知识创新工程中地图学学科规划若干问题

 在中国科学院地理科学与资源研究所的知识创新工程中,地图学是一门十分重要的学科。本文就知识创新工程的地图学的学科规划中的几个问题进行分析和讨论。文中首先阐述了地图学学科规划的指导思想,即继承深厚的学科积淀、追踪国际热点和前沿、超越和创新、理论-技术-产业化紧密结合。随后作者讨论了地图学的国家目标和科学目标,对地图学的主要创新方向及其领域前沿科学问题进行了深入的叙述,同时也涉及到了创新基地内外一体化的组织管理体系的设想。最后,本文从“多层次的创新成果展望”和“地球科学中永远年青的横断型学科”两方面对地图学的未来发展前景作了展望     

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基于网络的可持续发展指标服务模式研究

中国可持续发展信息共享网经历了“九五”、“十五”国家计划的支持,已经集中了我国多部门、多领域的海量数据,实现了对外提供可持续发展数据信息共享服务模式;然而,系统目前只是针对用户提供数据信息服务,对于大多数非专业用户而言,一般多使用指标作为分析的数据源,难以直接使用系统中的数据进行综合分析,因此如何对数据进行有效的组织管理,实现数据库中数据到分析指标间的映射关系,是系统面临急需解决的问题;针对这一问题,提出了可持续发展数据库组织管理模式,针对可持续发展指标的特点,提出了固定指标与动态自定义指标概念,并根据两种指标的特点分别设计了相应的指标到数据的映射模式与存储方法,实现了系统由基于数据的服务转变为基于指标的服务模式,使用户能够更好地使用该系统进行可持续发展分析并提高系统数据的使用率。     

北京市空气质量时空特征分析

近年来,随着我国经济持续迅速发展,环境问题日益突出,空气污染日益严重,灰霾现象频发。研究空气质量演变的时空特征,揭示空气污染的成因具有十分重要的意义。本文基于自然正交函数（EOF）分析了北京市空气质量变化的时空特征,借助地理加权回归（GWR）揭示了其驱动力。研究结果表明：①北京市PM2.5 AQI年均空间分布由南到北有减小趋势;②北京市PM2.5 AQI异常呈现西北、东南反向分布;③POI特征对PM2.5 AQI的影响具有显著的南北差异,且在中心城区的影响作用比郊区大;④土地利用特征对PM2.5 AQI影响具有显著的南北差异;⑤路网特征对PM2.5 AQI具有正向作用,在中心城区的影响比郊区大。     

GNSS载波相位整数等变估计及其PPP性能提升算法

精密单点定位技术能够提供全球高精度定位结果,其主要技术瓶颈在于定位收敛时间长,载波相位模糊度固定技术是加快PPP收敛速度、改善定位精度的主要手段之一。模糊度固定的可靠性问题在PPP定位中尤为突出,因为模糊度浮点解质量取决于服务端产品质量、接收机噪声特性和观测环境等多种因素,所以高可靠PPP模糊度固定技术仍然充满巨大挑战。为了保障PPP定位的可靠性,本文将最优整数等变估计(best integer equivariant,BIE)引入PPP模糊度估计过程中。BIE法利用GNSS模糊度整数解加权融合以获得最优的浮点模糊度估计值,可有效降低模糊度错误固定风险,同时又利用了模糊度整数解信息来提升模糊度估值精度,从而提升PPP定位精度,缩短模糊度收敛时间。本文选取了105个全球分布的MGEX测站对BIE估计PPP模糊度的性能进行验证,试验结果表明,与模糊度固定解相比,采用BIE估计PPP模糊度能够进一步改善坐标三分量(东、北、垂向)定位性能,收敛时间分别减少了37%、28%与31%,收敛后定位精度分别提高了9%、8%和3%。此外,BIE估计PPP模糊度定位结果的毛刺和阶跃现象更少。     

利用卫星轨迹交叉点标定CHAMP卫星加速度计数据

基于能量守恒方程给出了利用卫星轨迹交叉点标定CHAMP卫星加速度数据的基本原理和方法,并给出了其严密的积分公式及其离散化形式。为了控制加速度数据的扰动异常,建议采用抗差估计求解参数值,并基于实测的CHAMP卫星加速度计数据进行了计算与比较,验证了该方法的有效性。     

基于稀疏浮动车数据的城市路网交通流速度估计

浮动车数据在时空维度呈现较强的稀疏性,是其应用于城市路网交通流估计所面临的主要难题之一。本文通过分析路网交通流速度的时空特征,构建了一种基于朴素贝叶斯法的估计模型,实现对路网中未被样本覆盖路段交通流速度的估计。时间特征主要考虑目标路段相邻时段的交通流速度,空间特征根据路段间交通流相似关系进行分析,突破了传统基于欧氏空间或拓扑关系的度量方式。结果显示,模型能有效地估计出样本缺失路段的交通流速度,且在精度方面相对传统基于拓扑关系的算法优势显著,较好地解决了数据时空稀疏性问题,对基于浮动车数据的交通应用具有较强的实践意义。     

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主题模型与SVM组合的小尺度街区用地分类方法

城市用地分类作为城市规划重要的基础和依据,对城市资源配置、建设发展等具有重要意义。现有研究对用地分类都聚焦于“稀路网、大街区”的大尺度区域,随着城市发展,大尺度区域的规划模式造成了城市交通效率低下、土地低效率开发等问题,而小尺度的城市街区建设规划为解决上述问题提供了一种新的思路。为了充分挖掘现有交通大数据的潜在价值,更以高效地服务小尺度街区规划,本文将主题模型与支持向量机（SVM）相组合,提出一种面向小尺度街区的用地分类方法。本文以上海市黄浦区人民广场附近为研究区域,依据精细路网对研究区域划分,通过对一周（7天）出租车GPS数据处理,结合区域兴趣点（POI）数据,基于隐含狄利克雷分布（LDA）模型和SVM模型进行用地分类。在人工解译的分类图的基础上对本文方法进行精度评价,并基于百度地图地理数据进行结果验证。研究表明本文方法基于现有的交通大数据,实现了对小尺度街区用地分类,方法分类精度较高,在一定程度上可以节约人力物力,以便更好地服务于小尺度城市规划。     

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