7、数据库与时空数据中的相似性处理研究

数据库与时空数据中的相似性处理研究

在数据处理和分析领域，相似性的处理是一个关键问题。本文将介绍两个重要的研究内容，一是利用相似集（SimSets）处理气象数据以优化气象站布局，二是在不确定时空数据中进行相似性搜索。

相似集在气象数据中的应用

为了验证相关提议，研究人员使用 C++ 实现的 ˆS ξ = Distinct(S, ξ, λ) 算法对气象数据进行了实验。

• 数据来源 ：实验采用气候预测模型的结果作为原始数据。以 Eta - CPTEC 气候模型为例，它基于 Navier - Stokes 方程对大气行为进行数学建模，在详细的陆地表示上进行模拟。该模型对整个南美洲进行分析，创建了 0.4 × 0.4 度（纬度×经度）的网格。研究人员选取了 2012 年每个月每个地理坐标的三个大气测量值（最高温度、最低温度和降水量）的第一个模拟值，共有 9507 个地理点，每个点由 3 * 12 = 36 个气候测量值以及其经纬度表示。
• 相似性评估 ：使用加权欧几里得距离来评估相似性，其中地理坐标权重为 25%（每个 12.5%），气候测量值平均共享另外的 75%。研究的目标是回答：“如果要验证气候模型并提高气候预测的准确性，应该在巴西领土上哪些位置设置有限数量的气象站，以便获取与整个网格点集最不同的测量值？”

以下是实验的流程：

graph LR
    A[获取气候预测模型数据] --> B[提取地理坐标和气候测量值]
    B --> C[计