近20年中国气象灾害损失的初步分析

采用全国气象部门收集的县（区）域行政单元灾情普查资料,结合全国气象站点降水观测资料,分析了1984—2008年中国暴雨及其引发的洪涝灾害的时空演变特点及灾害损失情况,揭示了气候变化及人类活动双重作用下中国暴雨洪涝灾害变化趋势和演变特点,以及暴雨洪涝灾害影响的时空差异性。结果表明：近25 a来中国暴雨日数总体上稍有增加,暴雨强度和暴雨天数的空间分布均表现为南方高于北方,东部高于西部的特点,20世纪90年代中后期为中国暴雨高发期。研究时段内,中国暴雨洪涝灾害造成的直接经济损失呈增加趋势,但直接经济损失占当年GDP的比例则呈下降趋势,平均每年经济损失约为573亿元人民币,损失较高的地区主要集中在中国南方地区,县域年平均损失超过2 000万元的县约占15%,其中有34个县超过亿元。受灾人口呈增加趋势,但因灾死亡人口呈下降趋势;暴雨洪涝灾害对农作物受灾面积和绝收面积的影响均呈微弱上升趋势,年平均作物受灾面积近9.00×10⁶ hm²,作物绝收面积为1.27×10⁶ hm²。

     

地质调查大数据研究的主要问题分析

地质调查大数据包含地质调查工作中产生的多来源、多模态地质数据,以及公共服务与支撑管理产生的数据。一些与数据和计算有关的地质问题,限于当时的信息技术条件,没有得到很好的解决,解决这类地质问题及信息数据共享问题是地质调查大数据处理技术的基本目标。在地质调查大数据处理技术中,应当积极开展多类型地质数据采集器、新型非易失性存储技术、分布式计算、内存计算技术产品开发与应用,然后集中开展、深度分析与挖掘、可视分析技术产品开发与应用,最终形成地质调查大数据处理技术体系与产品线,以产品应用推动资源共享,提升地质调查信息化服务品质。     

GDAS数据和NOAH陆面模式在中国应用的精度检验

GDAS数据集中的大气强迫数据是目前使用最广的用于陆面模式模拟地表水热参数的输入数据集,除模型本身外,可以说这些输入数据决定了模型的模拟精度。虽然这类数据具有空间分辨率低、空间代表性和精度有限的缺点,但在没有更好办法的现实条件下,现阶段多数研究者还是以此为依据进行陆面过程的模拟分析。本文的目的就是对目前普遍使用的GDAS强迫数据和NOAH陆面模式在中国应用的模拟精度进行检验,是模型和数据不做任何改动条件下的检验结果,给出客观的评价,以作为数据和模型使用者的参考依据,引起研究者的重视。利用中国3种典型生态系统的地面实测数据进行检验的结果显示：@GDAS强迫数据中的短波净辐射数据和总净辐射数据质量非常好,可以作为重要的辐射数据源使用;（2）GDAS的降雨数据与地面雨量筒实测数据比较误差较大,但综合考虑降雨数据验证时的尺度效应问题和目前降雨空间数据资源十分有限,GDAS的降雨数据仍具有很高的实用价值;（3）NOAH模拟的地表潜热、显热通量和0-10cm表层土壤含水量数据在时间变化趋势上与地面观测结果较一致,说明模拟结果能够很好地反映地表真实的变化过程,但在具体量值上仍存在较大差异;（4）NOAH模拟对土壤热通量的模拟精度较差。     

基于蚁群规则挖掘算法的多特征遥感数据分类

蚁群算法作为一种新型的智能优化算法,已经成功应用在许多领域,然而应用蚁群优化算法进行遥感数据处理则是一个新的研究热点。蚁群规则挖掘算法是基于分类规则挖掘进行分类,能够处理多特征的数据。因此,论文将蚁群规则挖掘算法应用到多特征遥感数据分类处理中,并采用北京地区的Landsat TM和 Envisat ASAR数据作为实验数据,对选择的遥感数据进行了多特征分类实验。实验结果分别与最大似然分类法、C4.5方法进行对比,分析表明:1)蚁群规则挖掘算法是一种无参数分类的智能方法,具有很好的鲁棒性,2)能够挖掘较简单的分类规则;3)能够充分利用多源遥感数据等。它可以充分利用多特征数据进行土地覆盖分类,从而能够提高分类的效率。     

甚宽频带地震计频域标定的噪声数据处理方法

分析了频域标定中的噪声及传统数据处理方法，提出数据处理的本质是噪声处理的观点，探讨了不同噪声的不同处理方法，详细研究了长周期非线性漂移的噪声处理方法，有效地提高了频域标定精度。     

一套具有更高时空分辨率的全球海洋叶绿素浓度遥感融合产品数据集

认识海洋在全球碳循环中的作用及其对环境变化的响应,需要高时空分辨率的观测数据。由于轨道宽度、云雨天气、太阳耀斑等的影响,单一的水色传感器的观测能力十分有限,将多源海洋水色卫星进行融合是提高水色数据时空覆盖的一种有效途径。SeaWiFS和MERIS分别于2010年12月11日和2012年5月9日停止运行,在很大程度上降低了水色融合产品时空覆盖的提升。我们在融合过程中加入了FY-3 MERSI数据,生成了全球海洋叶绿素浓度遥感融合产品数据集。数据源包括SeaWiFS、MERIS、MODIS-Aqua、VIIRS和MERSI。结果表明：加入MERSI后,融合产品的日平均有效空间覆盖提高了9%;采样频率（同一区域一年中获取有效数据的次数）由57天/年提高到109天/年。利用实测数据和国外同类融合产品（ESA GlobColour和NASA MEaSUREs）对新的数据集进行了质量评价。与实测数据相比,加入MERSI的融合产品精度与未加入MERSI的融合产品基本一致;与国外同类融合产品的偏差小于10%。新数据集的时间序列特性与未加入MERSI的融合产品以及单传感器的一致。     

1736年以来西安气候变化与农业收成的相关分析

基于清代雨雪与农业收成等档案记载及现代气象观测记录,根据西安冬季降雪与平均气温之间的统计关系、降水入渗与水量平衡模型,分别重建了西安1736~2000年冬季平均气温与4季降水序列,并分析了该地区气候变化特征及其对1736~2000年农业收成的影响。主要结论如下：(1) 西安的冷暖变化存在明显的百年际波动：其中18世纪相对温暖,19世纪寒冷,20世纪又转为温暖,且增暖趋势极为明显。(2) 西安的降水变化存在明显的年代际波动。自1736年以来,共经历了6个多雨期与7个少雨期,其中多雨期的平均雨量比少雨期多16%。(3) 气候变化对农业收成的影响极为明显。其中夏季降水量与秋收关系显著,而夏收又与前一年秋~当年春季的降水明显相关,且大多数严重歉收年均由降水明显偏少而致。虽然温度的年际变化与收成没有显著的联系,但温度年代际变化,即气候的冷暖阶段变化却与收成的阶段性变化关系密切。     

Characterizing geographical preferences of international tourists and the local influential factors in China using geo-tagged photos on social media

Understanding the geographical preferences of international tourists is critical for the tourism planning and marketing. However, it is not an easy endeavor to gather the corresponding information, given the absence of city-level tourism statistical data and high costs of participant survey. This paper characterizes the geographical preferences of international tourists using geo-tagged photos on social media (the Flickr in particular). Data are harvested for 333 prefecture-level cities in China from 2008 to 2013, and the intensity of photo sharing (IPS: the ratio between total number of uploaded photos and total area of the city/region) is used an indicator of tourist geographical preferences. IPS visualization shows the geography that tourism hotpots generally concentrate in regional capital cities and economically developed megaregions. More specifically, the East Asia and Oceania tourists exhibit more preferences towards the eastern coastal cities, while the Europe and North America visitors show increasing interest in exploring the western and northern places. Spatial regression is employed to quantify the local influential factors of tourists’ geographical preferences. It is found that international tourists usually consider the local economy, accessibility, infrastructure and cultural attractions when they choose their destinations in China. East Asia and Oceania visitors particularly appreciate the local economy and cultural attractions. Europe and North America tourists especially value the cultural attractions and local openness. The demonstrated methodological framework is not restricted to Flickr data, and it can be applicable to social media offer geo-tagging service. This paper is therefore believed to advance the applications of social media into geographical research.     

主成分分析法在地区综合实力评价中的应用

地区综合实力反映一个地区社会经济系统的发展水平。主成分分析法能够在保证原始数据信息损失最小的情况下,以少数的综合变量取代原有的多维变量,使数据结构大为简化,并且客观地确定权数,避免了主观随意性．因而是地区综合实力评价的一种有效方法。通过主成分分析,可以全方位地了解各个地区社会经济系统的发展水平及其差距。