贵州省雷电活动规律初步分析

利用贵州省40 a(1961—2000年)地面雷电观测资料、2006—2009年雷电监测资料,采用统计分析方法,初步了解雷暴日数的区域和时间分布,雷电活动产生的强度、密度和极性分布等特征。     

某码头泊位场区强夯效果检测

某码头工程集装箱及多用途泊位场区设计采用强夯法处理地基,为验证施工工艺参数,检验强夯效果,采用了钻探土工试验、单桥静力触探、水位观测、孔隙水压力观测、浅层平板载荷试验、回弹模量;压实度、CBR测试等多种检测方法,对场区大面积施工起到了指导作用。     

ArcGIS环境下基于DEM的信息提取及应用

数字高程模型(DEM)数据中包含了丰富的地形、地貌、水文信息,它能够反映各种分辨率的地形特征和水文特征。本文以青海雁石坪地区DEM数据为例,详细介绍了在ArcGIS软件中提取地形信息和水文信息的方法、步骤以及提取时应注意的问题。     

天然气水合物潜在的灾害和环境效应

天然气水合物是未来极具前途的能源,然而由于其赋存状态的特殊性,在温度或压力变化的情况下将会分解释放出巨量的甲烷气体,不仅导致海底沉积物力学性能的改变而诱发海底滑坡等地质灾害,同时也会引起全球气候的变化。因而在关注其资源前景的同时,也应该重视其潜在的灾害和环境效应。     

一种基于非典型P2P技术的地图缓存更新方法

在对地图缓存技术研究的基础上,分析地图缓存更新存在的瓶颈问题,提出基于非典型P2P技术实现对大比例尺级别的地图缓存进行更新,试验证明该方法可大大缩短地图缓存更新的时间,并且解决地图更新的优先级问题。     

特低渗透油藏注CO2驱油井网优化设计

针对大庆外围扶杨油层为特低渗透、低流度和低产的油层,在注水开发条件下无法有效动用问题,以树101区块为对象,采用油气藏工程与数值模拟相结合的方法,应用混相体积系数、结合波及系数和换油率等注气开发参数,进行CO2驱井网优化设计,形成一套包括井距排距、井网形式、布井方案在内的井网优化设计方法和流程.结果表明:为防止气窜,注...     

公路客流视域下中国城市网络的空间集聚、层级体系与演化模式

借助公路客流大数据,研究中国公路客运交通网络的空间分布格局与集聚机理,以系统解析区域城市网络“多中心、多层级、多节点”的层级体系与演化模式。研究显示,中国公路客运交通网络总体上呈现出区域性中心集聚分布格局,公路客运联系的距离衰减和地理邻近分布特征很好体现了地理学的空间相关性,公路客运联系的区域性空间集聚和层级叠套现象则是地理学空间异质性分布规律的表征。对中国公路客运交通网络进行省域尺度社区探测,出现类似省级行政区划的社区划分,更大区域尺度的社区探测则出现类似全国七大地理分区的空间划分,反映出公路客运交通联系的集聚特性是以各级中心城市为核心的区域性空间集聚分布。随着区域发展阶段和经济发展水平的提升,中国城市网络由西向东明显呈现出单中心到多中心、弱层级到多层级、少节点到多节点的渐进式空间演化过程。西北、东北、湖北、山西、江西、广西和云南等社区为“单中心、弱层级、少节点”的网络体系,广东、成渝和山东社区呈现“双中心、多层级、多节点”的网络结构,沪苏皖社区则发育出最为成熟的“多中心、多层级、多节点”城市网络体系。研究以空间换时间,将区域系统的城市网络演化过程划分为节点城市发育、地方中心增长、省...     

海陆空间信息一体化集成共享研究与应用

如何实现海陆多源数据的融合共享是当前GIS发展研究的一个热点问题。创新性地提出并研究了海陆地理空间数据一体化整合技术,解决了目前存在的海洋与陆地地理信息无法集成共享的问题,有效实现了海陆矢量数据与栅格数据的有机融合。目前,该成果已成功应用于宁波市海洋信息化管理工作中,实现了宁波市各类海洋地理数据的整合集成,为全市各级海洋部门业务应用提供了统一的空间信息协同共享服务框架。     

如何应用MAPGIS地理信息系统高效绘制专题图

本文简要阐述了MAPGIS地理信息系统的功能、特点及应用范围,介绍了MAPGIS系统强大的图形数据管理功能和方法,详细分析了利用MAPGIS进行地质制图中的工作流程,介绍了软件制图中的经验和技巧以及工作中常遇问题的解决办法,MAPGIS技术使得地图的制作、表达形式和信息的利用得到很大的提高,实现准确高效地制图,更好地为用户服务,适应产业发展的需求。     

基于矢量分析的DOA估计

为了基于接收极化电磁波的三维极化分量对其到达方向进行估计,讨论了通过极化参数来描述极化电磁波及通过已知复合电场求取极化参数的问题,提出利用矢量对几何位形进行描述,通过三维振子天线测量复合电场的电波矢量,从而利用电波矢量的3个分量求取发射电磁波的到达方向(DOA)的一种新算法,基于此算法,利用仿真的极化电磁波进行了DOA估计仿真实验,并与传统的空间谱估计算法进行对比,对比发现,提出的DOA估计算法是更为有效的。