广东省手机气象短信业务简介

1　广东省手机气象短信服务的概况1 1　手机气象短信提供的服务内容目前 ,手机气象短信服务提供的主要内容有 :国际主要城市天气预报 ,全国主要城市天气预报 ,全省各市、县天气预报 ,全省各市、县灾害天气预警信号。在服务内容上除常规天气情况外 ,还根据每天的天气特点有选择地添加各类气象生活指数预报 :紫外线指数、大气清洁度、人体舒适度、火险指数、霉变指数等 ,并附加气象专家特别提醒和建议。1 2　服务方式及操作方法手机气象短信主要的服务方式有两种 ,一是定制 :即用户选择每天固定时间接收一条所选城市的天气预报信息 ;二是点…     

浅谈如何做好青海气象短信的客服工作

根据青海省气象短信服务平台两年多的工作实践,针对手机气象短信用户服务工作中存在的问题,从产品质量提高、短信亲和力、根据用户的不同需求提供个性化服务、丰富气象信息服务产品和加强用户服务工作、认真对待并及时妥善处理用户投诉意见等方面,探讨了扩大用户资源、拓展手机气象短信服务市场的前景。     

城市海量手机用户停留时空分异分析——以深圳市为例

识别海量手机数据中蕴含的行为模式,是地理学的一个研究热点与难点。目前,较多研究针对手机用户移动特征开展,而对停留及其模式的研究则相对较少;其时空分异规律对理解城市人群动态,甚至优化城市系统至关重要。本文根据人们日常时空约束条件定义了手机用户停留,提出了基于海量手机位置数据的手机用户停留模式的提取方法,以深圳市约790万个匿名手机用户一天的海量手机位置数据为例,识别出了覆盖约98%用户的典型停留模式,并结合该城市土地利用的空间分布与分异特征,剖析不同停留模式的手机用户空间分异特征和城市不同区域停留次数的时段分异特征。研究发现:(1)15种停留模式可覆盖约98%的手机用户,而且其一天不同的停留位置数量不超过4个;(2)15种停留模式手机用户在城市区域空间上的分布存在分异现象,严重受制于土地利用的空间分布;(3)城市不同区域停留次数的时段分异特征与该区域常住人口、人口密度,以及区域主要职能和性质存在较强的相关性。研究结论对理解城市手机用户行为模式的群体特征有积极的意义,对城市土地利用的科学决策和城市交通规划与预测有重要参考价值。     

华为P30和荣耀9X智能终端原始GNSS观测值的质量分析

随着智能终端的普及,基于移动智能终端的应用服务正飞速拓展,但当前华为智能终端的原始GNSS数据质量分析仍较少.因此,本文选取两台华为智能终端(华为P30和华为荣耀9X)为实验对象,从可见卫星数、信噪比、观测噪声和伪距多路径误差分析华为智能终端在GPS+BDS系统下的原始GNSS观测值的数据质量,并分析两款智能终端的定位精度.实验结果表明:华为P30和荣耀9X分别观测到23、20颗卫星,P30手机的平均信噪比优于荣耀9X,两款智能终端在单系统下的观测噪声与伪距多路径误差均大于在GPS+BDS下的观测噪声与伪距多路径误差.     

基于Android的室内外无缝导航系统在大型商场中的应用

随着社会的进步,人们对于位置信息服务的需求越发强烈,普通的室外定位导航已经不能满足人们的出行需求,迫切需要一种安全可靠的室内外导航服务,特别是在大型的超市、商场、停车场、机场等公共场所,将室外和室内定位导航技术相结合,可以更好地为人们提供位置和导航服务,提高人们的出行效率.本文基于An-droid平台,以采集的实验区室内数据建库,利用高德地图SDK设计并实现了室内外定位导航应用,该应用实现了地图浏览、室内定位、室外定位、室内查询、室外查询、室内路径规划、室外路径规划、室内外路径规划等多种功能,方便了人们出行.     

城市环境下智能手机GNSS/视觉组合导航算法和性能评估

通过将卫星定位和计算机视觉定位组合,可以使智能手机在城市、峡谷等卫星定位结果跳变或中断的情况下,仍为用户提供连续、高精度的位置服务.因此,为改善手机端卫星信号不理想区域的定位精度,设计和实现了GNSS与单目相机组合导航的实验.通过数据平滑、旋转矩阵求解等过程完成系统间的轨迹转换,并分析了坐标转换误差.使用结合贝叶斯估计的卡尔曼滤波对两种轨迹进行融合处理.最终结果表明,在城市环境下,GNSS与单目相机组合后,定位误差小于3 m的概率由21.21％提升至48.15％,小于5 m的概率由48.82％提升至70.03％.     

基于FLUS-UGB模型的城镇开发边界预测研究——以滨州市为例

引入POI数据和手机信令数据作为反映城市功能设施分布数据以及居民行为活动的数据,改进FLUS模型以提高城镇开发边界划定精度;基于改进后的模型,对滨州市多种情景下的边界增长进行模拟研究。结果表明:1)改进FLUS模型后的模拟精度提高;2)在多情景预测方面,滨州市在不同情景下的城市新增面积不同,其中耕地保护情景下滨州市城市新增面积最大;3)为保证滨州市城市建设用地有序可持续发展,建议滨州市根据不同区域特点进行因地制宜规划。     

地理空间数据结合手机信令等多源数据刻画城市居民出行特征

本文提出了以地理空间数据为支撑,结合手机信令、POI等多源数据刻画城市居民出行特征的方法。首先将信令数据与地理信息区块绑定,根据时间特征和地理区块的社会属性,识别居民的基本职住娱信息;然后综合民生POI点、出行特征拓展关键词、图谱等多源数据,运用工作日通勤分析模型和节假日出行特征提取模型,识别用户的通勤距离、通勤方式、日均通勤频次、周均工作时长、节假日出行场景、出行频次、驻留时长等内容,并形成涵盖职住娱信息的出行特征类标签集。以成都市为例,采集连续1个月的手机信令数据和同时期的POI等数据,验证了该方法的可行性,该成果作为反映城市实际人口规模数量和空间分布特征的城市人口地图大数据产品的重要内容,为政府部门、商企用户开展相关分析业务提供数据支撑。     

基于智能手机的地质灾害群测群防终端

群测群防作为一种有效的地质灾害监测预警手段愈发受到重视,针对目前我国地质灾害群测群防工作存在的监测信息逐级传递不及时、信息失真等弊端,提出了一种基于智能手机的地质灾害群测群防监测系统的设计方法及实现技术。分析了Android系统的Socket无线通信API和位于不同内网节点进行双向通信的条件,设计了基于智能手机的群测群防终端软件架构,采用GPRS无线通信技术,以公网服务器作为信息转发端,设计了基于TCP协议的信息转发机制,实现了智能手机终端-公网服务器-内网PC（监测平台）的3级通信,保证了监测信息的安全性和稳定性。同时对于通信过程控制,在应用层设计了良好的通信机制和数据封装机制,能够大大减少数据传输量和数据传输时间,提高通信效率。实际应用表明:无论是GPRS移动通信还是VPN网络通信,系统能够实现地质灾害群测群防信息的便捷录入与高效稳定传输。     

手机信令数据支撑下广州市过剩通勤及其空间分异格局

利用手机信令数据构建居委会尺度下的职住联系数据库,分析广州过剩通勤及其空间分异格局。研究发现,广州市过剩通勤为76.01%,与国内和西方国家城市相比处于较高水平,说明广州市职住空间组织效率偏低。过剩通勤的空间分异特征主要表现为：功能相对单一的郊区大型工业或房地产集聚区过剩通勤率偏高;传统市中心虽然就业机会集中,但因为高居住成本也出现较高的过剩通勤率;近郊区的特定功能区域,如大学城、偏农业发展型城郊村等区域出现较低的过剩通勤率;快速轨道交通（地铁）建设因降低了居民对通勤距离的敏感度而导致过剩通勤水平的提升,高过剩通勤率空间分布与地铁沿线和地铁站点分布存在一定的空间一致性。提升大城市的职住空间组织效率除需重点考虑提升区域职住空间平衡外,优化城市功能结构、降低住房成本区域差异等也需予以重点考虑。