气候-海面变化数据检索系统的实现与应用

对地学数据进行GIS统一管理与检索分析,实现数据的空间化显示和数据挖掘,是数据共享网建设的重要发展方向.本文以地球系统科学数据共享网中的气候-海面变化数据集为例,在气候-海面变化数据模型研究基础上,进行了相关数据库的统一规划、设计与管理;同时基于.NET,ArcIMS开发平台,利用ASP.NET、ADO.NET等工具开...     

地球信息科学学报“全球卫星气候遥感数据”专辑征稿

<正>全球气候变化已成为当今全球环境外交和谈判的热点问题,也对人类生活的方方面面产生影响。卫星可以对地球系统进行连续观测,并以观测资料提取有关大气、海洋和陆地等气候参数,为气候及其变化预测提供基本观测依据。从卫星数据提取出气候数据集已成为气候学研究的主要数据源。本刊特此围绕"全球卫星气候数据集"主题征稿,内容包括:?全球气候数据集生成算法;?气候数据集验证;     

地质图空间数据库建设质量控制方法研究

针对地质数据库建设的质量控制问题,本文依托1:50 000区域地质图空间数据库建设成果数据质量控制,通过对区域地质图空间数据库建设过程中可能产生的质量问题进行总结和分析,系统阐述了空间数据库成果数据质量控制的基本理论与方法技术。实践证明,通过该方法,很好地规范了空间数据生产和数据库建设,实现数据库建设整体质量控制,保证了数据质量。通过成果数据的应用效果分析,证实了该质量控制方法的有效性、实用性和可操作性,具有广泛的推广意义。     

地震前兆数据库综合管理系统

基于Oracle 10g分布式数据库,创建地震前兆数据库,用于存储字典信息、观测数据和观测日志等。通过数据交换,在前兆台站、区域中心、国家中心和学科中心多级节点实现地震前兆数据共享。采用C#语言研制地震前兆数据库综合管理系统,该系统划分为参数设置区、树形视图区、功能细化区,集中显示图形、数据、日志、字典等,监控前兆台网运行状态。     

卫星气候数据集的应用研究与发展分析

卫星气候数据集是卫星气候研究的基础。在规范卫星气候数据集基本概念的基础上,针对现有基本气候数据集（FCDR）和专题气候数据集（TCDR）的分类方式,无法反映卫星气候数据特点的问题,认为应将专题气候数据集进一步划分为单一遥感仪器专题气候数据集、多种遥感仪器融合专题气候数据集及卫星与多源资料融合专题气候数据集等几类。这种分类方法便于用户更好地了解和使用卫星气候数据。然后,重点围绕基本气候变量和基本卫星气候变量含义、卫星气候数据集生产规范、国内外主要卫星气候数据生产计划等方面,综述了卫星气候数据集建设及规范化生产已取得的最新研究进展。在此基础上,分析了卫星气候数据集建设和应用中存在的主要问题,展望了卫星气候数据集发展,同时对我国卫星气候数据集建设提出具体建议。     

基于SOA的地球系统科学数据共享平台架构设计与实现

为了能够有效整合集成分散、异构的地球系统科学数据资源,为用户提供“一站式”的数据共享服务,需要一种分布式的数据共享平台.本文首先分析了分布式地球系统科学数据共享平台对互操作的需求,然后设计了基于SOA(Service-Oriented Architecture)的分布式地球系统科学数据共享平台的总体架构.该平台由物理上分布、逻辑上统一的总中心、认证中心和分中心共同构成,采用Web Services技术将数据共享核心业务封装成一系列的Web服务:数据中心信息同步服务、元数据推送与管理服务、多源异构数据访问服务等.通过Web服务这种松散的耦合机制,不仅能够很好地实现数据中心之间的互操作,而且具有良好的开放可扩展性,可快速纳入新的异构系统作为分布式数据共享平台的节点,其数据共享核心服务,也可以方便地集成到其他应用系统中,为它们提供数据共享的功能.最后介绍了Web服务实现与部署的方法.分布式的地球系统科学数据共享平台已经应用到国家科技基础条件平台建设项目:地球系统科学数据共享网中.截止到2007年底,通过共享平台成功整合了10.23TB的分散数据资源,为3万多用户提供17TB的数据服务.     

地质时间本体在异构数据检索中的应用

地质时间是地球科学基础研究的重要内容,在异构数据集和文献中有多种描述方式,其语义异构问题成为影响数据共享与集成的瓶颈之一。本体(Ontology)是共享概念模型的明确的形式化规范说明,可以用来描述数据的语义信息,近年来,被广泛应用于解决语义异构问题。本文以地质时间作为研究对象,分析了地质时间这一特定领域蕴含的基本概念、属性和关系,构建了地质时间的领域本体和OWL的编码表达,并以关系型数据库为例,阐述了地质时间本体的语义映射和翻译机制。该机制能够有效地在W eb环境下为传统数据检索增强语义表达能力,识别地质时间不同表达方式中的等价、包含等隐含关系,实现语义的数据检索。该方法也适用于地球科学其他领域本体的构建和语义翻译,为解决地球科学数据的语义异构问题提供了思路。     

数字地形分析:机遇与挑战

随着地球数字化、区域数字化、行业数字化等概念的提出和实施,对地观测技术、网络通讯技术等的日趋成熟和广泛应用,国家级、区域级基础地理信息数据库的建设、更新以及与之相应的信息共享、分发机制的相继完成,地理信息产业已由应用需求、技术拉动迈入地理信息服务阶段,知识发现、数据定制和信息服务已成为当今GIS的基本特征.     

基于NSIDC海冰产品的FY北极海冰数据集优化

北极海冰对全球气候起着非常重要的调制作用,海冰范围是海冰监测的基本参数。近40年,北极地区持续变暖,北极海冰显著减少,进而引发北极自然环境恶化、北半球极端天气频发、全球海平面上升等一系列环境和气候问题。准确获取北极海冰范围及其演变趋势,确定海冰变化对全球气候系统的响应,是研究和预测全球气候变化趋势的关键之一。HasISST和OISST海冰数据集在海冰监测中应用最为广泛,可为北极地区长时间序列海冰变化研究提供基础数据,但这2套数据集空间分辨率相对较低,应用于北极关键区对中国气候响应研究方面存在很大的局限,为解决这一问题和弥补国内海冰监测微波遥感数据的空白,2011年6月27日,国家卫星气象中心（National Satellite Meteorological Center, NSMC）发布了FY（Fengyun, FY）北极海冰数据集,该数据集利用搭载在FY卫星上的微波成像仪（Microwave Radiation Imager, MWRI）数据,使用Enhance NASA Team算法制作,该算法利用前向辐射传输模型模拟北极地区4种海表类型（海水、新生冰、一年冰和多年冰）在不同大气条件下MWRI辐射亮温,进而得到每种大气条件下0~100%的海冰覆盖度查找表（海冰覆盖度每次增加1%）,通过观测值与模拟值的比对得到海冰覆盖度,由该数据集计算得到的北极海冰范围在大部分区域与实际情况相符。该产品虽已进行通道间匹配误差修正和定位精度偏差订正,但由于其搭载的微波成像仪（Microwave Radiation Imager, MWRI）天线长度有限,造成传感器探测到的地物回波信号相对较弱,难以区分海冰和近岸附近的陆地,影响了该数据集的精度和应用。为解决这一问题,本文基于美国冰雪中心（National Snow and Ice Data Center, NSIDC）发布的海冰产品对FY海冰数据集进行优化,NSIDC产品利用判断矩阵对海岸线附近的像元进行识别,并对误差像元进行不同程度的修正,由NSIDC产品计算得到的北极海冰范围与实际情况更为符合。数据集优化大大提高了FY海冰数据集的精度,研究结果表明,优化后FY海冰数据集与NSIDC产品相关系数高达0.9997,且二者日、月、年平均最大海冰范围偏差仅为3.5%、1.9%、0.9%,且FY海冰数据集优化过程对其较好的空间分异特征无明显影响。该数据集可正确地反映北极海冰范围及其变化情况,且海岸线附近海冰的分布情况更准确,可为北极海冰变化研究提供可靠的基础数据。     

科学数据共享实践：以国家地球系统科学数据中心为例

地球系统科学是一门综合性交叉学科,起源于全球变化研究,受益于遥感技术进步,现已进入大数据时代,人工智能技术成为解决地球系统科学前沿问题的新手段。科学数据共享是推动科学发展、提升数据价值的关键,经过长期的探索和实践,全球已形成完善的数据资源管理政策与机制、持续的数据共享服务体系、多元化的科学数据整合模式,并且新的理念不断推动数据共享创新发展,其中“可发现、可访问、可互操作和可重用”原则和数据出版备受推崇。我国颁布了国家层面的政策法规,着重推动国家级科学数据中心建设、科技项目数据资源汇交及数据出版。借鉴国外数据共享经验,结合国内实际发展情况,我国探索出具有中国特色的地球系统科学数据资源分类体系,在元数据、分布式互操作、大数据分析和共享服务等关键技术方面都取得了重大突破。本文以国家地球系统科学数据中心为例,系统梳理了国内地球系统科学领域的数据共享实践进展,详细介绍了国家在地球系统科学领域的数据共享实践及其成效。国家地球系统科学数据共享工作已探索形成成熟稳定的运行服务机制、研制出适用于多源分散地球系统科学数据的标准体系、 建成多学科多时空尺度的地球系统科学数据库群、自主研发海量异构数据共享网络技术体系与服务系统,促进了地球系统科学的科学发展,同时也推动了数据共享理念的传播与推广。然而,数据孤岛现象、共享服务系统标准化程度低、系统技术标准未对接国际规范等问题仍然较为突出,阻碍了地球系统科学数据开放与共享。未来,随着共享个性化需求被激活,定制化的“数据+知识”服务有望成为主流趋势,将给数据共享带来新的机遇和挑战。     

FARMLAND AND URBAN AREA DYNAMICS MONITORING INCHINA USING REMOTE SENSING AND SPATIALSTATISTICS METHODOLOGY

1 INTRODUCTIONGlobal change research involves much geo-objectsand geo-process, such as climate and environmentalchange, substance and energy cycling, land-use/land-cover change (LUCC), interactivity between human and nature, etc.. So it need cooperation frommany research communities including international research programs groups such as IGBP (InternationalGeosphere-Biosphere Programme IPCC (Intergovemmental Panel on Climate Change), IHDP (InternationalHuman Dimension Program o…     

基于融合技术的结构性栅格时空数据平台的构建

时空数据融合是当前研究地理现象空间格局的数据存储、处理方法与有效途径。在构建国家资源环境时空数据平台过程中 ,我们设计了基于 1 km栅格单元的土地利用现状与变化数据库。这种时空数据表达方式的优点 :(1 )在保持面积信息不损失情况下明显减少了数据存储量 ,并且满足区域分析的空间尺度要求 ;(2 )便于多时间序列的数据存储与变化分析 ,以及变化专题信息提取与结果显示 ;(3)有利于区域土地利用变化环境背景与驱动力分析 ,可以实现与其他多源数据的有效融合 ;(4 )从小尺度到大尺度的空间尺度转换非常便利 ,在空间聚合的基础上能够快速实现从区域分析扩大至国家尺度、全球尺度的分析。     

多比例尺空间数据库的层次对象模型

多比例尺空间数据库是社会和技术发展到一定阶段后对地理信息系统提出的必然要求。本文分析了产生该问题的原因,多比例尺空间数据库的定义及相关性,回顾了多比例尺空间数据库建立的3种模型以及其组织结构、管理方式和优缺点。本文设计了层次对象模型作为多比例尺数据库实现的概念模型,将多比例尺表达分解为目标集合层次树和目标细节树的设计,详细论述了模型解决多比例尺数据管理的方法,最后讨论了多比例尺数据库的应用前景。     

Research activities on land-use/cover change in the past ten years in China using space technology

１　ＩＮＴＲＯＤＵＣＴＩＯＮＴｈｅｒｅｃｅｎｔａｎｄｆｕｔｕｒｅｄｅｖｅｌｏｐｍｅｎｔｏｆｓｐａｃｅｂａｓｅｄｒｅｍｏｔｅｓｅｎｓｉｎｇｔｅｃｈｎｏｌｏｇｙｈａｓｂｒｏｕｇｈｔａｒｅｆｏｒｍａｔｉｏｎｔｏｒｅｓｅａｒｃｈｗｏｒｋａｓｗｅｌｌａｓｆｏｒｍｕｌａｔｉｎｇｓｕｉｔａｂｌｅｐｏｌｉｃｙｆｏｒｐｏｐｕｌａｔｉｏｎ,ｒｅｓｏｕｒｃｅｓ,ｅｎｖｉｒｏｎｍｅｎｔａｎｄｄｅｖｅｌｏｐｍｅｎｔ．Ｔｈｒｏｕｇｈｒｅａｌｔｉｍｅａｎｄｐｅｒｉｏｄｉｃｏｂｓｅｒｖａｔｉｏｎｓｏｆａｌａｒｇｅａｒ…     

我国周边国家资源环境数据库建设的机遇、挑战与方略

周边国家资源环境数据库建设是气候变化背景下资源环境问题研究和地缘关系宏观决策的基础性任务。我国地缘关系复杂,周边资源环境数据库建设的研究工作与世界发达国家相比相对滞后。然而近2-3年来,科技部、中国科学院、国家开发银行及各个部委先后开展了大洲尺度资源环境数据库构建工作。“推进丝绸之路经济带、海上丝绸之路建设”国家战略的提出,对周边国家资源环境数据库建设提出了更高、更迫切的要求。针对目前我国的基础和需求,我国周边国家资源环境数据库建设在内容上,应当加强面向地缘问题研究和宏观决策的针对性,构建涵盖自然-人文要求的多尺度科学数据库;在信息处理和服务模式上,运用先进成熟的空间信息技术,全方位提升数据服务的能力。     

DEM在湖泊水文变化研究中的应用进展

在全球变化背景下,湖泊水文的动态变化不仅是评估和预测气候与环境变化的重要指示剂,同时对社会可持续发展、水资源的开发与利用、生态文明建设等产生重要影响。湖泊水文的动态变化受到湖滨及湖底地形的控制,数字高程模型（DEM）成为湖泊水文研究的重要数据源。随着遥测技术的发展,高分辨率、区域/全球大尺度DEM数据的获取手段快速发展、数据源不断丰富,DEM对推动湖泊水文动态研究进展起到了关键作用。本文首先基于Web of Science平台对DEM在湖泊水文动态研究中的相关文献进行了分析,阐述了该主题现有研究在发文时间、发文数量增减态势、研究区域与热点地区、文献所涉及的DEM数据等方面的特点。接着,围绕着DEM在湖泊水文动态的研究中4个主要方向：湖泊水域变化、湖泊水位变化、湖泊水量变化、湖泊水文灾害情势,重点总结：DEM与其他遥感观测平台、实地观测及模型模拟等多源数据的融合策略,数字地形分析与水文学分析、遥感影像分析等方法的集成策略,以及DEM数据不确定性等对湖泊水文变化研究的影响。最后,本文论述了目前DEM在湖泊水文研究中存在的关键问题,并结合技术发展趋势和研究热点问题,提出了可能的解决路径和未来的研究前景。     

珠穆朗玛峰自然保护区生态环境数据集成方案

多源生态环境数据的科学组织与集成方法,对开展区域生态环境研究意义重大。本文以西藏珠穆朗玛峰国家级自然保护区为例,研究典型高原生态环境系统的数据特征和组织分类、数据模型构建、编码和元数据等有关数据集成的关键问题。设计了生态环境数据集成概念模型框架,从数据集分层组织、属性编码和元数据标准制定等多层面描述其基本语义结构,建立了珠峰自然保护区多源生态环境数据库。通过CASE工具Microsoft Visio2003建模和数据预处理,无缝集成FGDB(File Geodatabase)数据库中的生态环境专题信息;结合空间认知规则,并叠加要素类所表现的语义特征,实现面向数据集成分析的基本信息提取,乃至产生新的知识和规律。本文提出的珠峰自然保护区生态环境数据组织和集成方案,形成了一套初步可行的"数据集成-信息提取-知识发现"生态信息流映射机制,为区域生态环境研究提供了实用、可靠的数据基础保障。     

大数据时代地质灾害数据管理及应用模式探讨

地质灾害数据是一种多源异构数据,是典型的大数据。关系型数据库是目前地质灾害数据的主流管理方法。在地质灾害数据中,非结构化数据占有很大的比例。由于关系模型难以有效地管理非结构化数据,因而关系型数据库对地质灾害数据的管理效果并不理想。这种弱点,在大数据时代将会被进一步放大,并对地质数据挖掘和大数据分析造成一定的影响。针对大数据时代地质灾害数据的管理模式,从泛结构化地质数据管理、应用模型和分布式异构系统的集成等方面进行了探讨。认为地质灾害数据的有效管理应该把文件系统、关系型数据库和NoSQL结合起来,并提出了一种基于双C模型和中间件结合的泛结构化地质数据管理与应用模式。这种模式已应用在多个工程中,取得了良好的效果。      

1∶50000地形要素数据的变化检测方法的设计与实现

结合国家1∶50 000数据库更新工程,研究和探讨了地形要素数据变化检测的内容、技术方法,并设计和实现了一套基于矢量栅格化比较的变化检测方法,对全国的不同时期的1∶50 000地形要素数据(DLG)进行了变化检测。     

Seasonal change of steric sea level in the GIN seas

The Greenland Sea,Iceland Sea,and Norwegian Sea (GIN seas) form the main channel connecting the Arctic Ocean with other Oceans,where significant water and energy exchange take place,and play an important role in global climate change.In this study steric sea level,associated with temperature and salinity,in the GIN seas is examined based on analysis of the monthly temperature and salinity fields from Polar science center Hydrographic Climatology (PHC3.0).A method proposed by Tabata et al.is used to calculate steric sea level,in which,steric sea level change due to thermal expansion and haline contraction is termed as the thermosteric component (TC) and the halosteric component (SC),recpectively.Total steric sea level (TSSL) change is the sum of TC and SC.The study shows that SC is making more contributions than TC to the seasonal change of TSSL in the Greenland Sea,whereas TC contributes more in the Norwegian and the Iceland Seas.Annual variation of TSSL is larger than 50 mm over most regions of the GIN Seas,and can be larger than 200 mm at some locations such as 308 mm at 76.5 N,12.5 E and 246 mm at 77.5 N,17.5 W.