Predicting the visualization intensity for interactive spatio-temporal visual analytics: a data-driven view-dependent approach

The continually increasing size of geospatial data sets poses a computational challenge when conducting interactive visual analytics using conventional desktop-based visualization tools. In recent decades, improvements in parallel visualization using state-of-the-art computing techniques have significantly enhanced our capacity to analyse massive geospatial data sets. However, only a few strategies have been developed to maximize the utilization of parallel computing resources to support interactive visualization. In particular, an efficient visualization intensity prediction component is lacking from most existing parallel visualization frameworks. In this study, we propose a data-driven view-dependent visualization intensity prediction method, which can dynamically predict the visualization intensity based on the distribution patterns of spatio-temporal data. The predicted results are used to schedule the allocation of visualization tasks. We integrated this strategy with a parallel visualization system deployed in a compute unified device architecture (CUDA)-enabled graphical processing units (GPUs) cloud. To evaluate the flexibility of this strategy, we performed experiments using dust storm data sets produced from a regional climate model. The results of the experiments showed that the proposed method yields stable and accurate prediction results with acceptable computational overheads under different types of interactive visualization operations. The results also showed that our strategy improves the overall visualization efficiency by incorporating intensity-based scheduling.     

Progresses and Perspectives of the Resource Evaluation Related to Agri-cultural Heritage Tourism

The scientific evaluation of tourism resources is not only an important prerequisite for the development of agri-cultural heritage tourism (AHT), but it can also promote the conservation and management of Important Agricultural Heritage Systems (IAHS). With the goal of providing scientific support for the sustainable management of tourism resources, this review systematically analyzes the overall situation, research regions, developmental timeline trends, key fields and hot topics of resource evaluation research related to AHT over 2005-2020. With a comprehensive perspective that incorporates both traditional literature review and quantitative literature review, the study revealed four important aspects of AHT research. (1) Relevant articles could be divided into two phases, a development-oriented period (2005-2012) and a conservation-oriented period (2013-2020). (2) GIAHS accounts for the absolute majority (about 66.7%) of relevant studies. In particular, Longji Terraces System, Hani terraces system and Dong’s Rice-Fish-Duck System were the research hotspots IAHS, and Yunnan, Zhejiang and Guangxi were the research hotspot provinces. (3) Terraced landscapes and tea culture were the most popular themes in tourism resource evaluation, while sports tourism, tea culture tourism and study tours are becoming the new trends in IAHS sites. (4) Research methods have undergone a shift from qualitative to quantitative approaches, and a combination of these two in an interdisciplinary manner is becoming a new research trend. By reviewing and prospecting the relevant literature, this study not only makes a unique contribution to the tourism resource evaluation of IAHS, but also helps to enrich the relevant evaluation theories and further promote the sustainable development of heritage tourism from theoretical and methodological perspectives.     

“一带一路”沿线国家石油资源流动类型演变

综合运用石油自给率、流动比率等方法,以“一带一路”沿线国家为研究对象,对1995—2014年各国石油资源流动类型时空演变进行研究。结果表明：1）1995—2014年石油净补给型国家数量较为稳定,无产型或低产型国家的石油贸易倾向变化相对较小;基本自给型国家数量占比最大,1995年占比1/2,其余四个年份占比稳定在1/3;净支出型国家数量显著增加,至2014年其中有5个国家保持不变,表明这些国家的石油产量具有较大的优势。2）1995年和2014年汇地国家均为39个国家,其中有34个国家一直保持汇地职能,空间分布上呈东多西少,南多北少,东西分化以西亚、中亚、东欧为界;有14个国家一直保持源地职能,其空间分布格局与汇地相应,西多东少,南多北少,主要分布于西亚、东欧及中亚;交流地数量较少,呈分散分布,且分布地不稳定。3）从数量变化来看,研究期内汇地略有增加,源地略有减少,交流地略有增加;“一带一路”源地总出口量与汇地总进口量的比呈逐年降低趋势。     

数值模拟在沂水铁矿区地下水环境影响评价中的应用

地下水数值模拟在矿区地下水环境评价中应用较少,通过对山东沂水铁矿矿区进行水文地质详细勘察,建立了尾矿库及矿区地下水水流及水质数学模型,预测和评价了该矿建设实施过程中对地下水环境可能造成的直接影响和间接危害。结论为矿山建设阶段和运行阶段正常情况下,尾矿区水位水质变化对地下水环境没有明显的影响,非正常情况或者事故状态下,预测污染因子在泄漏点附近一定范围出现超标现象;采矿区矿井排水对当地浅层地下水位影响较大。针对这种影响和危害提出防治措施,为沂水铁矿建设项目选址决策、工程设计和环境管理提供科学依据。     

某些微量元素与人体健康的关系

人类是大自然的产物,是由多种元素组成的生命体,同时又是各种化学反应密切配合的体系。人体与外界环境存在着物质和能量的交换。人类生存需要各种常量元素和微量元素,维持人体正常机能所必需的Fe,Cu,Zn,Sr,F,I,Se,Si等微量元素,无论缺乏或过量都会导致人体产生疾病;而Cd等无生物功能作用的微量元素,对人体只能有毒害作用。     

流域水文模型计算域离散方法

常用的概念性水文模型 ,能够很好地模拟水文时间变化过程 ,但没有考虑水文变量和水文参数的空间变化与空间不均匀性。随着空间数据的获取手段的增多以及空间离散技术的发展 ,考虑水文参数和水文变量空间变化的分布式水文模型得到了极大的发展。本文详细介绍了分布式流域水文模型中用到的几种不同计算域离散方法 ,并讨论了河道汇流模型中常用到的有结构网格和无结构离散网格。地理信息系统技术对计算域离散有辅助作用 ,其有利于无结构离散网格的自动生成和交互修改 ,并可结合遥感技术 ,使水文模型能获取精确的空间分布的水文参数和水文变量。     

Kuiper带小天体动力演化

Kuiper带是指太阳系内位于离太阳 30～ 50AU一个区域。 1 992年该区域陆续发现了一群半径在几十到几百公里的小天体。这些小天体在Kuiper带的分布是极其不均匀的。Kuiper带小天体的发现对人们认识太阳系的形成与演化有重要的意义。本文回顾了近年来国际上在Kuiper带小天体动力演化方面的研究 ,着重分析了目前国际上几种用以解释其非均匀分布的动力学机制 ,并提出目前该领域的一些尚未解决的问题。     

全国基准产业集群识别及在区域经济分析中的应用——以北京市为例

全国基准产业集群反映一国产业技术经济联系的一般特征,可以作为模板应用于区域集群分析。本研究首次识别我国基准产业集群,为我国的区域集群实证研究提供集群模板。以识别的基准产业集群为模板,本研究分析了北京市制造业集群的发展现状,并以北京市电子及通信设备制造业集群为例分析了该集群的组成结构及空间布局。分析发现,北京市目前已形成三个规模较大,并具有区域专业化优势的制造业集群:电子及通信设备制造、汽车及装备制造和电子元器件制造业集群。北京市电子及通信设备制造业集群的优势环节是通信设备制造和其他通信、电子设备制造业,其配套产业环节电子元器件和其他电气机械及器材制造业仍相对较弱。在空间上,北京市电子及通信设备制造业集群主要分布在城市近郊地区,朝阳、海淀、大兴区是集群环节配套较为完善的区域。     

喀斯特地区旅游开发的自然景观保护--以贵州省绥阳县为例

该文以贵州省绥阳县为例，针对我国西南喀斯特地区旅游开发中自然环境的特点，探讨溶洞景观的保护、喀斯特地表生态环境保护、水体的保护与综合治理等问题。     

遗传算法优化的BP神经网络卫星钟差预报

针对BP (Back Propagation)神经网络模型预测卫星钟差中权值和阈值的最优化问题, 提出了基于遗传算法优化的BP神经网络卫星钟差短期预报模型, 给出了遗传算法优化BP神经网络的基本思想、具体方法和实施步骤. 为验证该优化模型的有效性和可行性, 利用北斗卫星导航系统(BeiDou navigation satellite system, BDS)卫星钟差数据进行钟差预报精度分析, 并将其与灰色模型(GM(1,1))和BP神经网络模型预报的结果比较分析. 结果表明: 该模型在短期钟差预报中具有较好的精度, 优于GM(1,1)模型和BP神经网络模型.