研究背景
事件作为表征现实世界复杂过程的重要单元，近年来受到各学科广泛关注。随着数字孪生、实景三维中国等重点工程的推进，基于实体的现实世界建模与表达需求日益突出，亟需从实体视角重新审视事件的定义、分类及数据模型体系。
随着互联网、社交平台、自媒体等技术的迅速发展，造成了海量事件数据产生，且这些数据的类型、结构多样化。如何对事件信息进行高效组织描述，是整个社会面临的重要问题。
研究意义
数字孪生
支撑数字孪生城市建设，实现虚实融合
实景三维
服务实景三维中国建设，提升建模精度
智慧应用
促进智慧城市、智能交通等应用发展
学科发展
推动地理信息科学学科理论创新
核心观点
事件作为表征现实世界复杂过程的重要单元，需要从时空实体视角重新审视其定义、分类及数据模型体系。
现有事件数据模型在基础语义要素表达方面已具备一定基础，但在动态过程建模、复杂结构表达等方面仍有较大提升空间。
未来研究应推动事件数据模型由"结构组织"向"语义融合"与"智能建构"转型，构建统一框架，提升建模的智能性与自适应能力。
事件定义
跨学科视角下的事件认识
认知科学
事件是人类记忆和理解现实世界的存储单位
哲学领域
事件是能够被感知到的相对独立的动态存在
语言学
关注事件的语法结构、词汇关系等语义信息
本体研究
特定时间和环境下发生的，由若干角色参与的事情
信息领域
特定时间和地点发生的事情，是新闻文章的集合
地学领域
实体的变化过程或引发状态改变的原因
基于时空实体的事件定义
事件是特定时空环境下发生的，涉及一个或多个时空实体参与，实体发生的瞬时或阶段性变化过程及其各种组合，而且该变化过程或其组合形式一定是对认知和解释现实世界有意义的。
事件分类研究
传统分类方法
表征主题分类
根据事件表达的内容主题或领域特征进行分类
- • 政治、经济、法律、外交
- • 自然灾害、公共卫生事件
- • 军事事件、社会安全事件
组成特性分类
根据事件的组成结构和子事件的组合方式分类
- • 简单事件、复杂事件
- • 原子事件、复合事件
- • 属性变化、空间特征变化
时序状态分类
根据事件的时间和变化过程特征进行分类
- • 长时间跨度、瞬时发生
- • 新生、进化、消亡
- • 出现、分割、合并、扩张
新型分类方法
基于记录完整度分类
基于变化过程分类
基于实体及其变化类型的事件分类方式
事件数据模型分析
三类事件数据模型的结构关系
事件语义要素模型
基于本体的事件模型
面向事件的时空数据模型
不同事件数据模型表达情况对比分析
| 模型类别 | 时间 | 空间 | 对象 | 关系 | 结构 | 动态过程 | 通用性 | 扩展性 |
|---|---|---|---|---|---|---|---|---|
| 语义要素模型 | 部分 | 部分 | 中等 | 部分 | ||||
| 基于本体模型 | 丰富 | 部分 | 高 | 好 | ||||
| 时空数据模型 | 部分 | 部分 | 中等 | 好 |
面临挑战
模型表达能力挑战
- 复杂语义关系表达能力薄弱
- 动态过程建模支撑不足
- 事件层次结构刻画困难
- 跨领域通用性有限
应用适配性挑战
- 模型扩展性与复用性不足
- 多源数据融合能力有限
- 实际应用场景适配困难
- 智能化程度亟待提升
未来展望
发展路径
结构组织阶段
当前阶段：注重事件要素的结构化组织与基础表达
语义融合阶段
发展目标：实现多类模型优势融合，构建统一语义框架
智能建构阶段
未来愿景：引入人工智能，提升建模的智能性与自适应能力
统一框架构建
- • 融合多类模型优势
- • 构建统一表达框架
- • 提升模型通用性
- • 增强跨领域适配能力
一体化分析
- • 协同定性与定量建模
- • 支撑综合分析需求
- • 强化动态过程表达
- • 提升分析精度
智能化建模
- • 引入人工智能技术
- • 提升模型智能性
- • 增强自适应能力
- • 实现自动化建构
研究结论
本研究从跨学科角度系统梳理了事件的概念内涵与定义特征，提出了基于时空实体的事件定义，并从建模理念与适用范围两个维度，构建了事件语义要素模型、基于本体的事件模型、面向事件的时空数据模型三类划分框架。
通过对各类模型在时间、空间、参与对象、事件关系与层次结构等关键维度表达能力的系统分析，揭示了现有模型在动态过程表达、通用性与扩展性等方面的应用优势与局限。
面向实景三维背景下的事件建模需求，未来研究应着重推动模型由结构组织向语义融合与智能建构转型，融合多类模型优势构建统一框架，协同定性与定量建模机制，并引入人工智能技术提升建模的智能性与自适应能力。