江苏省矿业权监督管理信息系统开发与应用

针对目前矿业权监督管理的现状,梳理矿业权监督管理流程,建立矿业权监督管理的业务数据库与基础数据库,建立江苏省矿业权监督管理系统,使矿业权监督管理的全过程实现计算机化管理,达到规范管理工作、提高工作效率的目的。     

矿产勘查中矿区地质信息系统研究

通过对矿区地质勘查工作内容的分析和对GIS的深人研究,探讨了基于GIS的矿区地质信息系统建设的目标、结构与功能、系统和数据库设计、建库和系统开发等方面的一些问题.     

贵州铜仁地区锰矿定量预测与评价

应用地质、化探、物探、遥感等手段和资料进行多元信息成矿预测已成为找矿工作的重要方法。以贵州铜仁地区锰矿为研究对象,基于研究区与成矿相关的多元信息,建立区域找矿模型;运用GIS技术对多元信息进行综合处理并提取有利成矿信息,形成找矿标志专题图层,构成找矿预测指标集;利用证据权重法建立锰矿综合预测模型,结合研究区成矿地质条件、已知锰矿床（点）等因素,确定找矿有利地区,并圈定7个远景区,为发现大规模锰矿产地提供参考。     

降雨型浅层滑坡危险性预测模型

通过分析SHALSTAB和TRIGRS等浅层滑坡物理确定性模型存在的问题,提出了基于降雨入渗动态守恒的瞬态降雨入渗模型,该模型考虑了初期降雨过程、降雨历程以及饱和非饱和入渗过程,证明了SHALSTAB模型是该模型的特殊形式,并克服了TRIGRS模型参数繁多及一维入渗路径的问题.将无限边坡模型、瞬态降雨入渗模型和GIS进行耦合,研发了可用于大范围降雨型浅层滑坡危险性预测的集成系统,根据边坡的地质条件、地形参数和降雨特征即可对降雨条件下浅层滑坡的危险性进行评估.     

东北亚地区矿产资源、成矿学和构造学地理信息系统简介

由俄罗斯科学院远东分院、美国地质调查局、蒙古科学院、中国吉林大学地球科学学院、朝鲜地质矿业学院、日本地质调查局合作建立的“东北亚地区矿产资源、成矿学和构造学地理信息系统”,整合了东北亚（包括俄罗斯远东地区、西伯利亚东部、中国东北部、蒙古、朝鲜半岛、日本等地区）地理学、地球动力学、原生矿床、外生砂矿床、成矿带等信息,为该地区区域矿产资源及地质找矿信息的存储、处理、分析、检索、共享和推广提供便利.     

3D GIS支持下盐腔围岩三维计算模型的生成

目前盐腔围岩蠕变模拟中计算网格生成多是理想化的,并没有充分利用真实探测数据。针对这些问题,提出了一种新的三维计算模型生成方法。借助HalfEdge数据结构,基于研究区域边界、DEM（digital element model,数字高程模型）和钻井数据,构建了研究区域地层三维模型;基于声纳测腔数据构建了盐腔三维模型,并对其进行了拓扑检查与修正;将地层三维模型与盐腔三维模型进行三维空间布尔运算,获取盐腔围岩三维模型;通过对该模型进行三维空间网格离散,得到盐腔围岩四面体网格单元,即数值模拟计算模型。通过该方法构建的三维计算模型,可以为后期盐腔围岩蠕变数值模拟过程提供有效的计算网格,进而可以为盐腔的建造,尤其是安全合理地利用盐腔提供科学依据和技术支持。     

基于GIS技术的矿产资源信息系统

地质资料基本上可以分为空间数据和属性数据两大类.它们是地学数据不可分割的两方面,客观上要求统一进行管理.采用地理信息系统技术,可以彻底解决两种类型数据统一管理问题.结合正在开展的辽宁省矿产资源勘查、开发与利用规划工作,论述了建立基于GIS技术的辽宁矿产资源信息系统实现数据可视化和空间模型分析的思路和实现方法.它为今后矿产资源管理工作实现全面科学化管理提供了现代化手段,也为制定行业发展规划以及进行生产决策提供了支持,进而促进地质找矿和矿产开发的工作部署朝思维可视化及思路多样化的方向发展.     

哈尔滨市地下水开采安全警戒量的研究

明确了地下水开采安全警戒量的概念，建立了哈尔滨市地下水开采安全警戒量评价指标体系。以地下水过量开采所带来的环境负效应作为评价指标，对这些环境指标进行了量化分级、加权。运用GIS空间叠加手段，建立了研究区每个栅格的地下水开采安全警戒量评价体系，求出了哈尔滨市地下水开采安全警戒量。     

Soil erosion prediction using the Revised Universal Soil Loss Equation (RUSLE) in a GIS framework,Chania, Northwestern Crete,Greece

Soil erosion is a growing problem in southern Greece and particularly in the island of Crete, the biggest Greek island with great agricultural activity. Soil erosion not only decreases agricultural productivity, but also reduces the water availability. In the current study, an effort to predict potential annual soil loss has been conducted. For the prediction, the Revised Universal Soil Loss Equation (RUSLE) has been adopted in a Geographical Information System framework. The RUSLE factors were calculated (in the form of raster layers) for the nine major watersheds which cover the northern part of the Chania Prefecture. The R-factor was calculated from monthly and annual precipitation data. The K-factor was estimated using soil maps available from the Soil Geographical Data Base of Europe at a scale of 1:1,000,000. The LS-factor was calculated from a 30-m digital elevation model. The C-factor was calculated using Remote Sensing techniques. The P-factor in absence of data was set to 1. The results show that an extended part of the area is undergoing severe erosion. The mean annual soil loss is predicted up to ∼200 (t/ha year⁻¹) for some watersheds showing extended erosion and demanding the attention of local administrators.     

空间分析方法、应用模型与GIS的关系

首先阐述了空间分析和应用模型的基本概念，进而从地理信息处理系统的功能入手，分析了空间分析、应用模型和GIS的关系，最后指出加强应用模型与GIS的结合以及增强GIS的基本空间分析功能是增强GIS整体功能的二个最有效的方法．