面向服务聚合应用的地理信息服务质量评价

针对地理信息服务质量提升过程中的服务聚合评价问题,在现有服务质量评价模型基础上,考虑待聚合服务间的关联性,提出了主服务的概念,并在此之上构建了独立评价、关联评价等多类型评价指标体系,形成了以源服务数据质量、执行质量、成果质量、源服务与主服务的一致性、兼容性等评价指标的面向服务聚合应用的可扩展的地理信息服务质量评价模型。以天地图·四川为主服务,利用本文提出的地理信息服务质量评价模型,构建了在线地理信息服务质量评价系统,并对其中各评价指标的取值方案进行了探讨,分析与评价了该模型及指标的合理性,从而为地理信息服务聚合应用奠定了基础。     

盐度对滨海湿地盐地碱蓬生理指标和反射光谱的响应分析

为探讨盐度对碱蓬生理指标和反射光谱的响应,以滨海湿地盐地碱蓬(Suaedasalsa)为研究对象,采用自然光照盆栽试验方法研究8种盐度(0(对照,CK)、5、10、15、20、25、30和35)对碱蓬幼苗的生理指标(株高、鲜质量、干质量、叶绿素含量、可溶性总糖和蛋白质质量比)和反射光谱的响应。研究结果表明:盐度对碱蓬植株生理指标存在显著响应,低中盐度(0～25)对植株生长有促进作用,而高盐度(30～35)对植株生长起到抑制作用;25盐度下,碱蓬株高、鲜质量、干质量、叶片叶绿素含量、可溶性总糖质量比均高于其他盐度和对照组;不同盐度处理下的碱蓬植株蛋白质质量比均高于对照组;盐度对碱蓬反射光谱存在明显响应,碱蓬在绿光和近红外波段的反射率随着盐度的增加而逐渐减小;通过相关分析判断出碱蓬株高、鲜质量、干质量、叶绿素含量、可溶性总糖和蛋白质质量比的诊断波段,分别是547、555、548、556、546和2 300 nm。碱蓬高光谱特征指数MTCI、MNDVI1、DCNI、TCARI/OSAVI和R546在不同盐度下存在明显差异,可作为盐分胁迫的高光谱响应诊断指标。分析盐度对碱蓬生理指标和反射光谱的响应,可为深入研究碱蓬对退化滨海湿地生态修复具有重要参考意义。     

水下井口探测技术研究

在海上油田开发过程中,往往存在一些当时不具备开发条件的水下井口。这些井口一方面现阶段具有重新开发价值,另一方面也是海洋工程建设的障碍物。而水下井口尺度小,常用的调查手段较难探测到。文中介绍了浅地层剖面仪和磁力仪的原理,并开展了浅地层剖面仪和磁力仪综合探测水下井口的应用与分析。结果表明浅地层剖面仪和磁力仪均可探测到井口,在浅地层剖面图像上表现为垂向的声学空白带,为桩坑和井口的反射;磁异常平面等值线为等轴状,存在极大值和极小值,井口位于极大值和极小值之间。浅地层剖面仪和磁力仪探测的井口位置相差1m,与给定井口坐标偏差2m,满足工程需求。因此使用浅地层剖面仪和磁力仪综合探测水下井口在现阶段不失为一种可行的方法。     

技术机会、行业异质性与大城市创新集聚——以北京市制造业为例

引入技术机会理论,解释大城市内部不同行业创新活动的空间分布差异,以北京市为例进行实证检验。研究发现：① 不同技术层次产业的创新活动在城市内部表现出不同的区位选择。除汽车制造业外的大多数高技术产业的创新活动高度集聚在中心城区;中技术产业的创新活动开始由中心城区向近郊区扩散,低技术产业的创新活动主要分布在远郊区。② 行业间创新活动空间分布的差异主要由技术机会来源差异造成。大部分高技术产业的技术源于基础研究、产业间知识溢出、高技术劳动力,往往靠近大学或中心城区;对中技术产业来说,基础研究的影响并不像对高技术产业那样显著;对低技术产业来说,技术机会主要源于本产业的技术反馈,创新部门更倾向于分布在郊区的制造业集群中。     

利用多普勒频移反演ASAR海表面流速

为研究中小尺度的海流,以美国西海岸附近海域为研究区域,采用欧空局ENVISAT ASAR IMS数据,首先利用频谱拟合法计算得到影像的多普勒质心;再通过影像的多普勒系数和斜距时间去除卫星与地球之间相对运动产生的多普勒频移,最终得到海表面多普勒质心异常。同时利用布拉格散射模型去除了布拉格波的影响,利用CMOD5模型计算海表面风场,根据风场与雷达视向速度的经验关系去除海面风场的影响,经空间投影,最终得到雷达径向的海表面流速,反演的流速主要分布于-0.3～0.6 m/s。利用研究区域附近的岸基高频地波雷达(HF-radar)数据验证反演结果精度,结果表明,在HF-radar流速与ASAR反演流速-0.2～0.2 m/s差异范围内的标准误差和相关系数分别为0.1 m/s和0.81,反演结果与真实流速较为接近。ASAR反演流速和HF-radar流速结果均表明,在研究区域存在自西向东的沿岸流,最大径向流速达到0.6 m/s。因此,本文所使用的海表面流速反演方法准确有效,适合于中小尺度海流流速的反演。     

海洋气候数据集生成与分析简介

科技部的"十三五"重点研发计划项目"全球气候数据集生成及气候变化关键过程和要素监测"中资助了"海洋气候数据集生成与分析"课题,针对全球气候变化研究对全球海洋环境数据的需求,该课题拟基于国内外多源卫星遥感数据和现场观测资料,发展与全球气候变化相关的海面能量平衡、海洋动力环境参数与过程、海洋水色和海冰等数据产品生成技术,构建全球海洋气候数据集产品生成系统,生成我国首套长时间序列、高精度、高时空一致性的全球海洋气候数据集,为全球气候变化研究与应对提供海洋数据支撑和服务,提升我国在全球气候变化关键过程和要素方面的监测能力。     

Satellite-observed trends in the Arctic sea ice concentration for the period 1979–2016

Arctic sea ice cover has decreased dramatically over the last three decades. This study quanti?es the sea ice concentration(SIC) trends in the Arctic Ocean over the period of 1979–2016 and analyzes their spatial and temporal variations. During each month the SIC trends are negative over the Arctic Ocean, wherein the largest(smallest) rate of decline found in September(March) is-0.48%/a(-0.10%/a).The summer(-0.42%/a) and autumn(-0.31%/a) seasons show faster decrease rates than those of winter(-0.12%/a) and spring(-0.20%/a) seasons. Regional variability is large in the annual SIC trend. The largest SIC trends are observed for the Kara(-0.60%/a) and Barents Seas(-0.54%/a), followed by the Chukchi Sea(-0.48%/a), East Siberian Sea(-0.43%/a), Laptev Sea(-0.38%/a), and Beaufort Sea(-0.36%/a). The annual SIC trend for the whole Arctic Ocean is-0.26%/a over the same period. Furthermore, the in?uences and feedbacks between the SIC and three climate indexes and three climatic parameters, including the Arctic Oscillation(AO), North Atlantic Oscillation(NAO), Dipole anomaly(DA), sea surface temperature(SST), surface air temperature(SAT), and surface wind(SW), are investigated. Statistically, sea ice provides memory for the Arctic climate system so that changes in SIC driven by the climate indices(AO, NAO and DA) can be felt during the ensuing seasons. Positive SST trends can cause greater SIC reductions, which is observed in the Greenland and Barents Seas during the autumn and winter. In contrast, the removal of sea ice(i.e., loss of the insulating layer) likely contributes to a colder sea surface(i.e., decreased SST), as is observed in northern Barents Sea. Decreasing SIC trends can lead to an in-phase enhancement of SAT, while SAT variations seem to have a lagged in?uence on SIC trends. SW plays an important role in the modulating SIC trends in two ways: by transporting moist and warm air that melts sea ice in peripheral seas(typically evident inthe Barents Sea) and by exporting sea ice out of the Arctic Ocean via passages into the Greenland and Barents Seas, including the Fram Strait, the passage between Svalbard and Franz Josef Land(S-FJL),and the passage between Franz Josef Land and Severnaya Zemlya(FJL-SZ).     

玉兔号月球车巡视点矿物丰度及粒径分布高光谱反演

矿物的类型、丰度及其粒径分布对理解月球和行星表面曾经存在过怎样的地质演化过程具有重要的意义。本文提出基于辐射传输模型和稀疏分解模型反演矿物丰度及其粒径分布的方法,利用辐射传输模型计算各矿物端元不同粒径的单次散射反照率以构建解混光谱库,然后基于稀疏分解算法得到在每个可观测像元的端元最优丰度和粒径分布。利用实验室测量数据进行验证,表明本文方法具有较高的精度。最后根据玉兔号月球车的实地测量光谱数据,利用本文方法获得了其矿物的丰度及粒径分布,结果显示,辉石、橄榄石、斜长石、熔融玻璃和钛铁矿的丰度在4个观测点的平均丰度分别为28.1%、4.5%、39%、28%、0.4%,辉石的平均粒径为166.02μm,橄榄石为8.34μm,斜长石为196.31μm,熔融玻璃为44.21μm,一定程度上表明在这些观测点不同矿物对太空风化的响应不同。     

SAR图像分块CFAR迭代的极地冰山检测

通过迭代CFAR算法,本文发展了一种针对分块SAR图像的冰山检测方法。考虑到滑动窗口运算负担大、计算效率低,首先对SAR图像进行分块,以提取分块内的亮目标冰山。利用高斯模型表征后向散射系数的统计分布,冰山检测阈值可简单地表达为均值和方差的线性组合,将分块内像素逐个比对阈值以检测冰山。考虑到同一场景中尺寸变化大的冰山影响检测精度,以识别的冰山像素做种子执行区域生长,从而提取大尺寸的冰山。针对单个分块迭代上述处理,以降低高斯模型表征分块统计分布的误差,提高冰山检测精度。利用2013年11月22日和29日获取自极地海域的两景RADARSAT-2图像开展验证试验。结果表明,数量多、尺寸变化大并嵌入在海冰等极地常见情形下的冰山,能被文中方法有效识别,选取区域内正确率高达85%以上,且具有良好的运行效率。     

黑潮延伸体邻近区域中尺度涡特征统计分析

本文利用20年的卫星高度计资料,对黑潮延伸体邻近海区(25°—45°N,135°E—175°W)中尺度涡的统计特征以及季节变化进行了统计研究。基于涡旋自动识别方法,共识别出本区域3006个气旋涡轨迹和2887个反气旋涡轨迹,其平均周期分别为9.99周和11.00周,平均半径分别为69.5km和71.8km。长生命周期涡旋的平均半径、涡度、涡动能(EKE)和涡旋能量密度(EI)在生命周期内大致都经历了增大-基本保持不变-减小这三个阶段。绝大多数涡旋沿纬线向西移动,经向移动距离较小,气旋涡和反气旋涡在西向传播过程中都具有明显的向南(赤道)偏离趋势。涡旋的生成数量与总数量均在春夏季达到最多,且这一时期涡旋的平均涡度、EKE、EI处于较高水平。