资助项目信息

• 色彩混合原理支持下的空间同位模式可视化挖掘；国家自然科学基金青年科学基金项目（批准号：41901314）；起止年月：2020年01月至2022年12月；项目负责人：周梦杰；已结题。

• 地理流的时空加权同位系数方法研究；湖南省自然科学基金青年基金项目（批准号：2023JJ40447）；起止年月：2023年01月至2025年12月；项目负责人：周梦杰；在研。

主要研究进展

• 提出了面向不同维度空间的空间关联模式可视化挖掘方法，从空间统计方法和可视化挖掘方法两个角度开展网络空间同位模式挖掘的研究。

• 提出了面向地理流的空间关联模式挖掘方法，从地理流视角出发，将经典的关联规则度量指标和挖掘算法扩展到流空间。

• 发展了可应用于突发公共卫生事件的空间关联分析与可视化框架，为突发公共卫生事件的应急管理与决策过程提供及时、准确和可靠的支持性服务。

代表性论文

• Zhou Mengjie*, Yang Mengjie*, Chen Zhe. Flow colocation quotient: Measuring bivariate spatial association for flow data. Computers, Environment and Urban Systems, 2023, 99, 101916.

• Zhou Mengjie, Fu Qingyang, Li Yige, Wang Yixin, Wang Xiaomi*, Hu Wenqing. Discovering spatiotemporal flow patterns: where the origin–destination map meets empirical orthogonal function decomposition, Cartography and Geographic Information Science, 2023, 50(2), 113-129.

• Zhou Mengjie, Ai Tinghua*, Wu Chao, Gu Yuli, Wang Na. A visualization approach for discovering colocation patterns. International Journal of Geographical

• Information Science, 2019, 33(3), 567-592.

图1 不同平台共享单车行程流的局部空间关联可视化结果。

图2 中国部分省之间人口流的空间模态图（OD图与DO图）及对应的时间系数。当模态图中格网单元与时间系数均为正或负值时，

时间系数绝对值越大，颜色越深的格网单元所反映的人口流数量越多。

供稿人：周梦杰

审核人：杨文 饶志国