基于云计算系统的空间查询处理方法

针对传统的关系型空间数据库已经不能很好地适应于超大规模高并发空间查询访问的处理需要的问题,该文着眼于解决大数据时代下地理信息服务所面临的日益严峻的大规模空间查询访问需求,探索了一套基于Spark架构的空间查询实现技术,并给出相应的解决方案。提出一个基于Spark并提供类SQL访问接口的空间查询实现模型GeoSpark SQL,解决了以下关键问题:数据的外包矩形数据生成和标准地理信息数据对Spark的导入导出方法;Spark空间查询算子实现方法;Spark空间索引与查询优化方法。GeoSpark SQL模型在初步实验中,已可以满足实时性的要求,对复杂的空间查询也能有良好的性能表现。     

融合谱间特征的高分辨率遥感影像分类

传统影像分类方法仅利用灰度、纹理等谱内特征,未能充分利用谱间特征,针对这一不足,本文提出一种融合谱间特征的高分辨率遥感影像分类方法。采用主成分分析法(Principal Component Analysis,PCA)对遥感影像进行变换,提取前两个主分量作为变换后的数据;通过影像分割方法获取像斑,选取训练样本像斑;利用灰度直方图与联合灰度直方图分别表达像斑的谱内特征与谱间特征,采用G统计量度量直方图距离,依据距离倒数加权计算像斑的谱内概率与谱间概率,依据加权组合谱内概率与谱间概率构建联合概率,在联合概率最大基础上获取影像分类结果。在Quick Bird遥感影像上的实验结果表明了本文方法的有效性,总体分类精度与kappa系数分别达到了90.0%和86.7%。     

银行客户定期存款认购的统计决策研究

当今银行之间的竞争日益加剧,能有效地挖掘潜在客户并为之提供差异化服务,对提高银行竞争力尤为重要.用决策树算法对可能影响银行客户是否认购定期存款的21个影响因素进行数据挖掘分析,构建了银行客户认购定期存款业务影响因素的决策树模型.研究结果表明显著影响客户认购定期存款的3个因素为员工指标人数、持续时间和月份,这可以大大缩小银行推送认购定期存款的客户范围,有利于提高银行效率.     

白洋淀流域未来日最高最低气温变化的统计降尺度分析

大气环流模型（GCMs）预测的气候变化情景空间分辨率低,不能满足气候变化对水资源影响进行评估的需要.利用统计降尺度模型可以解决GCMs预测的气候变化情景空间分辨率低的缺陷.在白洋淀流域应用统计降尺度模型（SDSM）,选取日平均气温作为预报量,根据NCEP再分析数据与站点实测数据序列的相关关系选择合适的预报因子,建立大气环流因子与各站点日最高气温和最低气温之间的统计关系.将数据序列分为1961-1975年和1976-1990年两个时段,对SDSM进行率定和验证.最后将HadCM3输出的未来情景降尺度到站点尺度,模拟白洋淀流域未来时期三个时段2020s（2010-2039年）、2050s（2040-2069年）和2080s（2070-2099年）的日最高气温和最低气温时间序列.结果表明：SDSM在白洋淀流域的模拟效果较好.白洋淀流域日最高气温和最低气温在A2和B2两种情景下均呈现上升趋势,且A2情景下的增幅高于B2情景,山区的增幅高于平原,日最高气温的增幅大于日最低气温.     

基于Android的城市规划浏览和查询系统设计与实现

城市规划不仅是城市管理与决策的重要手段,同时也是企业发展的指向标。如何高效、快速地浏览和查询信息,以及确保信息的权威性是规划的关键。本文基于Android平台并结合地理信息技术,开发了基于Android的城市规划浏览和查询系统。系统提供地图基础操作功能、规划展示功能和查询功能,为用户提供直观有效的规划和查询,发挥3S技术在城市管理中的作用,加快城市由传统管理到智能移动管理的进程。     

基于VB与Python的地理国情要素及地表覆盖统计实现

以地理国情监测数据为例,采用Visual Basic及Python语言自动化对MDB/GDB数据库进行分类统计.分别统计出高速公路、国道、省道、县道、乡道、常年河、干涸河、水渠、学校、政府、卫生院、行政村、泵站、宗教场所等(36个层)不同类型的国情要素数量,同时对国情监测图斑变化量(要素变化图斑数、地表覆盖变化图斑数、地表覆盖变化面积)进行批量计算.在实际应用中避免了需对每个要素层依次统计的繁琐,大幅减少了冗余工作量,进一步提高了工作效率.     

基于ArcGIS软件制作统计报告地图插图

现以地理国情普查基本统计报告中地图插图的制作为例,详细介绍了ArcGIS软件编制地图的方法和要求,并将ArcGIS成图与GorelDRAW成图方法进行了比较,反应出ArcGIS成图的快速、高效.     

基于BP-CCA统计降尺度的中亚春季降水的多模式集合模拟与预估

利用中亚地区30个观测台站逐月降水资料及同期ERA-40再分析资料,结合8个CMIP5全球气候模式模拟与未来预估大尺度环流场,使用基于变形典型相关分析的统计降尺度方法（BP-CCA）建立降尺度模型,评估多个气候模式对当前气候下中亚地区春季降水的降尺度模拟能力,并对春季降水进行降尺度集合未来预估。结果表明,建立的降尺度模型能够很好地模拟出交叉检验期内春季降水的时间变化和空间结构：降尺度春季降水与相应观测序列的平均时间相关系数为0.35,最高为0.62,平均空间相关系数为0.87。气候模式对中亚春季降水的模拟能力通过降尺度方法得到了显著提高：8个模式降尺度后模拟的降水气候平均态相对误差绝对值降至0.2%—8%,相比降尺度前减小了10%—60%,模拟的降水量场与相应观测场的空间相关均超过0.77;对比降尺度前多模式集合结果,多模式降尺度集合模拟的相对误差绝对值由64%减小至4%,空间相关系数由0.47增大至0.81,标准化均方根误差降至0.59,且多模式降尺度集合结果优于大部分单个模式降尺度结果。多模式降尺度集合预估结果表明,在RCP4.5排放情景下,21世纪前期（2016—2035年）、中期（2046—2065年）和末期（2081—2100年）的全区平均降水变化率分别为-5.3%、3.0%和17.4%。21世纪前期中亚大部分地区降水呈减少趋势,降水呈增多趋势的站点主要分布在南部。21世纪中期整体降水变化率由减少变为增多趋势,21世纪末期中亚大部分台站降水增多较为明显。21世纪初期和末期可信度高的台站均主要位于中亚西部地区。     

GIS支持下土地生态环境敏感性评价——以金坛市为例

针对传统的生态环境敏感性评价指标体系差异较大,尚未形成统一体系,并且各个指标之间的关系及相互影响的情况并没有得到体现的问题,该文在地理信息系统的支持下,选取土地质量尺度的土地利用类型、土壤质地,及生态尺度的水环境、植被覆盖度、人口密度、坡度作为生态环境敏感性因子,同时建立了以水环境为主要因子的土地生态敏感性指数模型,对金坛市生态环境敏感性进行单因子评价和多因子综合评价。评价结果显示,金坛市生态高敏感区和中敏感区占到全市总面积的78%,低敏感区和不敏感区占到全市总面积的22%。针对不同土地生态敏感性分区因地制宜提出用地策略,为土地利用总体规划和城市生态保护提供参考。     

加拿大海洋产业统计概况

加拿大海洋经济统计工作始于上个世纪80年代，本文较系统地介绍了加拿大海洋经济统计框架、统计指标、统计内容和统计资料的收集方法，并介绍了加拿大海洋产业的定义以及海洋三次产业的分类方法和内容。