东南极普里兹带高级变质作用演化

东南极普里兹带是经历泛非期高级变质和强烈变形的造山带,其内发现有经历格林维尔期高级变质事件的残块。格林维尔期变质矿物组合局部见于姐妹岛和赖于尔群岛,其高峰变质条件达到>950℃和>0.95GPa。泛非期高级变质作用是区域性的,其高峰变质并不像前人想象的那样只发生在中低压麻粒岩相条件下,而是高达850~950℃和0.90~0.95GPa。这些岩石随后经历了近等温减压过程,在760~860℃和0.55~0.70GPa的条件下达到了重新平衡,并进一步减压或近等压冷却至450~750℃和0.30~0.50GPa。同造山的紫苏花岗岩在减压伸展阶段侵位于格罗夫山地区的变质杂岩中,而晚-后造山的A型花岗岩、伟晶岩和花岗岩脉则遍布于整个普里兹带,从而构成一个完整的造山演化序列。由此可见,现有研究资料支持普里兹带是一条冈瓦纳超大陆在泛非期拼合的碰撞造山带的认识。     

利用Hilbert曲线与Cassandra技术实现时空大数据存储与索引

随着越来越多的轨迹数据被记载,各种应用场景下的海量、复杂数据需要高效的存储与索引.传统的关系型数据库难以满足海量轨迹数据的存储、扩展及特定的查询需求,而具有扩展简单、读写快速、成本低廉特点的非关系型数据库为此提供了一种可行的解决方案.设计并实现了一种基于Cassandra数据库的数据降维及键值存储、索引方法,可对时空轨...     

基于多源数据融合的山地实况业务体系建设

【目的】探讨和实践基于多源数据融合的山地实况业务体系建设,以提高山地地区的监测、预警和灾害应对能力。【方法】通过分析山地地区面临的地理环境、气象条件以及自然灾害的特点,以及基于对已有实况业务发展的现状分析,建设全面、精准、实时的山地实况业务体系。【结果】明确贵州省实况产品建设方向并介绍了在山地实况业务体系建设中的技术路线,包括数据采集、传输、处理、展示、全流程监控等关键步骤,以及各环节的技术创新和方法改进。最后分析了面向重大服务、重点行业、重要区域开展有针对性的实况产品服务时仍需重点解决的问题。【结论】该文的研究成果为山地区域的实况业务体系建设提供了思路和方法,对于提升山地区域的灾害管理水平具有实际应用价值。     

多种融合降水实况分析产品在雅安宝兴暴雨过程中的适用性评估

利用四川省地面逐小时降水观测资料,对国家气象信息中心研制的空间分辨率分别为0.01°和0.05°的三套逐时融合降水实况分析产品,在2019年8月20～22日引发雅安宝兴洪涝灾害的区域性暴雨天气过程中的表现进行评估分析。结果表明：三套融合降水实况分析产品的强降水落区和走向与站点实况基本一致,能较好地反映降水强弱变化和时空分布特征。三套融合降水实况分析产品的平均晴雨准确率都在85%以上,与站点实况的相关系数均在0.8以上,但均较站点实况存在不同程度的低估。相对而言,融合雷达、卫星、站点数据的0.01°产品最优,融合雷达、卫星、站点数据的0.05°产品次之,只融合卫星、站点数据的0.05°产品最差,可见融合站点数据能在一定程度上改善融合降水实况分析产品的质量。总体而言,融合降水实况分析产品的质量较高,在灾害性天气过程中可作为站点实况的有效补充。     

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。     

开展含水层非均质性数据融合研究

提出应大力开展含水层非均质性的数据融合研究。指出应充分吸收利用相邻学科已有的研究成果,从易到难,首先应将军事领域已相对成熟的数据融合技术移植过来,开展孔隙含水层非均质性的数据融合研究。论述了含水层非均质性数据融合研究的主要研究思路和研究内容,并展示了初步研究成果。     

基于多层次感知网络的GF-2遥感影像建筑物提取

高分辨率遥感影像建筑物提取任务在城市规划、城镇化进程等领域发挥着重要作用.针对现有的深度学习提取方法存在浅层特征未得到有效利用、小目标信息容易丢失等问题,提出了一种多层次感知网络.该网络利用密集连接机制充分提取特征信息,并构建平行结构保留不同特征分辨率的空间信息,增强不同深度、尺度特征信息,减少细节特征的丢失;同时利用...     

面向野外地质调查工作的道路提取方法研究

为弥补传统的依靠管理组织、法律、经济、教育等进行对野外地质工作安全管理工作的不足,通过百度SDK采集GPS步行轨迹数据,基于单向GPS轨迹数据的特点,进行轨迹的分割分段处理.最后利用BP神经网络算法拟合道路,通过反复实验确定BP网络的参数配置信息.并以中国地质大学西区为研究区域,提取路网信息,验证算法的有效性和实用性....     

智能手机音频信号与MEMS传感器的紧耦合室内定位方法

基于智能手机内置的传感器,开展了音频信号和MEMS传感器的紧组合室内定位研究.首先,将时频分析技术用于音频信号TOA估计,提出了一种基于短时傅里叶变换和优化互相关方法的两步估计方法.之后,研究了一种基于音频T DOA和行人航迹推算的紧组合定位算法,静态测试的平均定位精度为0.238 m,相比最小二乘方法提高了38.66...     

一种COVID-19病例个体时空轨迹交互式提取与质量评估方法

针对当前新型冠状病毒肺炎(coronavirus disease 2019,COVID-19)病例个体时空轨迹描述文本高度非结构化的特点,提出了一种基于自然语言处理(natural language processing, NLP)辅助的交互式轨迹提取方法,用于提高轨迹提取的效率和质量.设计了交互式轨迹提取和质量评估流...