基于多源信息融合的黃河上游多災(zāi)種知識圖譜構(gòu)建方法

關(guān)鍵詞：知識圖譜；多災(zāi)種；多源信息；本體；關(guān)系映射；黃河上游中圖分類號：TP391.1;TV882.1 文獻(xiàn)標(biāo)志碼：A doi：10.3969/j.issn.1000-1379.2025.07.017引用格式：，，，等.基于多源信息融合的黃河上游多災(zāi)種知識圖譜構(gòu)建方法[J].人民黃河，2025，47（7）：103-107，115.

Building Method of Multi-Disaster Knowledge Graph in the Upper Reaches of the Yellow River Based on Multi-Source Information Fusion

WANG Zongmin'，LIANG Chuangheng1，LIU Xinyi，LIU Yifan2，JINLei1，CAI Yingchun1，3，SHU Xiaosong ^1，3 （1.School of Water Conservancy and Transportation，Zhengzhou University， Zhengzhou 450o01，China; 2.Guiyang Engineering Corporation Limited.，Power China， Guiyang 550081， China； 3.National KeyLaboratoryofTunnel Boring MachineandIntellgentOperationand Maintenance，Zhengzhou450ol，China）

Abstract：Idtoeesseficoistetsatiapaloelatioofultipledsterusigfactos，metflga knowledgegraphofutpledisastertypsinteuppreachsoftheYelowRiverbasedonulti-soueiformationfusionwasproposed Throughdataceaning，entityrecogitionadrelatiosipextraction，structuredandustructureddatasuchasmotesensingimages，ete orologicaldataadgologicaldataaeintegatedtuildtorecocetfotoloefinoanddfiesitsofsmaticoio suchascusalelatosspaialmpralsoatiodartatioelatiosp.Knowdgsoeddaicasonga outbyusingtheNo4jgraphdatabase，andamulti-soucedatamappingmechanismwasdesignedtosupportmult-imensionalquerisofentitiesschasasteets，igectosndatiesastes，sellaoipsombgayesetkpbistic reasoningndgraphtpologyanalysisalgoritms，thepropagationpathsofdisasterchainswrequantitativelyevaluated.BasedontelandslideeventinacanareaofteupperreachsoftheYelowRverin2O23，tepotentialelatioshipainbtweenlandsldesaddebris flowscanbedisoeredthoughteiferencefunctionoftegaphdatabase.Compaedtoradinaldatabass，nowledgegaphshefaster and more accurate information queries.

Keywords：knowledgegraph；mutiple typesof disasters；multi-sourceinformation；noumenon;relatioal mapping；theupperreacheso the Yellow River

0 引言

黃河上游地處青藏高原與黃土高原過渡帶，地質(zhì)構(gòu)造復(fù)雜，地形起伏劇烈，氣候條件多變。該地區(qū)不僅是黃河的發(fā)源地，而且是我國重要的水資源供給區(qū)與生態(tài)安全屏障[1-2]。然而，該地區(qū)巖性破碎、植被覆蓋率低、土體結(jié)構(gòu)疏松，疊加強降雨或地震等外力作用，易發(fā)生崩塌、滑坡、泥石流等地質(zhì)災(zāi)害[3-4]，且呈現(xiàn)出多災(zāi)種耦合演化趨勢[5-6]。在自然環(huán)境、氣候變化、人類活動等多重因素作用下，地質(zhì)災(zāi)害常以“災(zāi)害鏈”的形式出現(xiàn)，如滑坡誘發(fā)泥石流、地震引發(fā)次生滑坡等，災(zāi)害間的時空級聯(lián)效應(yīng)顯著[7]。劉傳正等[8]對崩塌-滑坡-泥石流災(zāi)害鏈進(jìn)行了系統(tǒng)分類，指出該類災(zāi)害具備誘因共性、觸發(fā)機(jī)制復(fù)雜、演化路徑多樣等特征，以單災(zāi)種為核心的傳統(tǒng)災(zāi)害監(jiān)測與預(yù)警體系面臨極大挑戰(zhàn)。

傳統(tǒng)災(zāi)害監(jiān)測與預(yù)警體系通常依賴單一或靜態(tài)數(shù)據(jù)源，難以適應(yīng)災(zāi)害鏈的動態(tài)演化特征與耦合傳播機(jī)制[9]。為應(yīng)對災(zāi)害風(fēng)險空間異質(zhì)性和災(zāi)害類型交叉的復(fù)雜局面，迫切需要建立一種具備多源異構(gòu)數(shù)據(jù)融合能力與關(guān)系推理能力的智能系統(tǒng)，以提升區(qū)域風(fēng)險認(rèn)知與響應(yīng)能力[10]。近年來，知識圖譜在實體關(guān)系建模、語義表示、知識推理等方面表現(xiàn)出優(yōu)勢，成為地質(zhì)災(zāi)害研究領(lǐng)域的新興技術(shù)[]，它能夠?qū)⑦b感影像、氣象數(shù)據(jù)、地質(zhì)資料、文本等多源信息進(jìn)行語義融合，構(gòu)建以“災(zāi)種-誘因-響應(yīng)-空間-時間”為核心的模型，為理解災(zāi)害鏈演化機(jī)制提供了新的分析視角[12]。具體而言，敖曉靜等[2]提出基于知識圖譜的高陡邊坡崩塌災(zāi)害三維動態(tài)模擬方法，實現(xiàn)了災(zāi)害空間動態(tài)演變智能分析；王晟等3基于集合模擬與知識圖譜，對漢江上游洪水與滑坡耦合災(zāi)害進(jìn)行了風(fēng)險聯(lián)評，揭示了災(zāi)種之間的演化關(guān)系。

在圖譜推理與災(zāi)害智能分析方面，知識圖譜與圖數(shù)據(jù)庫（如Neo4j圖數(shù)據(jù)庫）結(jié)合日益緊密。劉彥超等[13]基于Neo4j圖數(shù)據(jù)庫構(gòu)建北京中軸線知識圖譜，通過本體設(shè)計與圖結(jié)構(gòu)映射，利用Cypher語言實現(xiàn)時空屬性與語義關(guān)系的動態(tài)存儲，打破了傳統(tǒng)數(shù)據(jù)庫的多層級關(guān)聯(lián)查詢瓶頸，使圖數(shù)據(jù)庫從數(shù)據(jù)容器升級為知識推理引擎。此外，在地理空間表達(dá)與災(zāi)害圖層組織方面，尹春榮等[9提出了基于網(wǎng)格密度控制的全國滑坡泥石流編圖方法，顯著提升了災(zāi)害圖譜在全國尺度的表達(dá)精度；張地等[14]通過對青海黃河流域泥石流空間格局進(jìn)行分析，構(gòu)建了災(zāi)害趨勢預(yù)測模型，為圖譜中的風(fēng)險因子建模提供支撐。

面向工程應(yīng)用，知識圖譜還可拓展至泵站管理與水利工程數(shù)字孿生建設(shè)等場景。賈賀等[15]開發(fā)了基于知識圖譜的泵站運行方案智能推薦系統(tǒng)；張軍琿等[6]構(gòu)建面向數(shù)字孿生工程的水利知識圖譜框架，為災(zāi)害鏈的全過程感知與智能決策提供技術(shù)支撐。

筆者針對多重致災(zāi)因子時空關(guān)聯(lián)非一致性問題，面向黃河上游地區(qū)暴雨-滑坡-泥石流典型災(zāi)害鏈，構(gòu)建融合遙感影像、氣象、地質(zhì)等多源數(shù)據(jù)的多災(zāi)種知識圖譜，形成“數(shù)據(jù)融合一知識抽取—鏈?zhǔn)酵蒲荨悄茴A(yù)警\"閉環(huán)體系，以期為黃河上游多災(zāi)種風(fēng)險評估與預(yù)警提供支撐。

1黃河上游多災(zāi)種知識圖譜構(gòu)建流程

黃河上游多災(zāi)種知識圖譜構(gòu)建流程如下：1）從多源數(shù)據(jù)中收集信息，多源數(shù)據(jù)包括結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)（如防災(zāi)減災(zāi)數(shù)據(jù)、生態(tài)監(jiān)測數(shù)據(jù)）、半結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)（如網(wǎng)絡(luò)新聞、災(zāi)害報告）、非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)（如文本、圖片、遙感影像）。2）對數(shù)據(jù)進(jìn)行清洗與標(biāo)準(zhǔn)化處理，處理重復(fù)值、缺失值和異常值，確保數(shù)據(jù)一致性。按災(zāi)害類型、庫壩屬性、區(qū)域信息對數(shù)據(jù)進(jìn)行分類與標(biāo)注，為后續(xù)建模打下基礎(chǔ)。3）通過實體識別、關(guān)系抽取和屬性抽取，將數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)化為結(jié)構(gòu)化三元組，構(gòu)建本體定義核心概念及其語義關(guān)系，實現(xiàn)語義建模的規(guī)范化。4）使用資源描述框架和圖數(shù)據(jù)庫存儲數(shù)據(jù)，通過D2RQ進(jìn)行數(shù)據(jù)庫映射，避免數(shù)據(jù)孤島，形成語義一致的知識網(wǎng)絡(luò)。5）將結(jié)構(gòu)化三元組數(shù)據(jù)映射到圖數(shù)據(jù)庫，在圖形化環(huán)境下更加直觀地展現(xiàn)災(zāi)害數(shù)據(jù)之間的關(guān)系和影響路徑，使得數(shù)據(jù)可查詢、可擴(kuò)展并易于理解，

知識圖譜構(gòu)建完成后，可以通過語義查詢（如SPARQL）從圖數(shù)據(jù)庫中高效檢索災(zāi)害相關(guān)信息，結(jié)合風(fēng)險預(yù)測模型與動態(tài)數(shù)據(jù)，實時調(diào)整災(zāi)害預(yù)警策略和應(yīng)急響應(yīng)方案。決策者通過查詢圖形化界面展示的災(zāi)害信息、知識網(wǎng)絡(luò)和關(guān)聯(lián)關(guān)系，可以更清晰地識別潛在風(fēng)險與關(guān)鍵節(jié)點，從而進(jìn)行科學(xué)決策。

2 黃河上游多災(zāi)種知識圖譜模式層構(gòu)建

2.1本體邏輯結(jié)構(gòu)表達(dá)及三元組關(guān)系生成

采用自頂向下方法進(jìn)行本體建模。使用Protégé工具構(gòu)建類層次結(jié)構(gòu)，創(chuàng)建“庫壩”“災(zāi)害類型”“經(jīng)緯坐標(biāo)”“區(qū)域范圍”“發(fā)生時間”等與黃河上游庫壩群災(zāi)害相關(guān)的核心概念作為類，再建立父子類關(guān)系和因果關(guān)系。例如，“庫壩”為父類，細(xì)分為“水庫”“水電站”等子類，即為父子類關(guān)系；“崩塌災(zāi)害”發(fā)生后可能會導(dǎo)致“滑坡災(zāi)害”和“泥石流災(zāi)害”，即為因果關(guān)系。通過這種方式，可以清晰地展現(xiàn)不同概念之間的邏輯關(guān)系。通過對各類定義屬性（如“位置”“容量”等）和關(guān)系（如“發(fā)生”“影響”等），可以描述類之間的相互作用，為數(shù)據(jù)實例化和三元組構(gòu)建提供規(guī)范的語義框架。隨后，基于收集的數(shù)據(jù)對各類進(jìn)行實例化，添加具體信息，如特定庫壩的名稱、位置、容量等。將實例填充到本體結(jié)構(gòu)，進(jìn)一步豐富本體內(nèi)容。

采用python深度學(xué)習(xí)算法從文本中自動提取和生成三元組關(guān)系，如（庫壩，發(fā)生，洪水災(zāi)害）、（洪水災(zāi)害，影響，區(qū)域）（區(qū)域，采取，應(yīng)對措施）。這些三元組關(guān)系能夠?qū)崿F(xiàn)知識的結(jié)構(gòu)化表達(dá)，為后續(xù)語義查詢、知識推理提供支持。

2.2 本體間語義關(guān)系表達(dá)

本體間語義關(guān)系需要通過6類形式化關(guān)聯(lián)來表達(dá)，從而構(gòu)建結(jié)構(gòu)化知識網(wǎng)絡(luò)。1）父子類關(guān)系：通過子類繼承機(jī)制建立縱向?qū)蛹墸绾樗畬儆谧匀粸?zāi)害的細(xì)分類型并支持傳遞性推理；2）關(guān)聯(lián)關(guān)系：通過對象屬性鏈接不同領(lǐng)域概念，如庫壩與泥石流通過相關(guān)屬性建立非層級關(guān)聯(lián)并約束方向性；3）因果關(guān)系：分為直接觸發(fā)與間接影響，如強降雨作為致災(zāi)因子作用于洪水事件，建議結(jié)合概率推理模型增強分析；4）屬性關(guān)系：通過數(shù)據(jù)屬性描述實體特征，如龍羊峽水庫的庫容屬性記錄了庫容值，且該數(shù)值被約束為非負(fù)數(shù)；5）時空關(guān)系：依據(jù)地理空間查詢語言標(biāo)準(zhǔn)建模，基于空間包含關(guān)系，將洪水災(zāi)害限定在黃河流域上游，結(jié)合時間軸定義事件時序；6）參與關(guān)系：描述實體與事件的動態(tài)交互過程，如滑坡體通過其物理屬性（如坡度、巖性）觸發(fā)或加劇泥石流事件。

技術(shù)實現(xiàn)層面，本體編輯工具Protegé采用模塊化設(shè)計方式分離災(zāi)害要素與關(guān)系本體，利用D2RQ構(gòu)建關(guān)系數(shù)據(jù)庫到本體的轉(zhuǎn)換規(guī)則，選用支持屬性圖模型的圖數(shù)據(jù)庫實現(xiàn)多屬性存儲與推理引擎集成。以黃河上游災(zāi)害鏈為例，通過地理邊界框定本體時空范圍，結(jié)合因果推理規(guī)則自動發(fā)現(xiàn)隱性鏈?zhǔn)綖?zāi)害模式，如強降雨引發(fā)山體滑坡進(jìn)而導(dǎo)致潰決洪水。

通過對黃河上游災(zāi)害鏈時空演化規(guī)律分析，崩塌、滑坡、泥石流災(zāi)害的時空關(guān)聯(lián)呈現(xiàn)顯著異質(zhì)性。基于自然災(zāi)害事件的時空特征建?？蚣?，構(gòu)建包含致災(zāi)因子、承災(zāi)體與衍生災(zāi)害的災(zāi)害鏈本體，其中：致災(zāi)因子包括強降雨和地震擾動，承災(zāi)體涵蓋庫壩與村莊聚落，衍生災(zāi)害涉及潰決洪水與堵江堰塞湖。在Protégé中通過分層建模實現(xiàn)語義整合，具體地，針對時空關(guān)系如“洪水淹沒區(qū)涉及黃河流域上游”，采用幾何算子建模；針對因果關(guān)系如“強降雨持續(xù)時長超閾值觸發(fā)坡體失穩(wěn)”，通過事件鏈公理描述傳播路徑；針對影響關(guān)系如“潰決洪水淹沒上游村莊”，利用參與關(guān)系本體描述實體交互。

2.3 災(zāi)害事件本體建模

構(gòu)建知識圖譜的關(guān)鍵在于明確災(zāi)害分類和災(zāi)害間關(guān)系表達(dá)。崩塌、滑坡和泥石流作為主要災(zāi)害類型，要在概念層次和相關(guān)關(guān)系的基礎(chǔ)上進(jìn)行本體建模，結(jié)合知識圖譜的語義網(wǎng)絡(luò)特性，確保信息關(guān)系一致性與表達(dá)精準(zhǔn)性。災(zāi)害事件本體模型框架如圖1所示。

根據(jù)監(jiān)測平臺將數(shù)據(jù)劃分為全球?qū)Ш叫l(wèi)星系統(tǒng)（GNSS）遙感（RS）影像等，這種層次化設(shè)計便于對不同災(zāi)害進(jìn)行統(tǒng)一建模和細(xì)化管理。崩塌、滑坡和泥石流之間存在顯著的因果關(guān)系，滑坡可能由崩塌觸發(fā)，而泥石流常由崩塌和滑坡堆積物在強降雨作用下形成[1]。3種災(zāi)害共享諸多觸發(fā)條件，如降雨、地震和地質(zhì)結(jié)構(gòu)，但各自的觸發(fā)機(jī)制和影響范圍不同。例如，崩塌常由地質(zhì)結(jié)構(gòu)或重力作用引發(fā)，滑坡多與地層結(jié)構(gòu)和坡面形態(tài)相關(guān)，而泥石流發(fā)生依賴于充足的水流[1]。此外，災(zāi)害在空間分布上具有顯著依賴性，如滑坡多發(fā)生在陡峭斜坡上，而泥石流主要分布于溝谷或山前盆地。

結(jié)合龍羊峽水庫案例，可系統(tǒng)闡釋災(zāi)害鏈?zhǔn)桨l(fā)生機(jī)制。以RS影像為例，構(gòu)建的各屬性間關(guān)系網(wǎng)絡(luò)如圖2所示。RS影像中樞通過文件格式、坐標(biāo)系等地理參數(shù)錨定災(zāi)害發(fā)生場景，其中垂直坐標(biāo)系和 XY 坐標(biāo)系精準(zhǔn)定位陡峭斜坡與溝谷的空間分布。監(jiān)測數(shù)據(jù)模塊顯示，降雨、地震等觸發(fā)條件引起地質(zhì)結(jié)構(gòu)異常（像素類型、角度單位等參數(shù)表征），進(jìn)而引發(fā)崩塌-滑坡-泥石流災(zāi)害鏈。龍羊峽水庫建設(shè)直接作用于地質(zhì)結(jié)構(gòu)異常節(jié)點，導(dǎo)致滑坡發(fā)生頻率提升 12.6% 。泥石流發(fā)生密度與滑坡堆積量正相關(guān)（相關(guān)系數(shù)為0.83），印證了堆積物在降雨條件下的流體轉(zhuǎn)化過程。值得注意的是，災(zāi)害影響通過空間拓?fù)潢P(guān)系擴(kuò)散，該案例中崩塌體滑移距離達(dá) 500m ，其挾帶的巖土體經(jīng)溝谷（ XY 坐標(biāo)系限定）二次搬運后形成泥石流，最終通過垂直坐標(biāo)系測算堆積范圍超出庫區(qū)邊界 1.8km ，形成跨區(qū)域的災(zāi)害傳播鏈。該網(wǎng)絡(luò)化結(jié)構(gòu)揭示了同步考慮空間要素配置與多源數(shù)據(jù)融合對災(zāi)害防治的重要性。

2.4 監(jiān)測數(shù)據(jù)本體建模

為實現(xiàn)多源數(shù)據(jù)融合，構(gòu)建RS影像本體模型、GNSS本體模型和氣象數(shù)據(jù)本體模型（見圖3），明確語義關(guān)系。借助深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)對多源數(shù)據(jù)特征進(jìn)行學(xué)習(xí)與融合，建立災(zāi)害觸發(fā)機(jī)制和演化規(guī)律的智能分析模型。

RS影像本體主要描述與災(zāi)害相關(guān)的哨兵、葵花和Landset等系列數(shù)據(jù)及其關(guān)鍵屬性。這些數(shù)據(jù)可用于地表形變、地質(zhì)構(gòu)造特征的提取和動態(tài)變化分析。GNSS本體主要描述地面站點位置信息的實時動態(tài)變化，涉及站點名稱、設(shè)備ID、錯誤代碼、發(fā)生時間以及監(jiān)測指標(biāo)（如坐標(biāo)、經(jīng)緯度、高程）。氣象數(shù)據(jù)本體模型包括文件名、文件地址、文件大小、列數(shù)、行數(shù)、波段數(shù)和像元數(shù)等。

3黃河上游多災(zāi)種知識圖譜數(shù)據(jù)層構(gòu)建

3.1 基于災(zāi)害監(jiān)測數(shù)據(jù)的關(guān)系抽取

基于災(zāi)害監(jiān)測數(shù)據(jù)的關(guān)系抽取流程如下：1）通過數(shù)據(jù)清洗和標(biāo)準(zhǔn)化處理，對RS影像、氣象數(shù)據(jù)等多源數(shù)據(jù)整合：2）利用自然語言處理（NLP）技術(shù)，從文本中抽取災(zāi)害相關(guān)的實體及關(guān)系；3）采用D2RQ從關(guān)系型數(shù)據(jù)庫中抽取屬性字段，即將數(shù)據(jù)庫映射為RDF格式，使得數(shù)據(jù)庫字段能夠分別表示圖譜中的實體、屬性，進(jìn)而關(guān)聯(lián)實體與屬性。

基于Neo4i圖數(shù)據(jù)庫計算引擎的災(zāi)害鏈分析框架，設(shè)計多源數(shù)據(jù)映射機(jī)制，支持災(zāi)害事件、觸發(fā)因子、衍生災(zāi)害等實體及其關(guān)系的多維查詢，實現(xiàn)對災(zāi)害風(fēng)險的動態(tài)管理?；趯傩詧D模型構(gòu)建災(zāi)害鏈本體框架，融合貝葉斯網(wǎng)絡(luò)概率推理與圖拓?fù)浞治鏊惴?，實現(xiàn)災(zāi)害傳播路徑的量化評估，如基于洪峰流量參數(shù)與滑坡臨界觸發(fā)概率構(gòu)建閾值約束模型。Cypher語言支持多維度分析，檢索大流量高概率洪水、滑坡事件并通過APOC插件實時更新風(fēng)險數(shù)據(jù)。技術(shù)增強方案整合結(jié)構(gòu)化庫壩參數(shù)與RS影像解譯結(jié)果，利用GDS庫優(yōu)化應(yīng)急路徑規(guī)劃，通過PageRank算法識別高風(fēng)險庫壩等關(guān)鍵節(jié)點。

3.2 知識圖譜存儲

知識圖譜存儲和管理是實現(xiàn)災(zāi)害監(jiān)測數(shù)據(jù)整合與查詢的關(guān)鍵。Neo4j圖數(shù)據(jù)庫以節(jié)點和關(guān)系為核心，能夠有效表示災(zāi)害實體之間的復(fù)雜關(guān)系，如圖4所示，其中包括時間、空間、因果等多維度關(guān)系。

在構(gòu)建多災(zāi)種知識圖譜時，“滑坡”“地震”“降水量”等為節(jié)點類型，而災(zāi)害之間的關(guān)系如“觸發(fā)”“導(dǎo)致”“發(fā)生”等可以定義為邊類型。通過這種方式，能夠直觀地表示不同災(zāi)害事件之間的關(guān)聯(lián)及其時空分布，如圖5所示

4黃河上游多災(zāi)種知識圖譜實例分析

4.1 數(shù)據(jù)融合效果

數(shù)據(jù)層以多層網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)為基礎(chǔ)，融合結(jié)構(gòu)化、非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)，形成標(biāo)準(zhǔn)化編碼、語義特征與時空維度三位一體的數(shù)據(jù)基底。通過質(zhì)量控制鏈保障數(shù)據(jù)安全與共享，支持知識演化分析。以2023年黃河上游某地滑坡事件為例，基于監(jiān)測數(shù)據(jù)與歷史記錄，分析滑坡發(fā)生的誘因及影響范圍。通過圖數(shù)據(jù)庫推理功能，發(fā)現(xiàn)滑坡與泥石流之間的潛在關(guān)系鏈條，數(shù)據(jù)融合效果展示如圖6所示。

4.2 信息查詢效果

通過使用CREATE、MERGE、SET和DELETE等語句，用戶可以便捷地更新災(zāi)害事件以及監(jiān)測指標(biāo)等信息，確保數(shù)據(jù)的準(zhǔn)確性和完整性。此外，Cypher語言支持實體和關(guān)系查詢，能夠高效提取災(zāi)害事件之間的多維度信息。為了評估知識圖譜性能，分別在災(zāi)害類別、災(zāi)害事件和監(jiān)測指標(biāo)3個方面開展查詢實驗，與MySQL數(shù)據(jù)庫查詢結(jié)果進(jìn)行對比，見表1。

可以看出，知識圖譜與MySQL數(shù)據(jù)庫在查詢數(shù)量上保持一致，但在查詢時長和精確度上存在顯著差異。知識圖譜的查詢速度遠(yuǎn)快于MySQL數(shù)據(jù)庫，其查詢時長僅為 3～4ms ，而MySQL數(shù)據(jù)庫查詢時長為 150～ 200ms 。這種顯著的性能提升得益于知識圖譜的圖遍歷機(jī)制和關(guān)系分析能力，使其能夠更高效地處理復(fù)雜查詢工作，尤其在涉及多實體、多關(guān)系場景中表現(xiàn)突出。此外，知識圖譜的查詢精確度達(dá)到 100.0% ，略高于MySQL數(shù)據(jù)庫，這得益于知識圖譜語義網(wǎng)絡(luò)和關(guān)系表達(dá)能力，能夠更準(zhǔn)確地捕捉數(shù)據(jù)之間的邏輯聯(lián)系，避免傳統(tǒng)數(shù)據(jù)庫因結(jié)構(gòu)化限制而導(dǎo)致的信息丟失或冗余。

5 結(jié)束語

黃河上游地區(qū)地質(zhì)環(huán)境復(fù)雜多變，崩塌、滑坡和泥石流等多種災(zāi)害頻繁發(fā)生且相互耦合，嚴(yán)重威脅區(qū)域生態(tài)環(huán)境與社會經(jīng)濟(jì)的安全穩(wěn)定?；诙嘣串悩?gòu)數(shù)據(jù)，構(gòu)建了涵蓋災(zāi)害類型、時空分布、成因機(jī)理及演化規(guī)律的多災(zāi)種知識圖譜，依托Neo4j圖數(shù)據(jù)庫可實現(xiàn)高效的存儲與管理，推動災(zāi)害鏈的動態(tài)推理與智能分析。通過知識圖譜的構(gòu)建與應(yīng)用，不僅深化了對黃河上游多災(zāi)種耦合演化機(jī)制的理解，也顯著提升了災(zāi)害風(fēng)險的動態(tài)評估與預(yù)警能力，可為科學(xué)防災(zāi)減災(zāi)提供有力支撐。

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【責(zé)任編輯 栗銘】