扩源与主题发现
把最近自动识别出的新来源、新关键词和新主题收拢到“最新”之下。系统会把这里确认过的发现结果自动注入后续抓取流程。
发现
结合 Brave 搜索与知识库语义分析，整理值得补充的新来源、新关键词和新观察主题。
Brave 候选源中，Korem Geospatial Blog、Penn State Geoinformation Lab News 和 Spatial Economics 工作论文三者最具扩源价值：前者持续产出 GeoAI 与城市计算交叉实践案例；后者提供空间经济学与社会经济 GIS 的理论锚点；Penn State 实验室新闻则直接覆盖人类移动性、灾害与交通等时空轨迹主线，并明确关联 GIS 与空间计算。其余 Urban Planning 类资讯源虽主题相关，但多聚焦政策/设计叙事，缺乏空间分析技术深度，仅保留 CityLab（Feedspot 列表中）作为人本健康与街景感知的潜在观察入口。
持续更新 GeoAI 应用案例（如 LLM 驱动的空间查询、街景语义分割落地）、城市计算工具链集成实践，与 HiSpot 框架、UrbanComputing 主题高度契合，且含可复现技术细节。
实验室明确聚焦 human mobility、disaster management、transportation 等关键词，与轨迹数据、韧性城市、时空知识图谱主题强对应；其研究常结合手机信令、遥感与 GIS，支撑 Data-Centric AI 与多模态地理数据主线。
权威空间经济学理论框架，直接支撑‘社会经济GIS’与‘区域发展’主题，为‘科技向善’‘弱势群体时空分析’提供计量基础；文中‘uneven economic activity across space’与地块级演化、城乡差异建模形成方法论呼应。
聚合 TeachGIS、MapLab（Wired Science）、Spatial Reserves 等一线教学与开源实践博客，涵盖 ArcGIS 工具链、公共空间数据集（如 USGS、OpenStreetMap）、街景API调用等实操内容，补足 Geo-Inference 与空间数据库自然语言接口的技术落地线索。
聚焦 smart city 技术整合路径，尤其关注传感器网络、数字孪生与基础设施韧性联动，与‘街道峡谷风场重构’‘韧性城市’‘双碳目标’等近期论文形成政策-技术闭环，可追踪 GeoAgent 在市政系统中的部署信号。
新增关键词聚焦三类缺口：一是 GeoLLM 工具链实操词（如 spatial query LLM、Geo-Inference），强化大模型调用 GIS 工具主线；二是社会经济空间建模词（如 spatial inequality GIS、regional convergence），衔接乡村建设与弱势群体分析；三是多模态感知技术词（如 streetview segmentation、LiDAR+satellite fusion），支撑街景/村景与人本健康响应主线。
直指地理大模型核心能力——自然语言驱动空间检索，与‘时空知识图谱’‘Geo-Inference’主题强耦合，且在 Korem 博客与 HiSpot 框架中已有实践雏形。
街景感知技术栈关键环节，支撑人本健康响应量化（如绿化率、步行友好度），与‘城市感知、街景感知与空间优化’主题一致，且是 Korem 博客高频技术词。
连接社会经济GIS与科技向善主线，比‘社会经济GIS’更具体，指向可计算的不平等测度（如基尼系数空间化、教育医疗资源可达性差异），呼应 Redding 空间经济学与 USDOT 开放数据中的公平性调度。
多源多模态地理数据典型融合范式，支撑地块级元胞自动机输入与双碳监测，比‘多源多模态地理数据’更具抓取指向性，且与 Remote Sensing of Environment 新刊论文形成技术延伸。
地理智能体推理能力的核心术语，强调模型输出可验证空间逻辑（如拓扑一致性、距离衰减），区别于泛化‘GeoAI’，与 arXiv 中潜在推理、Fokker–Planck 动力学建模形成方法论呼应。
时空轨迹大数据与韧性城市交叉点，特指灾害/拥堵扰动下的动态路径重规划，比‘mobility’更精准，且与 USDOT 施工区跟车数据、即时配送骑手-无人机协同论文构成技术闭环。
四类主题建议均锚定现有论文证据链并指向可扩源观测点：GeoLLM 工具链主题聚焦 LLM 与 GIS 工具互操作实证；街景人本健康主题强调视觉特征到健康指标的因果建模；空间不平等主题要求将弱势群体时空行为嵌入社会经济GIS框架；韧性物流主题则需追踪多源轨迹数据在扰动场景下的实时重调度能力。
HiSpot 框架与 Korem 博客均展示 LLM 驱动空间优化流程，但缺乏对推理过程可验证性的讨论；需追踪是否出现支持拓扑约束、距离衰减等地理规则嵌入的新型 Geo-Inference 接口。
现有街景研究多停留于相关性分析（如绿化率与PM2.5），需观察是否出现引入工具变量（如政策干预断点）、反事实模拟（如生成对抗街景）等因果推断方法，以支撑‘科技向善’主线。
USDOT 充电桩公平调度与 Cities 期刊合租住房研究揭示结构性不平等，需扩源观测是否出现融合手机信令、社保数据、POI 的多源时空可达性动态仪表盘，支撑乡村建设与城市包容性政策迭代。
USDOT 施工区跟车数据与骑手-无人机协同论文分别代表基础设施扰动与运力扰动两类场景，需追踪是否出现融合 V2X 数据、气象预报、社交媒体事件流的多源扰动识别与重调度框架。