西、陕西等地多座煤矿实际应用后表明:系统部署后多灾害风险判识可在数秒内完成,大幅提升了风险判识的效率,降低隐患转变为灾害的潜在风险;在高瓦斯强矿压风险融合判识场景中,利用煤矿灾害智能预警大模型,优选表征采场煤岩破裂强度的指标分析瓦斯涌出量的变化趋势,瓦斯异常涌出风险识别准确率达90.56%。所提出的煤矿灾害风险判识技术有效提升了复杂条件下多灾害风险融合判识与分级预警能力,为煤矿安全生产提供科学决策支持。展开更多
摘要【背景】大语言模型(Large Language Model,LLM)的出现推动地理信息系统(Geographic Information System,GIS)空间分析的交互范式发生深刻变革:由早期“用户直接编写代码驱动分析”、中期“通过GUI工具链配置间接调用代码”的模式,逐步转向“自然语言-代码-空间分析”的新型交互范式。在此范式下,自然语言与程序代码并列登台,成为驱动GIS空间分析的媒介。然而,二者在执行结构的稳定性、空间语义的明确性及分析过程的可传播性上存在差异,辨析何者为当下GIS空间分析的本体,有助于明确大语言模型驱动GIS空间分析的优化方向。【分析】在此背景下,本文对GIS空间分析代码的本体定位展开论证:首先界定GIS空间分析代码的概念内涵,将其归纳为5种功能类型,并从本地通用编程环境、空间资源托管型云平台、数据库内嵌环境及知识图谱环境4类执行平台刻画其能力边界。其次,从结构稳定性、语义锚定性与知识传播性3个维度阐释代码的驱动机制,论证代码作为空间分析科学有效性得以成立的最小完备单元所具备的本体地位。【进展与展望】在此基础上,综述LLM时代以GIS空间分析代码为核心的研究进展,并辨证讨论空间语义结构感知、领域自适应学习、自主智能体生态、知识迁移与积累、代码定位修复等具备研究条件但尚未系统展开的方向,以及数据与知识治理、空间计算能力、因果解释能力、地理空间表征模型等仍缺乏基础支撑却亟待探索的方向。【目的】本文围绕驱动机制展开的系统化分析,明确LLM时代下GIS空间分析代码的理论角色与方法论意义,阐明该领域的理论框架与能力边界,为GIS空间智能化研究提供理论参考。
基金Supported by the Project of National Social Science Fund of China (22CMZ015).
摘要The concept of geographical indication is similar to the idea of authentic medicinal herbs in traditional Chinese medicine. This paper examines the geographical indication (GI) resources of medicinal herbs in the Wuling Mountain Area from various perspectives, including geographical indication products, geographical indication trademarks, China s geographical indication products mutually recognized and protected with the EU, geographical indication standards, and the exclusive geographical indication logo. It studies the regional public brand characteristics of Chinese authentic medicinal herbs, based on hometown of authentic Chinese medicinal herbs, advantageous regions of characteristic agricultural products, important agricultural cultural heritage, national famous and excellent new agricultural products, national characteristic agricultural products, geographical indication Chinese well-known trademarks, advantageous regions of characteristic agricultural products, and regional public brands of agricultural products. It analyzes the main problems in the protection of geographical indications and the creation of regional public brands, and proposes suggestions for building high-quality authentic medicinal herb bases, developing new quality productivity in the authentic medicinal herb industry, implementing regional brand strategies for authentic medicinal herbs, constructing a new development pattern of dual circulation authentic medicinal herbs, etc.
摘要煤矿灾害风险的精准判识对保护井下作业人员生命财产安全和保障矿井安全生产具有重要意义。针对现阶段我国煤矿瓦斯、顶板、水害、火灾、冲击地压等灾害预警数据利用率低、风险融合判识准确率不高等问题,借助大数据、云计算、人工智能等技术,提出了一种基于大模型和GIS(Geographic Information System)空间分析技术的煤矿多灾害风险智能融合预警技术。首先,在分析煤矿灾害各类型数据特征的基础上,设计煤矿灾害多源异构数据同步采集、异常识别和集中管理的数据治理方案,研发煤矿灾害数据中台,面向不同灾害分析场景实现数据差异化按需共享;然后,结合人工智能和大模型中多模态数据融合与深度学习算法,建立机理与数理双重驱动的煤矿灾害风险智能判识指标模型体系,开发灾害风险数据预测、特征识别“小模型”和风险原因分析、辅助决策“大模型”;接着,构建蕴含风险信息的灾害地质体三维数字孪生模型,将风险数据与模拟仿真结果联动,实现灾害孕育过程中风险趋势的可视化推演;最后,开发煤矿灾害智能预警与综合防治系统,将煤矿灾害风险划分为重大风险、较大风险、一般风险和低风险4类,指明风险原因的同时推荐风险管控建议。在山西、陕西等地多座煤矿实际应用后表明:系统部署后多灾害风险判识可在数秒内完成,大幅提升了风险判识的效率,降低隐患转变为灾害的潜在风险;在高瓦斯强矿压风险融合判识场景中,利用煤矿灾害智能预警大模型,优选表征采场煤岩破裂强度的指标分析瓦斯涌出量的变化趋势,瓦斯异常涌出风险识别准确率达90.56%。所提出的煤矿灾害风险判识技术有效提升了复杂条件下多灾害风险融合判识与分级预警能力,为煤矿安全生产提供科学决策支持。