空间约束对概念的提出与实现

等价类对数据库查询计划的生成与优化有重要作用。为了减少查询计划的搜索空间,空间数据库管理系统（Ingres）,将空间拓扑关系视为等价关系,并将空间拓扑关系沉入查询树底端先执行。由于非等值空间关系谓词不具备等价类的传递性,常常导致一些空间查询不能正确执行。本文提出了空间约束对的概念,即将非等值空间谓词连接的2个空间列、或某表的空间列与其空间索引表中的KEY列（记录了MBR）视为空间约束对。空间约束对除不具备等价关系的自反性、对称性和传递性外,其启发式策略仍可沿用等价类的相关规则。此外,本文还探讨了空间约束对在Ingres中的实现,并开展了相关的实证研究。实验表明：将空间拓扑谓词两端的属性视为空间约束对后,原本不能正确执行的查询语句,在改后的Ingres中能正确地找到较优执行计划。     

《国际汉语能力标准》中值得商榷的地方——兼与《欧洲语言共同参考框架:学习、教学、评估》比较

通过对《国际汉语能力标准》的考察,同时与《欧洲语言共同参考框架:学习、教学、评估》比较,发现《国际汉语能力标准》存在三个方面的问题:结构不合理、内容有缺失以及评级等级标准不科学,以此研究结果为《国际汉语能力标准》的修订提供参考。     

顾及地理-语义动态的城市热点预测框架

城市热点时空预测是城市管理和智慧城市建设的一项长期而富有挑战性的任务。准确地进行城市热点时空预测可以提高城市规划、调度和安全保障能力并降低资源消耗。现有的区域级深度时空预测方法主要利用基于地理网格的图像、给定的网络结构或额外的数据来获取时空动态。通过从原始数据中挖掘出潜在的自语义信息,并将其与基于地理空间的网格图像融合,也可以提高时空预测的性能,基于此,本文提出了一种新的深度学习方法地理语义集成神经网络(GSEN),将地理预测神经网络和语义预测神经网络相叠加。GSEN模型综合了预测递归神经网络(PredRNN)、图卷积预测递归神经网络(GCPredRNN)和集成层的结构,从不同的角度捕捉时空动态。并且该模型还可以与现实世界中一些潜在的高层动态进行关联,而不需要任何额外的数据。最终在3个不同领域的实际数据集上对本文提出的模型进行了评估,均取得了很好的预测效果,实验结果表明GSEN模型在不同城市热点时空预测任务中的推广性和有效性,利用该模型可以更好地进行城市热点时空预测,解决一系列如犯罪、火灾、网约车预订等等现代城市发展中亟需解决的相关问题。     

学前教育资源空间分布及可达性研究--以深圳市龙岗区普惠园为例

为研究学前教育资源的空间分布,以深圳市龙岗区普惠性幼儿园为例,从供给需求角度出发,运用传统两步移动搜索法和高斯两步移动搜索法分别计算不同阈值半径下的可达性数值,对龙岗区学前教育资源的配置现状进行分析和评价。研究结果表明:龙岗区学前教育资源配置存在明显的空间差异,高值区域呈现多中心结构,以各商业文化中心为核心向周边扩散;低值区域分布在龙岗区的西北方向、东南方向以及城市边缘地区;高斯型两步移动搜索法能准确地体现距离因素对可达性的影响,对空间可达性反映更加真实、客观。研究成果可为深圳市龙岗区学前教育设施合理布局提供科学依据。     

基于弱势人群个体可达性评价的社区服务设施配置研究

当前我国人口形势面临老龄化与少子化风险,抓好“一老一小”、确保老有所养和幼有所育成为我国城乡发展中特别关注的方面。在这一背景下,如何营造有利于养老和生育的社会环境,如何针对老年人、育龄妇女和儿童等弱势人群提供更为合理的设施配置成为民生工程的重要内容。社区服务设施作为城市公共服务的空间载体,其配置模式的完善与提升是落实以人为本、集中体现社会公平的重要路径。当前,从网络地图规划路径API获取的出行时间成本矩阵能够为可达性研究提供接近真实的出行时间数据,此外个体化的人口数据如实有人口数据能够以其丰富的属性信息为识别各类弱势人群提供依据,同时精确刻画人口的空间分布。本文基于弱势人群的需求特征与相关规范,对老年人、育龄妇女和儿童三类弱势人群提出了明确定义,并构建了面向各类弱势人群个体使用需求的社区服务设施供给标准。在此基础上,利用实有人口数据、网络地图出行时间成本矩阵和POI数据,综合考虑社区服务设施的服务容量,提出了基于弱势人群个体可达性评价的社区服务设施供给评价与布局优化方法,并以广州市人民南社区为例进行了应用实践。研究表明,人民南社区的弱势人群服务设施供给存在不足,优化配置后设施的供需情况更加合理,服务人口覆盖率亦明显提升。本文提出的方法能够从独立个体尺度精确评价社区弱势人群服务设施的布局合理性,在拓展数据类型及应用方法方面为当前人口形势下精细化研究服务设施的空间分布和供需问题提供新的思路。     

基于PPP技术的GPS浮标海啸预警模拟研究

提出了利用精密单点定位(precise point positioning,PPP)技术进行海啸预警的方法,并利用TriP软件对实测浮标数据进行了处理,将得出的海面高数据和海啸波模型叠加进行了模拟分析。仿真结果表明,利用精密单点定位技术进行海啸预警,能够监测判断海啸的发生,并获得海啸波到达海岸的波高和时间,提供一定的预警信息。     

塔北西部英买力地区英买2工区古生界盐构造样式研究

盐构造研究对于油气勘探和理论研究均有着重要的意义。塔北隆起是塔里木盆地的重要勘探区块。根据地震及钻井资料,研究了塔北隆起西部英买力地区英买2 工区古生界盐构造样式、形成机制及其对区域构造的影响。塔北隆起西部古生界发育了与中寒武统膏盐岩有关的盐构造样式,包括盐丘、盐上逆断层、盐上正断层。通过相干图分析可见盐丘从底到顶展示出有规律的变化,盐底变形强的地区在顶部变形弱,而盐底变形弱的地区在顶部变形强;变形强弱的不同在相干图上表现为与周围不协调的椭圆,从盐丘底部到顶部,椭圆的长轴方向逆时针旋转了30°,反映了变形时有走滑运动的分量存在。通过演化剖面恢复,认为古生界盐构造在古生代末基本形成了现在的形态,在三叠纪断裂重新活动,伴随着生长地层发育。膏盐层的分隔作用造成了构造层次之间构造样式的不协调及其分层性特征,盐构造形成的构造裂隙控制了后期火成岩的发育部位。     

基于GIS矿产勘查靶区优选技术

靶区优选是矿产勘查中的一个关键环节, 它既是矿产资源预测成果的直接体现形式, 同时又是联系矿产资源预测与勘查工作部署的桥梁.然而, 由于人们认识上的不完备性和缺乏相应的技术手段支撑, 使得靶区优选常被忽视或简化.探讨了靶区优选的地质基础原则, 建立了靶区优选的技术流程, 研发了基于GIS支持下靶区优选计算机辅助决策模块, 并以云南省个旧地区与岩浆活动有关的锡铜多金属矿靶区为例进行了示范研究.结果表明靶区优选技术及相应的软件能够客观地反映不同靶区的特征, 提高靶区优选的智能化程度和工作效率.      

基于卷积神经网络与条件随机场方法提取乡镇非正规固体废弃物

随着村镇经济建设发展,生活垃圾和工业固体废弃物造成的污染问题日益突出,已经成为制约新农村建设发展和生态文明建设的关键问题,而目前针对乡镇非正规固体废弃物的调查与统计主要依赖全国各乡镇相关部门逐级调查上报,工作量较大。本文基于高分辨率遥感影像,将深度学习模型和条件随机场模型相结合引入到乡镇固体废弃物的提取研究中,探索一种基于深度卷积神经网络的乡镇固体废弃物提取模型。由于固体废弃物在影像上表现为面积小,分布破碎等特点,为了提高工作效率,将模型特分为识别和提取2个部分：① 通过全连接卷积网络（CNN）对固体废弃物进行快速识别判断,筛选感兴趣区域影像块;② 在传统的全卷积神经网络(FCN)的基础上加入条件随机场模型(CRF)提取固体废弃物边界,提高整体分割精度。根据安徽、山西等地区相关部门上报固体废弃物堆放点以及住房与城乡建设部城乡规划管理中心进行野外检查的结果,实验最终识别精度达到86.87%以上;形状提取精度为89.84%,Kappa系数为0.7851,识别与提取精度均优于传统分类方法。同时,该方法已经逐步应用于住房和城乡建设部有关成都、兰州、河北等部分乡镇非正规固体废弃物的核查工作,取得了较为满意的结果。