基于P2P的空间数据操作分布技术研究

分布在不同节点的空间数据库通过P2P协作共同完成复杂的空间应用任务。提出一种基于P2P的空间数据操作分布的引擎设计:引擎根据空间应用任务的解析,在P2P网络中动态地选择最佳的执行引擎,通过P2P的消息和通信机制进行协作,共同完成复杂的空间计算和空间查询任务。P2P的执行机制避免了集中式执行引擎带来的网络拥塞和单点失效问题,提高了空间数据资源和计算资源协作的可靠性和可用性。     

空间数据计算模式分析与应用

随着传感器和其他数据采集技术的不断进步以及对地观测网络的建设和启动,空间数据的高性能处理和分析成为摆在地学工作者面前的瓶颈。本文以此为出发点,按照不同地学领域(陆地、大气、海洋)的空间数据载体的形态的不同,将空间数据划分为反映固态基质信息的陆地空间数据,反映液态基质信息的陆地水文空间数据,反映液态基质信息的海洋流体空间数据和反映气态基质信息的大气流体空间数据四类,并对每类数据的最小单元问题进行了初步的分析。本文详细阐述了地学空间计算的涵义,并根据计算行为模式及计算的侧重点的不同,将地学计算过程分为深度计算过程与主动计算过程(即“数据→特征→知识”的一般计算过程),并就此进行了阐释。以基于特征的遥感信息提取和目标识别工作为例,对上述理论进行了说明和验证。最后对空间数据计算模式相关问题进行了总结,并对以后的研究做了展望。     

探测未爆炸弹的地球物理技术综述

采用综合地球物理勘查技术探测未爆炸弹(UXO)具有快速、定位准确和成本低廉的优势.综述了国内外广泛应用的地面高精度磁测法、电磁法以及地质雷达和微重力法在探测UXO中的特点和效果,介绍了国外航空磁测法及航空电磁法探测UXO的进展,并根据某些探测实例阐述了在具体实施过程中应注意的技术问题;提出了适合中国UXO探测的一些措施和建议.     

应用爆破检验KM-n程序定位精度的研究

采用云南区域数据地震遥测台网近震定位程序“KM—n”,分别测定了2005年1月11～27日进行的“04昆深工程”中18个点位的人工地震参数,以此检验台网近震定位程序“KM—n”的可靠性及台网的地震监测能力。洲定结果表明,对于记录波形初动清晰的人工地震,如果台站位置分布较好,参与定位的台站选择适当,用“KM—n”定位,结果相当准确可靠,误差在2km范围内。     

大型GNSS观测网的并行计算

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...     

基于GPU加速的Boussinesq类波浪传播变形数值模型

Boussinesq波浪模型是一类相位解析模型,在时域内求解需要较高的空间和时间分辨率以保证计算精度。为提高计算效率,有必要针对该类模型开展并行算法的研究。与传统的中央处理器(CPU)相比,图形处理器(GPU)有大量的运算器,可显著提高计算效率。基于统一计算设备架构CUDA C语言和图形处理器,实现了Boussinesq模型的并行运算。将本模型的计算结果同CPU数值模拟结果和解析解相比较,发现得到的结果基本一致。同时也比较了CPU端与GPU端的计算效率,结果表明,GPU数值模型的计算效率有明显提升,并且伴随数值网格的增多,提升效果更为明显。     

New formulae for capacity energy-based assessment of liquefaction triggering

Abstract

Liquefaction of loose saturated soil deposits is a hazardous type of ground failure occurring under earthquake excitations. Therefore, an accurate estimation of liquefaction potential is extremely important in geotechnical engineering. In the current study, a new model is proposed which estimates the level of strain energy needed for liquefaction initiation. A compiled database containing cyclic tests gathered from previously published works was used to develop new models to predict liquefaction potential. M5′ algorithm was used to find the best correlation between parameters. It was shown that not only the derived formulas are acceptably accurate but also they feature a very simple structure in comparison with available formulas in the literature. The proposed equations are accurate, physically sound and uncomplicated. Furthermore, safety factors were given for different levels of risk, which can be useful for engineering practice. In addition, the influence of different predictors on the liquefaction potential was evaluated and also the significance of input variables was assessed via sensitivity analysis. Finally, a new model was introduced for preliminary estimation of liquefaction potential.     

东印度洋海域最优深度基准面模型构建

利用东印度洋海域周边长期验潮站实测数据、TOPEX/Poseidon等系列卫星测高反演结果,评估了DTU10,EOT11a,FES2014,GOT4.8,OSU12和TPXO8六种全球潮汐模型精度,根据卫星测高结果给出了浅水分潮改正量和长周期分潮改正量的经验模型,又在此基础上分析并构建了研究区域精度最优的深度基准面模型。考虑到全球潮汐模型在近岸的影响因素及验潮站位置,将13个验潮站分成开阔海域与近海海域两类,与潮汐模型的对比,结果表明,DTU10和FES2014模型分别在开阔海域和近海海域精度最优。根据潮汐模型在不同分潮处的精度,如EOT11a模型在O1和K1分潮处精度较高,DTU10在N2,M2,S2和K2分潮处精度较高等,分别构建了开阔海域与近海海域的组合深度基准面模型,计算得知误差分别为11.33和20.95 cm,其精度显著提高。     

PTP协议在广电时间同步网中的应用研究

随着广电行业的飞速发展,以串行数字接口(SDI)基带信号为基础技术架构的传统电视信号已经很难满足未来技术发展和业务扩展的需求．得益于现代通信技术的迅速发展以及即将到来的万物互联的5G时代,广电行业也将采用IP化技术来构建新的网络系统．处在向IP化发展的过渡期,广电IP化目前还存在一些亟待解决的问题．为了解决广电系统网络中需要更高精度的同步信号来完成时间同步的问题,本文利用精确时间协议（PTP）时间同步技术在专用以太网中完成时间同步组网,搭建了测试环境并对测试数据进行了分析．测试结果表明,相较于传统的网络时间协议（NTP）时间同步技术,输出PTP信号的准确度能够达到亚微秒量级,完全满足广电行业IP化数字电视系统时间同步信号的高精度需求．      

A hierarchical indexing strategy for optimizing Apache Spark with HDFS to efficiently query big geospatial raster data

ABSTRACT

Earth observations and model simulations are generating big multidimensional array-based raster data. However, it is difficult to efficiently query these big raster data due to the inconsistency among the geospatial raster data model, distributed physical data storage model, and the data pipeline in distributed computing frameworks. To efficiently process big geospatial data, this paper proposes a three-layer hierarchical indexing strategy to optimize Apache Spark with Hadoop Distributed File System (HDFS) from the following aspects: (1) improve I/O efficiency by adopting the chunking data structure; (2) keep the workload balance and high data locality by building the global index (k-d tree); (3) enable Spark and HDFS to natively support geospatial raster data formats (e.g., HDF4, NetCDF4, GeoTiff) by building the local index (hash table); (4) index the in-memory data to further improve geospatial data queries; (5) develop a data repartition strategy to tune the query parallelism while keeping high data locality. The above strategies are implemented by developing the customized RDDs, and evaluated by comparing the performance with that of Spark SQL and SciSpark. The proposed indexing strategy can be applied to other distributed frameworks or cloud-based computing systems to natively support big geospatial data query with high efficiency.