磐安县进行新一轮中层干部竞聘上岗

日前,磐安县国土资源局进行了第四轮中层干部竞聘上岗。通过竞聘．21位同志走上了中层干部岗位。为了健全干部任用竞争激励机制,体现“公开、平等、竞争、择优”的用人原则,按照精简机构,提高效率,加强国土资源一线工作力量的要求,提高国土资源干部队伍整体素质,促进国土资源工作再上新台阶,经局党委研究决定,进行了本次中层干部竞聘上岗。     

浅谈划拨土地使用权价格的评估

土地使用权划拨是指有批准权的人民政府依法批准，在用地者缴纳补偿、安置等费用后将该幅土地交其使用，或者将土地使用权有偿交给土地使用者使用的行为。近年来，随着我国城市建设的发展和房地产市场的日趋活跃，划拨土地使用权进入市场的行为日益增多。下面就如何搞好划拨土地使用权评估，规范房地产中介市场，谈一下看法。     

无/缺水下地形数据的高原堰塞湖水量遥感估算

水量遥感动态监测对于高原堰塞湖风险评估、预报预警和处置决策等具有重要意义。针对高原无资料或缺资料区,充分利用空天遥感技术,文章提出了一种无/缺水下地形数据的高原堰塞湖水量遥感定量估算方法。该方法首先通过遥感水域面积提取,获取堰塞湖淹没空间范围;进而采用不规则复杂多边形中线定位算法,确定堰塞湖中心线位置;然后基于河道中心特定点高程信息,结合局部河道比降估算,生成堰塞湖水下地形河道中线约束因子;再根据河道边坡高程信息和水下地形约束因子自适应拟合出局部堰塞河道的水下未知地形;最后通过三维曲面离散积分实现堰塞湖水量遥感动态定量估算。实验以东帕米尔高原的萨雷兹堰塞湖为研究区,展开遥感水量调查与局部验证研究,结果表明:萨雷兹堰塞湖当前水域面积约为89.09 km²,水量约为162.49亿m³;这一结果与专家预估的水资源量155—165亿m³基本吻合。经局部模拟实验精度对比验证,模拟结果与实际数据动态误差总体控制在10%以内,相关系数达到0.95(P<0.01,双尾),进一步证明了算法的鲁棒性和估算结果的可信度。为无/缺水下地形数据的高原堰塞湖水量遥感估算提供了一种有效的方法,实现了水下地形未知的高原堰塞湖水量遥感快速反演与定量测算。     

2004年浙江省主要气候事件回顾

回顾了2004年浙江省主要气候事件。2004年浙江气候特点为气温偏高，降水偏少，气象灾害发生种类多，灾害损失重。尤其是台风、高温、干旱、强对流、大雪及气候持续偏暖等气候事件，给国民经济及人民生活造成巨大损失。     

高精度高空风预报技术探讨

针对航天气象保障中高分辨率高空风的预报需求,利用欧洲数值预报、GRAPESGFS、导航探空数据,通过WRF模式直接输出、高空风模式产品融合、动力统计订正等方法实现了20 km以下逐250 m的高空风短期预报,并选择2019年11月—2020年3月进行试验,结果表明：U风预报好于V风;5～14 km高空风预报效果好于其它层次;在模式产品融合基础上进行的动力统计订正,预报效果最好,对于同层U、V风,4 m/s偏差内预报准确率为77.4%,6 m/s偏差内预报准确率为93.2%。     

1972-2019年萨雷兹堰塞湖遥感时序监测与水文特征过程分析

堰塞湖的水文特征过程对于库区洪水宏观调控、预报预警、安全防治等具有重要意义.为了及时掌握萨雷兹堰塞湖水文特征和历史演化过程,本文基于密集时间序列遥感数据,综合调查全面系统地分析了1972-2019年帕米尔高原萨雷兹堰塞湖的水文特征以及时空变化过程;并通过"面积-水位"关系模型重建了1972-2019年萨雷兹堰塞湖的历史...     

琼州海峡两次高压后部型海雾的对比分析和数值模拟

利用中尺度数值模式WRF和NCEP分析资料,对2018年2月17-20日和2019年2月4-6日春节期间发生在琼州海峡的两次持续性海雾过程进行数值模拟,结合中国气象局陆面数据同化系统的能见度格点数据、卫星、自动站等观测资料,对两次海雾天气的天气背景、发展演变过程、水汽条件、动力条件和云—雾辐射作用进行比较研究。结果表明：两次海雾过程均发生在入海变性冷高压后部,2018年海雾过程为偏东方向的水汽输送,低层湿层深厚,不断增长的湿度和强烈的水汽辐合使得平流雾持续时间超过10 h,最低能见度达100 m。同时海雾发展期间伴随云雾共存现象,中层云区的存在白天可减小地面接收的短波辐射,减弱增温效应,夜间起到保温作用,近地面较低的温度和逆温层稳定维持,对海雾的长时间发展和维持起到促进作用;2019年海雾过程东南方向的水汽输送偏弱,湿层浅薄,海雾由陆地发展延伸而来,发展面积小,日出后很快消散。     

MapGIS在沈阳市地震影响信息系统中的应用

基于ＧＩＳ技术骼国产软件平台ＭａｐＧＩＳ进行二次开发,加入地震灾害预测及评估统计分析模块,邮对沈阳市地震影响和震害快速评估,以及信息查询、更新等功能,从而为沈阳市宏观估计地震及抗震救灾决策了依据。     

GF-2支持下的干旱区稀疏植被区植被覆盖度估算

现有像元二分模型MODIS植被覆盖度模型因其形式简单、适用性较强的特点被广泛应用于区域植被覆盖度(FVC)的估算。然而,研究表明在沙漠和低植被覆盖的西部干旱区,从250 m的影像上很难精准地获取NDVIveg(全植被覆盖植被指数)和NDVIsoil(全裸土区植被指数)参数。利用常用的直方图累计法获取模型所需参数NDVIveg和NDVIsoil,估算结果存在普遍高估现象。为此,本文首先引入同期获取的GF-2号卫星数据,从GF-2号影像上提取植被覆盖像元;然后,利用Pixel Aggregate方法重采样至250 m分辨率,获取250 m空间分辨率下纯植被和纯裸土像元;最后,将纯植被和纯裸土像元各自空间位置相对应的MODIS NDVI数据最大值作为模型所需NDVIveg和NDVIsoil参数,实现研究区内植被覆盖度的估算。试验通过与线性回归法、多项式回归法和直方图累计像元二分模型法估算结果进行精度对比,结果表明:利用GF-2影像辅助的像元二分模型,精准地获取了低植被覆盖区NDVIveg和NDVIsoil模型参数,提高了干旱区植被覆盖度的估算精度,并有效地抑制了受稀疏植被影响NDVI在干旱区普遍偏高问题导致的FVC高估的现象。