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【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。 相似文献
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CGCS2000精化及其全球拓展需要采用最新的模型,处理长期积累的大型GNSS观测网数据,大型GNSS网联合、快速和协同解算是空间基准精化、维持与服务的重要技术方向.在大数据技术背景下,以并行计算、云计算为代表的高性能计算技术逐渐成为大规模数据处理的首选方法.针对海量、多源、异构GNSS数据在解算处理与平差分析等方面面... 相似文献
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应用VB6.0编程语言建立M icaps资料远程接收处理系统,结合Internet网络通信技术,实现M icaps资料远程自动接收处理。系统界面清晰,可操作性强,具有开放性和通用性。 相似文献
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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。 相似文献
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开展含水层非均质性数据融合研究 总被引:1,自引:0,他引:1
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。 相似文献