春末初夏异常环流对云南雨季开始期的影响

通过小波分析表明云南目前处于雨季开始期偏早的年代际变化中。2006(2005)年是云南雨季开始特早(晚)的异常年,把这2个雨季开始期相反的极端异常年进行对比分析,发现云南雨季偏早(晚)的4月主要环流特征差异是:200 hPa对流层东西风交界线比多年平均偏北(南);500 hPa中高纬环流有(不)利于冷空气南下;850 hPa北印度洋赤道纬向西风较常年偏强(弱),孟加拉湾南部苏门答腊岛附近的对流较常年偏强(弱)。     

云南雨季早迟的气候特征分析

分析了１００ｈＰａ南亚高压的变化、５００ｈＰａ位势高度距平特征与云南雨季开始期早晚的对应关系,归纳总结了Ｅｌ Ｎｉｎｏ和Ｌａ Ｎｉｎａ事件与西南季风建立、雨季迟早的联系,提出了云南雨季开始早迟的预报思路。     

复杂软土盾构隧道纵向抗震分析

以天津Z2线盾构隧道工程为实例,基于ABAQUS有限元软件,建立三维梁-弹簧模型模拟盾构隧道,采用反应位移法对盾构隧道进行纵向抗震分析.根据盾构隧道接头实际情况,计算环间接头弹簧刚度.将地震作用下的自由场最大水平位移幅值,以简谐波的形式施加到盾构隧道轴向和横向.提出一种同时考虑轴向和横向水平地震动耦联效应的方法,通过调...     

云南雨季开始期与热带OLR的联系

利用NCEP 1979—2003年1~12月再分析的OLR逐日、月平均资料及同期云南雨季开始期资料,通过相关统计、对比合成等方法,重点分析了南海和孟湾海区的OLR场变化对云南雨季开始期的影响。结果表明,南海和孟湾海区OLR在云南雨季开始偏早年与偏晚年之间差异明显,南海海区前期的对流活动对云南雨季开始期有更显著的指示性,但孟湾海区对流的强弱仍是影响云南雨季开始期的重要因素之一。     

水环境空间信息管理系统的设计和实现

在分析水环境信息特点的基础上 ,建立了基于Client/Server和GIS的水环境空间信息管理系统 ,重点介绍系统的体系结构、空间数据库及其功能。     

基于场所的GIS中的不确定性问题及分类框架

基于场所的GIS直接表达人类地理空间知识的管理和加工过程,而不确定性是人类智能的基本特点,因此GIS的智能化需要研究其中的不确定性问题。与传统的GIS相比,基于场所的GIS中的不确定性问题更为丰富,既包括随机性,也包括含糊性,而不确定性的主体既可以是地理要素、场所和空间关系,也包括命题和规则。该文介绍该领域相关的研究成果,基于不确定性主体、类型、表达手段及相关的活动4个视角,建立了基于场所的GIS中所涉及的不确定性框架,从而为相关的不确定性建模提供指导。     

从地理规律到地理空间人工智能EI北大核心CSCD

近年来,人工智能技术快速发展,影响了很多学科的研究范式。对于地理学而言,这种趋势也不例外。从知识发现的角度,地理学研究主要有两个任务,即揭示未知的具体事实和发现一般性的规律机理。在这两个方面,人工智能技术可帮助地理学家发现知识甚至自动提取知识。相对于地球科学其他学科,地理学自动提取知识的任务更为凸显。但是在寻求地理规律的过程中,需要处理一般性和地理异质性之间的权衡,其核心可以表述为人工智能学习过程中的基础问题:泛化及可解释性问题。因此,二者存在内在的逻辑一致性,积极引入人工智能技术有助于强化地理学的学科基础。本文通过实例给出了人工智能用于地理规律发现的一个简单框架,指出了未来地理空间人工智能发展的方向,以及地理信息科学在机制、模型、方法及应用方面潜在的新任务。     

对流模型在昆明地区降水演变规律中的应用

从描述局地降水距平率系统的对流方程和实际气象观测资料出发,导出并反演了描述昆明局地降水距平率系统的非线性振荡方程.根据非线性振荡理论和昆明地区的非线性振荡方程研究了昆明地区降水距平率系统演变的非线性特征及其演变规律.结果表明昆明局地降水距平率系统为一正阻尼的弱非线性振荡系统,其演变的固有周期为6.5旬,在不受外力强迫作用下,将逐渐趋向于一稳定结点a1(0,0);在存在外力强迫作用下,定性分析表明,昆明局地降水距平率系统在其演变过程中将随外源强迫的振荡而发生振荡.     

地理课堂教学的“活”与“动”

地理新课标强调“增强学生的地理学习能力”,注重培养学生自主学习的能力、创造性思维能力和独立解决问题的能力,实现由“学会知识”的被动体到“会学知识”的主动体的转变。为此,教师必须通过各种途径,发挥主导性作用,激活地理课堂教学,进而发挥学生的主体作用,达到提高课堂教学效率又培养学生能力的目的。     

社会感知与地理空间智能的研究动态与展望——“社会感知与地理空间智能”专栏导读

地理大数据及其提供的社会感知手段为信息地理学、人文地理学带来了全新的研究范式,在“人—地”关系研究中发挥了重要价值。地理空间智能(GeoAI)作为地理空间科学与人工智能相结合的交叉研究方向,有力提升了对于地理现象和地球科学过程的动态感知、智能推理和知识发现的能力。该文系统综述了社会感知与地理空间智能研究的发展动态,在此基础上,对大数据时代社会感知研究面临的挑战和发展趋势进行了展望。