案例推理的地学应用背景和方法

案例推理 (CBR)研究 ,是人类认知的一种合理性模型 ,接近于人类认识、解决问题最原始的思维方式 ,具有在无法获取机理模型、确定规则或统计模型时 ,采用简单的历史相似性推理实现问题的定量求解和预测 ,成为人工智能领域近年来的研究热点。     

遥感与GIS支持下的海洋渔业空间分布研究——以东海为例

基于海洋渔业多年来生产实践所表明的海洋渔场与海洋水文要素密切相关性,将研究区的遥感融合信息与生产数据进行GIS空间配准,同时建立了诸多要素数据的空间聚类模式,利用该模式提取了水文信息和中心渔场信息相关联的空间分布规律的隐伏信息,由此阐述了实现海洋渔业现代化,应用空间遥感融合信息和GIS支持下指导海洋渔业生产的渔情预报有着重要意义.     

中国南海区1992-2012年的中尺度涡旋演化过程表达与统计分析

Automated identification and tracking of mesoscale ocean eddies has recently become one research hotspot in physical oceanography. Several methods have been developed and applied to survey the general kinetic and geometric characteristics of the ocean eddies in the South China Sea（SCS）. However, very few studies attempt to examine eddies＇ internal evolution processes. In this study, we reported a hybrid method to trace eddies＇ propagation in the SCS based on their internal structures, which are characterized by eddy centers, footprint borders, and composite borders. Eddy identification and tracking results were represented by a GIS-based spatiotemporal model. Information on instant states, dynamic evolution processes, and events of disappearance, reappearance, split, and mergence is stored in a GIS database. Results were validated by comparing against the ten Dongsha Cyclonic Eddies（DCEs） and the three long-lived anticyclonic eddies（ACEs） in the northern SCS, which were reported in previous literature. Our study confirmed the development of these eddies. Furthermore, we found more DCE-like and ACE-like eddies in these areas from 2005 to 2012 in our database. Spatial distribution analysis of disappearing, reappearing, splitting, and merging activities shows that eddies in the SCS tend to cluster to the northwest of Luzon Island, southwest of Luzon Strait, and around the marginal sea of Vietnam. Kuroshio intrusions and the complex sea floor topography in these areas are the possible factors that lead to these spatial clusters.     

WebGIS性能分析与优化

随着WebGIS的发展,用户对数据浏览、查询和分析等要求也越来越高。提高服务性能、满足用户需求已成为WebGIS发展的当务之急。本文在对WebGIS体系结构分析的基础上,主要从时间方面对其性能展开分析,通过实例进行验证。其实验结果表明,采取相应优化措施,对提高WebGIS服务性能取得了比较明显的效果,同时也达到了预期目的。     

煤炭资源型城市多适应性情景动力学模型研究——以鄂尔多斯市为例

作为在中国社会经济发展中承担重要角色,同时也是目前数量最多、经济比重最大的一类资源型城市,煤炭资源型城市由于煤炭的开发和利用正面临着多种经济、社会和生态问题,亟需进行发展方式转型.以中国的国情,区域转型往往是通过决策者所实施的一系列引导或调控政策来实现.而政策制定的前提是对区域问题的本质及产生机理的充分认识,其关键在于对多种政策效用及其影响的系统评估.目前,基于要素耦合和系统视角的系统动力学模型,已被广泛用于区域转型策略研究中,在揭示复杂问题本质方面具有显著优势,但其在评估和指导具体调控政策方面尚有待深化.为此,本研究在构建煤炭资源型城市系统动力学模型基础上,提出了多适应性情景系统动力学模型(Multiple Adaptive Scenarios system Dynamic model,MASD).MASD的优势在于构建了多个政策变量并根据政策变量的阈值生成适应性管理情景,通过改良政策情景设置方法弥补了以往系统动力学模型在政策效应评估方面的不足,从而为区域转型决策提供了更有效的研究工具.研究选择了内蒙古自治区鄂尔多斯市为案例区,运用MASD模型分析了吨煤工业耗水量、水循环利用效率、人均居民生活用水、城市建设用地扩张速率和人口承载力管理等调控政策的系统影响.研究发现,煤炭资源型城市社会经济发展存在一般性规律,即依次经历自然增长、加速增长、波动性稳定增长、衰退和再平衡等发展阶段;同时,不同调控政策在系统发展的不同阶段起主导作用.据此,研究提出了"先动态识别阶段,后划定主导政策"的资源型城市转型管理策略.根据研究区社会经济现状判断,鄂尔多斯市正处于加速增长到波动稳定的过渡阶段,最优转型策略是发展节水型工业,并依据承载力来调控城镇人口规模,引导区域的转型与可持续发展     

基于N-KD树的空间点数据分组算法

随着科学技术的进步,地理空间数据的分析处理面临着数据量膨胀和计算量高速增长的双重挑战,为了解决海量数据处理速度慢的问题,本文针对空间分布不均匀的点数据,从数据并行的角度,以保持数据的空间邻近性及保证数据分组后各组数据量负载均衡为目标,提出基于N-KD树（Number-K Dimension Tree）数据动态分组的方法,其是一种面向实时变化（数据量和数据空间范围变化）的空间数据动态分组方法。该方法借鉴K-D树的创建和最临近点搜索的思想,通过方差判断数据分布稀疏程度,利用最临近点搜索方法处理边界点,实现空间范围的不均等切分,保证数据分组后各组数据量基本均衡。试验表明,该方法具有较好的动态分组效果与较高的计算效率;支持各种分布状态的空间点数据的分组;分组后各组数据量负载均衡;分组算法本身有支持并行、支持分布式协同工作模式的特点。     

基于密度的线数据分组算法研究

目前,地理空间数据面临着由于数据量膨胀和计算量高速增长而引起算法效率低的问题,采用"分而治之"的数据分组策略提高运算效率已成为研究的热点。面向分布不均匀的线数据,本文提出了基于密度的线数据分组算法(简称LGAD)。首先,算法通过查找高密度区提取样本线段,保证了分组算法的起点落到高密区;其次,考虑线空间拓扑关系的复杂性,引用水平、垂直和夹角距离度量线段间距离,创建样本线段与其他线段的距离矩阵;最后,以距离矩阵和最优选择方法实现数据负载均衡分组。实验结果显示,对数据分组和分组后数据进行线段聚类的2个过程中,该算法体现了较好的时间优势,与串行计算相比,在分组数为2-12 时,平均比率达4.3,提高了应用的响应速度,具有较好的实际意义。     

基于MODIS谱纹信息融合的海洋溢油检测方法

鉴于仅依赖光谱特征或纹理特征的传统溢油检测算法的信息检测精度较低的问题,本文提出了一种新的光学遥感数据的谱纹海面溢油检测方法。谱是光学遥感数据的油膜敏感波段图像,纹是利用灰度共生矩阵计算获得的图像纹理特征,将这些特征相结合,引入支持向量机方法（Support Vector Machine,SVM）,建立谱纹海面溢油检测模型。本文以2006年渤海溢油事故为例,利用中等分辨率成像光谱仪MODIS的光学遥感数据对溢油进行检测,MODIS的第2波段为油膜敏感波段,所以,第2波段图像即为选取的谱特征,经过对各个纹理特征的分析得到,均值、对比和相关3个特征量可作为溢油提取的纹理特征。检测结果的总体精度达91.23%。试验结果表明,将MODIS图像的光谱特征和纹理特征相结合,可有效地对渤海海洋油膜信息进行检测,并具有很强的抑制噪声能力。     

极地海冰-海洋参数遥感反演模型分布式共享研究

本文以SOA开放式架构与OGC标准规范,提出了极地海冰-海洋参数遥感反演模型分布式共享服务体系。服务体系以"模型服务"为核心,探讨了模型服务接口和模型服务的互操作问题。为了简化极地海冰-海洋参数遥感反演模型的分布式共享过程,提出了极地海冰-海洋参数遥感反演模型共享服务平台的概念。共享服务平台处于模型与模型应用客户端之间,可以实现两者之间的数据转化和功能协同,以及实现模型算法与其他功能的分离,使模型开发者可以专注于模型算法的设计和实现。最后,以海冰密集度遥感反演模型和冰间湖识别模型为例,实现了极地海冰-海洋参数遥感反演模型分布式共享方法。     

基于大数据的极端暴雨事件下城市道路交通及人群活动时空响应

随着全球气候变化加剧,极端降雨增多,暴雨内涝灾害频发,严重威胁城市的可持续发展。快速掌握暴雨给城市交通及人群的影响,有助于提高灾害应急管理水平和事件响应能力。利用实时动态的交通路况信息和手机定位请求数据,通过一种融合STL时序分解技术与极端学生化偏差统计检验的时间序列异常探测方法,监测和分析暴雨内涝灾害事件中,城市道路交通和人群活动的时空响应特征,并以2018年7月16日发生在北京的极端暴雨事件为例开展实证研究。研究结果显示,在降雨集中的早、晚高峰两个时段（8—9时、18—19时）,市区的拥堵道路数量超出往常水平最高可达150%,异常检测分析显示拥堵道路数量和交通拥堵指数均达到异常甚至极端水平。人群活动的异常响应分析结果显示,暴雨事件引起定位请求量异常升高、异常点增多,且异常点的空间分布与1 h前的降雨量分布存在较高相关性。以上结果不仅证明了大数据及异常检测方法对于快速洞察暴雨事件对城市交通及人群影响的有效性,也为城市暴雨内涝灾害的应急响应与管理提供了新的技术手段。