基于大数据的上海中心城区建成环境与城市活力关系分析

运用大众点评数据、出租车到达数据与文化设施POI数据测度城市活力的经济、社会和文化维度,在街区和街道层面分析城市活力的空间结构特征,建立计量模型分析城市建成环境对城市活力的影响关系。结果表明：①上海中心城区城市活力表现出明显的空间差异,主要表现为由中心向四周递减、浦西优于浦东的总体特征;②街区和街道尺度影响城市活力的建成环境因素存在差异;③街区尺度建成环境对城市社会、经济和文化活力的影响存在差异：提升人口密度对经济活力具有正面影响,过高的人口密度可能不利于社会和文化活力发展;增加POI密度、路网密度和POI混合度有利于城市活力的提升;建筑层数和建筑密度的增加会降低街区的社会活力和文化活力,但会提升街区的经济活力;交通可达性有利于经济活力的提升。     

基于开放大数据的广州市中心城区职住平衡特征研究

以广州市中心城区为例,借助百度热力图、百度实时路况和百度地图POI数据,从中观层面多角度综合分析广州市中心城区就业与居住的空间分布关系。结果显示：1）工作时间段人口聚集的高值区整体呈带状分布,斑块较为细碎,但绝大部分集中在核心地带;人口主要高度集中于各区的商业繁华地段与交通线路周围。而休息时间段的高值区则相对集中分布,用地效率较高,表现出多中心的圈层结构;人口主要高度集中分布在传统的老城居住区和新开发的商业住宅区,与核心商圈相对错开。2）不管是在上班时段还是休息时段,人口聚集程度越高的地区,POI设施密度表现越显著;这意味着人口的聚集具有一定的选择性,主要集中在城市基础设施发展较完备的区域。3）广州市中心城区各街道的职住比介于0.73~1.54,职住相对平衡,区域之间差异较小。其中,分值较高的街道多分布于核心地带（主要集中在越秀区、荔湾区北部和天河区南部）,分值较低的街道多分布于核心地带的外围或边缘地区（主要在海珠区、荔湾区和白云区零散分布）。4）从城市交通响应上看,广州市中心城区工作日内早高峰的拥堵度大于晚高峰,但总体路况变化跨度不大,区内并没有出现特别严重的“潮汐通勤”现象。     

基于多源数据的主体功能区划分方法——以广州市为例

以广州市为例,基于城市感知数据、遥感影像等多源数据,采用卷积神经网络对遥感影像进行了语义提取,将提取结果与兴趣点（Points of Interest）样方密度的功能用地识别结果进行补充校验,根据政策和规划文件建立功能用地与主体功能区之间的关联,利用信息熵分析广州市功能用地混合程度,以辅助判别主体功能区,最终得到广州市主体功能区划分结果。将划分结果与《广州市主体功能区规划（2008—2020年）》和《广州市城市总体规划（2017—2035年）》草案对比验证,结果表明文章所提出的方法精准度较高,并能体现广州市空间格局形态,反映主体功能区实际分布情况。     

计算数据域特征值的两种算法

设计两种计算数据域特征值的算法。此特征值通常是用线性反馈移位寄存器（ＬＦ－ＳＲ）组成的特征分析器得到的．在数据已按字节存放和速度要求不高的场合下，本算法将是十分方便和有用的．     

振动系统的逆与优化问题(Part-Ⅱ)部分边界值再构内部场(I)理论(英文)

研究由一振动体的部分边界测量数据再构振动体内部场的逆问题。提出基于偏微分方程控制方法的一种算法 ,并证明原用于处理散射问题的 Null- field method可用来求解优化问题的随伴问题。     

南海海底地形的卫星测高数据反演

深入讨论了重力异常与海深的关系 ,在考虑地壳均衡补偿效应影响的基础上 ,推导了由重力异常用FFT技术计算海深的模型。最后 ,利用推导的模型联合测高卫星数据和海洋重力资料反演了中国南海 2 5′× 2 5′海底地形     

台湾海峡MERIS数据大气校正研究

根据MERIS(Medium Resolution Imaging Spectrometer,中等分辨率成像光谱仪)L1B产品特点,以台湾海峡为研究区域,开展MERIS数据大气校正研究。在阐述水色遥感数据大气校正原理的基础上,首先进行水体像元提取和辅助参数空间内插,获取大气校正所需的数据集。接着进行耀斑反射率计算和校正并利用加倍法精确计算瑞利散射。最后针对台湾海峡水体为清洁到轻度浑浊,提出先区分水体类别,再分别利用epsilon指数外推法进行一类水体气溶胶散射计算,和利用神经网络法计算二类水体离水反射率即ρw的方法。对大气校正的结果进行ρw负值像元数统计和光谱分析表明,该方法不仅降低ρw为负值的像元数,而且使大气校正后水体的光谱曲线同现场数据保持较好的一致性。     

大西洋中脊14°N段的罗加乔夫热液场

在1993—1994年间,俄罗斯“罗加乔夫教授”号科学调查船,在大西洋15°20′N处的转换断层以南35海里处发现新的活动热液场。它的存在与原先的推测一致,曾在底水中发现异常的甲烷和锰（Klinkhammer等1985;Bougault等1993）。相似的硫化物沉积曾在14°54′N即紧靠裂谷峡谷东壁底部的摄像中出现（Eberhart等,1988）。     

利用DINEOF方法重构缺测的卫星遥感海温数据

针对海温数据补缺问题提出一种基于经验正交函数(EOF)分解的缺测数据重构方法--经验正交函数插值法(DINEOF).此方法是一种自适应的EOF分解方法,不需要任何先验信息,并且能估算出重构数据的误差大小.奇异值(SVD)分解时采用了Lanczos算子以提高计算速度,并利用了交叉验证的算法以确定出重构时所需最优的EOF阶数.实测数据处理结果表明,DINEOF方法能很好地重构大面积的缺测数据,具有较高精度及实际可操作性.