A machine learning approach for predicting computational intensity and domain decomposition in parallel geoprocessing

ABSTRACT

High performance computing is required for fast geoprocessing of geospatial big data. Using spatial domains to represent computational intensity (CIT) and domain decomposition for parallelism are prominent strategies when designing parallel geoprocessing applications. Traditional domain decomposition is limited in evaluating the computational intensity, which often results in load imbalance and poor parallel performance. From the data science perspective, machine learning from Artificial Intelligence (AI) shows promise for better CIT evaluation. This paper proposes a machine learning approach for predicting computational intensity, followed by an optimized domain decomposition, which divides the spatial domain into balanced subdivisions based on the predicted CIT to achieve better parallel performance. The approach provides a reference framework on how various machine learning methods including feature selection and model training can be used in predicting computational intensity and optimizing parallel geoprocessing against different cases. Some comparative experiments between the approach and traditional methods were performed using the two cases, DEM generation from point clouds and spatial intersection on vector data. The results not only demonstrate the advantage of the approach, but also provide hints on how traditional GIS computation can be improved by the AI machine learning.     

大凌河流域河道生态需水量估算

本文从大凌河流域存在的环境问题出发,分别估算了各水资源分区的河道生态需水量（包括生态基流量、自净需水和输沙需水）及各区的河道生态需水贡献量。提出了使用偏枯年（75％保证率）水文数据估算河道生态需水量的方法．弥补了Tennant法、枯水季最小流量法等方法计算结果偏大或偏小的不足。结果表明,大凌河的4个河段（建凌站以上、建凌站至朝阳站、朝阳站至义县站、义县站至锦县段）的河道分区需水量分别为0．55×10^8m^3、5．21×10^8m^3、3．9×10^8m^3和1．34×10×10^8m^3。锦县水文站以上河道生态需水总量11×10^8m^3,占地表水总资源量的59．75％,因此．大凌河地表水资源取用率应在40％以下。     

中国东北依兰地区块状蓝片岩的地球化学特征

黑龙江省依兰地区分布的黑龙江杂岩被认为足具有缝合带性质的构造混杂岩,其中所含变基性火山熔岩中含有的变质矿物不具有定向组构特征,因此称之为块状蓝片岩.特征变质矿物--蓝闪石的大量出现表明其经历过高压低温变质作用.常量地球化学分析表明,其SiO2含量均在53%以下,TiO2含量超过2%,Na2O K2O的含量为2.77%～6.41%,Na2O的含量普遍大于K2O的含量,Na2O K2O-SiO2变异图显示其具有碱性玄武岩特征;痕量元素地球化学分析显示其轻重稀土元素分异明显,稀土元素配分曲线表现为轻稀土元素富集、重稀土元素亏损的右倾型.球粒陨石标准化图解中,不具有Eu的负异常;Nbx2-Zr/4-Y、Ti/100-Zr-Sr/2与Ba-Th-Nb-La图解的综合分析表明,块状蓝片岩具有碱性洋岛玄武岩(OIB)的特征,它们应是佳木斯地块与松嫩地块之间古洋壳俯冲过程的残留,这为探讨佳木斯陆块与松嫩陆块之间古老洋盆俯冲消减过程提供了重要依据.     

I(L)值完全诱导空间

作者引入 I(L)值完全下半连续映射 ,研究其性质。利用 I(L)值完全下半连续映射定义I(L)值完全诱导空间 ,给出 I(L)值完全诱导空间的拓扑基的表达形式 ,证得两个 I(L)值完全诱导空间的映射是连续映射的充分必要条件 ,并建立了乘积空间的 I(L)值完全诱导空间与 I(L)值完全诱导空间的乘积空间的联系     

聚类分析在海洋产业分析中的应用

聚类分析是多元统计分析中的一种方法,是将数学引入分类学形成的,比以前仅凭经验及专业知识进行分类更为科学、适用.用聚类分析方法分析研究沿海地区海洋产业状况是较高层次统计知识的运用,也是对数据挖掘技术的一种探索性研究.本文仅从产值的角度考虑地区海洋经济实力的状况,是利用聚类分析方法、借助海洋经济统计数据对地区海洋经济的实证研究.     

葫芦岛地区道路网络的建立

本文针对城市交通道路网的特点,根据现实的交通网络,对葫芦岛地区道路网络进行建立及分析。利用ArcGIS中的Geodatabase构建路网数据库,利用节点一弧段数据结构构建空间网络拓扑关系,生成点一弧矢量数据模型表示的道路网络。并实现四种网络分析功能:最佳路径分析、空间查询、追踪分析和缓冲区分析。     

地铁隧道结构变形监测信息管理系统的开发

地铁隧道结构变形监测的特殊性、周期性和长期性,使其信息量非常庞大.信息管理是地铁隧道结构变形监测中一项重要的工作,现有的管理方式效率很低.为了高效、准确地管理监测信息,及时分析预报地铁隧道结构的稳定状况,本文结合南京地铁运营期隧道结构变形监测实例,开发了一套具有变形监测资料存储、预处理、管理分析、可视化分析、预测预报及限值预警等功能的信息管理系统,保证了准确及时快速的数据处理和信息反馈,具有良好的运用和推广前景.     

高精度GPS形变监测网数据处理的理论与方法

分析了高精度GPS形变监测网数据处理中系统误差的影响,给出了顾及系统误差影响的自由网平差模型;针对粗差在GPS观测数据中存在的广泛性,在对平差模型进行整体性检验的基础上,采用检验方法消除粗差对平差结果的影响;结合抗差估计,对中国地壳运动观测网络工程1999～2003年观测数据进行了处理,验证了模型的精度和可靠性.     

河北省粮食生产灰色关联动态分析

根据 194 9～ 1998年各县 (市 )的统计资料 ,分析了河北省近 5 0年粮食生产的变化历程和空间差异 ,运用灰色系统理论对影响河北省粮食生产的诸因素进行关联动态分析 ,量化了粮食总产量与诸因子的关联程度 ,指出粮食单产、有效灌溉面积和粮食播种面积是影响河北省粮食生产的最重要因素 ,并提出了实现河北省粮食生产可持续发展的基本途径 ,为今后河北省农业可持续发展提供了参考依据     

东南极格罗夫山泛非期麻粒岩相变质作用

东南极格罗夫山主要由麻粒岩相高级变质岩和花岗岩类组成，其中变质岩以浅色和暗色含斜方辉石长英质片麻岩占主导地位，夹有少量镁铁质麻粒岩、变沉积岩和含方柱石钙硅酸盐岩。这些岩石一般都展示了平衡的矿物共生结构，但在镁铁质麻粒岩的单斜辉石中普遍发育斜方辉石(易变辉石)的出溶片晶。根据出溶辉石的重组分析获得麻粒岩相变质作用的峰期温度约为850℃，而浅色片麻岩中的石榴子石—斜方辉石—斜长石—石英组合给出的变质压力为0．61～0．67GPa。镁铁质麻粒岩中火成亚钙质普通辉石斑晶的保存表明格罗夫山地区可能只发育单一的泛非期高温麻粒岩相变质事件，岩石在高温变质之后经历了缓慢冷却过程，这主要归因于花岗质岩浆的板底垫托作用。