面向北极航道夏季适航性评估的知识图谱构建方法

庞小平; 胡昕衎; 叶帅; 孟小亮; 王月云

doi:10.13203/j.whugis20250122

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面向北极航道夏季适航性评估的知识图谱构建方法

地图制图学与地理信息工程 | 更新时间：2026-11-05

- 面向北极航道夏季适航性评估的知识图谱构建方法
- Construction Method of Knowledge Graph for Summer Navigability Assessment of Arctic Passage
- 武汉大学学报（信息科学版） 2026年51卷第6期页码：1253-1262
- 作者机构：
  
  1.武汉大学中国南极测绘研究中心，湖北武汉，430079
  2.武汉大学遥感信息工程学院，湖北武汉，430079
  3.极地环境监测与公共治理教育部重点实验室（武汉大学），湖北武汉，430079
- 作者简介：
  
  庞小平，博士，教授，研究方向为极地测绘遥感与地理信息可视化等。pxp@whu.edu.cn
  孟小亮，博士，教授。xmeng@whu.edu.cn
- 基金信息：
  
  武汉市自然科学基金(2024040701010030);中央高校基本科研业务费专项资金(2042025kf0082)
- DOI：10.13203/j.whugis20250122
  中图分类号： P208
- 收稿：2025-09-18，
  
  纸质出版：2026-06-05
- 稿件说明：
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庞小平,胡昕衎,叶帅，等.面向北极航道夏季适航性评估的知识图谱构建方法[J].武汉大学学报（信息科学版）,2026,51(6):1253-1262.

PANG Xiaoping,HU Xinkan,YE Shuai,et al.Construction Method of Knowledge Graph for Summer Navigability Assessment of Arctic Passage[J].Geomatics and Information Science of Wuhan University,2026,51(6):1253-1262.
庞小平,胡昕衎,叶帅，等.面向北极航道夏季适航性评估的知识图谱构建方法[J].武汉大学学报（信息科学版）,2026,51(6):1253-1262. DOI：10.13203/j.whugis20250122

PANG Xiaoping,HU Xinkan,YE Shuai,et al.Construction Method of Knowledge Graph for Summer Navigability Assessment of Arctic Passage[J].Geomatics and Information Science of Wuhan University,2026,51(6):1253-1262. DOI：10.13203/j.whugis20250122

摘要

随着全球气候的剧烈变化，北极航道实现全面通航的可能性逐渐增大，然而，目前北极航道适航性评估研究面临通航评估碎片化、多源异构数据难以整合以及复杂影响因素缺乏系统指标体系的挑战。因此，探索了一种面向夏季适航性决策的知识图谱链规则和推理模式，提出了知识图谱构建方法，从而为通航评估提供可靠有效的决策支持。首先，基于北极航道知识图谱相关本体模型对多模态多源数据进行预处理，运用检索增强生成技术，结合大语言模型进行本体引导下的数据清洗与验证，接着进行实体和关系的抽取，获取具有高置信度的三元组；然后，构建符合决策需求的图谱链规则和推理模式，并利用Neo4j图数据库存储和管理图谱链体系；最后，结合极地领域专家提供的相关规则知识检索图谱库，实现北极航道夏季适航性的计算与推理。通过2017—2021年东北航道和2021年国际船舶轨迹数据进行实验验证，结果表明，该方法能够实现从多源多模态数据到面向决策的夏季适航性知识的可靠转化。

Abstract

Objectives

With the drastic changes in the global climate

it is increasingly likely that the Arctic Passage will become fully navigable. However

current research on the navigability assessment of Arctic Passage faces the following challenges: Fragmented navigability assessment

difficulties in integrating multi-source heterogeneous data

as well as the lack of a systematic indicator system for complex influencing factors. Therefore

a knowledge graph chain rule and reasoning model for summer navigability decision-making is explored

and a knowledge graph construction method is proposed

thereby providing reliable and effective decision support for navigability assessment.

Methods

First

multimodal and multi-source data are preprocessed based on the relevant ontology model of Arctic Passage knowledge graph. Retrieval augmented generation technology combined with a large language model is used for ontology-guided data cleaning and verification. Entities and relationships are subsequently extracted to obtain high-confidence triples. Then

knowledge graph chain rules and reasoning models that meet decision-making needs are constructed

and the graph chain system is stored and managed using the Neo4j graph database. Finally

by incorporating the relevant rules and knowledge provided by experts in the polar field to query the knowledge graph library

the calculation and reasoning of the summer navigability of Arctic Passage are achieved.

Results

The experimental verification is carried out on the example of the Northeast Passage from 2017 to 2021 and the international ship trajectory data in 2021.

Conclusions

The results show that the proposed method can achieve reliable transformation from multi-source and multimodal data to decision-oriented summer navigability assessment knowledge.

关键词

Keywords

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