An Assembled Model of Multilayer Geoinformation Space-Time

封面

如何引用文章

全文:

详细

Modern organizational management technologies involve collecting and processing large amounts of data to calculate the parameters of the functioning of the objects and processes under study. Since the main feature of the collected parameters is their binding to territories, on the one hand, and attribution to time periods, on the other hand, the use of geographic information systems and technologies is required. Despite the development of modern geographic information technologies, the issues of their practical application to support decision-making, taking into account the combined influence of spatial and temporal factors, have not been fully resolved. The article proposes an assembled model of geoinformation multilayer space-time, which is a graph whose vertices are the parameter values ordered by layers with the placement of time marks in the time layer, and the arcs describe the relations between them that are divided into three types: topological, semantic and chronological. Conjugation and ordering of parameters, according to the proposed model, allows you to correctly pose and solve the optimization problem, and, consequently, eliminate the problem of the practical use of accumulated analytics in the processes of supporting management decision-making. The proposed model is used in the digital platform of integral monitoring for the digital transformation of the processes of collecting, analyzing and visualizing utility resource data. The general management task is considered, and a specific example is given for one of the urgent tasks of regional management, i.e. social gasification, in which the optimization of the process of processing applications for connecting residential buildings to the gas supply system within the boundaries of the selected region is carried out. The assembled model of geoinformation multilayer space-time allows formulating universal statements of decision support problems for various geoinformatics applications in logistics, transport resource management, as well as in situational centers for enterprise and regional management, business analytics systems and organizational systems management.

作者简介

A. Ivaschenko

Samara State Medical University

Email: anton.ivashenko@gmail.com
Chapaevskaya St. 89

O. Golovnin

Samara State Medical University

Email: golovnin@bk.ru
Chapaevskaya St. 89

A. Golovnina

Samara National Research University

Email: anastasiya.stolbova@bk.ru
Moskovskoe Hwy. 34

E. Dodonova

Samara State Medical University

Email: dodonova.evg@gmail.com
Chapaevskaya St. 89

参考

  1. Gospodinov S.G. Geoinformatics as a science of space // European Journal of Technology and Design. 2022. vol. 10(1). pp. 3–8.
  2. Бескид П.П., Куракина Н.И., Орлова Н.В. Геоинформационные системы и технологии // СПб.: Российский государственный гидрометеорологический университет, 2010. 173 с.
  3. Массер Д. Что есть пространство-время? // В мире науки. 2018. № 8-9. С. 78–82.
  4. Rynasiewicz R. Newton’s Views on Space, Time, and Motion / Ed.: Edward N. Zalta // The Stanford Encyclopedia of Philosophy. 2012.
  5. Ухтомский А.А. Доминанта // М.: АСТ, 2022. 320 c.
  6. Флоренский П.А. Анализ пространственности и времени в художественно-изобразительных произведениях // М.: Прогресс, 1993. 324 с.
  7. Мещеряков Б.Г., Зинченко В.П. Большой психологический словарь. Изд. 4-е, расш. // М.: АСТ, 2009. 811 с.
  8. Бахтин М.М. Формы времени и хронотопа в романе. Очерки по исторической поэтике // Литературно-критические статьи. М.: Худ. лит., 1986. С. 121–290.
  9. Корнилков С.В., Рыбникова Л.С., Рыбников П.А., Смирнов А.Ю. Геоинформационный мониторинг для решения экологических задач горнопромышленных территорий Среднего Урала // Горная промышленность. 2022. № S1. С. 127–133.
  10. Имамов Ф.Н. Вахтеров А.Р., Решетников А.Г. Геоинформационная система для мониторинга и аналитического контроля локальных магнитных аномалий // Молодежный Вестник УГАТУ. 2021. № 1 (24). С. 17–24.
  11. Цветков М.В., Смирнова О.В., Гальяно Ф.Р. Система мониторинга ледовой обстановки и обеспечения безопасного судоходства по северному морскому пути на базе интеллектуальной ГИС // Труды СПИИРАН. 2014. № 5(36). С. 28–43. doi: 10.15622/sp.36.2.
  12. Косяков С.В., Гадалов А.Б., Садыков А.М. Моделирование пространственных данных при решении задач дискретной оптимизации в среде ГИС // Информационные технологии. 2012. № 7. С. 27–31.
  13. Воробьева Г.Р., Воробьев А.В., Орлов Г.О. Концепция обработки, анализа и визуализации геофизических данных на основе элементов тензорного исчисления // Информатика и автоматизация. 2024. Т. 23(2). С. 572–604.
  14. Попович В.В., Ведешин Л.А. Понятие "пространство" в географических информационных системах // Системы высокой доступности. 2019. Т. 15. № 2. С. 47–56.
  15. Кузьмин В.А., Шаныгин С.И., Чунин С.А., Никитин Г.С., Мкртчян М.Э., Каурова З.Г., Орехов Д.А., Цыганов А.В., Айдиев А.Б., Мищенко Н.В., Ачилов В.В. Моделирование пространственно-временных данных об окружающей среде в ГИС // Нормативно-правовое регулирование в ветеринарии. 2022. № 3. С. 43–50.
  16. Рыжиков А.И. Картография, ГИС и время // Геодезия и картография. 2006. № 7. С. 43–47.
  17. Маризе-Томокала Г.Де.Г., Сисей Ф.К. Данные дистанционного зондирования Земли // Научный Лидер. 2023. № 19(117). С. 21–33.
  18. Куфтинова Н.Г. Проблемы интеллектуального анализа данных при моделировании транспортных потоков мегаполиса // Мир транспорта. 2020. Т. 18. № 5. С. 24–40.
  19. Опоку Ф.К. Роль цифровых технологий в повышении безопасности и эффективности нефте- и газопроводов в России // Аллея науки. 2024. Т. 1. № 1(88).
  20. de Lange N. Geoinformation Systems // Geoinformatics in Theory and Practice. 2023. pp. 375–433. doi: 10.1007/978-3-662-65758-4_9.
  21. Merry K., Bettinger P., Crosby M., Boston K. Geographic information systems // Geographic Information System Skills for Foresters and Natural Resource Managers. 2023. pp. 1–23. doi: 10.1016/B978-0-323-90519-0.00007-8.
  22. Yuan M. Relationships between Space and Time // Geographic Information Science & Technology Body of Knowledge. 2020. doi: 10.22224/gistbok/2020.3.7.
  23. Yuan M. From representation to geocomputation: some theoretical accounts of geographic information science // New Thinking in GIScience. 2022. pp. 1–8.
  24. Dodge S., Su R., Johnson J., Simcharoen A., Goulias K., Smith J.L.D., Ahearn S.C. ORTEGA: An object-oriented time-geographic analytical approach to trace space-time contact patterns in movement data // Computers, Environment and Urban Systems. 2021. vol. 88. doi: 10.1016/j.compenvurbsys.2021.101630.
  25. van Gasselt S., Nass A. Time and geology in geographic information systems: some formalism for describing temporal events // Journal for Geographic Information Science. 2015. vol. 3. pp. 199–208. doi: 10.1553/giscience2015s199.
  26. Shields R. Bergson’s GIS: experience, time and memory in geographical information systems // Media Theory. Geospatial Memory. 2018. vol. 2(1). pp. 316–332.
  27. Ott T., Swiaczny F. Implementation of time in GIS // Time-Integrative Geographic Information Systems. 2001. pp. 77–126. doi: 10.1007/978-3-642-56747-6_4.
  28. Dai J., An L. 1.21 –Time geography // Reference Module in Earth Systems and Environmental Sciences. Comprehensive Geographic Information Systems. 2017. pp. 303–312. doi: 10.1016/B978-0-12-409548-9.09625-1.
  29. Claramunt C., Thériault M. Managing time in GIS: an event-oriented approach // Recent Advances in Temporal Databases, Proceedings of the International Workshop on Temporal Databases. 1995. pp. 23–42. doi: 10.1007/978-1-4471-3033-8_2.
  30. Wang M., Zhang J., Cao Y., Li S., Chen M. A study on a spatiotemporal entity-based event data model // ISPRS International Journal of Geo-Information. 2024. vol. 13(10). doi: 10.3390/ijgi13100360.
  31. Домрачева А.А. Сайбель Н.Ю. Применение геоинформационных систем в бизнес-анализе // Взаимодействие науки и общества: проблемы и перспективы. 2016. С. 73–75.
  32. Chaudhuri S. Application of web-based geographical information system (GIS) in e-business // Digital Marketing and Consumer Engagement: Concepts, Methodologies, Tools, and Applications. IGI Global, 2018. pp. 649–665.
  33. Кормен Т., Лейзерсон Ч., Ривест Р., Штайн К. Алгоритмы: построение и анализ // пер. с англ. М.: Вильямс, 2019. 1296 с.
  34. Кристофидес Н. Теория графов. Алгоритмический подход // М.: Мир, 1978. 434 с.
  35. Воробьев А.В., Воробьева Г.Р. Подход к динамической визуализации разнородных геопространственных векторных изображений // Компьютерная оптика. 2024. Т. 48. № 1. С. 123–138.
  36. Плякин А.В., Орехова Е.А., Огарков Д.И. Геоинформационные системы для обеспечения транспортно-логистической деятельности // Интеллектуальная логистика. 2021. С. 149–153.
  37. Оюунханд Б. Касьянова Е.Л. Использование ДЗЗ и ГИС при создании географических основ для тематических карт // Вестник СГУГиТ. 2021. Т. 26. № 5. С. 119–125.
  38. Sowmiya Narayanan K.J., Manimaran A. Recent developments in geographic information systems across different application domains: a review // Knowledge and Information Systems. 2024. vol. 66. pp. 1523–1547.
  39. Jelokhani-Niaraki M., Moradi-Pour S., Samany N.N., Mohammadkhan S. A multiple models-multiple users group GIS-based decision support system for land use problems // Land Use Policy, 2023. vol. 134. doi: 10.1016/j.landusepol.2023.106916.
  40. Wang D. Research and development of intelligent decision support system for distribution network planning based on GIS // IEEE 3rd International Conference on Data Science and Computer Application (ICDSCA). 2023. pp. 786–791.
  41. Прохоров С.А. Прикладной анализ неэквидистантных временных рядов. Самара: СГАУ, 2001. 375 с.
  42. Сурнин О.Л., Ситников П.В., Иващенко А.В., Головнин О.К., Дубинина И.Н., Додонова Е.А. Применение цифровой платформы интегрального мониторинга как средства бизнес-аналитики социально-экономического развития региона // Конференция «Информационные технологии в управлении» (ИТУ-2022). Сборник материалов. СПб.: СПбГЭТУ «ЛЭТИ», 2022. С. 158–161.
  43. Ivaschenko A., Dubinina I., Golovnin O., Golovnina A., Sitnikov P. Digital integrated monitoring platform for intelligent social analysis // Communications in Computer and Information Science. Springer, Cham. 2023. vol. 1909. pp. 365–376. doi: 10.1007/978-3-031-44615-3_25.
  44. Свидетельство о государственной регистрации программы для ЭВМ № 2023616797 РФ. Цифровая платформа интегрального мониторинга ресурсоснабжения: № 2023614655: заявл. 14.03.2023: опубл. 03.04.2023 / заявитель ООО «Открытый код».

补充文件

附件文件
动作
1. JATS XML
下载

Согласие на обработку персональных данных с помощью сервиса «Яндекс.Метрика»

1. Я (далее – «Пользователь» или «Субъект персональных данных»), осуществляя использование сайта https://journals.rcsi.science/ (далее – «Сайт»), подтверждая свою полную дееспособность даю согласие на обработку персональных данных с использованием средств автоматизации Оператору - федеральному государственному бюджетному учреждению «Российский центр научной информации» (РЦНИ), далее – «Оператор», расположенному по адресу: 119991, г. Москва, Ленинский просп., д.32А, со следующими условиями.

2. Категории обрабатываемых данных: файлы «cookies» (куки-файлы). Файлы «cookie» – это небольшой текстовый файл, который веб-сервер может хранить в браузере Пользователя. Данные файлы веб-сервер загружает на устройство Пользователя при посещении им Сайта. При каждом следующем посещении Пользователем Сайта «cookie» файлы отправляются на Сайт Оператора. Данные файлы позволяют Сайту распознавать устройство Пользователя. Содержимое такого файла может как относиться, так и не относиться к персональным данным, в зависимости от того, содержит ли такой файл персональные данные или содержит обезличенные технические данные.

3. Цель обработки персональных данных: анализ пользовательской активности с помощью сервиса «Яндекс.Метрика».

4. Категории субъектов персональных данных: все Пользователи Сайта, которые дали согласие на обработку файлов «cookie».

5. Способы обработки: сбор, запись, систематизация, накопление, хранение, уточнение (обновление, изменение), извлечение, использование, передача (доступ, предоставление), блокирование, удаление, уничтожение персональных данных.

6. Срок обработки и хранения: до получения от Субъекта персональных данных требования о прекращении обработки/отзыва согласия.

7. Способ отзыва: заявление об отзыве в письменном виде путём его направления на адрес электронной почты Оператора: info@rcsi.science или путем письменного обращения по юридическому адресу: 119991, г. Москва, Ленинский просп., д.32А

8. Субъект персональных данных вправе запретить своему оборудованию прием этих данных или ограничить прием этих данных. При отказе от получения таких данных или при ограничении приема данных некоторые функции Сайта могут работать некорректно. Субъект персональных данных обязуется сам настроить свое оборудование таким способом, чтобы оно обеспечивало адекватный его желаниям режим работы и уровень защиты данных файлов «cookie», Оператор не предоставляет технологических и правовых консультаций на темы подобного характера.

9. Порядок уничтожения персональных данных при достижении цели их обработки или при наступлении иных законных оснований определяется Оператором в соответствии с законодательством Российской Федерации.

10. Я согласен/согласна квалифицировать в качестве своей простой электронной подписи под настоящим Согласием и под Политикой обработки персональных данных выполнение мною следующего действия на сайте: https://journals.rcsi.science/ нажатие мною на интерфейсе с текстом: «Сайт использует сервис «Яндекс.Метрика» (который использует файлы «cookie») на элемент с текстом «Принять и продолжить».