【例会预告】

会议名称：数据科学与创新管理团队例会

会议时间：2024年12月3日（周二）19：00-21：00

会议地点：经管楼607会议室

汇报人：周文浩、袁晨剀

汇报题目：

一、多源异构数据驱动的暴雨成灾机理及其时空演变特征研究

二、跨界研发合作网络特征对其颠覆性创新绩效的影响研究

汇报摘要：

一、随着全球气候变化日趋剧烈，极端天气事件，尤其是暴雨的发生频率显著增加，对生态环境安全和人类经济社会发展构成了严峻挑战。本研究旨在通过整合多源异构数据，系统性地分析降水量和土地利用/土地覆盖（LULC）类型的时空动态特征，并深入探讨它们在暴雨致灾过程中的作用机制及其相互作用关系。研究分为四个主要部分，每个部分均涉及特定的模型构建和定量分析过程，从而得出一系列具有价值的结论。对于问题一，基于1990至2020年间中国的长时间序列数据，采用年均降水量和LULC类型变化作为主要指标，通过描述性统计和空间分析，得出降水量与土地利用/土地覆盖（LULC）的时空演变特征。对于问题二，研究主要聚焦于探讨“地形-气候”相互作用与极端降水事件的形成机制。采用决策树算法，量化地形和气候因素在暴雨形成过程中的交互影响，结合地理信息系统（GIS）技术，深入分析地形特征和气候要素对极端降水事件的影响。对于问题三，主要关注于暴雨成灾的临界条件及脆弱性预测。基于前两部分的研究成果，通过多变量交互分析，确定影响暴雨成灾的关键临界条件。通过XGBoost算法和决策树模型，挖掘暴雨成灾的临界条件涉及多个变量的复杂组合。对于问题四，本文主要研究土地利用变化特征与结构分析，利用地理大数据，对中国土地利用变化的特征与结构进行了综合描述，分析土地利用变化的时空演变，尤其是耕地、林地、草地等不同土地类型的分布变化。研究发现，耕地和林地的分布整体呈现出扩张趋势，而草地、灌木和湿地则有收缩的迹象。此外，本文进一步验证了标准差椭圆的准确性和有效性，并通过有效性分析推导得出了一条“和仲线”，以明确不同区域的资源开发潜力与保护需求。

二、分享一篇关于跨界研发合作的文献。该文基于社会网络理论，以无人机领域联合专利申请信息识别出的290个跨界研发合作网络为研究对象，运用K-Means聚类算法和决策树CART算法展开分析。通过相关分析识别出跨界研发合作网络存在三种类型，即二元型研发合作网络、网状型研发合作网络和复杂型研发合作网络，且各呈现出不同网络特征，其中以“二元型研发合作网络”为主。研究发现三种不同类型的跨界研发合作网络在颠覆性创新绩效方面存在差异。从高颠覆性创新绩效占比来看，网状型研发合作网络占比最高，复杂型研发合作网络次之，二元型研发合作网络占比最低。关于影响颠覆性创新绩效的因素，研究表明合作强度是核心因素。在二元型研发合作网络中，合作强度对其颠覆性创新绩效有积极影响；对于合作强度较高的网状型研发合作网络，保持较低的平均路径长度可提升其颠覆性创新绩效；复杂型研发合作网络的颠覆创新绩效则受合作强度、聚集系数与网络中心性的共同影响。该研究丰富并拓展了基于社会网络理论视角的颠覆性创新绩效研究，能为各类创新主体通过跨界研发合作方式提高颠覆性创新绩效的实践行动提供有益指导。