摘要

　　美國面臨著數量眾多、樣式多樣、以及不斷演變的國家安全威脅，包括恐怖主義、食品與水供應的安全和中斷、極端天氣事件、以及全球各地的地區(qū)沖突。有效地管理這些威脅，需要情報，不僅評估現在正在發(fā)生什么，還要預料到未來潛在的威脅。國家地理空間情報局（NGA）就負責提供其他國家的地理空間情報――評估那里到底有什么，是什么，以及為什么這些信息在支持國家安全、災害響應以及人道主義援助時很重要。今天，NGA的方法在很大程度上依賴于圖像分析和制圖，提供當前和過去情況的評價。但是，擴展這種途徑，增強建模能力，將使NGA也能夠預測和探索未來的結果。

　　模型是一種對真實世界系統的簡化表示，被用于提取該系統中可解釋的見解，預測未來的結果，或探索在合理的情景下將可能會發(fā)生什么。在本報告中，模型意味著一個可以在計算機上運行的數學或數值模型。這種模型使用指定輸入（如初始條件、邊界條件和模型參數）的數據和/或理論，來產生輸出結果。

　　應NGA的請求，美國國家科學工程醫(yī)學研究院成立一個委員會，對用于了解真實世界系統的模型和分析方法進行描述；確定還需要什么才能使這些模型和方法有益于地理空間情報工作；并為NGA識別支持研究與開發(fā)的內容與方向（見欄S.1）。本報告提供的示例模型，已被用來幫助回答NGA可能提出的此類問題；描述了如何進行基于模型開展調查，用問題例子說明NGA可能會如何考慮選擇和權衡的問題；并討論了與NGA使命相關的模型和方法。

基于模型的調查

　　模型并不孤立存在，而是存在于一個環(huán)境之中，包括現有數據、分析與模型評估方法、計算和數據基礎設施、以及熟練掌握開發(fā)、定制服務以及運行模型并解釋其輸出的人才?；谀Ｐ偷恼{查首先需要制定有待解決的關鍵問題。這些問題驅動模型選擇、分析方法、數據和計算資源，以及如何將這些模塊結合起來，以必要的速度和精度生成結果。使用現有模型或模型輸出的結果，能加快調查進度并降低成本。如果沒有適當的現有模型或模型輸出的結果，調查人員有兩種選擇：從零開始開發(fā)一個新模型，或者利用現有的子系統模型組合成一個新模型。只要在子系統模型內的流程以及它們的連接過程被恰當地表達出來，一個組合模型有潛力捕獲更大系統的行為。

　　一旦選擇，模型或模型產品就被納入到分析之中，通常涉及數據與計算，來連接模型與真實世界系統。有許多種分析方法可用于開展調查，例如，在把數據納入到模型之前的預處理方法，隨著新的觀測數據積累更新模型狀態(tài)的方法，校正模型參數的方法，結合子系統模型的方法，確定獲取哪些新數據，或更關鍵的是，評估結果的可信度和不確定性的方法。模型不同于試圖代表的真實世界系統有幾個原因，包括，系統過程表達的省略或不足、用于輸入模型數據的出錯和不確定性，以及模型的編碼錯誤。任何基于模型的研究都必須評估這些不確定性對我們推斷真實世界系統的影響，并將這種不確定性轉告給決策者。

　　需求分析決定了所需的計算機基礎設施。一些模型和方法可以在筆記本電腦上運行。計算密集型模型通常都會需要高性能計算，需要大量的處理器（如，數千個）、專用處理器間的通信，以及大量數據（如，千兆字節(jié)至兆兆字節(jié)）的內存和存儲（如，氣候模型）。數據密集型計算用于分析海量數據（如，tb和pb字節(jié)），主要是數據處理任務。在這些情況下，計算和數據操作必須分成多個并行任務，可以最小的通訊量，在這些獨立任務之間（如，文本挖掘）分別運行獨立的數據模塊。

NGA的模型與方法

　　鑒于國家安全和人道主義挑戰(zhàn)的廣度在NGA的范圍之內，可能這樣認為，許多模型與分析方法，其中每種方法具有重要的變體，與NGA有潛在關系?？傮w上看，這項研究不是保密的，所以委員會利用NGA任務，地理空間數據的特點，以及NGA提供的兩個情報情景的例子，來指導相關模型與方法的選擇。下面是似乎與NGA特別相關的模型與方法的討論，如以下NGA情報情景所示：

　　中國需要找到更多的水來滿足農業(yè)和能源的需求，但主要的大壩項目（例如，三峽大壩）已強迫大量人口遷移。廣泛的情報問題：包括農業(yè)和能源生產與消費如何隨時間變化？人口包括農村社區(qū)如何以及向哪里轉移?

與NGA有關的模型與方法類型

　　委員會的前兩個任務是確定用于了解復雜系統并描述其與NGA有關的模型與方法的類型（見欄S.1）。NGA的使命是提供地理空間情報，這被定義為對圖像和地理空間信息的開發(fā)與分析，以描述、評估以及對自然特性和地球上以地理為參考的活動信息進行可視化表達。把這個任務擴展到建模領域，NGA需要人類行為（活動）模型，設置在一個環(huán)境中（自然特性）和用于整合與分析地理空間（具有地理空間屬性的）數據的技術之中。這種分析將受到空間、時空，或存在于地理空間數據中的網絡結構的影響。這些數據的關鍵特征包括自相關性（比如，附近位置的屬性趨于相似）以及空間異質性（也就是，所建模型隨位置移動而變化的現象）。

　　需要重視以下模型與方法的類型：　　

• ？影響人類活動的物理過程模型。這類模型使用理論驅動方程來描述環(huán)境（大氣、海洋、水文和地質）系統并預測其未來行為。比如，對于NGA的情報情景，在中國一個大尺度水文系統物理過程模型可以用來預測在不同引水情景中的地表徑流、地下徑流以及豐水情況。
• ？在地理空間背景下的人類行為社會系統模型。特別相關的模型包括股票間影響和流動的系統級模型，以及基于代理模型，它使用個體間行為的界定規(guī)則，研究突現的群體行為。這些模型支持假設推理，諸如不同情景的展開會如何不同。例如，可以構建社會系統模型情景來評估在中國，受大壩建設影響的群眾和非自愿移民可能會產生什么反應。
• ？物理與社會系統相結合的模型。彼此互相依賴的物理和社會子系統過程可被耦合用于了解其在不同地點的相互作用。例如，天氣、波浪和海盜行為模型已與航運模型結合，來幫助預測何時何地有可能會被海盜攻擊。更復雜的經濟、資源和能源之間的相互作用與反饋，可以被綜合評估模型反映出來。例如，綜合評估模型，可用來研究中國的水、農業(yè)、能源生產和消費之間的復雜相互作用。
• ？用真實世界系統測量值來推斷不確定模型參數的反演方法。這些方法將計算模型與真實世界的觀測結合起來，以約束模型參數（如，物理常數、初始條件、邊界條件以及系統狀態(tài)），以便使模型更好地代表真實世界系統，并由此產生更可靠的結果。例如，反演方法可用來估測或約束一個大尺度水文模型（比如，空間變化的滲透率、流速，以及蒸發(fā)）的關鍵模型參數，來產生作為全中國各地函數的水資源可利用量的合理預測。必須提供特定問題的信息給反演方法，根據所使用的模型進行調整。
• ？用來發(fā)現趨勢、形態(tài)和關聯的空間統計、數據挖掘和機器學習。這些方法使用數據驅動的實證模型和方法來了解不同的觀測對于系統的揭示。例如，實證模型可用來監(jiān)測中國由于制定大壩建設、農業(yè)以及煤炭生產等相關政策，所引起的水資源可用量的變化。實證方法往往根據被分析的數據類型（如，時空數據、影像及文本）和可用的計算環(huán)境，進行自定義設置。
• ？用于檢測關系形態(tài)是如何影響個體到國家層面行為的空間網絡分析。網絡分析模型是圖形或統計模型，解釋人與人之間通過友誼、金融、文化、或其他關系的相關行為。空間網絡模型，結合空間和網絡推理，解釋關系模式如何影響行為。網絡模型被用來描述秘密團體成員特征及他們之間的關系，用來評估潛在的各種各樣的攻擊，也用于在動態(tài)地緣政治環(huán)境下，評估變化和趨勢。它們通常用于情景描述和假設推理分析，而且網絡數據動態(tài)變化趨勢也被用于預測。例如，社交媒體分析可以用來確定中國哪些社區(qū)和團體可能會強烈抵制大壩建設引起的移民。

當前發(fā)展狀況

　　委員會的第三個任務是描述模型與方法的當前發(fā)展狀況，包括特征和尺度、精度、可靠性、可預測性、不確定性特征，以及計算需求（見欄S.1）。這些因素適用于在特定環(huán)境中的特定模型或方法，但不適合上面描述的廣泛類別。因此，本報告為任務3所提及的各種因素提供了范圍或案例。

　　當前發(fā)展狀態(tài)影響著NGA在短期內能適應哪些模型與方法，哪些需要進一步的研究和開發(fā)。一般來說，物理過程模型和數據驅動方法（反演、實證或網絡分析）相對成熟，但是必須能適應于地理空間情報的用途。有益發(fā)展的例子包括降尺度技術，將促進NGA遙感數據在規(guī)模較小、與政策更相關尺度中的應用；還包括實證方法，可以處理專業(yè)模型結構（如，時空依賴性）和地理空間數據的特點。社會系統和物理－社會系統耦合模型，可以支持假設推理和情景發(fā)展，這對許多NGA的應用非常有用。然而，需要基礎研究來提升對人類行為的了解，使模型更易于開發(fā)。

增加模型與方法對NGA的作用

　　委員會的第四個任務是確定需要做什么才能使相關模型與方法為地理空間情報工作（見欄S.1）發(fā)揮作用。以地理空間情報為目的，開發(fā)或調整何種特定模型與方法，主要取決于現有研究的效用，但也取決于模型與方法開發(fā)或調整的難度、軟件與代碼的可用性、需要進行培訓支持的水平，以及NGA分析人員的知識和經驗。例如，NGA通常必須快速應對一個突發(fā)的國家安全威脅或自然災害，所以，一種相對能快速開發(fā)、適應或運行的簡單模型，可能比需要用數月或更長時間開發(fā)的更全面模型更有用。當需要用到更復雜的模型時，NGA可以利用來自大學、國家實驗室、聯邦機構和私人公司的建模工作組的大量專業(yè)知識。NGA可以采取開發(fā)或適應上述模型與分析方法的行動總結如下：

　　內部開發(fā)或適應。數據驅動的模型與分析方法適合短期發(fā)展，因為NGA分析師已有一定的相關知識和經驗，方法論已建立，而且軟件、工具和培訓支持都是現成的。特別是，NGA的時空分析經驗為開發(fā)或調整空間統計、數據挖掘和機器學習方法奠定了基礎。尤其對NGA有使用前途的方法包括：（1）貝葉斯分層模型，它聯系空間連接數據，不同級別分辨率或不同數據源的數據聚合；（2）聚類和其他非監(jiān)督分類以及深度學習方法，在數量大到人類現有手段無法分析的海量數據中，發(fā)現其結構；（3）監(jiān)測變化足跡和空間熱點與異常的方法。此外，NGA不斷增加對人文地理方面的重視，為開發(fā)網絡分析模型，以調查關系模式如何影響行為奠定基礎。

　　對這兩種類型的分析，基本方法也已頗具規(guī)模，而且軟件和用戶支持（如，教材、會議以及特別的短期課程）都是現成的。然而，為利用地理空間數據以及NGA使用案例，還需要一些額外的開發(fā)和培訓以適應這些方法。此外，為空間統計和空間數據挖掘方法，可能必需開發(fā)數據密集型計算的軟件和算法。NGA學院或基于大學的項目，可以提供網絡培訓或空間網絡分析。

　　協作。NGA需要合作伙伴來幫助開發(fā)、適應和使用更復雜的模型與方法（如，流程模型、耦合模型、基于代理模型、反演方法，以及空間網絡模型），以及尚未被先進的計算基礎設施很好支持的地理空間模型。任何組織在功能復雜的建模能力方面，有相當一部分是通過合作伙伴、學徒以及協作學得的。這種協作可以采取多種形式，包括作為一個在開發(fā)模型或拓展其在其他領域的應用團隊中的合作伙伴，作為一個模型或方法團隊的用戶，或作為最終數據產品的用戶。無論如何，NGA需要確定相關的領域專家，他們可以設計與NGA相關的模型或情景、可以運行模型、解釋結果或者幫助NGA找到有用的現有模型輸出。為了有效地使用這些模型或模型結果，NGA需要了解這些模型或模型結果對支持自己當前在地理空間情報任務方面的優(yōu)勢和局限。

　　為NGA建模任務尋找合作伙伴的工作非常不簡單，因為工作的涉密性，廣泛和不斷變化的專家需求，以及培養(yǎng)長期關系的需要。復雜系統的模型，通常是由多學科團隊開發(fā)的，他們對于和當前任務相關的科學領域和計算能力方面，擁有雄厚的知識和豐富的經驗。然而，把不同學科的專家請到一起，使他們在NGA優(yōu)先項目的背景下相互學習，可能會有益于NGA相關問題取得重大突破。主要的研究型大學，以及NGA已建立關系的組織（如，國防與情報機構、國家實驗室、私營承包商，以及NGA地理空間科學卓越學術中心），可能是為NGA建模工作尋找專家和建模團隊的一個起點。

　　NGA資助的研究與開發(fā)

　　委員會的第五項任務是確定可以受益于NGA已資助的研發(fā)項目的領域（見欄S.1）。對研究和開發(fā)的大量投資，可以在未來幾年加強NGA的建模能力。這些投資集中在何處，取決于已有事實證明的對地理空間情報工作最有用的模型和方法。潛在研究領域涉及擴展與NGA情況相關的現有模型，提升對人類行為的了解，減少開發(fā)、測試和運行模型所需要的時間，以及開發(fā)為NGA相關模型和數據定制的方法等，如下所述：

　　擴展用于NGA相關情況的模型。NGA調查可能會對模型提出新的要求，把它們用于最初設計時沒有或至少未被完全測試的設置中。例子包括精確、近實時風、海浪、或天氣預測，用于支持軍隊部署、搶險救災、或在城市環(huán)境中有害物質泄露的消散和損失估計。此外，這些模型可能需要與社會系統模型相結合，幫助決策制定者為社會動蕩、分裂或移民做好準備。需要大量研究以采用物理過程模型、社會系統模型，以及結合的物理－社會系統模型，更可靠地處理這些比較罕見的情況。

　　提升對人類行為的了解。社會系統模型只是剛剛超越專家判斷。要推進其發(fā)展，開發(fā)物理－社會系統相結合的模型，需要基礎研究來提升對人類行為的了解。有前途的研究領域，包括以了解人類行為如何受地理因素，包括自然和建造環(huán)境的制約或激勵為目標的研究，包括地理因素如何影響明星之間社交網絡與通信的發(fā)展，以及認知偏見如何影響對空間的感知。

　　加速模型開發(fā)、測試和運行的時間。情報問題往往對時間敏感，所以，研究進展能加快模型開發(fā)、測試或運行時間，這將對NGA有益。通過以促進NGA調查現有子系統模型結合為目標的研究，可以加快模型開發(fā)的進度。通過研究和開發(fā)精度降低的模型，使用更粗糙、更簡化，或比計算密集型模型具有更少表征過程的模型，可以減少模型開發(fā)和運行的時間。開發(fā)模擬試驗平臺，有助于所有這些工作，也便于評估模型的準確性和速度。

　　以NGA相關模型定制的方法論研究與開發(fā)。為NGA用途開發(fā)或采納的模型，必須伴隨有定制的方法，能把這些模型與數據結合起來。反演、探索合理的結果或場景、量化預測的不確定性，以及模型評估等方法論，都需要更多地使基于模型的結果與可用的測量結果相符合。社會系統和物理－社會系統模型特別需要這種方法論。該領域的可能方向，包括開發(fā)反演方法，制約社會系統模型與數據一致的合理狀態(tài)，還包括方法開發(fā)，用于針對NGA相關基準和測試案例的模型結果的正式驗證和確認。此外，研究如何采用現有的反演方法以整合NGA獲取并使用的（如，衛(wèi)星、傳感器、地理空間以及開源的）不同形式的數據，將有利于所有類型的模型。

　　以NGA數據源與需求定制的方法論研究與開發(fā)。通過以NGA數據和應用案例所定制化的研究可以推進實證方法論的發(fā)展。具體例子包括結合異構數據或來自不同途徑的結果，以及在支持推理與決策時更準確地表達其不確定性，還包括處理具有空間、時間和網絡結構數據（如，評估一段時間某恐怖分子小組活動）的方法。一種相關的需求是情緒探測技術，在基于地理和社區(qū)網絡功能方面的文檔中描述這種情緒的特性，諸如地理位置、當地活動、語言、當地組織的結構，以及在網絡中的自我認同感的趨勢。還需要的研究包括為有前景的空間和時空方法開發(fā)算法，有效地利用先進數據密集型計算架構中出現的處理和數據存儲功能。

總體結論

　　總體而言，委員會得出結論，基于模型的調查將為NGA搜索時空格局提供強有力的手段；從這些格局做出推斷；預測未來對美國的政治、經濟和軍事威脅；并評估世界各地的應對措施及后果。然而，對每一個地理空間情報問題，比如，當時間太短不足以執(zhí)行基于模型的調查，或當缺乏數據或關鍵過程不確定，很難對真實世界系統獲得有用內在見解時，模型并不是最佳工具。因此，制圖和圖像分析仍將是地理空間情報的重要手段。

　　考慮到分析師在時空分析方面的長期經驗，以及可用的支持軟件和工具，NGA可以開始開發(fā)或調整一些數據驅動模型。發(fā)展更復雜的建模和分析能力，可能需要許多年，因為NGA需要新的知識、技能、技術和工作流；與外部的建模團隊交流；額外的數據來源；增強的計算能力；以及建模思維模式的轉變。NGA不需要建立由一個大型研究部門來開發(fā)、維護、及支持前沿或復雜模型（如，氣候模型）的能力。事實上，與外部建模團隊合作，利用他們的模型、模型輸出以及分析方法，用于地理空間情報，將延伸資源并幫助分析師在建模和分析方法方面獲得知識與技能。隨著他們的經驗逐漸增長，NGA分析師將能夠承擔越來越復雜的基于模型的世界分類調查。

　　原文題目：From Maps to Models: Augmenting the Nation's Geospatial Intelligence Capabilities

　　資料來源：http://www.nap.edu/23650

　　（黃銘瑞、王化編譯，殷永元審核）