基于手机信令大数据的机场腹地识别算法研究

机场腹地是完善和管控机场地表集疏运网络的基础依据,传统的机场腹地测算方法在时效性、准确性、解析性等方面已无法满足经济全球化时代事件管控和精准服务的需求。该文基于手机信令大数据构建新的机场腹地识别算法,并利用中国联通河北分公司提供的石家庄机场2019年10月2-8日的手机信令数据,识别石家庄机场腹地范围,通过测算不同尺度行政单元的进/出港旅客出行强度,揭示机场腹地内部结构的多尺度特征。研究发现:1)超过95%的出港旅客的出发地位于以机场为中心、200 km为半径的圆形区域内,或位于以机场为目的地的90 min等时圈内。2)市级尺度机场核心腹地为石家庄,主要腹地是保定,次要腹地是衡水、邢台、沧州和邯郸,6市进/出港旅客数量占比超过99%;县级尺度进/出港旅客的出行强度呈现圈层结构,且以机场为中心,向外逐步衰减;在乡级尺度,机场腹地不再连续,交通线附近出行强度高;村级尺度进/出港旅客出行密度呈现出城市>建制镇>村庄的特征。该算法为监测机场腹地的时空动态特征提供了工具,也为构建机场腹地的个性化扎根理论提供了支撑。     

基于Spearman秩相关系数的PWV与PM2.5相关性研究

在讨论大气可降水量(PWV)与细颗粒物(PM 2.5)之间的相关性时,传统方法未能很好地顾及连续数据中包含的非雾霾天气信息的影响,为此本文提出2个数据选取标准——时间标准和空气质量指数(AQI)等级标准,用于获取雾霾期间对应的PWV和PM 2.5序列。为解决数据筛选后不连续的问题,引入一种非参数性质的Spearman秩相关系数ρ,在北京市2014~2016年雾霾多发期,分析不同AQI等级对应时段的非连续等距的PWV和PM 2.5序列的相关性可知,筛选后3 a的ρ在第1、4季度的均值分别为0.6613和0.6280,整体均值为0.6447,表明雾霾天气下PWV和PM 2.5序列具有单调正向的相关性,而传统分析方法(未筛选)下两者的相关系数均较小,表明在对数据进行选取后的分析结果更具针对性和准确性。     

Jason-2测高卫星对湖泊水位的监测精度评价

湖泊水位是评估湖泊水量变化的重要指标。本文以洪泽湖、高邮湖及洞庭湖为研究对象,利用集中度的概率密度函数方法(CPDF)来提高Jason-2测高数据精度,分析了降水量与各个湖泊水位变化的相关性,并基于实测水位数据对比评价了Jason-2测高卫星原始GDR数据和CPDF方法处理后的卫星数据的精度。结果表明:①Jason-2原始GDR数据点的分布存在疏密之分,大部分数据分布相对集中,且有一定的周期变化,但评价结果显示精度较差,故原始GDR数据不能直接用于湖泊水位监测;②CPDF方法可以极大提高测高卫星的水位数据精度,洪泽湖与高邮湖的均方根误差分别由1.92 m与1.74 m减少到了0.32 m和0.36 m,相关系数由0.28和0.04提高到了0.85和0.72。对于南北宽度较窄且日水位变化较大的湖泊(如洞庭湖),CPDF方法提高原始GDR结果的精度有限;③洞庭湖降水与水位相关性最强,高邮湖次之,而洪泽湖降水与水位成不显著的负相关,是洪泽湖水利工程对于水位的调节导致了这一结果。本研究对于利用测高卫星获得湖泊水位值,进而对湖泊进行动态监控,特别是在填补资料匮乏地区湖泊水位数据方面具有重要意义。     

Effects of a Dry-Mass Conserving Dynamical Core on the Simulation of Tropical Cyclones

The accurate forecasting of tropical cyclones(TCs) is a challenging task. The purpose of this study was to investigate the effects of a dry-mass conserving(DMC) hydrostatic global spectral dynamical core on TC simulation. Experiments were conducted with DMC and total(moist) mass conserving(TMC) dynamical cores. The TC forecast performance was first evaluated considering 20 TCs in the West Pacific region observed during the 2020 typhoon season. The impacts of the DMC dynamical core on forecasts o...     

低纬高原气候季节变化特征研究——以云南昆明大理为例

依据《气候季节划分》标准,选取我国低纬高原地区2个典型旅游城市——昆明和大理,进行了气候季节平均态,季节开始日期及长度变化,春分、夏至、秋分、冬至节气气温演变分析。（1） 昆明、大理是高原“无夏区”,一年仅有春、秋、冬三季,属“春秋型”城市,春、秋季为295 d和290 d,占全年的80.8%和79.5%。（2） 随着气候变暖,昆明、大理春、秋、冬三季比例发生了改变,春、秋季增加,冬季缩短,昆明变化幅度强于大理。（3） 昆明、大理春季始于2月9日和2月10日,春季长度为117 d和123 d;秋季始于6月7日和6月13日,秋季长度为178 d和167 d;冬季始于12月1日和11月27日,冬季长度为70 d和76 d;昆明、大理“春常在、秋长驻、冬短暂”特征显著。（4） 近60年来,昆明、大理春季开始日呈提早趋势,秋季开始日呈稍推迟趋势,冬季开始日呈推迟趋势;昆明、大理春季长度增加;昆明秋季长度略增加,大理秋季长度略减少;昆明、大理冬季长度减少。（5） 昆明、大理春分节令日气温阀值为14.8 ℃和14.2 ℃,夏至为20.3 ℃和20.5 ℃,秋分为17.4 ℃和17.5 ℃,冬至均为7.9 ℃;与我国东部季风区的北京和上海相比,昆明、大理在春分、夏至、秋分、冬至四个节令上具有“春暖、夏凉、秋爽、冬暖”特征;近60年来,四个节令日气温年际变化呈升高趋势,尤以春分、秋分增暖显著。     

基于总体最小二乘的直线拟合方法探究

在直线拟合问题中,经典的最小二乘拟合方法在自变量选取不同时,拟合的参数值和中误差存在较大差别,故本文利用模拟数据对经典最小二乘和总体最小二乘拟合结果进行对比分析,得出结论认为:经典最小二乘自变量选取不同结算参数的原因是在进行拟合计算时忽略了自变量的误差,使拟合结果只能在一个方向上保持最佳;利用总体最小二乘参数拟合的方法进行直线拟合时拟合结果不受自变量变化的影响,并能够提高拟合精度。     

测绘档案社会化服务初探

在知识经济飞速发展的时代,测绘档案对人类社会的生存、发展,对人类历史文化的传承与延续有着不可替代的基础作用,加强测绘档案社会化服务显得尤为重要。本文对测绘档案社会化服务的内涵进行简单介绍,并对目前测绘档案社会化服务现状进行分析,建立测绘档案社会化服务的完整体系,以进一步扩大测绘档案的社会影响力,实现"服务第一,优质高效"的目标。     

基于点序列和要素加权法的地图匹配算法

浮动车数据(Floating Car Data,FCD)已广泛应用于城市规划、智能交通系统中,其中地图匹配一直以来都是浮动车数据应用的技术难点。本文在已有地图匹配算法的基础上,提出了基于点序列和要素加权法的地图匹配模型,不仅考虑了当前GPS点的信息,同时也考虑了GPS数据的历史信息和道路网的拓扑结构,从空间关系上分析车辆行驶轨迹和道路的相似性。作者通过上海市出租车轨迹数据对算法进行验证,结果表明:该匹配模型解决了已有地图匹配算法的一些弊端,并且提高了地图匹配的精度,具有高效、实用的特点。     

移动掌上校园APP的设计与实现

传统LBS应用主要提供城市中的交通、餐饮等大众位置服务,对于小范围的特定场所(如校园、居民小区、公园等)还未提供成熟的个性化位置服务。利用GIS技术对校园数据的组织管理和可视化方法进行研究;基于空间位置管理校园数据,并以矢量地图等方式对校园数据进行可视化表达;基于Android技术进行掌上校园APP的开发实践,实现了路线规划、校内街景、周边搜索等功能。实验表明:移动校园与LBS有很好的契合点,将校园生活与位置信息紧密结合,能够为师生提供更好的个性化服务。     

利用小基线集技术(SBAS)监测泉州地区地表形变

差分干涉测量(DInSAR)技术可用于监测厘米级甚至毫米级的地表形变。文中选用2007—2011年期间19景日本ALOS1/PALSAR数据,采用短基线集技术(SBAS)获取了该地区的形变时间序列和平均沉降速率。研究结果表明:泉州东南部地区整体上呈抬升态势,上升速率为5mm/a左右,主要是受到亚欧板块和西太平洋板块互相挤压作用的结果;泉州东南部有多处出现地表沉降,沉降的结果与泉州市统计的地区地下水开采数据相当吻合,因此沉降主要与地下水过度开采相关。