－以小流域坝系可视化空间规划为例
中国科学院遥感应用研究所
遥感科学国家重点实验室
摘要：本文探索地理知识可视化与地理知识图的概念、特征与应用。以“人”为核心的虚拟地理环境，也是一个地理知识的形成与发展的创新环境，在虚拟地理环境中知识的发现与表达是一个重要的研究内容。依据地理的空间图形思维特点以及支持可视化知识探析需求，本文主要讨论知识图的定义与特点。论文最后以黄土高原的小流域坝系规划的可视化空间规划为案例，研究了支持坝系空间规划知识图中的概念命题图与相似图解图的形式、种类及其相互关系。
关键词：知识可视化，知识图，坝系空间规划，地理认知, 虚拟地理环境
1 引言
1.1 地理信息科学中关于“人”的研究框架
在当前信息社会的区域人地系统中，“人”的因素与影响，处于越来越强势与重要的地位。GIS从以“物”、以“地理景观数据、模型”为重心的研究，也逐渐转向到以“人”为重心的研究，GIService, PPGIS, 移动GIS，场所GIS，物流GIS，空间综合人文学，面向地理环境主体（“人”）GIS，虚拟地理环境等新方向体现了这一趋势与重心的转向[1-4]。关于“人”，从地理信息科学与地理信息系统角度，我们总结了如下认识框架，见图1。我们从“人”的三个方面即“社会（个体）”，“生理（身体）”，“心理（心脑）”来总结地理信息科学中关于“人”的相关研究。图1中，“社会（个体）”方面，主要是考虑人作为社会个体的属性，包括交通GIS、面向“人”GIS、空间综合人文学（还可以与心理、情感交叉）等；“生理（身体）”方面，主要是考虑人的生理结构、特征与健康等，如视觉、听觉、力觉等感知；人体的三维结构等，包括GIS人机交互界面、“适人化”虚拟环境、人体GIS等，其中人体GIS，是周成虎教授一直在提倡的一个新研究方向；“心理（心脑）”方面，主要是指人的意识、思维、认知、想象、虚拟、概念、知识、意象等，包括地理思维、地理认知与知识可视化等。本文主要从“人”的心理角度，即地理思维与认知角度，探索地理知识可视化的相关问题。
1.2 虚拟地理环境与知识表达/发现
以“人”为中心，是虚拟现实的重要特征，同样也是虚拟地理环境的重要研究出发点。在虚拟地理环境中，人是主动的，数据、图形、计算机等都是被动的，是围绕人来转动的。人，可以自由地、沉浸式地行走、漫游于数据的虚拟空间之中，并可与他人开展社会交流、交往。在当前的信息社会，摆在我们面前的问题是：人淹没在“数据”的海洋，却充满对于“信息与知识”淡水的渴望。所以，从虚拟现实/虚拟地理环境视角，既然人可以在数据与信息的“海洋”中可以是自由地航行、探索，那么，对于知识的发现与获取，同样是虚拟地理环境研究的努力目标与重要挑战。
另一方面，虚拟地理环境的构建，依托于现实地理环境。从系统的建造者角度，虚拟地理环境必须要在“现象”上、“规律”上，与现实地理环境相似，即需要符合“地理相似原则”，见图2。要实现“规律相似”，就需要考虑知识的表达与表现问题。从系统使用者的创新角度看，虚拟地理环境是一个虚拟地理实验环境，可以通过假设、探索、计算、可视化、对话交流、验证等，形成新的知识，达到对于地理复杂问题的认识与求解。
虚拟地理环境，作为一种新的地理学“语言（广义）”[5]，需要涉及到对于地理信息与地理知识的表达、传输与管理。虚拟地理环境中研究知识可视化表达与发现研究，涉及地理认知[6]、人机交互交融界面、以及地理协同中的群体意识、群体思维与集聚知识等，即涉及前面所说的关于人“个体（社会）”，“身体（生理）”与“心脑（心理）”三个方面。本文主要从“心脑（心理）”方面研讨知识可视化。
2知识图概念与分类
2.1 地理知识可视化
知识可视化，是指应用图来构建与传送复杂的洞察力与知识。知识可视化，当前主要是为了建立与管理企业组织的知识，而发展起来的一个新的研究领域。在这个背景下知识可视化主要用于人与人之间的知识传播，它通过可视化表达人的洞察力、经验、态度、价值、期望、视角、意见与预测等，以便他人能正确地重构、记住和应用上述这些见识与知识[7]。知识可视化与信息可视化的区别是，前者主要涉及人的认知、与人的思维以及洞察力等有关；后者主要关于如何通过对于大规模数据的可视化分析，并获取新的关系或模式知识。涉及知识可视化相关的概念[7-8]，有心智图/意象（mental image），思维导图（mind map），思维地图（thinking map），认知图（cognitive map），草图/策略草图（sketch/heuristic sketch），概念图/概念制图（concept map/concept mapping），语义网络图（semantic network），图解图/概念图解图(diagram/conceptual diagram)，视觉隐语图（visual metaphor），知识图（knowledge map）等。
地理知识，是高层次的地理信息，是关于地理时空问题的认知、理解与规律表达。地理知识与一般的企业组织中的抽象知识不一样，它本身就具有空间性、多维与多尺度性、不确定性与复杂性等特点。所以，地理知识与地理空间、地理空间认知、地理思维、地图表达有着本质的联系。对于地理/地球科学领域，地学图解[16]，是用图来表达地理专家对于地学现象与规律的理解与解释，所以，地学图解的方法与应用，就是关于地理知识的可视化。但是传统的地学图解，没有对于地理知识的可视化进行系统的研究，形成相应的理论与方法。随着认知科学与计算机图形技术以及数据挖掘、知识发现等领域的发展，图解（Diagram），即如何用图来思考（thinking with diagram）、构建与表达知识，受到学界的关注[9]。截至2004，关于“图解的理论与应用”国际系列会议已经开了三届[10]。图解，是知识可视化中的一个核心内容。本文主要研究地理知识可视化中的“图解”图即知识图的概念与特征。
2.2 地理知识图概念
地理知识图，是关于地理问题、地理时间分布、地理要素相互关系等的一种认知与抽象图，主要用以符合人的心智表达以及认知过程，有助于人的空间记忆、思维与联想等，以及提高探索与解决问题的能力。地理知识图，既可以用于个人思考与知识发现，也可以用于人与人之间的知识交流与管理。
知识图，与一般所说的图形、图像或地图，如航空像片、卫星图像、地形图、地貌图、原始地学数据的复制性空间图形图像（即只是数据表达方式发现变化，不具有任何的空间抽象机理与时空推理分析，没有任何的关于问题的概念分析与表达）等并不相同。前者是表示地学专家经分析与思考后获取的、表示某种认识与理解的地学知识，后者仅是地理环境系统的一个摹拟、近似信息表达模型，或者是未经概念抽象、逻辑推理、构模分析的原始信息表达模型。为了比较分析，本文把后一种图形、图像或地图称为“具象”信息图。随着遥感、遥测、地理信息系统的发展，具象信息图将成为地学研究中越来越重要的基础和出发点，这样，如何从“（具象）信息图”提取“（抽象）知识图”，是现代地学图解与知识可视化研究所面临的重要课题。
2.3 地理知识图分类
Paivio（1986）认为外在物理表达有两类：语言形式（language-like）与图形形式(picture-like)。考虑上述两种外在物理表达形式，Paivio建立了心智表达（mental representation）的双重编码理论（the dual coding theory）[11]（图3）。该理论人有两个认知子系统：一个注重于非字句（non-verbal）对象/事件（如图象等）的表达与处理，另一个则注重于语言（language）的表达与处理。并且假定了两个基本表达单元: 用“imagens”表达意象（mental image），用“logogens ”表达语言实体，并认为imagens是以部分－整体关系组织，而logogens 是关联与层次（associations and hierarchies）组织的。Paivio强调非子句与语言表达对于认知的同等重要性。
依据上述认知理论，地理知识可以由语言以及图形/图象两种媒介表达。同时，为了让地理知识图符合人的心智表达与认知过程，我们把地理知识图，也相应地分为两大主类：概念命题图与相似图解图。概念命题图，侧重于语言表达与处理；相似图解图，侧重于非子句的图形图象表达与处理。依据地理现象的时空分布特性，在拓扑关系、空间分布结构、变量之间的关系、地理过程等方面保持地理知识图与现实地理现象与规律的相似性与同构性，相似图解图，又可以分为：拓扑相似图，空间结构相似图，变量关系相似图，过程相似图。见图4。
相似图解图，是表示某种图解图，在某一方面与地理现象与规律原型保持着某种相似性；图解图是一种抽象，但是，抽象是相对的。相似图解图，是具有图形图像与概念表达的双重属性。相似图解图表达的是地理目标对象经过用户兴趣选择、过滤与变换、与问题目标相关的认知信息与知识，并应用规范的图形图象符号进行组织与处理。
图6总结的是知识图中表示定性与定量抽象知识的常用符号图[13]，这些符号可以组织信息、传送见识（洞察力）以及展示相互关联等。这些符号可以用于地理概念命题图与相似图解图的构建。
2.4 知识图特征
图形、图象与语言是信息与知识的重要表示媒介，也体现了从具象到抽象的一个表达过程。一个地物与现象的表达可以是从照片、影像三维虚拟现实等的具象，到某种可表达兴趣、认知与问题求解相符合的图解抽象图，再到概念、命题为主的语言抽象图。本文定义的地理知识图，是属于图解抽象图与语言抽象图，例如，在小流域坝系可视化规划支持系统研究中，我们对于小流域坝系规划的相关信息与知识表达（见图7），包括了从照片、遥感影像、地形图，到二维图形、三维景观、双眼立体景观，到坝高库容曲线、坝址横断面、坝址纵剖面，到坝系规划逻辑拓扑图、坝系规划概念命题图的不同阶段与方面。
地理“具象”信息图到地理“抽象”知识图，是一个渐变的过程，不能绝对地划分。传统的地理学家在野外考察后，经过思考与分析绘制的对于地貌、地质与人文社会空间现象等地理图解图，是一种“知识图”；但是在以数据与信息为基础的地理科学研究中，如基于遥感影像数据分类，并经概括、综合后的地理专题信息图，从数字高程模型(DEM)中提取的经过“人”交互修改后的沟道特征线图等，它们包含有人的一些理解、概括与抽象等认知与思维，那么，它们是否可以算是“知识图”呢？所以，知识图的概念，具有某种不确定性与模糊性，考虑这种特点，我们把知识图分为“强知识图”与“弱知识图”，并且把某一图中含有人的思考、抽象、概念、命题、思维与认知等方面信息多的、较多地表达地理本质规律与理解的，称为强知识图；相应地，含有人的认知与抽象分析少的，表述客观现象事实信息多的，称为弱知识图（见图7）。
下面是对于地理知识图特征的概括与说明：
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3 坝系空间规划知识图
小流域坝系工程是黄土高原生态建设的一个重大地理工程，到2020年，计划完成黄土高原地区16.3万座淤地坝建设任务，需总投资830.6亿元。小流域坝系空间规划，涉及地形地貌、生态、社会与经济等诸多因素，目前还没有成熟的理论与方法。本文作者的研究组正承担黄河水利委员会水保局的一个创新科研项目：“小流域坝系可视化规划支持系统”。在项目研究中，开展了坝系空间规划相关的知识可视化方法探索。
图7：小流域坝系规划相关的“具象”信息图与知识图
3.1 概念命题知识图
图8 表示小流域坝系规划的概念命题知识图，涉及很多相关要素。小流域坝系空间规划，主要包括两大方面：建淤地坝数量，以及这些淤地坝在空间上如何布局。建坝数量，主要取决于区域侵蚀模数与区域面积，与区域人口、工程投资等相关；淤地坝空间布局，主要取决于空间面积、沟道等级与沟道形状，与区域人口、交通等相关。
3.2 逻辑拓扑相似知识图
地理逻辑拓扑相似图，表示抽象的图解知识图在逻辑关系上、空间拓扑关系上与地理现象与规律是相似的，但在空间与时间的结构与顺序上不相似、不对应。在GIS产业界，ESRI公司的ArcGIS9.1中包含了一个新的模块ArcGIS Schematics[14]，它是“一个对象或一组对象的简化表达，用于阐释对象的结构以使对象操作过程易于理解；是在一个符号系统内表达特定空间重的任意类型的网络和图标的一种途径，它不受比例尺的约束”（图9）。ArcGIS Schematics，本文译为ArcGIS图解图，认为是一种逻辑拓扑相似知识图，它的目标是更容易认知、理解与检索分析。
图10是陕西红石峁小流域坝系规划的逻辑拓扑相似图。其中的横连接线，表示小流域沟道线，并且是处于不同的沟道级别（用不同粗细表示）。方块符号，表示淤地坝，骨干坝控制中小型坝，并且成为一个坝系基本单元。小流域坝系规划的逻辑拓扑相似图，可以在坝系规划计算时能够很快地检索子流域与沟道，提高计算效率。骨干坝与中小坝的数量以及与沟道级别的相互关系，一目了然。在与三维地貌景观、二维地图的连动中，可以作为查询界面与管理工具，提高查询管理效率。
3.2 空间结构相似知识图
空间结构相似知识图，除了在拓扑关系上相似外，还保持了空间分布与结构上的某种相似性。图11是为了分析沟道线以及汇流点之间的相互关系，以及分析淤地坝与淤地坝之间关系的“图解”知识图。
1）线线关系： 下游线由上游线组成：L3 ( L1,L2)，L5(L3,L4)，L7(L5,L6)；2）点－线关系：(包含了下游线与上游线的相互关系)， 1）D1 (L1,L2) (L3)，其中 (L1,L2)是上游线，L3是下游线； 2）D2 (L3,L4) (L5)；3）D3(L5, L6) (L7)；3）点点关系：D3（D2，D4），其中D2，D4是上游；D2 (D1)，其中D1是上游。
在图11－II中，A、B、C、D、E、F为规划的淤地坝。绿色区域为坝A的控制区域，坝C、坝D、坝E和坝F位于A的控制区内；坝B为坝A的同一级坝。则坝A控制（包含）坝C、D、E、F，是父类坝，相应的坝C、D、E、F为坝A的子类坝，它们的关系为从属关系。而坝B为坝A的同一级上游坝，反映在关系上为兄弟坝之间的连通关系。
3.3 变量关系相似图
变量关系相似图，是用图表达变量与变量之间的相互关系，变量之间的相互关系与现实中的要素之间的关系具有相似性。这里，以坝系空间规划为例，阐述三种类型的变量关系相似图：坝高－库容/淤积面积曲线图，坝址横断面图，以及坝址纵剖面图。
图12是坝高－库容/淤积面积曲线图，表示坝高与库容以及淤积面积的相互数量关系，是一个基于样本点拟合的二次曲线（y=ax2+bx+c），用于坝系规划时依据淤积年限、控制面积以及土壤侵蚀模数，计算坝高或者淤积面积，或者依据坝高计算库容等。坝高－库容/淤积面积曲线图，还可以让用户发现“口小肚大”适宜于建淤地坝的位置。
图13是坝址横断面图，表示规划淤地坝坝址的横断面以及垂直高程的分布情况，其中有16m 指设计坝高，14.2m指滞洪坝高，6.7m指淤地坝高。
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图13：变量关系相似图：坝址横断面图
图14是陕西子长县红石峁小流域某坝址纵剖面图，表示坡降状况以及上游坝与下游坝在考虑防洪上的相互关系（下游坝的水库不能淹没上游坝）。如图14所示，其中数值标注含义分别为：基本坝高 + 拦泥坝高 + 滞洪坝高 + 安全超高，后三项高程值相加即为该坝所对应的设计坝高。其中拦泥坝高为确定淤积年限对应的拦泥高度，滞洪坝高为确定校核洪水频率对应的蓄洪高度，而安全超高为确定坝类型的安全超高值。该图能够清晰的表明相邻骨干坝的淹没关系，即下游坝的坝址高程加设计坝高不能大于上游坝的基本坝高。
4 讨论与结语
如前所述，目前的知识可视化研究主要是为了构建与管理现代企业组织的知识，增强企业的知识创新能力与竞争力发展起来的一个领域。但是，管理领域知识可视化的相关研究，推动着知识可视化在其他领域如教育等的相关研究。在地理科学与地理信息科学领域，地理知识可视化具有特殊性，因为地理空间现象与规律的地“图”可视化表达，一直是地学/地理研究的一个基本要求与特征。但是，正如科学计算可视化的作用一样，从另一学科、另一视角发展起来的知识可视化，在“空间与图形认知”、“概念命题表达”、“概念图解表达”、“语言与图形表达相互关系”、“可视语言”等方面，会给地理知识可视化的研究，带来跨学科的、新的研究视角与活力。
从地理计算可视化、地理信息可视化发展到地理知识可视化，表示了从数据、信息到知识的一个过程，也与陈述彭先生多年来一直倡导的 “地学多维图解”以及“地学信息图谱” 的研究密切相关[15-16]。虚拟地理环境的发展，则为地理图解与知识可视化提供了一个虚拟空间与环境；同时，地理图解与知识可视化的发展，为虚拟地理环境用于创建知识、表达知识、传播知识提供了可能。
本文关于地理知识可视化以及地理知识图的研究，源自于对于虚拟地理环境与知识发帧⑿槟獾乩砘肪秤氲乩砑扑憧墒踊痋\/地理信息可视化、虚拟地理环境与现实地理环境、虚拟地理环境与地理认知等相互关系的思考；也是对于最近ArcGIS Schematics (ArcGIS图解图)工具的发布与作用的意义思考。本文对于地理知识可视化以及地理知识图只是一个初步的探讨，对于虚拟地理环境中如何生成地理知识图、如何管理地理知识图、如何集成应用地理知识图等，没有深入讨论。在未来的研究中，虚拟地理环境中地理知识图与三维虚拟空间的关系，地理认知与知识可视化理论基础，地理知识图的数据模型、地理知识图的可视化绘制、基于地理知识图的地理空间检索与推理、地理知识库与地理知识图的关系、地理“具象”信息图与地理知识图的关系、协同与集聚地理知识图的管理、计算/信息可视化与知识可视化的集成、不确定性/模糊知识的可视化表达等等方面，都有待于进一步的探索。
致谢
本文得到国家自然科学基金项目“基于虚拟地理环境的SARS传播与控制模拟研究（40471103）”,中国科学院遥感应用研究所知识创新工程项目“基于智能体的虚拟地理环境系统研究（Cx020021）”的资助。
感谢中国科学院地理科学与资源研究所的鲁学军研究员、香港中文大学地球信息科学联合实验室林珲教授对于本文的建议、帮助与贡献。
参考文献
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Characteristics and Applications of Knowledge Maps in Geographic Knowledge Visualization: A Case Study of Spatial Planning of Dam Systems in Watersheds
GONG Jianhua, LI Yabing, WANG Daojun, HUANG Mingxiang, REN Wei, WANG Weixing
State Key Laboratory of Remote Sensing Science
Institute of Remote Sensing Applications
Chinese Academy of Sciences, Datun Road 3,Chaoyang District
Beijing 100101, P.R. China
Phone : +86-10-64849299 (O)
Email: jhgong@irsa.ac.cn, http://www.vgelab.org/
Abstract：This paper explores the concept and characteristics of knowledge maps in geographic knowledge visualization. Human-centered virtual geographic environments are innovative environments for constructing new geographic knowledge. The discovery and representation of geographic knowledge are important research themes regarding virtual geographic environments. According to the cognitive theory of mental and physical representation, knowledge maps have two classes: conceptual propositional maps and analogue diagrammatic maps. With regard to similar diagrammatic maps, there are further four types: logic and topological similar maps, spatial structure similar maps, variable-relationship similar maps, and process similar maps. A few of practical knowledge maps for supporting spatial planning of dam systems in watersheds are presented.
Keywords: Knowledge visualization, knowledge map, spatial planning of dam systems, geographic cognition, virtual geographic environments
龚建华
龚建华，1965年生，浙江海盐人，研究员，博士生导师，中国科学院遥感应用研究所遥感科学国家重点实验室(100101).发表了包括“虚拟地理环境－在线虚拟现实的地理学透视”等50余篇论文与专著。研究兴趣：健康GIS，虚拟地理环境与区域可持续发展，电话：010－64849299，Email: jhgong@irsa.ac.cn, 虚拟地理环境网址：www.vgelab.org.
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