一种基于微博语义的天气情感地图设计

天气情感地图是一种表达情感相关的专题地图。本文提出了一种基于微博语义的天气情感地图设计方法,基于程序获取了合肥市区2016年6月20日至2016年7月10日暴雨期间带有地理位置的新浪微博数据,通过数据清洗及标准化处理,利用情感词库,结合人工判读,将暴雨天气过程相关情感微博文本数据分为8种情感类别,设计了8种情感着色,结合GIS格网技术与核密度分析方法,制成暴雨天气过程前、中后期情感地图,并分析了暴雨天气过程3个阶段中微博用户多维情感变化。该研究可为政府相关部门在突发性天气灾害过程中制定救助与决策提供参考。     

天山乌鲁木齐河源一号冰川探地雷达测厚及其数据分析

探地雷达是一种利用电磁波的反射原理探测地下介质分布特征的地球物理勘探技术，在冰川研究中发挥了重要作用。在天山一号冰川上用探地雷达进行了探测，获得了能够清晰地分辨冰一岩界面的雷达剖面。根据这些雷达剖面读出冰厚值，再结合最新的冰川地形图，作出了天山一号冰川的冰厚等值线图和冰下地形图；并由天山一号冰川最新的表面积数据推算了冰储量。     

1:25万地质图空间数据库的建立

建立地质图空间数据库是将通过调查得到的数据整理后进行属性数据、图形数据采集,利用GIS软件形成不同格式的地质图空间数据库从而达到数据库存储、查询、分析、检索的目的,并实现信息共享。通过利用MAPGIS软件以及基于MAPGIS上开发的RGMAP数字填图系统建立1∶25万地质图空间数据库,分析了数据库的内容和功能,重点提出了建库过程中应该注意的问题。     

天然气水合物战略形势图服务组件设计与实现

为加强天然气水合物勘探开发相关数据的利用率和可视化共享,提出了功能模块组合的概念,结合GIS技术和全文检索,将功能单元构建了天然气水合物战略形势图服务组件系统集成框架。在阐述了数据类型和图层组合的基础上,提出了基于C/S架构、组件的开发模式,利用GIS技术,Skyline Globe软件和海量图形显示技术进行了系统设计。结合实例,验证了天然气水合物战略形势图服务组件系统方面的有效性。     

基于码字匹配和引力筛选的半监督协同训练算法

针对传统的Co-training和Tri-training协同训练算法中基分类器独立性低、迭代过程中误差累积和整体泛化性能低的问题,将多视图理论、编码理论和万有引力公式引入协同训练分类算法中,提出了改进算法,算法有效地防止了迭代过程中的误差累积,同时提高了分类系统的泛化性能。在高光谱图像分类实验中,随机地从数据集中抽取5%、10%和20%样本作为已标记训练集时,码字匹配的协同训练分类算法对比Co-training和Tri-training算法,在分类精度上平均分别提高了12.38%和6.13%,在Kappa系数上平均分别提高了0.2和0.07。进一步加入引力筛选机制,对比Co-training和Tri-training算法,在分类精度上平均分别提高了21.30%和10.99%,在Kappa系数上平均分别提高了0.26和0.13,结果表明了本文算法的有效性。     

2020年古冶MS5.1地震序列微震检测及活动性研究

2020年7月12日河北省古冶(39.78°N, 118.44°E)发生M_S5.1地震, 震源深度10 km.本文通过对其周边500 km范围内的84个固定台站连续观测地震数据, 采用基于图形处理器的模板匹配定位识别技术(GPU-M&L)对地震前后(2020年6月1日至2020年8月31日)共三个月的连续数据进行了微震检测和地震活动性分析.我们首先从台网目录的362个古冶地震序列事件中挑选了信噪比较高的118个地震作为模板, 通过模板扫描和检测, 获得共1017个地震, 约为台网目录的2.8倍, 然后运用双差定位方法(hypoDD)对669个地震事件进行了重定位.最后我们对古冶地震的事件序列进行时空分布、震源机制解以及b值空间分布等分析.结果显示古冶M_S5.1地震前, 震中区周边地震活动性显著, 地震前后地震序列分布优势方向为NE向, 震源深度方向近直立分布; 发震断裂为唐山—古冶断裂或其延伸部分, 与1976年唐山M_S7.8地震同为唐山断裂带, 发震断层走向基本一致.据此, 我们推测古冶M_S5.1地震是1976年唐山M_S7.8地震后余震区应力调整所触发.

     

基于扇形筛选法的矢量数据压缩方法

针对具有预测功能的矢量数据压缩方法效率低下的问题,提出一种基于扇形筛选法的矢量数据压缩方法。在预测区域内利用扇形筛选法,能显著减少待选点,从而提高压缩效率。实验结果证明,该方法的效率与改进前方法相比提升了30%~40%。此外,与传统的Douglas-Peucker算法相比,该方法在相同阈值下可以得到更大的压缩比,且在较小阈值下具有更高的计算效率。     

基于匹配追踪算法的叠后烃检技术在渤海QHD33/34构造的应用

渤海中北部海域的QHD33/34构造位于石臼坨凸起中段及中段东南部斜坡带上。受新构造运动影响,石臼坨凸起浅层发育一系列NE向、近EW向晚期活动断层,在斜坡带浅层明化镇组形成了多个断鼻、断块型圈闭,但是构造圈闭面积总体较小、幅度低,并且受断层对油气疏导作用影响,油气成藏有一定的风险。为揭示QHD33/34构造浅层储层的含油气性,应用基于匹配追踪算法的低频增加梯度异常对该区进行烃类检测,取得了一定效果。最终烃检结果与已钻井揭示的构造浅层储层含油气性较匹配,吻合率达到79%,应用烃检结果可进一步指导该构造井位部署,尽最大可能规避风险。通过研究表明,在研究区浅层,基于匹配追踪算法的低频增加梯度异常能够最大程度上识别油层与水层。该方法能够识别大于3 m的油层,水层则没有明显响应特征,应用该方法进行烃类检测,效果明显。     

利用风云3D微波成像仪数据估算北极海冰密集度的精度评价

卷积神经网络（convolutional neural network, CNN）已用于星载全球导航卫星系统反射测量（global navigation satellite system-reflectometry,GNSS-R）海冰检测,其具有数据预处理简单、最大限度保留反射面信息等优势,但已有GNSS-R CNN海冰检测方法研究的数据集时间跨度较小,代表性有限,且未考虑训练集内海水、海冰时延多普勒图（delay-Doppler map, DDM）的比例对方法泛化能力的影响。针对该问题,首先提出一种筛除畸形DDM方法,有效筛除错误数据;然后,设计合适的CNN结构及参数,通过小样本对比实验发现CNN模型在训练集内海水、海冰DDM的比例为1∶1时具有高准确率和最佳泛化能力,并优化数据集选取策略;最后使用2018年全年大样本数据集评估改进的方法在大数据量和大时间跨度时的有效性和可靠性。研究表明,改进的方法通过加强数据质量控制、优化数据集选取策略,提升了CNN海冰检测方法的泛化能力及可靠性,使其更适用于实际应用场景,为海冰消融等研究提供参考。

     

中国海陆系列图地质图海域地质内容编图方法与特点

在执行海洋地质保障工程"1:500万中国海陆系列图-地质图"编图项目的过程中,研究并采用了较为新颖的海域地质内容编图方法,其中关键的技术是如何用叠置方法和透视方法表示海区被掩盖的地质体。叠置法无疑是按正常沉积序列表示地层的叠置关系;透视法的关键步骤就是将叠置在新近系之下的地质体透视到图面上。此方法可归纳为块、线、面三层透视,即被掩盖的中生界、浅层侵入岩或前古生代地壳以"块"的形式透视,其上叠置的古近系则以"线"的形式透视,线叠置在块之上,最上层的新近系以"面"表示。当然,有透视内容的区域此新近系"面"视为透明。对照20世纪80年代以来前人编制海域地质图的一些做法及其优缺点,此编制方法明显优于其他方法。有望今后在国内外海洋地质调查和研究部门进一步推广使用。