陕西时空大数据资源体系构建关键问题研究

针对时空大数据环境下现有测绘地理信息管理及服务不足,陕西测绘地理信息局依托多年海量数据资源积淀,顺应现实需求与未来发展趋势,通过海量数据组织、资源目录体系管理、基础设施环境建设、混合存储体系架构设计、时空信息云平台构建等关键问题研究,完成了融结构化/半结构化/非结构化海量数据资源的组织管理、混合存储、云平台构建等众多功能为一体的时空大数据环境下的陕西测绘地理信息大数据资源体系构建;同时,基于所设计的资源体系架构,选取范围约2 700 000km~2内多源/多时相/多分辨率/多区域的海量影像开展数据处理,超2 200站的全国基准站网GNSS解算及陕西省域205 600km~2范围内的数据入库存储/镶嵌数据集构建等测试验证。实践结果表明,该时空大数据资源体系架构设计合理,作业效率大幅度提升,为充分发挥陕西测绘地理信息局海量数据资源沉淀与技术优势,以及更好地服务新时代下自然资源管理与社会公众应用提供了良好的数据及技术支撑。     

新疆地震预警系统预警处理能力分析——以拜城Ms5.4地震为例

以拜城Ms5.4地震为例,研究新疆地震预警系统产出结果的准确率与时效性.通过数据分析研究,与国家台网地震速报结果相比,新疆天山中段重点地震预警区的3个地震事件,初次触发结果震级平均偏差0.3级,震中位置平均偏差9.6 km,报告用时2.0～4.7 s;最终触发结果震级平均偏差0.4级,震中位置平均偏差5.5 km.非重...     

青藏高原东缘构造演化的SHRIMP锆石U-Pb年代学框架

青藏高原东缘一直被普遍认为是一个吸收印度—欧亚大陆碰撞变形的调节带。本文所获得的最新SHRIMP锆石U-Pb测年结果显示:青藏高原东缘具有更加复杂的地质历史。测年结果表明,高原东缘最古老的前寒武纪结晶基底形成于古元古代(2401~1912Ma)。这一古老基底首先受到中元古代构造热事件(1361~1040Ma)的影响,随后受到新元古代与弧岩浆活动有关构造热事件(791~817Ma)的强烈改造。松潘—甘孜复理石杂岩的基底是亲洋壳型的,形成于晚新元古代的大陆裂解作用(681~655Ma)。高原东缘的前寒武纪微地块可能是由这次裂解作用从扬子或青藏地块拉裂出去形成的。这些微陆块先增生拼贴于东冈瓦纳大陆、然后又从中裂离,并最终卷入高原东缘的特提斯构造演化过程中。伴随东冈瓦纳大陆裂解,高原东缘古特提斯洋于石炭纪至二叠纪早期拉开(328~292Ma),经早中生代弧-陆碰撞作用闭合(224~213Ma)。中侏罗世这一地区发育显著的构造岩浆活动(175Ma),但其动力学背景仍不十分清楚。晚白垩世岩浆活动(97Ma)可能是印度板块初始俯冲阶段的产物。新生代岩浆作用(18Ma)与陆-陆碰导致的大规模走滑断层作用所引起的同熔作用有关。     

浅析我国海洋生态环境损害赔偿

为加强我国海洋生态环境损害赔偿管理,并为进一步的深入研究奠定基础,文章论述我国海洋生态环境损害赔偿的理论内涵,对海洋生态环境损害进行定义,并界定不同损害行为的赔偿范围;通过构建海洋生态环境损害指数体系,探索我国海洋生态环境损害赔偿的立法路径以及建立我国海洋生态环境损害赔偿的管理体系。     

自然海岸资源价值核算方法研究与应用

文章通过构建自然海岸资源价值核算指标体系,确定了评估因子量化标准,建立了自然海岸基本价值核算系数计算模型、服务价值核算系数计算模型、综合核算系数计算模型和基准价值计算模型。在此基础上,构建了自然海岸资源价值核算模型,并应用其模型对大连市大陆自然海岸资源价值进行核算。最终得出大连市大陆自然海岸资源总价值约为2 409亿元。     

辽宁省海洋生态修复现状、存在的问题及对策建议

随着沿海经济带的开发建设,海洋生态环境承受着巨大压力,湿地、河口、海湾、海岛等重要生态系统面临前所未有的威胁。对海洋生态的保护修复已经迫在眉睫、刻不容缓。文章基于辽宁省海洋资源环境的特征,结合海域开发利用及海洋生态修复现状,探索辽宁省海洋生态修复工作面临的主要问题,并提出生态修复重点及对策建议,截至2017年,累计整治修复岸线长度约140km,整治修复海域面积超过50km~2。辽宁省海洋生态修复工作面临的主要问题有:近岸局部海域水体污染、生态受损;湿地、滩涂面积有缩减趋势;河口生态系统脆弱,生物多样性指数降低;海湾生态功能退化;海岛生态环境失衡。辽宁省应重点开展海湾环境综合治理以及滨海湿地、岸滩、岛礁等整治修复工作。     

基于地磁坐标的多地磁台站日变改正方法

传统多地磁台站日变改正都基于地理坐标,通过改进计算方法的方式来提高日变改正精度,本文通过比较分析传统日变改正的方法,并根据地磁坐标与地磁场强度具有更强相关性的特征,提出基于地磁坐标进行拟合的日变改正方法——地磁坐标拟合法。实验结果表明,基于地磁坐标的多站日变改正方法普遍提高了日变改正的精度,为多站日变改正提供了新的研究思路。     

遗传算法及其在GOMS模型反演中的应用效果分析

几何光学交互遮蔽模型（GOMS）是一种重要的遥感前向模型,它较好解释了“热点”现象,具有较强的前向模拟能力。但由于其固有的非线性性,给反演带来困难。本文尝试采用近年来兴起的并行随机全局寻优算法－遗传算法对GOMS进行反演,并针对传统遗传算法的不足进行了改进。在使用相同先验知识的条件下,将该算法与目前最有效的约束非线性最优化确定性搜索算法－逐步二次规划法对GOMS模型的反演效果进行了比较,结果表明,逐步二次规划法搜索效率较高,但结果受初值的影响很大,初值选择不当,易收敛于局部最优解,而遗传算法具有全局最优的收敛效果,但局部搜索效率较差。在某些对精度要求不高,而对搜索效率要求较高的场合,可以采用遗传算法与确定性搜索算法相结合的混合遗传算法,以提高算法的搜索效率,获得较为满意的效果。