新型基础测绘体系下再论图库一体化

依据新型基础测绘的服务要求,制定了科学合理的图库一体化的生产路线,总结了注意事项,研究开发了图库一体化的质检工具,提高了基础测绘的生产效率和质量,为新型基础测绘“按需服务”奠定了基础。     

大比例尺全野外数字化测图

全野外数字化测图的基本思想是将野外采集的各种有关地物和地貌信息转化为数字形式,通过数据接口传输给计算机进行处理,得到内容丰富的电子地图,需要时由电子计算机的图形输出设备(如显示器、绘图仪)绘出地形图或各种专题地图。     

VIIRS/DNB夜间灯光月度产品插补方法对比——以北京为例

新一代VIIRS/DNB(Visible Infrared Imaging Radiometer Suite Day/Night Band)夜间灯光数据因其具备更精细的时空分辨率、数据不存在饱和现象、不同年份数据可比性强等优点而迅速代替DMSP/OLS(Defense Meteorological Satellite Program's Operational Linescan System)夜间灯光数据成为新的研究热点。但由于杂散光的污染,VIIRS/DNB夏季数据数值缺失严重,致使数据在空间和时间上不连续,因此,插补缺失数据成为后续应用的前提。鉴于此,论文从插补结果异常值、与参照值对比、计算性能三个方面,系统比较了三次样条插值(样条)、三次Hermite插值(Hermite)、灰色预测模型(GM)、三次指数平滑法(指数)4种插补方法的适用性,以期为插补VIIRS/DNB夜间灯光数据提供方法选择的依据。研究结果表明：①异常值比较方面,Hermite法未出现异常值,另外3种算法仅出现少量异常值(0.02%~1.34%);②与参照值的对比方面,Hermite法与参考值接近程度最高,GM接近程度最低,样条法和指数法介于两者中间;③算法性能比较方面,4种方法都具备计算简单、容易编程的特点,但指数法的算法时长是另外3种方法的10倍以上。因此,综合多方表现,当插补月份前后两侧均有足够长的原始数据时,插补效果好、计算速度快、不会出现过冲现象的Hermite法最适宜,样条法次之;当插补月份仅单侧有足够长的数据时,适宜采用指数法(插补效果好、计算速度较慢)或GM(插补效果偏低、计算速度快)进行插补。     

Analysis of Spatio-temporal Land Surface Temperature and Normalized Difference Vegetation Index Changes in the Andassa Watershed,Blue Nile Basin,Ethiopia

Analysis of the nexus between vegetation dynamics and climatic parameters like surface temperature is essential in environmental and ecological studies and for monitoring of the natural resources. This study explored the spatio-temporal distribution of land surface temperature (LST) and Normalized Difference Vegetation Index (NDVI) and the relationship between them in the Andassa watershed from 1986 to 2016 periods using Landsat data. Monthly average air temperature data of three meteorological sites were used for validating the results. The findings of the study showed that the LST of the Andassa watershed has increased during the study periods. Overall, average LST has been rising with an increasing rate of 0.081°C per year. Other results of this study also showed that there has been a dynamic change in vegetation cover of the watershed in all seasons. There was also a negative correlation between LST and NDVI in all the studied years. From this study we can understand that there has been degradation of vegetation and intensification of LST from 1986 to 2016.     

检索词优化与空间自适应的深网POI获取方法研究

针对检索词库构建困难、数据请求量受限制等相关问题,该文提出一种基于独立覆盖率排序和空间自适应剖分的深网POI信息搜索方法,通过候选检索词初步构建、贪婪式探测搜索、检索词优化降维、空间自适应剖分爬行等主要流程,利用逐步逼近POI搜索的最大覆盖最优解,实现对深网POI信息的全量获取,大幅度提高深网POI数据的召回率与采集效率,该方法对于丰富地理信息资源、提升空间信息服务与内容管理能力具有重要意义。     

A high-precision heuristic model to detect home and work locations from smart card data

Smart card-automated fare collection systems now routinely record large volumes of data comprising the origins and destinations of travelers. Processing and analyzing these data open new opportunities in urban modeling and travel behavior research. This study seeks to develop an accurate framework for the study of urban mobility from smart card data by developing a heuristic primary location model to identify the home and work locations. The model uses journey counts as an indicator of usage regularity, visit-frequency to identify activity locations for regular commuters, and stay-time for the classification of work and home locations and activities. London is taken as a case study, and the model results were validated against survey data from the London Travel Demand Survey and volunteer survey. Results demonstrate that the proposed model is able to detect meaningful home and work places with high precision. This study offers a new and cost-effective approach to travel behavior and demand research.     

空间分辨率对中国夏季降水时空演变特征的影响

本文使用1979—2021年国家气候中心160站(R₁₆₀)和国家级地面气象观测站2 314站(R₂₃₁₄)逐月降水观测资料,利用EOF (Empirical Orthogonal Function)分解和相关分析等方法,研究两类资料夏季降水时空变化特征及其与海气因素之间物理联系的表征水平差异,并分析了差异的可能原因。结果表明,R₁₆₀在我国西北、青藏高原等地区站点极为稀疏,导致其各EOF模态对上述地区降水的时空变化特征描述失真,中东部地区偏低的空间分辨率会使局地强降水的变化特征信号损失,造成降水的年际变率降低。而R₂₃₁₄主模态能够更为真实地反映我国降水的时空演变特征,特别是在极端降水频发的江淮地区以及降水受局地地形影响较大的山区,其EOF主模态的空间分布和时间系数演变与ENSO (El Niño-Southern Oscillation)、西太平洋副热带高压、青藏高原雪盖等气候强迫信号之间的相关性更为显著。     

基于新型探测资料对西安一次弱降水预报失误的原因分析

利用微波辐射计、激光测风雷达、多普勒雷达、相控阵雷达等新型探测资料、地面加密观测资料、ERA5再分析及多模式数值预报结果对2022年4月24日西安城区一次弱降水预报出现明显失误的原因进行分析,结果表明：(1)全球数值预报模式和中尺度数值预报模式对本次过程西安城区均报有明显降水,主要原因为模式对低层相对湿度预报明显偏大;(2)多种新型探测数据分析认为近地层湿度条件较差及中层的绝对水汽含量低,中层的干暖空气不利于成云致雨,垂直上升运动不强,且由于低层非常干燥,使水滴在下沉过程中蒸发,从而无法形成雨滴下落,这些原因共同造成西安城区无降水,低层相对湿度预报偏大是造成这次西安城区降水预报失误的主要原因之一;(3)造成西安城区近地层湿度条件差的原因是城市干热岛效应和低层干暖平流输送,且降水云团翻越秦岭后其湿空气绝热下沉至城区后出现增温降湿,使得城区形成较为深厚的干层,即使有雨滴在下落过程中也会造成更强的蒸发,这也是城区没有降水的重要原因之一;(4)预报员主观预报订正出现空报主要是源于对边界层水汽、抬升条件等关键降水要素缺乏订正能力,且对大城市的干热岛效应和秦岭山区地形影响研究不足。     

面状矢量空间数据匹配技术研究

数据匹配技术是空间数据集成与融合中的关键技术。对面积相似度进行了描述,对面积相似度进行了几何度量上的定义,提出了基于面积相似度的数据匹配思路。最后,以面状目标为研究对象,以城市居民地的大比例尺数据为例,对基于面积相似度的面状要素数据匹配算法进行了试验与分析。     

使用Python函数式编程进行空间回归分析

针对使用传统的编程方式进行空间回归分析过于繁杂的问题,本文提出将Python函数式编程引入空间回归分析方法,分析和探讨脚本语言＋函数式编程方式在GIS数据分析中的推广应用前景。编程实践证明,采用Python函数式编程,结合既有的开源软件包,可以有效提高编程效率,减少代码量,将实践人员的注意力集中在问题本身。