人工智能和专家系统在地理数据处理中的应用

最近几年来,人们增加了对开发以某种方式模仿人类智能活动计算机程序即人工智能(AI)的兴趣。这篇论文讨论了人工智能应用在地理数据处理中的最新进展。人工智能具有许多分支,但地理科学家最感兴趣的是专家系统和图像理解(视觉)。本文讨论了属于这些领域的18种以上的计算机系统,包括应用于环境诊断、遥感信息分析、计算机辅助教学和地理数据管理方面的系统。     

面向未来的新加坡旅游业

自从1964年新加坡旅游促进会成立以来,该岛旅游业获得了近20年的迅速发展。在1964至1982年间,游客人数从不足91000人增加到近300万,年平均增长率约16%。     

微机地理信息系统及其在城市与区域规划中的作用

城市与区域规划依赖于大量空间数据的有效处理。在过去的20年中,地理信息系统(GIS)已发展成为空间数据处理的主要技术手段。计算机技术和地理数据处理知识的进展,使得 GIS 技术可以移植到费用较低的微机上。本文讨论 GIS 技术的基本因素并介绍现在研制成功的微机 GIS 产品。     

THE EFFECTS OF INACCURATE INPUT PARAMETERS ON DEPOSITION OF SUSPENDED SEDIMENT

I.~OntjcnONEngineeringPredictionsofsedimenttransPOrtinopen-Channelsystems,especiallyifunsteadyflowconditionmustbeconsidered,isfraughtwithambigUityduetospatialandtemporalvariability,measurementerrors,lumtedsamplingoftheParameters,bounceandscallconditionS,andsink/sourcetenns.Duringrecentyearsmanysophisticatedmathematicalmodelshavebecomeavailabletocalculateunsteadyflowinone,tWoorthreedimensionS.ThesemodelswillbecoupledwithtranSportequationSforbedloadorsuSpendedloadtocalculateforexamplelongt…     

前兆的候选性和有效性：发展至今的VAN方法

地震前兆信息的可靠确认需要经过两个统计过程：一是追溯以往事件的“学习”过程，即根据ａｄ ｈｏｃ选择定律来确定候选的前兆信息；二是“验证”过程，即根据已定定律，用一组独立的数据来评估候选前兆。至今仍无出版文献对ＶＡＮ信号作为地震前兆信息的候选者提供充分的支持。     

再驳Varotsos等的“答复”

Ｖａｒｏｔｓｏｓ等的答复错误地贬低了笔者的“预报规则”性能，高估了ＶＡＮ方法的性能。     

产于钨锡矿区与岩浆作用有关的金矿床

通过七个典型的产于著名钨锡矿讴的金矿床实例，论述了该类金矿床与中度氧化态的花岗岩类有关，其金属组合为Bi,W,As,Sn,Mo,Te,Sb,其产出的大地构造环境包括克拉通边缘、陆缘、弧后盆地或陆陆碰撞带，主要矿化形式表现为脉状至网脉状，亦可见似云英岩化的浸染状和角砾状，其围岩蚀变有钾长石化、钠长石化和绢云母化，其包裹体大多数是低盐度且富合含CO2，但极个别是高盐度的。该类金矿床属贫硫化物型（＜3％），且主要为黄铁矿和毒砂。由于金与铋矿物紧密共性，因此，Au与Bi,Te吴正相关，而通常与W、Sn,Mo,Sb不相关。