地理专家系统

出处：按学科分类—自然科学总论 北京出版社《现代科技综述大辞典上》第689页（4299字）

一种拥有大量地理专业领域知识(包括理论知识和地理专家经验)和地理数据并能在一定的推理策略控制下进行以地理知识为核心，以地理数据为对象的推理，以产生一定的地理决策方案为目的的计算机软件系统。

用该系统求得的地理决策方案和人类地理专家在相同推理条件下得出的方案具有相同的水平。

由于地理学中大量存在难以用数学方法精确描述的不确定性问题，不能或很难用常规的方法解决，而地理专家系统通过运用知识和经验进行推理，特别适合于解决或者辅助人类专家解决各类不确定性地理决策问题。

因此，地理专家系统具有很大的实用价值。一般地，地理专家系统可以分为4个功能模块，即地理知识库(Geographical Knowledge Base)、地理推理机(Geographical Inference Engine)、地理信息系统(Geographical InformationSystem)及人机交互界面，如图示。

地理知识库是地理专家系统的核心，存储着解决专业地理决策问题所需的地理知识和地理专家经验，能方便地管理地理知识，即进行增补、删除、查询、更新地理知识。地理知识通过知识获取模块进入地理知识库。

地理知识的获取是地理专家系统研究的重要课题，地理推理机是地理专家系统的逻辑纽带，用以模拟地理专家运用地理知识对地理数据进行推理的方法，如对比、联想等。在地理专家系统运行时，地理推理机连接地理信息系统和地理知识库，不断地从知识库中找出合适的地理知识来对地理信息系统中的数据进行推理，以获取结论，并把推理过程记录下来，用以解释推理过程和结论。

地理信息系统是一种利用数据库技术来管理地理空间特征数据和地理属性数据(如地理量数值)，并能对地理数据进行一定的综合分析和处理的计算机系统。地理专家系统把地理信息系统作为自己的子系统，并认为地理信息系统应具有两个主要功能：数据管理，包括数据输入、预处理、组织管理、输出等；解决能用数学模型表示的地理问题，即所谓确定性地理问题。

人机交互界面包括两部分：地理专家界面和用户界面。地理专家界面用于知识获取，应使地理专家能方便自然地输入地理知识，一般地应使专家能用近于自然语言的形式输出知识。

通过用户界面，用户能方便地与系统对话，如干涉推理过程，并实时地获取对推理过程和推理结论的解释。

20世纪50～60年代，地理学引进统计学方法，构造了一系列统计量来描述地理要素的空间分布特征，如各种概率分布函数、均值、方差以及两个地理要素间的线性回归关系等，并建立了大量的定量关系和定量概念，如地理要素分布的集中和分散度、分布中心、区域形状等，标志着数量地理学的产生。

60～70年代中期，地理学引进多元统计方法，并用计算机算法语言编制了许多用以解决地理因素、复杂结构和动态特征的复杂地理问题的程序，在自然地理学、农业地理学、社会地理学等领域发挥了重大作用，地理学已能精确定量解决许多复杂地理问题，这标志着数量地理学的成熟。此后，地理学的研究引进了系统论方法，认识到地理学研究的对象实际上是一个复杂的地理系统，由大气、水、岩石、土壤、生物和人类社会等复杂的子系统组成。这一时期遥感技术也有了很大发展，并为地理学的研究提供了大量数据。地理学的研究已转化为通过地理数据的分析和管理来实现对地理系统特征的认识和对地理系统的管理规划。运用数据库技术管理分析数据的管理信息系统方法，已成为重要的计算机应用方法，地理学引入管理信息系统方法用于管理庞大的地理数据，建立了地理信息系统的概念。

自60年代中后期加拿大建立世界上第1个地理信息系统——加拿大地理信息系统(用于土地资源管理)以来，地理信息系统在技术和应用方面都已有了很大的发展，它综合数量地理学方法，形成了一种崭新的地理研究学方法，能很好解决能用数学方法解决的各类地理问题，如地理要素的时空变体特征分析、地理要素的预测与分析、多要素情况下主导因素的提取、地理要素空间分布规律的分析、地理区域界限的确定及等级结构分析、地理系统最优化设计等，已被广泛地应用于地理学的各应用领域。

然而在地理学的实际应用中，经常遇到的却是大量的不确定问题，如城市发展规划土地应用评价、水土保持规划等。

地理学家在解决这类问题时总是应用相应领域的知识和实际经验对实际情况进行分析推理。

80年代，L．M．Pereiira、P．Sabatier、E．Barath、T．R．Smith、N．C hrandra、M．N．Demers等人研究了基于知识的地理学分析方法，并提出了用专家系统解决地理学问题的方法，80年代中后期，VBRobinson、AUFrank等人进一步研究了基于知识的地理学研究方法，提出了为地理信息系统服务的专家系统的设计思想。他们提出的这类系统实际上是两个紧密联系在一起的独立系统，即一个完整的专家系统和一个地理信息系统。

专家系统主要用于解决地理研究中涉及知识推理的问题，如地形分析、地理规划决策、地图设计等。同一时期，T．R．Smith，D．Peuquet，S．Menon等人提出了基于知识的地理信息系统的概念，即在普通地理信息系统的基础上增加一个地理知识库(或规则库)和一个智能界面，使系统具有一定的知识推理能力，能解决一定的不确定性地理问题。这一时期的地理知识表示及地理推理研究取得了一定的成果，并已具有了地理专家系统的基本思想。

北京大学马蔼乃等人自80年代后期开始研究地理专家系统，并首先提出了地理专家系统的整体化结构定义，认为地理专家系统方法是一种全新的地理学研究工具，它结合现代遥感技术从根本上改变了延续了几个世纪的地理学研究方法。

运用地理专家系统的现代地理学不仅能快速、方便地组织管理遥感及野外观测获得的庞大地理数据，而且能动态地组织管理最新地理知识(理论、经验、最新成果)，更重要的是能自动地或辅助地理学进行地理规划决策。

地理知识分析和地理知识表示(形式化)是地理专家系统研究的重点和难点，地理知识获取的水平主要地决定了核心的地理专家系统的水平。目前地理知识表示主要以把地理知识进行分层分类表示的方法为主，即把地理知识按其应用侧面不同进行分类，对各类知识按其逻辑关系进行从基本到复杂的分层。马蔼乃等人提出了以地学编码模型为基础的地理知识表示方法，即把地理学中的独立基本要素，如高程、降水量、岩石类型等的分级作为最基本的地理知识构成因素，而基本因素的逻辑组合构成较复杂的地理知识因素，如土壤类型、植被类型等的分类规则，以这些规则为基础又可构成更复杂的地理知识，……，最高层的地理知识是地理区划决策规则和地理专家决策经验。

这种表示方法逻辑层次清晰，便于推理和管理。

地理推理机的策略控制方式，应能最大限度地模拟地理学家解决地理学问题时的思维方式。

因此，地理推理机应以不精确推理、模糊逻辑推理为基础，以达到进行联想、对比等推理的目的。北京大学研制的地理专家系统目前采用模糊数学及灰色系统等理论作为地理推理机的逻辑框架，较成功地解决了地理学家解决水土保持规划决策的模拟问题，在应用上取得了预期的效果。

然而人类即使是在解决专题问题时的逻辑推理过程也是非常复杂的，要用计算机准确地模拟这样的过程还需要长久的努力。

。【参考文献】：

1 Pereira L M,et al. Departmente de Informatica, Universi-dade Nova de Lisboa,1982

2 Barath E.et al. Papers of the Regional Science Association, 1984,55 : 135～154

3 Smith T R. The Professional Geographer, 1984,36(2) :147 ～158

4 Chandra N, et al. Geographic Information Systems in Government (BOpitz,ed), 1986. 749～763

5 Robinson V B. Jurnal of Surveying Engineering, 1986,112: 119～130

6 Robinson V B. Introduction, Review and Prospect, Computer, Environment, and Urban Systems, 1986, 4:161 ～ 173

7 Robison V B,et al. Artificial Intelligence Application in Natural Resource Management, 1987,1(1) :47～57

8 Smith T, et al. Journal of GeographicalInformation Systems, 1987, (2):149～172

9 Ma Ainai.The 16th International Congress of Photogram-me try and Remote Sensing, Kyoto, Japan. 1988

10 周长发．中国科协首届青年学术年会论文集(交叉学科分集)．北京：中国科学技术出版社，1992．192～196

(北京大学马蔼乃教授、周长发博士撰)