加强地质教育,为振兴安徽地质工作提供人才支撑

要振兴地质工作,为安徽经济发展提供有力的资源保障,关键靠地质人才。本文从分析安徽地质人才队伍现状和地勘单位人才需求出发,认为必须大力发展地质教育,以解决当前地质人才青黄不接的困难,并为此提出了相应的对策和措施。     

基于MapGIS的土地储备信息系统的设计与实现

介绍我国的土地储备机制,针对土地储备管理工作中面临的数据分析过程繁琐、储备数量决策缺乏依据等问题,基于MapGIS K9平台完成了土地储备信息系统的设计与开发,实现土地储备数据库的动态管理、储备数量预测等功能,有效提高土地收购储备工作效率,并为土地储备科学决策提供参考依据。     

基于GPS RTK技术的公路工程测量

介绍了GPS RTK技术的原理和在某公路工程测量中应用,通过与常规测量方法对比,验证了测量精度的可靠性,并分析了影响测量精度的原因,为公路测量提供参考。     

GPS测速方法与精度分析

基于GPS测速的基本原理,利用位置微分求速方法,设计了采用白噪声正交多项式最优线性滤波器方法的位置中心平滑软件,GPS测速精度达到了0．01m／s,提高了载波相位差分测速精度。     

中国降水未来情景的降尺度模拟

基于长时间序列(1964～2007年)的全国降水观测数据, 结合经纬度数据以及DEM、 坡向、坡度等系列地形特征数据, 利用空间统计方法, 在构建年平均降水降尺度模型的基础 上, 运用高精度曲面建模(HASM)方法对经过降尺度分析的HadCM3的A1Fi、A2a和B2a 三种情景T1～T4时段的全国未来平均降水进行高精度曲面模拟。模拟结果显示, 在T1～T4 时段内, A1Fi、A2a和B2a三种情景的全国平均降水均呈持续增加趋势。其中, 平均降水在 A1Fi情景中增加速度最快, B2a情景中增加速度最慢;A1Fi和A2a两种情景的平均降水均呈 加速增加趋势, 而B2a情景的平均降水则呈减速增加趋势。模拟结果表明, 本文构建的降尺 度模拟方法可以有效地实现IPCC GCM 的低分辨率的降水情景数据降尺度转换成高分辨率的 降水数据。     

基于局部空间统计的产业集群空间分析——以北京市制造业集群为例

将集群识别与空间分析相结合,通过全国集群模板识别产业集群,进而利用局部空间统计方法,探测产业集群的空间布局特征。利用2008年北京市和全国经济普查数据,从产业联系的角度识别了北京市制造业集群,在此基础上进一步测度了北京市制造业集群的空间分布现状与布局特征。研究发现,北京市制造业集群主要分布在近郊区并向远郊区延伸,资源条件、政策环境、交通区位、历史因素等多种区位因子均对集群的区位选择产生影响。从总体分布来看,北京市制造业集群的空间布局存在分布比较分散、功能重叠或与区县功能定位不符等问题。未来在政策制定时,应进一步强化北京市制造业集群的空间集聚,发挥区域产业政策的引导作用,并不断依托产业园区优化集群发展环境,引导符合区县功能定位的制造业集群发展。     

烟台市人居环境研究

在分析以往诸多学者建立的人居环境指标体系基础上,构建了烟台市的人居环境评价指标体系。基于烟台市2004、2007、2010年的数据,利用线性加权模型对人居环境质量进行测算。结果表明：烟台市的人居环境整体水平不断提高,但是人居环境系统的内部结构缺乏稳定性,各指标发展不协调,建设完善的人居环境仍然有很长的路要走。并根据人居环境的现状提出了相应的优化对策。     

中国湿生芦苇群落退化研究现状

芦苇群落是湿地生态系统的先锋植物群落,作为湿生、半湿生生态系统的主要生产者,是水体生态系统中物流和能流的物质基础,具有维持生态系统生物多样性和环境稳定性等功能。由于社会经济发展与生态保护之间的矛盾,湿地芦苇群落受到严重破坏。综述了芦苇群落退化的主要现状,同时总结分析了芦苇在水分、盐分、水质等逆境胁迫下,以及土壤养分等与群落生长的关系,认为针对种群退化研究的整体水平还需微观层次的探索和支持。     

陆面网格尺度变换时植被类型处理方法的探讨

针对陆面模式与大气模式耦合, 对比分析了模式网格点上多种植被并存和单一植被两种情况下的计算结果, 同时给出了网格元上地表有效温度、地表有效感热和潜热通量等的计算方案。试验使用SSiB陆面模式并以HAPEX-MOBILHY资料作为气象强迫场。试验结果表明:如果将网格元上多种植被类型归类成同一种植被类型, 模式对有效地表温度、感热和潜热通量等的计算结果与考虑多种植被类型的结果有很大差异。根据实际情况, HAPEX-MOBILHY试验区40%为森林, 60%为混合农业区, 如果根据一般的植被类型归类法, 将该试验区全部看作草地, 其积分结果与将该试验区看作40%为落叶针叶林和60%为草地的积分结果也存在一定的差别; 虽然有些植被类型在网格元上所占的覆盖面积较小, 但它却对网格元上地表通量的计算有较大的贡献。该研究对今后陆面模式耦合工作有一定的指导意义。     

雷暴云团自动识别和边界相关追踪技术研究

基于高时空分辨率雷达资料的雷暴云团识别、追踪及预警技术是目前最重要的临近预报预警技术之一.该文描述的雷暴云团边界相关追踪技术是一种新研究的方法,该方法是利用模式识别技术进行云团边界识别、拓扑处理,建立云团生命时序与族谱关系,并在此基础上进行雷暴云团外推的一种短时临近预报方法.该方法有三个主要技术环节:(1)对已预处理的雷达数据进行边界识别;(2)利用四分树匹配分析因子、重叠因子、面积因子、外接矩形因子、轮廓综合因子、局部相似判定因子等六个判断因子,分别识别出每个云团的时间序列,以及每个云团的运动方向、速度、面积、强中心,以及所处的状态(增强或减弱、膨胀或缩小)等信息;(3)对云团的移动方向、速度、面积、强度进行线性外推.初步结果显示该方法可较好地识别和外推预报雷暴云团.在此基础上建立的雷暴自动识别和追踪系统(简称"追踪者",TRACER),可以基于地图系统选取指定云团,获得云团空间位置信息、发展轨迹、演变特征和未来预测,也可对云团预报结果进行定量分析和验证.