基于天-空-地一体化的重大地质灾害隐患早期识别与监测预警

对公众展开滑坡灾害教育,可以提升公众的灾害风险意识。目前的灾害教育主要针对学生与救护人员,其教育方式集中于课本教学及专业培训,内容专业性较强,且教育者与公众之间缺乏有效的沟通渠道,公众难以对滑坡灾害有直观认知。针对上述问题,提出一种面向公众教育的滑坡灾害可视化视觉表征方法,重点研究动静结合的视觉表征框架以及滑坡灾害知识图解与概念图实例化等关键技术,以实现对滑坡过程的整体描述与外在因果的表现。选择2017年6月24日发生的6·24茂县叠溪特大山体滑坡开展案例实验分析,实验结果表明,该方法能够有效地构建滑坡灾害知识的视觉内容,快速地帮助公众了解滑坡灾害知识。     

空间语义约束的泥石流灾害VR场景融合建模及交互方法

基于虚拟现实(virtual reality,VR)技术构建泥石流灾害虚拟场景能够为灾害交互查询分析提供一种新方法.但现有的关于灾害场景可视化研究存在VR场景建模效率低下、交互模式单一和查询分析薄弱等问题,因此,提出了一种空间语义约束的泥石流灾害VR场景融合建模及交互方法,重点探讨了场景动态融合建模方法,利用符号增强表...     

对流层臭氧卫星遥感反演综述

臭氧是地球大气中最重要的痕量气体之一,在气候变化和生态环境中均扮演着至关重要的角色。对流层臭氧作为光化学烟雾的重要成分之一,其浓度变化与人类活动息息相关。基于卫星遥感技术监测对流层臭氧浓度可以帮助我们更好地发现和定量解释对流层臭氧在不同季节、不同时刻以及不同区域的变化特征,探讨臭氧在对流层中的成因机制。随着卫星遥感技术的全面发展,臭氧遥感产品（例如臭氧总量、廓线等）无论在产品精度或是时空分辨率方面均取得了显著进步,然而,由于受较弱卫星信号与复杂下垫面的影响,对流层臭氧遥感产品精度仍无法满足目前对流层大气成分的精细化科学应用研究。主要围绕对流层臭氧卫星遥感,回顾和分析了臭氧卫星遥感载荷的发展历程和现状,结果表明国内外已基于不同谱段（紫外—可见光、热红外和太赫兹）实现了全球及区域臭氧的时空分布探测;讨论了基于不同技术遥感反演算法（直接与间接反演、多波段联合反演、天底—临边协同反演、基于机器学习技术的创新算法等）的特点及适用性,分析表明算法精度的提升包括从复杂大气背景下的辐射传输模拟、基于地面观测的先验信息优化以及仪器定标与信噪比等多方面的工作;展望了卫星遥感在全球和区域尺度提供可靠对流层臭...     

海南岛海洋绿藻新记录种未氏仙掌藻(Halimeda velasquezii)的形态学与分子系统学分析

2019年4月在海南岛冯家湾潮间带的野外调查过程中采集到一种仙掌藻, 利用传统形态分类学与分子系统分类学结合的方法, 将该种鉴定为未氏仙掌藻Halimeda velasquezii W.R. Taylor。该种的形态特征为藻体呈绿色钙化, 直立生长, 固着器单一较小, 由横卵形或肾形节片连接形成, 节片表面观形态为近圆形, 内部为管状髓丝, 节点处髓丝多发生侧面成对融合, 皮层下髓丝末端无囊状膨大。1,5-二磷酸核酮羧化酶/氧化酶大亚基基因(ribulose-1,5-bisphosphate carboxylase/oxygenase large subunit, rbcL)的序列分析结果显示, 在系统发育树上, 本研究样本与印度洋-太平洋地区产的未氏仙掌藻处于同一分支, 且自展支持值为100, 碱基基因差异为9bp (0.69%)。该种在海南岛海域首次被发现, 为新记录种。本研究同时首次提取并分析了中国种群的rbcL基因序列, 丰富了该种的中国种群的生态学知识, 扩展了其地理分布范围, 对了解海南岛海域海藻资源的生物多样性及其分布特征具有重要意义。     

两类子样的估计

随机误差△是连续随机量，不可能严密地区分出正常误差和粗差，用抗差估计对粗差进行处理是不严密的，且对估计结果带来人为因素的影响。依随机误差所具有的连续性质进行估计的方法，克服了抗差估计方法的缺点，从而提高了估计质量，使估计结果既不纳伪、也不弃真。     

城市共享单车需求的多特征CNN-BiLSTM预测方法

共享单车的需求量预测对于共享单车企业的精细化运营十分重要,是解决单车区域供需平衡的前提。为精准预测共享单车需求量,本文首先分析了纽约Citi Bike 2017—2019年共享单车数据的时空特征,探究了共享单车出行的分布规律;其次,融合卷积神经网络的特征提取能力和双向长短期记忆网络的双向时序数据处理能力,构建了卷积双向长短时记忆网络CNN-BiLSTM模型;然后,结合出行数据、气象数据及单车时空出行特征,采用相关性分析法探究了单车需求量的显著影响因子,并作为模型输入特征,对模型进行训练,生成单车预测模型;最后,选取CNN、LSTM、BiLSTM、CNN-LSTM作为对比模型,对CNN-BiLSTM预测模型效果进行评价。对比结果表明,CNN-BiLSTM模型的MAE和RMSE最小,分别为0.035和0.058;R²最大,为0.922,模型预测效果最佳。本文可为实际的共享单车调度与再分配提供参考依据。     

海量DSM数据的网络轻量化可视化方法

网络环境下海量DSM数据的轻量化可视化是当前网络三维GIS研究的前沿问题之一。针对已有的海量三维模型数据网络可视化效率低、交互性差等问题,提出一种海量DSM数据的网络轻量化可视化方法。针对WebGL技术的特点,通过优化海量DSM数据的组织管理、LODs自适应选择与动态调度等关键技术,设计实现了海量DSM数据网络轻量化可视化算法,研发了原型系统,并以城市倾斜摄影测量DSM数据为例进行了典型实验与分析。实验结果表明,网络可视化实时帧率稳定在40 FPS左右,证明了该方法的有效性与可行性。     

泥石流沟道汇流对堆积危险范围影响的数值模拟研究

利用离散元法和图形处理器（GPU）并行计算手段建立泥石流运动堆积模型,以自然界沟道泥石流汇流后运动堆积特征及危险范围作为模拟参照,利用所构建的泥石流流通槽完成沟道泥石流不同交汇角汇流模拟试验和堆积危险范围预测,实现了泥石流沟道汇流的可视化模拟和数值模拟。试验结果表明,可视化模拟能够模拟出自然界中泥石流自流通区运动汇流后产生堆积的运动特征;数值模拟实现了锐角条件下仅考虑单因素即沟道交汇角对泥石流堆积危险范围影响的模拟试验。此外,利用GPU并行计算的优势可用于模拟大规模泥石流汇流现象,模型的可扩展性为泥石流汇流堆积危险范围分析向更为复杂的地理环境模拟奠定基础。     

省级地理空间大数据中心的设计与实现

自然资源综合管理和省级政务信息化等重大任务对地理空间大数据提出了新的日益紧迫的共享应用需求。以四川省为例,介绍了省级地理空间大数据中心的设计与实现。深入分析了海量、多源、异构、多模态的地理空间大数据生产、管理、更新以及分发应用的现状与趋势,归纳总结了现有数据由各业务部门分散自主管理、应用门槛高、难以综合利用、数据管理及共享服务能力与应用需求间差距大等明显瓶颈问题,设计了省级地理空间大数据中心的系统架构与主要功能体系,中心边建设边应用,以典型的应急测绘保障为例,介绍了中心应用的新模式新机制,发挥了较好的作用。