云下遥感地表温度重构方法研究

地表温度是研究地-气之间水热平衡的重要参数,对地表温度的全天候获取具有重要意义.热红外遥感可以获得较高分辨率空间全覆盖的地表温度产品,但是有云地区数据缺失问题制约了地表温度遥感产品的全天候应用.文章发展了2种对云下缺失的地表温度进行重构的方法,方法1是借助地表温度同化数据集发展了一种时空匹配的数据融合方法,方法2是将当...     

北京市出租车OD流多尺度空间预测深度重力模型及其可解释性研究

准确预测城市内部OD流对于优化城市交通运行效率、提高资源利用率以及促进城市可持续性发展具有重要作用。现有研究大多基于单一尺度利用地理位置之间大量的历史流量来预测未来的流量,尚未有研究充分探究不同空间尺度下OD流预测可能存在的重要特征或建模精度差异等问题。本研究以北京市出租车轨迹为例,采用深度重力模型（Deep Gravity）对不同空间尺度下的轨迹OD流进行预测。同时,引入SHAP值（SHapley Additive exPlanations）揭示不同尺度下影响OD流预测建模的重要特征。结果表明：(1)相比于重力模型和辐射模型,街道尺度下深度重力模型的OD流预测精度最高（CPC值高达0.83）,且成功捕捉到了北京市早晚高峰时段的OD流网络整体结构,呈现出“环形散射状”特征;(2)在本研究所选各空间尺度下,对OD流预测精度影响最大的4个特征均为O、D点之间的出行距离,O、D点周围公司企业数量、餐饮服务数量以及购物服务数量;(3)同一特征对OD流预测模型的局部影响不同于全局,如科教文化和体育休闲类POI在全局尺度下对模型影响较小,但在局部尺度下却表现出极大的影响。     

同一个框架下分工协调——国外测绘地理信息管理机构概览

加拿大:各级测绘业务独立协调机制繁琐有序加拿大生产地理信息数据的机构较为分散,主要业务分为制图、大地测量与行业监管以及海洋测绘。其中制图工作由加拿大测绘与对地观测中心负责,大地测量与行业监管工作由测绘总监负责,海洋测绘由加拿大水文局负责。     

做好国土三调工作应当把握的关键环节

第三次全国国土调查是国家发展进入新阶段、新时代后的一次极其重要的国情国力调查,是党中央、国务院准确判断国情国力、作出正确决策的基本依据。通过调查掌握真实准确的土地基础数据,对深入贯彻落实习近平新时代中国特色社会主义思想、对满足经济社会发展和自然资源管理需要具有十分重要的意义。     

时移地震叠前同时反演关键技术及其在D气田开发中的应用

为消除时移地震数据间由地震采集和处理等因素引起的差异,突出与油气藏内部流体变化有关的时移差异,需要对时移地震数据的监测测线与原始测线数据进行一致性处理。在时移地震数据互均衡处理、时差校正和分角度子波提取的基础上,对D气田时移地震的多个限角叠加地震数据进行叠前同时反演,得到纵波波阻抗、横波波阻抗、纵横波速度比和密度等属性的时移差异数据。反演的时移差异属性对D气田的开发动用区块表现清晰,能够进行气藏模型优化,预测剩余储量分布,对D气田的二次开发具有指导意义。     

基于手机数据的城市公共空间活力评价方法研究——以南京市公园为例

针对已有公共空间活力评价方法存在视角单一,对活力多样性体现不足的问题,本文在深入理解活力内涵与特征的基础上,探讨了多维视角下的公共空间活力评价方法。从个体行为、空间活动、空间交互联系网络的复合视角,围绕活力的核心,综合考虑活动类型及空间联系,提出了重访性、混合性、网络交互中心性三项测度评价指标,在此基础上构建了公共空间活力评价方法框架。以南京市公园为例,采用手机大数据,进行了公园活力的综合评价。分析表明：手机数据可从多个维度快速准确的识别城市公共空间活力现状,并展开综合评价。同时,可进一步参照活力不同维度特征的测度结果,提出具有针对性的活力营造及提升策略与路径指导,体现了本方法对已有评价方法具有一定修正和延展作用。     

“一带一路”下旅游文化产业的大数据体系架构与实施途径研究

本文探究“一带一路”旅游大数据的产业创新体系架构,明确“旅游文化建设、旅游消费习性培育、跨域资源协作”等产业创新路径,明晰沿线各国的文化融合途径,构建以“文化通”为内涵的旅游大数据体系。通过文献梳理、质化研究和实时数据分析,建构适用性旅游大数据架构,解决“一带一路”旅游文化产业中的信息稀疏、习性碎片化和诚信不足等现实困难,助力沿线各国的旅游发展新局面。借鉴应用系统工程中霍尔三维支撑理论,从知识、时间和逻辑三个维度,搭建新时代条件下旅游业态的以价值集聚、诚信保护和旅游文化传承为核心的创新途径支持体系,为旅游经济管理理论,提供了一个全新的研究视角。     

基于POI数据的西宁市零售业空间格局探究

零售业是城市商业结构中最有活力的组成部分,合理有序的零售空间结构对促进经济的发展、提高资源的配置、满足居民的生活需求至关重要。POI作为新的空间数据源,能够客观地、准确地对商业空间结构进行识别和探究。西宁市位于青藏高原东北部,是连接青藏高原与中国大陆的重要门户。西宁市集中大量的人口,且存在有潜力的消费市场。基于POI大数据,运用核密度、局域Getis-Ord G^*指数、Ripley’s K函数和区位熵的分析方法,以西宁市为研究案例探究零售网点的空间分布特征。零售业详细地分为以下8种类型,分别是食品、饮料及烟草制品,纺织、服装及日用品,文化、体育用品及器材,家用电器及电子产品,五金、家具室内装饰材料,医药及医疗器材,汽车、摩托车燃料及零配件,综合零售。结果表明:西宁市零售业集聚区空间分布特征显著,呈现"多集聚、多核心"商业空间形态。密度等级由中心区沿交通干线逐渐向外围递减;高密度集聚区分别分布在水井巷附近街区、商业巷附近街区、祁连路—北禅路交汇的附近街区(北山市场)和以万达广场为核心的海湖新区。行业属性不同使得零售点集聚和分布变化表现出较大的差异性,与人们日常生活密切相关的业态零售点呈现社区化、微型化和便利化的特征,且区位选择性较大,如:食品饮料及烟草制品、医药及医疗器材和综合零售行业,而家用电器及电子产品、文化体育用品和纺织服装等行业区位选择尺度小,集中在特定的区域;基于道路数据构建的街区单元冷热点区域分布特征显著,它受城市建设用地扩张,人口密度,交通可达性和城市规划等因素的影响,海湖新区将成为最有发展潜力的商业区;在街道尺度,各业态零售业专业化功能区块显著,发展成熟的街道表现出多优势行业集聚特征,西宁市多业态集聚区域较少,只有人民街街道。这项研究一方面有助于填补基于POI数据青藏高原河谷型城市商业空间结构研究的空白;另一方面,为政府战略制定,零售商选址和城市规划提供一些参考。     

基于无人机和MODIS数据的巴丹吉林沙漠植被分布特征与动态变化研究

荒漠植被在减缓沙漠扩张、阻挡风沙入侵绿洲、维护绿洲稳定性方面具有重要意义。通过无人机搭载多光谱相机获取地面样地高分辨率NDVI数据以计算植被覆盖度,结合MODIS-NDVI数据,分析了MODIS-NDVI与无人机获取NDVI数据之间的一致性,进而建立MODIS-NDVI数据与样方植被覆盖度的空间反演模型,以研究巴丹吉林沙漠植被分布特征、动态变化及其对气温、降水的响应规律。结果表明:(1)基于无人机多光谱数据大样方植被覆盖度和MODIS-NDVI数据构建的植被覆盖度反演模型具有较高的模拟精度。(2)研究区总体植被覆盖度较低,空间上呈由东南向西北递减的趋势。(3)植被覆盖度总体呈现上升趋势,沙漠边缘的增速较沙漠内部更为明显,其中沙漠边缘增长率达1.53%/10a,而沙漠内部为0.84%/10a。沙漠边缘57.12%植被出现改善,而沙漠内部植被改善的面积约为21.26%。(4)植被生长主要受制于生长季降水量并呈现出明显的季节变化,此外植被对降水和气温的响应存在一定的滞后效应。     

基于容器技术的天文应用软件自动部署方法

平方千米阵列即将开始建设,各子工作包也进入关键设计评估阶段。基于云与容器技术是平方千米阵列科学数据处理器未来可能采用的平台技术。针对超大规模海量数据处理面临的天文应用软件快速部署、运行与实测要求,充分考虑天文应用软件运行环境复杂、云计算环境下超大规模计算集群部署困难等问题,系统研究并给出了一种使用容器技术的天文应用软件通用自动部署方法。以目前较为常用的可见度函数校准软件SAGECaL为例,首先分析了SAGECaL的相关特性和分布式部署方面存在的困难,进而给出了基于容器技术的SAGECaL分布式集群的自动部署方法。实验结果表明,自动部署方法极大地提高了SAGECaL分布式集群的部署效率,满足项目组承担平方千米阵列科学数据处理器相关测试工作所需要的基础平台部署与切换等需求,同时也为其它天文软件在云端的快速部署与执行提供了有益的思路。